\label{sec:introduction}テキスト中の含意関係や因果関係を理解することが，質問応答，情報抽出，複数文章要約などの自然言語処理の応用に役立つと知られている．これを実現するためには，例えば，動詞「洗う」と動詞句「きれいになる」が，何かを洗うという行為の結果としてその何かがきれいになるという因果関係である，といったような知識が必要である．本論文では，事態と事態の間にある関係を大規模にかつ機械的に獲得するための手法について述べ，この手法を用いた実験結果を示す．因果関係，時間関係，含意関係等の事態間関係を機械的に獲得するための研究が既に存在する~\cite[etc.]{Dekang-Lin,inui:DS03,chklovski,torisawa:NAACL,pekar:2006:HLT-NAACL06-Main,zanzotto:06}．これらの研究に共通する方法論は，特定の事態間関係を表現する語彙統語的なパターンを人手で作成し，このパターンと共起する事態対をテキストから抽出することで，特定の関係を満たす事態対を獲得するという方法である．なお，このように共起関係を利用するパターンを共起パターンと言うことにする．例えば``toVerb-XandthenVerb-Y''という時間的前後関係を表現する共起パターンを用いて，テキスト``tomarryandthendivorce''から動詞``marry''と動詞``divorce''が時間的前後関係にあるという知識を獲得できる~\cite{chklovski}．こうした手法では，大量の共起パターンを人手で作成することが困難であるため，多くの事態対と共起する傾向を持つような一般的な共起パターンを用意することで，少量の一般的な共起パターンを用いて特定の関係を満たす事態対を大量に獲得することが可能となる．しかし，このような一般的な共起パターンを用いて獲得した事態対には誤りが多いという傾向がある．この問題に対処するために，一般的な共起パターンを利用して獲得した事態間関係に別の手法を適用して誤った事態間関係を取り除く手法があり，代表的なものとして発見的な統計情報を用いる手法~\cite{chklovski,torisawa:NAACL,zanzotto:06}と曖昧性の問題を解消するために学習を行う方法~\cite{inui:DS03}がある．一方で，実体間関係を獲得する研究~\cite[etc.]{ravichandran:02,pantel2006}が共起パターンと獲得できる事例の性質を次のように報告している．\begin{itemize}\item多くの事例と共起するパターン（一般的なパターン）を利用して実体間関係知識を獲得すると精度が低い傾向がある．そのため，精度を向上させるためには誤った関係を除く別の手法が必要である．\item逆に少数の事例のみと共起するパターン（特殊なパターン）を利用することで高い精度で実体間関係を獲得することが可能になる．しかし，大量に実体間関係知識を獲得するためには大量の共起パターンを用意する必要がある．\item一般的な共起パターンと特殊な共起パターンを組み合わせて実体間関係を獲得することで高い精度で大量の実体間関係知識を獲得できる可能性がある．\end{itemize}これを受けてPantelとPennacchiotti~\cite{pantel2006}は，実体間関係を表現する共起パターンと実体対をブートストラップ的に獲得する手法を開発した．しかし，これと同様の手法は事態間関係獲得でまだ試みられていないため，この手法を事態間関係獲得に適用した場合に実体間関係獲得のように良い成果を上げるのかという点が明かではない．これらの実体間関係獲得の研究成果を事態間関係獲得に応用するために，PantelとPennacchiotti~\cite{pantel2006}のブートストラップ的実体間関係獲得手法を事態間関係獲得に適用させるように拡張し（\ref{ssec:argument_selection}〜\ref{ssec:pattern}節），拡張した手法が事態間関係獲得においても有効であるかを確認するために，日本語5億文Webコーパスから従来の手法と拡張した手法を用いて行為—結果関係にある事態間関係を獲得し，この結果を評価する（\ref{sec:experiment}節）．