自然言語処理のタスクにおいて帰納学習手法を用いる際，訓練データとテストデータは同じ領域のコーパスから得ていることが通常である．ただし実際には異なる領域である場合も存在する．そこである領域（ソース領域）の訓練データから学習された分類器を，別の領域（ターゲット領域）のテストデータに合うようにチューニングすることを領域適応という\footnote{領域適応は機械学習の分野では転移学習\cite{kamishima}の一種と見なされている．}．本論文では語義曖昧性解消(WordSenseDisambiguation,WSD)のタスクでの領域適応に対する手法を提案する．まず本論文における「領域」の定義について述べる．「領域」の正確な定義は困難であるが，本論文では現代日本語書き言葉均衡コーパス(BCCWJコーパス)\cite{bccwj}におけるコーパスの「ジャンル」を「領域」としている．コーパスの「ジャンル」とは，概略，そのコーパスの基になった文書が属していた形態の分類であり，書籍，雑誌，新聞，白書，ブログ，ネット掲示板，教科書などがある．つまり本論文における「領域」とは，書籍，新聞，ブログ等のコーパスの種類を意味する．領域適応の手法はターゲット領域のラベル付きデータを利用するかしないかという観点で分類できる．利用する場合を教師付き手法，利用しない場合を教師なし手法と呼ぶ．教師付き手法については多くの研究がある\footnote{例えばDaum{\'e}の研究(Daum\'{e}2007)\nocite{daume0}はその簡易性と有効性から広く知られている．}．また能動学習\cite{settles2010active}や半教師あり学習\cite{chapelle2006semi}は，領域適応の問題に直接利用できるために，それらのアプローチをとる研究も多い．これらに対して教師なし手法の従来研究は少ない．教師なし手法は教師付き手法に比べパフォーマンスが悪いが，ラベル付けが必要ないという大きな長所がある．また領域適応は転移学習と呼ばれることからも明らかなように，ソース領域の知識（例えば，ラベル付きデータからの知識）をどのように利用するか（ターゲット領域に転移させるか）が解決の鍵であり，領域適応の手法はターゲット領域のラベル付きデータを利用しないことで，その効果が明確になる．このため教師なし手法を研究することで，領域適応の問題が明確になると考えている．この点から本論文では教師なし手法を試みる．\newpage本論文の特徴はWSDの領域適応の問題を以下の2点に分割したことである．\begin{enumerate}\item[(1)]領域間で語義の分布が異なる\item[(2)]領域の変化によりデータスパースネスが生じる\end{enumerate}領域適応の手法は上記2つの問題を同時に解決しているものが多いために，このような捉え方をしていないが，WSDの領域適応の場合，上記2つの問題を分けて考えた方が，何を解決しようとしているのかが明確になる．本論文では上記2点の問題に対して，ターゲット領域のラベル付きデータを必要としない各々の対策案を提示する．具体的に，(1)に対してはk~近傍法を補助的に利用し，(2)に対しては領域毎のトピックモデル\cite{blei}を利用する．実際の処理は，ターゲット領域から構築できるトピックモデルによって，ソース領域の訓練データとターゲット領域のテストデータにトピック素性を追加する．拡張された素性ベクトルからSVMを用いて語義識別を行うが，識別の信頼性が低いものにはk~近傍法の識別結果を用いる．上記の処理を本論文の提案手法とする．提案手法の大きな特徴は，トピックモデルをWSDに利用していることである．トピックモデルの構築には語義のラベル情報を必要としないために，領域適応の教師なし手法が実現される．トピックモデルをWSDに利用した従来の研究\cite{li,boyd1,boyd2}はいくつかあるため，それらとの差異を述べておく．まずトピックモデルをWSDに利用するにしても，その利用法は様々であり確立された有効な手法が存在するわけではなく，ここで利用した手法も1つの提案と見なせる．また従来のトピックモデルを利用したWSDの研究では，語義識別の精度改善が目的であり，領域適応の教師なし手法に利用することを意図していない．そのためトピックモデルを構築する際に，もとになるコーパスに何を使えば有効かは深くは議論されていない．しかし領域適応ではソース領域のコーパスを単純に利用すると，精度低下を起こす可能性もあるため，本論文ではソース領域のコーパスを利用せず，ターゲット領域のコーパスのみを用いてトピックモデルを構築するアプローチをとることを明確にしている．この点が大きな差異である．実験ではBCCWJコーパス\cite{bccwj}の2つ領域PB（書籍）とOC（Yahoo!知恵袋）から共に頻度が50以上の多義語17単語を対象にして，WSDの領域適応の実験を行った．単純にSVMを利用した手法と提案手法とをマクロ平均により比較した場合，OCをソースデータにして，PBをターゲットデータにした場合には有意水準0.05で，ソースデータとターゲットデータを逆にした場合には有意水準0.10で提案手法の有効性があることが分かった．