日本語学習者が日本語オノマトペの使い方を理解するためには，定義文や用例だけでなく，そのオノマトペの語義に関係するコロケーションを知っておくことが有効である．そこで本研究では，オノマトペの語義決定に寄与している文節についてアノテーションを行い，その結果に基づいた分析を行った．分析により，いくつかの語義で定義文からだけでは読み取れない特徴がみられた．また，人手で抽出されたコロケーションについてWord2Vecとk-means++によるクラスタリングを行い，クラスタと語義の関係を分析した．

オノマトペ（擬音語および擬態語）は，音や物事の様子，動作の状態を表現する語であり，微細なニュアンスを表現する目的で日常的によく用いられている．特に日本語のオノマトペは他言語に比べて種類が多く，またその多くは複数の語義を持つ．日本語母語話者は，周辺文脈から感覚的に語義を判別することでこれらの語義曖昧性を解消しているが，日本語学習者にとってはその判別基準を学ぶことが難しい．そこで我々は，オノマトペの語義決定に寄与していると考えられるコロケーション（以下，寄与コロケーションと呼ぶ）を収集し，オノマトペの使い分けが分かりやすくなるようなオノマトペコロケーションデータベースの構築を目指している．オノマトペコロケーションデータベースを構築するには，多義のオノマトペについて語義ごとに用例を集め，どのコロケーションが寄与コロケーションであるかを判別する作業を要する．こうした作業を人手で行うことは時間的コストが高く，大量にデータを集めるためには自動化することが望ましい．そのためには，多義オノマトペの自動語義分類と寄与コロケーションの自動抽出を実現する必要がある．これまで自動語義分類については，事前学習済みのBERT[1]から得られる単語分散表現を用いた手法や，辞書中の用法情報から生成されたルールに基づく手法が先行研究で提案されている[2][3]．一方，オノマトペのコロケーションについては，オノマトペの係り先動詞に着目し，係り先動詞および係り先動詞の係り元文節の表層格を対象として分析が行われてきた[4][5]．しかし，これまで分析対象とされてきたコロケーションを日本語母語話者が実際に寄与コロケーションとして認識しているかについては，分析が不足している．そこで本研究では，寄与コロケーション抽出の自動化に向けて，実際に日本語母語話者がどのコロケーションを基に語義を決めているかをアノテーションし，人手で抽出した寄与コロケーションについて分析を行う．また，寄与コロケーションについてクラスタリングを行い，語義との関係を分析する．