時代とともに意味が変化する単語をコーパスから自動的に検出・分析する研究は、言語学者だけでなく自然言語処理の研究者からも注目を集めている。英語やドイツ語などの言語では、時期の異なる学習用コーパス（通時コーパス）の公開や評価用単語リストの作成が進んでいるが、日本語では不十分である。本研究では、我々が作成した日本語の評価用単語リストを拡張し、意味変化検出手法の性能評価を行った。頻度に基づく手法をベースラインとして、タイプベースとトークンベースの代表的な手法の性能を比較し、それぞれの手法の特徴を議論した。

単語の意味は時代とともに変化することがある。従来は言語学者が手作業で検出・分析を行なっていたが、通時コーパスの公開や単語の意味表現の研究の発展により、自動的な検出・分析が可能になったため、近年では自然言語処理の分野でも注目を集めている。これまでに多くの意味変化検出手法が提案されたが、早期の研究では手法の性能評価が論文間で統一されておらず、これらの手法の性能を直接比較できない[1,2,3,4]。また、意味変化の有無に関する情報だけ評価をしているが、意味が変化した単語を全て等しく扱うため、意味変化の程度を考慮した詳細な評価や分析はできない。この問題に対処するため、Schlechtwegら[5]は単語の意味変化の度合を計算するフレームワークであるDiachronicUsageRelatedness（DURel）を提案した。DURelは、通時コーパスから得られた用例に人手で類似度を付与することで、時間経過に伴う単語の意味変化度合を計算する。現在、さまざまな言語でDURelに基づいた評価用の単語リストが作成・公開されている[6,7,8,9,10]。様々な言語で通時コーパスの公開・評価用単語セットの作成が進んでいるが、日本語では通時コーパスの作成が進んでいるものの、評価用の単語セットが十分にない。間淵らが近代から現代にかけて意味が変化した単語のリストを作成した[11]が、リスト内の単語の意味がどの程度変化したのか、という意味変化の度合は付与されていない。本研究では、我々が作成した日本語の評価用単語リスト[12]を拡張し、現在主流となるタイプベース・トークンベースの検出手法について性能評価を行った。その結果、どちらの手法も頻度ベース手法を上回る性能を示した。また、2つの意味変化の度合によって、その検出の難しさが異なることもわかった。