# 文末からのトップダウン係り受け解析との同時実行に基づく 日本語文の語順整序と読点挿入

宮地航太 $\dagger 1 \quad$ 大野 誠寛 $\dagger 2 \quad$ 松原 茂樹 $\dagger 1$
$\dagger 1$ 名古屋大学 $\dagger^{2}$ 東京電機大学
miyachi.kota@j.mbox.nagoya-u.ac.jp

## 1 まえがき

日本語は，語順が比較的自由であるとされている が，実際には語順に関して選好が存在している。そ のため，文法的には間違っていないものの読みにく い語順を持った文が作成されることがある．また読点についても同様に，読みやすい文を作成するため には適切な位置に読点を打つ必要がある. 例えば,以下の文 1 は読みにくいが，文 2 のように文節を並 べ替え，読点を挿入すれば読みやすくなる [1].

文 1 私は家を都会に憧れ出た。

文 2 私は, 都会に憧れ家を出た。

語順整序や読点挿入に関する研究は，推敲支援 や文生成などに応用でき，いくつか行われてい る [2-15]. その中でも, 語順や読点と係り受けとの 相互依存的な関係に着目し, 係り受け解析と語順整序や読点挿入を同時実行する手法が存在する. 大野 ら [16] は係り受け解析と語順整序の同時実行を実現している。ただし，大野らの手法では読点挿入 を対象としていない。これに対し, 宮地ら [17] は, Shift-Reduce アルゴリズムを拡張することにより，係り受け解析と語順整序に読点挿入を加えた 3 つの 処理を同時実行する手法を提案している。しかし，宮地らの手法では文頭から局所的に解析を行ってい るため, 2 文節の語順を決定する際に各文節の係り 先の情報をほとんど用いることが出来ておらず，そ の精度は十分とはいえない.

そこで本論文では，推敲支援のための要素技術と して，読みにくい語順をもった日本語文に対して，文末からトップダウンに, 係り受け構造と語順, 読点位置を同時的に決定する手法を提案する. 本手法 では，係り受け解析と語順整序，読点挿入を同時実行する対象を入力文の文末から各文節までの部分文節列とすることにより, 語順の判断材料として各文節の係り先の情報を利用できるようにする.これ
は，読みにくい入力文であっても非文でなければ，係り受けの後方修飾性を満たすことから, 各文節の 係り先がその対象部分文節列内に存在するためであ る。また，本手法は，各部分文節列に対する係り受 け構造と語順, 読点位置を 2 分木で表現することに より，そのあらゆる組合せを簡潔に探索する。

## 2 先行研究

係り受け解析は一般に, 入力文の語順や読点が適切でない場合，精度が低下する $[3,16,18]$. 一方，読 みやすい語順や読点とするために最初に語順整序や 読点挿入をそれぞれ単独で実行すると，係り受け情報が利用できず，それらの精度は低下すると考えら れる。また, 語順が変われば, 適切な読点位置も変 わる [3]. このように係り受けと語順, 読点位置は 互いに依存しているといえる．従って，入力文の語順と読点を読みやすく整形するという問題に対する アプローチとしては，係り受け解析，語順整序，読点挿入を同時実行する手法が有望である.

この考えに基づき，宮地ら [17] はこれら 3 つの 処理の同時実行手法を提案している.この手法は, Shift-Reduce アルゴリズムを拡張し，入力文中の局所的な 2 文節に着目して, それらの間の係り受け関係の有無や語順，読点有無を同時的に決めることを 文頭から繰り返す。一般に語順整序は, 係り受け構造が付与されていることを前提に，係り受けの非交差性と後方修飾性を保つため, 同じ係り先を持つ文節同士において行われ，その係り先の情報を利用す る [2]. しかし宮地らの手法では，文頭から解析を 進め, 対象となる 2 文節の間で考えられる係り受け 関係有無, 語順, 読点有無の組合せのみを候補とし て検討するため，それらの係り先が同じである否か を考慮しない。そのため語順整序の性能が損なわれ ていると考えられる。

そこで本研究では, 文末からのトップダウン係り
受け解析を拡張し, 文末から各文節までの部分文節列に対して係り受け構造, 語順, 読点位置の 3 項組 からなる構造を同定することを，文頭まで繰り返す という戦略を採用する. 文末から各文節までの部分文節列は, 後方修飾性から必ず閉じた係り受け構造 をもつため, 考えられる係り受け構造の各候補上で 同じ係り先を持つ文節同士だけを語順入替の対象と することが自然に可能となる.

## 3 提案手法

本手法では, 意味は伝わるものの読みにくい語順 を持った文が入力されることを想定し，その文に対 して, 係り受け解析を行うと同時に, 読みやすい語順と読点位置を同定する．入力文の文末から順に解析していき，文末から各文節までの部分文節列にお ける係り受け構造と語順, 読点位置を決定すること を繰り返す，という戦略により， 1 文に対する係り 受け解析, 語順整序, 読点挿入の同時実行を実現す る. 本節では, まず 3.1 節で, 入力文に対して係り 受け構造, 読みやすい語順と読点位置を決定するア ルゴリズムについて述べる。次に， $\mathrm{A}$ 節では，アル ゴリズムの中で確率を計算する際に用いる確率モデ ルについて述べる.

## 3.1 アルゴリズム

本手法では, 係り受け構造と語順, 読点位置を 2 分木により表現することにより，そのあらゆるパ ターンを効率的に探索する。その 2 文木は次のよう に作る.

・各ノードに文節を割当てる.

・係り受け関係のあるノード間をエッジで結び,各エッジにはその下側のノードの直後に読点が ある [1] か否か $[0]$ を示すラベルを持たせる。

・各ノードの左の子には, そのノードの文節に係 る文節のうち, 最も文末に近い文節（係り受け 木における長子）を配置する。

・各ノードの右の子には, そのノードの文節と同 じ係り先を持つ文節のうち, そのノードの直前 に位置する文節（係り受け木における直弟）を 配置する。なお，係り受け木において兄弟関係 にある（すなわち，係り先が同じ）文節間の上下関係は，文末側に位置するほど年上であると する。

例えば， 1 節で示した文 2 における係り受け構造と

係り受け木(多分木)

2分木図12 分木での表現例

語順, 読点位置を 2 分木で表現すると図 1 のように なる。

本手法では, 次の手順で入力文の文節列を末尾か ら順に処理する。

1. 入力文節列を入力語順でキューに格納する.

2. キューから文末文節を取り出して 2 分木の根と する．更に 1 つ文節を取り出し，根の左の子の 位置に挿入し，根との間のエッジの読点有無ラ ベル（すなわち，この文節の直後の読点有無） を同定することにより，２分木を生成する.

3. キューから 1 つ文節を取り出し, その文節を既 に構築済みの 2 分木に挿入する形で新たな 2 分木を生成する. その際, 既に構築済みの 2 分木 を前提として，係り受けの構文的制約上，挿入可能な位置や，新たに読点有無ラベルを判定す ベきエッジのラベル值の組合せを考え，それら を新たな 2 分木の候補とし, 最適な 2 分木を選択する。この候補の生成については3.1.1で述 べる。また，この候補選択のための確率モデル については付録 A に示す。
4. 3 を繰り返し，キューが空になれば終了する.

## 3.1.1 係り受け構造, 語順, 読点位置の候補

前述した手順 3 における 2 分木の候補は, まず，既存の 2 分木の中で，新たにキューから取り出した 文節を挿入できる位置を考え，次に，それらの各位置に挿入した各 2 分木において，新たに読点有無ラ ベルを判定する必要があるエッジを考えることによ り生成する。

文節列 $B_{i+1: n}=b_{i+1} \cdots b_{n}$ に対する 2 分木に対し て，新たな文節 $b_{i}$ を挿入できる位置は，入力語順で も出力語順でも係り受けの後方修飾性と非交差性を 共に満たすという制約に基づき決まるが，2 分木の 性質から簡単に調べ上げることができる。具体的に は，次の位置に限られる。
- 直前に挿入されたノード $b_{i+1}$ の左右の子
- $b_{i+1}$ から根 $b_{n}$ に至る経路上の各エッジ
- $b_{i+1}$ から根 $b_{n}$ に至る経路上の各ノード $\left(b_{n}\right.$ は 除く) から，右の子のみを辿って右の子を持た ないノードに行きつくまでの各エッジと，その 行きついたノードの右の子

なお，あるエッジに $b_{i}$ を挿入するとは，そのエッ ジの両端にあるノードの間に新たなノード $b_{i}$ を挿入することを意味する.

次に，上述の各位置に $b_{i}$ を挿入した 2 分木の各々 において，新たに読点有無ラベルを判定する必要が あるエッジとは,
- 新たに挿入したノード $b_{i}$ から上下に延びる各 エッジ（ただし，子を持たない場合は上に延 びるエッジのみ)

・ $b_{i}$ から右の子のみを辿って，右の子を持たない ノードに至る経路上の各エッジ，
- $b_{i}$ から根 $b_{n}$ に至る経路上の各ノード $\left(b_{i}\right.$ と係 り受け木において兄弟関係にあるノードと, $b_{n}$ は除く）から，右の子のみを辿って右の子を持 たないノードに行きつくまでの各エッジ

である.これらは，文節 $b_{i}$ の直前直後，及び， $b_{i}$ の 挿入によって係り受け距離が伸びる各文節の直後を 表す.ただし，既に読点有と判定されているエッジ はそのままとする.

## 3.2 アルゴリズムの動作例

図 2 に 1 節の文 1 を入力として与えられ, 文 2 を 出力するときのアルゴリズムの動作例を示す. ス テップ 1 では入力文「私は家を都会に憧れ飛び出し た。」が文節ごとにキューに格納される．ステップ 2 ではキューから文末文節「出た。」が取り出され根 とし, 文節「憧れ」が取り出され根の左の子とする. またこれらを結ぶエッジの読点有無を同定する。ス テップ 3-a では文節「都会に」がデキューされる. このとき既存の 2 分木に対して「都会に」が挿入さ れる位置の候補は 3 箇所存在する。各位置に挿入し た 2 分木において読点有無を新たに判定するエッジ のラベルが?で示されている.「都会に」は「憧れ」 に係るため，(1)が選択され，また「都会に」と「憧 れ」の間には読点は打たれない. ステップ 3-bでは 文節「家を」がデキューされる。このとき 2 分木に 対して「家を」を挿入できる位置は 5 箇所存在す る.「家を」は「出た。」に係り, また, 適切な語順

図 2 アルゴリズムの動作例

は「憧れ」の後であるため(5)が選択され，(5)に挿入 した場合の 2 分木においてラベルが?となっている エッジについて読点有無を同定し, 今回はいずれも 読点無となる. ステップ 3-c では文節「私は」がデ キューされる. このとき既存の 2 分木に対して「私 は」を挿入できる位置は 4 箇所存在する。「私は」は 「出た。」に係り, また, 適切な語順は先頭であるた め(2)が選択される，(2)に挿入した場合の 2 分木に おいてラベルが?となっているエッジについて読点有無を同定し，今回は「私は」と「都会に」を結ぶ エッジ（「私は」の直後）に読点が打たれる．キュー が空になったためステップ 4 でアルゴリズムが終了 し, 1 節の文 2 が出力される.

## 4 評価実験

読みにくい日本語文の語順整序および読点挿入に おける本手法の性能を評価するため, 新聞記事を用 いた実験を実施した．新聞記事中の文から擬似的に 作成した読みにくい語順の文に対して本手法を適用 し, 元の文の語順と読点をどの程度再現できるかに より評価した。

## 4.1 実験概要

評価用データには宮地ら [17] と同じ手順で作成さ れた読点付きの読みにくい語順の文データ 1,000 文 を用いた. A. 1 の各確率を推定するための機械学習 モデルには勾配ブースティングマシン（GBM）を採用し, そのツールとして LightGBM ${ }^{1)}$ を用い，パラ メータチューニングには Optuna2)を使用した. 学習 には，京大テキストコーパス Ver.4.0 [19]のうち, 評価用データの作成に用いた文を除く 35,404 文を用 いた.

語順整序の評価では，文献 [16] と同様に，文単位正解率（語順整序後の語順が元の文と完全に一致し ている文の割合）と 2 文節単位正解率（2 文節ずつ 取り上げたときの文節の順序関係が元の文のそれ と一致しているものの割合）を測定した。読点挿入 の評価では, 正解文と語順が完全一致している文の みを対象として, 文献 [18] と同様に, 京大コーパス の読点を正解とした場合の再現率と適合率を測定 した.

比較手法には宮地ら [17]の手法を用意した.

## 4.2 実験結果

実験結果を表 1 に示す. 提案手法は, 比較手法と 比べて, 語順整序の 2 文節単位正解率や読点の再現率, 適合率, $\mathrm{F}$ 値において高い值を達成しており,本手法の有効性が確認された. 本手法による語順整序及び読点挿入が正解と完全に一致した例を図 3 に 示す. 読みにくい語順を持った入力文に対して，読 みやすい語順に修正した上で正しく読点が挿入でき ている.

## 5 まとめ

本論文では，読みにくい語順の文に対して係り受 け解析, 語順整序, 読点挿入を文末からトップダウ

## 入力文 :

独身時代は自分の手帳を持ち、びっしりと、仕事の日程やおけいこ己゙と、テニススクール、食事会の予定な どが書き込まれていた。

比較手法：

独身時代は仕事の持ち、おけいこごと、手帳をびっし りと日程やテニススクール自分の食事会の予定などが 書き込まれていた。

提案手法（正解）：

独身時代は自分の手帳を持ち、仕事の日程やおけいこ ごと、テニススクール、食事会の予定などがびっしり と書き込まれていた。

図 3 語順整序及び読点挿入の成功例

ンに同時実行する手法を提案した。評価実験の結果, 本手法の有効性を確認した. 今後は, 確率の推定に用いる素性や機械学習手法を見直すことによ り，精度向上を図りたい。

謝辞 本研究は, 一部, 科研費 No. 26280082, No. 19K12127により実施した。


## 参考文献

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[18] 宮地航太, 大野誠寛, 松原茂樹. 読みにくい語順の文 への読点の自動挿入. 言語処理学会第 25 回年次大会発表論文集, pp. 1308-1311, 2019.

[19] 黒橋禎夫, 長尾眞. 京都大学テキストコーパス・プロ ジェクト. 言語処理学会第 3 回年次大会論文集, pp. 115-118, 1997.

[20] 内元清貴, 関根聡, 井佐原均. 最大エントロピー法に 基づくモデルを用いた日本語係り受け解析. 情報処理学会論文誌, Vol. 40, No. 9, pp. 3397-3407, 1999.

## A 候補選択のための確率モデル

入力文の文節列を $B=b_{1}, \cdots, b_{n}$ とし, 3.1 節のアルゴリズムのステップ 3 において, 文節 $b_{i}(1 \leq i<n-1)$ がデキューされたとす る.このとき, 文節列 $B_{i: n}=b_{i}, \cdots, b_{n}$ に対す る 2 分木 $S_{i: n}$ を $\operatorname{argmax} P\left(S_{i: n} \mid B\right)$ により決定す る.ここで, $S_{i: n}$ は, 語順整序後の語順 $O_{i: n}=$ $\left.\{o_{i, i+1}, o_{i, i+2}, \cdots, o_{i: n-1}, o_{i+1, i+2}, \cdots, o_{x, y}, \cdots, o_{n-2, n-1}\right.\}$,読点位置 $C_{i: n}=\left.\{c_{i}, c_{i+1}, \cdots, c_{x}, \cdots, c_{n-1}\right.\}$, 係り受 け構造 $D_{i: n}=\left.\{d_{i}, d_{i+1}, \cdots, d_{x}, \cdots, d_{n-1}\right.\}$ の三項組と して定義され,$S_{i: n}=\left.\langle O_{i: n}, C_{i: n}, D_{i: n}\right.\rangle$ と書く. ここ で $o_{x, y}(i \leqq x<y<n)$ は, 文節 $b_{x}$ と $b_{y}$ の間の順序関係を表し， $b_{x}$ が $b_{y}$ より文頭側に位置するか $\left(o_{x, y}=1\right)$, 否か $\left(o_{x, y}=0\right)$ の 2 值をとる. また $c_{x}(i \leqq x<n)$ は, 文節 $b_{x}$ の直後に読点が有るか $\left(c_{x}=1\right)$, 無いか $\left(c_{x}=1\right)$ の 2 值の值をとる. 最後 に $d_{x}(i \leqq x<n)$ は, 文節 $b_{x}$ を係り元とする係り受 け関係とする。

## A. 1 確率モデル

ある $S_{i: n}=\left.\langle O_{i: n}, C_{i: n}, D_{i: n}\right.\rangle$ に対する $P\left(S_{i: n} \mid B\right)$ を，下式により計算する。

$
\begin{gathered}
P\left(S_{i: n} \mid B\right)=P\left(O_{i: n}, C_{i: n}, D_{i: n} \mid B\right) \\
=\sqrt[3]{P\left(O_{i: n} \mid B\right) * P\left(D_{i: n} \mid B, O_{i: n}\right) * P\left(C_{i: n} \mid B, O_{i: n}, D_{i: n}\right)} \\
\times \sqrt[3]{P\left(D_{i: n} \mid B\right) * P\left(O_{i: n} \mid B, D_{i: n}\right) * P\left(C_{i: n} \mid B, O_{i: n}, D_{i: n}\right)} \\
\times \sqrt[3]{P\left(O_{i: n} \mid B\right) * P\left(C_{i: n} \mid B, O_{i: n}\right) * P\left(D_{i: n} \mid B, O_{i: n}, C_{i: n}\right)}
\end{gathered}
$

上式の最右辺における各確率は, 2 文節間の語順 $o_{x, y}$ は他の 2 文節間の語順とは互いに独立であり, かつ, 係り受け関係 $d_{x}$ も他の係り受け関係とは独立 であり, かつ, 読点位置 $c_{x}$ は直後の読点位置を除 く, 他の読点位置とは独立であると仮定すると, 以下のように近似できる.

$
\begin{gathered}
P\left(O_{i: n} \mid B\right) \fallingdotseq \prod_{x=i}^{n-2} \prod_{y=x+1}^{n-1} P\left(o_{x, y} \mid B\right) \\
P\left(D_{i: n} \mid B, O_{i: n}\right) \fallingdotseq \prod_{k=i}^{n-1} P\left(d_{k} \mid B, O_{i: n}\right) \\
P\left(C_{i: n} \mid B, O_{i: n}, D_{i: n}\right) \fallingdotseq \prod_{k=1}^{n-i} P\left(c_{n-k} \mid B, O_{i: n}, D_{i: n}, C_{n-k+1: n}\right)
\end{gathered}
$

$
\begin{gathered}
P\left(D_{i: n} \mid B\right) \fallingdotseq \prod_{k=i}^{n-1} P\left(d_{k} \mid B\right) \\
P\left(O_{i: n} \mid B, D_{i: n}\right) \fallingdotseq \prod_{x=i}^{n-2} \prod_{y=x+1}^{n-1} P\left(o_{x, y} \mid B, D_{i: n}\right) \\
P\left(C_{i: n} \mid B, O_{i: n}\right) \fallingdotseq \prod_{k=1}^{n-i} P\left(c_{n-k} \mid B, O_{i: n}, C_{n-k+1: n}\right) \\
P\left(D_{i: n} \mid B, O_{i: n}, C_{i: n}\right) \fallingdotseq \prod_{k=i}^{n-1} P\left(d_{k} \mid B, O_{i: n}, C_{i: n}\right)
\end{gathered}
$

## A. 2 機械学習に用いる素性

$P\left(o_{x, y} \mid B, D_{i: n}\right)$ を推定する際には, 文献 [16] で語順を推定する際に用いられた素性のうち, 読点に関 する素性を除く全ての素性を用いる. $P\left(o_{x, y} \mid B\right)$ の 推定では, $P\left(o_{x, y} \mid B, D_{i: n}\right)$ の推定時に使用した素性 のうち，係り受け情報を使うことなく取得可能な素性を用いる. $P\left(d_{x, y} \mid B, O_{i: n}, C_{i: n}\right)$ を推定する際には,文献 [20] で係り受けを推定する際に用いられた素性 のうち，括弧に関する素性を除く全ての素性を用い る. $P\left(d_{x, y} \mid B, O_{i: n}\right)$ の推定では, $P\left(d_{x, y} \mid B, O_{i: n}, C_{i: n}\right)$ の推定時に使用した素性のうち, 読点に関する情報 を使うことなく取得可能な素性を用いる。 $P\left(d_{x, y} \mid B\right)$ の推定では, $P\left(d_{x, y} \mid B, O_{i: n}\right)$ の推定時に使用した素性のうち, 語順に関する情報を使うことなく取得可能な素性を用いる. $P\left(c_{x, y} \mid B, O_{i: n}, D_{i: n}\right)$ を推定する 際には, 文献 [3] で用いられた素性のうち, 推定す る文節境界より文頭側の係り受け情報と読点に関す る情報を使うことなく取得可能な全ての素性を用い る. $P\left(c_{x, y} \mid B, O_{i: n}\right)$ の推定では, $P\left(c_{x, y} \mid B, O_{i: n}, D_{i: n}\right)$ の推定時に使用した素性のうち，係り受け情報を使 うことなく取得可能な素性を用いる.
 宮地航太 $\dagger 1 \quad$ 大野 誠寛 $\dagger 2 \quad$ 松原 茂樹 $\dagger 1$ $\dagger 1$ 名古屋大学 $\dagger^{2}$ 東京電機大学 miyachi.kota@j.mbox.nagoya-u.ac.jp  