本研究では，大規模言語モデル（LLM）を用いて語義の定義文を生成し，それに基づいてクラスタ割当を再分類する語義誘導（WSI）の枠組みを提案する．本手法は，分布的類似性に基づく従来のクラスタリングに意味的情報を統合することで，クラスタ構造の保持とインスタンスレベルの対応の両立を図る．SemEval-2010およびSemEval-2013における実験の結果，提案手法は従来のクラスタリング手法および既存のWSI手法を，構造指標（NMI，V-M）およびインスタンス対応指標（F-B³，Fuzzy-F-B³）の両面で上回った．特に，支配的語義バイアスを緩和し，少数語義の回復を改善できることが確認された．また，モデル間比較および入力情報のアブレーションにより，分布的情報と判別的情報の両方が語義誘導に重要であることが示された．以上より，LLMによる明示的な意味表現を統合することは，WSIにおける重要な課題に対する有効なアプローチであると結論づけられる．

語義誘導（WordSenseInduction:WSI）は，ラベル付きデータを用いずに語の異なる意味を自動的に発見することを目的とした課題であり，語彙意味論における基盤的問題である．WSIは情報検索，機械翻訳，意味検索など多くの応用タスクを支える重要な技術であるが，語義分布の偏りや少数語義の回復困難といった問題により，依然として困難な課題である．従来のWSI手法の多くは，分布的類似性に基づく文脈表現とクラスタリングに依存している．しかし，これらの手法は支配的語義バイアスの影響を受けやすく，少数語義が多数語義のクラスタに吸収されてしまう傾向がある．また，分布的表現は意味の明示的な構造を持たないため，誘導されたクラスタの解釈や整合性にも限界がある．近年，大規模言語モデル（LLM）は高度な意味理解と説明能力を示しており，自然言語による語義の定義文を生成することが可能である．しかし，この能力をWSIに体系的に組み込んだ研究はまだ十分ではない．本研究では，LLMによって生成された語義定義文を用いてクラスタ割当を再分類する枠組みを提案する．本手法は，教師なしクラスタリングによって得られた初期クラスタに対して意味的な精緻化を施し，語義境界の明確化と少数語義の回復を同時に実現することを目指す．本論文の貢献は以下の通りである．(1)LLMによる定義文を用いた再分類という新しいWSI枠組みを提案する．(2)複数の評価指標およびデータセットにおいて本手法の有効性を実証する．(3)少数語義の回復および入力情報の役割に関する分析を行う．