BERTの学習済みモデルを用いた

自然言語処理において単語の上位下位関係，同義関係，類義関係等の意味知識を獲得することは，機械翻訳や対話システム，情報検索等の技術発展において有用である．しかし，増え続ける語に対して人手で知識獲得をするには時間的，人的資源の消費が著しいため自動化することが望ましい．日本語ではこれまでにWikipedia[1][2]やWWW上に存在するHTML文書[3]から上位下位関係を獲得する手法や，特定分野（航空分野[4]，システムの要求仕様書[5]）における同義語辞書を作成する手法が研究されてきた．また，文中で使われる多義語の語義を識別する語義曖昧性解消（WSD）のタスクにおいては，英語WSDで英語Wordnet[6]の意味知識を利用する知識ベースの手法[7][8]が存在する．この手法は意味知識を利用するため語義ラベル付けを必要としない利点がある．しかし，これらの研究は単語に対する関係性に注1茨城大学大学院理工学研究科情報工学専攻2茨城大学工学部情報工学科{22nm702y,minoru.sasaki.01}@vc.ibaraki.ac.jp目するのみで，単語の語義定義文レベルの関係性を考慮していない．そのため特に多義語においては語義レベルで知識の関係性を利用できていないと言える．また，日本語においては英語Wordnetの様に多様な単語間関係を含むシソーラスが作成されていない．現時点で日本語WordNetは作成されているが，英語WordNetに存在しない日本語の類義関係のまとまり（synset）の追加や現状のsynsetを修正する必要があり，タスクに利用するには課題が残る．本研究では，日本語においてWordnetの多様な知識体系を成すシソーラス作成の一部となることを目的とし，類義関係の獲得に注目して日本語の語義定義文同士の類義判定手法を提案する．また類義判定にあたり，日本語辞書の語義定義文は人が読むことを前提として記述されているため，類義判定に必要な文章ベクトルの取得には不適切な表現が存在する．そのため手法の提案と同時に類義判定に有効的な語義定義文の変更方法を調査する．