本研究の多義性解消の方法

本研究では，先行研究[4]で提案されている手法と類似した手法を用いる．言い換えと機械学習を利用して多義性解消を行う手法を用いる．多義性解消の入力は，多義語を含む文であり，出力は，複数ある語義のうち，どの意味で使われたかとする．先行研究[5]と同様に学習データを用いた教師あり機械学習により，多義語の語義を1つに絞る．しかし，学習データが少ない場合，多義性解消を誤りやすい．そこで本研究では，言い換えを利用して学習データを自動で増やし，その増やした学習データを利用する[4]．言い換えを利用して学習データを増やすには，対象の多義語の類義語を含む文を抜き出し，その類義語を対象の多義語に言い換えることにより学習データを増やすことができる．学習に使用する素性は48種類で，文構造や文中にある単語などを素性とする．機械学習には最大エントロピー法を利用する．