本研究では，日本語歴史コーパスの語義曖昧性解消を行った．日本語歴史コーパスの語義曖昧性解消の研究には，頻出語のみを対象とするlexicalsampletaskを一つの単語ごとにモデルを作成する手法で解いた[1]があるが，本研究では系列ラベリングの手法で全単語について一つのモデルを学習させ，all-wordsの語義曖昧性解消を行った．また，単語に割り当てられた分類語彙表による語義の概念の粒度を変更して2通りの実験を行った．実験の結果，どちらの実験でも提案する手法が最頻出語義のベースラインを有意に上回った．

語義曖昧性解消（WordSenseDisambiguation，WSD）とは，文中の多義語がどのような語義か判断する処理である．多義語とは，複数の語義を有している単語のことで，たとえば「夢」という単語には「睡眠時にみられる現実に似た一連の観念や心像」という語義や「実現させたいと思っているがまだ空想の域を出ない事柄」という語義がある．多義語の語義は，文脈によって判断される．機械学習においては，文脈情報とし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特徴として語義を推定する．WSDは，文中の単語の語義を示すため，初学者に向けた文章読解や単語学習に役立てられる．WSDには，コーパス中に頻出する単語だけを対象にするlexicalsampletaskと，コーパス中の全単語を対象にするall-wordsWSDがある．一般に，lexicalsampletaskでは単語ごとに分類モデルを学習する方法をとるのに対して，all-wordsWSDでは系列ラベリングの手法で全単語についてひとつのモデルを学習させることが多い．古文のWSDを行うにあたり，日本語歴史コーパス（CHJ）[2]においては語義タグ付きデータが少量であったため，現代文と比較し古宮嘉那子東京農工大学大学院工学研究院kkomiya@go.tuat.ac.jpて語義の識別精度が低いことが課題であった．しかし，2022年の前半にCHJの語義タグのタグ付け作業が終了したため，現在では多くのデータが手に入るようになった．日本語歴史コーパスを対象としたWSDの先行研究としては，lexicalsampletaskとして解いた[1]があるが，本研究では同じデータに対してall-wordsWSDを行う．このことにより，コーパス中にあらわれる頻度の低い多義語についての語義を推定することが可能になる．また，本研究では，語義として利用されている，分類語彙表の概念の粒度を変更して実験を2通り行った．