抄録
本論文ではブートストラップ法を用いた語彙獲得を行う際に，トピック情報を用いることでセマンティックドリフトを緩和し，獲得精度を向上できることを示す．獲得対象とする語を含む文書の大域的情報であるトピック情報を，統計的トピックモデルを用いて推定し，識別モデルを用いたブートストラップ法における3つの過程で利用する．1つ目は識別モデルにおける素性として，2つ目は負例生成の選択基準として，3つ目は学習データの多義性解消のために用いる．実験において，提案手法を用いることでセマンティックドリフトを軽減し，語彙の獲得精度が6.7から28.7%向上したことを示す．
