近年，コンピュータを含め，機械は我々の生活・社会と密接に関与し，必要不可欠な存在となっている．そのため，機械の目指すべき姿は「人と共存する機械（ロボット）」だと言えるだろう．この夢は，二足歩行ができる，走ることができる，踊ることができるなど，身体能力に長けたロボット\cite{HumanRobot1999}\cite{RoBolution2001}が数多く開発されたことにより，その一部が実現されつつある．今後，機械が真に「人と共存」するためには，優れた身体能力を持った機械に「知能」を持たせ，人間と自然な会話を行う能力が必要になる．機械が人間を主体としたスマートな会話を行うことにより，人と機械の円滑なコミュニケーションが可能となる．そこで，自然な会話を行うための自然言語処理の研究が注目を浴びている．しかしながら，従来の自然言語処理では，文の表層的な形式を重視し，ある限定された目的や特定の状況下での会話処理（タスク処理型会話）に重点を置いた研究が主流となっている．コンピュータ技術の進展に伴って，応答事例を大量に収集し知識ベース化する傾向が強い．このような方法はユーザの発した言葉の理解が，構築した知識ベースの大きさやシステム設計者の取得したデータに束縛されてしまうため，パターンに一致する会話事例が随時必要とされたり，限定された応答となってしまう．このような理由により，コンピュータとの人間らしい会話のためには，ただ応答事例や知識を大量に集めるだけでは対応しきれないと考えられる．そこで，コンピュータ自身によって会話文を生成する必要がある．人間は，基本的な文章の言い回し（応答事例）を元に，臨機応変に文章の可変部を変化させ，組み合わせることで文章を生成している．このように，コンピュータにおいても，基本的な応答事例を知識として与え，文章の可変部を連想によって変化させることができれば，より柔軟で多種多様な会話ができると考えられる．この考えに基づき，コンピュータによる会話文生成\cite{Yoshimura2006}が研究された．しかし，\cite{Yoshimura2006}は機械的な語の組み合わせに起因する一般的に見て不自然な語の組み合わせの応答を生成する恐れがある．例として次の会話を挙げる．A「休暇にサハラ砂漠へ行ってきました．」B「砂漠はさぞ暑かったでしょう．」\noindentこの応答を生成する場合，「雪国はさぞ寒かったでしょう」という文章事例（知識）より，［雪国］と［寒い］という可変部を連想によって変化させることで，「砂漠はさぞ暑かったでしょう」という文章を生成することができる．しかし，機械的に語を組み合わせることにより，「砂漠はさぞ寒かったでしょう」や「砂漠はさぞ涼しかったでしょう」のような人間が不自然と感じる組み合わせの応答をも生成する．そこで，このような違和感のある組み合わせの語の検出能力が必要となる．このため，本稿では，この違和感のある組み合わせの語の検出方式について論じる．本稿における「違和感表現」とは，聞き手が何らかの違和感を覚えたり，不自然さを感じる表現として用いる．違和感表現には以下のような表現が挙げられる．\begin{enumerate}\item\label{item:bunpo}文法的知識が必要な違和感表現\\「水が飲む」「本が読む」\item\label{item:joshiki}意味に関する常識的知識が必要な違和感表現\\「黒い林檎を食べた」「7月にスキーに行った」「歯医者へ散髪に行く」\end{enumerate}(\ref{item:bunpo})の表現を理解するには，助詞の使い方や動詞の語尾変化に関する文法的知識が必要である．コンピュータに文法的な知識を与えることで．「水が飲む」という表現を「水を飲む」，「本が読む」という表現を「本を読む」の誤りであると検出し，訂正することが可能になる．これは，文法的な知識や大規模コーパス等\cite{Kawahara2006}を用いることにより，検出可能と考えられる．本稿では，この範囲については扱わないものとする．これに対し，(\ref{item:joshiki})のような表現は，文法的な知識や事例を集めたコーパスだけでは対応できない．文法的にも，助詞の使い方や動詞の語尾変化に関しても誤りではないからである．しかし，人間は「黒い林檎を食べる」と聞けば，「林檎」が「黒い」ことに違和感を覚える．また，「7月にスキーに行った」という表現では，「スキー」を「夏」である「7月」に行ったということに違和感を覚え，「歯医者に散髪に行く」と聞けば，「散髪に行く」ためには「美容院」等に行くはずなのに歯を治療する場所である「歯医者」に行ったことに不自然さを感じる．これらの文章を理解するには，文法的な知識だけでなく，我々が経験上蓄積してきた，語に対する常識を必要とする．このような違和感表現を検出することができれば，応答合成だけでなく，人間が表現する違和感のある会話に柔軟に応答できると期待される．何故ならば，人間はこれらの文章に違和感を覚え，その違和感について話題を展開することで，会話を進めていくことができる．「7月にスキーに行った」のは，南半球の国や年中雪のある北国かもしれない．また，単なる言い間違いや聞き間違いかもしれない．人間は違和感のある表現を検出したとき，この疑問を具体的に相手に尋ねるような応答をする．これが人間らしい会話の一因となる．しかし，従来の機械との会話は質問応答が基本であり，違和感は考慮されていない．人間ならばどこがどのように不自然かをすぐに判別できる．これは人間が語の意味を知り，語に関する常識を持っているからである．しかし，機械は人間の持つ「常識」を持たず，理解していない．そこで，機械が「不自然だ」「一般的でない表現だ」と気づくためには，機械にも，一般的で矛盾のない表現を識別できる機能が必要だと考えられる．自然な応答を返すことは，機械が意味を理解し，常識を持って会話を行っていることを利用者に示すことになる．つまり，このような文章に対応できるシステムは聞き返すことで，話し相手としての存在感を強調し，人間らしい柔軟な会話ができると期待される．そこで，違和感表現を検出する手法の開発が必要となる．違和感表現には時間，場所，量，感覚などの様々な観点が存在する．\begin{itemize}\item\label{item:time}時間に関する違和感表現\\「7月にスキーに行った」\item\label{item:basyo}場所に関する違和感表現\\「歯医者へ散髪に行った」\item\label{item:ryo}量に関する違和感表現\\「机に家を入れました」\item\label{item:kankaku}感覚に関する違和感表現\\「黒い林檎を食べました」\end{itemize}このような違和感表現を検出するにはそれぞれの観点での常識に着目することが必要となるが，本稿では，その中でも，感覚に着目した違和感表現検出手法について述べる．これは，ある名詞に対する一般的な感覚を必要とする形容語に関する矛盾を判断する．つまり，「黒い」「林檎」などのように，名詞とそれを形容する語（以降，形容語）との関係の適切さを判断する．形容語とはある名詞を形容する形容詞・形容動詞・名詞（例：黒い，大きな，緑の）を指す．