# 「コーパスベース国語辞典」構築のための 「古風な語」の分析と記述

柏野和佳子 ${ }^{\dagger, \dagger \dagger}$ ・奥村学怰

従来の紙版の国語辞典はコンパクトにまとめることが優先され, 用例の記述は厳選 され，必要最小限にとどめられていた。しかし，電子化編集が容易になり，電子化 された国語辞典データや種々のコーパスが活用できるようになった今，豊富な用例 を増補した電子化版国語辞典の構築が可能になった. そうした電子化版国語辞典は，人にも計算機にも有用性の高いものと期待される. 著者らはその用例記述の際に見出し語のもつ文体的特徴を明記する方法を提案し, より利用価値の高い, 電子化版 の「コーパスベース国語辞典」の構築を目指している. 文体的特徴の記述は，語の 理解を助け, 文章作成時にはその語を用いる判断の指標になり得るため, 作文指導 や日本語教育, 日本語生成処理といった観点からの期待も高い. 本論文では, 古さ を帯びながらも現代語として用いられる「古風な語」を取り上げる。これに注目す る理由は，三点ある，一点目は，現代語の中で用いられる「古風な語」は少なくな いにも関わらず，「古語」にまぎれ辞書記述に取り上げ損なってしまう危険性のある ものであること。二点目は，その「古風な語」には，文語の活用形をもつなど，その 文法的な扱いに注意の必要なものがあること。 三点目は, 「古さ」という文体的特徵 を的確かつ，効果的に用いることができるよう，十分な用法説明が必要な語である ということ，である。そこで，本論文では，これら三点に留意して「古風な語」の 用法をその使用実態に即して分析し，その辞書記述を提案する。はじめに，現行国語辞典 5 種における「古風な語」の扱いを概観する。次に，「古風な語」の使用実態 を『現代日本語書き言葉均衡コーパス』に収録される図書館サブコーパスを用いて 分析し,「古風な語」の使用を, (1) 古典の引用，(2) 明治期から戦前まで, (3) 時代・歴史小説, (4) 現代文脈, に 4 分類する。 そして, その 4 分類に基づく「コーパス ベース国語辞典」の辞書記述方法を提案する。このような辞書記述は例えば，作文指導や日本語教育, 日本語生成処理の際の語選択の参考になるものと期待される。

キーワード：国語辞典，辞書，古風な語，文体、コーパス
## Usage Analysis of Old-Fashioned Words based on the Balanced Corpus of Contemporary Written Japanese

\author{
WaKaKo Kashino $^{\dagger, \dagger \dagger}$ and Manabu Okumura ${ }^{\dagger \dagger \dagger}$
}

A fundamental issue in compiling a Japanese dictionary is selecting lexical entries and describing the meaning(s) and use cases for the selected entries. Because some old-

fashioned Japanese words continue to be used even now, modern Japanese dictionaries usually include certain old-fashioned words. However, up to now, no systematic study has investigated the selection and usage description of old-fashioned words. Therefore, here we first review five already-published modern Japanese dictionaries and clarify the characteristics and variations among them. Subsequently, we propose four categories of old-fashioned Japanese words in terms of the nature and chronological features of the text where those words appear. According to the categorization, we analyze the use cases of the old-fashioned words in the "Balanced Corpus of Contemporary Written Japanese." Finally, we discuss a systematic methodology of lexical description for such entries, with a typical example.

Key Words: Japanese Dictionary, Compiling Dictionary, Old-fashioned Word, Style, Corpus

## 1 はじめに

従来の紙版の国語辞典 ${ }^{1}$ は紙幅の制約などから, 用例の記述は必要最小限に厳選されていた. しかし，電子化編集が容易になり，国語辞典データ 2 や種々のコーパスが活用できるようになっ た今, 新たな「コーパスベース国語辞典」の構築が可能になった。ここで，「コーパスベース国語辞典」とは, 従来の紙版の国語辞典の記述に加え, コーパス分析から得られる豊富な用例, そ のほか言語のさまざまな辞書的情報を詳細に記述する, 電子テキスト版の国語辞典のことであ る。紙幅によって制約されていた記述量の制限をなくし，辞書記述の充実をはかることがねら いである。そうした「コーパスベース国語辞典」は，人にも計算機にも有用性の高いものと期待される。しかし，単に情報を増やせばよいというものではなく，有用な情報を的確に整理し て記述することが不可欠である。著者らはそのような観点から，その用例記述の際に見出し語 のもつ文体的特徴を明記することにより，より利用価值の高い「コーパスベース国語辞典」を 構築することを目指している。文体的特徴の記述は, 語の理解を助け, 文章作成時にはその語 を用いる判断の指標になり得るため, 作文指導や日本語教育, 日本語生成処理といった観点か らの期待も高い.

従来の国語辞典では, 文体的特徴として, 「古語, 古語的, 古風, 雅語, 雅語的, 文語, 文語的, 文章語, 口語, 俗語」などのように, 位相と呼ばれる注記情報が付与されてきた ${ }^{3}$. 本論文 では, そのような注記が付与されるような語のうち, 「古さ」を帯びながら現代語として用いら

れている語に着目する。本論文ではそのような語を「古風な語」と呼び, 次の二点を満たすも のと定義する。

(a)「時代・歴史小説」を含めて現代で使用が見られる。

（b）明治期以前，あるいは，戦前までの使用が見られる。

(a)は，現代ではほとんど使われなくなっている古語と区別するものである。(b)は「古風な 語」の「古さ」の範囲を定めるものである。本論文では, 現代語と古語との境と一般にされてい る明治期以前までを一つの区切りにする。また，戦前と戦後とで文体変化が大きいと考えられ るため，明治期から戦前までという区切りも設ける。しかしながら，一般には，戦前までさか のぼらずとも，事物の入れ替わりや，流行の入れ替わりにより，減っていったもの，なくなっ ていったものに「古さ」を感じることは多い，例えば，「ポケベル」「黒電話」「ワープロ」「こ たつ」などである. こういった, 近年急速に古さを感じるようになっている一連の語の分析も 辞書記述の一つの課題と考えるが，本論文で取り上げる「古風な語」は，戦前までさかのぼっ て「古さ」を捉えることとし，それ以外とは区別する。

「古風な語」に注目する理由は，三点ある。一点目は，現代語の中で用いられる「古風な語」 は少なくないにも関わらず，「古語」にまぎれ辞書記述に取り上げ損なってしまう危険性のある ものであること。二点目は, その「古風な語」には, 文語の活用形をもつなど，その文法的な 扱いに注意の必要なものがあること。 三点目は, 「古風」という文体的特徴を的確かつ, 効果的 に用いることができるよう，十分な用法説明が必要な語であるということ，である.

「古風な語」には，例えば，「さ【然】がある。これは，「状態・様子がそうだという意を表 す語。」(『岩波国語辞典』第 7 版，岩波書店）であり，現代では，「さほど」「さまで」「さばか り」「さしも」「さも」のように結合して用いられる。その一つ，「さもありなん」（そうなる のがもっともだ）は，「さも」+「あり」+文語助動詞「ぬ」の未然形「な」+文語助動詞「む」 である「ん」，から成る連語である，枕草子 (128 段)に，「大口また、長さよりは口ひろければ さもありなむ」と使われている。一方，国立国語研究所『現代日本語書き言葉均衡コーパス』 (Balanced Corpus of Contemporary Written Japanese; 以下, BCCWJ と記す4)には，全体で 34 件の用例があり, いずれも, 現代文脈での使用である。「まさか和久さんが指導員として復帰してるなんて思わなかったから。でも、さもありなん、という気もする。」(君塚良一（1950 年代生まれ）／丹後達臣, 『踊る大捜査線スペシャル』扶桑社, 1998 年）などである. 同じよう に，「なきにしもあらず」「いわずもがな」「推して知るべし」…ど，現代文脈で用いられる文語調の表現は他にもあり，BCCWJ の現代文脈でそれぞれの用例を得ることができる。

「古風な語」は，これまでにも現代日本語における特徴的な語として着目されてきた。実際,多くの国語辞典では，現代文脈で使われる古さを帯びている語については，「古語」とはせず，
^{4}$ BCCWJ の詳細は, 山崎 $(2009,2011)$, 前川 $(2008,2013)$ を参照.
}
「古語的」「古風」「雅語」「文語」「文語的」といった注記が付されている. しかし，これらの注記を横断的に俯瞰することや，「古風な語」の使用実態とその辞書記述との関連を検討する試み は,これまで行われていなかった。

以上の問題を解決するために，本論文では，まずは「古風な語」の調査語として，電子化版が 市販されている『CD-ROM 岩波 日本語表現辞典一国語・漢字・類語一』(2002 年)収録の『岩国』（第 6 版）に「古語的」「古風」と注記されている語を用い，現在刊行されている国語辞典 で「古風な語」がどのように取り上げられているかを横断的に俯瞰する，次に，現代語のコー パスである BCCWJ に収録されている約 3,000 万語分の書籍テキストを用いて，その使用実態 を分析し（柏野, 奥村 2010，2011）, それに基づき, 文脈の特徴や用例を『コーパスベース国語辞典』に記述する方法を提案し，その有用性を論じる。

## 2 「古風な語」の現行辞典での扱い

## 2.1 現行の国語辞典

多くの国語辞典で, 「古風な語」に関し，「古風」あるいは，「古語的」「雅語」「文語」「文語的」といった注記を付す記述が試みられている。積極的に「古風な語」の収録と記述が試みら れているものは『三省堂国語辞典』（第 6 版，三省堂，以下『三国』）である．巻頭にある「こ の辞書の使い方」(p.15)には，次の注意書きが記されている.

注意 古語ではないかと思われることばが、ずいぶん〔文〕や〔雅〕として出ていますが、 これらは評論文〔新聞のコラムをふくむ〕・小説、新聞・雑誌の短歌欄や俳句闌などで実際 に使われている現代語です。

そして,〔文〕とは文章語〔現代語のうち、文章などに使われる、話しことばとの差の大きい ことば〕であり，〔雅〕とは雅語の略であり，「短歌・俳句・歌詞などで、現代でも使われるみ やびやかなことばや詩的なおもむきのあることば」であると説明されている. さらに，「年配者 の話しことば、小説のせりふ、落語・時代劇などに出てくる古めかしいことばは、〔古風〕とし て示しました.」とも記されている。つまり，『三国』では，現代語として扱うべき「古風な語」 を「文章語, 雅語, 古風」と分類して取り上げ，記述しているということである.

一方, 『新選国語辞典』（第 8 版，小学館，以下『新選』）のように，「古語」を現代文脈で使 われる語だけに収録対象を絞っていないものもある。巻頭にある「この辞典を使う人のために」 (p. 6)には,「中学校・高等学校の国語科学習に必要な基本的な古語」は収録したと説明されて いる.

それら以外の国語辞典においては，「古風な語」について，何らかの注記は付されているもの の，その扱いについての明確な定義や説明はない，宮島 (1977) が「「文章語」「文語」「雅語」な ど，それぞれの辞書で呼んでいるものの内容が，はたして一致しているのかどうかは，凡例に かいていないのでわからない」と指摘したのをはじめ, 注記の用語や定義が明確でないことは しばしば指摘されてきた (遠藤 1988, 後藤 2001, 前坊 2009).

そこで, 本論文では, 「古風な語」を定義し, そのうえで「古風な語」の実態を調査・分析し,辞書記述案を提案する。

## 2.2 現行の英語辞典

英語辞典では， 1970 年代頃より，さまざまな文体や使用域をどうしたら辞書で最もよく示し 得るかという考察がはじまったと言われている (ハートマン 1984). カウイー (2003)によると,文体や使用域に関する情報が「ラベル」(label) として英語辞典の記述に初めて導入されたのは 『The Oxford Advanced Learner's Dictionary of Current English』(Oxford Univ Press; 3 版, 1974 年)であり，体系的に定義されたラベルが導入されたのは『Longman Dictionary of Contemporary English』(Longman; 初版, 1978 年)であるという．以降，多くの英語辞典において，さまざまな ラベルが活用されている。本論文で焦点をあてている「古風」に近いラベルは, 「Time」に関わる ものである. Hünig $(2003)^{5}$ によると,「Time」に関わるラべルには,「dated」,「old-fashioned」,「old use」,「archaic」の 4 つがある.これらは，「比較的最近まで使用され，現在高齢者に用い られている」「近現代英語では使われない」「過去の世紀に使用された」ことを示すものとして 用いられている。しかしながら, それら用語と定義, 付与される語は辞典間に差異のあること が指摘されている (Fedorova, 2004, Hünig, 2003, Ptaszynski, 2010, Sakwa, 2011).

英語辞典の編集は早くからコーパスベースになっていると言われているが (5.1節)，コーパス ベースでこれらのラベルを体系的に付与することを論じた文献は見当たらない6.

## 3 「古風な語」の従来の国語辞典における記述

## 3.1 対象の国語辞典

現行の国語辞典の「古風な語」に対する付与情報の記述の現状を把握するため, 次の 5 種の 国語辞典を取り上げ，「古風な語」の見出し語としての採否，および，ラベル・注記の有無とそ の内容とを比較した。まず, 表 1 に, 対象とした辞典名と, 各辞典において「古風な語」に該

表 1 調査対象の国語辞典と「古風な語」への注記一覧

 &  &  \\

当すると思われる語に付されていたラベル・注記情報の一覧を示す. 表 1 みると，ラベルや 注記情報は似てはいるがそれぞれに特徴のあることがわかる。例えば，『新選』にはほかで「雅語 (的)」とされるものに相当するものは設けられていない.

## 3.2 調査対象語の選定

調査対象とした国語辞典のうち，唯一電子化版が市販されているのが『岩国』である。そこ で, 『CD-ROM 岩波 日本語表現辞典一国語・漢字・類語一』(2002 年) 収録の『岩国』(第 6 版） 7 を利用して，付された注記を手掛かりに調査対象語を選定し，それらの語について，ほ かの 4 辞書の記載を確認することとした。

先の表 1 に示したとおり，『岩国』では，「古語的」「古風」「雅語的」「文語（的)」の 4 つの注記が付されている。本論文では，これらのうち，「古い」ということだけを表す指標と思われる 「古語的」「古風」に着目した.「雅語」には風雅な趣があることや, 和歌などに用いられる語と いう側面があり，「文語」「文章語」には主に文章に用いられる語という側面があるため，今回 の調査には含めないこととした.

「古語的」や「古風」という注記は, 例えば次の『岩国』の記述例に示すように, 下位区分 された特定の語義にだけ付されるもの（例：「いたい」）もあれば，語に付されるもの（例：「あ いやく」「ころおい」）もある（引用中の太字表示は本論文著者による）８。た，「古風」の場合は，実際は，「古風」「既に古風」「やや古風」や，「古風な言い方」といったように注記の仕方に差異が見られる（例：「いでたち」「あいやく」「ころおい」「かまえて」）. 本論文では, こ れらを区別せず「古風」とあるものをすべてひとくくりにして調査候補語とする.

『岩国』（第 6 版）より：

いた-い

一【痛い】神経に耐えがたいほど強い刺激を受けた感じだ。

(1)刃物で手を切る、虫歯がうずく等、外力・病気で肉体や精神が苦しい。（略）

(2)しまったと思うほど手ひどい打撃を受けたり、弱点を鋭く突かれたりして、つらい.（略）

二《「一・く」の形で》はなはだしく.ひどく.「自分の不明を一・く恥じる」「一・く感心 した」一とは別語源か. 古語的.

## いでたち【出（で）立（ち）】

(1) (外出する時の) 身なり，装い。「たいそうな一だ」

(2)旅立ち. しゅったつ。 $\nabla$ 古風.

## あいやく【相役】

同じ役（についている者）。 $\nabla$ 既に古風.

## ころおい【頃おい】

その折。「晚秋の一」.ころあい。「一を見て訪ねる」マやや古風.

## かまえて【構えて】

《副詞的に》(1)待ちうけて。用意して。心にかけて。

(2)決して。「一油断するな」 $\nabla$ 古風な言い方.

具体的には，『岩国』には，「古語的」と注記される語は，「いたく【痛く】(〜する)」「いと

ど」など 16 語あり,「古風」と注記される語は,「あいやく【相役】」,「あとげつ【後月】」など,

151 語あった。 それらの語について最新版の第 7 版の記述を確認したところ, 「古語的」と注記 のあった「いやちこ」，「古風」と注記のあった「かえり【回り】」「じする【治する】「みやば ら【宮腹】」の合計 4 語は，第 7 版未収録語となっていた．現代語辞書の見出し語として取り上 げずともよいという判断のもと収録から外されたものと考えられる．そこで，以上の語を除い た,「古語的」 15 語 (付録：表 5 の「見出し」を参照）「古風」 147 語（付録：表 6 の「見出し」 を参照）を本論文の調査対象語として選定した。

## 3.3 採否と注記付与状況の比較

調査対象語の辞典における見出し語としての採否，および，調查対象語へのラベル・注記の 有無とその内容とを比較した，表 2 に『岩国』で「古語的」の注記のあるものより 3 例の，表 3 に『岩国』で「古風」の注記のあるものより 5 例の調査結果を示す.

表 2 と表 3 には, 5 種の辞典に見出し語として採用されている数, そのうち, 古さについて のラベルや注記が付与されている数, ラベルや注記の内容, 語釈を示した. 調查対象語に対し て, 辞典によっての見出し語としての採否や注記付与に差異が見られる。例えば，表 2 の「まが まがしい【禍々・枉々・曲々・凶々しい】」(焱いをもたらしそうだ。いまわしい。不吉だ。『岩国』）と表3の「よしなに【良しなに】」（よ万しく。いいぐあいになるように。『岩国』）は，5 種の辞典とも見出し語に採用としている点は一致しているが, 注記が付与されているのは 2 種 の辞典のみである.

調査対象語すべてについての採用数と注記付与数の調查結果は, 付録の表 5 , 表 6 に示した. そして，付録の表 5 ，表 6 には，半数以上の辞典が見出し語として採用し，かつ，注記をつけて
表 2 採否と注記付与状況の例（古語的）

 & 辞典 & 見出し無 & ラベル &  & 語釈 &  \\

いた語の数も示した。『岩国』で「古語的」と扱っている 15 語については 6 語であり,「古風」と 扱っている語 148 語については 62 語であった，辞典により編集方針が異なるため，採否や注記 の付与に違いが生じるのは当然のことではある。しかしながら，著者らが構築を目指す「コー パスベース国語辞典」は，辞書編集者の主観的洞察の重要性を認識しつつも，見出し語の採否 や注記の付与をはじめとする辞書記述全般において，コーパスを用いた使用実態の分析に基づ く客観的指標を導入することを主眼とする。そこで，次章でBCCWJを用いた「古風な語」の 使用実態の分析を行う.
表 3 採否と注記付与状況の例（古風）

 & 辞典 &  & ラベル &  & 語釈 &  \\

## 4 「古風な語」のコーパス分析

## 4.1 「古風な語」の使用頻度

「古風な語」の現代書き言葉における使用実態を把握するために， BCCWJ ${ }^{9}$ の使用頻度を調査した．全文検索システム『ひまわり』(http://www2.ninjal.ac.jp/lrc/) を用いて，「BCCWJ 領域内公開データ 2009」の「図書館サブコーパス」10（約 3,000万語）における調査対象語の使用頻度を調査した (柏野, 奥村 $2010 ， 2011$ ). 3.2 節では, 「古語的」 15 語, 「古風」 147 語を調查対象語としたが，ここでは，別語や別の意味用法の用例と紛れ，該当用例の判別が困難であつ た次の語は，検索の対象外とした。

『「古語的」15 語より対象外とした語

こうべ【首・頭】,つつみ【堤】, ぶにん【補任】

-「古風」 147 語より対象外とした語（23 語）

いっそ, う, うつ【打つ】, くにびと【国人】, さと【里】, じきげ【直下】, しも【下】, じゃ (ぢや), しょせい【書生】,ぜんぶ【全部】, そち【其方】, それ【其（れ）、たいじん【大人】, たいぜい【大勢】,つ【唾】,つかさ【司・官】, であう【出合う・出会う】, とうじ【当時】, とも，の，むやく【無益】, やうち【家内】, やくたい【薬代】 つまり，使用頻度調査の対象語は，「古語的」12 語と，「古風」124 語である ${ }^{11}$.

これらの BCCWJにおける使用頻度を求めた結果を付録の表 5 , 表 6 に示した.「使用有」の 欄に「一」のある語は，上記で非調査対象とした語である。「○」のある語が使用頻度の得られ たものであり，その数は「使用頻度」の欄に示した．使用頻度が得られたのは，付録の表 5 ，表 6 の最終行に示した通り,「古語的」12 語のうちでは 7 語, 「古風」 124 語のうちでは 76 語であっ た. 約 3,000 万語という規模のコーパスで「古風な語」を検索した場合, 頻度が 100 を超えた 語は 6 語であった。また，頻度が 0 だった語は 53 語あった.

## 4.2 「古風な語」の用法の分類

「古風な語」の用法を分析するためには，コーパスから得られる用例がどういった文脈の用例 であるのかを区別する必要がある．BCCWJ「図書館サブコーパス」より得られる用例は，その 文脈により，執筆及び，記述対象の年代に着目して，大きく次の 4 つに分類することができる.
^{9}$ BCCWJ を本調査で用いた主な理由は次の 2 点である. (1) 現代日本語書き言葉の均衡がとられたコーパスであり, 1 億語の規模があるため, 現代語を対象とする国語辞典の記述でおさえるべき用例, 用法を調べることができる. (2) 著作権処理済であるため，国語辞典の例文作成時の参考にできる.

101986 年から 2005 年までの 20 年間に発行された書籍のうち, 東京都内の 13 自治体以上の公共図書館で共通に所蔵されていた書籍が母集団とされ，そこから抽出したサンプルから成るサブコーパスである。

11 念のため第 7 版の未収録を理由に調査対象外とした 4 語についても使用頻度を調査したところ,「かえり【回り】」 （回数・度数を表す, 古風な助数詞. 回かい. たび）のみ，「蓠麦の三かえり」(藤村和夫, 1930 年代生まれ, 『荅麦屋のしきたり』日本放送出版協会, 2001 年）という用例があった。ほかは, 使用頻度 0 であった.
}

(1) 古典（江戸時代以前の文章）の引用での使用

(2) 明治期から戦前までの使用

(3) 時代・歴史小説での使用

(4) 現代文脈での使用

以下，4 分類の詳細を述べる.

## 4.2.1 古典（江戸時代以前の文章）の引用での使用

BCCWJ は現代語コーパスであるが，収録テキストに「非現代語」（BCCWJでは，明治元年 より前に書かれた日本語と定義）が若干混在している ${ }^{12}$.まとまった「非現代語」は収録テキ スト対象外要素として収録しないのだが，一文単位でのテキストの完全収録を保証するために， インライン中に引用されているような「非現代語」は排除せず，そのまま収録している。本論文ではこれを「古典の引用」と呼ぶ。 そのような引用中に出現する「古風な語」は「古語」と しての使用例である。例えば，次に古典の引用中に現われる「あんずるに【案ずるに・按ずる に】」の例を示す（用例中に用いる，太字，下線及び，括弧内注記は本論文著者による）．
- 仏御前は「つくづく物を案ずるに、娑婆の栄華は夢のうちの夢、たのしみさかえてもな にかせん」(「百二十句本」巻一〈義王出家〉) と言い、つづいて「一旦のたのしみにほこ りて、後生を知らざらんことのかなしさに、今朝まぎれ出でて、かくなりてこそ参りた れ」(同前) と言って、かぶっていた衣をのけると、仏御前は、すでに尼姿になっていた のである。(中石孝, 1920 年代生まれ,『平家れくいえむ紀行』新潮社, 1999 年)

## 4.2.2 明治期から戦前までの使用

BCCWJでは，明治期以降に執筆されたテキストは現代語のテキストであるとされ，明治期以降のテキストが収録されている。しかしながら，明治期から戦前までに執筆されたものは，例 えば，旧仮名遣いを用いるなど，現代とは異なる印象を受ける文体のものが多い．また，「古風 な語」が「古風」という意識なしで用いられている可能性があると考える。よって, この時期 に執筆されているテキストは BCCWJにそう多くは収録されていないが，現代文脈とは区別す ることとする．例えば次のようなテキストである．前者からは「いずれ【何れ】」，後者から は「はたまた【将又】」の用例が得られる。
- 遠野物語の中にも書いてある話は、同郡松崎村の寒戸といふ処の民家で、若い娘が梨の 樹の下に草履を脱いで置いたま、、行方知れずになつたことがあつた。三十何年を過ぎ て或時親類知音の者が其家に集まつて居るところへ、極めて老いさらぼうて其女が戻つ て来た。どうして帰つて来たのかと尋ねると、あまりみんなに逢ひたかつたから一寸来

た。それでは又行くと言つて、忽ち何れへか走り去つてしまつた。（柳田國男, 1870 年代生まれ, 『柳田國男全集第 3 巻』筑摩書房, 1997 年)
- 然らば私の希ふ真の自由解放とは何だらう。云ふ迄もなく潜める天才を、偉大なる潜在能力を十二分に発揮させることに外ならぬ。それには発展の妨害となるもの、総てをま ず取除かねばならぬ。それは外的の圧迫だらうか、はたまた智識の不足だらうか、否、そ れらも全くなくはあるまい、併し其主たるものは矢張り我そのもの、天才の所有者、天才の宿れる宮なる我そのものである。（平塚雷鳥，1880 年代生まれ，『元始、女性は太陽 であった平塚らいてう自伝 1』大月書店, 1992 年)

(※いずれも明治期の文章. )

## 4.2.3 時代・歴史小説での使用

いわゆる「時代小説」「歴史小説」などと呼ばれる，江戸時代以前を舞台とする文芸作品（国内，国外を問わず）のテキストに「古風な語」が多く現れる．「時代小説」とは「古い時代の事件や人物に題材をとった通俗小説。」であり，「歴史小説」とは「過去の時代を舞台にとり、そ の時代の様相と人間とを描こうとする小説。（中略）単に過去の時代を背景にする時代小説とは 異なる。」(以上, 『広辞苑第』第 6 版, 岩波書店）と, 両者には異なる定義がされているが，本論文では特に両者を区別することはせず，まとめて，「時代・歴史小説」とひとくくりで扱うこ ととする。

石井 (1986) は, 例えば「おぬし, “でござるか」などは, 「歴史小説なり時代小説なりに現 はれるからと言つて, その小説の扱ふ時代の古代語と考へるのは, 早計である. 非現代語すな はち古代的言語を用みた作品においては，作家が古代的言語を創造し，読者がそれを享受する， といふ図式が想定できる.」と述べ，そういった享受と創造による「非現代語」が『源氏物語若紫』現代語訳や，日本文芸家協会『歴史ロマン傑作選』の会話文に多く現れることを調査分析 し, 報告している，本論文では，まさにこれも「古風な語」であると捉える，BCCWJには「時代小説」「歴史小説」などのテキストが多数収録されており，そういった文脈で用いられる「古風な語」の用例が多く得られる。次に，「あんずるに【案ずるに・按ずるに】」と，「にょにん【女人】の例を示す.
- 成之の天才的な兵站事務の噂をききつけてのことであった。按ずるに、成之常に加賀藩 の事務に従ひしも、其理財に老けたるの名、夙に朝廷に聞へしを以て、終に此事ありし 也。(磯田道史, 1970 年代生まれ, 『武士の家計簿 「加賀藩御算用者」の幕末維新』新潮社, 2003 年)

（※江戸時代を舞台にした時代・歴史小説. ）
- 廐戸には見せなかったが、河勝はいずれ山背に戻る運命にあることを覚悟していたよう だった。
「そうか、河勝も里心がついたか、それもそうだ、河勝は山背に戻れば葛野の王者だ、屋形も大きく、そちにかしずく女人も多い、いつまでも吾に仕えてくれる、と思っていた吾 が甘かった」(黒岩重吾, 1920 年代生まれ，『聖徳太子日と影の王子 1』文芸春秋, 1990 年)

（※飛鳥時代を舞台にした時代・歴史小説. ）

## 4.2.4 現代文脈での使用

執筆時期が戦後であり，上記 (3) に該当しない現代語の文章（口語体）を，本論文では「現代文脈」と呼んでいる。一部の見出し語に関しては, その現代文脈に出現する「古風な語」の 用例が数多く得られている。例えば次のようなものである.

$\cdot$ここで泣いてはいかん、と咽喉の塊を懸命にのみ下しながら、(宮尾登美子, 1920 年代生 まれ, 『朱夏』新潮社, 1998 年)
- 不審な気持ちが消え失せて、とにかく言葉が交わしたかった。（浅倉卓弥， 1960 年代生 まれ，『雪の夜話』中央公論新社，2005 年）

・ コミック誌から飛び出してきたようないでたちの男だ。（佐々木変, 1950 年代生まれ, 『新宿のありふれた夜』角川書店, 1997 年)

・ セブン - イレブンの店にほしいものがなければ、いとも単に、買いにこなくなります。 (鈴木敏文 $\mid$ 述 ; 緒方知行 $\mid$ 編, 『商売の創造』講談社, 2003 年)
- 恋なのか、忠義なのか、はたまた親子の恩愛なのか。（古井戸秀夫, 1950 年代生まれ, 『歌舞伎』新潮社, 1992 年)

例えば，「ものども【者共】には，分類 (1)(3)(4) に該当する次のような用例がある.

・(1) 古典の引用 : 壇の浦の合戦では、源平両軍は三十余町をへだててあい対し、いよいよ戦闘開始ということになったが、早い潮に流された平家の舟を梶原景時の舟が熊手でひっかけ て、敵の首を数多く取る功名第一の働きから始まった。そして両軍あわせて閧をつくり、それ が静まると、平知度が大音声に、「天竺震旦にも、日本わが朝にも、雙びなき名将勇士とい へども、運命尽きぬれば力及げず、されども名こそ惜しけれ、東国の者どもに弱気見すな、

何時の為にか命をば惜しむべき、軍ようせよ、者ども、只これのみぞ思ふ事よ」と全軍に宣 した (同上・巻十一)。(阿部猛, 1920 年代生まれ, 『鎌倉武士の世界』東京堂出版, 1994 年)

(※下線が古典の引用部分. 上記「同上」とは『平家物語』.)

・(3) 時代・歴史小説での使用：久幸ははじめて深い笑みを見せ、「この臆病者が必ずお守り 申す。ご安心あれ」といった。そして、「者ども続け!」と大声をあげると、私兵五百人を率 いて、まっしぐらに大内勢に向かって行った。（童門冬二，1920 年代生まれ，『小説毛利元就』 PHP 研究所, 2002 年)

（※時代小説.この例は室町時代から戦国時代の時代設定.）

・(4) 現代文脈での使用：「なるほど、これは無用のことを申しました...さあ、ものども、引っ立てい!」ドラホマノフの命令を受けて、兵士たちがユリアスとパッシェンダールに縄 をかける。さすがに、この人数差では、パッシェンダールといえども抵抗のすべがなかった。 （赤城毅，1960 年代生まれ, 『滅びの星の皇子』中央公論新社, 2001 年）

つまり，「ものども【者共】は，BCCWJにおいて，古語としての用例が現われる語であり，時代小説や歴史小説では，その時代設定にあう語として使われる語であり，かつ，現代文脈に おいても使われる語であることがわかる.「古風な語」としてひとくくりする中には, 現代語書 き言葉においてこのように幅広い用法で出現する語のあることが，本調査により確認できた.

## 4.3 「古風な語」の用法の分類結果

BCCWJ が現代語書き言葉を収集したコーパスであるため，古典の引用の用例数はそもそも 少ない。また，先に述べたとおり，明治期から戦前までに執筆されたテキストも少ないため，そ の用例数も少ない. 一方, 時代小説や歴史小説のテキストは BCCWJ に多く収録されているこ とから，それらの用例数は多い。また，現代文脈から得られる用例も一定数以上得られている.

使用頻度が 50 以上あった, 上位 9 語（「古語的」1語（いたく）「古風」8 語（いかん，ほか），付録の表 5 ，表 6 を参照）を取り上げ，それらの用例を分類した結果を表 4 に示す。上から 5 語 は, 時代・歴史小説の用例の割合が多い順, 次の 3 語は現代文脈の用例の割合が多い順である. そして，最後の 1 語が両者の用例の割合が拮抗していた語である。割合の高いところに色をつ けて示している.

このように, BCCWJにおいて高頻度である「古風な語」は, 時代・歴史小説の用例の割合 が多いものと, 現代文脈の用例の割合が多いものとがあった. 同じ「古風な語」とくくるには,用法の傾向は大きく異なっている。つまり, 時代・歴史小説の使用が多い, 現代文脈の使用が

表 4 「古風」使用頻度上位 9 語の用例分類結果

多い，といったその語が使用されている文脈の特徴を辞書に明記し，その用例を具体的に記述 することが，「古風な語」とひとくくりに説明するよりも，それぞれの語の文体的特徴を説明す ることができるようになるということである.

## 4.4 辞典間の記載に差異のある語の分析

3.3 節では, 5 種の辞典間に, 見出し語として採用されている数や, 古さについてのラべルや 注記が付与されている数が異なる語があることを述べた，表 2 の「まがまがしい【禍々・枉々・曲々・凶々しい】」と，表 3 の「よしなに【良しなに】」の 2 語は，見出し語として採用してい るのは 5 辞書であるが，注記は 2 辞書ずつという語であった，また，表 2 の「やわか」は，見出しとして採用し, 注記を付与しているのが 2 辞書のみ, という語であった。

付録の表 5 ，表 6 に示す通り，BCCWJには，「まがまがしい」に33 例，「よしなに」に 7 例 の使用がある。そのうち，2 例ずつ引用する。

・それは途方もなく暗鬱な感じの建物で、まがまがしい気配にみち、見物するのは愉快な 体験ではなかつた。(丸谷才一, 1920 年代生まれ, 『日本の名随筆』作品社, 1988 年)

・「お気をおつけ下さい」ヒロはいう。「今夜は、まがまがしい気配が満ちております。 その心を感じるのです。ザック様のことですから何がおこ万うときっと大丈夫でしょう が...心配でなりません」(眉村卓, 1930 年代生まれ，『迷宮物語』角川書店， 1986 年)
- 「よう冷えるなあ。こらたまらんワ。泰平堂、まあよしなに調べてくれ」声をかけて信濃は去っていった。(阿部牧郎, 1930 年代生まれ, 『出合茶屋』講談社, 2003 年)

・「お世話をかけます、なにとぞよしなに」 懐しさを顔一ぱいにみせてお茂の方は、頭 を下げた。(竹内勇太郎, 1920 年代生まれ, 『甲府勤番帖』光風社出版, 1992 年)

「まがまがしい」は 33 例中， 5 例が時代・歴史小説の用例であったが，残り 28 例は上記 2 例 のような現代文脈の使用であった.「よしなに」は， 7 例中のすべての例が，上記 2 例のような 時代・歴史小説の用例であった. どちらにも時代・歴史小説の用例のあることから,「古風な語」 という注記を付与すべき語であることがまずはわかる。それに加え，「まがまがしい」は現代文脈での使用が多く,「よしなに」は時代・歴史小説での使用が多い語であるということもわかる.

続けて，2辞書のみ見出し語に採用していた「やわか」の使用例をみてみる．BCCWJから得 られる用例 3 例中より, 2 例を示す.
- 「この胴も手足も、蓬山から出た鉄を百年も磨き抜いてこしらえたものよ。項羽の豪刀 をもってしても傷ひとつつかなんだ。やわか、おまえの妖糸ごときに引けは取らぬぞ」「そりゃ、どうも」(菊地秀行, 1940 年代生まれ, 『夜叉姫伝』祥伝社, 1991 年)
- 「いかなる御用とて、われらにおきかせあれ! 拙者、やわか島田虎之助の働きに劣りま しょうや」と、斎藤弥九郎が、いかにも体調の悪いらしい島田虎之助をあごでさして、そ のあごをお耀の方にぐいとつき出す。(山田風太郎，1920 年代生まれ，『武蔵野水淓伝』
富士見書房，1993 年)

こういった用例に触れて国語辞典をひく読者がいることを想定すると，「やわか」は「古風な 語」として現代語辞書に取り上げるとよい語であると言える.

このようにコーパスで使用例を確認することは，辞書によって扱いに差異のある語の辞書記述の判断の参考になることを示した.

## 5 コーパス分析を活かした辞書記述

前章で,「古風な語」の使用実態についてコーパスの分析結果を示した. 本章にて, そのコー パス分析に基づく辞書記述を提案する.

## 5.1 コーパス分析に基づく辞書記述の利点

従来, 辞書記述はもっぱら編集者の知識や内省によって行われていたが，これを補うものとし て徐々にコーパスの利用が試みられるようになった. 1964 年にアメリカで Brown Corpus が公開 されて以降, 各種大規模コーパスの構築, 公開に伴い, 欧米における辞書記述のコーパス活用は 一気に加速していく (Sinclair 1991, 石川 2004, 井上 2005). 例えば, 英国の Collins, Longman, Oxford，Cambridge 各社の辞書である。それらの影響を受け，日本の英和辞書にもコーパスの 活用は広がっている。コーパスベースの辞書記述を取り入れた英和・和英辞書には, 『ウィズダ 么英和辞典』(三省堂, 2002 年),『ウィズダム和英辞典』（三省堂，2007 年）や『ユース・プロ グレッシブ英和辞典』(小学館, 2004 年）がある.

コーパスベースを謳う国語辞典や日本語の辞書は今現在ないが, コーパス分析を日本語の辞書記述に活かそうとする議論は徐々に活発になってきている (加藤 1998, 後藤 2001, 田野村 2009,荻野 2010, 石川 2011, カルヴェッティ2011など).

辞書記述がコーパスベースになる利点は, 以下の 3 点である (柏野 2011).

（1） 見出し語の選定や, 語義の選定・配列の客観性: 見出し語単独の頻度の情報が得られる.辞書に記載すべき見出し語の選定や，語義の選定・配列を，客観的に行える.

（2）用例記述の網羅性：見出し語とほかの語との組み合わせの頻度の情報が得られる. 見出 し語とその前後の連なり, 見出し語と共起する語（コロケーションと呼ばれる）, 見出し 語の現れる構文などの特徴的なパターンを発見しやすい. 用例を網羅的に辞書に記述で きる.

（3）見出し語の使用域記述の具体性：資料の幅が広がり，見出し語の多様性を捉えることが できる。ジャンルあるいはレジスタなどと呼ばれる，言葉の使用域が異なる場合，それ を具体的に辞書記述に反映できる（例えば，話し言葉的か, 書き言葉的か, フォーマル か, インフォーマルか).

## 5.2 コーパス分析を「古風な語」の辞書記述に活かす方法

5.1 節で述べたコーパスベースによる辞書記述に期待できる 3 点に照らし合わせながら，コー パス分析を「古風な語」の辞書記述に活かす方法を検討する.

## 5.2.1 見出し語の選定や, 語義の選定・配列の客観性

各種国語辞典やコーパスを利用して得た「古風な語」の頻度情報をコーパスで得る．頻度情報は，「コーパスベース国語辞典」の見出し語選定の参考になる.

4.1 節，および，付録の表 5 ，表 6 にて, 『岩国』から抽出した「古風な語」の使用頻度を示 した. 頻度の高い語はどの辞典でも見出し語として採用されていることが確認できる。 が, 頻度が低い語の場合，例えば，「あんずるに【案ずるに・按ずるに】」「」「しんずる【進ずる】」「のう」の 4 語は，見出し語として採用していない辞典のあることがわかる. 現行辞典の採用状況から見出し語選定をしようとする場合には, これらが採否のボーダー上になってくるだろう. しかし, 筆者らは, BCCWJで低頻度でも用例の得られる語は現代語として目にする機会のあ る語であると考え，これら 4 語いずれについても，見出し語として採用すべき語と考える.

一方，今回の調査で頻度 0 であった語を，ただちに見出し語として採録しないと結論づける のは難しい. 現代語の辞典で取り扱う必要性の低い「古語」であるのか, あるいは，たまたま例 がとれなかった「現代語」であるのかがわからないからである. BCCWJにおいて頻度 0 であ ることの意味は, 今後, 調查範囲とするコーパスを増やしたさらなる検討が必要であるだろう.

次に, 既存の国語辞典等によらず，コーパスから自動的に「古風な語」の抽出が可能である かを考える．BCCWJ「図書館サブコーパス」の形態素解析結果より，「活用型：文語」となっ ている語の抽出を行った，BCCWJは，短単位（意味を持つ最小の単位を結合させる，または 結合させないことによって認定）と長単位（文節を規定に基づいて分割する，または分割しな いことによって認定) とで解析されている (小椋, 小磯, 冨士池, 宮内, 小西, 原 2011 , 小椋,冨士池 2011). 短単位の抽出結果では, その使用頻度の上位は「べし: 13,889 , なり $: 5,421$, た

ることがまずは確認できた，また，「有り：618，然り：525，来たる：284，恐る：262」など，文語の活用形で用いられる語の抽出ができることも確認できた。しかしながら, 長単位の抽出結果とあわせてみても，文語形を含む見出し語そのものの形での抽出は自動では簡単ではない.例えば，「止む無し」は一つの長単位として抽出できているが，そういう語は少ない．多くは，「なきにしもあらず」が「なき十に＋しも＋あら＋ず」となっているように，長単位も短単位同様に複数に切れている。また，「さもありなん」のように誤解析されている場合もある（「なん」 が「名詞【何】」と誤解析. 正しくは文語助動詞「なむ」）、いずれの場合も，自動抽出のため には形態素解析の辞書整備が必要であるが，そのためには，結局, 既存の国語辞典等にある見出し形をあらかじめ先に参照しなければならない, ということになる.
語義の選定・配列についてのコーパス情報の利用は, 5.3 節で具体例をもって示す.

## 5.2.2 用例記述の網羅性

BCCWJにおいて一定数以上の用例が得られれば，ある程度の網羅的な記述は可能である。た だし,「古風な語」を扱う場合は, BCCWJよりも前の時代のコーパス分析も欠かせないだろう.現時点では, 少し前の時代のコーパスとして, 著作権の消滅した作品が中心に集められ，明治〜昭和初期の小説が多く収録されている『青空文庫』 13 や, 明治後期〜大正期の総合雑誌『太陽』 から 5 年分が抽出されている『太陽コーパス』14（国立国語研究所）などが利用可能である.

## 5.2.3 見出し語の使用域記述の具体性

「古風な語」の用法は, (1) 古典の引用での使用, (2) 明治期から戦前までの使用, (3) 時代 $\cdot$歴史小説での使用, (4) 現代文脈での使用, と分類でき, かつ, その使用傾向が語の用法把握に つながることを, 4.2 節と 4.3 節とで示した. その際に, 特に, 分類 (3) と (4) に相当する用法 の具体的記述が重要であることを述べた. (3)の, 主に時代小説や歴史小説での使用は, 現代に おいてそれら小説を読む際の理解に欠かせないものである。現代語ではないと排除することな く, 辞書にとりあげ，詳細に記述すべきものであろう，さらに，(4)の, 現代文脈での使用は,一部の「古風な語」における顕著な特徴である。よって,「古風な語」の現代文脈における使用例がある場合は，それを具体的に辞書に記述すべきである.

これらの考察をふまえ, 次節では具体例を用いて, コーパス分析に基づく「古風な語」の辞書記述案を示す.

## 5.3 コーパス分析に基づく「古風な語」の辞書記述

本論文では，次のとおり，コーパス分析に基づく「古風な語」の「コーパスベース国語辞典」記述方法を提案する.

## 「古風な語」の「コーパスベース国語辞典」記述方法

1. 現行の国語辞典類や, BCCWJ, 『青空文庫』,『太陽』等のコーパスを利用し, 次の条件を満たす，「古風な語」を選定する。

(a)「時代・歴史小説」を含めて現代で使用が見られる.

（b）明治期以前，あるいは，戦前までの使用が見られる。

2. BCCWJ, 『青空文庫』,『太陽』等のコーパスから, 「古風な語」の使用頻度, 用例を 得る.

3. 多義語の場合, 意味分析を行い, 意味別の使用頻度を得る.

4. 得られた用例を, (1) 古典の引用での使用, (2) 明治期から戦前までの使用, (3) 時代$\cdot$歴史小説での使用，(4) 現代文脈での使用，に分類し，各頻度を得る.

5. 分類別の使用頻度を参考に，中心的となる語義から順に配列する。

6. 用例は, 用例の (1) (4) の分類傾向や, 具体的な使用域がわかるよう明記する.

7. そのほか，表記情報や，使用者の性別・年代など，コーパスから抽出できた情報を明記する。

「そなた【其方】」を例に，現行の国語辞典の記述（『岩国』）に対する，上記，「コーパスベース 国語辞典」記述方法に即した記述案を次に示す.「そなた」は，上記，(a)，(b)の条件を満たす.

## 例：そなた【其方】

## [『岩国』(第 7 版)]

(1)そちらのほう。そちら側の所。

(2)目下の相手を指す語。おまえ。なんじ。古風な言い方。

## [コーパス分析 $]$

-「そなた【其方】」は BCCWJで 434 の頻度があり，「古風な語」の中では高頻度である 語である。

$\rightarrow$ 見出し語の選定：十分な頻度が得られるため見出し語として採録すべき語と判断.
- 『岩国』(1)の該当用例は BCCWJ では頻度 0 . 『青空文庫』には 3 例見つかる. BCCWJ で得られる 434 の用例は， すべて『岩国』(2)の用法の該当例である.

＼cjkstart語義の選定・配列：(1)と(2)を語義と認定. ただし, (1)の用法は BCCWJで 0 であり, 現代語では，(2)の用法がより中心的な語義と認定できるため，語義の配列順を入れ替える。
- 『岩国』(2)の用例分類は 4.3 節の表 4 の通り,ほとんどが「(3) 時代・歴史小説での使用」 である。国内の時代小説のほか，時代設定の古い翻訳小説の用例もある。現代文脈での 使用は少ないが，ある。また, BCCWJで得られた用例はすべて発話部分における使用.

$\rightarrow$ 用例記述・見出し語の使用域：(3) 時代・歴史小説での使用例を 1 番に。続けて，翻訳小説，現代文脈の使用例を記述．「発話で多用」を明記．発話については話者間の関係を 明記。
- 漢字表記「其方」の使用例は見つけられない。検索される「其方」は「そちら」「そのほ う」の漢字表記の使用例と思われる.

$\rightarrow$ 表記情報を注記.

## [「コーパスベース国語辞典」記述案]

(1)多くは目下の相手をさす語。おまえ。なんじ。時代・歴史小説的。同等の相手をさすこ ともある。
- 時代・歴史小説等の発話で多用。

「そなた、勘六どのを見舞って来やれ。さっきの飴の甘味はきつすぎます。よけ い食べさせてはなりませぬ。急いでゆきゃれ」(山岡荘八『徳川家康』) ※後に家康を産む於大の方（目上）から，召使いの百合（目下）への発話。「ほう、そなたもさようなことを考えておったのか？」豪族は大きく領いた。（山田智彦『木曽義仲』)

※信濃国の各地から集まってきた豪族たち同士（同等）の対話。
- 時代設定の古い小説（特に翻訳小説）における発話で使用。

「そなたは誰なのか、教えてくれ」。(井村君江『アーサー王物語』)

※アーサー王（目上）から，騎士であるトリストラム卿（目下）への発話。

「ねえ乳母や、そなたの申し条、もっともなことです。ただ怒りのあまり分別を 失っていたのです」と言いました。（池田修『アラビアン・ナイト』） ※王女である姫（目上）から，老女の乳母（目下）への発話。
- 現代文脈での使用は多くはないが，威厳や威圧があるよう造形された人物（多く は目上）からの発話を表すものとして使用。

「厚志よ」

舞が呼びかけると、厚志はビクリと身を震わせた。

「え、なに?」

「何を驚く？そなたの名を呼んだたけだぞ」

（榊涼介『ガンパレード・マーチ 5121 小隊九州撤退戦』）

※小隊司令官である舞（目上）から，その下にいる厚志（目下）への発話。

(2)そちらのほう。そちら側の所。 $\nabla$ 明治期頃まで。
- 使用はまれ。

に逼れば、風誘うたびに戸袋をすって椽の上にもはらはらと所勏ばず緑りを滴ら す。「あすこに画がある」と葉巻の煙をぷっとそなたへ吹きやる。（夏目漱石『一夜』)

恋の淵・峯の薬師・百済の千塚など、通ひなれては、そなたへ足むくるもうとま しきに、折しも秋なかば、汗にじむまで晴れわたりたる日を、だ゙一人、小さき 麦程帽子うち傾けて、家を出でつ。（折口信夫『筬の音』）

※漢字表記「其方」の使用例は見つけにくい。該当表記例があっても，別見出し「そち ら」「そのほう」との区別がつけがたい。

以上の記述案により，「そなた【其方】」の用法は，時代・歴史小説の発話文での使用が中心的 な語であることが明確になる。多くの用例を示したことにより，現代の文章生成時の語選択に

おいては，時代がかったセリフとなる効果のある語であることに留意すべき語であることがわ かる，さらに，漢字表記の【其方】はほとんど使用例がなく，かつ，「そちら」「そのほう」と まぎれる可能性があるので，ひらがな表記を選択すべきこともわかる。このように，「コーパス ベース国語辞典」に文体的特徴や用例を記述することは, 語の理解はもとより, 語の選択時の 情報量を増やし，その利用価値を高めると期待される.

なお，中世・近世のコーパスがない状況においては，国語史研究の知見を参照することが有効である。「そなた」は中世より，主に上位の話し手が，下位の話し相手に対して使用する例 の多い人称の一つと位置づけられている。 中世から近世にかけての使用実態については, 山崎 (2004), 小島 (1998)に詳細な分析があり, 上位から下位に用いられ, 時には対等の間柄でも用 いられるものであると報告されている。「上位から下位」の例，「対等」の例がともにコーパスか ら得られたため, 辞書記述案ではそれら先行研究の知見を活かし, 「主に上位から下位へ」「時 には対等」で用いられることがわかるよう注記することも有用である.

国立国語研究所では, 将来的に上代から近代の作品をカバーする「日本語歴史コーパス」の 構築が進められている (http://www.ninjal.ac.jp/corpus_center/chj/). それらコーパスの整備に 伴い，コーパス分析の可能性が広がることが期待される.

## 6 おわりに

本論文では, 「古風な語」に着目し, 『岩波国語辞典』に「古語的」と注記がついている 15 語 と,「古風」と注記がついている 145 語を調査対象語に選定し, 現行の国語辞典 5 種の記述調査及び，現代語コーパスの使用頻度調査と用例分析とを行った。そして，コーパス分析に基づく 「コーパスベース国語辞典」における記述方法を提案した，(1)古典の引用での使用， (2) 明治期 から戦前までの使用，(3) 時代・歴史小説での使用，(4) 現代文脈での使用，という 4 分類に基 づく辞書記述方法が, 従来の「古風な語」をひとくくりにする辞書記述よりも, 語の文体的特徵をより豊富に記述できることを示した。その一例として「そなた」の記述例を示した。

なお，「コーパスベース国語辞典」記述方法（5.3 節）の 3 に挙げた意味判別に関しては，例 えば, Pulkit・白井 (2012) など，すでに自動化の研究が進んでいる，筆者らは，4に挙げた，当該語の用いられる文脈が，分類 $(1) \sim(4)$ のいずれであるかの判別についても, 自動化が可能で あると考えている。コーパスから自動的に抽出できる辞書情報を活用していくことにより，従来の主に人手による国語辞典の編集とは異なる，一貫性のある「コーパスベース国語辞典」の 構築が可能になると考える.

## 謝 辞

本研究は, 文部科学省科学研究費補助金基盤研究 (C)「辞書用例の記述仕様標準化のための実証研究」(課題番号：20520428), 並びに, 文部科学省科学研究費補助金基盤研究 (C)「コーパス 分析に基づく辞書の位相情報の精緻化」（課題番号：23520572）の助成を受けたものです。

## 参考文献

カウイー, A. P. （赤須薫, 浦田和幸訳）(2003). 学習英英辞書の歴史：パーマー, ホーンビー からコーパスの時代まで. 研究社. (Cowie, A. P. (2002) English Dictionaries for Foreign Learners. A History. Oxford: Oxford University Press). カルヴェッティ・パオロ (2011).イタリア人向けの和伊辞典編纂における BCCWJ の貢献.「現

代日本語書き言葉均衡コーパス」完成記念講演会予稿集, pp. 217-226.

遠藤織枝 (1988). 話しことばと書きことば一その使い分けの基準を考える一. 日本語学, $\boldsymbol{7}(3)$, pp. 27-42.

Fedorova, I. V. (2004). "Style and Usage Labels in Learners' Dictionaries: Ways of Optimization."

In Proceedings of the 11th EURALEX International Congress, July 6-10. pp. 265-272.後藤斉 (2001). 日本語コーパス言語学と語の文体レベルに関する予備的考察. 東北大学文学研究科研究年報, 50, pp. 201-214.

ハートマン, R. R. K. (編) (1984). 辞書学 : その原理と実際. 三省堂. 木原研三, 加藤知己（翻訳監修), Hartmann, R. R. K. (ed.) (1983). Lexicography: Principles and Practice. London: Academic Press.

Hünig, W. H. (2003). "Style labels in monolingual English learners' dictionaries." In H. Cuyckens et al. (eds), Motivation in Language: Studies in Honor of Günter Radden. Amsterdam: John Benjamins, pp. 367-389.

井上永幸 (2005). コーパスに基づく辞書編集. 齊藤俊雄, 中村順作, 赤野一郎（編）。英語コー パス言語学一基礎と実践一改定新版. 研究社, pp. 207-228.

石井久雄 (1986). 古代的言語の享受と創造. 文部省昭和 60 年度科学研究費補助金による一般研究 $(\mathrm{C})$ 研究報告書.

石川慎一郎 (2004). Corpus, Dictionary, and Education：近刊 EFL 辞書に見る辞書編集の潮流.

Kobe English Language Teaching, 19, pp. 61-79.

石川慎一郎 (2011). 現代日本語書き言葉均衡コーパス (BCCWJ) における複合動詞〜出すの量的分析. 統計数理研究所研究レポート, 238, pp. 15-34.柏野和佳子 (2009). 1.3 辞書. 言語処理学会 (編). 言語処理学事典, pp. 80-85. 共立出版.
柏野和佳子 - 稲益佐知子 - 田中弥生 - 秋元祐哉 (2009). 第 4 章 対象外要素の排除指定. 特定領域研究「日本語コーパス」平成 20 年度研究成果報告書「現代日本語書き言葉均衡コーパ ス」における収録テキストの抽出手順と事例, pp. 66-88.

柏野和佳子・奥村学 (2010). 国語辞典に「古い」と注記される語の現代書き言葉における使用傾

向の調査. 情報処理学会人文科学とコンピュー夕研究会報告, 88, pp. 59-70.

柏野和佳子・奥村学 (2011). 国語辞典に「古風」と注記される語の使用実態調査一「現代日本語書

き言葉均衡コーパス」を用いて一。言語処理学会第 17 回年次大会発表論文集, pp. 444-447.柏野和佳子 (2011). コーパスに基づく辞書づくりーこれからの国語辞典はこう変わる一. 日本

知能情報ファジイ学会誌, 23(5), pp. 705-713.

加藤安彦 (1998). 辞典とコーパス. 日本語学, 17(12), pp. 37-44.

小島俊夫 (1998). 日本敬語史研究一後期中世以降. 笠間書院.

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). 国立国語研究所内部報告書, LR-CCG-10-05-01, 02.

小椋秀樹, 冨士池優美 (2011). 第 4 章形態論情報. 国立国語研究所「現代日本語書き言葉均衡 コーパス」利用の手引第 1.0 版, 4-1-4-35.

前坊香菜子 (2009). 語の文体的特徴に関する情報についての一考察一国語辞典と類語辞典の調

查から一. 一橋日本語教育研究報告, 3 , pp. 50-60.

前川喜久雄 (2008). KONONOHA「現代日本語書き言葉均衡コーパス」の開発. 日本語の研究,

4 (1), pp. 82-95.

前川喜久雄（編）(2013). 講座日本語コーパス 1 コーパス入門. 朝倉書店.

宮島達夫 (1977). 単語の文体的特徴. 村松明教授還暦記念国語学と国語史, pp. 871-903. 明治書院.

荻野綱男（編）(2010). 特定領域研究日本語コーパス平成 21 年度研究成果報告書, コーパスを 利用した国語辞典編集法の研究.

Ptaszynski, M. O. (2010) "Theoretical Considerations for the Improvement of Usage Labelling in Dictionaries: A Combined Formal-Functional Approach." International Journal of Lexicography, 23(4), pp.411-442.

Pulkit, K., 白井清昭 (2012). パラレルコーパスから自動獲得した用例に基づく語義曖昧性解消.情報処理学会研究報告, 自然言語処理研究会報告, 2012-NL-207(3), pp. 1-8.

Sakwa, L. N. (2011). "Problems of Usage Labelling in English Lexicography." LEXIKOS, 21(1), pp. 305-315.

Sinclair, J. (1991). Corpus Concordance Collocation. Oxford: Oxford University Press.

田野村忠温 (2009).コーパスを用いた日本語研究の精密化と新しい研究領域・手法の開発. 人
工知能学会誌, 24(5), pp. 647-655.

山崎久之 (2004). 増補補訂版 国語待遇表現体系の研究 近世編. 武蔵野書院,

山崎誠 (2009). 代表性を有する現代日本語書籍コーパスの構築. 人工知能学会誌, $24(5)$, pp. 623631.

山崎誠 (2011). 第 2 章「現代日本語書き言葉均衡コーパス」の設計. 国立国語研究所「現代日本語書き言葉均衡コーパス」利用の手引第 1.0 版, 2-1-2-8.

## 付録

(1) 表 5 「古語的」15 語の調査結果

(2) 表 6 「古風」 147 語の調査結果

※表中,「多義」の欄に「*」を付してある語は，「古語的」あるいは「古風」の注記が多義 のうちの一つの語義についていた語であることを示す.

※表中, 「使用有」の欄に「一」のある語は, 使用頻度調査の対象外の語であることを示す.

※表中，使用頻度が 50 を超えている語には，使用頻度の欄に色をつけて強調している。

表 5 「古語的」15 語の調查結果

 &  & 使用有 &  \\

表 6 「古風」 147 語の調査結果

 &  & 使用有 &  \\

表 6 （続き）

 &  & 使用有 &  \\

表 6 （続き）

 &  & 使用有 &  \\

表 6 (続き)

 &  & 使用有 &  \\

## 略歴

柏野和佳子：東京女子大学文理学部日本文学科卒業. 現在, 大学共同利用機関法人人間文化研究機構国立国語研究所言語資源研究系准教授. 辞書, 語彙研究に従事. これまで『計算機用日本語基本辞書 (IPAL)』(情報処理振興事業協会)，『国立国語研究所資料集 14 分類語彙表』(大日本図書)，『岩波国語辞典』(岩波書店) の編集作業に携わる。情報処理学会, 計量国語学会, 日本語学会, 人工知能学会各会員. waka@ninjal.ac.jp

奥村学：1962 年生. 1984 年東京工業大学工学部情報工学科卒業. 1989 年同大学院博士課程修了. 同年, 東京工業大学工学部情報工学科助手. 1992 年北陸先端科学技術大学院大学情報科学研究科助教授, 2000 年東京工業大学精密工学研究所助教授, 2009 年同教授, 現在に至る. 工学博士. 自然言語処理, 知的情報提示技術, 語学学習支援, テキスト評価分析, テキストマイ ニングに関する研究に従事. 情報処理学会, 電子情報通信学会, 人工知能学会, AAAI, ACL, 認知科学会, 計量国語学会各会員. oku@pi.titech.ac.jp, http://oku-gw.pi.titech.ac.jp/ oku/.

(2014 年 1 月 22 日 受付)

(2014 年 6 月 24 日 再受付)

(2014 年 8 月 5 日 採録)


# 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

笹野 遼平 $\dagger \cdot$ 黒橋 禎夫 ${ }^{\dagger}$ ・奥村学†
}

本論文では, 形態素解析で使用する辞書に含まれる語から派生した表記，および，未知オノマトぺを対象とした日本語形態素解析における効率的な未知語処理手法を提案する。提案する手法は既知語からの派生ルールと未知オノマトぺ認識のためのパ ターンを利用し対象とする未知語の処理を行う. Web から収集した 10 万文を対象 とした実験の結果，既存の形態素解析システムに提案手法を導入することにより新 たに約 4,500 個の未知語を正しく認識できるのに対し, 解析が悪化する箇所は 80 箇所程度，速度低下は $6 \%$ のみであることを確認した。

キーワード：形態素解析，未知語処理，オノマトペ
## A Simple Approach to Unknown Word Processing in Japanese Morphological Analysis

\author{
Ryohei Sasano $^{\dagger}$, Sadao Kurohashi ${ }^{\dagger \dagger}$ and Manabu Okumura ${ }^{\dagger}$
}

This paper presents a simple but effective approach to unknown word processing in Japanese morphological analysis, which handles 1) unknown words that are derived from words in a pre-defined lexicon and 2) unknown onomatopoeias. Our approach leverages derivation rules and onomatopoeia patterns, and correctly recognizes certain types of unknown words. Experiments revealed that our approach recognized about 4,500 unknown words in 100,000 Web sentences with only roughly 80 harmful side effects and a $6 \%$ loss in speed.

Key Words: Morphological Analysis, Unknown Word Processing, Onomatopoeias

## 1 はじめに

日本語形態素解析における誤り要因の1つに辞書に含まれない語・表記の存在がある。本論文では形態素解析で使用する辞書に含まれない語・表記をまとめて未知語と呼ぶ．形態素解析 における未知語は表 1 に示すようにいくつかのタイプに分類することができる。まず，未知語 は既知語から派生したものと, 既知語と直接関連を持たない純粋な未知語の 2 つに大きく分け

表 1 形態素解析における未知語の分類

 &  \\

下線は本論文で扱う対象であることを示す.

られる。従来の日本語形態素解析における未知語処理に関する研究は, 事前に未知語をコーパ スから自動獲得する手法 (Mori and Nagao 1996; Murawaki and Kurohashi 2008)と，未知語を 形態素解析時に自動認識する手法 (Nagata 1999; Uchimoto, Sekine, and Isahara 2001; Asahara and Matsumoto 2004; 東, 浅原, 松本 2006; Nakagawa and Uchimoto 2007)の 2 つに大きく分 けることができるが，いずれの場合も網羅的な未知語処理が目的とされる場合が多く，特定の 未知語のタイプに特化した処理が行われることは稀であった.

しかし, 未知語はタイプにより適切な処理方法や解析の難しさは異なっていると考えられる. たとえば既知語から派生した表記であれば，それを純粋な未知語として扱うのではなく既知語 と関連付けて解析を行うことで純粁な未知語よりも容易に処理することが可能である。また,一般的に純粋な未知語の処理は, 単独の出現から正確に単語境界を推定するのは容易ではない ことから，コーパス中の複数の用例を考慮し判断する手法が適していると考えられるが，オノマ トぺのように語の生成に一定のパターンがある語は, 生成パターンを考慮することで形態素解析時に効率的に自動認識することが可能である. さらに， 4.1 節で示すように，解析済みブログ コーパス (橋本, 黒橋, 河原, 新里, 永田 2011) で複数回出現した未知語で, 先行手法 (Murawaki and Kurohashi 2008) や Wikipedia から得た語彙知識でカバーされないものを分析した結果, 既知語から派生した未知表記，および，未知オノマトぺに対する処理を行うことで対応できるも のは異なり数で 88 個中 27 個, 出現数で 289 個中 129 個存在しており，辞書の拡張などで対応す ることが難しい未知語の出現数の 4 割程度を占めていることが分かった。そこで本論文では既
知表記から派生した未知表記, および, 未知オノマトぺに焦点を当て, 既知語からの派生ルー ルと未知オノマトぺ認識のためのパターンを形態素解析時に考慮することで, これらの未知語 を効率的に解析する手法を提案する.

## 2 日本語形態素解析

## 2.1 日本語形態素解析の一般的な流れ

日本語形態素解析では, 形態素辞書の存在を前提とした手法が一般的に用いられてきた. 以下に一般的な日本語形態素解析の手順を示す.

手順 1 文中の各位置から始まる可能性のある形態素を事前に準備した辞書から検索

手順 2 形態素の候補を列挙した形態素ラティスを作成

手順 3 形態素ラティスから文として最も確からしい形態素の並びを決定

たとえば以下の文が入力された場合, 図 1 に示す形態素ラティスが作られ, 最終的に太線で 記されている組合せに決定される.

(1) 父は日本人。

手順 1 において, 文中の各位置から始まる可能性のある形態素を探索する際にはトライ木に 基づく高速な探索手法が一般的に用いられる。また，手順 3 における最尤パスの選択は各形態素ごとに定義された生起コスト，および，各連接ごとに定義された連接コストに基づいて行わ れる，パス全体のコストは，パスに含まれる形態素の生起コスト，および，それらの連接コス トを加算することにより計算され，コストが小さいほど確からしい形態素の並びであることを 意味する. コストの設定方法としては人手で行う方法 (Kurohashi, Nakamura, Matsumoto, and Nagao 1994) や，機械学習に基づく手法 (Asahara and Matsumoto 2000; Kudo, Yamamoto, and Matsumoto 2004) があるが，最尤パスの探索にはいずれもViterbi アルゴリズムが用いられる.

入カ: "父は日本人。"

図 1 形態素ラティスの例

## 2.2 形態素解析における未知語処理

日本語形態素解析における未知語処理に関する研究は多く行われてきた. 代表的な手法と して, 事前に未知語をコーパスから自動獲得する手法 (Mori and Nagao 1996; Murawaki and Kurohashi 2008)と, 未知語を形態素解析時に自動認識する手法 (Nagata 1999; Uchimoto et al. 2001; Asahara and Matsumoto 2004; 東他 2006; Nakagawa and Uchimoto 2007)の 2 つが挙げ られる。前者の手法は後者の手法と比べ，ある 1 つの未知語候補に対しコーパス中での複数の 用例を考慮することができるため, 単独の用例では判別の難しい未知語にも対処できるという 特長がある。一方, 後者の手法は字種や前後の形態素候補を手掛かりとして統計や機械学習に 基づく未知語モデルを構築する手法であり，コーパス中に出現しなかった未知語についても認識が可能という特長がある. しかしながら, これらの研究はいずれも基本的に網羅的な未知語処理を目的としており, 未知語タイプごとの特徴はあまり考慮されていない.

特定の未知語, 特にくだけたテキストに出現する未知語に特化した研究としては, 風間ら (風間, 光石, 牧野, 鳥澤, 松田, 辻井 1999), Kacmarcik ら (Kacmarcik, Brockett, and Suzuki 2000),池田ら (池田, 柳原, 松本, 滝嶋 2010), 工藤ら (工藤, 市川, Talbot, 賀沢 2012), 斉藤ら (斉藤, 貞光, 浅野, 松尾 2013,2014$)$ の研究がある.

風間ら (1999)は, Web上のチャットで使用されるようなくだけたテキストの解析を目的とし,品詞 bi-gram モデルに基づく確率的形態素解析器をべースとし, 文字の插入や置換が直前の文字や元の文字に依存していると仮定しそれを考慮に入れるように拡張することで，文字の挿入 や置換に対して頑健な形態素解析システムの構築を行っている。しかし, 池田ら (2010)が, 風間らの手法を参考に辞書拡張ルールを作成し, 200 万文のブログ文書に適用して単語区切りに 変化が見られた 53,488 文をサンプリングし評価したところ， $37.2 \%$ の文はルール適用前と比べ て単語区切りが悪化したと報告していることから, 風間らの手法はオンラインチャット, およ び，それに類するテキストにのみ有効な手法であると推察される。本研究で提案する既知語か ら派生した未知語処理手法も, 基本的に風間らと同じくルールに基づくものであるが, 未知語 のタイプに応じた効率的な辞書の検索を行うことで, 高い精度を保ちつつ高速な解析を実現し ている点に特長がある.

Kacmarcik ら (2000) は形態素解析の前処理としてテキスト正規化ルールを適用する手法を提案している．池田ら（2010）はくだけた表現を多く含むブログなどの文書を入力とし，〈だけた 表現の少ない新聞などの文書からくだけた表現の修正候補を検索することで修正ルールを自動的に生成し, さらに生成した修正ルールを 3 つの言語的な指標によりスコアリングすることで 文脈に適した修正ルールを選択する手法を提案している。これらの研究ではいずれも前処理と して入力テキストを正規化・修正しているのに対し, 本研究では形態素解析と並行して未知語処理のためのルール・パターンを適用する. このような設計により, 従来手法では処理が難し かった連濁化現象により初音が濁音化した語の認識も可能となる.
工藤ら (2012) は，ひらがな交じり文が生成される過程を生成モデルでモデル化し，そのパラ メータを大規模 Web コーパスおよび EM アルゴリズムで推定することで， Web 上のくだけた テキストに頻出するひらがな交じり文に頑健な形態素解析手法を提案している. 工藤らの手法 は必ずしもひらがな交じり文にのみ有効な手法ではなく，本研究で対象とする小書き文字や長音記号を用いた表現に適用することも可能であると考えられるが，本研究ではこれらの表現に 対してはコーパスを用いた学習を行わなくても十分に実用的な精度で処理を行うことが可能で あることを示す.

斉藤ら $(2013,2014)$ はソーシャルメディア上のテキストから抽出した崩れ表記に対し正規表記を付与した正解データを用いて文字列レベルの表記の崩れパターンを自動抽出する手法を提案している。 これに対し, 本研究では人手でパターンを与える。正解データを用いてパターン を自動抽出する手法の利点としてはパターンを人手で作成する必要がないことが挙げられるが，人が見た場合に明らかなパターンがあった場合でも一定規模の正解デー夕を作成する必要があ り, どちらの手法が優れているかは崩れ表記のタイプにより異なると考えられる.

教師なし単語分割 (Goldwater, Griffiths, and Johnson 2006) や形態素解析 (Mochihashi, Yamada, and Ueda 2009) に関する研究もテキストに出現する未知語処理の 1 つのアプローチとみなすこ とができる。また，〈だけたテキストに出現する表記バリエーションに対処する方法として，形態素解析に使用する辞書にこれらの表記バリエーションを追加するという方法も考えられる. たとえば，連濁による濁音化も含む多くの表記バリエーションに対応した形態素解析用の辞書 としてUniDic(伝, 小木曽, 小椋, 山田, 峯松, 内元, 小磯 2007) があり, このような辞書を用 いることで未知語の数を減らすことが可能であると考えられる. しかし, 長音記号は任意の数 を挿入することが可能であることからも明らかなように，表記バリエーションの種類は無数に 考えられ，すべてを辞書に含めることは不可能である。また，連濁により濁音化した形態素を 高精度に認識するためには, 直前の形態素の品詞等を考慮する必要があることから, 連濁の認識を辞書の改良だけで行うことは難しいと考えられる。

## 3 提案手法

## 3.1 提案手法の概要

本論文では主に形態素ラティスの生成方法の改良により，形態素解析で使用する辞書に含ま れる語から派生した未知表記，および，未知オノマトぺを対象とした日本語形態素解析におけ る効率的な未知語処理手法を提案する。具体的には既存の形態素解析システムに, 既知語から 派生した未知表記に相当する形態素ノードを生成するためのルール，および，未知オノマトペ に相当する形態素ノードを生成するためのパターンを導入することで，これらのタイプの未知語の自動認識を行う。たとえば, 下記のような文が入力された場合, 図 2 で実線で示したノー

図 2 提案システムの概要

ド・経路に加え，新たに破線で示した未知語に相当するノード，および，それを経由する経路 を追加し, 新たに生成された形態素ラティスから最適な経路を探索することで, 下記の文の正 しい形態素解析を実現する。

(2) おいしかったでーーす。

本研究では, 比較的単純なルールおよびパターンのみを考慮し, さらに, 辞書を用いた形態素検索の方法を工夫することで, 解析速度を大きく低下させることなく, 高精度に一部の未知語の処理が可能であることを示すことを主な目的とする. このため, 本研究で使用するルール やパターン，および，置換ルールやオノマトペ認識の対象とする文字種の範囲は，現象ごとに コーパスを分析した結果に基づき，解析結果に大きな悪影響が出ない範囲で出来る限り多くの 未知語を解析できるよう人手で定めたものを使用する 1 . 同様に，各ルールやパターンを適用す るためのコストに関しても，機械学習等により最適な值を求めることは行わず，人手で調整し た値を使用し, ベースラインとする形態素解析システムには, 各形態素の生起コストや連接コ ストの調整を人手で行っている JUMAN²を用いる.

## 3.2 既知形態素から派生した未知語の自動認識

## 3.2.1 対象とする未知語

本研究では既知形態素から派生した未知語として以下の 5 つのタイプの未知語を扱う.

1. 連濁により濁音化した語

2. 長音記号による置換を含む語

3. 小書き文字による置換を含む語

4. 長音記号の挿入を含む語

5. 小書き文字の挿入を含む語

以下では，連濁による濁音化，長音記号および小書き文字による置換，長音記号および小書 き文字の挿入の 3 つに分けて，対象とする未知語の詳細，および，それぞれどのようにノード を追加するかについて詳述する。

## 3.2 .2 連濁による濁音化

連濁とは複合語の後部要素の初頭にある清音が濁音に変化する現象のことを指す。連濁現象 により濁音化した形態素表記の多くは辞書に登録されていないため，形態素解析において未知語として扱われる場合が多い。たとえば以下のような文が入力された場合，「こたつ」という表記が辞書に含まれていたとしても，「ごたつ」が辞書に登録されていないと「ごたつ」を 1 形態素として正しく認識することができない.

(3) 掘りごたつ。

そこで，初頭が清音である名詞については，初頭の清音が濁音化したものも形態素候補とし て形態素ラティスに追加する。この際，1つの元となる形態素に対し濁音化した形態素はたかた か 1 つであることから，濁音化した形態素をあらかじめ形態素辞書に追加することにより，通常のトライ木に基づく形態素の探索の枠組みで濁音化した形態素候補をラティスに追加する.

ただし, 連濁は複合語の後部要素にのみ生じる現象であり, さらに，連濁は複合語の後部要素であれば必ず起こるわけではなく表 2 に示すような連濁の発生を抑制する要因が知られてい ることから以下の制約を課す。
- 直前の形態素が名詞, 動詞の連用形, 名詞性接尾辞の場合のみ濁音化したノードを使用 ${ }^{3}$

・ 代表的な表記がカタカナを含む形態素は濁音化の対象としない 4

・ 形態素がもともと濁音を含んでいる場合は濁音化の対象としない5

表 2 連濁の発生を抑制する要因

・ 連濁を起こすのは原則として和語であり，一部を除き，漢語，外来語は連濁を起こなさい．

・ 複合語の後部要素が濁音を含んでいる場合, 連濁は起こらない (Lyman 1894).

新たに生成された濁音化した形態素の生起コストは, その元となった形態素の生起コストよ りも大きく設定した．具体的なコストの設定方法については付録 A に記載した. 本研究では,濁音化した形態素をはじめとする未知語の生起コストを通常の形態素の生起コストよりも意図的に大きめに設定している。これは未知語を含む文が新たに正しく解析できるようになること によるユーザの形態素解析システムへの評価の上昇幅よりも，通常解析できることが期待され る文が正しく解析できない場合の評価の下落幅の方が大きいと考えたためである.

## 3.2.3長音記号・小書き文字による置換

くだけたテキストでは, 「おはよー」,「うらやまし〜」や「あなた」などのように形態素辞書中に含まれる語表記の一部が長音記号や小書き文字に置換された表現が出現する。このうち長音記号に置換される文字の多くは，「おはよう」の「う」や，「うらやましい」の「い」などの ように直前の文字を伸ばした音に類似していると考えられる。そこで長音記号があった場合，入力文字に対し行う通常の形態素の検索に加え，長音記号をその直前の文字に応じて表 3 に示 す母音文字に置き換えた文字列に対しても形態素の検索を行い，検索された形態素を形態素ラ ティスに追加する. 本研究では長音記号として「ー」と「〜」の2つを扱う. 小書き文字があっ た場合も同様に対応する通常の文字に置き換えた文字列を作成し形態素の検索を行う．本研究 では，「あ」，「い」，「j」，「え」，「お」，「カ」，および「わ」を置換対象とし，それぞれ「あ」，「い」，「う」，「え」，「お」，「か」，「わ」に置換する，たとえば「おいし一。」とい文があった 場合「おいしい。」という文字列に対しても形態素の検索を行い，新たに検索された形態素を 「おいしー」から生成された形態素ラティスに追加する.

この際, 長音記号および小書き文字は何らかの文字の置換により出現した場合だけでなく,以下で述べるように挿入された場合もあると考えられる。しかし, 事前の分析の結果, 同一形態素内で置換されたものと挿入されたものが混じって出現することは相対的に少ないことが分 かったため ${ }^{6}$, 解析速度への影響を考慮し, これらの未知語は本研究では扱わない。また, 長音

表 3 直前の文字ごとの長音記号を置き換える母音文字

 \\

 のみであった
記号・小書き文字の置換により新たに生成された形態素の生起コストの設定方法は，長音記号・小書き文字の挿入により生成された形態素の生起コストとともに付録 Bに記載した.

## 3.2.4長音記号・小書き文字の挿入

くだけたテキストでは，「冷たーーーい」や「冷たあああい」などのように形態素辞書中に含 まれる語に長音記号や小書き文字が挿入された表現が出現する。これらの表記において，挿入 される文字数は任意であることからこれらの表現をすべて辞書に登録することは難しい. そこ で本研究では, 長音記号・小書き文字の置換に対する処理と同様に, 入力文字列に対し一定の 処理を行った文字列に対し形態素の検索を行い，その結果を形態素ラティスに追加することに より，長音記号および小書き文字の挿入に対応する.

具体的には，「一」および「〜」が出現した場合，または，「あ」，「い」，「j」,「え」,「お」が 出現し，かつ，その直前の文字が小書き文字と同一の母音をもつ平仮名7であった場合に，それ らを削除した文字列を作成する。たとえば「冷たああーーい。」という文があった場合，「冷た い。という文字列に対しても形態素の検索を行い, 新たに検索された形態素を「冷たああーー い。」か生成された形態素ラティスに追加する.

## 3.3 未知オノマトペの自動認識

## 3.3.1 未知オノマトペのタイプ

オノマトペとは「わくわく」,「しっかり」などのような擬音語・擬声語のことである. 日本語 では比較的自由にオノマトぺを生成できることから特にくだけたテキストでは「ぐじょぐじょ」 や「ぐっちょり」などのような辞書に含まれないオノマトペが多く出現する. 本研究では多く の未知オノマトぺが一定のパターンに従っていることを利用し, 特定のパターンに従う文字列 をオノマトぺの候補とすることで未知オノマトぺの自動認識を行う。ここで，オノマトぺの品詞としては, 副詞, サ変名詞, 形容詞などが考えられるが, 本研究ではオノマトペが必要以上 に細かく分割されるのを防ぐことを主な目的とし，すべて副詞として処理する．以下では「ぐ じょぐじょ」などのように反復を含むタイプと，「ぐっちょり」などのように反復を含まないも のの 2 つに分け，それぞれどのようにノードを追加するか詳述する。

## 3.3.2 反復型オノマトペ

オノマトぺの代表的なパターンの 1 つに「ぐじょぐじょ」や「うはうは」などのように，同 じ音が 2 度反復されるパターンがある (筧，田守 1993)，そこで本研究では 2 文字から 4 文字ま での平仮名または片仮名が反復されている場合，それらを未知オノマトぺの候補として形態素
 0 \sim 30 \mathrm{FF}$ の範囲を使用する.
}

ラティスに追加する．これらのオノマトぺは入力文の各位置において，そこから始まる平仮名 または片仮名 $n$ 文字とその直後の $n$ 文字が一致しているかどうかを調べることで効率的に探索 することが可能である.

ただし，「むかしむかし」や「ぜひぜひ」などのように同音が反復された場合でもオノマトペ ではない表現も存在する。このため, 追加された未知オノマトペノードが必要な場合にのみ選択されるように, 追加したノードのコストを適切に設定する必要がある. 本研究では, 基本的 に反復文字数ごとにコストを設定し，さらに濁音・半濁音や開拗音を含む表現はオノマトペで ある場合が多いこと, また, 平仮名よりも片仮名の場合の方がオノマトぺである場合が多いこ とを考慮し，コストを人手で設定した。実際に使用したコストは付録 Cに記載した。

## 3.3.3 非反復型オノマトペ

反復を含まない場合もオノマトぺは一定のパターンに従うものが多い (筧, 田守 1993). そこ で本研究ではオノマトぺを認識するためのパターンを導入し, 導入したパターンに従う文字列 を形態素候補として形態素ラティスに追加する。本研究で使用したパターンを表 4 に示す。パ ターン中の $\mathrm{H}, \mathrm{K}, \mathrm{H}, \mathrm{K}$ はそれぞれ平仮名, 片仮名 ${ }^{8}$, 平仮名の開拗音字 $(\lceil ゃ 」, 「 ゆ 」,\lceil ょ\rfloor)$, および，片仮名の開拗音字（「ヤ」，「ユ」，「ョ」）を表す。これらは事前にコーパスを分析した 結果, 出現頻度が高く, かつ, 悪影響の少ないパターンである. いずれも 2 音節の語基を持ち,先頭の 4 つは 2 音節の間に促音を持ち「り」語尾が付いたもの, 残りの 3 つは 2 音節に促音お よび「と」が付いたものとなっている．本論文ではパターンを導入することの有効性を確認す ることを目的とし，実験には表 4 に示した 7 つのパターンのみを使用したが，さらに多くのパ ターンを導入することで，より多くのオノマトぺを認識できると考えられる．また，コストは 本研究で使用する形態素解析システム JUMAN におけるコストであり，一般的な副詞のコスト

表 4 非反復型オノマトペのパターンとコスト

を 100 とした場合の形態素生起コストを表している9.

非反復型オノマトぺを含む形態素ラティスの生成にあたり，入力文の各位置から始まる文字列が表 4 に示すパターンに一致するかどうか検索すると, 形態素ラティスの生成速度が大きく 低下する可能性が考えられる。そこで本研究では，表 4 に示す各パターンから生成されうる形態素の数はたかだか 4,761 ないしは 14,283 である 10 ことに着目し，これらの候補をすべて事前 に辞書に追加することで，通常のトライ木に基づく辞書検索により未知オノマトペのノードを 形態素ラティスに追加できるようにした.

## 3.4 未知語処理の流れ

表 5 に本研究で扱う未知語のタイプと, 各未知語に相当するノードをどのように形態素ラティ スに追加するかをまとめる。これらの未知語処理をすべて行った場合の形態素ラティスの作成手順は以下のようになる.

1. 形態素解析に先立ち，連濁により濁音化した形態素，および，非反復型オノマトぺの候補を形態素解析辞書に追加

2. 入力文に対し, 形態素の検索を行い形態素ラティスを作成

3. 入力文中に出現した長音記号・小書き文字を 3.2 節で述べたルールに基づき置換した文字列に対し形態素の検索を行い, 新たに検索された形態素を形態素ラティスに追加

4. 入力文中に出現した長音記号・小書き文字を 3.2 節で述べたルールに基づき削除した文字列に対し形態素の検索を行い, 新たに検索された形態素を形態素ラティスに追加

5. 文字列比較により，入力文に含まれる平仮名または片仮名の 2 文字から 4 文字までの反復を探し，存在した場合は形態素ラティスに追加

表 5 提案手法で扱う未知語のタイプと未知語ノードの形態素ラティスへの追加方法

## 4 実験と考察

## 4.1 提案手法の再現率

提案手法の有効性を確認するため, まず, 再現率, すなわち対象の未知語のうち正しく解析 できる語の割合の調査を行った。すべての未知語を夕グ付けした大規模なデータを作成するた めには大きなコストが必要となることから, 本研究では未知語のタイプごとに個別に対象の未知語を含むデータを作成し再現率の調査を行った。未知語のタイプを限定することで，正規表現等により対象の未知語を含む可能性のある文を絞り込むことができ，効率的にデータを作成 できるようになる。具体的には，検索エンジン基盤 TSUBAKI(Shinzato et al. 2008)で使用され ている Webページから，各未知語タイプごとに正規表現を用いて未知語を含む文の候補を収集 し，そこから未知語を 100 個含む文集合を作成し，再現率の評価を行った，ただし，ここで使用 した文集合には 3 節で説明したルール・パターンの作成の際に参考にした文は含まれていない.結果をUniDic(伝他 2007) によるカバー率とともに表 6 に示す. ここで, UniDic によるカバー 率とは対象の未知語 100 個のうち UniDic に含まれている語の数を表している。実際に UniDic を用いたシステムにおいて対象の未知語を正しく解析できるかどうかは考慮していないため, UniDic によるカバー率は UniDic を用いたシステムが達成できる再現率の上限とみなせる.

表 6 に示した結果から，すべての未知語タイプに対し提案手法は高い再現率を達成できるこ とが確認できる。連濁を除く未知語タイプにおいてはUniDic によるカバー率よりも高い再現率を達成していることから，考えうる多くの未知語を人手で登録するアプローチに比べ，既知語からの派生ルールと未知オノマトペ認識のためのパターンを用いる提案手法のアプローチは,低コストで多くの未知語に対応できると言える。一方，連濁により濁音化した語については正 しく認識できた語の数は UniDic でカバーされている語の数よりも少なかった. たとえば以下の 文に含まれている「がわら」は正しく認識することができなかった.

(4) 赤がわらの民家です。

表 6 未知語タイプごとの再現率と UniDicによるカバー率

表 7 解析済みブログコーパスにおいて 2 回以上出現した未知語の分類

これは連濁と関係ない表現を連濁により濁音化したものであると認識しないように，連濁に より濁音化した形態素のノードに大きなコストを与えているためである。たとえば以下のよう な文があった場合，連濁により濁音化した形態素のコストを元の形態素のコストと同程度に設定した場合は「でまわり」を「手回り」が濁音化したものと解析してしまうため，濁音化した 形態素のノードには大きめのコストを与える必要がある.

（5）笑顔でまわりの人たちを幸せにする。

続いて，実コーパスにおける再現率の評価を行うため, 解析済みブログコーパス (橋本 他 2011)11を用いた評価を行った。具体的には解析済みブログコーパスで 1 形態素としてタグ付け されている語のうち, 2 回以上出現し, かつ, JUMAN5.1の辞書に含まれていない 230 語を, 村脇らによりコーパスから自動生成された辞書 (Murawaki and Kurohashi 2008) でカバーされて いるもの，それ以外でWikipediaにエントリを持つもの，それ以外で提案手法によりカバーされ るもの, その他の 4 つに分類した. 結果を表 7 に示す. 村脇らによる辞書, および, Wikipedia のエントリでもカバーされない未知語のうち異なり数でおよそ $30 \%$, 出現数でおよそ $45 \%$ が提案手法により解析できており, 提案手法による未知語処理が実コーパスに対しても有用である ことが確認できる。また，提案手法により解析できた未知語には，連濁による濁音化を除くす べての未知語タイプが含まれており, 様々な未知語タイプが実コーパスにおいて出現すること が確認できた.

## 4.2 解析精度・速度の評価

本論文で導入したルール・パターンを用いることで新たに認識された未知語の精度, および,解析速度の変化を調べるため, これらのルール・パターンを用いないベースラインモデルと提案手法を用いたモデルを以下の 7 つの観点から比較することにより提案手法の評価を行った.本節の実験では JUMAN5.1をデフォルトのコスト設定のまま使用したものをべースラインモデ ルとした.

1. 解析結果が変化した 100 箇所中, 解析結果が改善した箇所の数： $P_{100 D}$

2. 解析結果が変化した 100 箇所中, 解析結果が悪化した箇所の数： $N_{100 D}$
3. 10 万文あたりの解析結果が変化した箇所の数： $D_{100 k S}$
4. 10 万文あたりの解析結果が改善した箇所の推定数 : $P_{100 k S}^{*}$
5. 10 万文あたりの解析結果が悪化した箇所の推定数： $N_{100 k S}^{*}$

6. 形態素ラティスにおけるノードの増加率：Node ${ }_{i n c}$.

7. 解析速度の低下率 : $S P_{\text {loss }}$

実験には検索エンジン基盤 TSUBAKI(Shinzato et al. 2008)で使用されている Webページか ら収集した 10 万文を使用した。これらの文は平仮名を 1 字以上含み，かつ，全体で 20 文字以上で構成される文であり，3節で説明したルール・パターンの作成の際に参考にした文は含ま れていない.

まず， $P_{100 D}$ と $N_{100 D}$ を算出するため，各ルール・パターンを用いた場合と用いなかった場合で解析結果が変化した箇所を 100 箇所抽出し，それらを改善，悪化，その他の 3 クラスに分類した。この際, 基本的に分割箇所が変化した場合は分割箇所の優劣を比較し, 分割箇所に優劣がない場合で品詞が変化した場合はその品詞の優劣を比較した. ただし, 形態素区切りが改善した場合であっても，名詞であるべき品詞が副詞となっている場合など，明らかに正しい解析と言えない場合はその他に分類した。たとえば「面白がれる」という表現は，JUMANでは 子音動詞の可能形は可能動詞として登録されていることから, JUMAN の辞書登録基準では 1 語となるべきである。しかし, 連濁ルールを用いなかった場合は下記の例 (6)a のように, 連濁 ルールを用いた場合は下記の例 (6)bのように, 解析結果は異なるものの, いずれの場合も過分割されてしまうことから, このような場合はその他に分類した.

(6) a. 面/白/が/れ/る

b. 面/白/がれる

また， $P_{100 k S}^{*}$, および, $N_{100 k S}^{*}$ は, 10 万文あたりの解析結果が変化した箇所の数 $D_{100 k S}$ を 用いて，それぞれ以下の式により算出した。

$
\begin{aligned}
& P_{100 k S}^{*}=D_{100 k S} \times P_{100 D} / 100 \\
& N_{100 k S}^{*}=D_{100 k S} \times N_{100 D} / 100
\end{aligned}
$

ここで，各未知語タイプごとに推定誤差は異なっていることに注意が必要である．特に解析が 悪化した箇所の数は少なことから $N_{100 k S}^{*}$ の推定誤差は大きいと考えられる. しかしながら, 各未知語タイプごとに大規模な評価を行うコストは大きいことから本論文では上記の式から算出 された推定数に基づいて考察を行う。
表 8 各ルール・パターンを使用した場合の精度と速度

解析精度の評価に加えて, 最適解の探索時間に影響を与えると考えられることから形態素ラ

の低下率 $S P_{\text {loss }}$ の計測も行った。これらの評価結果を表 8 に示す.

表 8 に示す結果から提案手法を用いることで，ほとんど解析結果を悪化させることなく，ま た, 解析速度を大きく下げることなく, 多くの未知語を正しく処理できるようになることが確認できる．具体的には，すべてのルール・パターンを用いることで 10 万文あたり 4,500 個以上 の未知語処理が改善するのに対し，悪化する解析は 80 個程度であると推定でき，速度の低下率 は $6.2 \%$ であった。速度の低下率に関してはべースラインとした形態素解析器の実装に大きく依存するため, 具体的な数値に大きな意味はないと言えるものの, 少なくとも提案手法は大幅な 速度低下は引き起こさないと考えられる。また, ノードの増加率に対し解析速度の低下率が大 きいことから, 速度低下は最適パスの探索ではなく, 主に形態素ラティスの生成の時間の増加 により引き起されていると考えられる。 以下ではルール・パターンごとの解析の変化について 詳述する。

## 4.2.1連濁による濁音化

表 8 に示したとおり，連濁パターンを導入した場合，新たに正しく解析できるような表現が ある一方で, 解析結果が悪化する表現が長音文字や小書き文字の置換・插ルールと比べ多く 存在する。これは，長音文字や小書き文字を含む形態素はもともと非常に少ないのに対し，濁音を含む形態素は多く存在しているため，濁音が含まれているからといって連濁による濁音化 であるケースが限定的であるためと考えられる．表 9 に連濁ルールを導入することにより解析結果が変化した例を示す。解析結果の変化を示した表において/’は形態素区切りを，太字は 解析結果が正解と一致していることを表す。「はさみ」が濁音化した形態素「ばさみ」や「ため し」が濁音化した形態素「だめし」など正しく認識できるようになった表現がある一方で，本来, 格助詞「が」と形容詞「ない」から構成される「がない」という文字列を「かない」が濁音
化した表現であると誤って解析されてしまうような表現が 8 例存在した。このような例を改善 するためには，連濁化に関する静的な情報を活用して連濁処理の対象を制限することが考えら れる。たとえば UniDic には連濁によって濁音化する語の情報が登録されておりこれを利用す ることが考えられる.

## 4.2.2 長音文字の置換

長音文字を置換するルールを導入することで解析結果が変化した例を表 10 に示す。もともと 正しく解析できていた表現がルールを導入することにより解析できなくなった例は存在せず，周辺の解析結果が悪化したものが「OK だよ〜ん」の1例のみ存在した。この例ではいずれも 形態素区切りは誤っているものの, ベースラインモデルでは「だをを判定詞であると解析でき ていたものが，提案手法を用いた場合は普通名詞であると解析されたため，解析結果が悪化し たと判定した。

## 4.2.3 小書き文字の置換

小書き文字を置換するルールを導入することで解析結果が変化した例を表 11 に示す．長音記号の場合と同様にもともと正しく解析できていた表現がルールを導入することにより解析でき なくなった例は存在せず，周辺の解析結果が悪化したものが「ゆみいの布団」の 1 例のみ存在し た. この例でベースラインモデルでは格助詞であると正しく解析できていた「の」が，「いの」 という地名の一部であると解析されたため, 解析結果が悪化したと判定した. また，小書き文字を置換するルールを導入することで解析結果が改善した箇所の推定数は 10 万文あたり 1,374

表 9 連濁ルールを導入することで解析結果が変化した例

 &  &  &  \\

表 10 長音文字を置換するルールを導入することで解析結果が変化した例

 &  &  &  \\

箇所であり, 全未知語タイプの中でもっとも多く, ほぼ悪影響もないことから, 非常に有用な ルールであると言える。

## 4.2.4 長音文字の挿入

挿入されたと考えられる長音文字を削除するルールを導入することで解析結果が変化した例 を表 12 に示す. 長音文字の挿入に対処することで解析が悪化した例は存在せず，「苦〜い」や 「ぜーんぶ」など多くの表現が正しく解析できるようになった. 長音文字を削除するルールを導入することで解析結果が改善した箇所の推定数は 10 万文あたり 1,093 箇所であり，小書き文字 の置換ルールに次いで多かった。解析結果が悪化した事例は確認できなかったことから, 非常 に有用性の高いルールであると言える.

## 4.2.5 小書き文字の挿入

挿入されたと考えられる小書き文字を削除するルールを導入することで解析結果が変化した 例を表 13 に示す。長音文字の挿入の場合と同様に小書き文字に対処することで解析が悪化した 例は存在せず，「さあん」や「でしたあああ」など小書き文字の插入を含む表現が正しく解析で きるようになった.

表 11 小書き文字を置換するルールを導入することで解析結果が変化した例

 &  &  &  \\

表 12 長音文字を削除するルールを導入することで解析結果が変化した例

 &  &  &  \\

表 13 小書き文字を削除するルールを導入することで解析結果が変化した例

 &  &  &  \\

## 4.2.6 反復型オノマトペ

反復型オノマトぺの認識パターンを導入することで解析結果が変化した例を表 14 に示す. 解析結果に変化があった 100 箇所中, 感動詞の反復である「あらあら」と「うんうん」の 2 例は 誤ってオノマトぺであると解析されたものであったが，この 2 例以外には解析が悪化した事例 はなかった. 反復型オノマトぺの認識パターンを導入することで解析結果が改善した箇所の推定数は 10 万文あたり 860 箇所であり, 小書き文字の置換ルール, 長音文字の削除ルールに次い で多かった。

## 4.2.7 非反復型オノマトペ

非反復型オノマトぺの認識パターンを導入することで解析結果が変化した例を表 15 に示す.解析結果が悪化した例は存在せず，「のっちょり」などのように本来オノマトぺではない表現を 誤ってオノマトペであると解析した例は存在したが, それらはいずれもべースライン手法でも正 しく解析できない表現であった。また, 非反復型オノマトぺの処理を行うことによる速度の低下は確認できなかった．生成される形態素ラティスのノード数の増加率が $0.008 \%$ にどまって いることから, 正しいオノマトペ以外にはほとんどパターンに該当する文字列が存在しなかっ たためであると考えられる.

表 14 反復型オノマトペパターンを導入することで解析結果が変化した例

表 15 非反復型オノマトペパターンを導入することで解析結果が変化した例

## 5 まとめ

本論文では，形態素解析で使用する辞書に含まれる語から派生した未知表記，および，未知 オノマトペを対象とした日本語形態素解析における効率的な未知語処理手法を提案した. Web から収集した 10 万文を対象とした実験の結果，既存の形態素解析システムに提案手法を導入す ることにより，解析が悪化した箇所は 80 箇所程度，速度低下は $6 \%$ みみ゙あったのに対し，新 たに約 4,500 個程度の未知語を正しく認識できることを確認した。特に，長音文字・小書き文字の置換・挿入に関するルールのみを導入した場合, 10 万文あたり推定 3,327 個の未知語を新 たに解析できるようになるのに対し，悪化する箇所は推定 27 個であり，ほとんど解析結果に悪影響を与えることなく多くの未知語を解析できることが確認できた. 今後の展望としては, 各形態素の生起コストや連接コストを機械学習を用いて推定した形態素解析システムへの応用や,特に連濁現象への対処として UniDic などのように多くの表記バリエーションの情報が付与され た辞書と組み合わせることなどが考えられる。

## 参考文献

Asahara, M. and Matsumoto, Y. (2000). "Extended Models and Tools for High-performance Part-of-speech Tagger." In Proceedigs of COLING'00, pp. 21-27.

Asahara, M. and Matsumoto, Y. (2004). "Japanese Unknown Word Identification by Characterbased Chunking." In Proceedigs of COLING'04, pp. 459-465.

東藍, 浅原正幸, 松本裕治 (2006). 条件付確率場による日本語未知語処理. 情報処理学会研究報告, 自然言語処理研究会報告 2006-NL-173, pp. 67-74.

伝康晴, 小木曽智信, 小椋秀樹, 山田篤, 峯松信明, 内元清貴, 小磯花絵 (2007). コーパス日本語学のための言語資源：形態素解析用電子化辞書の開発とその応用. 日本語科学, $\mathbf{2 2}$, pp. 101-122.

Goldwater, S., Griffiths, T. L., and Johnson, M. (2006). "Contextual Dependencies in Unsupervised Word Segmentation." In Proceedings of the 21st International Conference on Computational Linguistics and 44th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, pp. 673-680.

橋本力, 黒橋禎夫, 河原大輔, 新里圭司, 永田昌明 (2011). 構文・照応・評判情報つきブログ コーパスの構築. 自然言語処理, $18(2)$, pp. 175-201.

池田和史, 柳原正, 松本一則, 滝嶋康弘 (2010). くだけた表現を高精度に解析するための正規化ルール自動生成手法. 情報処理学会論文誌データベース, $\mathbf{3}(3)$, pp. 68-77.

Kacmarcik, G., Brockett, C., and Suzuki, H. (2000). "Robust Segmentation of Japanese Text
into a Lattice for Parsing." In Proceedigs of COLING'00, pp. 390-396.

筧寿雄，田守育啓 (1993). オノマトピア一擬音・擬態語の楽園. 勁草書房.

風間淳一, 光石豊, 牧野貴樹, 鳥澤健太郎, 松田晃一, 辻井潤一 (1999). チャットのための日

本語形態素解析. 言語処理学会第 5 回年次大会発表論文集, pp. 509-512.

工藤拓，市川宙，Talbot, D., 賀沢秀人 (2012). Web 上のひらがな交じり文に頑健な形態素解析.言語処理学会第 18 回年次大会発表論文集, pp. 1272-1275.

Kudo, T., Yamamoto, K., and Matsumoto, Y. (2004). "Applying Conditional Random Fields to Japanese Morphological Analysis." In Proceedigs of EMNLP'04, pp. 230-237.

Kurohashi, S., Nakamura, T., Matsumoto, Y., and Nagao, M. (1994). "Improvements of Japanese Morphological Analyzer JUMAN." In Proceedigs of The International Workshop on Sharable Natural Language Resources, pp. 22-38.

Lyman, B. S. (1894). The Change from Surd to Sonant in Japanese Compounds. Philadelphia: Oriental Club of Philadelphia.

Mochihashi, D., Yamada, T., and Ueda, N. (2009). "Bayesian Unsupervised Word Segmentation with Nested Pitman-Yor Language Modeling." In Proceedigs of ACL-IJCNLP'09, pp. 100-108.

Mori, S. and Nagao, M. (1996). "Word Extraction from Corpora and Its Part-of-Speech Estimation Using Distributional Analysis." In Proceedigs of COLING'96, pp. 1119-1122.

Murawaki, Y. and Kurohashi, S. (2008). "Online Acquisition of Japanese Unknown Morphemes using Morphological Constraints." In Proceedigs of EMNLP'08, pp. 429-437.

Nagata, M. (1999). "A Part of Speech Estimation Method for Japanese Unknown Words using a Statistical Model of Morphology and Context." In Proceedigs of ACL'99, pp. 277-284.

Nakagawa, T. and Uchimoto, K. (2007). "A Hybrid Approach to Word Segmentation and POS Tagging." In Proceedigs of $A C L^{\prime} 07$, pp. 217-220.

岡部浩司, 河原大輔, 黒橋禎夫 (2007). 代表表記による自然言語リソースの整備. 言語処理学会第 13 回年次大会, pp. 606-609.

斉藤いつみ, 貞光九月, 浅野久子, 松尾義博 (2013). 正規-崩れ表記のアライメントに基づく表記崩れパタンの抽出と形態素解析への導入. 情報処理学会研究報告, 自然言語処理研究会報告 2013-NL-214, pp. 1-9.

斉藤いつみ, 貞光九月, 浅野久子, 松尾義博 (2014). 正規-崩れ文字列アライメントと文字種変換を用いた崩れ表記正規化に基づく日本語形態素解析. 言語処理学会第 18 回年次大会発表論文集, pp. 777-780.

Shinzato, K., Shibata, T., Kawahara, D., Hashimoto, C., and Kurohashi, S. (2008). "TSUBAKI: An Open Search Engine Infrastructure for Developing New Information Access Methodol-
ogy." In Proceedigs of IJCNLP'08, pp. 189-196.

Uchimoto, K., Sekine, S., and Isahara, H. (2001). "The Unknown Word Problem: A Morphological Analysis of Japanese using Maximum Entropy Aided by a Dictionary." In Proceedigs of EMNLP'01, pp. 91-99.

## 付録

## A 濁音化した形態素の生起コスト

濁音化した形態素の生起コストは，濁音化する前の形態素に付与されているコストに，次表 に示すコストを加算することにより与える.

濁音化する前の形態素のコストは表記ごとに与えられ, JUMAN5.1 では名詞, 動詞などといっ た内容語の多くは100，または，160のコストが付与されている．たとえば，動詞「座る」の平仮名表記である「すわる」のコストは 100 であるので，その連用形が濁音化した「ずわり」の コストは 170 , 名詞「虫」の平仮名表記である「かいこ」のコストは 160 であるので, 「がいこ」 のコストは 270 となる．ここで，“が”から始まる語に大きな加算コストを与えているのは，格助詞「が」を誤って濁音化した形態素の先頭であると解析されないようにするためである.

## B長音記号・小書き文字が置換・挿入された形態素の生起コスト

長音記号・小書き文字を置換・挿入することにより生成された形態素の生起コストは, 置換・插入前の形態素に付与されている生起コストに, 次表に示すコストを加算することにより与える.

ここで品詞コストとは, 品詞ごとに定義されたコストであり, 対象の品詞に属する形態素の 標準的な生起コストを表している. JUMAN5.1 のデフォルトでは判定詞の場合には 11 , 感動詞 の場合には 110 , 動詞, 普通名詞, 形容詞, 副詞には 100 , 副詞的名詞には 70 などのコストが

与えられている. たとえば, 普通名詞「あなた」の生起コストが 100 , 普通名詞の品詞コストが 100 であることから, 「あなた」という形態素の生起コストは 160 , 感動詞「もしもし」の生起 コストは 110 , 感動詞の品詞コストは 110 であることから, 「もしも〜し」という形態素の生起 コストは 176 となる.

## C 反復型オノマトペの生起コスト

反復型オノマトペ $w$ の生起コストは以下の式により与える.

$
\text { cost }=L E N(w) \times 130-f_{v}(w) \times 10-f_{p}(w) \times 40-f_{k}(w) \times 20
$

ただし，

$L E N(w): w$ に含まれる繰り返し文字数（ただし，ここでは「きゃ」などの開拗音は全体で 1 文字として扱う)

$f_{v}(w): w$ の先頭の文字が濁点または半濁点を含むなら 2 ，それ以外の文字が濁点または 半濁点を含むなら 1 , それ以外は 0 となる関数

$f_{p}(w): w$ が開拗音を含むなら 1 , それ以外は 0 となる関数 $f_{k}(w): w$ が片仮名であるなら 1 , それ以外は 0 となる関数 とする。

すなわち，基本的に繰り返し文字数 1 つにつき 130 のコストを与えるが，先頭の文字が濁点・半濁点を含む場合は 20 , それ以外の文字が濁点・半濁点を含む場合は 10 , 開拗音を含む場合は 40, 片仮名である場合は 20 , それぞれコストを小さくする。これは，オノマトぺは濁点・半濁点, 開拗音を含む場合が多く, また, 片仮名で表記されることが多いためである．たとえば,「ぐちょぐちょ」という形態素であれば, 繰り返し音数は 2 で最初の文字が濁点を含みで，かつ，開拗音を含むので，生起コストは 260 から 20 と 40 を引た 200 となる.

## D 非反復型オノマトペの生成に使用した平仮名, 片仮名の一覧

 \\

## 略歴

笹野 遼平 : 2009 年東京大学大学院情報理工学系研究科博士課程修了. 博士 (情報理工学). 京都大学大学院情報学研究科特定研究員を経て 2010 年より東京工業大学精密工学研究所助教. 自然言語処理, 特に照応解析, 述語項構造解析の研究に従事. 言語処理学会, 情報処理学会, 人工知能学会, ACL 各会員.

黒橋 禎夫: 1994 年京都大学大学院工学研究科電気工学第二専攻博士課程修了.博士 (工学). 2006 年 4 月より京都大学大学院情報学研究科教授. 自然言語処理, 知識情報処理の研究に従事. 言語処理学会 10 周年記念論文賞, 同 20 周年記念論文賞, 第 8 回船井情報科学振興賞, 2009 IBM Faculty Award 等を 受賞. 2014 年より日本学術会議連携会員.

奥村学：1962 年生. 1984 年東京工業大学工学部情報工学科卒業. 1989 年同大学院博士課程修了. 同年, 東京工業大学工学部情報工学科助手. 1992 年北陸先端科学技術大学院大学情報科学研究科助教授, 2000 年東京工業大学精密工学研究所助教授, 2009 年同教授, 現在に至る. 工学博士. 自然言語処理, 知的情報提示技術, 語学学習支援, テキスト評価分析, テキストマイニ ングに関する研究に従事. 情報処理学会, 電子情報通信学会, 人工知能学会, AAAI, 言語処理学会, ACL, 認知科学会, 計量国語学会各会員.

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


# 受身・使役形と能動形間の格交替に関する語彙知識の自動獲得

笹野 遼平†・河原 大輔㫜・黑橋 禎夫 ${ }^{\dagger}$ ・奥村 学 $\dagger$
}

日本語において受身文や使役文を能動文に変換する際，格交替が起こる場合がある.本論文では，対応する受身文・使役文と能動文の格の用例や分布の類似性に着目し， Web から自動構築した大規模格フレームと, 人手で記述した少数の格の交替パター ンを用いることで，受身文・使役文と能動文の表層格の対応付けに関する知識を自動獲得する手法を提案する。さらに，自動獲得した知識を受身文・使役文の能動文 への変換における格交替の推定に利用することによりその有用性を示す. キーワード：格交替，受身，使役，格フレーム
## Automatic Knowledge Acquisition for Case Alternation between the Passive/Causative and Active Voices

\author{
Ryohei Sasano ${ }^{\dagger}$, Daisuke Kawahara $^{\dagger \dagger}$, Sadao Kurohashi ${ }^{\dagger \dagger}$ and Manabu Okumura ${ }^{\dagger}$
}

We propose a method for automatically acquiring knowledge about case alternations between the passive/causative and active voices. Our method leverages large lexical case frames obtained from a large Web corpus, and several alternation patterns. We then use the acquired knowledge to a case alternation task and show its usefulness.

Key Words: Case Alternation, Passive, Causative, Case Frame

## 1 はじめに

テキスト中に出現する述語の格構造を認識する処理は述語項構造解析や格解析などと呼ばれ,計算機によるテキスト理解のための重要な 1 ステップである。しかし，格構造を表現する際に 使用される “格”には，述語の出現形 1 に対する表層格や，能動形に対する表層格，さらには深層格など複数の表現レベルが存在し，どの表現レベルを用いるべきかは使用するコーパス²や夕 スクにより異なっている.

格構造を表層格で扱う利点としては，表層格はテキスト中に格助詞として明示的に出現する ことから“格”を定義する必要がないこと，述語ごとに取りうる格をコーパスから自動獲得する ことが可能なことなどが挙げられる。 さらに，出現形に対する表層格で扱う利点としては，能

動形では現れない使役文におけるガ格や一部の受身文のガ格を自然に扱えること，先行する述語のガ格の項が後続する述語でもガ格の項となりやすい (Kameyama 1986; Nariyama 2002) な どといった談話的な情報が自然に利用できることなどが挙げられる．特に後者はゼロ照応解析 において重要な手掛りになることが知られており (Iida, Inui, and Matsumoto 2007a; 笹野, 黒橋 2011), ゼロ照応の解決も含む述語項構造解析の高精度化のためには, 格構造を出現形の表層格で扱うのが望ましいと考えられる。

一方，テキストの意味を考える上では, 出現形に対する表層格解析では不十分な場合がある.

(1) 私が知り合いに誘われた。

(2) 私がパーティーに誘われた.

たとえば，(1)，(2)のような文を考えると, 出現形の表層格としては (1)の「知り合い」と (2) の「パーティー」は同じニ格となっているが，前者は能動主体を表しており能動形ではガ格とな るのに対し，後者は誘致先を表しており能動形においてもニ格となる.このような違いを認識 することは情報検索や機械翻訳などといった多くの自然言語処理のアプリケーションにおいて 重要となる (Iida et al. 2007b). 実際に, Google 翻訳 ${ }^{3}$ を用いてこれらの文を英訳すると， (1'), $\left(2^{\prime}\right)$ に示すようにいずれの文も二格が誘致先を表すものとして翻訳される。このうち, $\left(1^{\prime}\right)$ に示 した翻訳は誤訳であるが，これは (1)の文と (2) の文における二格の表す意味内容の違いを認識 できていないため誤って翻訳されたと考えられる。

$\left(1^{\prime}\right)$ I was invited to an acquaintance.

$\left(2^{\prime}\right)$ I was invited to the party.

また, 文 (3) は (1)，(2)の 2 文が表す内容を含意していると考えられるが，出現形に対する 表層格解析だけではこれらの含意関係を認識することはできない.このため，含意関係認識や 情報検索などのタスクでは，能動形に対する表層格構造や深層格構造といった，より深い格構造を扱うことが望ましいと言える。

(3) 知り合いが私をパーティーに誘った。

そこで，まず出現形における表層格の解析を行い, その結果をより深い格構造に変換するこ とを考える。このような手順を用いることで，談話的な情報を自然に取り入れながら，含意関係認識や情報検索などのタスクにも有用な能動形格構造を扱うことができると考えられる。本研究ではこのうち特に受身形・使役形から能動形への格構造変換に焦点を当てる.

受身形・使役形から能動形への格構造変換における格交替パターンの数は限定的であり人手
^{3} \mathrm{http} / / /$ translate.google.co.jp/, 2014 年 5 月 10 日実施.
}

で列挙することは容易である。しかし, 文 (1), (2) からも分かるように, 述語と格が同じであっ ても同一の格交替パターンとなるとは限らない。同様に，項とその格が同じであっても同一の 格交替パターンとなるとは限らない，たとえば，文 (1)と (4)の二格はいずれも「知り合い」で あるが, これらの文を能動形に変換した場合, 文 (1)の二格はガ格となるのに対し, 文 (4)の二格は能動形においても二格のままである.

(4) 奨励賞が知り合いに贈られた.

このため, 受身形・使役形から能動形への格構造の変換を高精度に行うためには, 述語・項・格の組み合わせごとに，どのような格交替パターンとなるかを記述した大規模な語彙知識が必要となると考えられる。そこで, 本研究ではこのような語彙知識を大規模コーパスから自動獲得する手法を提案する，具体的には，格交替のパターンの数が限定的であること，および，対応する受身文・使役文と能動文の格の用例や分布が類似していることに着目し, 人手で記述し た少数の格交替パターンと Web から自動構築した大規模格フレームを用いることで, 受身文・使役文と能動文の表層格の対応付けに関する知識の自動獲得を行う。また, 自動獲得した知識 を受身文・使役文の能動文への変換における格変換タスクに適用することにより，その有用性 を示す。

本論文の構成は以下の通りである。まず，2 節で関連研究について概観した後， 3 節で受身・使役形と能動形間の格の交替パターンについて，4節でWeb から自動構築した大嫢模格フレー ムについてそれぞれまとめる。続いて 5 節で提案する格フレームの対応付け手法について説明 し，6節では実験を通してその有効性を示す. 最後に 7 節で本論文のまとめを記す.

## 2 関連研究

Levin (1993) は態の交替現象に着目し，3,000 以上の英語の動詞を共有する意味構成と構文的 な振る舞いに基づくクラスに分類した.コーパスを用いた英語の動詞の自動分類に関する研究に おいても態の交替を手掛かりとして利用している研究が数多く存在している (Lapata and Brew 2004; im Walde, Hying, Scheible, and Schmid 2008; Joanis, Stevenson, and James 2008; Li and Brew 2008; Sun and Korhonen 2009; Sun, McCarthy, and Korhonen 2013).また，態の交替に関連してコーパスから得られる用例の分布類似度を利用した研究として Baroni らの研究 (Baroni and Lenci 2010)がある. Baroni らはコーパスに基づく意味論の研究において, 使役・能動交替 を起こす動詞と起こさない動詞の分類にコーパスから得られる用例の分布類似度が有用である ことを示している.

日本語における受身形・使役形と能動形の格の変換を扱った研究としては, Baldwin らの研究 (Baldwin and Tanaka 2000), 近藤らの研究 (近藤, 佐藤, 奥村 2001), 村田らの研究 (村田,
井佐原 2002; 村田, 金丸, 白土, 井佐原 2008) が挙げられる. Baldwin ら (Baldwin and Tanaka 2000) は日本語における受身・使役と能動形の交替を含む動詞交替の種類と頻度の定量的な分析 を行っている。具体的には人手で記述した格フレーム辞書である日本語語彙大系 (NTTコミュ ニケーション科学研究所 1997)の結合価辞書を解析し，格スロット間の選択制約を比較して動詞交替の検出を行っている. しかし, Baldwin らの研究の目的は動詞交替の定量的な分析であ $り$ ，受身形・使役形の能動形への変換は行っていない.

近藤ら (2001) は単文の言い換えの1 タイプとして, 受身形から能動形の格の変換, および,使役形から能動形の格の変換を扱っており, 動詞のタイプや格パターンなどをもとに作成した それぞれ 7 種類， 6 種類の交替パターンを用いて格の変換を行っている. 動詞のタイプとして は,「比較動詞」,「授受動詞」,「対称動詞」,「一般動詞」の 4 種類を定義しており, IPAL 基本動詞辞書 (情報処理振興事業協会技術センター1996)をもとに 1,564 エントリからなる動詞辞書 （VDIC 辞書）を作成し使用している。また, 村田ら (村田, 井佐原 2002; 村田 他 2008) は京都大学テキストコーパス (河原 他 2005) の社説を除く約 2 万文において, 受身形・使役形で出現 した述語に係る格助詞を対象に，述語を能動形に変換した場合の格を付与した学習デー夕を作成し，SVM(Vapnik 1995)を用いた機械学習により受身形・使役形と能動形の格を変換する手法 を提案している。学習に使用する素性には, 関係する動詞や体言, 格助詞の出現形や品詞情報 などといった情報に加え, IPAL 基本動詞辞書や VDIC 辞書から得られる情報を使用している.

このように日本語文における格交替に関する研究では, 人手で整備された大規模な語彙的リ ソースや人手で作成した大規模な学習データが利用されてきた。しかしながら, 文 (1) と (2)の ように述語と表層格が一致していても能動形における格が異なる場合があることからも分かる ように，格の対応は述語ごと，用法ごとに異なっており，網羅的な対応付けに関する知識を人手で記述することは現実的ではないと言える。そこで本研究では格交替に関する大規模な語彙知識の自動獲得に取り組む。

また，NAIST テキストコーパス (Iida et al. 2007b) では能動形の表層格情報が付与されてい ることから, NAISTコーパスを対象とした述語項構造解析やゼロ照応解析に関する研究 (Taira, Fujita, and Nagata 2008; Iida, Inui, and Matsumoto 2009; Imamura, Saito, and Izumi 2009; 吉川克正, 浅原正幸, 松本裕治 2010 ; 林部祐太, 小町守, 松本裕治 2014) は, 受身$\cdot$使役形で出現した述語の解析を行う際には格交替の解析も行っているとみなすことができる. しかし, こ れらの研究では素性の 1 つとして態に関する情報を考慮しているものの, 格交替に関する語彙知識は使用していない.このため, 能動形以外の態で出現した述語に対しては相対的に低い解析精度である可能性が高く4, 本研究で獲得を行う格交替に関する知識は有用な情報になると考 えられる。

## 3 格の交替パターン

受身文・使役文における表層格と，対応する能動文の表層格の対応はいくつかのパターンで 記述できる。本節では受身文と能動文, 使役文と能動文, それぞれの表層格の交替パターンに ついて述べる.

## 3.1 受身文と能動文の格の交替パターン

受身文は，何を主語として表現するかによって，直接受身文，間接受身文，持ち主の受身文 の3つのタイプに分けられる (日本語記述文法研究会 2009).

直接受身文とは, 対応する能動文でヲ格やニ格で表される人や物を主語として表現する受身文であり，以下の $(5) \sim(8)$ に示すように能動主体は基本的に「に」，「によって」，「から」，「で」 のいずれかにより表される。また，直接受身文でガ格として表される名詞は，基本的に能動文 のヲ格，または，二格のいずれかに対応している55.

（5）[受身形 $]$ : 私が知り合いに誘われた。

[能動形]：知り合いが私を誘った。

（6）[受身形 $]$ : 原因が研究によって解明された.

[能動形] : 研究が原因を解明した.

（7） [受身形 $]$ 私が彼から頼まれた。

[能動形] : 彼が私に頼んだ.

（8）[受身形]: 大半が推進派で占められた。

[能動形]：推進派が大半を占めた.

間接受身文とは，対応する能動文の表す事態には直接的に関わっていない人物を主語とし， その人物が事態から何らかの影響を被っていることを表現する受身文であり，迷惑の受身文と も呼ばれる。(9)に示すように間接受身文の能動主体は基本的に「に」によって表され，間接受身文でガ格として表される名詞は能動文では出現しない.

（9）[受身形］：太郎が雨に降られた。

[能動形 $：$ 雨が降った.

持ち主の受身文とは， ヨ格やニ格などで表されていた物の持ち主を主語とし，能動文で主語 として表されていた名詞を主語でない項として表現する受身文である。(10)に示すように持ち 主の受身文の能動主体は基本的に「に」によって表され，持ち主の受身文でガ格として表され る名詞は能動文ではヨ格やニ格の名詞句にノ格で係る名詞句として出現する.

（10）［受身形］：友人が泥棒に足カードを盗まれた。

[能動形]：泥棒が友人のカードを盗んた.

以上のように，受身文には 3 つのタイプがあるものの，いずれの場合も格交替が起こるのは 能動文においてガ格で表現される要素と受身文においてガ格で表現される要素のたかだ $2 \supset$ である。また，前者は受身文において「に」，「によって」，「から」，「で」のいずれかによって 表され, 後者は能動文において「を」,「に」,「の」のいずれかによって表されるか出現しない かである。したがって，受身文と能動文の格の対応付けを行う際は，これらの組み合わせから なる格の交替パターンを考えれば十分であると言える。

## 3.2 使役文と能動文の格の交替パターン

使役文と能動文の格の対応付けも述語と項の組み合わせを考慮して行う必要がある．たとえ ば，(11), (12)のような文を考えると, 出現形の表層形としては (11)の「生徒」と (12)の「学校」は同じニ格となっているが, 前者は能動主体を表しており能動形ではガ格となるのに対し,後者は目的地を表しており能動形においても二格のままである. このため, 使役文と能動文の 間の格の交替パターンについても，どのような格の交替パターンを考えれば良いか考察を行う.

(11) 先生が生徒に行かせた.

(12) 先生が学校に行かせた.

まず，一般的な使役文では，対応する能動文に含まれていない人や物がガ格となり，能動文 の表す事態の成立に影響を与える主体として表現され，能動主体は「を」，または，「に」で表 される (日本語記述文法研究会 2009). たとえば, 以下の例では, 能動文に含まれていない「先生」が，使役文におけるガ格として出現しており，能動主体である「生徒」は使役文ではそれ ぞれ「を」「に」によって表されている。

（13） [使役形 ：先生が生徒を....

[能動形] : 生徒が行く.

（14） [使役形：先生が生徒に行かせる.

[能動形] : 生徒が行く.

ただし, 頻度は多くないものの, 以下のように感情や思考を表す動詞から使役文が作られる場合には，能動文においてニ格やヲ格で表される原因が使役文でガ格として表現される場合があ る. しかし, このような用例は少ない6ことから, 本研究ではこのような対応付けは考慮しない.

(15) [使役形 $：$ 彼の発言が社長を喜ばせた.

[能動形] : 社長が彼の発言に喜んだ. /社長が彼の発言を喜んた.

以上のように，使役文と能動文の格の対応付けも複数の格の交替パターンが考えられるが，受身文から能動文の格の対応付けの場合と同様に，格交替が起こるのは能動文においてガ格で 表現される要素と使役文においてガ格で表現される要素のたかだか 2 つである. さらに，能動文でガ格として表される要素は使役文においては「に」，「を」のいずれかによって表され，使役文においてガ格で表現される要素は基本的に能動文には出現しないことから, 能動文でガ格 として表される要素が使役文において「に」で表されるか「を」で表されるかの曖昧性を考慮 するだけで十分であると言える。

## 4 Web から自動構築した大規模格フレーム

本研究では述語ごとの格構造に関する大規模語彙知識として, 河原らの手法 (河原, 黒橋 2005) を用いて Webテキスト 69 億文から自動構築した格フレームを使用する.この Webテキストは,約 10 億の Webぺージから日本語文を抽出し, 重複する文を除いた結果得られたものである.

河原らの手法では格フレームは述語ごとに, また, 能動形, 受身形, 使役形などの出現形ごと に，さらに用法ごとに別々に構築され，それぞれ取りうる格とその用例，および，各用例の出現回数がまとめられる。この際, 河原らは述語の直前の格の用例が同じである場合, 多くは同 じ用法であることを利用し，用法の曖昧性に対処している，具体的には，まず，「荷物を積む」 や「物資を積む」,「経験を積む」などのように述語とその直前の格の用例の組を単位として個別に格フレームを構築し, 続いて「荷物を積む」と「物資を積む」のように類似する格フレー ムをマージすることにより, 用法ごとに別々の格フレームを構築している.

たとえば「誘われる」という述語・出現形に対しては 47 個の格フレームが構築されており， その中には (16)のようにニ格が能動主体を表す格フレーム7と，（17)のようにニ格が誘致先を

表す格フレームが含まれている8.

(16) 「誘われる」の格フレーム 1:

$\{$ 私： 5 , 自分：3, 母親：2, 女性：2, 彼氏：2, 影 $\}$ が

$\{$ 食事： 49 , 御飯：36, ランチ：21, 映画：17, “\}を

$\{$ 友達 : 9536 , 友人 $: 5856$, 人 $: 2443$, 先輩 $: 1695, \cdots\}$ に誘われる

$(17)$

## 「誘われる」の格フレーム 2:

$\{$ 俺: 10, 私 $: 9$, 友達 $: 7$, 人 $: 5$, 彼氏 : $5, \cdots\}$ が

$\{$ 友達：300, 人： 221 , 男性 $: 211$, 友人 $: 168, \cdots\}$ から

$\{$ 食事：3710,デート：3180, 飲み：3159, パーティー：1948, “\} に 誘われる

同様に，「誘う」という述語・出現形に対しては (18) に示す格フレームを含む 9 個の格フレー ムが構築されており，たとえば(17) に示した「誘われる」の格フレームのガ格，カラ格，二格 を，それぞれヲ格，ガ格，二格に対応付けることができれば，格構造の変換に有用な知識にな ると考えられる。

「誘う」の格フレーム $1:$

$\{$ 私：50, 男性：48, 彼女：43, セラピスト：43, 彼：41, $\cdots\}$ が

$\{$ 友達： 16019, 私： 8908 ,人：7898, 友人： $6622, \cdots\}$ を

$\{$ デート：1325, 食事：804, 世界：822, 遊び：502, 一 $\}$ に誘う

また，格として収集する対象としては格助詞を伴って直接述語に係る要素に加えて，「によっ て」などの一部の複合辞や，持ち主の受身文のガ格になりうることから，述語の直前項にノ格で 係る要素も収集の対象としている。このためこれらの表現も格と同等に扱っており，(19), (20) のように, これらの表現に相当する格スロットが生成される。本論文ではこれらの格を便宜上, ニヨッテ格, ノ格と呼ぶ.

（19）「解明される」の格フレーム 1 :

$\{$ 謎：1998,メカニズム：804, 原因：734, “\} が

$\{$ 研究 : 29 , 生物学 : 27 , 進歩 : $15, \cdots\}$ によって解明される

(20) 「盗む」の格フレーム 3:

$\{$ 子供 : 23 , 誰 $: 16$, 泥棒 $: 8, \cdots\}$ が

$\{$ 親：165, 人 $: 98$, 家 $: 58, \cdots\}$ の

$\{$ 金：4163, 現金：951, 金品：681, 一 $\}$ を盗む

## 5 格フレームの対応付け

本研究では, 受身形・使役形の格フレームを対応する能動形の格フレームと適切に対応付け ることを目的とする．1つの述語に対し複数の格フレームが構築されることから，ある受身形・使役形の格フレームが与えられた場合, 複数ある能動形の格フレームから最適な格フレームを 選択した上で，それぞれの格フレームに含まれる格同士を適切に対応付ける必要がある. 図 1 に対応付けの例を示す. 図1の例では，受身形「誘われる」の格フレーム 2 が入力として与え られた結果, 能動形「誘う」の格フレームの中から格フレーム 1 が選択され，「誘われる」の格 フレーム2のガ格，カラ格，二格はそれぞれ「誘う」の格フレーム1のヲ格，ガ格，二格に対応付けられている。

## 5.1 対応付けアルゴリズム

出現形格フレームが与えられた場合に，それを能動形格フレームに対応付けるアルゴリズ ムを表 1 に示す.まず, 能動形格フレーム $c f_{\text {active }}$ と, 出現形のガ格が対応付けられる能動形

図 1 受身形・使役形と能動形格フレームの対応付けの例
表 1 能動形格フレームへの対応付けアルゴリズム

の格 $c_{g a_{-} t o}$, 能動形のガ格に対応付けられる出現形の格 $c_{t o_{0} g}$ の考えうるすべての組み合わせ $A=\left.\{c f_{\text {active }}, c_{\text {ga_to }}, c_{\text {to_ga}}\right.\}$ を生成し, その中から以下の式で定義されるスコアが最大となる組 み合わせ $A$ を出力する。この際， $c_{g a_{-} t o}$ と $c_{t o \_g a}$ が事前に作成した格交替パターンを満たすよう な組み合わせのみを考慮する。また, 対応付けられる格がない場合は $c_{g a_{-} t o}, c_{t o_{-} g a}$ として NIL を与える。

$
\text { score }=\operatorname{sim}_{S E M}(A) \times \operatorname{sim}_{\text {DIST }}(A)^{\alpha} \times f_{P P}(A)
$

式 (i)において, $\operatorname{sim}_{S E M}(A), \operatorname{sim}_{D I S T}(A), f_{p p}(A)$ はそれぞれ, 対応する格の用例集合間の意味的な類似度, 対応する格の出現頻度の分布の類似度, 格交替パターンの起こりやすさを表して おり, 本研究ではこれら 3 つの手掛かりを利用し格の対応付けを行う. 各指標をどのように計算するかについては次節で述べる。 $\alpha$ は出現頻度の分布の類似度 $\operatorname{sim}_{D I S T}(A)$ を用例集合間の意味的な類似度 $\operatorname{sim}_{S E M}(A)$ に対してどのくらい重視するかを決めるパラメータであり，その値は 開発データを用いて決定する．格交替パターンの起こりやすさを表す $f_{p p}(A)$ に関しては同様の パラメータが出現していないのは $f_{p p}(A)$ 自体が開発データを用いて決定される重みによって構成される関数であり, 他の指標に対してどのくらい $f_{p p}$ を重視するかは既に考慮されているた めである.

また, 計算時間を短縮するため, 事前に作成した格交替パターンに含まれないような不適切な 格対応の組み合わせはスコア計算前にフィルタリングする（表 1 のアルゴリズム中の 5 行目）.具体的には，格変換の結果, 同一の格が重複してしまう場合や，受身形格フレームにタ格が存在しない場合に受身形ガ格の変換先としてノ格が選択された場合などはここでフィルタリング される。 さらに, 能動形の格フレームは出現頻度順にソートし, 頻度の大きいものから順に対
応付けを行っていき，全体の $80 \%$ をカバーした時点でもっともスコアが大きくなる組み合わせ を出力する. 対応する格の意味的な類似度 $\operatorname{sim}_{S E M}$ を計算する際も，それぞれの格の用例のう ち頻度上位 40 用例のみから類似度を計算することで計算時間を短縮する。

## 5.2 対応付けの手掛かり

本節では格フレームの対応付けの手掛かりとして使用する 3 つの指標について，それらの指標を用いる理由，および，その計算方法を説明する。

## 1. 対応する格の用例集合間の意味的な類似度 : $\operatorname{sim_{S E M}$}

出現形と能動形格フレームの間で対応する格の用例は類似していると考えられる。そこで,対応する格の用例集合間の意味的な類似度を対応付けの手掛かりの 1 つとして利用する.

まず，格の用例集合 $C_{1}, C_{2}$ 間の意味的な類似度 $\operatorname{sim}_{s}\left(C_{1}, C_{2}\right)$ を, ある単語と共起する単語 の分布の類似度から計算された単語間の分布類似度 $\operatorname{sim}\left(w_{1}, w_{2}\right)$ を用い, 以下の式により計算 する。

$
\begin{gathered}
\operatorname{sim}_{s}\left(C_{1}, C_{2}\right)=\frac{1}{2}\left(\operatorname{sim}_{a}\left(C_{1}, C_{2}\right)+\operatorname{sim}_{a}\left(C_{2}, C_{1}\right)\right) \\
\text { たたし } \operatorname{sim}_{a}\left(C_{1}, C_{2}\right)=\frac{1}{\left|C_{1}\right|} \sum_{w_{1} \in C_{1}} \max _{w_{2} \in C_{2}}\left(\operatorname{sim}\left(w_{1}, w_{2}\right)\right)
\end{gathered}
$

本研究では, 単語間の分布類似度として, 柴田らの手法 (柴田, 黒橋 2009)に基づき, 格フレー ム構築に使用した Web テキスト 69 億文から計算した類似度を使用した。また, $\operatorname{sim}_{a}\left(C_{1}, C_{2}\right)$ は, 用例集合 $C_{1}$ に含まれる用例 $w_{1}$ ごとに, 用例集合 $C_{2}$ 中でもっとも類似している用例 $w_{2}$ と の類似度の平均を表しており ${ }^{9}$, 引数 $C_{1}, C_{2}$ に関して非対称な (asymmetric) 式となっている.一方, $\operatorname{sim}_{s}\left(C_{1}, C_{2}\right)$ は $\operatorname{sim}_{a}\left(C_{1}, C_{2}\right)$ の引数を入れ替えて, その平均を取ったものであり, 引数 $C_{1}, C_{2}$ に関して対称な (symmetric) 式となっている.

続いて, 格フレームの対応付け $A=\left.\{c f_{\text {active }}, c_{g a_{-} t o}, c_{t o_{-} g a}\right.\}$ に対する意味的な類似度 $\operatorname{sim}_{S E M}$ を，以下に示すように対応付けられた格の用例集合間の類似度の平均として定義する。

$
\operatorname{sim}_{S E M}(A)=\frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} \operatorname{sim}_{s}\left(C_{1, i}, C_{2, a(i)}\right)
$

ここで， $C_{1, i}$ は対応元格フレームにおける $i$ 番目の格の用例集合, $C_{2, a(i)}$ は $i$ 番目の格が対応付 けられた対応先格フレームの格の用例集合を表している。すなわち, $i$ 番目の格がガ格である場合は $C_{2, a(i)}$ は対応先格フレームの格 $c_{g a_{-} t o}$ の用例集合, $i$ 番目の格が $c_{t o_{-} g a}$ である場合は $C_{2, a(i)}$
, C_{2}$ は単語の種類ではなく単語の各出現を要素としている. したがって類似度 $\operatorname{sim}_{a}\left(C_{1}, C_{2}\right)$ は単語 の種類単位で考えると出現頻度で重み付けされていることになる.
}

は対応先格フレームのガ格の用例集合, それ以外の場合は同一の格が対応先格フレームに存在 すればその格の用例集合となる．ただし， $c_{g a_{\text {_to }}}$ が NIL である場合など，対応する格が対応先格フレームに存在しない場合は, $C_{2, a(i)}$ は空集合とし, $\operatorname{sim}_{s}\left(C_{1, i}, C_{2, a(i)}\right)=0$ として計算する.

たとえば，図 1 に示したような格フレームの対応に対しては，「誘われる」の格フレーム 2 の ガ格, カラ格, 二格の用例集合に対し, それぞれ「誘う」の格フレーム1のヲ格, ガ格, 二格 の用例集合との $\operatorname{sim}_{s}$ を求め, その平均を $\operatorname{sim}_{S E M}$ として使用する.

## 2. 対応する格の出現頻度の分布の類似度 : $\operatorname{sim_{D I S T}$}

類似度 $\operatorname{sim}_{D I S T}$ は対応する格同士の出現頻度の分布は似ているという仮定に基づく指標であ り, 以下のようにベクトル $\left(\left|C_{1,1}\right|,\left|C_{1,2}\right|, \ldots,\left|C_{1, N}\right|\right)$ とべクトル $\left(\left|C_{2, a(1)}\right|,\left|C_{2, a(2)}\right|, \ldots,\left|C_{2, a(N)}\right|\right)$ の余弦類似度として定義する。

$
\operatorname{sim}_{D I S T}(A)=\cos \left(\left(\left|C_{1,1}\right|, \ldots,\left|C_{1, N}\right|\right),\left(\left|C_{2, a(1)}\right|, \ldots,\left|C_{2, a(N)}\right|\right)\right)
$

「選ばれる」の格フレーム $1:$

$\{$ 選手：1119, 作品：983, 私：232, 一\}［用例数合計：17722] が

\{代表：18295, 選手：9661, 百選：7024, “\}［用例数合計：122273]に

$\{$ 作品 : 5 , 市長 : 3 , 選手 : $2, \cdots\}$ [用例数合計：96]を選ばれる

(22) 「選ぶ」の格フレーム 13:

$\{$ 私 : 22 , 先生 $: 18$, 誰 : $14, \cdots\}$ [用例数合計 : 382$]$ が

$\{$ 優秀賞 : 42 , シングル $: 17$, 自由曲 $： 17, \cdots\}$ [用例数合計：800]に

$\{$ 曲：16666, 作品：9967, 漫画：3820, “\} [用例数合計：33338]を選ぶ

例として，（21）に示す「選ばれる」の格フレーム 1 を (22)に示す「選ぶ」の格フレーム 13 に対応付ける場合を考える。対応する格の用例集合間の意味的な類似度 $\operatorname{sim}_{S E M}$ を計算すると $\{$ ガ格 $\rightarrow$ 二格, ニ格 $\rightarrow$ ガ格, ヨ格 $\rightarrow$ ヨ格 $\}$ という対応付け $A_{1}$ の方が, $\{$ ガ格 $\rightarrow$ ヨ格, 二格 $\rightarrow$ 二格, ヨ格 $\rightarrow$ NIL, NIL $\rightarrow$ ガ格 $\}$ という対応付け $A_{2}$ よりも高いスコアとなる. しかし, 対応 する格の出現頻度の分布の類似度を計算すると, 前者は $(17722,122273,96)$ と $(800,382,33338)$ の余弦類似度, 後者は $(17722,122273,96,0)$ と $(33338,800,0,382)$ の余弦類似度となり, 以下に 示すとおり後者の方がはるかに大きな値となることから， $\operatorname{sim}_{S E M}$ だけでなく $\operatorname{sim}_{D I S T}$ も考慮 することで，最終的に後者の対応付けの方が優先して選択されるようになる ${ }^{10}$.

$
\begin{gathered}
\operatorname{sim}_{D I S T}\left(A_{1}\right)=\cos ((17722,122273,96)(800,382,33338)) \approx 0.016 \\
\operatorname{sim}_{D I S T}\left(A_{2}\right)=\cos ((17722,122273,96,0),(33338,800,0,382)) \approx 0.167
\end{gathered}
$

## 3. 格交替パターンの起こりやすさ： $f_{p p$}

格交替パターンの起こりやすさも重要な手掛りとなると考えられる。たとえば，村田ら (村田他 2008) が受身文から能動文への変換における格助詞の変換実験に使用したデー夕11では,受身形におけるガ格の $96.47 \%$ が能動形ではヲ格となっているのに対し，受身形における二格の うち能動形でガ格となるものは $27.38 \%$ となっており, 交替パターンにより起こりやすさが異な ることが分かる。そこで本研究では, 以下の式により定義される格交替パターンの選好 $f_{p p}$ を 対応付けの手掛かりとして考慮する.

$
f_{P P}(A)=w\left(\text { ガ } \rightarrow c_{g a_{-} t o}\right) \times w\left(c_{t o_{-} g a} \rightarrow \text { ガ }\right),
$

ここで, $c_{g a_{-} t o}$ は出現形のガ格が対応付けられる能動形の格, $c_{t o \_g a}$ は能動形のガ格に対応付け られる出現形の格を表しており, $w\left(c_{1} \rightarrow c_{2}\right)$ は出現形の $c_{1}$ 格が能動形で格が交替し $c_{2}$ 格とな る度合いを表す. $w\left(c_{1} \rightarrow c_{2}\right)$ は大きいほどその格交替が発生しやすいことを表し，その値は格交替の正解がタグ付けされたデータを開発データとして用い決定する。ここで, 出現形のガ格, または，能動形のガ格を含む格交替のみを考慮しているのは， 3 節で述べたように，本研究で 対象とする受身形・使役形から能動形への格構造変換ではこれら以外の格が交替することは基本的にないためである.

## 6 自動獲得した対応付け知識の評価

本節では実験により提案手法の有効性を確認する。具体的には，提案手法を用いて自動獲得 した受身・使役形の格フレームと能動形の格フレームの対応付け知識が，受身・使役文から能動文への変換における格交替を推定するタスクにおいて有用であることを示すことにより，提案手法の有効性を確認する。

## 6.1 評価方法の概要

4 節で述べたように, 本研究で使用する大規模格フレームはコーパスから自動構築されたもの であるため, 同じ用法の格フレームが複数構築されている場合や, 複数の用法が混在した格フ レームが含まれている場合がある。このため, 対応付け知識そのものを定量的に評価するのは

難しい，たとえば，(23)に示す「誘われる」の格フレーム4のニ格には能動主体を表す用例と招致先を表す用例が混在しているため，仮にこの格フレームの二格が 4 節に示した「誘う」の格 フレーム1のガ格に対応付けられたとしても，それが正しいかどうかは一概には言えない．同様に，5 節の (21) に示した「選ぶ」の格フレーム1のヲ格は, 尊敬の意味で使用された「選ば れる」の用例から生成されたものであり, 仮にこの格が $(22)$ に示した「選ぶ」の格フレーム 13 のヲ格と対応付けられたとしても必ずしも誤りとは言えない. そこで本研究では, 格フレーム の対応付け結果そのものを評価するのではなく, 自動獲得された対応付け知識の実タスクにお ける有用性を示すことで，提案手法の有効性を確認する.

## 「誘われる」の格フレーム $4:$

$\{$ 私 : 2 , 主人公 $: 1$, 友達 $: 1$, 妹 : 1 , 女の子 : $1, \cdots\}$ が

$\{$ 姉：8, 展示会 $: 7$, 娘 $: 6$, 説明会 $: 6$, 皆 $: 6, \cdots\}$ に誘われる

具体的には，受身・使役文から能動文への変換における格交替を推定するタスクを考える。す わなち，たとえば $(24)$ のような受身文が入力された場合に，受身文におけるガ格，二格がそれ ぞれ能動文ではヨ格，二格として表されることを推定するタスクを考え，格フレームの対応付 け知識を用いることで推定精度が向上することを示す。

(24) 友達が食事に誘われた。

## 6.2 実験に使用するデータ

実験には NICT 格助詞変換データ Version 1.0 を使用する。このデータは村田ら (村田, 井佐原 2002; 村田 他 2008) が実験に使用したデータであり, 京都大学テキストコーパス (河原 他 2005)の社説を除く約 2 万文において, 受身形または使役形で出現した述語に係る格助詞を 1 事例として，述語を能動形に変換した場合の格を人手で付与したデー夕となっている。たたし，受身形と能動形の格フレームの対応付け知識, 使役形と能動形の格フレームの対応付け知識を それぞれ適切に評価できるように，以下に述べるような変更・抜粋を行った上で使用する。

まず，受身文と能動文の変換実験のデータとしては，基本的に NICT 格助詞変換デー夕に含 まれる“受身文の能動文への変換における格助詞変換データ”(村田他 2008)を使用する。たた し，村田らの実験設定では持ち主の受身文においてガ格で表される名詞の能動文における格と してノ格を認めておらず，カラ格またはヲ格となっているため，持ち主の受身文のガ格と考え られる 5 事例の変換後の格をノ格に変更した。また，それ以外にも誤っていると考えられる 16 事例に修正を加えて使用した．本デー夕は，受身文に出現した格助詞をそれぞれ 1 つ事例と し全部で 3,576 事例からなっている。村田らはこのデータを 1,788 個ずつに分け, それぞれク ローズドデータ，オープンデータと呼んでいる。本研究でも村田らと同様に分割し, 評価の際

には 2 分割交差検定を行う。また,このデータの一部には複数の格が正解として付与されてい る事例があるが，本研究では正解として付与されている格のうち 1 つ，または，その両方を出力できれば正解とみなすという評価基準を採用する。これは村田らの論文 (村田 他 2008)にお ける評価 Bに相当する。

使役文と能動文の変換実験のデータとしては，基本的に NICT 格助詞変換デー夕に含まれる “使役文・受身文の能動文への変換における格助詞変換デー夕”(村田，井佐原 2002)の全 4,671 事例から使役文に出現した 524 事例を抜き出して使用する。ただし，「退学させられた」などの 使役受身文については，通常の使役文と格交替の起こり方が異なるため 524 事例には含めなかっ た. 受身文と能動文の変換実験のデータの場合と同様に，もともと付与されている格が誤って いると考えられる 39 事例に修正を加え，評価の際には 2 分割交差検定を行う。

## 6.3 実験設定

## 6.3.1 考慮する格の交替パターン

3 節で行った分析に基づき, 受身形格フレームと能動形格フレームの格交替のパターンとし ては以下の組み合わせのみを考慮する.
- 受身形のガ格の対応先の候補： ヨ格, 二格, ノ格, 対応なし(NIL)
- 能動形のガ格の対応先の候補 : 二格, ニヨッテ格, カラ格, デ格, 対応なし (NIL)

これらの各候補は表 1 の 3 行目の $c_{g a_{-} t o}$ ，および， 4 行目の $c_{t o_{-} g}$ の候補となる．ただし，一方の格フレームの複数の格が，もう一方の格フレームの1つの格に対応付けられるような交替 パターンは認めない. 同様に，使役形格フレームと能動形格フレームの格の交替パターンとし ては以下の組み合わせのみを考慮する.

$\cdot$ 使役形のガ格の対応先の候補：対応なし (NIL)
- 能動形のガ格の対応先の候補：二格, ヨ格

## 6.3.2 正解データの使用方法

正解が付与されたデータを格交替推定時にどのように使用するかについては, 正解データを 使用しない, 開発データとして使用する, 開発データ・学習データとして使用する, という 3 つ の設定を用いる．以下ではそれぞれの設定について詳述する.

1. 正解データを使用しない 格交替推定に正解デー夕を使用しない場合は, 使用できる開発 データがないことになるため 5 節の式 (i)の $\alpha$, および, $f_{p p}$ はいずれも 1 に固定し, 以下の式 が最大となる組み合わせを，格フレームの対応付け結果として出力する.

$
\text { score }=\operatorname{sim}_{\text {SEM }}(A) \times \operatorname{sim}_{\text {DIST }}(A)
$

その上で，得られた対応付け知識を用い，以下の手順で能動形における格の推定を行う.

1. 格フレームに基づく構文・格解析器である $\mathrm{KNP}^{12}$ を用いて入力文の格解析を行う ${ }^{13}$. KNP は格解析を行う際，入力文中の各動詞に対し，その出現形の格フレームの集合の中から 適切な格フレームを 1 つ選択し，その動詞に係る項と格スロットの対応付けを行う.

2. 格フレームの対応付け情報を利用し, 受身・使役文の格を能動文における格に変換する. この際, 出現格がニ格であった場合でも，格解析の結果，時間格や修飾格に対応付けら れている場合は，格変換を行わない.

本論文ではこのモデルをモデル 1 と呼ぶ. たとえば， 6.1 節に示した文 $(24)$ が入力され，さ らに，「誘われた」のガ格，および，二格がそれぞれ 5 節の図 1 に示した受身形「誘われる」の 格フレーム2のガ格，二格にそれぞれ割り当てられたとすると，これらの格はそれぞれ能動形「誘う」の格フレーム1のヲ格，二格に対応付けられていることから，能動文における格はそれ ぞれヲ格, 二格であると出力される.

2. 開発データとして使用 続いて 5 節の式 (i)の $\alpha$, および， $f_{p p}$ の値の調整に正解データを 使用する場合について説明する。この実験設定では， 6.2 節で説明したように正解デー夕を 2 分割し，一方を開発データ，もう一方をテストデータとした実験を，データの役割を入れ替え 2 度繰り返す。

式 (ii) 中の $w\left(g a \rightarrow c_{g a_{-} t o}\right), w\left(c_{t o \_} g a \rightarrow g a\right)$, および, 式 (i) 中の $\alpha$ は山登り法により決定す る。具体的には，たとえば，受身形と能動形の格フレームの対応付けを行う際は， $c_{g a_{-} t o}$ の候補 は二格，ニヨッテ格，カラ格，または，対応なし (NIL), $c_{t o-g a}$ の候補は， ヲ格，二格，ノ格,対応なし (NIL)であることから, 以下のようなパラメータベクトル $\mathrm{x}$ を定義し, 表 2 に示すア ルゴリズムにより値を決定する.

$
\begin{gathered}
\mathbf{x}=(w(\text { ガ } \rightarrow \text { ニ }), w(\text { ガ } \rightarrow \text { ニッテ }), w(\text { ガ } \rightarrow \text { カラ }), w(\text { ガ } \rightarrow \text { デ }), w(\text { ガ } \rightarrow \mathrm{NIL}), \\
w(\text { ヲ } \rightarrow \text { ガ }), w(ニ \rightarrow \text { ガ }), w(ノ \rightarrow \text { ガ }), w(\mathrm{NIL} \rightarrow \text { ガ }), \alpha)
\end{gathered}
$

ここで, 表 2 中の $f_{\text {accuracy }}(\mathbf{x})$ は，あるパラメータベクトル $\mathbf{x}$ が与えられた場合に，その $\mathbf{x} の$値を用いて格フレームの対応付けを行い，その結果を開発データに適用し得られた格変換の精度を返す関数である。このアルゴリズムはパラメータを 1 つずつ順に 0.1 刻みで更新していき， $f_{\text {accuracy }}(\mathbf{x})$ が大きくなるようにパラメータを更新していくという手順を， $f_{\text {accuracy }}(\mathbf{x})$ の値に変化がなくなるまで繰り返す山登り法に基づくアルゴリズムとなっている.

本実験設定では, 開発データを利用し最終的に得られたパラメータを用いて格フレームの対応付けを行い，得られた対応付け知識を用いてモデル 1 と同様の手順で能動形における格の推定を行う。本論文では, このモデルをモデル 2 と呼ぶ.
$ で使用する格フレームには受身・使役形と能動形の対応付けに用いたものと同一の格フレームを使用した.
}

3. 開発データ・学習データとして使用 開発データとして使用したデータを学習データとし ても使用し格交替の推定モデルを生成する。学習の方法は基本的にSVM に基づく村田ら（村田，井佐原 2002; 村田 他 2008) と同様の方法で行い，モデル 2 の手法による格の推定結果を新たに 素性として追加する。使用した素性の詳細については次節以降で説明する。本論文では，この モデルをモデル 3 と呼ぶ.

## 6.4 受身文と能動文の変換実験

## 6.4.1学習データを使用しない場合（モデル 1 ・モデル 2 ）

正解データを学習データとして使用しない設定における受身文から能動文への変換における 格交替推定実験の結果を表 3 に示す。ベースラインとしては村田ら (2008) と同様に, 各格助詞 ごとに最も頻度の高い変換後の格を出力する方法（最頻変換）を使用した. 最頻変換の結果が 村田らの報告にある 0.882 より高くなっているが，これはデータに修正を加えたためである。ま た, 対応する格の用例集合の意味的な類似度 $\operatorname{sim}_{S E M}$ と, 対応する格の出現頻度の分布の類似

表 2 パラメータベクトルの調整アルゴリズム

表 3 受身文から能動文への変換における格交替推定実験の結果（学習デー夕を使用しない場合）

度 $\operatorname{sim}_{D I S T}$, それぞれの効果を確認するため, それぞれ片方だけ使用した場合の実験も行った 表 3 では，モデル 1 ，モデル 2 の設定でそれぞれ $\operatorname{sim}_{S E M}$ だけを用いたモデルをモデル $1_{S}$, モデ ル $2_{S}, \quad \operatorname{sim}_{D I S T}$ だけを用いたモデルをモデル $1_{D}$, モデル $2_{D}$ として示している.

モデル $1_{S}$, モデル 1 はいずれも開発データも学習デー夕も使用しないモデルであるが, マク

できた。一方，モデル $1_{S}$ とモデル 1 の精度の間には有意な差は確認できず，これらの結果から は対応する格の出現頻度の分布の類似度 $\operatorname{sim}_{D I S T}$ を対応付けの手掛りとして利用することの有効性は確認できなかった。

モデル $2_{S}$, モデル $2_{D}$, モデル 2 はいずれも開発データを用いてパラメータ調整を行うモデ ルである. モデル 1 とモデル 2 の精度の差は有意であり, パラメー夕調整を行うことが有効で あることが確認できた。また， モデル $2_{S}$ とモデル 2 , モデル $2_{D}$ とモデル 2 の差もそれぞれ有意であり, $\operatorname{sim}_{S I M}$ と $\operatorname{sim}_{D I S T}$, いずれの手掛かりも格フレームの対応付けの手掛かりとして有用 であることが確認できた．モデル 2 を用いた場合の $\operatorname{sim}_{S I M}$ と $\operatorname{sim}_{D I S T}$ の寄与度を制御するパラ メータである $\alpha$ の値は 2 分割交差検定のいずれに対しても 0.3 であった.

## 6.4.2 学習データを使用する場合（モデル 3 ）

続いて, 正解データを学習データとして使用した場合の格交替推定精度を村田らの手法 (村田他 2008)を用いた場合の精度とともに表 4 に示す. また, 実際に使用した素性を表 5 に示す. F1 から F32 までは村田らが使用した素性 (村田 他 2008) と同じであり，F33のみが新たに追加 した素性である。表 4 に示した結果からモデル 2 の出力を素性として追加することで格の推定精度が向上することが確認できる。 また, 検定の結果この差は有意なものであることが確認さ れた。

表 5 に示した素性の一部は人手で作成された語彙知識に基づいている。具体的には，F15, F22, F23, F24, F26 は近藤ら（近藤 他 2001）によって作成されたVDIC 辞書に基づく素性（以下では VDIC 素性と呼ぶ)，F16，F17，F18，F19，F20，F21 は IPAL 基本動詞辞書 (情報処理振興事業協会技術センター 1996) に基づく素性（以下では IPAL 素性と呼ぶ），F4，F7，F9，F12 は分類語彙表 (国立国語研究所 1964)に基づく素性（以下では BGH 素性と呼ぶ）となっている.

表 4 受身文から能動文への変換における格交替推定実験の結果（学習デー夕を使用する場合）

表 5 受身文から能動文への変換における格交替推定に使用した素性

 \\
F19 &  \\
F20 &  \\
F21 & 動詞がIPAL 動詞辞書に存在するかどうか \\
FDIC 辞書の定義により, 動詞の受動態が可能 \\
F23 &  \\
F24 & VDIC 辞書の定義による動詞の種類 \\
近藤法で変換の際に用いた格変換規則 \\
F26 & 動詞が VDIC 辞書に存在するかどうか \\
F27 & 動詞にかかる格助詞を持つ体言を含む節中の格 \\
助詞の出現順

本研究で獲得した語彙知識はこれらの語彙知識に相当する知識となっていると考えられること から,これらの素性を除いた場合の精度の調査も行った。結果を表 6 に示す.

VDIC 素性, IPAL 素性については, 村田らのモデル (村田 他 2008), 対応付け知識に基づく モデル 3 , いずれのモデルに対しても, 使用しないことによる精度の低下は確認できなかった 一方，BGH 素性については，村田らのモデル (村田 他 2008) から除いた場合は精度が低下した のに対し, 対応付け知識に基づくモデル 3 から除いても精度の低下は確認できなかった。この ことから，格フレームの対応付けによって得られる語彙知識は分類語彙表から得られる知識を カバーしていると考えられる。以上の分析から，自動獲得した語彙知識が使用できる場合，人手で作成した語彙知識の有用性は限定的であると言える。実際，人手で作成した語彙知識に基 づく素性をすべて除いて格交替の推定実験を行ったところ 0.960 という高い精度が得られた。

## 6.5 使役文と能動文の変換実験

## 6.5.1学習データを使用しない場合（モデル 1 ・モデル 2)

正解データを学習データとして使用しない設定における使役文から能動文への変換における 格交替推定実験の結果を表 7 に示す. ベースラインとしては, 受身文からの変換の場合と同様 に, 各格助詞ごとに最も頻度の高い変換後の格を出力する方法（最頻変換）を使用し, 対応す る格の用例集合の意味的な類似度 $\operatorname{sim}_{S E M}$ と, 対応する格の出現頻度の分布の類似度 $\operatorname{sim}_{D I S T}$, そ れぞれ片方だけを使用した実験も行った。

受身文の変換の場合と異なりパラメータ調整を行わなかった場合は最頻変換と同等または低 い精度となった. 一方, パラメータ調整を行った場合は, モデル $2_{S}$, モデル $2_{D}$, モデル 2 , い ずれについても最頻変換より良い精度となった。ただし，マクネマー検定における $\mathrm{p}$ 値がもっ とも小さくなった最頻変換とモデル $2_{D}$ の間の差に対しても, 有意水準 0.05 では有意性を確認 できたものの, 有意水準 0.01 では有意性を確認できなかった. しかし, 受身形の変換の場合と ほぼ同様に格交替の推定精度は上昇幅は約 0.05 であり, 有意水準 0.01 で有意性が確認できな

表 6 人手で作成された語彙知識を用いなかった場合の精度

表 7 使役文から能動文への変換における格交替推定実験の結果（学習デー夕を使用しない場合）

かったのは事例数が少なかったことが主な要因であると考えられる.

本実験結果において，受身文の変換の場合と大きく異なる点は，対応する格の用例集合の意味的な類似度 $\operatorname{sim}_{S E M}$ を用いることの効果が確認できなかった点である．実際，もっとも高い精度となったのは類似度として $\operatorname{sim}_{D I S T}$ のみを用い, パラメータ調整を行ったモデル $2_{D}$ であった

## 6.5.2 学習データを使用する場合（モデル 3 ）

続いて, 正解データを学習データとして使用する設定における使役文から能動文への変換に おける格交替推定実験の結果を村田らの手法 (村田，井佐原 2002)を用いた場合の精度とともに 表 8 に示す。また，実際に使用した素性を表 9 に示す.

本実験では基本的に村田らが使用した素性 (村田，井佐原 2002)を使用し，獲得した語彙知識 の有用性を確認するため新たに素性 F9を追加している。ただし，受身形の変換の場合に倣い，動詞の単語の分類語彙表の分類番号の $1,2,3,4,5,7$ 桁までの数字を素性に追加したところ変換精度が向上したことから，動詞の単語の分類語彙表の分類番号に関する情報だけは新たに素性 F3 として追加しており ${ }^{15}$, 表 8 に示した精度は村田らの手法も含めすべて素性 F3を使用した 場合の精度である。また, 表 8 中のモデル $3_{D}$ は, 学習データを使用しない設定ではモデル $2_{D}$ がもっとも高い精度であったことから, モデル $2_{D}$ の出力結果を素性 $\mathrm{F} 9$ として使用したモデル である.

表 8 使役文から能動文への変換における格交替推定実験の結果（学習デー夕を使用する場合）

表 9 使役文から能動文への変換における格交替推定に使用した素性

モデル 3 , モデル $3_{D}$ ともに, 自動獲得した語彙知識を用いない村田らのモデルより有意に高 い精度を達成しており，使役文から能動文への変換における格交替推定においても，格フレー 么の対応付けによって得られた語彙知識が有用であることが確認できた。ただ，受身文の変換の場合とは異なり，分類語彙表に基づく素性である F3，F6 を除いた場合，格交替の推定精度は低下した。

## 6.6 格フレームの対応付けの例と既知の問題点

表 10 に正しく受身形格フレームと能動形格フレームが対応付けられた例を示す。この例では 持ち主の受身文から生成されたと考えられる受身形「殴られる」の格フレーム 2 のニヨッテ格， ガ格， ヨ格，デ格がそれぞれ，能動形「殴る」の格フレーム2のガ格，ノ格， ヲ格，デ格に対応付けられており，この知識を用いることにより，入力テキスト中の「殴られ」のガ格は能動文 ではノ格となり，デ格， ヨ格については能動文においてもデ格， ヨ格のままであると解析でき るようになる.

同様に, 表 11 に正しく使役形格フレームと能動形格フレームが対応付けられた例を示す.こ の例では能動主体がヲ格となっていると考えられる使役形「発足させる」の格フレーム19尹格, 二格がそれぞれ，能動形「発足する」の格フレーム 2 のガ格, 二格に対応付けられ，ガ格は 対応なしとなっている. この知識を用いることにより, 入力テキスト中の「発足させ」のガ格 は能動文では出現せず， ヨ格については能動文においてはガ格となると解析できるようになる.

表 10 受身形格フレームと能動形格フレームの対応付けの例

「欧られる」の格フレーム 2:

$\{$ 何者 : 2 , 部員 $: 1$, リサ $: 1$, アントワネット $: 1, \cdots\}$ によって

$\{$ 女性 : 5 , 女児 : 4 , 小沢 : 4 , 男性 : 3 , 職員 $: 2, \cdots\}$ が

$\{$ 頭：3944, 顔：1186, 頭部：840, 顔面：478, “\}を

$\{$ 鈍器 : 84 , ハンマー : 73 , バット $: 45$, 拳 $: 43, \cdots\}$ で殴られる 対応付けられた能動形格フレーム：

「殴る」の格フレーム 2:

$\{$ 男 : 51 , 拳 : 30 , 誰 $: 23$, 少年 $: 10$, 警官隊 $: 9, \cdots\}$ が

$\{$ 自分: 360, 私 $: 223$, 相手 : 192 , 俺: $140, \cdots\}$ の

$\{$ 頭 : 5424, 顔：3215, 顔面：1529, 頬：1334, “\}を

$\{$ 拳: 316 , 平手 $: 157$, 拳骨 $: 126$, ハンマー $: 78, \cdots\}$ で殴る 格の対応関係：

表 11 使役形格フレームと能動形格フレームの対応付けの例

$
\begin{aligned}
& \hline \text { 入力テキスト： } \\
& \text { ‥新民連が新党準備会を発足させたことに対し… } \\
& \text { KNP による解析で選択された使役形格フレーム： }
\end{aligned}
$

「発足させる」の格フレーム 1:

$\{$ 首相：13, 議員：10, 民主党：10, 団体：8, 有志： $8, \cdots\}$ が

$\{$ 委員会：2310,チーム：1429, 制度：1228, 研究会：1166, “\}を

$\{$ 社 $: 24$, 庁 : 15 , 省 $: 13$, 県庁 $: 6$, 研究所 $: 4, \cdots\}$ に発足させる 対応付けられた能動形格フレーム：

「発足する」の格フレーム 2:

$\{$ 内閣：2916, 委員会：2596, 政権：1759, 制度：1422, 一\} が

$\{$ 協会：10, 内閣府：9, 日本：7, 学会：7, 地区：6, 一\} に発足する 格の対応関係：

$\{$ が $\rightarrow$ NIL, を $\rightarrow$ が,に $\rightarrow に\}$

一方，格フレームの対応付けおよび格交替推定に関する既知の問題点としては以下の 4 つが 挙げられる.

まず，格フレーム構築法に関する問題点として，複数の二格を取る受身形格構造・使役形格構造を考慮していないという点が挙げられる。受身形および使役形の場合, それぞれ $(25),(26)$ のように，能動主体を表す二格と，能動形二格の 2 つの二格を取る場合があるが，このような 格構造を考慮して格フレームを構築していないため, このような文が入力された場合に適切な 解析を行えない.

(25) 彼に家に帰られる。

(26) 彼に東京に行かせる.

また, 受身形格フレームの構築法に関する問題点として, 受身とそれ以外の意味, すなわち,尊敬, 自発, 可能の意味で使用された「れる/られる」を区別していないという点が挙げられる. その結果，たとえば $(27)$ のように尊敬の意味で「れる」が使用された文から，本来， ヲ格を持 たないはずの「選ばれる」の受身形格フレームにヲ格が生成されてしまい，格フレームの対応付けを行おうとした際に，適切な対応付けが行えなくなってしまう場合がある.

（27）国王がこの作品を選ばれた。

格フレームの対応付け法の問題点としては，格フレーム中の複数の格スロットが同一の意味内容を表している場合を考慮していないことが挙げられる，たとえば，(28)に示すように「採用される」の能動主体はニ格, ニヨッテ格, カラ格の 3 つの格で表すことができるため, 「採用 される」の格フレームはこれらの格を持っている。しかし, 受身形格フレームの複数の格が能
動主体を表す場合であっても，受身形と能動形の格フレームの対応付けを行う際はそれぞれの 格フレームの格の 1 対 1 の対応付けしか考慮していないため, これらの格すべてを能動形のガ 格と対応付けることができない.

(28) 福岡県 $[$ に/によって/から］採用された.

さらに，KNP による解析において適切な格フレームが選択されなかったために，正しい格交替を推定できない場合がある．たとえば， (29)のような文が入力されると， 4 節の (16) に示し た「誘われる」の格フレーム1のようにニ格が能動主体を表している格フレームが選択される べきであると考えられるが，実際には (17) に示した「誘われる」の格フレーム 2 のようにニ格 が誘致先を表す格フレームが選択されてしまうため, 本来, 能動文においてはガ格となるべき 格が，二格のままであると出力されてしまう.

(29) 花見の席で野宮に誘われた。

## 7 おわりに

本論文では，Webから自動構築した大規模格フレームと，人手で記述した少数の受身形・使役形と能動形の格の交替パターンを組み合わせることで, 受身形・使役形と能動形の表層格の 対応付けに関する知識を自動獲得する手法を提案した。また，獲得した知識を受身文・使役文 の能動文への変換における格交替推定に利用することにより，その有用性を示した．今後の方向性としては, 他の対応する格フレーム間, たとえば, 授受動詞間や自他動詞間の格フレーム の対応付けを行うことが考えられる。本論文で提案した手法は基本的に学習デー夕を必要とし ないことから，考えうる格の交替パターンさえ記述できれば自動的に対応を取ることが可能で ある。また，本論文では受身文・使役文において格助詞が明示された項のみを格変換の対象と しているが, 今後は提題助詞の使用や, 被連体修飾要素としての出現, ゼロ代名詞化などによ り格が明示されていない場合も解析の対象とすることが考えられる.

## 謝 辞

ゼロ照応解析システム (Iida et al. 2009) を提供していただいた情報通信研究機構の飯田龍氏,格助詞変換データを公開してくださいました鳥取大学の村田真樹氏, 情報通信研究機構の鳥澤健太郎氏に感謝いたします。また, 本研究の一部は JSPS 科研費 23800025,25730131 の助成を 受けたものです.

## 参考文献

Baldwin, T. and Tanaka, H. (2000). "Verb Alternations and Japanese - How, What and Where?" In Proceedings of PACLIC 14, pp. 3-14.

Baroni, M. and Lenci, A. (2010). "Distributional Memory: A General Framework for CorpusBased Semantics." Computational Linguistic, 36 (4), pp. 673-721.

林部祐太, 小町守, 松本裕治 (2014). 述語と項の位置関係ごとの候補比較による日本語述語項構造解析. 自然言語処理, 21 (1), pp. 3-26.

Iida, R., Inui, K., and Matsumoto, Y. (2007a). "Zero-Anaphora Resolution by Learning Rich Syntactic Pattern Features." ACM Transactions on Asian Language Information Processing (TALIP), 6, Article 12.

Iida, R., Inui, K., and Matsumoto, Y. (2009). "Capturing Salience with a Trainable Cache Model for Zero-anaphora Resolution." In Proceedings of ACL-IJCNLP'09, pp. 647-655.

Iida, R., Komachi, M., Inui, K., and Matsumoto, Y. (2007b). "Annotating a Japanese Text Corpus with Predicate-Argument and Coreference Relations." In Proceedings of $A C L ' 07$ Workshop: Linguistic Annotation Workshop, pp. 132-139.

im Walde, S. S., Hying, C., Scheible, C., and Schmid, H. (2008). "Combining EM Training and the MDL Principle for an Automatic Verb Classification Incorporating Selectional Preferences." In Proceedings of ACL-HLT'08, pp. 496-504.

Imamura, K., Saito, K., and Izumi, T. (2009). "Discriminative Approach to Predicate-Argument Structure Analysis with Zero-Anaphora Resolution." In Proceedings of ACL-IJCNLP'09, pp. 85-88.

Joanis, E., Stevenson, S., and James, D. (2008). "A General Feature Space for Automatic Verb Classification." Natural Language Engineering, 14 (3), pp. 337-367.

情報処理振興事業協会技術センター (1996). 計算機用日本語基本動詞辞書 IPAL.

Kameyama, M. (1986). "A Property-sharing Constraint in Centering." In Proceedings of $A C L ' 86$, pp. 200-206.

河原大輔, 黒橋禎夫 (2005). 格フレーム辞書の漸次的自動構築. 自然言語処理, 12 (2), pp. 109-131.河原大輔，笹野遼平，黑橋禎夫，橋田浩一 (2005). 格・省略$\cdot$共参照夕グ付けの基準.

国立国語研究所 (1964). 分類語彙表. 秀英出版.

近藤恵子, 佐藤理史, 奥村学 (2001). 格変換による単文の言い換え. 情報処理学会論文誌, 42 (3), pp. 465-477.

Lapata, M. and Brew, C. (2004). "Verb Class Disambiguation using Informative Priors." Computational Linguistics, 30 (1), pp. 45-73.

Levin, B. (1993). English Verb Classes and Alternations: A Preliminary Investigation. University of Chicago Press.

Li, J. and Brew, C. (2008). "Which Are the Best Features for Automatic Verb Classification." In Proceedings of ACL-HLT'08, pp. 434-442.

McNemar, Q. (1947). "Note on the Sampling Error of the Difference between Correlated Proportions or Percentages." Psychometrika, 12, pp. 153-157.

村田真樹, 井佐原均 (2002). 受け身／使役文の能動文への変換における機械学習を用いた格助詞の変換. 情報処理学会研究報告, 自然言語処理研究会報告 2002-NL-149, pp. 39-44.

村田真樹, 金丸敏幸, 白土保, 井佐原均 (2008). 入力文の格助詞ごとに学習デー夕を分割した 機械学習による受身文の能動文への変換における格助詞の変換. システム制御情報学会論文誌, 21 (6), pp. 165-175.

Nariyama, S. (2002). "Grammar for Ellipsis Resolution in Japanese." In Proceedings of TMI'02, pp. 135-145.

日本語記述文法研究会（編）(2009). 現代日本語文法 2 , 第 4 部 ヴオイス, pp. 207-298. くろし お出版.

NTTコミュニケーション科学研究所 (1997). 日本語語彙大系. 岩波書店.

笹野遼平, 黒橋禎夫 (2011). 大規模格フレームを用いた識別モデルに基づく日本語ゼロ照応解析. 情報処理学会論文誌, 52 (12), pp. 3328-3337.

柴田知秀, 黒橋禎夫 (2009). 超大規模ウェブコーパスを用いた分布類似度計算. 言語処理学会第 15 回年次大会発表論文集, pp. 705-708.

Sun, L. and Korhonen, A. (2009). "Improving Verb Clustering with Automatically Acquired Selectional Preferences." In Proceedings of EMNLP'09, pp. 638-647.

Sun, L., McCarthy, D., and Korhonen, A. (2013). "Diathesis Alternation Approximation for Verb Clustering." In Proceedings of $A C L^{\prime} 13$, pp. 736-741.

Taira, H., Fujita, S., and Nagata, M. (2008). "A Japanese Predicate Argument Structure Analysis using Decision Lists." In Proceedings of EMNLP'08, pp. 523-532.

Vapnik, V. (1995). The Nature of Statistical Learning Theory. Springer.

吉川克正, 浅原正幸, 松本裕治 (2010). Markov Logic による日本語述語項構造解析. 情報処理学会研究報告, 自然言語処理研究会報告 2010-NL-199, pp. 1-7.

## 略歴

笹野 遼平：2009 年東京大学大学院情報理工学系研究科博士課程修了. 博士 (情報理工学)．京都大学大学院情報学研究科特定研究員を経て 2010 年より東京工業大学精密工学研究所助教. 自然言語処理, 特に照応解析, 述語項構造解
析の研究に従事. 言語処理学会, 情報処理学会, 人工知能学会, ACL 各会員.

河原 大輔：1997 年京都大学工学部電気工学第二学科卒業. 1999 年同大学院修

士課程修了. 2002 年同大学院博士課程単位取得認定退学. 東京大学大学院情報理工学系研究科学術研究支援員, 独立行政法人情報通信研究機構研究員, 同主任研究員を経て，2010 年より京都大学大学院情報学研究科准教授. 自然言語処理, 知識処理の研究に従事. 博士 (情報学). 情報処理学会, 言語処理学会, 人工知能学会, 電子情報通信学会, ACL 各会員.

黒橋 禎夫：1994 年京都大学大学院工学研究科電気工学第二専攻博士課程修了.

博士 (工学). 2006 年 4 月より京都大学大学院情報学研究科教授. 自然言語処理, 知識情報処理の研究に従事. 言語処理学会 10 周年記念論文賞, 同 20 周年記念論文賞, 第 8 回船井情報科学振興賞, 2009 IBM Faculty Award 等を 受賞. 2014 年より日本学術会議連携会員.

奥村学：1962 年生. 1984 年東京工業大学工学部情報工学科卒業. 1989 年同大学院博士課程修了. 同年, 東京工業大学工学部情報工学科助手. 1992 年北陸先端科学技術大学院大学情報科学研究科助教授, 2000 年東京工業大学精密工学研究所助教授, 2009 年同教授, 現在に至る. 工学博士. 自然言語処理, 知的情報提示技術, 語学学習支援, テキスト評価分析, テキストマイニ ングに関する研究に従事. 情報処理学会, 電子情報通信学会, 人工知能学会, AAAI, 言語処理学会, ACL, 認知科学会, 計量国語学会各会員.