本研究では眼球運動に基づき文の読み時間を推定し，ヒトの文処理機構の解明を目指すとともに，工学的な応用として文の読みやすさのモデル構築を行う．対象言語は日本語とする．データとして\ref{subsec:bccwj-eyetrack}節に示す『現代日本語書き言葉均衡コーパス』(BCCWJ)\cite{Maekawa-2014-LRE}の読み時間データBCCWJ-EyeTrack\cite{Asahara-2019d}を用いる．\ref{subsec:prev}節に示す通り，過去の研究は統語・意味・談話レベルのアノテーションを重ね合わせることにより，コーパス中に出現する言語現象と読み時間の相関について検討してきた．一方，Haleは，\modified{言語構造の頻度(Structuralfrequency)}が文処理過程に影響を与えると言及し，漸進的な文処理の困難さについて情報量基準に基づいたモデルをサプライザル\modified{理論}(SurprisalTheory)として定式化している\cite{Hale-2001}．このサプライザル\modified{理論}に基づく日本語の読み時間の分析が求められている．しかしながら，日本語においては，心理言語学で行われる読み時間を評価する単位と，コーパス言語学で行われる頻度を計数する単位に齟齬があり，この分析を難しくしていた．具体的には，前者においては一般的に統語的な基本単位である文節が用いられるが，後者においては斉一な単位である短い語（国語研短単位など）が用いられる．この齟齬を吸収するために，単語埋め込み\cite{Mikolov-2013a}の利用を提案する．単語埋め込みは前後文脈に基づき構成することにより，単語の置き換え可能性を低次元の実数値ベクトル表現によりモデル化する．このうちskip-gramモデルは加法構成性を持つと言われ\footnote{\modified{原論文\cite{Mikolov-2013b}5節AdditiveCompositionalityを参照．}}，句を構成する単語のベクトルの線形和が，句の置き換え可能性をモデル化できる\cite{Mikolov-2013b}．日本語の単語埋め込みとして，『国語研日本語ウェブコーパス』(NWJC)\cite{Asahara-2014}からfastText\cite{fastText}により構成したNWJC2vec\cite{nwjc2vec}を用いた．ベイジアン線形混合モデル\cite{Sorensen-2016}に基づく統計分析\footnote{\modified{本研究では，複雑な要因分析の際にモデルの収束が容易なベイズ主義的な統計分析を行う．頻度主義的な統計分析を用いない理由については，『言語研究』論文\cite{Asahara-2019d}の付録を参照されたい．}}の結果，skip-gramモデルに基づく単語埋め込みのノルムと隣接文節間のコサイン類似度が，読み時間を予測する因子となりうることが分かった．前者のノルムが\modified{読み時間を長くする文節の何らかの特性}を，後者の隣接文節間のコサイン類似度が隣接\modified{尤度}をモデル化すると考える．\modified{「隣接尤度」は文節のbigram隣接尤度のようなものを想定する．}以下，\ref{sec:related}節に前提となる関連情報について示す．\ref{sec:method}節に分析手法について示す．4節に結果と考察について示し，5節でまとめと今後の展開を示す．