複数の係り受け解をとりうる文に対する「書き手が意図した係り受け解とそうでない係り受け解とが各々どのくらい正しいと解釈されやすいか」といった情報は、文章を推敲するための判断材料になる。
本研究では、新聞記事中の文の係り受け解を正しいと仮定し、深層学習を用いて正しい係り受け解とそうでない係り受け解を学習することによって、係り受け解のとりやすさの数値化をしようと試みた。