語の表層分布に基づいて(自動)構築される(表層)格フレーム辞書 (河原・黒橋 2002, 2003, 2005; 笹野・河原・黒橋 2004) (cf. 動詞の結合価辞書; 荻野ほか 2003) は自然言語処理 (NLP) の分野で重要な研究資源としての用途が確立し，すでに自動構築の手法すら確立しつつある．この一方で，手動であれ自動であれ，何らかの仕方で構築された格フレーム辞書がなぜ有効であるかに関する理論的基盤は薄い．
　格文法（Fillmore 1968, 1972; 山梨 1983）の主張が NLP の分野で額面通りに受け止められていた頃は，格解析とは表層の多様な格パターンを数の少ない深層格の組み合わせで表現された意味表示 (一種の深層構造) に帰着することを意味していた．だが，これは今日の格解析の実態にあっていない．実際，自動獲得された格フレーム辞書の内実を見ると，意味記述の粒度が深層格の概念が保持しえないほど詳細になっていることがわかる．従って，格フレーム辞書の記述対象を深層格の概念によって理解することは，その利用，構築の実態にあっていない．
　結論として言えるのは，現行の格フレーム辞書は，それが何の記述であるかが不明なまま「それが特定の用途に有用である」という理由で，構築，利用されている資源だ，ということである．
　これは「結果がよければ，すべてよし」の NLP の見地から見れば致命的な問題ではないかも知れない．ただ，「格フレーム辞書はいったい何の記述なのか？」という点に関して，理論的見通しがあって困るということはないだろうし，正しい見通しがあれば，新しい利用や構築の可能性に繋がることもあるだろう．
本発表では，格フレーム辞書の記述対象が Berkeley FrameNet (Fillmore et al. 2003)，並びに FOCAL (黒田ほか 2004, 2005; 中本ほか 2004) の定義する意味での「意味フレームの体系」であるということを，次の実証的データに基づいて提案する:

並びに，

なお，時間があれば，これら三つの実験に加えて

の結果についても報告したい． 　私の提案が正しい提案であれば，それが意味することの一つは，深層格という概念を記述上の進歩にあわせて理論的に更新する必要がある，ということである．その方向性を探る意味表示のモデル化についても簡単に論じることができれば幸いである．