比喩表現は，意味解釈の構成性の要請を満たさない事例の代表である．\citeA{Lakoff-1980}（日本語訳\cite{Lakoff-1986}）は「思考過程の大部分が比喩によって成り立つ」と言及している．言語学においても，そもそも形態や語彙，辞書構造，文法をはじめ，言語の大部分が比喩的な性質に\fixed{基づくとされ}，比喩研究は「言語の伝達のメカニズムを理解していくための基礎的な研究」と位置づけられる\cite{山梨-1988}．また，言語処理においても基本義からの転換という現象が意味処理の技術的障壁になっている．比喩表現データベースは，言語学・言語処理の双方で求められている重要な言語資源である．そこで我々は，『現代日本語書き言葉コーパス』\cite{Maekawa-2014-LRE}（以下BCCWJと呼ぶ）コアデータ1,290,060語57,256文に基づく大規模比喩表現データベースを構築した．比喩性の判断は，受容主体の主観によ\fixed{るものであ}り，形式意味論的な妥当性・健全性を保持しうるものではない．我々は，\fixed{研究対象となる比喩表現が適切に含まれるような}作業手順としてMIP(MetaphorIdentificationProcedure)\cite{Pragglejaz-2007}を拡張したMIPVU(MetaphorIdentificationProcedureVUUniversityAmsterdam)\cite{steen-2010}を取り入れる．さらに，\fixed{安定的に一貫して抽出する}ため，先行研究の中でもより形式的に比喩を捉える\citeA{中村-1977}の研究に倣い，\fixed{\underline{喩辞（喩える表現）の}}\underline{\bf基本義からの語義の転換・}\underline{逸脱と\fixed{喩辞に関連する}要素の結合}に着目する．\fixed{喩辞の}語義の転換・逸脱の判断には，『分類語彙表』\cite{WLSP}に基づいた語義を用い，\fixed{被喩辞（喩えられる表現）との語義の差異を検討する\footnote{本稿では，喩える表現・語を「喩辞」，喩えられる表現・語を「被喩辞」と呼ぶ．それぞれ，「喩詞」と「被喩詞」，「ソース(source)」と「ターゲット(target)」，「サキ」と「モト」，「媒体(vehicle)」と「主題(topic)」と呼ばれるものに相当する．}．}\fixed{さらに，被喩辞相当の語義があるべき箇所に喩辞の語義が現れる}表現中の要素の結合における比喩的な転換・逸脱の有無を確認する．\fixed{比喩表現と考えられる部分について，喩辞相当の出現箇所を同定するともに，比喩関連情報をアノテーションする．}但し，非専門家が比喩表現と認識しない表現を多く含む結果となるため，非専門家の判断としてクラウドソーシングによる比喩性の判断を収集する．我々が構築した指標比喩データベースは，以下のもので構成される：\begin{itemize}\item比喩表現該当部（\ref{subsec:db:extract}節）\item比喩指標要素とその類型\cite{中村-1977}（\ref{subsec:db:nakamura}節），その分類語彙表番号（\ref{subsec:db:nakamura}節,\ref{subsec:db:wlsp}節）\item比喩的転換に関わる要素の結合とその類型（\ref{subsec:db:nakamura}節），その分類語彙表番号（\ref{subsec:db:wlsp}節）\item概念マッピングにおける喩辞・被喩辞（\ref{subsec:db:anno}節），その分類語彙表番号（\ref{subsec:db:wlsp}節）\item概念マッピングに基づく比喩種別（擬人・擬生など）（\ref{subsec:db:anno}節）\item非専門家の評定値（比喩性・新奇性・わかりやすさ・擬人化・具体化）（\ref{subsec:db:crowd}節）．\end{itemize}本稿では，そのデータ整備作業の概要を示すとともに構築したデータベースの基礎統計や用例を示す．\fixed{本研究の貢献は次の通りである．まず，BCCWJコアデータ6レジスタ（Yahoo!知恵袋・白書・Yahoo!ブログ・書籍・雑誌・新聞）1,290,060語57,256文に基づく，日本語の大規模指標比喩データベースを構築した．この指標比喩データベース構築において，まず英語で実施された比喩用例収集手法であるMIP,MIPVUに対して『分類語彙表』の語義に基づく手法を提案し，日本語の比喩用例収集作業手順を整理した．本作業に必要な比喩用例収集の手掛かりとなる\citeA{中村-1977}の比喩指標要素（359種類）を電子化し，新たに分類語彙表番号を付与し，再利用可能な比喩指標要素データベースを整備した．また，収集した比喩表現に対し，喩辞・被喩辞・分類語彙表番号・比喩種別などをアノテーションした．さらに，収集した指標比喩を刺激としてクラウドソーシングによる質問紙調査を実施し，非専門家の比喩性判断を収集した．構築した大規模指標比喩データベースに基づく調査が可能となったため，比喩表現の遍在性を確認し，非専門家の比喩性判断の実態を明らかにした．}本稿の構成は次のとおりである．\ref{sec:related}節に関連研究を示す．\ref{sec:db}節ではデータ整備の概要について解説する．\ref{sec:eval}節ではデータの集計を行い，指標比喩の分布を概観する．\ref{sec:final}節にまとめと今後の方向性について示す．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%