本研究では，分類語彙表の基本義を活用した日本語メタファー検出手法を提案する．メタファーは言語の認知的およびコミュニケーション機能において重要な役割を果たしているが，その自動検出には文脈内での表現の意味理解が必要となる．既存のメタファー検出モデルは主に英語を対象としており，日本語に特化したモデルは限られている．提案手法では，日本語BERTをベースに分類語彙表から得られる基本義情報とその用例文を活用し，対象単語の文脈的な意味と基本義の文脈的な意味を比較することでメタファーを検出する．基本義には，山崎らが作った基本義を利用する．また，手法にはBasicBERTを基本として利用し，基本義の用例はBCCWJから取得する．本研究では，分類語彙表の基本義を活用した既存手法の日本語への効果的な適用により，日本語の比喩抽出を行った．評価はBCCWJ-Metaphorコーパスを用いた5分割交差検証により行い，高精度な日本語メタファー検出の実現を目指す．

メタファーは日常的なコミュニケーションにおいて広く使われる比喩表現であり，概念メタファー理論によれば，抽象的な領域を具体的な領域に基づいて表現する比喩手法である[1]．例えば，「新しい道を切り開く」という表現は，「新しい挑戦や革新」という抽象的な概念を，「道を切り開くこと」という具体的な行為で表現している．このように，メタファーは抽象的概念や複雑な感情を具体的事物に置き換えることで，コミュニケーションの円滑化と理解の深化に寄与する重要な言語現象である．しかしながら，メタファーの計算機による自動検出には，多義性やニュアンスの存在により，文脈内での表現が何を意味しているかを理解する必要があるため困難である．そこで，Pragglejaz[2]は語彙の基本的な意味と文脈での意味を比較してメタファーを識別するMetaphorIdentiﬁcationProcedure（MIP）を提案した．この手法では，目標語彙について文脈での意味と基本的な意味を比較し，文脈での意味が基本的な意味から逸脱している場合にメタファーと判定する．近年，この基本概念に基づいて，BERT[3]を活用した英語向けのモデルMelBERT[4]，FrameBERT[5]，BasicBERT[6]が開発された．一方で，既存のモデルは主に英語を対象としており，日本語に特化したメタファー検出モデルは限られている．そこで本研究では，多義語分類の分類語彙表の基本義[7][8]を活用し，日本語版のBasicBERTによる比喩検出を試みる．MIPの考え方に基づき，分類語彙表から得られる基本義とその用例文を活用し，BERT[3]モデルにより対象単語の文脈的な意味と基本義の文脈的な意味を比較することで，メタファーの検出を実現する．