「渋滞」という単語はもともと\mbox{\ctext{1}\ctext{2}}のように「物事が停滞する」の意味で使用されていた．しかし自動車交通網の発展に伴い，1960年代頃から\ctext{3}\ctext{4}のように「交通渋滞」を意味する単語となった．\begin{itemize}\item[\ctext{1}]英國ハ年來斯好慣アリテ内閣ノ更迭セルタメ\underline{國務ノ{\bf澀滯}}ヲ來シタル\UTF{30FF}甚ダ少シト雖モ\item[]\begin{flushright}（1862年,朝比奈知泉『政黨内閣は果して國家永久の長計なるか』,国民之友$\langle$29$\rangle$）\footnote{中納言ID:60M国民1888\_29005（コーパス検索アプリケーション『中納言』(\url{https://chunagon.ninjal.ac.jp/})でこのサンプルIDを指定すると当該の用例を閲覧できる）}\end{flushright}\item[\ctext{2}]課長の一人や局長の半分ぐらゐ缺けてゐたとて\underline{事務に{\bf澁滯}を來たす}やうな憂ひもあるまいが、\item[]\begin{flushright}（1925年,古島一雄『役人となつての感想』,太陽$\langle$1925-9$\rangle$）\footnote{中納言ID:60M太陽1925\_09013}\end{flushright}\item[\ctext{3}]出勤したニューヨーク市民は、ふだんより多いくらいで、\underline{道路は大{\bf渋滞}}、という有様になったのです。\item[]\begin{flushright}（1975年,磯村尚徳『ちょっとキザですが』）\footnote{中納言ID:OB0X\_00030}\end{flushright}\item[\ctext{4}]高速道路入口付近で\underline{{\bf渋滞}}にまき込まれた。\item[]\begin{flushright}（1984年,安部公房『方舟さくら丸』）\footnote{中納言ID:OB2X\_00207}\end{flushright}\end{itemize}単語の意味や用法は時代や社会環境とともに現在も変化し続けている．\textbf{意味変化}と呼ばれるこの現象には，さまざまなパターンがある．前述の「渋滞」は意味する対象が狭くなる変化（物事が停滞する→交通渋滞）だったが，より広い対象を意味するように変わるパターンもある．例えば明治・大正期の用例を見ると「柔軟」は「羊の毛の柔軟」や「柔軟なるゴム」のように物理的な柔軟性を表していた．しかし現代に向かうにつれ「柔軟な姿勢」のように概念的なやわらかさを表す用例が増加する．さらに，良い意味・中立的な意味だった言葉が悪い意味で使われる変化もある．「貴様」は中・近世では敬意で用いられていたが，近世末になると目下の者への罵りの言葉に変化した．\citeA{Bloomfield-1933}によると意味変化の要因には{\bf文化的な要因}と{\bf言語的な要因}の\mbox{2つ}がある．文化的な要因は，新技術の登場や病気の大流行など社会的・文化的な事柄に起因し，急激な変化となることが多い．近年の例では，自然現象，ビールの銘柄や会社の名前だった「コロナ」が数年で「新型肺炎」としての用例を急増させた．一方，言語的な要因は特定の事柄に起因しない規則的な変化で，比較的ゆっくりと起こる．例えば\ctext{5}\ctext{6}に示す「やばい」のように，否定の意味を持っていた単語が反対の肯定的な意味で使われ出すパターンが言語的な要因である．こうした意味変化は特定の言語に限らず，さまざまな言語で起こっている\cite{hamilton-etal-2016-cultural,hou-etal-2020-language,rodina-kutuzov-2020-rusemshift}．\begin{itemize}\item[\ctext{5}]物色時間は，長いと\underline{\bfやばい}ので３分くらいだ。\item[]\begin{flushright}（1977年,警察庁『警察白書』）\footnote{中納言ID:OW1X\_00102}\end{flushright}\item[\ctext{6}]\underline{\bfやばい}ぐらい可愛くて、かっこよくて・・あなたのしぐさ、言葉、表情一つ一つにトキメイてしまう。\item[]\begin{flushright}（2008年,Yahoo!ブログ）\footnote{中納言ID:OY14\_29685}\end{flushright}\end{itemize}上記の\ctext{1}～\ctext{6}は語義が変化した典型的な意味変化である．本研究では，語義の変化と意味変化という単語を使い分ける．語義の変化は文字通り，ある語義から別の語義への変化であるが意味変化は語義の変化に限らない．例えば「尋常」という単語の変化を見ると，語義は「普通」のままだが否定的な文脈で出現する用法の変化が起きている．このように{\bfある単語特有（または少数の単語で特有）の用法の変化}も含めた広い概念として意味変化を扱う．一方で，{\bfある単語特有でない用法の変化}は意味変化としない．例えば，「複合名詞としての出現が増加（減少）」や「近代から現代にかけて動詞の基本形を名詞的に扱う用法\footnote{「支払うをす」（支払いをする，の意味）が例である．}が消失」のような変化は意味変化としない．本研究における意味変化前後の語義や用法の判断基準は\ref{eval}節で述べる．以降，意味変化前の語義や用法を{\bf原義}，意味変化後の語義や用法を{\bf転義}とよぶ．意味変化は主に言語学や辞書学で研究されてきた．また，言語を社会的な観点から捉える点で社会学でも扱われる\cite{10.1093/oxfordhb/9780199641604.013.026}．工学分野では自然言語処理が情報工学的知見を活かし，\linebreak意味変化している単語の自動検出（{\bf意味変化検出}）手法の開発や，意味変化を分析する統計的手法を提案している．これらの手法を使えば，これまで認知されてこなかった過去に意味変化していた語の発見，現在起こりつつある変化の捕捉，未来に起り得る変化の予測が可能になる．意味変化検出の研究では，出現文脈に依存しない単語ベクトルを用いた手法と出現文脈に依存した単語ベクトルを用いた手法が提案されている\footnote{「文脈」という表現は非常に曖昧であるが，本稿ではベクトル化の際にモデルへ入力する対象単語を含む文や文書を「文脈」とよぶ．モデルへの入力が文であればその文全体が文脈であり，文書であればその文書全体が「文脈」である．}$^{,}$\footnote{陽にベクトル化を使わない意味変化検出手法もあるが，単語を数理モデルで扱う都合，一般化すると文脈非依存もしくは文脈依存なベクトル化として定式化できる．}．出現文脈に依存しない単語ベクトル獲得手法の代表例はword2vecである．word2vecは1つの単語を出現文脈によらず1つのベクトル値で表現する．出現文脈に依存しない単語ベクトルを用いた手法を本稿では{\bf文脈非依存}の手法とよぶ．一方，出現文脈に依存した単語ベクトルの獲得手法ではBERTやELMoが代表的である．BERTやELMoは同じ単語でも出現文脈が変われば，文脈に応じた異なるベクトル値で表現する．出現文脈に依存する単語ベクトルを用いた手法を本稿では{\bf文脈依存}の手法とよぶ．意味変化の検出が目的であれば，文脈非依存の手法でも問題ない．しかし文脈非依存の手法は対象単語のあらゆる出現（語義・用法）をまとめて1つのベクトルで表現する．そのため，個々の出現を十分に議論できず，意味変化を語義や用法ごとに観察する{\bf意味変化の分析}（$\neq$検出）には適さない．一方，文脈依存の手法では対象単語のすべての出現に1つずつ異なる値のベクトルを作成する．これを何かしらの手法でグルーピングすれば，出現文脈に応じた語義や用法のクラスタが形成されることが期待できる．それらのクラスタの出現比率を時期ごとに算出することで語義レベルで意味変化を観測できる．本稿の目的は意味変化の分析であるため，文脈依存の手法を採用する．意味変化の分析手法として\citeA{hu-etal-2019-diachronic}と\citeA{giulianelli-etal-2020-analysing}は英語ドメインで文脈依存の手法を提案している．いずれの研究でも対象単語の文脈依存ベクトルを集めてグルーピングし，各グループの時期別出現比率を比較することで意味変化の分析を行なっている．両者の違いはグルーピング手法である．\citeA{hu-etal-2019-diachronic}は辞書に書かれた語義と例文を教師データとし，近傍法で語義クラスタの形成を試みた．\citeA{giulianelli-etal-2020-analysing}は教師データを使わず，教師なしクラスタリングのみで用法クラスタの形成を試みた．いずれも英語が対象のため，他言語での有効性は検証されていない．自然言語処理における意味変化の研究には，通時的なコーパスと対応する期間中に意味変化した語のリストおよび実際に意味変化したことを示す論拠が必要であるが，計算機上で利用できる資源の整備が進んでいないのが現状である．意味変化検出の研究は\citeA{schlechtweg-etal-2020-semeval}が公開したデータセットに含まれる英語，ラテン語，ドイツ語，スウェーデン語が主流であるが，日本語では共通に研究利用できる言語資源が限られ，利用範囲にも制限があるため，研究も前述の語族に比べて少ない．日本語で意味変化検出を行なった研究として\citeA{aida-etal-2021-paclic}があり，数単語の分析を行なっているが，単語の各語義や用法を中心とした包括的な分析は行われていない．以上を踏まえ，本研究では日本語を対象とし，以下の実験と分析を行なった．意味変化の分析の観点で，\citeA{hu-etal-2019-diachronic}の辞書を用いた手法と\citeA{giulianelli-etal-2020-analysing}のクラスタリングを用いた手法の日本語ドメインでの有効性を複数条件下で比較・検証した．また，BERTやELMoの文脈依存の手法の意味変化検出では，fine-tuningで検出精度が向上する報告があるため\cite{kutuzov-giulianelli-2020-uio}，現代語で事前学習されたBERTをfine-tuningし，その影響を検証した．以上の結果，日本語では辞書を使った手法よりも教師なしクラスタリング，特に$k$-means法を使った手法が意味変化の分析に適していることが分かった．また，現代語BERTをfine-tuningすることで，現代では使わないような古い用法でも意味変化を捉えるようになること，その一方で古い時期では使われていなかった現代の用法がノイズになるケースがあることが分かった．本研究の貢献は以下の3つである．\begin{itemize}\item2つの意味変化分析手法（辞書ベースの教師ありグルーピング手法\cite{hu-etal-2019-diachronic}と教師なしのクラスタリング手法\cite{giulianelli-etal-2020-analysing}）の比較と適用方法の検討\item日本語を対象としたBERTによるベクトル化を用いた意味変化の詳細な分析\itemfine-tuningが文脈依存の手法に及ぼす影響の調査\end{itemize}%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%