本研究では，『比喩表現の理論と分類』で報告されている結合比喩(表現を構成している要素の関係が，文字が持つ慣用的な用法から著しくずれた比喩表現)を対象に，字義表現と基本義表現のそれぞれをアノテーションし，作成したデータセットに対して比喩表現検出モデルの性能評価を行った．著者のアノテーションにより，5,792件の結合比喩に対するアノテーションが完了した．また，5分割交差検定の結果，言語学的な比喩表現の抽出手法に動機づけられたBERTモデル(BasicBERT)が，そうでないBERTモデル(Sentence-BERT)よりも，高性能であることを確認した．

私たちは，「担当者が連絡する」のように，表現を構成している要素の関係が，文字が持つありのままの意味を参照した場合に自然な表現である，字義表現を用いて物事を説明することがある．これに対して，「ごめんなさいねが連絡する」のように，表現を構成している要素の関係が，文字が持つ慣用的な用法から著しくずれた表現である，比喩表現を用いて物事を説明することもある．Cameron[1]のメタ分析によると，比喩表現は日常会話において1000単語あたりに50単語の割合で使用されており，字義表現と比較するとその登場頻度は少ないことが示唆されている．言語学者はコーパスや発話中から比喩表現を検出する手法を提案している．特に，PragglejazGroup[2]は，MetaphorIdentificationProcedure(以下,MIPと呼ぶ)と呼ばれる比喩表現の検出手法を提案している．MIPは，文章全体を読み，語をすべて抽出し，各語の文脈的意味と基本的意味(以下，基本義と呼ぶ)を調べ比較し，その文脈的意味が基本義と対照的であれば比喩表現として認定するという，4つの段階を踏んで比喩表現を特定する．MIPは手続きが明確であるという点と，英語においては比喩表現に対してアノテーションがなされたデータセットが充実している(e.g.,VUA18[3],VUA20[4])という点から，MIPの考えを計算機に実装した様々な比喩表現の検出手法が提案されている(e.g.,MelBERT[5],FrameBERT[6],BasicBERT[7])．一方で，日本語の比喩表現を対象にした比喩表現の検出に関する研究は，データセットの観点で不足している．現在のところ本邦で最も大規模な日本語を対象とした比喩表現のデータセットは加藤ら[8]のBCCWJ-Metaphorであるが，このデータは公開されていない．このような状況なため，日本語で利用可能な比喩表現の検出のモデルの構築は難しく，日本語におけるオープンな比喩表現のデータセットの公開が待たれている．このような状況を受けて，本研究では，中村[9]の『比喩表現の理論と分類』を電子化した加藤・浅原[10]の結合比喩(表現を構成している要素の関係が，文字が持つ慣用的な用法から著しくずれた比喩表現)を対象に，著者が字義表現と基本義表現のアノテーションを行う．そして，作成したデータセットの予備的評価として，MIPを用いた比喩表現検出モデル[7]と，MIPを用いず比喩表現と字義表現の分類を行うモデル(Sentence-BERT[11])で，モデルの精度を比較する．本研究の貢献は，字義表現と基本義表現のアノテーション結果を公開する点(https://github.com/okaexp/metaphor_literal_basic_dataset)と，そのデータセットに対するMIPを用いたモデルの有効性を確認する点にある．