自然言語処理分野では，シンボルグラウンディング課題\cite{The.Symbol.Grounding.Problem}が注目を集めている．自然言語と画像や動画といった実世界を表すものを紐づけたコーパスが数多く公開され，利用可能となっている\cite{KUSK.Dataset:.Toward.a.Direct.Understanding.of.Recipe.Text.and.Human.Cooking.Activity,Flow.Graph.Corpus.from.Recipe.Texts,A.Survey.of.Current.Datasets.for.Vision.and.Language.Research}．このようなデータセットを活用したシステムの例として，画像や動画からの文生成\cite{Automatic.Sentence.Generation.from.Images,Corpus-Guided.Sentence.Generation.of.Natural.Images}などがある．我々は，チェスのような展開型ゲームへの解説文は真に知的なシステムを開発するためのテストベッドとなると考えており，特に将棋に着目している．典型的な画像キャプショニングと異なり，将棋解説文は過去や未来への言及を含む．一方で，ゲームの世界は明確に定義されており，解説文中の過去や未来への言及の多くはゲーム木の中に対応づけることができる．また，自然言語の曖昧性の一部は，その事象が実現するか否かをゲームの世界におけるゲーム木探索\cite{Tsuruoka02game-treesearch}を活用して評価することで解消が期待できる．この性質を活用し，我々はゲーム解説生成システムを機械学習ベースの手法により構築した\cite{Learning.a.Game.Commentary.Generator.with.Grounded.Move.Expressions}．本論文では，我々が構築したゲーム解説コーパスの説明を行う．我々は人間によるゲーム状態（将棋などのゲームにおいては\doubleQuote{局面}と呼ばれる）に紐づいた解説文を収集し，その一部に人手で以下の複数の層からなるアノテーションを行った．\begin{itemize}\item日本語テキストに対する単語分割アノテーション\item将棋ドメイン特有の固有表現(NamedEntity;NE)タグの定義とアノテーション\item過去・未来や非事実の事象への言及を認識する上での事象の事実性とそれを伝えるモダリティ表現を表すための3層のアノテーション\end{itemize}本コーパスに期待される活用ケースは以下の通りである．\begin{itemize}\itemゲーム世界は明確に定義されており，またこれらのゲームを解くAIプレイヤの中には人間トッププレイヤを上回る性能のものがある．これらのAIプレイヤは局面を理解したり解析するのに役立てられている．本コーパスはこれらのAIを活用したシンボルグラウンディング研究への活用が期待できる．\item解説文は現在の局面だけでなく過去や未来，あるいは仮定の局面への言及を含む．モダリティ情報を解析することは，これらの解説文を理解する上で重要である．本コーパスは，実世界を参照するモダリティ情報解析研究への活用が期待できる．\item本コーパスはNEとモダリティ表現のアノテーションの両方を含む，局面に対応する解説文からなる．これらの要素の間には強い相関がある．例として，モダリティ表現は時として局面と解説文中のNEとの関連性を表している．実世界の状態・NE・モダリティ情報の関連性を解析することは，自然言語を理解する上で非常に重要である．本コーパスは，このような解析課題におけるテストベッドとしての活用が期待できる．\end{itemize}%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%