本研究では、BabelNetのsynsetIDを語義ラベルに用いて日本語の語義曖昧性解消を行う。語義曖昧性解消では、あらかじめ正解ラベルとなる辞書の項目が与えられる。日本語では、分類語彙表の分類番号を利用することが多いが、多言語を扱うためには、BabelNetの多言語共通のsynsetIDを利用する必要がある。そこで、本研究ではBabelNetのsynsetIDを語義ラベルに用いて、英語の語義つきコーパスから訓練したWSDモデルと、機械翻訳によって英語から和訳された語義つきデータでWSDモデルを学習し、それらを日本語のテストデータで評価して、比較と分析を行った。結果として、英語から学習したモデルが日本語のモデルより性能が高いことが分かった。また、日英のハイブリッドモデルを三つ提案した。

語義曖昧性解消(WordSenseDisambiguation,WSD)とは、自然言語処理(NLP)の分野において、ある単語が持つ複数の意味の中から、文脈に応じて最も適切な意味を特定するタスクである。例えば、「きれい」という単語には「外観が愉快な」あるいは、「清潔な」などの意味があり、機械学習において、対象単語の周囲の単語の品詞や単語同士の共起関係などを文脈情報として語義を推定する。語義を正しく推定することは機械翻訳、質問応答などのタスクにも繋がる。WSDは諸言語において研究されているが、英語では、一般的にWordNet[1]のsynsetIDが語義ラベルとして利用される。日本語WordNet[2]もあるが、英語のWordNetを翻訳したものであり、誤りを含んでいる。そのため、日本語のWSDには、語義ラベルとして分類語彙表[3]を利用することが多い。多言語のWSDを行うには、多言語共通の語義ラベルが必要である。本研究では、多言語のWSDを目指し、まずは多言語共通の語義ラベルを利用した日本語のWSDを行う。多言語のWordNet型の概念辞書BabelNet[4]がある。BabelNetにはWordNetのように、1つの概念を表現するsynsetがあり、それぞれ言語共通のIDを持っている。例えば、日本語の単語「銀行」と英語の単語「bank」は同じ概念を示しているため、同じsynsetIDを持つ。BabelNetのsynsetIDが付与されている日本語コーパスの量は限られている。そのため、本研究では、英語の語義ラベルつきコーパスから訓練したWSDモデルと、機械翻訳によって英語から和訳された語義ラベルつきデータでWSDモデルを学習し、それらを日本語のテストデータで評価して、比較と分析することを目的とする。また、これらの性質を利用した、日英のハイブリッドモデルを提案する。