否定スコープ認識は，否定要素の影響範囲を特定するタスクである．このタスクに利用される主要コーパスBioScope,SFU,Sherlockは，異なる基準の否定スコープアノテーションをもつ．そのため，否定スコープ認識モデルのﬁne-tuningにおいてこれらのコーパスを単に結合したデータを用いると，モデルの性能が低下するという問題がある．本論文では，同一の否定スコープアノテーションをもつデータを増やすために，BioScopeとSFUの否定スコープをSherlockの否定スコープへ自動変換する手法を提案する．提案手法により変換したBioScope,SFUとSherlockを結合したデータセットを用いて否定スコープ認識モデルをﬁne-tuningすることで，モデルの性能が向上することを確認した．

否定(negation)は意味を反転させる言語現象である．否定を意味する表現（否定要素;negationcue）及びその影響範囲（否定スコープ;negationscope）を正しく認識することは，自然言語文を理解する上で重要である．否定要素や否定スコープの自動認識手法（例えば[1,2,3]）や認識した否定情報を下流タスクへ応用する手法（例えば[4,5,6]）が多く提案されてきた．一般に，否定の自動認識タスクは否定要素検出と否定スコープ認識のサブタスクに分けられる．本研究では，英文の否定スコープ認識に取り組む．否定スコープ認識に利用される主なコーパスは，BioScopecorpus[7],SFUreviewcorpus[8],Sherlockdataset[9]である．これらのコーパスを利用する際，注意すべき点がある．表1に示すように，コーパスごとに否定スコープアノテーションの基準が異なるという問題である．アノテーションの違いにより，単に3つのコーパスを結合して否定スコープ認識モに対する否定要素（太字）及び否定スコープ（下線）のアノテーションコーパス否定のアノテーションBioScopeShedoesnothaveacat.SFUShedoesnothaveacat.SherlockShedoesnothaveacat.デルを学習すると，単体のコーパスを用いて学習した場合に比べてモデルの性能が低下するという報告がある[5]．Truongら[2]は，同一基準で3つのコーパスをアノテーションしてデータを統合することが，この問題の解決策になる可能性を述べている．各コーパスの否定スコープを同一基準に変換することでデータを統合できると考えられるが，否定スコープの変換手法はこれまでに提案されていない．そこで本論文では，BioScopeとSFUの否定スコープをSherlockの否定スコープへ自動変換する手法を提案する．変換先としてSherlockを選択した理由は，Sherlockの否定スコープ基準はBioScopeやSFUのそれと比べてより複雑な否定スコープを表現できるからである．提案手法を用いた変換により，Sherlockとほぼ同一のアノテーションをもつBioScopeとSFUのデータが得られる．変換されたBioScope,SFUとSherlockを結合することにより，より多くのデータを否定スコープ認識モデルの学習に利用することができる．提案手法の有効性を確認するため，変換した結果を結合したデータセットを用いて否定スコープ認識モデルをﬁne-tuningした．実験により，単に3つのコーパスを結合した場合とは異なり，提案手法により変換した結果を結合したデータセットを用いてモデルをﬁne-tuningすることで，モデルの性能が向上することを確認した．