対義語抽出は自然言語処理分野において非常に重要なタスクである．しかし，対義語抽出に関する研究[1][2]は少なく，WordNet等の人手で作成された辞書を正解ラベルとして利用する手法が主流である．本研究では，コーパスにおける“文脈情報”と“単語の対訳関係”を利用することで，正解ラベルを使用せず全自動（人手作成の辞書に依存しない方法）で対義語抽出を試みた．コーパスの文脈情報には，日本語Wikipediaの記事で学習したWord2Vec[3][4]モデルを使用した．また，単語の対訳関係には，JParaCrawlに対してIBMモデルに基づくFastAlign[5]で単語対応付けを行った．テスト実験により，59%の正解率が得られた．

本研究は，対義語抽出に焦点を当てる．しかし，類義語についても言及する．類義語と対義語の抽出・分類は自然言語処理分野において重要なタスクである．類似性・対称性等の言葉の関係性を原理的に解明することで言語の理解や処理技術の向上に貢献する．しかし，類義語抽出に関する研究が多い反面，対義語抽出に関する研究は少ない．その理由として，対称の関係にある単語を抽出するタスクが非常に困難であることが挙げられる．そのため，対義語抽出に関する他の研究では，正解ラベルを必要とする教師あり学習の手法が主流であり，人手で作成した類義語・対義語の辞書が利用される．本研究では，対義語の性質に基づいた手法を利用することで正解ラベルに依存しない全自動の対義語抽出を提案する．抽出の手法として，「類義語・対義語の文脈の類似性」と「意味と翻訳の対照性」の