日本語では数量表現が多様な形で現れる．例えば，以下の3つの文は，形式は異なるが，いずれも同じ真理条件を持つ．\begin{exe}\ex\label{ex:1}学生が3人いる．\ex\label{ex:2}3人の学生がいる．\ex\label{ex:3}3名の学生がいる．\end{exe}(\ref{ex:1})と(\ref{ex:2})では，文中において数量表現が現れる位置が異なっており，(\ref{ex:2})と(\ref{ex:3})では助数辞が異なっている．こうした数量表現の出現形式や助数辞の多様性は，日本語の重要な特徴の一つであり，後述するように言語学での記述的・理論的研究が近年進んでいる．しかし，これまでのところ，これらの特徴に着目したコーパスの構築や，言語学的な知見をふまえて日本語の数量表現の理解を問うようなデータセットの構築は，管見の限り行われていない．自然言語理解の基礎をなすタスクの一つとして，自然言語推論(NaturalLanguageInference,NLI)がある\cite{cooper1994fracas,bowman-etal-2015-large}．自然言語推論は，含意関係認識(RecognizingTextualEntailment,RTE)とも呼ばれ，前提文が真であるとき，\todo{仮説文が必ず真なら含意(\entailment{})，必ず偽なら矛盾(\contradiction{})，どちらでもないなら中立(\neutral{})であることを判定する}タスクである．\todo{自然言語推論では一般に意味論的推論の判定が想定されているが，}自然言語処理分野では近年，意味論的推論だけでなく，語用論的推論も研究の対象となっている\cite{jeretic-etal-2020-natural}．この2種類の推論は，言語学の文献で議論されてきた含意(entailment)と推意(implicature)に対応する\cite{levinson1983,Horn1989,levinson2000presumptive}．例として，以下のような数量表現を含む前提文\textit{P}と仮説文\textit{H}のペアについて考えよう．\begin{exe}\ex\begin{xlist}\exi{\textit{P}:}\label{ex:4}男性が道端に4人座っていた．\exi{\textit{H}:}\label{ex:5}男性が道端に5人座っていた．\end{xlist}\end{exe}\todo{この\textit{P}に現れる数量表現「4人」の解釈には，「少なくとも4人座っていた」という解釈と，「ちょうど4人座っていた」という2種類の解釈が存在する．\textit{H}に現れる数量表現「5人」についても同様である．2種類の解釈のうち，前者は文の真理条件，後者は協調の原理に基づく解釈であり，ここではそれぞれ意味論的解釈，語用論的解釈\footnote{語用論的解釈は，標準的な説明では，いわゆるGriceの会話の格率\cite{Grice89,levinson1983}，特に「必要十分な量の情報を与えよ」という格率（量の格率）に基づいて，文脈や発話者の意図を考慮して，発話の真理条件には含まれない情報も考慮して導出される．}と呼ぶ．\textit{P}から\textit{H}への推論は，意味論的解釈のもとでは中立(\neutral{})であるのに対し，語用論的解釈のもとでは矛盾(\contradiction{})となる．このように数量表現を含む前提文と仮説文のペアが与えられたとき，数量表現の解釈の仕方によって判定が異なることがあるため，意味論的解釈と語用論的解釈を区別して考える必要がある．意味論的解釈に基づく推論を意味論的推論といい，語用論的解釈に基づく推論を語用論的推論という．「\elabel{}」は意味論的推論の判定，「\ilabel{}」は語用論的推論の判定を表し，それぞれ含意(\entailment{})，矛盾(\contradiction{})，中立(\neutral{})の3値をとる．}%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%table1\begin{table}[b]\input{06table01.tex}%\caption{否定文における含意ラベルの反転の例}\label{table:201}\end{table}%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%また，数量表現が否定文や条件節に現れる場合，通常の文脈に数量表現が現れる場合とは異なり，含意ラベルが変化することがある．表\ref{table:201}の例では，$P$から\hminusへの推論の含意ラベルは\entailment{}，$P$から\hplusへの推論の含意ラベルは\neutral{}である．つまり，「学生が4人以上いる（＝少なくとも4人いる）」は，「学生が3人以上いる」を含意するが，「学生が5人以上いる」を含意しない．一方，数量表現が否定文脈に現れる場合，$P$から\hminusへの推論の含意ラベルは\neutral{}であるのに対し，$P$から\hplusへの推論の含意ラベルは\entailment{}である．つまり，「学生が4人以上はいない」は「学生が5人以上はいない」を含意するが，「学生が3人以上はいない」を含意しない．このように，数量表現が否定文や条件節といった文脈に現れる場合（このような文脈は下方含意と呼ばれており，\ref{section:monotonicity}節で詳細を述べる），推論の判定に影響を与えることがある．本研究では，\todo{助数辞の種類，数量表現の出現形式，用法}をアノテーションした日本語の数量表現アノテーションコーパスを構築する．数量表現を含む文は，NPCMJ\cite{NPCMJ}から抽出する．NPCMJは，現代日本語の書き言葉と話し言葉に対して文の統語・意味解析情報が付与されているデータセットである．さらに，\todo{作成した日本語数量表現アノテーションコーパスをもとに，}\elabelと\ilabelを付与した数量表現の推論データセットを構築する．本稿では，数量表現コーパスおよび推論データセットの構築と，\todo{それを用いて現在の標準的な事前学習済み言語モデルの一つである日本語BERTモデル\cite{devlin-etal-2019-bert}が数量表現の理解を必要とする推論をどの程度扱えるかを調査する実験を行う．}構築した数量表現コーパスおよび推論データセットは研究利用可能な形式で公開している\footnote{\url{https://github.com/KanaKoyano/numeral-expressions-corpus}}．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%