統計的学習モデルを利用した日本語慣用句の意味的曖昧性解消

摘要

文の意味を構造化する上で動詞の語義を同定することは必須のタスクである．動詞の語義は動詞と係り関係にある言葉との共起によって決定されるが，慣用句は同じ係り元との共起であっても意味が異なることがあり，取り扱いが特に難しい．例えば「骨が折れる」には，体の骨が折れるという字義的な意味と，苦労するという慣用句的な意味が存在する．この意味によって，文の述語が「折れる」なのか「骨が折れる」なのかが変わるため，文の構造化において慣用句の曖昧性解消が重要になる．先行研究では，SVM[1] を用いた機械学習による日本語慣用句の意味的曖昧性解消が行われている．