おわりに

情緒推定では，原因文の収集自体が重要な課題である． 本研究では，Webコーパスから，因果表現文からの収集と共起頻度に基づいた収 集の2つの方式で情緒生起原因を収集することができ た．$5$億文から，因果表現文の収集は，Positiveの文$10,066$文，Negativeの文$1,994$文，合 計$12,060$文を収集し，その中から$10,333$の「2つ組」を得ることができた．共 起頻度に基づいた収集では，$5$億文からPositiveの文$221,527$文，Negativeの文$63,193$文，合 計$284,720$文を収集し，その中から$205$の「2つ組」を得ることができた(4つ の名詞「写真」，「店」，「家」，および，「車」についてそれぞれに対する動 詞の組合せについて収集)．因果表現文によって収集した「2つ組」の中は，$9$ 割以上が頻度 $1$である組合せであったため，信頼性が確保できなかったが，因果関係の文法 構造に着目した収集は必要であると考えられる．また，共起頻度に 基づいた収集で得た2つ組の評価極性値によって，Negative傾向の名詞よりも Positive傾向の名詞については直感的に同意しやすい見解が得られた．

収集方法自体に新規性はないが， 情緒推定技術の重要な言語資源の確保，および， 言語の意味理解に関する知見獲得のために， 今後も収集と考察を続ける必要があると考えている．