\label{sec:introduction}日本語の形態素解析は，日本語の自然言語処理にとって基本的なものであるので，多くの研究・開発が行われている．形態素解析システム\footnote{以下，システムとは，形態素解析システムのことであり，解析結果あるいは形態素解析結果とは，形態素解析システムの解析結果のことである}には，主に，人手で作成された規則に基づくシステム\cite[など]{kurohashi97,matsumoto97,washizaka97,fuchi98}と確率に基づくシステム\cite[など]{nagata94,mori98,yamamoto97}がある．本稿では，人手で作成された規則に基づく形態素解析システムを対象として，形態素解析の結果から半自動的に誤りを検出することを試みる．形態素解析結果から誤りが検出できた場合には，次のような利点がある．\begin{enumerate}\item{}形態素解析の誤りは，形態素解析システムの弱点を示していると考えられるので，誤りを分析することにより，システムの性能を向上できる可能性がある．\item{}形態素解析が誤るような表現を連語として登録することで，そのような誤りが再び起きないようにできる\cite{yamachi96,fuchi98}．\item{}形態素解析の誤りから誤り訂正規則を作成できるので，その規則を利用して形態素解析の精度を向上できる\cite{yokoh97,hisamitsu98}．\item{}形態素解析の誤りに基づいて，形態素解析の規則に割当てるコストを調整したり\cite{komatsu98}，品詞分類を変更する\cite{kitauchi98}ことができる．\end{enumerate}これらのことから，形態素解析結果から誤りを検出することは，形態素解析システムの高精度化に役立つことがわかる．しかし，形態素解析の結果から誤りを見付けるのは，形態素解析の精度が97〜99％\cite{fuchi98}に達している現在では，困難になっている．ところが，従来の研究で，形態素解析結果の誤りを利用して形態素解析の精度を向上させようとしている研究では，それらの誤りを人手で発見すること，あるいは，人手で作成されたコーパスと形態素解析結果とを比較することにより発見することが前提になっている．そのため，形態素解析の誤りを発見することはコストが高い作業となっている．一方，本稿では，従来の研究で人手で発見されることが前提となっていた解析誤り(特に過分割)を，生のコーパスを形態素解析した結果から半自動的に抽出することを目指し，そのための統計的尺度を提案する．更に，本稿では，人手により誤りが修正済みのコーパスに対しても提案尺度を適用し，人手で除去しきれていない誤りを検出することも試みる．もし，人手修正されたコーパスから誤りを検出できたら，提案尺度はコーパス作成・整備の際の補助ツールとして役立つことになる．以下，\ref{sec:measure}章では，本稿が検出対象とする誤り(過分割)の定義を述べ，それを検出するための統計的尺度について述べる．\ref{sec:experiments}章では，提案尺度を，公開されている形態素解析システム\cite{kurohashi97,matsumoto97,washizaka97}，および，人手で修正されたコーパス\cite{edr95,kurohashi98}に適用した結果について述べると共に，提案尺度を各種統計的尺度と定量的に比較する．\ref{sec:discussion}章では，提案尺度の有効性などを論じる．\ref{sec:conclusion}章は結論である．