本研究では，日本経済新聞記事オープンコーパス，日本語話し言葉コーパスを対象とし，読みと意味の対応表作成のための情報付与を行い，データ整備を行う．日本経済新聞記事オープンコーパスには，語義情報が付与されているものの，読み情報が付与されていなかったため，専門家による読みのアノテーションを行った．日本語話し言葉コーパスは，話し言葉の書き起こしであるため，読み情報は正確であったが，語義情報はついていないため，語義曖昧性解消システムを利用して語義データを付与した．以上のデータから，読みと意味の対応表を作成し，関係性について調査する．

日本語では漢字の読みによって意味が変わってしまう場合がある．例えば，「最中」は「もなか」と「さいちゅう」では意味が全く異なる一方で，「今日」の読みは「きょう」も「こんにち」も似た意味でありながら，微細な意味の違いがある．このような微妙な意味の違いを整理するためには意味と読みの両方が付与されたデータが必要である．そこで本研究では，『日本経済新聞記事オープンコーパス』[1]，『日本語話し言葉コーパス』[2]を対象に，形態素レベルでの読み仮名付与の実態を明らかにすることを目的とする。『日本経済新聞記事オープンコーパス』に対しては，33346形態素に対して人手による読み仮名付与を実施した．ある漢字に複数の読み仮名がある場合，その文脈で複数の読み仮名が可能である場合はすべての読み仮名を付与し，いずれかの読み仮名でしか適用できない場合は，その単一の読み仮名を付与した．これらの読み仮名の選択にはレジスタや語義情報が密接な関係があると考えられる．特に，読み仮名の曖昧性には，レジスタの特性や多義語における語義選択の影響が考えられる．本研究では，この曖昧性の実態を解明するため，分類語彙表の語義と読み仮名の分布を対照して検討を行った．『日本経済新聞記事オープンコーパス』には，『分類語彙表』[3]に基づく語義情報が付与されている．さらに『日本語話し言葉コーパス』に自動解析技術で語義情報を付与したデータを利用することにより，読み仮名の選択と語義情報との関係性を明らかにすることを目指す．