WordNetLexicographerカテゴリ推定による語義サイズ縮約を用いた

語義曖昧性解消は、文中に出現する多義語が辞書中のどの語義として使われているかを推定するタスクである。このタスクに対して様々な手法が研究されている中、語義間の上位下位関係などを使って少ないサイズの語義で語義曖昧性解消を行うという手法が存在する。しかし、この手法を用いた場合、正解語義とはlexicographerカテゴリが異なる語義ラベルを選択して誤った語義ラベルに判定しやすいという問題がある。そこで、本稿では上位下位関係を使った語義サイズの縮約手法にlexicographerカテゴリの推定モデルを追加し、推定したlexicographerカテゴリを推定された語義ラベルの一部を書き換える手法で精度の向上を試みた。実験の結果、学習に古典的な埋め込みを用いた場合での名詞単語の語義識別精度が上がった。