コーパスでは出現頻度が低い逐語的解釈をもつ日本語の複単語表現（MultiwordExpressions:MWEs）について、大規模言語モデルが字義通りの用法の例文を生成できるかを検証する。JMWEL辞書とJParaCrawlコーパスの両方に出現するMWEを対象とし、辞書に基づく語義記述や非字義的用例の提示有無を変えた複数の制御条件のもとで、GPT-5にプロンプトを与え、字義的用例を生成させる。その結果、対照的な非字義的情報を与えることで字義的用法の生成が安定し、字義的情報のみを与えた場合や、手がかりを与えない場合と比べて、例文の品質が向上することが明らかになった。

複単語表現（MultiwordExpressions;MWEs）とは、同一の表層形でも字義的定義と、意味が構成要素から合成的に導けない非字義的定義を取り得る表現を指す[1]。MWEは文脈によって字義的な意味か非字義的な意味かの判断が必要となり、自然言語処理においても重要な課題である[2]。このような両義性を扱う上での大きな要因として、コーパスにおいて非字義的用法に大きく偏ったコーパス分布がある。本研究では、この問題が特に顕著に現れる日本語のMWEに焦点を当てる。コーパス構築のためには一定量の字義的用例が必要であるが、日本語は、英語と比べて、自由に再利用可能なテキストデータが大幅に少ない[3]。そのうえ、日本語では語順の自由度が高く、字義通り用例が表層的に捉えにくい一方、慣用的用例は固定的に現れやすいため、利用可能なデータ量はさらに少ない[4]。MWE理解に関するモデル評価は人手注釈付き用例に依存するため、用例が字義通りもしくは非字義通りのいずれかに偏っているとMWE理解の適切な評価や資源の構築が困難になる[5]。多くの日本語MWEにおいて字義的用例は非字義的用例よりもは言語資源用例字義的vs.非字義的カバレッジOpenMWE△JMWEL提案手法有無、（ii）字義的用法と非字義的用法の対比、（iii）カバレッジるかに稀であり、観測される比率は主として用例が収集されたコーパスにおける使用頻度を反映している。実際、日本語MWEについて、字義的用例と非字義的用例を体系的に対照する資源は存在しない。このギャップを踏まえ、本研究では、大規模言語モデル（LLM）を用い、日本語MWEの字義的用例を制御されたプロンプト条件下で生成する。図1は、字義的用例生成および評価のための本研究の枠組みを示している。本研究では、JMWELとJParaCrawlの両方に出現するMWEを対象とし、自動評価および人手評価を用いて生成例を評価する[6]。表1に、本研究と先行研究との違いについてまとめる。本研究の主な貢献は以下の通りである。(i)制御されたLLMプロンプトにより、字義的用例を生成する手法を提案する。(ii)日本語MWEをケーススタディとして、既存の語彙資源およびコーパスに含まれるMWEに本手法を適用し、生成された字義的用例の性質を分析する。(iii)LLM-as-a-judgeおよび小規模な人手評価を用いて生成例を評価し、多くの例が解釈可能で字義通りであることを示す。(iv)日本語MWEの字義的用例と非字義的用例を対照する言語資源を構築し、公開を予定している1）。