単語，とくに名詞間の意味関係は，含意関係認識\cite{dagan2010}や質問応答\cite{yang2017}などの高度な意味処理を伴う自然言語処理タスクにおいて重要である．語の意味関係知識は，WordNet\cite{fellbaum1998}などの人手で作成された語彙知識ベースに蓄えられており，様々なタスクに利用することができる．しかし，このような人手による語彙知識ベースの拡張には大きなコストがかかり，新語や未知語に対応できず，さらにカバーされているドメインも限られている．この問題を解決するために，大規模コーパスから語の意味関係知識を獲得する方法が研究されている．コーパスからの意味関係知識の獲得には，二語を文中で結びつける単語系列，あるいは依存構造パスなどの関係パタンの利用が有効であることが知られている\cite{hearst-1992-automatic}．たとえば，\textit{Adogisakindofanimals.}という文において，\textit{isakindof}という語の系列から，\textit{dog}が\textit{animal}の下位語であることが識別できる．このように，コーパス中で二語を結びつける単語系列や依存構造パスを特徴として教師あり学習を行う手法が，パタンベースの手法として提案されている\cite{snow2004,shwartz2016improving,shwartz2016path}．また，関係パタンは，知識獲得の手法として，推論規則をコーパスから獲得するためにも用いられている\cite{schoenmackers-etal-2010-learning,tsuchida-etal-2011-toward}．パタンベースの意味関係識別は，意味関係の分類対象となる単語ペアについてコーパス上での十分な共起を必要とする．しかし，たとえ大規模コーパスが扱えたとしても，意味関係を持つ単語ペアが必ずしも十分に共起するとは限らない．文中で共起しなかった単語ペアや共起回数が少なかった単語ペアについては，このアプローチでは分類に有用な関係パタンの特徴が得られず，意味関係を適切に予測することができない．このようなパタンベースの意味関係識別の問題に対処するために，本研究ではニューラルネットワークを用いて，単語ペア$(w_1,w_2)$と，それらを結びつける関係パタン$p$の共起から，単語ペアの埋め込みを教師なし学習する手法を提案する．大規模コーパスから学習したニューラルネットワークの汎化能力を利用することで，コーパス上で十分に共起が得られなかった単語ペアについても，関係パタンとの共起を予測できるような，意味関係識別に有用な特徴が埋め込まれた埋め込みを得ることができる．コーパスから推論規則とその適用を学習して，共起しなかった二つの概念に関する関係性を推論する手法\cite{schoenmackers-etal-2010-learning,tsuchida-etal-2011-toward}も提案されているが，本研究ではニューラルネットワークの教師なし学習を用いて単語ペアの意味関係表現を得ることで，教師あり意味関係識別において，共起が十分に得られなかった単語ペアに関する分類性能を向上させることを目的とする．実験により，この単語ペア埋め込みを，パタンベースの意味関係識別の最先端のモデル\cite{shwartz2016path}に適用することで，4つデータセットにおいて名詞ペアに対する識別性能が向上することがわかった．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%