本研究では，医療分野に特化した日本語の語義同一性判定のためのデータセットJMedWiCを構築し，公開する．単語の意味が文脈によって変化する語義曖昧性の問題に対して，先行研究では，所与の2文脈における単語の意味が同一か否かを判定するWiCデータセットを整備し，語義同一性判定の評価に使用してきた．医療分野においては，語義の誤解釈が医療情報の理解を妨げる可能性があるが，日本語の医療分野に特化したWiCは存在しない．そこで本研究では，大規模コーパスから自動抽出した文脈ペア中の単語に人手で同義性ラベルを付与し，医療分野に特化した日本語のWiCを構築する．

単語が文脈によって異なる意味を取る語義曖昧性は，機械翻訳[1]や情報検索[2]などの下流タスクにおける性能低下の一因である．この問題に対処するために，文脈中の単語に対して適切な語義ラベルを割り当てるWordSenseDisambiguation[3]を中心に，語義曖昧性解消の研究が進められてきた．近年では，語義ラベル体系に依存しない枠組みとして，2つの文脈における同一単語の意味が同じか否かを判定するWord-in-Context(WiC)[4]が提案され，英語を中心にWiCデータセットが整備されている[4–7]．医療分野では，日常的な単語と同一の表記を持ちながら，専門的な文脈では異なる意味を持つ単語が数多く存在する．例えば，「ポケット」という語は，日常会話では衣服などに縫い付けられた袋状の部分を指す一方で，外科領域では皮膚欠損部よりも広い創腔を，歯学領域では歯と歯肉の間に形成される溝を指す．このような医療分野特有の多義性は，既存のWiCデータセットでは網羅できていない．そのため，英語では医療分野に特化したWiCデータセット[8]が構築されているが，日本語には存在しない．また，既存のWiCデータセットの多くは，WordNet[9]やUMLS[10]などの語義体系を明示的に定義した語彙資源をもとに，対象語の語義が一致する文脈ペアと一致しない文脈ペアを抽出することで構築されている．一方で，語義体系が十分に整備されていない日本語の医療分野においては，同様の手法でデータセットを構築するのは困難である．本研究では，医療分野における日本語のWiCデータセットを構築するために，BERT[11]が生成する文脈化単語分散表現を利用する．文脈化単語分散表現は，同一単語であっても文脈の違いに応じた意味の差異を連続的な表現として捉えることができる．この性質を利用し，擬似的な同義ペアと非同義ペアを自動抽出した上で人手アノテーションを実施し，日本語の医療分野のためのJMedWiC1）を構築する．なお，JMedWiCは医療分野と一般分野の2つのサブセットで構成され，1,000件ずつの文脈ペアを含む．