本研究では，大規模言語モデルが算出するサプライザルと語彙豊富度指標（MTLD）を用いて，日本語エッセイの書き手の母語（日本語，中国語，韓国語）を識別する手法を提案する．Rinna-3.6B，ELYZA-Llama2-7B，LLM-jp-13Bの3つのLLMを用いて分析を行った．その結果，サプライザルは書き手の母語によって異なる分布を示し，特に中国語話者のテキストにおいては特有の漢字使用や固有名詞がサプライザル値を高める要因であることが明らかになった．また，サプライザルとMTLDの相関分析から，学習者は語彙の難度が上がると文脈の不自然さが増す一方，母語話者はその影響を受けにくいという構造的な違いが示唆された．

自然言語処理技術の発展に伴い，第二言語習得研究においても機械学習を用いた学習者データの分析が進んでいる．特に，学習者の書いたテキストからその母語を推測する母語識別は，学習者の誤用傾向や言語転移を理解する上で重要なタスクである．従来の手法ではn-gramなどの表層的な特徴量が用いられてきたが[1]，近年では大規模言語モデル（LLM）の予測確率を用いた分析が注目されている[2]．本研究では，LLMにおけるサプライザル（surprisal）という特徴に着目する．サプライザルとは，ある単語が出現する確率の対数負値であり，モデルにとって予測しにくい単語ほど高い値を示す．本研究の目的は，このサプライザルと語彙の多様性を表すMTLD（MeasureofTextualLexicalDiversity）を組みTONGFENGYI1久野雅樹11電気通信大学大学院情報理工学研究科t2530092@edu.cc.uec.ac.jphisano@uec.ac.jp合わせることで，日中韓の日本語エッセイコーパスにおける母語識別を行い，その有効性と日中韓の言語的特徴を明らかにすることである．