言葉の意味の類似性判別に関するシソーラスと概念ベースの性能評価

摘要

これらシソーラスや概念ベースの単語の意味の類似性に関する判別能力（以下，類似性判別能力）の評価は，これまで単独にかつ別々の尺度でなされてきており［平川03，笠原97，石川98］，同一の尺度での比較評価はなされてこなかった．本論文の目的はこの比較評価にある．具体的には本論文では，各種類似度計算法に基づくシソーラスの類似性判別能力と概念ベースのそれを，既に提案している機械化が可能な評価法と一般的に用いられている人間の感覚による評価法により比較評価する（以下，前者を機械的評価法，後者を感覚評価法と呼ぶ）．比較対象とするシソーラスとしては，日本語単語については最も大規模かつ代表的といえる日本語語彙体系とEDR電子化辞書のシソーラスを選ぶ．さらにシソーラスについては，従来の距離や共通カテゴリ位置をベースとした計算法に対し，新たに単語が属するカテゴリとシソーラスの構造から得られる情報をもとに各単語をベクトル表現し類似度を算出する方法（以下，ベクトル化法と呼ぶ）を提案する．この方法はベクトル表現を用いているため，概念ベースと同様に視点を考慮した類似性判別の可能性を有する．また，感覚評価法による評価結果との相関をとることにより，機械的評価法自体の評価を行う．以下，2章では，比較対象である日本語語彙体系とEDR電子化辞書のシソーラスおよび概念ベースの構成について述べた後，それらにおける一般的な類似度計算法と案するベクトル化法について示す．また，人間の感覚が指数的であることから，類似度を指数関数を用いて算出する方法を示す．3章では，機械的評価法と感覚評価法について述べる．4章では，各種の類似度計算法と前記2種の評価法のあらゆる組み合わせについての評価を行う．また，ベクトル化法についてはベクトル表現する場合の最適条件を示す．5章では，機械的評価法自体の評価を行うとともに，シソーラスと概念ベースの類似性判別能力について，得られた評価結果を総括する．