作文中における誤りの存在や位置を示すことができる文法誤り検出は，第二言語学習者の自己学習と語学教師の自動採点支援において有用である．一般的に文法誤り検出は典型的な教師あり学習のアプローチによって解決可能な系列ラベリングのタスクとして定式化できる．例えば，BidirectionalLongShort-TermMemory(Bi-LSTM)を用いて英語の文法誤り検出の世界最高精度を達成している研究\cite{rei-yannakoudakis:2016:P16-1}がある．彼らの手法は，言語学習者コーパスがネイティブが書いた生コーパスと比較してスパースである問題に対処するために，事前に単語分散表現を大規模なネイティブコーパスで学習している．しかし，ReiとYannakoudakisの研究を含む多くの文法誤り検出の研究において用いられている分散表現学習のアルゴリズムのほとんどは，ネイティブコーパスにおける単語の文脈をモデル化するだけであり，言語学習者に特有の文法誤りを考慮していない．一方で，単語分散表現に言語学習者に特有の文法誤りを考慮することは，より文法誤り検出に特化した単語分散表現を作成可能であり有用であると考えられる．そこで，我々は文法誤り検出における単語分散表現の学習に正誤情報と文法誤りパターンを考慮する3つの手法を示す．ただし，3つ目の手法は最初に提案する2つの手法を組み合わせたものである．1つ目の手法は，学習者の誤りパターンを用いて単語分散表現を学習する\textbf{Errorspecificwordembedding}(EWE)である．具体的には，単語列中のターゲット単語と学習者がターゲット単語に対して誤りやすい単語を入れ替え負例を作成することで，正しい表現と学習者の誤りやすい表現が区別されるように学習する．2つ目の手法は，正誤情報を考慮した単語分散表現を学習する\textbf{Grammaticalityspecificwordembedding}(GWE)である．単語分散表現の学習の際に，n-gramの正誤ラベルの予測を行うことで，正文に含まれる単語と誤文に含まれる単語を区別するように学習する．この研究において，正誤情報とは周囲の文脈に照らしてターゲット単語が正しいまたは間違っているというラベルとする．3つ目の手法は，EWEとGWEを組み合わせた\textbf{Error\&grammaticalityspecificwordembedding}(E\&GWE)である．E\&GWEは正誤情報と誤りパターンの両方を考慮することが可能である．本研究における実験では，英語学習者作文の文法誤り検出タスクにおいて，E\&GWEで学習した単語分散表現で初期化したBi-LSTMを用いた結果，世界最高精度を達成した．さらに，我々は大規模な英語学習者コーパスであるLang-8\cite{mizumoto-EtAl:2011:IJCNLP-2011}を使った実験も行った．その結果，文法誤り検出においてノイズを含むコーパスからは誤りパターンを抽出して学習することが有効であることが示された．本研究の主要な貢献は以下の通りである．\begin{itemize}\item正誤情報と文法誤りパターンを考慮する提案手法で単語分散表現を初期化したBi-LSTMを使い，FirstCertificateinEnglish(FCE-public)コーパス\cite{yannakoudakis-briscoe-medlock:2011:ACL-HLT2011}において世界最高精度を達成した．\itemFCE-publicとNUCLEデータ\cite{dahlmeier2013building}にLang-8から抽出した誤りパターンを追加し，単語分散表現を学習することで文法誤り検出の精度が大幅に向上することを示した．\item実験で使用したコードと提案手法で学習された単語分散表現を公開した\footnote{https://github.com/kanekomasahiro/grammatical-error-detection}．\end{itemize}本稿ではまず第2章で英語学習者作文における文法誤り検出に関する先行研究を紹介する．第3章では従来の単語分散表現の学習方法について述べる．次に，第4章では提案手法である正誤情報と誤りパターンを考慮した単語分散表現の学習モデルについて説明する．そして第5章ではFCE-publicとNUCLEの評価データであるCoNLLデータセットを使い提案手法を評価する．第6章では文法誤り検出モデルと学習された単語分散表現における分析を行い，最後に第7章でまとめる．