統計的キーワード抽出と類推による人間の認知過程に基づく語義曖昧性解消

語義曖昧性解消（WSD）において大規模言語モデルは高い精度を示すが，推論プロセスの不透明さが課題である．本論文では，重要語への着眼と類推という人間の認知プロセスを外部化した，解釈可能なWSD手法を提案する．本稿では特に「どのキーワード抽出が文脈の固定に寄与するか」を検証するため，統計的・意味的手法の比較実験を行った．FEWS[1]を用いた実験の結果，統計的なBM25[2]による抽出がZero-shot1）で76.9%の正答率を記録し，既存の専用学習モデルであるESR[3]（75.8%）やLLMのCoT（56.0%）を上回る性能を達成した．本結果は，外部的な構造化ステップが精度向上と判定根拠の透明化を両立させる上で極めて有効であることを実証している．