日常の自然言語文には構成性(compositionality)に基づいて意味を扱う事が難しいイディオムや相当数のイディオム的な複数単語からなる表現，また，語の強い結合によって成り立つ決まり文句や決まり文句的な表現が数多く使われている．しかし，現在の自然言語処理(NaturalLanguageProcessing:NLP)ではこれらには必ずしも十分な対応が出来ていない\footnote{イディオム「目を回す」，「水に流す」，決まり文句的表現「引くに引けない」，「何とは無しに」を市販の良く知られた日英翻訳ソフト2種に翻訳させた結果を以下に示す．結果からいずれもこれらの表現を正しく認識していないことが推定される．\begin{tabbing}\hspace{30pt}\=123456789012345678901234567890\=\kill\>彼はそれを聞いて目を回した\>A社；Heturnedhiseyeshearingit.\\\>\>B社；Hehearditandturnedeyes.\\\>私は過去を水に流す\>A社；Ithrowthepastintowater.\\\>\>B社；Ipassthepastinwater.\\\>彼は引くに引けない\>A社；He..pull..isnotclosed.\\\>\>B社；Hecannotpulltopull.\\\>私は何とは無しにそれを見た\>A社；Iregardeditaswhatnothing.\\\>\>B社；..itwas.wasseenverymuch..me..\\\end{tabbing}}．近年，このような特異性のある複数単語からなる表現を複単語表現(Multi-WordExpression:MWE)と名付け，英語の機械処理の立場からその全体像を俯瞰し，対応を考察した論文(Sagetal.2002)が端緒となって，NLPにおけるMWE処理の重要性が広く認識されるようになった．これを受け，（国際）計算言語学会(AssociationforComputationalLinguistics:ACL)は2003年以降，MWEに関するワークショップをほぼ毎年開催しており，活発な議論が行われている．しかし，これまでの研究にはなお，以下の様な基本的な問題点が残っている．\begin{enumerate}[1.]\item複合名詞(NounCompound:NC)，動詞・不変化詞構文(Verb-ParticleConstruction:VPC),動詞・名詞構文(VerbNounConstruction:VNC)，イディオム(Idiom)など，限られた構文，意味の表現だけを対象とする研究が多い．\item典型的なイディオム，典型的な決まり文句などを対象とする研究が多く，意味的非構成性や要素語の共起に特異性を持つと認められるそれ以外の表現が顧みられていない．\itemコーパスからMWEを自動抽出する研究において，基準となる表現集合が不備なために再現率を的確に検証することが難しい．\end{enumerate}筆者らは，機械翻訳研究(首藤1973)の経験からフレーズベースの訳出が必要であること，一般のNLPにも複数単語からなる特異的な表現を総括的に資源化しておくことが不可欠であることを認識し，現代日本語におけるそれらの候補を収録した辞書の構築を目指してきた．本論文ではその初版の概要を報告する．以後，この辞書をJDMWE(JapaneseDictionaryofMulti-WordExpressions)と呼ぶ．本辞書は上記の問題を解消し，日本語の特異的複単語表現の基準レキシコンを与えることを目標に，主として人の内省によって編纂されている．編纂においては以下の点に留意した．\begin{enumerate}\itemNLPに有効と思われる，出来るだけ広範なMWE候補を体系的に整理・提示すること\footnote{ただし，固有表現(namedentity)，頭字語(acronym)，混成語(blend)，会話調表現，尊敬・丁寧・謙譲表現には現時点では原則として対応していない．他の辞書類やルールによる自動生成等でカバーされることを想定している．}具体的には，イディオム（慣用句），決まり文句（常套句），慣用的な比喩表現，機能動詞結合（一部），支援動詞構文（一部），クランベリー表現，四字熟語，格言，諺，擬音・擬声・擬態語表現，複合語（一部），呼びかけ表現，応答表現等を対象とする．以後，これらの表現および外国語でこれらに相当する表現をMWE(Multi-WordExpression)と総称する．\item異表記，派生形をできるだけ網羅すること\item各MWEに機能情報のほか，構文構造情報を与えることにより，MWEを単語と見なした処理だけではなく，構文的柔軟性（内部修飾可能性）にも対応できるようにすること\end{enumerate}現在の収録MWEは基本形で約104,000表現，記載した異表記，派生形情報をすべて適用して見出しを生成すれば750,000表現程度をカバーしていることになる．本辞書はMWEごとにスロット付きの依存（木）構造を与えた一種のツリーバンク，あるいは，語の組み合わせに特異性があると同時に纏まった意味・談話上の機能を持つ，構造付きn-グラム$(2\leqq\mathrm{n}\leqq18)$データセット(syntacticallyannotatedn-gramdataset)と見なすことが出来る．以下，2.で関連研究を概観し，本研究の位置付けを明らかにする．3.で本辞書に収録した表現について詳しく述べる．4.で辞書形式を簡単に説明し，辞書内容として異表記に関する情報，機能に関する情報，構造に関する情報について順に述べ，例を用いて構造情報と内部修飾句との関係を説明する．5.では既存の大規模日本語n-グラム頻度データとの比較等によって収録表現の統計的性質に基づいた考察を行う．6.で総括と今後の課題を述べてむすびとする．