自然言語処理における重要な問題の一つに,形態\hspace{-0.1mm}$\cdot$\hspace{-0.1mm}構文\hspace{-0.1mm}$\cdot$\hspace{-0.1mm}意味といった言語に関する様々な曖昧性の問題がある.一般に,意味的な曖昧性を解消するためには,意味に関するさまざまな情報を規則化し記述しておく必要がある.しかし,意味は文脈に依存して決まるため,あらゆる文脈に対応できるすべての意味を予め規則として網羅的に記述しておくことは難しい.CollinsEnglishDictionary,Rogetのシソーラス,分類語彙表など,機械可読辞書として電子化されたものがあるが,辞書の記述は語の定義が言語学者によりまちまちであるため,現実の文に対処できる有用な意味情報を得ることは難しい.そこで,意味的な曖昧性を解消するためには,解消手法と同時に,文脈に依存した情報をどのように獲得するかが重要となる.こうしたことを背景に,最近コーパスから意味的に近い語群の情報や,共起関係の情報などを抽出する研究が盛んに行なわれている\cite[など]{Church1991,Hindle1990,Tsujii1992,Sekine1992,Smadja1993}.これらのアプローチは知識獲得のためのアルゴリズムを提案することで,コーパスからその分野に依存した知識を自動的に抽出するというものである.本稿では,単一言語コーパスから抽出した動詞の語義情報を利用し,文中に含まれる多義語の曖昧性を解消する手法について述べる.2章では,関連した研究について述べる.3章ではコーパスから多義解消に必要な情報を抽出する手法について述べる.4章では得られた情報を基に,文中に含まれる多義語の曖昧性を解消する手法について述べる.5章では丹羽らの提案した文脈ベクトルを用いた名詞の多義解消手法\cite{Niwa1994}を動詞に適用した結果と比較することで,本手法の有効性を検証する.