近年，通信インフラの高度化，高性能な通信機器や携帯情報端末の普及などにより，誰もが時間や場所を意識すること無く，大量のデータを安価に送受信することが可能になった．これにより，日々大量のデータが生み出され，世界の情報流通量は加速度的に増加している．このことは，私達の日常のコミュニケーションや知的生産活動に大きな変革をもたらしつつある．例えばSNSが日常的なコミュニケーション手段となり，世界中の人々がオンラインで繋がる様になったことで，情報交換を通じて現在，世界中で何が起きているかが即座に分かるようになった．また，科学技術のコミュニティでは，査読などの出版プロセスを伴わない迅速な論文公開を実現するプレプリントサーバや，数千規模の学術誌の横断的検索・閲覧を実現するオンラインデータベースの普及などのデジタル化が急速に進んでいる．このように，情報通信技術の高度化は，様々な領域でコミュニケーションや情報流通の利便性を向上する一方で，情報爆発を加速し，様々な問題を生じている．例えばSNSでは，不確かな情報が十分検証されずに世界中に拡散するといった脆弱性により，フェイクニュースによる選挙妨害や世論操作などの問題を生じている．また科学技術のコミュニティでは，研究者の生産性が向上し，論文の発行部数が増加した結果，研究者が個人レベルで技術動向を網羅的に把握するのが困難になるといった問題を生じている．これらは個別には対策が講じられつつあるが，俯瞰的な視点に立てば，情報爆発の問題はそもそも利便性と共に生じた歪みと見ることもできる．すなわち，知的生産活動を支える現在の知識情報処理システムの多くは，その情報処理プロセスの中の高度な部分を人間が分担することを前提としている．しかし，処理系の中に人間が介在する事は，処理量や処理速度の面で計算機に劣る人間の生理的な限界が，系全体のボトルネックとなってしまう．つまり，情報処理プロセスへの人間の介在は，必然的に処理量や速度と，品質との間のトレードオフを生じてしまう．この問題を根本的に解決するには，知的処理を行う情報処理技術を高度化し，人間の介在が不要な水準にまで引き上げる必要がある．情報がテキストの場合，人の読解能力に匹敵する理解力を持つ人工的な読解能力，機械読解の実現を目指すという事になる．この機械読解は，情報処理的な立場からは，入力テキストの言語表現を正しく解釈し，計算機上で形式的処理可能な表現に変換するタスクとして定義できる．このような機械読解の高度化が進めば，これまで人間が行ってきた文書の内容確認の多くを自動化することができる．例えば，金融機関の与信判断，法律事務所の証拠収集などを始めとする様々な産業分野への適用を通じて，知的生産活動の生産性が大幅に向上することが期待できる．処理量や処理速度が格段に向上すれば，情報爆発の問題も解消することができる．しかし，このような機械読解を実社会に適用していく際には，対象領域ごとに，現場の実務レベルの知識を機械読解用に開発する必要が生じる．こうした知識を最初から完全に網羅的に開発することは難しい．したがって，実際には事前に利用可能なリソースからベースラインの知識を開発し，現場への導入後に，実用を通じて不足する知識を補完していく過程で知識の網羅性を高めていくといった漸進的なアプローチが現実的と思われる．こうした機械読解のための知識獲得のアプローチについて，DARPAの機械読解に関する研究プログラムMachineReading(Strassel,Adams,Goldberg,Herr,Keesing,Oblinger,Simpson,Schrag,andWright,2010)では，既存の知識ベースの活用，コーパスからの知識抽出，論理的推論に基づく知識候補の整合性検証を相補的に組み合わせるコンセプトを提案している．また，評価型ワークショップNISTTextAnalysisChallenge(TAC)において2009年に開始されたトラックKnowledgeBasePopulation(KBP)では，機械読解のための知識獲得技術に関する研究コミュニティを形成し，この研究領域の活動を推進する役割を果たしてきた(McNameeandDang,2009)．KBPは当初，TRECの質問応答トラックQuestionAnswering(Voorhees,1999)と，NISTの研究プログラムACE(Doddington,Mitchell,Przybocki,Ramshaw,Strassel,andWeischedel,2004;Walker,Strassel,Medero,andMaeda,2006)の情報抽出を参考に，固有名抽出の結果を既存の知識ベースの見出しに対応付けるEntityLinkingと，固有名に対して事前に定義された属性値をテキストから抽出するSlotFillingの2つのタスクでスタートした．その後，何度かのマイナーなタスク変更を経て，2014年に，ACEやその後DEFTProgramで開発された仕様LightERE(Aguilar,Beller,McNamee,Durme,Strassel,Song,andEllis,2014)のイベントに関するアノテーションをベースに，予め定義された種類のイベント記述と属性情報をテキストから抽出するEventタスクが新設された．EntityLinkingタスクとEventタスクは共に機械読解のための知識構築を構成する中核的なタスクであるが，英語を対象言語として2016年と2017年の両タスクの性能水準を比較すると，EntityLinkingではF1値の最高性能が70{\%}前後に達しているのに対し，Eventタスクでは40{\%}に満たない．このことから我々は，機械読解のための知識獲得技術を実用化する上では，性能の低いイベント表現の検出がボトルネックとなる可能性が高く，まずその性能向上に取組むべきと考えた．本稿では，機械読解のための知識獲得の中で，イベント表現の検出を対象に技術課題を分析し，その解決のための技術的な提案を行う．以降，2章では，本研究が提案手法の評価に用いるEventNuggetDetectionタスクについて概説し，その定式化と技術課題について分析を行う．3章と4章では，この技術課題を解決するための提案を行う．3章では，多様なイベント表現から多面的にエンコーディングを求めるための異なるエンコーディングモデル群を導入し，4章では，このエンコーティングモデル群から，入力テキストのイベント表現に適したモデルを動的に選択する動的アンサンブル法を提案する．5章と6章では，TACKBPEventNuggetDetectionタスクの評価環境を用いて提案手法とベースライン手法の比較評価を行う．7章では，公式評価の参加システムが用いた方式やリソースなどを踏まえて比較分析を行い，提案手法の有効性や優位性について考察する．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%2