# 『日本語日常会話コーパス』に対する 係り受け情報アノテーション

浅原正幸
国立国語研究所
masayu-a@ninjal.ac.jp
}

若狭絢
国立国語研究所

## 概要

音声言語に対する日本語係り受けツリーバンク は、独話を主とする『日本語話し言葉コーパス』に 基づくものであった。対話を主とする『日本語日常会話コーパス』に対して係り受け情報を付与作業を 進めており、2022 年春に公開予定である。本発表で は国語研長単位形態論情報・文節境界・文節係り受 けアノテーション作業の概要を示すとともに、2022 年 1 月時点での基礎統計を示す。

## 1 はじめに

国立国語研究所共同研究プロジェクト「大規模日常会話コーパスに基づく話し言葉の多角的研究」で は、『日本語日常会話コーパス』(CEJC) の構築を進 めており、50 時間分の会話データを 2018 年 12 月に モニター公開し [1]、2022 年春には 200 時間分の会話データを公開予定である。CEJC は設計 $[2,3]$ に基 づき、収録 $[4,5] \cdot$ 転記 [6] ・発話単位付与 $[7,8] \cdot$ ・国語研短単位形態論情報付与 - 国語研長単位形態論情報付与・文節境界付与・文節係り受けアノテーショ ンの順に作業を実施した。本発表では CEJC に対す る長単位形態論情報付与・文節境界付与・文節係り 受けアノテーションについて示す。

書き言葉を対象とした文節係り受けアノテーショ ンとして、1995 年の毎日新聞記事を対象とした京都大学テキストコーパス [9]、京都大学ウェブリード 文コーパス [10]、『現代日本語書き言葉均衡コーパ ス』(BCCWJ) を対象とした BCCWJ-DepPara [11] が ある。話し言葉を対象とした文節係り受けアノテー ションは『日本語話し言葉コーパス』[12]に含まれ ているが、主として独話を対象としており、対話を 対象とした大規模な係り受けアノテーションは存在 しない。
2 節では、アノテーション作業の概要として、国語研長単位形態論情報・文節境界アノテーション 作業と文節係り受けアノテーションについて示す。 3 節では、2022 年 1 月現在のデータの基礎統計を 示す。

## 2 アノテーション作業

## 2.1 国語研長単位形態論情報・文節境界ア ノテーション

以下では国語研長単位形態論情報・文節境界アノ テーションについて述べる。上流工程として収録・転記・短単位形態論情報が完了しているデータに 対して、長単位解析器 Comainu [13] により解析した データを対象に進める。短単位形態論情報付与 [14] では、転記に基づく形態に対する形態素の認定を行 う。この時点では「可能性に基づく品詞体系」が付与される。長単位形態論情報付与 [15] では、文節の 認定を行った上で、各文節の内部を規則に従って自立語部分と付属語部分に分割していくという手順 で単位認定を行う。複合的な機能表現を含めて、複合語を構成要素に分割することなく全体で一つと して扱う。長単位の品詞認定においては、「用法に 基づく品詞体系」として、複合化した結果の単位が 文脈内で統語的にどのように振る舞うかに基づき、品詞を認定する。作業は 2019 年 2 月から 2020 年 8 月にかけて、作業者 2 名 ${ }^{11}$ によ、2 次チェックま で行った。その後は、上流工程の修正が行われた際 に、もしくは、係り受け情報アノテーションで不都合な点が見られた際に、追随して長単位形態論情報 に対する修正を繰り返し行った。作業には国語研内 のコーパス管理システム『大納言』[16]を用いた。単位認定基準は基本的に BCCWJ で整備された規程集 [15] に基づく。しかしながら、話し言葉を付与

1）短単位形態論情報修正を作業した 3 名が、一時的に作業を 補助したこともあった。

するうえで規程に定義されていない表現が出現し た。そのような場合、より自然な係り受け木を表現 しやすい単位を認定することを心がけた。

以下具体的な例を示す。

例えば、言いよどみが長単位の中に包摂したほう がわかりやすい場合には包摄するようにした。

(1) \|店員|シ|さん\|が\|

【T001_009-IC03】

短単位境界を卜、長単位境界を\|で表現する。(1)で は、言いよどみ「シ」を含む形で、長単位「店員シ さん」を認定する。

他の例として省略による長単位解析誤りがある。書き言葉においては助詞が手がかりとなり文節境界 が認定しやすい。

(2) \|余裕\|なかっ|た\|気|が\|する $\|$

【T001_009-IC01】

(2)では、「余裕」のあとの助詞が省略されているた めに長単位解析器が誤って連結していたのを修正 した。

(3) || 結構\|し|てる\|人 ||いる|よ $\mid$

【T006_008a-IC04】

(3) では、「結構する」という単位が誤解析されてい たが、分割した。

長単位作業時に短単位作業の誤りが多く見つかつ た例として、フィラーと代名詞・連体詞の曖昧性が ある。

(4) \|あれ\|もう\|声変わり\|

【T011_007-IC06】

(4)では、「あれ」が当初代名詞とされていたが、音声を聞きながら係り受け・共参照を含めて検討する と指示するものもない表現であったため感動詞と した。

(5) ||酵素|うん|たら|かん|たら\|って\|

【T002_019-IC01】

(5) では、短単位の規程上「云（名詞）」「たら（副助

ているが、係り受けを付与するにあたって「酵素う んたらかんたら」の 1 普通名詞に結合した。

## 2.2 文節係り受けアノテーション

係り受けアノテーションは BCCWJ-DepPara[11]の 基準に準じる。BCCWJ-DepParaでは、通常の係り受け相当の "D"、文境界相当の"Z"、係り受けを付与 するうえで後続文節と連結する"B"、係り先が決め られない "F" の 4 つのラベルを認定している2)。こ の 4 種のラベルを本研究にも適用するが、係り受け が決められない文節にはラベル"F"を付与し、無理 に係り受けを決めないという基本方針を決め、作業 を進めた。BCCWJ-DepPara では並列構造の範囲に ついても付与したが、CEJC に対しては現在のとこ ろ並列構造の範囲の付与を行っていない。作業には コーパス管理システム『ChaKi.NET』[17]を用いた。作業は 2020 年 4 月から開始し、2021 年 3 月に 2 次 チェックまで終了した。その後は、上流工程の修正 が行われた際に、追随して係り受け情報に対する修正を繰り返し行った。

アノテーションする単位は、発話単位 [7] に基づ く。このため、書き言葉の文とは異なり、返答など 1 文節 1 発話単位のものが多い一方、明確に文末が 定義できない長い発話単位もあり、単位末が終助詞・接続助詞で終わることも多い。また、単位を 1 発話単位としてするため、話者間の係り受けは付与 しない。

図 1 に CEJC に対する係り受けアノテーション例 を示す。フィラーや言いよどみが 1 文節をなす場合 （図中 1 例目と 2 例目）には、それぞれラベル"F"を 付与したうえで、最後の要素に係るようにした。ま た、発話末は必ずしも述語であるわけではない。図中 3 例目のように、発話末が副詞のような述語に相当しない場合もある。その場合、述語に係るべき要素は最終要素に係るようにした。

## 3 基礎統計

2022 年 1 月現在、上流工程の転記・短単位の修正 がまだ続いており、最終の基礎統計は異なる可能性 がある。以下では、暫定版として 2022 年 1 月 10 日時点の情報を示す。

表 1 基礎統計

2） CSJ[12]では、通常の係り受けをラベルなしとし、並列"P" ・部分並列"I"・狭義の同格"A"・広義の同格（総称など）"A2"・倒置"R"・係り受けの交差"X" $\cdot$ 接続詞"C" ・ 感動詞"E"・言い直 し"D"・フィラー"F"・係り先のない文節"N"・呼びかけ"Y"な どのラベルが定義されている。

で えューつど』 江戸時代の 半分の 米って ほとんど 仙台 東北地方だったんだよね

【C001_012-IC04】

CEJC 言いよどみの係り先

【K001_014-IC01】

CEJC述語以外の発話末

【S001_018-IC01】

図 1 CEJCに対する係り受けアノテーション例

表 1 に基礎統計を示す。平均発話長を 2.30 文節と 書き言葉と比べて極端に短い。発話末に係る文節数 が発話単位数より短いのは、後に示すとおり 1 文節 1 発話単位のものが多いためである。また全係り受 け数 75,852 のうち $46,173(60.87 \%)$ が発話末に係る (右隣接要素に係るものも含む)。

表 2 係り受けラベルの分布

表 2 に係り受けラベルの分布を示す。94.13\%の文節が通常の係り受けラベルで、 $5.63 \%$ の文節がフィ ラー・言いよどみなどの係り受けが決められないも のであった。BCCWJ-DepPara においては、長単位作業者（国語研内）と係り受け作業者（奈良先端大内）
とで異なる作業者が従事していたために、その䶡䶣 を吸収するために "B"ラベルを利用したが、今回の 作業者は長単位と係り受けの両方の作業に従事して いるために、このラベルは不要であった。また、発話単位に基づくために、「文の入れ子」を表現する ための "Z"も $0.22 \%$ と少なかった。

表 3 に発話長 ( 1 発話内の文節数) の分布を示す。 58,174 発話中 34,340 発話が 1 文節の発話、 8,779 発話が 2 文節の発話（合わせて $74.12 \%$ ）であった。 2 文節以下の場合、特殊な場合（係り先がない・2 文 に分かれる・倒置など）を除いて、係り受け木の構造は一意に決まるため、実質的なアノテーション作業は発生しない。係り受けアノテーション作業は残 りの 3 文節以上の発話が対象となるが、 2 文節以内 のものについても長単位の再定義・フィラー・言い よどみの認定などに時間を要し、場合によって、短単位形態論情報の修正を行った。

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表 4 係り受け長の分布

表 4 に係り受け長の分布を示す。全部で 75,852 の 係り受け関係のうち 44,491 (58.65\%) のものが右隣り
のものにかかる（係り受け長 1）であった。係り受 け長が負の値のものは倒置の係り受けであることを 表す。倒置の係り受けが少ないのは、倒置が発生し た箇所で発話単位が分割されて、別の発話単位に認定される傾向があるためである。

## 4 おわりに

本発表では、『日本語日常会話コーパス』(CEJC) に対する係り受け情報アノテーションについて解説 した。2022 年春に有償版 CEJC 契約者向けに共有す る予定である。

本研究は CEJC のコアを対象に、明確な係り受け 関係を "D" ラベルで付与するとともに、不明確な係 り受け関係を "F" ラベルで付与したに過ぎない。よ り精緻な話し言葉向けの係り受け関係ラベルが、吉田ら [18] により提案されている。本データに基づい て、話し言葉特有の不明確な係り受け関係のラベル 付けが進むことを期待する。

また統語的な性質としては、省略が多く、発話単位に分割されているため、統語分析に向かないデー タとなった。実質的な統語分析を行うためには、名詞句省略のみならず、述語省略を含めたゼロ照応を 定義した述語項構造のアノテーションが必要であろ う。その作業においては、述語項構造に基づく共参照情報を付与することが重要である。共参照情報に ついても、本データの場合「同一話者の異なる発話 (単位)」「異なる話者の発話」「発話されないが動画 に写り込んでいるモノ（コト）」「発話されず、動画 にも写り込んでいないモ)（コト）」といったレべ ルがある。述語項構造のアノテーションに向けて、名詞句省略・述語省略を含めた共参照情報の整理を 進めたい。

## 謝辞

実アノテーション作業に従事した山下華代氏に感謝 の意を表します。

本文中にもお示しした通り、本研究実施時に東京大学の吉田奈央氏・宮尾祐介氏に様々な助言を受け ました。その助言の一部は昨年の NLP2021 で発表 されております [18]。ここに記して、感謝の意を表 します。

本研究は国立国語研究所コーパス開発センター 共同研究プロジェクトの成果です。また、科研費 17H00917 の支援を受けました。

## 参考文献

[1] 小磯花絵, 天谷晴香, 居關友里子, 臼田泰如, 柏野和佳子, 川端良子, 田中弥生, 伝康晴, 西川賢哉. 『日本語日常会話コーパス』モニター版の設計・評価・予備的分析. 国立国語研究所論集, No. 18, pp. 17-33, jan 2020.

[2] 小磯花絵, 居關友里子, 臼田泰如, 柏野和佳子, 川端良子, 田中弥生, 伝康晴, 西川賢哉. 『日本語日常会話 コーパス』の構築. 言語処理学会第 23 回年次大会発表論文集, pp. 775-778, 2017.

[3] Hanae Koiso, Yasuharu Den, Yuriko Iseki, Wakako Kashino, Yoshiko Kawabata, Ken'ya Nishikawa, Yayoi Tanaka, and Yasuyuki Usuda. Construction of the Corpus of Everyday Japanese Conversation: An interim report. In Proceedings of the Eleventh International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC 2018). European Language Resources Association (ELRA), May 2018.

[4] 田中弥生, 柏野和佳子, 角田ゆかり, 伝康晴, 小磯花絵. 『日本語日常会話コーパス』の構築: 会話収録法に着目して. 国立国語研究所論集, No. 14, pp. 275-292, Jan 2018.

[5] 田中弥生, 柏野和佳子, 角田ゆかり, 伝康晴, 小磯花絵. 『日本語日常会話コーパス』の構築-個人密着法 に基づく会話の収録-. Technical report, 国立国語研究所プロジェクト報告書, March 2018.

[6] 臼田泰如, 川端良子, 西川賢也, 石本祐一, 小磯花絵.『日本語日常会話コーパス』における転記の基準と 作成手法. 国立国語研究所論集, No. 15, pp. 177-193, July 2018.

[7] Japanese Discourse Research Initiative. 発話単位ラベリ ングマニュアル version 2.1. Technical report, Japanese Discourse Research Initiative, Jan 2017.

[8] Yasuharu Den, Hanae Koiso, Takehiko Maruyama, Kikuo Maekawa, Katsuya Takanashi, Mika Enomoto, and Nao Yoshida. Two-level annotation of utterance-units in Japanese dialogs: An empirically emerged scheme. In Proceedings of the Seventh International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC'10), Valletta, Malta, May 2010. European Language Resources Association (ELRA).

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[10] 萩行正嗣, 河原大輔, 黒橋禎夫. 多様な文書の書き始 めに対する意味関係タグ付きコーパスの構築とその 分析. 自然言語処理, Vol. 21, No. 2, pp. 213-248, 2014.

[11] 浅原正幸, 松本裕治. 『現代日本語書き言葉均衡コー パス』に対する文節係り受け・並列構造アノテー ション. 自然言語処理, Vol. 25, No. 4, pp. 331-356, 2018.

[12] 内元清貴, 丸山岳彦, 高梨克也, 井佐原均. 『日本語話し言葉コーパス』における係り受け構造付与 (version 1.0). Technical report, 『日本語話し言葉コー
パス』の解説文書, 2003

[13] 小澤俊介, 内元清貴, 伝康晴. 長単位解析器の異なる 品詞体系への適用. 自然言語処理, Vol. 21, No. 2, pp. 379-401, 2014.

[14] 小椋秀樹, 小磯花絵, 冨士池優美, 宮内佐夜香, 小西光, 原裕. 『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（下）. Technical report, 国立国語研究所内部報告書, 2011.

[15] 小椋秀樹, 小磯花絵, 冨士池優美, 宮内佐夜香, 小西光, 原裕. 『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）. Technical report, 国立国語研究所内部報告書, 2011.

[16] 小木曽智信, 中村壮範. 『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. 自然言語処理, Vol. 21, No. 2, pp. 301-332, 2020.

[17] Masayuki Asahara, Yuji Matsumoto, and Toshio Morita. Demonstration of ChaKi.NET - beyond the corpus search system. In Proceedings of COLING 2016, the 26th International Conference on Computational Linguistics: System Demonstrations, pp. 49-53, Osaka, Japan, December 2016. The COLING 2016 Organizing Committee.

[18]吉田奈央. 『日本語日常会話コーパス』に対する自然会話特有の現象を区別するための係り受け関係ラ ベルの付与. 言語処理学会第 27 回年次大会発表論文集, pp. 1129-1133, 2021.
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