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\Volume{29}
\Number{3}
\Month{September}
\Year{2022}
%%%%\Issuetitle{「　　　　」特集号}


\setcounter{page}{1015}

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\jsubject{学会記事}
\jtitle{NINJAL Parsed Corpus of Modern Japanese の構築と公開}
\jauthor{吉本　　啓\affiref{Author_1} \and プラシャント・パルデシ\affiref{Author_2} \and 長崎　　郁\affiref{Author_3} \and \\ Alastair J. Butler\affiref{Author_4}}
\etitle{Development and publication of the NINJAL Parsed Corpus of Modern Japanese}
\eauthor{Kei Yoshimoto\affiref{Author_1} \and Prashant Pardeshi\affiref{Author_2} \and Iku Nagasaki\affiref{Author_3} \and \\ Alastair J. Butler\affiref{Author_4}} 

\headauthor{吉本，パルデシ，長崎，Butler}
\headtitle{NINJAL Parsed Corpus of Modern Japanese の構築と公開}

\affilabel{Author_1}{東北大学（名誉教授）}{Tohoku University (Professor Emeritus)}
\affilabel{Author_2}{国立国語研究所研究系}{Research Department, NINJAL}
\affilabel{Author_3}{名古屋大学大学院人文学研究科}{Graduate School of Humanities, Nagoya University}
\affilabel{Author_4}{弘前大学人文社会科学部}{Faculty of Humanities and Social Sciences, Hirosaki University}



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\begin{document}
\maketitle


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\section{はじめに}

近年になって，日本語についても言語研究用コーパスの整備が進み，様々な形で日本語研究に利用されている（代表的なものとして，「日本語話し言葉コーパス」(CSJ; \citeA{NINJAL_2006}) や「現代日本語書き言葉均衡コーパス」 (BCCWJ; \citeA{Maekawa_2014}) がある）．しかし，これらのコーパスは，文の文節へのセグメンテーションと形態素解析情報のタグ付けを中心としており，主として形態論的な研究に利用されてきた．一部データへの係り受け情報の付加を別として，離れた位置にある構成素間の対応関係をも包含する文法情報は欠如しており，そのような統語情報を有するコーパス（ツリーバンク）の構築と公開が望まれてきた．NINJAL Parsed Corpus of Modern Japanese (NPCMJ) はそのような要望に応えるべく開発された，日本語として初めての公開された，一定量以上のテクストに句構造解析情報を付加したコーパスである．そこには意味解析情報も併せて付加されている．本稿では，同コーパスの構築とウェブ上の公開について，主として日本語文法研究を動機とする立場から解説を行う．

開発における若干の歴史的経緯について説明しておく．本コーパスの構築は，バトラーが2010～14年度に科学技術振興機構さきがけ研究員として行った日本語テクストの自動意味解析の研究に端を発している．2016年度から国立国語研究所共同研究プロジェクト「統語・意味コーパスの開発と言語研究」により，ツリーバンクの開発を開始した．すでに共同研究実施中からNINJAL Parsed Corpus of Modern Japanese (NPCMJ) として公開を始めた\footnote{\url{https://npcmj.ninjal.ac.jp/}}．その後NPCMJは形態素情報タギングの異なる2つのコーパスに分岐し，元の構想に近いものは「かいのきツリーバンク」と呼ばれ，オンラインインタフェースとともに公開されている\footnote{かいのきツリーバンクと7節に述べる他コーパスがアクセス可能なページは \url{https://oncoj.orinst.ox.ac.uk/}}．


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\section{開発の動機}

本ツリーバンクのアノテーションは統語情報全般に及んでいるが，形態論情報を超えて統語情報が必要であることの分かりやすい例として，動詞とそれに伴う主要文法役割との関係について考えてみよう．

一般に，日本語において文法役割は格助詞によって表示されると言われる．しかし，格助詞に関する形態論的情報だけでは，それぞれの用言（動詞，形容詞等）の文法役割がどのように表示されているかという実態の解明のためには不十分である．それは， (i) 個々の格助詞が表示する文法役割は一つとは限らず，(ii) 一つの文法役割が複数の格助詞により表示されることがあり，(iii) 文法役割を持つ名詞句は「は」「も」等の係助詞が付加され，格助詞が使用されないことがあり，(iv) 話し言葉等で，格助詞が脱落することがあり，(v) 文法役割を担うはずの名詞句自体が省略されることがある（ゼロ代名詞），ことによる．これらのことから，ある用言について特定の文法役割が使用された言語データを過不足なく検索して得るためには形態論的情報だけでは不十分であり，文法役割をあらかじめタグ付けしておく必要がある．

さらに，関係節により修飾される名詞は関係節中の述語に対し格役割を持っていてもその表示は行われないが，このようなローカルな構文をまたぐ述語-項関係も考慮しなければならない．

本ツリーバンクにおいては，自動統語解析結果に対する人手による修正で得られる統語構造をさらに自動意味解析し，論理意味表示（述語論理式）を得る \cite{Butler_2015}．例えば，「買ったりんご」を含む文の論理意味表示は $\exists$xy( … 買う(x, y) $\wedge$ りんご(y) …) となることから，「りんご」が「買う」の意味的直接目的語であるという情報が抽出される．

さらに，文節の2番目以降の構成要素である付属語（機能語）のスコープは当該の文節内部に必ずしも限定されず，より広いスコープを持ち得ることが以前から指摘されている \cite{Mikami_1970}．例えば，[冷蔵庫に] [牛乳が] [入っていない] （文節への分割を括弧により示す）の文では牛乳そのものが存在しないとする解釈が適切なので，否定辞「ない」は文節の前半部分「入ってい」だけでなく，それ以前の文全体を否定していると考えられる．このような，意味にもとづく文解析により得られる句構造をタグ付けしたツリーバンクこそが正確な文法情報をもたらしてくれる．


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\section{アノテーションの方法}

本ツリーバンクの統語アノテーションは，Penn Historical Corpora \cite{Santorini_2010} の方式に従っている．文の統語構造はラベル付きの括弧によって表示される．文の中のすべての語に対して品詞タグ（N, VB, P 等）が，また句や節に対しては統語タグ（NP, PP, IP 等）が付加される．ラベル付き括弧表示による統語アノテーションの例を図1に示す．図2は，ウェブ上のインタフェースにおける同一の文の樹形図による表示である．

さらに，すべての句に同様の構造を与えるXバー理論に従っていること，しかもそれがフラットなものであることが本ツリーバンクの特徴である．句のヘッド（N や P 等）が原則的にそれと同一カテゴリーの句（NP や PP 等）を投射するに際し，両者の間に中間的なカテゴリーを想定せず，修飾語句や補語句と同一レベルの姉妹となる．ヘッドは句の右端にあらわれる．これによって，木構造の検索や変換が簡単に行え，また統語構造の埋め込みによるスコープへの干渉を防いで柔軟なスコープ包含関係の指定を可能にする．

また，品詞タグや統語タグに対して，必要に応じて拡張タグを付加してその文法機能を表示し，
曖昧性を克服して正確な意味情報を抽出するのに利用している．図1,  2に見られるように，統語タグPP （助詞句）に付加した拡張タグSBJは主語を，OB1は第一目的語を示す．さらに，文（節）を表す統語タグであるIPには主節を表す拡張タグMATが与えられている．

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%%%% fig. 1 and 2
\begin{figure}[t]
\begin{minipage}{176pt}
\includegraphics{29-3ia26f1.pdf}
\caption{ラベル付き括弧表示}
\end{minipage}
\hfill
\begin{minipage}{233pt}
\includegraphics{29-3ia26f2.pdf}
\caption{木構造表示}
\end{minipage}
\end{figure}
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\section{コーパス構築の過程}

日本語テクストのセグメンテーションと形態素情報タギングについては，国立国語研究所のこれまでの取り組みにより，形態素にもとづいて認定される短単位と，それより長いものを多く含み文節にもとづいて認定される長単位との2種類の言語単位が確立されている \cite{Ogura_2006}．また，これら2つの言語単位を得るための自動形態素解析器として，MeCab \cite{Kudo_2004} および Comainu \cite{Kozawa_2014} がある．

本ツリーバンクの開発も，これらの先行研究に依拠している．単一の意味のまとまりを成す終端ノードは出来るだけ長く取り，機能的な役割を果たす要素は独立した単語として扱う．この方針に従って，セグメンテーションとして多くは長単位に従いながらも，時には短単位も採用される．また場合により，短単位がさらに分割されることもあるし，複数の長単位をチャンキングすることもある．さらに，一旦統語解析を行って得られた句構造をコンテクストとして利用することにより，品詞情報のより正確な曖昧性除去を行う (scaffolding; \citeA{Horn_2017})．この句構造はその後の統語解析では利用されない．

こうして得られた，セグメントと品詞ラベルの対を統計的統語解析器Berkeleyパーザー \cite{Petrov_2007} に与える．これにより得られる統語解析木はアノテーターにより修正を受ける．修正結果は自動意味解析を受け \cite{Butler_2015}，論理意味表示が出力される．


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\section{アノテーションの特徴}

日本語のテクストに頻出する空要素の取扱いは本ツリーバンクの大きな特徴の一つである．

関係節により修飾される主名詞が関係節の中で項や付加詞として機能する，いわゆる「内の関係」の関係節については，関係節 (IP-REL) の内部にトレースに相当するノードを与え，さらにNPに対する拡張タグの形で文法役割を明示する．図1, 2で，IP-RELの下にトレースに関する情報 (NP-OB1 *T*) が与えられている．

また日本語テクストには，主要文法役割（主語や目的語）を担う名詞句が明示されないことが多い．このような場合，それらを (NP-SBJ *pro*) のようにゼロ代名詞としてタグ付けする． 
ただし，複文中の主節の主語または目的語が従属節をコントロールしており，そのために従属節の主語が明示されていなくても同定可能なときは自動意味解析によりディフォールトとして同一指示関係が補完されるので，ゼロ代名詞の付加は行わない．次の例文では，主節の主語 = 米粉のパンが従属節の主語として継承されている．

\begin{list}{}{\leftmargin 3em \labelwidth 2em \labelsep 1em}
\item[(1)]\begin{list}{}{\leftmargin 1.5em \labelsep 1em}
\item[a.]米粉のパンがもちもちでおいしい．
\item[b.]
\begin{verbatim}
(IP-MAT (PP-SBJ (NP (PP (NP (N米粉))
                        (P-ROLE の))
                    (N パン))
                (P-ROLE が))
        (IP-ADV-SCON (ADVP-PRD (ADV もちもち))
                     (AX で))
        (ADJI おいしい)
        (PU ．))
\end{verbatim}
\end{list}
\end{list}

以上に述べたような空要素について，ほとんどの統語理論ではトレースまたはゼロ代名詞を導入し，その指示対象をインデクスを用いて示す．しかし，本ツリーバンクでは両者の関係づけは自動意味解析により行われるので，インデクス付けは不要である．これにより，コーパス構築の作業量が大きく軽減される． 

トレースやゼロ代名詞に対しても文法役割がタグ付けされていることから，それらを伴う動詞等の用例についても述語・項構造のデータを抽出することが可能になる．本ツリーバンクにおいては，主要な文法情報が網羅的にアノテートされているが，他の多くのこれまでに公表されたコーパスで述語-項構造に重点が置かれていることから，この点に関して考察してみる．

日本語の書き言葉に関して述語-項構造をタグ付けしたコーパスとして，NAIST テキストコーパス \cite{Iida_2010}，BCCWJ-PAS \cite{Komachi_2011} 等が存在する．
%%%%これらと本ツリーバンクとのより詳しい比較については，\citeA{Prashant_2020} を参照されたい．
    これらと本ツリーバンクとのより詳しい比較については，パルデシ，吉本 (2020)\nocite{Prashant_2020} を参照されたい．
従来のコーパスにおいては，データの量および格助詞の出現形をそのまま使用するか，それとも構文により格交替が行われる場合，基本述語の本来取る格を採用するかという点で差異が見られる．

本ツリーバンクのデータ量は，これまでに公表された統語解析情報付きコーパスの中で最大である（102,875文）．第2節に述べた理由から，日本語の文の述語-項情報としては，表層格でなく，統語情報である主要文法役割が重要である．本ツリーバンクはこの主要文法役割について，一部の先行コーパスのように主要な格助詞に限定するのでなく，網羅的にアノテーションを行っている．しかも，任意文法役割までカバーしており，このことは，他のコーパスに見られない特徴である．さらに，従来のコーパスで捉えられることのなかった，複雑な構文の境界をまたいで存在する述語-項関係についても，自動意味解析を通じ意味役割（文法役割に対応）を抽出することができる．以上に述べたように，これまでに無い大量の言語データから，それに含まれるすべての用言について文法役割/意味役割に関わる用例を洩れなく得ることができるという点で，本ツリーバンクは日本語研究の貴重な手段を提供する．


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\section{コーパスの公開とインタフェース}

NPCMJ については90,069文（1,304,508語）のアノテーションが，かいのきツリーバンクについては現在，102,875文（1,537,367語）のアノテーションが公開されている．言語データのテクストは漢字かな交じり，ローマ字の両方で利用可能である．元の言語データは，日本語教科書や文法書の例文，新聞記事，小説，ウィキペディア記事，ノンフィクション，様々な書籍，法律や聖書等，多岐にわたっている．

かいのきツリーバンクを公開しているサイトにおいて，利用を容易にするために，様々なオンライン・インタフェースを提供している．その中心となるのは，解析木の検索のためのインタフェースである．検索対象となるファイルを指定し，目当ての構文に相当するTGrep2 \cite{Rohde_2005} の方式の検索パターンを入力することによって検索を行う．

またこれらとは別に，\citeA{Masuoka_1992} の各文法項目に該当する用例を調べることができるパターンブラウザと，ユーザが入力した文字列を含む用例を検索することができる文字列検索の機能が統合された初級者向けのツールである NPCMJ Explorer も用意されている\footnote{上記の NPCMJページからアクセスできる．}．


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\section{日本語ツリーバンク・グループ}

日本語に関連して，本ツリーバンクとアノテーション方式，コーパス構築ツールやオンライン検索インタフェースを共有するいくつかのコーパスが開発されている．これには，古典日本語コーパス Oxford-NINJAL Corpus of Old Japanese, 津軽方言コーパス Matsunoki Treebank, 幼児による日本語習得過程のコーパス Soyogo Treebank, 第二言語としての日本語学習者コーパス Suginoki Treebank がある．また，英語コーパス Treebank Semantics Parsed Corpus には，本ツリーバンクと同じ方式のアノテーションが施されている．

さらに，本ツリーバンクの意味情報を利用して，Arg0, Arg1 のように数値化された意味役割を付与する PropBank \cite{Palmer_2010} の方式の意味役割を付与した述語-項構造シソーラスを開発中である \cite{Takeuchi_2019}．


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\section{おわりに}

日本語初の本格的で公開された統語解析情報付きコーパスについて解説した．今後，アノテーションの一層の充実に努めるとともに，談話情報の拡充や日本語研究への応用に取り組みたい．


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\acknowledgment

多数のアノテーターのみなさん（名前はNPCMJ サイトに記載）の真摯な貢献に感謝します．


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\bibliographystyle{jnlpbbl_1.6}
\bibliography{26refs}



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\begin{biography}

\bioauthor{吉本　　啓}{%
1979年東京大学文学部卒業．1981年同大学大学院人文科学研究科修士課程修了．1996年シュトゥットガルト大学人文科学研究科Ph.D.取得．NTT基礎研究所，ATR自動翻訳電話研究所，シュトゥットガルト大学コンピュータ言語学研究所を経て，1996年より2021年まで東北大学高度教養教育・学生支援機構および大学院国際文化研究科教授．現在，同大学名誉教授．
}

\bioauthor{プラシャント・パルデシ}{%
神戸大学大学院文化学研究科博士後期課程修了（2000年）．博士（学術）．神戸大学講師（2005年4月～2009年9月），大学共同利用機関法人・人間文化研究機構・国立国語研究所准教授（2009年10月～2011年3月）を経て，同教授（2011年～現在）．日本言語学会，日本語文法学会，会員．
}

\bioauthor{長崎　　郁}{%
2004年千葉大学社会文化科学研究科単位取得後退学．博士（文学）．現在，名古屋大学人文学研究科特任講師．
}

\bioauthor[:]{Alastair J. Butler}{%
1997年University of East Anglia, School of European Studies卒業．1999年University of York, Department of Language and Linguistic Science修士課程修了．2003年同大学同学科Ph.D.取得．アムステルダム大学，シンガポール国立大学，国立国語研究所を経て，2018年より弘前大学人文社会科学部准教授．
}


\end{biography}


\end{document}




