\label{sec:1}\modified{言語解析器の作成時，タグ付きコーパスを用いて構造推定のための機械学習器を訓練する．しかし，そのコーパスはどのくらい一貫性をもってタグ付けられるものだろうか．一貫性のないコーパスを用いて評価を行うとその評価は信頼できないものとなる．また，一貫性のないコーパスから訓練すると，頑健な学習モデルを利用していたとしても解析器の性能は悪くなる．}本稿では，人間による日本語係り受け関係タグ付け作業に関して，\modified{どのくらい一貫性をもって正しくタグ付け可能かを評価する}新しいゲームアプリケーション``shWiiFitReduceDependencyParsing''（図\ref{fig:swfrdp}）を提案する．ゲームのプレーヤーはWiiバランスボードの上に立ち，係り受け解析対象の文を読み，画面中央の文節対に対して\mmodified{2}種類の判断「係らない(SHIFT)」もしくは「係る(REDUCE)」の判断を選択し，体重を左右のどちらかに加重する．\modified{係り受け構造のタグ付けにおける非一貫性は次の3つに由来すると考える．1つ目は，係り受け構造が一意に決まるが，作業者が誤るもの．2つ目は，複数の可能な正しい構造に対して，基準により一意に決めているが，作業者が基準を踏襲できなかったもの．3つめは，複数の可能な正しい構造に対して，基準などが決められていないもの．}\begin{figure}[b]\begin{minipage}[t]{205pt}\includegraphics{18-4ia920f1.eps}\caption{shWiiFitReduceDependencyParsing}\label{fig:swfrdp}\end{minipage}\hfill\raisebox{26pt}[0pt][0pt]{\begin{minipage}[t]{205pt}\includegraphics{18-4ia920f2.eps}\caption{ExampleSentences}\label{fig:examplesentences}\end{minipage}}\end{figure}\modified{ここでは，1つめの非一貫性つまりタグ付けの正確性について検討する．}このゲームアプリケーションを用いて，埋め込み構造に基づくガーデンパス文（図\ref{fig:examplesentences}）のタグ付け困難性を評価する心理言語実験を行う．対象となる文は統語的制約のみによりその係り受け構造が一意に決定できる．しかしながら，被験者は動詞の選択選好性によるバイアスにより係り受け構造付与を誤ってしまう傾向があり，本稿ではその傾向を定量的に調査する．また，同じガーデンパス文を，各種係り受け解析器で解析し，現在の係り受け解析モデルの弱点について分析する．人間の統語解析処理については，自己ペースリーディング法・質問法・視線検出法などの手法により心理言語学の分野で調査されてきた\cite{Mazuka1997a,Tokimoto04}．しかしながら，これらの心理言語学で用いられてきた手法は，読む速度を計測したり，文の意味を質問により事後確認したりする手法であり，コーパスに対する係り受けのタグ付けに直接寄与しない．一方，提案する手法では人間の係り受け判断をより直接的に評価し，また\modified{体重加重分布}に基づいて解析速度を追跡することができる．以下，\ref{sec:2}節では日本語係り受け解析手法について概説する．\ref{sec:3}節では用いたガーデンパス文について説明する．\ref{sec:4}節では人間による係り受け解析の調査に用いたゲームについて紹介する．\ref{sec:5}節では実験結果と考察を示し，\ref{sec:6}節にまとめと今後の展開について示す．