\label{sec:first}情報抽出や機械翻訳などのNLPの応用処理への需要が高まる中で，その技術を実現するための中核的な要素技術となる照応・共参照と述語項構造の解析に関して多くの研究者が解析技術を向上させてきた．それらの技術の多くは各情報が付与されたコーパス（以後，タグ付与コーパス）を訓練用データとして教師あり手法を用いるやり方が一般的であり，解析の対象となるコーパス作成の方法論についても議論がなされてきた\cite{Hirschman:97,Kingsbury:02,Doddington:04}．照応・共参照解析については，主に英語を対象にいくつかのタグ付与のスキーマが提案されており，実際にそのスキーマに従ったコーパスが作成されている\cite{Hirschman:97,Kawahara:02,Hasida:05,Poesio:04,Doddington:04}．例えば，MessageUnderstandingConference(MUC)のCoreference(CO)タスク\cite{Hirschman:97}や，その後継にあたるAutomaticContentExtraction(ACE)programのEntityDetectionandTracking(EDT)タスクでは，数年に渡って主に英語を対象に詳細な仕様が設計されてきた．また，述語項構造解析に関しては，CoNLLのsharedtask\footnote{http://www.lsi.upc.edu/\~{}srlconll/}で評価データとして利用されているPropBank~\cite{Palmer:05}を対象に仕様が模索されてきた．日本語を対象に述語項構造と照応・共参照の研究をするにあたり，分析，学習，評価のための大規模なタグ付きコーパスが必要となるが，現状で利用可能なGlobalDocumentAnnotation(GDA)~\cite{Hasida:05}タグ付与コーパス（以後，GDAコーパス）や京都テキストコーパス第4.0版（以後，京都コーパス4.0）は，述語項構造や共参照の解析のための十分な規模の評価データとはいえない．日本語を対象に述語項構造を照応・共参照の研究を進めるためには，英語の場合と同様にタグ付きコーパスを構築する必要があるが，日本語では述語の格要素が省略される\textbf{ゼロ照応}の現象が頻出するため，後述するように述語項構造の記述の中で照応現象も同時に扱う必要がある．そのため，英語では独立に扱われている述語項構造と（ゼロ）照応の関係の両方のタグ付与の仕様を把握し，2つの関係横断的にどのようにタグ付与の仕様を設計するかについて考える．タグ付与の仕様は最初から完成したものを目指すのではなく，作業仕様を経験的に定め，人手によるタグ付与の作業を行い，作業結果を検討することで洗練していくことを想定している．本論文ではこれまでに行った仕様に関する比較検討の内容と現在採用している我々の作業仕様について説明する．この際，MUCやACEの英語を対象に設計されたタグ付与の仕様に加え，日本語を対象に作成された既存の共参照・述語項構造のタグ付きコーパスであるGlobalDocumentAnnotation(GDA)~\cite{Hasida:05}タグ付与コーパス（以後，GDAコーパス）や京都テキストコーパス第4.0版（以後，京都コーパス4.0）\footnote{http://www-lab25.kuee.kyoto-u.ac.jp/nl-resource/corpus.html}との比較も行う．本論文ではまず\sec{second}で照応と共参照の関係について確認し，\sec{third}では述語項構造と照応・共参照のタグ付与に関する先行研究を紹介する．次に，\sec{fourth}で先行研究を踏まえた上の我々のタグ付与の基準を示し，その基準に従った作業結果についても報告する．さらに，\sec{fifth}で今回作業を行った際に問題となった点について説明し，\sec{fifth}でその改善案とその案にしたがって作業をやり直した結果について報告し，最後に\sec{seventh}でまとめる．また，今回の作業の結果作成された述語項構造と照応・共参照タグ付与コーパスをNAISTテキストコーパスとして公開している．詳細は{http://cl.naist.jp/nldata/corpus/}を参照されたい．