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V17N01-08	label{introduction}テキストの評価は，自動要約や機械翻訳などのようなテキストを生成するタスクにおいて手法の評価として用いられるだけでなく，例えば人によって書かれた小論文の自動評価\cite{miltsakaki2004}といったように，それ自体を目的とすることもある．言語処理の分野においては前者のような手法評価の観点からテキスト評価に着目することが多く，例えば自動要約の評価で広く用いられているROUGE\cite{lin2003,lin2004}や機械翻訳で用いられているBLEU\cite{papineni2002}のような評価尺度が存在している．これらの評価手法は特に内容についての評価に重点が置かれている．つまり，評価対象のテキストが含んでいなければならない情報をどの程度含んでいるかということに焦点が当てられている．しかし，実際にはテキストは単に必要な情報を含んでいれば良いというわけではない．テキストには読み手が存在し，その読み手がテキストに書かれた内容を正しく理解できなければ，そのテキストは意味をなさない．読み手の理解を阻害する原因には，難解な語彙の使用，不適切な論理展開や文章の構成などが挙げられる．これらはテキストの内容に関する問題ではなく，テキストそのものに関する問題である．従って，テキストの内容が正しく読み手に伝わるかどうかを考慮するならば，その評価においては内容に関する評価だけでなく，テキストそのものについての評価も重要となる．テキストそのものについての性質のうち，テキスト一貫性\cite{danwa}とは文章の意味的なまとまりの良さであり，例えば因果関係や文章構造などによって示される文同士の繋がりである．意味的なまとまりが悪ければ，テキストの内容を読み手が正確に理解することが困難になると考えられる．このことから一貫性の評価はテキストの内容が正しく伝わることを保証するために必要であると言える．また，テキスト一貫性が評価できるようになると，テキストを生成するシステムにおいて，例えば，一貫性が良くなるように文章を構成したり，一貫性の観点からの複数の出力候補のランク付けが可能となり，出力するテキストの質を高めることができる．テキスト一貫性は局所的な一貫性と大域的な一貫性という2種類のレベルに分類できる．局所的な一貫性とは相前後する2文間における一貫性であり，大域的な一貫性とは文章における話題の遷移の一貫性のことである．一貫性の評価に関しては，この局所的な一貫性と大域的な一貫性の両方についてそれぞれ考えることができるが，局所的な一貫性は大域的な一貫性にとって重要な要素であり，局所的な一貫性の評価の精度の向上が大域的な一貫性の評価に影響すると考えられる．以上のことから，本論文では，テキスト一貫性，特に局所的な一貫性に焦点を当て，この観点からのテキストの評価について述べる．テキストの性質について，テキスト一貫性と並べて論じられるものにテキスト結束性\cite{halliday1976}がある．これは意味的なつながりである一貫性とは異なり，文法的なつながりである．一貫性が文脈に依存しているのに対し，結束性は脱文脈的で規則的な性質である\cite{iori2007}．テキスト結束性に寄与する要素は大きく参照\footnote{代名詞の使用や省略は参照に含まれる．}，接続，語彙的結束性\footnote{同じ語の繰り返しは語彙的結束性に含まれる．}に分けられる．これらはテキストの表層において現れる要素である．一貫性は先に述べたように意味のまとまりの良さであり，これに寄与する要素は明示的な形では現れない．一貫性と結束性はどちらもテキストのまとまりに関する性質であり，それぞれが独立ではなく互いに関係している．従って，テキストの表層に現れる，結束性に関係する要素である接続表現や語彙的結束性を一貫性モデルにおいても考慮することで性能の向上が期待できる．2章で述べるように，局所的な一貫性に関する研究はテキスト中の隣接する文間の関係を単語の遷移という観点から捉えているものが多い．その中でもBarzilayら\cite{barzilay2005,barzilay2008}の研究は，この領域における他の研究において多く採用されているentitygridという表現を提案しており，先駆的な研究として注目に値する．しかし，3章で詳述するように，このモデルでは要素の遷移の傾向のみ考慮しており，テキストのまとまりに関係している明示的な特徴はほとんど利用されていない．そこで本論文では4章で詳述するように，一貫性モデルに結束性に関わる要素を組み込むことによって，結束性を考慮に入れた局所的な一貫性モデルを提案する．
V10N05-04	\label{sec:intro}1980年代に市販され始めた機械翻訳システムはその後改良が重ねられ，システムの翻訳品質は確実に向上してきている．しかし，現状のシステムには解決すべき課題が数多く残されており，高品質の翻訳が可能なシステムは未だ実現されていない．翻訳品質を高めるためにシステムを評価改良していく方法としては，(1)システムの新バージョンによる訳文と旧バージョンによる訳文との比較や，異なるシステム間での比較によって行なう方法\cite{Niessen00,Darwin01}と，(2)システムによる訳文と人間による訳文を比較することによって行なう方法\cite{Sugaya01,Papineni02}がある．前者の方法では，システムによる翻訳(以降，MT訳と呼ぶ)と人間による翻訳(人間訳)を比較することによって初めて明らかになる課題が見逃されてしまう恐れがある．これに対して，後者の方法では，MT訳と人間訳の間にどのような違いがあるのかを発見し，その違いを埋めていくために取り組むべき課題を明らかにすることができる．このように，MT訳と人間訳の比較によるシステムの評価改良は有用な方法である．しかしながら，MT訳と人間訳の違いを明らかにするために両者の比較分析を計量的に行なった研究は，従来あまり見られない．ところで，人間によって書かれた文章間の比較分析は，文体論研究の分野において以前から行なわれてきている\cite{Yamaguchi79}．文体論研究の目的は，比較対象の文章の個別的あるいは類型的特徴を明らかにすることにある．文体論研究は，文章に対する直観的な印象を重視する立場と，文章が持つ客観的なデータ(文長や品詞比率など)を主に扱う計量的立場\cite{Hatano65}に分けることができる．また，別の観点からは，言語表現の特徴を作家の性格や世界観に結び付けて扱う心理学的文体論と，言語表現の特徴を記述するに留める語学的文体論\cite{Kabashima63}に分けられる．計量的・語学的文体論に分類される研究のうち，同一情報源に基づく内容を伝える文章を比較対象とした研究として，文献\cite{Horikawa79,Hasumi91}などがある．堀川は，四コマ漫画の内容を説明する文章を童話作家，小説家，学者に書いてもらい，それらの違いを分析している．蓮見は，古典の源氏物語を複数の翻訳者が現代語に翻訳した文章において，文数，文長，品詞比率などを比較分析している．本研究では，英日機械翻訳システムの翻訳品質の向上を目指し，その第一歩として，英文ニュース記事に対する人間訳とMT訳を比較し，それらの違いを計量的に分析する．人間訳とMT訳の違いは多岐にわたるため様々な観点から分析を行なう必要があるが，本稿では，英文一文に対する訳文の数，訳文の長さ，文節レベルの現象について量的な傾向を明らかにする．なお，特にMT訳には誤訳の問題があるが，本研究は，訳文の意味内容ではなく訳文の表現形式について分析するものである．すなわち，翻訳の評価尺度として忠実度と理解容易性\cite{Nagao85}を考えた場合，後者について，MT訳の分かりにくさ，不自然さの原因がどこにあるのかを人間訳とMT訳を比較することによって明らかにしていくことが本研究の目的である．以下，\ref{sec:method}\,節で人間訳とMT訳の比較分析方法について述べ，\ref{sec:result}\,節で分析結果を示し，考察を加える．最後に\ref{sec:conc}\,節で今回の比較分析で明らかになった点をまとめる．
V10N01-06	自然言語処理を進める上で，形態素解析器をはじめとする言語解析器は，コーパスなどの言語資源と同様に最も重要な道具である．近年では，この重要性は研究者間でほぼ認識されており，英語や日本語に対する形態素解析器と構文解析器はいずれも複数のものが作成，そして公開または市販され，我々研究者はその恩恵に預かっている．ところが，中国語に関しては以上の状況は同じではない．我々の知る限り，日本国内はもちろん，中国においても誰もが手軽に使える中国語解析器が研究者の間で広範に知られている，という状況にはなく，まだ十分に解析器が整備されているとは言えない．この背景の一つは，中国語解析の困難性であると考える．中国語は英語のように概ね単語ごとに分かち書きされてはおらず，単語分割が必要である．また，文字種が単語分割のための大きな情報を持つ日本語とは異なり，ほぼ単一文字種(漢字)である．さらに，複数品詞を持つ語が多いため品詞付与も容易ではない．たとえば，中国語の介詞(前置詞)のほとんどは動詞からの転成であるため日本語や英語にはほとんど存在しない内容語と機能語との間で品詞付与の曖昧性が生じる．たとえば``\lower.25ex\hbox{\underline{\epsfxsize=1.1zw\epsfbox[0109990]{Chinese_Chars/dao.eps}}\epsfxsize=1.1zw\epsfbox[0109990]{Chinese_Chars/bei.eps}\epsfxsize=1.1zw\epsfbox[0109990]{Chinese_Chars/jing.eps}\epsfxsize=1.1zw\epsfbox[0109990]{Chinese_Chars/le.eps}}''（北京に着いた）の``\lower.25ex\hbox{\epsfxsize=1.1zw\epsfbox[0109990]{Chinese_Chars/dao.eps}}''は動詞（到着する）であるが``\underline{\lower.25ex\hbox{\epsfxsize=1.1zw\epsfbox[0109990]{Chinese_Chars/dao.eps}}}\lower.25ex\hbox{\epsfxsize=1.1zw\epsfbox[0109990]{Chinese_Chars/bei.eps}\epsfxsize=1.1zw\epsfbox[0109990]{Chinese_Chars/jing.eps}\epsfxsize=1.1zw\epsfbox[0109990]{Chinese_Chars/qu.eps}}''（北京に行く）の``\lower.25ex\hbox{\epsfxsize=1.1zw\epsfbox[0109990]{Chinese_Chars/dao.eps}}''は介詞（$\cdots$に）であり，すなわち``\lower.25ex\hbox{\epsfxsize=1.1zw\epsfbox[0109990]{Chinese_Chars/dao.eps}\epsfxsize=1.1zw\epsfbox[0109990]{Chinese_Chars/bei.eps}\epsfxsize=1.1zw\epsfbox[0109990]{Chinese_Chars/jing.eps}}''だけでは``\lower.25ex\hbox{\epsfxsize=1.1zw\epsfbox[0109990]{Chinese_Chars/dao.eps}}''の品詞は決定できない．また日本語における「−する」(動詞)「−い」(形容詞)などの明確な文法標識を持たないため，内容語間の曖昧性も比較的多い．たとえば中国語の``\lower.25ex\hbox{\epsfxsize=1.1zw\epsfbox[0109990]{Chinese_Chars/dan.eps}\epsfxsize=1.1zw\epsfbox[0109990]{Chinese_Chars/xin.eps}}''は日本語の「心配(名詞)/心配する(動詞)/心配だ(形容詞)」のすべてに相当する．我々は現在，中日翻訳，並びに中国語換言処理の研究を行っている\cite{張2002}．これらの処理は中国語が入力であるため，表層処理を行わない限り中国語解析器が必要である．このため我々は，現在入手可能な解析器や言語資源を組み合わせて中国語解析を行うことを試みた．ここで，中国語構文木コーパスとしては，現在一般的なPennChineseTreebank(以下，CTBとする)を使用した．一方，解析器としてはサポートベクトルマシン(SupportVectorMachine，以下，SVM)に基づくYamChaを使用した．SVMならびにYamChaについては\ref{節:YamCha}節でその概要を述べる．本報告では，形態素解析と基本句同定解析(basephrasechunking)の2種類を行った．\ref{節:形態素解析}節で形態素解析について，\ref{節:基本句同定解析}節で基本句同定解析について述べる．それぞれの解析で，学習文テストと未知文テストの2種類の解析精度を測定し，考察を行った．形態素解析実験では，連接コスト最小法に基づく形態素解析器MOZを使用して，解析精度の比較を行った．さらに，日本語と比較してどの程度中国語の形態素解析が難しいのかを調べるために京都大学テキストコーパスを用いて実験した．また，品詞タグ付けに限定すれば，CTBよりも大きなコーパスが入手可能であることから，CTBの約11倍の大きさを持つ人民日報タグ付きコーパスを用いての形態素解析実験も行った．本報告の主な目的は，上記の解析器と言語資源を用いて中国語解析器を構築した場合，どの程度の解析精度が得られるのかを報告することにある．すなわち，この解析器にどのような問題がありどのような改善が可能かを提案するという提供者の視点ではなく，使用者の視点，すなわち中国語処理に携わる研究者にとってこの解析器がどの程度有用であり，使用の際にはどのような点に注意が必要か，などを報告することに主眼がある．いずれも容易に得られるツールと言語資源を組み合わせた場合にどのような精度が得られるかを測定，報告することは誰にでもできる作業である．しかし，研究者が研究の必要性のためできるだけ高精度の解析器を求める状況にある場合，本報告のような報告によって解析の期待精度を予め知った上で同一の解析器を構築できる．あるいは，研究上より高精度の解析器が必要な場合は最初から別の選択肢を考えることもできる．このように，我々は中国語処理を行う研究者への有益性を考え，我々で測定した解析精度を技術資料として報告することにした．
V14N05-07	label{sec:intro}{\bfseries機能表現}とは，「にあたって」や「をめぐって」のように，2つ以上の語から構成され，全体として1つの機能的な意味をもつ表現である．一方，この機能表現に対して，それと同一表記をとり，内容的な意味をもつ表現が存在することがある．例えば，\strref{ex:niatatte-F}と\strref{ex:niatatte-C}には，「にあたって」という表記の表現が共通して現れている．\begin{example}\item出発する\underline{にあたって}，荷物をチェックした．\label{ex:niatatte-F}\itemボールは，壁\underline{にあたって}跳ね返った．\label{ex:niatatte-C}\end{example}\strref{ex:niatatte-F}では，下線部はひとかたまりとなって，「機会が来たのに当面して」という機能的な意味で用いられている．それに対して，\strref{ex:niatatte-C}では，下線部に含まれている動詞「あたる」は，動詞「あたる」本来の内容的な意味で用いられている．このような表現においては，機能的な意味で用いられている場合と，内容的な意味で用いられている場合とを識別する必要がある\cite{日本語複合辞用例データベースの作成と分析}．以下，本論文では，文\nobreak{}（\ref{ex:niatatte-F}），（\ref{ex:niatatte-C}）の下線部のように，表記のみに基づいて判断すると，機能的に用いられている可能性がある部分を{\bf機能表現候補}と呼ぶ．機能表現検出は，日本語解析技術の中でも基盤的な技術であり，高カバレージかつ高精度な技術を確立することにより，後段の様々な解析や応用の効果が期待できる．一例として，以下の例文を題材に，機能表現検出の後段の応用として機械翻訳を想定した場合を考える．\begin{example}\item私は，彼の車\underline{について}走った．\label{ex:nitsuite-C}\item私は，自分の夢\underline{について}話した．\label{ex:nitsuite-F}\end{example}\strref{ex:nitsuite-C}では，下線部は内容的用法として働いており，\strref{ex:nitsuite-F}では，下線部は機能的用法として働いており，それぞれ英語に訳すと，\strref{ex:nitsuite-C-e}，\strref{ex:nitsuite-F-e}となる．\begin{example}\itemIdrove\underline{\mbox{following}}hiscar.\label{ex:nitsuite-C-e}\itemItalked\underline{about}mydream.\label{ex:nitsuite-F-e}\end{example}下線部に注目すれば分かる通り，英語に訳した場合，内容的用法と機能的用法で対応する英単語が異なっている．このように内容的用法と機能的用法で対応する英単語が異なるので，機能表現検出のタスクは，機械翻訳の精度向上に効果があると考えられる．また，機能表現検出の後段の解析として格解析を想定する．格解析は，用言とそれがとる格要素の関係を記述した格フレームを利用して行われる．\begin{example}\item私は，彼の仕事\underline{について}話す．\label{ex:nitsuite-k}\end{example}「について」という機能表現を含む\strref{ex:nitsuite-k}において，格解析を行う場合，機能表現を考慮しなければ，「仕事」と「話す」の関係を検出することができず，「私は」と「話す」の関係がガ格であることしか，検出できない．それに対して，「について」という機能表現を考慮することができれば，「仕事」と「話す」の関係の機能的な関係を「について」という機能表現が表現していることが検出することができる．このことから，機能表現検出の結果は，格解析の精度向上に効果があると考えられる．さらに，以下の例文を題材にして，機能表現検出の後段の解析としてを係り受け解析を想定する．\begin{example}\item2万円を\\限度に\\家賃\underline{に応じて}\\支給される．\label{ex:niouzite-1}\item2万円を\\限度に\\家賃\underline{に応じて}\\支給される．\label{ex:niouzite-2}\end{example}\strref{ex:niouzite-1}，\strref{ex:niouzite-2}における空白の区切りは，それぞれ，機能表現を考慮していない場合の文節区切り，機能表現を考慮した場合の文節区切りを表している．この例文において，「限度に」という文節の係り先を推定する時，「限度に」という文節が動詞を含む文節に係りやすいという特徴をもっているので，\strref{ex:niouzite-1}の場合，「応じて」という文節に係ってしまう．それに対して，\strref{ex:niouzite-2}では，「に応じて」を機能表現として扱っているので，「限度に」の係り先を正しく推定できる．このようなことから，機能表現のタスクは，格解析の精度向上に効果があると考えられる．本論文では，これら3つの応用研究の内，係り受け解析への機能表現検出の適用方法を考えた．日本語の機能表現として認定すべき表記の一覧については，いくつかの先行研究が存在する．\cite{Morita89aj}は，450種類の表現を，意味的に52種類に分類し，機能的に7種類に分類している．\cite{Matsuyoshi06ajm}は，森田らが分類した表現の内，格助詞，接続助詞および助動詞に相当する表現について，階層的かつ網羅的な整理を行い，390種類の意味的・機能的に異なる表現が存在し，その異形は13690種類に上ると報告している．\cite{日本語複合辞用例データベースの作成と分析}は，森田らが分類した表現の内，特に一般性が高いと判断される337種類の表現について，新聞記事から機能表現候補を含む用例を無作為に収集し，人手によって用法を判定したデータベースを作成している．このデータベースによると，機能表現候補が新聞記事（1年間）に50回以上出現し，かつ，機能的な意味で用いられている場合と，それ以外の意味で用いられている場合の両方が適度な割合で出現する表現は，59種類である．本論文では，この59種類の表現を当面の検討対象とする．まず，既存の解析系について，この59種類の表現に対する取り扱い状況を調査したところ，59種類の表現全てに対して十分な取り扱いがされているわけではないことが分かった\footnote{詳しくは，\ref{subsec:既存の解析系}節を参照．}．59種類の表現の内，形態素解析器JUMAN\cite{juman-5.1}と構文解析器KNP\cite{knp-2.0}の組合わせによって，機能的な意味で用いられている場合と内容的な意味で用いられている場合とが識別される可能性がある表現は24種類である．また，形態素解析器ChaSen\cite{chasen-2.3.3}と構文解析器CaboCha\cite{TKudo02aj}の組合わせを用いた場合には，識別される可能性がある表現は20種類である．このような現状を改善するには，機能表現候補の用法を正しく識別する検出器と検出器によって検出される機能表現を考慮した係り受け解析器が必要である．まず，検出器の実現方法を考えた場合，検出対象である機能表現を形態素解析用辞書に登録し，形態素解析と同時に機能表現を検出する方法と，形態素解析結果を利用して機能表現を検出する方法が考えられる．現在，広く用いられている形態素解析器は，機械学習的なアプローチで接続制約や連接コストを推定した辞書に基づいて動作する．そのため，形態素解析と同時に機能表現を検出するには，既存の形態素に加えて各機能表現の接続制約や連接コストを推定するための，機能表現がラベル付けされた大規模なコーパスが必要になる．しかし，検出対象の機能表現が多数になる場合は，作成コストの点から見て，そのような条件を満たす大規模コーパスを準備することは容易ではない．形態素解析と機能表現検出が独立に実行可能であると仮定し，形態素解析結果を利用して機能表現を検出することにすると，前述のような問題を避けられる．そこで，機能表現の構成要素である可能性がある形態素が，機能表現の一部として現れる場合と，機能表現とは関係なく現れる場合で，接続制約が変化しないという仮定を置いた上で，人手で作成した検出規則を形態素解析結果に対して適用することにより機能表現を検出する手法が提案されてきた\cite{接続情報にもとづく助詞型機能表現の自動検出，助動詞型機能表現の形態・接続情報と自動検出，形態素情報を用いた日本語機能表現の検出}．しかし，これらの手法では，検出規則を人手で作成するのに多大なコストが必要となり，検出対象とする機能表現集合の規模の拡大に対して追従が困難である．そこで，本論文では，機能表現検出と形態素解析は独立に実行可能であると仮定した上で，機能表現検出を形態素を単位とするチャンク同定問題として定式化し，形態素解析結果から機械学習によって機能表現を検出するアプローチ~\cite{Tsuchiya07aj}をとる．機械学習手法としては，入力次元数に依存しない高い汎化能力を持ち，Kernel関数を導入することによって効率良く素性の組合わせを考慮しながら分類問題を学習することが可能なSupportVectorMachine(SVM)\cite{Vapnik98a}を用いる．具体的には，SVMを用いたチャンカーYamCha\cite{TKudo02bj}を利用して，形態素解析器ChaSenによる形態素解析結果を入力とする機能表現検出器を実装した．ただし，形態素解析用辞書に「助詞・格助詞・連語」や「接続詞」として登録されている複合語が，形態素解析結果中に含まれていた場合は，その複合語を，構成要素である形態素の列に置き換えた形態素列を入力とする．また，訓練データとしては，先に述べた59表現について人手で用法を判定したデータを用いる．更に，このようにして実装した機能表現検出器は，既存の解析系および\cite{形態素情報を用いた日本語機能表現の検出}が提案した人手で作成した規則に基づく手法と比べて，機能表現を高精度に検出できることを示す．次に，機能表現を考慮した係り受け解析器の実現方法としては，既存の解析系であるKNPとCaboChaを利用する方法が考えられる．KNPを利用する場合は，新たに機能表現を考慮した係り受け規則を作成する必要がある．それに対して，CaboChaを利用する場合は，現在使用されている訓練用データ（京都テキストコーパス~\cite{Kurohashi97bj}）を機能表現を考慮したものに自動的に変換すればよい．そこで，本論文では，CaboChaの学習を機能表現を考慮した訓練データで行うことによって，機能表現を考慮した係り受け解析器を実現する．訓練データの作成には，訓練の対象となる文の係り受け情報と文に存在する機能表現の情報を利用する．本論文の構成は以下の通りである．\ref{sec:fe}~節で，本論文の対象とする機能表現と，その機能表現候補の用法を表現するための判定ラベルについて述べる．\ref{sec:chunker}~節で，機能表現検出をチャンク同定問題として定式化し，SVMを利用した機能表現のチャンキングについて説明し，機能表現検出器の検出性能の評価を行い，この検出器が，既存の解析系および人手によって規則を作成した手法と比べ，機能表現を高精度に検出できることを示す．\ref{sec:係り受け解析}~節では，機能表現検出器によって検出される機能表現を考慮した係り受け解析器について説明を行い，機能表現を考慮した係り受け解析器と従来の係り受け解析器を使った機能表現を考慮した最適な係り受け解析について述べ，実際に機能表現を考慮した係り受け解析の評価を行う．\ref{sec:関連研究}~節では，関連研究について述べ，最後に\ref{sec:結論}~節で結論を述べる．
V09N03-02	辞書ベースの自然言語処理ツールは高い精度が期待できる反面，辞書未登録語の問題があるため，統計情報を利用して辞書未登録語の抽出を行なう研究が盛んに行なわれている．辞書未登録語はドメイン固有の語句と考えることができ，対象ドメインの統計情報の利用が有効である．本稿ではドメイン固有の文字列の自動抽出で問題となるノイズを2方向のアプローチで解決する手法を提案する．本手法は辞書ベースのツールに付加的な情報を半自動的に与えて辞書未登録語の抽出を行なうことで処理精度の向上を図るものである．本稿では形態素解析ツールについて実験を行なったが，本手法は処理内容やツールに特化したものではなく，ツールの改変を伴うものではない．
V06N07-01	\label{sec:introduction}日本語の形態素解析は，日本語の自然言語処理にとって基本的なものであるので，多くの研究・開発が行われている．形態素解析システム\footnote{以下，システムとは，形態素解析システムのことであり，解析結果あるいは形態素解析結果とは，形態素解析システムの解析結果のことである}には，主に，人手で作成された規則に基づくシステム\cite[など]{kurohashi97,matsumoto97,washizaka97,fuchi98}と確率に基づくシステム\cite[など]{nagata94,mori98,yamamoto97}がある．本稿では，人手で作成された規則に基づく形態素解析システムを対象として，形態素解析の結果から半自動的に誤りを検出することを試みる．形態素解析結果から誤りが検出できた場合には，次のような利点がある．\begin{enumerate}\item{}形態素解析の誤りは，形態素解析システムの弱点を示していると考えられるので，誤りを分析することにより，システムの性能を向上できる可能性がある．\item{}形態素解析が誤るような表現を連語として登録することで，そのような誤りが再び起きないようにできる\cite{yamachi96,fuchi98}．\item{}形態素解析の誤りから誤り訂正規則を作成できるので，その規則を利用して形態素解析の精度を向上できる\cite{yokoh97,hisamitsu98}．\item{}形態素解析の誤りに基づいて，形態素解析の規則に割当てるコストを調整したり\cite{komatsu98}，品詞分類を変更する\cite{kitauchi98}ことができる．\end{enumerate}これらのことから，形態素解析結果から誤りを検出することは，形態素解析システムの高精度化に役立つことがわかる．しかし，形態素解析の結果から誤りを見付けるのは，形態素解析の精度が97〜99％\cite{fuchi98}に達している現在では，困難になっている．ところが，従来の研究で，形態素解析結果の誤りを利用して形態素解析の精度を向上させようとしている研究では，それらの誤りを人手で発見すること，あるいは，人手で作成されたコーパスと形態素解析結果とを比較することにより発見することが前提になっている．そのため，形態素解析の誤りを発見することはコストが高い作業となっている．一方，本稿では，従来の研究で人手で発見されることが前提となっていた解析誤り(特に過分割)を，生のコーパスを形態素解析した結果から半自動的に抽出することを目指し，そのための統計的尺度を提案する．更に，本稿では，人手により誤りが修正済みのコーパスに対しても提案尺度を適用し，人手で除去しきれていない誤りを検出することも試みる．もし，人手修正されたコーパスから誤りを検出できたら，提案尺度はコーパス作成・整備の際の補助ツールとして役立つことになる．以下，\ref{sec:measure}章では，本稿が検出対象とする誤り(過分割)の定義を述べ，それを検出するための統計的尺度について述べる．\ref{sec:experiments}章では，提案尺度を，公開されている形態素解析システム\cite{kurohashi97,matsumoto97,washizaka97}，および，人手で修正されたコーパス\cite{edr95,kurohashi98}に適用した結果について述べると共に，提案尺度を各種統計的尺度と定量的に比較する．\ref{sec:discussion}章では，提案尺度の有効性などを論じる．\ref{sec:conclusion}章は結論である．
V21N01-01	\label{intro}\emph{述語項構造解析}の目的は，述語とそれらの項を文の意味的な構成単位として，文章から「誰が何をどうした」という意味的な関係を抽出することである．これは，機械翻訳や自動要約などの自然言語処理の応用において重要なタスクの1つである\cite{Surdeanu:2003:ACL,Wu:EAMT:2009}.\emph{述語}は文の主要部で，他の要素とともに文を構成する\cite{ModernJapaneseGrammar1}．日本語では，述語は品詞によって，形容詞述語・動詞述語・名詞述語の3種類に分けられる．述語が意味をなすためには，補語（主語を含む）が必要であり，それらは\emph{項}と呼ばれる．また，述語と項の意味的関係を表すラベルを\emph{格}と呼ぶ．項は前後文脈から推測できるとき省略\footnote{本稿では，省略を項が述語と直接係り受け関係にないことと定義する．}されることがあり，省略された項を\emph{ゼロ代名詞}，ゼロ代名詞が指示する要素を\emph{先行詞}と呼ぶ．この言語現象は\emph{ゼロ照応}と呼ばれ，日本語では項の省略がたびたび起きることから，述語項構造解析はゼロ照応解析としても扱われてきた\cite{Kawahara:2004:JNLP,Sasano:IPSJ:2011}．本稿では，項と述語の\textbf{位置関係}の種類を次の4種類に分類する．述語と同一文内にあり係り受け関係にある項\footnote{ここでの関係は向きを持たない．複数の項が同一の述語と関係を持つこともありうる．}，（ゼロ代名詞の先行詞として同一文中に存在する）文内ゼロ，（ゼロ代名詞の先行詞として述語とは異なる文中に存在する）文間ゼロ，および（文章中には存在しない）外界項である．本稿では，それぞれ\emph{INTRA\_D,INTRA\_Z},\emph{INTER},\emph{EXO}と呼ぶ．ある述語がある格にて項を持たないときは，その述語の項は\emph{\rm{ARG}$_{\rm{NULL}}$}だとし，その述語と\emph{\rm{ARG}$_{\rm{NULL}}$}は\emph{NULL}という位置関係にあるとして考える．本稿では，EXOとNULLを総称してNO-ARGと呼ぶ．例えば，\exref{exs-atype}において，「受け取った」と「食べた」のヲ格項「コロッケ」はそれぞれINTRA\_D・INTRA\_Z，「飲んだ」のガ格項「彼女」はINTERで，ニ格項は\emph{\rm{ARG}$_{\rm{NULL}}$}である．\enumsentence{コロッケを受け取った彼女は，急いで食べた．\\（$\phi$が）ジュースも飲んだ．}{exs-atype}一般に，項は述語に近いところにあるという特性（近距離特性）を持つ．そのため，これまでの述語項構造解析の研究では，この特性の利用を様々な形で試みてきた．\newcite{Kawahara:2004:JNLP}や\fullciteA{Taira:2008:EMNLP}は項候補と述語の係り受け関係の種類ごとに項へのなりやすさの順序を定義し，その順序に従って項の探索を行った．また，\fullciteA{Iida:2007:TALIP}は述語と同一文内の候補を優先的に探索した．これらの先行研究ではあらかじめ定めておいた項の位置関係に基づく順序に従った探索を行い，項らしいものが見つかれば以降の探索はしない．そのため，異なる位置関係にある候補との「どちらがより項らしいか」という相対的な比較は行えず，述語と項候補の情報から「どのくらい項としてふさわしいか」という絶対的な判断を行わなければならないという問題点がある．そこで，本稿では，項の位置関係ごとに独立に最尤候補を選出した後，それらの中から最尤候補を1つ選出するというモデルを提案する．位置関係ごとに解析モデルを分けることで，柔軟に素性やモデルを設計できるようになる．また，位置関係の優先順序だけでなく，その他の情報（素性）も用いて総合的にどちらがより``項らしい''かが判断できるようになる．本稿の実験では，まず，全ての候補を参照してから解析するモデルと，特定の候補を優先して探索するモデルを比較して，決定的な解析の良し悪しを分析する．また，陽に項の位置関係ごとの比較を行わないモデルや，優先順序に則った決定的な解析モデルと提案モデルを比較して，ガ格・ヲ格ではより高い性能を達成できたことも示す．本稿の構成は以下のようになっている．まず2章で述語項構造解析の先行研究での位置関係と項へのなりやすさの優先順序の扱いについて紹介する．3章では提案手法について詳述し，4章では評価実験の設定について述べる．5章・6章では実験結果の分析を行い，7章でまとめを行う．
V17N04-05	\resp{コミュニケーションの手段として，メールやWebの掲示板を日常的に利用するシーンは非常に多い．}メール\resp{やWebの掲示板}によるコミュニケーションの特徴として，非言語情報が欠落しているため，会話時に相手から感じる対人圧力が低くなり，気軽に考えていることを書き出すことができるメリットがあげられる\cite{sugitani20070320}．しかし一方で，\resp{メッセージ}の受け取り手は\resp{テキスト}の内容のみから相手の考えを読み取らなければならないため，ちょっとした言葉の誤解が，感情的な問題へと発展していくことがある\cite{小林正幸}．また，書き方によっては書き手の感情が伝わりにくいことがあったり\cite{katou20051020}，書き手はそれほど怒っていないにもかかわらず，非常に怒っているようにとらえられたりと，過剰に感情が伝わってしまうこともある\cite{小林正幸}．このように，\resp{書き手が思っている程，伝えたいことが相手に伝わらない傾向があるため{\cite{citeulike:528278}}，メールやWebの掲示板では相手に誤解を与えやすいというデメリットを持っているといえる．}そこで我々は上記の問題点を解決するため，\respeqn{テキスト}から読み手が想起する書き手の感情を推定し，推定結果を書き手に示すことで\resp{テキスト}を書き手に修正させ，相手に誤解を与えないようにするシステムの開発を目指した研究を行っている．このようなシステムを実現するためには，\resp{読み手が想起する書き手の感情をテキスト中の発話文}から推定する手法が必要となる．\respeqn{発話文}からの感情推定手法として，目良らは複数の事象の格フレームタイプのうち，どれに入力文が当てはまるかを判定し，該当した格フレームタイプに対応する情緒計算式を用いて発話者の感情が快か不快かを判定する手法を提案している\cite{mera}．この手法では，あらかじめ用意した情緒計算式のほかに，ユーザの嗜好情報を基にした単語に対する好感度データを用いる．単語に限らず，文の冒頭に現れる副詞や文末表現によって話し手の意図や心的態度を表すモダリティ\cite{modality2}も，感情推定に有用であることが考えられる．文末表現から情緒を推定する可能性についての検討を徳久らが行っており\cite{徳久雅人:20080131}，文末表現と情緒の間に若干の相関がみられたと報告している．単語や文末表現に感情の属性を振ったとしても，単語や文末表現の組み合わせによって感情が変化すると考えられる．そのため，単語や文末表現を用いて感情推定を行うためには，これらの組み合わせに対応して感情を出力するルールの作成が必要になると考えられる．ルールの例として，例えば``嬉しい''という語に``喜び''の属性が割り振られていたとする．ここで``嬉しいことなんてひとつもない''という文の感情を推定する場合，推定結果としては``喜び''ではなく``悲しみ''や``怒り''といった感情が出力されるべきである．``喜び''の単語が含まれているからといって，単純に``喜び''を出力してよいわけではない．ここで``悲しみ''や``怒り''を出力するためのルールを作成しておくことで，感情推定が可能になる．しかし，このようなルールの作成は単語に感情の属性を割り振る作業以上にコストがかかると考えられる．この問題を解決する方法として，三品らは用例に基づく感情推定手法を提案している\cite{aiac}．この手法では，発話者が表現している感情ごとに\respeqn{発話文}を分類した感情コーパスを用い，入力文と最も類似度が高い発話文が含まれる感情コーパスの感情を推定結果として得る．類似度計算には機械翻訳システムの性能のスコアを求めるBLEU\cite{bleu}を用いている．この手法を実装するためには発話文を収集して感情ごとに分類した感情コーパスを構築すればよく，先に述べた例のようなルールを作成する必要がない．しかし，この手法は感情推定成功率が決して高くないため，類似度の計算式を改良する必要がある．この方法では入力文とコーパス中の各文の類似度を計算し，その最大値の文が持つ感情を出力している．そのため，次のような特異な文によって感情推定に失敗することがある．\begin{enumerate}\item感情が異なっていても，たまたま表現や文型が類似している文\label{enum:prob1}\itemコーパスを構築する際に誤って分類された文\label{enum:prob2}\end{enumerate}感情が異なるが類似している文の例として，``嫌悪''の文``嫌いなんです''と``喜び''の文``好みなんです''があげられる．ともに\resp{名詞の後に``なんです''}が続く形となっており，文型が類似している．ここで入力文として``好きなんです''が与えられたとき，入力文の``なんです''は二つの文に存在しており，形態素数も同じであるため，``嫌悪''と``喜び''の文とのBLEUスコアは同じになってしまう．その結果，``嫌悪''と``喜び''が出力されてしまう．この推定結果としては``喜び''のみが出力されることが適切であると考えられる．また，コーパスを構築する際には誤って分類される\respeqn{発話文}を完全に取り除くことは非常に困難であると考えられる．このことから，誤って分類された\respeqn{発話文}の影響を最小限に抑える手段が必要となる．本稿では三品らの手法を改善し，(\ref{enum:prob1})や(\ref{enum:prob2})の文による影響を抑え，感情推定成功率を向上させる手法を提案する．本稿では，まず\ref{sec:conventional}章で従来手法である``BLEUを類似度計算に用いた用例に基づく感情推定手法''について述べる．次に\ref{sec:proposed_method}章で，従来手法で用いられていた類似度計算式とは異なる新たな類似度計算式を提案する．また，この新たに提案する類似度計算式で，どのようにして従来手法の問題点を解決するかについて述べる．そして\ref{sec:ev}章では従来手法と提案手法の感情推定成功率の比較を行う．また三品らの方法とは異なる感情推定の従来法として，SVMを用いた感情推定を行い，結果を比較する．最後に\ref{sec:conclusion}章でまとめと今後の課題を述べる．
V20N04-01	近年，新聞やWeb上のブログだけではなく，ツイートや音声対話ログなど様々な分野のテキスト情報を利用することが可能である．これらの多様なテキストから欲しい情報を抽出する検索技術や，有益な情報のみを自動で抽出・分析するテキストマイニング技術では，表現の違いに頑健な意味を軸にした情報抽出が求められている．たとえば，お客様の声を分析するコールセンタマイニング（e.g.,那須川2001）では，下記のa，bの表現を，「同義である」と正しく認識・集計する必要がある．\eenumsentence{\itemメモリを\underline{消費している}\itemメモリを\underline{食っている}}\eenumsentence{\itemキーボードが\underline{壊れた}\itemキーボードが\underline{故障した}}検索においても，「キーボード壊れた」で検索した際に，「キーボード故障した」が含まれているテキストも表示されれば，よりユーザの意図を理解した検索が行えると考えられる．テキストマイニングのようなユーザの声の抽出・分析において重要となるのは，「消費している」，「壊れた」などといった述部である．述部は，文情報の核を表しており，商品の評判（e.g.,満足している）や苦情（e.g.,壊れた，使いにくい），ユーザの経験（e.g.,堪能した）や要望（e.g.,直してほしい）などを表す．しかし，あらゆる分野，文体のテキストを対象とした場合，述部の多様性が顕著になる．たとえば，「正常な動作が損なわれる」という出来事を表現する場合，新聞などフォーマルな文書では「故障する」と表現されることが多いが，ブログなどインフォーマルな文書では「壊れる」と表現されることが多い\footnote{2007年の毎日新聞では，「故障する」と「壊れる」の出現頻度の比が「1:2.5」である．一方，2007年4月のブログでは「故障する」と「壊れる」の出現頻度の比が「1:42」であり，「壊れる」と「故障する」は意味が完全に1対1対応するわけではないものの，出現頻度の比がテキストによって大きく異なる．}．テキストの種類により同じ出来事でも異なる文字列で表現されるため，異なる分野のテキストを統合した情報抽出や，テキストマイニングを行う場合は，述部の同義性を計算機で正しく認識して分析しなくてはいけない．述部の同義性を計算機で識別することができれば，テキストマイニングなどにおいて，同義表現を正しくまとめ上げ，高精度に集計・分析を行うことが可能となる．また，検索技術においては，表現が異なるが同じことを表しているテキストを拾い上げることができ，再現率の向上が期待できる．本稿では，日本語の述部に焦点を置き，異なる2つの述部が同義か否かを判別する述部の同義判定手法を提案する．既存の手法では，単一のリソースにのみ依存しているために，まとめ上げられる述部の数が少ないという再現率の問題や，異なる意味のものまで誤ってまとめ上げてしまうという精度の問題がある．そこで本稿では，述部の言語的構造を分析し，同義述部の認識という観点で必要な「述部の語義（辞書定義文）」，「抽象的な意味属性（用言属性）」，「文脈（分布類似度）」，「時制・否定・モダリティ（機能表現）」といった言語情報を複数の言語リソースから抽出することで，精度と再現率の双方のバランスをとった述部のまとめ上げを行う．なお，本稿では「消費／し／て／いる」などの「内容語＋機能表現」を述部と定義し，「メモリを‐消費している」と言った「項‐述部」を単位として述部の同義判定を行う．本稿の構成は次のとおりである．2節では，関連研究とその問題点について論じる．3節では，述部の言語構造について論じる．4節では，本稿の提案手法である複数の言語的特徴を用いた同義判定について述べる．5節では，同義述部コーパスについて述べる．6節，7節では述部の同義判定実験とその考察を行う．8節は結論である．
V05N01-06	\label{sec:introduction}文書検索では，検索対象の文書集合が大きくなるにつれ，高速/高精度な検索が困難になる．例えば，AltaVista~\footnote{{\tthttp://altavista.digital.com}}に代表されるインターネット上のキーワード検索エンジンでは，検索時に入力されるキーワード数が極端に少ないため~\footnote{AltaVistaでは平均2個弱のキーワードしか入力されない}，1)望んた文書が検索されない(再現率の問題)，2)望まない文書が大量に検索される(適合率の問題)，といった問題が生じている．そのため，要求拡張(queryexpansion)~\cite{smeaton:83:a,peat:91:a,schatz:96:a,niwa:97:a}，関連度フィードバック(relevancefeedback)~\cite{salton:83:a,salton:90:a}などの手法が提案されてきた．これらの手法はいずれも，要求となるキーワード集合を拡張したり洗練したりすることで，ユーザの検索意図を明確かつ正確なものに導いていく．これに対し，検索時にキーワード集合ではなく文書それ自身を入力し，入力文書と類似する文書を検索する方法が考えられる~\cite{wilbur:94:a}．この検索方法を{\gt文書連想検索}と呼ぶ．文書連想検索が有効なのは，検索要求と関連する文書を我々が既に持っているという状況や，キーワード検索の途中で関連する文書を一つでも見つけたという状況である．また，論文，特許など，我々自身が書いた文書もそのまま検索入力として利用できる．文書連想検索を使うことにより，適切なキーワード集合を選択することなしに，関連する文書を見つけることができる．文書連想検索を実現する際の問題点は，類似文書の検索に時間がかかることである．単純な網羅検索では，検索対象の大きさ$N$に比例した$O(N)$の時間を要する．そこで本論文では，{\gtクラスタ検索}~\cite{salton:83:a}と呼ばれる検索方法を用いる．クラスタ検索では，通常，クラスタリングによりクラスタの二分木をあらかじめ構築しておき~\footnote{クラスタリングにも，対象データ集合を平坦なクラスタ集合に分割する方法(非階層的クラスタリング)もあるが~\cite{anderberg:73:a}，本論文では，クラスタの階層的な木構造を構築する方法(階層的クラスタリング)に限る．また，クラスタ木も相互背反な二分木に限る．}，その上でトップダウンに二分木検索を行う．よって，検索時間は平均$O(\log_2N)$に抑えられる．ところが，クラスタ検索に関する従来の研究~\cite{croft:80:a,willett:88:a}では，単純な二分木検索では十分な検索精度が得られないという問題があった．その理由の一つは，クラスタリング時と検索時に異なる距離尺度を用いていたことである．ほとんどの研究では，クラスタリングの手法として単一リンク法，Ward法などを用いていたが，これらの手法は，後の検索で使われる尺度(例えば，TF$\cdot$IDF法や確率)とは直接関係のない尺度でクラスタの二分木を構築していく．これに対し本論文では，クラスタリングの対象文書それぞれを自己検索した際の精度を最大化していく確率的クラスタリングを提案する．よって本クラスタリング法は，検索に適した手法であると言える．実際に，クラスタ検索に本クラスタリング法を用いた場合，単純な二分木検索でも十分な検索精度を得ることができる．検索速度が速い点に加え，クラスタ検索には幾つかの利点がある．クラスタ検索が提案されたそもそもの理由は，「密接に関連した文書群は，同じ検索要求に対する関連性も同等に高い」という{\gtクラスタ仮説}~\cite{van-rijsbergen:74:a}である．通常のキーワード検索では，検索要求と単一文書を厳密なキーワード符合に基づいて比較するため，キーワードの表記の異なりにより関連する文書をとり逃すこともあるが，クラスタ検索では，検索要求を意味的にまとまった文書集合(クラスタ仮説で言うところの「密接に関連した文書群」)と比較するため，この問題も起りにくくなる．クラスタ仮説は，特に検索精度の向上という点において実験的に検証されていない仮説であったが，近年，Hearst等により，キーワード検索で検索した文書集合を絞りこむという状況で，その有効性が実証されている~\cite{hearst:96:a}．本論文では，クラスタ検索が検索対象に含まれているノイズの影響を受けにくいこと(ノイズ頑健性)に注目し，本論文で提案するクラスタ検索が網羅検索に比べ優れていることを実証する．以下，\ref{sec:cluster_based_search}~節では，クラスタ検索について説明する．\ref{sec:hbc}~節では，本論文で提案する確率的クラスタリングについて説明する．\ref{sec:experiment}~節では，本論文で提案したクラスタ検索の有効性を調べるために行なった幾つかの実験について述べる．
V24N03-07	\label{sec:intro}統計的機械翻訳(StatisticalMachineTranslation:SMT\cite{brown93smt})で高い翻訳精度\footnote{SMTシステムの性能を評価する場合，評価用原言語コーパスの翻訳結果が目標となる正解訳にどの程度近いかを示す自動評価尺度を翻訳精度の指標とすることが多く，本稿では最も代表的な自動評価尺度と考えられるBLEUスコア\cite{papineni02}を用いて評価する．}を達成するには，学習に用いる対訳コーパスの質と量が不可欠である．特に，質の高い対訳データを得るためには，専門家による人手翻訳が必要となるが，時間と予算の面で高いコストを要するため，翻訳対象は厳選しなければならない．このように，正解データを得るための人手作業を抑えつつ高い精度を達成する手法として，能動学習(ActiveLearning)が知られている．SMTにおいても，能動学習を用いることで人手翻訳のコストを抑えつつ高精度な翻訳モデルを学習可能である\cite{eck05,turchi08,haffari09naacl,haffari09acl,ananthakrishnan10,bloodgood10,gonzalezrubio12,green14}．SMTや，その他の自然言語処理タスクにおける多くの能動学習手法は，膨大な文書データの中からどの\textbf{文}をアノテータに示すか，という点に注目している．これらの手法は一般的に，幾つかの基準に照らし合わせて，SMTシステムに有益な情報を多く含んでいると考えられる文に優先順位を割り当てる．単言語データに高頻度で出現し，既存の対訳データには出現しないような\textbf{フレーズ}\footnote{本稿では，フレーズとは特定の文中に出現する任意の長さの部分単語列を表すものとし，文全体や単語もフレーズの一種として扱う．また，後述する句構造文法における句とは区別して扱うこととする．}を多く含む文を選択する手法\cite{eck05}，現在のSMTシステムにおいて信頼度の低いフレーズを多く含む文を選択する手法\cite{haffari09naacl}，あるいは翻訳結果から推定されるSMTシステムの品質が低くなるような文を選択する手法\cite{ananthakrishnan10}などが代表的である．これらの手法で選択される文は，機械学習を行う上で有益な情報を含んでいると考えられるが，その反面，既存システムに既にカバーされているフレーズも多く含んでいる可能性が高く，余分な翻訳コストを要する欠点がある．\begin{figure}[b]\begin{center}\includegraphics{24-3ia7f1.eps}\end{center}\caption{フレーズ選択手法の例，および従来手法と提案手法の比較}\label{fig:select-methods}\end{figure}このように文全体を選択することで過剰なコストを要する問題に対処するため，自然言語処理タスクにおいては短いフレーズからなる\textbf{文の部分的アノテーション}を行うための手法も提案されている\cite{settles08,tomanek09,bloodgood10,sperber14}．特にSMTにおいては，文の選択手法では翻訳済みフレーズを冗長に含んでしまう問題に対処するため，原言語コーパスの単語$n$-gram頻度に基づき，対訳コーパスにカバーされていない原言語コーパス中で最高頻度の$n$-gram自体を翻訳対象のフレーズとして選択する手法が提案されている\cite{bloodgood10}．この手法では，選択されたフレーズ全体が必ず翻訳モデルの\textbf{$n$-gramカバレッジ}\footnote{\label{note:coverage}入力されるデータに対して，その構成要素がどの程度モデルに含まれているかという指標をカバレッジ（被覆率）と呼ぶ．本稿では，原言語コーパス中の$n$-gramが翻訳モデル中に含まれる割合に着目する．}向上に寄与し，余分な単語を選択しないため，文選択手法よりも少ない単語数の人手翻訳で翻訳精度を向上させやすく，費用対効果に優れている．しかし，この手法には2つの問題点が挙げられる．先ず，図\ref{fig:select-methods}(a)に示すように，$n$-gram頻度に基づくフレーズの選択手法では複数のフレーズ間で共有部分が多いため冗長な翻訳作業が発生し，単語あたりの精度向上率を損なう問題がある（\textbf{フレーズ間の重複問題}）．また，最大フレーズ長が$n=4$などに制限されるため，``oneofthepreceding''のように句範疇の一部がたびたび不完全な形で翻訳者に提示されて人手翻訳が困難になる問題もある（\textbf{句範疇の断片化問題}）．本研究では，前述の2つの問題に対処するために2種類の手法を提案し，部分アノテーション型の\textbf{能動学習効率}\footnote{人手翻訳に要した一定のコストに対する翻訳精度の上昇値を本稿における学習効率とし，作業時間あたりの精度向上と必要予算あたりの精度向上に注目する．}と翻訳結果に対する\textbf{自信度}の向上を目指す（\ref{sec:proposed}節）．フレーズ間の重複問題に対しては，図\ref{fig:select-methods}(b)に示すように包含関係を持つフレーズを統合して，より少ないフレーズでカバレッジを保つことで学習効率の向上が可能と考えられる（\textbf{極大フレーズ選択手法}，\ref{sec:maxsubst-freq}節）．重複を取り除き，なるべく長いフレーズを抽出する基準として，本研究では\textbf{極大部分文字列}\cite{yamamoto01,okanohara09}の定義を単語列に適用し，極大長\footnoteref{note:maximality}となるフレーズの頻度を素性に用いる．句範疇の断片化問題に対しては，図\ref{fig:select-methods}(c)に示すように，原言語コーパスの句構造解析を行い，部分木をなすようなフレーズを\textbf{統語的に整ったフレーズ}とみなして選択することで，人手翻訳が容易になると考えられる（\textbf{部分構文木選択手法}，\ref{sec:struct-freq}節）．また，これら2つの手法を組み合わせ，フレーズの極大性と構文木を同時に考慮する手法についても提案する（\ref{sec:struct-freq}節）．本研究で提案するフレーズ選択手法による能動学習効率への影響を調査するため，先ず英仏翻訳および英日翻訳において逐次的にフレーズ対の追加・モデル更新・評価を行うシミュレーション実験（\ref{sec:simulation}節）を実施し，その結果，2つの提案手法を組み合わせることで従来より少ない追加単語数でカバレッジの向上や翻訳精度の向上を達成することができた．次に，部分構文木選択手法が人手翻訳に与える影響を調査するため，専門の翻訳者に翻訳作業と主観評価を依頼し，述べ120時間におよぶ作業時間で収集された対訳データを用いて実験と分析を行った結果（\ref{sec:manual-trans}節），同様に高い能動学習効率が示された．また，翻訳者は構文木に基づくフレーズ選択手法において，より長い翻訳時間を要するが，より高い自信度の翻訳結果が得られるという傾向も得られた\footnote{本稿の内容は(三浦,Neubig,Paul,中村2015,2016)および\cite{miura16naacl}で報告されている．}．\nocite{miura15nl12,miura16nlp}
V31N03-15	固有表現抽出とは，文章中の固有表現の言及を検出し``人名''や``組織名''といった固有表現クラスへの分類を行う自然言語処理の基礎技術である．本技術は，質疑応答や機械翻訳といった技術への応用が期待される．固有表現抽出は近年の深層学習の発展により飛躍的な性能向上を遂げた\cite{li-etal-2020-dice,wang-etal-2021-automated}．しかし，固有表現抽出システムは人手で構築された学習データのもとに成り立っており，データ構築コストの高さが指摘されている\cite{NOTHMAN2013151}．近年では，より細かく固有表現を解析すべく，数種類の固有表現クラスに留まらず数百種類といった固有表現クラスに対して分類を行う細分類固有表現抽出の必要性が議論されている\cite{fg-ner-2018-empirical}．この場合，扱う固有表現クラスの数に伴い，学習データのラベル付けコストも高くなる．この問題を解決するため，Wikipedia記事のリンク構造を活用して学習データを自動生成することでコスト削減に取り組む研究が多く行われている\cite{richman-schone-2008-mining,nothman-etal-2008-transforming,NOTHMAN2013151,polyglot-2015,pan-etal-2017-cross,ghaddar-langlais-2017-winer,cao-etal-2019-low,strobl-etal-2020-wexea,Ling_Weld_2021,tedeschi-etal-2021-wikineural,malmasi-etal-2022-multiconer,tedeschi-navigli-2022-multinerd,strobl-etal-2022-enhanced}．WikipediaはWeb上で閲覧編集が可能な百科事典であり，膨大なエンティティの集合と，各エンティティを説明する記事からなる．記事中では出現した固有表現の言及に対して必要に応じてWikipedia内の他のエンティティを示すリンクが付与される．したがって，何らかの手段を用いて各エンティティに対して固有表現クラスを付与することで，リンク構造から固有表現抽出の学習データを自動生成することができる．先行研究では，Wikipedia記事に付与されているカテゴリーや，外部データにより各Wikipedia記事に対して付与されたカテゴリーを固有表現クラスに対応付けることで各エンティティの分類を行っている\cite{NOTHMAN2013151,polyglot-2015,ghaddar-langlais-2017-winer}．しかし，カテゴリーの定義と固有表現の定義が異なるため対応付けの際に分類誤りが発生するといった問題がある．Wikipediaのリンク構造は，リンク省略やNIL言及により固有表現抽出器の学習に用いるには不足している．\paragraph{リンク省略}Wikipediaでは，Wikipediaガイドラインにより多くのリンクが省略されている．本ガイドラインには，リンクが煩雑になることを防ぐために「同一エンティティを指す言及は初出の場合のみリンクする」といったルールが記載されている．例えば，記事中に言及「日本」が出現し，既に『日本』というエンティティにリンクしていた場合，以降の『日本』を指す言及へのリンクは省略される\footnote{例外として，記事中で重要と判断された場合，複数回リンクが付与される場合もある．}．また，「記事に紐づくエンティティの説明に重要であると判断される言及のみリンクする」といったルールも存在する．つまり，国名のように一般に認知されているエンティティに対するリンクが省略される場合がある．先行研究では，英語等の言語において固有表現の単語の先頭が大文字化されるといった表層的な言語特徴を活用したリンク検出\cite{nothman-etal-2008-transforming,richman-schone-2008-mining,NOTHMAN2013151,strobl-etal-2020-wexea,Ling_Weld_2021,tedeschi-etal-2021-wikineural,malmasi-etal-2022-multiconer}や，固有表現辞書を用いて検索を行いリンクを拡張する表層マッチ\cite{nothman-etal-2008-transforming,richman-schone-2008-mining,NOTHMAN2013151,polyglot-2015,ghaddar-langlais-2017-winer,strobl-etal-2020-wexea,Ling_Weld_2021,tedeschi-etal-2021-wikineural,tedeschi-navigli-2022-multinerd,strobl-etal-2022-enhanced}によりリンク省略に対応している．しかし，前者のような言語依存の特徴のほとんどが日本語には適用できない上，後者のような簡易的な表層マッチのみではカバー率の低下や，精度の低下といった問題が引き起こされる．\paragraph{NIL言及}固有表現の言及であるものの，紐づくエンティティがWikipediaに存在しない場合はリンクは付与されない．例えば，宮沢賢治の母親を指す言及「宮沢イチ」が出現した場合，Wikipediaには紐づく記事が存在しないため，リンクは付与されない．このような行き先のない言及を以下NIL言及と呼ぶ．NIL言及を無視してデータ構築を行った場合，本来ラベルがあるにも関わらずラベル無しと表示される偽陰性ラベルが混在してしまうため，データセットのカバー率が低下し，後続のモデル学習に悪影響を与える．先行研究では，外部辞書を用いた表層マッチ\cite{richman-schone-2008-mining,strobl-etal-2020-wexea}や深層学習による偽陰性ラベル検出\cite{pan-etal-2017-cross}，言語特徴や深層学習を用いた偽陰性ラベルを含む文のフィルタリング\cite{tedeschi-navigli-2022-multinerd}等の技術を開発し，解決に取り組んでいる．しかし，他言語で使用されるような辞書や言語特徴は直接日本語に適用できない上，簡易なラベル補完はノイズを増加させる危険性があり，フィルタリングは有用な教師情報を除去してしまうといった問題がある．本研究では，これらのリンク省略とNIL言及に対処するための言語非依存な手法を提案する．提案手法とともにWikipediaから固有表現抽出器を学習する工程を図\ref{fig:train_ner}に示す．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%F1\begin{figure}[t]\begin{center}\includegraphics{31-3ia14f1.pdf}\end{center}\caption{本研究におけるWikipediaからの固有表現抽出器学習工程：◎は提案手法を示す．}\label{fig:train_ner}\end{figure}%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%リンク省略に対処するため，Wikipediaガイドラインを活用した深層学習ベースのリンク拡張手法を提案する．本手法では，ガイドラインのうち「同一エンティティに関するリンクは初出の場合のみ付与する」というルールに着目する．これはすなわち，リンク以前の文章には同一エンティティを指す言及が存在しないことを意味している．この性質を利用することで，リンクが示す言及の単語とエンティティを正のペア，リンク以前の単語とエンティティを負のペアとして扱うことができるようになる．これらのペアから単語とエンティティのペアの判定を行う二値分類器を学習し，分類器により全ての単語に対して紐づくエンティティを予測することで省略されたリンクの補完を試みる．NIL言及に対処するため，文章中の期待エンティティ率(ExpectedEntityRate;EER)を推定する手法を提案し，固有表現抽出器の学習に推定値による制約を適用する．本手法では，各エンティティのリンク頻度と頻度ごとのエンティティ数の関係を近似することで，文章に含まれる固有表現の言及の割合を示す期待エンティティ率を推定する．エンティティ率を用いて学習時に制約を課し偽陰性ラベルの影響を軽減する手法\cite{effland-collins-2021-partially}に対して本推定値を適用することで，NIL言及の影響軽減を試みる．本研究では，リンク省略とNIL言及によるリンク不足の課題を独立して扱うため，エンティティに対する固有表現クラスの割り当てには人手により作成された正解ラベルを用いる．これにより，Wikipediaのカテゴリー等と固有表現クラスの紐付けにより発生する誤りから，提案手法による誤りを切り分けて検証することが可能になる．Wikipediaの構造化を行う森羅プロジェクト\cite{Sekine2019SHINRASW}では，日本語のWikipediaのおよそ8割の記事が，拡張固有表現階層\cite{sekine-etal-2002-extended}で定義されたカテゴリーに人手で分類されており，本研究ではこちらを用いる．{拡張固有表現階層はWikipediaを階層的に分類するための定義であり，本研究では``名前''以下の約200カテゴリーを固有表現クラスとして扱う．}性能の比較に評価データが必要であるため，本研究では日本語Wikinewsから収集されたニュース記事に対して人手によりラベルを付与することで評価データを作成する．本作業は，拡張固有表現に対する深い知識が求められるので，前述のWikipedia記事分類を行った作業者に対して依頼した．本研究で，構築された固有表現抽出器はJENER(JENER:JapaneseExtendedNamedEntityRecognizer)として公開している\footnote{\url{https://github.com/k141303/JENER}}．本論文の貢献は以下の通りである．\begin{itemize}\itemWikipediaのリンク省略に対処すべく，Wikipediaガイドラインを活用した深層学習ベースのリンク拡張手法を提案した．\itemWikipedia記事中の期待エンティティ率(EER)の推定手法を提案し，EERにより固有表現抽出器の学習に制約をかける既存手法を適用することで，NIL言及によるラベル欠落の影響を軽減した．\item日本語Wikinewsから収集されたニュース記事に対して人手でラベルを付与し，評価セットとして公開した\footnote{\url{https://github.com/k141303/WikinewsENER}}．\item日本語のように固有表現に関する表層的な特徴が少ない言語において，先行研究より高品質な固有表現抽出器の学習が可能であることを示した．\item予測結果の詳細な分析によりWikipediaのリンク構造を用いて固有表現抽出器を学習する際の更なる課題を示した．\end{itemize}以下に本論文の構成を示す．\ref{sec:related_works}節では，固有表現抽出とWikipediaを活用した固有表現抽出器学習手法について関連研究を紹介する．\ref{sec:data_and_preprocess}節ではWikipediaや拡張固有表現の説明と前処理に関しての記述を行う．\ref{sec:propose_1}節では，Wikipediaのガイドラインにより省略されたリンクを拡張するための手法を提案する．\ref{sec:eer_estimation}節では，NIL言及が学習に及ぼす影響を軽減するために，期待エンティティ率の推定を行う手法を提案し，既存手法により学習制約を適用する．\ref{sec:experiments}節では，実験に用いる評価セットの構築方法や，提案手法や比較手法の実験設定について記述し，\ref{sec:experiment_results}節で実際に固有表現抽出機を学習し，評価，考察する．\ref{sec:experiment_analy}節では，拡張したリンク，推定した期待エンティティ率，固有表現抽出器の予測誤りに関する分析と，学習データにおける頻度をもとにした分析を行い，続く\ref{sec:discussion}節でWikipediaから固有表現抽出器を学習する際の課題を整理する．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%S2
V10N03-05	本論文では，SENSEVAL2の日本語翻訳タスクに対して帰納論理プログラミング（InductiveLogicPrograming，以下ILPと略す）を適用する．背景知識として分類語彙表を利用することで，正解率54.0\,\%を達成した．この値は，訓練データを新たに作成しない翻訳タスク参加の他システムと比較して優れている．SENSEVAL2の日本語翻訳タスクは，TranslationMemory（以下TMと略す）と呼ばれる日英対訳対が与えられ，テスト文中の該当単語を英訳する際に利用できるTMの例文番号を返すタスクである\footnote{厳密には，英訳自体を解答としてもよいが，ここではこの解答形式は考慮しない．}\cite{sen2}．これは英訳を語義と考えた場合の多義語の曖昧性解消問題となっており，分類問題の一種である．このため従来から活発に研究されている帰納学習手法を用いて解決可能である．おそらく大規模かつ高品質な訓練データを用いたシステムが，コンテストで優秀な成績を納めるはずである．しかし翻訳タスクでは大規模かつ高品質な訓練データを用意するコストが高い．TMは1つの単語に対して平均して21.6例文がある．今仮にある単語Aの例文として\(id_1\)から\(id_{20}\)までの20例文がTMに記載されているとする．新たに訓練データを作成する場合，単語Aを含む新たな文を持ってきて，\(id_1\)から\(id_{20}\)のどれか1つのラベルをその事例に与える必要がある．〇か×かの二者択一は比較的容易であるが，20個のラベルの中から最も適切な1つを選ぶのは非常に負荷のかかる作業である．この理由のために，実際のコンテストにおいて，大規模かつ高品質な訓練データを用意する方法をとったシステムは1つ（Ibaraki）だけであった．ここでは訓練データを新たに作成せずに，日本語翻訳タスクを解決することを目標とする．訓練データを新たに作成しないとしても，TMの例文は訓練データとして扱える．ただしTMの例文を訓練データと見た場合，その量は少量と言わざるをえない．つまり問題は，少量の訓練データからどのようにして精度の高い分類規則を獲得するかである．そのための戦略としてILPを用いる．少量の訓練データからどのようして分類規則を学習したらよいかは，機械学習における1つの重要な課題である．その解決方法として背景知識の利用が提案されている\cite{ipsj-kaisetu}．背景知識とは，訓練データには明示されない問題固有の知識であり，広く捉えれば，人間の持つ常識的知識と考えて良い．一種の知識データベースである．問題はその背景知識を，どのように学習手法に取り入れてゆくかである．その解決のために提案されているのがILPである．ILPは訓練データを述語論理の形式で表し，そこから分類規則に相当する規則（述語論理の形式では節に対応）を導出する．知識データベースは述語論理の形式によって自然に表現できるので，背景知識の利用の観点からはILPを用いた学習戦略が優れている\cite{furukawa}．更にILPの背景知識では，複雑なグラフ構造を持ったものも表現できるので，近年，CMUの機械学習チームはWebページの文書分類にILPを利用している\cite{webkb}．更にいくつかの自然言語処理への応用も知られている\cite{cohen}\cite{califf}\cite{shimazu}．本論文では，ILPの処理系としてMuggletonによるProgolを利用する\cite{muggen2}．Progolによって多義語の曖昧性解消を行う．そして背景知識としては分類語彙表\cite{bunrui-tab}を利用する．以下2章で多義語の曖昧性解消をILPで行う方法を示す．3章では分類語彙表をどのように背景知識として組み込むかを説明し，4章で実験，5章で考察を述べ，最後にまとめる．
V17N01-11	筆者らは，1990年，自然言語処理のための解析辞書の日本語表記の揺れを管理することから始め，1995年に同義語辞書の初版を発行した．その後，用語の意味関係を含むシソーラスのパッケージを発売し，現在6版を重ねている．1年間に20,000語程度を追加していて，420,000語に達している．これまでのシソーラスは，主として，情報検索のキーワードを選択するための支援ツールとして開発されてきた．登録されている用語は該当する分野の専門用語が主体で，さらに品詞は名詞だけであった．そのため，情報検索を越えて，文書整理や統計処理などのために必要な構文解析や用語の標準化など，自然言語処理に利用することは難しかった．筆者らのシソーラスは，自然言語処理を目的とした一般語を主とするシソーラスである．いわゆる名詞だけでなく，動詞，形容詞，形容動詞，副詞，代名詞，擬態語さらに慣用句までを登録している．これまでのシソーラスでは，作成者の考え方で分類してあった．使用者は，その分類基準に従ってたどって探さなければならなかった．また紙面の物理的な制約もあって意味空間を1次元的に整理してあった．本来意味分類は多次元空間のはずで，筆者らのシソーラスでは，複数の観点で多次元的に分類してある．また，メール整理に代表されるような文書整理のために，時事的な用語や省略語も積極的に登録している．送り仮名や訳語などの差異による異表記語も網羅的に収集した．自然言語処理で使うことを目的としているため，テレビなどから収集した新語や，構文解析で発見した新語を登録している．用語間の意味関係として，広義—狭義（上位—下位）関係，関連関係および同義—反義関係を持っている．流動的に変化する用語の意味および用語間関係への対応とコスト・パフォーマンスの観点から，トップダウン方式ではなく，ボトムアップ方式で開発した．一般語を主体としているが，他の専門シソーラスと併合もできる．以下，（第2章）用語の収集とシソーラスの構造，（第3章）用語同士の意味関係，（第4章）パッケージソフトの機能について順次述べる．

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