従来の語義曖昧性解消で用いられてきたデータセットは、周辺単語が豊富なため辞書などの外部知識を用いた同形異義語の語義の特定が容易であることが多い。一方で、SNSで投稿される短文では、特定のブランド名であるか、判断がつかないことがある。このようなブランド名の語義曖昧性解消において、教師あり手法を適用する際の学習データの作成にかかる人的コストは軽視できない。本項では特定ブランドの外部知識と、その分散表現によって素性を構成し、小規模学習データにおいても高い精度で語義曖昧性解消を可能にする手法を紹介する。ブランド名を含むTwitter投稿文を取得、データセットを整備し、提案手法の有効性を検証した。

同形異義語とは、同じ表記で異なる意味を持つ語であり、このような多義性を持つ語の語義を特定するタスクを語義曖昧性解消と呼ぶ。SNSを用いたマーケティングでは、投稿文を分析する際にブランド名をキーワードに検索するが、対象のブランド名以外の同形異義語が含まれてしまう。例文(1)、(2)はマックで検索した場合抽出できる文である。エスティ―ローダー社メイクアップブランド「M·A·C」を対象とした場合、(1)はコスメという語が含まれるため対象であるが、(2)はポテトという語からマクドナルドの略称と推察できるため対象外と判断できる。単純な検索では、対象外の投稿文も抽出してしまうため、語義曖昧性解消が必要となる。(1)対象.マックのコスメ欲しい(2)対象外.マックのポテト食べたい語義曖昧性解消に関する先行研究は、語義の推定に周辺単語を用いる手法[1,2]、分散表現を用いる手法[2,3]、知識ベースに基づく手法[2,4]が知られている。先行研究で用いられているデータセットで分散表現を用いたブランド名の語義曖昧性解消と小規模学習データへの応用尾城奈緒子1竹村彰浩1白石空11株式会社インテージ{oshiro.44969,takemura-a,shiraishi-s}@intage.comの語義の特定は、辞書を確認することで人が見て明確に推定できるものが多い。一方でブランド名のように情報の改廃が頻繁に行われ、辞書への掲載が間に合わない、知識ベースの更新が追いつかない場合、辞書やWordNetなどの知識ベースを用いることは困難である。また、SNS投稿で多く見られる短文では、様々な情報が省略されるため周辺単語が少なく、テキストだけでは対象のブランド名であるか判断がつかないことがある。教師あり手法で学習したモデルが高い精度で語義曖昧性解消が可能であることは先行研究で示されているが、学習データの作成にかかる人的コストは軽視できない。そのため、なるべく小規模の学習データで、対象の語義を特定するのが難しいブランド名の語義曖昧性解消を行う手法が求められている。本項では、小規模学習データにおいて対象のブランド名を判別する手法を提案し、SNS投稿文に適用した結果について述べる。