\label{sec:introduction}自然言語処理において高度な意味処理を実現する上で，同義語の自動獲得は重要な課題である\cite{inui}．例えば，近年の検索エンジンのクエリ拡張においては同義語辞書が用いられている\cite{utsumi}が，新出単語に対し全て人手で同義語辞書を整備することは現実的ではない．同義語の獲得には様々な手法が提案されている．例えば笠原ら\cite{kato}は国語辞典を用いて，見出し語に対して語義文により単語のベクトルを作成した後，シソーラスにより次元圧縮を行う方法で同義語の獲得を行った．また，渡部ら(渡部,Bollegala,松尾,石塚2008)は，\nocite{watanabe}検索エンジンを用いて，同義対を共に含むようなパターンを抽出し，得られたパターンから同義語の候補を得るという手法で同義語の抽出を行い，係り受け解析を行わずとも既存手法と同様の性能が得られることを示した．一方，これらの研究とは異なり「同じ文脈に現れる単語は類似した意味を持つ」という分布仮説(distributionalhypothesis)\cite{harris}に基づいたアプローチも存在する．実際に文脈情報が同義語獲得に有用であるとの報告\cite{hagiwara}もあり，加えてその他の手法と組み合わせて使用することが可能であるという利点もある．そこで，本研究では文脈情報を用いたアプローチを検討する．文脈情報の獲得にも手法が多数存在するが，近年では，分布仮説に基づきニューラルネットワーク的な手法を用いて単語の``意味''を表すベクトル（単語ベクトル）を求めるSkip-gramモデル\cite{mikolov1}が注目されている．Skip-gramモデルで得られた単語ベクトルを利用するとコサイン類似度により単語の意味の類似度が計算できることが知られており，その性能は既存手法より良いという報告\cite{roy}もある．しかし，Skip-gramモデルでは周辺単語の品詞や語順を無視したものを文脈情報として用いており，有用な情報を無視している可能性がある．実際に既存のSkip-gramモデルでは同義語獲得に失敗する例として，「カタカナ語」と「和語」からなる同義語対の場合，コサイン類似度が低くなることなどが知られており\cite{joko}，改善が望まれる．そこで，本研究では，Skip-gramを拡張し，周辺単語の品詞情報や語順情報を取り込み可能なモデル（文脈限定Skip-gram）を提案する．文脈限定Skip-gramでは，既存のSkip-gramと違い，周辺の単語のうち，ある条件を満たすもの（特定の単語分類属性（品詞等）や特定の相対位置）のみを文脈として利用し，単語ベクトルを学習する．たとえば，「カタカナ語」あるいは「カタカナ語」ではないもの（これを「非カタカナ語」と呼ぶ）のみに周辺単語を限定することによって，周辺の「カタカナ語」あるいは「非カタカナ語」との関係を強く反映した単語ベクトルを学習することができる．そして，そのような様々な限定条件ごとに単語ベクトル及びコサイン類似度を計算し，それらを線形サポートベクトルマシン(SVM)と同義対データを用いた教師あり学習による合成することで，同義語獲得を行った．その結果，日本語の言語特性を適切に抽出して利用できていることがわかった．たとえば，同義語の獲得精度が一番高かったモデルにおいては，「非カタカナ語」および「直後の単語」などの特定の限定条件から得られたコサイン類似度への重みが大きいことがわかった．また，これらの限定条件への重みを大きくすることは，既存のSkip-gramモデルでは獲得が難しかった「カタカナ語」と「和語」からなる同義対の獲得の精度へ大きな影響をあたえることもわかった．本論文の構成は以下のとおりである．第\ref{sec:related-work}節では，関連研究について述べる．第\ref{sec:method}節では，提案手法について述べる．\ref{subsec:method:skipgram}節では，既存のSkip-gramモデルについて概説し，\ref{subsec:method:limited-skipgram}節では，提案する文脈限定Skip-gramモデルについて説明する．第\ref{sec:data-and-preexperiment}節では，使用データと予備実験について述べる．\ref{subsec:ex:data}節では実験に使用したコーパス及び同義語対／非同義語対の教師データ作成方法について，\ref{preliminary-experiment}節ではSkip-gramにおける設定とSVMの素性作成方法に関する予備実験について述べる．第\ref{sec:experiment}節では提案手法による結果を示し，有効性を議論する．最後に第\ref{sec:conclusion}節において結論を述べる．