文法誤り訂正とは，与えられた文章中の文法誤りを文法的に正しい表現に訂正するタスクである．主に語学学習者が書いた文章を対象とし，自然言語処理の教育応用における主要タスクのひとつとなっている．これまでルールに基づく手法\cite{schneider-mccoy-1998-recognizing-syntactic}や言語モデルに基づく手法\cite{gamon-etal-2008-using}，分類器に基づく手法\cite{dahlmeier-ng-2011-grammatical}などが開発されてきた．近年では機械翻訳に基づく手法\cite{brockett-etal-2006-correcting}が盛んに研究されている\cite{chollampatt-ng-2018-multilayer,junczys-dowmunt-etal-2018-approaching,zhao-etal-2019-improving,lichtarge-etal-2019-corpora,kiyono-etal-2020-massive,kaneko-etal-2020-encoder,rothe-etal-2021-simple,yuan-etal-2021-multi,stahlberg-etal-2022-uncertainty,sun-wang-2022-adjusting}．分類器に基づく手法などが対象とする誤りを限定していたのに対し，機械翻訳に基づく手法は様々な誤りを訂正できるためモデルの性能は飛躍的に向上した．文法誤り訂正が発展する要因のひとつに一般利用可能な評価コーパスの存在がある．例えば英語文法誤り訂正では2012年頃まで各研究が独自の評価コーパスでモデルを評価していたため，異なる研究間でモデルの性能が比較しづらいという問題があった．しかしCoNLL-2013及びCoNLL-2014sharedtask\cite{ng-etal-2013-conll,ng-etal-2014-conll}で評価コーパスが一般公開されたことにより，各研究が同じ評価コーパスでモデルを評価するようになった．その結果，英語文法誤り訂正ではモデル間の性能差を比較しやすくなり迅速に研究を進めることが可能になった．現在ではCoNLL-2014sharedtask評価コーパスでモデルを評価することが一般的である．また英語文法誤り訂正では，単一の評価コーパスに過度に依存することの危険性が指摘されており\cite{mita-etal-2019-cross}，様々な評価コーパスを用いた多面的な評価が進んでいる\cite{grundkiewicz-etal-2019-neural,kiyono-etal-2020-massive,kaneko-etal-2020-encoder,yasunaga-etal-2021-lm,lai-etal-2022-type}．具体的にはCoNLL-2014sharedtask評価コーパスに加え，FCE\cite{yannakoudakis-etal-2011-new}やJFLEG\cite{napoles-etal-2017-jfleg}，W\&I+LOCNESS\cite{granger-1998-computerized,yannakoudakis-etal-2018-developing}，GMEG\cite{napoles-etal-2019-enabling}といった評価コーパスが利用されている．一方日本語文法誤り訂正では利用可能な評価コーパスが限られており\cite{oyama-etal-2016-nihongo,kiyama-etal-2022-nihongo}，研究間でのモデルの比較・多面的評価のためには評価コーパスをいま以上に増やす必要がある．そこで本研究では，日本語文法誤り訂正のための評価コーパスを構築し，一般利用可能な形で公開する．我々は文法誤り訂正において代表的な多言語学習者コーパスLang-8コーパス\cite{mizumoto-etal-2013-nihongo}の日本語学習者文を本評価コーパスの学習者文に利用する．また文法誤り訂正分野の研究者や開発者が使いやすい評価コーパスとするため，本評価コーパスの仕様を英語文法誤り訂正で代表的なコーパスやツールに寄せる．具体的には(1)対象とする誤りの範囲を学習者コーパスNUCLE\cite{dahlmeier-etal-2013-building}に合わせ，(2)誤用タグを自動誤用タグ付けツールERRANT\cite{felice-etal-2016-automatic,bryant-etal-2017-automatic}の誤用タグを一部改変し設計する．(1)について，現在の文法誤り訂正では綴り誤りや語彙選択誤りといった狭義の文法誤り以外も訂正対象に含めることが一般的である．したがって本評価コーパスでも綴り誤りや語彙選択誤りも訂正対象に含める．(2)について，英語文法誤り訂正ではモデルの誤りタイプ別評価を$\mathrm{F_{0.5}}$で行うため，ERRANTが盛んに使用されている．本研究では日本語用の自動誤用タグ付けツール（日本語版ERRANT）を今後開発しやすくするため，ERRANTの誤用タグを一部改変し誤用タグを設計する．最後に作成した評価コーパス及び既存評価コーパスで6種類の代表的な文法誤り訂正モデルを評価し，今後の日本語文法誤り訂正においてベースラインとなるスコアを報告する．本研究の主な貢献は以下の通りである．\begin{itemize}\item日本語文法誤り訂正のための誤用タグ付き評価コーパスを構築し公開した\footnote{TMUEvaluationCorpusforJapaneseLearners(TEC-JL)．\url{https://github.com/koyama-aomi/TEC-JL}}．また誤用タグを利用し，日本語文法誤り訂正モデルの誤りタイプ別の性能を調査した．\item作成した評価コーパス及び既存評価コーパスで6種類の代表的な文法誤り訂正モデルを評価し，今後の日本語文法誤り訂正においてベースラインとなるスコアを示した．\end{itemize}%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%