本論文では，イベントとそのテキスト内の条件の言及を紐付ける手法を提案する．テキストからの情報抽出では，テキスト中のイベントをあらかじめ決められたタイプに汎化して，構造化して抽出する．しかし，イベントはそのテキスト中の特定の条件において起こせるものであり，そのイベントがいつでも起こせるわけではない．本研究では，イベントが起こせる条件を明確化することを目的として，テキスト内のイベントの発生条件の言及をイベントと紐付けるアノテーションを提案する．さらに，アノテーションしたデータを用いて，テキスト内の対象のイベントに対してテキスト内の条件言及を自動検出する手法を提案・評価する．実験では日本の交通ルールのデータセットにおいて，高いアノテーション一致率を達成したが，条件の予測性能は低い結果となった．

テキストからの情報抽出では，テキスト中の用語とイベントの関係を汎化して構造化して抽出する．例えば，日本の交通ルールのデータセットであるOSR-RoR(OntologyStyleRelation-RuleoftheRoad)[1]では，「運転者はシートベルトを着用すること」に対して，「運転者」を「Driver」，「シートベルト」を「SeatBelt」，「着用」を「Utilization」のタイプに分類し，「Driver」を主語・「SeatBelt」を目的語とした「Utilization」イベントとして，汎化・構造化して抽出する．しかし，この汎化・構造化して抽出したイベントはテキスト中の特定の条件において起こせるものであり，そのイベントをいつでも起こせるとは限らないという問題がある．先述した「Driver」・「SeatBelt」・「Utilization」は，「自動車を運転するとき」という条件の中で出現した用語を汎化したものである．そのため，「二輪車を運転するとき」という条件の中で出現した「運転者」を同じ「Driver」の用語タイプで汎化したとしても，「自動車を運転するとき」の「SeatBelt」を対象に「Utilization」のイベントを起こすことはできない．このように，抽出したイベントを利用するにはイベントの発生条件を考慮しなければならない場合がある．上記の問題の対応としては，イベントの発生条件を考慮して「Driver」をはじめとする用語タイプ自体をより細分化してタグ付けし直す方法が考えられる．しかし，この方法では，条件ごとに用語タイプを用意する必要があり，あらかじめ用語タイプを定義することができない．また，複数の条件が重なった際に初めて起こすことができるイベントなども考えると，用語タイプが複雑になってしまい，タグ付け作業のコストが高くなってしまう．そこで，本研究では，イベントの条件を明確化することを目的として，イベントとテキスト内の条件の言及を紐付けるアノテーションを提案する．本稿では，アノテーション手法の検証のために，OSR-RoRの「Driver」の用語タイプを主語としたイベントを対象に，イベントの発生条件をタグ付けしたデータセットを作成する．また，イベントの発生条件の抽出を自動化するため，ある特定の表現がテキスト内のどの範囲に影響を及ぼすか検出するタスクであるスコープ検出を応用して，イベントに対して，そのテキスト内の条件の言及を検出する方法も提案する．本研究の貢献は以下の通りである．•イベントとそのテキスト内の条件の言及を紐づけることで，イベントの発生条件を明確にするアノテーションを提案し，高い一致率を達成可能なアノテーション基準を設計した．•OSR-RoRの「Driver」の用語タイプを主語としたイベントを対象にイベントの発生条件をタグ付けしたデータセットを作成した．•イベントの発生条件の抽出を自動化するため，.イベントに対して，そのテキスト内の条件の言及を検出する手法を提案したが，予測性能は低い結果となった．