埋め込み表現の意味適応による知識ベース語義曖昧性解消

知識ベース語義曖昧性解消（WSD）の有望な方法論は，文脈依存埋め込みによる埋め込み空間上で対象単語に最も近い語釈文の語義を選ぶことである．本研究では，語彙知識を用いて埋め込み表現をWSDに適応させる手法を提案する．提案手法の鍵は，関連する語義対および語義・用例対を近づけて，無関連な語義対および異義対を遠ざけることである．これらを実現するため，吸引・反発学習および自己学習を用いる．提案手法は知識ベースWSDの最高精度を達成した．また分析により，両学習を併用する有効性を確認した．