本研究は，日本語の和語動詞の表記間の距離を自然言語処理の手法により計測し，書き分けの実態を分析して記述したものである．コーパスの用例の前後文脈における共起頻度をもとに単語分散表現を算出して，各表記間の距離ならびにその近傍語との間の距離を計測した．分析の結果，〈泣く〉と〈鳴く〉など表記間距離が遠く，各表記を特徴づける近傍語がそれぞれ得られた語と，〈分かる〉と〈判る〉など表記間距離の近く，近傍語から表記の特徴を説明しがたい語が見られ，実測的に表記の書き分けの実態を記述した．また，平成期と昭和前期の異なる時代の表記間の距離も計測し，時代間で表記の用いられ方が変わることを実証した．

本研究の目的は, DAを活用した教材と関連情報を接続・構造化するLODモデルを構築することである. そのために, S×UKILAM教材アーカイブを対象として, 機械可読性の高いRDFを用いてメタデータを構造化し, LODデータセットを構築する. その際, 教材を基点としてメタデータを特性ごとに階層化し, 各リソースにURIを与えることで, 教材や関連情報の検索性を高める. 次いで, 教材と関連情報の接続・構造化を確認するためにSPARQLエンドポイントを開発する. また, SPARQL言語に馴染みのないユーザ向けに, メタデータ項目から直感的に教材や関連情報を検索可能なアプリケーションを開発する. その結果, DAを活用した教材と関連情報を接続し, 構造化されたメタデータに基づいて検索可能なLODモデルを構築することができた. 本研究の成果により, 教育の情報化とデジタル文化資源の活用促進に貢献することができたと考える.

物語と感情の研究は様々な角度から進められてきているが，物語のパターンと読者や主人公など登場人物の感情状態の詳細な関係性は未だ明らかになっていない．そこで本稿では，比較的単純な物語構造をもつと推定される子供向けの絵本を対象とし，シーン単位での主人公，その他登場人物，読者それぞれの感情状態と，物語構造を付与したデータセットを構築した．構築したデータセットの分析から，主人公と読者の間では「怒り」「悲しみ」「期待」，全登場人物と読者の間では「驚き」が共起するが，「喜び」「恐れ」「嫌悪」などは読者と登場人物間で共起が見られないことが示唆された．さらに，物語を時系列で分割して感情状態の推移に基づきクラスタリングした結果，「悲劇型」「読者満足型」「ハッピーエンド型」の3種類に分けられることが明らかになった．

物語において，内容が同じであっても，表現ひとつで読者に与える影響は大きく変化する．したがって，表現が読み手に与える影響を分析することは有益であると推測される．そこで本研究では，読者に与える印象に大きく寄与すると考えられる「描写距離」の概念に着目することとし，描写距離に影響する文体的特徴を分析し明らかにした．分析は，描写距離がそれぞれ近・中・遠と考えられるジャンルの小説中の条件を満たすシーンを対象に，基礎統計解析やχ二乗検定，共起分析等を行った．分析から，地の文の視点や語り手を登場人物が担うなどすることで情報の付加や婉曲が生まれ，複雑性が増加し，その結果描写距離が近くなることが示唆された．その後分析結果をもとに描写距離の計算式を作成し，実際に描写距離を算出し，評価実験を行ったところ，描写距離が近いほどは描写距離の判定が容易になること，描写距離の特徴が混合しているシーンにおいては，判定がより困難になることが示唆された．

本稿では，平安時代に日本で成立した古辞書『本草和名』，『和名類聚抄』の内容をUnicodeによって符号化したテキストデータ，および両辞書の和名を片仮名にした和名索引データを紹介する．本データは，日本語史研究や学術データベースの構築に応用できるものと期待される．