\label{sec_intro}近年，ブログ等の個人が自由に情報を発信できる環境の爆発的な普及に伴い，膨大なテキスト情報がWeb上に加速度的に蓄積され，利用できるようになってきている．これらの情報を整理し，そこから有益な情報を得るためには，「誰が」「いつ」「どこで」「何を」といった情報を認識するだけでなく，文に記述されている事象が，実際に起こったことなのかそうでないことなのかという情報を解析する必要がある．我々はこのような，文中の事象に対する，著者や文中の登場人物による成否の判断を表す情報を事実性と呼ぶ．\eenumsentence{\item[a.]\underline{\mbox{商品Aを使い}}始めた。\item[b.]\underline{\mbox{商品Aを使う}}のは簡単ではなかった。\item[c.]\underline{\mbox{商品Aを使っ}}てみたい。\item[d.]\underline{\mbox{商品Aを使っ}}ているわけではない。\item[e.]\underline{\mbox{商品Aを使っ}}ているはずだ。}\label{ex_ie}(\ref{ex_ie})に示す例は，いずれも「商品Aを使う」という事象が含まれるが，その事実性は異なる．(\ref{ex_ie}a)と(\ref{ex_ie}b)は，事象が成立していると解釈できる一方で，(\ref{ex_ie}c)と(\ref{ex_ie}d)は，事象は成立していないと解釈できる．さらに(\ref{ex_ie}e)は，事象の成立を推量していると解釈できる．評判分析などの文脈で，商品Aを使っているユーザの情報のみを抽出したい場合，(\ref{ex_ie})に示した全ての文に対して，「商品Aを使う」と照合するだけでは，(\ref{ex_ie}c)や(\ref{ex_ie}d)といった，商品Aを実際には使っていないユーザの情報まで抽出されてしまう．そこで事実性解析を用いると，(\ref{ex_ie}a)や(\ref{ex_ie}b)が実際に商品Aを使っており，(\ref{ex_ie}c)や(\ref{ex_ie}d)が使っていない，(\ref{ex_ie}e)は使っていない可能性がある，ということを区別することができる．事実性解析は，評判分析だけでなく，含意関係認識や知識獲得といった課題に対しても重要な技術である~\cite{Karttunen2005,Sauri2007,Hickl2008}．事実性解析は，事象が実際に起こったかを解析する技術ではあるが，真に起こったかどうかを与えられた文のみから判断することは不可能である．例えば，「太郎は先に帰ったはずです。」という文に対して，「太郎は帰った」という事象が真に事実か否かは，「太郎」にしか分からない．そこで本研究では，事実性を，文中の事象の成否について，著者の判断を表す情報と定義する．ただし，実際には著者の判断も真にはわからないため，著者の判断を読者がどう解釈できるかによって事実性を表す．前述の例では，著者は事象「太郎は帰った」の成立を推量していると読者は解釈できる．事実性の付与対象となる事象は，\citeA{Matsuyoshi2010}と同様に，行為，出来事，状態の総称であると定義する．\eenumsentence{\item[a.]雨が\event{降っ}$_{\mathrm{出来事}}$たら、バスで\event{行き}$_{\mathrm{行為}}$ます。\item[b.]\event{混雑}$_{\mathrm{状態}}$していたら、別のところに\event{行き}$_{\mathrm{行為}}$ます。}\label{ex:event}（\ref{ex:event}）に示す例では，「（雨が）降る」，「（バスで）行く」，「混雑する」，「（別のところに）行く」が全て事象である．\event{}で囲まれた述語は，それぞれの事象の中心となる語であり，事象参照表現（あるいは単に事象表現）と呼ぶ．アノテーションや解析において，事実性のラベルは事象表現に付与する．先行研究では，事実性だけでなく，時制などの関連情報についても，付与基準が議論されるとともに，コーパス構築が進められてきた~\cite{Sauri2009,Matsuyoshi2010,Kawazoe2011,Kawazoe2011_report}．日本語を対象とした事実性解析の研究は少なく，述部（本研究の事象表現に相当）に続く表現形式によるルールベースの解析~\cite{Umezawa2008SAGE}や，機械学習に基づく解析器~\cite{Eguchi2010_nlp}がある．前者はその性能は報告されていないが，後者の解析性能は，9種類の事実性ラベルの分類性能がマクロF値で48\%であり，実用上十分とはいえない．事実性解析の性能向上が困難である理由の一つは，事象表現に続く機能表現の多様性にある．詳しくは\ref{sec_factvalue}節で述べるが，例えば「\event{使わ}\underline{ない}」「\event{使う}\underline{わけない}」「\event{使わ}\underline{ねぇ}」「\event{使う}\underline{もんか}」のように，事象が成立しないことを示す機能表現（下線部）が多々ある．機能表現以外に，「\event{使う}のを\underline{やめた}」のように，文節境界を越えて事象の不成立を示唆する述語（下線部）の存在もあり，さらにこれらの要素の組み合わせが，事実性解析の性能向上を阻んでいる．本研究では，事実性解析の課題分析を行うために，機能表現のみを用いたルールベースの事実性解析器を構築し，1,533文に含まれる3,734事象に適用した結果の誤りを分析する．このとき全ての事象表現に続く機能表現に対して意味ラベルを人手で付与する．要素の組み合わせを解きほぐすために，3,734事象を，最も文末に近い主事象1,533事象と，それ以外の従属事象2,201事象に分割し，それぞれについて誤り分析を行う．誤り分析の結果，主事象の事実性解析については，機能表現の意味ラベルが正しく解析できれば，現在の意味ラベルの体系と本研究で用いた単純な規則だけでも，90\%に近い正解率が得られることがわかった．また，機能表現解析の問題を除けば，誤りの半数は副詞に起因するものであった．一方で，従属事象の事実性解析は，主事象に比べて考慮すべき要素が多いため，性能も低いことがわかった．従属事象でのみ考慮すべき要素は大きく二つあり，文節境界を越えて事実性に影響を与える述語と，従属事象に直接付随しない機能表現の影響である．前者は，既存の辞書のカバレッジを調査した結果，これを利用することで誤りの一部を解消できるものの，さらなる拡充が必要であることが分かった．後者は，問題となるケースは多様ではないことと，隣接する事象の機能表現が及ぼす範囲（スコープ）を精緻に判定することで概ね解決できることを確認した．