@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00146213,
 author = {新納, 浩幸 and 古宮, 嘉那子 and 佐々木, 稔 and Hiroyuki, Shinnou and Kanako, Komiya and Minoru, Sasaki},
 issue = {13},
 month = {Nov},
 note = {語義曖昧性解消は意味解析の根幹の処理でありながら，そのシステムが現実のアプリケーションで広く利用されているとは言いがたい．その大きな原因は，通常の語義曖昧性解消システムが対象単語を限定しているからである．我々は対象単語を限定しない語義曖昧性解消である all-words WSD の研究に取り組んでいる．all-words WSD に対しては教師なし学習手法が有望だが，そこでの語義は概念である．本論文では辞書の語義を付与する all-words WSD の構築法を示す．具体的には語義を見出しとした概念辞書を作成すればよい．実際に語義タグ付きコーパスから目的の概念辞書を作成し，概念 n-gram を利用する簡易な手法により all-words WSD を行った．代表語義による手法の正解率が 57.9%であるのに対し，概念 n-gram を利用して 67.5%の正解率を得た．},
 title = {all-words WSDのための概念辞書の自動作成},
 year = {2015}
}