計算機技術の進歩に伴い，大規模言語データの蓄積と処理が容易になり，音声言語コーパスの構築と活用が盛んになされている．海外では，アメリカのLinguisticDataConsortium(LDC)とヨーロッパのEuropeanLanguageResourcesAssociation(ELRA)が言語データの集積と配布を行う機関として挙げられる．これらの機関では，様々な研究分野からの利用者に所望のコーパスを探しやすくさせるために検索サービスが提供されている．日本国内においても，国立情報学研究所音声資源コンソーシアム(NII-SRC)や言語資源協会(GSK)などの音声言語コーパスの整備・配布を行う機関が組織され，コーパスの属性情報に基づいた可視化検索サービスが開発・提供されている(Yamakawa,Kikuchi,Matsui,andItahashi2009,菊池，沈，山川，板橋，松井2009)．コーパスの属性検索と可視化検索を同時に提供することで，コーパスに関する知識の多少に関わらず所望のコーパスを検索可能にできることも示されている(ShenandKikuchi2011)．検索に用いられるコーパスの属性情報として，収録目的や話者数などがあるが，speakingstyleも有効な情報と考えられる．郡はspeakingstyleと類似の概念である「発話スタイル」が個別言語の記述とともに言語研究として重要な課題であると指摘している(郡2006)．Jordenらによれば，どの言語にもスタイルの多様性があるが，日本語にはスタイルの変化がとりわけ多い(JordenandNoda1987)．しかしながら，現状では，前述の機関では対話や独話などの種別情報が一部で提供されているに過ぎない．また，同一のコーパスにおいても話者や収録条件によって異なるspeakingstyleが現れている可能性もある．そこで，本研究ではspeakingstyleに関心を持つ利用者に所望の音声言語コーパスを探しやすくさせるため，音声言語コーパスにおける部分的単位ごとのspeakingstyleの自動推定を可能にし，コーパスの属性情報としてより詳細なspeakingstyleの集積を提供することを目指す．Speakingstyleの自動推定を実現するためには，まずspeakingstyleの定義を明確にする必要がある．Joosは発話のカジュアルさでspeakingstyleを分類し(Joos1968)，Labovはspeakingstyleが話者の発話に払う注意の度合いとともに変わると示唆した(Labov1972)．Biberは言語的特徴量を用いて因子分析を行い，6因子にまとめた上で，その6因子を用いて異なるレジスタのテキストの特徴を評価した(Biber1988)．Delgadoらはアナウンサーの新聞報道や，教師の教室内での発話など，特定の職業による発話を``professionalspeech''として提案し(DelgadoandFreitas1991)，Cidらは発話内容が書かれたスクリプトの有無をspeakingstyleのひとつの指標にした(CidandCorugedo1991)．Abeらは様々な韻律パラメータとフォルマント周波数を制御することにより小説，広告文と百科事典の段落の3種類のspeakingstyleを合成した(AbeandMizuno1994)．Eskenaziは様々なspeakingstyle研究の考察からメタ的にspeakingstyleの全体像を網羅した3尺度を提案した(Eskenazi1993)．Eskenaziは，人間のコミュニケーションは，あるチャンネルを通じて，メッセージが話し手から聞き手へ伝達されることであり，speakingstyleを定義する際，このメッセージの伝達過程を考慮することが必要であると主張した．その上で，「明瞭さ」(Intelligibility-oriented,以降Iとする)，「親しさ」(Familiarity,以降Fとする)，「社会階層」(soCialstrata,以降Cとする)の3尺度でspeakingstyleを定義した．「明瞭さ」は話し手の発話内容の明瞭さの度合いであり，メッセージの読み取りやすさ・伝達内容の理解しやすさや，読み取りの困難さ・伝達内容の理解の困難さを示す．又これは，発話者が意図的に発話の明瞭さをコントロールしている場合も含んでいる．「親しさ」は話し手と聞き手との親しさにより変化する表現様式の度合いであり，家族同士の親しい会話や，お互いの言語や文化を全く知らない外国人同士の親しくない会話などに現れるspeakingstyleを示す．「社会階層」は発話者の発話内容の教養の度合いであり，口語的な，砕けた，下流的な表現（社会階層が低い）や，洗練された，上流的な表現（社会階層が高い）を示している．話し手と聞き手の背景や会話の文脈によって変化する場合もある．ここで，本研究が目指すコーパス検索サービスにとって有用なspeakingstyle尺度の条件を整理し，Eskenaziの尺度を採用する理由を述べる．まず，一つ目の条件として，幅広い範囲のデータを扱える必要がある．音声言語コーパスは，朗読，雑談，講演などの様々な形態の談話を含み，それらは話者ごと，話題ごとなどの様々な単位の部分的単位により構成される．限られた種類の形態のデータからボトムアップに構築された尺度では，一部のspeakingstyleがカバーできていない恐れがある．Eskenaziの尺度は，様々なspeakingstyle研究の考察からメタ的に構築されたものであり，幅広い範囲のデータを扱える点で本研究の目的に適している．データに基づいてボトムアップに構築された他の尺度（例えば(Biber1988)など）の方が信頼性の点では高いと言えるが，現段階では網羅性を重視する．次に，二つ目の条件として，上述した目的から，コーパスの部分的単位ごとに付与できる必要がある．新聞記事，議事録，講演などのジャンルごとにspeakingstyleのカテゴリを設定する方法では，一つの談話内でのspeakingstyleの異なり・変動を積極的に表現することが困難である．一方，Eskenaziの尺度は必ずしも大きな単位に対象を限定しておらず，様々な単位を対象にした多くの先行研究をカバーするように構築されているため，この条件を満たす．最後に三つ目の条件として，日本語にも有効であることが求められる．(郡2006)や(JordenandNoda1987)から，speakingstyleの種類は言語ごとに異なると言え，特定の言語の資料に基づいてボトムアップに構築された尺度では，他の言語にそのまま適用できない恐れがある．Eskenaziの尺度はコミュニケーションモデルに基づいて特定の言語に依存することなく構築されたものであるため，本研究で対象とする日本語にも他の言語と同様に適用して良いものと考える．したがって本研究では，Eskenaziの3尺度を用いて音声言語コーパスの部分的単位ごとのspeakingstyle自動推定を行い，推定結果の集積をコーパスの属性情報として提供することを目指す．これによって，推定された3尺度の値を用いて，例えばコーパス内の部分的単位のspeakingstyle推定結果を散布図で可視化したり，所定の明瞭さ，親しさ，社会階層のデータを多く含むコーパスを検索するなどの応用を可能にする．以降，2章では，speakingstyle自動推定の提案手法について述べる．Speakingstyleの推定に用いる学習データを収集するための評定実験については3章で説明する．4章では評定実験結果の分析，speakingstyleの自動推定をするための回帰モデルの構築および考察を述べる．最後の5章ではまとめおよび今後の方向性と可能性の検討を行う．