文法誤り訂正(GrammaticalErrorCorrection:GEC)は，言語学習者の書いた文の文法的な誤りを訂正するタスクである．GECは本質的には機械翻訳や自動要約などと同様に生成タスクであるため，与えられた入力に対する出力の正解が1つだけとは限らずその自動評価は難しい．そのため，GECの自動評価は重要な課題であり自動評価尺度に関する研究が多く行われてきた．GECシステムの性能評価には，システムの出力を正解データ（参照文）と比較することにより評価する手法（参照有り手法）が一般的に用いられている．この参照有り手法では，訂正が正しくても参照文に無ければ減点されるため，正確な評価のためには可能な訂正を網羅する必要がある．しかし参照文の作成は人手で行う必要があるためコストが高く，可能な訂正を全て網羅することは現実的ではない．この問題に対処するため，\citeA{Napoles2016}は参照文を使わず訂正文の文法性に基づき訂正を評価する手法を提案した．しかし参照有り手法であるGLEU\cite{Sakaguchi2016}を上回る性能での評価は実現できなかった．そこで本論文では\citeA{Napoles2016}の参照無し手法を拡張し，その評価性能を調べる．具体的には，\citeA{Napoles2016}が用いた文法性の観点に加え，流暢性と意味保存性の3観点を考慮する組み合わせ手法を提案する．流暢性はGECシステムの出力が英文としてどの程度自然であるかという観点であり，意味保存性は訂正前後で文意がどの程度保たれているかという観点である．各評価手法により訂正システムの性能の評価を行ったところ，提案手法が参照有り手法であるGLEUよりも人手評価と高い相関を示した．これに加えて，各自動評価尺度の文単位での評価性能を調べる実験も行った．文単位での評価が適切にできれば，GECシステムの人手による誤り分析に有用であるが文法誤り訂正の自動評価において文単位の性能を調べた研究はこれまでない．そこで，文単位評価の性能を調べる実験を行ったところ，提案した参照無し手法が参照有り手法より高い性能を示した．この結果を受けて，参照無し手法のもうの可能性も調査した．参照無し手法は正解を使わずに与えられた文を評価できるため，複数の訂正候補の中から最も良い訂正文を選択するために本手法が使えると考えられる．このことを実験的に確かめるために複数のGECシステムの出力を参照無しで評価し，最も良いものを採用するアンサンブル手法の誤り訂正性能を調べたところ，アンサンブル前のシステムの性能を上回った．