# 論文
## Universal Dependencies 日本語コーパス

Universal Dependencies (UD) は, 共通のアノテーション方式で多言語の構文構造コーパスを言語横断的に開発するプロジェクトである。 2018 年 6 月現在, 約 60 の言語で 100 以上のコーパスが開発・公開されており, 多言語構文解析器の開発, 言語横断的な構文モデルの学習, 言語間の類型論的比較などさまざまな研究で利用されている。本稿では UD の日本語適応について述べる. 日本語コーパスを開発する際の問題点として品詞情報・格のラベル・句と節の区別について議論する。また，依存構造木では表現が難しい, 並列構造の問題についても議論する. 最後に現在までに開発した UD 準拠の日本語コーパスの現状を報告する.

キーワード：Universal Dependencies, 依存構造, 日本語, アノテーション

## Japanese Universal Dependencies Corpora

\author{
Masayuki Asahara $^{\dagger}$, Hiroshi Kanayama $^{\dagger \dagger}$, Yusuke Miyao ${ }^{\dagger \dagger \dagger}$, Takaaki Tanaka ${ }^{\dagger \dagger \dagger}$, \\ Mai Omura ${ }^{\dagger}$, Yugo Murawaki ${ }^{\dagger \dagger \dagger \dagger}$ and Yuji Matsumoto ${ }^{\dagger \dagger \dagger \dagger \dagger \dagger}$
}

Universal Dependencies (UD) is an international project to develop multilingual dependency treebanks in a uniform annotation scheme, aiming at cross lingual learning from multilingual corpora and quantitative comparison of languages. As of mid 2018, more than 100 corpora for about 60 languages have been released. This paper describes the definition of annotations for Japanese. We discuss the localization issues of PoS tags, case marking dependency labels and the difference between phrase and clause in Japanese. We present the issues of coordination structures, which cannot be represented solely by the dependency tree structures. We also report the current status of UD Japanese corpora we have constructed.

Key Words: Universal Dependencies, Dependency Structure, Japanese, Annotation

## 1 はじめに

Universal Dependencies (UD) (McDonald, Nivre, Quirmbach-Brundage, Goldberg, Das, Ganchev, Hall, Petrov, Zhang, Täckström, Bedini, Bertomeu Castelló, and Lee 2013)は, 言語間で共通のアノテーション方式を用いて多言語の構文構造コーパス（ツリーバンク）を開発する国際プロジェクトである。多言語の構文構造コーパスを構築する試みはこれまでにも行われているが，言語ごとに独自のアノテーション方式（アノテーション対象，夕グ，ラベルなど）が定義されていた (Hajič, Ciaramita, Johansson, Kawahara, Martí, Màrquez, Meyers, Nivre, Padó, Štěpánek, Straňák, Surdeanu, Xue, and Zhang 2009). UD は全ての言語で共通のアノテーション方式を用いるため，異なる言語間の構文的対応関係が明示的に記述される．したがって，多言語構文解析器の開発, 構文解析器を用いた多言語アプリケーションの処理の共通化 (Straka and Straková 2017)，コーパスを用いた言語間比較 (Noji and Miyao 2015) などさまざまな研究開発に利用されており, さらに 2017 年と 2018 年には国際会議において構文解析の shared task が行われた (Zeman, Popel, Straka, Hajič, Nivre, Ginter, Luotolahti, Pyysalo, Petrov, Potthast, Tyers, Badmaeva, Gökırmak, Nedoluzhko, Cinková, Hajič Jr., Hlaváčová, et al. 2017; Zeman, Hajič, Popel, Straka, Ginter, Nivre, and Petrov 2018). 2018 年 6 月現在, 約 60 の言語で 100 以上のコーパスが開発・公開されており, 国際的には構文解析研究においてもっとも重要なプロジェクトの一つと認識されている. 日本語構文解析やその応用の研究を国際的な研究の组上に載せ，国際的な研究の流れに取り残されないようにするためには，UDに基づく日本語コーパスの整備が必須である.

UD では, 品詞 (Universal POS Tags; 以降は UPOS と表記する) (Petrov, Das, and McDonald 2012) や依存関係ラベル (Universal Typed Dependency Relation) があらかじめ定義されており,全ての言語のコーパスはこれに従ったアノテーションを行うことが求められる。しかし， 3 節以降で示すように，UDの仕様を各言語に適用する際にタグやラベルが一意に決定できない事象が多数存在し, UPOS や依存関係ラベルで各言語の実際のテキストデータをどのようにアノテートすべきかは自明でない。日本語も例外ではなく, 現在のUD の定義を適用するためには,日本語の構文構造の特性や他の言語との対応関係を考慮しながら, 日本語用のアノテーション仕様を定義する必要がある.

著者らは, UDにおいて日本語コーパスを開発することを目指して, 品詞および依存関係ラベルの仕様を策定し, UDへの自動変換に必要な言語資源を整備し, 既存の日本語コーパスを UD に準拠したコーパスに変換するプログラムの開発を進め, UD としての正解データの構築に努めてきた. このような努力にもかかわらず, 現在までに開発してきたデー夕は, 仕様の策定・変換元の言語資源の整備・変換プログラムのいずれかに問題があるために，UD の仕様に完全に則したものに至っていない．残された問題については定量的に評価することは困難である

が，発見次第，仕様の変更・必要な言語資源の整備・変換プログラムの修正を行いながら, 随時改善を行っている.

本稿では, これまでに策定した日本語 UD の定義と, それに至るまでの主要な論点を紹介し,特に問題となる並列構造の扱いについて議論しながら，今後の日本語 UD あるいは UD 全体の改善について展望を述べる.

まず，2 節で UDの概要について解説する． 3 節では，UDに基づいた日本語の構文アノテー ションを行うための, 語の単位, 品詞体系, 依存構造ラベルの定義について述べる。しかしながら, UD 本体の仕様が言語横断的に必ずしも整合していないために，日本語に適応する上で様々な問題がある。本稿で述べる定義に至るまでに主として議論されてきた点を 4 節にて列挙しながら，既存の言語資源やツールに情報が足りないものや，UD の基準を日本語に適用する際に問題が起きる事象について定義を与えていく，なお，未解決の問題について網羅的に言及することは困難であるため，コーパスにおける頻度が大きい代表的な問題についてのみ触れる. 5 節では，依存構造木で本質的にそのスコープを表現できない並列構造の扱いについて議論する。以上の定義に従って開発されたUD日本語版の言語リソースや, その構築の手順や公開の状況を 6 節にて紹介する． 7 節で本稿に散在する先行研究をまとめる．8 節で今後の展望について述べる。

## 2 Universal Dependencies

Universal Dependencies (UD) (McDonald et al. 2013) は, 言語間で共通した構文構造アノテー ションを用いた多言語コーパスの開発を目指している。デー夕構造やアノテーション作業を単純化するため, またくだけた文や特殊な構造に対して頑健にするために, 句構造 (phrase structure) ではなく，すべての構文構造を語の間の依存関係と関係ラベルで表現する方針 (lexicalism)を採用している。語の品詞体系は Google Universal Part-of-speech Tags (Petrov et al. 2012)を,語の素性は Interset interlingua for morphosyntactic tagsets (Zeman 2008)を，依存関係ラベルは Universal Stanford Dependencies (de Marneffe, Dozat, Silveira, Haverinen, Ginter, Nivre, and Manning 2014)を基とし，言語横断性を高めるためにタグ・ラベルの統廃合が行われている。なお, 全言語で共通の品詞や依存関係ラベルは固定されているが，言語固有の現象（例えば格標識など）を記述するための拡張が認められており，言語横断的な情報を保ちながら言語固有の詳細なアノテーションが可能となっている.

品詞タグや依存関係ラベルの設計は必ずしも言語類型論などの言語学に基づいてはおらず, アノテーションのしやすさやアプリケーションでの利用しやすさを考えてボトムアップに策定されている. UD の基本理念を表すものとして, 以下の 6 つの項目が示されている (Universal Dependencies contributors 2014).

[1] UD needs to be satisfactory on linguistic analysis grounds for individual languages.

[2] UD needs to be good for linguistic typology, i.e., providing a suitable basis for bringing out cross-linguistic parallelism across languages and language families.

[3] UD must be suitable for rapid, consistent annotation by a human annotator.

[4] UD must be suitable for computer parsing with high accuracy.

[5] UD must be easily comprehended and used by a non-linguist, whether a language learner or an engineer with prosaic needs for language processing. We refer to this as seeking a habitable design, and it leads us to favor traditional grammar notions and terminology.

[6] UD must support well downstream language understanding tasks (relation extraction, reading comprehension, machine translation, $\cdots$ ).

[1], [2] は言語学的知見を重視するものであるが, [3]-[6] は工学的あるいは応用的視点からの要請である。各項目はそれぞれ妥当な主張であるが，トレードオフの関係にあり，これら全てを完全に満たすのは現実的ではない．実際に UD に基づく各言語のコーパスを開発する際には， UD のアノテーション方式を各言語に適用するための仕様を個別に策定する必要があり，その際にさまざまなトレードオフが存在する。日本語コーパスを開発してきた過程でも多くの言語現象について問題点が見つかっており，4節以降ではこれらの問題点を重点的に議論する.

UD の開発はコミュニティ駆動方式が採られており，各コーパスの開発はボランティアに委ねられている。アノテーション方式やコーパス開発方法に関する議論は主に GitHub (Universal Dependencies contributors 2014) で行われており, アノテーション仕様や開発されたコーパス, さまざまな議論はすべて GitHub 上で公開されている. UD のアノテーション方式やプロジェクトの進め方は現在も発展途上であり，活発な議論が続けられている.

以下では, UD で定義されている語, 品詞体系, 依存関係ラベルについて解説する，なお, UD には複数のバージョンが存在するが, 本稿では 2017 年以降の標準である Universal Dependencies version 2 について紹介する.

## 2.1 語と品詞体系

UD では構文構造を表すために単語間の依存関係を用いるため, アノテーションの単位は「語」 となる。UDのアノテーション仕様では，アノテーション対象は構文的な語 (syntactic word) とすることが定められており，分かち書きにより示される正書法的な語 (orthographic word) とは必ずしも一致しない．例えば音韻的に融合したトークン（フランス語の'au'など）は構文的な語 ('à' 'le') に分解することが求められている. ただし, 構文的な語の定義は述べられておらず,日本語のように語境界が明示されない言語における定義は自明でない。この問題については, 3 節で詳述する。

全言語の品詞を集約するための体系として, 表 1 に示す 17 種の品詞 (Universal POS Tags
表 1 Universal POS Tags version 2 の 17 種の品詞タグセット

version 2; UPOS) が定義されている. 英語の場合, Penn Treebank のタグとの対応付けをもって品詞タグの定義としており，例えば ADJは，Penn Treebank における JJ（形容詞）, JJR（比較級形容詞）ＪJS（最上級形容詞）と定義されている。表 1 のほとんどは直感的に理解できるが，以下のものは注意を要する。

ADP Penn Treebank のIN（前置詞等）のうち従属接続詞を除いたもの，TO(to)のうち前置詞となるもの.

PART 所有格の 's', 否定の 'n't', 不定詞の 'to'のみ.

CCONJ 'and', 'or'などの等位接続詞.

SCONJ 'when', 'since' など副詞的に使われる従属接続詞, 'that'などの補文標識と, 関係代名詞の 'that'.

AUX 'can'などのモダリティの助動詞や be 動詞および，受動態を示す 'get'.

UPOS は Penn Treebank の品詞体系などと比べるとかなり粗い分類であるが，これは全言語で弁別が観察されるカテゴリに限定したためと考えられる。実際には, 各言語で品詞の細分類や性・数・時制・格などの文法的属性が必要となるが, これらは素性 (feature) として別途アノテーションすることができるようになっている。素性も共通化されたリストが定義されているが, 全ての言語の全ての素性が網羅されているわけではないため, 言語ごとに拡張することが認められている。素性は現在のところ日本語コーパスでは利用していないため, 説明は省略する。

## 2.2 依存関係とラベル

UDでは，上記の品詞タグが付与された 2 語の間に方向を持った依存関係を付与して，構文構造を記述する，文の主辞 (root) 以外の語はいずれか 1 語を修飾する形とするため，文全体は木構造となる.

表 2 に, Universal Dependencies version 2 で定義されている依存関係ラベル 37 種を示す. 読みやすさのために，全ラベルを大きく 3 つのカテゴリに分けた.「節レベルの依存関係」は，主語や目的語など, 述語の項や修飾語を表す依存関係であり,「名詞句レベルの依存関係」は, 名
表 2 Universal Dependencies version 2 の 37 種の依存関係ラベルセット

 &  &  \\

詞句を構成する修飾語や機能語を表す依存関係である。それ以外のものは,「その他の依存関係」にまとめた.

$(1)$

$(2)$

$(3)$

UD の特徴の一つとして，機能語ではなく内容語を主辞とすることが挙げられる．したがって, 依存関係は内容語どうし, あるいは内容語から機能語の間に限られ, 原則として機能語間や機能語から内容語への依存関係は存在しない1. 伝統的な統語論では機能語を主辞とする理論が主流であるためこのアノテーション方式には批判もあるが, これにより格を明示する言語としない言語でほぼ同じ依存構造木で記述される, 述語項関係が直接の依存関係で記述される, といった利点があり，言語横断性や工学的利点を重視した選択であると言える。

典型的な例として，コピュラ文の依存構造を (1), (2), (3) に示す. 英語 UD の例 (1) では, 'teacher'を主辞 (root) とし, 'he’と 'teacher'の間に直接の依存関係を付与する． be 動詞を主辞, 'he'と 'teacher'はそれぞれ be の主語と補語と捉える従来の考え方と異なるが，これにより, 日本語 (2) や, コピュラを持たないロシア語 (3) などと内容語の依存構造を共通化できる.

例 (4) では, 'Ivan’ は助動詞 'will' ではなく本動詞 'give'の主語として nsubj が付与されている. 前置詞 'to’を伴う 'Anna'は $o b l$ で直接 'give'を修飾し, 'to’は 'Anna'の子となる. これにより, 述語との位置関係で格を表現する英語, 後置詞で格を示す日本語 $(5)^{2}$, 名詞が格変化

するロシア語 (6)の間で, 内容語間の依存関係が同一のアノテーションとなる ${ }^{3}$.

(4)

$(5)$

(6)

## 3 日本語 UD の定義

本節では，UD の基準を日本語に適用し，どのように既存の言語資源やツールから変換するかについての原則を定義する。具体的には以下のような方針で日本語UDアノテーションの定義を与える：
- 既存の言語資源から，変換規則に基づいて生成する
- 語の単位は国語研短単位（後述）を基本とする
- UDの品詞ラベルは UniDic 品詞体系からの変換により定義する
- 依存関係ラベルは既存の言語資源に含まれる情報から一意に決められる範囲で規定する

UD は言語横断で共通のアノテーション方式であることから, 各言語の伝統的なアノテーションとは異なる部分が多い. 各言語の伝統的なアノテーションにおいて複数のラベルで識別される言語現象が，UDにおいて1つのラベルに割り当てられる場合，UDのアノテーションでは隠蔽されてしまう可能性がある。また，アノテーションの基準に慣れていない初期の段階では,人手による UDのアノテーションでは一貫性を保つことが困難になると予想される。さらに，

UD 本体のアノテーション仕様にたびたび修正が行われるために，ある特定の言語の UD のアノテーションを一から行うことは困難であると考えられる。このような理由から，日本語 UD の言語資源を構築するにあたっては，工数をかけて人手により直接アノテーションを行ゔよりも, 既存のコーパスの構文構造を活用して, UDのアノテーション方式に適合するように変換することが現実的である.

日本語 UD のデータの整備においては, 既存の言語資源やツールの出力からの変換が可能であること，一貫性を保持することを意識しながら，語の単位の問題，品詞体系，依存構造ラべルの設計を進めた。これらは, 頻度・慣習・事後の扱いやすさに基づいて決定したものであり, UD 本体の基準が曖昧なもの・既存の言語資源やツールの出力において情報が足りないもの・変換プログラムの不整合による問題点を有する。これらの一部については 4 節・ 5 節で言及する.

## 3.1 語の定義

日本語は空白による明示的な語の境界を持たないため, 語 (word)の区切りは UDのアノテー ションを作成する上で非常に重要である。日本語UDを考えるにあたって，そもそも語とは何であるかといった議論を避けるとともに，既存の辞書やコーパスをUD の形式に自動変換できることを目指し, UniDic (Den, Nakamura, Ogiso, and Ogura 2008; 小椋, 小磯, 冨士池, 宮内,小西, 原 2011)の語彙項目，すなわち『現代日本語書き言葉均衡コーパス』(BCCWJ)(Maekawa， Yamazaki, Ogiso, Maruyama, Ogura, Kashino, Koiso, Yamaguchi, Tanaka, and Den 2014)の国語研短単位を単語とする方針とした，現在のところ，全ての日本語 UD の言語資源は, 国語研短単位に基づいたものになっている.

語の単位として検討されたものを知るために, BCCWJで規定されている, 国語研短単位 (7) $\cdot$長単位 (8)・文節単位 (9) の違いを, UD のアノテーションに基づいて付与した依存構造とともに示す。例文中，単語を囲む角丸四角は文節単位を表す。

(7)

【国語研短単位 (SUW)：BCCWJ: PN1c_00001を一部改変】

$(8)$

【国語研長単位 (LUW)：BCCWJ: PN1c_00001 を一部改変】

(9)

【国語研文節単位：BCCWJ: PN1c_00001 を一部改変】

2 節で示した通り, UDの仕様ではアノテーションの単位は構文的な語 (syntactic word)に基づくとされている。統語的に独立し音韻的に他の語に依存する接語 (clitic) までを語として扱うとしているが，実務上は統語的にも音韻的にも他の語に依存する接辞（affix, 語の一部）との区別が問題となる.

空白による分かち書きがされず，語が単位が確立していない日本語においては，UD の立場に則る形で形態と音韻と統語の境界を規定することは難しい．国語研の単位認定においては，「日本国語大辞典」を典拠とし，国語研最小単位の同ラベルの 1 回までの結合による国語研短単位を規定している。他に，音韻的な単位として国語研中単位を，文節相当を構成する単位として国語研長単位を規定している。国語研短単位は，斉一性を担保のため，単語よりも短い形態素を解析の単位とするが，接語と接辞の区別は，活用形として扱うか助動詞として扱うかとしてのみ規定している。例えば，国語研短単位は，意志を表す「う」「よう」は活用形としている。

国語学や日本語を対象とする言語学では, 辞書の編纂そのものが語の単位認定に相当し, 語の単位について研究論文として言及しているものは少ない。構造主義的観点から日本語の構文的な語を規定した事例 (服部 1960; 宮岡 2015) があり，また，グレゴリー・プリングルによるブログ記事 ${ }^{5}$ は, 日本語 UD にとって適切な単位について詳細に議論している。しかしながら,これらの語の規定は特定の解析器や言語資源に基づいたものではなく, 規定もないために実デー 夕を構成するためには非現実的な議論である。言語類型論の Haspelmath (Haspelmath 2011) は斉一な単位を言語横断的に規定することは難しいとしている.

さまざまな議論はあるが，理想的な語の単位を，辞書により表現するか，規則により表現するか，その双方をどう組み合わせて表現するかについての方法論は確立できていない。その中で我々は，国語研短単位をUDにおける語と定め，UD の依存構造ラベルに規定されていない形態論的な依存構造ラベルについて検討を重ねてきた。
^{5}$ www.cjvlang.com/Spicks/udjapanese.html
}

## 3.2 日本語の品詞体系

英語版の Universal PoS を Penn Treebankの品詞体系との写像をもって定義しているのにならい，日本語版は UniDic 品詞体系 (Den et al. 2008; 小椋他 2011) との対応をもとに品詞を定義する。 日本語の自然言語処理で使われている品詞体系として, IPADIC, JUMAN, UniDic 品詞体系がある. IPADIC の品詞体系は IPA 品詞体系をマルコフモデルに基づき形態素解析器に実装するために適応したものである。また，JUMAN の品詞体系は益岡・田窪の定義した体系に基づいている (益岡，田窪 1992). UniDic は短単位・長単位の 2 層の単位に対して異なる品詞体系を持っている。一つの立場は，文脈によらず語彙自体がとりうる全ての品詞を表示する立場で，国語研短単位がこれに相当する。例えば，サ変名詞「勉強」には，'名詞-普通名詞-サ変可能という品詞が与えられる。もう一つの立場は, 文脈に基づいて統語的な曖昧性を解消する立場で，国語研長単位がこれに相当する。

UD のアノテーションにおいては, 前後文脈や係り先の品詞を見ながら, 国語研短単位に対して品詞の曖昧性解消を行う変換規則に基づき，UD 品詞への写像を実現する４.1 節で示す通り，文脈に応じて，サ変名詞や形状詞語幹を動詞や形容詞と判定する。

これらの操作を工学的に実現するために, 形態素解析用辞書 UniDic と形態素解析器 MeCab により短単位を認定し, 長単位解析器 Comainu などにより長単位を認定する二重形態素解析を行っている.

以下では，日本語のUD 品詞タグの定義を例とともに示す.

ADJ 形容詞 (例：‘大きい’)，但し非自立となるものを除く．形状詞 6 (例：“豊かだ')。連体詞 (例：‘大きな’), 但しDETとなるものを除く。

ADV 副詞 (例：“ゆっくり’)。UniDic 品詞における「副詞」に加えて，「名詞-普通名詞-副詞可能」「名詞-普通名詞- (サ変) 形状詞可能」が副詞的に用いられる場合.

INTJ 感動詞 (例：‘あっ’).

NOUN UniDic 品詞における「名詞-普通名詞」「接尾辞-名詞的」など（例： ‘パン’)，但しVERB， ADJとして使われるものを除く.

PROPN UniDic 品詞における「名詞-固有名詞」（例：‘北海道’).

VERB 動詞（例：(食べ'), 但し非自立となるものを除く・「名詞-サ変可能」で動詞の語尾が付いたもの（例：“食事する”).

ADP 格助詞 (例：(が')・副助詞 (例：‘しか’)・係助詞（例：‘こそ’).

AUX 助動詞 (例：‘た’）・動詞／形容詞のうち非自立のもの（例：‘している', ‘食べにくい’).

CCONJ 接続詞（例：(また'）

DETUniDic における「連体詞」の一部（例：ここの' ‘その' ‘あんな’‘どんな’）。

NUM 数詞 (例: ' 5 ').

PART 「助詞-終助詞」(例：'か’) $\cdot$「接尾辞」(例：(衝撃的だ').

PRON 代名詞 (例：'私').

SCONJ 「助詞-接続助詞」(例：'て')・「準体助詞」(例：'行くのが').

PUNCT 「補助記号-句点／読点／括弧開／括弧閉」.

SYM UniDic において記号・補助記号のうち PUNCT・x 以外のもの.

X UniDic においては空白.

これらの品詞タグは UniDic の品詞に加えて, BCCWJ 長単位の用法・係り先品詞などの情報に基づいた変換規則により決定する.

## 3.3 日本語の依存構造とラベル

3.2 節で示した品詞と同様に, UD のラベルに基づいて, 対応する日本語の現象と例を記述していく.

【基礎日本語文法 p. 80】

文節内においては文節内の自立語主辞と他の構成要素との関係を定義する。文節間においては文節間係り受けを各文節間の自立語主辞に代表させる。(10)において，nsubj は主格で係る名詞句主辞と述語の関係を表す。case は名詞と格助詞の関係を表す。objは「を」で係る名詞句主辞と述語の関係を表す。iobjは「に」で係る名詞句主辞と述語の関係を表す。auxは自立語に係る助動詞の関係を表す。markは節標識を表し，この例では形式名詞「の」が節標識になる。root は係り受け木の根を示す。なお，「に」については，4.2 節で述べる通り，間接目的格相当の $i o b j$ を割り当てるのか，斜格相当の $o b l$ を割り当てるのかという問題がある.

【基礎日本語文法 p. 36】

(11)において，nmod は名詞句主辞から名詞句主辞への修飾関係を表す。この例では，属格の格助詞「の」を介して nmodの関係を結んでいる。 compoundは複合語の内部構造の関係を表す.

(12)

【基礎日本語文法 p. 182】

(12)において, dislocated は主題を表す「は」が述語に係る場合に付与するが,「は」の扱いについては 4.2 節においてあらためて議論する。advmodは連用修飾句に付与する。なお, 連用修飾節の場合には $a d v c l$ を付与する．csubj は節主語に付与するが，基本的には形式名詞「の」 のみとして，それ以外の形式名詞（「こと」「つもり」「わけ」「はず」「よう」「もの」）などは節主語とみなさず内容語として扱い, $n s u b j$ を付与する。この構造については, 4.2 節と 4.3 節で詳しく述べる。

(13)

【基礎日本語文法 p. 17】

(13)において, $o b l$ は主語・目的語以外の格要素と述語の関係に付与する.

(14)

【基礎日本語文法 p. 185】

(14)において，ccompは補文を表す.

(15)

【基礎日本語文法 p. 99 一部修正】

(15)において，amodは連体詞による連体修飾を表す。連体詞は $a \bmod$ を付与するが，形容詞は形容詞節を表す $a c l$ を付与する. 詳しくは 4.3 節で述べる.
$(16)$

【基礎日本語文法 p. 81】

(16)において, fixed は複単語機能表現を表す.

【BCCWJ: PN1d_00005】

(17)において, apposは同格を表す。句読点のほか, 括弧などにも punctを用いる.

並列に関連するラベル conj, cc については 5 節で述べる. goeswith, vocative, list, parataxis, dep, clf, nummod, orphan などについては割愛する. その他, 日本語で用いていないラべルとして xcomp, expl がある.

## 4 日本語特有の論点

3 節で述べた日本語の品詞タグや依存関係ラベルを定義するにあたって，UD の基準を日本語の言語現象に対して適用する際に問題となった日本語特有の論点について本節で示す。まず,品詞夕グ付与における例外処理について， 4.1 節で述べる. 次に， 4.2 節では, 英語等の言語と異なり構文上での区別が難しい「格」に関連する，依存関係ラベルの付与の方法について述べる. 4.3 節では, 同様に依存関係ラベルの決定のために重要となる「節」と「句」の区別に関する議論をまとめる。なお, 本節で議論する言語現象は UD 本体では明確な定義が与えられておらず，他言語での仕様を網羅的に調査することも現実的でないため，言語横断的な一貫性を保証する定義を与えるものではない，変換元データの情報，日本語コーパス内での一貫性，応用での使いやすさを基準に決められた定義と言える。将来課題として, 同じ問題を持つ他の言語との対照を進め，言語間の一貫性を高めるように定義を修正していきたい.

## 4.1 品詞タグの例外処理

UDにおける品詞夕グは, 構文の中での用法よりも語彙に基づく傾向があり, 例えば英語の動詞が to 不定詞や動名詞の形で名詞として振る舞う場合にはNOUNでなくVERBが用いられる. これと同様に, 形容詞を名詞化する「さ」や名詞を形容詞化する「っぽい」などの品詞を変換す

る接尾辞を伴う場合も，(18) の例に示す通り, 内容語の品詞タグをそのまま用いることとする.
a.

b.

この方針により，国語研短単位の品詞の分類をUDの品詞夕グに変換するのが原則となるが， その際に例外的に考慮することとなった事象を以下に示す.

## 4.1.1 サ変動詞と形状詞

UniDic 短単位の品詞体系では, サ変動詞の語幹は「名詞-サ変可能」, 形状詞の語幹は「名詞形状詞可能」という品詞になっており，それらが名詞として扱われる場合と同一である。これらをすべて名詞として扱うことは，用言を核とした情報抽出や構文解析，また他の言語とのマッピングの際に支障となると考え, 日本語 UDの品詞夕グでは, これらが用言として振る舞う場合にはそれぞれVERB，ADJのタグを付与し，(19)のような構造とした.
a.

b.

サ変動詞は，格要素や副詞などの要素を子に持つように，当然ながら用言としての振る舞いをするため,「勉強する」を一語の VERB としたいところである。しかし，語の単位を国語研短単位で統一するという原則を重視して，内容語である「勉強」の部分が VERB となる (19a)の構造を採用するに至った. 形状詞についても同様に，(19b)のようになる.

## 4.1.2 補助用言

「走っている」「来てほしい」の下線部のように，一般に独立の文節を構成しない補助用言がある.これらは UniDic において, それぞれ「動詞-非自立可能」「形容詞-非自立可能」といった品詞が割り当てられており, 短単位の品詞としては「私がいる」「飲み物がほしい」のような本動詞の場合との区別がない.

日本語 UD においては，依存構造を単純にするためにも，補助用言は子要素を持たない機能語とみなしたい. そのために, 3.2 節で示した二重形態素解析の結果を参照し, 自立語でないとみなされた用言には，「た」「れる」などの助動詞と同じ品詞夕グ AUXを割り当てた. (20)の例では，「いる」を機能語 AUX とみなし，「ずっと」の係り先が「いる」である（係り受けに交差が生じる）という可能性を排除した。

## 4.2 格のラベルと助詞の分類

日本語の句構造木に基づくツリーバンク (Tanaka and Nagata 2013) は, 格関係や節構造など UD に必要な統語関係の情報を含んでいる。しかしながら，日本語の文節に基づく係り受けツリーバンクの多くは，格関係などの統語関係の情報を含んでいない，以下では，その制約の下で，一貫性を持つ依存関係ラベルを割り当てるための設計を示す.

主語や目的語が語順によって定まる英語と異なり, 日本語は語順に自由度があり, 格助詞などが格を示唆するものの, 係助詞・副助詞が用いられたり, 助詞が省略されたりする場合があり, 格要素に $n s u b j, o b j, i o b j$ といった依存関係ラベルを割り当てるのは簡単ではない.

UD は構文の情報を付与するものであって, 深層格など意味的なものをを示すものではないという立場から，原則として格助詞「が」を持つ名詞句に $n s u b j$ を付与し，格助詞「を」を持つ名詞句に $o b j$ を付与する.

格助詞「に」の扱いは特に難しい.（21）に示す例のように，時間や場所を表す場合（この例では時間格「朝」）には $o b l$, その他の場合（例では目標格「学校」）に $i o b j を$ 付与すれば, 他の言語とラベルを近づけることができる。 しかしながら, 文節に基づく係り受けアノテーションから変換する際にはこれらの深層格の情報が不足している。このため, 後で述べる UD Japanese-GSD および UD Japanese-PUD においては，格助詞「に」を持つ名詞句全てに iobjを付与し，UD Japanese-BCCWJ および UD Japanese-Modern においては $o b l$ を付与している. 述語項構造アノテーション BCCWJ-PAS などが手に入る場合には, 参照して区別する必要があるが, 現在は行っていない.

【作例：「に」の曖昧性】

UD の格に関する依存関係ラベルは主語優勢言語向けに設計されており, 日本語のような主
題優勢言語のアノテーションを設計する際には困難が生じている. 主題に相当するラベルは設定されておらず，提題の係助詞「は」については扱いが難しい．UDでは，「主題は disclocated を付与する。ただし、それが主語でもある場合は $n s u b j$ を付与する.」と定義されている. これを行うためには「は」の用法を区別する必要があり，構文情報だけからはラベルを決定することができない．そこで，現在は以下のように近似的に「は」のラべルを付与している。(22)のように，「が」が含まれず，「は」が含まれる文に対しては，「は」がつく名詞句を主語相当とし，依存関係ラベル nsubjを付与する。(23)のように，一つの文節の中に「に」と「は」が共起する名詞句は，格助詞「に」の用法に基づいて依存関係ラベル $i o b j$ か $o b l$ を付与する。(24)のように「は」と「が」が同じ述語に係り受け関係を持つ場合には，「は」がつく名詞句に依存関係ラベル dislocated を付与する。しかし， dislocated は，英語において主題を明示する分裂文に用いられるものである。(25)のように，日本語における分裂文には依存関係ラベル dislocated が用いられず，節主語を表す $\operatorname{csubj}$ が用いられる。日本語の「は」は英語等において dislocated で表される依存関係とは異なると考えられ，よりよいアノテーション方法は検討課題として残されている.

なお,「は」以外の係助詞については $n s u b j$ との区別が求められていないので，格が明示されている場合（例えば「にも」）はそれに相当する依存関係ラべルを，明示されていない場合には $o b l$ を付与する.

$(22)$

【作例：提題の「は」】

$(23)$

【作例：「には」】

【作例：象鼻文】
$(25)$

【作例：分裂文】

## 4.3 句と節の区別

UD では, 表 3 に示すように，子要素が語・句の場合と節の場合とで異なる依存関係ラベルを付与する設計になっている.

英語においては，形容詞句（名詞修飾句）(26a) と形容詞節（名詞修飾節）(26b) と明確に区別できる。形容詞は限定用法に限って amodとしている。なお，形容詞の叙述用法については $c o p$ が割り当てられる.
a.

【UD：英語での形容詞の限定的用法 $a m o d 】$
b.

【UD：英語での関係節 $a c l$ 】

しかしながら, 日本語においては, 句と節の境界が曖昧であり, 明示的に区別して依存関係ラベルを付与することが難しい，例えば，英語での形容詞の限定的用法にはラベル amod が用いられるが，対応する日本語の現象は，用言の連体形を用いた体言の修飾である。(27)は限定的

表 3 UD の統語関係ラベルにおける語・句と節の区別

用法の例ではあるが, (27a) は「タイトル」が「長い」という主述の関係があり, 述語的用法でもある。一方, (27b)は「車」と「長い」の間に主述の関係がないために, 述語的用法ではない.

b.

【作例：連体修飾節 $a c l$ 】

【作例：連体修飾節 $a c l$ 】

このように, 日本語において, 限定的用法か述語的用法かの二分化が難しく, 英語での形容詞の限定的用法 $(a m o d)$ と関係節 $(a c l)$ に相当する連体修飾節との区別が明確でない. アノテー ションの摇れを防ぐために，形容詞・形状詞が格を伴わずに名詞を修飾する場合も含めて常に $a c l$ を用いることとし， amod は連体詞による修飾に限定した，日本語の句と節の境界は，述語相当句が項を取りうるか否かの観点から識別することができるが，ゼロ主語の問題もあり「節でない」ことを判定することは困難である。 そこで，項を取りうるか否かの観点に基づく句か節かの判定を放棄し, 時制を帯びるかどうかの観点 (有田 2007)に基づき, 形容詞・形状詞においては一律に acl とし, 連体詞においては一律に amod とした. 同様に, 述語の連用形が他の用言を修飾する場合も advcl として，advmodは副詞による修飾の場合のみに用いた。

(28)

【作例：節主語 $c s u b j 】$

節主語は, 形式名詞「の」に対して定義する. (28)のように, 形式名詞「の」の品詞夕グは SCONJとし，「の」を含む文節の主辞「怒ら」の依存関係ラベルを csubjとする.

【作例：節主語 ccomp】
節補語は, 引用の「と」に対して定義する $(29)$ のように, 引用の「と」には, 品詞タグ ADP を付与し,「と」を含む文節の主辞「きれい」の依存関係ラベルを ccomp とする。 $x c o m p$ は, 主語が明示的に出現する言語において, 主語はないが, 述語性補語や節補語のみが出現する (open clausal complement) ような動詞もしくは形容詞に対して定義される. しかし,日本語においては, そもそも主語が明示的に出現しないため, ラベル $x c o m p を$ 用いない.

## 5 並列構造

本節では並列構造の扱いについて議論する。日本語は文節単位に関係を付与した場合には,同格や倒置などの構造を除いて, 常に主辞が右に来る構造（主辞後置）になる.しかしながら UD では, 並列構造では常に左側の要素が主辞となると規定している，以下では, 名詞句の並列, 動詞句の並列について, UDの原則と現在の日本語コーパスにおける構造を比較し, 今後の方向性を述べる.

## 5.1 名詞句の並列

UD における並列構造のアノテーションは左側が主辞となる。 (30)は, その原則に忠実に従って他の言語と同様のアノテーションを付与した時の名詞句並列の例である.

【作例：UD の原則に基づく】

conj は並列構造の構成要素を結ぶ依存関係ラベルである. $c c$ は接続表現「と」(品詞 CCONJ) とその右側の構成要素とを結ぶ仕様になっている. このように, (30)の構造は日本語学の研究者にとっても, 構文解析器を実装する研究者にとっても, 非常に扱いにくい構造であると考える. そこで，日本語のUDコーパスを作成するにあたって，「犬と猫」の関係は，並列構造ではなく名詞句の修飾の一形態として取り扱うこととし, (31) の形のアノテーションを定めた.ここでは,「と」は名詞句「犬」の caseとし, 「犬」と「猫」は $n \bmod$ で結ぶ. これによって, 並列構造の左側を主辞とするUDの規定に起因する問題を回避した.

【作例 (30)：現在のコーパスの対処方法】

## 5.2 動詞句の並列

次に動詞句の並列について示す. (32)は,「て」で接続する動詞句を, 左主辞原則に準じた並列構造として表現したものである.「食べ」と「走る」を並列とみなし, 左構成要素を主辞とすると，「食べ」が $a c l$ にり「人」に関連づけられる，結果，連体形でない活用形であるのに名詞を連体修飾する 7 という，極めて不自然な構造となる。

【作例：UD の原則】

一方, 現在公開されている日本語 UD のコーパスでは, 基本的には, 述語間の関係に並列構造を認定しない. (32)の例のように，「て」による接続を動詞の並列 (conj) とみなさず，副詞句による修飾 $(a d v c l)$ としている (33). この解釈により, 左側が主辞となる構造を回避し, より直感的な構造としている。英語の 'eat and run’と異なり, 日本語では二つの動詞が文法的に並列ではなく, 文法的要素は右側の語だけに付与されるという性質があり, さらに「て」で結ばれる関係は時間的な前後関係などもあり従属接続とみなすのが自然であることからも，この対応は妥当だと考えている.

【作例 $(32) ：$ 現在のコーパスの対処方法】

## 5.3 並列構造に対する今後の方向性

以上で見た通り, UD の並列構造の原則に基づいた日本語のアノテーションは, 日本語学的にも解析器の観点からも不自然な構造になってしまう。右側の要素を主辞とする並列構造を含む

コーパスは，検証器によりUDとして妥当でないとされて， shared taskでの利用ができなくなるため, 現状で公開している日本語の UDコーパスでは, 名詞句の並列は名詞句の修飾 $(n m o d)$,動詞句の並列は従属的な副詞節の修飾 ( $a d v c l$ ) であるとみなして, この問題を回避している. しかしながら，言語横断処理や言語対照比較などの際に，他言語と対応する並列構造を conjや $c c$ により表現をしたいという要望もある。同じ問題が韓国語にも起きていることが指摘されており (Chun, Han, Hwang, and Choi 2018), 韓国語 UDのコーパスが公式のものと右主辞型の非公式なものに分化してしまっている，日本語と韓国語には文法的に類似点が多いにもかかわらず

や韓国語のような主辞後置の言語については適用が困難であるために, 並列構造における構造の方向性を言語ごとに定義できるよう，UD 本体のコミュニティに働きかけていきたい.

## 6 日本語の言語資源と変換

## 6.1 公開中のコーパス

表 4 に示すとおり，日本語UDのコーパスとして以下の資源が公開されている.

UD Japanese-BCCWJ は BCCWJ(Maekawa et al. 2014)を変換した UD のコーパスである. 元のコーパスは約 1 億語からなり, 短単位・長単位・文節の人手のアノテーションが付与されている。 さらに, 文節単位の並列構造を示す BCCWJ-DepPara (Asahara and Matsumoto 2016)をUDへの変換の際に使用している.

UD Japanese-KTC (Tanaka, Miyao, Asahara, Uematsu, Kanayama, Mori, and Matsumoto 2016) は NII と NTT の共同研究により構築した句構造ツリーバンクをもとに整備されている Kaede Treebank (Tanaka and Nagata 2013; 田中，永田，松崎，宮尾，植松 2014)を変換した UD のコーパスである. 元テキストは京都大学テキストコーパス (Kurohashi and Nagao 2003) と同じ，毎日新聞の 1995 年版である. Kaede Treebank は, 国語研長単位と UniDic 品詞体系による形態論情報が付与されている. 2018 年 5 月現在, UD の Version 1 の基準に準拠している. 今後, UD の Version 2 に対応させる予定である.

表 4 公開中の日本語 UD のコーパス

UD Japanese-GSD は，Wikipedia の記事からなる。以前は UD Japanese と呼ばれていたデータで, CoNLL-2017 の Shared Task (Zeman et al. 2017) に提供された. UD Japanese-GSD の Version 2.0 の単語分かち書きは IBM の単語分割器により自動分割されたもので，頻出する誤りを辞書登録により修正したものである。文節単位の係り受け解析器 (Kanayama, Torisawa, Mitsuishi, and Tsujii 2000)による出力を機能語に対する主辞規則 (Tanaka et al. 2016)により変換したものである。2017 年 11 月に公開された Version 2.1 では，人手によるアノテーションとの重ね合わせを行い，修正を施した。

UD Japanese-PUD は, UD Japanese-GSD と同様の方法で作成されたもので，他言語との並行コーパスとなっている.

UD Japanese-Modern (Omura, Takahashi, and Asahara 2017) は『日本語歴史コーパス明治・大正編 I 雑誌』(CHJ) (Ogiso, Kondo, Mabuchi, and Hattori 2017) に基づいたデータである. CHJ は, BCCWJ と同じ基準で形態論情報が付与されている。また, BCCWJ-DepPara と同じ基準で，文節係り受けと並列構造が付与されており, UD Japanese-BCCWJ と同じ手法で UD 基準に変換される。 BCCWJ との違いとして, 文語表現に基づく倒置（「曰」など）や述語性連体詞（「所謂」）などがある.

## 6.2 既存のコーパスからの変換

3 節で述べた通り, UD の日本語コーパスは既存のコーパスからの変換に基づいて構成する.構文構造のコーパスには，BCCWJ (Maekawa et al. 2014) に文節ごとの係り受け関係を付与した BCCWJ-DepPara (Asahara and Matsumoto 2016), 国語研短単位による単語の単位で係り受けを付与したコーパス (Mori, Ogura, and Sasada 2014), 句構造のツリーバンク (Tanaka and Nagata 2013; 吉本, 周, 小菅, 大友, Butler 2013; 田中他 2014) などがある.

UD 自体は単語単位の係り受け構造であるが，節の単位を考慮して依存関係ラベル $(a c l, a d v c l$, csubj, ccomp など）を付与したり, 並列構造のスコープを定めたりする必要がある。また, 日本語の UD Version 2 では，格関係のラベルは格助詞により表示された表層格で付与する（格助詞 $\lceil か ゙ 」=n s u b j$, 格助詞「を」=objなど）が，係助詞「は」「も」などにより格助詞が現れない場合や, 格助詞「に」で表示された要素を必須要素として扱うか $(i o b j)$, 随意的要素として扱うか $(o b l)$ などの区別を行う必要があることから，変換元のコーパスに述語項構造の情報が含まれていることが望ましい，また，格関係を含め内容語間の係り受け関係を捉える上では，格助詞や助動詞相当の機能表現の複合語（「に対して」「かもしれない」など）をまとめて扱った方が都合が良く, 国語研長単位を導入することによりこれらを一つの機能語として扱うことも有用である.

これらの情報を持つコーパスとして句構造ツリーバンク Kaede Treebank (Tanaka and Nagata 2013; 田中他 2014) と, 文節係り受けのコーパス BCCWJ からの変換により UD のコーパスが
構築されている. 表 5 に，変換元としたコーパスとUD 変換に必要な情報の取得源を示している。以下に，それぞれの変換の概要について述べる。

## 6.2.1 句構造ツリーバンクからの変換

日本語句構造ツリーバンク Kaede Treebank では, 形態素や句構造などのアノテーションを参照することで, 日本語 UDへの自動変換を行っている。ツリーバンクは 2 分木で構成されており，左右のラベルを比較して主辞を決定する主辞規則を各分岐に順に適用することで，依存構造に変換することができる．依存構造ラベルも，各分岐ごとに周辺のノードのラべルを参照する変換規則を適用することにより決定することができる。

図 1 は, 変換元となる句構造の例を示している. 図中の品詞ラベルは, 元のツリーバンクのものから UPOS に変換した結果となっている。主辞を決定するために各分岐に対して，表 6 で示されるような主辞規則を適用していく，例えば，左端の二つのノード「赤い/ADJ」「車/NOUN」 に関して，図中の規則に従うと「ADJ」「NOUN」の品詞の並びは右側のノード「NOUN」が主辞となる。図 1 で，四角で囲まれたノードは各分岐における主辞を示している。

依存関係ラベルの決定については, 葉ノードにあたる語は全て, 何らかの依存関係ラべルを

表 5 既存コーパスと UDへの変換に利用した情報

図 1 変換元になる句構造の例
介して, 他の語あるいは根ノードを主辞としているので, 各葉ノードを起点として行っていく. ある葉ノードを D とすると，D から D の主辞への依存関係ラベルは，D から根ノードの方向にたどり D が主辞とならない最初のノード C，C の左の子ノード L ， C の姉妹ノード $\mathrm{H}$ のように，それぞれのラベルを参照した規則により決定できる．表 7 は，依存関係ラベル変換規則の例を示す。図中の* は，任意のラベルを表している。例えば，葉ノード「車」と主辞との依存関係ラベルを決定する場合，ノード D は「車/NOUN」，C は「VP」，L は「PP-OBJ」, H は「SCONJ」であるので，表 7 の 3 行目のルールから, 依存構造ラベルは $o b j$ に決定される.

図 2 は, 図 1 の句構造に，主辞規則，依存関係ラベル変換規則を適用して変換された UD の例を示す。

表 6 主辞規則の例

表 7 依存関係ラベル変換規則の例

ある葉ノードを D から D の主辞への依存関係ラベルを決定する際に，D から根ノードの方向にたどり D が主辞とならない最初のノード $\mathrm{C}$ ， ～の左の子ノード L ， ～の姉妹ノード $\mathrm{H}$ を参照する。“*”は，任意のラベルを表す.

図 2 自動変換された依存構造の例

## 6.2.2 文節係り受けコーパスからの変換

BCCWJ にアノテーションされた文節係り受け情報に基づいた UD 互換の言語資源を整備した. ここでは, 概略を述べるにとどめ, 詳細は文献 (大村, 浅原 2017,2018 )を参照されたい.最初に, BCCWJ の UniDic 品詞体系から, UPOS のの変換が行われる. UPOS に変換するにあたっては，前述したようにサ変や形状詞のように用法に応じた品詞を必要とする場合があるため, 短単位の品詞だけでなく, 長単位の品詞も参照して変換する。表 8 の例では,「所持」という短単位について, 品詞は「名詞-普通名詞-サ変可能」であり, UPOS では NOUN, VERB のいずれかに変換される可能性があるが，長単位「所持し」の品詞「動詞-一般」を参照して, VERB に変換される。

単語間の依存構造は, BCCWJ-DepParaが持つ文節間の係り受け情報を変換することにより，構築する． 3.3 節で述べたように，文節間係り受けを各文節間の自立語主辞に代表させるため,文節間の係り受けは各文節の主辞となる語の間の依存関係に変換される。図 3 では, 2 つの文節「自動車を」「所持している」間の係り受け関係が，それぞれの文節の主辞である短単位「車」「所持」の間の依存関係に変換されている。また, 文節内においては文節内の自立語主辞と他の構成要素との関係を定義するため, 原則として, 各文節の主辞にそれ以外の語が依存関係をもつ構造に変換される。例えば，図の「所持している」の文節においては，「し」「て」「いる」の各語が，文節の主辞「所持」との依存関係を持つ構造に変換されている.

依存関係ラベルは, 主辞の品詞タグ, 短単位品詞, 修飾語の品詞タグ, 格助詞の情報などを参照した変換規則により変換される。例えば, 主辞「所持」と修飾語「車」の間の依存関係ラ

表 8 国語研短単位，長単位，文節による分割と UPOS の例

 &  &  &  &  &  &  \\

図 3 文節係り受けと変換されたUD の例. 色のついている単語が文節の主辞である.

ベルは, 主辞の品詞タグ VERB, 修飾語の品詞タグ NOUN, 述語「所持」に対して項「車」が格助詞「を」と依存関係があることの組み合わせにより obj に変換される.

以上，自動変換の例について述べたが，ここで挙げたコーパス以外で，UDへの自動変換に必要な全ての情報を網羅した言語資源は，現時点では非常に限定的であると考えられる，既存コーパスのアノテーションを活用した自動変換をべースにしつつ，4 節で挙げたような課題に対応するため，新たなアノテーションスキームに関するさらなる議論が必要である.

## 6.3 ライセンスと著作権

UD Japanese-BCCWJ は BCCWJ コーパスから変換されたもので，アノテーションはオープンライセンスとして提供されている. しかし, 原文の入手にはDVD の購入が必要 ${ }^{8}$.

UD Japanese-KTC は毎日新聞 95 年版に基づいているために, 利用には, 毎日新聞デー夕を購入する必要がある. アノテーション自体はクリエイティブコモンズライセンス (CC BY-SA) で利用可能である ${ }^{9}$.

UD Japanese-GSD と UD Japanese-PUD データは, テキストも含めてオープンデータである. いずれもクリエイティブコモンズライセンス (UD Japanese-GSD: CC BY-NC-SA, UD JapanesePUD: CC BY-SA) で利用可能である.

UD Japanese-Modern は『日本語歴史コーパス』を元データとしており, 元テキストの著作権は失効している. テキストも含めてクリエイティブコモンズ (CC BY-NC-ND) で利用可能.

## 7 関連研究

本節では，本稿に散在する関連研究について再掲しながらまとめる.

既存の日本語の句構造木のツリーバンクとして, 国立情報学研究所と NTT の共同研究により構築した句構造ツリーバンク Kaede Treebank (Tanaka and Nagata 2013; 田中他 2014) がある。他に Keyaki Treebank (Horn, Butler, and Yoshimoto 2017) や開発中の NINJAL Parsed Corpus for Modern Japanese (長崎, バトラー, ホーン, パルデシ, 吉本 2018) がある. 既存の文節係り受けのツリーバンクとして, 京都大学テキストコーパス (Kurohashi and Nagao 2003)$\cdot$ BCCWJ-DepPara (Asahara and Matsumoto 2016)・近代語コーパスに対する係り受けアノテー ション (浅原, 高橋 2016) がある. 単語単位の係り受けのツリーバンクとして京都大学の日本語係り受けコーパス (Mori et al. 2014) がある. Twitter に対する日本語 UD アノテーションの研究も進められている (Iso, Ito, Nagai, Okahisa, and Aramaki 2018).

UD のコーパス (Universal Dependencies contributors 2014)に関しては関連研究が多く, 日本
^{9}$ http://www.nichigai.co.jp/sales/mainichi/mainichi-data.html
}
語に近い言語である韓国語についての研究にとどめる. (Chun et al. 2018) は韓国語の UD の言語資源について解説している. Google UD Korean Treebank (McDonald et al. 2013) ・ Penn Korean Treebank (Han, Ryu, Chae, yun Yang, Lee, and Palmer 2006) $\cdot$ KAIST Treebank (Choi, Han, Han, and Kwon 1994) からの UD 基準への変換について議論している。そのほか Korean National Corpus (Kim 2006) からの変換に関する議論もある (Noh, Han, Oh, and Kim 2018). しかしながら，韓国語 UD コーパスでは文節に相当する単位をUD）語としているなど，日本語のアノテーション仕様とは大きな隔たりがある。これは, 言語間でアノテーション仕様をなるべく統一するというUDの目的から外れている状態と言える. 実際, 並列構造の左主辞に起因する問題など共有している問題もある (Kanayama, Han, Asahara, Hwang, Miyao, Choi, and Matsumoto 2018)，今後は 4 節の日本語特有の問題を共有し, 相互に情報を交換しながらアノテーション仕様を合わせていくことが期待される.

このほか，各論に対する関連研究については紙面の都合上割愛する。

## 8 おわりに

本稿では, Universal Dependencies 日本語版の定義を示した。その際の方針や現在の状況は以下の通りである：
- UD 本体の基準の変更に追随するために, 基本的に既存のアノテーションデータからの変換によりコーパスを生成する。UD 本体の基準に変更があった場合には変換規則の修正により対応する。
- 従って, 既存のアノテーションデータに含まれる情報から変換が可能な粒度の夕グ・ラベルを付与する.
- 現在のところ語の単位を国語研短単位で統一している.
- 品詞夕グは UniDic 品詞体系と UD 品詞の対応付けに基づいて付与する. サ変動詞・形状詞・補助用言などの一部の可能性に基づく品詞体系に対しては例外的な規定を与える.
- 依存関係は, 句構造木もしくは文節係り受けからの変換によって認定する.
- 依存関係ラベルは, 既存のアノテーションデータによって決められない情報（格のラべル・句と節の境界）があるが，変換の可能性・一貫性を重視して規則を与える.
- 並列構造は本質的に係り受け木ではそのスコープを決定できない場合がある。また UD 本体のほうで左主辞の原則を与えているが, 日本語や韓国語などの主辞後置言語に親和性がない構造となっている。この点については, 韓国語 UD コーパスを整備している研究者とともに UD 本体に対して問題点を指摘している.
- 様々な言語資源からUD 日本語データを構築し, 現在のところチェコ語に次いで世界 2 位の規模のデータを公開している。

このように，UDの原則的定義に従いつつ日本語の既存の言語資源との対応関係を意識している.これまでは日本語の言語資源は独自の基準で研究されてきた面があり, 既存の言語資源と UD の定義では対応関係が自明でない点が多い. 本稿で示した定義においても一貫性や変換可能性に課題が残っており，今後の議論により日本語の独自性と言語横断性を両立した体系の構築を目指す。

この活動により，言語横断的な研究や新たな応用への取り組みが加速されることが期待される. 例えば, 複数言語の UD コーパスを利用した構文解析器の構築, 対訳コーパスに対して付与したアノテーションの比較，UDの言語横断性を利用した機械翻訳，などの応用が考えられる。一方， 4 節で挙げた課題を見ても，UD 全体の定義が英語に特化していると思われる点もある。UDを日本語へローカライズすることにとどまらず，他の言語のコミュニティと連携しながら UD 全体の発展に向けて情報発信していくことが必要となろう。

## 謝 辞

研究開始時および UDコーパス構築・公開に関して植松すみれ氏の多大なる貢献がありました. 森信介氏には研究の過程でご助言をいたたきました。本研究は, 国立国語研究所コーパス開発センター共同研究プロジェクト「コーパスアノテーションの拡張・統合・自動化に関する基礎研究」によるものです。本研究の一部は JSPS 科研費 JP15K12888, 17H00917, 18H05521 の助成を受けました。本稿は LREC-2016: Universal Dependencies for Japanese と LREC-2018: Universal Dependencies Version 2 for Japanese で発表したものを加筆修正したものです.

## 参考文献

有田節子 (2007). 日本語条件文と時制節性. 日本語研究叢書（フロンティアシリーズ）.〈ろしお出版.

Asahara, M. and Matsumoto, Y. (2016). "BCCWJ-DepPara: A Syntactic Annotation Treebank on the 'Balanced Corpus of Contemporary Written Japanese'." In Proceedings of the 12th Workshop on Asian Language Resources (ALR12), pp. 49-58. The COLING 2016 Organizing Committee.

浅原正幸, 高橋雄太 (2016). 近代語コーパスに対する統語アノテーション基準の検討. 日本語学会 2016 年度秋季大会.

Choi, J. D., Han, Y. S., Han, Y. G., and Kwon, O. W. (1994). "KAIST Tree Bank Project for Korean: Present and Future Development." In Proceedings of the International Workshop on Sharable Natural Language Resources, pp. 7-14.

Chun, J., Han, N.-R., Hwang, J. D., and Choi, J. D. (2018). "Building Universal Dependency Treebanks in Korean." In Proceedings of the 11th International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC 2018), pp. 2194-2202. European Language Resources Association.

de Marneffe, M.-C., Dozat, T., Silveira, N., Haverinen, K., Ginter, F., Nivre, J., and Manning, C. D. (2014). "Universal Stanford Dependencies: A Cross-linguistic Typology." In Proceedings of the 9th International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC 2014), pp. 4585-4592. European Language Resources Association.

Den, Y., Nakamura, J., Ogiso, T., and Ogura, H. (2008). "A Proper Approach to Japanese Morphological Analysis: Dictionary, Model, and Evaluation." In Proceedings of the 6th International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC 2008), pp. 1019-1024. European Language Resources Association.

Hajič, J., Ciaramita, M., Johansson, R., Kawahara, D., Martí, M. A., Màrquez, L., Meyers, A., Nivre, J., Padó, S., Štěpánek, J., Straňák, P., Surdeanu, M., Xue, N., and Zhang, Y. (2009). "The CoNLL-2009 Shared Task: Syntactic and Semantic Dependencies in Multiple Languages." In Proceedings of the 13th Conference on Computational Natural Language Learning (CoNLL 2009): Shared Task, pp. 1-18. Association for Computational Linguistics. Han, N.-R., Ryu, S., Chae, S.-H., yun Yang, S., Lee, S., and Palmer, M. (2006). "Korean Treebank Annotations Version 2.0." https://catalog.ldc.upenn.edu/LDC2006T09.

Haspelmath, M. (2011). "The Indeterminacy of Word Segmentation and the Nature of Morphology and Syntax." Folia Linguistica, 45 (1), pp. 31-80.

服部四郎 (1960). 附属語と附属形式. 言語学の方法, pp. 461-491. 岩波書店.

Horn, S. W., Butler, A., and Yoshimoto, K. (2017). "Keyaki Treebank Segmentation and Partof-speech Labelling.” 言語処理学会第 23 回年次大会発表論文集, pp. 417-417.

Iso, H., Ito, K., Nagai, H., Okahisa, T., and Aramaki, E. (2018). "Parsing Japanese Tweets into Universal Dependencies (non-archival submission)." In Proceedings of Universal Dependencies Workshop 2018 (UDW 2018).

Kanayama, H., Han, N.-R., Asahara, M., Hwang, J. D., Miyao, Y., Choi, J., and Matsumoto, Y. (2018). "Coordinate Structures in Universal Dependencies for Head-final Languages." In Proceedings of Universal Dependencies Workshop 2018 (UDW 2018), pp. 75-84.

Kanayama, H., Torisawa, K., Mitsuishi, Y., and Tsujii, J. (2000). "A Hybrid Japanese Parser with Hand-crafted Grammar and Statistics." In Proceedings of the 18th International Conference on Computational Linguistics (COLING 2000), pp. 411-417. Association for Computational Linguistics.

Kim, H. (2006). "Korean National Corpus in the 21st Century Sejong Project." In Proceedings of the 13th National Institute of Japanese Literature (NIJL) International Symposium, pp. $49-54$.

Kurohashi, S. and Nagao, M. (2003). Building a Japanese Parsed Corpus-while Improving the Parsing System, Chap. 14, pp. 249-260. Treebanks: Building and Using Parsed Corpora. Springer Netherlands.

Maekawa, K., Yamazaki, M., Ogiso, T., Maruyama, T., Ogura, H., Kashino, W., Koiso, H., Yamaguchi, M., Tanaka, M., and Den, Y. (2014). "Balanced Corpus of Contemporary Written Japanese." Language Resources and Evaluation, 48, pp. 345-371.

益岡隆志, 田窪行則 (1992). 基礎日本語文法・改訂版. くろしお出版.

McDonald, R., Nivre, J., Quirmbach-Brundage, Y., Goldberg, Y., Das, D., Ganchev, K., Hall, K., Petrov, S., Zhang, H., Täckström, O., Bedini, C., Bertomeu Castelló, N., and Lee, J. (2013). "Universal Dependency Annotation for Multilingual Parsing." In Proceedings of the 51st Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 2: Short Papers), pp. 92-97, Sofia, Bulgaria. Association for Computational Linguistics.

宮岡伯人 (2015).「語」とはなにか・再考：日本語文法と「文字の陥穷」.三省堂.

Mori, S., Ogura, H., and Sasada, T. (2014). "A Japanese Word Dependency Corpus." In Proceedings of the 9th International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC 2014), pp. 753-758. European Language Resources Association.

長崎郁, アラステア・バトラー, スティーブン・ライト・ホーン, プラシャント・パルデシ, 吉本啓 (2018). 統語解析情報付きコーパス検索用インタフェースの開発. 言語処理学会第 24 回年次大会発表論文集, pp. 1123-1126.

Noh, Y., Han, J., Oh, T., and Kim, H. (2018). "Enhancing Universal Dependencies for Korean." In Proceedings of Universal Dependencies Workshop 2018 (UDW 2018), pp. 108-116.

Noji, H. and Miyao, Y. (2015). "Left-corner Parsing for Dependency Grammar." Journal of Natural Language Processing, 22 (4), pp. 251-288.

Ogiso, T., Kondo, A., Mabuchi, Y., and Hattori, N. (2017). "Construction of the 'Corpus of Historical Japanese: Meiji-Taisho Series I-Magazines'." In Proceedings of the 2017 Conference of Digital Humanities (DH2017), pp. 770-771. Alliance of Digital Humanities Organizations.小椋秀樹, 小磯花絵, 冨士池優美, 宮内佐夜香, 小西光, 原裕 (2011). 『現代日本語書き言葉均衡コーパス』形態論情報規程集第 4 版（上）（下）. 人間文化研究機構国立国語研究所.

大村舞, 浅原正幸 (2017). 現代日本語書き言葉均衡コーパスの Universal Dependencies. 言語資源活用ワークショップ発表論文集, pp. 132-142. 人間文化研究機構国立国語研究所.

大村舞, 浅原正幸 (2018). UD Japanese-BCCWJ の構築と分析. 言語資源活用ワークショップ
発表論文集, pp. 161-175. 人間文化研究機構国立国語研究所.

Omura, M., Takahashi, Y., and Asahara, M. (2017). "Universal Dependency for Modern Japanese." In Proceedings of the 7th Conference of Japanese Association for Digital Humanities (JADH2017), pp. 34-36. Japanese Association for Digital Humanities.

Petrov, S., Das, D., and McDonald, R. (2012). "A Universal Part-of-Speech Tagset." In Proceedings of the 8th International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC 2012), pp. 2089-2096. European Language Resources Association.

Straka, M. and Straková, J. (2017). "Tokenizing, POS Tagging, Lemmatizing and Parsing UD 2.0 with UDPipe." In Proceedings of the CoNLL 2017 Shared Task: Multilingual Parsing from Raw Text to Universal Dependencies, pp. 88-99. Association for Computational Linguistics.

田中貴秋，永田昌明，松崎拓也，宮尾祐介，植松すみれ (2014). 統語情報と意味情報を統合した日本語句構造ツリーバンクの構築. 言語処理学会第 20 回年次大会発表論文集, pp. 737-740.言語処理学会.

Tanaka, T., Miyao, Y., Asahara, M., Uematsu, S., Kanayama, H., Mori, S., and Matsumoto, Y. (2016). "Universal Dependencies for Japanese." In Proceedings of the 10th International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC 2016), pp. 1651-1658. European Language Resources Association.

Tanaka, T. and Nagata, M. (2013). "Constructing a Practical Constituent Parser from a Japanese Treebank with Function Labels." In Proceedings of the 4th Workshop on Statistical Parsing of Morphologically Rich Language (SPML 2013), pp. 108-118. Association for Computational Linguistics.

Universal Dependencies contributors (2014). "Universal Dependencies."

https://universaldependencies.github.io/docs/.

吉本啓, 周振, 小菅智也, 大友瑠璃子, Butler, A. (2013). 日本語ツリーバンクのアノテーション方針. 言語処理学会第 19 回年次大会発表論文集, pp. 924-927. 言語処理学会.

Zeman, D. (2008). "Reusable Tagset Conversion Using Tagset Drivers." In Proceedings of the 6th International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC 2008), pp. 213-218. European Language Resources Association.

Zeman, D., Hajič, J., Popel, M., Straka, M., Ginter, F., Nivre, J., and Petrov, S. (2018). "CoNLL 2018 Shared Task: Multilingual Parsing from Raw Text to Universal Dependencies." In Proceedings of the CoNLL 2018 Shared Task: Multilingual Parsing from Raw Text to Universal Dependencies, pp. 1-21. Association for Computational Linguistics.

Zeman, D., Popel, M., Straka, M., Hajič, J., Nivre, J., Ginter, F., Luotolahti, J., Pyysalo, S., Petrov, S., Potthast, M., Tyers, F., Badmaeva, E., Gökırmak, M., Nedoluzhko, A., Cinková,

S., Hajič Jr., J., Hlaváčová, J., et al. (2017). "CoNLL 2017 Shared Task: Multilingual Parsing from Raw Text to Universal Dependencies." In Proceedings of the CoNLL 2017 Shared Task: Multilingual Parsing from Raw Text to Universal Dependencies, pp. 1-19.

## 略歴

浅原正幸：2003 年奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究博士後期課程修了. 2004 年より同大学助教. 2012 年より人間文化研究機構国立国語研究所コーパス開発センター特任准教授. 現在同准教授. 博士 (工学). 情報処理学会, 言語処理学会, 日本言語学会, 日本語学会各会員.

金山博：2000 年東京大学大学院理学系研究科修士課程修了, 同年より日本アイ・ビー・エム株式会社東京基礎研究所に所属し, 自然言語処理の基盤技術と応用に関する研究に従事．博士（情報理工学），言語処理学会・電子情報通信学会各会員.

宮尾祐介：2000 年東京大学大学院理学系研究科修士課程修了. 2001 年より同大学にて助手, 2007 年より助教. 2006 年同大学大学院にて博士号（情報理工学）取得. 2010 年より国立情報学研究所准教授，2018 年より東京大学教授.人工知能学会, 情報処理学会, 言語処理学会各会員.

田中貴秋：1996 年大阪大学大学院基礎工学研究科修士課程修了. 同年, 日本電信電話株式会社入社. 2007 年 2012 年西日本電信電話株式会社研究開発センタ勤務. 現在, 日本電信電話株式会社 NTT コミュニケーション科学基礎研究所にて自然言語処理の研究に従事. 言語処理学会, 人工知能学会各会員.

大村舞：2015 年奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科博士前期課程修了. 2017 年より人間文化研究機構国立国語研究所コーパス開発センター非常勤研究員. 修士 (工学). 言語処理学会, 人工知能学会各会員.

村脇有吾：2011 年京都大学大学院情報学研究科博士後期課程修了, 博士（情報学). 同年京都大学学術情報メディアセンター特定助教, 2013 年九州大学大学院システム情報科学研究院助教, 2016 年京都大学大学院情報学研究科助教，現在にいたる。テキスト解析および計算言語学に関する研究に従事. 言語処理学会, 情報処理学会各会員.

松本裕治：1979 年京都大学大学院工学研究科修士課程修了. 同年電子技術総合研究所入所. 1985～1987 年 (財) 新世代コンピュータ技術開発機構に出向. 1988 年京都大学助教授を経て, 1993 年より奈良先端科学技術大学院大学教授，現在に至る。2016 年 9 月より理研 AIP 知識獲得チーム PI 兼務。工学博士. 情報処理学会フェロー. ACL Fellow.

(2018 年 8 月 1 日受付)

(2018 年 11 月 1 日再受付)

(2018 年 12 月 4 日採録)


# 発話テキストへのキャラクタ性付与のための音変化表現の分類
## 宮崎 千明 $\dagger \cdot$ 佐藤 理史 $\dagger$

「こりゃひでえ」(元の形：「これはひどい」）のような音変化表現は, 対話エージェントの発話や小説のセリフの自動生成において, 話者であるキャラクタを特徴付けるための強力な手段となると考えられる。音変化表現を発話のキャラクタ付けに利用するために, 本研究では, (i)キャラクタの発話に現れる音変化表現を収集し, (ii)それらを基に,音変化表現を人為的に発生させるための知識を整理した。具体的には, 収集した音変化表現を現象と生起環境の観点で分類し， 137 種類のパターンとして整理した。そして, これらのパターンが小説やコミックで用いられる音変化表現の $80 \%$ 以上をカバーすることを確認した. さらに, (iii) 音変化表現がキャラクタらしさを特徴付ける手段になるという仮説を検証するために，小説やコミックにおける発話文の話者（キャラクタ）を推定する実験を行い, 音変化表現のパターンの情報を利用することで, 推定性能が向上するキャラクタが存在することを確認した。

キーワード：音変化，キャラクタ，発話テキスト

## Classification of Phonological Changes Reflected in Text: Toward a Characterization of Written Utterances

\author{
Chiaki Miyazaki ${ }^{\dagger}$ and Satoshi Sato ${ }^{\dagger}$
}

\begin{abstract}
Phonological changes reflected in text can be powerful in characterizing utterances of dialogue agents or characters' lines in narratives. To use phonological changes to automatically characterize utterances, (i) we collected phonologically changed expressions from characters' written utterances and (ii) formalized the knowledge required to generate phonologically changed expressions. In particular, we categorized the expressions into 137 patterns by analyzing them from the points of the phenomena concerned and the environments of the occurrences. We experimentally confirmed that the patterns cover more than $80 \%$ of the phonologically changed expressions used in novels and comics. Furthermore, (iii) to investigate whether phonological change patterns can be effective in characterization, we conducted an experiment that estimated speakers (characters) of the utterances and confirmed that the information on phonological changes improved the performance of speaker estimation for several characters.
\end{abstract}

Key Words: Phonological Changes, Characters, Written Utterances

## 1 はじめに

登場人物（キャラクタ）は小説, コミック, アニメ, ドラマ, 映画などの物語世界における重要な構成要素の一つであり，ライトノベルのように「キャラクタ中心の物語」(メイナード 2012) すら存在する。近年は，ユーザの命令に従ってタスクを実行したり，会話をしたりする対話エージェントにおいても，エージェントのキャラクタが重視されるようになり，マイクロソフトの「りんな」1 をはじめとして，特定のキャラクタを冠した対話エージェントが数多く作られている ${ }^{2,3,4,5}$.

物語でも対話エージェントでも，それぞれのキャラクタの発話には，それぞれのキャラクタらしさが表れる．特定の人物像（キャラクタ）と結びついた話し方の類型は役割語 (金水 2011a) と呼ばれ, 「老人語」「幼児語」「お嬢様言葉」など, どのようなキャラクタがどのような表現を使うのか,文法的な特徴はあるか $($ 金水 $2011 b)$ などについて, 様々な研究が行われてきた.

我々が目指しているのは，キャラクタらしさを表す言語的特徴をうまく捉えて，その特徴を備えた発話テキストを自動生成する仕組みを実現すること，そして，その仕組みを対話エージェントの発話の自動生成や，小説の自動生成 (佐藤 2015) に適用することである，我々はこれまで，文末表現をはじめとする機能語の語彙選択に着目し，例えば，「これはひどいな」という発話を「これはひどいわね」のように変換する手法 (Miyazaki, Hirano, Higashinaka, Makino, and Matsuo 2015; 宮崎, 平野, 東中, 牧野, 松尾, 佐藤 2016) を提案してきた. しかしながら, 機能語の語彙選択による表現力には限界がある。具体的な課題としては, 性別や年代といった大まかなキャラクタらしさを表現することはできても，それ以上に細かなキャラクタらしさを表現することが難しい点が挙げられる．例えば，「これはひどいな」の文末表現「な」を「や」に置き換えて「これはひどいや」とすると，「どちらかというと男性らしい」「それほど高齢ではなさそう」という程度のキャラクタらしさは表現できても，これに加えて「もう少し粗野な感じにしたい」といった細かな調整は難しい. そこで，キャラクタらしさの表現力を高める方策として新たに着目したのが，「こりゃひでえや」 （元の形：「これはひどいや」）のような，発話テキストに文字として現れる音変化である．音変化を任意の発話テキストに対して人為的に施す仕組みを作れば，これを利用してキャラクタらしさの表現力を高めることができると考えられる。この仕組み作りに向け, 本研究では, テキストに文字として現れる音変化を音変化表現と名付け，日本語のキャラクタの発話に現れる音変化表現にどのような種類が存在するのかを調査する。具体的には，音変化表現と呼ぶべき事例を収集し，どのような環境下でどのような音変化が起きるかを示すパターンとして整理する。

音変化表現のパターンを分類する目的は 2 つある．1つ目は，音変化表現の生成のためである.
^{1}$ https://www.rinna.jp/

2 https://www.nttdocomo.co.jp/service/shabette_concier/shabette_chara/

3 http://line.froma.com/

${ }^{4}$ http://mezamane.com/

 }^{5}$ https://narikiri-qa.jp/oreimo-ayase/login.html

具体的には，どのような環境下でどのような音変化が起きるかを示すパターンを作成すれば，「ひどい」から「ひでえ」や「ひどーい」を生成するなど，音変化のない表現から音変化のある表現を人為的に生成することができると考えている。人為的に生成された音変化表現は，形態素解析用の辞書に登録して利用するなどの用途も考えられる．2つ目は，発話テキストに表れるキャラクタらしさの分析，および，発話テキストへのキャラクタらしさの付与のためである。一口に音変化表現と言っても，「ひでえ」と「ひどーい」とでは，その言葉を発する人物として想像されるキャラク夕が大きく違ってくる．音変化表現をパターンとして分類することは，この違いを捉えるうえで非常に意味がある．小説やコミックの発話テキストの分析においては，発話に現れる音変化表現のパターンを調べることで個々のキャラクタの特徵を捉えることができ，対話エージェントの発話や小説のセリフの自動生成においては，特定のパターンの音変化表現を使用することで，生成する発話やセリフにキャラクタらしさを付与できるようになると考えている.

音変化は従来より音声学や音韻論の観点から分析されており, 『現代言語学入門 2 日本語の音声』 (窪薗 1999) で取り上げられているように，「早う」のようなウ音便が子音+母音の連続から子音が消えて母音が残る現象 (e.g., haya $+\mathrm{ku} \rightarrow$ hayau $\rightarrow$ hayoo) であること (p. 40)，幼坚が「何ですか」 を「何でちゅか」と言うのは発音器官が未発達なためにサ行の子音を破擦音の $[\mathrm{t}]$ で代用する現象であること (p. 44),「すごい」と「すげえ」のような丁寧な発音とぞんざいな発音の間に見られる音変化は母音融合とそれに伴う代償延長で構成される現象であること (pp. 182-183),「書いておこう」が「書いとこう」に変化するのは母音で始まる音節を避けようとする現象であること (p. 218),「めえ (目)」のように近畿方言の 1 モーラ語が 2 モーラの長さに発音されるのは 1 モーラの長さの語を避けようとする制約による現象であること (p. 224) など，様々な現象について既に知られている.これに対し, 本研究で行いたいのはテキスト処理の観点からの分析であり, テキストに文字として現れる音変化をテキスト処理で利用しやすい知識として整理するのが本研究の目的である.

本研究では, 音変化表現のパターンを提案するとともに, 小説やコミックのキャラクタの発話を対象とした検証実験を通して，本研究で提案するパターンの網羅性を確認する。さらに，発話文の話者（キャラクタ）を推定する実験を通して，音変化表現のパターンが，発話のキャラクタらしさを特徴付けるための有効な手段となることを示す.

## 2 関連研究

話者に応じた発話生成の研究としては, 例えば, 話者の性格 (Mairesse and Walker 2007) や印象 (沈, 菊池, 太田, 三田村 2012), 年齢・性別などの人物属性 (Miyazaki et al. 2015), 特定の話者および聴者との関係性 (Li, Galley, Brockett, Spithourakis, Gao, and Dolan 2016) に応じた発話の生成が行われてきた。これらの研究では, 話者らしさを表現するための特徴として, 様々な語彙的・統語的・意味的・語用論的な特徴, および, 抽象化された意味的な特徵（単語埋め込み表現）

が利用されている．本研究で扱う音変化表現も，話者らしさを表現するための特徵の一つとなると考えられる。

日本語の音変化について調査・整理した文献に，「日本語話し言葉コーパスの構築法」の第 2 章 (小磯，西川，間淵 2006) や，「研究社日本語口語表現辞典」の付録 (山根，佐藤，松岡，奥村 2013) がある．前者では，話し言葉コーパスの音声を書き起こすうえで問題となる，様々な音変化の具体例が列挙・整理されている，後者では，日本語の学習者が利用することを想定して，日常の会話によく現れる音変化が列挙されている。いずれの文献も，キャラクタの発話で用いられる可能性のある音変化表現を把握するための重要な資料である。しかしながら，キャラクタの発話を対象として調査・整理されたものではないので，そこで挙げられている音変化が，キャラクタの発話に現れる音変化をどの程度カバーしているのかは明らかでない。

日本語の音変化を工学的に処理する研究としては, 既知の語に対して長音記号や小書き文字が挿入されるなどしてできた非標準的な表記に対する形態素解析 (笹野, 黒橋, 奥村 2014; 斉藤, 貞光,浅野，松尾 2017) があり，例えば，「冷たーーーい」や「冷たあああい」(笹野他 2014),「うっつらうっつら」や「だいちゅき」(斉藤他 2017) といった表記を形態素として正しく解析するための方法が提案されている，斉藤ら (斉藤他 2017) は, 非標準的な表記（崩れ表記）と標準的な表記（正規表記）をぺアにしたアノテーションデータを用いて，表記の崩れ方に関する多様なパ夕ーンを自動抽出する方法を提案している。これに対し，本研究のように人手でパターンを作成する枠組みで多様性を追求するのは難しい。しかしながら，キャラクタの発話において頻繁に観察される音変化表現にはそれほど多くのバリエーションはなく，人手でも主要なパターンは列挙できると考えられる. 本研究では, 日本語のキャラクタの発話で観察される音変化表現のパターンを, ある程度の網羅性を持った知識として子予め整理しておくことで，アノテーションデータを用意しなくても，キャラクタの発話を対象とした音変化表現の分析や生成が可能となる状態を目指す.

## 3 音変化表現の種類に関する分析

日本語のキャラクタの発話テキストに現れる音変化表現にどのような種類が存在するのかを把握するために，小説やコミックに登場するキャラクタなどの発話，および，日本語の口語表現に関する文献 (小磯他 2006; 山根他 2013) を参照し，音変化が起きている表現（音変化表現）と考えられるものを手作業で収集した。本研究では，音変化表現をおおよそ次のようなものと捉える。

## 音変化表現

元の形から一部の音が変化して派生したと思われる表現.

ここで, 元の形とは, 小型の国語辞書の見出し語として採用されているような, 現代の日本語話者の間で広く定着した表現を想定する。
音の違いを捉える観点には，音素・モーラ・アクセント・イントネーションなどがあり，どの範囲での変化を音変化とみなすかを厳密に定義することは難しい. そのため, 本研究では, 原則としてかな表記に基づいて音の変化を捉える。すなわち，「元の形とかな表記が異なる場合，音が変化した」と捉える。ただし，以下の例外がある。

例外 a ひらがなとカタカナは同一視する。

例外 $\mathbf{b}$ 母音を表す小書き文字（あ・い・う・え・お）は，通常の文字（あ・い・う・え・お）と同一視する。

例外 $\mathbf{c}$ 長音記号は，直前のかな文字（漢字の場合はその読み）の母音部分を表すかな（あ・い・ う・え・お，のいずれか）と同一視する。

例外 $\mathbf{d}$ 工段の長音を表す「い」と「え」は同一視する.

例外 e 才段の長音を表す「う」と「お」は同一視する。

以下に，上記の方針に沿った音変化表現の判定の具体例を示す.
- 「ひでえ」は元の形「ひどい」の音変化表現とみなす.

-「ひどーい」は元の形「ひどい」の音変化表現とみなす.
- 「ヒドイ」は, 国語辞典の見出し語で一般的に用いられる「ひどい」とかな表記が異なるが，例外 aにより，音変化表現とはみなさない.

-「ひどい」は, 国語辞典の見出し語で一般的に用いられる「ひどい」とかな表記が異なるが，例外 $\mathrm{b} により ，$ 音変化表現とはみなさない.
- 「おーきい」は, 国語辞典の見出し語で一般的に用いられる「おおきい」とかな表記が異なるが，例外 cにより，音変化表現とはみなさない。「おーきー」もこれに同じ.
- 「せんせえ」は, 国語辞典の見出し語で一般的に用いられる「せんせい」とかな表記が異なるが，例外 $\mathrm{d} により ，$ 音変化表現とはみなさない，「せんせー」もこれに同じ.
- 「がっこお」は, 国語辞典の見出し語で一般的に用いられる「がっこう」とかな表記が異なるが，例外 eにより，音変化表現とはみなさない．「がっこー」もこれに同じ．

・「ぼうっと」の元の形として「ぼうと」あるいは「ぼっと」が考えられるが，これらの語は現代の日本語話者にとってやや稀だ感じられる表現なので, 「ぼうっと」は音変化表現とはみなさない.「ぼーっと」,「ぼおっと」もこれに同じ.

-「だって」と「でも」は互いに派生関係にないと思われるので, 一方を他方の音変化表現であるとはみなさない.
- 「なんか」と「など」も互いに派生関係にないと思われるので, 一方を他方の音変化表現であるとはみなさない.

なお本研究では,「だって」と「でも」や「なんか」と「など」のような, 派生関係にないと思われ

る語同士の交替は，似たような意味を持つ語の集合から一つを選択する問題（以降，語彙選択）であると捉える。

次に, 収集した音変化表現のそれぞれを現象と生起環境の観点から分析し, 共通性のある表現同士を一つのパターンとしてまとめ上げた。本研究では，現象という用語によって「長音挿入」や「撥音化」のように「音がどのように変化したか」を指す。生起環境という用語は音変化が起きている環境のことを指す。それがどのような環境であるかは，音変化が起きている語およびその前後に位置する語の品詞・活用形・活用型・語形，文における位置などに基づいて分析した。また，パター ンとは現象と生起環境の組み合わせのことを指す。なお本稿では，語の境界や品詞・活用形・活用型にかかわる用語は，基本的には「益岡・田窪文法」(益岡，田窪 1992)に従う．ただし，文字単位での扱いやすさを考え，子音動詞の語幹・語尾の境界を変更した（例えば，本来なら「書く」の基本形語幹は「kak」，語尾は「u」であるが，語幹を「書」，語尾を「く」とする)，加えて，動詞の未然形を設けた。

## 3.1 パターンの作成

音変化表現のパターンの作成においては，まず，収集した音変化表現を現象の観点から分析し，下記の 11 種類に分類した。

（1）長音挿入任意の短母音が長母音に交替すること. 表記上は, 長音記号や小書き文字の挿入として現れる (e.g.,「嫌だ」 $\rightarrow$ 「嫌だニ」).

（5）母音交替（連続する）任意の母音が（連続する）別の母音に交替すること（e.g.,「おそい」 $\rightarrow$ 「おせえ」).

（6）子音交替（連続する）任意の子音が（連続する）別の子音に交替すること（e.g.，「ばっちり」 $\rightarrow$ 「ばっちしし).

(9) ウ音便化動詞やイ形容詞の活用語尾の先頭が「う」に交替すること。また, それに伴う語幹

(10) 縮約任意の音の系列が, 部分的な音素の脱落や交替を伴って, より短い系列へと形を変え

(11) その他上記 (1) (10) 以外の, 任意の音同士が交替すること（1 対複数, 複数対複数の交替も可).

なお本稿では，かな表記における 1 文字を指して音と呼ぶ（音の変化の捉え方は 3 節冒頭を参照のこと)，母音，子音と言う場合には，かな表記における 1 文字ではなく音素を指す。また，音が脱落した箇所は記号 $\phi$ によって明示する.

次に， 11 種類の現象を生起環境の観点から細分化することにより，全部で 137 種類のパターンを作成した。全 137 種類のパターンを，付録の表 12 に示す。各パターンは，現象の観点から見た 11 種類の分類（大分類）の配下に作成されている。例えば，長音挿入 (L1) の配下には，「嫌だー」 のように文末に長音が挿入されるパターン $(\mathrm{P} 1)$ や，「ばんざーい」「あたたかーい」のように，文末にあるイ形容詞型の活用語の基本形・子音動詞ラ行イ形の活用語の命令形・感動詞において，末尾の「い」「し」「ん」の前に長音が挿入されるパターン $(\mathrm{P} 2)$, 文末に位置する「です」の語中に長音が挿入されて「でーす」となるパターン $(\mathrm{P} 3)$ などを設けた. これらの例から分かるように，パターンの中には， P1 や P2のように，多くの語が該当するパターン（生産性のあるパターン）もあれば，P3のように，特定の語しか該当しないパターンもある。この違いを示すために，表 12 において，生産性のあるパターンには “*”を付与した。また，生起環境に何らかの共通点があるパター ン同士をまとめ上げるための中分類も用意した。例えば，P2 と P3 とは，ともに文末に位置する語の語中で起こる点において共通しているため, 文末の語中における長音挿入 (M2) という中分類でまとめ上げてある，中分類を用意したのは，音変化を生成する際の使いやすさを念頭に置いて細かく分類されたパターンを，説明のしやすい粒度でまとめて扱うためである.

## 3.2 パターンの概要

本節では， 3.1 節で作成した音変化表現のパターンの概要について述べる，具体的には，音変化の現象（大分類）ごとに，どのようなパターンを設けたかについて，事例を交えて説明する．説明の中で，キャラクタの発話における各パターンの出現頻度に言及することがあるが，具体的な頻度を確認したい場合は，後に 4.3 節で提示する図 3 を参照されたい.

## 3.2.1 長音挿入 (L1)

長音挿入は，文末への長音挿入 (M1), 文末の語中における長音挿入 (M2), および，その他の長音挿入 (M3) という中分類に区分した，長音挿入の中で特に多く観察されるのは，「嫌だー」（元の形：「嫌だ」）のような文末への長音挿入（M1；P1 と同義）である.「あたたかーい」（元の形：「あたたかい」）や「でーす」（元の形：「です」）のような，文末にある語の語中（語末以外の位置）における長音挿入 (M2；P2-P4) が利用される頻度はそれほど高くないが，発話において「あたたかいなー」や「ですよー」のような M1を使うか「あたたかーい」や「でーす」のような M2を使うかで，話者がどのような人物であるかに対する印象が違ってくると思われる．

その他の長音插入 (M3) として, 文末以外の環境にも現れうるパターン (P5-P8) を用意した. 例えば,「ずーっと」(元の形：「ずっと」）や「ちゃーんと」（元の形：「ちゃんと」）のように，副詞の
語末の「っと」「んと」の前に長音が挿入されるパターン (P5) がある.

なお，ここで言う長音は，「一」だけでなく「〜」や，ひらがな・カタカナの小書き文字などを含む。また，文末にある語とは，発話文の末尾にある語だけでなく，引用や伝聞を表す助詞「と」「って」や「。」「、」「!」などの句読記号の前にある語も含む.

## 3.2.2 促音挿入 $(\mathrm{L 2)$}

促音挿入は，文末への促音挿入 (M4)，イ形容詞・ナ形容詞型の活用語と副詞における促音挿入 (M5)，および，その他の促音挿入 (M6) という中分類に区分した. 促音挿入の中で最も多く観察されるパターンは，「走るっ」のように，文末に「っ」が挿入されるパターン (P9) である．P9 以外のパターンがキャラクタの発話において利用される頻度はそれほど高くないが，「すっごい」(元の形：「すごい」）のように，イ形容詞・ナ形容詞型の活用語や副詞の語頭から二拍目のカ・サ・夕・ パ・ガ・ザ・ダ・バ・ハ行音の前に「っ」が挿入されるパターン $(\mathrm{P} 10)$ や，「あたたかくって」(元の形：「あたたかくて」）のように，イ形容詞のテ形の「て（ちゃ $)$ の前に「っ」が挿入されるパターン (P12),「っという」(元の形：「という」）のように，助詞「と」の語頭に「っ」が插入されるパターン $(\mathrm{P} 13)$ はしばしば観察される.

なお，P10 および P11（語頭から二拍目・三拍目への促音挿入）の生起環境は，日本語の促音は母音の後のカ・サ・タ・パ行音の前で起こり，外来語や方言の場合は例外的にガ・ザ・ダ・バ行音およびハ行音の前などでも起こる (浜田 1955) とされていることを参考にして設定した.

## 3.2.3 撥音挿入 (L3)

撥音挿入には，「すごい」が「すんごい」に交替するパターン (P15),「おなじだ」が「おんなじだ」に交替するパターン (P16),「まま」が「まんま」に交替するパターン (P17) の 3 種が観察された. ただし，いずれも生産性のあるパターンではない（特定の語しか該当しないパターンである） ため,これらがキャラクタの発話において観察される頻度は高くない.

## 3.2 .4 脱落 $(\mathrm{L 4)$}

脱落は，イ形容詞型の活用語における脱落 (M8), テ形複合動詞における脱落 (M9), 語末の「う」 の脱落 (M10), および，その他の脱落 (M11) という中分類に区分した. 脱落の中で最も多く観察されるパターンは，テ形複合動詞における脱落 (M9)の一種で, 「して $\phi$ る」(元の形：「している」) のように，テ形複合動詞「いる」の語幹の「い」が脱落するパターン $(\mathrm{P} 21)$ である，その他には，「けれど」から「れ」が脱落し，「けど」に交替するパターン (P39)や,「だろう（でしょう）」が「たろ (でしょ)」に交替するパターン $(\mathrm{P} 25)$ が多く観察される.

## 3.2.5 母音交替 (L5)

母音交替は，イ形容詞型の活用語における母音交替 (M12) と，「せる」「させる」における母音交替 (M13) という中分類に区分した，母音交替の中で最も多く観察されるパターンは，「うるせえ」 （元の形：「うるさい」）のように，イ形容詞型の活用語の基本形の語幹末尾のア段音が工段音に交替し, 活用語尾の「い」が「え」に交替するパターン $(\mathrm{P} 43)$ であり, 物語作品において特定のキャラクタの発話で集中的に用いられる傾向がある.

## 3.2.6 子音交替 (L6)

子音交替は, サ行音と「つ」における子音交替 (M14) と，その他の子音交替 (M15) という中分類に区分した。开行音と「つ」における子音交替 (M14) とは，「ちまちた」(元の形：「しました」）や「あちゅい」(元の形：「あつい」)のようなもので，幼坚風の表現である. このような表現は，クマやイヌなど，人間でない生物のキャラクタの発話では頻繁に観察される (Miyazaki, Hirano, Higashinaka, and Matsuo 2016) が，小説やコミックに登場する人間のキャラクタの発話においては，それほど頻繁には観察されない。

## 3.2.7 促音化 $(\mathrm{L 7)$}

促音化は，動詞型の活用語における促音化 (M16)，指示詞における促音化 (M17)，および，その他の促音化 (M18) という中分類に区分した. 促音化は, その他の現象と比べて出現頻度が低いが,「走っから」(元の形：「走るから」）のように，母音動詞型またはラ行子音動詞型の活用語の基本形活用語尾の「る」が「っ」に交替するパターン (P53) や,「走ろっか」（元の形：「走ろうか」）のように，動詞型の活用語の意志形活用語尾の「う」が「っ」に交替するパターン (P54) はしばしば観察される。

## 3.2 .8 撥音化 $(\mathrm{L 8)$}

撥音化は，ナ行音の撥音化 (M19) とラ行音の撥音化 (M20) という中分類に区分した．撥音化の中で最も多く観察されるのは，助動詞「のだ（のです）」が「んだ（んです）」に交替するパターン (P78)であり，たいていのキャラクタの発話に出現する．次に多く観察されるのは，「走らん」（元の形：「走らぬ」）のように，助動詞「ぬ」が「ん」に交替するパターンである (P81)，ただし，このパターンが多く観察されるのは，関西などの方言を話すキャラクタの発話や，物語世界において支配的な立場にあるキャラクタ（部隊の指揮官など）が話すやや文語調の発話においてである.

撥音化は 11 種類の現象の中で最も多く観察される現象であり，P78 P P81 の他にも，様々なパターンが多く用いられる。例えば,「走るんは」（元の形：「走るのは」）のように，形式名詞「の」が 「ん」に交替するパターン $(\mathrm{P} 77)$ や，「走んの」（元の形：「走るの」）のように，母音動詞型またはラ行子音動詞型の活用語において基本形活用語尾の「る」が「ん」に交替するパターン (P86),「な

んも」(元の形：「なにも」）のように，「なに」が「なん」に交替するパターン (P74)は，キャラク夕の発話において頻繁に観察される。

## 3.2.9 ウ音便化 (L9)

ウ音便化は,「しもうて」(元の形：「しまって」）や「言うて」（元の形：「言って」）のような，動詞型の活用語におけるウ音便化 (M21) と，「たこうて」（元の形：「たかくて」）や「なつかしゅうて」(元の形：「なつかしくて」）のような，イ形容詞型の活用語におけるウ音便化 (M22)の中分類に区分した。これらは，関西などの方言を話すキャラクタや老人のキャラクタの発話に現れることを想定して作成したものであり，どんなキャラクタの発話にも広く出現するというものではない.

## 3.2.10 縮約 (L10)

縮約は, 活用語のテ形と助詞「は」の縮約 (M23), 指示詞と助詞「は」の縮約 (M24), 活用語の基本条件形における縮約 (M25)，テ形複合動詞における縮約 (M26)，「という」の縮約 (M27)，「のうち」の縮約 (M28)，および，その他の縮約 (M29) という中分類に区分した。縮約の中で最も多く観察されるパターンは，「嫌じゃない」(元の形：「嫌ではない」）のように，ナ形容詞型の活用語のテ形の「で」と助詞「は」が合わさって「じゃ」に交替するパターン (P93)であり, 多くのキャラクタの発話に現れる。その他には, 「食べちゃう」（元の形：「食べてしまう」）のように，動詞型の活用語のテ形の「て (で)」と「しまう」が合わさって「ちゃう（じゃう）」に交替するパターン (P104) や,「食べちゃ」(元の形：「食べては」）のように，動詞型の活用語のテ形の「て（で)」と助詞「は」が合わさって「ちゃ (じゃ)」に交替するパターン (P94),「食べりゃ」(元の形：「食べれば」) や「書きゃ」（元の形：「書けば」）のように, 動詞型の活用語の基本条件形において, 活用語尾のエ段音とそれに続く「ば」がイ段音と「ゃ」に交替するパターン (P99) などがある.

## 3.2.11 その他 (L11)

L1 から L10までのいずれにも当てはまらない音変化表現のパターンが 18 種類 (P120-P137) ある。その多くが生産性のないパターンであるため, キャラクタの発話において観察される頻度は高くなく,「気一使う」（元の形：気を使う）のように，助詞「を」が長音に交替するパターン (P132) や，「そうじゃなければ」（元の形：「そうでなければ」）のように，判定詞「だ」のテ形である「で」 が「じゃ」に交替するパターン (P134),「やはり」が「やっぱ」に交替するパターン (P136) がしばしば見られる程度である。

## 4 パターンの網羅性の検証

本研究で収集・整理した音変化表現のパターンの網羅性を検証するために，小説・ライトノベル・

コミックの具体的な作品を対象として, 表 12 に示すパターンの他に音変化表現と呼ぶべきものがあるか, どのような表現がどの程度存在するのかを調査した.

## 4.1 検証用データの作成方法

小説・ライトノベル・コミックの計 9 作品に含まれるキャラクタの発話 1800 文（200 文 $\times 9$ 作品）に対し, 作業者 2 名で音変化表現へのラベル付けを行った. なお, 作業者 2 名のうち 1 名は筆頭著者で，もう1名は著者に含まれない人物である。対象とした作品および発話文の選定は, 作者の異なる 9 作品において, 2 名以上のキャラクタの発話が登場する章または話の先頭から順に，発話部分に含まれる 200 文を抽出することによって行った. 対象とした 9 作品のうち 3 作品 (『響け! ユーフォニアム』,『ちはやふる』,『名探偵コナン』）には方言を使用するキャラクタが含まれるが, これら 3 作品を利用した理由は，方言の語彙には標準語が音変化した形だとみなせる表現が多く存在するという仮定に基づき, 本研究で提案する音変化表現のパターンの網羅性検証を, より多様な表現を対象として行いたいと考えたためである，音変化表現に対するラベル付けは，以下の方針に従って実施した。

## 音変化表現か否かの判断基準

「元の形から音が変わっていると思われる表現を音変化表現とする．言い換えると，音変化表現は音が変化する前の元の形を想定できる表現とする」とした. なお，表 12 に記載のパターンはラベル付けの作業者（著者に含まれない人物）には提示しない.

## ラベル付けの手順

音変化表現に該当する文字列を“[]” で囲んでマークし，マークした音変化表現の元の形として考えられる表現を，音変化表現の右隣に“<>”で囲んだ状態で記入する。

## マークする文字列の範囲

どこからどこまでの文字を音変化表現としてマークすべきかについては, 厳密な定義をしな

い．作業者が「音変化が起きている」と思った文字が含まれていれば，問題ない．

## ラベル付けされた結果の例

俺は [知んねえんだ]<知らないのだ $>よ$

音変化表現としてマークすべき文字列の範囲について厳密な定義をしなかったのは, 音変化が起きている一連の文字列の中から個々の音変化表現を切り出すための基準作りが困難だったためである。例えば，「知んねえんだ」をまとめて1つの音変化表現とみなすべきか，「知んねえ」と「んだ」 の 2 つに分けるべきか，「知ん」「ねえ」「んだ」の 3 つに分けるべきか，末尾の「だ」は取り除くべきかなど，あらゆる状況を事前に想定し，基準を作るのは困難であった．明確な基準を設けない代わりに，マークした文字列の音変化前の形（元の形）を併記することとした。これにより，音変化表現としてマークされた文字列と元の形として記入された文字列とを比較し, 変化した文字を機械
的に抽出できるようにした，例えば，「知んねえんだの場合は，元の形として記入された「知らないのだ」と比較し，2 番目から 5 番目までの文字（ん，ね，え，ん）が音変化を起こしていることが分かる.

以上の理由により，本検証では，音変化を文字単位で扱うこととする，検証用デー夕においては， 2 名の作業者のうち少なくとも1名のラベル付けの結果から元の形との差分として抽出された文字を検出対象として利用した，表 1 に，対象とした作品およびキャラクタの名称, キャラクタごとの発話文の数, 各発話を構成する文字数の平均値, および, 元の形との差分として抽出された文字の数を示す.なお, 発話文の数が 20 に満たないキャラクタは「その他」としてまとめた.

## 4.2 網羅性の検証方法

元の形との差分として抽出された文字のうち, 本研究で提案する 137 種類の音変化パターンに該当するものとしないものがどの程度存在するのかを確認する. 137 種類のパターンに該当するか否かについて, 全ての文字を目視で確認するのは大変な作業であるため, 137 種類の音変化パターンに該当する文字を自動検出する手段（以降，音変化検出器）を用意し，自動的に検出できなかった文字に対してのみ目視による確認を行うこととした.

音変化検出器としては, (1) 音変化表現辞書との文字列マッチングによる方法と, (2) 形態素解析結果に基づく規則とのマッチングによる方法の 2 種類を用意した. これは， 2 種類の方法を併用することにより，検出性能を高めるためである。(1)を利用するのは，正しく形態素解析されない （誤った形態素分割や品詞付与が行われた）音変化表現を漏らさず検出するためであり，(2)を利用するのは，文字列マッチでは扱えない，品詞連接を考慮したマッチングや品詞に付随して出力される意味的・形態的情報を利用したマッチングを行うためである.

## 4.2.1音変化表現辞書との文字列マッチングによる方法

音変化表現辞書との文字列マッチングの処理の流れを図 1 に示す. まず，検出の事前準備として，音変化表現辞書を作成する。具体的には, 音変化表現作成規則（図 1 の A; 規則の例は表 2 を参照） を読み込み，各パターンの音変化表現を作成するための規則を実行するのに必要な語を日本語形態素解析システム JUMAN version 7.01 (黒橋・河原研究室 2012)の形態素辞書（図 1 の B）から抽出し, 抽出した語に対して規則を適用することで, 各パターンに該当する音変化表現を作成する. このとき，パ夕ーンによっては，ウェブページ（2万ページ分）のコーパスを用いて作成された単語 N-gram とその出現頻度 6 （図 1 のC）を利用して, 出現頻度（つまり, キャラクタの発話において利用される可能性）が著しく低い語やフレーズを除外したうえで音変化規則を適用する.

表 2 に音変化表現作成規則および作成される音変化表現の例を示す. 音変化表現作成規則は,
^{6}$ http://www.ar.media.kyoto-u.ac.jp/member/gologo/lm.html
}
表 1 検証用データに関する統計量

} & 笠原郁 & 62 & 15.76 & 98 \\

発話数はデータに含まれる発話数, 平均文字数は各発話を構成する文字数の平均值, 音変化文字数は元の形との差分として抽出された文字の数を表す.
事前準備の流れ

検出の流れ

図 1 音変化表現辞書との文字列マッチングの処理の流れ

表 2 音変化表現作成規則および作成される表現の例

 &  \\

【で囲まれているのは, 音変化の起きている文字.
表 3 音変化表現との文字列マッチングの結果の例

【】で囲まれているのは，音変化の起きている文字.

表 12 に記載の「パターンの説明」を音変化表現を作成するための規則として記載し直したものである．作成される表現の例において【で囲まれているのは，音変化が起きている文字列である. なお，音変化検出器で利用する音変化表現辞書において音変化表現と呼んでいるものには，音変化が起きている文字列や，その文字列が属する語だけでなく，その語の左右に隣接する語も含まれていることがある。これは，マッチング対象の文字列をなるべく長くすることで，音変化表現の誤検出を防ぐためのものである.

例えば P22 のパターンに該当する音変化表現を作成する際は，まず，規則に従って JUMAN の形態素辞書から品詞が動詞または動詞性接尾辞である語（形態素）を抽出する。次に，抽出した語のテ形に「いく」の活用形を接続させ，さらにそこから「いく」の語幹である「い」を削除した形を作成する。このとき，「遭えていく」のように，元の形としても滅多に使われない（単語 N-gram の出現頻度が間値以下である）フレーズは除外したうえで音変化表現を作成する。なお，生産性のないパターンの場合は，JUMAN の形態素辞書から語を抽出せずに音変化表現を作成する，表 2 の例では，P15がこれに該当する。また，元の形の出現頻度が間値以下の語やフレーズを除外するか否か，および，間値の設定はパターンによって異なる。

音変化表現を検出する際は，キャラクタ発話（図 1 の E）を読み込み，事前に作成しておいた音変化表現辞書（図1のD）を参照して，キャラクタ発話の中から，音変化表現と完全に一致する部分文字列を検出する。表 3 に，音変化表現との文字列マッチングの結果（図 1 のF）の例を示す.文字列マッチングの結果は，発話 ID，発話，音変化が起きているとして検出された文字の位置，どのパターンの音変化表現とマッチしたかを示すパターン ID で構成される。表 3 では，分かりやすさのために音変化が起きているとして検出された文字を【で囲んである。なお，「だけ【どや 「って【こと」のように文字が脱落している場合は，脱落箇所の次の文字である「ど」や「こ」の文字位置を音変化文字位置としている。

## 4.2.2 形態素解析結果に基づく規則とのマッチングによる方法

形態素解析結果に基づく規則とのマッチングの処理の流れを図 2 に示す.まず，検出対象の発話を形態素解析にかけ, 発話に含まれる形態素の表記および品詞の情報を取得する. 形態素解析器としては, JUMAN version 7.01(黑橋・河原研究室 2012) と, UniDic (unidic-mecab ver. 2.1.2) (伝 2009)を辞書として指定した MeCab 0.996(Kudo, Yamamoto, and Matsumoto 2004)を利用した.次に, それぞれの形態素解析器で使用する形態素辞書の品詞体系に合わせて作成した音変化検出規則（図 2 の B，C）と形態素解析結果とを照らし合わせ，音変化の起きている文字列を検出する.

表 4 に JUMAN の品詞体系に合わせて作成した音変化検出規則の例を, 表 5 に UniDic の品詞体系に合わせて作成した音変化検出規則の例をそれぞれ示す。音変化検出規則はいずれも，音変化が起きている対象形態素の他に，その左右の形態素に関する条件を持ち, 条件にマッチした形態素を音変化を含むものとして検出する，対象形態素，および，その左右の形態素に関する条件としては,形態素の表記と品詞（活用型・活用形を含む）を利用した。JUMAN の解析結果において，「長音插入」や「代表表記：る/る」（語幹の脱落がない場合は「代表表記：いる/いる」）など，音変化が起きていることを直接的に示す情報（意味情報の欄）が出力される場合は, これも規則に取り入れた.なお, UniDicの場合は,「連体形-撥音便」(e.g., 走んの) や「仮定形-融合」(e.g., 食べりゃ) のように，音変化が起きていることを示す情報が活用形の中に組み込まれている。これらの規則を形態素解析結果と照らし合わせることで，表 3 と同様の形式の検出結果を出力する.

## 4.3 検証の結果と考察

4.2.1 節および 4.2 .2 節で述べた方法で, 元の形との差分として抽出された 1,848 文字のうち 1,241 文字 $(67 \%)$ が検出された. 一方で, 残り 607 文字 $(33 \%)$ は自動的には検出されなかったので, これらの文字が本研究で提案する 137 種類の音変化パターンに該当するものか否かを目視によって確

図 2 形態素解析結果に基づく規則とのマッチングの処理の流れ
表 4 音変化検出規則の例（JUMAN の品詞体系用）

 &  & 対象形態素の条件 &  & 音変化箇所の例 \\

【】で囲まれているのは, 音変化の起きている文字.

表 5 音変化検出規則の例（UniDic $の$ 品詞体系用）

 &  & 対象形態素の条件 &  & 音変化箇所の例 \\

【で囲まれているのは，音変化の起きている文字.
認し，検出に成功した文字と合わせて，以下に示す 5 種類に分類した.

(1) 音変化表現に該当しない

(2) 音変化表現に該当する

a. 検出成功音変化検出器で検出された文字

b. 検出器実装不足 137 種類のパターンに該当はするが, 音変化検出器で使用した音変化表現辞書や音変化検出規則の実装が不足していたため検出できなかった文字

c. パターン不足 137 種類のパターンに該当しない文字

d. 方言方言と思われる表現に含まれる文字

5 種類の内訳は表 6 に示すとおりである。音変化に該当しないと判断した 225 文字にどのようなものがあったかは, 表 7 に示す.「っていう」の元の形として「という」が記入された場合など, 語彙選択の問題として捉えたほうが良いと考えられるものは，音変化に該当しない文字とみなした。 また,「だったら」の元の形として「そうだったら」が記入された事例のように，文頭の語が丸ごと消失する場合や，「ない」の元の形として「ないか」が記入された事例のように，文末の語が丸ごと消失する場合，および，「あ、あたし」のような言い淀みについても，音変化に該当しない文字とみなした。

方言の一部だと判断した 135 文字にどのようなものがあったかは，表 8 に示す. それぞれの表現について音変化に該当するのかそうでないのかを判断するのは難しいので，ここでは全てまとめて音変化表現に該当するとみなした，表 8 を見ると，検証用デー夕作成時に仮定したとおり，方言を使用するキャラクタがいる作品を扱うことによって, 本研究で提案する 137 種類のパターンでカバーされていなかった多様な表現を検証の対象とすることができたと分かる.

パターン不足であった，つまり，本研究で提案する 137 種類のパターンに該当しない音変化である 141 文字にどのようなものがあったかを表 9 に示す. 表 9 に記載の表現のほとんどが，現象・生起環境の面で他の音変化表現との共通性が乏しく生産性のあるパターンが作れないものであり，新

表 6 元の形との差分として抽出された文字の内訳

 & 累積比率 &  & 累積比率

表 7 音変化に該当しないと判断した文字の内訳

 & 文字数 \\

たに生産性のあるパターンが作れそうな表現は,「置きっぱなし」（元の形：「置きはなし」）と「あんまり」（元の形：「あまり」）の２つだけであった，前者については，末尾に「はなし（放し）」が付く様々な語に適用できるパターンを作ることが可能だと考えられ, 後者については, 生産性のないパターンとして用意した P16「おんなじだ」やP17「まんま」と合わせて，ナ行・マ行音の前に 「ん」が挿入されるパターンとしてまとめられそうである。その他,「うーむ」（元の形：「うむ」）は既存のパターン P2 において, 語末が「い」「し」「ん」だけでなく「む」である感動詞も扱うように拡張すれば「うーむ」や「ふーむ」がカバーできるようになる。「置きっぱなし」「あんまり」「うー む」以外の表現は全て, 生産性のあるパターンが作り難いものであった. つまり, 本研究で提案する 137 種類のパターンで, 生産性のある音変化表現のパターンの多くがカバーできていると言える.以上の目視確認の結果を受け, 音変化に該当しない文字を除外して計算すると, 表 6 に示すとおり，137 種類の音変化パターンに該当する文字（検出成功と検出器実装不足の合計）は全体の $83 \%$
表 8 方言の一部だと判断した文字の内訳

を占めることが分かる．さらに，方言と思われる表現に含まれる文字を除外して計算すると， 137 種類の音変化パターンに該当する文字は全体の $90 \%$ 占めることが分かる. これにより, 本研究で提案する 137 種類が, 検証の対象としたキャラクタの発話に現れる音変化表現の主要なパターンをカバーすることが確認できた.

なお, 音変化に該当しない文字を除外した（方言は含む）状態での音変化検出器の性能は, 再現率 0.76 , 適合率 $0.85, \mathrm{~F}$ 値 0.80 である。再現率 $(R e c)$, 適合率 $(P r e c), \mathrm{F}$ 值 $(F)$ は, 音変化が起きていることを正しく検出できた文字の数を $T P$, 音変化が起きていることを検出できなかった文字の数を $F N$, 音変化が起きているとして誤って検出してしまった文字の数を $F P$ としたとき，下
表 9 パターン不足だと判断した文字の内訳

図 3 各パターンの音変化表現辞書, または, 音変化検出規則がマッチした回数

記の式で算出する.

$
\operatorname{Rec}=\frac{T P}{T P+F N}, \text { Prec }=\frac{T P}{T P+F P}, F=\frac{2 \cdot \operatorname{Rec} \cdot \text { Prec }}{\operatorname{Rec}+\text { Prec }}
$

また，各パターンの音変化表現辞書または音変化検出規則がマッチした回数を図 3 に示す. 図 3 では，マッチした回数が 2 以上のパターンについて，マッチした回数を棒グラフで，マッチした回数の合計に対する比率の累積値を線グラフで表示している。この図から，マッチした回数が 2 以上のパターンは全 137 種類のうち 56 種しかなく, マッチした回数の多い上位 5 パターン (P43) までで全体の約 $50 \%$ ，上位 25 パターン (P36) までで $90 \%$ 占めていることが分かる．音変化表現のバリエーションは多岐に渡るが，出現頻度はロングテールの傾向が強く，頻繁に観察されるパター ンはそれほど多くないと言える。

## 5 発話のキャラクタ付けにおける音変化表現の有用性検証

## 5.1 検証方法

音変化表現が発話テキストへのキャラクタ付けにおいて有用かどうかを検証する．具体的には，表 1 に記載の 9 作品における「その他」を除く 29 キャラクタを対象として, 各作品 200 発話の中から特定のキャラクタの発話を検出する実験を行い，発話にどのような音変化表現が含まれるかという情報を用いることで，検出性能が向上するか否かを検証する，音変化表現の情報を用いることで検出性能が向上すれば，小説やコミックにおける発話のキャラクタらしさと, 発話における音変化表現の利用実態との間に何らかの関係性があることが確認できる.

目的のキャラクタの発話の検出には, LIBLINEAR version 2.1(Fan, Chang, Hsieh, Wang, and Lin 2008)のロジスティック回帰（L2 正則化）を用いた. 学習と推定は 10 分割交差検定で行い, 目
的のキャラクタの発話である確率が 0.5 以上であると推定された発話を, 目的のキャラクタの発話として検出した。使用する特徴量としては，以下の 3 種類を用意した。

Word各発話に含まれる形態素の表記とその出現頻度.

Word+POS 各発話に含まれる形態素の表記および品詞とその出現頻度.

Word+POS+Pattern 各発話に含まれる形態素の表記および品詞と, 4.2 節で述べた方法で検出された音変化表現の大分類 (L1-L11), 中分類 (M1-M34) およびパターン (P1-P137) の出現頻度.

なお，形態素の表記と品詞を取得する際は, UniDic (unidic-mecab ver. 2.1.2) (伝 2009)を辞書として指定した MeCab 0.996(Kudo et al. 2004) を利用した. UniDicの品詞には，「連体形-撥音便」(e.g., 走んの) や「仮定形-融合」（e.g., 食べりゃ）のように，音変化が起きていることを示す情報が組み込まれているため, Word + POS の特徴量においても, 発話中にどのような音変化表現があるかに関する情報の一部が含まれることになる.

評価指標としては, 再現率 $(R e c)$, 適合率 $(P r e c), \mathrm{F}$ 值 $(F)$ を用いる．目的のキャラクタの発話として正しく検出できた数を $T P$, 目的のキャラクタの発話として検出できなかった数を $F N$,目的のキャラクタの発話として誤って検出した数を FPとして, (1)の式で算出する.

## 5.2 結果と考察

全 29 キャラクタのそれぞれについて， 3 種類の特徴量を利用して検出した結果（ $\mathrm{F}$ 値）を図 4 に

図 4 各キャラクタの発話を検出した結果（ $\mathrm{F}$ 値）
示す. 検出結果はキャラクタによってまちまちだが，いくつかのキャラクタにおいて，音変化表現の情報を使うことで $\mathrm{F}$ 値が向上した，最も向上したのは『図書館戦争』の柴崎麻子で，形態素の表記と品詞を用いる方法 (Word+POS) に音変化表現の情報を追加する（Word+POS+Pattern を用いる）ことで， $\mathrm{F}$ 値が 0.15 向上した。また, 『ソードアートオンライン』については，対象としたキャラクタの全てにおいて, 音変化表現の情報を用いる方法 (Word+POS+Pattern) の F 値が最も高かった。

『図書館戦争』および『ソードアートオンライン』のキャラクタに対する検出結果の適合率・再現率曲線を図 5 に示す。この曲線は, 目的のキャラクタの発話である確率がいくつ以上であれば目的のキャラクタの発話として検出するか（閥値）を少しずつ変化させ，様々な閥値を使用した場合の適合率と再現率をプロットしたものである。これを見ると，『図書館戦争』および『ソードアー トオンライン』のキャラクタについては，再現率 0.3 以上の範囲において，概ね常に，音変化表現の情報を用いる方法 (Word+POS+Pattern) の適合率が最も高くなっていることが分かる.

形態素の表記・品詞と音変化表現の情報 (Word+POS+Pattern) を特徵量として学習したロジスティック回帰のモデルにおいて，回帰係数（重み）の絶対値が大きい上位 15 件の特徴量を表 10 ,表 11 に示す。なお，ここで使うモデルは 10 分割交差検定の中で作成したものではなく，特徴量の分析のために，各作品につき全 200 発話を用いて学習し直したものである.

『図書館戦争』,『ソードアートオンライン』のいずれのモデルにおいても, 表記や品詞と並んで,音変化表現の情報が重みの絶対値の上位に挙がっている．表 10 の『図書館戦争』のモデルで目を引くのは，堂上淳のモデル（重みの絶対値の上位 15 件）において音変化表現の情報に対する重みが全て負の値となっていることである。これは，堂上淳というキャラクタが，L4（脱落）やL1（長音挿入）といった，ごく一般的な音変化表現をあまり用いない人物として特徴づけられていることを示唆している．『ソードアートオンライン』の茅場晶彦にも同様の傾向が見られ, L4（脱落）や L2（促音挿入）といった音変化表現に対して負の重みが付与されている.

堂上や茅場と対照的なのが, 『ソードアートオンライン』のクラインである。表 11 で示されているとおり，クラインのモデル（重みの絶対値の上位 15 件）に登場する音変化パターンに対する重みは全て正の値となっている。このモデルから，クラインというキャラクタが, L5 (母音交替), L10 (縮約)，M10（語末の「う」の脱落）といった音変化表現を積極的に用いる人物として特徴づけられていることが示唆される.

以上で述べた実験，および，特徴量分析の結果から，本研究で提案する音変化表現のパターンが発話のキャラクタらしさを特徴づけるうえで有用であることが示されたと言える.

$\rightarrow$ Word $\quad \rightarrow$ - Word+POS $\quad \rightarrow$ Word+POS+Pattern

柴崎麻子 (図書館戦争)

$\rightarrow$ Word $\quad-$ Word + POS $\quad$ - Word + POS + Pattern

キリト(ソードアートオンライン)

$\_$Word - Word+POS - Word+POS+Pattern

茅場晶彦(ソードアートオンライン)

$\leftrightharpoons$ Word - Word+POS - Word+POS+Pattern

$=$ Word - Word+POS $\rightarrow$ Word+POS+Pattern

小牧幹久 (図書館戦争)

-Word $\quad-$ Word+POS $\rightarrow$ Word+POS+Pattern

$\simeq$ Word - Word+POS - Word+POS+Pattern

図 5 適合率・再現率曲線（『図書館戦争』および『ソードアートオンライン』のキャラクタ）
表 10 『図書館戦争』の各キャラクタの発話を検出するためのロジスティック回帰のモデルにおいて, 回帰係数（重み）の絶対値が大きい上位 15 件の特徴量 (Word+POS+Pattern)

 & 0.9743 & な & 0.9761 &  & 0.9494 & 感動詞-一般, & -1.1825 \\

重みは小数点第 5 位を四捨五入して表示.

表 11 『ソードアートオンライン』の各キャラクタの発話を検出するためのロジスティック回帰のモデルにおいて，回帰係数（重み）の絶対值が大きい上位 15 件の特徴量 (Word+POS+Pattern)

 & 0.9001 & だ & -0.7524 \\

重みは小数点第 5 位を四捨五入して表示.

## 6 まとめと今後の課題

本研究では, 発話テキストの自動生成における音変化表現の利用に向け, 日本語の発話テキストに現れる音変化表現のパターンをテキスト処理において扱いやすい知識として整理した．具体的には，音変化表現を現象と生起環境の観点で分類し，137 種類のパターンとして整理した．また，検証実験を通して, 137 種類のパターンが，小説やコミックのキャラクタの発話に出現する音変化表現の $80 \%$ 以上をカバーすることを明らかにした. さらに，小説やコミックにおける発話文の話者 （キャラクタ）を推定する実験を通して，音変化表現のパターンが，発話のキャラクタらしさを特徵付けるための有効な手段となることを示した.

今後は, 対話エージェントの発話や小説のセリフの自動生成において, 音変化表現の生成を取り入れたいと考えている. そのためには, 日本語として自然な音変化表現を生成できる必要があるが,本研究で提案したパターンに基づいて生成するだけでは, 日本語として定着していない不自然な表現が出力される場合がある。例えば，P10で生成される「うっかつだ」(元の形：うかつだ）や，P11 で生成される「あいっついで」(元の形：あいついで)，P50 で生成される「うんざし」(元の形：うんざり）は日本語の表現としてあまり自然なものとは感じられない．日本語として自然な音変化表現を生成するために，個々の表現の定着度合いや発話の状況など（例えば，話者が感情的になって話しているか)，考慮すべき要因を明らかにし，それを反映できるテキスト生成の仕組みを作りたいと考えている.

## 参考文献

伝康晴 (2009). 多様な目的に適した形態素解析システム用電子化辞書 (〈特集〉日本語コーパス).人工知能学会誌, $\mathbf{2 4}(5)$, pp. 640-646.

Fan, R.-E., Chang, K.-W., Hsieh, C.-J., Wang, X.-R., and Lin, C.-J. (2008). "LIBLINEAR: A Library for Large Linear Classification." Journal of Machine Learning Research, 9 (Aug), pp. 1871-1874.

浜田敦 (1955). つまる音. 国語学辞典, pp. 655-656. 東京堂出版.

金水敏 (2011a). 役割語と日本語教育. 日本語教育, 150, pp. 34-41.

金水敏 (編) (2011b). 役割語研究の展開. くろしお出版.

小磯花絵, 西川賢哉, 間淵洋子 (2006). 転記テキスト. 日本語話し言葉コーパスの構築法. 国立国語研究所報告書, 124 号, 2 章, pp. 23-130. 国立国語研究所.

窪薗晴夫 (1999). 現代言語学入門 2 日本語の音声. 岩波書店.

Kudo, T., Yamamoto, K., and Matsumoto, Y. (2004). "Applying Conditional Random Fields to Japanese Morphological Analysis." In Proceedings of the 2004 Conference on Empirical

Methods in Natural Language Processing, pp. 230-237.

黒橋・河原研究室 (2012). 日本語形態素解析システム JUMAN version 7.0 使用説明書.

Li, J., Galley, M., Brockett, C., Spithourakis, G., Gao, J., and Dolan, B. (2016). "A PersonaBased Neural Conversation Model." In Proceedings of the 54th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, pp. 994-1003.

Mairesse, F. and Walker, M. (2007). "PERSONAGE: Personality Generation for Dialogue." In

Proceedings of the 45th Annual Meeting of the Association of Computational Linguistics, pp. 496-503.

益岡隆志, 田窪行則 (1992). 基礎日本語文法一改訂版一. くろしお出版.泉子・K・メイナード $(2012)$. ライトノベル表現論一会話・創造・遊びのディスコースの考察. 明

治書院.

宮崎千明，平野徹，東中竜一郎，牧野俊朗，松尾義博，佐藤理史 (2016). 文節機能部の確率的書き

換えによる言語表現のキャラクタ性変換. 人工知能学会論文誌, 31 (1). DSF-515.

Miyazaki, C., Hirano, T., Higashinaka, R., Makino, T., and Matsuo, Y. (2015). "Automatic Con-

version of Sentence-end Expressions for Utterance Characterization of Dialogue Systems."

In 29th Pacific Asia Conference on Language, Information and Computation, pp. 307-314.

Miyazaki, C., Hirano, T., Higashinaka, R., and Matsuo, Y. (2016). "Towards an Entertaining

Natural Language Generation System: Linguistic Peculiarities of Japanese Fictional Characters." In Proceedings of the SIGDIAL 2016 Conference, pp. 319-328.

斉藤いつみ, 貞光九月, 浅野久子, 松尾義博 (2017). 文字列正規化パタンの獲得と崩れ表記正規化

に基づく日本語形態素解析. 自然言語処理, 24 (2), pp. 297-314.

笹野遼平，黒橋禎夫，奥村学 (2014). 日本語形態素解析における未知語処理の一手法一既知語から

派生した表記と未知オノマトぺの処理一. 自然言語処理, 21 (6), pp. 1183-1205.

佐藤理史 (2015). 小説生成器とはどんなシステムか. 人工知能学会全国大会論文集, 29 巻, pp. 1-4.沈睿，菊池英明，太田克己，三田村健 (2012). 音声生成を前提としたテキストレベルでのキャラク

夕付与. 情報処理学会論文誌, 53 (4), pp. 1269-1276.

山根智恵, 佐藤友子, 松岡洋子, 奥村圭子 (編) (2013). 研究社日本語口語表現辞典. 研究社.

## 付録

## A 検証用データの書誌情報

青山剛昌 (2017). 名探偵コナン (93). 小学館.

有川浩 (2011). 図書館戦争図書館戦争シリーズ (1). KADOKAWA/角川書店.

鎌池和馬 (2017). ヘヴィーオブジェクト最も賢明な思考放棄. KADOKAWA/アスキー・メディアワークス.

川原礫 (2009). ソードアート・オンライン 1 アインクラッド. KADOKAWA/アスキー・メディア

$
\text { ワークス. }
$

尾田栄一郎 (1997). ONE PIECE 1. 集英社.

尾田栄一郎 (1998). ONE PIECE 2. 集英社.

佐島勤 (2011). 魔法科高校の劣等生 (1) 入学編〈上〉. KADOKAWA/アスキー・メディアワークス.末次由紀 (2008)。ちはやふる (1). 講談社.

武田綾乃 (2013). 響け! ユーフォニアム北宇治高校吹奏楽部へようこそ. 宝島社.

結城浩 (2015). 数学ガールの秘密ノート微分を追いかけて. SBクリエイティブ.

## B音変化表現のパターン

表 12 音変化表現のパターンの一覧

} & $\mathrm{P} 2^{*}$ &  &  \\

 & あたたかくって \\

} & P46 &  & (走ら/)して \\

 & 食べとく, 読んどく \\

“*”が付与されているパターンは，例として挙げたもの以外に多くの表現が該当するもの（生産性のあるもの）である。パターンの説明における“+”は，その左右の語が連接することを指す。音変化表現の例にて “()”で囲まれた文字列は，音変化が起きる語の周辺語の例であり，“/”によって語の境界を示してある.

## 略歴

宮崎千明 : 2008 年南山大学外国語学部英米学科卒業, 2010 年名古屋大学大学院国際開発研究科博士前期課程修了. 2010 年日本電信電話株式会社入社. 2016 年 NTT コミュニケーションズ株式会社へ転籍. 2017 年よりソニー株式会社勤務.現在, 名古屋大学大学院工学研究科博士後期課程に在学. 言語処理学会, 人工知能学会各会員.

佐藤理史：1988 年京都大学大学院工学研究科博士後期課程電気工学第二専攻研究指導認定退学. 京都大学工学部助手, 北陸先端科学技術大学院大学助教授, 京都大学大学院情報学研究科助教授を経て, 2005 年より名古屋大学大学院工学研究科教授. 工学博士. 言語処理学会, 人工知能学会, 情報処理学会, 日本認知科学会, ACM 各会員.

(C) The Association for Natural Language Processing, (Licensed under CC BY 4.0）https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/