述語項構造とは述語とその項の間の意味的な関係を表現する構造の一つである．例えば，「彼が扉をひらく」という文中の述語「ひらく」の項構造は[agent,theme]のように表すことができる．agent,themeは項が述語に対してどのような意味的関係となっているかを表す意味役割である．また，所与の文章中の各述語に対して，(1)述語が取り得る項構造のうち最も文の解釈に適った項構造を選択し，(2)その構造の各項に対応する要素を同定することで述語項構造を出力する処理を項構造解析と呼ぶ．例えば，文「彼が扉をひらく」を述語項構造解析する場合には，述語「ひらく」に対して図\ref{fig:arg_dic}\,に示すような項構造辞書から対応する項構造を選択し，入力文の格要素を各項に割り当てて構造[agent:彼，theme:扉]を得る．項構造解析を高精度で実現すれば，「彼が扉をひらく」$\Leftrightarrow$「扉がひらく」のような交替に代表される表現の多様性を吸収でき，言い換えや情報抽出，質問応答などの自然言語処理技術を高度化できる．述語の項構造に関する研究は，\citeA{Fil:68}の格文法など古くから関心を集めている．これらの研究は，項構造辞書の作成，項構造タグ付きコーパスの作成，項構造解析の三つの研究に大別でき，項構造辞書作成の研究では，近年，\citeA{Dorr:97}によって項構造辞書作成の方法論が開発されている．この研究成果から大規模な項構造辞書を作成する基盤ができてきた．また項構造情報を含む詳細な動詞辞書FrameNet\cite{Frame:98}や項構造タグ付きコーパスPropBank\cite{Prop:02}も報告されている．項構造解析の研究は国際会議CoNLLにおけるSharedTask\footnote{http://www.lsi.upc.edu/\~{}srlconll/}として取り上げられるなど関心が集まっており，近年提案されている主な手法は教師なし手法と教師あり手法に大別できる．現状では，PropBankのような項構造タグ付きコーパスが作成されたこともあり，教師あり手法の研究が盛んである．教師なし手法では，\citeA{Lapata:Brew:99}のように項構造辞書の下位範疇化の構造を利用して擬似的に訓練事例を作成する手法などが提案されているが，一般に解析精度が低い．これに対して，\citeA{gildea:02:c}，Haciogluら\citeyear{Kadri:03}やThompsonら\citeyear{Cyn:03}の提案する教師あり手法では，項構造タグが付与された学習コーパスから述語と文章中の要素との構文構造における位置関係などを素性として利用しており，教師なし手法よりも精度が高いという利点を持つ．しかし学習に用いるコーパス中の各述語に対し(i)取り得る項構造と項構造辞書中の項構造の対応付け，および(ii)選択した項構造の各項と文章中の要素の対応付け，という人手による項構造タグ付与作業が必要であるため作業コストが高いという問題がある．そこで本研究では，項構造タグ付き事例を効率的に作成する方法について議論する．項構造タグ付き事例の効率的な作成方法にはさまざまな方法が考えられるが，本論文では，学習に用いるコーパス中の各述語に項構造タグを付与する過程で生じる類似用例への冗長なタグ付与作業の問題に着目する．具体的には，大規模平文コーパスから抽出した表層格パターンの用例集合をクラスタリングし，得られたクラスタに項構造タグを付与することでタグ付与コストを削減する手法を提案する．提案手法では，(A)表層格パターン同士の類似性と(B)動詞間の類似性という2種類の類似性を利用してクラスタリングを行う．評価実験では，実際に提案手法を用いて8つの動詞の項構造タグ付き事例を作成し，それを用いた項構造解析の実験を行うことによって，提案手法のクラスタリングの性能や，人手でタグ付き事例を作成するコストと項構造解析精度の関係を調査した．\begin{figure}[t]\begin{center}\includegraphics[width=0.85\hsize]{clip013.eps}\end{center}\caption{動詞項構造辞書の一例（「ひらく」について）}\label{fig:arg_dic}\end{figure}