旅行情報サイト「じゃらん net」1には日々レビューが投稿され，さまざまな感想・意見・要望が集積されている．実際に宿泊したカスタマーの目線からなる情報であり，有益な情報源である．これを用いて，どのような宿の特徴がカスタマーに好評であるかという知識を得て整理をすることは，宿を提案する上で有益である．本研究では，1 文を知識の単位として扱い，ある 1 文と含意関係にある複数の文をその 1 文に集約することで知識を整理することを目的とする．そして，その目的
のために文間含意関係認識器の学習用コーパスの構築に取り組む．関係の表現形式は前提文が仮説文を含意するか否かの 2 値2とする．これまでの含意関係コーパス構築ではアノテータに1 文を提示し，事例3が与えた関係ラベルをもつようにもう 1 文を作文4してもらう方式が一般的である．しかしこのような作成方法は高コストであり，また偏った事例を収集してしまう可能性がある．例えば，Tsuchiyaは SNLI コーパス [2] にはもラベルの予測が前提文なしに可能な事例が多数コーパス内に存在することを示した．そこで，本研究ではアノテータによる作文は行わず，自然文のみで含意関係コーパスを構築する．また，応用と分析のしやすいコーパスを目指し，原子的な事例のみを含めるため，複雑な文構造をもつ文は除外し
た．加えて，アノテーション作業を確実にし，事例の分析もしやすくするために，非含意の場合はその根拠となる箇所を選択してもらった．著者が知る限りこのような根拠付きのアノテーションは含意関係アノテーションにおいて初めての試みである．以上の特徴をもつ本研究で作成したコーパスは公開を予定しており，アノテーション候補選定のために作成した宿の特徴判定文コーパスや感情極性コーパスも公開する予定である．
