\label{sec:intro}SemEval-2010において，日本語の語義曖昧性解消タスクが行われた\cite{SemEval2:JWSD}．本タスクは，コーパス中に出現する対象語に対し，辞書で定義された語義のうち適切な語義を推定することが課題である．日本語を対象とした類似のタスクとしては，2001年に開催されたSENSEVAL-2の日本語辞書タスクがあげられる．ただし，SENSEVAL-2における日本語辞書タスクとは，2つの点で大きく異なっている．すなわち，対象コーパスの分野が多岐にわたる点，および，辞書に定義されていない語義が出現することもあるという点で異なっている．語義曖昧性解消は，非常に古くから取り組まれてきている課題であり，さまざまな手法が提案されてきている\cite{Navigli:2009}．教師なし学習法も，クラスタリングに基づく手法\cite{Pedersen:2006}や，辞書定義文を利用した手法\cite{Lesk:1986,Baldwin:Kim:Bond:Fujita:Martinez:Tanaka:2010}などが提案されているが，一般に訓練データが存在する場合には，教師あり学習法による精度の方が高い\cite{Tanaka:Bond:Baldwin:Fujita:Hashimoto:2007}．SENSEVAL-2，および，SemEval-2010での日本語語義曖昧性解消タスクでも，教師あり学習法による手法が最も高い精度を出している\cite{SemEval2:JWSD,Murata:Utiyama:Uchimoto:Ma:Isahara:2003j}．そこで，本稿でも，教師あり学習法をベースとした実験を行った．しかし，本タスクにおいて，訓練データとして与えられたのは，各対象語につき50例ずつであり，十分な量とはいい難い．実際，評価データにしか出現しない語義（未知語義）も存在する．そのような未知語義は，訓練データのみを用いた学習では推測できない．また，コンテストに参加したチームで，ドメイン適合性に着目した実験を行ったチームもあるが，ドメイン適合性はいずれのチームでもあまり有効に機能していない\cite{Shirai:Nakamura:2010,Fujita:Duh:Fujino:Taira:Shindo:2010}．我々は，その原因が，訓練データの少なさにあると考え，訓練データの自動獲得による精度向上を試みた．本稿ではその報告を行う．訓練データを自動的に増やす方法としては，まず，Bootstrapping法があげられる．Bootstrapping法では，まずラベル（語義）の付与された訓練データで学習し，ラベルなしデータのラベルを推定し，ある基準において最も信頼できるものをラベルありデータに追加する\cite{Mihalcea:2002,Mihalcea:2004}．ここで，ラベルなしデータのラベル推定を決定木で行う研究もある\cite{Yarowsky:1995}．しかしこれらの方法の場合，ラベルなしデータから，いくら訓練データを追加したところで，もともとの訓練データに出現しないような語義を推測することはできない，という問題がある．そのため，この方法でも未知語義には対応できない．また，訓練データを自動的に増やす他の方法として，単義の同義語を利用する方法も提案されている\cite{Mihalcea:Moldovan:1999,Agirre:Martinez:2000}．彼らは，WordNetの同義語(synset)のうち，単義語（例えば，\eng{``$remember_1$''}に対して\eng{``recollect''}など）や，定義文(gloss)の中のユニークな表現（例えば，\eng{``$produce_5$''}に対して，glossの一部である\eng{``bringontothemarket''}など）を検索語としてWeb検索を行い，獲得したスニペット中の対象語に語義を付与し，訓練データに追加している．この方法であれば，未知語義の訓練データを得て，推定できる可能性がある．そこで，本稿では，基本的に後者の方法に近い方法を導入する．ただし，\cite{Mihalcea:Moldovan:1999,Agirre:Martinez:2000}らは，WordNetから同義語等を得ることができたが，本タスクの語義は岩波国語辞典によるため，WordNetのsynsetのような同義語を直接獲得することは難しい．そこで，定義文中から比較的抽出しやすい例文に着目し，例文を利用した訓練データの獲得を行う．また，本稿では，既存のコーパスの利用も考える．本稿では，まず\ref{sec:data}章で，本タスクで配布されたデータ，および，それ以外に本稿で利用したデータについて紹介する．次に\ref{sec:system}章では，本稿で利用する素性，学習方法について述べる．\ref{sec:result}章では実験の結果とそれに基づく議論，\ref{sec:eva-addex}章では自動獲得した訓練データの評価について，\ref{sec:conclusion}章では結論を述べる．