\label{sec:intro}意味が近似的に等価な言語表現の異形を\textbf{言い換え}と言う．言い換えの問題，すなわち同じ意味内容を伝達する言語表現がいくつも存在するという問題は，曖昧性の問題，すなわち同じ言語表現が文脈によって異なる意味を持つという問題と同様，自然言語処理における重要な問題である．言い換えの自動生成に関する工学的研究には，言い換えを同一言語間の翻訳とみなし，異言語間機械翻訳（以下，単に機械翻訳）で培われてきた技術を応用する試みが多い．たとえば，構造変換方式による言い換え生成\cite{lavoie:00,takahashi:01:c}，コーパスからの同義表現対や変換パターン（以下，合わせて言い換え知識と呼ぶ）獲得\cite{shinyama:03,quirk:04,bannard:05}の諸手法は，機械翻訳向けの手法と本質的にはそれほど違わない．ただし，言い換えは入出力が同一言語であるため，機械翻訳とは異なる性質も備えている．たとえば，平易な文章に変換する，音声合成の前処理として聴き取りやすいように変換するなど，ミドルウェアとしての応用可能性が高いことがあげられる．すなわち，言い換えを生成する過程のどこかに，応用タスクに合わせた言い換え知識の使い分け，および目的適合性を評価する処理が必要になる\cite{inui:04:a}．事例集の位置付けも異なる．翻訳文書は日々生産・蓄積されており，大規模な対訳コーパスが比較的容易に利用可能である．これらは主に，翻訳知識の収集源あるいは統計モデルの学習用データとして用いられている．一方，言い換え関係にある文または文書の対が明示的かつ大規模に蓄えられることはほとんどない．\sec{previous}で述べるように，言い換えの関係にある文の対を収集して\textbf{言い換えコーパス}を構築する試みはいくらか見られるが，我々が知る限り，現在無償で公開されている言い換えコーパスはDolanら\cite{dolan:05}が開発したものしかない\footnote{Web上のニュース記事から抽出した5,801文対に対して2名の評価者が言い換えか否かのラベルを付与したコーパス．\\\uri{http://research.microsoft.com/research/nlp/msr\_paraphrase.htm}}．さらに，言い換え知識の収集源として用いられるようなコーパスはあっても，言い換えと呼べる現象の類型化，個々の種類の言い換えの特性の分析，言い換え生成技術の開発段階における性能評価などの基礎研究への用途を意図して構築された言い換えコーパスはない．我々は，言い換えの実現に必要な情報を実例に基づいて明らかにするため，また言い換え生成技術の定量的評価を主たる目的として言い換えコーパスを構築している．本論文では，このような用途を想定して，\begin{itemize}\itemどのような種類の言い換えを集めるか\itemどのようにしてコーパスのカバレージと質を保証するか\itemどのようにしてコーパス構築にかかる人的コストを減らすか\item言い換え事例をどのように注釈付けて蓄えるか\end{itemize}などの課題について議論する．そして，コーパス構築の方法論，およびこれまでの予備試行において経験的に得られた知見について述べる．以下，\sec{previous}では言い換えコーパス構築の先行研究について述べる．次に，我々が構築している言い換えコーパスの仕様について\sec{aim}で，事例収集手法の詳細を\sec{method}で述べる．予備試行の設定を\sec{trial}で述べ，構築したコーパスの性質について\sec{discussion}で議論する．最後に\sec{conclusion}でまとめる．