ProjectNextNLP\footnote{https://sites.google.com/site/projectnextnlp/}は自然言語処理(NLP)の様々なタスクの横断的な誤り分析により，今後のNLPで必要となる技術を明らかにしようとするプロジェクトである．プロジェクトでは誤り分析の対象のタスクが18個設定され，「語義曖昧性解消」はその中の1つである．プロジェクトではタスク毎にチームが形成され，チーム単位でタスクの誤り分析を行った．本論文では，我々のチーム（「語義曖昧性解消」のチーム）で行われた語義曖昧性解消の誤り分析について述べる．特に，誤り分析の初期の段階で必要となる誤り原因のタイプ分けに対して，我々がとったアプローチと作成できた誤り原因のタイプ分類について述べる．なお本論文では複数の誤り原因が同じと考えられる事例をグループ化し，各グループにタイプ名を付ける処理を「誤り原因のタイプ分け」と呼び，その結果作成できたタイプ名の一覧を「誤り原因のタイプ分類」と呼ぶことにする．誤り分析を行う場合，(1)分析対象のデータを定める，(2)その分析対象データを各人が分析する，(3)各人の分析結果を統合し，各人が同意できる誤り原因のタイプ分類を作成する，という手順が必要である．我々もこの手順で誤り分析を行ったが，各人の分析結果を統合することが予想以上に負荷の高い作業であった．統合作業では分析対象の誤り事例一つ一つに対して，各分析者が与えた誤り原因を持ち寄って議論し，統合版の誤り原因を決定しなければならない．しかし，誤りの原因は一意に特定できるものではなく，しかもそれを各自が独自の視点でタイプ分けしているため，名称や意味がばらばらな誤り原因が持ち寄られてしまい議論がなかなか収束しないためであった．そこで我々は「各人が同意できる誤り原因のタイプ分類」を各分析者のどの誤り原因のタイプ分類とも類似している誤り原因のタイプ分類であると考え，この統合をある程度機械的に行うために，各自が設定した誤り原因をクラスタリングすることを試みた．また，本論文では「各分析者のどのタイプ分類とも類似している」ことに対し，「代表」という用語を用いることにした．つまり，我々が設定した目標は「各分析者の誤り原因のタイプ分類を代表する誤り原因のタイプ分類の作成」である．クラスタリングを行っても，目標とするタイプ分類を自動で作成できるわけではないが，ある程度共通している誤り原因を特定でき，それらを元にクラスタリング結果を調整することで目標とする誤り原因のタイプ分類が作成できると考えた．具体的には，各自の設定した誤り原因を対応する事例を用いてベクトル化し，それらのクラスタリングを行った．そのクラスタリング結果から統合版の誤り原因を設定し，クラスタリング結果の微調整によって最終的に9種類の誤り原因を持つ統合版の誤り原因のタイプ分類を作成した．この9種類の中の主要な3つの誤り原因により，語義曖昧性解消の誤りの9割が生じていることが判明した．考察では誤り原因のタイプ分類間の類似度を定義することで，各分析者の作成した誤り原因のタイプ分類と統合して作成した誤り原因のタイプ分類が，各分析者の視点から似ていることを確認した．これは作成した誤り原因のタイプ分類が分析者7名のタイプ分類を代表していることを示している．また統合した誤り原因のタイプ分類と各自の誤り原因のタイプ分類を比較し，ここで得られた誤り原因のタイプ分類が標準的であることも示した．