意味フレームを自動構築するためには、フレーム喚起語をその語が喚起するフレームごとにまとめること、およびその項となる語句をフレーム要素ごとにまとめる必要がある。本研究では、後者の項クラスタリングに焦点を当て、深層距離学習を用いた手法を提案する。提案手法では、フレーム情報が付与された一部のデータを用いて、深層距離学習に基づき文脈化単語埋め込みモデルをfine-tuningし、そのモデルから得られる埋め込み表現を利用して、動詞の項となる語句をクラスタリングしている。FrameNetを用いた実験を通し、提案手法が既存手法よりもかなり高い性能を達成することを示す。
