近年の自然言語処理技術は，新聞記事等のフォーマルな文章だけでなく，ブログ等のインフォーマルな文章をもその射程に入れつつある\cite{ICWSM:2008,ICWSM:2009}．この背景の一つには，世論や消費者のニーズ等をブログを含めたWeb文書から取り出そうとする，自然言語処理技術を援用した情報アクセス・情報分析研究の盛り上がりがある\cite{Sriphaew:Takamura:Okumura:2009,Akamine:Kawahara:Kato:Nakagawa:Inui:Kurohashi:Kidawara:2009,Murakami:Masuda:Matsuyoshi:Nichols:Inui:Matsumoto:2009}．近年の自然言語処理技術は，機械学習等のコーパスベースの手法の発展により高い精度が得られるようになったが，これらの手法の成功の鍵は，処理対象の分野／ジャンルの解析済みコーパスの充実にある\cite{McClosky:Charniak:Johnson:2006}．ブログに自然言語処理技術を高精度に適用するには，同様に，解析済みのブログコーパスの整備／充実が必須である．我々は，ブログを対象とした自然言語処理技術の高精度化に寄与することを目的とし，249記事，4,186文からなる解析済みブログコーパス（以下，KNBコーパス\footnote{\textbf{K}yotoUniversityand\textbf{N}TT\textbf{B}logコーパス}）を構築し，配布を開始した．本研究でアノテーションしている言語情報は，多くの自然言語処理タスクで基盤的な役割を果たしている形態素情報，係り受け情報，格・省略・照応情報，固有表現情報と，文境界である．これらのアノテーションの仕様は，コーパスユーザの利便性を重視し，世の中に広く浸透している京都大学テキストコーパス\cite{Kawahara:Kurohashi:Hashida:2002j}\footnote{http://nlp.kuee.kyoto-u.ac.jp/nl-resource/corpus.html}（以下，京大コーパス）と極力互換性のあるものにした．これらのアノテーションに加えて，ブログを対象とした情報アクセス・情報分析研究にとっての要となる評価表現情報もKNBコーパスのアノテーション対象に含めた．ブログ記事は，京都の大学生81名に「京都観光」「携帯電話」「スポーツ」「グルメ」のいずれかのテーマで執筆してもらうことで収集した．執筆者らは記事執筆に際し，記事の著作権譲渡に同意しているため，アノテーションだけでなく本文も併せてKNBコーパスとして無料配布している．KNBコーパス構築の過程で，我々は次の問題に直面した．\setlength{\widelabel}{18pt}\eenumsentence{\item不明瞭な文境界\item構文構造の解析を困難にする文中の括弧表現\item誤字，方言，顔文字等の多様な形態素}これらは，校閲等の過程を経た上で世に公開される新聞記事等のフォーマルな文章とは異なる，ブログ記事，あるいはCGM(ConsumerGeneratedMedia)テキストの特徴と言える．KNBコーパス構築の際には，このようなブログ記事特有の現象を可能な限りそのままの形で残すよう心がけた．一方で，新聞記事を対象にして作られた京大コーパスとの互換性も重視した．本稿では，KNBコーパスの全容とともに，京大コーパスとの互換性の保持と，ブログの言語現象の正確な記述のために我々が採用した方針について詳述する．なお本稿では，京大コーパスの仕様からの拡張部分に焦点を当てる．本稿に記述されていない詳細については，京大コーパスに付属のマニュアル\cite{KUCorpus:syn:2000,KUCorpus:rel:2005}を参照されたい．以下，\ref{sec:related-work}節で関連研究について述べた後，\ref{sec:spec}節でKNBコーパスの全体像を具体例とともに詳述する．\ref{sec:construction}節で記事収集から構築，配布までの過程を説明し，\ref{sec:conclusion}節で結論を述べる．