語義曖昧性解消（WSD）において大規模言語モデルは高い精度を示すが，推論プロセスの不透明さが課題である．本論文では，重要語への着眼と類推という人間の認知プロセスを外部化した，解釈可能なWSD手法を提案する．本稿では特に「どのキーワード抽出が文脈の固定に寄与するか」を検証するため，統計的・意味的手法の比較実験を行った．FEWS[1]を用いた実験の結果，統計的なBM25[2]による抽出がZero-shot1）で76.9%の正答率を記録し，既存の専用学習モデルであるESR[3]（75.8%）やLLMのCoT（56.0%）を上回る性能を達成した．本結果は，外部的な構造化ステップが精度向上と判定根拠の透明化を両立させる上で極めて有効であることを実証している．

語義曖昧性解消（WSD）は，文脈に応じて多義語の適切な意味を選択する自然言語処理の基幹タスクである．近年，大規模言語モデル（LLM）の台頭により，Chain-of-Thought(CoT)[4]等の内部推論を介した手法が高い精度を収めている．しかし，これらの手法は推論過程がモデル内部のパラメータに閉じており，なぜ特定の語義が選ばれたのかという判定根拠を人間が客観的に検証することは依然として困難である．また，文脈中のどの語が語義判断に寄与したのかが明示されないため，人間の語義判断プロセスとの対応関係が不明瞭である．本研究では，このブラックボックス性を打破するために，情報検索に基づく外部アンカリングとLLMによる意味類推を組み合わせた，新しいZero-shotWSD手法を提案する．提案手法は，(1)文脈キー1）Zero-shotとはLLMにタスク特化の教師あり学習を行っていない状態を指すワード抽出，(2)類推例文生成，(3)多角的多数決判定，という3段階のパイプラインから構成される．この構成により，本手法は次の特徴を有する．第一に，BM25により抽出された重要語や生成された例文を通じて，語義選択の根拠を人間が事後的に追跡可能である点である．第二に，教師データを一切用いないZero-shot設定においても，既存のZero-shotWSD手法を上回る性能を達成できる点である．第三に，語義判断を単一の出力に依存せず，複数の類推結果を信頼度付きで統合することで，推論の安定性を高めている点である．本稿において特に焦点を当てるのは，第一段階であるキーワード抽出手法の有効性の検証である．