# 再帰的ニューラルネットワーク文法による 人間の文処理のモデリング

吉田遼 1 能地宏 ${ }^{2}$ 大関洋平 1
1 東京大学 2 産業技術総合研究所
\{yoshiryo0617, oseki\}@g.ecc.u-tokyo.ac.jp, hiroshi.noji@aist.go.jp

## 1 はじめに

理論言語学では, 自然言語は階層構造を持つと言 われている [1].しかし, RNN 言語モデルの一つであ る LSTM [2] 言語モデルは, 階層構造を考慮しない線形モデルであるにもかかわらず, 言語モデリング精度が高い [3] だけでなく, 単語間の長距離依存関係を 把握できる文法能力を有している $[4,5]$. また, 近年 では, RNN 言語モデルが算出した確率的な予測が,階層構造モデルである PCFG よりも高い精度で脳波 をモデル化できることから, 線形モデルの認知的妥当性までもが主張されている [6].

一方で, 自然言語の階層構造を明示的に考慮す るニューラル言語モデルも提案されている。その 一つが, 階層構造と単語列の生成モデルである再帰的ニューラルネットワーク文法 (recurrent neural network grammar, RNNG) [7] である. 先行研究では, RNNG は LSTM 言語モデルよりも高い言語モデリン グ精度や文法能力を有している $[8,9]$ など, 言語処理 において線形モデルよりも階層構造モデルが優位で あることが示されてきた. また, RNNG は LSTM 言語モデルよりも高い精度で脳波をモデル化できるこ とから, 線形モデルは認知的に妥当であるとはいえ ず, 人間は階層構造を認識しながら文処理をしてい る可能性が示唆されている [10].

Hale ら [10] は, RNNG の認知的妥当性を主張し ているが，その parsing strategy には着目していな い. RNNG は, top-down parsing strategy を持つモデル であるが，中央埋め込み文に対するワーキングメ モリ負荷の観点から, 人間の持つ parsing strategy は left-corner であると言われている [11]. また, 先行研究で用いられている英語のように, 右枝分かれ構造 を持つ言語とは異なり, 日本語のように左枝分かれ 構造を持つ言語は, top-down parsing strategy では解析 が難しいと言われており, 人間の持つ parsing strategy
は top-down ではない可能性がある.

そこで本研究では, 左枝分かれ構造を持つ日本語を用いて, top-down/left-corner parsing strategy を持 $\supset$ RNNG の認知的妥当性を, LSTM 言語モデルと比較することにより検証した. 実験により, left-corner parsing モデルが最も認知的に妥当であるが, 線形モ デルや top-down parsing モデルも部分的には認知的 に妥当であることを示唆する結果が得られた. また，先行研究では言語モデリング精度の高い言語モデル ほど認知的妥当性が高いことが確認されている [12] が, 本研究の追加実験では, 工学的精度の高い RNNG ほど認知的妥当性が高い一方で, LSTM 言語モデル の言語モデリング精度の高さは必ずしも認知的な妥当性を意味しないことが示唆された。

## 2 Linking hypothesis: surprisal 理論

人間は, 文脈から次に来る単語や文節を予測しな がら文を処理しており，予測しやすい単語や文節は 処理負荷が低く, 読み時間が短くなると言われてい る.これを定式化したのが, surprisal 理論 $[13,14]$ で ある. Surprisal 理論では, 文脈に出現する単語や文節 の情報量は surprisal $(-\log p$ (単語や文節|文脈 $))$ に より測ることができ,さらに $p$ (単語や文節|文脈) が小さいほど大きい値をとる surprisal は, 単語や文節の処理負荷に比例するとされている. 近年では,言語モデルの算出した surprisal が読み時間や脳波の モデル化に有効であることが示されており [6,12],階層構造モデルと線形モデルの読み時間・脳波のモ デル化精度を言語モデルの認知的妥当性とみなし 比較することで, 人間の文処理に階層構造の認識が 伴うか, という問いが検証されてきた $[15,16,6,10]$. しかし,これらの先行研究では, 統一的な結論は得 られておらず,また階層構造モデルの parsing strategy は着目されていない. 本研究では, surprisal 理論に則 り, 日本語で LSTM 言語モデルと top-down/left-corner

RNNG の認知的妥当性を比較する.

## 3 実験

## 3.1 言語モデル

## 3.1.1LSTM 言語モデル

LSTM 言語モデルは, 階層構造を考慮しない単語列の生成モデルである. 本研究では, 単語埋め込みの 次元数 256 , 隠れ層の次元数 256 の 2 層 LSTM を持つ LSTM 言語モデルを用いた.

## 3.1.2 Top-down/left-corner RNNG

RNNG は, RNNを用いた階層構造と単語列の生成 モデルである. RNNG のアーキテクチャを, 図 1 に 示す. RNNG では, 単語 (e.g., “hungry”), 開いた句 のラベル (e.g., “(NP”) がベクトルで表現される. そ れらのベクトルから, 閉じた句 (e.g., “(NP the hungry (cat)”）も一つのベクトル表現として算出される. そ れらのべクトルは, スタックと呼ばれるデータ構造 に保持される。

Top-down RNNG では, 各時刻においてスタック LSTM により算出されたスタックの状態を表すべク トルに基づき, 以下の 3 つのアクションに対する確率分布が算出される：

・開いた句のラベルの生成 : 開いた句のラベルを 表すべクトルが, スタックの先頭に追加される.

・単語の生成：単語を表すべクトルが, スタック の先頭に追加される。

・句を閉じる：スタック内の開いた句のラベル及 びその句の構成素を表すべクトルが, 閉じた句 を表す一つのベクトルに合成される.

前 2 つのアクションが選択された際には, スタック の状態を表すべクトルに基づきどの開いた句のラべ ル・単語が生成されるかが選択される. 「句を閉じ る」アクションの際の, 閉じた句を表すべクトル算出の際には双方向 LSTM が用いられる（図 2）.

Left-corner RNNG [8] では, top-down RNNG の「開 いた句のラベルの生成」にあたるアクションとして，「開いた句ラベルの生成及びスタック内での入れ替 え」アクションがある. Left-corner parsing では, 開い た句のラベルがその句の構成素の最左要素が生成ま たは句として閉じられた後に生成される. よって, 開 いた句のラベルが生成された際に, 句の構成素の最

図 1 RNNG のアーキテクチャ. 図は Hale ら [10] より.

図 2 「句を閉じる」アクションの際の閉じた句ベクトル の算出. 図は Dyer ら [7] より.

左要素がスタックの先頭に存在するため, それらを 入れ替えることで, スタック内にその時刻までに構築された階層構造を実現する。

本研究では, 単語埋め込みの次元数 256 , 隠れ 層の次元数 256 の 2 層スタックLSTMを持つ top-down/left-corner RNNG を用いた.

## 3.2 コーパス

## 3.2.1 学習用コーパス

NINJAL Parsed Corpus of Modern Japanese (NPCMJ, http://npcmj.ninjal.ac.jp）を用いた. 現代日本語 の書き言葉と話し言葉のテクストに対し文の統語・意味解析情報が付与されている. 総文数 40,831 文,
総語数 560,098 語である. 短単位 ${ }^{1}$ を力単位とし て, 文単位に分割されたコーパスで言語モデルを学習した. LSTM 言語モデルの学習には, 単語列のみ, RNNG の学習には, 階層構造2) ・単語列が用いられた.

## 3.2.2 視線計測コーパス

BCCWJ-EyeTrack [20]を用いた. 『現代日本語書き 言葉均衡コーパス』 [21] の新聞記事サンプルに対し て, 日本語母語話者 24 人分の読み時間が付与されて いる. Smith ら [22]に則り, 読み時間として first pass timeを用いた. 浅原ら [20] に則り、読み時間がゼロ ミリ秒である文節は視線が停留していないとして分析データから除外し, また, 本文に出現する文節のみ を対象とした. さらに, Fossum ら [16] を踏襲し, 言語 モデルの訓練データに出現しない単語を含む文節に ついても除外した.

## 3.3 Surprisal

LSTM 言語モデルの単語 surprisal は言語モデ ルが算出した当該単語の文脈条件付き確率 ( $p$ (単語|文脈 $)$ ) から直接求められる.

RNNG の単語 surprisal は, Hale ら [10] を踏襲し、 ビームサーチ [23]を用いて求める. 単語列の背後に 想定される階層構造のうち確率の高いものを複数保持しつつ, それらの確率を階層構造について周辺化 することで $p$ (単語|文脈) を求める. 本研究では, Wilcox ら [9] 踏襲し, 周辺化対象となる構造の数 を表す単語ビーム幅として 10 を採用した ${ }^{31)}$.

言語モデルは単語単位の確率を算出するが, 日本語では読み時間は文節単位に付与される. 本研究で は, 文節内の単語 surprisal の和を文節 surprisal とし て用いた。

## 3.4 評価指標：Deviance accuracy

先行研究にならい, 読み時間に関係するとされる 説明変数で対数読み時間をモデル化したベースラ インの回帰モデルに, 言語モデルの surprisal を説明変数として加えた際の deviance の減少分 (deviance accuracy）を比較する. Deviance accuracy に統計的な 有意差があるかどうかは, nested model comparision で


評価した. 言語モデル A, B の surprisalを共に説明変数に含む回帰モデルの deviance が, 言語モデル A の surprisal のみを含む回帰モデルの deviance よりも $\chi^{2}$ 検定（ $p \leq 0.05 ）$ 下で有意に小さければ, 言語モ デル B の surprisal は, 言語モデル A の surprisal が説明できていない variance を説明できており, deviance accuracy の差は有意である. 逆もまた同様である.

ベースライン回帰モデルには, 以下の線形混合モ デルを用いる：

$
\begin{aligned}
\log (\mathrm{RT}) & \sim \text { length }+ \text { freq } \\
& + \text { is_first }+ \text { is_last }+ \text { is_second_last } \\
& + \text { screenN }+ \text { lineN }+ \text { segmentN } \\
& +(1 \mid \text { article })+(1 \mid \text { subj }) .
\end{aligned}
$

各説明変数の詳細については, 付録に示す. 数値型の 説明変数は, 全て中心化を行った. 最初に一度モデ ル化した上で, 3 標準偏差を超える文節を除外した. 11,504 の文節が最終的なモデル化対象となった.

## 4 結果

結果を図 3 に示した. 横軸が言語モデルを表し，縦軸が deviance accuracy を表す. Deviance accuracy の nested model comparision の結果を, 表 1 に示した.図 3 より, ベースライン回帰モデルに surprisalを説明変数として加えた際に, 全ての言語モデルで読 み時間のモデル化精度が向上した. 言語モデル間 では, left-corner RNNG が最も deviance accuracy が高 く, LSTM 言語モデルと top-down RNNG は left-corner RNNG より低い同程度の deviance accuracy であった.

表 1 より, left-corner RNNG と LSTM 言語モデル， top-down RNNG 間の deviance accuracy の差が有意 であった. また, 全ての言語モデル間の組み合わ せで nested model comparision の結果が有意であり, deviance accracy が低い LSTM 言語モデルや top-down RNNG であっても, left-corner RNNG が説明できない varirnce を説明できていた.これは, left-corner parsing モデルが最も認知的に妥当であるが, 線形モデルや top-down parsing モデルも部分的には認知的に妥当 であることを示唆する。

## 5 追加実験

Hale ら [10] では, top-down RNNG が LSTM 言語モ デルよりも認知的妥当性が高いことが報告され ていた. 一方, 本研究では, top-down RNNG と LSTM 言語モデルの deviance accuracy は同程度であった.

図 3 言語モデルの deviance accuracy. 横軸は言語モデル を, 縦軸は deviance accuracy（ベースライン回帰モデルか らの deviance の減少分）を表す. 各色が表す言語モデルは 以下 : 赤= LSTM 言語モデル、青 = top-down RNNG、緑 $=$ left-corner RNNG.

表 1 Nested model comparison の結果. Bonferroni 法によ

Goodkind ら [12] では言語モデリング精度の高い言語モデルほど認知的妥当性が高いことが確認されて いる. また, Hale ら [10] では, 単語ビーム幅が大きく なると, RNNG の構文解析精度が高くなることが確認されている.これらのことから, より大きな単語 ビーム幅を持つ RNNG であれば, 工学的精度が向上 し, top-down RNNG でも LSTM 言語モデルよりも高 い認知的妥当性が得られる可能性がある.

この仮説を検証するために, 複数の単語ビーム幅 $k=\{10,20,40,60,80,100\}$ を持つ RNNGを用いて,工学的精度と認知的妥当性の関係を調べる ${ }^{4)}$.

## 結果

結果を図 4 に示す. 横軸が-perplexityを表し, 縦軸が deviance accuracyを表す.1（赤）が LSTM 言

が left-corner RNNG を表し, $\mathrm{n}$ は単語ビーム幅を表 す. Top-down/left-corner RNNG 共に, 単語ビーム幅が


図 4 Perplexity と deviance Accuracy の関係. 横軸 が-perplexity を表し, 縦軸が deviance acuracyを表す.1（赤）

（緑）が left-corner RNNG, $n$ は単語ビーム幅を表す.

大きくなるほど言語モデリング精度が向上した. Top-down/left-corner RNNG では, 言語モデリング精度が向上すると読み時間のモデル化精度も向上す る傾向が観察された. 一方で, LSTM 言語モデルは,様々なビーム幅の RNNG と比べ, 言語モデリング精度が高いが読み時間のモデル化精度が低かった.ま た, 仮説のように, top-down RNNG であっても, 言語 モデリング精度が向上すると LSTM 言語モデルの deviance accuracy を上回った. RNNG の構文解析精度 と deviance accuracy の関係については, 付録に示す が, 言語モデリング精度と同様の傾向が観察された.

## 6 おわりに

本研究では, left-corner parsing モデルが最も認知的 に妥当であるが, 線形モデルや top-down parsing モデ ルも部分的には認知的に妥当であることが示唆され た. また, 工学的精度の高い RNNG ほど, 認知的妥当性が高い一方で, LSTM 言語モデルの言語モデリン グ精度の高さは必ずしも認知的妥当性を意味しない ことが示唆された。

## 謝辞

本研究は JSPS 科研費 JP19H04990，および国立国語研究所共同研究プロジェクト「大規模コーパスを 利用した言語処理の計算心理言語学的研究」の助成 を受けたものです.

## 参考文献

[1] Noam Chomsky. Syntactic structures. Mouton, The Hague, 1957. OCLC: 308125.

[2] Sepp Hochreiter and Jürgen Schmidhuber. Long Shortterm Memory. Neural computation, Vol. 9, pp. 1735-80, December 1997.

[3] Martin Sundermeyer, R. Schlüter, and H. Ney. LSTM Neural Networks for Language Modeling. In INTERSPEECH, 2012.

[4] Tal Linzen, Emmanuel Dupoux, and Yoav Goldberg. Assessing the Ability of LSTMs to Learn Syntax-Sensitive Dependencies. Transactions of the Association for Computational Linguistics, Vol. 4, pp. 521-535, 2016.

[5] Ethan Wilcox, Roger Levy, Takashi Morita, and Richard Futrell. What do RNN Language Models Learn about Filler-Gap Dependencies? In Proceedings of the 2018 EMNLP Workshop BlackboxNLP: Analyzing and Interpreting Neural Networks for NLP, pp. 211-221, Brussels, Belgium, November 2018. Association for Computational Linguistics.

[6] Stefan L. Frank, Leun J. Otten, Giulia Galli, and Gabriella Vigliocco. The ERP response to the amount of information conveyed by words in sentences. Brain and Language, Vol. 140, pp. 1-11, January 2015.

[7] Chris Dyer, Adhiguna Kuncoro, Miguel Ballesteros, and Noah A. Smith. Recurrent Neural Network Grammars. In Proceedings of the 2016 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies, pp. 199-209, San Diego, California, June 2016. Association for Computational Linguistics.

[8] Adhiguna Kuncoro, Chris Dyer, John Hale, Dani Yogatama, Stephen Clark, and Phil Blunsom. LSTMs Can Learn Syntax-Sensitive Dependencies Well, But Modeling Structure Makes Them Better. In Proceedings of the 56th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers), pp. 1426-1436, Melbourne, Australia, July 2018. Association for Computational Linguistics.

[9] Ethan Wilcox, Peng Qian, Richard Futrell, Miguel Ballesteros, and Roger Levy. Structural Supervision Improves Learning of Non-Local Grammatical Dependencies. In Proceedings of the 2019 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies, Volume 1 (Long and Short Papers), pp. 3302-3312, Minneapolis, Minnesota, June 2019. Association for Computational Linguistics.

[10] John Hale, Chris Dyer, Adhiguna Kuncoro, and Jonathan Brennan. Finding syntax in human encephalography with beam search. In Proceedings of the 56th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers), pp. 2727-2736, Melbourne, Australia, July 2018. Association for Computational Linguistics.

[11] Steven P. Abney and Mark Johnson. Memory requirements and local ambiguities of parsing strategies. Journal of Psycholinguistic Research, Vol. 20, No. 3, pp. 233-250, May 1991.
[12] Adam Goodkind and Klinton Bicknell. Predictive power of word surprisal for reading times is a linear function of language model quality. In Proceedings of the 8th Workshop on Cognitive Modeling and Computational Linguistics (CMCL 2018), pp. 10-18, Salt Lake City, Utah, January 2018. Association for Computational Linguistics.

[13] John Hale. A Probabilistic Earley Parser as a Psycholinguistic Model. In Second Meeting of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics, 2001.

[14] Roger Levy. Expectation-based syntactic comprehension. Cognition, Vol. 106, No. 3, pp. 1126-1177, March 2008.

[15] Stefan Frank and Rens Bod. Insensitivity of the Human Sentence-Processing System to Hierarchical Structure. Psychological science, Vol. 22, pp. 829-34, June 2011.

[16] Victoria Fossum and Roger Levy. Sequential vs. Hierarchical Syntactic Models of Human Incremental Sentence Processing. In Proceedings of the 3rd Workshop on Cognitive Modeling and Computational Linguistics (CMCL 2012), pp. 61-69, Montréal, Canada, June 2012. Association for Computational Linguistics.

[17] Taku Kudo, Kaoru Yamamoto, and Yuji Matsumoto. Applying Conditional Random Fields to Japanese Morphological Analysis. In Proceedings of the 2004 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, pp. 230-237, Barcelona, Spain, July 2004. Association for Computational Linguistics.

[18] Yasuharu Den, Junpei Nakamura, Toshinobu Ogiso, and Hideki Ogura. A Proper Approach to Japanese Morphological Analysis: Dictionary, Model, and Evaluation. In Proceedings of the Sixth International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC'08), Marrakech, Morocco, May 2008. European Language Resources Association (ELRA).

[19] Christopher Manning and Hinrich Schutze. Foundations of Statistical Natural Language Processing. MIT Press, May 1999. Google-Books-ID: 3qnuDwAAQBAJ.

[20] 正幸浅原, 創小野, エジソン 正宮本. BCCWJEyeTrack. 言語研究, Vol. 156, pp. 67-96, 2019.

[21] Kikuo Maekawa, Makoto Yamazaki, Toshinobu Ogiso, Takehiko Maruyama, Hideki Ogura, Wakako Kashino, Hanae Koiso, Masaya Yamaguchi, Makiro Tanaka, and Yasuharu Den. Balanced corpus of contemporary written Japanese. Language Resources and Evaluation, Vol. 48, No. 2, pp. 345-371, June 2014.

[22] Nathaniel J. Smith and Roger Levy. The effect of word predictability on reading time is logarithmic. Cognition, Vol. 128, No. 3, pp. 302-319, September 2013.

[23] Mitchell Stern, Daniel Fried, and Dan Klein. Effective Inference for Generative Neural Parsing. In Proceedings of the 2017 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, pp. 1695-1700, Copenhagen, Denmark, September 2017. Association for Computational Linguistics.
表 2 本研究で用いた説明変数.

図 5 F1 bracket accuracy と deviance accuracy の関係. 横軸 が F1 bracketing accuracy を表し, 縦軸が deviance accuracy を表す. td[n]（青）が top-down RNNG, lc[n]（緑）が left-corner RNNG を表し, $\mathrm{n}$ は単語ビーム幅を表す. 水平に 引かれた点線は LSTM 言語モデルの deviance accuracyを 表す.

## A 説明変数

本実験で用いた説明変数を表 2 に示す.これらの説明変数 は, 浅原ら [20] で用いられているものを踏襲しつつ, 本研究の分析対象外である空白情報に関する説明変数と, 係数が有意では ない記事提示順に関する説明変数を除いた. その上で, 先行研究 $[15,16,10]$ で用いられている頻度情報を加えた。

## B 構文解析精度

RNNG は, 単語列と階層構造の生成モデルであるため, RNNG の工学的精度には, 5 節で用いた言語モデリング精度の他に, 構文解析精度がある. RNNG の構文解析精度として, RNNG が単語ビーム幅内で最も高い確率を算出した階層構造の F1 bracket accuracy を用い, 認知的妥当性との関係を調べた. RNNG の構文解析精度と読み時間のモデル化精度の関係を図 5 に示した. 横軸が F1 bracket accuracy を表し, 縦軸が deviance accuracy を表す. $\operatorname{td[n]}$ （青）が top-down RNNG, lc[n]（緑）が left-corner RNNG を表し, n は単語ビーム幅を表す. 水平に引かれた点線は, LSTM の deviance accuracy を表す. top-down/left-corner RNNG 共に, 単語ビーム幅が 大きくなるほど構文解析精度が向上した. 図 5 のように, top-down /left-corner RNNG では, 構文解析精度が向上すると読み時間の モデル化精度も向上する傾向が観察された. Top-down RNNG で
も,構文解析精度が高い場合には, LSTM 言語モデルの deviance accuracy を数值として上回ることも確認された.

## C 学習用コーパスの分割

学習用コーパスである NPCMJ は, 14 の出典のテクストからな る.この各出典におけるテクストの, $90 \%$ を訓練データ, $5 \%$ を検証 データとして用いた. 言語モデルの学習は, 訓練データにより行 われ, 検証データにおける損失が 3 エポック連続で減少しなくな るまで行われた. 残り $5 \%$ はテストデータとして, 言語モデルの perplexity と RNNG の構文解析精度を測定する際に用いた。
 吉田遼 1 能地宏 ${ }^{2}$ 大関洋平 1 1 東京大学 2 産業技術総合研究所 \{yoshiryo0617, oseki\}@g.ecc.u-tokyo.ac.jp, hiroshi.noji@aist.go.jp  