翻訳とBabelNetを利用した日本語の語義曖昧性解消

本研究では、BabelNetのsynsetIDを語義ラベルに用いて日本語の語義曖昧性解消を行う。語義曖昧性解消では、あらかじめ正解ラベルとなる辞書の項目が与えられる。日本語では、分類語彙表の分類番号を利用することが多いが、多言語を扱うためには、BabelNetの多言語共通のsynsetIDを利用する必要がある。そこで、本研究ではBabelNetのsynsetIDを語義ラベルに用いて、英語の語義つきコーパスから訓練したWSDモデルと、機械翻訳によって英語から和訳された語義つきデータでWSDモデルを学習し、それらを日本語のテストデータで評価して、比較と分析を行った。結果として、英語から学習したモデルが日本語のモデルより性能が高いことが分かった。また、日英のハイブリッドモデルを三つ提案した。