# UD Japanese に基づく国語研長単位解析系の構築

松田宽 $\dagger$
†株式会社リクルート Megagon Labs, Tokyo, Japan
hiroshi_matsuda@megagon.ai
大村舞
‡国立国語研究所
\{mai-om, masayu-a\}@ninjal.ac.jp

## 概要

国語研の規程では，長単位は文節内部を自立語部分と付属語部分に分割する形で定義されるが，固有表現や複合辞・連語については個別の規則が適用さ れる。また，長単位品詞は，短単位品詞の「名詞-普通名詞-副詞可能」「動詞-非自立可能」等の用法の曖昧性を，実際の文脈における用法で解決する必要が ある. 本研究では, Universal Dependencies に基づく 依存構造解析モデルを抎張し, 形態素解析器の短単位出力を長単位化する手法を評価した。同時に，用法に基づく 17 種の UPOS 推定結果，固有表現抽出結果，長単位末尾の形態素情報を組み合わせた長単位品詞判定規則を構築し，従来手法を上回る 97.2 ポ イントの長単位品詞推定精度を得た。

## 1 はじめに

日本語の自然言語処理は前段の形態素解析器で入 カテキストを単語分割することが多い1). 形態素解析器は単語分割と同時に, 品詞推定, 辞書形・正規形への正規化, 読み付与等を行い, 応用側は形態素解析器から単語と属性情報の列を容易に取得でき る. ただし形態素解析器は一般に処理速度を優先す る設計をとるため, 文中での実際の単語の使用にお ける意味や統語的役割の曖昧性解消といった計算負荷の高い処理は行われない. また複合語は組み合わ せが膨大なため辞書に登録する範囲は制限される。

一方，日本語の文節は文の統語構造や単語の意味 を解釈するための重要な手がかりであり，形態素解析器では解決されない品詞曖昧性解消や複合辞認定 といった高度な処理では，一般に文節の考慮が必要 とされる。国語研長単位 [2] は, 文節から自立語部分と付属語部分を規則的に分割したものに，さらに 用法に基づく品詞を付与し, 複合語を単位とする正規化等を施したものである. 本研究では, 形態素解

1）深層学習の素性化には Sentencepiece[1] など形態素解析とは 異なる単語分割手法も用いられている.析器と同様の手軽さで利用可能な，国語研長単位に 基づいた解析系の構築を目指す.

## 2 長単位境界と品詞認定

日本語 NLP の単語単位は形態素解析器に同梱さ れている辞書に基づき解析されており，JUMAN 辞書 [3] や UniDic 辞書 [4] に基づくものなどが広く用 いられている. 後者の UniDic 辞書は, 国語研内で 規定されている国語研短単位 [5] 基づく. 短単位 は，字種ごとに定義されている国語研最小単位に基 づき，同字種最小単位の 1 回結合までを形態論に基 づく語の単位として定義する。国語研では，日本語 の一般的な統語分析の単位として用いられる文節境界に基づく単位として，国語研長単位 [2]も定義 している。長単位の認定は，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行う. 長単位で は，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．短単位 と長単位では，品詞認定手法についても異なり，短単位の品詞認定においては, 「可能性に基づく品詞体系」として, 形態に基づいて可能な品詞を枚挙 （例：「名詞-普通名詞-サ変形状詞可能」など）する ために統語的な用法の本質的な解決は行わない. 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どの ように振る舞うかに基づき, 品詞を認定する.

また本研究で用いる Universal Dependencies(UD) [6] はアノテーションする単位として「Syntactic Word を用いること」[6] と定義している. UD Japanese r2.6-2.8 [7] においては，短単位に基づく treebank を 構成していたが, 短単位は Syntactic Word としてはふ さわしくない点が指摘されている [8]. UD Japanese r2.9 においては，新たに長単位に基づく treebankを 構成した [9]. 長単位は前述のとおり Syntactic Word に近いと推定されるが，工学的に有用であるかどう かの検証まではされていない.
長単位解析系として, Comainu [10] が公開されて いる. Comainu 内部では, MeCab [11] の解析結果の 短単位形態素情報を素性化し，さらに CRFで系列ラ ベリングを行うことで長単位解析を実現している。

spaCy は Universal Dependencies に基づく自然言語処理フレームワークであり，Non-Monotonic Arc-Eager Transition System[12] 2) ベースの parser と transformers モデルの間で Gradientを共有して学習 を行うことで高い解析精度を実現している。松田 らは，サブトークン結合用の依存関係ラベルを用 いて形態素解析器が過剩分割したトークンを依存構造解析と同時にまとめ上げる手法を提案し, 日本語 UD 解析モデルの精度を改善した [13]. 後に, $\operatorname{spaCy}$ にもサブトークン結合専用ラベル subtok を用 いたトークンまとめ上げ機能が組み込まれている。

本研究では， spaCy の各種解析機能を使用して，形態素解析器出力の長単位へのまとめ上げを含めた 長単位解析モデルを構築した。

## 3 長単位認定モデルの構築

## 3.1 spaCy 日本語モデルの拡張

2021 年 11 月に公開された spaCy 日本語 transformers モデルは， transformers 層に BERT 事前学習済み モデル [14]を使用することで，依存構造解析・固有表現抽出 - UD 品詞推定の各精度を大きく向上した.本研究では， spaCy で長単位解析系を構築するため に， spaCy 日本語 transformers モデルに対して次の拡張を行った. 図 1 に spaCyの Pipeline 構成を示す.

形態素解析器 複合辞出力モードを指定

学習データの加エ形態素解析器でテキストを再解析，長単位が分割される区間に subtok ラベルを適用 transformers モデル UniDic 短単位+wordpiece $の$ BERT 事前学習済みモデルを指定

長単位解析コンポーネントの追加 merge_subtokens による長単位認定 (subtok 連続区間のまとめ上げ), luw_xpos_taggerによる長単位の正規化+品詞判定

## 3.2 長単位と固有表現の関係

松田らは，UD_Japanese-GSDr2.6 に対して，spaCy が採用する OntoNotes5 の体系に基づく正解固有表現

2）[12] の Table 1 最下部の Left-arc 更新後の状態の記述は誤 り. 正しくは $(\sigma, b \mid \beta, \mathbf{A}(s)=b, \mathbf{S})$ となる. また $\mathbf{S}$ は Unshift で $\mathbf{S}(s)=1$ に， Left-arc で $\mathbf{S}(b)=0$ にリセットされる. spaCy の内部実装では Reduce と Unshift は統合 (head 有無で区別) さ れ，さらに文区切りアクション Breakが追加されている。

図 1 spaCy 長単位解析モデルの Pipeline 構成

ラベルを付与した [15]. 本研究では，UD_JapaneseGSD の正解固有表現ラベルと GSDLUW のアライメ ント処理を行い，長単位ベースの固有表現抽出モデ ルの学習に使用した. 固有表現抽出結果は長単位品詞判定ルールで参照される。長単位 (LUW) と固有表現 (NE)のスパンの対応関係の統計を表 1 に示す.全固有表現のうち $2 / 3$ は単一長単位と厳密に対応づ いているため，アライメント後の固有表現ラベルで 学習した長単位固有表現抽出モデルはある程度機能 すると期待する。

表 1 長単位区間と固有表現区間の対応

単一LUW が複数 NE に対応 401

固有表現が単一長単位に対応しない文脈の例を表 2 に示す. 長単位が文節構造から統語的規則で認定 されるスパンであるのに対して，固有表現は所与の カテゴリ定義に該当する最短のスパンが認定されて いる. 今後の課題として, この両者の比較から, 固
有表現が文中で様々な接辞類をまとって長単位化す る際に，どのような意味の具象化・抽象化が行われ るかを分析し, 各固有表現カテゴリの典型的な修飾要素の類型化につなげていきたい.

表 2 固有表現が単一長単位に対応しない例長単位区間固有表現区間

区切り基準の齯齞

形状詞化・副詞化

具象化・抽象化 $\cdot$ 総称化 3 年 3 カ月ぶり

3 年 3 力月

約二百人

二百人

北西大西洋

大西洋

祐介たち

祐介

## 4 長単位正規化規則の構築

形態素解析処理で使用する辞書の多くは，出現形 に対応する正規形や辞書形が登録されており，短単位出力であればそれらを使用して正規化を行うこ とができる。一方，長単位の場合は，用言系の複合辞は最終形態素のみを正規化する等の特別な処理 が必要となる. また国語研長単位の正規化の規程は 場合分けが複雑なため, 使用する形態素解析辞書に 応じた正規形変換処理が必要となる. 本研究では Sudachi 辞書 [16] 向けの変換規則を, 次の 3 レベル の優先度に分けて構築して使用した。

1. CharFallback (上位規則未適用時) 数字とアルファ ベットの全半角統制・助数詞の正規化

2. Any (上位規則未適用時) \{為る: する, こと: 事, つ き:付き,いずれ: 何れ,ただし: 但し $\}$

## 3. Lexical

3-1. Mono (LUW=SUW) \{有る: ある, 居る: いる, 得 る:える, 成る: なる, 見る: みる, 出来る:できる, です: だ, 良い: よい, 無い: ない, ここ: 此処, そこ: 其処, ど こ: 何処, あそこ: 彼処, あれ: 彼れ, これ: 此れ, それ:其れ,どれ: 何れ,ため: 為,とも: 共, また: 又

3-2. Init (最終 SUW 以外) 活用語以外を正規化

3-3. Last (最終 SUW) \{よる: 因る, おる: 居る $\}$

## 5 長単位品詞判定規則の構築

日本語の活用型は出現頻度が低いものがあり，全 ての活用型の品詞タグを備えた treebankを構築す ることは一般に難しい. UD_Japanese-GSDLUW お よび UD_Japanese-BCCWJLUW には小椋らの規程集 [2] で定義される活用型のうち「動詞-一般-上一段八行」「助動詞-助動詞-ドス」など 27 種の活用型が 含まれていないため, 機械学習べースで長単位品詞推定を行うには, 学習データに出現しない未知の活用型について配慮が必要となる. 本研究では，機械学習モデルの利用を，短単位から長単位へのまとめ 上げ，および，Universal Dependencies の用法に基づ く 17 種類の UPOS 推定のみに使用し, 長単位品詞 (LUW_XPOS) については簡易な判定規則を構築し た. (判定規則の具体例を Appendix A に示す)

判定規則は次の 5 種類の情報を参照可能とした.

LUW_UPOS 長単位に対する UPOS 推定結果

SUW_XPOS 長単位末尾の形態素の短単位品詞

SUW_LEMMA 長単位末尾の形態素の lemma

NE 固有表現抽出結果のカテゴリ

Priority previous SUW_XPOS 長単位末尾形態素より も優先して考慮する末尾直前の形態素の短単位品詞

長単位品詞判定規則は，GSDLUW・BCCWJLUW とそれらの短単位版との共起統計から人手で抽出 し，優先度を次の 5 レベルに分けて実装した。

1. Fallback 最も優先度が低いフォールバックルー ル. LUW_UPOSを参照し，個々のLUW_UPOS に対応する典型的な長単位品詞が存在する場合はそれを 適用する. また，可能性に基づく品詞を既定の用法 の長単位品詞に変換する規則も適用する. いずれの 規則にも該当しない場合は，短単位品詞をそのまま 長単位品詞として用いる.

2. NE NE と LUW_UPOS に加えて, PERSON カテゴ リでは Priority previous SUW_XPOS まで参照して，名詞-固有名詞の細分類を判定する。

3. Single 長単位が単一 SUW で構成される場合に適用される. SUW_XPOS とLUW_UPOS の組み合わ せのみを参照する。

4. Multi 長単位が複数の SUW で構成される場合に適
用される. SUW_XPOS・LUW_UPOS に加え，特に 接辞系の品詞の用法判定のためにSUW_LEMMAを 参照する。なお，Single と Multiをまとめたものを Base と呼ぶ.

5. Recovery 最も優先度が高いリカバリルール. SUW_XPOS・LUW_UPOS に加え, 必要に応じて SUW_LEMMA まで参照することで，形態素解析器 の典型的な誤解析から正しい長単位品詞を得る.

## 6 実験

Comainu と spaCy の長単位解析精度を比較す る実験を行った。学習データには UD_JapaneseGSDLUW r2.9(修正版) に固有表現正解ラベルを追加したものを使用し， train セット 7,027 文をモデル の訓練に，dev セット 506 文をパラメータと判定規則のチューニングに， test セットを精度評価に用い た. Comainu のライブラリとモデルはv0.72を用い て評価した。なお, Comainu のモデルを GSDLUW で学習・評価する追加実験では, 公式モデルに 比べ全般に若干精度が低下していたため記載を 省略した。spaCy は設定ファイルで transformers モ デルを指定し, cl-tohoku/bert-base-japanese-v2 および SudachiPy[17] モード Cを指定した. spaCy のモデル 学習には GSDLUW を SudachiPy で再解析したもの を使用した. この再解析では，1つの長単位が複数形態素に分割される場合，分割区間の主辞を区間末尾のサブトークンとし，各サブトークンは直後のサ ブトークンに依存する形として，長単位再構成用の subtok ラベルを付与した. これ以外の区切りの不整合は無視し，GSDLUW の区切りを優先して用いた.

長単位トークン認定，長単位正規化，長単位品詞推定の精度比較結果を表 3 に示す。

長単位トークン認定では, Comainu に対して spaCy では誤りが約半分まで低減された。これは， spaCy が transformers を介して文全体の構文構造を 考慮したトークンまとめ上げを行っているのに対し て, Comainu の CRF モデルは局所文脈しか考慮でき ないことが制約になっている可能性がある.

長単位正規化においては, spaCyの精度が Comainu を大きく上回った. これは正規系変換規則の効果 に加えて, SudachiPy モード C が複合動詞の正規化 に対応していることによる貢献が大きい. $\mathrm{spaCy} の$誤解析の大半は英単語・数値・住所だったが，英単語・数値は全半角統制ポリシーが辞書登録語彙に表 3 長単位解析精度の比較

P $\quad \mathrm{F}$ F1

依存していること，住所は SudachiPy モード C が住所全体を一形態素としていることが原因であった. SudachiPy のさらなる改良項目として，活用を維持 したままでの正規化，住所と住所以外の解析モード を独立に指定可能にすること，が考えられる。

長単位品詞推定精度は， spaCy に基本判定規則を 組み合わせることで Comainu を上回り，さらに誤解析回復規則と固有表現抽出結果を参照する規則を加 えることで最良の結果が得られた。

長単位解析精度の差分については，正解トークン を用いた追加実験でも同様の傾向が確認された.

表 4 長単位モデルの依存構造解析精度

表 4 に長単位モデルの依存構造解析精度を示す。長単位品詞判定規則が機能する上で必要な水準 の LUW_UPOS 推定精度が得られている. Unlabeled Attachment Score，および，Labeled Attachment Score は一般的な日本語モデルと同水準にあり，長単位へ のまとめ上げに使用する subtok ラベルが他の依存関係ラベルと調和して機能していることが伺える。

## 7 まとめ

spaCyを用いた長単位解析系を実装し，長単位 トークン認定・長単位品詞推定・長単位正規化にお いて従来手法を大きく上回る精度を得た。依存構造解析はUAS・LAS ともに高水準であった.

## 謝辞

本研究は株式会社リクルート-国立国語研究所共同研究 (研究課題名「日本語版 Universal Dependencies に基づく日本語依存構造解析モデルの研究開発」 2019-2021 年度）によるものです. 長単位解析系 の実装にあたって, 理化学研究所の松本裕治先生から多くの助言を頂きました. 本研究で使用 した spaCy モデルのべースとなった $\mathrm{spaCy}$ 日本語 transformers モデルは， spaCy 日本語コミュニティー の Gitterを通じて, 参加者の皆様と基本設計を行 いました. SudahiPyおよび Sudachi 辞書の利用にお いては，株式会社ワークスアプリケーションズ・ エンタープライズ徳島人工知能 NLP 研究所の皆様に多大なご協力を頂きました. 本研究の解析 モデルは, explosion/spaCy$\cdot$ huggingface/transformers$\cdot$ cl-tohoku/bert-base-japanese-v2・MeCab など高性能な オープンプロダクトを利用することで効率的に実装 することができました. 本研究をご支援いただいた 皆様に，心より感謝申し上げます。

## 参考文献

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## Appendix A 長単位品詞判定規則

長単位品詞判定規則は, Rules_Recovery, Rules_Base, Rules_NE, Rules_Fallback の順に適用し，可能性に基づ く品詞が残存する場合は既定の長単位品詞にフォールバックさせる. Rules_Base は，長単位が単一SUWで構成される場合の Rules_Single(33 エントリ) と, 複数 SUW で構成される場合の Rules_Multi(34 エントリ) に分け て管理され，Rules_Recovery (33 エントリ) は形態素解析器の誤解析回復に使用される.

表 5 SUW 情報とLUW_UPOS を参照する長単位品詞判定規則の一部

表 6 Rules_ $N E$ : 固有表現カテゴリに基づく長単位品詞判定規則

表 7 Rules Fallback: LUW_UPOS に基づく長単位品詞判定規則

表 8 実験条件詳細

UD_Japanese-GSDLUW+NE r2.9 (train=7,027 dev=506 test=542 sentence)

UD_Japanese-BCCWJLUW r2.9 (train=40,801 dev=8,427 test=7,881, only used for rule construction)

Comainu 0.72 MeCab 0.996, unidic-mecab 2.1.2

spaCy 3.2.1 SudachiPy 0.6.2, SudachiDict-core 20211220

spacy-transformers 1.1.3 cl-tohoku/bert-base-japanese-v2, fugashi 1.1.1, unidic-lite 1.0.8

GPU RTX8000(48GB) x 2 CUDA 10.0, pytorch 1.9.1, transformers 4.12.5

CPU Xeon E5-2660 v3 x 2 DDR4-2666 32GB x 8, M. 2 NVMe PCIe3.0x4 2TB, Pop!_OS 18.04 LTS
 松田宽 $\dagger$ †株式会社リクルート Megagon Labs, Tokyo, Japan hiroshi_matsuda@megagon.ai 大村舞 ‡国立国語研究所 \{mai-om, masayu-a\}@ninjal.ac.jp  