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\Volume{26}
\Number{2}
\Month{June}
\Year{2019}

\received{2018}{11}{1}
\revised{2019}{2}{11}
\accepted{2019}{3}{26}

\setcounter{page}{441}

\jsubject{論文}
\jtitle{日本語の文法機能タイプ付き単語依存構造解析}
\jauthor{田中　貴秋\affiref{Author_1} \and 永田　昌明\affiref{Author_1}}
\jabstract{
本論文では，従来の文節依存構造（文節係り受け）による構文解析と異なり，解析結果の部分構造が構文の構成素 (constituent) と一致し，解析結果から文法機能情報を直接取得できる日本語の構文解析を提案する．提案する構文解析は，単語間の依存構造に基づき，依存構造に付加されたラベル（文法機能タイプ）により格関係や連体修飾節の種別等の統語情報（文法機能情報）を表示する．この特徴により，文節依存構造解析では通常別工程として処理していた述語項構造解析を，単語依存構造解析では構文構造と自然に統合して扱うことが可能になる．京都大学テキストコーパス，現代日本語書き言葉均衡コーパスの一部に対して構築したコーパスを用いた評価実験により，単語依存構造解析は，従来の文節依存構造解析とほぼ同等の精度を保ちつつ，述語項構造情報等の詳細な統語情報を獲得可能であることを報告する．
}

\jkeywords{構文解析，単語依存構造，文法機能タイプ，述語項構造解析，句構造，コーパスアノテーション, Universal Dependencies}

\etitle{Word-based Japanese Typed Dependency Parsing with Grammatical Function Analysis}
\eauthor{Takaaki Tanaka\affiref{Author_1} \and Masaaki Nagata\affiref{Author_1}} 
\eabstract{
We present a novel scheme for word-based Japanese typed dependency parsing which integrates syntactic structure analysis and grammatical function analysis such as predicate-argument structure analysis. Compared to bunsetsu-based dependency parsing, which is predominantly used in Japanese NLP, it provides a natural way of extracting syntactic constituents. This makes it possible to jointly decide dependency and predicate-argument structure, which is usually implemented as two separate steps. By using grammatical functions as dependency types, we can obtain the detailed syntactic information from parsing results, while keeping the converted bunsetsu-based dependency accuracy as high as CaboCha, one of the state-of-the-art dependency parsers.
}

\ekeywords{Synractic Parsing, Word-based Dependencies, Dependency Type, Predicate-argument Structure，Constituent, Corpus Annotation, Universal Dependencies}

\headauthor{田中, 永田}
\headtitle{日本語の文法機能タイプ付き単語依存構造解析}

\affilabel{Author_1}{NTT コミュニケーション科学基礎研究所}{NTT Communication Science Laboratories}



\begin{document}
\maketitle


\section{はじめに}
\label{sect:introduction}

日本語の構文解析は，標準的に文節間の依存関係により構成される構造「文節依存構造」
（あるいは，文節係り受け構造）に基づいて行われてきた．
特に，CaboCha~\cite{Kudo:2002:CoNLL}や KNP~\cite{Kawahara:2006:HLTNAACL}に
代表される文節依存構造に基づく解析器は高い解析精度を実現して
広範に利用され，日本語の自然言語処理全般の発展に大きく寄与してきた．
しかしながら，文節依存構造による構文構造の表現には，
2つの問題点があることが指摘されている~\cite{Butler:2012:ANLP,Tanaka:2013:SPMRL}
．一つは依存構造の単位が構文の構成素(constituent)\footnote{本論文では，名詞句，動詞句などの「句」の単位を指す．}と整合しないこと，
もう一つは格関係\footnote{「誰が」「何を」「何に」と動詞などで表される名詞と述語の関係．}や
連体修飾節の種別\footnote{名詞を修飾する節と名詞との関係の種類を示す．
例えば「昨日見た-夢」では，「夢」は「見る」の対象になっているが，「月に行った-夢」では，
「月に行った」は「夢」の内容になっている，など関係の違いを表す．}などの
統語情報（以下，文法機能情報と呼ぶ）を依存構造の中に埋め込むことが困難なことである．
これらの問題点は，述語項構造解析などの構文構造と密接な関係を持つ処理や，
機械翻訳における事前並べ替え~\cite{Hoshino:2019:IPSJ}や
多言語間の質問応答など他の言語との対応付けが必要な処理で，
不都合を生じる要因となる．
本論文では，構文の構成素と整合する単位に基づき，
文法機能情報を埋め込むことが可能なことを特徴とする
単語依存構造解析に基づく構文解析を提案する．

以下では，文節依存構造解析の2つの問題点を，述語項構造解析との関係を例に具体的に説明し，
我々の解決手段の概要について述べる．

一つ目の依存構造の単位と構文の構成素との不整合は，
構文解析結果の部分構造（一つ以上の文節が結合した単位）が，
名詞句や動詞句などの構文の構成素と必ずしも一致しないということである．
例えば，次の文(\ref{ex-coordination-ja1})のように文節を単位として表現された
文から述語項構造を抽出することを考える．

\begin{exe}
\ex\label{ex-coordination-ja1}
\gll
$_{b1}$  彼 が $\mid_{b2}$ 飲ん だ $\mid_{b3}$ ワイン と $\mid_{b4}$ 酒 の $\mid_{b5}$ リスト \\ 
{} \textit{he} {\scriptsize NOM} {} \textit{drink} {\scriptsize PAST} {} \textit{wine} {\scriptsize CONJ} {} \textit{sake} {\scriptsize GEN} {} \textit{list} \\
\end{exe}

\begin{exe}
\ex\label{ex-coordination-ja1-const}
\lb{NP} \lb{NP} 彼 が 飲ん だ \lb{NP} ワイン と  酒 \rb{} \rb{} の  リスト \rb{} \\ 
\end{exe}
文(\ref{ex-coordination-ja1})の文節依存構造には，4つの依存構造（係り受け構造）—並列構造を含む依存構造 $b3$ -- $b4$ と，
並列構造を含まない依存構造 $b1$ -- $b2$，$b2$ -- $b4$ と $b4$ -- $b5$—が存在している．
また，文(\ref{ex-coordination-ja1})には，
文(\ref{ex-coordination-ja1-const})で表されるように，
「ワインと酒」「彼が飲んだワインと酒」「彼が飲んだワインと酒のリスト」の3つの名詞句が
階層的に含まれている．
しかし，文(\ref{ex-coordination-ja1})の文節を結合してできる単位は，最初の2つの名詞句のどちらとも一致しない．
この結果として，文(\ref{ex-coordination-ja1})の文節依存構造から，
述語項構造を抽出しようとしたとき，
述語「飲んだ」の項として並列構造を含む名詞句である「ワインと酒」を，直接的に取り出すことができない．
この不一致は，他の言語との対応付けを行うときにも同様の問題を生じる．
例えば，文(\ref{ex-coordination-ja1})と対訳関係にある文(\ref{ex-coordination-en})において，
並列構造を含む名詞句``wine and sake'' に対応付けるべき名詞句「ワインと酒」を，直接取り出すことができない．

\begin{exe}
\ex\label{ex-coordination-en}
\lb{NP} a list  of \lb{NP} \lb{NP} wine and sake \rb{} he drank \rb{} \rb{}\\ 
\end{exe}

もう一つの問題点は，文節依存構造では，
統語的に異なる構造を区別するための情報を付加することが困難な点である．
その典型的な例として，内の関係の連体修飾節（関係節）と外の関係の連体修飾節（内容節や補充節）の区別がある．
文(\ref{ex-coordination-ja1})は主名詞句（被修飾名詞句）となる「ワインと酒」が
述語「飲む」の対格の格関係を持つ関係節\footnote{「ワインや酒」-を-「飲む」という関係を持つ．}を含み，
文(\ref{ex-gapless})は主名詞句「理由と事情」が述語との格関係がない外の関係の連体修飾節（内容節）
\footnote{「飲む」-という-「理由や事情」という関係を持つ．}を含んでいる．
\begin{exe}
\ex\label{ex-gapless}
\glln
$_{b1}$ 彼 が $\mid_{b2}$ 飲ん だ $\mid_{b3}$ 理由 と $\mid_{b4}$ 事情 の $\mid_{b5}$ 説明 \\
{} he {\scriptsize NOM} {} drink {\scriptsize PAST} {} 
reason {\scriptsize CONJ} {} situation {\scriptsize GEN} {} explanation \\
\end{exe}
述語項構造を抽出する観点では，文(\ref{ex-coordination-ja1})の名詞句「ワインと酒」は，
述語「飲む」の項として抽出するが，文(\ref{ex-gapless})の名詞句「理由と事情」は項として抽出しない．
このような連体修飾節の違いを区別するためには，依存構造に文法機能情報を付加して
それぞれの統語的な機能を表示することが考えられる．
しかし，文節依存構造の場合，主名詞句と文節の結合単位が一致しないため，
文(\ref{ex-coordination-ja1})，文(\ref{ex-gapless})
それぞれの文節$b2$と$b4$の間の依存構造に文法機能情報を付加しても，
述語と主名詞句の間の関係を適切に表示しているとは言い難い．



我々は，以上のような従来の文節依存構造における問題点を解決することを目的として，
日本語において，構文の構成素を適切に扱い文法機能情報を明示的に扱うことのできる
単語単位の
依存構造による構文解析を提案する．
単語依存構造では，
あらかじめ文節のような固定したチャンクを依存構造の単位として設定するのではなく，
全ての関係を単語単位の結合した構造として表現することにより，
構文構造を柔軟に表現することを可能にする．
構文の構成素との整合性を考慮するには，句構造による構文解析が有力な選択肢と考えられるが，
日本語の柔軟な語順への対応のしやすさや，
文節依存構造のアノテーションからの移行のしやすさの点から，依存構造を採用した．
ただし，依存構造の設計は，
構文の構成素に基づいた構造および文法機能情報を表している
句のラベル（非終端記号）を持つことを特徴とする句構造を規範として，
句構造の構造・情報を依存構造に変換する形で行った．

本論文で提案する単語依存構造では，
文(\ref{ex-coordination-ja1})に含まれる「ワインと酒」という並列構造は，
\Fig{fig:ex-coordination-conjunction} の上の例のように表現する
\footnote{本論文では，Universal Dependencies \cite{McDonald:2013:ACL,Nivre:2015:CICLing}や Stanford typed dependencies \cite{DeMarneffe:2014:LREC} と同様に，主辞を起点として従属部に向かう方向の矢印により依存構造を表す．}$^{,}$\footnote{後述するように6種類の依存構造の構成の仕方（スキーマ）を提案する．}．
すなわち，「ワイン」と「酒」という単語からなる依存構造に対して
文法機能情報を表すラベル（以下，文法機能タイプ）「並列」を
付加することにより，それぞれの単語を主辞とする構文要素からなる
並列構造が存在することを示している．
また，「ワインと酒」という名詞句は，「ワイン」「と」「酒」の
3語から構成される依存構造の塊と対応付けることができる．
また，文(\ref{ex-coordination-ja1})と文(\ref{ex-gapless})の区別は，
\Fig{fig:ex-coordination-conjunction}のように，主名詞の主辞となる単語と
連体修飾節の主辞となる述語の間の関係に，
「関係節」や「内容節」のような文法機能タイプを付加することで実現できる．

\begin{figure}[b]
\begin{center}
\includegraphics{26-2ia7f1.eps}
\end{center}
\hangcaption{単語単位の依存構造による構文構造の表示例．上：並列の名詞句と内の関係の連体修飾節（関係節）を含む文(\ref{ex-coordination-ja1})，下：並列の名詞句と外の関係の連体修飾節（内容節）を含む文(\ref{ex-gapless})．}
\label{fig:ex-coordination-conjunction}
\end{figure}

日本語の単語依存構造には他に，多言語間で共通の構文構造表示を目指した Universal Dependencies
\footnote{http://universaldependencies.github.io/docs/}
（以下，UD）\cite{McDonald:2013:ACL,DeMarneffe:2014:LREC,Nivre:2015:CICLing} の
日本語仕様\cite{Kanayama:2015:ANLP,Tanaka:2016:LREC,Asahara:2019:JNLP}がある．
UDの主目的は多言語間での仕様の共通化であるため，各言語の特徴的な言語現象に対するアノテーションは
捨象される傾向があり，例に挙げた関係節と内容節の区別も行わない．
本研究は，UDへの対応は視野に入れつつも，
主眼は日本語において重要と考えられる文法機能情報を表示可能な単語依存構造を実現することである．

単語依存構造による構文解析は文節依存構造の課題を解決できる一方，
構文解析器により自動解析を行う観点で見ると，
文節依存構造と比較して依存関係を結ぶ組合せの数が増大するため，
解析精度への影響が懸念される．
また，日本語の単語依存構造としてどのような構造が適切であるか，
すなわち依存構造の主辞をどのように決定すれば良いのかは自明ではない．
森らは，単語間に依存構造を付与した大規模なコーパスを構築して，
構文解析器の学習データとして適用した結果として，
90\%以上の精度が得られたことを報告している~\cite{Mori:2014:LREC}．
森らの依存構造は，文節依存構造と同様に後方の語が主辞となる単一方向の
依存構造から構成されるが，
本論文で提案する単語依存構造のように，両方向の依存構造が含まれる場合の解析精度への影響を検証する必要がある．
また，依存構造に付与された文法機能タイプが解析器によりどの程度
再現可能であるのかも確認する必要がある．



以下，\Sect{sect:relatedwork}で関連する研究について述べ，
\Sect{sect:design-of-typed-dependencies}で日本語の文法機能タイプ付き単語依存構造の設計について説明し，
\Sect{sect:corpus}で実際に行ったコーパスの構築について述べる．
\Sect{sect:evaluation}では依存構造の単位や構造の異なる単語依存構造データから
構文解析モデルを構築し，それらの違いが構文解析の精度に与える影響や，
文法機能タイプから得られる述語項構造情報の精度について評価実験を行った結果について述べる．
\Sect{sect:problems}で単語依存構造において検討すべき課題について述べる．



\section{関連研究}
\label{sect:relatedwork}

日本語の構文構造に文法機能情報を表示する研究としては，
語彙化文法に基づくものがある．
主辞駆動型句構造文法 (Head-driven Phrase Structure Grammar, HPSG)
~\cite{Sag:2003}がその代表的なものであり，理論的に精緻な日本語の文法
JPSG (Japanese Phrase Structure Grammar) を提案した Gunji らの研究
\cite{Gunji:1987} ，
話し言葉を対象に実用的な文法を構築して解析器を実現したNagata らの研究
~\cite{Nagata:1993:IEICE}，
広い言語現象をカバーし，意味表現 MRS (Minimal Recursion Semantics)
~\cite{Copestake:2005:LRC} と統合した文法 JACY を構築した Siegel らの研究
~\cite{Siegel:2002:WS}，
JACYに基づいて大規模なツリーバンクおよび構文解析器のモデルを
構築した Bond らの研究~\cite{Bond:2008:LRE}
などがある．

HPSGの他に，
日本語の語彙機能文法 (Lexical Function Grammar, LFG)
\cite{Kaplan:1982:MRGR}
を構築した増市らの研究\cite{Masuichi:2003:JNLP}，
日本語の組合せ範疇文法 (Combinatory Categorial Grammar, CCG)
を提案した戸次の研究~\cite{Bekki:2010},
その文法に基づいたツリーバンクを既存の文節依存構造コーパスと
述語項構造データから構築した 
Uematsu らの研究~\cite{Uematsu:2013:ACL} などがある．

これらのアプローチでは，
統語情報，意味情報，語用情報等を統合した精緻な情報を扱えることが
大きな利点であるが，解析は基本的に単一化に基づく方法で行われ，
高い計算コストを必要とする．
また，文節依存構造に比較するとアノテーションコストが高いため，
大規模なデータが構築しにくく，また
対象ドメインに対して新たにコーパスを用意するのも容易ではない．

語彙化文法に基づく方法に比較して計算コスト，アノテーションコスト両面で軽量で，
かつ文法機能情報を活用できる解析の枠組みとして，
文脈自由文法 (Context Free Grammar, CFG) によるもの，
依存構造文法によるものがある．
日本語のCFGを構築して解析器を実装，評価したものとしては，
Noro らの研究~\cite{Noro:2005:SYM}があるが，
彼らの研究では前節に挙げたような，連体修飾節の区別や
述語項構造の情報は扱っていない．
Tanakaらは，非終端記号としてこれらの文法機能情報を組み込んだ
句構造木ツリーバンクを構築して確率自由文脈文法 (Probablistic Context
Free Grammar, PCFG) の構文解析モデルを評価した結果，
文節依存構造解析相当の精度を維持しながら文法機能タイプを扱えることを報告している
~\cite{Tanaka:2013:SPMRL}．
また，Butlerらは，Penn通時コーパスの規約に従い，より詳細な句構造コーパス
Keyaki Treebank を構築し\cite{Butler:2012:WS}，
PCFGによる構文解析を行った結果についても報告している\cite{Fang:2014:ANLP}．
しかし，日本語の句構造木の構築は，従来の文節依存構造の構築よりも
難易度が高いため，ドメイン適用のためのデータを構築する障壁となる可能性がある．

単語依存構造は，アノテーションを行う観点からすると同じ依存構造である文節依存構造に近く，
句構造木の構築に比較して低いアノテーションコストで様々なドメインのデータが構築しやすいと考えられる．
日本語の単語単位の依存構造解析については，森らが，
現代日本語書き言葉均衡コーパス\cite{Maekawa:2014:LRE,Den:2008:LREC}で定義されている短単位をベースとして
\footnote{動詞，形容詞等用言は，短単位を語基と活用語尾でさらに分割している．}，
大規模なコーパスを構築している\cite{Mori:2014:LREC} ．
彼らのコーパスでは単語間の文法機能タイプのアノテーションはなく，
文法機能情報を獲得するためには別のデータを準備することが必要になる．
他に，Uchimoto らは，日本語の話し言葉を対象として，
主に言い淀みやフィラー等の文節依存構造ではうまく表現が行えない現象に対して，
単語間の依存構造を定義しているが~\cite{Uchimoto:2008:LREC}，
詳細な文法機能を区別するための仕組みは考慮されていない．


文法機能タイプを持つ単語依存構造で構文構造を表現する方法は，
英語等では広く使われており，中でも Stanford
typed dependencies（以下，SD）\cite{DeMarneffe:2008:COLINGWS} が
代表的なアノテーションスキーマとなっている．
日本語の文法機能タイプは，標準的な文節依存構造では扱われていないため，
我々は SD で用いられている文法機能タイプを参考にして新たに定めた．
ただし，述語項構造情報を抽出するために必要になる情報など
日本語の構文構造を表現するのに不足している情報があるため，
日本語の文法的特徴が付与されている
句構造木の非終端記号を変換するという方針により，
必要な情報を表現できるように拡張した
\footnote{例えば，「内の関係」と「外の関係」の連体修飾節の区別を表現できるように
文法機能タイプを細分化した．}．
句構造は各部分木が構文の構成素と一致することからも，
構造の変換元とすることに適している．
本論文では，提案する単語依存構造に基づく最初のコーパスの構築を，
既存コーパスの句構造木に付与された情報を単語依存構造に変換することで行い，
変換された構文木を学習データとすることで解析器を実現した．

\Sect{sect:introduction}で述べた
多言語横断で共通の構文構造表示を目指すスキーマである UD は，
SD を拡張したものであり，
日本語UDの仕様も策定されコーパスの構築が行われている
(金山 他 2015; Tanaka et al. 2016; 浅原 他 2019)．\nocite{Kanayama:2015:ANLP,Tanaka:2016:LREC,Asahara:2019:JNLP}
前述したように UD では，言語特有の文法機能情報はアノテーションされない傾向があるが，
本研究の日本語の単語依存構造の設計を，UD に必要な情報を包含する形で行うことにより，
我々の単語依存構造を UD に変換することが可能であると考える．
例えば，文法機能タイプに関しては，\Sect{sect:dependency-type}に述べるように
UDより細かいタイプを採用しており，タイプを統合することによりUDへの対応付けが可能である．


\section{日本語文法機能タイプ付き依存構造の設計}
\label{sect:design-of-typed-dependencies}

本節では，(a)構文の構成素と整合する部分構造から構成される，
(b)日本語の文法機能情報を表す文法機能タイプを持つ，
という2点を満たす日本語の文法機能タイプ付き単語依存構造の設計について述べる．
設計は，この2つの条件を満たしている句構造を規範として，
木の構造と各句の非終端記号が持つ文法機能情報を単語依存構造へ変換するという
方針に基づいて行った．
句構造は，Tanakaらの句構造ツリーバンク~\cite{Tanaka:2013:SPMRL}を用いた．

その方針の上で，具体的に
(1)依存構造を構成する単位を何にするか，
(2)日本語の構文構造に適切な依存構造をどのように定義するか，
(3)どのような文法機能タイプ（依存関係タイプ）を定義するか，
の3点を定める必要がある．
我々は，(1)を後述する長単位に，(2)は句構造からの変換規則の違いにより6種類の依存構造スキーマを考え，
(3)を句構造の非終端記号から変換した35種類の文法機能タイプに定めた．
\Sect{sect:evaluation}では，本節で定めた依存構造の単位，依存構造スキーマの解析精度に与える影響および，
文法機能タイプの有効性を調べるために行った評価実験について述べる．
以降では，(1)から(3)のそれぞれについて述べる．


\subsection{依存構造の単位}
\label{sect:parsingunit}

依存構造の構成する単位を「単語」とする場合，その単語の定義を何にするかは，
全体設計に大きな影響を与える．
本論文では，揺れが小さく斉一な単位として，
現代日本語書き言葉均衡コーパス（以下，BCCWJ） \cite{Maekawa:2014:LRE,Den:2008:LREC}で採用されている
短単位(Short Unit Word, SUW)を基礎として考える．

短単位は，基準がわかりやすくアノテーション作業においても揺れが少ない，
取り出した単位が文脈から離れすぎない\cite{Ogura:2007:ANLP}，
という長所があり，
単語についての詳細な情報を保持する解析処理の最小単位として適している．
一方で，統語的な基本単位として依存構造を構成するには短過ぎる傾向がある．
例えば，「かもしれない」のような機能語相当の働きを持つ複合辞は，
短単位では，「か」「も」「しれ」「ない」の4語に分割されるが，
これらの間の依存関係を表現しても，あまり意義のある関係は含まれない．
そこで，同じくBCCWJで採用されている長単位(Long Unit Word, LUW)を，
依存構造を構成する単位として採用する．
長単位は，粗く言えば，一つの文節内を1語の内容語と0語以上の機能語に
分割した際の，内容語，連続した機能語の結合をそれぞれ1単位として定義される．
長単位では，「かもしれない」等の複合辞は助動詞相当の一語として扱われるため，
重要度の低い依存関係を扱わなくてよいとともに，
構文構造を見通しよく表現することができる．

表 \ref{fig:example-analyzed-sentence} に，文を短単位，長単位に単語分割した例を示す．
短単位と長単位は階層的な関係になっているため，
長単位の依存構造に基づく構文解析を行う場合にも，
それぞれの長単位を構成する短単位の情報も解析器の素性として用いることができる．
    \texttt{NN}，\texttt{VB}などの品詞シンボルは後述する句構造ツリーバンクで定義された前終端記号を表しており，
\Tab{tbl:nonterminal-symbols}のように BCCWJで定義された品詞と対応関係がある．

\begin{table}[t]
\caption{単語分割結果の例（品詞名は簡略化して表記）}
\label{fig:example-analyzed-sentence}
\input{07table01.tex}
\end{table}

\begin{table}[t]
\hangcaption{句構造ツリーバンク\protect\cite{Tanaka:2013:SPMRL}で前終端記号として用いられている品詞シンボル（本稿では，句構造から単語依存構造へ変換する規則が参照）}
\label{tbl:nonterminal-symbols}
\input{07table02.tex}
\end{table}


\subsection{依存構造スキーマ}
\label{sect:dependency-schema}

日本語の文節依存構造では，
各依存構造を構成する文節間で基本的に右側が主辞になる構造として定義されている（主辞後置型）．
しかしながら，日本語において単語間の依存構造を考える場合には，
主辞をどのように決定するか，すなわち
どのような依存構造を構成するのが適切であるかは自明ではない．
そこで我々は，「構文解析結果の部分構造が構文の構成素(constituent)と一致する」
要件を満たす句構造を出発点として，
単語依存構造への変換方法を考えることにより，依存構造の設計を行った．

述語句（述語と後続する0語以上の助動詞や助詞で構成される句）と
その項を構成素として含むような文に対して，二つのタイプの句構造を考える．
一つは述語とその項を先に結合する構造，
もう一つは述語と後続する助詞，助動詞などの機能語を先に結合する構造であり，
本論文では，
前者を述語項結合型（あるいは 1型），
後者を述語文節結合型（あるいは 2型）と呼ぶ．
\Fig{fig:predicate-conjoining-type} は，同じ文を述語項結合型，述語文節結合型により構成した句構造の例である．
述語項結合型は，文(\ref{ex-hf1})や対応する英語の文(\ref{ex-eng1})
のように HPSG 等で用いられる生成文法的な考えに基づく構造，
述語文節結合型は，
文(\ref{ex-hf2})や対応する英語の文 (\ref{ex-eng2})のような
文節に類似した構造と捉えることもできる．

\begin{exe}
\ex\label{ex-sov}
\begin{xlist}
\ex\label{ex-hf1}
\glln
 \lb{} \lb{} \lb{VP} 猫が 魚を 食べ\rb{}\hspace{-1mm} た\rb{}\hspace{-1mm} かもしれない\rb{}\\
{} {} {}  S  O  V aux aux\\
\ex\label{ex-hf2}
\glln
 \lb{} 猫が\lb{} 魚を\lb{VP} 食べ た かもしれない\rb{}\hspace{-1mm}\rb{}\hspace{-1mm}\rb{}\\
 {} S  O  V aux aux\\
\end{xlist}
\ex
\begin{xlist}
\ex\label{ex-eng1}
\glln
\lb{} The cat \lb{} may have \lb{VP} eaten the fish\rb{}\rb{}\rb{}.\\
{} S {} {} aux aux {} V  {} O \\
\ex\label{ex-eng2}
\glln
\lb{} The cat \lb{} \lb{VP} may have eaten\rb{} the fish\rb{}\rb{}.\\
{} S {} {} {} aux aux V {} O {} \\
\end{xlist}
\end{exe}

\begin{figure}[t]
\begin{center}
\includegraphics{26-2ia7f2.eps}
\end{center}
\hangcaption{述語句の結合型の違いによる2種類の句構造の構成．四角で囲んだ\texttt{VP}は，述語を含む句で優先的に結合する部分木の非終端記号を表す．その他の非終端記号 \texttt{PP-OBJ}，\texttt{IP-REL\_sbj}は，それぞれ対格の後置詞句，主格の空所を持つ関係節を表す．}
\label{fig:predicate-conjoining-type}
\end{figure}

これらの句構造から単語間の依存構造へ変換することを考える．
句構造が二分木で構成されている場合を考えると
各中間ノードの分岐ごとに左右どちらの要素が
主辞になるかを順に決定することで，依存構造を構築することができる．
その際，日本語の文を構成する主要な要素である，
名詞句+機能語（主に助詞）から成る後置詞句，
述語+機能語（主に助詞，助動詞）から成る述語句それぞれにおいて，
内容語と機能語のどちらを主辞と扱うかで，二つのタイプに分ける
\footnote{多くの場合，内容語を主辞とするものを意味主辞(semantic head)，
機能語を主辞とするものを統語主辞(syntactic head)と見做すことができるが，
ここでは両者を区別せずに扱う．}．
ここでは便宜的に，後置詞句で機能語を主辞と扱うものを項機能語主辞(AF-head)，
内容語を主辞と扱うものを項内容語主辞(AC-head)，
述語句で機能語を主辞と扱うものを述語機能語主辞(PF-head)，
内容語を主辞と扱うものを述語内容語主辞(PC-head) と呼ぶ．
この主辞型の組合せが4通りあり，
これらを2タイプの句構造の結合型への適用すると8通りになるが，
述語内容語主辞の2つの主辞型については，句構造結合型の1型，2型に適用した結果が，
同じ依存構造になるため，実際には，\Tab{tbl:dependency-schema} に示す
6タイプの依存構造が構成されることになる．
これらを依存構造スキーマと呼ぶ．

\begin{table}[b]
\caption{句構造の結合型，主辞型の組合せと依存構造スキーマ}
\label{tbl:dependency-schema}
\input{07table03.tex}
\end{table}

AF-head+PF-head は主辞後置の原則に則ったスキーマで，
述語項結合型（1型）に適用したものを，主辞後置1型(Head Final type 1, \HFo)，
述語文節結合型（2型）に適用したものを，主辞後置2型(Head Final type 2，\HFt)
とする．

主辞後置型から，述語句で内容語（述語）を主辞に変えた AF-head+PC-head は，
述語と項がより近い依存関係を持つようにしたもので，
述語項結合型，文節結合型いずれに適用したものも
同じ依存構造となる．
これを述語内容語主辞型(Predicate Content word Head type, \PCH)とする．
また，主辞後置型から，後置詞句で内容語を主辞にした，
AC-head+PF-head を述語項結合型，述語文節結合型それぞれに適用したものを，
それぞれ 項内容語主辞1型(Argument Content word Head type 1, \ACHo) ，
項内容語主辞2型(Argument Content word Head type 2, \ACHt) とする．

さらに，述語句，後置詞句の両方において
内容語を主辞とした AC-head+PC-head は，
述語と項の内容語同士が直接依存構造を持つようにしたもので，
これを 内容語主辞型 (Content Word Head type, \CWH)とする．
この型は，内容語間の関係を重視し，
少なくとも一方が内容語となる単語間に対して依存構造を考える
UD と類似した依存構造スキーマである．
\CWH と UDとは並列構造における主辞の扱い\footnote{UDでは並列要素のうち先頭の要素が主辞になる．}
や文法機能タイプなどが異なる．

これら6通りの依存構造スキーマによる構文解析例を
\Fig{fig:ex-dependency-schema}に示す．
各スキーマによって，統語的関係にある語の間の距離が異なることから，
解析器で再現する際の難易度も異なると考えられる．
\Sect{sect:corpus}で，これらの依存構造スキーマに基づいて構築したコーパスについて述べ，
\Sect{sect:evaluation}で，解析器への適用面から比較する．

\begin{figure}[b]
\begin{center}
\includegraphics{26-2ia7f3.eps}
\end{center}
\hangcaption{各依存構造スキーマによる構文解析例．枠で囲まれた文字列は句構造において先に結合する構造を示す．}
\label{fig:ex-dependency-schema}
\end{figure}


\subsection{文法機能タイプ}
\label{sect:dependency-type}

我々は，Stanford typed dependencies を参考に，
35種類
の文法機能タイプを定義した
\footnote{前置詞句や等位接続詞を含む構造に対して，Stanford typed dependencies で定義されている collapsed dependency type は採用していない．}．
SDとの主な違いは，\dt{nsubjpass}, \dt{auxpass}, \dt{agent}など受動態特有のタイプや
\dt{det} (determiner), \dt{expl} (expletive),
\dt{xcomp} (open clausal complement)など，日本語では不要もしくは
必要性の低いと考えられるタイプを採用していないこと，
日本語の多様な連体修飾節に対応するため関係節に関するタイプ
\dt{rcmod}を細分化したことである．
日本語の文法的特徴を反映させるため，
日本語句構造ツリーバンクの非終端記号を文法機能タイプに変換することにより，
元の句構造の情報が利用されるように定めた．
\Tab{tbl:dependency-types} に，主要な文法機能タイプを示す．
参考として，日本語UD version 2 において定義が類似した
文法機能タイプを併記している．
以下に，カテゴリごとに定義した文法機能タイプについて説明する．

\begin{table}[b]
\caption{主な文法機能タイプ}
\label{tbl:dependency-types}
\input{07table04.tex}
\vspace{4pt}\small
例は，\dt{dependency\_type} （主辞, 従属部）の形で表記し，``-''は長単位の境界を表す．長単位列のうちどの長単位が主辞になるかは，依存構造スキーマによって異なる．また，UD version 2との対応は近似的なものであり，必ずしも同じ定義を持つとは限らない．
\end{table}


\paragraph{格関係のタイプ}

述語と格関係を持つ項との関係に付与する文法機能タイプであり，
必須項 (argument) タイプと，付加項 (adjunct) タイプに大別される．
必須項タイプは，\dt{nsubj}（主格），\dt{dobj}（対格），
\dt{iobj}（与格） を，
付加項タイプは，\dt{lmod}（場所格），\dt{tmod}（時間格），
\dt{arg}（その他の格）を定義した．
アノテーションは，述語項構造情報に基づいて行うが，
句構造ツリーバンク~\cite{Tanaka:2013:SPMRL}の情報を利用する場合は，
非終端記号に付加された文法機能ラベル(\ctag{-SBJ}（主格），
\ctag{-TMP}（時間格）など）を変換して行う．

\begin{table}[b]
\hangcaption{節の種類と句構造ツリーバンクで用いられている非終端記号，単語依存構造で導入した文法機能タイプ}
\label{tab:clause-labels}
\input{07table05.tex}
\end{table}


\paragraph{節のタイプ}

日本語において節と句の境界は曖昧であるが，
本論文の文法機能タイプは，
句構造ツリーバンク~\cite{Tanaka:2013:SPMRL}において定義されている
節のタイプに基づいている．
\Tab{tab:clause-labels} に句構造ツリーバンクで分類した節の種類と
対応する文法機能タイプを示す．
連体修飾節については，
内の関係の連体修飾節（関係節）とそれ以外の外の関係の連体修飾節を区別するために，
それぞれ，\textit{rcmod}， \textit{ncmod} という文法機能タイプを割り当てている．
さらに関係節の空所(gap)になっている格の種類を区別するため，
\textit{rcmod} を，
\textit{rcmod\_nsubj}，\textit{rcmod\_dobj}，\textit{rcmod\_iobj}
の3つの文法機能タイプに細分化した．
これにより，連体修飾節の主辞の述語と主名詞句の関係を区別し，
文法機能タイプにより述語項構造を捉えることが可能になる．
外の関係の連体修飾節には，内容節（月に行った-夢）と補充節（月に行った-結果）があるが，
句構造ではこれらを区別をせず\ctag{IP-ADN}としており， 
依存構造でも文法機能タイプを~\dt{ncmod}とした．


\paragraph{語・句による修飾関係のタイプ}

格関係以外の修飾関係（ただし節による修飾を除く）に付与する文法機能タイプで，
\textit{nmod}（名詞類による修飾関係），
\textit{amod}（形容詞類による修飾関係），
\textit{vmod}（動詞類による修飾関係），
\textit{advmod}（副詞類による修飾関係）などがある．
また，名詞句+格助詞「の」による連体修飾句の関係は，
\textit{post} と定義した．


\paragraph{並列関係のタイプ}

並列関係を持つ要素間に付与する文法機能タイプとして，
\dt{conj}（並列），\dt{appos}（同格）を定義した．
並列要素と並立助詞（「と」「や」など）との関係には，
SD と同様に，\dt{cc} (coordination) を定義した．
これは並立要素をマークしている関係を明確にすることで，
並列構造を抽出しやすくするためである．


\paragraph{機能語関係のタイプ}

機能語と内容語，機能語と機能語の間の依存関係に付与する文法機能タイプで，
以下のような種類のタイプを定義している．
\textit{pobj}（助詞と内容語との関係），
\textit{aux}（助動詞と内容語との関係），
\textit{cop}（判定詞と名詞述語の関係）など機能語を含む文法機能タイプ，
\textit{pnc}（句読点との関係），
\textit{par}（括弧類との関係）など記号類を含む文法機能タイプがある．


\paragraph{その他のタイプ}

接続助詞と節の主辞との間の関係 \textit{mark}，
複合動詞の関係 \textit{vb}，
未定義の関係として \textit{dep} を用意している．


様々な文法機能タイプの中でも，特に
格関係のタイプと関係節のタイプを導入することの利点は，
これらのタイプが付加された依存構造を辿ることにより，
述語項構造が抽出できることである．
例えば，\Fig{fig:ex-dependency-schema} の 主辞後置1型(\HFo) の依存構造の
場合には，述語と項となる内容語間に2つの path を辿ることができる．
すなわち，「魚フライ(\texttt{NN})$\leftarrow$\textit{pobj}$\leftarrow$
\textbf{\textit{dobj}}$\leftarrow$食べ(\texttt{VB})」
と
「食べ(\texttt{VB})$\leftarrow${\it aux}$\leftarrow${\it aux}
$\leftarrow$\textbf{\textit{rcmod\_nsubj}}$\leftarrow$
ペルシャ猫(\texttt{NN})」
の path である．
二つの文法機能タイプ {\it dobj} と {\it rcmod\_nsubj} を識別することにより，
述語「食べる」の直接目的語と主語としてそれぞれ「魚フライ」と「ペルシャ猫」
を抽出することができる．

\begin{figure}[b]
\begin{center}
\includegraphics{26-2ia7f4.eps}
\end{center}
\caption{文法機能タイプ付き依存構造 ({\PCH}) による構文解析例（述語項構造，関係節）．}
\label{fig:ex-parsing-predarg}
\end{figure}


\subsection{文法機能タイプ付き依存構造による構文解析例}
\label{sect:typed-dependencies-examples}

提案した文法機能タイプ付き依存構造により，
詳細化される構文情報について例を示す．
本節で示す例は，述語内容語主辞スキーマ \PCH によるものである．


\paragraph{述語項構造}
格関係の文法機能タイプにより，必須項と付加項との区別を含めて，
述語と項の関係を明示することが可能になる．
また，連体修飾節と主名詞の関係を明示することが可能になる．
\Fig{fig:ex-parsing-predarg}の一番上に示す例では，動詞「食べる」に対する格関係が，
\dt{nsubj}（主格），\dt{dobj}（対格），\dt{lmod}（場所格）により
明示されている．
次の二つの例では，動詞「食べる」と主名詞句との関係が，
関係節であるか (\dt{rcmod\_dobj})，内容節/補充節であるか (\dt{ncmod}) が
明示的に区別されている．
これらの文法機能情報を構文解析結果から得られることにより，
別に解析を行うことなく述語項構造の情報を取得できる．


\paragraph{並列構造}

並列構造をスコープを含めて的確に表示することが可能になる．
\Fig{fig:ex-parsing-coord}の上の例では，\dt{cc}, \dt{conj} のリンクにより，結ばれている名詞「猫」と「犬」が
並列関係にあることが明示されている．さらにそれぞれの主辞から従属部へと辿ることにより，
それぞれが「隣町に住んでいる猫」，「初めて見る犬」の名詞句から構成されていることも
捉えることができる．
また，\Fig{fig:ex-parsing-coord}の下は，部分並列の例である（\cite{Asahara:2018:JNLP}の部分並列の例を一部改変）．
例のように，複数の項の組を一つの述語が共有する場合でも，単純に全ての項の主辞を同一の述語（「かし」）とし，
項が組になって部分並列の構造になっていること（「本を」と「太郎に」，「ノートを」と「三郎に」）は表示しない．
このため，部分並列の場合，依存構造の情報のみから正しい述語項構造を取得することはできないが，
これは，直接統語的に関係する語の間の依存構造を優先して構成する方針を採っているためである．

\begin{figure}[t]
\begin{center}
\includegraphics{26-2ia7f5.eps}
\end{center}
\caption{文法機能タイプ付き依存構造 ({\PCH}) による構文解析例（名詞句の並列，部分並列）．}
\label{fig:ex-parsing-coord}
\end{figure}


\section{既存コーパスの変換による単語依存構造コーパスの構築}
\label{sect:corpus}

本節では，提案する文法機能タイプ付き単語依存構造コーパスの
初期構築を行った際の方法について述べる．
\Sect{sect:design-of-typed-dependencies}で述べたように，
本論文で提案する単語依存構造は句構造を規範として設計しているため，
依存構造の連結した単位（部分構造）や文法機能タイプは，
句構造の部分木の単位や非終端記号との親和性が高い．
また，新たなアノテーションスキームに基づくコーパスを構築する際には，
ゼロからアノテーションを行うより，
既存のコーパスから一定の規則を定めて変換を行う方が，
設計の変更への対応や一貫性を保持するに有利であると考えられる．
そこで，我々は提案する単語依存構造に基づくコーパスの最初の構築を
既存の句構造コーパスの持つ構造と非終端記号の情報を変換する方法により行った．
実際に2種類の句構造コーパスを変換することにより構築した
単語依存コーパスの統計量についても述べる．


\subsection{句構造木から依存構造への変換}

\Sect{sect:dependency-schema}，\Sect{sect:dependency-type}で述べたように，
依存構造スキーマ，文法機能タイプの設計は，句構造からの変換に基づいて行った．
同様に，文法機能タイプ付き単語依存構造コーパスの構築を，
句構造ツリーバンク\cite{Tanaka:2013:SPMRL}から，
句構造木の構造と付加された文法機能ラベル（非終端記号）を自動変換することよって行うことを考える．
この句構造木は完全な二分木で構成されており，非終端記号には，
文法機能タイプへの変換に必要な格の情報，関係節の情報等が含まれる
\footnote{一部は Kaede Treebank として公開されている．https://github.com/mynlp/kaede/}．

句構造から依存構造への変換は，二分木の各分岐に対して主辞決定規則（以下，主辞規則）を適用し，
非終端記号の組合せにより左右どちらの子を主辞とするかを決定することで行う．
この主辞規則は，依存構造スキーマに応じて異なる規則を用意する．
表~\ref{tbl:headrule-ex-pch} に述語内容語主辞型 \PCH，内容語主辞型 \CWH，
各スキーマの主辞規則の例を示す．
\Fig{fig:ex-constituent}は，変換元となる句構造の例と，
表~\ref{tbl:headrule-ex-pch}の主辞規則を適応した結果を示す．
四角い枠で囲まれた非終端記号は，各分岐ごとに主辞規則を用いて，
決定された主辞を示している．

\begin{table}[b]
\hangcaption{述語内容語主辞型 \PCH (AF-head + PC-head)，内容語主辞型 \CWH (AC-head + PC-head) の主辞規則の例}
\label{tbl:headrule-ex-pch}
\input{07table06.tex}
\vspace{-0.5\Cvs}
\end{table}

\begin{figure}[b]
\begin{center}
\includegraphics{26-2ia7f6.eps}
\end{center}
\hangcaption{変換元になる句構造の例．四角で囲まれた非終端記号は．各分岐において主辞規則により主辞と決定されたノードを示す．}
\label{fig:ex-constituent}\end{figure}

文法機能タイプは，句構造木の各分岐ごとに周辺のノードの非終端記号を参照する
文法機能タイプ変換規則によって決定する．
表~\ref{fig:ex-deplabelrule}は，文法機能タイプ変換規則の例である．
ある葉ノードの単語 D（前終端記号 P） と D の主辞との依存構造の文法機能タイプを決定する際には，
D から根ノードの方向にたどり D が主辞とならない最初のノード C，
C の左の子ノード L ， C の姉妹ノード H を参照する．
図中の``*'' は，任意の非終端記号を表す．

\begin{table}[b]
\caption{文法機能タイプ変換規則の例}
\label{fig:ex-deplabelrule}
\input{07table07.tex}
\vspace{4pt}\small
ある葉ノード単語 D（前終端記号 P）と D の主辞との依存構造の文法機能タイプを決定する際に，D から根ノードの方向にたどり D が主辞とならない最初のノード C ，C の左の子ノード L ， C の姉妹ノード H を参照する．``*'' は，任意の非終端記号を表す．
\end{table}

\begin{figure}[b]
\begin{center}
\includegraphics{26-2ia7f7.eps}
\end{center}
\caption{句構造から変換された依存構造の例．}
\label{fig:converted-deptrees}
\end{figure}

\Fig{fig:converted-deptrees}は，\Fig{fig:ex-constituent}の句構造に，
表~\ref{tbl:headrule-ex-pch}の主辞規則と
表~\ref{fig:ex-deplabelrule}の文法機能タイプ変換規則を適用して変換した2タイプの依存構造 \PCH, \CWH の結果を示す．
このように各依存構造スキーマ用の主辞規則と文法機能タイプ変換規則を
使用することにより対応するスキーマに基づく依存構造コーパスを
構築することができる．


\subsection{構築したコーパスの統計量}

単語依存構造への変換する句構造ツリーバンクとして，
京都大学テキストコーパス version 4.0
（以下，京大コーパス）\cite{Kurohashi:2003} 40,000文のうち，
文法機能ラベル付きの句構造木が構築されている 19,953文（一般記事9,953文，社説記事10,000文），
BCCWJ のコアデータのうち同じく句構造木が構築されている 18,400文 を用いた．
これらの句構造から述語内容語主辞型スキーマ (\PCH) に基づく依存構造に変換した
コーパスの統計量を\Tab{tbl:corpus-statistics}に示す．

\begin{table}[b]
\caption{構築したコーパスの統計量（依存構造スキーマ \textsf{PCH}）}
\label{tbl:corpus-statistics}
\input{07table08.tex}
\end{table}

付与された文法機能タイプの統計量から，
各コーパス・サブコーパスの構文的な特徴を概観することができる．
例えば，書き言葉で書かれたコーパス（京大コーパスやBCCWJの出版・書籍や
新聞など）では，主格の関係にある \dt{nsubj} は文数よりも多くあらわれる傾向があるが，
話し言葉に近い BCCWJの知恵袋，ブログでは，文数よりも極端に
下回っていることがわかる．
また，内の関係の関係節の割合は，固めの書き言葉で書かれている白書，新聞で高く，
次いで出版・書籍と雑誌，最も低い割合が，知恵袋，ブログという傾向が見られる．
このように，文法機能タイプを様々なコーパスにアノテーションすることによって，
それぞれのコーパスに含まれている文の文体や構文的な特徴を分析することにも有効であることが期待される．


\section{構文解析器への適用評価}
\label{sect:evaluation}

本論文で提案する単語依存構造は，
依存関係を結ぶ組合せの数が，文節依存構造と比較して増加するだけでなく，
従来の単一方向の依存構造からなる文節依存構造と比較して複雑な構造となっているため，
構文解析器に適用した場合にどの程度の解析精度が得られるかを確認する必要がある．
また，依存構造スキーマによっては，統語的に重要な関係を持つ語の間の距離（ノード間の弧の数）
が長くなることによって，高次の特徴量を使用しないと
十分な精度が得られない懸念がある．

本節では，提案する単語依存構造による構文解析モデルを実際の解析器で構築し，
これらの要素がどの程度解析精度に影響するのかを評価する．
評価の主眼は，それぞれの依存構造スキーマに基づく単語依存構造に対して解析モデルを最適化することではなく，
既存の解析器の標準的な設定で構築したモデルを使用する際に，
依存構造スキーマ，依存構造単位（短単位，長単位，文節）の違いが解析精度へどう影響するかを確認することである．
実験には，単語依存構造解析で実績のある 2種類の transition ベースの構文解析器を使用することで，
標準的な条件での解析精度が得られることを想定している．
また，本論文の依存構造解析から得られた述語項構造情報を，既存の述語項構造解析により
得られた述語項構造情報と比較することにより，導入した文法機能タイプの効果を確認する．


各依存構造スキーマに基づいた依存構造コーパスを学習データとして
構文解析モデルを構築し，解析精度について評価した．
解析評価には，前節で述べたように句構造ツリーバンクから自動的に変換した
依存構造コーパスと，既存の構文解析器を使用した．
評価する観点として，次の3点に着目した．

\begin{enumerate}
\item \label{enum:dependency-schema} 依存構造スキーマの解析精度への影響	
\item \label{enum:chunking} 依存構造単位の解析精度への影響
\item \label{enum:predicate-arguments} 文法機能タイプから得られる述語項構造情報の評価
\end{enumerate}

(\ref{enum:dependency-schema}) では，\Sect{sect:dependency-schema} で述べた
6種類の依存構造スキーマに基づいて構築した長単位ベースの依存構造解析モデルの
解析精度を比較した．
長単位列の正解データを入力として使用し，
形態素解析（短単位へ分割と品詞タグ付与）や長単位へのチャンキングの精度の影響を排除した．
(\ref{enum:chunking})では，短単位列の正解を入力として，
依存構造の単位（短単位，長単位，文節）が解析精度に与える影響を調べた．
評価のベースラインを揃えるため，短単位列から長単位や文節のチャンキングを行う
精度の影響も精度評価に含めた．
すなわち比較するのは，
(a)短単位列から直接短単位間の依存構造解析を行う場合，
(b)短単位列から長単位へのチャンキングを行った後，長単位間の依存構造解析を行う場合，
(c)短単位列から文節へのチャンキングを行った後，文節間の依存構造解析を行う場合，
の3種類である．
最後に(\ref{enum:predicate-arguments})では，依存構造解析結果から
文法機能タイプを利用して抽出した述語項構造解析の情報と，
既存の述語項構造解析器の結果との比較を行った．
比較する解析器の条件を揃えるため，平文を入力とし，
依存構造解析を行う場合は，
短単位への形態素解析，長単位へのチャンキング，長単位間の依存構造解析を順に行った．
\Tab{tab:evaluation-condition}にこれらの実験条件をまとめた．

\begin{table}[b]
\caption{実験条件}
\label{tab:evaluation-condition}
\input{07table09.tex}
\vspace{4pt}\small
解析方法の LUW は長単位ベースの解析，SUW は短単位ベースの解析を表す．
\end{table}

以下，\Sect{sect:eval-setting}で共通の実験設定について述べた後，
(1)--(3)に対応する評価実験について
それぞれ\Sect{sect:dependency-schema-results}-
\Sect{sect:predicate-arguments-results}で述べ，
最後に\Sect{sect:evaluation-summary}で評価結果をまとめる．


\subsection{実験設定}
\label{sect:eval-setting}

評価実験には，句構造ツリーバンクから
\Sect{sect:corpus}で述べた方法で依存構造に変換したものを使用した．
京大コーパスは，全19,953文を学習データ 15,839文，開発データ 2,114文，
評価データ 2,000文に，
BCCWJ は，全18,400文を，学習データ 14,772文，開発データ 1,919文，
評価データ 1,798文に分割し，
それぞれのコーパスごとに構文解析モデルを構築した．
\Tab{tab:train-test-data}に学習，開発，評価データの統計量を示す．

\begin{table}[b]
\caption{評価実験に使用したコーパスの統計量}
\label{tab:train-test-data}
\input{07table10.tex}
\end{table}

解析器の前処理が必要な場合，
短単位への分割および品詞タグ付けは，MeCab~\cite{Kudo:2004:EMNLP} ，
長単位へのチャンキングは，Comainu~\cite{Kozawa:2014:JNLP}
を使用して行った
\footnote{MeCab は ver. 0.996 を UniDic辞書 mecab-unidic ver. 2.1.2 とともに用い，Comainu は ver. 0.72 を用いた．}．

構文解析器は，タイプ付き単語依存構造解析で実績のある transitionベースの2種類，
(1)英語の SD において80\%以上のラベル正解率の実績を持つMaltParser~\cite{Nivre:2007:NLE}および，
(2)主にUDの解析に使用されている UDPipe~\cite{udpipe:2017}を用いた
\footnote{MaltParser は ver. 1.8， UDPipe は ver. 1.2.0 を用いた．}．

MaltParser は，
解析アルゴリズムに Stack アルゴリズム  (projective) を選択し，
識別学習ライブラリに LIBLINEAR\footnote{ver. 2.1 を用いた．} を使用してモデル学習を行った．
6種類の依存構造スキーマそれぞれに対して解析モデルを構築して評価を行った．
解析モデルの素性には，\Tab{tbl:parser-features-wordattr}に示す単語属性を組み合わせて用いた．
長単位は複合名詞等の構成的な複合語を多く含み，長単位ベースの属性で
構成した素性は疎になる傾向があるため，短単位ベースの属性を組み合わせた．
短単位ベースの単語属性は，対象となる長単位の最左あるいは最右の短単位のものを
用いた．
例えば，長単位「魚フライ」に対して，短単位ベースの単語属性は，
$S_L.l$ （最左の短単位の語彙素「魚」），
$S_R.l$ （最右の短単位の語彙素「フライ」）等である．
また，単語を汎化するため，日本語語彙大系~\cite{ikehara:1997}の属性を用いて
単語意味属性（一般名詞属性），固有名詞属性を付与した．
単語意味属性は，過度の細分化を防ぐため，3階層目までの属性を使用した．

\begin{table}[b]
\caption{構文解析器(MaltParser)の素性テンプレートに用いた単語属性}
\label{tbl:parser-features-wordattr}
\input{07table11.tex}
\end{table}

\begin{table}[p]
\caption{構文解析器 (MaltParser) に用いた素性テンプレート}
\label{tbl:parser-features}
\input{07table12.tex}
\end{table}

用いた素性テンプレートを
\Tab{tbl:parser-features}に示す．
依存構造スキーマによって有効な素性は異なると考えられるが，
各依存構造スキーマごとに\Tab{tbl:parser-features}の左側に記載しているようなカテゴリを
当てはめて素性テンプレートを定義し，
評価実験時には全依存構造スキーマの素性テンプレートの和集合を共通に使用した．
MaltParser は transition ベースの解析器であり，解析は先頭から順に決定的に行われる．
素性テンプレートは，ある解析時点でのスタック$S$中の部分木，キュー$Q$中の単語に関する単語属性の組合せで
定義している\footnote{表では単語属性の組合せの一例を示している．}．
表中，スタック$S$中の部分木の根の単語を最上部から，
$\{s_0$, $s_1$, ... $s_n\}$，
キュー$Q$中の単語を先頭から，$\{q_0$, $q_1$, ... $q_m\}$ で表している．
Stack アルゴリズムでは，スタックの最上位から2つの部分木
（根がそれぞれ$s_0$, $s_1$）から新しい弧を作る．
スタック中の部分木については，$.h$（主辞），$.l_c$, $.l_d$等の指定子で
対象の単語（長単位）を指定している．
$.l_c$，$.r_c$ はそれぞれ部分木の根（主辞）の最左の子（従属部），最右の子，
$.l_d$，$.r_d$ はそれぞれ部分木の中の根の最左の子孫，最右の子孫を表している．

UDPipe は，MaltParser と同じく transition ベースの解析器であるが，
ニューラルネットワークベースの分類器を用いた予測を行い，素性を設定する必要はない．
transition system は，既定値である projective な
arc standard system を用いた．
また，解析器自身で，単語分割，品詞タグ付けを行うことができるが，
他と条件を揃えるため本論文では，UDPipeは依存構造解析のみを行い，
短単位への分割，品詞タグ付けは，前述の MeCab を用いた．


\subsection{依存構造スキーマの比較}
\label{sect:dependency-schema-results}

長単位列の正解データを入力として与え，
6種類の依存構造スキーマに基づく解析モデルにより構文解析を行った．
全体の精度として，unlabeled attachment score (UAS) および
labeled attachment score (LAS)を
\Tab{tbl:parsing-results1}に，
文法機能タイプごとの精度 (F$_1$ score)を
 \Tab{tbl:parsing-results-deptype-ktc}，
\Tab{tbl:parsing-results-deptype-bccwj} に示す．

\begin{table}[b]
\caption{全体解析精度（長単位）}
\label{tbl:parsing-results1}
\noindent
\input{07table13.tex}
\end{table}

全体的な傾向として，後置詞句において助詞を主辞とするスキーマ (\HFo, \HFt, \PCH) 
の精度が，内容語を主辞とするスキーマ (\ACHo, \ACHt, \CWH) よりも高い結果となっている．
特に，後置詞句，述語句ともに機能語を主辞とし，述語句を先に結合する
\HFt がいずれの場合も最も良い精度となっていることは，
日本語の単語依存構造解析を標準的な transition ベースの構文解析器への適用するにあたって	，
機能語主辞の構造が精度面で有利であることを示唆していると考えられる．

\begin{table}[t]
\caption{文法機能タイプ別解析結果（長単位，京大コーパス）}
\label{tbl:parsing-results-deptype-ktc}
\input{07table14.tex}
\end{table}

文法機能タイプ別の精度を見ると，コーパスにおいて大きな割合を占める
格関係の依存構造(\dt{nsubj} など)や連用修飾関係(\dt{advcl} )，並列構造（\dt{conj} など）において，
\HFo, \HFt, \PCH のスキーマによる精度が高い．	
これらの依存構造において，
主辞を内容語とするよりも格助詞等の機能語とする方が有利であることを反映しており，
3つのスキーマの全体精度が高いことに寄与していると考えられる．

一方，連体修飾関係（\dt{rcmod}，\dt{ncmod} など）の精度は，述語句で内容語を主辞とする
スキーマ(\PCH, \CWH)が比較的高い精度を示していることがわかる．
これは，連体修飾句の主辞となる用言と
主名詞の内容語との間で直接依存関係を持つことが，依存関係先，および文法機能タイプの決定に
寄与している結果と考えられる．

\begin{table}[t]
\caption{文法機能タイプ別解析結果（長単位，BCCWJ）}
\label{tbl:parsing-results-deptype-bccwj}
\input{07table15.tex}
\end{table}

必須項の格関係(\tp{nsubj}, \tp{dobj}，\tp{iobj})の精度は，
付加項の格関係(\tp{tmod}, \tp{lmod})に比べて，
高い結果となっている．
必須項の格関係については，典型的には名詞句に後置される格助詞「が」「を」「に」と
動詞の組合せによって正しく推測可能な場合が多くの割合を占めるのに対して，
時間格や場所格は，共起しやすい格助詞「に」「で」がそれ以外の広範な用法を持っており，
時間格，場所格で用いられているのか他の用法で用いられているかの判別が
困難であることが多いためと考えられる．


\paragraph{学習コーパス量}

学習コーパスの規模と解析精度との関係を見るため，
京大コーパス，BCCWJ それぞれについて，
MaltParser の学習データとして使う文数を，1,000文, 3,000文, 5,000文, 10,000文，
全文に変えて解析モデル(\HFo, \HFt, \PCH)を構築し，解析精度の変化を調べた結果を，
\Fig{fig:learning-curve} に示す．
どのモデルも，本論文の評価実験で用いた1,000文規模で UAS 91 以上の精度を実現し，
10,000文規模で，UAS 93-94 に達している．
1,000--10,000文の区間では，LAS の精度上昇幅が UAS の上昇幅を上回っており，
文法機能タイプの精度を重視する場合，10,000文規模の学習データを用いるのが一つ目安と考えられる．

\begin{figure}[p]
\begin{center}
\includegraphics{26-2ia7f8.eps}
\end{center}
\caption{\label{fig:learning-curve}学習コーパス量と解析精度の関係．}
\end{figure}


\subsection{依存構造単位の比較}
\label{sect:chunking-results}

依存構造の単位による解析精度の違いを調べるため，
京大コーパスのデータに関して，長単位による依存構造の他に，
短単位の依存構造，文節単位の依存構造について依存構造解析モデルを構築した．
正解の短単位依存構造は，長単位依存構造のデータを元に，
各長単位を短単位に分割し，長単位内の隣接する短単位間に
依存関係を結び，右側の短単位が左側の短単位の主辞になる構造とした．
長単位間の依存構造は，依存関係元，依存関係先，それぞれの長単位の中で，
一番右側に来る短単位，すなわち主辞になる短単位の間の依存構造に変換した．
また，長単位内部の短単位間の文法機能タイプは \dt{luw} に統一した
(\Fig{fig:conversion-luw-to-suw})．


\paragraph{長単位と短単位}

長単位の依存構造解析モデルと短単位の依存構造解析モデルを比較するため，
短単位列の正解データを入力として，
長単位依存構造解析モデル，短単位依存構造解析モデルそれぞれで解析した．
長単位の依存構造解析は，入力の短単位列を Comainu でチャンキングした結果の
長単位列を，長単位依存構造解析モデルで解析した．
長単位の正解データを直接入力しないのは，短単位依存構造解析モデルと
入力の条件を揃えることと，長単位チャンキングの全体解析精度への影響を加味するためである．

\Tab{tbl:parsing-results-wordunit}は，京大コーパスの
短単位の形態素情報の正解データを入力として，
長単位依存構造モデルで解析した結果と，
短単位依存構造モデルで解析した結果である．
比較のために，長単位解析モデルの結果も文法機能タイプ\dt{luw}を用いて
短単位の依存構造に変換して集計している．
短単位の依存関係で集計すると，
比較的簡単な長単位内部の依存関係\dt{luw}が含まれることにより，
精度が高めに計測されるため，括弧内に依存関係ラベル\dt{luw}を除いた
精度を表示している．

\begin{figure}[t]
\begin{center}
\includegraphics{26-2ia7f9.eps}
\end{center}
\hangcaption{長単位依存構造から短単位依存構造への変換の例({\PCH})．長単位を分割し，構成する短単位間に文法機能タイプ\dt{luw}を持つ依存構造に変換する．}\label{fig:conversion-luw-to-suw}
\end{figure}

\begin{table}[t]
\caption{構文解析結果:依存構造単位の比較（京大コーパス）}
\label{tbl:parsing-results-wordunit}
\input{07table16.tex}
\vspace{4pt}\small
短単位間の依存構造で集計している．括弧内は長単位内の短単位間依存関係~\dt{luw} を除いた値を示す．
\end{table}

\Tab{tbl:parsing-results-wordunit}の MaltParser の結果では，
\PCH，\CWH を除いて短単位モデルの解析精度が長単位モデルより僅かに勝っているのは，長単位チャンキングの精度（長単位境界のF値 99.41，品詞のF値 98.80）が影響していると考えられる．
一方，UDPipe では，全体に短単位モデルの結果よりも長単位モデルの結果の
方が高く，長単位で依存構造を捉えることが有効に働いている．
同じスキーマで比較する限り，UDPipe の長単位モデルでの解析精度は，
MaltParser の長単位および短単位モデル，UDPipe の短単位モデルの結果を
ほぼ上回っていることから，ある程度のチャンキングの精度と，
依存構造解析器の基本精度があれば，長単位モデルで解析する方が
高い精度が得られると考えられる．


\paragraph{長単位/短単位と文節}

文節単位の依存構造との比較を行うため，京大コーパスの20,000文について
単語単位を短単位に置換したデータを人手で作成した．
この形態素情報データのうち15,893文をCaboChaの学習データとして，
文節チャンキングモデル，文節依存構造モデルをそれぞれ構築した．
評価データをCaboChaで解析した結果は， 
CoNLL形式による短単位間の依存構造として出力した
~\footnote{CaboCha は ver.~0.68 を用いた．実際の解析は文節依存構造として行われるが，
CaboCha の出力オプションでCoNLL形式を指定することにより，
文節内は隣接する左の単語から右の単語へ順に係り（右の単語が左の単語の主辞となり），
文節間はそれぞれの文節の主辞が依存関係元と依存関係先の単語として出力される．}．

条件を揃えるため，いずれの解析も短単位の正解データを入力として与え，
短単位解析は，短単位の依存構造解析，
長単位解析は，Comainu による長単位チャンキングと長単位の依存構造解析，
文節解析は，CaboChaによる文節チャンキングと文節依存構造解析を行った．
長単位/短単位依存構造と文節依存構造は，依存構造の単位が異なるため
単純な精度の比較はできないが，構文解析から獲得できる重要な情報として，
「格関係」「連体修飾関係」「連用修飾関係」「並列関係」の
4つの文法機能タイプのカテゴリについて，
正解の単語間の依存構造を出力できる割合（再現率）を調べた．
文法機能タイプのカテゴリ分けは，
格関係は， \tp{nsubj}, \tp{dobj}, \tp{iobj}, \tp{tmod}, \tp{lmod},
\tp{arg}，連体修飾関係は，\tp{rcmod}, \tp{rcmod\_nsubj}, 
\tp{rcmod\_dobj}, \tp{rcmod\_iobj}, \tp{ncmod}，
連用修飾関係は，\tp{advcl}，
並列関係は，\tp{conj}, \tp{appos}とした．
CaboCha は文法機能タイプの出力を行わないので，
いすれの解析結果についても文法機能タイプの正誤は無視した．
結果を\Tab{tbl:parsing-results-dtypecat}に示す．

スキーマにより違いはあるが，\HFo, \HFt, \PCH については，
ほぼ文節依存構造と同程度の精度を示している．
特に連体修飾関係と並列関係は，文節依存構造よりも高い精度を示す結果となっている．
一方，連用修飾関係は，文節依存構造が単語依存構造よりも高い精度を示している．
依存関係にある単語間の距離による傾向を見るため，
MaltParser の \HFt（長単位）の結果と CaboCha の結果について，
連体修飾と連用修飾の依存関係にある
単語間の距離（短単位に換算）と再現率の関係を\Fig{fig:distance-recall}に示す．
連体修飾関係の場合，単語依存構造の方が全般に高い精度を示している．
連体修飾関係の依存構造の多くは5単位程度の短い距離であり，
6--15短単位の中程度の距離の事例は少ないため，当てるのが難しい依存関係と考えられる．
単語依存構造は，連体修飾関係のこの中程度の距離において，再現率の低下を低く抑えられている．
一方，連用修飾関係の場合，後置詞句と述語や，副詞節と主節など，
絶対的な距離が長くなり得る関係が含まれるが，
15短単位程度までの距離では単語依存構造，文節依存構造で差がないのに対し，
15短単位を超える距離においては文節依存構造の方が精度を維持していることが分かる．
これは，文節にチャンキングすることにより，依存構造を持つ単位（文節）の間の実質的な距離を縮めていることと，
依存構造を構成する組合せの数を減らしてることが有利に働いていると考えられる．

\begin{table}[t]
\caption{構文解析結果（文法機能タイプ種別再現率）}
\label{tbl:parsing-results-dtypecat}
\input{07table17.tex}
\end{table}

\begin{figure}[t]
\begin{center}
\includegraphics{26-2ia7f10.eps}
\end{center}
\caption{依存関係にある単語間の距離と再現率．}
\label{fig:distance-recall}\end{figure}


\subsection{述語項構造情報} 
\label{sect:predicate-arguments-results}

\Sect{sect:introduction} で述べたように，
述語項構造は構文構造と密接な関係があるため，
構文構造に有効な情報を持たせれば，
述語と項を直接抽出することが可能である．
本節では，文法機能タイプ付き依存構造解析から
抽出可能な述語項構造の情報の精度について評価を行う．
述語項構造を抽出するために直接目印となる文法機能タイプは，
必須項の格関係 (\tp{nsubj}, \tp{dobj}, \tp{iobj}) と
内の関係の関係節 (\tp{rcmod\_subj}, \tp{rcmod\_dobj}, \tp{rcmod\_iobj}) である．
依存構造解析結果から，述語を起点としてこれらの文法機能タイプを
辿ることによって，述語，格関係，項 の3つ組 $(\mathit{pred}, \mathit{rel}, \mathit{arg})$ を抽出する．
述語~$\mathit{pred}$ は，動詞（サ変名詞を含む）か形容詞（形状詞を含む），
項~$\mathit{arg}$ は，項の主辞の名詞，
~$\mathit{rel}$ は，主格(\dt{nsubj}), 対格(\dt{dobj})，与格(\dt{iobj})である．

正解データは，本論文で用いた京大コーパスのデータのうち，
NAIST テキストコーパス ver.~1.5 （以下，NAISTコーパス）\cite{Iida:2007:LAW}
に収録されている述語項構造をこの3つ組に変換することによって作成した．
基本的には，NAISTコーパス中の格関係 ``ga'', ``o'' および ``ni'' をそれぞれ
\dt{nsubj}, \dt{dobj}, \dt{iobj} に対応させた．
ただし，能動態，使役態等の格交替が起きている場合でも，NAISTコーパス中の格関係は
能動態のものに直して表示されているため，コーパス中の態での格関係になるように
人手で修正した．
また，抽出された3つ組のうち，ゼロ代名詞が含まれているものは除外し，
コーパス中の依存構造で正解が抽出できる述語項の関係のみに絞った．
最終的に，6,435組を正解の述語項関係として抽出した．

本実験では，述語項構造解析器 SynCha~\cite{Iida:2011:ACL}や
項の情報を扱える構文解析器 KNP と条件を合わせて比較するため，
平文を入力として，MeCab で短単位への形態素解析を行い，
Comainu での長単位チャンキングを経由して MaltParser または UDPipe で
依存構造解析を行った（長単位依存構造解析）．
SynCha は，入力された平文をCaboChaで文節依存構造解析を行った結果に対して，
述語項構造解析を行い，KNP は，入力された平文を文節依存構造解析と行い，
出力された各関係の情報を述語項構造情報に変換した
\footnote{Syncha は ver. 0.3.1，KNP は，ver. 4.1-beta を用いた．}．

\Tab{tbl:pas-results} は，抽出された述語項の3つ組と正解データを比較した結果である．
\PCH，\CWH は，構文解析精度の結果では \HFo, \HFt に及ばなかったが，
述語項構造情報の精度に関して，
MaltParser では \PCH，UDPipeでは\CWH が最も良い結果となっている．
このことは，\PCH，\CWH が述語句内の内容語を主辞とすることにより，項になる
要素と述語で直接の依存構造が構成される特徴によるものと考えられる．
SynCha は，ゼロ代名詞の認定や照応解析も行っており直接的な比較はできないが，
本論文の単語依存構造解析結果から抽出した述語項構造の精度は，
構文解析（文節依存構造解析）と述語項構造解析を2段階で行っている SynCha の精度を
十分に上回っており，
依存構造解析時に同時に単語間の格関係を同定することが妥当であることを
示していると考えられる．
特に，\PCH，\CWH の結果は，再現率は KNP には及ばないが，適合率，F$_1$ score では
同等以上の結果が得られている．

\begin{table}[t]
\caption{述語項構造情報獲得結果（長単位）}
\label{tbl:pas-results}
\input{07table18.tex}
\end{table}

また，本論文の文法機能タイプ付き依存構造解析のように，
述語項構造解析と構文解析と同時に行っている場合，
構文解析と述語項構造解析を多段で行った場合に比べて
両者の整合性を保持しやすい利点がある．
典型的な例は，「庭から逃げた猫の足跡」のように，
主名詞を含む名詞句に「AのB」を持つような関係節を含む解析である．
名詞Aが関係節の項に成る場合は，通常関係節の述語と名詞Aの間に
依存関係があると考えられるが，
単語依存構造解析の場合は，これらの関係を同時に扱うことができる．
この例で，述語「逃げる」と統語的に関係のある語を「猫」とするのか，
「足跡」なのか判断が難しい場合であっても，
述語「逃げる」の主格の項が「猫」になり可能性が高いと推定できたとすると，
述語「逃げる」と名詞「猫」の間に \dt{rcmod\_nsubj}という文法機能タイプを
持つ依存構造を構成し，自動的に「逃げる」と「猫」の間に
統語的関係があるという解析結果になる．

構文解析と述語項構造解析の多段処理の場合は，
前段の構文解析での判断が難しく，誤った依存構造を構成してしまうと，
後段の述語項構造解析でその誤りを伝播させる可能性が高まる．
また，前段の構文解析結果と後段の述語項構造解析の結果で
整合が取れる保証もない．


\begin{figure}[b]
\begin{center}
\includegraphics{26-2ia7f11.eps}
\end{center}
\caption{単語依存構造解析と述語項構造解析の結果の例（その1）．}
\label{fig:predarg-worddep1}
\end{figure}

\begin{figure}[b]
\begin{center}
\includegraphics{26-2ia7f12.eps}
\end{center}
\caption{単語依存構造解析と述語項構造解析の結果の例（その2）．}
\label{fig:predarg-worddep2}
\end{figure}

\Fig{fig:predarg-worddep1}は，単語依存構造解析の結果，
文節依存構造解析と述語構造解析の2段処理による結果の実際の例である．
単語依存構造解析の結果では，述語「接する」と項「イタリア」が
主格と述語の連体修飾関係(\dt{rcmod\_nsubj})で依存構造を構成しており，
構文解析結果と述語項構造解析結果が整合している．
文節依存構造解析では，述語を含む文節「接する」と
文節「政治動向は」で誤った依存構造を構成している一方で，
述語項構造解析では正しい項「イタリア（の）」を抽出しており，
両解析結果で整合が取れていない．
また，\Fig{fig:predarg-worddep2}の
単語依存構造解析の結果では，述語「見落とされる」と項「仕組み」が
主格と述語の連体修飾関係(\dt{rcmod\_nsubj})で依存構造を構成している．
それに対し，文節依存構造解析では，述語を含む文節「見落とされている」と
文節「政治の」で誤った依存構造を構成した結果，正しい項「仕組み」を抽出することに失敗している．
実験で使用したテストセットに含まれるこのような構造75例のうち，
文法機能タイプ付き単語構造解析では42例で述語項構造と依存構造が正しく
抽出できたのに対して，CaboCha，SynCha の多段処理で
正しく抽出できたのものは，6例に止まった．


\subsection{評価のまとめ}
\label{sect:evaluation-summary}

\Sect{sect:evaluation}では，依存構造スキーマ，依存構造の単位，述語項構造情報の3点に着目して
構文解析器への適用性を評価した．
使用した構文解析器は，transitionベースの2種類に限定しており，
素性設計を最適化しているわけではないため，確定的な結論は導き出せないが，
評価実験によって得られた
本論文の単語依存構造を解析器で使用する場合の傾向，特性について以下で述べる．

依存構造スキーマについては，後置詞句において機能語を主辞とする
項機能語主辞型の \HFo, \HFt, \PCH が構文解析の全体的な精度が高い傾向にある．
特に，述語文節結合型と組み合わせた \HFt が他の2つのスキーマより僅かに高い精度を出している．
この結果は，格助詞等の機能語で後置詞の統語的役割を決め，述語は後続する機能語からなる述語句を
単位として他の句と統語的関係を持つという日本語の特性を反映していると考えられる．

依存構造の単位を，長単位にするか短単位にするかは，
\Tab{tbl:parsing-results-wordunit}の MaltParser の結果のみからは判断が難しいが，
UDPipe の長単位の結果が，ほぼ全てのスキーマにおいて，UDPipe短単位の結果，
MaltParser の長単位，短単位の結果を上回っていることから，
解析器への適用面でも，構文構造を見通し良く表現できる長単位ベースの依存構造を用いるのが
良いと考える．
また，本実験の結果は，長単位チャンキングの誤りを含んでいるので，チャンキングの精度向上によっても，
解析精度全体の向上が期待できる．

また，
\Tab{tbl:parsing-results-dtypecat}に示されるように，連用修飾関係以外の主要な文法機能タイプを持つ依存構造について，
長単位ベースの項機能主辞型 \HFo, \HFt, \PCH の単語依存構造解析の精度が文節依存構造解析の CaboCha の精度と
同等以上の結果を出しており，日本語の構文解析として単語依存構造を用いることは実用性があると考える．

述語項構造情報の取得に関しては，全てのスキーマで2段階解析の SynCha の結果を上回っており，
述語項構造情報を考慮しながら構文解析を行っている効果が表れていると考えている．
述語項構造情報の取得に関しては，内容語主辞型の \PCH, \CWH が高い精度を出しており，
格助詞等の手がかりがない関係節において，内容語同士の関係を捉えやすいスキーマの特性が反映されていると考えられる．

以上の結果から，構文解析の精度を重視する場合，長単位ベースで項機能語主辞型のスキーマ，
特に \HFt が第1候補として挙げられる．
また，述語項構造情報を扱う場合は，\PCH, \CWH が有利だと考えられる．
ただし，現実的には，タスクに応じて複数の依存構造スキーマのコーパスや解析モデルを用意することは効率が悪いため，
\HFt など一つのスキーマをベースとして，UDを含む他のスキーマへ変換可能な情報を付加した拡張スキーマを
策定することが一つの有力な方法であると考える．


\section{単語間依存構造の課題}
\label{sect:problems}

\subsection{名詞句の内部構造の扱い}

依存構造の単位として BCCWJ の長単位を採用することで，
機能語間の関係のように重要度の低い依存関係を無視できる反面，
名詞句内の内部構造のような構造の表現能力に制約がある．
例えば，「以降」のように短単位品詞が「名詞-普通名詞-副詞可能」である語や，
「解消」のように「名詞-普通名詞-サ変可能」である語は，
先行する名詞句と結合して一つの長単位を構成するため，
前方から修飾する要素がある場合に長単位全体と依存関係を作ることになる．
例えば，「昨年/の/事件以降」「項構造/の/曖昧性解消」という長単位に
区切られるため「昨年の事件」「項構造の曖昧性」という単位の名詞句を
切り出すことができない．
この問題に関しては，全てを短単位の依存構造として扱う方法，
あるいは，このような名詞句の構造を別の階層として扱う方法等が
考えられるが，前者は解析精度への影響の面，
後者は文節依存構造と同様に階層的構造の処理を
別に考慮する複雑さが生じるという面がある．
また，依存構造解析の単位として，長単位と短単位の
中間的な単位を定義するという選択肢も考えられる．
ただし，一貫性を確保できる明確な定義など，さらなる検討が必要である．


\subsection{アスペクト・ムードの扱い}

本論文の依存構造では，複雑になることを避けるため，
アスペクト，ムードを含む助動詞，補助動詞等を一括して扱い，
項と述語のまとまりに後に結合するか（1型），
述語と先に結合するか（2型）の2種類に分類した．
しかしながら，寺村の分類~\cite{寺村:1984} にあるように，
アスペクトを表す補助動詞を述語と結合して「コト」（叙述内容）の構造を一旦構成し，
テンス，推量や説明等の概言のムードと呼んでいる助動詞，助詞類を外側に結合するという
文の構成を，依存構造や文法機能タイプに反映させることは，
文全体の意味解析処理に利用する上で有用であると考えられる．
これを実現するためには，アスペクト，ムードの分類とともに，
文法機能タイプ，依存構造への反映方法が検討事項となる．


\subsection{Universal Dependencies との関係}

UDは，依存構造スキーマ \CWH と類似した構造を持っているが，
本論文の評価結果からは，項機能語主辞型の \HFo, \HFt, \PCH に比べて，
精度面で低くなる傾向が見られている．
また，本論文で文法機能タイプとして導入した連体修飾節の区別は UD では存在しないなど，
UDの方が情報量が少ない傾向にあるため，
言語リソースを構築する際には，スーパーセットとして本論文で述べたようなスキーマで行い，
UDに変換するという方法も有力であると考える
\footnote{UDの言語依存仕様としてサブタイプを定義する方法も考えられる．}．
構文解析器で，UD の結果を得ようとする際には，直接 UD の構造を出力するのではなく，
構造の近い \PCH で解析結果を得て，UD に変換することも選択肢になると考えられる．
UD の主要な文法機能タイプは，
連体修飾や付加項の細分類を除いてほぼ同等であるので，
文法機能タイプの変換に関しては可能であると考えられる．
構造的な変換に関しては，
全面的に内容語が主辞になる構造や，先頭の要素が主辞になる並列構造への等への対応を
検討する必要がある．


\section{まとめ}
\label{sect:conclusion}

本論文では，日本語の構文解析において，構文の構成素と整合する単語を単位とし，
かつ文法機能情報を利用可能にするため，文法機能タイプ付き単語依存構造解析を
提案した．
6タイプの依存構造スキーマを考え，それぞれについて依存構造モデルを構築し，
構文解析器での解析精度について調べた．
全般的に，後置詞句においては機能語を主辞とするスキーマが精度的に
有利であるという傾向があり，項機能語主辞型の単語依存構造解析は，
文節依存構造解析と同等の精度が実現可能であることが確かめられた．
さらに，単語依存構造解析の文法機能タイプにより得られる述語項構造情報は，
構文解析と多段で行う述語項構造解析に匹敵する精度であることが確認された．

意味解析との親和性をより高めるために，名詞句の構造の洗練化や
アスペクト，ムード等の文構造の反映方法が今後の検討事項であると考えている．

また，多言語横断の構文解析の枠組みを目指した Universal Dependencies の対応についても，
解析精度や情報量の面で有利である本論文で扱った依存構造スキーマを介して解析，変換を行うことは
有力な方法の一つであると考える．


\acknowledgment

Universal Dependencies を通じて，日本語の単語依存構造について活発にご議論
いただいている Universal Dependencies 日本語チームの皆様に感謝申し上げます．
本稿は，ACL-IJCNLP 2015: Word-based Japanese Typed Dependency Parsing
with Gramatical Function Analysis で発表した内容をもとに，
加筆修正を行ったものです．




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\end{thebibliography}


\begin{biography}
\bioauthor{田中　貴秋}{
1996年大阪大学大学院基礎工学研究科修士課程修了．同年，日本電信電話株式会社入社．2007年--2012年 西日本電信電話株式会社 研究開発センタ勤務．
現在，日本電信電話株式会社 コミュニケーション科学基礎研究所にて自然言語処理の研究に従事．言語処理学会，人工知能学会各会員．
}

\bioauthor{永田　昌明}{
1987年京都大学大学院工学研究科修士課程修了．同年，日本電信電話株式会社
入社．現在，コミュニケーション科学研究所 上席特別研究員．工学博士．
自然言語処理の研究に従事．電子情報通信学会，情報処理学会，人工知能学会，
言語処理学会，ACL各会員．}


\end{biography}



\biodate




\end{document}
