# 組合せ範疇文法による ドイツ語文の原因・結果関係の意味表示

高橋直人 一杉裕志 竹内泉
産業技術総合研究所人工知能研究センター
\{naoto.takahashi,y-ichisugi, takeuti.i\}@aist.go.jp

## 概要

自然言語において，原因を表す文と結果を表す文 の関係は，様々な統語構造で表現可能である. その ような異なる表現の間では, 異なった統語構造が意味上の細かな差を生じる事はあっても，一方の文が 原因を表し，もう一方の文が結果を表すという基本的な原因・結果関係は共通している. 本稿では, ド イツ語で書かれた原因・結果文を組合せ範疇文法に 基づいて解析する際に, 統語構造が異なっていても 同一の意味表示が合成できるような語彙項目の設定 を提案する。またその際, 正書法上必要とされるコ ンマを積極的に利用して文関係の明示化を試みる.

## 1 はじめに

人間の知性を他の生物の知性から区別する最大 の特徴は, 階層構造を持った言語の使用であると言 える。

文は語の連続から構成されるが，語の並び方には 必然性があり, 語順が変われば一般に意味も変わ る.また，たとえ表層の語順が同一であっても，内部の統語構造が異なれば文の意味も異なる場合があ る. 反対に, 統語構造の異なる複数の文が (ニュア ンスの違いこそあるにせよ）同一の意味を表す場合 もある.したがって, 自然言語を人間同様に解釈す る人工知能を構築するためには, 文を単なる語の集合（あるいは語の系列）とみなして統計的に処理す るだけでは不十分であり, 統語構造に基づいて, 論理的に意味を合成する必要がある.

本稿では, 統語構造に基づいた論理的な意味合成 の具体例として, ドイツ語文における原因・結果関係と, 組合せ範疇文法に基づいてそれを解析するた めの語彙項目設定に関して考察する.

## 2 組合せ範疇文法

組合せ範疇文法 $[1,2,3,4]$ は語彙化文法の一種で あり, 古典的範疇文法に関数合成規則を取り入れた ものである．組合せ範疇文法の弱生成能力は, 文脈自由文法と文脈依存文法の中間に位置する事が知ら れており，それゆえ自然言語の文法記述に適してい ると考えられる。

## 2.1 統語範疇

通常の句構造文法では, 個々の文法範疇に対して 固有の非終端記号を割り当てる.たとえば文には $S$ (sentence), 名詞句には $N P$ (noun phrase), 動詞句 には $V P$ （verb phrase）等の記号を割り当てる事が多 い.これに対し組合せ範疇文法では，ごく少数の基底範疇と，それらを結ぶ演算子を再帰的に用いて多種多様な統語範疇を表現する。

たとえば英語の動詞句は,

自分自身の左側に主語となる名詞句が隣接した

場合, 全体として文となるような統語範疇

と定義できる. したがって動詞句は, $V P$ という固有の記号を使わなくとも， $S$ (文) と $N P$ (名詞句) の 組み合わせで $S \backslash N P$ と表現できる.ここで $X \backslash Y$ は,「左側の $Y$ と組み合わされたときに $X$ となる統語範疇」を意味する。

また英語の他動詞は，

自分自身の右側に目的語となる名詞句が隣接し

た場合，全体として動詞句 $(S \backslash N P$; 上記参照) となるような統語範疇

と定義できる。したがって「他動詞」は $(S \backslash N P) / N P$ と表現できる。ここで $X / Y$ は, 「右側の $Y$ と組み合 わされたときに $X$ となる統語範疇」を意味する.
順関数適用規則

逆関数適用規則

逆関数交差合成規則 $\quad \frac{Y / Z: g \quad X \backslash Y: f}{X / Z: \lambda x . f(g x)}<\mathrm{Bx}$

図 1 本稿で用いる組合せ規則一覧

## 2.2 組合せ規則

組合せ範疇文法における「組合せ規則」は，統語範疇と意味表示の両者を同時並列的に合成する物と して定義される。このため統語構造と意味表示の間 には明確な対応関係が存在する。

組合せ範疇文法で用いられる組合せ規則の数は,通常の句構造文法などにおける文法規則に比べると はるかに少ない。また, 組合せ範疇文法における組合せ規則は，記述対象となる言語には依存せず，原理的にはすべての言語間において共通だとされてい る1). 言語間に存在する文法上および意味上の差異 は, 基本的に語彙項目の設定で吸収する事になって いる.

組合せ範疇文法で一般に使用される組合せ規則の うち，本稿に登場する規則の一覧を図 1 に示す. コ ロンの左側が統語範疇で，コロンの右側がラムダ項 による意味表示である。

## 2.3 語彙項目設定の重要性

本稿の目標は,

統語的には様々に異なった構造を持っている が，人間が読んだ場合には同一の意味を持つと 理解されるような複数の文に対して，最終的に 同一の意味表示を合成する事

である，組合せ範疇文法は，統語構造と意味表示の 間に明確な対応関係を持つので, この目標の達成度 を評価するにふさわしいと言える.

文全体の最終的な意味表示は,
- 合成対象となる下位の構成素それぞれの意味表示

・それら下位の構成素それぞれの統語範疇

-下位の構成素間に対して適用される組合せ規則 という 3 者から機械的に合成されるわけであるが，
これらのうち 3 番目の組合せ規則は汎言語的に共通 であるので，望ましい合成結果，すなわち文全体の 望ましい意味表示，を得るためには，合成の材料と なる各語彙項目の意味表示と統語範疇を慎重に設定 する必要がある.

## 3 ドイツ語の文法的特徵

## 3.1 原因・結果表現

本稿で解析対象とする 6 種類の原因・結果表現 を, 図 2 に示す. 他の自然言語と同様, ドイツ語に おいても「Aの結果として Bである」あるいは「B の原因は $\mathrm{A}$ である」のような 2 文の関係は様々な統語構造で表現されうる. いずれの文も基本的な意味 は同一であるが，それぞれの統語構造を細かく見 ると，
- 原因を示す文は，結果を示す文に先行するか, それとも後続するか

・原因を示す文に標識が付くか，結果を示す文に 標識が付くか

・原因あるいは結果を示す標識は，どのような品詞で表現されるか

などの点でバリエーションがある事が分かる.

## 3.2 接続詞 weil

従属接続詞 weil は原因を示し, 従属複合文中で副文の文頭に立つ.このとき副文内の定動詞は文末に 置かれる。また weilによって導入される副文が主文に先行する場合は，副文全体が一つの文肢 [5] を 形成するので，後続する主文は定動詞が文頭となる (図2 文 1,2 ).

## 3.3 接続詞 denn

並列接続詞 denn は原因を示し, 並列複合文中に おける後続文を導く.この後続文は平叙文なので，定動詞は平叙文内で第 2 位に位置する（図 2 文 3 ）.

## 3.4 副詞 nämlich

接続的副詞 nämlich は原因を示し, 並列複合文中 で用いられる。通常であれば，文全体を修飾する副詞は文頭に立つ事も可能であるが，この用法として の nämlich が文頭に立つ事はない（図2 文4).


1. 従属複合文（結果文が先行）

Ich trinke Bier, weil ich Durst habe.

I drink beer because I thirst have

2. 従属複合文（原因文が先行）

Weil ich Durst habe, trinke ich Bier.

because I thirst have drink I beer

3. 並列複合文（原因文の文頭に並列接続詞）

Ich trinke Bier, denn ich habe Durst.

I drink beer because I have thirst

4. 並列複合文（原因文の文中に接続的副詞）

Ich trinke Bier, ich habe nämlich Durst.

I drink beer I have because thirst

5. 並列複合文（結果文の文頭に接続的副詞）

Ich habe Durst, deshalb trinke ich Bier.

I have thirst therefore drink I beer

6. 並列複合文（結果文の文中に接続的副詞）

Ich habe Durst, ich trinke deshalb Bier.

I have thirst I drink therefore beer

図 2 「喉が渴いたのでビールを飲む」のドイツ語訳 6 種

## 3.5 副詞 deshalb

接続的副詞 deshalb は並列複合文中で用いられる が，上記の他の標識と異なり，原因ではなく結果を 示す文に付く. また nämlich と違って, 文頭に立つ 事もできる（図2文 $5 ， 6$ ）。

## 4 ドイツ語用組合せ範疇文法

## 4.1 基底範疇と統語素性

本稿で使用するドイツ語用基底範疇は名詞句 $(N P)$ と文 $(S)$ の 2 種類のみであるが，Hockenmaier [6] に準じた統語素性を用いてそれぞれの下位分類 を設定している。

## 4.1.1 名詞句の統語素性

ドイツ語の平叙文においては，英語同様の「主格名詞句一定動詞一対格名詞句」という語順に加え て，「対格名詞句一定動詞一主格名詞句」や「副詞一定動詞一主格名詞句一対格名詞句」などの語順も可能である. このため, 名詞句が文中において果たす 主格や対格といった統語的役割を，語順とは独立し た形式で示す必要がある.

一般にドイツ語文中における名詞句の格は，冠詞 や形容詞語尾などによって表現される事が多い.し かし本稿の範囲内では，主格名詞句としては人称代名詞の ich が，対格名詞句としては無冠詞・無変化の名詞 Durst と Bier が登場するのみである。その ため，名詞句（NP）に関する統語素性としては， $n$ （nominative，主格）と $a$ (accusative, 対格）の 2 種類 のみを使用する2).

## 4.1.2 文の統語素性

Hockenmaier[6] では,「ドイツ語平叙文の基底語順 は定動詞文頭であり，前域に位置する主語は主題化 （topicalization）によるものである」と解釈されてい る。またこれによって，主格名詞句，対格名詞句，与格名詞句それぞれの統語範疇を同一に保ったまま で，前域要素の入れ替えが可能である事が示されて いる.

これは興味深い解釈であり, 形式主語の es が前域以外では省略可能である理由なども，ここから説明 できると思われる.

よって本稿でも [6] 同様, 文 $(S)$ の統語素性とし $\tau, d c l$ (declarative, 定動詞第 2 位), $v l$ (verb initial,定動詞文頭)，vlast（verb final，定動詞文末）, emb （embedded，副文）の 4 種類を使用する。

## 4.2 語彙項目としてのコンマ

現代ドイツ語の正書法には，複合文内の各文をコ ンマで区切るという規則がある。本稿ではこの規則 を利用して，複合文内の 2 文を結合するコンマに統語範疇と意味表示を割り当て，原因・結果関係を見通しよく表現する方策を取った。

なお，原因・結果を示す標識語の統語範疇を工夫 すれば，コンマを利用しなくても原因・結果関係が 表現可能である事は確認済みであるが，これについ ての詳細は他の機会に譲る。

## 4.3 標識の位置と意味表示

組合せ範疇文法においては，生成文法で言うとこ ろの空範疇は想定されない $[1,7]$. また組合せ規則 が適用されるのは，実際に音韻表示を持った上で， かつ表層上で直接隣接する統語範疇間のみである。

そのため図 2 中の文 $1 ， 2 ， 3 ， 5$ のように，原因・結果を示す標識（weil, denn, deshalb など）が文頭に出現する場合には，当該文の意味役割（原因 あるいは結果）を容易に標示する事ができる3)が，図 2 中の文 4 における nämlich，および文 6 におけ る deshalb のように，原因・結果を示す標識が文の

2）文法的には，名詞句の格として他に属格および与格が存在 するが，本稿には登場しない。

3）原因・結果を示す標識が文頭ではなく文末に出現する場合 （日本語の「〜だから」など）も，その標識を含む文の意味役割は容易に標示できる。
表 1 語彙項目一覧

} & \begin{aligned}$(S[d c l] \backslash N P[n]) / N P[a] & : \lambda y . \lambda x \cdot h a v e^{\prime}(x, y) \\
& : \lambda y . \lambda x \cdot \operatorname{drink}^{\prime}(x, y)\end{aligned}$ \\

& : \lambda y . \lambda x \cdot \operatorname{drink}^{\prime}(x, y)\end{aligned}$ \\

中央部分に埋め込まれている場合は，その標識を含 む文の意味役割の標示がやや難しくなる. 本稿で は, Steedman[1] および戸次 [3] における英語助動詞 might の意味表示を参考に, 逆関数交差合成規則を 用いてこの問題を解決した.

## 4.4 語彙項目の設定と意味表示の導出

以上を踏まえ，本稿では表 1 に示す語彙項目設定 を提案する. 複数の統語範疇が与えられている語彙項目に対しては, 状況に応じて適切な統語範疇とそ れに対応した意味表示を選択する事とする. その結果, 図 3～図 5 に示したように，全 6 文から

$
\text { because'(have'(I',thirst'),drink'(I',beer')) }
$

という共通の意味表示を得る事ができるようにな る。（スペースの都合上， 6 文のうち 3 文の導出の みを掲載している.)

## 5 関連研究

Vancoppenolle[8] らは, 株式市場領域の文生成を 目的としたドイツ語文法を発表した。この文法は，組合せ範疇文法の拡張である「マルチモーダル組合 せ範疇文法」を用いて記述されており, OpenCCG ${ }^{4)}$ の下で実装されている. OpenCCG は組合せ範疇文法の解析・生成システムであり, 様相論理を拡張し た Hybrid Logic Dependency Semantics [9] を意味表示 として採用している. 彼らはドイツ語を部分的に語順自由な言語ととらえ, 型変換規則を用いる事でか き混ぜ文や主題化の扱いを工夫している.

4) https://github.com/OpenCCG/openccg
Hockenmaier[6] は, 既存のドイツ語ツリーバンク である Tiger corpus ${ }^{5)}$ を，組合せ範疇文法版のツリー バンクに変換する手順を論じている．またその説明 の過程で，ドイツ語用組合せ範疇文法に関する興味深い提案を行っている.ただし，統語範疇に関する 記述のみで，意味表示に関しては述べられていな い.かき混ぜ文に関しては，各語順に合わせてそ れぞれに専用の統語範疇を用意する立場を取って いる.

Evang ら [10] は，多言語対応組合せ範疇文法のア ノテーションガイドラインと，アノテーション実施 のためのツールを公開している. 対象とされている 言語は, 英語, ドイツ語, イタリア語, オランダ語 の 4 言語である.また参考のために， $4 \times 100$ 文のパ ラレルコーパスと, $10 \mathrm{~K}$ 文の検証済み単言語コーパ ス，および $82 \mathrm{~K}$ 文の部分的検証済み単言語コーパス が提供されている．意味表示に関しては述べられて いない.

## 6 おわりに

適切な統語範疇と意味表示を持った語彙項目を設定する事で， 6 通りの異なった統語構造を持ったド イツ語の原因・結果文すべてから同一の意味表示を 合成する事が可能となった。人間がこの 6 文を読ん だ場合も，脳内にはほぼ同一の原因・結果関係が生成されると考えられる。

人間による文理解において興味深いのは，文全体 を読み終えてから最適解の探索を開始するのではな く，文頭から順に語を読み進めるに沿って漸進的に 解釈を行っていると感じられる点である.

一般の句構造文法では, 主語一動詞一目的語とい う語順の構造を（主語（動詞目的語））のように 解析するので, 文頭からの漸進的な解釈のモデル化 が難しいが，組合せ範疇文法では型繰り上げ規則と 関数合成規則を利用する事で，（（主語 動詞）目的語）という解析が可能である6). その意味で組合せ 範疇文法は漸進的解釈のモデル化に向いている.

また, 日本語やドイツ語のように（動詞以外の）語順が比較的自由な言語においては, 異なる入力語順から同一の意味的表現が合成される場合がある. これも広い意味では，異なる統語構造から同一の意味表示を求める問題と言える．今後はこれらの点に 注目して研究を進めていきたい.


## 謝辞

本研究は JSPS 科研費 JP22K12188 の助成を受けた ものです.

## 参考文献

[1] Mark Steedman. The Syntactic Process. The MIT Press, 2000.

[2] Mark Steedman. Surface Structure and Interpretation. The MIT Press, 1996

[3] 戸次大介. 日本語文法の形式理論. くろしお出版, 2010.

[4] 峯島宏次. 論理と文法. 数学セミナー, Vol. 59, No. 3, pp. $30-35,2020$

[5] 在間進. [改訂版］詳解ドイツ語文法. 大修館書店, 2006.

[6] Julia Hockenmaier. Creating a CCGbank and a widecoverage CCG lexicon for German. In Proceedings of the 21st International Conference on Computational Linguistics and 44th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, pp. 505-512, Sydney, Australia, July 2006. Association for Computational Linguistics.

[7] M. Steedman. Grammar, interpretation, and processing from the lexicon. In W. Marslen-Wilson, editor, Lexical representation and process, pp. 463-504. The MIT Press, Cambridge, MA, 1989.

[8] Jean Vancoppenolle, Eric Tabbert, Gerlof Bouma, and Manfred Stede. A german grammar for generation in openccg. In H. Hedeland, T. Schmidt, K. Wörner (eds.): Multilingual Resources and Multilingual Applications. Proc. of the Conference of the German Society for Computational Linguistics and Language Technology (GSCL), Hamburg, 2011. Working Papers in Multilingualism, Series B, No. 96, pp. 145-150, 2011.

[9] Jason Baldridge and Geert-Jan Kruijff. Coupling CCG and hybrid logic dependency semantics. In Proceedings of the 40th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, pp. 319-326, Philadelphia, Pennsylvania, USA, July 2002. Association for Computational Linguistics.

[10] Kilian Evang, Lasha Abzianidze, and Johan Bos. CCGweb: a new annotation tool and a first quadrilingual $C C G$ treebank. In Proceedings of the 13th Linguistic Annotation Workshop, pp. 37-42, Florence, Italy, August 2019. Association for Computational Linguistics.

[11] Vera Demberg. Incremental derivations in CCG. In Proceedings of the 11th International Workshop on Tree Adjoining Grammars and Related Formalisms (TAG+11), pp. 198-206, Paris, France, September 2012.

図 3 “Weil ich Durst habe, trinke ich Bier." の導出

図 4 "Ich trinke Bier, ich habe nämlich Durst." の導出

図 5 "Ich habe Durst, deshalb trinke ich Bier." の導出
 高橋直人 一杉裕志 竹内泉 産業技術総合研究所人工知能研究センター \{naoto.takahashi,y-ichisugi, takeuti.i\}@aist.go.jp  