日本語の使用は，話者間の社会的地位の差異や親疎など多くの社会的状況に影響されるため，日本語のテキストを処理するモデルを構築する際に，これらの社会的状況を考慮する必要がある．本稿では，言語を社会記号体系として捉える選択体系機能言語学における社会的状況の記述方法を用いて，機械学習モデルの訓練のための社会的状況に関する情報を含むコーパスの構築を試みる．

社会的状況には，聞き手の年齢・性別、話し手と聞き手の上下関係・親疎，談話の目的・内容，流れ，話の進行，談話状況の違い（電話か対面か），話しの様子（雑談的か討論的かという話のタイプ、好意的・対立的、気楽・緊張感），地域差などが含まれている[1]．日本語における言語使用は，これらの社会的状況を強く反映しているとされる[2]．そのため，様々な自然言語処理タスクにおいて日本語テキストを処理する際，より正確なモデルを構築するためには，テキストを取り巻く社会的状況を考慮することが必要になる．例えば，メールを修正対象とする日本語誤り訂正タスクを考えた場合，文法的な間違いを訂正対象とするだけでなく，上司に休暇を申請する状況においては「明日は休みます．ありがとう．」と書いてしまうなど，社会的状況を踏まえていないために不適切な表現を使ってしまう誤りも存在する[3]．機械学習モデルが個々の社会的状況を適切に捉え，利用するためには，それら社会的状況に関する属性情報を含むコーパスが必要である．そこで，本稿では，送信者と受信者の社会的状況に基づいた書面でのコミュニケーションと位置づけられる電子メール[4]というジャンルを選択し，社会集団における言語使用の観点から言語分析を行う選択体系機%k[dlm#$j^_01!"#$xy%&'(n[cdopqrj34>?@A5678920BCD:;st<=EF./01%&'()*R>PQGH>KLMSAEFNOfuvK+,-*VWX`a[bcdefghijefz{TUYZX[VWXIJ-*\]VWX[YZXTw!"#能言語学に基づき，より詳細な社会的状況に関する分析情報を含む日本語コーパスの構築を試みる．