単語の意味は時代とともに変化することがある．単語の意味変化（以降意味変化と呼ぶ）については，従来は言語学者が手作業で検出と分析を行っていたが，通時コーパスの公開や単語の意味表現の研究の発展により，近年では意味変化の自動的な検出および分析が自然言語処理の分野で注目を集めている．代表的な例として，時間の経過とともに意味が変化した単語をテキストデータから自動的に検出する，意味変化検出というタスクがある\cite{hamilton-etal-2016-diachronic,schlechtweg-etal-2019-wind,giulianelli-etal-2020-analysing,kutuzov-etal-2021-grammatical}．意味変化検出に関する先行研究では，対象の通時コーパスの中で意味が変化した単語・変化していない単語の集合を評価セットとしていた．このとき，手法の性能は，評価セット内の単語を意味変化度合で並べ替えたときに，意味が変化した単語がどの程度上位に含まれるか，という基準で評価されてきた．しかし，意味変化の有無に関する情報だけでは，意味が変化した単語・変化していない単語を全て等しく扱うため，各単語の意味変化の程度を考慮した詳細な評価や分析を行うことはできない．また，先行研究では通時コーパスや評価セットが統一されておらず，さまざまなデータを使って学習と評価を行っていたため，性能を直接比較することは困難である\cite{Kulkarni-etal-2015-Statistically,hamilton-etal-2016-diachronic,yao-2018-dynamic}．この問題に対処するため，\citeA{schlechtweg-etal-2018-diachronic}は，単語の意味変化度合を計算するフレームワークであるDiachronicUsageRelatedness(DURel)を提案した．DURelでは，各対象単語に対して，通時コーパスから得られた用例ペアに人手で付与した意味類似度を用いて，時間経過に伴う意味変化度合を計算する．用例ペアとは，ルールに従ってコーパスから抽出された同一単語の2つの異なる用例を含むものである．このフレームワークに基づいて評価セットを作成することで，意味変化の度合を考慮した，より詳細な評価と分析を行うことが可能となる．DURelが公開されてから，ロシア語や中国語などのさまざまな言語について，DURelを採用した評価用単語セットが作成・公開されている\cite{rodina-kutuzov-2020-rusemshift,giulianelli-etal-2020-analysing,kutuzov-pivovarova-2021-three,chen-etal-2022-lexicon}．最近では，\citeA{schlechtweg-etal-2020-semeval}がDURelフレームワークを拡張し，英語やドイツ語をはじめとする4つの言語の評価用単語セットを作成した．そして，\citeA{schlechtweg-etal-2020-semeval}はデータセットを通時コーパスとあわせて提供して，意味変化検出の共有タスクであるSemEval-2020Task1を開催した．さまざまな言語で通時コーパスの公開・評価用単語セットの作成が進んでいるが，日本語では通時コーパスの作成が進んでいるものの，評価用単語セットは十分にない．\citeA{mabuchi-ogiso-2021-dataset-jp}は近代から現代にかけて意味が変化した単語のリストを作成したが，リスト内の単語の意味がどの程度変化したのか，という意味変化度合は付与されていない．そこで本研究では，DURelフレームワークを用いて，近代から現代における日本語の意味変化度合を算出して，評価用の単語セット\ac{JaSemChange}を構築した．明治時代から平成時代にかけて，日本語は社会的・言語的要因によって大きく変化した\cite{永澤済2010変化パターンからみる近現代漢語の品詞用法,田中佑2015近現代日本語における新たな助数詞の成立と定着}ため，今回は明治・大正時代，昭和時代，平成時代をカバーするコーパスを用いて，単語の意味変化を評価した．このとき，明治・大正時代と平成時代を比較するだけでなく，より短い時間間隔である昭和時代と平成時代でも比較を行い，単語に時期間の意味変化度合を付与した．これにより，異なる時間間隔をもつ時代間で意味変化の検出の性能評価や分析が可能になる．最終的に，我々の評価用単語セットには19単語が含まれており，それぞれの単語の意味変化度合は，最大4人のアノテータが2,280個の用例ペアに対して付与した計5,520個の意味類似度スコアから算出されている．本研究の貢献は以下の通りである．\begin{itemize}\item日本語の通時的な意味変化を研究するための評価用単語セットJaSemChangeを構築した\footnote{この評価用単語セットはGitHubで公開した(\url{https://github.com/tmu-nlp/JapaneseLSCDataset})．著作権の関係上，本研究で使用したコーパスの用例を公開することはできない．その代わり，コーパス検索アプリケーションである中納言\url{https://chunagon.ninjal.ac.jp/}を使ってダウンロードできる各用例のサンプルIDを公開した．}．DURelフレームワークを用いて，4人の専門家を集めてアノテーションを実施することにより，日本語の通時コーパスから抽出した用例を用いて対象単語の意味変化度合を定量化した．\item日本語の近現代語および現代語の非専門家にも同じアノテーションを依頼し，その結果を専門家の結果と比較した．専門家と非専門家の間に一致率の差は見られなかったが，用例ペアを詳しく調査することで，判断が困難な用例ペアに対しては非専門家よりも専門家の方が正確性が高く，専門知識が必要であることを確認できた．\item作成したJaSemChangeで，単語ベクトルを用いた2種類の意味変化の検出手法に対する評価実験を行った．その結果，どちらの手法も単語頻度に基づく手法を上回る性能を示し，手法間の性能差は他の言語の評価データと同じ傾向があることが分かった．また，異なる時間間隔によって，意味変化を検出する難しさが異なることもわかった．\end{itemize}%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%