BERTの学習済みモデルを用いた

自然言語処理技術を開発する上でシソーラスの意味知識は有用である．しかし，知識獲得や自然言語処理のタスクにおいては単語間の関係に注目するのみで語義レベルの知識を利用できていない．本研究では，類義関係の獲得に注目して日本語辞書の語義定義文同士の類義判定手法の提案と同時に，類義判定に効果的な定義文の変更方法を調査する．結果として，名詞・動詞・形容詞単語の類義語ペアにおける定義文の類義判定において，定義文が無変更の場合のF値は0.38，変更した場合はF値が0.44まで向上した．考察の結果，定義文中の「定義文中のひらがなと漢字表現の揺らぎ」「参照的な定義文」が類義判定において障害になることが考えられる．