\label{section:first}語義曖昧性解消はコンピュータの意味理解において重要であり，古くから様々な手法が研究されている自然言語処理における課題の一つである\cite{Navigli:2009:WSD:1459352.1459355,Navigli2012}．語義曖昧性解消の手法には大きく分けて教師あり学習，教師なし学習，半教師あり学習の3つが存在する．教師なし学習を用いるものにはクラスタリングを用いた手法\cite{UnsupervisedWSDClustering}や分散表現を用いた手法\cite{wawer-mykowiecka:2017:SENSE2017}などが存在するが，どの手法においても精度は高くなく実用的な性能には至っていない．知識ベースを用いた教師なし学習の手法についても，単純な教師なし学習よりは高いものの教師あり学習を用いる手法と比べると精度が劣ることが報告されている\cite{raganato-camachocollados-navigli:2017:EACLlong}．それらに対して，教師あり学習を用いた語義曖昧性解消は比較的高い精度を得られることが知られており，SemEval2007\cite{pradhan-EtAl:2007:SemEval-2007}やSenseval3\cite{MihalceaEtAl2004}の英語語義曖昧性解消タスクにおいても教師あり学習を用いた手法が最も良い精度を記録している．一方，教師あり学習を用いて語義曖昧性解消を行う上で「訓練データが不足する」という問題が存在する．教師あり学習での語義曖昧性解消では訓練データの作成に人手での作業が必要になるため，コストの問題から大きなデータセットを用意することは難しい．語義曖昧性解消において周辺の文脈情報は有効な手掛かりであることが知られており，訓練データを増やし様々なパターンを学習させることが精度を上げる上で必要になる\cite{yarowsky:1995:ACL}．しかしながら，上述のSemEval2007Task17語義曖昧性解消タスクのLexicalSampleTaskにおいて，訓練データの1単語あたりの平均訓練事例数は約222と決して多い数字とは言えない．SemEval2010の日本語語義曖昧性解消タスク\cite{okumura-EtAl:2010:SemEval}に至っては1単語あたりの訓練事例数がおよそ50であり，圧倒的に訓練データが足りていないと言える．また，訓練データの不足に関連してデータスパースネスも語義曖昧性解消において大きな問題となる．先に述べたように周辺の文脈パターンを語義ごとに学習させるためには非常に大量の訓練事例が必要となりコストの問題から現実的でない．これらの問題を解決するため，半教師あり学習によって確度の高いデータを訓練データとして追加し学習を行う方法が研究されており，日本語語義曖昧性解消タスクにおいて高い精度が得られたことが報告されている(藤田，Duh，藤野，平，進藤2011;FujitaandFujino2013;井上，斎藤2011)．\nocite{KevinDuh2011}\nocite{Fujita:2013:WSD:2461316.2461319}\nocite{2011inoue}また，これらを解決する別のアプローチとして語の分散表現を教師ありの語義曖昧性解消に用いる研究があり\cite{sugawara:2015:pacling,weko_146217_1,iacobacci-pilehvar-navigli:2016:P16-1}，既存の素性と組み合わせることによって高い精度が得られたことを報告している．ところで，日本語の言語処理にはかな漢字換言というタスクがある．これは，入力された文中のひらがなについて漢字に換言できる対象がある場合，その周辺の文脈を考慮して正しい漢字に換言するというものである．例えば「私は犬を\underline{かって}いる」という文があった際，犬という単語から「かって」というひらがなが「買って」ではなく「飼って」を意味することは容易に理解できる．このようなひらがな語について漢字に換言を行うタスクを我々はかな漢字換言と呼んでおり，以前から研究を行ってきた\cite{Kazuhide2016}．ここで行っていることは語義曖昧性解消そのものであり，かな漢字換言の誤り分析を行うことは日本語語義曖昧性解消タスクにおいて誤り分析することとほぼ同義であると考えられる．また，通常の語義曖昧性解消タスクに比べかな漢字換言の訓練データは大量のコーパスから自動で構築することが可能なため，訓練データの増減による精度の変化や誤り分析などが容易に行えるという利点がある．本論文では日本語語義曖昧性解消タスクにおける問題点についてかな漢字換言タスクを通して確認し，既存の手法において何が不足しているのかを明らかにする．本論文の構成は以下の通りである．\ref{section:related-works}章にて本論文に関連する研究および本研究の位置付けについて述べ，\ref{section:kanakanji-conversion}章にて我々が今回行うかな漢字換言タスクについて日本語語義曖昧性解消タスクと比較しながら詳細を述べる．\ref{section:proposed-method}章では提案手法について既存手法との比較を行いながら説明をする．\ref{section:experimentation}章ではそれらの手法を用いてかな漢字換言と通常の語義曖昧性解消タスクにおける提案手法の有効性の検証を行い，語義曖昧性解消タスクにおける問題点を明確にする．\ref{section:conclusion}章にて結論を述べる．