翻訳とBabelNetを利用した日本語の語義曖昧性解消

語義曖昧性解消(WordSenseDisambiguation,WSD)とは、自然言語処理(NLP)の分野において、ある単語が持つ複数の意味の中から、文脈に応じて最も適切な意味を特定するタスクである。例えば、「きれい」という単語には「外観が愉快な」あるいは、「清潔な」などの意味があり、機械学習において、対象単語の周囲の単語の品詞や単語同士の共起関係などを文脈情報として語義を推定する。語義を正しく推定することは機械翻訳、質問応答などのタスクにも繋がる。WSDは諸言語において研究されているが、英語では、一般的にWordNet[1]のsynsetIDが語義ラベルとして利用される。日本語WordNet[2]もあるが、英語のWordNetを翻訳したものであり、誤りを含んでいる。そのため、日本語のWSDには、語義ラベルとして分類語彙表[3]を利用することが多い。多言語のWSDを行うには、多言語共通の語義ラベルが必要である。本研究では、多言語のWSDを目指し、まずは多言語共通の語義ラベルを利用した日本語のWSDを行う。多言語のWordNet型の概念辞書BabelNet[4]がある。BabelNetにはWordNetのように、1つの概念を表現するsynsetがあり、それぞれ言語共通のIDを持っている。例えば、日本語の単語「銀行」と英語の単語「bank」は同じ概念を示しているため、同じsynsetIDを持つ。BabelNetのsynsetIDが付与されている日本語コーパスの量は限られている。そのため、本研究では、英語の語義ラベル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ラベルつきデータで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、比較と分析することを目的とする。また、これらの性質を利用した、日英のハイブリッドモデルを提案する。