\label{sec:introduction}単語の多義性を解消するための技術は，機械翻訳における訳語の選択や仮名漢字変換における同音異義語の選択などに応用できる．そのため，さまざまな手法\cite{Nagao96}が研究されているが，最近の傾向ではコーパスに基づいて多義性を解消するものが多い．コーパスに基づく手法では，単語と単語や語義と語義との共起関係をコーパスから抽出し，抽出した共起関係に基づいて入力単語の語義を決める．しかし，抽出した共起関係のみでは全ての入力には対応できないというスパース性の問題がある．スパース性に対処するための一つの方法は，シソーラスを利用することである．シソーラスを使う従来手法には，クラスベースの手法\cite{Yarowsky92,Resnik92,Nomiyama93,Tanaka95a}や事例ベースの手法\cite{Kurohashi92,Iida95,Fujii96a}がある．クラスベースの手法では，システムに入力された単語(入力単語)の代りに，その上位にある，より抽象的な節点を利用する\footnote{本章では単語と語義と節点とを特には区別しない．}．一方，事例ベースの手法では，このような抽象化は行わない．すなわち，入力単語がコーパスに出現していない場合には，出現している単語(出現単語)のうちで，入力単語に対して,シソーラス上での距離が最短の単語を利用する．ところで，シソーラス上では，2単語間の距離は，それらに共通の上位節点\footnote{「二つの節点に共通の上位節点」といった場合には，共通の上位節点のうちで最も深い節点，すなわち，根から最も遠い節点を指す．}の深さにより決まる．つまり，共通の上位節点の深さが深いほど，2単語間の距離は短くなる．したがって，事例ベースの手法では，シソーラス上における最短距離の出現単語ではなくて，最短距離の出現単語と入力単語とに共通の上位節点を利用しているとも考えられる．こう考えると，どちらの手法も，入力単語よりも抽象度の高い節点を利用している点では，共通である．二つの手法の相違は，上位節点の決め方とその振舞いの解釈である．まず，上位節点の決め方については，クラスベースの手法が，当該の入力単語とは独立に設定した上位節点を利用するのに対して，事例ベースの手法では，入力単語に応じて，それに最短距離の出現単語から動的に決まる上位節点を利用する．次に，上位節点の振舞いについては，クラスベースの手法では，上位節点の振舞いは，その下位にある節点の振舞いを平均化したものである．一方，事例ベースの手法では，上位節点の振舞いは，入力単語と最短距離にある出現単語と同じである．このため，クラスベースの手法では，クラス内にある単語同士の差異を記述できないし，事例ベースの手法では，最短距離にある出現単語の振舞いが入力単語の振舞いと異なる場合には，当該の入力の処理に失敗することになる．これは，一方では平均化により情報が失なわれ\cite{Dagan93}，他方では個別化によりノイズに弱くなる\cite{Nomiyama93}という二律排反な状況である．クラスベースの手法でこの状況に対処するためには，クラスの抽象化の度合を下げればよい．しかし，それには大規模なコーパスが必要である．一方，事例ベースの手法では，最短距離の出現単語だけではなくて，適当な距離にある幾つかの出現単語を選び，それらの振舞いを平均化して入力単語の振舞いとすればよい．しかし，幾つ出現単語を選べば良いかの指針は，従来の研究では提案されていない．本稿では，平均化による情報の損失や個別化によるノイズを避けて，適当な抽象度の節点により動詞の多義性を解消する手法を提案する．多義性は，与えられた語義の集合から，尤度が1位の語義を選択することにより解消される．それぞれの語義の尤度は，まず，動詞と係り受け関係にある単語に基づいて計算される．このとき，尤度が1位の語義と2位の語義との尤度差について，その信頼下限\footnote{確率変数の信頼下限というときには，その推定値の信頼下限を意味する．確率変数$X$の(推定値の)信頼下限とは，$X$の期待値を$\langleX\rangle$，分散を$var(X)$とすると$\langleX\rangle-\alpha\sqrt{var(X)}$である．また，信頼上限は$\langleX\rangle+\alpha\sqrt{var(X)}$である．$\alpha$は推定の精度を左右するパラメータであり，$\alpha$が大きいと$X$の値が実際に信頼下限と信頼上限からなる区間にあることが多くなる．}が閾値以下の場合には語義を判定しないで，信頼下限が閾値よりも大きいときにのみ語義を判定する．語義が判定できないときには，シソーラスを一段上った節点を利用して多義性の解消を試みる．この過程を根に至るまで繰り返す．根においても多義性が解消できないときには，その係り受け関係においては語義は判定されない．提案手法の要点は，従来の研究では固定的に選ばれていた上位節点を，入力に応じて統計的に動的に選択するという点である．尤度差の信頼下限は，事例ベースの手法において，「幾つ出現単語を選べば良いか」を決めるための指標と考えることができる．あるいは，クラスベースの手法において，「平均化による情報の損失を最小にするクラス」を，入力に応じて設定するための規準と考えることができる．以下，\ref{sec:model}章では動詞の多義性の解消法について述べ，\ref{sec:experiment}章では提案手法の有効性を実験により示す．実験では，主に，提案手法とクラスベースの手法とを比較する．\ref{sec:discussion}章では提案手法とクラスベースの手法や事例ベースの手法との関係などを述べ，\ref{sec:conclusion}章で結論を述べる．