# 日本語文法誤り訂正におけるデータ増強および評価データ構築

加藤秀佳 岡部格明 北野道春 宿久洋
同志社大学
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\{khideyoshi2,mokab.0328,kitano.michiharu\}@gmail.com, hyadohis@mail.doshisha.ac.jp
## 1 はじめに

文法誤り訂正 (Grammatical Error Correction: GEC) とは，入力したテキストの誤りを自動で検出して訂正することを目的とした自然言語処理タスクの 1 つ である [1]. 近年，校正業務におけるコスト削減が 期待できることからビジネス分野での需要も高ま り，そのための文章校正システムの開発が求められ ている. しかし, 既存の文章校正システムは助詞の 誤字，脱字，衍字などの誤り箇所の検出 (detect)の みに焦点が当てられており, 文章の誤りを検出し,訂正 (correct) まで行う日本語 GEC システムはほと んど提案されていない. 日本語 GEC 研究は英語や 中国語といった他言語の GEC 研究と比較すると取 り組みが少なく, それは日本語 GEC 研究の性質や 環境などに様々な課題が存在することに起因する。 そこで本研究では, 日本語 GEC 研究が抱える課題 1 学習に利用できるデータ不足および課題 2 評価デー タの不十分性という 2 つの課題に対処することで GEC モデルの精度向上と頑健な評価に取り組む.

課題 1 について，近年の GEC 研究は文法的に誤 りを含む文 $(\mathrm{src})$ から文法的に正しい文 $(\mathrm{tgt})$ への翻訳タスクとして取り組むことが一般的であり，その 際に， src と tgt がペアとなった大量のデータ (対訳 データ) が必要とされる [2]. 英語 GEC 研究において 利用できる大規模な対訳データは, EFCAMDAT(約 250 万文)[3] など，合計して 450 万文以上用意され ている一方で, 日本語 GEC 研究において利用でき る対訳データは, Lang8 コーパス [4] の約 160 万文 のみであり，量および種類の観点からも対訳デー タが少ないことが問題視されている. この問題に 対して，既存研究では用意したコーパスから $\mathrm{src}$ を 生成し擬似的に対訳データを生成するデータ増強 (Data Augmentation: DA) が提案されている [5,6]. し かし, 新たな生成元コーパスを大量に準備するこ とができない，または使用できるドメインのデー 夕量が限られている状況においては $\operatorname{src}$ を生成する既存研究では対応できない，そこで，本研究では $\operatorname{src}$ の生成だけではなく, $\operatorname{tgt}$ の生成も考慮に入れた DA(BERT-DA-tgt) を提案することで課題 $\mathbf{1}$ に対処す ることを考える。

課題 2 について，英語の GEC 研究において，モデ ルを評価するために (1) 誤りタイプごとの評価と (2)複数ドメインごとの評価の 2 つの観点から行う研究やワークショップが数多く行われている $[7,8,9]$. (1)については，提案された GEC モデルが有効に作用する，または作用しないような誤りの性質を明ら かにし, GEC システムを構築する際に, 特定の誤り 種類と相性の良いモデルを採用したいという意図が ある [10]. (2) については，特定のドメインで高い性能を示すモデルが，異なるドメインで低い性能を示 すような状況が生じた場合，構築されたモデルを正 しく評価できたとは言えず，複数ドメインでの評価 をしたいという意図がある [11]. 近年の日本語 GEC モデルを評価するために広く使われているデータ セットとして，NIST 誤用コーパス (NIL) [12, 13] と 日本語学習者の文法誤り訂正システムのための評価用マルチリファレンスコーパス (TEC_JL) [14, 15] が あるが，日本語 GEC 研究において GEC モデルを英語のように上記の 2 つの観点両方で評価した研究は ない. そこで，本研究では (1)，(2) 両方の観点から 評価できるような新たなデータセット (JGECM) の 構築および構築方法の提案を行うことで，課題 2 に 対処し，さらに構築したデータを公開1)する。

## 2 BERT-DA-tgt

DA を使用しない GEC 手法は，図 1 における対訳データ $D=\left.\{\left(\boldsymbol{x}_{i}, \boldsymbol{y}_{i}\right) \mid i=1,2, \ldots, n\right.\}$ のみを用いてモ デルを学習する. このとき， $D$ は $\operatorname{src}$ の集合 $X=$ $\left.\{\boldsymbol{x}_{i} \mid i=1,2, \ldots, n\right.\}$ と, $\operatorname{tgt}$ の集合 $y=\left.\{\boldsymbol{y}_{i} \mid i=1,2, \ldots, n\right.\}$ の組から構成される.ここで, 既存の DA は, 図 1 における対訳データ $D$ とは別の疑似データ $\mathscr{D}^{a}$ を生成し，モデルの学習に利用するデータ量を

1) https://github.com/hideyoshikato/JGECM
増やす手法のことである [2].このとき， $D^{a}$ は $\operatorname{tgt}$ の集合 $y^{a}=\left.\{\boldsymbol{y}_{j}^{a} \mid j=1,2, \ldots, m\right.\}$ から， $\operatorname{src}$ の集合 $X^{a}=\left.\{\boldsymbol{x}_{j}^{a} \mid j=1,2, \ldots, m\right.\}$ を Direct Noise[16] などの手法によって生成される。

一方で，BERT-DA-tgtは，図 2 に示すとおり，対訳 データ $D ，$ 疑似データ $\mathscr{D}^{a}$ のどちらとも異なる新た な疑似データ $\mathscr{D}^{a^{\prime}}=\left.\{\left(\boldsymbol{x}_{k}^{a^{\prime}}, \boldsymbol{y}_{k}^{a^{\prime}}\right) \mid k=1,2, \ldots, S \times L\right.\}$ を生成する DA であり, 大きく「 $\boldsymbol{y}_{k}^{a^{\prime}}$ の生成 (generate $\boldsymbol{y}_{k}^{a^{\prime}}$ ) 」 と「 $\boldsymbol{x}_{k}^{a^{\prime}}$ の生成 (generate $\boldsymbol{x}_{k}^{a^{\prime}}$ )」という 2 つのアルゴリ ズムによって疑似データが生成される (Algotithm1). $S$ は ya からサンプリングする文の数を表すパラ メータ, Lは, BERTの Masked Language Model(Masked LM) における予測確率の順位を表し，DA を行う際 のデータ量を調整するパラメータである. 表 1 に生成した $\mathscr{D}^{a^{\prime}}$ の具体例を示す. また, BERT-DA-tgt は 様々な NLP タスクにおいてDA の有効性が示されて いる BERT の Masked LM を用いているため，以下の 3 つのメリットを得る.

1. BERT は文脈を考慮できるため，生成されたテ キストは文法的 / 意味的な整合性を持つ特徴を 得ることができる。
2. $L$ の数を分析者が指定することで，学習に利用 するデータ量を調整できる。

3. 豊富な語彙, 多様な言い回しにより使用できる ドメインや生成元コーパスの量が限られた状況 での精度向上が期待できる.

表 1 BERT-DA-tgt の疑似データの具体例

図 1 既存の DA

図 2 BERT-DA-tgt

## 3 JGECM

本節では，複数誤りタイプをもつ日本語文法誤り 訂正のための評価用コーパス (JGECM) の構築手順 および分析を行う.

## 3.1 構築手順

評価データは以下の 5 つの手順により構築する.

## 手順 1 BCCWJ [17]の 'C-XML/VARIABLE/PN''

に含まれる 'xml' ファイルから sentence タ グで囲まれたテキストをクローリング

手順 219 文字以上 50 文字未満の文を抽出

手順 3 「句点を含む文」を抽出

手順 4 ランダムに 500 文抽出

手順 5 指示書に基づき 10 名のアノテータが 1 文 に対して8 種類の誤りを付与

手順 1 では，本研究では校正者が文法的な正し さが担保されていると考えられる新聞 (PN) レジス ターを評価データとして設定し， sentence タグで囲 まれた合計 51,977 文が抽出された. 手順 2 では，機械翻訳では構文の曖昧さから，長い文を翻訳するこ とへの問題点が挙げられている [18]. また，長すぎ る文は読点や区切り文字などであらかじめ分割し ておくことで，問題に対処することができることか ら，本研究では，評価データの文字数を 19 文字以上 50 文字未満と設定し，合計 17,446 文が抽出され た. 手順 3 では，評価対象を文とするために，句点 を含まないタイトルや見出しなどを省くための手順 である. その結果，合計 15,236 文が抽出された. 手順 4 では，訂正性能を評価するために一定のデータ 数が必要であると判断したため，[4]を参考にラン

ダムに 500 文用意した. 手順 $\mathbf{5}$ では，今回，[13]を 参考に削除 (助詞), 挿入 (助詞), 置換 (助詞), 語彙選択，表記，動詞，削除 (助詞 - 動詞以外), 挿入 (助詞・動詞以外) という 8 種類の誤りを付与した.ま た，誤り箇所を明確にするために，誤りを付与した 箇所を"["と"]"で挟むように指示を行った. 実際に 用いた指示書および構築された JGECM の具体例に ついては，付録 A，Bに示す。

## 3.2 分析

構築した評価データの欠損値の数については表 2 に示す. データに欠損値が含まれる理由は，誤りを 付与する対象となる品詞の中に助詞や動詞が存在し ない場合，セルの中身を空になるようにアノテータ に指示しているためである. 評価データの文字数の 分布は図 3 の通りである.

図 3 評価データの文字数の分布

## 4 実験

実験は，(i) 既存モデル (SMT に基づく手法および NMT に基づく手法) と提案モデル (BERT-DA-tgt を 行った GEC モデル) の性能を比較し提案モデルの 有効性を示すこと, (ii) 要素 (1) データ生成元, 要素 (2) データ生成量に関する比較実験を行い，提案し た DA 手法 (BERT-DA-tgt) がより効果的に作用する 知見を見つけ出すこと，の2つを目的として行う. ハイパーパラメータ，最適化，分割単位に関しては [5] の設定を用いる.

## 4.1 実験設定

データセット 学習データ, 開発データには Lang8コーパスを利用する．評価データには， NIL，
TEC_JL，第 3 節で構築した JGECM の 3 種類を用 いる. DA の生成元コーパスとして, BCCWJ [17] か らクローリングした一般書籍 (BCCWJ-PB), 図書書籍 (BCCWJ-LB), Yahoo!知恵袋 (BCCWJ-OC) という 3 種類の異なるドメインのデータを使用する. それ ぞれのデータの詳細については表 3 に示す.

表 3 各データの概要

モデル既存の Encoder-Decoder モデルである Transformerに, Copy 機構を組むことで提案された TransformerCopy [16] を採用して実験を行う.

比較手法比較手法には統計的機械翻訳 (SMT) ベースの GEC 手法として Moses [14, 19], ニューラ ル機械翻訳 (NMT) ベースの GEC 手法として CNN [14, 20], Bi-LSTM [21], そして, 最後に疑似データ を考慮しない通常の TransfomerCopy $[5,16]$ をべース ラインとする。

評価指標 GEC システムの評価には，出力文と $\operatorname{src} と \operatorname{tgt}$ の 3 つを用いて行う参照有り評価手法と $\operatorname{tg}$ を用いない参照無し評価手法が存在する [22]. 本研究では, 英語 Shared Taskにおいて最も用いられてい る前者の $M^{2}$ scorer [23] と GLEU [24] の結果を示す.

## 4.2 要素 (1): 生成元コーパス

生成元コーパスとして, 出版書籍 (PB), 図書館書籍 (LB)，Yahoo!知恵袋 (OC) を用いた場合のモデ ルの性能を比較する。ベースラインは，通常の DA および事前学習を行わない TransformerCopy である. また，今回データ量の違いが性能に影響を与えるこ とを防ぐために，それぞれのレジスターからランダ ムに 300,000 文を取得し，BERT-DA-tgt によりDA し たデータ量 $\left|\mathscr{D}^{a} \cup \mathscr{D}^{a^{\prime}}\right|=600,000$ に設定している. $\mathscr{D}^{a} \cup \mathscr{D}^{a^{\prime}}$ は既存手法で用意できる $\mathscr{D}^{a}$ と提案手法で 用意した $\mathscr{D}^{a^{\prime}}$ を結合した事前学習に用いるデータで ある. 各生成データごとのモデル性能比較に関する 実験結果を表 4 に示す. 実験の結果，TEC_JL は OC で，NIL，WGECM は PB で事前学習したモデルが最 も性能で優れた。つまり, 評価用データと近い性質 を持つコーパスで事前学習を行うことで，精度向上 が期待できる可能性を示唆している.
表 4 生成元コーパスごとの GLEU による性能比較

## 4.3 要素 (2)：疑似データ生成量

疑似データ生成量の違いによりモデル性能への 影響について検証する. 今回， $K=300,000$ として 生成元コーパスからサンプリングし， $L=0,1,2,3,4$ の場合を報告している. $L=0$ は DAを行わないモ デルを表している．実験結果を表 5 に示す. $F_{0.5}$ ， GLEU は全ての評価データにおいて $L=2$ のときに 最も優れていたことが確認できる. これは， $L$ の数 を増やすほど予測確率が低いトークンに置換された 文が生成されるため， $\operatorname{tg}$ の文構造の崩壊を招きやす くなり性能が下がる可能性が示唆される.

表 5 データ生成量の違いによる性能比較

## 4.4 既存システムとの性能比較

要素 (1),(2) で得られた知見の下，BERT-DA-tgt の生成元コーパスを BCCWJ-PB， $L=2$ とした設定により構築したモデル (Trans+BERT_PB) と比較手法の性能比較を行う. DAを行わない通常の TransofrmerCopy によるモデル (ベースライン), 事前学習とファインチューニングを Lang8 で行う モデル (Trans+BERT_lang8)を比較手法とした結果 についても記載する。実験結果を表 6 に示す. Trans+BERT_PB は，すべての評価データにおいて既存システムよりも性能で上回っている．加えて，提案手法を用いた結果，TEC_JL では 1,835 文のうち 541 文，NIL では 6,672 文のうち 1,605 文の訂正が行 われた．また，疑似データを考慮したことで多様な 語彙や言い回しに対応でき，TransfomerCopy では訂正ができなかった誤りに対しても訂正されている。 また，Bi-LSTM のように誤り種類を特定して訂正を 行う手法と比較しても，不適切な助詞の誤りや文字 の挿入に対応することができ，誤りの種類を特定せ
ずに訂正が行われていることも確認できた.

表 6 既存システムとの GLEUによる性能比較

図 4 JGECM における誤りタイプごとの評価2)

## 5 おわりに

日本語 GEC 研究が抱える 2 の課題に対して, $\operatorname{tgt}$ の生成も考慮に入れた DA(BERT-DA-tgt) を提案し， 2 つ要素について性能比較を行った. その結果, (1) 生成元コーパスは $\mathrm{PB}$ (出版書籍ドメイン)を用い る. (2) BERT の Masked LM における候補は 2 番目 まで増やす. という 2 つ知見を獲得した。これら の設定に基づき，事前学習された TransformerCopy によって GEC モデルを構築し性能比較を行った結果, 複数ドメインの評価データにおいて既存の GEC システムを上回る性能を達成し，BERT-DA-tgt の有効性を示した. 今後の課題として，学習データを逐次的に収集し，モデルを再学習できる GEC システ ムの構築，入力に用いる分割単位に違いによる性能比較, 開発 (valid) データの違いによる性能比較など が挙げられる.

2) 'hyoki', 'goi', 'insert_joshi', 'doshi', 'insert', 'delete_joshi', 'replace_joshi'，'delete'，はそれぞれ表記，語彙選択，挿入 (助詞), 動詞，插入 (助詞 - 動詞以外), 削除 (助詞), 置換 (助詞),削除 (助詞・動詞以外)を表す.

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## A 評価データ構築におけるアノテータに対する指示書

下記の誤りの種類に対する作業指示に従って誤りを付与してください。

[削除 (助詞)]

B JGECM の具体例および既存システムと提案モデルの出力例の比較

表 8 既存システムと提案モデルの出力例の比較


 加藤秀佳 岡部格明 北野道春 宿久洋 同志社大学 }  \{khideyoshi2,mokab.0328,kitano.michiharu\}@gmail.com, hyadohis@mail.doshisha.ac.jp 