読みに曖昧性を持つ単語を同形異音語と呼ぶ.本論文では現代日本語書き言葉均衡コーパス(BCCWJ)と日本語話し言葉コーパス(CSJ)に含まれる全ての同形異音語を対象に読み推定を行った.CSJをテストデータとする場合,話し言葉データを訓練データとして読み推定のモデルを学習するのが望ましいが,訓練データの構築コストが高いという問題がある.本研究では自動的にアノテーションされたドメイン外の大量の疑似データ(BCCWJのデータ)を用いることで,CSJの訓練データの量をone-shotまで抑えても精度に大差ないことを示した.

日本語には同じ字面でも違う読みをする単語が存在する.このような単語を同形異音語という.例として「辛い」は「カライ」だけでなく「ツライ」と読むこともできる.日本語話者であれば文脈から読み分けをすることは容易だが,日本語を母語としない者やコンピュータにとっては困難である.これまでに小林らは同形異音語の読み推定を行ってきた.先行研究[1]ではSVM(SupportVectorMachine)を用い,データセットとして現代日本語書き言葉均衡コーパス(BCCWJ)[2],素性としてone-hotベクトル,nwjc2vec[3],BERT[4]による分散表現を用いた.また,先行研究[5]では事前学習モデルBERTを用いて,全単語を対象に読み分類を行った.本稿では,BERTを用いて全単語を対象に読み推定を行う.既存研究[5]との違いは,自動的にアノテーションされた疑似データを大量に用いることで人手データをone-shotに留め,モデルの構築コストを抑えたことである.このようにして作成されたモデルが,人手データを大量に使用して学習したモデルの精度に匹敵することを確認した.