近年の語義曖昧性解消タスクには、語義タグ付きコーパスを用いて機械学習を行ったモデルが問題解決に用いられている。しかし、語義タグ付きコーパスは基本的に人手でしか作成することができないため、データ数が限られている。そこで本研究では、語義タグ付きコーパスからキーワードを抽出し、それをもとにテキスト生成を行うことで、語義タグ付きコーパスのデータ数を機械的に増やす手法を提案し、生成したテキストの有用性を分析する。キーワードからテキスト生成を行うモデルにはkeytotextがあるが、文章が流暢でない、文中にキーワードが含まれないなどの問題を抱えており、自然なテキストを生成することがほとんどない。そのため、本研究では、モデルの学習に使用するデータセットや損失関数を変更することで、モデルの性能がどのように変化するのかを定量的・定性的に評価する。検証の結果、学習に利用するデータセットを洗練し、検証時の損失関数にBertScoreやキーワードの採用率といった、正解テキストを直接参照しない評価指標を用いて学習を行うことにより、既存モデルよりも高いスコアを持つモデルが得られることが分かった。

文中の多義語がどの語義として使用されているのかを推定する語義曖昧性解消(WSD)では、語義タグ付きコーパスを用いて機械学習を行ったモデルが問題解決に用いられている。語義タグ付きコーパスとは、文章中の単語に語義を付与したもので、基本的に人手でしか作成することができないため、データ数が限られている。そこで本研究では、語義タグ付きコーパスから語義タグのついた単語を含むキーワードを抽出し、それをもとにテキスト生成を行うことで、語義タグ付きコーパスのデータ数を機械的に増やす手法を提案し、生成したテキストの有用性を分析する。キーワードからテキスト生成を行うモデルにはkeytotext(k2t)[4]があるが、文章が不自然になっている、キーワードの品詞を間違えている、文中にキーワードを含んでいないなど、多くの問題を抱えており、自然なテキストを生成することがほとんどない。そのため、本研究では、モデルの学習に使用するデータセットや損失関数を変更することで、モデルの性能がどのように変化するのかを定量的・定性的に評価し、この手法の有効性を検証する。具体的には、k2tの学習に用いるデータセットや損失関数を変更して新たにk2tモデルを学習し、WordNetの例文を用いて、テキストの生成を行う。その後、生成したテキストを定量的・定性的に評価し、データセットや損失関数の変更により、モデルの性能がどのように変化したのか検証する。