数式識別子の文書内曖昧性解消は、自然言語中の数式理解を実現する上で重要である。文書をまたいだ数式識別子の曖昧性解消については一定の進展が得られてきたが、文書内曖昧性は十分に研究されないまま残されてきた。本研究では、どのような情報が文書内曖昧性解消に必要であるのかを明らかにする。我々は文書内の位置データと数式識別子周辺の数式内ローカル構造が特に有効であると結論付けた。構築した多層パーセプトロンモデルは、人間アノテータに近い精度（一致率85%、カッパ値0.73）で文書内曖昧性解消を実現する。また、重要な情報種は対象文書の科学分野に依存しないことを確認した。

科学技術文書の自動理解を達成する上で、数式の解析は避けて通れない。数式の性質は自然言語の性質とは大きく異なる。これらの重要な違いの1つは、単語の性質と数式識別子の性質の違いである。数式識別子には、多くの分野で慣習的に単一のアルファベットや記号、あるいは数文字程度の文字列が用いられ、説明的ではない。また数式識別子は、しばしば単一の文書内でも複数の意味で用いられるため、正しい数式理解には数式識別子の文書内曖昧性の解消が必須である。こうした問題はPresentation-to-Computable(P2C)変換や数式情報抽出(MathIR)などの応用タスクにおいて重大な問題として認識されてきた[11,16,20]。しかし、数式識別子の文書内曖昧性の分析に役立つデータ資源が不足していたため、これまでこの曖昧性について深くは知られてこなかった。そのため、どのような情報があればこうした文書内曖昧性の解消を行うことができるのかも不明であった。本研究では、独自に構築したデータセットを用いることで数式識別子の文書内曖昧性の自動解消に取り組み、どのような情報があ宮尾祐介東京大学yusuke@is.s.u-tokyo.ac.jpればこの曖昧性解消を実現できるのかを明らかにする。はPRML[6]から）。この例では、太字のyは機械学習アルゴリズムの挙動に対応する関数（概念1）とその出力ベクトル（概念2）の2つの意味で用いられている。我々の目的は、この例における第1、第3の出現に概念1を、第2の出現に概念2を割り当てることである。同じ概念が割り当てられた出現同士は共参照関係にあるとみなせることから、このタスクは数式識別子に対する共参照解析とも言える。