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\Volume{28}
\Number{1}
\Month{March}
\Year{2021}
%%%%\Issuetitle{「　　　　」特集号}


\setcounter{page}{281}

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\jsubject{学会記事}
\jtitle{Latent Geographical Factors for Analyzing the Evolution of Dialects in Contact}
\jauthor{村脇　有吾\affiref{Author_1}}
\etitle{Latent Geographical Factors for Analyzing the Evolution of Dialects in Contact}
\eauthor{Yugo Murawaki\affiref{Author_1}} 

\headauthor{村脇}
\headtitle{Latent Geographical Factors for Analyzing the Evolution of Dialects in Contact}

\affilabel{Author_1}{京都大学大学院情報学研究科}{Graduate School of Informatics, Kyoto University}



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\begin{document}
\maketitle


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\section{はじめに}

本稿では，EMNLP 2020に採択された筆者の表題の単著論文\cite{Murawaki:EMNLP2020}を紹介する．
当該論文は，
(1) テキストではなくカテゴリカルな特徴の集合を分析対象として，
(2) 自然言語処理とは接点のとぼしい歴史言語学に由来する問題意識をもって，
(3) 深層学習全盛の自然言語処理では顧みられなくなったベイズ統計に基づく生成モデルを提案した．
このように，どの側面をとっても詳細な背景説明が必要な内容を強引に2カラム9ページに詰め込んでいる．
本稿では，日本語を具体的な分析対象例として取り上げながら当該論文の補完を試みる．
なお，問題意識については，言語学者を想定読者とした別稿でより詳細に説明している\cite{村脇:日琉2021}．


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\section{方言群をカテゴリカルな特徴の集合で表現}

筆者が2014年に始めた一連の研究は，通常の自然言語処理と異なり，テキストを扱わない．
一連の研究が対象とするデータセットは，1つの言語（方言を含む）を数百個のカテゴリカルな特徴で表現し，そのような言語を数十から数千個収録する．
当該論文が対象とする方言群の場合，各調査地点から数百の語彙調査項目を収集し，それらを整形したものである．
例えば，調査項目BIGについて，ある方言はオオキイという語形を使い，別の方言はデカイを使うといった具合である．
具体例については『日本言語地図』\cite{LAJ}\footnote{\url{https://mmsrv.ninjal.ac.jp/laj_map/}}を参照されたい．
方言が取り得る語形を整理すると，各調査項目はカテゴリカル変数として表現できる．

特徴集合による言語表現をテキスト処理と結び付けようとする試み\cite{Bjerva:NAACL2019}もあるが，筆者はこの方針を採らない．
筆者の関心は，表記を持たない言語を含む言語群が歴史的にどのように形成されたかを解明することにある．


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\section{アホ・バカではない問題意識}

方言群の研究をしていることを同僚・同業者に伝えると，決まって「アホ・バカ分布\footnote{
テレビ番組『探偵!ナイトスクープ』の1990--91年の企画で，書籍化もされているが，筆者はいずれも未見．
}ですね」という反応が返ってくる．
筆者にとって不可解なことに，理系研究者の間ではアホ・バカ分布\textbf{だけ}が認知されており，数理モデルで再現しようという試みすらある\cite{Lizana:PR2011,Takahashi:RSIF2020}．
あまりにもアホ・バカと言われるものだから，「お前もちゃんとテレビを見て，世間の興味にあわせた話ができるようになれ」と怒られている気がしてくる．
しかし，重要なことに，筆者の問題意識はアホ・バカに由来\textbf{しない}．

アホ・バカ分布に対応する分野は方言地理学とよばれ，方言間の差異をもっぱら\textbf{横の伝播}によって説明してきた．
新しく生まれた語は，典型的には，文化の中心地から辺境に向かって伝播していくと考えられてきた\cite{蝸牛考}．
この研究状況に一石を投じたのが，\citeA{五十嵐:日琉2021}をはじめとする五十嵐陽介氏の一連の発表である．
\citeA{五十嵐:日琉2021}は，方言群データが\textbf{縦の継承}を部分的に反映していると考え，方言地理学ではなく，分岐学（生物学や歴史言語学に共通する系統分類の方法論）を採用し，日本語諸方言に対する\textbf{系統樹}仮説を提示した．
分岐学的手法は，日本語研究においては琉球諸方言の分析に用いられてきた．
しかし，激しい接触で特徴づけられる現代本土諸方言を分岐に基づいて詳細に説明することは端から検討の対象外であった\footnote{
言語学の外部では，\citeA{Lee:RS2011full}が蛮勇をふるい，日本語諸方言に統計的系統樹モデルを適用した．
彼らのデータと手法が問題外であることについては\cite{村脇:文化情報学事典2019,Pellard:日琉2021}を参照のこと．
}．
もしこの系統樹が正しければ，それは日本列島における日本語話者の初期の拡散過程を反映していることになる．
\citeA{五十嵐:日琉2021}は衝撃的な発表であり，一読を是非すすめたい．


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\section{縦の継承と横の伝播の統合的モデル化という難題}

方言群データが縦の継承を反映していたとしてもごく一部にすぎず，大半は横の伝播が支配している．
したがって，縦の継承を表す系統樹を復元するには，何らかの方法で縦の継承を横の伝播から弁別しなければならない．
歴史言語学が従来対象としてきたようなマクロな言語間関係については，横の伝播（とその方向性）を特定する手法が確立されている．
一方，方言群のように相互に似通った言語間では，縦の継承と横の伝播の識別は本質的に難しい．

筆者は，\citeA{五十嵐:日琉2021}のほか，琉球諸方言の研究事例も検討した結果，両者が確実に識別できることを前提としない方法論の確立が必要だという考えに至った．
個別の手がかりが不確実であるということは，検討すべき言語史の解候補が組合せ爆発を起こすということである．
もはや人手での論証は不可能だが，計算集約的な統計的モデルであれば勝機が残る．

観測データが縦の継承と横の伝播の両方を反映している以上，両者を統合的に扱うモデルが必要となる．
しかし，この問題は一筋縄では行かない．
研究史を振り返ると，縦の系統樹モデルと横の波動モデルは19世紀後半の同時期に提案されている．
両モデルの統合を検討した者はこれまでに無数にいるはずである．
系統樹モデルは進化生物学分野で統計的応用が進んでおり，統計的系統樹モデルを拡張して横の伝播を取り込むのが正攻法だと思われる．
しかし，極めて特殊な問題設定を除けば，そのような試みは成功していない．
筆者自身，最初の発表\cite{Murawaki:PLOS2015}こそ方言群に取り組んだものの，問題の難しさに音を上げて，その後しばらくは世界の言語の類型論的特徴に焦点を移していた\cite{Murawaki:NAACL2015full,Murawaki:JoLE2018,Murawaki:CL2019,Murawaki:EMNLP2018full}．
当該論文は満を持して方言群に再挑戦したものである．

当該論文はこの難題を完全解決したわけではないが，少なくとも突破口を開いたと筆者は考えている．
当該論文のキモは，縦の継承と横の伝播に共通する性質として，地理的分布に着目したことである．
ただし，観測される諸特徴の地理的分布ではなく，その背後に一群の潜在的地理的分布を仮定している．
潜在的地理的分布の一部は縦の継承を，残りは横の伝播を反映しているはずだが，現状の提案モデルは各潜在的分布がいずれを反映しているかを区別しない．
もし縦の継承に由来する潜在的分布群に依存関係を持たせ，全体として木構造をなすようにできれば，系統樹が復元できる．
このようなモデルの拡張は今後の課題である．

提案手法と正攻法は何が違うのだろうか．
後付けの解釈となるが，提案手法が混合成員モデル (mixed membership model)\footnote{
LDAが代表的だが，同時期に集団遺伝学で提案されたSTRUCTURE \cite{Pritchard:Genetics2000}の方が提案手法により近い．
なお，当該論文では提案モデルのSTRUCTUREに対する優位性を主張している．
}の考えを取り入れたことが鍵となっている．
統計的系統樹モデルは祖先から子孫までに起きた変化を一切の例外なしに追跡する精緻なモデルであるため，横の伝播を取り入れようとすると破綻する．
これに対して，混合成員モデルは観測データが確率的に生成されたと解釈する，悪く言えばいい加減なモデルである．
要するに，言語史の精緻な復元を犠牲とすることで柔軟性を獲得し，横の伝播という異物の取り込みを実現したことになる．

なお，提案手法は，著者が類型論的特徴を対象として提案したモデルを少し改変して再解釈したものである．
まったく異なる目的で開発したモデルが転用できることに気付いたときには自分でも驚いた記憶がある．
ベイズ統計に基づく生成モデルとその推論手続きは込み入っているので，当該論文に先立って元論文\cite{Murawaki:CL2019}を参照されたい．


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\section{研究の持続可能性}

実を言えば，当該論文はEMNLP 2020に採択される前に，ACL 2019とEMNLP-IJCNLP 2019で不採択であった．
EMNLP 2020でも査読者の評価は割れていたが，メタ査読者の強い推薦で拾われた気配がある．
それまでの投稿は順調に採択されていたため，はじめて壁にぶち当たった形となった．
より深刻なことに，メタ査読者を含めて，誰からも完全に内容が理解された感触がない．
冒頭で述べたように紙面の制約が厳しいのも一因だが，仮に十分なページ数が得られたとしても問題は解消されないと見ている．
結局のところ，追従者を確保しないまま独自研究を積み上げると，相互評価に基づく現行の出版体制では早晩行き詰まるのであろう．

発表先として自然言語処理の国際会議は適当だろうか．
この分野では知り合い数人を除いて読者が思い浮かばないことは確かである．
しかし，少なくとも統計的モデルを提案する論文に関しては言語学者に査読させるわけにはいかない．
もう一つの候補は生物系のジャーナルである．
歴史言語学の問題への統計的モデルの適用事例はそうした媒体で発表されることが多い．
しかし，生物学は筆者にとって畑違いであり，なにより，生物学由来のモデルを安易に転用するのではなく，言語の特性をよく考えてモデルを開発すべきという筆者の持論と整合しない．
選択肢として残るのは，やはり自然言語処理の国際会議である．

未開拓な分野における統計的モデルの提案は，(1) 機械可読なデータ，(2) 統計的に解くのが適切な課題，(3) 適切なモデルのすべての条件が揃ってはじめて実現する．
歴史言語学においてはそのような機会はまれなので，他人には安易にこの種の研究をおすすめできないが，少なくとも解くべき課題がまだまだ残っているということは確信を持って言える．
研究を進展させる上での主要な障壁は (1) であり，データへの中長期的な投資が欠かせないとも考えている．



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\bibliographystyle{jnlpbbl_1.6}
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    \input{IA0248_26murawaki_bbl.tex}


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\begin{biography}

\bioauthor{村脇　有吾}{%
2011年京都大学大学院情報学研究科博士後期課程修了，博士（情報学）．同年京
都大学学術情報メディアセンター特定助教，2013年九州大学大学院システム情報
科学研究院助教，2016年京都大学大学院情報学研究科助教，2020年同講師，現在
にいたる．テキスト解析および計算言語学に関する研究に従事．言語処理学会，
情報処理学会各会員．
}

\end{biography}




\end{document}





