現在，自然言語処理では，同じ綴り同じ発音であっても文脈により意味が異なる単語（以後，同綴同音異義語と呼ぶ）の解釈が難しい．そこで本研究では，2種類の意味で使用されている同綴同音異義語を意味ごとに分類するモデルの作成を目指す．初めに，2種類の意味で使用されている同綴同音異義語を含む文章を取集する．次に，収集した文章をベクトルに変換し，教師あり学習のランダムフォレスト法を用いて同綴同音異義語を含む文章を意味ごとに分類する．最後に，得られた分類結果を評価する．