文法化とは内容語が機能語に変わる通時変化のことである．本稿では，文法化の度合いをコーパスデータに基づいて定量化する三種類の手法を提案する．提案手法は従来手法と異なり汎用性が高いにもかかわらず，人手の分析で得られた文法化度と中程度～高い相関を示す．また，提案手法を歴史コーパスに適用して文法化の一方向仮説の吟味を行う．

文法化とは，内容語が機能語に変化する現象を指す[1]．例えば，英語のcanは，14世紀ごろまで「知る」という意味の本動詞で使われていたが，現代英語では助動詞に変化している．文法化について盛んに研究されているトピックの一つに文法化度の定量化がある．文法化を段階的な変化と捉え，文法化の程度を数値化する試みである．なかでも，英語動詞派生前置詞（例：following）について研究例[2,3,4]が多い．しかしながら，従来研究は事例分析や内省に基づくため研究規模を大きくすることは容易でない．自動的に文法化度を定量化する手法[5]も存在はするが，英語動詞派生前置詞に特化しており適用範囲が限られている．文法化は通言語的で，かつ，様々な単語に見られる[6,7]ため，汎用的な手法の考案が求められる．そこで，本稿では，汎用的な文法化度の定量化手法を三種類提案する．一つ目は，単語の出現間隔に着目した手法で，必要とするのは対象言語のコーパスのみである．二つ目の手法は文法化度の定量化を確率的な分類問題として解く．すなわち，機能語である確率を文法化度とみなす．その際，分類器の学習のための訓練データが存在しないということが問題となるが，Positive-Unlabeledlearning（PU-learning）[8]という機械学習手法を利用してこの問題を解決する．最後の手法は，二番目の手法を品詞タガーを用いて拡張する．品詞タグ付けの結果から，典型的な機能語と内容語のリストを作成し，その結果に，Cross-Validationを応用した分類器の訓練方法を適用することで，更に性能を向上させる．本研究の貢献は次の三つである：（i）三種類の新たな文法化度定量化手法を提案し，汎用性を大幅に改善した；（ii）汎用性が高いにもかかわらず，人間の判断との相関が高いことを英語動詞派生前置詞と日本語名詞を対象にして示した；（iii）提案手法を利用して，文法化の一方向仮説—内容語から機能語への一方向にしか変化は起こらないという仮説—の検証を大規模な歴史コーパス中の1459語を対象にして行った．