言い換えと機械学習を用いた日本語単語の多義性解消

戸田ら[1]は新納ら[3]の研究によって明らかとなった，多義性解消の誤りの原因の一つであるである「学習データの不足」に着目した.学習データを増やすため，言い換えを使った手法を提案した．言い換えを利用することで自動で学習データが増え，その学習データを利用することで，学習データを追加する前より性能が上がった．