# 品詞間接続制約の LR 構文解析表への組み込みの局所性の解消

LR 構文解析表（LR 表）を作成する際，CFG 規則による制約だけでなく品詞（終端記号）間の接続制約も同時に組み込むことによって, LR 表中の不要な動作（アク ション）を削除することができる。それにより，接続制約に違反する解析結果を受理しない LR 表を作成できるだけでなく，LR 表のサイズを縮小することも可能であ り，構文解析の効率の向上が期待できる。これまでにも接続制約の組み込み手法は いくつか提案されているが, 従来手法では, 注目する動作の前後に実行され得る動作を局所的に考慮するため, 削除しきれない動作が存在する。そこで，本論文では 新しい組み込み手法を提案する。提案手法では, 初期状態から最終状態までの全体 の実行すべき動作列（アクションチェイン）を考慮し，接続制約を組み込む．評価実験の結果, 従来手法と比較して, 不要な動作をさらに約 $1.2 \%$ 削減でき, 構文解析所要時間は約 $2.4 \%$ 短縮できることが分かった。 最後に，提案手法の完全性について 考察する。

キーワード：一般化 LR 構文解析, 品詞間接続制約, 文脈自由文法, 局所性解消, アクショ ンチェイン
## Globalization of Incorporating Adjacent Symbol Connection Constraints into an LR Parsing Table

\author{
Tomoya Noro ${ }^{\dagger}$, Hozumi Tanaka ${ }^{\dagger \dagger}$, Tailchi Hashimoto ${ }^{\dagger \dagger \dagger}$ and
}

KIYOAKI ShIraI ${ }^{\dagger \dagger}$

Adjacent symbol connection constraints (ASCCs) are very useful for not only morphological analysis of non-segmenting language such as Japanese language, but also for continuous speech recognition of any language. By incorporating ASCCs into an LR parsing table, it is possible to reduce the size of the table, as well as reject any locally implausible parsing results. Although several algorithms have been proposed, they cannot remove all of the unnecessary actions because they consider only local context. This paper proposes a new algorithm and show some evaluation results. The proposed algorithm incorporates ASCCs by searching for global action chains from the initial state to the final state. According to the results, the proposed algorithm can remove about $1.2 \%$ more actions than a conventional algorithm, and the parsing time can be reduced by about $2.4 \%$. Lastly, we show the completeness of our algorithm.

Key Words: Generalized LR Parsing, Adjacent Symbol Connection Constraints, ContextFree Grammar, Globalization, Action Chains

## 1 はじめに

インターネットの普及にともない, 多種多様な電子情報が至るところに蓄積され, 溢れている，我々は，インターネットを介して，時と場所を選ばず，即座にそれらの情報にアクセスすることができるが，その量は非常に膨大である。「情報爆発」というキーワードのもと, わが国でも文部科学省, 経済産業省が新しいプロジェクトを立ち上げ，新技術の開発に取り組み始めている。この膨大な量の情報を人手で処理することは, 不可能に近い.

情報には文書, 画像, 音声, 動画など様々なものがあるが, 自然言語で書かれた文書情報は, その中で最も重要な情報の 1 つである。文書情報を機械的に処理する技術の研究, 言い換えると自然言語処理技術の研究が極めて重要になっているのはそのためである. 自然言語処理技術は，2つに大別される。コーパス（統計）ベースの手法とルール（文法規則）ベースの手法である. 自然言語処理技術の 1 つである音声認識の精度のブレイクスルーがあったことにより, 最近では，コーパスベースの手法が自然言語処理技術の世界を席巻している。これは網羅性のある文法規則を開発することが困難であったことが主な要因としてあげられる。これに対し，コー パスベースの手法は，そこから得られた統計データに文法規則性が反映されており，コーパスの量を増やすことで，文法規則性をより精密に反映させることができるという考えに基いている.ところが統計データからは陽に文法規則が取り出されるわけではなく, 文法規則を取り出し，それをどう改良すべきかは分からない.

文法規則は機械（コンピュータ）で扱うことができる規則でなければならない. 多種多様な分野の日本語の文書処理を行う文法規則の数は，およそ数千の規模になると言われている．ところがこのような日本語の文法規則を言語学者ですら作成したという話をまだ聞かない。これに対し，コーパスベースの手法による日本語文の文節係り受け解析の精度は $90 \%$ に達する (工藤, 松本 2002; 内元, 関根, 井佐原 1999). これがルールベースの方法が自然言語処理技術の中心ではなくなってきた大きな理由である.

ところが, 最近, コーパスベースの自然言語処理法も解析精度に飽和現象が見られる。精度をさらに向上させようとすれば，現存するコーパスの量を 1 桁以上増やさなくてはならないといわれている。これは, 音声認識精度の向上でも問題になりはじめているが, コーパスの量を 1 桁以上増やすことは容易なことではない. この限界を越える技術として, 闇雲にコーパスの量を増やすのではなく，ルールベースの方法を再考すべき時期に来ていると考えている．

本論文では，一般化 LR (Generalized LR; GLR) 構文解析 (DeRemer and Pennello 1982; Aho， Sethi, and Ullman 1986; Tomita 1991) に注目する。一般化 LR 構文解析は, 文法 (CFG) 規則を
$\mathrm{LR}$ 構文解析表（LR 表）と呼ばれるオートマトンに変換し, 効率的に解析を行う ${ }^{1}$. この $\mathrm{LR}$ 表には, CFG 規則のほかに品詞（終端記号）間の接続制約 (adjacent symbol connection constraints; $\mathrm{ASCCs})$ を映させることもできる．品詞間の接続制約を反映させることにより，接続制約に違反する解析結果を受理しない LR 表を作成できるだけでなく，LR 表のサイズ（状態数や動作 （アクション）数）を縮小することもでき，その結果，構文解析の使用メモリ量や解析所要時間の削減, 統計データを取り入れた場合の解析精度向上の効果の増大が期待できる．品詞間接続制約を CFG 規則に直接反映させることも可能であるが，非終端記号の細分化によって規則数が組み合わせ的に増大し， CFG 作成者への負担や LR 表のサイズの増大を招く．品詞間接続制約のLR 表への組み込み手法は, これまでにも提案されているが (Tanaka, Tokunaga, and Aizawa 1995; Li and Tanaka 1995), 従来の手法では, LR 表中の不要な動作を十分に削除できない問題があった。本論文では新しい組み込み手法を提案し, 従来の手法では削除できなかった不要な動作も削除できることを実験により示す.

本論文の構成は以下のとおりである。第 2 節では，まず，一般化 LR 構文解析アルゴリズムを採用している MSLRパーザ (白井, 植木, 橋本, 徳永, 田中 2000) について説明し, 従来の品詞間接続制約の LR 表への組み込み手法の問題点を述べる。 その問題点を踏まえ, 第 3 節で新しい組み込み手法を提案し，第 4 節で評価実験を行う，第 5 節では，提案アルゴリズムの完全性について考察を行う。最後に，第 6 節で結論と今後の課題について説明する.

## 2 MSLRパーザと従来の組み込み手法

本節では, 従来の LR 表への接続制約の組み込み手法とその問題点を述べるが, その前に, 第 4 節の評価実験で使用する MSLR パーザ (白井他 2000) の原理について概略を説明する.

## 2.1 MSLR パーザの原理

MSLR (Morpho-Syntactic LR) パーザは，GLR 構文解析アルゴリズムを拡張し，日本語などの分かち書きされていない文の形態素解析と構文解析を同時に行うことのできるパーザである.図 1 に示すように，MSLR パーザは，文法 (CFG) から LR 表を生成し，それを参照しながら入力文の解析を行う. LR 表を生成する段階では, 文法のほかに品詞間接続制約を組み込むことも可能である．品詞間接続制約を組み込むことにより，LR 表のサイズを小さくし，解析効率を向上させることができる．また，MSLR パーザは，平文を入力とすることで形態素解析と構文解析を同時に行うことができるが, 形態素区切りや品詞, 係り受けなどの部分的な制約を入力に加

辞書

図 1 MSLR パーザの動作の流れ

えて解析を行うこともできる。 さらに，確率一般化 LR (Probabilistic Generalized LR; PGLR) モデル (Inui et al. 2000)により，GLR アルゴリズムの枠組みにおいて構文木の生成確率を求めることもできる.

MSLR パーザでは， $\varepsilon$ 規則（右辺の記号列長が 0 の規則）を含む文法は扱えない．文法が大規模化するにつれ，文法作成者が予期しない $\varepsilon$ 規則の適用や，それによる解析結果の曖昧性の増大が起きるため, MSLR パーザの仕様として, 文法に $\varepsilon$ 規則は含まれないことを前提としている。本論文でも， $\varepsilon$ 規則を含まない文法を前提とする.

## 2.2 接続制約と接続表

終端記号と文末記号 $\$$ の集合 $\left.\{t_{1}, t_{2}, \ldots, t_{n}, t_{n+1}(=\$)\right.\}$ の接続制約は, $n$ 行 $n+1$ 列の表（接続表) で表現できる.

$
\operatorname{connect}\left[t_{i}, t_{j}\right]= \begin{cases}1 & t_{i} t_{j} \text { の順で接続可能な場合 } \\ 0 & t_{i} t_{j} \text { の順で接続不可能な場合 }\end{cases}
$

ただし， $1 \leq i \leq n, 1 \leq j \leq n+1$ である. また, 終端記号または非終端記号 $X$ の直後に接続可能な終端記号の集合を返す関数 Connect を以下のように定義する.

$
\operatorname{Connect}(X)= \begin{cases}\{t \mid \operatorname{connect}[X, t]=1 \wedge t \in \operatorname{Follow}(X)\} & X \text { が終端記号の場合 } \\ \bigcup\{\operatorname{Connect}(t) \cap \operatorname{Follow}(X) \mid t \in \operatorname{Last}(X)\} & X \text { が非終端記号の場合 }\end{cases}
$

ただし, Follow $(X)$ と Last $(X)$ は, それぞれ CFGの開始記号から展開した場合に非終端記号 $X$ の直後に出現し得る終端記号の集合， $X$ を展開した場合に末尾に出現し得る終端記号の集合を表す。さらに，終端記号または非終端記号列 $\alpha(=\beta Y)$ の場合や，終端記号または非終端記号の集合 $\Sigma$ の場合は, 関数 Connect を以下のように定義する（ $Y$ は終端記号または非終端記号）.

$
\begin{aligned}
& \operatorname{Connect}(\alpha)=\operatorname{Connect}(Y) \\
& \operatorname{Connect}(\Sigma)=\bigcup_{X \in \Sigma} \operatorname{Connect}(X)
\end{aligned}
$

## 2.3 従来の接続制約組み込み手法

$\mathrm{LR}$ 表への品詞間接続制約の組み込み手法には，まず接続制約を考慮しない LR 表を作成してから不要な動作を削除する手法 (Tanaka et al. 1995), LR 表作成前と作成後の両方で不要動作を削除する手法 (Li and Tanaka 1995) などがある．ここでは， MSLR パーザの LR 表生成器で採用されている 2 つ目の LR 表作成前と作成後の両方で不要動作を削除する手法（Li の手法）について述べる。

LR 構文解析では，LRアイテムを利用して CFG から状態遷移図（goto グラフ）を作成する. Li らは, gotoグラフを作成する段階で，接続制約を利用してアイテムの生成を抑制することにより，接続制約を組み达んだ goto グラフを作成する。さらに，接続制約を組み込んた goto グラフから LR 表を作成した後，接続制約を伝播させることにより，LR 表作成前に削除できなかった動作を削除する。

接続制約を利用した $\mathrm{LR}(0)$ アイテムの生成の抑制は，核アイテム $[X \rightarrow \alpha \cdot \beta] \in \operatorname{Goto}(I, Z)$ を closure 展開する際, 以下の 2 つの条件を満たす LR(0) アイテムのみを生成することにより行う $^{2}$.

$
\begin{array}{r}
\operatorname{Connect}(Z) \cap \operatorname{First}(\beta) \neq \emptyset \\
\operatorname{Follow}(X) \cap \operatorname{Connect}(\beta) \neq \emptyset
\end{array}
$

ただし, $\operatorname{Goto}(I, Z)$ は, goto グラフにおいて状態 $I$ から終端記号または非終端記号 $Z$ で遷移した先の状態を表す。また, $\operatorname{First}(\beta)$ は， $\beta$ を展開した場合に先頭に出現し得る終端記号の集合を表す。

接続制約を組み込んだ goto グラフを作成したら，それをもとにLR 表を作成する。この時点
^{2} \operatorname{LR}(1)$ アイテム $[X \rightarrow \alpha \cdot \beta ; t] \in \operatorname{Goto}(I, Z)$ の場合は，第 2 条件を $t \in \operatorname{Connect}(\beta)$ に置き換える.
}

で既にいくらかの不要な動作は削除されているが，削除できずに残っている動作もあるため, LR 表作成後に接続制約を伝播させることにより，さらに不要な動作を削除する．具体的には， $\mathrm{LR}$ 表中の各動作について，その直前に実行すべき動作が存在しない場合，または直後に実行すべき動作が存在しない場合，その動作を削除する。

## 2.4 従来手法の問題点

図 2 に示すような文法 $G^{3}$ と接続制約 $C$ （と文法 $G$ から作成される goto グラフ）を例に, 従来手法（Liの手法）の問題点を述べる.

Li の手法により作成される LR 表を表 1 に示す。ただし，括弧で囲まれた動作は，接続制約により削除されたものである. ここで, 状態 2 , 先読み $c$ における移動 (shift) 動作 $\operatorname{sh}_{7}$ に注目する。この動作は, $\operatorname{Li}$ の手法では削除されない.

この shift 動作に関連する動作実行列として, 以下のような場合が想定される $\left(\left(2, c, \operatorname{sh}_{7}\right)\right.$ は,状態 2 , 先読み $c$ における shift 動作 $\mathrm{sh}_{7}$ を表す)。

$
\left(2, c, \operatorname{sh}_{7}\right) \rightarrow\left(7, d, \operatorname{sh}_{13}\right) \rightarrow\left(13, d, \mathrm{re}_{6}\right) \rightarrow\left(2, Z, \operatorname{goto}_{5}\right) \rightarrow\left(5, d, \operatorname{sh}_{11}\right)
$

## 文法 $\mathrm{G$}

$0: S S \rightarrow S$

1: $S \rightarrow a X e$

2: $S \rightarrow b Y$

3: $X \rightarrow Z d$

4: $Y \rightarrow Z$ e

5: $Z \rightarrow b c$

6: $\mathrm{Z} \rightarrow \mathrm{cd}$

接続制約C

gotoグラフ

図 $2 \mathrm{CFG}$ と接続制約の例
^{3} \mathrm{LR}$ 構文解析では, 与えられた文法 $G$ から LR 表を作成する際, 便宜的に，非終端記号 $S S$ を $G$ の非終端記号集合に，文末を表す終端記号 $\$$ を終端記号集合に追加し， $S S \rightarrow S \$$ を $G$ に追加する（ $S$ は元の $G$ の開始記号）．本論文では，新たに追加する $\mathrm{CFG}$ 規則の番号を常に 0 番とする.
}
表 $1 \mathrm{Li}$ の手法により作成される LR 表

一方，以下のような動作実行列も存在する.

$
\left(3, c, \operatorname{sh}_{7}\right) \rightarrow\left(7, d, \operatorname{sh}_{13}\right) \rightarrow\left(13, e, \mathrm{re}_{6}\right) \rightarrow\left(3, Z, \operatorname{goto}_{9}\right) \rightarrow\left(9, e, \operatorname{sh}_{14}\right)
$

接続制約より, 終端記号 $d$ は終端記号 $e$ と接続するが, 終端記号 $d$ とは接続しないため, 前者の実行列は制約に違反する。その結果, $\left(13, d, \mathrm{re}_{6}\right)$ は削除される。しかし, $\left(7, d, \mathrm{sh}_{13}\right)$ は, もう一方の接続制約を満たす動作実行列に含まれるため, 残される。 $\left(2, c, \mathrm{sh}_{7}\right)$ は，接続制約を満たすどのような動作実行列にも含まれず，削除すべき動作であるが，次の $\left(7, d, \mathrm{sh}_{13}\right)$ が残されるため，Liの手法では削除できない.

従来手法では，1つ先または 1 つ前の動作が存在しないことが判明した場合に，その動作を削除する。この例では，2つ先の動作が存在するか否かを調べなければ，削除可能かどうかを判断できない. これを一般化すると, 1 つ先や 2 つ先だけでなく, $n$ 個先の動作が存在するか否かを調べる必要があり，連続する動作の存在を局所的に調べるだけでは，接続制約に違反する動作を完全に削除することはできない。このような例でも動作を削除できるようにするためには，その動作実行列が最終的に acc 動作に到達可能であるか否かを調べる必要がある 4.

## 3 提案アルゴリズム

初期状態から実行すべき動作を順番に決めていくと, 動作の実行列（アクションチェイン）ができる。このアクションチェインがacc 動作に到達すれば, 解析が成功することになる。一方,実行すべき動作が LR 表から決まらないときには, 解析が失敗することになる．このアクションチェインは有向グラフ（アクションチェイングラフ）として表現できる.

初期状態から acc 動作に至るアクションチェインを成功パスと呼ぶ. 成功パス上の動作は, 必要な動作としてLR 表に残す。提案アルゴリズムでは，アクションチェインを最終状態（acc 動作）から逆向きに横型探索によりたどることにより, 成功パスを探索する。すなわち開始記号を左辺に持つ CFG 規則について, その右辺の末尾の記号から順番に展開しながら（最右導出を行いながら）接続制約を満たすか否かをチェックする.

開始記号 $S$ を左辺に持つ $S \rightarrow X_{1} X_{2} \ldots X_{n}$ という $\mathrm{CFG}$ 規則（規則番号を $m$ とする）があったとする. goto グラフには図 3(a) に示すような状態とリンクが存在する（開始状態を 0 とする).この CFG 規則の展開に対応する LR 表中の動作は, 状態 $s_{n}$, 先読み $\$$ における reduce 動作 $\mathrm{re}_{m}$ とその後の状態 0 , 非終端記号 $S$ における状態 $s_{0}$ への遷移であり, この動作をアクションチェインに追加する。そして，右辺の各終端記号または非終端記号について， $X_{n}, X_{n-1}, \cdots$ $X_{1}$ の順に接続制約を満たすか否かをチェックする， $X_{n}$ が終端記号の場合， $X_{n}$ と $\$$ 間の接続制約をチェックする。接続制約を満たすならば, 状態 $s_{n-1}$, 先読み $X_{n}$ における $\operatorname{shift}$ 動作 $\operatorname{sh}_{s_{n}}$ をアクションチェインに追加し， $X_{n-1}$ のチェックに移る（先読みは $X_{n}$ となる）， $X_{n}$ が非終端記号の場合は， $X_{n}$ を左辺とする $\mathrm{CFG}$ 規則で展開する. この $\mathrm{CFG}$ 規則が $X_{n} \rightarrow Y_{1} Y_{2} \ldots Y_{n^{\prime}}$ (規則番号 $m^{\prime}$ ) であるとすると, goto グラフ中では図 3(b) に示すような状態とリンクが存在する. この CFG 規則の展開に対応する, 状態 $s_{n^{\prime}}^{\prime}$, 先読み $\$$ における reduce 動作 $\mathrm{re}_{m^{\prime}}$ と状態 $s_{n-1}$,記号 $X_{n}$ における状態 $s_{n}$ への遷移をアクションチェインに追加し， $Y_{n^{\prime}}, Y_{n^{\prime}-1}, \cdots Y_{1}$ の順に接

(a)

(b)

図 3 goto グラフ
続制約を満たすか否かを同様にチェックする。すべてのチェックが完了したら， $X_{n-1}$ のチェックに移る（先読みは $Y_{1}$ のチェックで最後にアクションチェインに追加した shift 動作の先読みとなる)。以下，同様に続け，最終的に状態 0 における shift 動作がアクションチェインに追加されたら，それが成功パスとなる。

提案アルゴリズムの概要を図 4 に示す. 図中の記法については，以下のとおりである.

$\left[s, \mathrm{re}_{n}, l a, s t a t u s\right]$ : 状態 LastState $(s, n)$, 先読み $l a$ で実行される $n$ 番目の $\mathrm{CFG}$ 規則による reduce 動作を表すアクションチェインの要素. reduce 後, 状態 $s$, 非終端記号 $\operatorname{LHS}(n)$ で状態 $\operatorname{Goto}(s, \operatorname{LHS}(n))$ へ遷移する。たたしし, $n=0$ の場合は, reduce 動作ではなく acc 動作を表す要素となる． status は要素の処理状態を表す。要素の処理状態には, init（初期状態）, wait (待機状態), check（調査中）, pass（調査済）, end（最終状態）があり, この順番で遷移する（init は飛ばされることもある）.

init: 要素を作成しただけの状態

wait: 次にアクションチェインに追加可能であることを表す状態

check: アクションチェインに追加され, その後, 解析開始状態 (goto グラフにおける状態 0）に到達可能かどうか（最終的に接続制約を満たすかどうか）を調査中であることを表す状態

pass： 解析開始状態に到達可能であることが判明したことを表す状態

end: 成功パスの要素であることを表す状態

$[s, \mathrm{sh}, l a$, status $]$ : 状態 $s$, 先読み $l a$ で実行される shift 動作を表すアクションチェインの要素.

$\operatorname{Length}(n): n$ 番目の $\mathrm{CFG}$ 規則の右辺の長さ.

$\operatorname{LHS}(n): n$ 番目の CFG 規則の左辺の非終端記号.

$\operatorname{RHS}(n, i): \quad n$ 番目の CFG 規則の右辺の $i$ 番目の終端記号または非終端記号. $1 \leq i \leq \operatorname{Length}(n)$

$\operatorname{Rule}(A)$ : 非終端記号 $A$ を左辺に持つ規則番号の集合. $\operatorname{Rule}(A)=\{n \mid \operatorname{LHS}(n)=A\}$

PrevAction $(a)$ : reduce 動作または shift 動作 $a$ に続く動作の集合.

$\operatorname{State}(s, n, i): \quad n$ 番目の $\mathrm{CFG}$ 規則について, 状態 $s$ から $\operatorname{RHS}(n, 1), \cdots \operatorname{RHS}(n, i-1)$ を遷移した後の状態.

LastState $(s, n)$ : 状態 $s$ から $n$ 番目の CFG 規則の右辺の終端記号または非終端記号列すべてを遷移した後の状態。

$\operatorname{LA}(s, n)$ : 状態 LastState $(s, n)$ における $n$ 番目の CFG 規則による reduce 動作の先読みの集合.

$\operatorname{PrevSym}(s)$ : 状態 $s$ へ遷移記号の集合. $\operatorname{PrevSym}(s)=\left.\{\operatorname{sym} \mid \operatorname{Goto}\left(s^{\prime}\right.\right.$, sym $\left.)=s\right.\}$

$\operatorname{PrevState}(s$, sym $)$ ：記号 sym によって状態 $s$ に遷移する状態の集合. PrevState $(s$, sym $)=$ $\left.\{s^{\prime} \mid \operatorname{Goto}\left(s^{\prime}\right.\right.$, sym $\left.)=s\right.\}$

図 4 の（2）では, wait 状態の reduce 動作要素について，その状態を checkとして，対象となる動作の実行後に解析開始状態まで接続制約に違反することなく到達可能かどうかのチェックを

(1) $\left[0, \mathrm{re}_{0}, \$\right.$, wait $]$ を作成し, PrevAction $\left(\left[0, \mathrm{re}_{0}, \$\right.\right.$, wait $\left.]\right)=\emptyset$ とする.

（2）処理状態が wait の reduce 動作要素または shift 動作要素があれば，その中から 1 つを横型探索で選択

し，処理状態を check として以下の処理を行う (これを $a=[s, a c t, l a$, check $]$ とする).
- reduce 動作要素 $\left(a c t=\mathrm{re}_{n}\right)$ の場合
- $\quad 1 \leq i \leq \operatorname{Length}(n)-1$ である各 $i$ について
* $\operatorname{sym}=\operatorname{RHS}(n, i)$ が終端記号の場合, shift 動作要素 $a^{\prime}=[\operatorname{State}(s, n, i), \mathrm{sh}$, sym, init $]$ を生成.
* $\quad$ sym $=\operatorname{RHS}(n, i)$ が非終端記号の場合, 各 $n^{\prime} \in \operatorname{Rule}(s y m)$, 各 $l \in \operatorname{LA}\left(\operatorname{State}(s, n, i), n^{\prime}\right)$

について, reduce 檕
$-\quad i=\operatorname{Length}(n)$ について
* $\quad$ sym $=\operatorname{RHS}(n, i)$ が終端記号の場合, $\operatorname{connect}[\operatorname{RHS}(n, i), l a]=1$ ならば,

(a) shift 動作要素 $a^{\prime}=[\operatorname{State}(s, n, i)$, sh, sym, wait $]$ を生成.

(b) $\operatorname{PrevAction}\left(a^{\prime}\right)=\{a\}$ とする.
* $\quad$ sym $=\operatorname{RHS}(n, i)$ が非終端記号の場合, 各 $n^{\prime} \in \operatorname{Rule}($ sym $)$ について,

(a) reduce 動作要素 $a^{\prime}=\left[\operatorname{State}(s, n, i), \mathrm{re}_{n^{\prime}}, l a\right.$, wait $]$ を生成.

(b) $\operatorname{PrevAction}\left(a^{\prime}\right)=\{a\}$ とする.
- $\quad$ shift 動作要素 $(a c t=\operatorname{sh})$ の場合
- $s=0$ (開始状態) の場合，処理状態を pass とする.
- $s \neq 0$ の場合, 各 $\operatorname{sym} \in \operatorname{PrevSym}(s)$ について
* sym が終端記号の場合, connect $\left[\right.$ sym, la] $=1$ ならば, 各 $s^{\prime} \in \operatorname{PrevState}(s$, sym $)$ について, shift 動作要素 $a^{\prime}=\left[s^{\prime}\right.$, sh, sym, init $]$ があれば,

(a) 処理状態を wait とする

(b) PrevAction $\left(a^{\prime}\right):=\operatorname{PrevAction}\left(a^{\prime}\right) \cup\{a\}$ とする.
* sym が非終端記号の場合, 各 $s^{\prime} \in \operatorname{PrevState}(s$, sym $)$, 各 $n^{\prime} \in \operatorname{Rule}($ sym $)$ について, reduce 動作要素 $a^{\prime}=\left[s^{\prime}, \mathrm{re}_{n^{\prime}}, l a\right.$, init $]$ があれば,

(a) 処理状態を wait とする.

(b) $\operatorname{PrevAction}\left(a^{\prime}\right):=\operatorname{PrevAction}\left(a^{\prime}\right) \cup\{a\}$ とする.

(3) 処理状態が wait の reduce 動作要素または shift 動作要素があれば, (2)へ戻る.

（4）処理状態が pass の reduce 動作要素または shift 動作要素があれば，その中から 1 つを選択して処理状態を end とし (これを $a$ とする), 各 $a^{\prime} \in \operatorname{PrevAction}(a)$ について以下の処理を行う.
- reduce 動作要素 $a^{\prime}=\left[s, \mathrm{re}_{n}, l a\right.$, check $]$ の場合, $i=\operatorname{Length}(n)$ について,
- $\quad s y m=\operatorname{RHS}(n, i)$ が終端記号の場合, $\operatorname{connect}[s y m, l a]=1$, かつ, [State $(s, n, i)$, sh, sym, end] があれば， $a^{\prime}$ の処理状態を passにする。
- $\quad s y m=\operatorname{RHS}(n, i)$ が非終端記号の場合, $\left[\operatorname{State}(s, n, i), \mathrm{re}_{n^{\prime}}, l a, \mathrm{end}\right]\left(n^{\prime} \in \operatorname{Rule}(s y m)\right)$ があれば， $a^{\prime}$ の処理状態を pass にする。
- $\quad$ shift 動作要素 $a^{\prime}=[s, \mathrm{sh}, l a, \mathrm{check}]$ の場合, 各 $\operatorname{sym} \in \operatorname{PrevSym}(s)$ について
- sym が終端記号の場合, connect $[$ sym,$l a]=1$ ならば, 各 $s^{\prime} \in \operatorname{PrevState}(s$, sym $)$ について, $\left[s^{\prime}\right.$, sh, sym, end $]$ があれば， $a^{\prime}$ の処理状態を pass にする.
- sym が非終端記号の場合, 各 $s^{\prime} \in \operatorname{PrevState}(s$, sym $)$, 各 $n^{\prime} \in \operatorname{Rule}($ Sym $)$ について, $\left[s^{\prime}, \mathrm{re}_{n^{\prime}}, l a, \mathrm{end}\right]$ があれば， $a^{\prime}$ の処理状態を pass にする.

（5）処理状態が pass の reduce 動作要素または shift 動作要素があれば，(4)へ戻る.

図 4 アルゴリズム概略

行う。 wait 状態の shift 動作要素ならば，その状態を checkとして，それに先行する init 状態の要素について, その状態を wait とする。ただし, 先行する要素が shift 動作要素の場合は, 両者の先読み記号の間の接続制約をチェックする。また, gotoグラフにおける状態 0 での shift 動作要素の場合は, 解析開始状態まで到達可能であることが判明したので, 要素の状態を pass とする。図4の（4）では, pass 状態の要素について, その状態を end とし, そこから（2）のと

きとは逆に要素をたどり, check 状態の要素が解析開始状態まで到達可能であることを伝えていく（状態を checkから passにする），最終的に状態が end となった要素の列が成功パスとなる.

図 2 に示す文法 $G$ と接続制約 $C$ に対し，上述のアルゴリズムを適用すると，以下のような手順で処理が進行する.

(1) $\left[0, \mathrm{re}_{0}, \$\right.$, wait $]$ を作成.

(2) $\left[0, \mathrm{re}_{0}, \$\right.$, wait $]$ について，処理状態を check に変更し，

$\left[0, \mathrm{re}_{1}, \$\right.$, wait $], \quad\left[0, \mathrm{re}_{2}, \$\right.$, wait $]$ を作成.

(3) $\left[0, \mathrm{re}_{1}, \$\right.$, wait $]$ について，処理状態を check に変更し，

$\left[0, \mathrm{sh}, a\right.$, init], $\left[2, \mathrm{re}_{3}, e\right.$, init], [4, sh, $e$, wait] を作成.

(4) $\left[0, \mathrm{re}_{2}, \$\right.$, wait $]$ について，処理状態を check に変更し，

$[0, \mathrm{sh}, b, \mathrm{init}], \quad\left[3, \mathrm{re}_{4}, \$\right.$, wait $]$ を作成（図 5 (1)).

(5) $[4$, sh,$e$, wait $]$ について，処理状態を check に変更し,

$\left[2, \mathrm{re}_{3}, a\right.$, init $]$ の処理状態を wait に変更.

(6) $\left[3, \mathrm{re}_{4}, e\right.$, wait $]$ について，処理状態を check に変更し，

$\left[3, \mathrm{re}_{5}, e\right.$, init], $\left[3, \mathrm{re}_{6}, e\right.$, init], $[9, \mathrm{sh}, e$, wait] を作成.

(7) $\left[2, \mathrm{re}_{3}, e\right.$, wait $]$ について，処理状態を check に変更し,

$\left[2, \mathrm{re}_{5}, d\right.$, init], $\left[2, \mathrm{re}_{6}, d\right.$, init], $[5, \mathrm{sh}, d$, wait] を作成（図 $5(2)$ ).

(8) $[5$, sh, $d$, wait $]$ について，処理状態を check に変更し，

$\left[2, \mathrm{re}_{5}, d\right.$, init $], \quad\left[2, \mathrm{re}_{6}, d\right.$, init $]$ の処理状態を wait に変更.

(9) $[9$, sh,$e$, wait $]$ について，処理状態を checkに変更し，

$\left[3, \mathrm{re}_{5}, e, \mathrm{init}\right], \quad\left[3, \mathrm{re}_{6}, e, \mathrm{init}\right]$ の処理状態を wait に変更.

(10) $\left[2, \mathrm{re}_{5}, d\right.$, wait $]$ について, 処理状態を check に変更し, $[2, \mathrm{sh}, b$, init $],[6, \mathrm{sh}, c$, wait $]$ を作成.

(11) $\left[2, \mathrm{re}_{6}, d\right.$, wait $]$ について，処理状態を check に変更し， $[2$, sh, $c$, init $]$ を作成

( $[6$, sh, $d$, wait $]$ は, $\operatorname{connect}(d, d)=0$ より作成しない).

(12) $\left[3, \mathrm{re}_{5}, e\right.$, wait $]$ について，処理状態を checkに変更し， $[3, \mathrm{sh}, b$, init $]$ を作成

( $[7$, sh, $c$, wait $]$ は, $\operatorname{connect}(c, e)=0$ より作成しない).

(13) $\left[3, \mathrm{re}_{6}, e\right.$, wait $]$ について, 処理状態を check に変更し, $[3, \mathrm{sh}, c$, init $],[7, \mathrm{sh}, d$, wait $]$ を作成.

(14) $[6$, sh, $c$, wait $]$ について，処理状態を checkに変更し,

$[2, \mathrm{sh}, b, \mathrm{init}]$ の処理状態を wait に変更.

(15) $[7$, sh, $d$, wait $]$ について，処理状態を checkに変更し,

$[3$, sh,$c$, init $]$ の処理状態を wait に変更.

(16) $[2$, sh,$b$, wait $]$ について，処理状態を check に変更し,

$[0$, sh,$a$, init $]$ の処理状態を wait に変更.

(17) $[3$, sh, $c$, wait $]$ について，処理状態を check に変更し,

(1)

(2)

(3)

図 5 アクションチェイングラフ作成の経過
$[0, \mathrm{sh}, b, \mathrm{init}]$ の処理状態を wait に変更.

(18) $[0$, sh, $a$, wait $]$ について，処理状態を pass に変更.

(19) $[0$, sh, $b$, wait $]$ について，処理状態を pass に変更（図 5 (3)）.

(20) $[0$, sh,$a$, pass $]$ について，処理状態を end に変更し，

$[2$, sh,$b$, check $]$ の処理状態を pass に変更.

(21) $[0, \mathrm{sh}, b, \mathrm{pass}]$ について，処理状態を end に変更し，

$[3$, sh,$c$, check $]$ の処理状態を pass に変更.

(22) $[2, \mathrm{sh}, b, \mathrm{pass}]$ について，処理状態を end に変更し,

$[6$, sh,$c$, check $]$ の処理状態を pass に変更.

(23) $[3, \mathrm{sh}, c, \mathrm{pass}]$ について，処理状態を end に変更し,

$[7$, sh,$d$, check $]$ の処理状態を pass に変更.

(24) 以下，同様に処理を続け，処理状態が pass の要素がなくなったら終了（図 5 (4)).

アルゴリズムを適用後，処理状態が end である動作要素をたどることにより，成功パスを抽出できる（図 5（4）の実線のリンクが成功パスである）。作成される LR 表を表 2 に示す。また，表 2 において，括弧で囲まれた動作は，Liの手法で削除できず，提案手法により削除されたものを表す。

表 2 提案手法により作成される LR 表

## 4 実験と評価

提案手法の効果を調べるため, 従来手法との比較実験を行った. コーパスは東工大コーパス 20,190 文（1 文あたり約 23 形態素）(Noro, Koike, Hashimoto, Tokunaga, and Tanaka 2005) を利用する，20,190 文すべてから抽出した文法 $G_{\text {all }}$ を使用し，MSLR パーザで構文解析を行う.入力は平文とする。解析結果の順位付けは PGLR モデルにより行う。比較は, 提案手法により生成される $\mathrm{LR}$ 表と, $\mathrm{Li}$ の手法により生成される LR 表, 接続制約を組み込まない LR 表の 3 つで行う.

抽出した CFG 規則数は 2,722 規則（非終端記号 294 個, 終端記号 412 個）である. 各手法により生成された LR 表中の状態数と動作数を表 3 に示す. 状態数において, 「shift 後」,「reduce 後」とは，それぞれ shift/reduce を実行した直後に到達する状態を指す. PGLR モデルによる確率計算ではこの 2 種類の状態を区別する必要があるため，参考として内訳を示している。また, 動作数において，丸括弧，角括弧で囲まれた数字は，それぞれ，コンフリクトが生じる動作の数, PGLR モデルによる確率が 1 ではない動作の数を表す. 前者は解析途中での曖昧性の大小の目安に, 後者は PGLR モデルによる確率計算の影響の大小（パラメータ数の大小）の目安になる。この表より, 状態数にはそれほど大きな差は生じないが，総動作数については，接続制約を組み込まない場合と比較して約 $64 \%$ 削減できていることが分かる.コンフリクトが生じる動作数, PGLR モデルによる確率が 1 にならない動作数は, それぞれ約 $56 \%, 71 \%$ 削減できている。一方, $\mathrm{Li}$ の手法と比較すると, 総動作数では約 $1.2 \%$, コンフリクトが生じる動作数と PGLR モデルによる確率が 1 ではない動作数はどちらも約 $1.4 \%$ 削減できている.

表 3 各 LR 表中の状態数と動作数

 &  &  \\

次に，全 20,190 文を構文解析する際の所要時間（ユーザ CPU 時間）を計測した。結果を表 4 に示す。ただし，計測は Dual-Core Intel Xeon $3 \mathrm{GHz}$, メモリ 4 GBの環境で行った. 結果より，接続制約を組み込まない場合と比較して約 $52 \%, \mathrm{Li}$ の手法と比較して約 $2.4 \%$ 短縮された。接続制約を組み込まない場合，接続制約を満たさない構文木も解析結果として出力される.速度向上の要因は, 接続制約を組み达んだことによる曖昧性の減少にあると考えられる。一方, Li の手法では, 接続制約が組み込まれているため, 最終的に出力される解析結果は提案手法の場合と同じである。しかし, 不要な動作が残っているため, 解析途中での無駄な曖昧性（最終的に acc に到達できない解析途中状態）が多く存在する。例えば，第 2.4 節で示した動作実行列の場合, 提案手法では, 状態 2 , 先読み記号 $c$ における動作が LR 表中に存在しないことが分かった時点で解析を終了するが， $\mathrm{Li}$ の手法では，状態 13 ，先読み記号 $d$ となるまで解析が継続する。提案手法と $\mathrm{Li}$ の手法の解析所要時間の差は, ここで生じる.

最後に，PGLR モデルによる順位付けの評価を 10 分割交差検定により行った. すなわち，全体の 10 分の 9 にあたる 18,171 文を利用してモデルの学習を行い, 残りの 2,019 文で評価を行った（文法は $G_{\text {all }}$ を使用した） ${ }^{5}$. 解析精度は, 文正解率により比較した. 文正解率は以下のように定義する。

$
\text { 文正解率 }=\frac{\text { 上位 } n \text { 位までに正解が含まれる文の数 }}{\text { 解析した文の総数 }}
$

ここで「正解」とは, 出力された解析木が正解とすべき構文木と完全に一致する場合を指す。結果を表 5 に示す。提案手法では，PGLR モデルによる順位が 1 位の解析木のみを見た場合，接続制約を組み込まない場合と比較して $0.74 \%$ 向上している。一方, $\mathrm{Li}$ の手法と比較すると, 1 位の解析木のみでは $0.16 \%$ 向上しているが，上位 10 位までを見るとほとんど差がなく，LR 表中の不要動作の削除が解析精度に与える影響は大きくないことが分かる.

表 4 構文解析所要時間（ユーザ CPU 時間）

表 5 各順位における文正解率 (\%)

解析所要時間の差と同様, 解析精度の差についても, 提案手法と接続制約を組み込まない場合との間では, 最終的に出力される解析木の数の違いが要因と考えられる。一方, Li の手法による LR 表での最終的な解析結果の曖昧性は提案手法の場合と同じである。また, 提案手法でのみ削除可能な動作は, どのような動作実行列をたどっても, 最終的に acc に到達することのないものであるため, 学習データ中にも存在しない. PGLR モデルによる LR 表中の各動作の確率は，学習データに付与された構文木を生成する際に実行する動作の使用回数をもとに計算されるが, 最終的に acc に到達できない動作に対する確率は 0 となり, 最終的に出力される各解析木の確率は提案手法の場合と同じになるはずである。しかし, MSLRパーザでは, 確率計

果, 学習データ中で使用されない動作についても0ではない確率が与えられ, 最終的に出力される各解析木の確率が提案手法の場合と $\mathrm{Li}$ の手法の場合との間で異なる場合があり，それが，解析精度に差が生じる要因になる。平滑化を行わなければ同じ結果になるが, その場合, accに到達可能であり, かつ, 妥当な動作であるにもかかわらず学習デー夕に偶然出現しなかった動

作に対する確率も 0 となる。確率が 0 である動作が，接続制約を組み达んだことによって acc に到達不可能となった動作であるか, 偶然学習デー夕に出現しなかった動作であるかを, 学習の段階で区別することは困難である．LR 表を作成する段階で acc に到達不可能な動作を削除しておけば, この問題を回避することが可能であり, その点においても提案手法が有効であることが分かる.

## 5 提案アルゴリズムの完全性の証明

本節では, 提案アルゴリズムの完全性について考察する。ここで, 完全性とは, 作成される LR 表に不要なアクションが存在しないことである。これを示すためには, LR 表が以下の $2 \supset$ の性質を満たすことを示せばよい.
- 妥当性

任意の構文木 $\operatorname{tr}$ に対し, 以下が成り立つ.

$
\operatorname{Generate}(t r, G, C)=\operatorname{GenerateLR}(\operatorname{tr}, T)
$

ただし，

$G, C, T: \mathrm{CFG}$, 接続制約, LR 表

Generate $(t r, G, C)$ : 文法 $G$, 接続制約 $C$ から構文木 $t r$ を生成可能ならば 1 , 不可能ならば 0

GenerateLR $(t r, T)$ ：LR 表 $T$ から構文木 $t r$ を生成可能ならば 1 , 不可能ならば 0
- 最小性
妥当性を満たす LR 表中の任意の要素（動作） $a$ に対し，以下が成り立つような構文木 tr が存在する。

$
\operatorname{GenerateLR}(t r, T)=1 \wedge \operatorname{GenerateLR}\left(t r, T_{a}\right)=0
$

ただし，

$T_{a}: \quad \mathrm{LR}$ 表 $T$ から要素 $a$ を除いた LR 表

文法 $G$ は，第 2.1 節で述べた， $\varepsilon$ 規則を含まないという条件のほかに，以下の条件を満たすことを前提とする。

(1) 文法規則は重複しない. すなわち, 文法 $G$ 中の任意の 2 つ文法規則 $A \rightarrow \alpha, B \rightarrow \beta$ について, $A \neq B \vee \alpha \neq \beta$

(2) 循環する導出は存在しない. すなわち, 文法 $G$ 中の任意の非終端記号 $A$ について, $A \xrightarrow{*} A$ となるような導出は存在しない

## 5.1 妥当性の証明

提案アルゴリズムによって作成される LR 表が妥当性を満たすことを示すためには，以下の 2 つを示せばよい.

(1) $\operatorname{Generate}(\operatorname{tr}, G, C)=1$ ならば $\operatorname{GenerateLR}(\operatorname{tr}, \operatorname{Table}(A C G))=1$

(2) $\operatorname{GenerateLR}(t r, \operatorname{Table}(A C G))=1$ ならば $\operatorname{Generate}(t r, G, C)=1$ ただし，

$A C G:$ 提案アルゴリズムによって生成されるアクションチェイングラフ

Table $(A C G): A C G$ から生成される $\mathrm{LR}$ 表

提案アルゴリズムでは, 開始記号から最右導出を行いながらアクションチェイングラフを生成し，その中に含まれる成功パスから $\mathrm{LR}$ 表を生成する. ここで, Generate $(t r, G, C)=1$ を満たす構文木 $t r$ に相当する最右導出の際に，提案アルゴリズムによって生成されるアクションチェインは, 成功パスである。この成功パス中の要素に対応する動作は, このアクションチェイングラフから生成される $\mathrm{LR}$ 表に含まれるので, $t r$ は Table $(A C G)$ から生成可能である。 すなわち，（1）が成り立つ.

一方，ある構文木 $\operatorname{tr}$ が $\operatorname{GenerateLR}(\operatorname{tr}, \operatorname{Table}(A C G))=1$ を満たすと仮定する.このとき， Table $(A C G)$ から $t r$ を生成する際の実行動作列について, 先頭の実行動作から順に, 以下の法則に従って $A C G$ 中のアクションチェイン要素をたどることにより, 成功パスを得ることができる。

・ 注目する実行動作が acc 動作の場合, $\left[0, \mathrm{re}_{0}, \$, \mathrm{end}\right]$ をたどる.
- 注目する実行動作が状態 $s$, 先読み $l a$ における shift 動作の場合, $[s, \mathrm{sh}, l a, \mathrm{end}]$ をたどる.
- 注目する実行動作が状態 $s$, 先読み $l a$ における規則番号 $n$ による reduce 動作, さらにその次

をたどる。

$A C G$ 中の成功パスに対応する構文木は文法 $G$, 接続制約 $C$ を満たすので, (2) が成り立つ.

以上より，提案アルゴリズムによって作成される LR 表は妥当性を満たす.

## 5.2 最小性の証明

$T=\operatorname{Table}(A C G)$ が最小性を満たさないと仮定すると, 次を満たす要素 $a$ が $T$ 中に少なくとも 1 つ存在する.

任意の $t r \in\{t r \mid \operatorname{GenerateLR}(t r, T)=1\}$ に対して, $\operatorname{GenerateLR}\left(t r, T_{a}\right)=1$

このとき， $\{t r \mid \operatorname{GenerateLR}(t r, T)=1\} \equiv\left.\{t r \mid \operatorname{GenerateLR}\left(t r, T_{a}\right)=1\right.\}$ となり，aに対応する $A C G$ 中の要素を $e$ とすると, $\left.\{\operatorname{tr} \mid \operatorname{GenerateLR}\left(t r, T_{a}\right)=1\right.\}$ 中の任意の構文木を生成する際の実行動作列に対応する $A C G$ 中の成功パスは, $e$ を含まない.

一方，T中に $a$ が存在することから， $A C G$ 中には $e$ を含む成功パスが存在する. その成功パスに対応する実行動作列は $a$ を含み，その実行動作列で生成される構文木を $t r^{\prime}$ とすると，以下が成り立つ.

$
\operatorname{GenerateLR}\left(t r^{\prime}, T\right)=1 \wedge \operatorname{GenerateLR}\left(t r^{\prime}, T_{a}\right)=0
$

これは $T$ が最小性を満たさないという仮定に矛盾する。

以上より，提案アルゴリズムによって作成される LR 表は最小性を満たす.

## 6 結論と今後の課題

コーパスベースの自然言語処理技術は, 音声認識などにおいて, 精度向上のブレイクスルー を持たらした。これは，コーパスの量を増やすことによって精度が向上したからであるが，それには限界が見えはじめている。この限界を越える技術として，コーパスの量を増やすのではなく，ルールベースの手法を再考すべき時期に来ていると考えている.

本論文では, ルールベースの構文解析の 1 つである一般化 LR 構文解析に注目し, 品詞間接続制約を LR 表に組み込み，不要な動作を削除する手法を提案した。提案手法により，接続制約による削除を行わない場合と比較して約 $64 \%$ の不要動作を削除でき, 従来手法と比較するとさらに約 $1.2 \%$ の不要動作を削減できた。提案手法により作成した LR 表で構文解析を行った場合,解析所要時間は，接続制約を組み込まない LR 表で構文解析を行った場合と比較して約 $52 \%$, 従来手法と比較して約 $2.4 \%$ 短縮された。解析精度（文正解率）は，接続制約を組み込まない場合と比較すると向上が見られたが，従来手法と比較すると大きな差は見られなかった。しかし，

PGLR モデルによる確率計算の平滑化における問題を回避するためにも，不要な動作を削除することは有効であり，今後，コーパスベースの手法を取り入れた場合の精度向上の効果が大きくなると考えている.

実験で示した解析精度（文正解率）はコーパスベースの解析と比較すると低いと思われるかもしれない。しかし，MSLRパーザは品詞間の接続制約と CFGのみを利用して構文解析を行う。この結果に共起データ等の情報を加えれば，コーパスベースの解析と同程度の正解率が得られるものと期待される ${ }^{6}$. 筆者らはルールベースの自然言語処理にはまだ検討の余地があると考えている.

## 参考文献

Aho, A. V., Sethi, R., and Ullman, J. D. (1986). Compilers: Principles, Techniques, and Tools. Addison Wesley.

Briscoe, T. and Carroll, J. (1993). "Generalized Probabilistic LR Parsing of Natural Language (Corpora) with Unification-Based Grammars." Computational Linguistics, 19 (1), pp. 25-59.

Charniak, E. (1996). Statistical Language Learning. The MIT Press.

DeRemer, F. and Pennello, T. (1982). "Efficient Computation of LALR(1) Look-Ahead Sets." ACM Transactions on Programming Languages and Systems, 4 (4), pp. 615-649.

Inui, K., Sornlertlamvanich, V., Tanaka, H., and Tokunaga, T. (2000). "Probabilistic GLR Parsing." In Bunt, H. and Nijholt, A. (Eds.), Advances in Probabilistic and Other Parsing Technologies, chap. 5, pp. 85-104. Kluwer Academic Publishers.

Jelinek, F. (1998). Statistical Methods for Speech Recognition. The MIT Press.

工藤拓, 松本裕治 (2002). “チャンキングの段階適用による日本語係り受け解析.”情報処理学会論文誌, 43 (6), pp. 1834-1842.

Li, H. and Tanaka, H. (1995). "A Method for Integrating the Connection Constraints into an LR Table." In Natural Language Processing Pacific Rim Symposium, pp. 703-708.

Noro, T., Koike, C., Hashimoto, T., Tokunaga, T., and Tanaka, H. (2005). "Evaluation for a Japanese CFG Grammar Derived from Syntactically Annotated Corpus with Respect to Dependency Measures." In the 5th Workshop on Asian Language Resources, pp. 9-16.

白井清昭, 植木正裕, 橋本泰一, 徳永健伸, 田中穂積 (2000). “自然言語解析のための MSLR パーザ・ツールキット.”自然言語処理, 7 (5), pp. 93-112.

Tanaka, H., Tokunaga, T., and Aizawa, M. (1995). "Integration of Morphological and Syntactic Analysis Based on LR Parsing Algorithm.” 自然言語処理, 2 (2), pp. 59-74.

Tomita, M. (1991). Generalized LR Parsing. Kluwer Academic Publishers.

内元清貴, 関根聡, 井佐原均 (1999). “最大エントロピー法に基づくモデルを用いた日本語係り受け解析.”情報処理学会論文誌, 40 (9), pp. 3397-3407.

## 略歴

野呂智哉：2000 年東京工業大学工学部情報工学科卒業. 2005 年同大学大学院情報理工学研究科博士課程修了. 同年同大学同研究科計算工学専攻助手. 現在, 同大学同研究科計算工学専攻助教. 博士 (工学). 自然言語処理, Web 情報処理等の研究に従事. 言語処理学会, 情報処理学会, 日本ソフトウェア科学会各会員.

田中穂積：1964 年東京工業大学工学部情報工学科卒業. 1966 年同大学院理工学研究科修士課程修了. 同年電気試験所 (現産業技術総合研究所) 入所. 1980 年東京工業大学工学部情報工学科助教授. 1983 年同教授. 1994 年東京工業大学大学院情報理工学研究科教授. 2005 年中京大学情報科学部認知科学科教授. 2006 年東京工業大学先進研究機構機構長. 2009 年北陸先端科学技術大学院大学情報科学研究科特任教授, 現在に至る. 工学博士. 人工知能, 自然言語処理に関する研究に従事. 情報処理学会, 電子情報通信学会, 認知科学会,人工知能学会, 計量国語学会, Association for Computational Linguistics, 各会員.

橋本泰一：1997 年東京工業大学工学部情報工学科卒業. 2002 年同大学大学院情報理工学研究科博士課程修了. 同年同大学同研究科計算工学専攻助手. 2006 年同大学統合研究院特任助教授. 現在, 同大学統合研究院特任准教授.博士 (工学). 自然言語処理, 情報検索に関する研究に従事. 言語処理学会,情報処理学会, 人工知能学会, 科学技術社会論学会, 各会員.

白井清昭：1993 年東京工業大学工学部情報工学科卒業. 1998 年同大学院情報理工学研究科博士後期課程修了. 同年同大学院情報理工学研究科計算工学専攻助手. 2001 年北陸先端科学技術大学院大学情報科学研究科助教授. 現在
同准教授. 博士 (工学). 自然言語処理に関する研究に従事. 言語処理学会,情報処理学会, 人工知能学会, Association for Computational Linguistics, 各会員.


# ウェブコーパスと検索システムを利用した推量副詞と モダリティ形式の遠隔共起抽出と日本語教育への応用

Srdanović Irena ${ }^{\dagger, \dagger \dagger} \cdot$ Hodošček Bor ${ }^{\dagger, \dagger \dagger} \cdot$
Bekeš Andrej ${ }^{\dagger \dagger}$ ・仁科喜久子†
}

日本語におけるモダリティ形式および推量副詞と文末モダリティ形式との共起につ いての体系的な研究は自然言語処理の分野において不十分である. さらに，このよ うな情報は日本語教育の分野においても十分カバーされていない，本稿では，コー パス検索ツール Sketch Engine (SkE)を利用した日本語の推量副詞とモダリティ形式の遠隔共起の抽出を可能にすることとその日本語教育, 特に日本語学習辞典への 応用の可能性を示すことを目的とする。そのためにまず，複数のコーパスを分析し た結果として，モダリティ形式とそのバリエーションの網羅的なリストを作成した. このモダリティ形式は ChaSen でどのように形態素解析されているかを調査し, 各モ ダリティ形式の様々な形態素を新しいモダリティのタグとしてまとめることによっ て, ChaSen で形態素解析されている $\mathrm{JpWaC}$ という大規模ウェブコーパスから抽出 した 2 千万語のサンプルヘタグの再付与を行った．最後に，新しくタグ付けされた コーパスをコーパス検索ツール SkEに載せ，「文法関係ファイル」の内容を変更する ことで，推量副詞と文末モダリティの共起の抽出を可能にした。抽出された共起の 結果は $93 \%$ 以上の精度で高く評価された。得られた結果は言語資源を利用しての日本語教育への応用の一例として, 日本語教育における辞書編集をはじめ様々な教育資源の作成のために，あるいは教室における直接的に利用可能となることを示した. キーワード：推量副詞，モダリティ，遠隔共起，コーパス検索システム，日本語教育
## Extraction of Suppositional Adverb and Clause-Final Modality Form Distant Collocations Using a Web Corpus and Corpus Query System and its Application to Japanese Language Learning

\author{
Srdanović Irena ${ }^{\dagger, \dagger \dagger}$, HodošČEK BOR ${ }^{\dagger, \dagger \dagger}$, \\ Bekeš AndreJ ${ }^{\dagger \dagger}$ and Nishina KikUko ${ }^{\dagger}$
}

\begin{abstract}
A systematic account of Japanese language modality forms as well as distant collocations between modal adverbs and clause-final modality forms is lacking in the field of natural language processing. The same stands for coverage of this kind of linguistic information in Japanese language education. In order to remedy this deficiency, in this
\end{abstract}

paper we make extraction of Japanese adverbs and clause-final modality forms collocations possible using the corpus query system Sketch Engine and examine possibilities for its application in Japanese language learning, focusing on learner's dictionaries. First, as a result of analyzing various Japanese language corpora, we create a long list of modality forms and their variations. Then, we examine how ChaSen morphologically analyzes the forms and retag a sample of the large-scale Japanese language web corpus, JpWaC, by grouping all morphemes that correspond to individual modality forms together under a new modality tag. Finally, we load the newly tagged corpus into the Sketch Engine (SkE), modify the gramrel file and as a result obtain Word Sketch results for collocations between suppositional adverbs and modality forms. The evaluation of the collocation results shows that the proposed method reaches accuracy of above $93 \%$. The results can be utilized in the creation of Japanese learners' dictionaries or other language material or directly in language teaching or learning.

Key Words: suppositional adverbs, modality, distant collocations, Sketch Engine, Japanese language learning

## 1 はじめに

近年, コロケーションの研究は自然言語処理及びコーパス言語学において盛んになっている. このコロケーションの一種である遠隔共起1は，頻繁に現れる言語現象であるにも関わらず，研究としては取り上げられていない. 日本語における遠隔共起の一つとして推量副詞と文末モダリティ形式 2 との共起関係があげられ，日本語教育においても重要な問題の一つである。このような共起はモダリティを二重に表現していることにより，テクストにおける重要な語用論的な指標となっている (Bekeš 2008). Srdanović et al. (2008a)では, 工藤 (2000) が示した確率論的性格を有する推量副詞と文末モダリティの「共起」の振る舞いが, 複数のコーパスの分析の結果においても確認された. さらに，推量副詞と文末モダリティ形式の共起はテクストの種類によって著しく異なっていることが示され，日本語コーパス資料の分類の可能性が明らかにされた.日本語においてモダリティ形式とそのバリエーションが非常に多いにもかかわらず，そのリストが存在しないため, 現在の形態素解析ツールにおいては複数の形態素の連なりからなる様々なモダリティ形式の認識が不可能である。このことから，本研究ではコーパス検索ツール Sketch Engine (SkE) (Srdanović et al. 2008b; Srdanović and Nishina 2008)において日本語の推

量副詞とモダリティ形式の遠隔共起が検索可能になるように機能の拡張を試みる. 実現方法としては，複数のコーパス分析の結果に基づいて，モダリティ形式とそのバリエーションのリストを作成し，ChaSen で認識できるようにした上で，語の文法・共起情報を提示するために推量副詞と文末モダリティ形式との遠隔共起が容易に抽出できるようにする。この抽出結果によって, 日本語の学習者, 研究者, 教師が推量副詞と文末モダリティ形式の共起表現を簡単に調ベられ，学習辞書や教科書などの作成に効率的に応用できるようになると考えられる.

## 2 先行研究

## 2.1 言語学と日本語教育の分野における研究

南 $(1993,1974)$ は日本語の文の階層構造を体系的に究明した. 文において, 接続形式と述部の要素, および接続形式と述部以外の要素の共起制約から，四階層の入れ子構造を確認している。以下の例 (1)では, $\mathrm{A}$ 層は述語「いる」 1 語, $\mathrm{B}$ 層は「この町にも五人ぐらいはいる」という核の文があり，C 層では副詞「どうやら」と文末モダリティ表現「〜らしい」が呼応している.

## (1) $\left.\{\text { どうやら [ この町にも五人ぐらいは (い){ }_{A}\right]_{B}$ らしい $\}_{C}$}

(Bekeš 2008)

南 (1993) は，内省ではなく，コーパスにおける共起の頻度を統計的に検証した結果に基づいて，副詞と特定のモダリティ形式の共起の可能性を明確に示している.

工藤 (2000) も，南と同様にコーパスを利用している．副詞と文末モダリティの呼応の関係を検討しながら，それぞれの副詞と特定のモダリティ形式との共起の結びつきの強弱の程度を明らかにし，結びつきの強いものを呼応・共起関係とみなした，推量副詞は対象面から言えば事態実現の確実さ, 作用面から言えば話し手の確信の度合いを表している (工藤 2000, p. 204, 5). この副詞群は「確信」「推測」「推定」「不確定」という四つに区分され，「確信，推測，推定，不確実」の順で，事態実現の確実さおよび話者の確信の度合いが低くなることを連続的な関係で示すものである．推量副詞と共起するモダリティ形式は四つのモダリティタイプ，即ち「に違いない」「はずだ」のような確信 (NEC, necessity),「だろう」「と思う」のような推測 (EXP, expectation),「らしい」「みたい」のような推定 (CON, conjecture),「かもしれない」「かな」のような不確定 (POSS, possibility) に分けられている (工藤 2000, p. 203). 例えば,「多分」は「た万う」「のだ万うか」「と思う」「のではないか」などの推測 (EXP) タイプに属するモダリティ形式と強く呼応する．推量副詞と文末モダリティの呼応の関係は，コーパスにおける共起の統計的な傾向として捉えることができる. 工藤のデータについては, 3.6 で詳述する.

Bekeš (2008) は，会話コーパスにおける推量副詞と文末モダリティの呼応を分析し，会話における副詞とモダリティの呼応関係の振る舞いを明らかにした.

Srdanović et al. (2008a) および Srdanović et al. (2008)は, 推量副詞とモダリティ形式の共起の傾向を複数のコーパスを対象に分析している、コーパスの種類によって推量副詞の分布は異なっており，この副詞と共起する文末モダリティ形式およびモダリティタイプの頻度の傾向にも違いが見られることを明らかにした。また，コロケーション・コリゲーションの研究において語句と語句との共起および語句と文型との共起関係はしばしば研究されるが，遠隔共起関係についての認識はあまりないことから，日本語における推量副詞と文末モダリティ形式の共起を一つの例として取り上げ，遠隔共起関係の重要性を指摘した。

日本語教育の面から, 個別の副詞に関して, 研究や教育への示唆がいくつかあるが (砂川 2007), コーパスに基づいた様々なモダリティ形式の整理及び複数のコーパスによる推量副詞とそのモダリティ形式との共起関係の振る舞いについての研究は見られない。また日本語教科書においての扱いも不十分であることから, 本研究では, 日本語学習辞典の編纂への提案も考慮に入れる.

## 2.2 自然言語処理における研究

自然言語処理においては, モダリティ形式が機能表現および長単位の研究において部分的に扱われているのが現状であり, 日本語のモダリティ形式を中心に扱っている研究はほとんど見られない. 先行研究を概観するに際して, 推量副詞とモダリティ形式の呼応の研究とモダリティ形式を記載する電子化辞書などの自然言語処理のための言語資源に分け, その研究と自然言語処理の汎用ツールを使用する上での未解決の問題点を述べる.

自然言語処理の汎用ツールを使用する際，意味的にはひとつのまとまりとなっている「かも知れない」「に違いない」などのモダリティ形式が複数の形態素または文節に分割されてしまう問題がある。また，「かもしれない」「かも知れません」「かも」のように，モダリティ形式の表記が文体, 丁寧さ, 形態素の数などの様々な要素によって異なってくることがある. この場合, モダリティ形式を記載している言語資源を使用すれば，モダリティ形式の自動抽出あるいは認識が可能になる.

松吉他 (2007) によって編纂された階層構造を用いた機能表現辞書「つつじ」3 源の一つで，機能表現の一種とも考えられるモダリティ形式がその中にある程度収録されている。また, 富士池他 (2008) は文節を基にした複合辞と連語を含む「長単位」という言語単位を提唱し，「かもしれません」「わけではない」などを 1 長単位として規定している。しかし, 前者は機能表現辞書の作成, 後者は「長単位」という形態論の研究であり, いずれもモダリティ形式に特化したものではないため, 本稿で扱っているモダリティ形式をすべて含んでいるわけではない，例えば，機能表現辞書「つつじ」には，「といえない」「といえる」「と思う」「と考える」「のか」「ように思う」「気がする」「気がしない」のモダリティ形式が含まれていない。ま
^{3}$ http://kotoba.nuee.nagoya-u.ac.jp/tsutsuji/から配布されている.
}

た,「長単位」で認められるのは, 助動詞相当として扱われている「かもしれない」「てはいけない」「てはならない」「なければならない」「のだ」「のではない」「わけだ」「わけではない」「わけにはいかない」のみである 4 . 木田他 (2002) は副詞とそれと共起する表現をまとめて呼応表現と呼び，文中に副詞が現れると，その後に呼応する表現が来ることが予測できることに焦点をあてた。そのため，人手作業による副詞とモダリティの呼応関係を含むタグ付きコーパスを作成し，モダリティ階層関係に基づく呼応関係辞書を編纂した。しかし, 人手作業のため, モダリティ形式を自動認識できる言語資源およびシステムは提供していない.

SkE で推量副詞とモダリティ形式の共起関係を抽出するためには, 網羅的なモダリティ形式のリストおよび表記のゆれなどを認識できるような言語資源やツールが必要である。そこで，先行研究を参考にしつつ, 3.3 節に述べる方法でモダリティ形式およびそのバリエーションのリストを作成し, 見出し語と品詞の認定およびその再付与を行うことで, 多様なモダリティ形式と推量副詞の関係を $\mathrm{SkE}$ 上で検索可能にすることを目指すことにする.

## $3 \mathrm{SkE$ での推量副詞とモダリティ遠隔共起の抽出}

## 3.1 SkEとその主な機能

SkE はコーパス検索システムであり，コンコーダンス機能以外に，語に付随する文法とコロケーション情報を表示する機能 Word Sketch や，シソーラス情報や意味的に類似する語の共通点と差異を示す機能（Thesaurus と Sketch Difference）も備えている. SkE は現在, 複数の言語に対応しており (Kilgarriff et al. 2004)，その一つに日本語版がある (Srdanović et al. 2008b)。日本語版は, $\mathrm{JpWaC}$ という 4 億語の大規模 Webコーパスを形態素解析ツール ChaSen で解析したデータと, 日本語の「文法関係ファイル」から成る。このファイルは, 様々な文法関係・共起関係を 22 項目にまとめ, ChaSenの品詞体系を用いた正規表現で定義している．SkEの検索の結果において, Word Sketch 機能は名詞, 形容詞, 形容動詞, 動詞などと共起する要素を表示する。図1はその 1 例として，「単語」という語との共起の一部の結果を示している。ここに見られる共起関係は形容詞 (modifier Ai), 形容動詞 (modifier_Ana), 動詞（をverb, が verb）などとの共起である。それぞれの欄に表示されている 2 列の数字は， 1 列目がコーパスの中の共起頻度を示し， 2 列目がその共起の統計的な顕著性 (salience) ${ }^{5}$ を示している. 表中の 1 列目の数字をクリックすると, 例文がコンコーダンスの中で表示される.

SkEに搭載されている大規模ウェブコーパス $\mathrm{JpWaC}$ は 4 億語からなり, 均衡コーパスを目指して慎重な抽出方法により構築されたものである (Erjavec et al. 2007; Srdanović et al. 2008b).

} & \multirow{2}{*}{  } & \multirow{2}{*}{} & \multirow{2}{*}{} & \multirow{2}{*}{} \\

図 1 Word Sketch での「単語」の検索例

最近の研究によると, ウェブコーパスはバランスの取れたデータの傾向を有していることが明らかになっている (Ueyama and Baroni 2005; Sharoff 2006). Srdanović et al. (2008) および Srdanović et al. (2009) では, 13 種の日本語のコーパスにおいても推量副詞を分析した結果, $\mathrm{JpWaC}$ は，均衡コーパスとして設計された BCCWJ (Balanced Corpus of Contemporary Written Japanese) の中の書籍コーパス (山崎 2006)ともっとも類似した結果を示している. 石川 (2009) は BCCWJ と各種のウェブコーパスにおける基本語頻度のデータを比較し， ウェブコーパスは信頼性と有用性を持つことを実証的に示した，SkEの応用の可能性は，日本語学習辞書，日本語学研究, 日本語教育などにおいて考えられる (Srdanović and Nishina 2008). モダリティ形式の多くは形態素の単位が連なった形となっており, ChaSenにおいては直接認識されていない. そのため, 本稿では $\mathrm{SkE}$ 日本語版において形態素が連なったモダリティ形式をひとつの単位として抽出可能にし，その結果から日本語教育への応用を検討する。

## 3.2 推量副詞との遠隔共起の抽出

SkEの日本語版においてWord Sketch 機能で副詞と他の語との隣接共起関係が見られる。しかしながら, 副詞と離れた場所において共起する語をみるためには, 遠隔共起検索機能を追加しなければならない，その方法として， ChaSenの品詞で識別できる要素ならば，SkEの「文法関係ファイル」に単純に追加するだけで Word Sketch で表示できる。ここで副詞と遠隔共起するものとして，1）副詞と（遠隔）共起する動詞 (modifies_V), 2）副詞と（遠隔）共起する形容詞・形容動詞 (modifies_Adj),3) 副詞と終助詞 (particle fin)の三つの共起関係が挙げられる.図 2 は, 一例として推量副詞の「たぶん」と共起する最も高頻度の動詞, 形容詞, 終助詞を示しており，この頻度は遠隔共起も含んでいる。

しかしながら，副詞と文末モダリティ形式との共起については，SkEの設計を変更するだけ

 & 無理 & $\underline{11}$ & なあ & $\underline{8} 18.73$ \\

図 2 Word Sketch で「たぶん」との共起の抽出 (終助詞, 形容詞 ・形容動詞, 動詞の場合)

では，抽出できない，その理由は，文末モダリティ形式は形態素解析ツール ChaSen で認識されていないこと，および日本語のモダリティ形式とそのバリエーションのリストが存在しないためである。次節では，SkEに推量副詞と文末モダリティとの遠隔共起の表示を可能にする方法を検討する。

## 3.3 モダリティ形式の抽出方法

本論文では, (Srdanović et al. 2008a) の同様の調査に, さらにデー夕を追加したものを分析する. まず $\mathrm{JpWaC}$ コーパスから形態素数 2 千万のサンプルコーパスを作成し, そのコーパスから推量副詞を含む文を抽出し，モダリティ形式がどのように現れているかを調査した. さらにこの調査を基に，モダリティ形式のリストの作成, 複数の形態素に分割されたモダリティ形式および推量副詞のタグの再付与, $\mathrm{SkEへの}$ 適用をする。

SkE 用のコーパスのフォーマットとして, 各単語に対し, 出現形, 見出し語, 品詞の三つの夕グを用い, ChaSen の出力結果からそれらのみを使用する。また, 2.2 節で述べたようにモダリティ形式の多くが複数の形態素から構成されるが, SkEでは 1 語が ChaSen の 1 形態素に相当するので，モダリティ形式を一つの語にまとめ，コーパスにそれを再付与する必要がある。サンプルコーパスの調査結果から，モダリティ形式の出現には活用・スタイル・表記などの多数のバリエーションがあることが明らかになった。このため, 「だろう」「でしょう」「であろう」「だ万」などの同意のモダリティ形式は一つの代表的なモダリティ形式にまとめ, 見出し語を 31 語に統一した。その 31 項目のモダリティ形式を表 1 に示す.

さらに，モダリティ形式をより網羅的に認識するために，モダリティ形式が他のモダリティ形式やモダリティ形式以外の語と連なって現れる場合も検討した。 下記の文例は, 実際にコー パス中に見られたものである.

目の前の仕事が新鮮にうつることにきっと驚くでしょう.

(例 3.3.1)

きっと素晴らしいセミナーをなさることでしょう！（例 3.3.2）

きっと皆さんもそうであろうと思います.（例 3.3.3）

モダリティ形式ではない一定の語および形態素がモダリティ形式に接続する傾向が見られた.例えば，例 3.3.1のモダリティ形式の「でしょう」に形式名詞「こと」が前接する例として 3.3 .2 の「ことでしょう」がある。このように，あるモダリティ形式が，単独で現れる場合と，他の語・形態素と結合して，定型的な組み合わせの語句として現れる場合とで，意味が異なることがある。このことから，モダリティ形式と語・形態素による組み合わせからなる定型的な表現を新しいモダリティ形式として扱うことにした。表 1 に示したモダリティ形式に接続できる 12 個の語群を表 2 に示す.

また，例 3.3.3のように，モダリティ形式が連続して現れる傾向が明らかになった. あるモダリティ形式が，単独で現れる場合と，他のモダリティ形式と接続して現れる場合があり，その語句の出現の様相で意味が異なることがある．本稿では，例 3.3.3の「であろうと思います」のようなモダリティ形式を複合的なモダリティ形式，「であろう」のようなモダリティ形式を単独モダリティ形式と呼ぶことにする．SkEでは，複合的なモダリティ形式を別々に扱うのではなく, 一つの新しいモダリティ形式としてまとめて扱うことにした. 例 3.3 .3 のモダリティ形式は 「だろうと思う」になり，連続している形態素をまとめて SkEの 1 単語とする。

表 3 と表 4 からわかるように，同じ意味・機能の表現であるにもかかわらず，ChaSen による見出し語が漢字とひらがなで区別されてしまう場合や, 品詞夕グが異なっている場合がある. これはモダリティ形式に限らない.「必ずしも」や「ひょっとしたら」などの複数の形態素から構成される副詞も同じ問題を含んでいる。そこで，すべてのモダリティ形式と推量副詞が見出し語と品詞のレベルで統一されるようにコーパス中のモダリティ形式および推量副詞の見出し

表 $1 \mathrm{JpWaC}$ サンプルコーパスに出現するモダリティ形式の見出し語

表 2 モダリティ形式と接続可能な語・形態素の見出し

こと,もの, という，の，か，かな,な*, は*,も*, なの*, だ,ではない

*「は」が「とはいえない」に現れるように，モダリティ形式に挿入する語・形態素
表 $3 \mathrm{JpWaC}$ コーパスにおいて ChaSenによる見出し語が異なる場合の処理

表 5 副詞とモダリティ形式の関係を定める規則

*DUAL $=$ Adv $/$ modality 2:"Adv.*" "P.advzer"? []* 1:"Mod."

語と品詞を再付与した 6 . ここで，モダリティ形式の品詞夕グはすべて「Mod」という新しいカテゴリに書き換えた。これにより，モダリテイ形式と推量副詞の表記が文章のスタイルおよび ChaSen の誤解析によって異なる場合でも，網羅的にそれらをSkE で検索したり，違いを見たりすることが可能になる.

以上の方法によって得られたモダリティ形式の数は，代表的なモダリティ形式は 31 個, 組み合わせで現れるモダリティ形式は 596 個, その出現形のバリエーションは 2,641 個である.

以上の点を考慮し, 抽出する様々な共起関係を定める SkEの「文法関係ファイル」に表 5 の副詞とモダリティ形式の関係を定める規則を追加する.

この規則は, SkEにおいて実装されている正規表現と品詞及び単語に基づいた,「corpus query syntax (コーパス検索シンタクス)」を適用している。「DUAL」は副詞とモダリティ形式の関係を両方向から検索できる規則である。「Adv」と「modality」はそれぞれ「副詞」と「モダリティ形式」を意味する。この規則では，副詞に続いて最初に現れるモダリティ形式のみとの関係を抽出することではなく, 文末まで現れる他のモダリティ形式との共起が多くあることから， すべてのモダリティ形式との可能性をみることとした。 また，この規則で得られる推量副詞とモダリティ形式の共起は構文を考慮していない。 そこで係り受け解析器 CaboCha を使用した共起の抽出方法も考えられるが，本手法と比べていくつかの利用上の欠点がある。一つは，モダリティ形式が係り受けの単位となる文節の境界を越えることがある。他の一つは, CaboChaが
$ のようなウェブ文章における遠隔共起の正確な係り受け解析が難しいと考えられることである.

## 3.4 抽出結果

$\mathrm{JpWaC}$ の 2 千万語サンプルコーパス中に見られる複数のモダリティ形式とそのバリエーションにモダリティタグを付け, 新しい共起関係をSkEの「文法関係ファイル」に組み込んたこことで，推量副詞と文末モダリティの共起が SkE の Word Sketch の機能の中で表示できるようになった 7 .

例として,「たぶん」「どうやら」「もしかしたら」「かならずしも」とそのモダリティ形式との共起の表示結果を図 3 に示す. それぞれの推量副詞が多様なモダリティ形式と共起していること，結びつくモダリティ形式のうち代表的なものがそれぞれの副詞で異なっていることが分かる.「たぶん」は「のだろう」「だろう」「と思う」「のだと思う」などの推測 (EXP)のモダリティタイプとよく共起する傾向がある。「どうやら」は推定 (CON) の「らしい」「ようだ」「のようだ」「みたいだなど，「もしかしたら」は不確定 (POSS) の「かもしれない」「のかもしれない」「のかな」など，「必ずしも」は確信 (NEC) の「とはかぎらない」「わけではない」「ものではない」などとよく共起する傾向がある.

表 6 では，コーパスにおける推量副詞の分布とそれぞれの副詞と顕著性計指数が高い項目の順に5つのモダリティ形式が並んでいる。

まず，推量副詞の分布から見ると，高頻度の副詞は「たぶん」「かならず」「おそらく」「きっと」「ぜったい」などである，推量副詞とモダリティ形式の共起関係を見ると，「のだろう」「た

 & のだ & 2412.04 & のではォか & 815.87 & 형3 & $\underline{17} 14.12$ \\

図 3 Word Sketchにおける推量副詞とモダリティ形式の共起表現検索結果 (「たぶん」,「どうやら」,「もしかしたら」,「かならずしも」とモダリティ形式との例)
$ のウェブページで $\mathrm{JpWaC}$ のサンプルコーパスにおいて副詞とモダリティの共起を検索することができる.
}
表 $6 \mathrm{JpWaC}$ のサンプルにおける高頻度の推量副詞と文末モダリティ形式の共起関係

ろう」「と思う」などの「推測」を表すモダリティ形式および「はず」「のだ」「に違いない」などの「確信」を表すモダリティ形式がもっとも高頻度の共起関係として出現することがわかる。 ある副詞が「推測」のモダリティ形式と共起する傾向があれば，その副詞の共起の中では, 「確信」のモダリティ形式もよく見られる．たとえば，「きっと」と「おそらく」と共起する「に違いない」などである，逆に，副詞が「確信」のモダリティ形式と共起する場合，その副詞は「推測」のモダリティ形式とも共起する。たとえば，「かならず」「ぜったい」と，「だろう」「と思う」という「推測」の文末形式が共起する場合である.

$\mathrm{JpWaC}$ のサンプルデータと均衡コーパスである BCCWJ の中の書籍のコーパスにおける推量副詞の分布と推量副詞と文末モダリティの共起を比較した結果，類似した分布及び共起関係の傾向を示していることが明らかになった (Srdanović et al. 2009).

SkEの中にある Word Sketch 機能だけでなく, コンコーダンス, Sketch Difference, シソーラスなどの機能においても推量副詞とモダリティ形式について検索できる．たとえば，類似している二つの語の間の共起の傾向における共通点と差異が閲覧できる Sketch Difference という機能では，「たぶん」と「きっと」を比較する際，「きっと」は「のだろう」「に違いない」「ことだ万う」「はず」との共起が多く，確信のモダリティタイプに近い性質が見られる。一方，「たぶん」のほうは推測を表す「と思う」「のだと思う」「のではないかと」「と思うのだ」とよく共起することから，「きっと」より推量の度合いが低いと考えられる。

## $3.5 \mathrm{SkE$ で抽出された推量副詞と文末モダリティ形式の共起の評価}

本節では，Word Sketchによる推量副詞と文末モダリティ形式との共起の判定の精度を評価する。推量副詞と共起する代表的なモダリティタイプが四つあり (工藤 2000; Srdanović et al. 2008a), それぞれのタイプから一つの高頻度の副詞を評価のために選択する。また，それぞれの副詞と共起するモダリティの検索結果から，四つのモダリティ形式を選び（Word Sketchに表示するモダリティ形式のリストの最初から四番目までの四項目)，コンコーダンス機能から選
表 7 評価の結果

んだこの副詞と共起するモダリティ形式の 10 例文をランダムに取り出す。従って，合計 160 の例文を評価することとする。

選択した例文について日本語教育専門家二名 $(\mathrm{A}, \mathrm{B})$, 自然言語処理専門家一名 (C) から評価を受ける。選択肢は「（正）副詞とモダリティ形式の共起は正しい」,「（?）副詞とモダリティ形式の共起は部分的に正しい」「(誤) 副詞とモダリティ形式の共起は正しくない」であり，コメントを記入できる闌もある。

表 7 に見られるように「（正）副詞とモダリティ形式の共起は正しい」の回答から，精度は高く評価されていることがわかる，正しく評価されていない例文と評価者のコメントを見ると以下のようなことがわかる.

1）モダリティ部分とみなす部分に誤解析となる例文がある.

2) 日本語として正しくない例文がある。

3) コーパスには重複する例文がある。

4) 副詞とモダリティ形式が共起していない例文がある.

5）表示されているものとは異なる他のモダリティ形式と共起している例文がある.

1），2，3）は比較的修正が容易である，1）については，部分的に抽出したモダリティ形式をバリエーションリストに追加すること，夕グの付け方の改善で解決できる．また，2，3）については，正しくない文拈よ゙重複している文の排除を行うことで処理できる．4）と5）の原因は, 形態素解析の誤りに起因する複数の文がコーパスに入っている場合と, 構文が複雑なため副詞が自動的に指定されたモダリティ形式と共起しない場合が考えられる．今後の課題として，構文中の呼応関係を示すための構文解析プログラムを改善する必要がある。

## 3.6 工藤データとの比較

前節では共起項目検索結果の精度が高いと評価されたことを述べたが，さらにこの結果を日本語研究における推量副詞と文末モダリティ形式の呼応関係についてよく精査された研究 (工藤 2000) と比較する. 工藤によると副詞とモダリティ形式との呼応は程度の問題だと考えられ, それぞれの副詞は特定のモダリティタイプに属するモダリティ形式とよく共起する傾向があるとしている（図 4)，たとえば，「きっと」は確信のモダリティタイプに属する「する・のだ」「に

 &  &  &  &  &  &  &  &  &  &  &  &  &  &  & 計 &  \\

図 4 工藤による推量副詞と文末モダリティのコーパス分析結果

違いない」などの形式と最も共起する。「おそらく」は推測の「だろう・まい」「と思われる」「のではないだろうか」と多く共起する。「どうやら」は確定の「らしい」など，「もしかしたら」は不確定の「かもしれない」などと多く共起する傾向が見られる.

本研究で抽出されたデータにも, 工藤のデータと同様に推量副詞と共起する四つのモダリティタイプが見られる。このデータにも，推測と確信のモダリティタイプとの共起は最も多く見られる。工藤のデータに見られる様々なモダリティ形式は $\mathrm{JpWaC}$ にも表れる。しかし副詞の頻度の順序，およびそれぞれの副詞の共起傾向には差異も見られる。「きっと」との共起は確信のモダリティタイプより，推測のモダリティタイプの方が多く現れる．工藤のデータにはやや古い用語も現れ, 例えば, 「さぞ」の頻度は, $\mathrm{JpWaC}$ より頻度がかなり高い.この差異の理由は, Srdanović et al. (2008)に複数のコーパスの分類結果で指摘されているように，コーパスの種類が異なるためである.

## 4 日本語教育への応用

SkE は既に多数の言語において語学教育, 辞書作成などに利用されており (Smrž 2004; Smith et al. 2007; Kilgarriff and Rundell 2002), 日本語版も日本語教育などのために役立つシステムになると考えられる (Srdanović and Nishina 2008). 本研究で抽出できるようになった推量副詞と

モダリティ形式の共起に関する結果は, 日本語学習のシラバス, 教科書, 学習辞典などの学習資源を作成するために利用できる。また，抽出された共起関係は学習者や教師が授業中に参照したり，授業の準備をしたりするためにも利用できる．さらに，整理したモダリティ形式とモダリティ形式のバリエーションのリストが日本語教育のための言語処理の資源など様々の目的のために利用できる.

検索方法の面からみると SkE で推量副詞とモダリティ形式の共起に関して, いくつかのメリットが見られる。（1）ウェブ上で推量副詞と文末モダリティの共起が瞬時に効率的に抽出できる。（2）共起に関しての高頻度の情報と統計的に重要な共起情報が得られ，学習項目に優先順位を付けることができる。（3）Sketch Differenceの機能において，類似している副詞の共起関係の傾向における差異を簡単に把握できる。（4）コンコーダンス機能で，例文を細かく考察でき，複雑な遠隔共起も検索でき，様々なコンコーダンスオプションも利用できる.

一つの応用の例として, 日本語の学習辞典の編集・改善案を具体的に検討する. 抽出できるようになった推量副詞と文末モダリティ形式の共起関係の結果を 3 種の日本語学習辞典と比較する．学習者によく利用されている和英辞典 2 種（『ジーニアス和英辞典』、『ニューセンチュリー和英辞典』) と, 中級レベル以上の日本語学習者にとって問題となる文型を網羅的に集めた辞典（『日本語文型辞典』）を対象とする。表 8 は, これらの辞典においてどの推量副詞の項目がカバーされているか，また記載されている各副詞の項目の中で，その例文中にどのモダリティ形式が現れているかを示している.

推量副詞の分布から見ると, 和英辞典 2 種には対象となるすべての推量副詞が現われている.「文型辞典」には，現われない副詞もある。「あんがい」「おおかた」「ことによる」のような最も低頻度の副詞以外に，コーパス中にかなり出現している「ぜったい」「ぜったいに」が現われていない. 本研究で抽出した結果によると, この二つの副詞はかなり出現することから, 中級以上の日本語学習辞典にも含めることを考慮する必要がある 8 . 反対に, 「さぞ」「たいがい」は $\mathrm{JpWaC}$ のコーパスにはあまり現れない. 特に「さぞ」はやや古い表現だと考えられる9.

推量副詞と共起するモダリティ形式については, 和英辞典 2 種の例文中にモダリティ形式が多く現れている。しかし, それぞれの辞典で例文に現れるモダリティ形式は異なっており, 特定の副詞と共起する代表的なモダリティ形式が足りない場合もかなりある．たとえば，「たぶん」には,「かもしれない」「ものだ」の代わりに，「のだろう」「と思う」を入れた方がよい.また，「おそらく」には，「と思う」「に違いない」も追加したほうが良いと考えられる。「文型辞典」では，推量副詞のすべての項目に網羅的にモダリティ形式が現れていることが評価できる。 しかし, この辞典においても，コーパス中に高い頻度および高い顕著性で現れるモダリティ形
$, 新聞コーパス, 知恵袋のウェブコーパス, フォーマルな会話コーパスでもかなり頻度が高い.

9 この副詞は教科書系のコーパスでは頻度が非常に高いが, 均衡コーパスの書籍では, 頻度が非常に低い.
}
表 8 日本語辞書における推量副詞と文末モダリティ形式との共起

 & $\triangle$ & வ艹゙ろう，ものと思われる，にちがいない \\

$\triangle$ 副詞は辞書にあるが，共起するモダリティ形式は記載されていない

ムモダリティ形式が例文にある

モダリティ形式が他の表現として言及されている

式のデータを導入することについて検討の余地がある．たとえば，「おそらく」という副詞に関し，「ものと思われる」のかわりに，「のだろう」「ことだろう」「と思う」のモダリティ形式を載せたほうがよい.「かならず」の項目では推量のモダリティ形式が現われていないので，「はずだ」「のだ」「だろう」「に違いない」を追加した方がよい10.

以上の指摘は, 均衡コーパスに基づく調査結果によるものであり，一般的な日本語習得を目的とした辞典の作成のためのものである。しかし，コーパスの種類によって代表的なモダリティ形式が異なるので (Srdanović et al. 2008a, 2008), 学習辞典にもこの調査結果を学習目的に合わせて反映させることが望ましい。一つの例として，理系教科書, 自然言語処理の論文集のよう

な理系の特定コーパスの調査において, 均衡コーパスとは異なり,「必ずしも」が他の推量副詞より頻度が非常に高いことがわかった. このような結果を反映させることで, 辞典に特定目的の学習をカバーすることが可能となる.

## 5 まとめと今後の課題

本稿では, 推量副詞と文末モダリティに関連する先行研究を調査した結果から, 代表的なモダリティ形式に関する実証的な情報と網羅的に作成されたモダリティ形式のリストが欠如していることを明らかにした．次に，コーパス検索システム SkEの主な機能を紹介し，SkEに推量副詞と文末モダリティ形式などの遠隔共起関係の機能の追加を, 次の 1）４）までの手順で行った.

1) モダリティ形式とそのバリエーションのリストの作成,

2) ChaSen によるモダリティ形式の形態素解析の検定とモダリティ形式のタグの作成,

3) ChaSen で形態素解析されたコーパスへのタグの再付与 (モダリティ形式の夕グの追加),

4)「文法関係ファイル」に副詞とモダリティ形式の共起関係を定める規則の追加.

次に, SkE 中の Word Sketch で抽出が可能になった推量副詞と文末モダリティ形式の共起の評価を行い，抽出された共起項目が高く評価されたことを示した。 さらに，得られた結果を推量副詞についての工藤の日本語研究と比較し, 共通点と差異を明らかにした. 最後に, SkEの Word Sketch 機能で推量副詞とモダリティ形式の遠隔共起をどのように日本語教育に応用できるかを検討した。具体的な例として, 日本語学習辞典における推量副詞と文末モダリティ形式の共起の扱いを検討した。

今後の課題として，モダリティ形式とそのバリエーションのリストを xml 形式で作成, ウェブコーパス以外のデー夕に基づいてさらに改善することを目指す。また，様々なコーパスを利用することで, 推量副詞と文末モダリティ形式の共起のデータをジャンル別に比較することで,日本語教育における目的別の学習への活用を考える.

## 参考文献

Bekeš, A. (2008). "Japanese suppositional adverbs: probability and structure in speaker-hearer interaction." Linguistica, 48, pp. 277-292.

Erjavec, T., Srdanović, I., and Kilgarriff, A. (2007). "A large public-access Japanese corpus and its query tool." In $C o J a S 2007$.

富士池優美他 (2008). 『現代日本語書き言葉均衡コーパス』における長単位の概要. 科学研究費補助金特定領域研究「日本語コーパス」平成 19 年度公開ワークショップ（研究成果報告会) 予稿集, pp. 51-58.
石川慎一郎 (2008). 英語コーパスと言語教育. 大修館書店.

石川慎一郎 (2009). 日本語基礎研究における非統制型・統制型・媒介型 Web as Corpus の可能性一言語コーパスにおける基本語頻度の安定性について. 特定領域研究「日本語コーパス」平成 20 年度公開ワークショップサテライトセッション予稿集, pp. 29-38.

木田敦子, 高梨克也, 乾裕子, 井佐原均 (2002). 文構造の漸進的予測を可能にする日本語の諸特徴の分析. 言語処理学会第 8 回年次大会発表論文集, pp. 65-68.

Kilgarriff, A. and Rundell, M. (2002). "Lexical Profiling Software and its Lexicographic Applications - a Case Study." In EURALEX 2002 Proceedings, pp. 807-818.

Kilgarriff, A., Rychly, P., Smrž, P., and Tugwell, D. (2004). "The Sketch Engine." In Proc. Euralex, pp. 105-116.

工藤浩 (2000). 副詞と文の陳述のタイプ. 森山卓郎, 仁田義雄, 工藤浩（編）, 日本語の文法 3 モダリティ,pp. 161-234. 岩波書店.

松吉俊, 佐藤理史 (2007). 体系的機能表現辞書に基づく日本語機能表現の言い換え. 言語処理学会第 13 回年次大会発表論文集, pp. 899-902.

南不二男 (1974). 現代日本語の構造. 大修館書店.

南不二男 (1993). 現代日本語文法の輪郭. 大修館書店.

Sharoff, S. (2006). "Open-source corpora: using the net to fish for linguistic data." International Journal of Corpus Linguistics, 11 (4), pp. 435-462.

Smith, S., Chen, A., and Kilgarriff, A. (2007). "A corpus query tool for SLA: learning Mandarin with the help of Sketch Engine." In Practical Applications in Language and ComputersPALC $200 \%$.

Smrž, P. (2004). "Integrating Natural Language Processing into E-learning - A Case of Czech." In Proceedings of the Workshop on eLearning for Computational Linguistics and Computational Linguistics for eLearning, COLING 2004, pp. 106-111.

Srdanović, I., Bekeš, A., and Nishina, K. (2008a). "Distant Collocations between Suppositional Adverbs and Clause-Final Modality Forms in Japanese Language Corpora." In Tokunaga, T. and Ortega, A. (Eds.), LKR 2008, LNAI 4938, pp. 252-266. Springer-Verlag Berlin Heidelberg.

Srdanović, I., Erjavec, T., and Kilgarriff, A. (2008b). "A web corpus and word-sketches for Japanese.” 自然言語処理, 15 (2), pp. 137-159.

Srdanović, I. and Nishina, K. (2008). コーパス検索システム Sketch Engine の日本語版とその利用方法. 日本語科学, 23 , pp. 59-80.

Srdanović, I., Bekeš, A., and Nishina, K. (2008). 複数のコーパスに見られる副詞と文末モダリティの遠隔共起関係. 科学研究費補助金特定領域研究,「日本語コーパス」平成 19 年度公
開ワークショップ (研究成果発表会) 予稿集, pp. 223-230.

Srdanović, I., Bekeš, A., and Nishina, K. (2009). BCCWJにおける推量副詞とモダリティ形式の共起. 科学研究費補助金特定領域研究「日本語コーパス」平成 20 年度公開ワークショップ (研究成果報告会) 予稿集, pp. 237-244.

砂川有里子 (2007). 機能語のコロケーション（1）副詞との共起について. テクニカル・レポー 卜, 科学研究費補助金特定領域研究日本語教育班第 2 回公開会議.

Ueyama, M. and Baroni, M. (2005). "Automated construction and evaluation of a Japanese web-based reference corpus." In Proceedings of Corpus Linguistics.

山崎誠 (2006). 代表性を有する現代日本語書き言葉コーパスの設計. 国立国語研究所 (2006) 所載, pp. 63-70.

## 略歴

Srdanović Irena: 1997 年ベオグラード大学文学部日本語学科卒業. 2006 年リュブリャーナ大学文学部一般言語学・比較言語学研究科修士課程修了. 2009 年 9 月東京工業大学大学院社会理工学研究科人間行動システム専攻博士課程終了. 博士 (学術). 言語処理学会, 日本語教育学会会員.

Hodošček Bor: 2007 年米国メリーランド大学カレッジパーク校人文学部日本語学学科卒業. 同年リュブリャーナ大学文学部一般言語学・比較言語学研究科修士課程入学. 2008 年東京工業大学大学院社会理工学研究科人間行動システム専攻修士課程入学, 現在に至る. 言語処理学会会員

Bekeš Andrej: 1971 年リユブリヤーナ大学理学部数学学科卒業. 1975 年大阪大学大学院理学研究科数学専攻修士課程修了. 1981 年筑波大学大学院人文社会科学研究科文芸・言語専攻入学. 1986 年同課程修了. 1988 年リユブリャー ナ大学社会学部専任講師. 2002 年同大学文学部正教授 (日本学), 現在に至る. 文学博士. 日本語教育学会会員.

仁科喜久子：1969 年東京女子大学・文理学部卒業. 1977 年同大学大学院文学研究科修士課程修了. 1986 年埼玉大学専任講師, 1988 年東京工業大学助教授を経て, 1996 年同大学留学生センター教授 (社会理工学研究科兼任), 現在に至る. 博士 (学術). 言語処理学会, 日本語教育学会, 教育工学会会員.

(C) The Association for Natural Language Processing, (Licensed under CC BY 4.0）https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/


# 多重タグ付き英語学習者コーパスの開発と 英語能力自動測定への応用

本論文では, まず, e ラーニングシステムの研究開発のために構築された英語学習者コーパスについて解説し, 次に, このコーパスの分析と, これを用いた英語能力自動測定実験について述べている。本コーパスは，496 名の被験者が各々 300 文の 日本語文を英語に翻訳したテキストから構成されており, 各被験者の英語の習熟度 がTOEICにより測定されている。 また, これらに加え, 日英バイリンガルによる正解訳も整備されていることから, 訳質自動評価の研究に利用することが可能である. このコーパスを用いた応用実験として, BLEU, NIST, WER, PER, METEOR, GTM の6つの翻訳自動評価スコアを用いた実験を行なっている．実験において，各自動評価スコアと TOEIC スコアとの相関係数を求めたところ，GTM の相関係数が 最も高く, 0.74 となった. 次に, GTM や, 英訳結果の文長や単語長などからなる 5 つのパラメータを説明変数とし, TOEIC を目的変数とした重回帰分析を行なった結果，重相関係数は 0.76 となり，0.02の相関係数の改善が得られた.

キーワード: 学習者コーパス, TOEIC, BLEU, e ラーニング
## Development and Applications of an English Learner Corpus with Multiple Information Tags

\author{
Keisi Yasuda $^{\dagger}$, KeIsuke Kitamura $^{\dagger \dagger, \dagger \dagger \dagger}$, Seilchi Yamamoto $^{\dagger \dagger}$ and
}

MasuZO YanaGIDA ${ }^{\dagger \dagger}$

Introduced in this paper is an English learner corpus built for the $\mathrm{R} \& \mathrm{D}$ of an e-Learning system. Analysis and application experiments of the corpus are also shown. The corpus consists of English sentences that were translated from Japanese by Japanese English learners. Each of them translated 300 Japanese sentences into English. Their English proficiencies were measured through TOEIC. Reference sentences, translated by bilinguals, were also collected for automatic evaluation of the translation quality. In the experiments, automatic scores such as BLEU, NIST, WER, PER, METEOR and GTM were used. According to the experimental results, GTM gives the highest correlation, 0.74 for an automatic score and TOEIC. By adding 4 parameters (sentence length, word length of the translation of the English learners, etc.) for the multiple linear regression analysis, the correlation improves to 0.76 .

Key Words: English learner corpus, TOEIC, BLEU, e-learning

## 1 はじめに

経済のグローバル化に伴い, 英語が言わば国際共通語となった現在, 日本人の英語によるコミュニケーション能力を向上させることは, 国際的なビジネスの場などでの発表や交涉・議論を効果的に行うためには極めて重要な課題である. このような能力を向上させるためには, 従来型の学習方法に加え, 情報通信技術を応用した e ラーニングによる学習の効率化が有効な解決策となりうる。

ここで，英語によるコミュニケーションに必要な能力について注目する．英語による円滑なコミュニケーションを行なうには, 以下に述べる種々の英語に関連した能力を総合的に向上させる必要がある.
- 英語表現を正確に聞き取る能力
- 英語表現を正確に発音する能力
- 語順や単語を適切に選んで英語文を構成する能力（英語表現能力）

これらの個別の能力の内，発音と聴き取りに関しては，既に e ラーニングシステムの研究開発が進んでおり，一定の成果を上げている (Hirose, Ishi, and Kawai 2001; Akahane-Yamada, Kato, Adachi, Watanabe, Komaki, Kubo, Takada, and Ikuma 2004). その反面, 英語表現能力を扱った eラーニングシステムに関する取り組みは少ない. そこで本研究では, 英語学習者コーパスの開発と英語表現能力を扱う e ラーニングシステムの研究開発について取り組んでいる.

英語表現能力を e ラーニングにおいて扱う場合, 従来の授業型の英語学習で教師により行なわれている「学習者の習熟度に適合した課題の選択」と「翻訳誤りの指摘とその訂正」という機能を自動化する必要がある。これらの 2 つの機能を自動化する上で，まず，的確に英語表現能力を自動測定する手法の確立が必要である.

英語表現能力の測定においては, 課題文を提示してその英訳文の適切性を評価する手法が一般的であるが，正解訳は一意に決定できないことから，学習者の作成した英文の評価は人手による主観的な評価によるのが現状である．英訳文の質を客観的に評価する手法については，機械翻訳の分野で，課題文に対する複数の正解訳文（以下参照訳と略称する）を予め用意しておき, 編集距離や単語 $n$ グラムの一致度を用いて評価する手法が検討されている。このような評価手法は， 統計的翻訳システムの評価においては，主観評価値と一定の相関を示すことが実証されているが (Papineni, Roukos, Ward, and Zhu 2002), その反面, ルールベースなどの機械翻訳の方式によっては, 必ずしも適切な指標とはならないことも指摘されている (Callison-Burch, Osborne, and Koehn 2006).

このような手法が英語学習者の翻訳文の評価においても有効であれば，英語表現能力の測定を自動化することが可能となる．この点を検証するためには，様々な英語能力を持つ英語学習者が翻訳した英訳文が必要である。現状の大規模学習者コーパスとしては，NICT JLEコーパ

ス (Izumi, Uchimoto, and Isahara 2004)や, JEFLL コーパス (投野 2007) があるが, これらは比較的自由度の高い会話やエッセイ方式によりデータ収集が行われているため，同一日本語文に対する複数の被験者による英訳文や，英語母語話者が翻訳した複数種類の英訳文を集積していないなど, 英語表現能力の自動評価の検討を行うには, 必ずしも十分満足できるものではない. そのため，まず，学習者の英語表現能力を自動評価する手法に対する検討のための基盤となる学習者コーパスを開発した。これは，学習者の英語表現能力の客観的評価手法の研究を行うための基盤として, TOEIC スコアで表現される様々なレベルの英語能力を持つ英語学習者が同一の日本語文を翻訳した英訳文のデータを収集したコーパスである.

本論文では，まず，この学習者コーパスの収集方法に関する説明を行なう。次に，収集したコーパスの基本的な統計量について示すとともに, 被験者による英訳難易度, 英訳の平均文長,英訳の平均単語長などの特徴量と, TOEIC スコアとの関係に関する分析を行なう。最後に, 本コーパスの訳質自動測定への応用について述べる。

以下，2では開発した学習者コーパスの収集方法について述べ，3では，コーパスの基礎的な分析結果について述べる．4では，本コーパスの訳質自動測定への応用について述べ，最後に， 5 では全体をまとめる.

## 2 学習者コーパスの収集方法

## 2.1 課題文

学習者コーパス収集に用いる英訳課題として，以下の 6 種からなる日本語文 1,500 文を利用した. これらの 1,500 文をランダムに 5 等分し, 300 文からなる課題セットを 5 つ作成した.
- 英訳課題文の内訳 $(300$ 文 $\times 5$ セット)
- 中学と高校の英語教科書に出題されている英訳問題文

－ 旅行会話用フレーズブックから抽出された日本語文 (Kikui, Sumita, Takezawa, and Yamamoto 2003)
- e-mail 用フレーズブックから抽出された日本語文

－ビ゙ネス会話用フレーズブックから抽出された日本語文

－ 留学用フレーズブックから抽出された日本語文

－ 音声翻訳システムの研究開発のために収集された旅行会話 (SLDB)(Takezawa 1999) の日本語文

表 1 にこれらの英訳課題文の詳細を示す.
表 1 英訳課題文の詳細

 \\

## 2.2 英語学習者のデータ収集

英訳データの収集方法は，被験者 1 人につき，課題セット 1 つ（300 文）を割り当て，課題文をWEB ブラウザ上に提示し，496 名の被験者に英訳を行なわせた. 被験者毎にタイピング能力が異なることから，英訳時における時間制限は設けなかった．英訳時には，辞書や参考書の使用を禁止した，また，被験者には，英訳時において，各課題文に対する英訳の難易度を $1 \sim 5$ の 5 段階（1 非常に簡単， 2 簡単， 3 普通， 4 難しい， 5 非常に難しい）で主観評価させた．全ての課題文に対する英訳が終了した後，各被験者にスペルミスと思われる箇所を提示し，スぺルミスの修正を行なわせた，スペルミスの修正作業時には，辞書や参考書の利用を許可した。

被験者の能力を測定するための試験として TOEICを採用し, データ収集と同時期に, TOEIC 公開テストか, 団体試験である TOEIC IP テストのどちらかを，全ての被験者に受験させている¹ TOEIC IP テストは，過去の TOEIC 公開テストの問題を用いた試験であり，スコア自体は TOEIC 公開テストのものと等価であることから, これらのスコアは同等に扱っている。なお, TOEIC は, Reading と Listening の試験から構成される試験であるものの, Speaking や Writing の能力とも高い相関を示すスコアである点 (Woodford 1982)や, 日本における受験者が多く, 多数の被験者を集めやすい点を勘案して採用した.

## 2.3 バイリンガルによる参照訳の収集

先に述べた英語学習者による英訳結果の他に, 同じ英訳課題文 1,500 文に対して, 英語を母語とする 5 名のバイリンガルによる参照訳を収集している．参照訳にバリエーションを持たせるため，英訳課題 1 文に対して，バイリンガル 1 名が 2 訳を作成することにより，のべ 10 文の参照訳を収集している，参照訳全体に対する 1 文あたりの平均単語数は, 10.2 単語である.
^{1} 2006$ 年 5 月に TOEIC の各パートの問題数が変更されたが，この変更以前の試験を受験させている.
}

## 2.4 バイリンガルによる英訳難易度評価

日本語を母語とするバイリンガル 3 名（通訳者, 英語教育経験者, 言語処理関連デー夕作成経験者）により，「英訳難易度」に関する評価を実施した。各評価者には，1,500 文全ての課題文に対する評価を行なわせている。

2.2 で述べた被験者による作業は, 英訳と英訳難易度評価を並行して行なう作業であるのに対し, ここでのバイリンガルによる作業は, 英訳難易度評価のみを行なう作業である。そのため,評価作業に集中でき，同一評価者内における評価の一貫性の維持が比較的容易であると考えられる。これらの理由から，バイリンガルによる評価では， 2.2 で述べた評価基準（5段階）とは異なり,より細かい 7 段階の評価基準（1 非常に簡単, 2 簡単, 3 少し簡単, 4 普通, 5 少し難しい 6 難しい, 7 とても難しい) にて評価を実施した.

次に，2.3で述べた参照訳収集と，英訳難易度評価とにおいて，バイリンガルの母語が異なる理由について述べる，参照訳収集では，英語として一切誤りの無い完璧な訳を収集する必要があるため, 英語が母語であるバイリンガルに依頼した，一方，英訳難易度評価においては，日本語母語話者に対する，日本語を英訳する際の難易度の測定が目的であるため, 日本語が母語であるバイリンガルに依頼した.

## 3 学習者コーパスの分析

ここでは，2で述べた方法により収集されたデー夕の基本的な統計量について示すとともに， TOEIC スコアとの関連性という観点からの分析を行なう.

まず，被験者の TOEIC スコアの分布を示し，次に，被験者の TOEIC スコアと，被験者による英訳難易度，英訳の平均文長，英訳の平均単語長などとの関係について分析する．最後に，3 名のバイリンガルによって行なわれた英訳難易度の評価結果とその分析について示す.

## 3.1 被験者のスコア分布

図 1 に, 英語学習者 496 名の TOEIC スコアのヒストグラムを示す.ここでの平均は 559.4 ,標準偏差は 208.1 である。日本人の TOEIC 受験者全体の TOEIC スコアの平均（580 前後）と標準偏差（170 前後）(ETS 2008) と比較すると, 平均スコアは低く, 標準偏差は大きくなっている.これは, 被験者を募集する際に，英語能力の分布は，可能な範囲内で均一となるように努めたためである.

## 3.2 TOEIC スコアと英訳課題の主観的英訳難易度

ここでは分析のため, まず，496名の英語学習者を TOEIC スコアが低い順に 100 名づつグー ピングしていき，5つのグループに分けた，以下に各グループの TOEIC スコア帯を示す.

## TOEIC score

図 1 英語学習者の TOEIC スコア

グループ 1 TOEIC スコア 175〜365の 100 名.

グループ 2 TOEIC スコア 365〜465 の 100 名.

グループ 3 TOEIC スコア 470〜605の 100 名.

グループ 4 TOEIC スコア 605〜760の 100 名.

グループ 5 TOEIC スコア 765〜990の 96 名.

図 2 は，このグループ分けを用い，次式により定義する英語学習者 $(i)$ ごとの課題文に対する主観難易度の平均値 $\left(D_{i}\right)$ を，各グループごとにプロットしたヒストグラムである。

$
D_{i}=\frac{1}{n_{\text {test }}} \sum_{j=1}^{n_{\text {test }}} d\{i, j\}
$

ただし, $n_{\text {test }}$ は, 英語学習者 $i$ が英訳した課題文の数（ここでは，300）で, $d\{i, j\}$ は, 英語学習者 $i$ が課題文 $j$ に対して付与した 5 段階の主観難易度（1～5) である.

図 2 を見ると TOEIC スコアが低い学習者ほど，難しい英訳問題であると感じており，TOEIC スコアが上がるにつれ，簡単な問題であると評価する割合が高くなっていくことがわかる.

被験者全体における $D_{i}$ の平均は, 3.2 であった. この点と, 日本人の平均的な TOEIC スコアであるグループ 3 の難易度が，3付近に集中している点とを考慮すると，英訳課題文の難易度の設定としては，程よいレベルであったといえる。

図 2 英語学習者による翻訳難易度

## 3.3 TOEIC スコアと英訳結果の文長との関係

2.3 で述べたように，バイリンガルによる参照訳の平均文長は 10.2 単語であるが, これに比べると被験者全体での平均文長は短く, 8.0 単語であった.

被験者の TOEIC スコアと英訳の文長の関係を見るため, 3.2 で述べたものと同様の 5 グルー プ分類を用いてプロットした各被験者の英訳結果の平均文長（平均単語数）のヒストグラムが図 3 である. 図 3 では, TOEIC スコアが 605 以上の英語学習者の平均文長もこの付近に集中している．また，グループ 5 とグループ 4 とでは，分布に大きな差が無いが，グループ 3 以降, TOEIC スコアが低くなるにつれ，平均文長が短くなっていく傾向にある.

## 3.4 英訳の単語長と TOEIC スコアの関係

図 4 は, 図 3 の平均文長を平均単語長（1 単語当たりの平均文字数）に置き換えてプロットしたヒストグラムである。全体的な傾向としては, 図 3 で示した文長と TOEIC スコアとの関係の場合と同様, TOEIC スコアが高い英語学習者ほど長い単語を使うという傾向がみられた.

しかしながら, グループ毎に細かく見ていくと, 文長の場合ではグループ 5 とグループ 4 が非常に似かよった分布となっている反面，単語長の場合については，グループ 5 とグループ 4 の分布形状は異なり，グループ 4 とグループ 3 が似かよった分布形状となっている.

これらのことから, TOEIC のスコア帯が 605 から 760 のグループ 4 と, $765 \sim 990$ のグループ

図 3 英訳結果の文長

Average length of words used in translated sentences

(in characters)

図 4 英訳結果の単語長

5 では, 英訳結果に含まれる文長（単語数）においては大きな差が無いものの, グループ 5 はグループ 4 と比較し，英訳時に長い単語を使う傾向があると言える.

## 3.5 英訳におけるスペルミスと TOEIC スコアの関係

2.2 で述べたように，各英語学習者には， 300 文全ての翻訳が終了した後に，スペルミスと思われる箇所を提示し，修正させた2 ${ }^{2}$.ここでは，修正が行なわれた文数について分析する.

図 5 は，スペル修正が行なわれた文の数を学習者ごとに合計し，プロットしたヒストグラムである.グループ分けの方法についてはこれまでと同様である.

図 5 を見ると，英語学習者の能力が高いほど，スペル修正された文の数が少ないことが分かる. $0 \sim 30$ のランクで， TOEIC スコアが最も低いグループ 1 の頻度が高くなっているが，これは，英語学習者による英訳が不可能で，英訳結果が空欄の場合については，スペルミスが無い英訳として集計していることが起因していると考えられる.

図 5 スペルミスを含む英訳文数

## 3.6 バイリンガルによる英訳難易度評価に関する分析

ここでは， 2.4 で述べた，バイリンガル 3 名により行なわれた英訳難易度評価の結果について分析する。図 6 は， 3 名の評価者により評価された 1,500 文の難易度のヒストグラムである。図 6 では, 図 2 とは異なり, 全テスト文での平均をとるのではなく, 文単位の難易度を用いてプロットしている，図 6 を見ると，同一の課題文集合を評価しているにもかかわらず，難易度の分布が大きく異なることが分かる．特に評価者 3 においては, 難易度 3 (少し簡単) と難易度 4 （普通）が多くなっている。

表 2 は, 各評価者の難易度評価結果間の相関係数と $\kappa$ 係数 (Cohen 1960)を示す. 相関係数で見ると, 全ての組み合わせにおいて， 0.65 以上の値が得られており，ある程度の相関があることが分かるが, $\kappa$ 係数で見ると 0.2 程度と非常に低く, 評価結果の一致の度合いは非常に低いことが分かる。この点については, 今後, 評価指標の再検討, 評価マニュアルの整備を行うなどして，安定した評価結果が得られるように検討していく必要がある.

図 7 は, 表 1 の分類ごとに計算した平均難易度である. 図 7 において, 横軸は各分類ごとの平均難易度を，エラーバーは標準偏差をそれぞれ表している。図 7 を見ると，e-mail 用フレーズブックの難易度が最も高くなっている。これは, 表 1 に示したように，課題文 1 文あたりの文長

図 6 バイリンガルによる英訳難易度評価結果のヒストグラム

表 2 バイリンガルによる英訳難易度評価の分析結果

図 7 英訳課題文の各分類ごとの難易度

が長いことが影響していると考えられる．ただし，SLDB と旅行会話用フレーズブックとを比較すると，SLDB の文長は，旅行会話用フレーズブックの文長の倍以上にもかかわらず，SLDB の難易度の方が低くなっており, 必ずしも課題文の文長だけで説明できる訳ではない. 今後,英訳難易度を自動判定するためには，英訳課題文に含まれる単語の性質も考慮に入れ，更なる分析を行っていく必要がある.

## 4 訳質自動評価への応用

2 では, 英語学習者コーパスの収集方法について説明した， 3 においては，収集されたコーパスの基本的な統計量について示すとともに, TOEIC スコアとの関連性という観点からの分析を行なった。ここでは，実際に収集されたコーパスをもとに，機械翻訳の分野における翻訳自動評価技術を, 英語学習者による英訳の訳質評価に応用し，翻訳自動評価のスコアを英語学習者の TOEIC スコアの自動推定に用いる実験を行っている.

まず，従来の英語能力測定法について述べ，次に，翻訳自動評価法について概説する。最後に，翻訳自動評価のスコアの妥当性を検証するための相関分析と，TOEIC スコアを自動推定するための回帰分析について述べる.

## 4.1 従来の能力測定法との関係

TOEIC に代表される現在の英語能力測定においては, 採点の容易さから, 多肢選択形式の問題が多用されている.このような問題形式は, 文法的な規則に関する知識や, 訳語選択に対する能力を直接的に測定することは容易であるが，英語表現能力を直接的に測定することは出来ない. そのため, 英語表現能力を構成すると考えられる文法能力や訳語選択能力などの諸能力を測定することにより，間接的に英語表現能力を測定しているというのが現状である.

本実験では, このような方法ではなく, 英訳問題を採点することにより, 直接的に英語表現能力を測定するという方法をとる．このような方法は，従来では人手による英訳の採点が必要であることから, 非常にコストの高い形式であった. しかしながら本研究では, 近年の機械翻訳の研究開発において発展を遂げた翻訳自動評価技術を応用することにより, 英訳採点部分を自動化し，高い評価コストをかけること無しに，英語表現能力を直接的に測定することを可能にすることを目的としている.

## 4.2 翻訳自動評価法の概要

本実験で用いる全ての翻訳自動評価手法は，参照訳と評価対象文とを比較し，類似度を計算するという考え方に基づいている。翻訳の正解は一つだけではないため, 多数存在する翻訳の正解訳に対する網羅性を高める目的から，複数の参照訳を用いることが多く，また，これにより自動評価の性能を上げることができる。翻訳自動評価においては, 参照訳と評価対象文の間の類似度をどのように計算するかによって，様々なスコアが存在する。本実験では, $n$-gram の一致率に基づくスコアである BLEU と NIST, 単語単位の一致率を測定する WER と PER, 最長一致単語列を用いてスコアリングを行なう GTM，単語の一致度に関するスコアと一致した単語の連続性に関するスコアとの積により計算する METEOR の 6 つ (安田, 隅田 2008; Turian and Luke Shen 2003)を用いる.

## 4.3 翻訳自動評価法による訳質評価

2.3 で述べたバイリンガルによる翻訳結果を参照訳として用い, BLEU, NIST, WER, PER, GTM, METEORの 6 つのスコアを, 課題セット（300文）単位で計算した. 図 8 に, 課題セット単位の BLEU スコアと，TOEIC スコアの関係を示す。図中の縦軸は TOEIC スコアを，横軸は課題セット単位の BLEU スコアをそれぞれ表している。また, 2.1 で述べたように，課題セットは 5 種類あることから, それぞれの課題セットに対して異なるシンボルを割り当て, 英語学習者 1 名を 1 つの点とし, 496 名分の結果をプロットしている.

通常，異なるセット間の自動評価スコアは，直接的に比較することは出来ないが，図 8 を見ると，5つのセット全てが，ほぼ同様の分布となっており，それぞれの課題セットが同様の特性の課題文集合となっていることが示唆される。今回の課題セットについては，全課題文 1,500

図 8 TOEIC スコアと BLEU スコアの関係

表 3 TOEIC スコアと翻訳自動評価スコアの相関係数

文の集合から，各課題セットが 300 文になるようにランダムに振り分けることにより，このような結果が得られたが，課題セットのサイズを小さくしすぎると，課題セット毎にスコアが大きく異なるようになると考えられる。

表 3 には, TOEIC スコア, 自動評価スコア間の相関係数を示している。ここでの相関係数は,課題セットの違いを無視し，全てのサンプル（496 人分）を用いて計算した値である。表 3 を見ると，全ての自動評価スコアにおいて， 0.7 以上の高い相関 ${ }^{3}$ が得られており, 中でも GTM が
^{3}$ WER と PER は，誤り率であるため，正しい翻訳ほど低いスコアとなる。このため相関係数は負の値となっている.
}
表 4 重相関分析の結果

最も高い相関となっていることが分かる.

## 4.4 重回帰分析

ここでは, 先に述べた自動評価スコアと， $3.2 \sim 3.5$ で述べた 4 つのパラメータ（英語学習者自身による英訳難易度，英訳結果の平均文長，英訳結果の平均単語長，スペルミスが修正された文の数）とを用いた重回帰分析を行なう.

表 3 から分かるように，翻訳自動評価間の相関は非常に高い，今回実施した重回帰分析では,多重共線性の問題を回避するため, GTMのみを用いている.

表 4 が, 重回帰分析の結果で, 各説明変数に対する重回帰係数と $P$ 値が示されている. ここでの $P$ 値は，各重回帰係数が 0 であるという帰無仮説を検定するための値である。また，表 4 の重回帰係数を用いた場合の重相関係数は 0.76 , 標準誤差は 134.84 であった. GTM のみを用いた場合と比較し, 相関係数では約 0.02 , 標準誤差で約 6.37 の改善が得られている。表 4 を見ると, 英訳の平均文長 (Sentence length) と英訳の平均単語長 (Word length) の $P$ 値は非常に高くなっている，このことより, この 2 つの変数は, 図 3 と図 4 では, TOEIC スコアとのある程度の関連性は観測されたものの, TOEIC スコアを推定するための説明変数としては不適切であると言える。GTMについてみると, $P$ 值も低く, 重回帰係数の値も大きいことから, 最も重要な説明変数であると言える。また，英語学習者自身による英訳難易度とスペルミスが修正された文の数の 2 変数については, 重回帰係数の値は低いため寄与は小さいものの, $P$ 值も低いことから有意な説明変数であると言える.

## 5 まとめと今後の課題

TOEIC スコアで能力測定された 496 名の英語学習者が, 300 文からなる英訳課題を翻訳することにより収集された英語学習者コーパスについて解説した。まず，データの収集方法について説明し, 次に, 英語学習者自身による英訳難易度評価結果, 英訳結果の平均文長, 英訳結果の平均単語長, スペルミスの観点からのコーパスの分析結果について述べた.
最後に, 本コーパスの応用例として, 英語学習者の能力を自動測定するための実験を行なった。本実験では，まず，バイリンガルにより翻訳された参照訳と既存の翻訳自動評価技術とを用いて, 英訳課題セット単位の自動評価スコアを計算した. BLEU, NIST, WER, PER, GTM, METEROR の 6 つの自動評価スコアと，TOEIC スコアとの相関係数を求めたところ，GTM の相関係数が最も高く, 0.74 となった，次に，GTMに，先の分析で用いた 4 つのパラメータ（英語学習者自身による英訳難易度評価結果，英訳結果の平均文長，英訳結果の平均単語長，スぺルミスが修正された文の数）を加えてこれらを説明変数とし，TOEICを目的変数とした重回帰分析を行なった。重回帰分析の結果，重相関係数は 0.76 ，標準誤差は 134.68 となり，GTM のみを用いた場合と比較し，相関係数では約 0.02 , 標準誤差で約 6.37 の改善が得られた.

本研究においては， 300 文からなる課題セット単位での自動評価を取り扱ったが，今後は，パラグラフや文といったより小さな単位での自動評価や誤り検出への取り組みを行うとともに，英訳難易度の測定技術の研究を進め,「学習者の習熟度に合った英訳問題の提示」と「訳質自動評価と評価結果と診断結果の提示」とを繰り返すことにより効率的な学習を行うことができる e ラーニングシステムの開発につなげて行きたい.

## 謝 辞

本研究は, 科学研究費補助金（基盤研究 B）（課題番号 16300048）による助成研究の一部である。

## 参考文献

Akahane-Yamada, R., Kato, H., Adachi, T., Watanabe, H., Komaki, R., Kubo, R., Takada, T., and Ikuma, Y. (2004). "ATR CALL: A speech perception/production training system utilizing speech technology." In Proceedings of the 18th International Congress on Acoustics, Vol. III, pp. 2319-2320.

Callison-Burch, C., Osborne, M., and Koehn, P. (2006). "Re-evaluating the Role of Bleu in Machine Translation Research." In Proceedings of the 11th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics, pp. 249-256.

Cohen, J. A. (1960). "A coefficient of agreement for nominal scales." Educational and Psychological measurements, 20, pp. 37-46.

ETS (2008). "http://www.toeic.or.jp/toeic/data/data_avelist.html.".

Hirose, K., Ishi, C. T., and Kawai, G. (2001). "On the use of speech recognition technology for foreign language pronunciation teaching." Journal of the Phonetic Society of Korea, 42,
pp. $37-46$.

Izumi, E., Uchimoto, K., and Isahara, H. (2004). "The NICT JLE Corpus: Exploiting the language learners' speech database for research and education." Special Issues of International Journal of the Computer, the Internet, and Management (IJCIM), 12 (2), pp. 119-125.

Kikui, G., Sumita, E., Takezawa, T., and Yamamoto, S. (2003). "Creating corpora for speechto-speech translation." In Proceedings of Eurospeech, pp. 381-384.

Papineni, K., Roukos, S., Ward, T., and Zhu, W.-J. (2002). "Bleu: a Method for Automatic Evaluation of Machine Translation." In Proceedings of the 40th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL), pp. 311-318.

Takezawa, T. (1999). "Building a Bilingual Travel Conversation Database for Speech Translation Research." In Proceedings of 2nd International Workshop on East-Asian Language-Resources and Evaluation-Oriental COCOSDA Workshop '99-, pp. 17-20.

投野由紀夫 (2007). 日本人中高生一万人の英語コーパス中高生が書く英文の実態とその分析. 小学館.

Turian, J. P. and Luke Shen, I. D. M. (2003). "Evaluation of Machine Translation and Its Evaluation." In Proceedings of MT Summit, pp. 386-393.

Woodford, P. E. (1982). An introduction to TOEIC: The initial validity study. Educational Testing Service.

安田圭志, 隅田英一郎 (2008). 機械翻訳の研究・開発における翻訳自動評価技術とその応用. 人口知能学会誌, 23 (1), pp. 2-9.

## 略歴

安田圭志：1999 年同志社大学工学部知識工学科中退（飛び級進学のため）. 2004 年同志社大学大学院工学研究科博士課程了. 工学博士. 現在, 独立行政法人情報通信研究機構において機械翻訳システムの研究に従事. 2006 年電子情報通信学会 ISS ソサイエテイ論文賞受賞. 情報処理学会, 電子情報通信学会, 音響学会各会員.

喜多村圭祐：2006 年同志社大学工学部知識工学科卒業. 2008 年同大学大学院知識工学研究科修士課程了. 工学修士. 機械翻訳の研究開発に従事. 現在 (株) NEC.

山本誠一：1972 年大阪大学工学部電子工学科卒業. 1974 年同大学大学院基礎工学研究科修士課程了. 同年 (株) KDD 入社. ATR 音声言語コミュニケー ション所長などを経て, 現在同志社大学理工学部教授. 工学博士. この間,適応信号処理, 音声合成, 音声認識, 音声翻訳の研究に従事. 1981 年度電子
情報通信学会学術奨励賞, 日本音響学会第 3 回技術開発賞, 第 5 回技術開発賞，電子情報通信学会 ISS ソサイエテイ論文賞，電気通信普及財団テレコム技術賞などを受賞。電子情報通信学会 FELLOW, IEEE FELLOW．言語処理学会, 日本音響学会各会員.

柳田益造：1969 年大阪大学工学部電子工学科卒業. 1971 年同大学大学院修士課程了. 同年 NHK 入局. 1978 年大阪大学大学院博士課程了. 工学博士. 同年大阪大学産業科学研究所助手, 1978 1979 年オランダ国立 Groningen 大学音声研究所客員研究員, 1987 年郵政省電波研究所（現情報通信研究機構）音声研究室長などを経て, 現在同志社大学理工学部教授. 音響信号処理, 音声言語情報処理ならびに音楽知覚・情報処理の研究に従事. 2004 日本音響学会佐藤論文賞, 2006 年電子情報通信学会 ISS ソサイエテイ論文賞などを受賞.著書 (分担執筆)：「ファジイ科学」(海文堂)，「信号処理」(オーム社)，「メディア情報処理」(オーム社), 訳書 (分担)：「ソフトコンピューティング」(海文堂)，日本音響学会音楽音響研究会委員長, 日本音楽知覚認知学会理事, 電子情報通信学会, 情報処理学会, IEEE, 米音響学会など各会員.

$(2008$ 年 8 月 31 日受付)
$(2008$ 年 11 月 17 日再受付 $)$
$(2009$ 年 4 月 3 日再々々受付 $)$
$(2009$ 年 7 月 17 日採録)


# 相互教授モデルに基づく学習者向け作文支援システムの実現

山口 昌也 $\dagger \cdot$ 北村 雅則 $\dagger \dagger \cdot$ 棚橋 尚子怰
}

本論文では, 学習者向けの作文支援手法として, 学習者, 教師, システム間で互い に作文に関する知識を教えあう相互教授モデルを提案し, Webべースの作文支援シ ステムを実現した，適用対象として，大学の作文教育を想定する．対象とする文章 は，レポートなどの，一定の書式と文章構造が規定される文章とする。従来の作文支援システムの問題点として, (a) 文章構成や作文の内容に対する支援など, 意味処理が必要となる支援が困難であること, (b) 教師の指導意図をシステムの動作に反映 させる仕組みを持たず，実際の授業で運用しにくいことが挙げられる。相互教授モ デルでは, 作文の言語的・内容的制約を記述する「作文規則」を用いて, 教師から システムへの指導意図の伝達を可能にした. さらに，学習者による作文へのマーク アップ，および，学習者同士の添削を導入し，文章構成や作文の内容に対する支援 を含めた作文支援を行う．システムは学習者のマークアップ結果を利用しつつ，作文規則を作文に適用し，誤りを指摘する。本論文では，提案手法, 従来手法による 作文実験を行い，相互教授モデルと作文規則の有効性を確認した。

キーワード：作文支援，相互教授モデル，作文規則
## An Implementation of a Writing Aid System for Students Based on a Mutual Teaching Model

\author{
Masaya Yamaguchi ${ }^{\dagger}$, Masanori Kitamura $^{\dagger \dagger}$ and Hisako Tanahashi ${ }^{\dagger \dagger}$
}

This paper proposed a mutual teaching model for assisting students in writing compositions, and implemented a writing aid system as a Web application based on the model where students, teachers and our system teach each other their knowledge of writing. We designed the system to use in first language writing courses in the university. The existing systems have two problems: (a) the limitation of assistance for structure or contents of composition, (b) few mechanisms that allow teachers to incorporate their educational objectives into systems. In our proposed model, a student annotates on his/her own composition and makes comments on other's compositions. And teachers define "Composition Rules" for incorporating their educational objectives into systems. Using the rules and results of the annotation, our system provides various assistance for also structure or contents of composition. By the proposed model and a coventional model, we made two composition experiments whose results showed the effectiveness of the proposed model and "Composition Rules".

Key Words: Computer-Aided Writing, Mutual Teaching Model, Composition Rules

## 1 はじめに

## 1.1 本研究の背景

近年, 大学では文章能力向上のため,「文章表現」の授業がしばしば行われている. 実際に作文することは文章能力向上のために有効であることから, 多くの場合, 学生に作文課題が課される. しかし, 作文を評価する際の教師の負担は大きく, 特に, 指導する学生数が多いと, 個別の学生に対して詳細な指導を行うこと自体が困難になる ${ }^{1}$. また，講義だけで，個別の指導がない授業形態では, 学生も教師の指導意図をつかみにくく, ただ漠然と作文することを繰り返すといった受け身の姿勢になりがちである。

本研究は，上記のような現状に対処するために，大学における作文教育実習で活用できる学習者向け作文支援システムを提案するものである.

## 1.2 既存システムの問題点

これまでに多くの作文支援システムが提案されてきた，支援手法という観点から既存の手法を分類すると，次のようになる。

(a) 作文中の誤りを指摘する手法

（b）作文する際の補助情報を提供する手法

(c) 教師の指導を支援する手法

(d) 作文を採点する手法

(a)の手法は，ワードプロセッサなどのスペルチェッカや文法チェッカとして，広く利用されている。また，より高度な文章推敲や校閲を支援するための手法 (梅村, 増山 2007; 笠原, 小林, 荒井, 絹川 2001) も考案されている. 教育分野への適用では, 第 2 言語学習者向けの日本語教育分野での研究が盛んである。例えば，第 2 言語学習者の誤りを考慮して，文法誤りなどを指摘する手法 (Chodorow and Leacock 2000; 今枝, 河合, 石川, 永田, 桝井 2003; Brockett, Dolan, and Gamon 2006) がある.

さらに，(b)の手法としては，文章作成時の辞書引きを支援する手法 (Takabayashi 2004), 翻訳時にコーパスから有用な用例を参照する手法 (Sharoff, Babych, and Hartley 2006)などがある。これらは，学習者用というよりも，ある程度すでに文章技術を習得している利用者向けの手法である。

(c)のアプローチは，学習者を直接支援するのではなく，作文指導を行う教師を支援することにより，間接的に学習者の学習を支援する手法である。この種のアプローチの例としては，教

師の添削支援システム (Usami and Yarimizu 2007; 砂岡, 劉 2006) に関する研究がある. これらの研究では，日本語教育の作文教育において，作文とそれに付随する添削結果をデータベー スに蓄積し，教師の誤用分析などを支援する。

(d) の手法は，小論文などの文章試験を自動的に採点することを目的に開発されている手法である。代表的なシステムとしては，英語の小論文を自動採点する，ETS の e-rater (Burstein， Kukich, Wolff, Lu, Chodorow, Braden-Harder, and Harris 1998) がある。また, e-rater を組み込んだオンライン作文評価システム Criterion ${ }^{2}$ も開発されており, grammar, usage, mechanics, style, organization \& development という観点から作文を評価し, 誤りの指摘などもあわせて行われる。なお，日本語でも，e-rater の評価基準を踏襲して，石岡らが日本語小論文評価システム Jess (Ishioka and Kameda 2006) を構築している。また，井上らが Jess をWindows 用に移植し, 大学において日本語のアカデミックライティング講座への導入を検討している (井上, 佐渡島 2005).

以上の手法のうち，学習者を直接支援対象としうる手法は，(a)(d)である．大学における作文実習に，これらの手法を適用することを考えた場合，次の二つの問題があると考える．

問題点 1: 意味処理が必要となる支援が困難なこと大学の文章表現では, レポート, 論文, 手紙, 電子メール, 履歴書などを題材として, 表記・体裁, 文法, 文章構成（例：テーマに即した文章の書き方, 論理的な文章の書き方), 要約の方法, 敬語の使い方など, 広範囲な文章技術を習得対象としている (庄司, 山岸, 小野, 安達原 2007; 沖森, 半沢 1998).

それに対して，現状の作文支援システムは，表記・文法に関しては，手法 (a)(d) で誤りの指摘が行われているが, 意味的な解析が必要となる支援については, 部分的に実現されるにとどまっている。例えば，前述の Criterion では，導入部 (introduction material) や結論部 (conclusion) などの文章要素を自動的に認識し，それぞれの部分の一般的な記述方法を表示することができる.しかし, 現在の自然言語処理技術では，学習者の支援に耐えうるほどの精度で意味解析を行うことは難しい. そのため, 作文課題に必要な記述が含まれているか ${ }^{3}$, 記述内容の説明が不足していないか, 意味的な誤りや矛盾はないか, といった深い意味解析を必要とする支援は困難である.

問題点 2: 教師の指導意図をシステムの動作に十分反映できないこと前述のとおり, 教師が用意する作文課題には，学術的なものから実社会で役立つものまで様々なものがある．各課題を課す際には，学習者の作文の質を向上させるために，それぞれの目的に応じた到達目標やそ

れに応じた学習支援を設定する。したがって，教師が実習で作文システムを利用するには，課題の内容に応じて, 教師がシステムの支援内容をコントロールできなければならない. 例えば,電子メールの書き方を習得するための課題であれば，電子メールに書かれるべき構成要素（例：本文，結び， signature など）が存在するか，また，適切な順序で書かれているかを検査し，誤りがあれば，指摘するという支援が考えられる。このような支援を行うためには，電子メールに書かれるべき構成要素とその出現順序を，教師が規則として作文支援システム中で定義できなければならない.

現状の作文支援システムの中では，手法 (d) の作文採点システムが，作文評価用のパラメー 夕の設定手段を持っている（自動採点システムにおける作文評価手法は (石岡 2004)に詳しい).例えば，Windows 版 Jess の場合は，修辞，論理構成に関する各種パラメータの採点比率，および，内容評価用の学習用文章をユーザが指定できるようになっている。このように，既存の規則のパラメータを設定することは可能である。しかし，教師が新たな規則を定義できるまでには至っておらず，教師の指導意図をシステムの動作に反映することは難しいのが現状である.

## 1.3 本研究の目的

そこで，本研究では，上記の二つの問題を解決するための手法を提案し，作文支援システムとして実現する。

まず, 問題点 1 に対しては, 「相互教授モデル」を導入する. このモデルでは, 学習者, 教師, システムが互いの作文知識を教授しあうことにより，学習者の作文技術を向上させる．従来のシステムのように，作文支援システムだけが学習者に作文技術を教授するのではなく，学習者・ システム間, 学習者同士で作文技術を教授しあうことにより, システム単独では実現できない,深い意味処理が必要で, 多様な文章技術に対する支援を可能にする.

また, 問題点 2 に対しては, 「作文規則」を用いる。この規則は，学習者の作文の構造，および，内容を規定するための規則である。教師は，作文課題に基づいて作文規則を決定する．システムは，作文規則に基づいて，学習者の作文をチェックし，誤りがあれば，それを指摘する。本稿では，作文規則の形式，作文への適用方法について示す.

本論文の構成は，次のようになっている。まず，2 章ではシステムの構成について述べる， 3 章では相互教授モデルの提案を行い，4 章では作文規則の定義と作文への適用方法を示す.さらに，提案手法の有効性を検証するために，5 章で提案手法・従来手法による作文実験を行い， 6 章で実験結果を評価・考察する。そして, 最後に 7 章でまとめを述べる.

## 2 システム構成

本システムの構成を図 1 に示す. 本システムは, Web サーバ上の Wiki として動作し, 教師が作文課題用のサイトを構築する。学習者は, Webブラウザを介して作文するとともに，互いの作文を添削する。システムは，教師の設定した「作文規則」に基づいて，学習者の作文をチェックする，作文，および，添削結果は，Wikiコンテンツとして Webサーバ上に格納されていく． システムは，教師に対して，作文を分析する手段を提供する.

本システムの機能は, Wiki のプラグインとして実現される 4 . プラグインは, 次の 4 種類に大別される。

編集関連プラグィン：WYSIWYG エディタとして機能する ${ }^{5}$. エディタとしての基本的な機能の他，学習者による作文へのマークアップ，Web サーバへの作文の保存（排他処理を含む）ができる。作文結果は，XHTMLとしてWikiコンテンツの中に埋め込まれる，図 2 に編集プラグインの実行例を示す.

エラー検出プラグイン：「作文規則」に基づき, 作文をチェックする。チェックは, 作文を保存する際に行われ, 結果はWikiページに保存される。作文規則は, 3.3 節, 4 節で詳しく説明する。

添削関連プラグイン：学習者同士の添削を支援する。添削時には，まず，作文の該当箇所にハイパーリンクを作成する．添削の内容は，リンク先のWiki のページに記入する．図 2 中の「苍」

^{4}$ Pukiwiki (http://pukiwiki.sourceforge.jp/) を利用している.

5 TinyMCE (http://tinymce.moxiecode.com/) を拡張している.
}

図 2 編集プラグインの実行例

「口」6などのアイコンは，ハイパーリンクの例である.

作文分析支援プラグイン：作文中の文字数, 文数, 段落数, 添削数などの統計や作文の検索など，主として教師が学習者の作文を分析するための役割を果たす.

Wiki を利用している理由の一つは，Webコンテンツを作成するのが容易なことである．Wiki は, HTMLの夕グではなく, Wikiの簡易的な夕グで Web ページを作成できる. 作文教育の担当教師は, 必ずしも Web システムの利用や Webコンテンッの作成に精通しているとは限らない.しかし，もし，作文支援システムを含めた Webコンテンツを容易に作成できれば，授業の資料を含めた形の作文用の Web サイトを構築するという形で，作文支援システムを授業の中に導入しやすくするなると考えられる。

Wiki を利用した, もう一つの理由は, プラグインとして実装することにより, 機能の拡張や

その利用が容易になるためである，作文課題のテーマや授業での利用方法は多様であり，システムの拡張性やその利用の容易性は重要である。 Wiki のプラグインとして実装すれば，必要に応じて，機能を拡張することが可能であると同時に，拡張したプラグインを通常のプラグインと同様に Wiki コンテンツに埋め达むことができる.

## 3 相互教授モデル

## 3.1 概要

本節では，本システムの特徴である「相互教授モデル」について述べる.

このモデルは，学習者，教師，システムが互いの作文に関する「知識」を教授しあうことにより，学習者の作文を支援する。概要を図 3 に示す.この図のとおり，このモデルには，教師 $\Leftrightarrow$ システム, 学習者 $\Leftrightarrow$ システム, 学習者 $\Leftrightarrow$ 学習者, という三つのタイプのインタラクションがある.

このモデルの中で，学習者は二人以上を想定する，通常は， 10 名以上の学習者を想定し, 特定の学習者間だけでなく, 複数の学習者間でインタラクションが行われるようにする。これは,後述するように，学習者間のインタラクションにおいて，誤った作文知識が教授されるのを防ぐためである.

教師は作文規則をシステムに「教授」し, システムがその作文規則に基づいて, 個別の学習者とインタラクションしつつ，作文をチェックする。

実際の授業で利用する場合は, 次の手順で示すように，作文課題に関連する授業と本モデル

図 3 相互教授モデルにおけるインタラクション

とを組み合わせて運用することを想定している.

手順 1 教師が，学習者に対して作文を書く前の事前授業を行う.

手順 2 教師がシステムに対して「作文規則」（4 節を参照のこと）を設定する（教師 $\Rightarrow$ システム).

手順 3 学習者がそれぞれ作文する。この際, 自分の作文に対して, 各種のマークアップを行う (学習者 $\Rightarrow$ システム)。また，作文の過程で，システムが学習者の作文をチェックし， チェック結果に基づいて，学習者が自分の作文を修正する（システム～$\Rightarrow$ 学習者）.

手順 4 他の学習者の添削を行う（学習者 $\Leftrightarrow$ 学習者）.

手順 5 学習者が添削結果に基づき, 自分の作文の修正を行う（学習者 $\Leftrightarrow$ 学習者）.

手順 6 システムが教師に対して，作文の分析支援を行う（システム $\Rightarrow$ 教師）

手順 7 分析結果に基づき, 授業で教師が学習者を指導する.

この後の節では，それぞれのインタラクションでどのような作文知識が教授され，どのように学習者の知識獲得につながるのか，ということを説明する.

## 3.2 教師 $\Leftrightarrow$ システム

まず，教師からシステムへは，教師自身が設定する「作文規則」が教授される（手順 2）。作文規則は，作文の表記，文法, 文体, 文章構造などの言語的な規則に加えて, 作文の形式や内容を規定する規則である。一般的には，作文課題ごとに学習者に教授したい事柄（以後，「指導項目」）が存在するので，その指導項目に基づいて，作文規則が決定される。なお, 指導項目は,教師が手順 1 で授業する内容と基本的に対応する.

例えば，本論文の 5 節で実施した実験では，「章立て」の習得を目的として，「旅行計画」をテーマとする作文課題を出している。教師は，この目的とテーマを満たす作文が書かれるように，作文規則を設定する。この実験の場合，1文の長さ，文体（です・ます調で書く）といった一般的な作文上の規則に加えて，「章立て」に関する作文規則を設定した。さらに，作文のテー マに則して，必ず記述しなければならない項目（以後，「必須記述項目」）を設けて，作文規則とした，具体的には，「旅行計画」というテーマから，「旅行目的」「スケジュール」などを必須記述項目としている.

一方，システムから教師へは，学習者が作成した作文を分析するための機能が提供される（手順 6). 具体的には, (1) 作文規則の作文への適用結果の集計, (2) 作文中の文字, 文, 段落数などの集計，(3) 全作文に対する横断的な全文検索，(4) 学習者同士の添削結果の集計などである.教師は，これらの機能を使って，全学習者の作文を分析（例えば，誤りの傾向分析）をした上で，授業で学習者を指導する（手順 7 ).

## 3.3 学習者 $\Leftrightarrow$ システム

学習者とシステムとの間のインタラクションは, 学習者が作文する過程で行われる (手順 3 ).学習者は, 自分の作文に対して, マークアップを加える。それに対して, システムは, 作文に対する自動的なマークアップと，学習者のマークアップ結果を利用しつつ，作文規則を作文に適用する。そして，図 4 のように，作文規則に適合しない部分を学習者に指摘する。

学習者が実際にどのようなマークアップを行うかは, 教師の指導項目や自動的なマークアップの精度などに応じて決定する，例えば，5 節の実験では，章節タイトル，引用部分などの言語的な要素の他に，「旅行目的」「スケジュール」といった必須記述項目の記述範囲に対するマー クアップを行っている。これは, この実験の教育目的が「章立て」の習得であり, 作文テーマが「旅行計画」だからである。このように教育目的上, 重要な部分については, 自動的なマー クアップの精度にかかわらず，学習者によるマークアップを行う。

学習者のマークアップが, 学習者の作文技術習得に与える効果は, 二つある。 一つは, 学習者自身が自分の作文に対してマークアップすることによって, 教師が学習者に対して習得してほしいと考えている事柄を学習者が自覚的に確認しつつ, 作文を行うことができることである. また，マークアップを行うことは，他者であるシステムに対して作文知識を「教える」ことになる。したがって, CAI 関連研究において, (小谷 1989) や (大林, 下田, 吉川 2000) が主張しているように, 学習者の自発的な学習を促し, 学習者自身の作文知識が整理・詳細化されることが期待される。

学習者がマークアップすることの, もう一つの効果は, 現在の自然言語処理技術では十分な精度で解析することが困難な対象に対しても，マークアップが可能になることである．現在のシステムでは実現困難なマークアップ処理を学習者が行えば，作文規則にそのマークアップ結果を取り込んで，学習者の作文を検査することが可能になる。

ロチェック結果
- 著者名が書かれていません。
- 次の章節タイトルは, 章節番号がないか, 正しい形式 (例：「2.」「2.1」) ではありません。 - はじめに
- 1 文に含まれる文字数が多すぎます。複数の文に分けましょう。
- 4 月に入り，新しい生活が始まる人たちも多いと思いますが，新しい職場や学校に最初から遅刻していては, その印象が今後も付きまとってしまうので, 大学生の読者を想定して, 寝坊しないための方法を考えてみることにしました。

$\cdot$です・ます調で書かれていないようです。

-した回数が多い方法である。複数の目覚しを

図 4 システムによるチェック例
例えば，上記でマークアップの例として挙げた「旅行目的」を自動的に検出するには，表層的な解析のみならず，意味的な解析が必要になると思われる。しかし，学習者がマークアップを行えば，「旅行目的」が記述されているか否かを機械的に判断し，記述されていない場合は，学習者にその誤りを指摘できる。

## 3.4 学習者 $\Leftrightarrow$ 学習者

学習者間のインタラクションは, 互いに作文に対して, コメントしたり, 質問しあうことである.コメントや質問の内容についての制限はないが, (a) 誤字・脱字の指摘, (b) 語の用法や文法の誤りの指摘, (c) 内容に対する質問, (d) 文章構成などの改善案などを, 教師が学習者に事前に推奨しておくものとする，学習者が行ったコメント，質問などは，システムが管理し，学習者同士が掲示版システムを用いて対話できるようにする。図 5 に添削例を示す.

学習者間のインタラクションが学習者の作文技術習得に与える効果は, 学習者とシステム間のインタラクションと同様, 学習者が他人に教授することによる効果と, 広範な支援内容を実現できる点にある。ただし，その効果の内容は異なる.

まず，他人に教授することの効果について説明する．学習者が他の学習者の作文に対してコメントや質問をすることは，コメントするだけの知識を自ら持たなければならず，学習者自身の知識が整理・詳細化されると考えられる。また，他人の作文を読むということは自分の作文作成の参考にもなる．自分の作文に対してマークアップする場合と異なるのは，添削した相手や他の学習者から添削自体に対する反応があることである，そのため，学習者（添削者，被添削者）の作文知識が矯正・強化される可能性がある，具体的には，（a）誤った知識に基づいて他人の作文を添削した場合でも，学習者同士の対話の過程で誤った知識が矯正されうること，(b)複数の添削者が同じ内容の添削を行えば，その添削内容の信頼性が被添削者や他の添削者にも

図 5 添削例
伝わること7，などが挙げられる。

次に，広範な支援内容を実現できるという点について説明する。学習者とシステム間でのインタラクションでも同様の効果が得られるが，学習者間のインタラクションはそれを補完する役割を果たす。つまり，学習者・システム間のインタラクションでは，作文規則に記述できる範井でしか支援しかすることができない，それに対して，学習者間のインタラクションでは，添削する側の学習者の作文知識の範囲での支援が可能である.

以上のような学習効果がある一方，添削するのが学習者であり，専門家でないことから，添削内容に誤りが含まれる可能性を考慮しなければならない。そこで，本モデルでは，二つの対策を考えている。一つは，一人の学習者の作文に対して，複数の学習者が添削し，添削内容について議論できるようにすることである。もう一つは，添削用の掲示板システム上に，教師が部分的に介入することにより，添削者・被添削者が互いに解決できないような場合に対処することである.

## 3.5 他の教授モデルとの比較

本節では，ユーザ（学習者）による知識の教授という面から，相互教授モデルと既存の教授モデルとを比較する。

まず，学習者同士の教授という面から見てみると，作文教育では従来から学習者同士の添削を導入している，例えば，国語教育では，学習者同士が作文を交換しあって読みあわせる「相互推敲」と呼ばれる手法が用いられている (田近，井上 2006)，また，第 2 言語学習者に対する作文教育でも，学習者同士で推敲しあう，ピア・レスポンスと呼ばれる手法が導入され，成果を挙げている (原田 2006).

これらの教授モデルと相互教授モデルとの違いは, 本教授モデルでは, 教師の指導項目が習得されているかをチェックする手段が，第三者であるシステムに作文規則として取り込まれている点である．教師の指導意図が学習者に伝わっているかを確認する場合, 従来のモデルでは,各学習者の作文を個別に確認しなければならないが，本教授モデルでは，作文規則を用いて教師の指導意図を徹底させつつ，学習者同士の知識教授を実現することができる。このことは，学習者の習得結果を確認しづらい，多人数を対象とした授業において，特に有効である。

次に，工学的な見地，つまり，ユーザ・システム間の知識教授という側面から本モデルと既存手法とを比較する。従来から，自然言語処理システムでは，全自動で十分な精度の解が得られない場合，ユーザとのインタラクションが用いられてきた。最も一般的に利用されているのは，仮名漢字変換システムである，1.2 節の問題点 2 で取り上げた意味処理に関しても，GDA （橋田 1998）を用いて，ユーザが意味的情報をアノテーションする手法が提案されている（例え

ば, (綾, 松尾, 岡崎, 橋田, 石塚 2005) による要約生成).

本モデルが既存手法と異なる点は, (1) アノテーションが学習者にとって手間になるのではなく, 作文技術を習得する助けになる（3.3 参照）という，積極的な意味を持つこと， (2) 複数の学習者が存在するため, アノテーションの誤りを修正できる可能性があることである. 二つ目の特徴は, 誤ったアノテーションを行う可能性がある学習者をユーザとする作文支援システムにとっては，アノテーション結果を有効利用する上で重要である.

## 4 作文規則

## 4.1 定義

作文規則は，学習者の作文が教師の指導項目に適合しているか検査するための規則である.本システム上で作成される作文は, XML を用いて, 内部的に構造化されており, 作文規則はその構造に対して適用される。作文規則の例を表 1 に示す.なお, これらの規則は， 5 節の実験で，実際に使用した作文規則の一部8である.

作文規則は, 次の 4 種類のテンプレートを論理的に結合することにより構成する.テンプレー ト中の作文要素 $e_{i}, e_{j}$ は, 作文自体, 文, 段落, 文字など, 作文を構成する言語的な要素である。なお, 作文要素には, 学習者がマークアップする言語要素も含まれる.

$
\begin{array}{ll}
\text { テンプレート } 1: & \text { include }\left(e_{i}, e_{j}, N\right) \\
\text { テンプレート } 2: & \operatorname{child}\left(e_{i}, e_{j}, N\right) \\
\text { テンプレート } 3: & \text { locate }\left(e_{i}, e_{j}, P\right) \\
\text { テンプレート } 4: & \text { correspond }\left(e_{i}, e_{j}, R\right)
\end{array}
$

テンプレート 1 と 2 は, 作文要素の包含関係を規定する. 作文要素 $e_{i}$ が $e_{j}$ を $N$ だけ含む場合, 作文とテンプレートが一致したことになる. $N$ は, $e_{j}$ の個数を表し, 定数, もしくは, 数値範囲で指定する. テンプレート 1 と 2 との違いは, テンプレート 1 では $e_{i}$ が $e_{j}$ を単に包含していればよいのに対して, テンプレート 2 では, $e_{j}$ が $e_{i}$ の子要素となっていなければいけないところである.

この二つのテンプレートの使用例として, 表 1 の作文規則 1,17 を挙げる. 作文規則 1 は,「作文には，一つの作文タイトルが存在する」ことを規定するもので，作文要素「作文」の中に，子要素として作文要素「作文タイトル」が一つ含まれることを意味する。作文を XML で記述した例を図 6 に示す.

一方，作文規則 17 は，必須記述項目の「旅行の目的」が作文中に書かれているかを検査する

表 1 作文規則の例（一部）

 \\

ための規則である。したがって, 作文規則 1 とは異なり, 作文の子要素ではなく, 作文に単に包含されていればよい，図 6 では， 2 章の章タイトルに「目的」タグとして付与されており，「作文」要素に包含された構造になっている.

テンプレート 3 は, 作文要素間の位置関係を規定する。作文要素 $e_{i}$ と $e_{j}$ が位置関係 $P$ のときにテンプレートと一致したことになる．P値は，「直前」「直後」「前」「後」「先頭」「末尾」 のいずれかを取る。このテンプレートの使用例としては，表 1 の規則 3 を挙げる。この規則では, 図 6 のように, 「作文タイトル」要素が「作文」要素の先頭にあることを規定する.

図 6 構造化された作文の例

テンプレート 4 は, 作文要素間の対応関係を規定し, 作文要素 $e_{i}$ と $e_{j}$ が対応関係 $C$ であることを示す. 対応関係には，「引用・出典」「図表参照」がある。このテンプレートの例としては, 表 1 の作文規則 16 を示す.この規則は, 引用を行った場合, 必ず出典を示すことを指導するためのものである.

以上の四つのテンプレートに対して, 論理演算子 $(a n d$, or,$n o t)$ を適用することにより, 複数のテンプレートを論理的に結合させることができる。 また, 演算子 desirable を適用することにより, 必須的な作文規則なのか, 任意的な作文規則なのか（従ったほうが好ましい規則なのか） を表現することができる.

作文規則 $R$ の形式は, 次の BNF で規定される.

$
\begin{aligned}
R::= & R^{\prime} \mid \text { desirable }\left(R^{\prime}\right) \\
R^{\prime}::= & \left(R^{\prime} \text { and } R^{\prime}\right) \mid\left(R^{\prime} \text { or } R^{\prime}\right)\left|\operatorname{not}\left(R^{\prime}\right)\right| \\
& \operatorname{include}\left(e_{i}, e_{j}, N\right)\left|\operatorname{locate}\left(e_{i}, e_{j}, P\right)\right| \operatorname{correspond}\left(e_{i}, e_{j}, C\right)
\end{aligned}
$

## 4.2 作文規則に基づく誤り検出

作文規則に基づく誤り検出は，次の手順で行う.

(1) 作文要素の付与

(2) 規則の適用

(3) エラーの生成

## 4.2.1 作文要素の付与

作文要素の付与方法には, (a) 生テキストに自動付与, (b) 学習者が付与, (c) (b) で付与された情報を利用して自動付与，の 3 通りがある。どのような作文要素を付与するかは，作文規則 （つまり，教師の指導項目）に依存するが，ここでは，表 1 に示した作文規則中の作文要素と関係づけつつ，三つのタイプの作文要素の付与方法を説明する。

まず，(a)の方法で付与される作文要素は，自動的な認定の精度が高いものが対象となる．認定の精度が低い場合や，精度が高くても，必須記述項目に関連した作文要素のように教育上の重要性が高い部分については, (b)(c)の付与方法を取ることになる。

表 1 中の作文要素のうち，(a)の方法で付与された作文要素は，「作文」「段落」「文」「文字」「章番号」「話し言葉形態素」「だ・である形態素」である。これらは，表層的なパターンマッチングや形態素解析結果を利用して付与されている，例えば，「文」は，改行情報や句点（。）などの表層的な情報に基づいて認定している。また，「話し言葉形態素」は，作文全体を形態素解析し，主として，話し言葉でよく用いられる文末の助詞，助動詞を「話し言葉形態素」として認定している9.

次に，(b)のタイプの作文要素は，学習者が作文作成時にマークアップする．表 1 中の作文要素のうち, このタイプの作文要素としては, 章節タイトル（「章タイトル」「節タイトル」など）「引用」「出典」「作文タイトル」「著者」に加えて，必須記述項目に関連する作文要素「目的」「日程」「予算」「イベント」「導入部」「まとめ」がある.

(c)のタイプの作文要素の例としては, 作文要素「章」(図 6 参照) がある.「章」要素の範囲を自動認定する際には，学習者がマークアップした「章タイトル」の付与結果を利用する 10 。また，必須記述項目の「導入部」についても，第 1 章の「章」要素を「序章」として認定するのに利用されている（図6では，「章」要素の type 属性値として記述されている）.

## 4.2.2 作文規則の適用とエラーの生成

作文規則の適用は，学習者が作文を保存するタイミングで実行される。作文が保存されると， まず，（前節で説明した）付与方法 (a)(c)の順序で作文要素を付与する。その後，すべての作文規則を順次，作文に対して，適用する。

もし，作文規則に合致しない場合は，エラーとして学習者に伝達する。エラーメッセージは,

個々の作文規則ごとに対応づけられているものとする. 実際の実行結果については, 3.3 節の図 4 を参照されたい.

## 5 実験

本節では, 提案した相互教授モデルの有効性を検証するために，実現した作文支援システムを用いて，作文実験を行う（実験 1).さらに，従来からの作文教育との比較を行うために, システムを利用しない場合の作文実験も行う（実験 2 ）。お, 本論文の実験で検証対象とするのは, 提案した相互教授モデルのうち, 手順 2 から手順 5 に相当する部分である. システムから教師への知識教授（手順 6) については, 本稿では扱わない.

## 5.1 実験 1

実験 1 では, 実現したシステムを利用して, 作文実験を行った. 作文のテーマは「旅行計画」,教育上の目標は文章の「章立て」に関する技術習得とした。実験の条件は, 次のとおりである.
- 被験者：大学 $1 \sim 3$ 年生（教育学部） 26 名
- 作文テーマ：旅行計画（著者自身がこれから行く旅行の計画を他人に説明する）
- 想定する読者：年上を含む, 不特定多数の読者
- 文体：必要がない限り, 口語表現は避ける。また, ですます調で書く.
- 作文規則：表 1 の作文規則を用いる.
- 学習者によるマークアップ対象：作文タイトル, 著者, 章節タイトル（章, 節, 小節,小々節), 引用, 出典, 図タイトル, [以降, 必須記述項目] 旅行の目的, 日程, 予算, 旅行中のイベント，導入部，まとめ

実験手順は，次のとおりである。 システムは，インターネット上の Web サーバ上に設置し,各被験者は好みの時間と場所で実験を行った。たたし, 各段階の実施期間を定め, すべての被験者が同じ期間に同じ段階の実験を行うようにした。

（1）章立てに関する資料を被験者に配布し，教育上の目標を理解してもらう.

（2）テーマに基づき，個々の被験者が作文を行う，なお，学習者は，作文の過程で，自分の作文に対してマークアップを行う，また，システムによる誤りの指摘に基づき，作文を修正する。

（3）個々の被験者は，それぞれ 4 名の被験者の作文を添削する．各被験者は他の 4 名の被験者の添削を受ける．なお，添削する相手に添削内容がうまく伝わるように，添削を行う前に添削マニュアルを配布した。

（4）添削に基づき，自分の作文を修正する，なお，被添削者は添削結果に返答すること，添削結果を受け入れなくてもよいが，その理由を明記することが求められる.

## 5.2 実験 2

実験 2 では, 提案手法と従来手法との比較を行うために, 作文支援システムを利用しない作文演習を想定して実験を行う。なお，学習者同士の添削は行わない.

実験条件は，被験者以外，実験 1 と同一である，被験者は，実験 1 と重複しない 18 名（同一大学同一学部）である，実験手順は，実験 1 と同様，章立てに関する資料を被験者に配布し，教育上の目標を理解した上で，作文支援システムを使わないで作文してもらった ${ }^{11}$ 。また，筆者が実験後に実験 1 と同様の基準でマークアップを行った.

## 5.3 実験結果

まず，表 2 「提案手法」（2 行目）に実験 1 の作文結果をまとめる. 示した数値は, 全被験者の平均值である，最左列から，作文に含まれる文字数，文数である．「構造」「必須」は，それぞれ, 必須記述項目以外に対する学習者のマークアップ数, 必須記述項目に対するマークアップ数である。「誤り（章立て）」は，章立てに関連する作文規則（1～9）により検出された誤りのうち, 被験者が修正せずに残してしまった誤りの数を表す.「誤り (その他)」は, 作文規則 $（ 10 １ 6 ）$ により検出された誤りのうち, 被験者が修正せずに残してしまった誤りの数を表す.「誤り (必須)」は，必須記述項目に関連する作文規則（17～22）で検出された誤りのうち，被験者が修正せずに残してしまった誤りの数である.

次に，表 2 「従来手法」に実験 2 の作文結果をまとめる。また，提案手法と従来手法とを比較するために，両者の結果に対して，ウィルコクソンの順位和検定を行った．表 $2\lceil\mathrm{p}$ 值」に， $\mathrm{p}$ 値を示す.

表 3 に実験 1 における添削結果を示す。示した数値は，全被験者の合計値である．表 3 「添削数」（2 行目）は他の学習者から受けた添削数,「修正数」はそのうち作文の著者が修正した数である。「誤字脱字」から「その他」までが，添削種類別の添削数である。「全体」は，作文中の個別の箇所でなく，作文全体に対して行われた添削の数である。「合計」は全添削種類の合計添削数,「添削」は他の被験者の作文に対して行った添削の総数である.

表 2 作文, および，マークアップ結果

表 3 添削結果

## 6 評価

## 6.1 システム, 学習者間のインタラクションの評価

ここでは, 相互教授モデル中のインタラクションのうち, システムと学習者間のインタラクションを評価する．6.1.1～6.1.3 節では提案手法について扱い，6.1.4 節では提案手法と従来手法との比較を行う.

## 6.1.1章立てに関する評価（提案手法）

作文の「章立て」を定量的に評価するために，章立てに関する学習者のマークアップと，作文規則への適用結果を分析してみる。表 2 「構造」より，必須記述項目以外の文章構造に関するマークアップは, 平均 11.7 カ所である。このうち, 章節タイトル（章, 節, 小節, 小々節の夕イトル）のマークアップ数は, 平均 9.3 カ所である. 1作文あたりの章の数は, 5.0 個であった. また，章節の階層の深さは，平均で 1.59 だった，表 2 「文字数」に示したとおり，作成された作文の文字数は平均 1631 文字なので，おおよそ，400 字詰め原稿用紙 4 枚に， 5 章からなる作文が作成されたことになる.

作成された作文は表 1 の作文規則 1 から 9 で検査されているので, 表 2 (「誤り（章立て）」列) に示されている誤り 13 力所 ${ }^{12}$ 以外は, 作文規則（1 から 9）に適合した章立て構造を持った作文が作成されたことを意味する。

解決されずに残された誤りの内訳は，（a）章節タイトルに番号がないもの（12カ所, 作文規則 9 により検出)， (b) 序章が 1 章以外に存在するもの（1 力所，作文規則 5 により検出）だった. (a)は学習者のミス，もしくは，恣意的な「誤り」（エラー表示の中には誤りの修正が必須でないものも含まれるため，あえてそのままにした可能性がある）によるものだと思われる。(b)は学習者の章立てに対する理解不足だと思われる.

以上の結果から，章節タイトル番号がない問題を除けば，作文規則 1 から 9 に規定される範囲内で，章立てがうまく行われたと考えられる.

ただし，現状の作文規則では十分検出できなかった誤りもある。具体的には，(1) 第 1 章に必要以上の情報を書き込む学習者が存在したこと（2 名の学習者），（2）章立てを過度に細かくす

る学習者が存在したことである（例えば，一つの章に 1 文しかないものが見受けられた），前者については，序章に含まれる節数や文字数を制約する作文規則を追加すること，後者については，章の数，もしくは，各章に含まれる文字数の下限を制約する作文規則を作成することにより，防止できるものと考えられる。

## 6.1.2 必須記述項目による評価（提案手法）

表 2 「必須」を見ると，必須記述項目に関するマークアップ数は，一人当り平均 6 カ所である. マークアップされた部分に関して，その内容を確認したところ，すべて正しくマークアップされていた。したがって，作文規則 $(17 \sim 22)$ がうまく機能し，必須記述項目が正しく作文されたと考えられる。

必須記述項目に関連する作文規則により検出され，修正されずに残ったエラーは，表 2 「誤り (必須)」に示したとおり，被験者一人あたり平均 0.038 力所（合計 1 力所）であった ${ }^{13}$. エラー として残った 1 カ所は作文規則 22 により検出された誤りで，作文にまとめの記述がなかった.当該の学習者は，他の必須記述項目については，正しくマークアップを行っていたので，まとめを作文にうまく組み込めなかったことが考えられる.

上記の誤り例や 6.1.1節の誤り (b)のように教師の指導が必要な場合も検出される. したがって，本システムを運用する場合は，3.1節の手順 7 で示したように，検出された誤りを教師が分析し，作文後の授業で，指導することが好ましいと考える。

## 6.1.3 自動付与された作文要素による誤り検出の評価（提案手法）

ここでは，自動的に付与された作文要素による誤り検出について評価するために，作文規則 10 から 15 によって検出された誤りを分析する.

表 2 「誤り (その他)」を見ると, 誤りが修正されずに残っているのは, 被験者一人あたり 0.27 力所（合計 7 力所）だった ${ }^{14}$.

その内訳は，3 カ所が作文規則 14 （文体は「ですます」調で書く）に反して「だ・である」調で書かれていたもの, 残り 4 カ所は作文規則 15（話し言葉を用いてはいけない）に違反したものだった．前者・後者の誤りとも，（それぞれ別の）1名の被験者によるものである．このうち，前者は，箇条書き部分だけ「だ・である」調で書かれていたので，被験者の意志だと考えられる。後者は，作文規則 15 に対する被験者の認識不足か，不注意だと思われる.

以上の結果から, 作文規則 10 から 13 で規定されている事柄, つまり, 文, 段落の長さや図タイトルの位置に関する誤りは, 抑制されているものと考えられる。作文規則 14,15 で規定さ

れている文体関連の事柄については, 部分的に誤りが残るが, 従来手法では合計 72 カ所の誤りが検出されたので，作文規則の効果があったことが確認できる.

## 6.1.4 従来手法との比較

まず，表 2 「誤り（章立て）」「誤り（必須)」「誤り（その他）」の値を合計すると，修正されずに残った誤りは, 提案手法は一人あたりの平均で 0.85 力所, 従来手法は 7.1 力所となり, 提案手法では作文規則によって，誤りが抑制されていることがわかる.

次に，表 $2\lceil\mathrm{p}$ 値」より，提案手法と従来手法とで有意な差が出たのは，「誤り（その他）」 $(p<.01)$, および,「構造」「誤り（章立て)」「誤り（必須 $) 」(p<.05)$ である.このことから，提案手法は, 従来手法と比較して, (a) 多くの章立てがなされること, (b) 章立て, 構造（作文規則 10～16に反する)，必須記述項目に関する誤りが少ないこと，が確認された.

従来手法と比較して，多くの章立てがなされた要因としては，二つのことが考えられる。一つは，学習者自身が自分の作文に対してマークアップを行ったことにより，章立てが促進されたことである。もう一つは, 作文規則 4 （作文には章が三つ以上ある）に基づくチェックを行ったことにより，章の数が結果的に増えたことである。

一方，(b) の結果が得られた要因としては，作文規則によるチェックが有効に機能したことが考えられる。表 2 「提案手法」の「誤り (章立て)」「誤り (その他)」「誤り (必須)」が, 作文規則を適用したときに（修正されずに）残る誤り数なので，表 2 「従来手法」の結果との差分が，作文規則を適用したことによる効果だと考えられる。この差分となる効果を生み出した作文規則を明らかにするために，「従来手法」の作文中の誤りを検出した作文規則を見てみると，特に有効に機能したのは, 作文規則 4 (「誤り（章立て）」の誤りのうち, $32 \%$ ), 作文規則 9 (同 $32 \%$ ), 作文規則 14 (「誤り (その他)」の誤りのうち， $67 \%$ ), 作文規則 15 (同 $22 \%$ ）であることがわかった。

## 6.2 学習者間のインタラクションの評価

ここでは, 学習者間のインタラクションの評価として, 学習者同士の添削結果を分析する.

## 6.2.1 定量的評価

まず，添削の効果を検証する，表 3 の「合計」列に示したとおり，合計で 182 力所の添削がなされ，そのうち，154 力所が添削対象の作文の著者によって修正されている。したがって，今回の実験では, 作者から見て, 約 $85 \%$ の添削が作文の内容を改善するのに役立ったことがわかる.添削の種類別に添削数を見てみると, 「その他」が全体の約 $27 \%$ 占め, そのあと, 「文法誤り」「誤字脱字」「口語表現」といった表記に関する添削が続く.「その他」の内訳については,次節で詳しく見てみることにする。
次に，学習者を「添削者」という観点から見てみる。表 3 の「添削」列のとおり， 198 回の添削のうち ${ }^{15}, 168$ 回の添削が添削対象の作文の著者により修正されており，全体的には約 $85 \%$ の添削が被添削者に受け入れられている。ただし，学習者別に添削数を見てみると，最大 23 カ所, 最小 1 カ所とばらつきが大きかった. 添削数にばらつきがでる原因は, 学習者の能力による要因以外にも，添削対象の作文，添削者との関係が考えられる，例えば，添削対象の作文が優秀な作文であれば，添削数は少なくなる，また，添削対象となる作文の著者が知り合いの上級生であれば，添削するのを遠慮する可能性がある，特に，後者の要因に関しては，どのような学習者集団を設定すれば，添削が活発になされるかを今後調査する必要がある.

## 6.2.2 定性的評価

ここでは，種類別に添削の内容を定性的に評価する，表 3 に示した種別ごとに，実際の添削例を示す。
- 誤字・脱字

修正前： モネは生涯でたくさんの水連の絵を描きましたが

修正後：モネは生涯でたくさんの睡蓮の絵を描きましたが

添削内容：睡蓮では?
- 説明不足

修正前： 満天の星を眺めて満喫します。

修正後： 満天の星を眺めてモンゴルの大自然を満契します。

添削内容： 満喫するには，何を満喫するのかを書く必要があるかと思います。モンゴルの星空を満喫するのか，モンゴルの大自然を満契するのか，書いたほうがわかりやすいと思います。
- 宇長表現

修正前：この計画の発案者は私なので，私が幹事を務めることになりました。

修正後： 発案者の私が幹事を務めることになりました。

添削内容：「発案者の私が」とするとすっきりすると思います。
- 文法誤り

修正前：おおまかな計画が立てることができました。

修正後：おおまかな計画を立てることができました。

添削内容：「を立てる」になると思います。
- 口語表現

修正前： 僕はやっぱり「食べる」というのが一番の醍醐味だと思っています。
行う場合があるからである.
修正後： 僕はやはり「食べる」というのが一番の醍醐味だと思っています。

添削内容：「やはり」のほうがよいのではないでしょうか？

なお,「その他」として分類された添削には, 多様な種類の添削内容が含まれていた。量的に最も多いのが，より適切な語句や表現の提案であり，約半数がこの種類の添削だった．次に多かったのが，表記の変更を提案するもので， 9 例あった。それぞれの例を次に示す.
- より適切な語句や表現の提案
- 3 ,まとめ $\rightarrow 3$, おわりに（第 1 章が「はじめに」だったため）

－必ず暖かい服装をご用意ください。 $\rightarrow$ 必ず暖かい服装でご参加ください。
- 表記の変更の提案

－楽しんできたいとおもいます。 $\rightarrow$ 楽しんできたいと思います。
- 八月十五日から十八日までの四日間 $\rightarrow$ 8月15日から18日までの 4 日間（横書に漢数字は読みにくいとの指摘があった)

以上のように，表記上の誤り（誤字・脱字や文法誤りに示した例を参照）に対する支援だけでなく，「説明不足」「㔯長表現」「その他」で示した例のように，周辺文脈の意味を考慮した上で，改善例を示すような支援も可能である。これは，従来の作文支援システムでは実現が困難だった支援である。学習者の添削のうち約 $85 \%$ が作文の改善に寄与することと, 他人に作文知識を教授すること効果を考慮すると，学習者間の添削は，作文支援の方法として，有効であると考える。

## 7 おわりに

本論文では，学習者向けの作文支援手法として，学習者，教師，システム間で互いに作文に関する知識を教えあう，相互教授モデルを提案した，本モデルの新規性は，次の点にある.
- 作文規則を用いることにより, 教師の指導意図を学習者に徹底させつつ, 学習者同士の知識教授を実現できること
- 学習者のアノテーションが手間になるのではなく, 作文技術習得上の助けになること. また, 複数の学習者を想定することにより, 学習者のアノテーションの誤りを防止していること

さらに，相互教授モデルに基づいた作文支援システムを実現した．実現したシステムを評価するために, 提案手法と従来手法による作文実験を行い, 次の結果を得た.
- 問題点 1 に対しては, 相互教授モデルが有効に機能し, 次のように意味解析が必要となるような支援を行うことができた。

－ 学習者・システム間のインタラクションによる,「章立て」や必須記述項目などに対する支援

－ 学習者同士の添削による,「説明不足」「苍長表現」などに対する支援
- 問題点 2 に対しては，作文規則により対応した，今回の実験では，教育上の目標を「章立て」の習得，作文テーマを「旅行計画」と設定して，作文規則を記述した。
- 作文規則に照らし合わせて修正されずに残った誤りは，従来手法が一人あたりの平均で 7.1 カ所だったのに対して, 提案手法は 0.85 力所に削減することができた。 また, 提案手法で作成した作文は，従来手法の作文よりも，有意に誤りが少ないことを確認した。この結果は，学習者・システム間のインタラクション，および，作文規則が有効に機能したことを示すものである。

今後は，教師が容易に作文規則を設定できるようなインターフェイスの実現を行いつつ，さらなる作文課題に対して，提案手法が有効に機能するか検証を進める予定である。また，今回扱わなかった，システムから教師への知識教授についても，大量の作文に対する教師用の作文分析支援手法を検討中である。

## 謝 辞

本研究を評価するにあたって行われた作文実験に参加してくださった被験者の方々，実験結果の集計を支援してくださった方々に深く感謝いたします。なお，本研究は，科学研究費補助金・基盤研究 (C)（課題番号 20500822）の助成を受けて行われたものである.

## 参考文献

綾聡平, 松尾豊, 岡崎直観, 橋田浩一, 石塚満 (2005). 修辞構造のアノテーションに基づく要約生成. 人工知能学会論文誌, 20 (3), pp. 149-158.

Brockett, C., Dolan, B., and Gamon, M. (2006). "Correcting ESL errors using phrasal SMT techniques." In Proceedings of the COLING/ACL 2006, pp. 249-256.

Burstein, J., Kukich, K., Wolff, S., Lu, C., Chodorow, M., Braden-Harder, L., and Harris, M. (1998). "Automated scoring using a hybrid feature identification technique." In Proceedings of the COLING/ACL 1998, pp. 206-210.

Chodorow, M. and Leacock, C. (2000). "An Unsupervised Method for Detecting Grammatical Errors." In Proceedings of the NAACL 2000, pp. 140-147.

原田三千代 (2006). 中級学習者の作文推敲課程に与えるピア・レスポンスの影響一教師添削とその比較一. 『日本語教育』, 131, pp. 3-12.

橋田浩一 (1998). GDA 意味的修飾に基づく多用途の知的コンテンツ. 人工知能学会誌, $\mathbf{1 3}$ (4), pp. 528-535.
今枝恒治, 河合敦夫, 石川裕司, 永田亮, 桝井文人 (2003). 日本語学習者の作文における格助詞の誤り検出と訂正. 情報処理学会研究報告. コンピュータと教育研究会報告, 2003 (13), pp. 39-46.

井上達紀, 佐渡島紗織 (2005). アカデミックライティングへの Jess 導入の試み. 日本行動計量学会大会発表論文抄録集, 33 巻, pp. 378-381.

石岡恒憲 (2004). 記述式テストにおける自動採点システムの最新動向. 行動計量学, 31 (2), pp. 67-87.

Ishioka, T. and Kameda, M. (2006). "Automated Japanese Essay Scoring System based on Articles Written by Experts." In Proceedings of the 21st International Conference on Computational Linguistics and 44th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, pp. 233-240.

笠原健成, 小林栄一, 荒井真人, 絹川博之 (2001). マニュアルの校閲作業における文書推敲支援ツールの実適用評価. 情報処理学会論文誌, 42 (5), pp. 1242-1253.

小谷善行 (1989). IAC: 利用者が教えるというパラダイムによる教育ツール. 教育におけるコンピュータ利用の新しい方法シンポジウム報告集, pp. 49-53. 情報処理学会.

黒橋禎夫，河原大輔 (2005). 日本語形態素解析システム Juman version 5.1.

http://nlp.kuee.kyoto-u.ac.jp/nl-resource/juman.html.

沖森卓也, 半沢幹一 (1998). 日本語表現法. 三省堂.

大林史明, 下田宏, 吉川榮和 (2000). 仮想生徒へ「教えることで学習する」CAI システムの構築と評価. 情報処理学会論文誌, 41 (12), pp. 3386-3393.

Sharoff, S., Babych, B., and Hartley, A. (2006). "Using comparable corpora to solve problems difficult for human translators." In Proceedings of the COLING/ACL 2006, pp. 739-746.

庄司達也, 山岸郁子, 小野美典, 安達原達晴 (2007). 日本語表現法一 21 世紀を生きる社会人のたしなみ. 翰林書房.

砂岡和子, 劉松 (2006). 誤用データ機能を備える WEB 中国語作文添削支援システム設計と開発. 2006PC カンファレンス論文集.

Takabayashi, S. (2004). Synthetic Assistance for Creation and Communication of Information.

Ph.D. thesis, Nara Institute of Science and Technology.

田近洵一, 井上尚美 (2006). 国語教育指導用語辞典 (第 3 版). 教育出版.

梅村祥之, 増山繁 (2007). 仕事文推敲支援に向けた連体修飾不足に対する受容性判定法. 自然言語処理, $14(4)$, pp. 43-65.

Usami, Y. and Yarimizu, K. (2007). "Design of XECS (XML-based Essay Correction System): Effects and implications." In Proceedings of the CASTEL-J in Hawaii 2007, pp. 182-184.

## 略歴

山口昌也：1992 年東京農工大学工学部数理情報工学科卒業. 1994 年同大学院博士前期課程修了. 1998 年同大学院博士後期課程修了. 博士 (工学). 同年,同大学工学部助手. 2000 年国立国語研究所研究員, 現在に至る. 自然言語処理の研究, コーパス構築に従事. 言語処理学会, 情報処理学会, 日本教育工学会, 日本語学会, 社会言語科学会各会員.

北村雅則：1998 年関西大学文学部国文学科卒業. 2000 年名古屋大学大学院文学研究科国文学専攻国語学専門博士前期課程修了. 2005 年名古屋大学大学院文学研究科人文学専攻日本文学日本語学講座博士後期課程満期退学. 博士 (文学)．２006 年国立国語研究所研究開発部門言語資源グループ特別奨励研究員, 2008 年名古屋学院大学商学部講師, 現在に至る. 日本語学 (現代語文法,文法史), 作文教育の研究に従事. 日本語学会, 日本語文法学会, 日本語用論学会, 言語処理学会, 日本教育工学会各会員.

棚橋尚子：1983 年愛知教育大学教育学部小学校課程国語科卒業. 1989 年兵庫教育大学大学院学校教育研究科教科・領域教育専攻言語系コース（国語）修士課程修了. 名古屋市立の中学校教諭, 広島大学附属小学校教諭を経て 1995 年群馬大学教育学部専任講師, 1997 年同助教授. 1999 年奈良教育大学教育学部助教授. 2006 年同教授，現在に至る．漢字教育を中心とした国語科教育の研究に従事. 全国大学国語教育学会, 日本国語教育学会, 中国四国教育学会,日本言語政策学会各会員.

(2008 年 9 月 2 日受付)

(2009 年 4 月 11 日再受付)

(2009 年 7 月 17 日採録)