我々は日本語の動詞における語形変化とその意味をまとめたデータセットを作成した．本データセット（J-UniMorph）は，世界中のあらゆる言語の語形に共通の基準で特徴ラベルを付与するUniMorphスキーマに準拠しており，107種類の動詞に対して合計12,533組の語形と特徴ラベルを掲載している．UniMorphラベルを付与した日本語のデータセットにより，他言語との比較・分析や言語横断的なデータの解析が見込めるほか，語形変化を意味から捉えられるようになるため，日本語学習者への支援など言語教育等のアプリケーション開発が期待できる．github.com/cl-tohoku/J-UniMorph

UniMorphは，世界中のあらゆる言語の語形に共通の特徴ラベルを付与するプロジェクトである．UniMorphでは，以下のような「原形，語形，特徴ラベル」の3つ組のデータを，さまざまな単語について網羅的に生成する．走る走らないV;PRS;IPFV;NEGこの例では，「走る」という原形に対して「走らない」がV（Verb：動詞），PRS（Present：現在），IPFV（Imperfective：未完了），NEG（Negative：否定）の特徴を有することを表す．このようなデータセットが，英語やフランス語をはじめ169以上の言語で作成されている1）にもかかわらず，人手で作成した日本語のデータセットはこれまで存在しなかった．我々は，UniMorphの特徴ラベルと日本語の動詞の語形変化の対応を検討し，上記のような3つ組を12,533組生成した．そして，作成したデータセット（J-UniMorphと呼ぶ）の分析や，UniMorphでは表せない日本語の表現についての検討を行った．1）https://unimorph.github.io/膠着語である日本語は，動詞の語幹に多種多様な接辞（接頭辞と接尾辞）や語尾を加えることで，さまざまなに語形が変化し，多様な意味を表現できる．本論文では，「た」「なかった」などの接辞や語尾あるいはそれらの組み合わせを語形変化と呼び，「走った」「走らなかった」など実際に語形変化した表現を語形と呼ぶ．データセット作成の手順は，図1に示すように，(1)語形の生成，(2)ラベルの決定，(3)フィルタリングの大きく3つで構成される．(1)では，107種類の動詞の原形に対して最大125個の語形を生成する．(2)では，それぞれの語形変化に適切なUniMorphラベルを決定して，生成した語形に付与する．(3)では，Googleの完全一致検索でのヒット件数を用いて，使用頻度が低いと考えられる語形を除去する．このようなデータセットを整備することにより，日本語の語形変化の意味を国際的なスキーマに基づいた特徴ラベルに対応付けることができる．