\label{sec:intro}本稿では，比喩の一種である換喩を統計的に解釈する方法を述べる．比喩は大別すると，直喩・隠喩的なものと換喩的なものとに分けられる\cite{Ye90}．まず，直喩・隠喩的な比喩とは，喩えるもの(喩詞)と喩えられるもの(被喩詞)との類似性に基づいた比喩である．たとえば，「あの男は狼のようだ」という直喩，あるいは，「あの男は狼だ」という隠喩は，喩詞である「狼」と被喩詞である「あの男」との間の何らかの類似性(獰猛さなど)に基づいている．ここで，直喩と隠喩との違いは，直喩が比喩であることを言語的に明示するのに対して，隠喩はそのようなことを明示しない点にある．一方，換喩的な比喩とは，喩詞と被喩詞との連想関係に基づいた比喩である．たとえば，「漱石を読む」という換喩は，「漱石の小説を読む」というように解釈できる．この場合，喩詞である「漱石」と被喩詞である「(漱石の)小説」との間には，「作者-作品」という連想関係が成立する\cite{yamanashi88}．比喩の処理は，検出と解釈の2段階に分けて考えることができる．まず，比喩の検出とは，与えられた言語表現が比喩であるかどうかを判定する処理である．次に，比喩の解釈とは，与えられた言語表現が比喩であるとして，その比喩の非字義的な表現から字義的な表現を求める処理である．たとえば，比喩の検出の段階では，「漱石を読む」が比喩であり，「小説を読む」が比喩でないことを区別する．また，比喩の解釈の段階では，既に比喩であることが分かっている「漱石を読む」という非字義的な表現から，「漱石の小説を読む」という字義的な表現を導出する．本稿では，直喩・隠喩的なものと換喩的なものとに大別できる比喩のうちで，換喩を対象とする．また，換喩の検出と解釈のうちでは，換喩の解釈を対象とする．なお，本稿の対象をこのようにした理由は，まず，第1に，直喩や隠喩や換喩などは，上述のように，一応区別できるものであるので，それらを別々のものとして，そのうちの一つを研究対象とすることは可能であるからである．次に，換喩の解釈を対象とする理由は，換喩の解釈は換喩のみを考慮すれば実現可能なのに対して，換喩の検出は直喩や隠喩なども考慮しなければ実現不可能なためである．すなわち，換喩を検出するには，まず，比喩を検出し，その後でその比喩が換喩かどうかを検出しなければならないので，換喩検出を直喩や隠喩と別々に研究することは困難であるのに対して，換喩の解釈の場合には，既に換喩が与えられたものとすれば，他の比喩のことは考慮せずに独立に研究できるためである．本稿では，換喩のなかでも，「$名詞A$,$格助詞R$,$述語V$」というタイプの換喩を対象とする．そして，以下の方針に基づいて，換喩を解釈する．\begin{enumerate}\item「$A$,$R$,$V$」というタイプの換喩が与えられたとき，与えられた喩詞$A$から連想される名詞群を求めるためにコーパスを利用する(\ref{sec:corpus}章)．\item連想された名詞群のなかから，与えられた視点($R$,$V$)に適合するような名詞を被喩詞として統計的に選択する(\ref{sec:measure}章)．\end{enumerate}たとえば，「一升瓶を飲む」という換喩が与えられたとすると，喩詞である「一升瓶」から連想される名詞として「酒，栓，．．．」をコーパスから求め，その中から「を飲む」という視点に適合する「酒」を被喩詞として選択する．一方，「一升瓶を開ける」という換喩に対しては，「一升瓶」から連想される名詞群は同じであるが，被喩詞としては「栓」を選択する．上述の(1)と(2)は本稿の手法を特徴付けるものである．そして，これらは\cite{yamamoto98}の方法を発展させたものと考えることができる．まず，(1)については，これまでの換喩の研究としては，連想される(名詞とは限らない)単語群を求めるために，意味ネットワークや規則などを利用したものがある\cite{iverson92:_metal,bouaud96:_proces_meton,fass88:_meton_metap}が，そのような知識は人手で構築するのが困難であるという欠点がある．それに対して，コーパスを利用すれば，意味ネットワークのような知識を人手で構築する必要はない．そのため，コーパスを利用すれば，相当多くの換喩を解析できる可能性がある．すなわち，コーパスに基づく手法の方が，意味ネットワークなどに基づく手法よりも，広い範囲の換喩を解析できる可能性が高い．なお，\cite{yamamoto98}は，名詞$A$から連想される名詞の候補として，「名詞$A$の名詞$B$」における$B$と，「名詞$A$名詞$B$」における$B$を用いていたが，本稿では，(i)「名詞$A$の名詞$B$」における$B$と，(ii)名詞$A$と同一文中に出現した名詞$B$とを連想される名詞の候補に用いる\footnote{(i)における名詞の候補は(ii)における候補に包含されるが，\ref{sec:measure}章で述べる統計的尺度の計算において別扱いを受ける．}．(ii)を用いることにより，\cite{yamamoto98}の方法ではカバーできない名詞を連想の候補として利用できることが期待できる．次に，(2)については，換喩の解釈を絞り込むための情報源として換喩の視点($R$,$V$)を利用していると考えられる．このような絞り込みは，従来の研究では，意味ネットワークや規則により実現されてきたが，本稿では，コーパスにおける統計情報を利用して実現する．なお，\cite{yamamoto98}は，換喩の解釈を絞り込むために，与えられた述語の格フレーム($R$,$V$)に適合する名詞のうちで喩詞$A$との共起頻度が最大のものを被喩詞として選ぶという方法を用いている．しかし，全ての述語について格フレームが利用できるとは限らないので，本稿では格フレームを利用せず，統計的手法に基づいて被喩詞を選択する手法を提案する．なお，格フレームが利用できる場合には，その格フレームに適合する名詞のみを候補として，本稿で提案する手法を適応すれば良いので，本稿で提案する手法と共に格フレームを利用することは容易である\footnote{\cite{yamamoto98}では，本稿と同様に，換喩の解釈のみを対象にしているが，入力される換喩としては，「名詞$A_1$,格助詞$R_1$,名詞$A_2$,格助詞$R_2$,$\ldots$,名詞$A_n$,格助詞$R_n$,述語$V$」を想定している．そして，その入力に含まれる名詞のなかで述語$V$の格の選択制限に合致しないものを喩詞と特定し，その喩詞の被喩詞を求めている．たとえば，「私が漱石を読む」という換喩の場合には，「漱石」が「読む」の選択制限を満たさないことを特定し，「漱石」の被喩詞として「小説」を求めている．一方，本稿では，喩詞が特定済みの入力を想定している．つまり，入力としては，「漱石を読む」のようなものを想定している．この点では，\cite{yamamoto98}の方法の方が優れている．このような喩詞の特定は今後の課題である．ただし，本稿の方法に加えて，格フレームを利用できれば，\cite{yamamoto98}と同様の方法を使うことにより，喩詞を特定できる．}．以下，\ref{sec:sort}章では，換喩の種類と本稿の対象とする換喩について述べ，\ref{sec:corpus}章では，喩詞に関連する名詞群をコーパスから求めるときに使う共起関係について述べ，\ref{sec:measure}章では，被喩詞らしさの統計的尺度について述べる．そして，\ref{sec:experiments}章において，提案尺度の有効性を実験により調べ，\ref{sec:discussion}章で，その結果を考察する．\ref{sec:conclusion}章は結論である．なお，付録の表\ref{tab:1}から表\ref{tab:5}には，提案尺度に基づいて換喩を解釈した結果がある．