\label{sec:intro}語義曖昧性解消(WordSenseDisambiguation，以下WSD)は機械翻訳，情報検索など，自然言語処理の多くの場面で必要となる基礎技術である\cite{ide:98:a}．SENSEVALはWSDのコンテストであり，WSDの共通の評価データを作成し，その上で様々なシステム・手法を比較することによってWSDの研究・技術を向上させることを目的としている．SENSEVALは過去2回行われている．第1回のSENSEVAL~\cite{kilgarriff:00:a}は1998年夏に，第2回のSENSEVAL-2~\cite{senseval2:00:a}は2001年春に行われた．SENSEVAL-2では，9言語を対象に37研究グループが参加した．日本語を対象としたタスクとしては，辞書タスクと翻訳タスクの2つが行われた．辞書タスクでは語の意味の区別(曖昧性)を国語辞典によって定義し，翻訳タスクではこれを訳語選択によって定義した．本論文は，SENSEVAL-2の日本語辞書タスクについて，タスクの概要，データ，コンテストの結果について報告する．まず，日本語辞書タスクの概要について述べる．SENSEVAL-2では，タスクをlexicalsampletaskとallwordstaskに大別している．lexicalsampletaskは特定(数十〜数百)の単語だけをWSDの対象とし，allwordstaskでは評価テキスト中のすべての単語を対象とする．日本語辞書タスクはlexicalsampletaskである．以下，本論文では，評価の対象として選ばれた単語を評価単語と呼び，評価単語の評価データ中での実際の出現を評価インスタンス，または単にインスタンスと呼ぶ．辞書タスクでは，単語の語義を岩波国語辞典~\cite{nisio:94:a}の語義立てによって定義した．参加者は，テキスト中の評価インスタンスに対して，該当する語義を岩波国語辞典の語釈の中から選択し，その語釈に対応したID(以下，語義ID)を提出する．評価テキストは毎日新聞の1994年の新聞記事を用いた．語義を決定する評価単語の数は100と設定した．また，評価単語のそれぞれについて100インスタンスずつ語義を決めるとした．すなわち，評価インスタンスの総数は10,000である．本タスクには3団体，7システムが参加した．本論文の構成は以下の通りである．\ref{sec:data}節では，辞書タスクで用いたデータの概要を述べる．\ref{sec:goldstandard}節では，正解データの作成手順について述べる．また，正解データを作成する際，1つの評価インスタンスに対して二人の作業者が独立に正しい語義を選択したが，そのときの語義の一致率などについても報告する．\ref{sec:contest}節では，参加者のシステムの概要やスコアなどについて述べ，コンテストの結果に関する簡単な考察を行う．最後に\ref{sec:conclusion}節では，本論文のまとめを行う．