自然言語処理において単語同士の上位下位関係や同義関係，類義関係等の意味知識を獲得することは機械翻訳や質問応答等の技術を開発する上で重要な課題である\cite{Article_01}．意味知識を獲得するのにあたり，膨大な語が存在する中から手動で知識を獲得するのは困難であり知識獲得の自動化が行われてきた．日本語ではこれまでにWikipediaの構造情報，他言語記事の情報(呉他2011;山田他2011)\nocite{Article_02,Article_03}やWWW上に存在するHTML文書の構造情報\cite{Article_04}から上位下位関係を獲得する手法や，航空といった特定分野\cite{Article_05}やシステムの要求仕様書\cite{Article_06}における同義語辞書を自動作成する手法が研究されてきた．また機械学習が発展してきた近年では，特に文章中の多義語に対して適切な意味を識別するタスクである語義曖昧性解消(WSD)において学習データとなるシソーラスの利用価値が高まっている．近年までWSDは教師あり学習による手法が主流であったため，学習データに利用するデータのアノテーションが必要であった．そのためコーパス内に存在するすべての単語を対象としたall-wordsWSDの様な大規模なアノテーションが必要なタスクは困難であった．この課題に対してKumarら\cite{Inproc_07}が提案するEWISEは，WordNetというシソーラスから単語の上位下位関係を学習データとして学習することでアノテーションのコストを削減し教師あり学習をしたモデルに匹敵する精度を出すことに成功した．また翌年にはEWISEをベースにしたEWISER\cite{Inproc_08}が発表され，言語資源であるシソーラスを活用した知識ベースの学習手法の有用性が示されてきた．しかし，類義語などの語彙知識獲得を行う研究では単語同士の関係に着目するのみであり，語義同士の関係は考慮されていない．単語同士の類義関係だと，多義語のどの意味で類義関係なのかが分からない．しかし，どの語義で類義なのかが分かると語義識別や言い換えに役立つ．語義レベルの関係の例として以下の「うまい」と「じょうず」という単語を例として挙げる．今までの研究では単語間の類似性や分布仮説\cite{Article_09,Article_10}を用いて「うまい」と「じょうず」という単語ペアを同義語であるとして獲得することを行ってきた．語義レベルとは単語の語義に注目し，どの語義が類義であるかという語義間の関係を獲得することである．本研究は,岩波国語辞典第五版\cite{Book_11}において意味区分された語義を対象に以下の例において「うまい」の語義2と「じょうず」の語義1が類義であると判定することを目指す．\begin{itemize}\itemうまい【甘い・旨い】\mbox{}\\語義1：“味がよい。「―汁を吸う」（転じて、骨を折らずに自分だけいい目をみる）▽「美味い」とも書く。”\\\textbf{語義2：“よい。すぐれている。旨「―考えだ」。じょうずだ。「話し方が―」▽「上手い」「巧い」とも書く。”}\\語義3：“自分にとって都合がよい。もうけになる。「自分だけ―事をする」▽まずい。派生\textbarさ\textbarげ\textbarみ\textbarがる”\\\itemじょうず【上手】\mbox{}\\\textbf{語義1：“ある物事をする技術がすぐれていること。巧みなこと。そういう人。「名人―」「―の手から水が漏る」（じょうずな人も時に失敗することがある）。また一般に、てぎわがよいこと。うまいこと。「―に立ち回る」▽下手（へた）。”}\\語義2：“《多く「お―」の形で》世辞。世辞を言うこと。派生\textbarさ関連うまい・すぐれる・ひいでる・巧み・得手・器用・巧緻（こうち）・巧妙・熟練・絶妙・達者・堪能（たんのう）・得意・優秀・老巧・老練”\end{itemize}\rightline{（岩波国語辞典第五版より引用）}\vskip\baselineskip\noindentまた日本語においては英語WordNetを翻訳した日本語WordNet\cite{Inproc_12}が存在するが，英語WordNetに存在しない類義関係をどう追加するのかといった課題があり，実用可能な完成度に至っていない．本研究では入力した2単語に対して語義レベルで類義判定することを目的とする．目的の実現のため語義定義文の変更とSentence-BERTによる深層距離学習を利用した類義判定手法を提案する．語義定義文に対して語義を表す記述以外の削除や不足する内容の追加等の変更を行うことで，変更前の語義定義文に比べて適切な語義の特徴を捉えた埋め込みベクトルが得られることが期待できる．また深層距離学習とは，埋め込み空間上において同じラベルが付与されたデータ同士の距離を小さくし，異なるラベルが付与されたデータ同士の距離を大きくする手法であり，これを利用することで本研究の目的とする語義レベルの類義判定用に埋め込み空間の調節がなされ，類義判定精度の向上が期待できる．上記の「うまい」と「じょうず」の語義の類義判定を行う際には，まず2単語の語義定義文の変更を行う．本文中の3.4節の変更方法を適用した結果下記の定義文が得られる．\vskip\baselineskip\begin{itemize}\itemうまい【甘い・旨い】\mbox{}\\語義1：味がよい。「うまい汁を吸う」\\\textbf{語義2：よい。すぐれている。旨「うまい考えだ」。じょうずだ。「話し方がうまい」}\\語義3：自分にとって都合がよい。もうけになる。「自分だけうまい事をする」\\\itemじょうず【上手】\mbox{}\\\textbf{語義1：ある物事をする技術がすぐれていること。巧みなこと。そういう人。「名人上手」「上手の手から水が漏る」。また一般に、てぎわがよいこと。うまいこと。「上手に立ち回る」}\\語義2：世辞。世辞を言うこと。\end{itemize}\vskip\baselineskip\noindent次に上記の変更を施した語義定義文から埋め込みベクトルを得て深層距離学習を行う．埋め込み空間上で「うまい」の語義2と「じょうず」の語義1の距離を小さくし，その他の語義のペアの距離を大きくすることで埋め込み空間を調節し，得られた学習モデルによって語義のペアが類義かどうかを適切に判定した結果を出力することを期待する．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%