# 『現代日本語書き言葉均衡コーパス』形態論情報アノテーション 支援システムの設計・実装・運用

小木曽智信 ${ }^{\dagger}$ 中村 壮範 $^{\dagger}$
}

『現代日本語書き言葉均衡コーパス』は 1 億語を超える大規模なコーパスであり， 17 万ファイル以上の XML 文書に短単位・長単位の形態論情報アノテーションが施さ れている. このコーパスの構築を目的としてアノテーションのためのシステムが開発された. このシステムは, 辞書見出しデータベースと, タグ付けされたコーパス とを関連付けて, 整合性を保ちつつ多くの作業者が編集していくことを可能にする ものである.このシステムは, 関係データベースで構築されたサーバ「形態論情報 データベース」と, 辞書を参照しながらコーパスの修正作業を可能にするコーパス 修正用のクライアントツール「大納言 $\rfloor$, 形態素解析辞書 UniDic の見出し語の管理 ツール「UniDic Explorer」から成る。本稿はこのデータベースシステムの設計・実装・運用について論ずる。

キーワード：コーパス管理ツール，現代日本語書き言葉均衡コーパス, UniDic
## Design, Implementation, and Operation of Annotation Support System for Morphological Information of BCCWJ

\author{
Toshinobu Ogiso $^{\dagger}$ and Takenori Nakamura ${ }^{\dagger \dagger}$
}

"Balanced Corpus of Contemporary Written Japanese" is a large-scale Japanese corpus of 100 million words. It contains 170,000 XML files annotated with two levels of morphological information: short-unit word and long-unit word. We have constructed an annotation system to compile this corpus. The system allows many users to modify corpus annotations and dictionary entries, which are related to each other, while ensuring consistency. The system consists of a relational database server called the "Morphological Information Database," a client tool that maintains the morphological information of the corpus called "Dynagon," and a tool that manages dictionary entries for morphological analysis called "UniDic Explorer." This paper describes the design, implementation, and operation of this "Morphological Information Database" for BCCWJ.

Key Words: Corpus management tool, Balanced Corpus of Contemporary Written Japanese, UniDic

## 1 はじめに

国立国語研究所を中心に開発された『現代日本語書き言葉均衡コーパス (BCCWJ)』(前川 2007) 1 は 17 万ファイル以上の XML 文書に短単位・長単位の二つのレベルの形態論情報アノテーションを施した， 1 億語を超える大規模なコーパスである。コーパスの構築期間は 5 年以上に及んだ，BCCWJ の形態論情報付与には，新たに開発された電子化辞書 UniDic ${ }^{2}$ が用いられたが, UniDicの見出し語は BCCWJ 構築と並行して整備されたため, コーパスの形態論情報の修正と UniDic の見出し語登録は整合性を保ちつつ同時並行で進める必要があった.

また，BCCWJの形態論情報アノテーションでは全体で $98 \%$ 以上の高い精度が求められ，これを実現するためには自動解析結果に対して人手による修正を施して精度を高める必要があった. 1 億語規模のコーパスにこうしたアノテーションを施すためには, 作業体制も大きな規模になり，コーパスのアノテーターは最大で 20 人ほどが同時にフルタイムで作業に当たった. 作業は国語研究所の内部だけでなく, 外注業者等の研究所外部からも行われる必要があった. こうした作業環境を構築するためにはアノテーションを支援するコーパス管理システムが必要とされる.

このような大規模なコーパスへのアノテーションを支えるため, 筆者らは, 形態論情報が夕グ付けされた大規模なコーパスと辞書の見出し語のデータベースとを関連付け, 整合性を保ちつつ, 国語研究所の内部だけでなく, 研究所外部からも多くの作業者が同時に編集していくことを可能にするシステムを新たに開発した，本論文は，この「形態論情報データベース」の設計・実装・運用について論ずる。

本研究の貢献は, 1 億語規模の日本語コーパスに形態論情報アノテーションを施し, 修正することを可能にした点にある. 従来のコーパス管理ツールではこれが実現できなかったが, 本システムにより BCCWJ の形態論情報アノテーションが可能になり, BCCWJを構成する全てのデータは本システムのデータベースから出力された. また，本システムによってUniDic の見出し語のデー夕整備を支援し, UniDic の見出し語と対応付けられた人手修正済みの学習用コー パスを提供した.これにより, 形態素解析辞書 UniDic の開発に貢献した.このシステムは, 現在では「日本語歴史コーパス」3 の構築にも活用されている.

以下, 2 章で本論文の前提となる情報について確認した後, 3 章で関連する先行事例との比較を行う．そのうえで， 4 章で本システムの概要を説明し, 5 章で辞書データベース部, 6 章でコーパスデータベース部の設計・実装・運用について述べる。また， 7 章で辞書とコーパスを修正するためのクライアントツールについて説明する.
^{2}$ UniDic http://sourceforge.jp/projects/unidic/

3 日本語歴史コーパス http://www.ninjal.ac.jp/corpus_center/chj/
}

## 2 前提となる知識

## 2.1 短単位と長単位

BCCWJでは，短単位と長単位の二つの言語単位によるアノテーションが施された。短単位は, 摇れが少なく斉一な単位となるように設計された短い単位である (小椋, 小磯, 冨士池, 宮内, 小西, 原 2011). 例えば「国立国語研究所で研究している.」という文は, 次の 10 単位に分割される。

/国立/国語/研究/所/で/研究/し/て/いる/./

個々の短単位には, 語彙素・語形・品詞・活用型・活用形といった形態論情報が付与される．短単位への分割と情報の付与は, 新たに開発された電子化辞書 UniDic (伝, 小木曽, 小椋, 山田,峯松, 内元, 小磯 2007) を用いた形態素解析によって行われた。形態素解析器は $\mathrm{MeCab}^{4}$ が用いられた。

一方，長単位はほぼ文節に近い長さの言語単位で，上記の例は長単位では次のように 5 単位に分割される。

/国立国語研究所/で/研究し/ている/./

長単位は，コーパス中で出現した短単位を必要に応じて結合させる形で構成され，個々の長単位にはそれを構成する短単位が持つ形態論情報をもとにして長単位としての形態論情報が付与される。この処理は, 長単位解析器 Comainu (小澤, 内元, 伝 2011) によって行われた. Comainu の処理により，例えば上の例の「研究し」には，短単位「研究」と「する」を結合して作られる 「研究する」という長単位の見出しが付され, 全体として一つの動詞として情報が付与される.

このように, 短単位は形態素解析用の辞書に見出し語として登録されたものであるのに対し,長単位はそれ自体は見出し語として登録されたものではなく, コーパスでの出現に応じて短単位情報をもとにして構成されるものである.

長単位と短単位は BCCWJ の最も基本的なアノテーションの一つであり, 公式のコーパス検索ツール「中納言 $\rfloor^{5}$ 等で利用され, 多くのユーザーによって活用されている.

## 2.2 形態論情報の精度と修正作業

BCCWJ の形態論情報は，コアデータとして選定された約 100 万語は $99 \%$ 以上の精度を，それ以外の非コアデー夕は $98 \%$ 以上の精度を確保することとされた。この解析精度を実現するために，コアデータについては人手による徹底した修正が行われた。一方，非コアデー夕は原則として自動解析結果によったが, 最終的には人手による修正も含めてこの精度が確保された (国立国語研究所コーパス開発センター 2011).

また，非コアデータから UniDic 未登録語が採集され，それに伴う修正をコーパス全体に対して行う必要があったほか，短単位規程の見直しによってコーパス全体に対して特定の語の人手修正の処理を施す必要があった。したがってコーパスの修正作業はコアデータに対して頻繁に行われるだけでなく，1億語以上のコーパス全体を対象に行う必要があった.

## $2.3 \mathrm{C$-XML と M-XML}

BCCWJ では, C-XML と M-XML の二つの形式の XML 文書が作成された (国立国語研究所コーパス開発センター2011).

C-XML は，BCCWJ のサンプルとして取得されたテキストに文書構造を XML でアノテー ションしたもので，形態論情報データベースにとっては入力となるデータの形式である。この XML 形式のデータをインポートし，形態論情報をアノテーションした上で，表形式や XML 形式で出力することがこのシステム全体の処理の流れになる.

M-XML は C-XML をもとに形態論情報をアノテーションしたXML 文書で, このシステムの出力形式の一つである．M-XML では，後述する数字の前処理や，一部の夕グの変更が行われているため, テキストやタグは C-XML とは必ずしも一致しない.

なお，誤字修正などがシステム上で行われるため，M-XML だけでなく，形態論情報を含まない C-XML も最終版は形態論情報データベースから出力される必要がある.

## 2.4 数字の前処理

BCCWJ の形態論情報付与では, UniDic を用いた形態素解析に先立って, 数字について次のような変換処理がなされた。これは, テキスト中の数字に対して実際に読み上げるときの語として形態論情報を与えられるようにするためである。この処理は numTrans (山田，小磯 2008) というルールベースのツールによって行われた.

例： 120 円 $\rightarrow$ 百|二十| 円

$
<\text { fraction }>1 / 2</ \text { fraction }>\quad \rightarrow \quad 2 \mid \text { 分 } \mid 1
$

この処理により処理前後で文字位置がずれたり, 分数の分子と分母で文字の順が逆になったりすることがある.

上述の C-XML はこの変換前のテキストであるのに対し, M-XML は変換後のテキストに基づいており，これに変換処理の内容（原文文字列と変換タイプ）をXMLでタグ付けして保持している．このため，BCCWJ を構築するためのシステムは，この変換処理前後の二つの状態のテキストを適切に保持管理する必要がある.

## 3 関連する先行事例との比較

## 3.1 BCCWJ の形態論情報アノテーションのための要件

1 章・2 章で確認したことを踏まえると BCCWJに形態論情報のアノテーション施すためには，少なくとも次の要件を満たすシステムが必要とされる。

(i) 1 億語規模のコーパスを格納して実用的な検索や修正が行えること

(ii) 辞書を参照しその情報を用いてコーパスのアノテーションが行えること

(iii) 辞書（語彙表）とコーパスとを同期して整合性を保つことができること

(iv) 形態素解析によって付与された単語境界を容易に修正可能なこと

BCCWJ の修正作業では 2.2 節で見たとおり, 1 億語規模のコーパスを対象に, 同様の誤りを一括して修正する必要がある。したがって，(i)は最も重要な要件である。さらに， BCCWJ の構築では, 階層構造を持つ新しい電子化辞書 UniDic のために専用の辞書データベースを用意し，その見出し語を用いてコーパスを修正する必要があった。また，辞書とコーパスが同時並行で拡張されることから, 辞書とコーパスを関連付けて管理し, 整合性を保つことが必要となる.したがって, (ii) (iii)の辞書連携の機能も欠くことができない.

これに加えて, 分かち書きがなされない日本語のテキストを対象とすることから, (iv)の要件も強く求められる．英語を初めとする分かち書きがなされる言語では, 既存の境界にしたがって単語に対してアノテーションを付与すれば良いため, 単語境界の修正は重要な問題ではない. しかし日本語では, 自動形態素解析によって分割された単語の境界自体が誤っている場合が少なくないため，境界を変更する修正が頻繁に行われるからである.

## 3.2 既存のアノテーションツールとの比較

人手による修正を加えた日本語コーパスで， 1 億語を超える規模のものはこれまでに構築されてこなかったこともあり, 管見に入る限り, 前節の要件を完全に満たす先行事例は存在しない.しかし，コーパスへのアノテーション支援ツールには多くの実装がある．既存のツール類が上記の条件をどの程度満たしているのかを調査した.

取り上げたのは, 次の 4 つの実装である。多くのツールの中で, 日本語の形態論情報付きコー パスの管理ツールとして実績がある ChaKi (Matsumoto, Asahara, Kawabe, Takahashi, Tono, Ohtani, and Morita 2005)の最新版と, 比較的最近になって発表されたツールに注目した.
- ChaKi.NET ${ }^{6}$
- $\quad$ BRAT (Stenetorp, Pyysalo, Topić, Ohta, Ananiadou, and Tsujii 2012)7
^{6}$ http://sourceforge.jp/projects/chaki/

7 http://brat.nlplab.org/
}
- $\quad$ SLATE (Kaplan, Iida, Nishina, and Tokunaga 2011)
- Anotatornia (Przepiórkowski and Murzynowski 2011)9

BRAT は Web 上での使いやすいインターフェイスを備える汎用のアノテーションツールであり，係り受け・固有表現・照応・句のチャンキングなどのアノテーションに利用されている. SLATE もまた Web 上で容易に使える汎用のアノテーションツールであるが, さらにアノテーションの版管理まで考慮したものになっている. Anotatornia はポーランド語のコーパス (National Corpus of Polish) 構築のために開発されたアノテーションツールで, 形態素解析辞書との連携が可能である.

これら 4 つのツールと, 本研究のシステムについて, 前節でみた要件と, 利用のしやすさ, 実装に利用されている技術の観点から比較した結果を表 1 にまとめた. 表中,「○」は条件を満たすもの,「வ」は限定的に要件を満たすもの,「×」が満たさないものである.

表 1 のうち, BCCWJの構築にとって最も重要なのは, 前節で確認したとおり, 大規模デー タへの対応, 単語境界修正, 辞書連携の機能である.

BRAT と SLATE は, いずれも Web 上で動作する汎用のアノテーションッールとして開発されたものであり, 表 1 において両者とも同じ結果となっている. これら Web 上の汎用ツールは, 導入の敷居が低く作業者も容易に利用が可能だが, 比較的少数の文書ファイルに対してアノテーションを施すことを前提としており，BCCWJ 構築のように，大量の文書を一度に修正するような作業には向いていない. また, 一般に単語よりも上位のレベルでのアノテーションに用いられることを想定していると思われ, 文字列を単位としたアノテーションが可能ではあっ

表 1 先行事例と本システムの比較

 &  &  &  & 汎用性 &  & フリー & 使用ソフトウェア \\

ても，単語境界の修正に適したツールにはなっていない。また，多くの語の形態論情報を一括で修正するような作業には向かない.

Anotatornia は単語境界の修正や辞書連携が可能であるが，ポーランド語の特定の電子辞書に対応したものであるため, BCCWJでの利用には適さない。また，DBMS に軽量な SQLiteを用いた Webベースのシステムであるため，大規模デー夕の処理にも向かないと考えられる.

ChaKi は, 日本語コーパス管理に関係データベースを用いる浅原, 米田, 山下, 伝, 松本 (2002) の設計にもとづき, 前節で見たような日本語の形態論情報アノテーションの特徵を踏まえたコー パス管理システムとなっている。 そのため, 単語境界修正や辞書との連携が可能であるうえに,係り受けやチャンキング，グループ化など多様なアノテーションを可能にしている。しかし，大規模データへの対応で難があり，現在の ChaKi.NET の実装では 1,000 万語を超えるコーパスを格納すると実用的な速度が出ず，多数の作業者が十分な速度と同時実行性を以て利用することはできなかった.

## 3.3 本システムの優位性と問題点

前節で確認したとおり, 最も重要となる大規模データへの対応, 単語境界修正, 辞書連携の 3 つを満たすシステムは，本システムしか存在しない，日本語の形態論情報アノテーションに適した機能を持ち， 1 億語を超える規模のコーパスを一度に取り扱うことを可能にしたこと，そして辞書データベースとの完全な連携が本システムの特長である.

本システムは BCCWJにあわせて作り达まれているため，2 章で挙げた BCCWJ独自の処理にも対応している．また，階層構造をもつ UniDic の辞書データベースを包含しており，アノテーションツールに留まらない言語資源管理のシステムとなっている.

一方で, 本システムにはいくつかの問題点も存在する．BCCWJに特化した設計となっているため汎用性に乏しいこと, Webベースのシステムではないためクライアントソフトウェアの配布が必要であり導入の敷居が高いこと, フリーウェアではなくプロプライエタリなソフトウェアを用いて構築されているため配布が難しいこと, などは他のシステムと比較して劣る点である.

## 4 形態論情報データベースシステムの概要

## 4.1 形態論情報データベースの構成

形態論情報データベースは，UniDicの見出し語を格納する「辞書データベース」と，コーパスを格納する「コーパスデータベース」から構成される。図 1 にその全体図を示す。形態論情報データベースは，UniDicの見出し語を管理する部分と，コーパスを格納して修正を行う部分に分かれる。これに対応するように，データベースをインスタンスのレベルで，辞書見出しを格納する「辞書データベース」部と，コーパスを格納する「コーパスデータベース」部に分割

コーパスデータベース

図 1 形態論情報データベース全体図

した. そのうえで，コーパスの形態論情報と辞書の情報を同一に保つために，見出し語表・活用表・変化表などから生成される「語彙表」を挟んで二つのデータベースを連係させた。

辞書データベースには，短単位の見出し語表と，これを出現形まで展開するための活用表・変化表が含まれる。辞書データベースの詳細は 5 章で述べる。辞書見出しを出現形まで展開した「語彙表」はレコードごとに語彙表 ID が一意に割り振られ，コーパスデータベース内に生成される.

コーパスデータベースには，BCCWJのテキストを形態素解析した短単位のコーパスが含まれる。コーパスのレコードは語彙表 IDにより語彙表と関連付けられ，これを介して辞書の見出し表と関連付けられる。なお，コーパスデータベースには短単位を組み上げた長単位の情報が含まれる．長単位は定義上，コーパスに出現したものをそのまま単位として認める形をとるため, 辞書データベースとは接続されない. コーパスデータベースの詳細は 6 章で述べる.

コーパスと辞書は独立性が高く，それぞれが単独でも利用できる必要があるため，コーパスにも辞書データベースがもつ多様な情報が付与されている，次節で見るように，辞書データベー スのデータが変更された場合は，語彙表を介してコーパスにも変更が反映される。

## 4.2 語彙表展開とコーパスとの同期処理

コーパスデータベースと辞書データベースを連携するための仕組みとして語彙表展開と同期処理が重要であるが，この処理は本システムの中でも最もコストのかかる処理のひとつである. BCCWJ はコーパスの規模が大きいために出現頻度が数万以上となる見出し語も少なくない.仮に語彙表展開とコーパスとの同期を全てリアルタイム処理で行うとすると,こうした見出し語を変更した場合のコーパスとの同期処理には大きな負荷がかかり，レコードロックなどが頻発し作業上深刻な問題となる可能性がある。そのため, データの変更が及ぼす影響の範囲や処
理の必要性に応じて，リアルタイム処理と，通常深夜に行われる日次処理とを使い分けている。

見出し語の変更による当該語の語彙表展開は, 語彙表への影響も少なく, また変更した語を即座にコーパス修正に使用できるようにする必要があるためにリアルタイム処理としている.一方，活用表や変化表の変更によって生じる語彙表展開と同期処理では，影響を受ける見出し語が多数にのぼり，関連付けられたコーパスの更新箇所も膨大となる可能性があるため, リアルタイム処理ではなく日次処理により行っている。このようにシステムへの負荷を軽減し作業性を上げるために，辞書データベースとコーパスデータベースはリアルタイムの同期処理のみによる密結合ではなく，日次処理を含めたゆるやかな連携をとる疎結合のシステムとして設計されている.

辞書データベースとコーパスデータベースとの関連付けには, 語彙表テーブルが保持する語彙表 IDを用いるが，語彙表テーブルはコーパスの各語が持つ属性値 10 も保持している。語彙表 ID と属性値で二重に情報が保持されているため，語彙表 ID での接続が失われた状態でも，属性値の組み合わせにより語彙表（及び辞書データベースの見出し語表）との接続を回復できる. これにより，見出し語の修正によって語彙表 ID が変わってしまった場合や，コーパスの修正によって一部の属性が一括変更された場合など，コーパスと語彙表の関連づけが失われた際にも，語彙表 ID か属性値のいずれかをキーとして同期をとることができるようにした。

語彙表の更新は, 見出し語表の見出し語の追加時・修正時にリアルタイムで該当する語彙表のレコードを自動生成・更新する。これにより辞書追加した語をすぐにコーパス修正に利用できるようにしている。また日次のバッチ処理により上述のコーパスと語彙表との同期処理を行い, 語彙表 ID と属性値のいずれによっても対応がとれないレコードが発生した場合には作業者に修正を促すことで関連付けを保っている。

## 4.3 利用したシステム

形態論情報データベースで使用した主な機器・ソフトウェアは以下のとおりである.

・ クライアント
- ソフトウェア
* OS: Microsoft Windows XP（後に 7 に更新）

*ツール開発：Microsoft Access 2003（後に 2007 に更新）

・サーバ
- ソフトウェア
* OS: Microsoft Windows Server 2003R2 x64（後に 2008R2に更新）
* DBMS: Microsoft SQL Server 2005 Standard Edition x64
^{10} 6$ 章の表 8 の基本 8 属性.
}
- ハードウェア
* 機種 : DELL PowerEdge 2950
* メモリ : $24.0 \mathrm{~GB}$
* CPU: Intel Xeon X5355（2.66 GHz 4 コア $2 \times 4$ MB L2 キャッシュ $1333 \mathrm{MHzFSB}) \times 2$
* HDD: 300 GB $15000 \mathrm{rpm}$ SAS × 6（RAID5 構成で実質容量 $1.5 \mathrm{~TB}$ ）

・ バックアップストレージ
- ハードウェア
* 機種 : DELL PowerVault MD-1000
* HDD: 1 TB SATA × 15（うち2台がホットスペア, RAID5 構成で実質容量 $11 \mathrm{~TB}$ )

形態論情報データベースは 1 台のデータベースサーバに複数の端末からアクセスするクライアント・サーバ型のシステムとして構築されている。プロジェクト開始までの開発期間が限られていたこと，運用中も頻繁な仕様変更が想定されたことなどから，機能追加・変更が容易に行える Accessでクライアントッールを開発し, DBMS には Access との親和性が高く, データベース管理, 分析, チューニング等のツールが充実している SQL Server を採用した.

DBMS は BCCWJ の電子テキスト化で用いられる JIS X 0213 の文字集合 (山口，高田，北村，間淵, 大島, 小林, 西部 2011)を適切に扱える必要があったが, BCCWJ 構築開始時点で当該文字集合が適切に扱えるものが少なく，このことも SQL Server を採用した理由となっている ${ }^{11}$.

なお，所外の作業者など Access がインストールされていない環境からも作業ができるよう，無償配布されている Access ランタイム上で動作するクライアントッールの外部接続用インストールパッケージを別途用意した.

## 5 辞書データベースの設計と実装

## 5.1 見出し語表の設計と実装

辞書データベースは，形態素解析辞書 UniDic の元となるデータベースである，見出し語表のほか，活用表などの辞書作成に必要な情報からなる。

UniDic では図 2 のような見出し語の階層構造が設定されている。「語彙素」は国語辞典の見出し語に相当するレベル，「語形」は異語形を区別するレベル，「書字形」は異表記を区別するレベル，「発音形」は発音を区別するレベルである.

図 2 UniDic 見出し語の階層構造

図 3 辞書データベース・見出し語のテーブル設計（短単位）
辞書データベースの見出し語表は, 伝他 (2007)の基本設計を踏襲し, このUniDic で設定されている見出し語の階層構造をそのまま反映させる形で実装した（図 3）。辞書データベースの基本となる見出し語表を構成するのは「短単位語彙素」「短単位語形」「短単位書字形」「短単位発音形」の4つの見出し語のテーブルである.

4 つの見出し語のテーブルはそれぞれ一意のIDによって関連付けられており，各 ID は計算によってテーブルの階層関係が確認できるように設計した。 例えば, 語形 ID は親となる語彙素

表 2 見出し語のテーブルの主要項目

 &  &  \\

表 3 見出し語のテーブルの共通項目

 \\

のIDに32（一つの語彙素が持ちうる語形の最大数）を乗じたものに自身の語形 SubID を加えたものを一意のIDとしている．IDで関連付けられたテーブル間では，レコードの生成や削除に関連するデータベース制約を設定し，不正な見出し語のエントリを防いでいる。

見出し語のテーブルが持つ主要項目を表 2 に示す. UniDic では, 語彙素・語彙素読み・語彙素細分類・品詞・語形・活用型・書字形・発音形（表 2 の列名に）を付した）の組み合わせによって，見出し語が一意に区別される．辞書データベースの見出し語のテーブルでもこの関係を外部キー制約として記述し，見出し語の二重登録を防いだ。

表 2 の項目に加え, 見出し語のテーブルに表 3 の項目を共通して持たせ, 各見出し語のメ夕情報を記録した。これにより，見出し語を追加・修正した際の作業者やソースのトレースを可能にし，誤った見出し語の追加・修正への対処を可能にしている。また, 状態属性によりジャンル別の形態素解析辞書の作成を可能にしている.

## 5.2 語彙表展開の設計と実装

辞書データベースには，見出し語のテーブルのほかに，活用語を展開するための「活用表」 テーブル，語頭・語末変化形を展開するための「語頭変化」「語末変化」テーブルを置き，見出し語をコーパス上に出現する形にまで展開させる。この処理を語彙表展開と呼び,「語頭変化」 $\rightarrow$ 「語末変化」 $\rightarrow$ 「活用形展開」の順に，見出し語を展開することで行う．以下，この処理の内容について述べる.

## 語頭・語末変化

語頭・語末変化テーブルは，語形が持つ語頭・語末変化型に応じた語頭・語末文字の変化パターンを記した表であり，語形・書字形の見出し語の語頭・語末変化形を語彙表に展開する処理で使用される．実体は辞書データベース内の語頭変化テーブル・語末変化テーブルである．語頭変化テーブルの主要な項目を表 4 に示す（語末変化テーブルは語頭変化テーブルと同様のため省略する)。
主な対象は連濁現象で, 例えば「カライ (辛い)」の「語頭変化型」に「カ濁」を設定すると,語頭変化表により基本形「カライ」と, 語頭文字を置き換えた濁音形「ガライ」が生成される. データベース上では，この変形は語形テーブルと語頭変化テーブルを語頭変化型で結合することで，各形を生成している，書字形のレベルでは，濁音形の書字形は，漢字表記の場合には基本形と同じものが使われる（例：辛い）が，ひらがな・カタカナで表記されている場合には書字形の先頭部分を変化させたもの（例：がらい・ガライ）を生成する．語末変化も語頭変化と同様で,「語形」が持つ「語末変化型」に応じて, 語形変化した形を生成する。例えば「サンカク (三角)」の語末変化型に「ク促」を設定すると，語末変化表により，基本形「サンカク」と，語末文字を置き換えた促音形「サンカッ」を生成する。

## 活用

活用は，語形が持つ活用型に応じて，活用形を展開する処理である。その処理に用いる活用表テーブルの主要な項目を表 5 に示す.

内部活用型は語彙表展開時に処理内部で一時的に使用されるもので，語形に付与した活用型と詳細活用型, 語形に関連付けられた書字形と発音形を専用関数に渡すことで生成される。例えば書字形「辛い」「からい」は同じ語形「カライ（活用型「形容詞-ライ」）を持つが終止形の変化を「辛“え”」「か“れえ”」と区別する必要があるため，内部活用型により活用パターンをより細分化した上で活用変化が行われる。生成された内部活用型により活用表から活用形と活用語尾書字形が取得されるが，同時に書字形の活用部分が「終止形-一般」の活用語尾書字形より取得される。書字形を活用変化した形は，ここで取得した活用語尾書字形をその他の活用形

表 4 語頭変化テーブルの主な項目

表 5 活用表テーブルの主な項目

## 辞書データベース

図 4 活用形の展開の流れ

の活用語尾書字形で置換したものにより生成される.

以上の活用表による語彙表展開の流れを図 4 に示す.

活用に際して，書字形が異なると変化する語尾の部分が異なる場合がある。たとえば，カ行変格活用の動詞「来る」では，仮名で書かれた「くる」の場合，未然形の書字形は「こ」，連用形は「き」だが，漢字で書かれた「来る」では書字形はいずれも「来」である．このように，辞書登録されている書字形ごとに活用語尾の長さを変える必要があるため，書字形に「活用型書字形」を持たせて活用形の展開の仕方を変えている.

活用語の変化部分の長さの違いは，発音形についても起こる。たとえば，音便形の処理で語形が「オイ」でおわる形容詞は，その直前の音が才段の場合には終止形などの発音形を長音にす

「アオイ」).このため, 発音形に「活用型発音形」を持たせて活用形の展開の仕方を変えている.

## 特殊活用形

通常の活用形の展開では生成できない，または特定の語においてのみ活用形を展開する特殊な活用形は，「特殊活用形テーブル」に活用した形の書字形を登録する（表 6）.

たとえば活用語尾までがカタカナ表記される「イイ（良い）」「デキル（出来る）」や，活用語尾のない特殊な表記「也」(助動詞「なり」の終止形)，特殊な語形「ま〜す」(助動詞「ます」 の終止形）などがそれにあたる。特殊活用形に登録した書字形は語彙表生成時にそのまま語彙
表に追加される ${ }^{12}$.

## 語彙表の展開

ここまでに説明してきた語頭・語末変化と活用により，語彙表がコーパスデータベース内に生成される。語彙表展開では語形に付与された語頭・語末変化型, 活用型により, 語頭・語末変化と活用のいずれか，または両方による展開処理が行われる。図 5 に例として形容詞「辛い」 の語彙表展開を図示する。

辞書データベースでは, 語彙素テーブルの主要項目のほか, 語彙素・語形・書字形・発音形テーブルを結合した主要項目，語彙表テーブルにも一意制約が設定されているため，語彙素・

表 6 特殊活用形テーブルの主な項目

図 5 語彙表展開の例

図 6 語彙表 ID の例

語形・書字形・発音形が登録できてもその後語彙表展開したものが重複した場合には，語彙表展開がロールバックされ登録自体も無効となる。つまり語彙表テーブルは常にデータの重複がない状態であることが保証されている.

## 語彙表 ID

語彙表生成時には語彙表のレコード毎に一意の語彙表 IDを割り当てる。語彙表 ID は通常 10 進数の数値として扱われるが, ビット列としてみると, 発音形・語頭変化・語末変化・活用それぞれの展開処理において, 各変化形の表現に十分なビット幅をフィールドとして追加したものとなっている。図 6 に例として形容詞「辛い」を語彙表展開して生成される出現書字形「がらかっ」の語彙表 ID（10 進数・2 進数）を示す.

この設計により，語彙表 IDのみから，語彙素・語形・書字形等の見出し語の ID や変化形の ID を容易に計算できるようにしている。全体として通常の整数型（32ビット）で表現できる範囲を超えるため, bigint（64ビット符号付き整数）型で表現する．したがって，語彙素 ID の最大数は 25 ビット分（約 3400 万）確保可能である.

## 5.3 辞書データベースの運用

## 辞書データベースのロック処理

一般的にクライアント・サーバ型のシステムでは複数の作業者が同時にデータを変更した場合に，処理が混在しデータに矛盾が生じる可能性がある．辞書データベースにおいては，見出し語を変更すると見出し語の各テーブルに設定したトリガにより語彙表展開までが一連の処理として行われるが, 語彙表展開の処理は内部に「非語頭語末変化パターンの展開」「語頭語末変化パターンの展開」「特殊活用形の展開」など複数の処理のステップがあり，なおかつ処理中は見出し語表，活用表など複数のテーブルのデー夕を参照する必要があることから，見出し語の変更から語彙表展開までは形態論情報データベースのなかでもコストがかかる処理となっている. 表 7 に示すように, 語彙表展開処理は, 書字形や活用変化パターンを多く持つ語彙素ほど処理に時間を要する。

語彙表展開処理に時間がかかるほど，処理中に他の作業者による見出し語の変更が起こりや
表 7 語彙表展開時のコスト

 \\

すくなり, 処理の衝突やデータの矛盾が起こる可能性が高くなる。一般にデータベースでは,複数の処理が混在した際に起こりうるデータの矛盾として「ダーティリード」「反復不能読取り」「ファントムリード」があり，それらを回避するために分離レベル「READ COMMITTED」「REPEATABLE READ」「SERIALIZABLE」をトランザクション開始時に指定できる。分離レベルは同時実行性とのトレードオフの関係にあり，SERIALIZABLE は前述のデータの矛盾を全て回避することができるが，トランザクション中は他の作業者が処理を行えなくなり全体としての作業量が落ちる。そのため, 他の分離レベルを使用して同時実行性を維持しつつ, 分離レベルでは回避できないデータの矛盾をシステム上で対処するよう設計を行う必要がある。また処理が混在した場合のトラブルとして，複数のトランザクションがたすき掛けでデータをロックし合うことによりお互いの処理が行き詰まる「デッドロック」があるが，これについても対策を行う必要がある.

これらを考慮して，語彙表展開に関連する一連の処理では以下のような設計を行った.

a. 語彙表展開処理内の複数のステップをトランザクション処理とし, 分離レベルを READ COMMITTED とした.

b. 見出し語の語彙素・語形・書字形・発音形の変更では必ずリアルタイム処理による語彙表展開処理が行われるようにした。

c. 語彙表展開処理内の冒頭で語彙素-語形-書字形-発音形への参照を行うこととした.

まず分離レベルを READ COMMITTEDを指定することで， ダーティリードを回避しつつ，同時実行性を確保した (a.)。ただしREAD COMMITTEDでは他の作業者によるデータ変更がブロックされず, 反復不能読取り, ファントムリードが起こるため, 別途回避策をとる必要がある. トランザクション処理中に他の作業者によりデータ変更が行われてしまう反復不能読取りについては, 語彙表展開なしに見出し語を変更できないようにし（b.), さらに先行の処理が完全に終了されるまで後続の処理をロック待ちにすることで (a. と c.), 複数の作業者が同一箇所について同時にデータ変更が行えないようにすることで回避した. トランザクション処理中にデータが追加されてしまうファントムリードについては，そもそもトランザクション中に他

の作業者によりデータが追加されても，作業者にとってはその時点では必要のないデータなので作業上も支障がなく, また語彙表は日次処理により全件が再生成されるため, 不正なデー夕の語彙表展開は排除される。

またデッドロックについては, 前述のとおり見出し語変更時の処理を一本化してレコードロックの順番を統一することで回避した。

## 5.4 辞書データのエクスポート

辞書データベースは，コーパスデータベースの修正に用いられるだけでなく, 形態素解析用の辞書（見出し語リスト）を出力する役割も担っている。辞書データベースから出力された辞書と，コーパスデータベースから出力される人手修正済みの学習用コーパスを利用して形態素解析辞書が作成された. UniDic 1.x 系列の形態素解析辞書の作成に当たっては, 辞書データベー スの見出し語表・活用表・語頭語末変化表を組み合わせて展開した語彙表を表形式テキストとして出力し，これを $\mathrm{MeCab}$ 用の辞書のソースデータとして提供した.

さらに, 見出し語のテーブルを結合・再構成してUniDic の階層構造を再現したXML 形式で出力し, UniDic 2.x 系列の辞書データとして提供した. 同時に活用表や語形変化表もXML 形式で出力し, 辞書データベースの大部分を XML 形式で外部に提供することを可能にした.

## 6 コーパスデータベースの設計・実装・運用

## 6.1 コーパスデータベースの設計と実装

2 章で確認したとおり，BCCWJ のテキストは XML 文書の形で提供される。テキストの形態論情報は，形態素解析等の自動出力結果を人手で修正した後で，元のXML 文書に対するアノテーションとして出力する必要がある。 BCCWJでは，短単位と長単位という階層的な関係を持つ 2 つの言語単位によって形態論情報がアノテーションされるが, この階層関係も XMLのタグによって表現される。 BCCWJ のコアデータから，短単位と長単位のアノテーション例をリスト 1 に示す. LUW が長単位, SUW が短単位のタグである（一部の夕グを省略した）.

関係データベースを用いてこうしたXML 文書を扱うために，スタンドオフ・アノテーションの方法に基づき，XML 文書が含む文字データ（CDATA）とタグをテーブルに分割し，ファイル先頭からの文字オフセット値（タグを除いた文字の開始終了位置）によって関係づけて管理する設計とした，全体の整合性を保持するため, 文字やタグを含む全てのデータの修正をこのデータベース上で行う。このデータベースのテーブル関連図を図 7 に示す.

コーパスデータベース中のテーブルは，XML 文書起源のものとして「文字」テーブル，「夕グ」テーブル，「ルビ」テーブル，「文字修正」テーブルがあり，これに後述する数字処理による 「数字」テーブル, 形態論情報アノテーションとしての「短単位」テーブルと「長単位」テーブ

ルが加わる．形態論情報も文字位置によってテーブルを関連付けて管理する。このほかに，全文検索用の「文」テーブルや長単位修正作業用の「長単位語彙表」テーブルを置く．このうち， コーパスデータベースにとって必須のデータは文字テーブルと短単位テーブルであり，XML 文書の復元や長単位アノテーションを必要としない場合にはこれ以外のテーブルは不要となる.

コーパスデータベースの根幹である短単位テーブルの主要な項目を表 8 に示す.

リスト 1 短単位と長単位のアノテーション例（X-XML）

<mergedSample sampleID="OW6X_00028" type="BCCWJ-MorphXML" version="1.0">

<article articleID="0W6X_00028_V001" isWholeArticle="false">

<titleBlock>

<title>

<sentence type="quasi">

<LUW B="S" SL="v" 1_lemma="第一章" l_lForm="ダイイッショウ" 1_wType="漢" 1_pos="名詞一普通名詞一一般" l_formBase="ダイイッショウ">

<SUW orderID="10" lemmaID="22937" lemma="第" lForm="ダイ" wType="漢" pos="接頭辞" formBase="ダイ " pron="ダイ" start="10" end="20">第〈/SUW>

<SUW orderID="20" lemmaID="2050" lemma="一" lForm="イチ" wType="漢" pos="名詞-数詞 " formBase="イチ" kana="イッ" pron="イッ" start="20" end="30"> 1 </SUW>

<SUW orderID="30" lemmaID="16559" lemma="章" lForm="ショウ" wType="漢" pos="名詞 </LUW>一普通名詞一一般" formBase="ショウ" pron="ショー" start="30" end="40">章</SUW>

<LUW SL="v" 1_lemma=" " 1_lForm="" 1_wType="記号" 1_pos="空白">

<SUW orderID="40" lemmaID="23" lemma=" " lForm="" wType="記号" pos="空白

" formBase="" pron="" start="40" end="50"> </SUW>

</LUW >

<LUW B="B" SL="v" I_lemma="障害者施策" l_lForm="ショウガイシャシサク" I_wType="漢" l_pos="名詞 - 普通名詞 - 一般" l_formBase="ショウガイシャシサク">

<SUW orderID="50" lemmaID="16607" lemma="障害" lForm="ショウガイ" wType="漢" pos="名詞一普通名詞-サ変可能" formBase="ショウガイ" pron="ショーガイ" start="50" end="70">障害</SUW>

<SUW orderID="60" lemmaID="15852" lemma="者" lForm="シャ" wType="漢" pos="接尾辞

一名詞的一一般" formBase="シャ" pron="シャ" start="70" end="80">者</SUW>

<SUW orderID="70" lemmaID="15256" lemma="施策" lForm="シサク" wType="漢" pos="名詞 </LUW >

一普通名詞——般" formBase="シサク" pron="シサク" start="80" end="100">施策</SUW>

<LUW SL="v" l_lemma="の" 1_lForm="ノ" 1_wType="和" 1_pos="助詞-格助詞 " l_formBase="ノ">

<SUW orderID="80" lemmaID="28989" lemma="の" lForm="ノ" wType="和" pos="助詞 </LUW>

一格助詞 " formBase="/" pron="/" start="100" end="110">の </SUW>

<LUW B="B" SL="v" 1_lemma="総合的取り組み" 1_lForm="ソウゴウテキトリクミ" 1_wType="混" 1_pos="名詞一普通名詞一一般" 1_formBase="ソウゴウテキトリクミ">

<SUW orderID="90" lemmaID="21023" lemma="総合" lForm="ソウゴウ" wType="漢" pos="名詞
- 普通名詞-サ変可能" formBase="ソウゴウ" pron="ソーゴー" start="110" end="130">総合</SUW>

<SUW orderID="100" lemmaID="25076" lemma="的" lForm="テキ" wType="漢" pos="接尾辞

一形状詞的" formBase="テキ" pron="テキ" start="130" end="140">的</SUW>

<SUW orderID="110" lemmaID="26779" lemma="取り組み" lForm="トリクミ" wType="和" pos="名詞 $\langle/$ LUW $>$

一普通名詞——般" formBase="トリクミ" pron="トリクミ" start="140" end="160">取組</SUW>

$</$ sentence>

<br type="automatic_original"/>

$</$ title $>$

</titleBlock>

## XML 文書と形態論情報のインポート

XML 形式でリリースされるデータをコーパスデータベースにインポートする方法を図 8 のように設計・実装した，既述の通り，XML 形式のデータを表に変換し，それらの表を，文字位置 （ファイル先頭からの文字オフセット値）をキーにした IDで相互に関係づける。この際，辞書

図 7 コーパスデータベースのテーブル関連図

登録やコーパス修正時に確認することが必要なルビタグ・数字タグ・文字修正タグのみを専用のテーブルに格納して編集可能とし，それ以外の夕グについては元の形のまま「夕グ表」にまとめて保存している。インポート処理の過程で形態素解析の上で妨げとなる夕グの除去や, 数字変換（後述）などの処理が加わるため，それぞれの表の情報を取り出す段階が異なっている.

なお，BCCWJでは， 2.4 節で述べた数字変換処理が行われているため, 形態素解析結果から原文の文字位置をキーにした短単位テーブルを単純にとりだすことができない。そこで，形態素解析結果を埋め込んだ状態の XML ファイルから，原文文字列や数字タグ・分数タグの情報を元に，元の文字との対応を取りながら文字位置を取得する必要がある. この処理はデータベー ス外部の解析プログラムによって行っている.

長単位のデータは，修正済みの短単位データをコーパスデータベースからエクスポートし， Comainu によって処理を行った後，データベースの長単位テーブルにインポートする。 2.1 節で見たとおり，長単位は短単位を組み上げる形で生成される。長単位テーブルからは，長単位
表 8 短単位テーブルの列名

 &  & 長単位テーブル, 文テーブルとの接続用 \\

※数字変換処理により出現書字形と原文とが異なる場合に文字位置も異なる値となる.

の修正作業用に長単位語彙表テーブルを生成する。

以上のような手順でコーパスデータベースに格納されたデータは, 後述のクライアントッー ル「大納言」を通して修正される。

## 6.2 コーパスデータベースの運用

## 運用実績

コーパスデータベースの運用実績は, 履歴をもとに集計すると, BCCWJ 全体の更新件数が約 302 万件（約 1,000 日間), 1 日あたりの平均更新件数が約 2,800 件, 1 日あたりの最大更新件数が約 25,000 件, 最大接続ユーザー数が 22 名であった（更新件数は一部推計によるものを含む）.

## コーパス更新時の不整合の回避（ロールバック）

コーパスデータの更新時には, 複数作業者による同一箇所の同時更新による文脈の不整合が発生する可能性が考えられる。このような場合にはロールバックにより不整合が回避されるようシステムを設計している.

しかし，コーパスの同一箇所をほぼ同時に更新する状況は極めて稀である。BCCWJでの作

図 8 XML 文書の形態素解析とインポートの流れ

業では，短単位テーブルに約 1 億 2 千万件のレコードが存在し，そのうち人手によるデータ更新が 302 万箇所（推計値）で行われた。しかし，このうち最も近いタイミングで隣接箇所を更新した事例でも 14 秒以上の間隔があり，近接箇所を 1 分以内に更新した例も 15 箇所しか存在しない.また, 現在の日本語歴史コーパス修正作業のログ 3 日間分においては, 更新件数は 7,858 件であったが，不整合が起こりうる同時更新は 0 件であった。このように，同一箇所の同時更新が発生しにくいのは，コーパスのサイズが極めて大きいことに加え，コーパスデータの更新作業おいて作業範囲や作業内容が作業者間で効率的に割り振られていたことによると考えられる。

## ジョブ

リアルタイム更新が必要でない処理や, 通常作業のために必要なデータ整備の処理, バックアップ処理などは, 必要なタイミングや所要時間などを考慮して，以下のように日中毎時・平日深夜・週末深夜のジョブによりバッチ処理を行った.

・日中毎時ジョブ

1 時間間隔でトランザクションログのバックアップを行う。作業を中断する必要はなく,通常数秒程度で完了する。

・平日深夜ジョブ
平日深夜に開始され，翌日の作業開始まで行われる。負荷や排他ロックにより日中に行えない処理（データのインポート，一括変換処理等）や，即時性が必要でないデー夕の更新（辞書とコーパスの完全同期等）を行う.

・ 週末深夜ジョブデータベースのバックアップやインデックスの再作成，データの削除などを行う．

## バックアップ体制

データベースは障害時に特定の時点に復旧できるよう完全復旧モデルを採用している。毎週末深夜にバックアップストレージに対してバックアップファイルが作成され, その後, 翌週末深夜まで 1 時間間隔でログバックアップを行う。つまり週毎に「完全バックアップ+ログバックアップ」のバックアップセットが作成されることになる. バックアップセットは一定期間保存されたのち, 古いものから削除される。

## コーパスデータベースのチューニング

コーパスデータベースでは 1 億語を超える大規模なデータを対象に, 複数の作業者が同時に更新処理を行う必要がある。そのため，コーパスデータベースの実装に当たっては処理の高速化とデータの整合性, 同時実行性の確保のための対策が重要である。そのために次の (a)～(c) のような対応を行った。

## (a) KWICに最適化した主キー項目の選定

コーパスデータベースでは，後述する「大納言」でコーパス修正を行うために KWIC（キー ワードの前後文脈情報）を多用する。しかし, あらかじめ KWIC 情報を作成してデータベース内に格納することはデータベースサイズが肥大化することから困難であり，また最新のコーパス修正結果をもとにした KWIC を表示することが望ましい。そのため，検索の都度，ヒットした語についてリアルタイムで KWIC を生成する設計とした。通常, 一度の検索で数百〜数千語程度の KWIC 作成処理が発生するため, この処理の高速化はシステム全体の処理性能に直結する。

そこで，短単位テーブルの主キーとして KWIC 作成に必須となる「サンプル ID」と「連番」 を選択することで，この処理の高速化を図った．SQL Server では主キーとして設定した項目を元にクラスタ化インデックスが作成されるため,「サンプル ID」と「連番」を主キーに設定することで，データベース上でデータが短単位の出現順に物理的に並ぶことになり，語の並び替えが不要となる。またインデックスを経由することなく直接データにアクセスできるため, KWIC 生成処理の短単位の組み上げ時のコストを節約できる。約 14,000 レコード分の KWIC 生成に要する時間を比較した結果を表 9 に示す.

表 9 の SQL 文中の「fnGetContextPreOpenClose」「fnGetContextPre」は KWIC 生成関数である。検索時間は 10 回検索を行い最小値と最大値を除いた平均時間となっていて, 検索毎に

キャッシュを消去することでキャッシュによる高速化の影響を排除した。通常のインデックス項目による場合と比較して KWIC 生成速度が 2 倍程度に高速化された。

また，コーパス名の検索をサンプル ID の検索に変換にすることで検索の高速化を行った．短単位テーブルにはサンプル ID の上位の括りとして「コーパス名」列がある。コーパス名は定義上ファイルをレジスタ別に分けるための情報だが，短単位テーブルのデータをプロジェクトや用途別に区別することにも利用している。ユーザーが大納言で作業する際は，短単位テーブル全体ではなくあらかじめユーザー毎に割り振られた作業対象（コーパス名）毎に作業を行うことが多い.

このことから, 作業者が大納言で検索対象（作業対象）のコーパス名を指定した際に，システム内でコーパス名をサンプル ID に変換するための「コーパス名ーサンプル ID 対応テーブル」 を作成した。このことにより，コーパス名による検索を短単位テーブルの主キーであるサンプル IDによる検索に変換することができ，検索対象の絞込が高速化された。書籍・白書・雑誌のコアデータについて品詞を指定して検索した結果を表 10 に示す.

検索時間は 10 回検索を行い最小值と最大値を除いた平均時間である。検索の都度キャッシュは消去した．SQL 文中の「fileList」が「コーパス名ーサンプル ID 対応テーブル」で，これを使用することによりコーパス名を指定した検索速度が 100 倍程度に高速化された.

## (b) トランザクション分離レベルの設定

短単位テーブルの修正は，そのほとんどが単位境界の切り直しを伴いレコード数が変化することになる。そのため, 修正の反映は, レコードの更新処理ではなく, 削除処理によって修正

表 9 KWIC 生成時間の比較

 & 2.25 秒 &  \\

表 10 コーパス名一サンプル ID 対応テーブルによる検索

 \\

前のレコードを削除した後に修正後のレコードを挿入することで行っている．単位境界を変更する場合には，修正後のレコードに文字位置を振り直す処理も必要であり， 1 箇所のデータ修正のために複数の処理を実行する必要がある。そこで，これらをまとめてトランザクション処理で実行し，データが 1 箇所更新される度にトランザクションが終了されるようにした。複数箇所を一度に更新する場合は，ループ処理により複数回処理を実行する。これは大規模な修正を行う際のレコードロックの時間を最小限にし，他の作業者への影響を抑え同時実行性を高めるためのものである.

データの正確性を高めるのであればトランザクションの分離レベルを SERIALIZABLE などに設定すればよいが，反面，同時実行性は低下することになる。そこで大納言では更新処理が他のユーザーの作業に影響するのを抑えるため，データの更新時のトランザクションの分離レベルを READ COMMITTED とした. このレベルでは反復不可能読取りが起こる可能性があるが，更新処理内部に処理前後の文脈を比較する処理を組み达むことで，不正な変更処理が回避されるよう設計した．仮に処理前後の文脈を比較する処理でエラー（文脈が変更される）と判定された場合は，トランザクションがロールバックされ，文脈の整合性が維持される，つまり本文の文脈が書き換わらない限り，複数作業者による同一箇所の同時変更を許容する設計を行っている.

## (c) ダーティリードの許容

他の作業者の更新処理中であってもデータベースからデータが読み取れるように，データの検索や KWIC 生成処理時の SELECT 文ではダーティリードを許容した。このことにより検索結果や KWIC 内に誤ったデータが表示される可能性があるが，データの更新時には文脈チェック処理により不正なデータが検出されるため, 不正な書き換えは防止される。この実装により同時実行性が確保され，不正な書き換えの問題も発生していない.

## 6.3 コーパスのエクスポート

人手で修正を行った形態論情報は，元のXML 文書にタグとして埋め达んだ XML 形式でエクスポートすることができる。BCCWJを構成する全てのXML 文書（C-XML，M-XML）は, このデータベースから出力された. XML エクスポート用の SQL 文では，各テーブルを結合し， データベース内部でXML 型のデータとして生成した後, ファイル出力している。これによりデータが整形式のXML であることが保証される。テーブルの結合時には, 6.1 で示したインポートの流れを逆にたどる。この際，夕グテーブルを参照するが，ルビや数字などの別テーブルで管理するタグはタグテーブルからではなく, それぞれのテーブルの情報を元にタグを再構成して出力する.

当然ながら, 表形式の形態論情報を出力することも可能であり, BCCWJを構成する表形式の形態論情報データ（短単位・長単位 TSV）はこのデータベースから出力された. また, Web

ベースのコーパス検索ツール「中納言」のソースデータもここから出力されたものである。さらに, 形態素解析辞書 UniDic の機械学習に用いるコーパスも，コーパスデータベースの短単位テーブルの一部を出力したものである.

なお，データベースに格納されている形態論情報は，インポート前の数字処理を経たテキス卜を元にしており BCCWJ の M-XML および表形式の形態論情報データではこれを出力しているが，データベース上では原文に相当する C-XML を元にして管理されているため，数字処理を行わない形で XML 文書を取り出すことも可能な設計になっている.

## 7 クライアントツールの開発

## 7.1 辞書データベース用ツール「UniDic Explorer」

辞書管理ツール「UniDic Explorer」は辞書データベースへの見出し語の追加・修正をするために開発したクライアントッールである. ツール上に UniDic の見出し語の階層構造をそのまま可視化しており，階層構造を意識した辞書管理を可能にしている（図 9）.

上段左の検索用コントロールで, 各階層の見出し語の情報（語彙素・語彙素読み・語形・書字形・その他）を対象に見出し語表を検索すると，左ペインにマッチした語が UniDic の階層構造を反映したツリー形式で表示される。右ペインには各階層の見出し語が，階層構造を反映した重層的なフォームの形で表示される.

見出し語の追加は, 見出し語のテーブルのデータが表示されている画面から「新規」ボタンをクリックすることにより行う，見出し語表のデータベース制約により，見出し語は必ず親となる見出し語に追加する形で入力するよう制限されており，逆に見出し語を削除する場合には， その見出し語の子となっている見出し語をあらかじめ削除しておかなければならない. これによって見出し語表の階層構造の整合性を確保している。画面下部の「ツリーの操作」では，見出し語の移動・コピー・削除を行うことができる。この画面では，当該見出し語だけでなく，子や孫となる見出し語ツリー全体をまとめて処理することができる.

見出し語は語彙表を介してコーパスと接続されているため, 当該見出し語のコーパス中での用例をこのツールから確認することができる，当該語のコーパス中の頻度は右ぺインの各階層の見出し語の部分に常に表示されている，頻度情報の横の「用例」ボタンを押下することで，当該語のコーパス中の用例を文脈付きで全て表示することができる.

## 7.2 コーパスデータベース用ツール「大納言」

短単位の自動解析精度はおおむね $98 \%$ 程度であった。長単位解析の精度も（短単位データが全て正解であることを前提として） $99 \%$ ぼであり，人手による修正が必要であった. こうした形態論情報アノテーションの人手修正を行うためのツールが,「大納言」である（図 10）「「納

図 9 UniDic Explorer 実行画面

言」の中心となる機能は形態論情報の修正であるが，それ以外にも多くの機能を持つため，画面上段のタブによってモードや機能を切り替えて利用する形になっている.

## 形態論情報の修正機能

多くの修正作業は，形態論情報を使った検索の結果に対して行うことになるが，その検索条件の指定では,「語彙素」「書字形」などの単純な形態論情報の検索だけでなく, 形態論情報を前後 5 グラム分まで自由に組み合わせた高度な検索が可能である。また, 単位境界を意識しない全文検索を行って，検索結果に形態論情報を表示させることもできる。

短単位アノテーションの修正作業は, 短単位の「分割結合」モードで行う。検索結果から修正対象を選択し, 当該箇所の短単位境界を文字単位で分割・結合して正しい境界を指定する．境界が直ったところで語彙表を参照して，辞書データベースに登録された語の出現形を当てはめる.この際, 該当する短単位がなければ, UniDic Explorer で新規の見出し語を追加した後, 新

図 10 「大納言」実行画面（短単位アノテーションの修正）

たに語彙表に追加された出現形を使用する.

長単位の修正時には「長単位」モードで短単位の情報を閲覧しながら，短単位を基本単位として長単位を分割・結合して正しい長単位境界を指定する。長単位境界が直ったところで長単位語彙表を参照して適切な長単位を選択する。この際, 該当する長単位がなければ，選択箇所の短単位から自動構成される長単位をもとにして長単位語彙表に新しい語彙を追加してこれを当てはめる.

こうした形態論情報の修正処理は，修正箇所と同一の形態論情報の組み合わせを持つもの全てを対象にして一括で行ったり，必要なものだけを作業者が選択して一括で行ったりすることが可能で，これによって効率的な修正作業を実現している。

## 7.2.1 文字とタグの修正機能

「大納言」では形態論情報そのものの修正作業のほかに, 原テキストの文字修正, 数字変換の誤り修正，ルビの文字修正を行う機能を実装した，6章で示したとおり，コーパスデータベー スは文字ベースの開始終了 ID で全体が関連付けられているが，「大納言」を通してこれらの修正を行うことで，作業者が意識することなく全体の関連付けの整合性を保つことができる.

コーパス中の文字の修正では, 文字テーブルを修正した後, 文字修正テーブルに修正内容を記録する. 自動数字変換（2.4 節参照）の修正では，夕グ付けされた変換内容をもとに，変換処理を元に戻したり，適切な変換内容に人手で修正したりする機能を持たせた．数字を変換し直す場合には数字テーブル，形態論情報を修正する．タグの修正については，XML 文書を極力整形式に保ったまま，直接修正できる機能を実装した.

## 8 おわりに

以上に述べた「形態論情報データベース」を開発することで, 形態素解析された 1 億語規模のコーパスを格納し，その全体に対して形態論情報の修正処理を行うことを可能にした。これにより, 約 100 万語のコアデータについて形態論情報に十分な人手修正を施し, それ以外の部分についても人手による修正を施して高い精度を達成することを可能にした。このシステムが BCCWJ の形態論情報アノテーションを支え, BCCWJ を構成する全てのデータはこのデータベースから出力された. また, 本システムによってUniDic の見出し語のデータ整備を支援し,見出し語のデータと対応付けられた学習用コーパスを提供したことで形態素解析辞書 UniDic の開発に貢献した。

このデータベースシステムは, 現在「日本語歴史コーパス」の構築に利用されているほか, BCCWJ のタグ修正や新形式のデータ出力などメンテナンス作業の基盤としても活用されている.今後も大規模コーパスの構築を支えるシステムとして活用される予定である.

なお, 本システムは研究所内でのコーパス構築を目的に開発したものであり，そのままの形で一般公開を行う予定はないが，BCCWJ の活用やコーパス開発のために本システムの利用を希望する場合には，プログラムの提供を含めて対応する用意があるので問い合わせてほしい.

## 参考文献

浅原正幸, 米田隆一, 山下刺希子, 伝康晴, 松本裕治 (2002). 語長変換を考慮したコーパス管理システム. 情報処理学会論文誌, 43 (7), pp. 2091-2097.

伝康晴, 小木曽智信, 小椋秀樹, 山田篤, 峯松信明, 内元清貴, 小磯花絵 (2007). コーパス日本語学のための言語資源一形態素解析用電子化辞書の開発とその応用（特集コーパス日本語
学の射程) . 日本語科学, 22, pp. 101-123.

Kaplan, D., Iida, R., Nishina, K., and Tokunaga, T. (2011). "Slate - A Tool for Creating and

Maintaining Annotated Corpora." Journal for Language Technology and Computational Linguistics, 26 (2), pp. 89-101.

国立国語研究所コーパス開発センター (2011). 『現代日本語書き言葉均衡コーパス』マニュアル. 国立国語研究所コーパス開発センター.

前川喜久雄 (2007). KOTONOHA『現代日本語書き言葉均衡コーパス』の開発. 日本語の研究, 4 (1), pp. 82-95.

Matsumoto, Y., Asahara, M., Kawabe, K., Takahashi, Y., Tono, Y., Ohtani, A., and Morita, T. (2005). "ChaKi: An Annotated Corpora Management and Search System." In Proceedings from the Corpus Linguistics Conference Series, Vol.1, No.1.

小椋秀樹, 小磯花絵, 冨士池優美, 宮内左夜香, 小西光, 原裕 (2011). 『現代日本語書き言葉均衡コーパス』形態論情報規程集第 4 版（上・下）．国立国語研究所内部報告書. LR-CCG-10-05.国立国語研究所.

小澤俊介, 内元清貴, 伝康晴 (2011). BCCWJ に基づく中・長単位解析ツール. 特定領域「日本語コーパス」平成 22 年度公開ワークショップ予稿集, pp. 331-338. 特定領域「日本語コー パス」総括班.

Przepiórkowski, A. and Murzynowski, G. (2011). "Manual Annotation of the National Corpus of Polish with Anotatornia." In Goźdź-Roszkowski, S. (Ed.), Explorations across Languages and Corpora: PALC 2009, pp. 95-103, Frankfurt am Main. Peter Lang.

Stenetorp, P., Pyysalo, S., Topić, G., Ohta, T., Ananiadou, S., and Tsujii, J. (2012). "BRAT: A Web-based Tool for NLP-assisted Text Annotation." In Proceedings of the Demonstrations at the 13th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics, EACL '12, pp. 102-107, Stroudsburg, PA, USA. Association for Computational Linguistics.

山田篤, 小磯花絵 (2008). Numtrans マニュアル. テクニカル・レポート, The UniDic Consortium.山口昌也, 高田智和, 北村雅則, 間淵洋子, 大島一, 小林正行, 西部みちる (2011). 『現代日本語書き言葉均衡コーパス』における電子化フォーマット Ver2.2. テクニカル・レポート LR-CCG-10-04, 国立国語研究所コーパス開発センター.

## 略歴

小木曽智信 : 1995 年東京大学文学部日本語日本文学 (国語学) 専修課程卒業. 1997 年東京大学大学院人文社会系研究科日本文化研究専攻修士課程修了. 2001 年同博士課程中途退学. 2014 年奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科博
士後期課程修了. 2001 年より明海大学講師. 2006 年より独立行政法人国立国語研究所研究員を経て, 2009 年より人間文化研究機構国立国語研究所准教授, 現在に至る. 専門は日本語学, 自然言語処理. 日本語学会, 情報処理学会各会員.

中村壮範：2000 年武蔵工業大学機械工学科卒業. 卒業後, 顧客管理データベー ス等の構築業務を経て，2006 年より，国立国語研究所勤務において「現代日本語書き言葉均衡コーパス」「日本語歴史コーパス」のための形態論情報デー タベースの構築・運用に従事. 現在, マンパワーグループ株式会社所属.


# 日本語文章に対する述語項構造アノテーション仕様の考察

日本語の述語項構造アノテーションコーパスは, これまでにいくつかの研究によつ て整備され, その結果, 日本語の述語項構造解析の研究は飛躍的にその成果を伸ばし た. 一方で, 既存のコーパスのアノテーション作業者間一致率やアノテーション結果の定性的な分析をふまえると，ラベル付与に用いる作業用のガイドラインには未 だ改善の余地が大きいと言える。本論文では，より洗練された述語項構造アノテー ションのガイドラインを作成することを目的とし, NAIST テキストコーパス (NTC),京都大学テキストコーパス (KTC) のアノテーションガイドラインと実際のラベル付与例を参考に, これらのコーパスの仕様策定, 仕様準拠のアノテーションに関わっ た研究者・アノテータ, 仕様の改善に関心のある研究者らの考察をもとにガイドラ イン策定上の論点をまとめ, 現状の問題点や, それらに対する改善策について議論・整理した結果を報告する．また，アノテーションガイドラインを継続的に改善可能 とするための方法論についても議論する。

キーワード：述語項構造，コーパスアノテーション，アノテーションガイドライン，格解析，意味解析, 意味役割付与
## Issues on Annotation Guidelines for Japanese Predicate-Argument Structures

\author{
Yuichiroh Matsubayashi ${ }^{\dagger}$, Ryu Iida $^{\dagger \dagger}$, Ryohei Sasano ${ }^{\dagger \dagger}$, Hikaru Yokono ${ }^{\dagger \dagger \dagger}$, \\ Suguru Matsuyoshi ${ }^{\dagger \dagger \dagger}$, Atsushi Fujita ${ }^{\dagger \dagger \dagger \dagger \dagger}$, \\ Yusuke Miyao ${ }^{\dagger \dagger \dagger}$ and Kentaro Inui ${ }^{\dagger}$
}

Japanese corpora annotated with predicate-argument structure (PAS) have been constructed as part of several research projects and these annotated corpora have significantly advanced the field of PAS analysis. However, according to an inter-annotator agreement study and qualitative analysis of the existing corpora, there is still a strong need for further improvement of the annotation guidelines of the corpora. To improve the quality of PAS annotation guidelines, we have collected and summarized the practical knowledge and a list of problematic issues concerning the task of the PAS annotation through discussions with researchers actively engaged in the construction of NAIST Text Corpus (NTC) and Kyoto Text Corpus (KTC), researchers concerned

with existing PAS annotation guidelines, and an annotator who is working on the annotation task, using NTC and KTC guidelines. This paper reports the problems and suggestions that we collected and possible solutions to those problems on the basis of results of the discussions. Finally, we suggest a method for continuously improving annotation guidelines.

Key Words: Predicate-Argument Structure, Corpus Annotation, Annotation Guideline, Semantic Role Labeling, Semantic Parsing

## 1 はじめに

述語項構造は, 文章内に存在する述語と, その述語が表現する概念の構成要素となる複数の項との間の構造である。例えば次の文,

(1) [太郎 $]$ は [手紙]を書いた。

では，述語「書く」に対して，「太郎」と「手紙」がこの述語の項であるとされる。また，述語が表現する「書く」という概念の上でそれぞれの項の役割は区別される．役割を表すためのラベルは用途に応じて様々であるが，例えば，ここでの「太郎」には「ガ格」「動作主」「書き手」 などのラベル，「手紙」には「ヲ格」「主題」「書かれる物」などのラベルが与えられる。このように，述語に関わる構成要素を構造的に整理する事によって，複雑な文構造・文章構造を持った文章において「誰が，何を，どうした」のような文章理解にとって重要な情報を抽出することができる。このため, 述語項構造の解析は, 機械翻訳, 情報抽出, 言い換え, 含意関係理解などの複雑な文構造を取り扱う必要のある言語処理において有効に利用されている (Shen and Lapata 2007; Liu and Gildea 2010).

述語項構造解析においても，近年，形態素解析や構文解析などで行われている方法と同様に，人手で作成した正解解析例をもとに統計的学習手法によって解析モデルを作成する方法が主流となっている (Màrquez, Carreras, Litkowski, and Stevenson 2008). 述語項構造を付与したコーパスとしては, 日本語を対象にしたものでは, 京都大学テキストコーパス (KTC) (黒橋, 長尾 1997) の一部に付けられた格情報 (Kawahara, Kurohashi, and Hasida 2002; 河原, 黒橋, 橋田 2002) や NAIST テキストコーパス (NTC) (Iida, Komachi, Inui, and Matsumoto 2007; 飯田, 小町, 井之上, 乾, 松本 2010), GDA コーパス (橋田 2005), 解析済みブログコーパス (Kyoto University and NTT Blog Corpus: KNBC) (橋本，黒橋，河原，新里，永田 2009), NTC の基準に従って BCCWJ コーパス (国立国語研究所) に述語項構造情報を付与したデータ (BCCWJ-PAS) (小町, 飯田 2011)などがあり，英語を対象にしたものでは, PropBank (Palmer, Kingsbury, and Gildea 2005), FrameNet (Ruppenhofer, Ellsworth, Petruck, Johnson, and Scheffczyk 2010), NomBank (Meyers, Reeves, Macleod, Szekely, Zielinska, Young, and Grishman 2004), OntoNotes (Hovy, Marcus, Palmer, Ramshaw, and Weischedel 2006)などが主要なコーパスとして挙げられる。過去十年間

の述語項構造解析技術の開発は，まさにこれらのデータによって支えられてきたといって過言ではない.

しかしながら，日本語の述語項構造コーパスは，その設計において未だ改善の余地を残す状況にあると言える。第一に，比較的高品質な述語項構造がアノテートされた英語のコーパスに比べて, 日本語を対象とした述語項構造のアノテーションは, 省略や格交替, 二重主語構文などの現象の取り扱いのほか，対象述語に対してアノテートすべき項を列挙した格フレームと呼ばれる情報の不足などにより，作業者間のアノテーション作業の一致率に関して満足のいく結果が得られていない，例えば，現在ほとんどの研究で開発・評価に利用されている NTC に関して, 飯田らは, 作業者間一致率や作業結果の定性的な分析を踏まえれば，アノテーションガイドラインに少なからず改善の余地があるとしている (飯田他 2010). また, 我々は, 述語項構造アノテーションの経験のない日本語母語話者一名を新たに作業者とし, KTC, NTC のアノテー ションガイドラインを熟読の上で新たな日本語記事に対して述語項構造アノテーションを行ったが，KTC, NTC のどちらのガイドラインにおいても付与する位置やラベルを一意に決めることの出来ないケースが散見された。述語項構造のようにその他応用解析の基盤となる構造情報については, これに求められる一貫性の要求も高い. したがって, 今後, 述語項構造の分析や解析器の開発が高水準になるにつれて, 既存のコーパスを対象とした学習・分析では十分な結果が得られなくなる可能性がある。 そのような問題を防ぐためには, 現状のアノテーションガイドラインにおいて判断の摇れとなる原因を洗い出し，ガイドラインを改善しつつ，アノテー ションの一貫性を高めることで，学習・分析データとしての妥当性を高い水準で確保していく必要がある.

第二に，より質の高いアノテーションを目指してガイドラインを改善することを考えた場合, それぞれの基準をどういった観点で採用したかが明確に見てとれるような，論理的で一貫したガイドラインが必要となるが, KTC, NTC などの既存のアノテーションガイドライン (飯田, 小町, 井之上, 乾, 松本 2005; 河原, 笹野, 黒橋, 橋田 2005) や関連論文 (Kawahara et al. 2002;河原他 2002; Iida et al. 2007; 飯田他 2010）を参照しても，個々の判断基準の根拠が必ずしも明確には書かれていない．典型的に，アノテーションガイドラインの策定時に議論される内容はコーパス作成者の中で閉じた情報となることが多く, その方法論や根拠が明示的に示された論文は少ない. このため, 付与すべき内容の詳細をどのように考えるかという，アノテーションそのものの研究が発展する機会が失われているという現状がある。また, KNBC や BCCWJ-PAS のように既存のガイドラインに追従して作られるコーパスの場合, 新規ドメインに合わせるなど一部仕様が再考されるものの，アノテーションの研究は一度おおまかにその方向性が決まってしまうと，再考するための情報の不足もあり，本質的に考えなければならない点が据え置か

れ，さらに詳細が議論されることは稀である¹.

そこで，本研究では，この二つの問題を解消するために，既存のコーパスのガイドラインにおける相違点や曖昧性の残る部分を洗い出し，どのような部分に，どのような理由で基準を設けなければならないかを議論し，その着眼点を明示的に示すことを試みた。具体的には, (i) 既存のガイドラインに従って新たな文章群へあらためてアノテーションを行った結果に基づいて議論を行い, 論点を整理したほか, (ii) 新規アノテーションの作業者, 既存の述語項構造コーパスの開発者，また既存の仕様に問題意識を持つ研究者を集め，それぞれの研究者・作業者が経験的に理解している知見を集約した。 (iii)これらをふまえ，述語項構造に関するアノテーションをどう改善するべきか，どの点を吟味すべきかという各論とともに，アノテーション仕様を決める際の着眼点としてどのようなことを考えるべきかという議論も行った．本論文ではこれらの内容について，それぞれ報告する。

次節以降では，まず， 2 節で述語項構造アノテーションに関する先行研究を概観し， 3 節で今回特に比較対象とした NAIST テキストコーパスの述語項構造に関するアノテーションガイドラインを紹介する．4 節で研究者・作業者が集まった際の人手分析の方法を説明し， 5 節で分析した事例を種類ごとに紹介する，さらに，6 節で，述語項構造アノテーションを通じて考察した, アノテーションガイドライン策定時に考慮される設計の基本方針について報告し， 5 節で議論する内容との対応関係を示す. 最後に 7 節でまとめと今後の課題を述べる.

以降，本論文で用いる用語の意味を以下のように定義する.

$\cdot$ アノテーション仕様：どのような対象に, どのような場合に, どのような情報を付与するかについての詳細な取り決め.

$\cdot$ アノテーションスキーマ：アノテーションに利用するラベルセット, ラベルの属性値, 及びラベル間の構造を規定した体系。アノテーション仕様の一部.

・アノテーションフレームワーク：アノテーションにおいて管理される文章やデータベー スの全体像, 及びアノテーション全体をどのように管理するか, どのような手順で作業を行うかなどの運用上の取り決め.

・アノテーションガイドライン：作業の手順や具体的なアノテーション例などを含み, 実際のアノテーションの際に仕様の意図に従ったアノテーションをどのようにして実現するかを細かく指示する指南書.
- アノテーション方式 : 特定のコーパスで採用される仕様, スキーマ, フレームワークのいずれか，もしくはその全体.
- アノテーション基準：あるラベルやその属性值を付与, あるいは選択する際の判断基準.

$\cdot$ アノテーション規則：アノテーション基準を守るべき規則として仕様やガイドラインの中に定めたもの.

## 2 関連研究

述語項構造を解析したコーパスとしては, 日本語文章に対するものに, 京都大学テキストコー パス (KTC), NAIST テキストコーパス (NTC), GDA タグ付与コーパス (GDA), KTC 準拠のアノテーションをブログ記事に対して行った解析済みブログコーパス (Kyoto University and NTT Blog Corpus: KNBC), 日本語書き言葉均衡コーパス (BCCWJ) に対して NTC 準拠のアノテーションを行ったコーパス (BCCWJ-PAS) などがある．英語を対象としたコーパスとしては， FrameNet, PropBank, NomBank, OntoNotes などが主要なものとして挙げられる。特に，NTC， FrameNet, PropBank, NomBank どは，比較的多くの文章事例を含むことから，これまでに，様々な解析器の学習データとして用いられてきた (Màrquez et al. 2008; Yoshikawa, Asahara, and Matsumoto 2011; Iida and Poesio 2011; Taira, Fujita, and Nagata 2008).

表 1 に，各コーパスの特徴を示した。コーパス間の主な仕様の差としては, 文書ドメイン,述語-項関係を表すラベル，格フレーム辞書の有無, 文外の項に関する取り扱いの有無などが挙げられる。

コーパスの文書ドメインは，従来，新聞記事を中心に整備されてきたが，係り受け解析等のその他の技術同様, 教師あり学習によって開発された述語項構造解析器の精度が学習データの文書ドメインに依存するという結果 (Carreras and Màrquez 2005) から，近年は複数文書ドメインへのアノテーションが進みつつある（BCCWJ-PAS, KNBC, OntoNotes など）.

表 1 述語項構造コーパスの比較

OntoNotes 4 の名詞項構造情報は，フレーム情報改善のため一時的にデータから除外されている. BCCWJPAS は (小町, 飯田 2011) で報告されたデー夕. 2013 年 9 月現在, Yahoo!知恵袋コアデータ約 6,400 文のみ公開されている。
述語-項関係ラベルとしては，文中の統語的なマーカーを関係ラベルに利用した表層格，項のより意味的な側面を取り扱った意味役割ラベル等のバリエーションがある ${ }^{2}$. 既存のコーパスでは，英語のコーパスが意味役割を中心としたアノテーションを行ったのに対して，日本語では表層格を中心としたアノテーションが一般的である。この違いが現れた理由としては，言語による性質の違いと，それまでに作成された他のコーパスとの情報の差分の違い，という 2 点が挙げられる。日本語においては，項の省略が頻繁に起こるという性質のほか，副助詞「は」「も」等が使用されている場合や，連体修飾の関係にある場合など，KTC の文節単位の係り受け情報だけからでは表層的な格関係自体が自明でない場合があるため，述語とその項となる句の位置関係や表層的な格関係を明らかにすることが第一の目標とされた。一方で，英語の場合，項の省略のほとんどは to 不定詞や関係節，疑問詞などの統語的な性質に基づいた移動によって説明でき，また，この移動には, 句構造にもとづいて統語的アノテーションを行った Penn Treebank コーパス (Marcus, Marcinkiewicz, and Santorini 1993; Marcus, Kim, Marcinkiewicz, MacIntyre, Bies, Ferguson, Katz, and Schasberger 1994) において trace というラベルを用いて述語項構造相当のアノテーションがなされており，実際の項の位置や，移動前における統語関係が既に明らかにされていたことから，述語が表現する概念におけるそれぞれの項の意味的な役割を表現するラベルをアノテートすることが次の段階の目標となったと考えられる.

日本語の述語項構造アノテーションの主要なコーパスである KTC と NTC では, 日本語の統語上の格関係マーカーである格助詞を関係ラベルとして利用している．KTCでは，述語が現れた時, その述語が伴っている助動詞・補助動詞等を含めた形（述部出現形）に対して用いる格助詞を利用して，項にラベルを付与する。

(2) a. [太郎ガ $]^{\text {が }}\left[\right.$ 本 $\left._{\text {Э }}\right]$ を買う。

b. [この本 $\left.{ }_{7}\right]$ は [太郎二]に買ってほしい。

上の例では，下線部が述語表現，[] 括弧で囲まれた部分が項，その内部の下付き文字が格関係ラベルを表す，以降，特に断りのない限りは，例文での項構造はこのように表す。一方で， NTC では, 述語の原形に対して用いる格助詞を使ってラベルを付与する。

(3) a. [太郎出 $]$ が $\left[\right.$ 本 $\left._{\text {g }}\right]$ を買う。

b. [この本 $\left.{ }_{\text {g }}\right]$ は [太郎艻] 買ってほしい。

この方法は，使役・受身・願望など，格の交替が起こる表現の間で格のラベルを正規化することで，表層格に主題役割のようなより意味機能的な側面を持たせることを試みたものと捉えることができる。ただし，5.2.5 節でも述べる通り，この二つについては他方には含まれない情報をそれぞれ持っており, どちらの方式がより適切かはアプリケーションによっても異なるため,

一概に優劣を決めることは出来ない，述部出現形アノテーションにおける格交替の情報を補う研究として, 自動的に収集された出現形の格フレームの間で格ラベルの交替がどのように起こるかを自動的に対応付ける研究 (Sasano, Kawahara, Kurohashi, and Okumura 2013) も試みられている.

英語に対する主要なコーパスでは，述語と項の間のより詳細な意味関係をとらえる「意味役割ラベル」が用いられる。これは，例えば，同じ意味機能を持った項が異なる統語関係として表れる統語的交替と呼ばれる現象に対して，それぞれの項に一貫した意味的役割を割り当てたり, Agent, Theme, Goal などの主題役割 (thematic roles)のように, 項の述語横断的な意味機能を扱いたい場合に有用である。また，日本語でのアノテーションではあまり取り扱いのない，必須格と周辺格の区別についても扱っている.

ただし，意味役割によるアノテーションスキーマでは項の役割を表すラベルの数が数十から数千という規模になり，意味の類似するラベルも多種存在するのが一般的であることから， ガイドラインにおいて類似ラベルの取り扱いを明確に区別したり，あるいは述語の語義ごとに格フレーム情報をあらかじめ作成し，各語義で項として取り得るラベルの選択肢を厳密に定めることによって曖昧な選択肢が生じないように工夫を行う必要がある。

既に構築が完了している日本語のコーパスでは, 唯一GDAが主題役割を取り扱っているが, アノテーション対象が文外のゼロ照応関係にある項に絞られており，述語項構造に見られる現象を網羅しているとは言い難い．NTC の表層格アノテーションでは，述語-項関係を述語が原形の場合の格関係に正規化するため，格助詞と述語とその語義の三つ組を考えれば，この三つ組は各述語の各語義に固有の意味役割を考える PropBank や FrameNet とおよそ同等の意味表現となる。ただし, 主題役割のような述語横断的な意味機能については考慮できない.

一方で，近年では，日本語に対する新たな意味役割アノテーションの試みも進みつつある。現状では一致率や規模の問題から言語処理研究への実用レベルには至っていないものの, 小規模な日本語文章への主題役割の試験的な付与例として, 林部ら (林部, 小町, 松本, 隅田 2012)や Matsubayashi et al. (Matsubayashi, Miyao, and Aizawa 2012)の研究が挙げられる。林部らの研究では，作業者間一致率が $\mathrm{F}$ 値で $67 \%$ 前後と低く, 実用に至っていない. Matsubayashi et al. の研究では，あらかじめ述語ごと，語義ごとの格フレームを用意するため必須格に対する一致率は $91 \%$ と高いが 3 , アノテーションに必要となるフレーム辞書のサイズが未だ小さく, 規模を拡充する必要がある。開発過程にある意味役割付与コーパスとして，BCCWJに対し，動詞項構造シソーラスを用いた意味役割アノテーションを行う研究 (竹内, 上野 2013) や, 同じく BCCWJに対し, FrameNet と同様の理論的枠組を利用して意味フレームのアノテーションを行う研究 (小原 2013 ) などが進んでいる.
^{3}$ Matsubayashi et al. の研究では, 文外の項に対するアノテーションを行っていない点に注意されたい.
}
英語のコーパスでは，それぞれの述語が取り得る格を列挙した格フレーム辞書と呼ばれる資源を構築するのが一般的な手法である，格フレーム辞書は，大規模な生コーパスの観察によりアノテーション作業に先立って構築される. アノテータは格フレーム辞書を参照しながら項構造の付与を行うことによりアノテーションの摇れを抑えることができるため，高い作業者間一致率を得ることができる，日本語の場合，英語に比べて項の省略が多く，また，英語のコーパスでは行っていない文をまたいだ項のアノテーションを行っているなど，アノテータが確認しなければならない領域が相対的に広いため, 英語の場合との一致率の単純な比較は出来ないが, PropBank の項アノテーションに関する一致率は周辺格を含める場合で kappa 值で 0.91 , 含めない場合で 0.93 と極めて高い (Palmer et al. 2005)。また, 含意関係認識タスクのために FrameNet 準拠のコーパスアノテーションを行った研究では，意味役割の付与に関する一致率が $91 \%$ であったとしている (Burchardt and Pennacchiotti 2008). これに対して，明示的な格フレーム辞書を持たない NTC では，一致率が $83 \%$ 前後と相対的に低い．KTCでは，ガイドラインを安定化させた段階での格関係アノテーションの作業者間一致率を $85 \%$ と報告している (河原他 2002). NTC の仕様に準拠する形で BCCWJ に対するアノテーションを行った研究では，アノテータが既存の格フレーム辞書を参照しながら作業を行うことによって作業者間一致率に一定の改善を得ることが出来たとしている (小町，飯田 2011).

日本語コーパスの初期のアノテーションにおいて, 英語コーパスであらかじめ整備された格フレームが用いられなかった理由としては次の 2 点が挙げられる. 第一に, 英語のコーパスで行われた意味役割を用いたアノテーションでは，項のラベルとして統語機能的なラベルを用いず，純粋に項の持つ意味そのものを表現するラベルを用いたため，それぞれの述語が取る項の数やその意味役割を明示的に記述する必要があったのに対し，日本語の場合は格助詞を関係ラベルとして採用することで，ラベルセットが少数のラベルで規定されるので，明示的に述語ごとのラベルセットを列挙する必然性がなかったことが挙げられる。このため, 初期のアノテー ション作業として, 格フレームを記述するためのコストとのバランスを考慮して, 格フレームを用意せずに作業が進められたことはきわめて自然なことであった，第二に，日本語では項の省略が頻繁に起こるため, 統語的な文構造の制約が強い英語の場合に比べて格フレームの分析が難解となっていることが挙げられる。日本語の述語に対して表層格の格フレーム情報を与える既存の言語資源としては NTT 語彙大系・構文体系の辞書 (池原, 宮崎, 白井, 横尾, 中岩,小倉, 大山, 林 1997) や計算機用日本語基本動詞辞書 IPAL (情報処理振興事業協会技術センター1987), 竹内らの動詞語彙概念辞書 (竹内, 乾, 藤田, 竹内, 阿部 2005), 京都大学格フレー ム (Kawahara and Kurohashi 2006) などがあるが，いずれも異なった格フレームを与えており， また NTC 開発における実際のアノテーション作業時には既存の格フレーム辞書では被覆されない格が出現するなどの問題があった。このため, 日本語においては精緻な格フレーム辞書を構築する手段についても研究課題の一つとなっている.
英語を対象としたコーパスに打いては, 一般に，文をまたいだ項についての取り扱いがない。 これは，日本語が項の省略を頻繁に伴うのに対して，英語における項の省略が比較的少ないことに由来する。しかし，英語の文章においても，イベント間の照応関係や推論的解釈により，同一文中には現れないが暗黙的に定まっている項があると解釈される場合もあるため，近年は，この問題を解消するための試みも研究されている (Laparra and Rigau 2013; Moor, Roth, and Frank 2013; Silberer and Frank 2012).

また，多くのコーパスでは，名詞についてもその項構造が考慮されている，NTCでは，名詞のうち一般の述語で表されているような状態やイベントを表現するもの (飯田, 小町, 乾, 松本 2008）（本論文中では，これをイベント性名詞と呼ぶ）について，他の述語と同様に項構造を割り当てている，KTC や NomBankでは，イベント性名詞に加えて，ある名詞の意味解釈をするにあたってその名詞の意味の中に取り达まれていない別の何らかの概念との関係が必須であるもの，いわゆる非飽和名詞 (西山 2003) についての項 (4a)や, 所有の関係, 修飾の関係など, 二つの名詞間に何らかの関係が成り立つ場合もラべル付与を行っている $(4 \mathrm{~b})(4 \mathrm{c})$.

(4) a. [米国,]の大統領（KTC.「大統領」は非飽和名詞.「ノ格」のラベル付与）

b. [花子, ?] の眼鏡（KTC. 非飽和名詞以外の関係.「ノ? 格」のラベル付与）

c. the [vice ${ }_{A R G 3}$ ] [president ${ }_{A R G 0}$ ] of [North America operations ${ }_{A R G 2}$ ] (NomBank)

## 3 NAIST テキストコーパス

我々は，可能な限り多くの現象を網羅した分析を行うという観点から，これまでに最も多くの文数にアノテーションが行われてきた NTC の仕様をべースとし，適時 KTC との対比を行いながら議論を進める方針とした，本節では，NTCのアノテーションガイドラインについて，本論文の理解に必要な範囲の内容を簡単に説明する。また, 3.2 節では, NTC の作業者間一致率について，我々があらためて詳細に分析した結果を述べる。

一般に日本語述語項構造アノテーションを行うにあたって同時に含まれる照応・共参照情報については, それ自体が難解な問題を多く含んでおり，加えて，種々の問題を包括的に考慮して議論を進めなければ解決は難しいと判断した. このため, 照応・共参照アノテーションに対する考察・理論化は一つの大きな研究テーマに相当するものであると考え今後の課題とし, 議論の対象外とした。

## 3.1 アノテーションガイドライン

ここでは, NTC のガイドラインについて, 公開されている Webサイト (飯田他 2005) の情報を抜䊀・再編集する形で概要を説明する。照応・共参照や名詞間関係に関わる部分については本
論文での議論の対象外とするため説明を省略するが， ガイドラインの全容については Web サイトを参照されたい。また，より詳細な内容については，必要に応じて 5 節での個別の議論の際に付け加える。ただし, 同 Web サイトの内容は, ガイドライン開発過程の情報が入り混じっており，必ずしも公開版データ5 5 作業時の規定を反映していなかったため，文書化されたガイドラインと公開版のデータに相違が見られる点については, NTC の開発者に確認し, 実際の作業がどのようなものであったかを説明に追加した。また, 表 2 に NTC 1.5 版と Web 上のガイドラインにおける差異を対応表としてまとめた.

4 節の論点収集のプロセスでは, Web 上のガイドライン及びここで示す実際の NTC 1.5 版との差異において, 明文化された規定のない項目については曖昧な取り決めであるという立場をとり, このうち簡潔な規則を定めることで問題を解決できなかった部分についてを 5 節で議論する.

NTC では, (i) 動詞, 形容詞, 名詞句十助動詞「だ」, ならびに (ii) サ変動詞や『名詞句+助動詞「だ」』の体言止め, (iii) ナ形容詞の語幹で文や節が終わる場合を述語とみなし, 対象表現に述語ラベルを付与する。 さらに各述語について, その項構造を述語原形に対する表層格ラベルを用いて付与する。また，イベント性の名詞についても述語同様の項構造を考えアノテーションを行う。

(5) a. [太郎ガ]が $[$ 花子 $]$ に [リンゴョ] ああげた。

b. 本日未明に [竜巻务] が発生、(サ変動詞の体言止め)

項は，必須格6であるもののうちガ・ヲ・二格に相当するもののみを扱う。項や述語の領域は, IPADIC (浅原, 松本 2003) で定められる形態素分割における一形態素とする. 項のスコープが

表 2 NTC 1.5 版と Web 上のガイドラインにおける仕様の差異（共参照・照応・名詞間関係を除く）

^{4}$ NTC において名詞間関係を表す「ノ」や「外の関係」は NTC 1.5 版に含まれておらず，付与事例が検証できなかったため，議論の対象外としている.

5 NTC 1.5 版をさす.

6 ただし, NTC ガイドライン Web 版では必須格と周辺格の区別の方法を示してはいない.
}
句や節の場合は, 最も後ろの形態素を項の範囲とする 7 . 述語が「名詞 + する」のサ変動詞の場合や名詞句 $+「 た ゙ 」 の$ 場合は複数形態素から構成される述語と解釈するが，ラベルを付与する箇所は一形態素とし，サ変動詞の場合は「名詞＋する」の「する」に，名詞句＋「た」の場合は名詞句の最も後ろの形態素に述語ラベルを割り当てる.

(6) a. 彼が来たかどう [かョ] 知りたい。

b. [ $A$ 社ガ $]$ は [新型交換器 $¥]$ を導入する。

c. 彼とお茶する。

d. [太郎艻] は九州男坚だ。

機能語相当表現については述語とはみなさない. 同様に，形容詞の副詞的用法, 固有表現内の述語も述語とみなさない8（下線部は述語ラベルを付与しない箇所）.

(7) a. 彼の話によると、(機能語相当表現)

b. 本を買ってしまう。（機能語相当表現）

c. 彼にリンゴを食べてほしい。（機能語相当表現9）

d. 点の取り方をよく知っている。(形容詞の副詞用法)

e. 野鳥を守る会。（固有表現）

受身，使役などの場合は述語原形の格を付与する。たたし，これらの格交替によって原形の場合は取らなかった格が新たにガ・ニ格として増えている場合は, 述語に付随する助動詞や補助動詞を仮想的な述語とみなし，そこに追加ガ／二格などの格を割り当てる ${ }^{10}$.

(8) a. [私追加力゙ $\left.{ }_{B}\right]$ は $\left[\right.$ 父 $\left._{\text {ガ } @ A}\right]$ に死な ${ }_{A}$ れ $_{B}$ た。

項が省略されている場合は，文章中から対象の項を探しラべルを付与する．文章中に候補となる句や節が存在しないが何らかの項が埋まっていると認識できる場合は，外界（一人称），外界 (二人称)，外界（一般）という三つの特別な記号を用意し，そこに項のラベルを割り当てる。照応先が一人称単数の場合は「外界 (一人称)」, 二人称単数の場合は「外界 (二人称) 」, それ以外の場合は全て「外界 (一般)」の記号にラベルを割り当てる.

（9） a. [牡蠇 $]$ を食べるため、[太郎カ] は広島へ行った。（項の省略）

二重に主語を取る構文においては，「N1は N2 が V」を「N1のＮ２が V」として置き換えるこ

とが可能な場合は「ノ格」で付与，それ以外の場合は「ハ」と「ガ格」を用いて付与する ${ }^{11}$.

(10) a. [広島ノ] [ [牡蠣が]がうまい。

b. [太郎, $]$ が[花子ガ] が好きだ。

c. [彼八] が [英語ガ] が読める。（可能動詞）

項が並列構造を取る場合には，以下の例文のとおり 1 形態素に限ってラベルを付与する ${ }^{12}$. (11a)の場合は,「太郎と次郎」という名詞句が項であるとみなし, 前述の「項のスコープが句や節の場合は, 最も後ろの形態素をラベルの範囲とする」という規則に従い,「次郎」をラベルの範囲とする。(11b) の場合は, 「中学校」と「高校」がそれぞれガ格とみなせるが, 述語に最も近い項のみラベルを付与する ((11c) も同様). (11d)のように「と」が「が」よりも後に出現する場合, 及び他の項をはさみ離れて出現する場合は並列構造とは区別し, ガ格とはみなさない.

(11) a. 太郎と [次郎五]が遊んでいた。

b. 中学校は四割、[高校ガ] も三割あった。

c.太郎はリンゴを、[次郎ガ] は[オレンジョ] を食べたい。

d. [太郎ガ]が花子と結婚した。

述語が連体修飾をする場合において, 被連体修飾句と述語との関係を格助詞を用いて表現できない場合は「外の関係」のラベルを付与する 13.

$
\left[\begin{array}{l}
\text { サンマョ }] \text { を焼く[ }[\text { けむり外の関係 }]
\end{array}\right.
$

## 3.2 作業者間一致率

ガイドラインの分析に先立ち, 我々は, 飯田ら (飯田他 2010) が用いたものと同一のデータを用いて，NTC の作業者間一致率を更に詳しく分析した。その結果を表 3 に示す。一致率は,二名の作業者が 30 記事にアノテートした結果について, 一名の結果を正解, もう一名の結果をシステムの推定と仮定した場合の適合率, 再現率, $\mathrm{F}$ 値として算出した。このとき，推定されたトークンが正解データにおいて項となる共参照クラスタの中のいずれかのトークンと一致すれば正解とした ${ }^{14}$ ，たたし，我々の評価方法では，飯田らの方法と異なり，述語やイベント性名詞の位置が不一致の場合は, それらに付与された全ての項を不正解とした。

分析は, 格ごとに, 係り受け関係の有無, 述語・イベント性名詞の別に分けて行った. 係り受け関係がない場合とは，すなわち，本来統語的な関係として規定されるはずの項が省略されるゼロ照応と呼ばれる現象が現れていることを指す。結果として, 格ごと, または係り受け関係

表 3 NAIST テキストコーパスの作業者間一致率

の有無によって一致率にかなりのばらつきがあることが分かった. 特に， ゼロ照応を伴う事例では，格の種類横断的に一致率が低い，顕著に低い値を示すのはゼロ照応のヲ格・二格，及びイベント性名詞に関する二格であるが，これらは事例数自体が少ないため，この結果がガイドラインの不備によるものかどうかを確かめるにはあらためて事例を収集し検証する必要がある.

## 4 論点の収集方法

本節では，既存コーパスのガイドラインにおける問題点を洗い出すために我々が取った方法を説明する。ガイドラインの問題点を収集するための具体的な方法論は確立されていないため,今回は (i) 既存のガイドラインを利用して新規アノテーションを行い，曖昧な箇所を探るという方法と, (ii) NTC ・ KTC の仕様策定, NTC, KTC を用いた応用処理に関わった研究者, 述語項構造アノテーションの仕様に対して問題意識を持つ研究者が経験的に持つ知見を集約するとい

う方法の二つの方法を取った.

前述のとおり, 本論文で取りまとめる考察は NTC のアノテーションガイドラインを基準に行う。ただし, 議論上関連のある項目については KTC のガイドラインとの対比を取り，より広範囲に考察を加えられるよう努めた。また，NTC $\mathrm{KTC}$ のガイドラインにおいては，アノテートする文書ドメインが限定されていることにより認知されなかった問題がある可能性も否定出来ないため, 今回の論点収集の過程では新聞ドメイン外の文に新たにアノテーションを行うことを試みた。議論の対象となる題材は, 述語項構造アノテーションの経験がない一般人の日本語母語話者 1 名, 及び $\mathrm{NTC} \cdot \mathrm{KTC}$ の仕様策定関係者 3 名と述語項構造アノテーションの仕様に対して問題意識を持つ言語処理研究者 5 名（著者ら 8 名）の計 9 名によって具体的に以下の手順で収集した。

(1) 述語項構造アノテーションの経験がない日本語母語話者 1 名を新規アノテーションの作業者とする．作業者には NTC のアノテーションガイドラインを熟読してもらい，その後，基本的なアノテーション方法について指導を行う.

(2) Wikipedia, BCCWJ よりサンプリングした文書に対して, NTCのガイドラインに従い, 作業者が述語項構造を付与する。判断に迷いが出た事例は取りまとめて著者らに報告する.

（3）報告された事例について，著者らが NTC・KTC のガイドライン及び NTC データ内の実際のアノテーション例と照らし, 簡潔に解決可能かどうか確かめる. 解決可能な場合, ガイドラインを更新し, 解決案の説明と具体例を加える. 解決不可能なものは議論対象の分類表に加える。このとき，NTCと KTCの間での取り決めの対比も行う.

(4) 作業者は新しいガイドラインと未解決問題の分類表を持ち, 作業済みのデータを修正する. 1,000 文程度になるまで新しい文章セットを受け取り (2)に戻る.

（5） NTC・KTC の仕様策定に関わった研究者, 既存の仕様に問題意識を持つ研究者ら計 8 名 （著者ら）の意見を集約し, 研究者が経験的に理解している仕様上の改善点を, (1)〜 (4) の工程で出来た議論対象の分類表に追加する。 また, 新たに用意した BCCWJ 上の記事 20 記事程度 ${ }^{15}$ に対して, 上記 (1) (4) の工程で改善したガイドラインを見ながら実際にアノテーションを行い, 問題となった点を議論対象の分類表に加える.

以上の方法で収集・整理した 4 種 15 項目の論点（5 節，表 4 を参照）について，著者らが議論を交わし，結果として得られた知見をまとめ上げた.

## 5 個別の論点

本節には，4 節の方法によって収集されたガイドライン策定上の論点に関して，研究者間で議論した結果をまとめる。まず，我々は収集された問題をおおまかな種類ごとに分別し，結果, 4 種 15 項目の論点を得た，表 4 にその一覧を示す。内容としては，述語の認定基準，格の取り扱い，格や格フレームの曖昧性の問題といった既存のコーパスに本質的に潜んでいた問題のほか，新聞ドメイン以外で新たに見られた現象もある。以下では，それぞれの論点について議論の詳細を記す。

各論点に対する議論は, 著者らが種々のアノテーションタスクの設計を通して知る経験的な知見にもとづいて行われる。我々の目的の一つは, これら設計時の基本的な理念とガイドライン上の取り決めの対応関係を集約することであるので，議論の過程で現れたガイドライン策定上の基本原則については 6 節にあらためて取りまとめる.

## 5.1 アノテートすべき述語の認定基準

## 5.1 .1 述語項構造を重要視すべき述語とそうでない述語

文章中の述語は, その全ての述語項構造が等しく重要性を持つわけではなく, 一部の述語に関しては，その述語項構造を解析する重要性が低いものもある。例えば，以下の文，

(13) 驚いてはいられない.

において, 「驚く」は文の内容上その項構造の解析が重要になるが, 一方の「いる」のほうは, より機能的な述語であり，項構造を捉えるというよりはむしろ「てはいられない」という 1 フ

表 4 述語項構造アノテーションのガイドライン設計に関わる論点

 \\

レーズを機能的な表現とみなす方が自然と考えられる。述語項構造そのものを解析する重要度の低い述語に関しては，アノテーションコストの観点からも，解析器の評価をより重要度の高い項構造だけで適切に行えるようにするという点からも，区別して取り扱いたい.

述語項構造の重要度に関する問題として，本論文では，

(a) 複合語

(b) 機能語相当表現

(c) 機能動詞構文・格交替を伴う機能表現

を取り上げる。これらは文章中にありふれた事象のため, アノテーションコストに対する影響も大きい，以下では，それぞれの項目について，どのように取り扱うべきかについての議論結果をまとめる.

## (a) 複合語

以下のように，述語となりうる語の後ろに項が追従する形からなる複合語を考える。この場合, 項自体がその複合語の主辞であるため, これら語の内部に現れる述語と項の意味関係はそのまま項の意味を修飾する構造となっている。この形では一般に項の部分が単体で持つ語の意味はそれほど重要ではなく, 複合語全体のかたまりの意味となって初めて実用的な意味を持つ場合が多いため, 内部構造を分解して解析することの重要度はその他の項構造と比べて低いと考えられる。

(14) a. 作業 [者艻]

b. 書き [手ガ]

c. 輸入 [ 品 7 ]

d. 提案 [手法 $\ni$ ]

NTC や KTC では, これらの複合語に関しては, 全て内部の項構造をアノテートしているが, このような表現は出現頻度も高く, アノテーションコストに対して占める割合も高い. 従って, もし応用処理の観点から見て重要度の低い関係とするならば, 実際にこのような情報が必要なアプリケーションからのニーズを待って，後発的にアノテーションを始めるのでも良い.

一方で, 次の例文のように, 述語部分が主辞となる場合や二つ以上の項を伴う複合語, 複合語の外側にも項を取る場合などは, 一般に項が内容語となるため, 分解して項構造を考えることに通常と同様の価値があると取れる.

(15) a. [計算機 7 ] 使用

c. [計算機 $^{\text {] }}$ ] 使用 $[$ 者 $カ$ ]

ただし, 接尾辞などのひときわ判断が容易なものを除いては, どの複合語の内部の項構造については価値が薄いかを判断することは容易ではないため, 個別に判断することは現状では難しい，例えば，その代わりに，作業コストを下げ一貫性を保つための工夫として，複合語内部の
項構造がほとんどの場合に一意に定まる事に着目し, 複合語内部の格関係を辞書的に管理しておくことなどが考えられる。こうすることで，文章中の事例ごとにアノテーションを行う必要がなく作業コストが低下する上に，アノテーション結果の一貫性も保たれる。この方法をとった場合，アノテータは複合語の外側に項が出現する場合のみに対処すればよいことになる.

## (b) 機能語相当表現（モダリティ等）

次の例文の下線部の述語は，助詞相当表現やモダリティ表現の一部と考えるのが自然である.

（16） a. 彼の話によると、その店はとても有名らしい。（格助詞相当表現）

b. 夏休みの課題で蟬について調べた。（格助詞相当表現）

c. 気温が上がるにしたがって、だんだんと汗がでてきた。（接続助詞相当表現）

d. 見つけたといっても、これはかなり小さいものです。（接続助詞相当表現）

e. 驚いてはいられない。（モダリティ表現）

f. すぐに食べなければならない。(モダリティ表現)

g. ジムに通うようになった。(モダリティ表現)

これについて，NTCでは，例えば「通うようになる」の「なる」に対して「機能語相当」のラベルを付けることで区別し, 述語項構造をアノテートしないとしている。ただし, 網羅性を保証できないとの観点から配布版（1.5 版時点）には「機能語相当」ラベルの情報は含まれていない. KTCでも，複合辞，モダリティ表現は述語認定の対象外としている。

助詞相当表現やモダリティ表現は, 内容語の慣用表現（5.2.4 節）と同様に, 句として強く結びっくことで非構成的な意味を形成している，たとえば，(16a)に見られる「によると」は，このひとかたまりで情報の出所や判断の拠り所を表現する機能を持つ (森田，松木 1989).「によると」は文において一つの格助詞のように振る舞うので, この中の「よる」のガ格が何であるのかを考えるのは不自然である。

上の例文からは，それぞれ，下線部の述語を含む次のような機能表現を抽出することができる。

によると、について、にしたがって、といっても、てはいられない、なければならない、ようになる

機能表現を例外扱いするにあたり問題となるのは，どのような基準で機能表現とそうでないものを弁別するかということであるが，これらの機能表現は言語学や言語教育の分野で研究されており，(森田，松木 1989)や(グループ・ジャマシイ 1998) などの辞書が出版されている。自然言語処理の分野で電子的に利用可能な辞書として, 松吉らが編纂した機能表現辞書 (松吉, 佐藤, 宇津呂 2007) などが存在する. アノテーション作業前に, これらの辞書を用いてあらかじ

り作業コストを下げることができる．辞書には載っていないが機能表現と考えるべき表現を見つけた場合，作業時にその表現を辞書に追加するなど，既存の機能表現リストから漏れている表現を拡充することも必要であると考える。

## (c) 機能動詞構文・格交替を伴う機能表現

次の例文に見られるような機能動詞構文 (17a) や授受表現 (17b) における下線部 b の述語は,直前の述語 $\mathrm{a}$ に対して，アスペクトや態，ムード等の意味を付加する機能的な働きをするものと考えられている (Matsumoto 1996; 村木 1991).

(17) a. 事件が社会に混乱 $A_{A}$ をえる ${ }_{B}$

b. 私が彼にサインを書い ${ }_{A}$ てもらう ${ }_{B}$

このような述語に対して, 下線部 A と B の双方の述語項構造を付与することは, 構造の重複となり, 作業の価値が低い。また, 述語 Bに関しては, 機能的な振る舞いをするものであるから,述語項構造として取り扱う必要性も低い.したがって，より内容的意味を持つ述語 A の方を基準の構造とし, Bで追加される意味情報を態・アスペクト・ムードのマーカーと解釈する方法も考えられる。これに関し, 既存コーパスのガイドラインでは, NTCでは, 機能動詞については通常の述語と同様にラベルを付与し，一方，「てもらう」などの表現には述語ラベルをアノテー トしない，としている，KTCでは，機能動詞については NTC と同様に扱われ，「てもらう」「てほしい」などの表現は述語の一部としてアノテートされる（「サインを書いてもらう」など）.機能動詞や授受表現を特別に扱う際の問題点は, 機能語相当表現の場合と同様, その表現と取り扱いの方法が網羅的に列挙できるかという点にある．機能動詞に関するリストとしては, (泉, 今村, 菊井, 藤田, 佐藤 2009) などがあるが, 現象を網羅するわけではない. 従って, 具体的な作業方法の一案としては, 上記のようなリストを出発点として, 予め, あるいは作業時に段階的に機能動詞・授受動詞等に関する述語のリストを作っていき，コーパス中の事例を自動チェックするような仕組みを用いることで, 作業を簡素化・半自動化する方法が考えられる.

(17) の例でも見られる通り，これらの表現が使役・受身相当の機能表現の場合は述語 A が本来持つ格に加えて使役格などの新たな格が追加される場合もある.この場合の取り扱いについては, 5.2.3 節と同様の議論となる.

## 5.1.2 名詞のイベント性認定

サ変名詞, 転成名詞に対して, 対応する動詞と同等の項構造をアノテートすることを考える場合には，その名詞が実際に何かしらの状態やイベントを表しているかどうかが問題となる.例えば，次のフレーズにおける，「施設」という語について考えてみる。

(18) 研究施設

この, 「施設」という語はサ変名詞であり,「施設する」という動詞が作れるが，ここで「研究施設」は施設した結果物であり，イベントではない。このような語にも便宜的に述語項構造を割

り当てることはできるが，文脈上イベントとして解釈できない語に関して，イベントとしての項構造を付与することは本質的ではない. むしろ、イベントとして解釈される「施設」と，そうでない「施設」を区別することのほうが重要といえる.

NTC では，イベント性名詞ともなりうるタイプの名詞に関して，イベント性を持たないことを表示するためのラベル（結果物／内容，もの，役割，ズレ）を用意しているが，明膫な判断基準が存在せず，イベント性の判定は内省に頼っているのが実情である。ここでの論点は，どのような基準を設ければ名詞のイベント性をより明確な方法で判別できるかということである. あるいは，明確な基準を設けることが不可能であっても，閉じたデー夕内においては一貫性を保つような方法を模索する必要がある。この問題については, 既存研究で詳細な分析がなされており，アノテーションスキーマの改善も実施されているものの (飯田他 2010), ガイドラインとしての整備が行われていないため, 再度事例を収集し, 問題を整理する必要がある.

我々の議論の中では, 複合語と同じように，このような語が出現する度にそれぞれの語が結果物／内容，もの，役割，ズレのいずれのラベルと共に出現したかを記すチェックリストに追加しておき，アノテーション時に自動的に注意をうながす仕組みを用意することで一貫性を高めるという方法が挙がった．また，このチェックリストを利用し，コーパス中の事例を収集してガイドライン策定の検討材料とすることも考えられる。

## 5.1.3 述語が複合語である場合の分解

NTC では，述語は基本的に一形態素の範囲に対してラベルを付与するとしているが，形態素の分割基準は既存の形態素辞書を拠り所にするため, どのような辞書を使うかによって述語単位の取り扱いが大きく異なってくる。表 5 には，いくつかの複合語について IPA, JUMAN, UniDic 辞書に基づく形態素分割の差を示したが，辞書によって，あるいは単語によって分割の

表 5 IPA 辞書, JUMAN 辞書, UniDic による形態素分割の違い

同じ品詞構成であれば, 同じ基準というわけでもない.
位置は異なる。

このような語の扱いに関しては, 次の二点が問題となる。（1）どのような形態素分割基準を基準とするのが述語項構造を考える上で最も適切か, (2) ある形態素分割基準に基づいて複合語が二形態素以上に分割されたとき, 複合語内部の述語はその全てがアノテーション対象として適切かである. しかし, どちらの問題も現状で合理的結論を出すことは簡単ではない上, 6.1 節に述べるように，言語処理アプリケーションによっては, どの単位を述語として扱うのがよいか, また, どの程度複合語内部の項構造が必要となるかに異なりがある. 例えば, 含意関係認識夕スクにおいては, 表 5 の「立ち読み」や「消し忘れ」がどのような理論に基づいて分割されているかにかかわらず，「私が、立って、本を、読む」ことや「私が、ライトを、消そうとして、消すのを、忘れる」ことを理解する必要がある.

したがって, 現状で完全な解決策を提示することは難しいが, 部分的な対処案として, 複合語の辞書的なアノテーション管理を考えることができる．例えば，まずはある特定の形態素分割辞書に依存して述語範囲の認定を行い，その上で5.1.1 節の複合語の項目で述べたような複合語内部の項構造を辞書的に管理するのと同様の方法を必要に応じて一形態素と認識されている語に対しても適用することで，どのような形態素分割基準を用いた場合でも想定するアプリケーションの要求に対応できる柔軟な構造を取るという方法が考えられる. なお, 複合動詞に関する述語項構造の具体的な分析例として, 複合動詞用例データベース (山口 2013) が分析の出発点として参考にできる.

## 5.2 格の取り扱い

## 5.2.1二格の「必須格」性

述語のそれぞれの項を，主題役割のような意味役割のレベルで考えると，「が」「を」に比べて, 助詞「に」を伴って出現する述語-項の関係には様々なものがある (日本語記述文法研究会 2009; 村木, 青山, 六条, 村田 1984). このうち, 初期段階の述語項構造アノテーションとして特別重要度が高いのは, アノテーション対象の述語そのものの概念を説明するために必須となる項目 (必須格) である. 一般に, 助詞「に」を伴って出現する述語の項のうち必須の二格とみなされるのは，動作による移動の着点や結果状態を表すものなどである。一方, 状態やイベントが起こる時間, 動作や変化の様態などを表す「に」は述語横断的に利用可能な付加的修飾要素であるため, 周辺格などと呼ばれる.

しかし, 「が」「を」に比べて, 二格では必須格性の判断が容易ではないケースも多い. 本論文では，特に，

(a) 必須格と周辺格の境界

(b) 二格の任意性

の二つについて取り上げる.

## (a) 必須格と周辺格の境界

例えば，次の例，

(19) a. 二つに割る

b.こなごなに割る

c. めちゃくちゃに割る

を見ると，(19a)では，二格は動作の結果状態を表しているように見えるが，(19b) や (19c)のような表現になると，それが結果状態を指すのか，動作（あるいは変化）の様態を指すのかは極めて曖昧になり，判断が難しくなる。必須格と周辺格の区別については，明確な基準を持つて分けられる事例もあれば，上記のようにどちらに属するとも言えない曖昧な事例も存在する。 アノテーションを行う際に本質的に問題にしなければならないことは (i) 理論上どのようにアノテートするのが合理的かということと, (ii) 摇れなく, 明確にアノテーションや評価が行える基準を設けなければならないということである。(i) の観点から言えば，もし上記のように必須格と周辺格の間の境界が本質的に曖昧なのであれば，曖昧な状態を取り扱うことのできる表現にしておけば良い。一方で，アノテーションや評価を行う場合は不確かなものは問題となる。少なくとも，どの事例に関しては明確に区別可能であり，どの事例が本質的な曖昧さを含むのかを明らかにしておかなければ，作業者間一致率や解析システムの評価時に，アノテーションやシステムの誤りであるのか, 本質的な曖昧性のために摇れているのかを区別できない.

この問題を解消するための方法として，ラベルの定義の問題でアノテータがいずれか一つのラベルを明確に選べない事例に対しては，ラベルの解釈に迷ったことを示すマーカーを用意し，対立候補と共にチェックをしてもらうことで明確な事例と曖昧な事例を区別しておく方法が考えられる，そうすることで，評価用データとして用いる際も，該当する事例を除外するなどしてより厳密な評価を行うことができるようになる。また，学習に用いる際には付与されたラべルの一貫性を担保したい場合があると考えられるが，曖昧な事例があらかじめチェックされていれば，その部分はアノテータの判断にかかわらず機械的に一方のラベルに修正したうえで学習するなどの処理を行うことができる.

## (b) 二格の任意性

第二に，文章中に存在しないニ格を補う場合の問題がある．ある格が必須格だと判断した場合, それはすなわち, 仮にその格を埋める項が文章中に存在しない場合でも, 概念上は項が存在しているとみなすということである。しかし，必須格と周辺格を一般によく知られている意味機能的な役割で分類しようとすると，動作の結果状態のように，一般的には周辺格ではないと認識されている役割であっても，述語によっては項が埋められている必要がある（暗に省略されている）と感じにくいケースもある.

(20) a. 信号が（ $\phi$ ）変わったので、停車した。

b. 花瓶を（ $\phi$ 二?）割った。
c. ボールが（申ニ?）落下する。

例えば，(20a)では，信号が変わった結果の状態について，文脈から何かしら明確な項を仮定する（赤に変わった，と仮定する）のが普通であるが，(20b)については, 特定の具体的な結果が指定されていなくとも,「割る」の一般的な結果状態は「割る」という語の語義の中に初めから含まれているため意味は解釈できる。(20c)の「落下する」という動詞では, 二格で移動の着点を指定することはできるが, 必ずしも落下の結果どこかに到達している必要はないので, 二格が必須の項であるとは言い難い. このような二格の任意性は，述語，あるいは文脈ごとにそれぞれ判断が必要である。どのような基準でニ格の任意性を認めるかについては現状では明確な基準は用意されていない.

また，仮に，ある述語について二格の任意性が判定できたとしても，実際の文中の事例で，任意である二格が明示的に格助詞「に」を伴って出現していなかった場合, それが未定義なのか,概念上存在しているのか, あるいは同一記事中の別の箇所に出現しているかどうかの判断も困難を極める．例えば，次の文

(21) 衛星は落下し始めた。2 時間後、太平洋で発見された。

の「落下する」の二格は, 未定義なのか, 文章中に存在しない「地球」なのか, それとも「太平洋」なのかは，文脈をどのように解釈するかに依存する。したがって，このような文脈や事前知識に深く依存する問題については述語項構造アノテーションの範疇外としておき，それ以降の，例えば推論モデル等で取り扱う問題と規定する考え方もありうる. 仮にそうした場合は, 明示的に格助詞と共に表れる場合や，文脈上自明な場合を除いては未定義とするのが妥当である.

## 5.2.2 可能形・願望 $\cdot$ 二重ガ格構文・持主受身

可能動詞や可能形, 願望, 及び, いわゆる二重ガ格構文においては, 異なる意味機能を持った二つの格助詞「が」を伴うことがある.

（22）ａ太郎は（が）英語が／を読める。(可能動詞)

b. 太郎は（が）ブロッコリーが／を食べられない。(可能形)

c.太郎は（が）ビールが／を飲みたい。（願望）

d. 太郎は (が) 足が長い。(二重ガ格構文)

この問題について, NTCでは, 可能形の場合は原形に戻してラベルを付与し, 「A は Bが V」を $\lceil\mathrm{A} の \mathrm{~B}$ が $\mathrm{V}\rfloor$ として置き換えることが可能な場合は「ノ格」で付与，それ以外の場合は「ハ」 と「ガ格」を用いてラベルを付与するとしている.

(23） a. [太郎心] [英語カ] が／を読める。

b. [太郎ガ] は [ブロッコリー $\left.{ }_{7}\right]$ が/を食べられない。

c. [太郎八] [ビールガ]が／を飲みたい。

d. [太郎,]は[足ガ] が長い。

しかし，この方法を取る場合，次のようなガ格あるいはヨ格の選択肢の範囲を限定する「は」 の用法が現れたときに，ラベルを付与すべき対象が複数現れてしまい，場合によっては二重の 「八」となってしまう.

(24) a. [ワイン八?] [ [ロゼカ] が美味しい。

b. [私八] は[ワイン八?] は[ロゼガ]が好きだ。

d. [私ガ] [ [本八?] は英語の [もの 7 ] を読む。

上記のような例を考えると, 項の選択範囲を限定する「は」は述語横断的に利用できる周辺的な格と類推できる。したがって，必須格と周辺格を付け分ける現行の仕様上では (23)における 「八」と，(24a)における「ハ」の用法は明確に区別したい.

経験的に, 格のラベルと文中の実際の助詞が見た目上一致すると, アノテータはこうした混同を起こしやすい.したがって, これを避けるために「ハ」の名称を二つに分けるという方法が有効な可能性がある。ここでは，例えば便宜的に (23)のハの場合を「属性所有のガ」, (24a)(24c) の場合を「限定八」と決めるような方法である．ラベルの名称を機能によって細分化するという方法は, 格助詞を直接格関係のラベルに用いる日本語の述語項構造アノテーションにおいては, 同じ助詞によって表される必須格と周辺格を区別する際に有効な手段であると考えられる.

一方, KTC の場合, 動作主体や経験者といった意味役割的な観念を用いて, 『二重のガとなるもののうち,「は」「が」が動作主体や経験者である場合は, 用言からみて遠い方のガ格をガ 2 格とする』とすることで，必須格と周辺格の混同を避けている。また，NTCでノ格に対応する「太郎は足が長い」などの表現は，「は」を「が」に言い換えると不自然だとして，ガ・ヲ・二などの格助詞では言い表せない「外の関係」として定義している.

(25) a. [太郎ガ 2$]$ は [英語ガ] が読める。

b. [太郎が 2 ] は [ブロッコリーガ] が食べられない。

c. [太郎ガ 2$]$ は [ビールガ] が飲みたい。

d. [太郎外の関傒] は [足ガ]が長い。

これとは別に，(22a)に見られる可能動詞では，NTC 方式のアノテーションを行う際に格ラベルの組み合わせに曖昧性が出るという問題がある。具体例として，(22a)の例文では，ラベル付与の方法に $(26 \mathrm{a})(26 \mathrm{~b})(26 \mathrm{c})$ の三通りの曖昧性が発生する.

(26) a. [太郎、] $]$ （が）[英語ガ]が／を読める。（NTC 方式）

b. [太郎八] は（が）[英語 7$]$ が／を読める。（NTC 方式）

この問題は，格フレームの曖昧性の問題として 5.3.1 節で詳しく議論する．KTC のガイドラインでは，同様の場面で「基準として，可能形の動詞の対象（目的語）の格はヨ格, 動作主体の格はガ格とするが，もっとも自然な格を選択する。目的語の表層格がガ格になっている場合な

どには，その格を別の格に変えることはしない．ガ格がすでに使われている場合の動作主体の格はガ 2 格とする」と，厳密な優先規則を規定することで曖昧性を回避している。

## 5.2.3 使役・受身・ムード・授受表現・機能動詞で追加される格

NTC は，述語と項の間の格関係を，述語原形に対する表層格によって記述する。このような方法を取る場合，述語が使役・受身などの形を取った場合に，原形では対応のない格が出現する問題があるため, これに対処する必要がある.

b. [彼追加が@ $B$ ] が [父ガ@ $A]$ に死な ${ }_{A}$ れ $_{B}$ た。（迷惑受身）

この問題に関して, NTCでは, 上記のように助動詞や補助動詞を新たにマークし, 追加ガノニ格を割り当てるとしている17. NTC のガイドラインでは, 少数の助動詞・補助動詞に関して,具体的な事例を用いてアノテーション方法を指示しているが, これに加えて, 機能動詞構文について 5.1 節で取り上げたような取り扱いをする場合は, 機能動詞構文によって追加される格についても取り扱う必要がある。また, 述語によっては, 機能表現によって格が追加されたと見なすべきか，受益格のような周辺格と見なすべきか明確でないケースも存在する.

特に, 機能動詞や補助動詞については, 表現の種類が多岐にわたるため, 追加されている項が省略されている場合の見落としなどを抑制して作業の一貫性を高めるためには, これらの現象に関わる表現について, 網羅的にかつ統一的な扱いをする必要がある. これには, 追加の格が存在する表現を一覧化し, 自動的に確認を促す仕組みを設けるなどの方法が考えられる.

## 5.2.4 慣用表現

次の例のように，見た目上は述語とその項が個別に現れているようにも取れるが，実際にはこれらが句として強く結びつくことで，一つの新たな意味を形成している慣用表現がある.

(29) a. 私が/の気が滅入る

b. 私のチームに手に入れたい

c. 確認作業に骨を折る

d. 彼の耳に入る

NTC では，どのような表現までが慣用表現と言えるのかの境界が厳密には規定できないだろうという前提から，慣用表現かどうかを区別せずに見た目上の述語に対してアノテーションを行っている. KTC も同様に，慣用表現かどうかは区別せずにアノテーションを行っている.

これらの表現に対して, 述語項構造アノテーションのガイドラインが取り得る戦略としては, (i) NTC や KTC と同様に，慣用表現内部の述語項構造も全て分解してアノテートする，もしくは (ii) 慣用表現は複数形態素にまたがる述語表現として特別扱いする，ということが考えられる。たた，どちらの場合に関しても議論の余地がある。

(i) の場合は, まず, 5.1.3 節の複合語の議論の時と同様, 慣用表現内部の項構造は, 出現事例ごとに異なるということはほとんどないため, 同じ構造を何度もアノテートする無駄が生じる可能性がある。また，慣用表現の表す意味は，比喻的な派生の結果，元の語句から構成的に組み上げられる意味と一致しないため, 分解して項構造をアノテートする意味自体が薄い18. さらには，(29a)(29b)にも見られる通り，慣用表現によっては格の重複が起こり，どちらが内容的に見て重要な格で, どちらが慣用表現内の「意味的重要度の低い」格かの区別が難しくなる。 (29c) に見られるように，元々の述語（この場合，「折る」）に存在しなかった格（二格）が増える場合もあり，アノテーションに際して格フレーム辞書を用意した場合などには，分解された語のみの格フレームでラベルを付与しようとすると扱いが難解になる.

(ii) の場合は，ある句をどのような基準で慣用表現とみなすかが問題となる．慣用表現を整理した既存の研究としては, 佐藤の基本慣用句五種対照表 (佐藤 2007) や橋本らの OpenMWE :日本語慣用句コーパス (Hashimoto and Kawahara 2008) などが挙げられるが，佐藤の研究では 「慣用句の定義はいまだに決定的なものがない」としている。また，慣用表現全体を述語と見なすこととした場合には，(29d)のように慣用表現内の項の一部を修飾する情報をどのように扱うかも問題となる。この例の「彼の」は，もし慣用表現を分解して考えた場合には二格相当の句の一部となっているため, この関係にも何らかのラベルを用意するのが望ましいと考えられる.

この問題に対しては，まずはコーパス内の慣用表現と思われる事例を集め, 慣用表現を述語項構造という観点で見た場合にどのような現象が起こりうるのかを網羅的に収集する必要がある. そのため, 初期のアノテーションでは慣用表現内を分解した状態でアノテーションを行い, その上で慣用表現の取り扱いを決めるといった段階的なアノテーションを行うこともコーパス構築上の戦略として考えられる。また，実際に慣用表現をひとまとめにしたアノテーションを行う際は, 機能表現や機能動詞での議論と同様, 対象表現を辞書的に管理するのが望ましいと考えられる。

## 5.2.5 格交替と表層格ラベルの種類（KTC 方式と NTC 方式）

2 節で紹介したとおり，KTC は述部の出現形に対する格関係を付与し， NTC は述語原形に対する格関係を付与する。このため，格交替をともなって述語が出現する場合には，これら二つの基準では異なったアノテーションが行われる. 出現形アノテーションと原形アノテーションは，互いに他方には含まれない情報を持っており, どちらの方式がより適切かはアプリケー ションによって異なる.

例えば，含意関係認識のような命題間の同一性を扱いたいタスクでは，(30)の文a と文 bが同じ内容を表していることを捉えたい。そのため, このような場合は, 格交替を吸収する NTC 方式が有用である。

b. [太郎出 ${ }^{\prime}$ が [ご飯 $\left.{ }_{\text {g }}\right]$ を食べた。（NTC 方式）

一方で, 機械翻訳や文書要約などの表層的な形式をそのまま扱うことが可能なアプリケーションでは，受身や使役などはそのまま翻訳・要約すれば良いため, 必ずしも述語原形の格に戻す必要性はない．項の省略がある場合も述部出現形の格助詞を用いて補完すればよい。このような場合にも述語を原形に戻そうとした結果, 原形に対する格パタンを選択する際に処理を誤る可能性もあるため，無理に原形に戻す処理を行うことはリスクをともなう．したがって，このような場合には出現形でアノテーションを行う KTC 方式を採用するほうが望ましい.

b. [太郎ガ]が来た。[りんごョ] を食べられた。（NTC 方式：受身のまま「太郎」を補う場合に，二格で補われるべきという情報を得られない）

これらに関連して, 格交替前と格交替後の格の対応関係を獲得したい場合には, KTC 方式でアノテートしたコーパスからはこの対応関係を直接学習出来ないため, 対応関係を獲得するための新たな資源が必要となる. NTC 方式の場合, コーパス上にこの対応関係をアノテートしていることになるので見た目上はそのような対応関係表は必要ないが，実際にはコーパス中に格交替をともなって出現する事例は全事例の 1 割程度であるため, 異なる格交替の振る舞いをするそれぞれの述語に対して対応関係の学習に十分な量の交替事例が得られるとは限らない. 出現形表層格における格交替関係については, 10 億文規模の大規模なコーパスから自動獲得する方法も研究されているため (Sasano et al. 2013), 格交替の扱いについては, 今後どちらの方針でアノテートすることが効果的かを検証する必要がある.

この検証を行うためのデータ作成の方法として, KTC 方式, NTC 方式の双方で同一文章にアノテーションを行う方法が考えられる。この場合のコストは, 格交替が起こらない場合などの重複する作業は省略できるため, 単純に倍というわけではない. ただし, 効果的に対応関係を取るためのアノテーションの方法については今後検討する必要がある.

もう一つの方法は, 仮にいくつかのデータがアプリケーションによる要請などによって異な

るラベルセットを用いてアノテートされたとしても，それぞれのスキーマによるアノテーションの結果を自然に統合し，互いにラベルセットを交換可能とする仕組みを考えることである. KTC と NTC の場合は，各述語に対する語義別の格フレーム辞書と，各語義に関する格交替の性質を網羅的に記述した辞書を用いてこの仕組みが設計可能である。この方法を取れば，将来，主題役割などのラベルを導入する場合にも，既存のアノテーションの結果をマッピングすることで，最小限のアノテーション作業によって新たな結果を得ることができると期待できる。ただし，このようなスキーマ間のラベルの対応を得るのは容易ではない. アノテーション作業の重複を避けるためには，異なるスキーマ間のラベルが事例ベースで一対一対応する必要があるが，各事例で適切な対応関係を得るためには，それぞれのスキーマが，お互いのラベルがエンコードしている情報の差を明確に意識し，その差が追加情報によって将来的に埋められるよう綿密に設計されたスキーマでなければならない。また, 格フレームや語義等も，共通の基盤デー 夕に基づいておく必要がある。さもなければ，それぞれのスキーマの理論上のずれや格フレー ムのカバレッジ，語義の粒度のずれによる影響で，ラベル間の対応が一対多，多対多の曖昧な関係となり，結局，コーパス全体にわたってほとんど網羅的な確認作業を行わざるを得ないことになる。実際に，英語圈では，異なる述語項構造コーパス間にアノテートされた異なる情報を有効に活用しようと，資源間でのラベルのマッピングを試みた研究があるが，それぞれ異なる理念で設計されたコーパスであったため, 格フレームやラベルの対応関係は多対多となり再アノテーションを必要とした (Loper, Yi, and Palmer 2007a, 2007b). したがって, 仮に, アプリケーションからの要請や, 段階的に情報を付加していく設計などによって, 異なるアノテー ションスキーマを使い分ける場合にも，将来の統合性をはっきりと意識した設計をしておくことが重要となる．例えば，5.2.1 節で述べたような必須格と周辺格の区別などは現状のガイドラインでは明確に取り扱われていないが，意味役割との親和性を考えれば重要な事項である.

## 5.2.6項としての形容詞（二格相当）

次の二つの例文は，非常に似通った意味を表している。

(32） a. [服加が[赤二] に染まる。

b. [服ガ]が赤く染まる。

どちらの文からも，我々は「服が赤くなった」という同一の結果状態を想像することができる. しかし, 現状の表層格を用いたアノテーションでは,「赤く」という形容詞を用いた表現は項として認識されず, これら二文の間の項構造は異なるものになる。この違和感は, 特に項の省略を伴う次のような例文に対して，どのような表現まで項として補うかという判断を行うときに大きくなる.

(33) a. [真っ赤ニ?] なぺンキで、[服ガ]が染まってしまった。

b. [赤い?] ペンキで、[服加が染まってしまった。

この問題は，我々が，表層格というラベルを用いて，述語とそれを取り巻く要素の間のどのような関係を取り扱おうとしているかを考える際の良い題材である。現状のスキーマでは，格助詞の表層的な違いとして認識できる粒度の意味関係しか取り扱っておらず，果たしてどのような意味機能をもったものならばガ格・ヲ格・二格との意味的対応関係が取れるものなのかについて, 網羅的な結論を即座に出すことは難しい。しかし, もし, 述語項構造を, 述語と項の間の意味的関係の同一性を示すための表現として用いようとするならば，「名詞＋格助詞」や「形容詞」といった統語上の区分にかかわらず，同一の意味機能を持つものには同一の関係ラベルを与えるのがよいかもしれない. これは将来発展的に, 主題役割のような, より意味機能的なラべルを用いてアノテーションスキーマを設計しょうとする際には十分検討されるべき課題である。

## 5.3 格及び格フレームの曖昧性解消・必須項の見落とし

## 5.3.1 A の B, 連体節，ゼ口照応等における格フレームの曖昧性

ある述語が複数の格フレーム候補を持つとき，その述語が， A の B・連体節・項のゼロ照応などの形を取った場合，アノテーション時にどの格フレームを選択すべきかについて曖昧性が生じる.

(34) a. 自他交替：パソコンの起動 $\rightarrow$ パソコンが起動する/パソコンを起動する

b. 道具格交替：ドアを開けた鍵 $\rightarrow （$ 誰かが）鍵で開ける／鍵が開ける

c. 他動詞／自動詞 + 使役：政府による経済再生 $\rightarrow$ [政府别が [経済ョ] を再生する／[政府追加加が [経済加をを再生させる

d. その他：私が教える生徒 $\rightarrow$ 生徒を教える/（何かを）生徒に教える

また，述語によっては，同一の意味機能を持つ項に対して複数の格助詞が代替可能である場合がある.

(35) a. 私が/から話す

b. 太郎に/からもらう

c. 風に/で摇れる花びら

d. 土台に/とくっつける

この例では, ガ・ヲ・ニの間で代替可能なものはないが, 仮に今後付与対象の格助詞を拡充することを考える際には，このような曖昧性を生み出す要素に対してどのように一貫したアノテー ションを行うかを考慮する必要がある.

ラべルの選択に本質的な曖昧性が出る場合には, ある基準にもとづいて（例えば，出現頻度順や，アノテーションコストが低くなるように，などで）決めた規則に従って，付与するラべルが一意に定まるようにするのが一般的である。しかし，前者の格フレームの曖昧性については，文脈によってはどちらか一方の格フレームの方が他方での解积よりも自然な場合があり，その

ような場合は適切な解釈となる格フレームを選ぶのが好ましいと考えられる。一方で，文脈の曖昧さによってはアノテータ間の意見が一致しない場合もありうるし, 当然, 本質的にどちらに解釈しても自然な場合もある。そのような事例に対しては, 自動解析器の学習や評価時に適切な取り扱いができるように配慮しなければならない（どちらの解釈でも正解として学習・評価するなど).

このような場合に総合的に配慮した対策を検討してみる。例えば前者の格フレーム間の曖昧性については，(i) 事前に述語ごとの格フレーム辞書を用意しておくか，代表的な格フレーム交替についての名称を列挙しておき, (ii) アノテーション時に, 複数の格フレームで判断に迷うものや本質的に曖昧なものについては，その交替の候補を列挙し， (iii) 自己の判断，もしくは規則に従った判断で選んだ格フレームで格関係をアノテートする，という方法で，本質的に曖昧な事例と，規則や主観にもとづいた上での不一致を弁別することができる.

次に，後者の代替可能な格に関するアノテーションを検討するため，今，仮に，ラベルの数を拡張し，ガ・ヨ・ニ・カラ・デ・トの 6 つの表層格を使ってアノテーションを行っている場合を考える. この 6 つのラベルに対して，ガ・ヲ・ニ>カラ>ト>デなどの半順序を与えることで規則的にこれを解消することもできるが，文中で，

(36) 彼には私から話しておく。

と格助詞「から」を伴って出てきている事例に対して, これを「ガ格」として正規化するためには，アノテータは事例毎に対象の述語に関する格フレーム辞書を想起し，格の交替関係を確認せねばならず，アノテーションのコストが大きい。したがって，作業コストの観点からすれば，少なくとも，述語が原形で使用されているもので，項が格助詞を伴って現れる場合には出現形の格でアノテートし, 受身・使役などで格交替しているものや, ゼロ照応などで元の格助詞が不明なものに関しては，上記の半順序規則を適用するなどといった方法が好ましいと考えられる。一方で, 解析器の学習や評価を行うときの観点からすれば, ラベル付与時に格を正規化しない場合に，格に意味的な一貫性を持たせて取り扱う，もしくは曖昧な格のうちいずれの格でも本質的に正しいという取り扱いをするためには, 別途格フレーム辞書等に述語毎の格の交替情報を記述しておくなどする必要がある。

## 5.3.2格フレーム辞書とアノテーションの一貫性

NTC や KTC のアノテーションでは，被連体修飾詞やゼロ代名詞として出現する項など，明示的に格助詞を伴わなかったり，対象の述語と何らかの統語的関係を伴わない項に関しても格関係の付与を行う。ただし，開発作業時点では，ある述語の取り得る格（格フレーム）につい

て参照できる辞書等が存在しなかったため ${ }^{19}$, アノテータは内省に頼りながら, 文章中からその述語に足りない項を補う作業を必要とした。しかし, 一つ一つの述語の格フレームの定義をアノテータの内省に頼る方法には限界があり，その影響は 3.2 節表 3 の NTC の作業者間一致率においても，ゼロ照応項の不一致という形で顕著に見られる.

述語項構造アノテーションの一貫性を今以上に向上させるためには, 予め各述語に対して正確な格フレーム辞書を定義しておくなどして, 全てのアノテータが共有する共通の語彙知識ベー スを整備する必要がある．実際に，NTC ガイドライン準拠のアノテーションを BCCWJに対して行った研究 (小町, 飯田 2011) では, 既存の格フレーム辞書を一部参照することによって, 作業者間一致率に一定の向上が得られたとしている.

作業の上で参照する格フレーム情報はできるだけ精緻なものが求められるが, 一方で, 大規模な文章に対する述語項構造アノテーションを行うにあたって, ある述語の様々な言語現象を網羅した実用に耐えうる頑健な格フレーム辞書を人手で用意するには膨大なコストを必要とする。整備コストを抑えた方法として，大規模な文書データから自動的に格フレームを獲得する研究が存在するが (Kawahara and Kurohashi 2006), 獲得したフレームにはノイズも存在するため, アノテーション作業での運用には工夫が必要である.

アノテーションを行う全てのデータができるだけ正確となるよう運用するのが最も望ましいが，現実的な面で言えば，例えば，初期の段階では，全体からサンプルした一部のデータに出現する述語のみ，あるいは主要語のみに絞るなどして，一部の述語に対してのみ精緻な格フレーム辞書を作ってアノテーションを行う方法が考えられる。この場合, 精密なアノテーションデー 夕は評価用のデータとして整備し, 残りの部分は自動獲得した格フレーム等を参考にしながら大規模にアノテートするなど，質と量の双方を兼ね備えるコーパスを設計する方法が好ましいと考えられる。このような方法論は BCCWJ のコアデータとデータ全体の間の関係などにも見られる。

## 5.3.3非文へのアノテーション

アノテーション対象のデータには，場合によっては一部非文（らしき文）も含まれる。このような文に対してどのようなアノテーションの方針を取るのかについても考慮の余地がある.

(37) a. 服を乾燥する（受容の余地あり）

b. ガラスを壊れる（マークされている意味機能的に受容出来ない）

例えば，一般には「乾燥する」は自動詞だとされているが，(37a)のような用例は Web上には多数見られる。一方で, $(37 \mathrm{~b})$ の「壊れる」のように, 形態論上は自動詞の形を取っているにも

かかわらず格助詞「を」を取るような構造の文は相対的に受容しがたい。このような文に対して，(i)アノテートするかということと， (ii) どのような文を非文とみなすかということが問題となる。(i) に関しては，現実にデータ上に存在する事例であり，応用事例によっては特によく使われている過ちは頑健に解析したいという場合もあるため，書かれたままの表層格を基にアノテートする方法が望ましいと思われる。(ii) に関しては，我々の知る限り，現在までに非文というものの明確な定義は存在せず，個人の内省にもとづいて判断されるもののため，例えば，非文かどうかの判断はアノテータに任せ，代わりに非文と判断された事例を記録しておくことで，必要に応じてデータを区分できるようにしておくような方法が有用と考えられる。

## 5.4 新聞ドメイン以外で見られた現象

本節では，新聞記事以外のドメインに対する試験的なアノテーション作業において現れた，既存のガイドラインで対象としていない項目についてまとめる。このことについて我々が分析の対象としたデー夕は Wikipedia 及びBCCWJ コアデー夕20 より収集した 1,000 1,200 文程度であるため，各項目の事例を網羅的に収集するに至ったとは言い難い，従って，ここではそれぞれの項目についての現象の説明をするにとどめ，具体的な考察については今後の課題とすることにした.

また, 今回の分析に用いた新ドメインの文章量は, 新聞ドメイン以外で新たに必要となる基準を多岐にわたって示すには十分ではないが，一般にはドメインごとに少なからず特定の言語現象の分布に偏りがあるなど，各ドメインは特有の性質を持つ場合が多い，このため，アノテー ションガイドラインを新ドメインに対応させるためには，それぞれのドメインにおける十分な量の個別事例を収集し分析するとともに，同ドメインにおけるアプリケーションからの要請等も検討しながら適切な仕様を策定していく必要がある.

## 5.4.1述語の省略

口語的な文においては，文末の述語が省略され，項のみが残されるというケースがよく見られる。

(38) タモリさんから、「これは誰から？」と聞かれた。(「賈ったの」の省略？）

このような例で省略されている述語が文脈上容易に想像できる場合，何かしらの述語を補うか， あるいは「述語-非出現」などのラベルを用意して対応する格をアノテートするか，そもそも項構造を解析しないか，ということが議論の対象となる。述語省略の究極的なケースとしては

(39) a. これはい。

b. それはちょっとい。

などがあり，このような場合は，述語が何であるかのみならず，残された格が何格であるかすら推定が難しい場合があるため，どこまでがアノテーションを行って有用な情報となるかの判断は難しい.

## 5.4.2 疑問文の照応

対話文においては，疑問文とその回答の間での照応も存在する.

(40）a.「あれは誰？」「彼は山田太郎だよ」

b. 「誰からもらったの？」「太郎からだよ」

$\mathrm{NTC}$ $\cdot$ KTC においては，現在のところ疑問文に対する照応関係の取り扱いはない，共参照・照応については本論文での議論の範疇外としたが, 対話文の多いドメインに対して照応・述語項構造を付与する場合は, 疑問文とその回答に対するアノテーション仕様も考慮する必要が出てくる.

## 5.4.3 音象徵語

次の例のように，音象徴語が开変名詞のように振る舞い，述語として現れる場合がある。そのような場合, 音象徴語にも述語項構造をアノテートすることが考えられるが，事例によっては，副詞的振る舞いとサ変名詞的振る舞いのどちらと取るか判断に迷う場合があった.

(41） a. [胸ガ] がドキドキする

b. [胸ガがドキドキ

d. [胸ガ] がドキドキと高鳴る音（副詞用法）

サ変名詞的振る舞いをする場合, 副詞的振る舞いをする場合の他, その他の音象徵語の統語的振る舞いについて, 述語として認定するための明確なガイドラインを整備する必要がある.

## 6 見通しの良いフレームワークの設計

より質の高いアノテーションを目指してガイドラインを改善していくことを考えた場合, 対象のガイドラインは，その中で示されるそれぞれの基準がどのような視点で採用されたのかが明確に分かるものでなければならない。また, 仕様策定時の理念をコーパス作成者の中で閉じた情報とせず，広く研究者間で共有できる形に整理することにより，継続的な議論が可能になると考える。

このような背景から, 本節では, 述語項構造アノテーションを題材とすることで集約した, アノテーション仕様及びガイドラインの策定時に配慮されるべき基本方針を述べる。これらは,議論に関わった研究者らが種々のアノテーションタスクの設計を通して経験的に理解している

図 1 設計の基本方針と各論点との対応関係

事柄を集約したものであり，複雑でアノテーションコストが高く，また，現象の網羅のために大規模なアノテーションを行う必要がある同様のタスクに対しても有用なものである. 6.1 節では，5 節の議論から集約したガイドライン策定上の着眼点を，各論点との対応関係を示しながら述べる。図 1 には， 6.1 節で説明する設計の基本方針と 5 節で示した各議論との対応関係をあらかじめまとめた， 6.2 節では，議論全体を俯瞰する目的で， 5 節で議論した内容にもとづいた述語項構造アノテーションのフレームワークの具体的な一例を示す.

## 6.1 大規模アノテーションタスクに関するガイドラインの設計時に考慮すべき こと

A. データ内の現象に関する取り扱いの網羅性（5.1.1 節，5.1.2 節，5.1.3 節，5.2.3 節，5.2.4 節）：大規模なデータに対してアノテーションを施す場合, そのデータ内で起こりうる, 判断に特別のガイダンスを必要とする現象に対して，現状のガイドラインがその現象のそれぞれの事例を十分に被覆できるかどうかについて十分な配慮が必要である. 特に，アノテーションの判断の決め手が，単語の意味や，慣用表現など，言語の生産的な部分に関与している場合には，予め判断基準が列挙しつくせない場合もある。 その場合，アノテーション作業中に逐次的にガイドラインの一部を更新・反映する仕組みについても考慮する必要がある.

綿密に判断基準を決めるべき特定の現象があるとき，そのバリエーションが，事前に少量の努力もしくは既知の知識で列挙可能かどうか, 非生産的で有限個なのか, あるいは生産的なのかについて考察し, もし, 事前列挙不可能な場合は，作業中に新たなバリエーションを発見した際に他の基準に極力影響しない形でガイドラインを更新する方法についてもフレームワーク

の設計時点で考慮する必要がある.

B. 利用目的とアノテーション仕様の関係（5.1.1 節，5.1.3 節，5.2.5 節）：テキストに対するアノテーションを考えたとき，一般には，利用目的が異なれば，それに応じて必要になるラべル情報も異なる，必要な情報のみを表現するラベルセットを作成し，不必要な情報の付与は避けるのが自然なスキーマ設計の方法である。述語項構造のような基本的構造のアノテーションにおいても，同様の考え方は必要である，例えば，次に挙げる応用処理においては，述語項構造のどの部分の情報を用いたいか, どのような目的で用いるかによって, ラベル付与の基本単位や前提となる意味論の精密度が異なる.
- 機械翻訳：フレーズベースで翻訳する場合には, 複合語内部の項構造情報は比較的必要性が低い. また, 項のラベルについては, 基本的には表層格のレベルで十分な場合が多い. 日英の場合, 省略 (ゼロ照応) 解析は重要課題とされる.
- 含意関係・言い換え認識：複合語内部も分解して解析する必要がある．場合によっては,項構造が意味役割のレベルで表現されるのが望ましい.

述語項構造のような基本的な構造をアノテートする際は, 様々な応用の可能性を想定しなければならない. また, このようなそれぞれの応用処理からの異なる要求に対し, 柔軟にアノテー ションの方法を提供でき, かつ, 仮にアノテーションがタスク志向で行われた場合にも, 最終的に夕スク個別のアノテーションデータを統合できるようなフレームワークであることが好ましい.

C. 段階的に質と情報密度を向上できるフレームワーク（5.2.4 節, 5.2.5 節, 5.2 .6 節）: 述語項構造や語義のアノテーションのように，アノテーションコストの非常に高いタスクでは，人的資源の制約から，一部の現象のみに対象を絞って初期のアノテーションが行われる場合もある (Pradhan, Loper, Dligach, and Palmer 2007). また, 解析のための理論自体が未解決なタスクの場合, 全ての問題点が解決するのを待たずに，判断の境界が明確な部分についてのみアノテー ションを進めるという方法が取られる場合もある.

こうしたアノテーションタスクにおいては, アノテーションスキーマを順次拡充・変更し, 段階的に新しいタイプの情報を付加していける設計のほうが好ましい. しかし，そのような設計の実現のためには，実際には仕様設計の初期段階においても，将来追加される情報をある程度想定し, 表現の親和性や, データの自然な統合方法について配慮しておく必要がある。仮に問題を全て解決せずとも, タスク内で起こりうる現象について把握し, 可能な限りスキーマ拡張のためのインターフェースを用意しておくのがよい.

D. 本質的に曖昧な選択肢に対する作業の一貫性・評価（5.2.1 節，5.3.1 節，5.3.3 節）：ある現象に対してアノテーションを行うとき, 複数の選択肢に関して, 理論的な要請も特になく, 応用処理の観点からもどちらの選択肢を取っても問題ない場合がある。このような場合にどちらの選択肢を選ぶかの基準を設けなければ，曖昧性のために見かけ上の作業者間一致率が低下す

る。また, 明確に判断可能な事例と本質的に曖昧性のある事例が混在することで，解析システムの評価時にも，各事例において，解析誤りのために精度が低いのか，夕スク自体が持つ曖昧性のために精度が低いのかの判断が難しくなる.

したがって，このような事例に対して，作業の一貫性を与える，もしくは適切な評価手法を与える配慮が必要である。一般に，ラベルの選択に曖昧性がある場合には，選択に優先順位を定義するなど，ラベルが一意に定まるような規則を決める方法が取られる．結果，一致率が向上し, 応用処理に用いる際も一貫した利用方法を考えることができる。もう一つの解決策は，本質的に曖昧な事例が出現した際に，その事例が曖昧であることを示しておくことである。そうすることで，曖昧な事例に関しては評価に含めない，あるいはどちらでも正解とみなすなどして, 一致率, 精度の評価がより適切に行えるようになる。

E. 作業上のコストや作業者が直面する選択肢数をできるだけ減らすフレームワーク（5.1.1 節， 5.1.3 節, 5.3.1 節) : 複雑で作業コストが高く, また, 表現のバリエーションや頻度分布を観測するために大規模な事例数が必要な夕スクにおいては，限られた資源を用いてより多くのデータを作成できるよう，いかにその作業上のコストを下げるかを検討することも重要な課題の一つである。加えて，作業者に複数の選択肢から一つを選ぶような判断を迫る場面においては，できるだけ選択肢を事前に絞り込み，不要な迷いを避ける工夫が，作業効率の面だけでなく作業結果の一貫性を向上させる意味でも必要不可欠である (Bayerl and Paul 2011).

F. データ量と質のコントロール（5.3.2 節）：前述のとおり，大規模なアノテーションを行うためには，一つ一つの事例に対して大きな作業コストのかかる方法を気軽に採用することは難しい. 一方で, 述語項構造のような基礎的な構造の分析に関しては, 解析システムの正確な評価のために，できるだけ高品質なデータが必要とされることも確かである。このような, データ量と品質のトレードオフをどのような方針で管理するかについても考慮が必要である.

## 6.2 述語項構造アノテーションフレームワークの一案

本節では，考察結果全体を俯瞰する目的で，5 節での個別の論点への考察を通して導かれた述語項構造アノテーションフレームワーク全体の具体的な設計の一案について述べる。ただし, このフレームワークは議論の中で出された複数の選択肢のうちの一つを組み合わせたものであり，議論の唯一解を示すものではないことに注意されたい.

図 2 には，その全体像を示した。これは，これまでの議論をふまえて精査し・修正したガイドラインと共に, 複数の述語-項関係ラベルセット, 異なるラベルセット間のラベルの対応関係,複数の質の異なる格フレーム辞書，機能表現・慣用表現等に関する辞書などを保持し，アプリケーションで必要な情報に応じて柔軟に運用できるよう配慮された設計となっている.

図 2(a)の部分では, 機能表現, 複合語内項構造, 慣用表現など, 個々の事例に判断を要し, かつ事例のバリエーションが豊富なものに対して, 既存の言語資源をべースとするなどして予

図 2 述語項構造アノテーションフレームワークの一案

め取り扱いの指示を定めた辞書を用意しておく，そうすることで，テキスト内で該当する可能性がある箇所を自動チェックし，作業漏れの抑制，アノテーションの半自動化を行うことができる。この辞書は，アノテータ間に共通の判断を強制する効果があり，その結果，各事例について一貫した作業結果を得ることができる。複合語内部の述語項構造など, ほとんど全ての事例に同一の関係しか認められないものについては, その項構造を辞書的に保持することで, アノテータが事例毎に自明なアノテーション作業を行うことを避けることもできる。アノテータは辞書の規則に反する一部の例外のみを作業するだけでよい。また，辞書に未収録の事例が出現した時点で辞書エントリを追加し，コーパスを再チェックする仕組みを作成しておく．

図 2(b) の部分では，格の情報に関して二つのことを管理する。一つ目は，格フレーム辞書の管理である。必須格の見落としなどの作業の摇れを防ぎ，作業者間一致率を向上させるため,各述語の語義ごとに取り得る格をあらかじめ列挙した辞書を作っておく.この辞書は, 図 $2(\mathrm{~d})$ の部分で述べる格の曖昧性の管理にも有効である。

二つ目は，アプリケーションの用途に応じて異なるラベルセットで行ったアノテーションについて，データをマージしたり, 新たに追加で別のラベルセットを用いてアノテートする際, 最小限の追加作業でアノテーションを行えるよう，異なるラベルを持った格フレーム辞書間での格の対応関係を管理する．格の対応関係表には，各述語のフレームに対する異なるラベルセッ

ト間での格ラベルの対応関係が記述される。例えば, 述部出現形の表層格（KTC 形式）と述語原形の表層格（NTC 形式）の対応関係であれば，表 6 のような情報である.

この情報は，人手，または自動的な方法のいずれかで構築する。格ラベルの対応表と，変換に必要な付加情報（語義・態・アスペクト・ムードなど）が用意できれば，いずれのラベルセットを使ってアノテートしておいても用途に応じた適切な粒度のラベルに変換して取り出すことができるようになる。ただし，それぞれの辞書が精緻に作成されていない場合， 5.2 .5 節で述べるような変換上の問題も存在する.

このような対応関係表の作成が現実的に難しい場合でも，代替的な方法として，例えば，述部出現形の表層格と述語原形の表層格の場合には，格の交替が起こりえない状況を列挙しておくなどすることで，同一の文章に異なるラベルセットでアノテーションを追加する際に一意にラベルの対応が取れる箇所のアノテーションを省略することができる.

図 2(c) の部分では，コーパスの量と質のバランスを管理する。全データ中の $n \%$ ，あるいは主要な $m$ 語への述語項構造といった方法でコーパスを区分し，一定量のデータに対しては大規模コーパスの調査などから人手で構築した精緻な格フレーム辞書を用意する。これを参照して作業することで作業者間一致率を上げ，また，アノテーション結果の多重チェックを行うなどして精密な分析・評価用データとして確保する。その他のデータは, 従来通り格フレームと関連付けない，もしくは人手や自動獲得によって作られた既存の格フレーム辞書を参考情報としてアノテートするなどして，質と量の双方をバランスよく確保する。

図 2(d) の部分では, ラベル付与の本質的な曖昧性を管理する。曖昧な事例といっても，事例によっては本質的に完全に曖昧な場合もあれば，文脈上いずれかの選択肢が優勢と判断できる場合や，その中間のようなあやふやな場合もある。したがって，これらを区別するために次の三つの付与方法を用意する。

（1）アノテータが文脈に応じて疑いなく一つの選択肢を選ぶ場合, 曖昧性を示唆するマーカー

表 6 述語「加える」に関する述部出現形表層格と述語原形表層格の対応関係

を付けない.

（2）アノテータがいずれかの選択肢が優勢と感じたものの，はっきりと判断出来ない場合は,優位なラベルを 1 st とし，その他の候補を others 欄に列挙する。

（3）アノテータが文脈上完全に曖昧だと判断した場合は，予め決めておいた順列に従って付与するラベルを選ぶ。 その際は, 曖昧であることを示すマーカーを付け, 他の候補も列挙しておく.

こうしておくことで, どの事例が曖昧で, どれがそうでないのか明確に区別できる上, 本質的に曖昧な事例については統一的にラベルを振ることで, 解析器の学習を行う際や解析器の出力を応用処理に用いる際も一貫した利用方法を考えることができる．ラベルの順列を決める場合は，極力簡潔な方を選ぶ（例えば，項の数がより少ない格フレームを選ぶ，使役・受身より原形, 他動詞より自動詞, 自動詞 + 使役より他動詞を選ぶ）ように規則を決めておくことにより， アノテータの判断時の負荷を下げる工夫をする。

格フレーム辞書として精緻なフレームを用意している場合は，格の曖昧性を格フレーム側で管理する。例えば，図 $2(\mathrm{~d})$ の 2 文目では「起動」に自動詞と他動詞の解釈があるが，アノテー タが文脈上曖昧と判断した場合はこれに「自動詞・曖昧」とマークし，「パソコン」には，自動詞時の解釈であるガ格を割り当てる。格フレームには，自他交替など曖昧な格についての交替関係を記述しておくことで，仮に他動詞と判断した場合には「パソコン」がヲ格となることを知ることができるため，解析システムの評価時にも公平な評価が行える.

以上の設計の他に，5 節の議論の結果から, 段階的な質・情報密度の向上を行う際の問題の切り分け方と作業の優先順位を設定する.

（1） 動詞・形容詞・コピュラ・サ変の体言止めの項構造アノテーション（慣用句と思う事例はチェックしておく）（複合語は分解せず，語の外側に出現する項のみアノテーション）

(2) 複合語の分解 (辞書的処理)

（3）イベント性名詞の項構造アノテーション（転成名詞・升変名詞）

(4) 慣用句の収集・整理・述語化

（5）照応・共参照情報に関わる整備（本論文の範疇外）

(6) 二格相当の形容詞

(7) 必須格と周辺格の区別

(8) 意味役割によるアノテーション

このように，ラベル付与の判断がより明確な部分から段階を踏んでアノテーションを行うことによって, より複雑な現象についてコーパス内の事例を収集し, 問題を分析しつつ設計を進めることができる。

6.1 節で示したとおり, これらの個々の取り決めの一例は, ガイドライン設計時の指針や個別に行った議論と明確に結びついている。このような形で設計の理念・問題の議論・対応する規
定の間の関係を明文化して示すことで，継続的・建設的に仕様やガイドラインを改善するための議論を重ねることが可能となる.

## 7 まとめ

本論文では，より洗練された述語項構造アノテーションのガイドラインを作成する目的で, NTC ・ KTC の仕様策定, 仕様準拠のアノテーション, 応用処理に関わった研究者, アノテー 夕らの考察を基に，議論の対象となる点を整理した，具体的には，既存のガイドラインを用いた新規アノテーションによる考察と，研究者・アノテータが経験的に持つ知見を集約するという方法の二つの方法で，既存のガイドラインからは簡潔に解決出来ない問題として 4 種 15 項目の論点を洗い出し，それぞれの論点について現状の問題点やそれに対する改善策を議論し報告した。議論結果を整理するにあたっては，ガイドライン策定の基準となる着眼点を示し，議論内容や, 結論との対応関係を示すことで, 将来のガイドライン改善に向けて建設的な知見となることを目指した. 本論文で示すアノテーションガイドライン改善のための論点の洗い出し方法は, 現行のアノテーションガイドラインにもとづいてラベル付与を行った際の一致率を問題視して行った手法であったため, 既存のガイドライン, もしくはその簡単な修正版によって明確にアノテーション規則が定まるものに関しては議論の対象としてあまり取り上げていないが, 6.1 節で示した「利用目的とアノテーション仕様の関係」を仕様改善の指針として想定すれば,仕様の改善点は必ずしも作業の一致率という観点のみで推し量られるべきものではなく, コー パスの利用目的調査などに基づく仕様の改善や新たな付加情報の列挙も試みられるべきである. したがって，ここに記した問題が残る問題の全てとは言えないが，こうした建設的な考察の積み重ねによって，実用に耐えうる一貫性を持ったアノテーション方針が作られるとともに，統一的かつ頑健な言語解析理論の基礎が積み上がるものと信じるものである.

我々の考察の手順や結果を例に取ると, 問題点の洗い出しの方法論や, ガイドライン作成時の理念など，アノテーションに関わる科学は, 未だ経験的知見によるところが大きい. しかし,近年では，アノテーションタスクの複雑度や，一致率に影響する因子などに客観的指標を与えようと試みる研究も見られる (Bayerl and Paul 2011; Fort, Nazarenko, and Rosset 2012). 6.1 節において，我々が経験的知見によりガイドライン設計の指針としている事柄についても，広く一般的に成り立つ指針として, 客観的指標で評価できるような仕組みを生み出していくことも今後の課題である。

## 参考文献

浅原正幸, 松本裕治. ipadic version 2.6.3 ユーザーズマニュアル.http://chasen.naist.jp/
stable/doc/ipadic-2.6.3-j.pdf. Accessed: 2014-02-19.

Bayerl, P. S. and Paul, K. I. (2011). "What Determines Inter-Coder Agreement in Manual Annotations? A Meta-Analytic Investigation." Computational Linguistics, 37 (4), pp. 699-725.

Burchardt, A. and Pennacchiotti, M. (2008). "FATE: a FrameNet-Annotated Corpus for Textual Entailment." In Proceedings of the 6th Edition of the Language Resources and Evaluation Conference (LREC 2008), pp. 539-546.

Carreras, X. and Màrquez, L. (2005). "Introduction to the CoNLL-2005 Shared Task: Semantic Role Labeling." In Proceedings of the 9th Conference on Computational Natural Language Learning (CoNLL 2005), pp. 152-164.

Fort, K., Nazarenko, A., and Rosset, S. (2012). "Modeling the Complexity of Manual Annotation Tasks: A Grid of Analysis." In Proceedings of the 24th International Conference on Computational Linguistics (COLING 2012): Technical Papers, pp. 895-910.

グループ・ジャマシイ（編）(1998). 教師と学習者のための日本語文型辞典. くろしお出版.

橋田浩一. GDA 日本語アノテーションマニュアル草稿第 0.74 版. http://i-content.org/gda/ tagman.html. Accessed: 2014-02-19.

橋本力, 黒橋禎夫, 河原大輔, 新里圭司, 永田昌明 (2009). 構文・照応・評判情報つきブログコーパスの構築. 言語処理学会第 15 回年次大会論文集, pp. 614-617.

Hashimoto, C. and Kawahara, D. (2008). "Construction of an Idiom Corpus and its Application to Idiom Identification based on WSD Incorporating Idiom-Specific Features." In Proceedings of the 2008 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP 2008), pp. 992-1001.

林部祐太, 小町守, 松本裕治, 隅田飛鳥 (2012). 日本語テキストに対する述語語義と意味役割のアノテーション. 言語処理学会第 18 回年次大会論文集, pp. 397-400.

Hovy, E., Marcus, M., Palmer, M., Ramshaw, L., and Weischedel, R. (2006). "OntoNotes: the 90\% Solution." In Proceedings of the Human Language Technology Conference of the North American Chapter of the ACL (HLT-NAACL 2006), pp. 57-60.

飯田龍, 小町守, 井之上直也, 乾健太郎, 松本裕治. 照応関係夕グ付けマニュアル第 0.02 .1 版. https://www.cl.cs.titech.ac.jp/ ryu-i/coreference_tag.html. Accessed: 201402-19.

飯田龍, 小町守, 乾健太郎, 松本裕治 (2008). 名詞化された事態表現への意味的注釈付け. 言語処理学会第 14 回年次大会論文集, pp. 277-280.

飯田龍, 小町守, 井之上直也, 乾健太郎, 松本裕治 (2010). 述語項構造と照応関係のアノテー ション：NAIST テキストコーパス構築の経験から. 自然言語処理, 17 (2), pp. 25-50.

Iida, R., Komachi, M., Inui, K., and Matsumoto, Y. (2007). "Annotating a Japanese Text Cor-
pus with Predicate-Argument and Coreference Relations." In Proceedings of the Linguistic Annotation Workshop (LAW '07), pp. 132-139.

Iida, R. and Poesio, M. (2011). "A Cross-Lingual ILP Solution to Zero Anaphora Resolution." In Proceedings of the 49th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2011), pp. 804-813.

池原悟, 宮崎正弘, 白井諭, 横尾昭男, 中岩浩巳, 小倉健太郎, 大山芳史, 林良彦（編）(1997).日本語語彙大系. 岩波書店.

泉朋子，今村賢治，菊井玄一郎，藤田篤，佐藤理史 (2009). 正規化を指向した機能動詞表現の

述部言い換え. 言語処理学会第 15 回年次大会論文集, pp. 264-267.

情報処理振興事業協会技術センター (1987). 計算機用日本語基本動詞辞書 IPAL (basic verbs):

辞書編. 情報処理振興事業協会技術センター.

河原大輔，黒橋禎夫，橋田浩一 (2002).「関係」夕グ付きコーパスの作成. 言語処理学会第 8

回年次大会論文集, pp. 495-498.

河原大輔, 笹野遼平, 黒橋禎夫, 橋田浩一. 格・省略・共参照夕グ付けの基準. http://nlp.ist.

i.kyoto-u.ac.jp/nl-resource/corpus/KyotoCorpus4.0/doc/rel_guideline.pdf. Accessed: 2014-02-19.

Kawahara, D. and Kurohashi, S. (2006). "Case Frame Compilation from the Web using HighPerformance Computing." In Proceedings of the 5th International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC 2006), pp. 1344-1347.

Kawahara, D., Kurohashi, S., and Hasida, K. (2002). "Construction of a Japanese Relevancetagged Corpus." In Proceedings of the 3rd International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC 2002), pp. 2008-2013.

国立国語研究所. 現代日本語書き言葉均衡コーパス (BCCWJ). http://www.ninjal.ac.jp/ corpus_center/bccwj/. Accessed: 2014-02-19.

小町守, 飯田龍 (2011). BCCWJ に対する述語項構造と照応関係のアノテーション. 日本語コー パス平成 22 年度公開ワークショップ, pp. 325-330.

黒橋禎夫, 長尾眞 (1997). 京都大学テキストコーパス・プロジェクト. 言語処理学会第 3 回年次大会論文集, pp. 115-118.

Laparra, E. and Rigau, G. (2013). "ImpAr: A Deterministic Algorithm for Implicit Semantic Role Labelling." In Proceedings of the 51st Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2013), pp. 1180-1189.

Liu, D. and Gildea, D. (2010). "Semantic Role Features for Machine Translation." In Proceedings of the 23rd International Conference on Computational Linguistics (Coling 2010), pp. 716-724.

Loper, E., Yi, S.-T., and Palmer, M. (2007a). "Combining Lexical Resources: Mapping between PropBank and VerbNet." In Proceedings of the 7th International Workshop on Computational Semantics (IWCS-7), pp. 1-12.

Loper, E., Yi, S.-T., and Palmer, M. "SemLink 1.1." http://verbs.colorado.edu/semlink/. Accessed: 2014-02-19.

Marcus, M., Kim, G., Marcinkiewicz, M. A., MacIntyre, R., Bies, A., Ferguson, M., Katz, K., and Schasberger, B. (1994). "The Penn Treebank: Annotating Predicate Argument Structure." In Proceedings of the Workshop on Human Language Technology, pp. 114-119.

Marcus, M. P., Marcinkiewicz, M. A., and Santorini, B. (1993). "Building a Large Annotated Corpus of English: The Penn Treebank." Computational Linguistics, 19 (2), pp. 313-330.

Màrquez, L., Carreras, X., Litkowski, K. C., and Stevenson, S. (2008). "Semantic Role Labeling: an Introduction to the Special Issue." Computational Linguistics, 34 (2), pp. 145-159.

Matsubayashi, Y., Miyao, Y., and Aizawa, A. (2012). "Building Japanese Predicate-argument Structure Corpus using Lexical Conceptual Structure." In Proceedings of the 8th International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC 2012), pp. 1554-1558.

Matsumoto, Y. (1996). "A Syntactic Account of Light Verb Phenomena in Japanese." Journal of East Asian Linguistics, 5 (2), pp. 107-149.

松吉俊, 佐藤理史, 宇津呂武仁 (2007). 日本語機能表現辞書の編纂. 自然言語処理, $14(5)$, pp. 123-146.

Meyers, A., Reeves, R., Macleod, C., Szekely, R., Zielinska, V., Young, B., and Grishman, R. (2004). "The NomBank Project: An Interim Report." In HLT-NAACL 2004 Workshop: Frontiers in Corpus Annotation, pp. 24-31.

Moor, T., Roth, M., and Frank, A. (2013). "Predicate-specific Annotations for Implicit Role Binding: Corpus Annotation, Data Analysis and Evaluation Experiments." In Proceedings of the 10th International Conference on Computational Semantics (IWCS 2013): Short Papers, pp. 60-65.

森田良行, 松木正恵 (1989). 日本語表現文型一用例中心・複合辞の意味と用法. アルク.

村木新次郎 (1991). 日本語動詞の諸相. ひつじ書房.

村木新次郎, 青山文啓, 六条範俊, 村田賢一 (1984). 辞書における格情報の記述. 情報処理学会研究報告. 自然言語処理研究会報告, 1984 (46), pp. 1-8.

日本語記述文法研究会 (編) (2009). 現代日本語文法, 2 巻. くろしお出版.

西山佑司 (2003). 日本語名詞句の意味論と語用論: 指示的名詞句の非指示的名詞句. ひつじ書房.小原京子 (2013). 日本語フレームネット：文意理解のためのコーパスアノテーション. 言語処理学会第 19 回年次大会論文集, pp. 166-169.

Palmer, M., Kingsbury, P., and Gildea, D. (2005). "The Proposition Bank: An Annotated Corpus of Semantic Roles." Computational Linguistics, 31 (1), pp. 71-106.

Pradhan, S. S., Loper, E., Dligach, D., and Palmer, M. (2007). "SemEval-2007 Task 17: English Lexical Sample, SRL and All Words." In Proceedings of the 4th International Workshop on Semantic Evaluations (SemEval 2007), pp. 87-92.

Ruppenhofer, J., Ellsworth, M., Petruck, M. R. L., Johnson, C. R., and Scheffczyk, J. (2010). FrameNet II: Extended Theory and Practice. Berkeley FrameNet Release.

Sasano, R., Kawahara, D., Kurohashi, S., and Okumura, M. (2013). "Automatic Knowledge Acquisition for Case Alternation between the Passive and Active Voices in Japanese." In Proceedings of the 2013 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP 2013), pp. 1213-1223.

佐藤理史 (2007). 基本慣用句五種対照表の作成. 情報処理学会研究報告. 自然言語処理研究会報告, 2007 (35), pp. 1-6.

Shen, D. and Lapata, M. (2007). "Using Semantic Roles to Improve Question Answering." In the 2007 Joint Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing and Computational Natural Language Learning (EMNLP-CoNLL 2007), pp. 12-21.

Silberer, C. and Frank, A. (2012). "Casting Implicit Role Linking as an Anaphora Resolution Task." In Proceedings of the 1st Joint Conference on Lexical and Computational Semantics $\left({ }^{*} S E M\right)$, pp. $1-10$.

Taira, H., Fujita, S., and Nagata, M. (2008). "A Japanese Predicate Argument Structure Analysis using Decision Lists." In Proceedings of the 2008 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP 2008), pp. 523-532.

竹内孔一, 乾健太郎, 藤田篤, 竹内奈央, 阿部修也 (2005). 分類の根拠を明示した動詞語彙概念構造辞書の構築. 情報処理学会研究報告. 自然言語処理研究会報告, 2005 (94), pp. 123-130.

竹内孔一, 上野真幸 (2013). 日本語コーパスに対する動詞項構造シソーラスの概念と意味役割のアノテーション. 言語処理学会第 19 回年次大会論文集, pp. 162-165.

山口昌也 (2013). 複合動詞用例データベースの構築と活用. 国語研プロジェクトレビュー, $\boldsymbol{4}(1)$, pp. 61-69.

Yoshikawa, K., Asahara, M., and Matsumoto, Y. (2011). "Jointly Extracting Japanese PredicateArgument Relation with Markov Logic." In Proceedings of the 5th International Joint Conference on Natural Language Processing (IJCNLP 2011), pp. 1125-1133.

## 略歴

松林優一郎：1981 年生. 2010 年東京大学大学院情報理工学系研究科・コンピュー 夕科学専攻博士課程修了. 情報理工学博士. 同年より国立情報学研究所・特任研究員. 2012 年より東北大学大学院情報科学研究科 - 研究特任助教. 意味解析の研究に従事. 人工知能学会, ACL 各会員.

飯田龍：1980 年生. 2007 年奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科博士期課程修了. 同年より奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科特任助教. 2008 年 12 月より東京工業大学大学院情報理工学研究科助教. 現在にいたる. 博士 (工学). 自然言語処理の研究に従事. 情報処理学会, 日本教育工学会各会員.

笹野遼平 : 2009 年東京大学大学院情報理工学系研究科博士課程修了. 博士 (情報理工学)。2010 年より東京工業大学精密工学研究所助教. 照応解析, 述語項構造解析の研究に従事. 情報処理学会, 人工知能学会, ACL 会員.

横野光：2003 年岡山大学工学部情報工学科卒業. 2008 年同大大学院自然科学研究科産業創成工学専攻単位取得退学. 同年東京工業大学精密工学研究所研究員, 2011 年国立情報学研究所特任研究員, 現在に至る. 博士 (工学). 自然言語処理の研究に従事. 情報処理学会, 人工知能学会各会員.

松吉俊：1980 年生. 2008 年京都大学大学院情報学研究科博士後期課程修了. 同年より奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科特任助教. 2011 年より山梨大学大学院医学工学総合研究部助教. 現在にいたる. 博士 (情報学).自然言語処理の研究に従事. 情報処理学会会員.

藤田篤：1977 年生. 2005 年奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科博士後期課程修了. 博士 (工学). 京都大学大学院情報学研究科産学官連携研究員, 名古屋大学大学院工学研究科助手, 同助教を経て, 2009 年より公立はこだて未来大学システム情報科学部准教授. 現在にいたる。自然言語処理, 主に言い換え表現の生成と認識, 機械翻訳の研究に従事. 人工知能学会, 情報処理学会, ACL 各会員.

宮尾祐介：1998 年東京大学理学部情報科学科卒業. 2006 年同大学大学院にて博士号 (情報理工学) 取得. 2001 年より同大学にて助手, のち助教. 2010 年より国立情報学研究所准教授. 構文解析とその応用の研究に従事. 人工知能学会, 情報処理学会, ACL 各会員.

乾健太郎：1995 年東京工業大学大学院情報理工学研究科博士課程修了. 同研究科助手, 九州工業大学助教授, 奈良先端科学技術大学院大学助教授を経て, 2010 年より東北大学大学情報科学研究科教授, 現在に至る. 博士 (工学). 自
然言語処理の研究に従事. 情報処理学会, 人工知能学会, ACL, AAAI 各会員.

(2013 年 9 月 20 日受付)

(2013 年 12 月 6 日再受付)

(2014 年 1 月 17 日採録)

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