# 階層意味論に基づいた心的態度のアノテーション

小橋 洋平 $\dagger$ ・坂野 達郎生
}

本論文では, 日本語コーパス内の命題に書き手の心的態度をアノテーションする基準として階層意味論を検討する。階層意味論とは「命題」と「モダリティ」からなる 普遍的な意味構造を規定する概念である。モダリティは心的態度を指す概念として 知られているが，既存研究で取り上げられている文法論のモダリティでは対象が文法形式に限定されてしまう。対して階層意味論で定義される「モダリティ」は意味論上の概念であるため形式上の制約が少なく, 心的態度を網羅的にアノテーション するという目的により適した概念といえる。ただし，階層意味論で規定される心的態度を母語話者が一貫性を持ってアノテーションできるのか実証的に確認されてい るとは言い難い，そこで，母語話者に新聞の社説記事に対するアノテーションを実際に行ってもらい，その一貫性を調査した。その結果， 4 名の間での Fleiss の $\kappa$ 係数は, 真偽判断系, 価値判断, 拘束判断でそれぞれ $0.49,0.28,0.70$ となった. 真偽判断系と価值判断は一致度が高いとは言い難いが, 真偽判断系に関しては, 述語 または後続表現の語彙的機能の影響で真偽を読み取ることが困難な命題を取り除く と 0.58 まで改善した，加えて，語彙，文法形式によって明示的に心的態度が表され ていない命題でも $0.50,0.28,0.53$ の值を示した. このことから，心的態度を表す 語句，文法形式が明示されていなくてもある程度の一貫性が得られることが伺える。 キーワード：心的態度, アノテーション, モダリティ, 階層意味論
## Annotation for Writer's Attitude based on Hierarchical Semantics

\author{
Kobashi YoheI $^{\dagger}$ and Sakano Tatsuro ${ }^{\dagger \dagger}$
}

In this paper, we examine Hierarchical Semantics for an annotation of a writer's attitude toward a proposition in Japanese text. Hierarchical Semantics defines a universal semantic structure composed of a "proposition" and a "modality". A modality is known as a linguistic concept of writer's attitude and there are some linguistic modality theories which have been adopted in previous works. But the theories cover only grammatical forms because they are grammatical theories. On the other hand, Hierarchical Semantics defines modality not as syntax but semantics. The semantic definition is more useful to cover all of writer's attitudes than the syntactic definition since there is hardly any excess formal condition. To confirm whether we can annotate the semantic information consistently, we examined the degree of consistency among Japanese native speakers' annotations of truth, value and deontic judgments on Japanese newspaper editorials. The result shows that Fleiss's kappa coefficients of

truth, value and deontic judgments between them are $0.49,0.28$ and 0.70 . The one of truth judgment can be increased to 0.58 by removing propositions which are inappropriate to ask the truth-value. In addition, these coefficients were $0.50,0.28$ and 0.53 even when we removed propositions which syntactically depend on a modal form or a subjective expression. It means that Japanese native speakers understand a writer's attitude consistently even when it cannot be explained by lexcical or grammatical rules.

Key Words: attitude, annotation, modality, Hierarchical Semantics

## 1 はじめに

## 1.1 背景と目的

我々が記述や発話によって伝える情報は客観的な事柄のみではない。事柄が真なのか偽なの か, 事柄が望ましいか望ましくないか, といった心的態度も併せて伝達する。 言語学, 日本語学にはこのような心的態度に対応する概念として「モダリティ」または「様相」と呼ばれるも のが存在する。

モダリティは，文を構成する主要な要素として規定されている概念である。モダリティ論で は「文は，客観的な事柄内容である『命題』と話し手の発話時現在の心的態度（命題に対する捉 え方や伝達態度) である『モダリティ』からな」るという規定が多くの学者に受け入れられて きた (宮崎, 安達, 野田, 高梨 2002 ) 1 . そして, 活用形と「べき (だ)」「だろう」「か」といっ た助動詞や終助詞および，それらの相当語句がモダリティに属する文法形式とされている。こ れらの文法形式はコーパスに心的態度の情報をアノテーションする上で有効な指標になると考 えられる。

ただし，前述の文法形式をアノテーションするだけでは心的態度を網羅することはできない。「ことを確信している」「と非常に良さそうだ等, 文法形式以外にも心的態度を表す表現は存在 する．そのことは心的態度のアノテーションを目的とする既存研究で指摘されており, それら の研究では「拡張モダリティ」(乾, 井佐原 2002)「確実性判断」(川添, 齊藤, 片岡, 戸次 2009) といった文法形式以外も含む新たな概念が提案されている.

しかし, このように対象を拡張すると, モダリティの持つアノテーションに有利な特徴が失わ れてしまう，モダリティであれば，文ごとに特定の文法形式の有無を目安にしてアノテーショ ンの判定をすればよい，対して，拡張モダリティや確実性判断にはこのような明確な判断基準 がない. よって, 作業者によって基準がぶれてアノテーションが安定しない可能性がある.

これに対し本論文では，「階層意味論」で規定される「モダリティ」の概念を用いることで，

母語話者の判断による一貫したアノテーションが可能であると考える. 階層意味論とは, 言語普遍的な意味構造を規定する意味論上の概念であり, この意味構造によって従来の文法論では 解釈が困難な複数の言語現象に自然な解釈を与えることができる。この階層意味論で規定され る「モダリティ」は文法論上の概念ではない。拡張モダリティや確実性判断と同じく文法形式 ではない心的態度も対象とするため, 心的態度の網羅という目的に適う概念といえる。

ただし，階層意味論の研究は主に英語の事例を扱っており，日本語の事例研究は限定的であ る。そのため日本語における普遍性が実証的に確かめられているとは言い難い。そこで， 4 名 の母語話者に新聞の社説記事から「モダリティ」を読み取ってもらう調査を行い，母語話者間 での回答の一致度を見る。本論文では「階層意味論の『モダリティ』が普遍性のある概念であ れば母語話者間で『モダリティ』に対する認識の仕方に違いは出ない」という前提のもと，母語話者間の一致度を通して普遍性を評価する。

以下，2 節で, 自然言語処理, 言語学, 日本語学それぞれにおける「モダリティ」の扱いを概観し，その違いが心的態度のアノテーションに及ぼし得る問題点を論じる。次に 3 節で, 本論文で検討する階層意味論について説明する。そして 4 節で, 日本語の母語話者を対象に, 新聞 の社説記事から階層意味論に基づき規定された心的態度を読み取ってもらう調査を行い，その 判断に対する母語話者間の一致度を示すとともに不一致を引き起こす要因について論じる．最後に，5 節でまとめと今後の課題について述べる.

## 1.2 用語に関する注意事項

「文」「命題」「モダリティ」といった用語は, 特定の言語形式を指す場合と, その形式で表現 される意味内容を指す場合とがある。文法論, 意味論と自然言語処理との間で横断的な議論を 行う場合は，どちらの用法で用いているのか明記しないと混乱を招く恐れがある。そこで，本論文における各用語の便宜的な用法をここで示す.

まず，文については「書き言葉において句点 2 で区切られる統語上の言語単位」を指すこと にする。話し言葉は本論文では取り上げない。

次に，モダリティは「文法論でモダリティとして扱われている表現の集合 3 」を指すことにす る. 文法論では「モダリティ」が文法形式を指す場合とその機能を指す場合とがあるが，本論文ではもっぱら前者として用いる.

この規定は心的態度とモダリティを明確に区別することを意図している．本論文では，心的態度はアノテーションすべき対象なのに対し, モダリティはあくまでアノテーションの目安と なる統語上の特徴の 1 つということになる。

そして, 命題は「補足語 + 述語 $]^{4}$, 「補足語 + 述語 + 形式名詞」および「補足語 + 述語 + 形式名詞」に言い換え可能な「（連体修飾語＋）名詞」を指す5．例えば「彼が渋谷まで買い物に行っ た」「A 銀行の破たん」といった表現が挙げられる ${ }^{6}$.

ただし，階層意味論で「命題」や「モダリティ」と呼ばれているものは意味構造を記述する ための概念であり，ここで述べた用法とは異なる。そこで「命題’」「モダリティ’」と，「’」を つけて区別する。

## 2 自然言語処理とモダリティ論との相違点

## 2.1 自然言語処理でのモダリティと心的態度

自然言語処理の分野では，拡張モダリティや確実性判断の概念が出てくる前から，大規模コー パスに対しモダリティのアノテーションが行われてきた。英語コーパスに品詞と統語構造の情報を付与した Penn Treebank (Marcus, Santorini, and Marcinkiewicz 1993) では, 品詞の夕グに Modal Verbというカテゴリを設け, 法助動詞に対しそのタグを付与している (Santorini 1990). また, 日本語の京都大学テキストコーパス7では, 形態素, 構文タグとは別にメモ書きとしてモ ダリティのタグが存在する。ただし，夕グの対象となっている表現は「こと」「もの」「ところ」「わけ (だ)」「ほど $($ だ)」という形式名詞を含む表現が述語に後接しているものに限られる。そ のことから，実質，形式名詞が助動詞に近い働きをしていることを示すタグとなっている.

このように既存の大規模コーパスにはモダリティタグが存在するが, これらのモダリティタ グは文法形式に限定されており心的態度を網羅するものではない．1 節で述べたように, 心的態度を網羅することを目的とした研究では拡張モダリティや確実性判断といった新たな概念が提示されている。拡張モダリティでは，「てほしい」に言い換え可能な表現を文法形式かどうかに 関わらず全て対象としている(乾, 井佐原 2002). また確実性判断では, 命題に対する書き手,話し手の確信度の度合いを読み取るための指標として, モダリティのみならず叙実述語や仮定表現も対象としている (川添他 2009). さらに，モダリティ論によるモダリティの細分類に基づ いて心的態度のカテゴリを定め, それらを「拡張モダリティ」と呼んでアノテーションする研究も存在する (江口, 松吉, 佐尾, 乾, 松本 2010). モダリティ論を参考にはしているが, こち らの「拡張モダリティ」でも文法形式に限定せずにアノテーションを行っている. 以上, 既存 の大規模コーパスにモダリティタグがある一方で，心的態度を解析するために新たなアプロー チでのアノテーションが行われているのが現状と言えよう。

## 2.2 言語学, 日本語学のモダリティ論

現在の言語学, 特に文法論におけるモダリティは, 文を構成する要素のうち命題とは異質な ものを命題と区別するための概念であり， 心的態度または “speaker (or writer)'s attitude”とい う規定はモダリティが持つべき前提条件というわけではない。ただし，日本語学では 90 年代ま で心的態度という規定が基本的な位置付けにあったのも事実である。 その背景には，日本語学 のモダリティ論が一般言語学とは異なる独自の発展をしたことがある．以下，モダリティ論が 形成された経緯を日本語学を中心に概観する.

一般言語学で文が命題とモダリティからなるという規定が広まったのは, Fillmore が示した “sentence $\rightarrow$ proposition + modality" というモデル (Fillmore 1968)の影響が大きいと思われる. ただし, Fillmore 自身は “modality”に高い関心はなく，文からテンス，アスペクト，ムードを 分離した上で命題のみに対象を絞って議論するためにこのようなモデルを提示している。その ため, “modality”の詳細については論じておらず，テンス，アスペクトを含む雑多なものと見 なしている.

一方, Fillmoreのモデルを採用しつつモダリティの方に焦点を当てる研究も行われてきた. そ れらの研究の関心は, 主に英語の法助動詞や法助動詞に類する他言語の文法形式にある。それ らの研究では認識 (epistemic), 当為 (deontic) といったモダリティの細分類を規定し, その分類 に基づいて文法形式の機能を整理している（例えば Palmer 1986, 2001）。この傾向は日本語学 でも同様で，モダリティの細分類を通して 1 節で挙げた助動詞，終助詞といった文法形式の特徵を論じている（例えば益岡 1991）.

ただし, 日本語学のモダリテイ論の場合, 陳述論の影響により文の成立要件に関する論考も 展開しているという特徴がある。陳述論とは，言語表現が文として成立するために必要な機能 を山田孝雄が「陳述」と呼んだことに端を発する。そして，時枝誠記，渡辺実へと引き継がれ た議論がモダリティ論に影響を与えたとされている (尾上 2001)．以下，時枝以降の論考の流れ を簡単に述べる。

時枝は, 文の構造を記述するモデルとして客体的な内容である「詞」を主体的な作用である 「辞」が包むという入れ子構造を提案している (時枝 1941). 詞に属する表現には「山」「運動会」 などの名詞や「彼が買い物へ行く」「本が安い」などの命題が，辞に属する表現には「（山）が」 $「($ 安い) よ」などの助詞全般や「たろう」などの助動詞といった機能語が挙げられる。その上 で, 助動詞, 終助詞などの「文末辞」が陳述の役割を果たし, 述語とその補足語で構成される 詞を包むことで文が成立するという考えを示している.

それに対し渡辺は，詞と辞の入れ子構造だけでは文の成立条件を適切に記述できないことを 指摘している (渡辺 1974, 1996). 例えば「命題＋助動詞」という構造は, 時枝のモデルでは助動詞が辞として陳述の働きをすると解釈される。しかし, 実際には文だけではなく従属節も同様の構造を持ち得る。陳述の機能を助動詞に求めている限り, 文と従属節との違いを解釈する

ことはできない，そこで，渡辺は辞の概念を見直し，事柄を描き上げる機能を「叙述」と呼ん で文を完結させる機能の陳述と区別している.

そして，これらの陳述論は日本語文が統語的な階層構造を持つという主張へと展開する。渡辺は，助動詞や終助詞の相互承接には規則性があり，叙述の機能を持つものが前，陳述の機能 を持つものが後ろに来ると述べている。また南不二夫は，渡辺を含めた語順に関する研究を総括し，4 段階の階層構造にまとめている (南 1974, 1993). 南によると, この階層性は主観性とい う指標で捉える事ができる。具体的には，述語に近い位置に現れる表現は客観的，遠い位置の 表現は主観的という傾向があるとしている，助動詞，終助詞で見ると，「れる」「ない」「た」な どは客観的表現，「だろう」「か」などは主観的表現に分類される.

以上, Fillmore のモデルおよび日本語学の陳述論と階層構造について概観した. 日本語のモ ダリティ論で提示されている文構造のモデルは詞と辞の概念や南の階層構造と類似している.実際，モダリティとして扱われる文法形式の多くは，辞や陳述，主観的表現として扱われる文法形式と一致する。一般言語学では必ずしも重視されてこなかった心的態度という規定も，日本語学では陳述論の流れを引き継ぐことで長く受け入れられたものと考えられる。

## 2.3 モダリティと心的態度との関連性

モダリティ論では前述の通り文法形式を対象とする研究が主流である。一方, 心的態度は文法形式に限らず様々な言語表現によって表現され得る.このことから, 心的態度という概念をモ ダリティの規定として採用すべきではないという主張がされている (尾上 2001; Narrog 2005). この問題を回避するためのアプローチは大きく 2 つ存在する.ひとつは一般言語学, 日本語学 の两方で見られるもので，心的態度という規定自体を見直すというものである．心的態度の代 わりに採用される規定の代表的なものとしては，非現実 (irrealis) ${ }^{8}$ が挙げられる (Palmer 2001;尾上 2001; Narrog 2005).

例えば，「昨今の学生は勤勉だ。」と記述した場合，書き手は「昨今の学生が勤勉である」こ とを真だと断言しているが,「昨今の学生は勤勉かもしれない。」や「昨今の学生は勤勉でなけ ればいけない。」では，「学生が勤勉である」ことを断言しているとは言い切れない.「昨今の学生は勤勉かもしれないが，そうでないかもしれない。」「昨今の学生は勤勉ではないが，勤勉で なければならない。といった言明が可能なことがそれを裏付けている.

このように,「かもしれない」「なければならない」といったモダリティの文法形式は非現実と 対応した表現であるといえる。この非現実の規定を採用すると, 例えば日本語の場合, 感嘆詞,間投詞, 係助詞, 敬語に関わる表現などがモダリティに含まれないことが明確となり，対象を 大幅に絞り込むことができるため，心的態度の規定と比べ形式上の雑多さは大幅に解消される。

\section*{文法の用例観察を通して規定の決定や見直し

 \\ 規定に基づいて典型的な文法形式を特定}

図 1 言語学，日本語学における規定と形式との相互依存関係

もうひとつは日本語学で見られるもので, 心的態度という意味論上の規定だけではなく統語論上の条件も規定に加えるというものである。例えば，心的態度を表す複合形式をモダリティ と見なす基準として文法化しているかどうかを挙げる研究が存在する (花園 1999). また, モダ リティの基本的性格として主観性を挙げた代表的な研究者の 1 人である益岡隆志は，これまで のモダリティ論では主観的な表現が全てモダリティであるかのような誤解を招いているとした 上で，モダリティかどうかの判断には文構成における位置付けも考慮する必要があると指摘し ている (益岡 2007).

以上，あくまで形式と意味との相関を明らかにすることが主眼の言語学，日本語学では，形式との高い相関が見出せない場合は規定自体を見直すということが行われる．規定が文法形式 を定めるという一方的な関係ではなく, 図 1 のように適切な関係性が得られるよう規定と形式 が相互に影響し合う関係だといえよう。

## 2.42 つの相違点

以上，自然言語処理とモダリティ論それぞれにおけるモダリティと心的態度に対する態度を 見てきた. 心的態度のアノテーションを考える上で考慮すべき相違点を整理すると次の 2 点を 挙げることができる.
- 自然言語処理では命題を解析単位としているのに対し, モダリティ論, 特に日本語学の モダリティ論では文が主な考察単位となる。
- 心的態度は, 自然言語処理ではアノテーションすべき対象であるのに対し, モダリティ 論では形式との相関を見る中で放棄され得る規定である.

自然言語処理の応用研究のうち, 拡張モダリティなどの新たな概念を立ててそのアノテーショ ンを試みている研究は, 命題で表される事柄に対する書き手, 話し手の真偽判断や価値判断の 情報を特定することを目的としている。そのため，アノテーションの単位は命題となる。近年,盛んに行われている医学, 生物学系テキストに対する確実性判断のアノテーションでも, 当初は
文がアノテーションの単位だったが (Light, Qiu, and Srinivasan 2004), その後, 心的態度を表す 表現とそのスコープとなる命題へのアノテーションが提案されている (Szarvas, Vincze, Farkas, and Csirik 2008).

対して, モダリテイ論では原則, Fillmoreのモデルに象徴されるように文が分析単位となる.特に日本語学のモダリティ論は, 陳述論の影響により文のあり方を論じるという文脈で語られ ることが多い，加えて，日本語の従属節にはモダリティとされる文法形式の出現に制限がある ため (南 1993), 文以外の単位はそもそも議論の対象になりにくい.

この結果, 心的態度を表すにもかかわらずモダリティ論では取り上げられない表現が数多く 出てくる. 例えば, 「主観述語」(牧野 2009) や “mental state predicates” (Narrog 2009) と呼ば れる心的態度を表す用言が挙げられる。以下に例を示す。

(1) 今回の洪水で予想以上の被害を受けたのは事実だ。

(2) 東京での開催が決定したことを歓迎する。

(3) 予定通りに到着することが望ましい。

その他にも前提, 仮定, 反実仮想, 目的など従属節の種類に対応する心的態度もモダリティと は見なされない.

加えて, 2.3 で見たように, モダリティ論には心的態度という規定自体が適切ではないという 意見もある. 実際, モダリティ論で提示されている法則や傾向が，心的態度と形式との普遍的 な関係を表すものとは限らない. 例えば, 力動的モダリティ (dynamic modality) と呼ばれる可能性や能力, 性向を表すカテゴリ (Palmer 2001; 澤田 2006) は心的態度の範疇に入るとは考え 難い. 英語の can や may などは力動的モダリティとして機能することもあるため (澤田 2006),「英語の法助動詞は心的態度を表す」という一般化は成り立たないことになる。

以上のことから, 拡張モダリティ, 確実性判断といった概念とモダリティとでは, 対象とな る表現の範囲が異なるというだけではなく, 分析単位および概念自体に相違点があるといえる.

## 3 階層意味論に基づく心的態度の規定

## 3.1 階層意味論の概要

前節で論じた自然言語処理とモダリティ論との相違点は, モダリティ論の成果をアノテーショ ンに応用することや，アノテーションの結果をモダリテイ論によって評価する上での障害とな る. ただし, モダリティ論には, 数は少ないながらも意味論の立場から「モダリティ」（以後, 1.2 で述べたように「モダリティ’」と記述する）を論じている研究がある．意味論であれば議論の対象が文法形式に限定されるという制約は生じない。その中でも，階層意味論 (中右 1994) は「話し手 (本論文では書き手) の発話時点での心的態度」を典型的なモダリティ’の厳密な 定義としている。階層意味論での命題, も同様に, 述語と補足語そのものではなく述語と補足

図 2 階層意味論モデル（中右のモデルから一部抜粋）

語によって表現可能な意味全般（以後,「事柄」と呼ぶ）となる. そこで本論文では, 階層意味論で規定されるモダリティ’に着目し， 心的態度をアノテーションする基準にモダリティ’の 細分類を用いることを検討する．以下，この節では階層意味論について説明する。

中右は，文が命題’とモダリティ'との対立を軸とした一定普遍の意味構造を持つという階層意味論モデルを提唱している（図 2），図 2 は，自然言語において枝分かれの左側の要素を出力するには右側の要素が必須であることを示している。このモデルに従うと, 自然言語で談話 モダリティ’を表現するときは必ず構文意味を伴い，文内モダリティ’を表現するときは必ず 全体命題’を伴う。そして，発話意味は談話モダリティと構文意味から構成され，構文意味は 文内モダリティ’ と全体命題’ から構成されるということも表している。なお, 図 2 のモデル は 2 節で言及したモダリティ論の階層性 (宮崎 他 2002; 日本語記述文法研究会 2003) とは明確 に区別する必要がある。モダリティ論の階層性は文法形式の統語的な特徴, 言い換えると語順 に関する記述である。一方，階層意味論モデルは特定の言語の文法に捉われない普遍的な意味構造を記述するもので，本質的に異なるモデルと言えよう ${ }^{9}$.

## 3.2 階層意味論と本論文との違い

本論文では心的態度のアノテーション方法を原則，中右の階層意味論に基づいて定めるが，次の 2 点は階層意味論と異なる。

・ 対象を文ではなく事柄（命題’）とする.
- 瞬間的現在と持続的現在とを区別せず，発話時点であれば典型的と考える.

中右は文論の立場から階層意味論を論じており，観察している事例は文に限定されている。そ れに対し本論文では，コーパス内に現れる全ての事柄に対する心的態度を明らかにするために アノテーションは事柄単位で行う ${ }^{10}$.

次に, 中右は I thinkを瞬間的現在, I am thinking を持続的現在とみなし, 同じ心的態度で も前者の方がモダリティ，として典型的だとしてるが，この区別は用言以外で表されている 心的態度には適用が難しい。そこで本研究では，心的態度が発話時点のものであれば瞬間的か どうかに関わらず典型性が高いと考える。

なお, 中右は (1) John moved, (2) John agreed, (3) John agrees, (4) I agreed, (5) I agree という 5 の表現を用いて，(5)が最もモダリティとして典型性が高く, (4) から (1)へと典型性が下がっていくとしている。この段階的な典型性の中でどこまでをアノテーションすべきか は，アノテーション目的や難易度と照らし合わせて検討する必要がある．本稿では (5) に持続的現在を加えたものをアノテーションの対象とするが，今回の結果も含めデータが蓄積された 後に，典型性の程度がアノテーションに与える影響を検討することが求められよう。

## 3.3 階層意味論に基づいた心的態度の細分類

図 2 にあるように，階層意味論ではモダリティを文内モダリティ’と談話モダリティ’と に分類している．前者は命題に対する書き手や話し手の認識を表し，後者は文をどのような形 で伝えるかという書き手や話し手の発話態度や伝達様式を表す。本論文では, 事柄に関する情報を取り出すという目的を踏まえ, 事柄に対する心的態度である文内モダリティ’をアノテー ションの対象とする．階層意味論では，事柄に対する心的態度は文内モダリティの細分類に よって包括できると考えられている11. そして図 2 のモデルから, 文章, 談話中に現れる全て の命題'は，a) 何もモダリティ’を伴わない, b) 文内モダリティ’のみを伴う，c）文内モダリ ティ'と談話モダリティ’を伴う，のいずれかである。よって概念上は，事柄に対する心的態度を網羅するためには「命題’＋文内モダリティ’」という組み合わせを全てアノテーションで きれば十分ということになる，以下，文内モダリティ’の細分類を示す.
- 真偽判断のモダリティ’ (modality of truth judgment)

・ 判断保留のモダリティ’ (modality of judgment withholding)

・ 是非判断のモダリティ’ (modality of (dis)approval)

・ 価値判断のモダリティ’ (modality of value judgment)
(\mathrm{S})$ を表し得ないと述べているが，本論文での「文」は中右の言う「典型的な文」に対応 する。中右の用法に従うと, 文論は「典型的な文を扱うもの」, 本論文のアプローチは「典型的ではない文まで対象 に含めるもの」ということになる.

11 中右 (1994, p. 54) では, 文内モダリティ’の細分類によって「目下のところ」包括できる見通しがあると述べられ ており，網羅性に確信があるわけではないことが伺える。とはいえ, 文法形式の分類に用いられるモダリティの細分類とは異なり, 意味論の立場から事柄に対する心的態度を網羅するよう配慮されて提示された細分類であり, 高 い網羅性を持つことが期待される。
}
- 拘束判断のモダリティ' (modality of deontic judgment)

それでは各分類の規定を述べる。「真偽判断のモダリティ’」は, 事柄の真理値について肯定的あるいは否定的に断定, 推定する心的態度を指す. 「判断保留のモダリティ’」は, 事柄の真理値について判断を保留し中立的な立場を表明，含意する心的態度である．典型的なものとし ては疑問，質問態度があるが，中右は伝聞判断もここに加えている．「是非判断のモダリティ’」 は, 真理值を評価しているという点は真偽判断と一緒だが，事柄が既定的 (pre-established)であ る点が異なる．既定的とはその情報が既に談話の世界に提示済みであるということである．以上の 3 つは全て命題で表される事柄の真偽に対する態度であり, 以下, 本論文では 3 つをまと めて「真偽判断系」の心的態度と呼ぶ.

次に「価値判断のモダリティ’」は，事柄に対する情緒的な反応や評価を指す.この心的態度は命題が叙実的 (factive) であることが前提とされている. 最後に「拘束判断のモダリティ’」 は，事柄が指し示す未来の行為を拘束することに関する書き手，話し手の立場を表す。中右は deontic を拘束判断と訳しているが，2 節でモダリティの細分類として挙げた当為 (deontic)に近 い概念と言える。

## 3.4 階層意味論のアノテーションへの応用

以上，階層意味論の概要を見てきた。文法論によるモダリティの細分類と異なり，モダリティ， の細分類は書き手の事柄に対する発話時点での心的態度を分類するものである．そのため，ア ノテーションの基準として規定を大幅に変えることなく利用できることが期待される.

ただし, 大規模コーパスにアノテーションすることを想定すると, 次の 2 点が問題になると 思われる. この 2 点については，アノテーションの簡単化のために便宜的な対処を行う.
- 既定的かどうかは語用論的な情報である
- 未来でも叙実的でもない事柄に対する評価は価値判断にも拘束判断にも含まれない

前述の通り，「既定的」とは既に談話の中で取り上げられていることを指す。これは明らかに文脈, 状況に依存する性質であろう. “I doubt (that)..." “I admit (that)..."のように that 以下が既定的であることを表す表現もあるが, 既定的であるときは必ずこのような表現を伴わな ければならないわけではない. 全く同じ表現でも既定的かどうかは文脈, 状況に応じて変わり 得るだ万う，本論文では, 語用論的な側面を考慮するとアノテーションの労力が大きくなり過 ぎると考え，既定的かどうかは判断せず，真偽判断と是非判断を区別しないこととする.

そして,未来の行為でも叙実的でもない事柄に対する評価はどのカテゴリにも属さないとい う問題もある。これについては，未来以外の事柄に対する評価は全て価値判断に属するものと して対処する。

## 4 アノテーションの不一致を引き起こす要因と対策

## 4.1 アノテーションの一致度による階層意味論の評価

階層意味論は, 語彙, 統語的な特徴が十分に明らかになっていない意味論上の概念であるた め，アノテーションは母語話者による判断に頼る必要がある。階層意味論では，母語話者間で 共通した性質を出発点に議論するという，チョムスキーがSyntactic Structures (Chomsky 1957) で提示したアプローチを採用している (中右 1994). 図 2 で示したモデルは, 母語話者の普遍的 な言語理解を表すものであり, 階層意味論による心的態度の細分類も母語話者間で普遍的であ ることが期待される。普遍性が成立するのであれば, 階層意味論のアノテーションは母語話者 によって行われることで妥当性が保障される.

ただし，階層意味論を前提とした日本語の事例研究は多くなく，普遍的という仮説が十分に 実証されているとは言い難い。そこで，本論文では 4 名の母語話者に対してアノテーションの 一致度を測る調査を行うことでモダリティ’の細分類の普遍性を評価する。一致度が高ければ，階層意味論の細分類が母語話者間で普遍的な概念であるという仮説が裏付けられ，この細分類 が心的態度をアノテーションするための基準として適切と言える. 対して一致度が低い場合, アノテーションの基準としてだけでなく, 普遍性が求められる階層意味論の概念としても不適切ということになる.

## 4.2 調査概要

では，一致度を評価するために行った調查の概要を示す。まず，被調査者，調査に用いるテ キストおよび調査手順を表 1 に示す. 被調查者は, 理系, 文系によって傾向に違いが生じる可

表 1 調査概要

 \\

能性を考慮して東京工業大学と一橋大学から 5 名ずつ募った ${ }^{12}$.

調査に用いるテキストは，文脈による結果への影響を考えると幅広い文体のテキストおよび 談話が望ましいが，膨大な量のアノテーションを行うためには多くの予算と時間を要する。大規模なアノテーションの実施は階層意味論の有効性がある程度確認されて信頼できるデータが 得られる目途が立ってから行うべきだと考える。今回は有効性を確認する作業の一環として,効率よく全ての細分類に対するアノテーションを得るために新聞の社説記事を用いた．社説記事は，主題に関する事実関係を記述しつつ書き手の意見を述べる構成になっているため，真偽判断系，価値判断，拘束判断の心的態度がバランスよく現れる傾向がある．かつ，文筆を仕事 とする人によって書かれているため，語彙，文法上のミスが少ないことが期待できる.

それでは，調査手順の詳細を説明する。

手順 1 調査者が社説記事から, 次のいずれかの条件を満たすものを命題として全て取りだす.
- 必須格を伴っている動詞, 形容詞, 形容動詞, 名詞十助動詞「だ」
- 必須格を伴っている動詞, 形容詞, 形容動詞, 名詞十助動詞「だ」に書き換え可能な名詞（書き換え可能かどうかは調査者が判断）

手順 1 で取り出される命題の形式は, 主節と従属節, 名詞の 3 種類である. そのうち従属節 は，大きく副詞節，名詞節と連体節に分けることができる．以下にそれぞれの例を示す 13 .

（4）銀行が腐った資産を抱えたままでは、貸し出し機能が正常化しないためである。（2009/3/30 毎日新聞)

（5） パチンコ店などの風俗営業法が適用される施設は、禁煙か分煙にすることが努力義務と なった。 $(2009 / 3 / 30$ 朝日新聞 $)$

（6）膨大な準備が必要となる大学側の「評価疲れ」が指摘される。(2009/3/31 読売新聞) ここで，主節，従属節，名詞の全てのタイプの命題を含む (6)を用いて手順 1 の具体例を示す. この文から取り出される命題は
- 膨大な準備

・ 膨大な準備が必要となる
- 評価疲れ

・膨大な準備が必要となる大学側の「評価疲れ」が指摘される の 4 つとなる.

手順 2 取り出した表現を調査者が人手で文の形に書き直す。書き直した文は，手順 3 におい て原文とともに図 3 のような形で被調査者に提示する．書き直す手順は

1. 命題が名詞の場合は必須格と述語の形に書き直す.

## 日本語文の読解に関する調査

犋問 1

(1)「衆院選比例代表の投票先は民主 $31 \%$ ，自民28\%で、わずかに自民を上回った が、2月には16ポイントあった差がポイント差にまで迫られている。」

という文(1)を書いた人の事実認識に関して質問です。書いたは

A. 衆院選比例代表の投票先が民主31\%、自民28\%で、わずかに自民を上回った といゔ情報ムをどのように認識しているてしょうかか。

○ 1. (1)を書いた人はAを事実だ(ろう)と思っている

○2. (1)を書いた人はAを事実ではない(だろう)と思っている

○3.(1)を書いた人はAが事実かもしれない、もしくは事実かどうかわからないと思っている

○ 4. どれも当てはまらないか、(1)だけではわからない

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図 3 回答画面

2. テンス，アスペクトがない場合はそれらを補ってモダリティの文法形式と接続助詞を取り除いた上で終止形とする.

3. 省略されている必須格を補う．ただし，テキスト内で明示されておらず，かつ補わ なくても文として理解できる必須格は補わない. この作業は原文に対しても行う. ここで命題が名詞の例を以下に示す. 名詞を命題（補足語＋述語＋形式名詞）で書き換えると き，どのように書き換わるかは文章，談話の上でないと決定できない。，例えば，下の (7), (8) の例は，この文だけでは「アップ」「勝利」の主語を特定することはできない．また，「アップ」 や「勝利」が「する」なのか「した」なのかも定まらない。その一方で文章, 談話の中で現れる 場合，文章，談話の書き手，話し手がその言語の母語話者であり誠実に情報を伝えようとして いる限り，それを読んだり聞いたりした母語話者が主語やテンスが何かで迷うことはまずない.

(7), (8) を文章の中でみると「アップする」のは介護保険制度の改正に携わる人物で ${ }^{14}, 「$ 勝利 する」の主語は民主党推薦の候補であることがわかる。同時に，「アップ」は未来の出来事なの で「アップする」，民主党の候補は実際には知事選に勝利していないので「勝利したこと」では 不自然となり「勝利すること」が選ばれる。このように，名詞の書き換えは調査者が母語話者 として文章を読んだときの理解に基づいて行われる。

（7）報酬アップは介護人材の確保と処遇改善が狙いだ。(2009/3/31 毎日新聞）

（8）しかし、民主党は千葉県知事選での勝利を「政権交代への第一歩」にしたいと考えてい た。 $(2009 / 3 / 30$ 産経新聞)

具体的には，下線部の名詞は手順 2 によって，それぞれ「介護報酬をアップする（こと）」「民主党推薦の候補が千葉県知事選で勝利する（こと）」と書き直される.

## 手順 3 被調査者に集まってもらい，各命題に対する心的態度を選択肢形式で回答してもらう。

以下，手順 3 の詳細を述べる。調査は，被調査者とのスケジュールを調整し，4回に分けて実施した。 各作業では, 被調査者 2 人もしくは 3 人に 1 つの部屋に集まってもらい, 各人に 1 台 ずつノートパソコンを割り当てる。次に，調査の主旨と回答の手順を書いた紙を配布し，それ を調査者が 15 分かけて音読する。その内容を簡単に整理すると
- 日本語文で表される情報には，事実情報以外にも書き手や話し手の希望，または書き手 や話し手が何も判断，態度を示していない情報が存在することを解説する。
- 各質問を例を用いて説明する。この際，書き手に関することは何もわからないという前提で回答するよう指示する（新聞の社説記事たということも伝えない）.
- 回答するのはあくまで書き手の心的態度であり, 被調査者自身の知識や価値観に惑わさ れないよう注意を促す。
- 各質問で書き手の心的態度を読み取ることができないときは最後の「わからない」に相当する選択肢を選ぶよう強調する。
- 普段, 新聞や雑誌を読むときと同じ感覚で文を読み, 直観的に回答するようお願いする. となる ${ }^{15}$.

音読が終わつた後，被調査者はパソコン画面に表示される質問（図 3）に答える．画面には社説記事に載っている元の文とその中の命題を調査者が文の形に書き直したもの，そして質問が 表示される．最初の質問に答えて「次へ」を押すと次の質問が表示され，再び回答するという 作業の繰り返しとなる。被調査者は最初 1 時間回答した後, 5 分休㗍を挟み，続けて 40 分回答 する。回答中と休暞中に被調査者間で質問に関する情報のやり取りをすることは禁止した。以下，表 2 に各質問を掲載する.

1つの命題に対する回答の流れは次のようになる。まず，質問 1 では，命題が発話時以前のも のなら「事実かどうか」，後なら「将来事実となるかどうか」に対する書き手の事実認識を答え る16. 回答が得られた 271 個の命題のうち, 発話時以前のものは 191 個, 発話時より後のもの は 80 個である。質問 1 で 4 と回答された場合は質問 2 に進み， 1 と回答された場合は質問 3 に 進む。

表 2 各質問の説明

 &  &  \\

質問 2 は質問 1 を補足する質問となっている。本来, 判断保留なら質問 1 で 3 が選ばれるべき たが, 伝聞の場合, 問 1 で 3 が回答されない可能性が高いと考え, 別途, 質問 2 を用意した. 質問 3 は既定的かどうかの区別を意図した質問だが，前述の通り本論文では考察の対象としない.

そして最後に, 発話時点以前の命題であれば質問 4 , 後であれば質問 5 に進む. ここでは, 発話時以前なら叙実的なものとして価値判断の対象になり, 発話時以後なら未来の命題として拘束判断の対象になるという前提を置いている.

## 4.3 一致度の評価方法

本論文では一致度の評価は, 一致度によるアノテーションの評価を Fleiss の $\kappa$ 係数 (Fleiss 1971)によって行う．以下，Fleissの $\kappa$ 係数の前身である Cohen の $\kappa$ 係数 (Cohen 1960) を概説 した後, Fleissの $\kappa$ 係数について簡潔に述べる. Cohenの $\kappa$ 係数とは, 同じ対象に対し同じ名義尺度で測定した 2 つのデータ間の一致度を，偶然による一致の可能性を排除して評価する指標である (Cohen 1960). データが実際に一致した割合を $P(A), 2$ つのデータが独立だった場合

に偶然一致する割合を $P(E)$ としたとき, Cohenの $\kappa$ 係数は次式で表される.

$
\kappa=\frac{P(A)-P(E)}{1-P(E)}
$

この $\mathrm{P}(\mathrm{E})$ によって偶然による一致の分が修正される.

例として, 同一の有権者の集合に対し, 内閣を支持するかしないかの 2 択で，去年と今年の 2 回 に渡り調査した状況を想定する。調查の結果，去年，今年とも全員から回答が得られ，去年の内閣支持率が 0.8 , 今年の内閣支持率が 0.7 , 去年と同じ回答をした人の割合が 0.62 だったとする. このとき, $P(A)$ が 0.62 と 6 割以上であるにもかかわらず, $\mathrm{P}(\mathrm{E})$ の值も $0.8 \times 0.7+0.2 \times 0.3=0.62$ であるため Cohen の $\kappa$ 係数は 0 となる. Cohen の $\kappa$ 係数は -1 から 1 の值を取り， 0 であれば 2 つのデータ間には偶然による一致しかないということになる.

そして, Fleissの $\kappa$ 係数は, $\frac{P(A)-P(E)}{1-P(E)}$ という計算式は変わらず，データが 3 つ以上の場合 でも計算できるように $P(A)$ と $P(E)$ の計算方法を拡張したものである. $\mathrm{P}(\mathrm{E})$ を計算する際, デー夕間が独立という仮定に加え，デー夕間の等質性（本論文では被調査者間の等質性）の仮定も置いているのが特徴である.

これら $\kappa$ 係数を評価する基準としては, $0 \leq \kappa \leq 0.2$ が低い一致 (poor agreement), $0.2<\kappa \leq 0.4$ が軽度の一致 (fair), $0.4<\kappa \leq 0.6$ が中程度の一致 (moderate), $0.6<\kappa \leq 0.8$ が相当な一致 (substantial), $0.8<\kappa \leq 1$ がほとんど完全な一致 (almost perfect) という目安が提示されている が (Landis and Koch 1977; Rietveld and van Hout 1993), この目安に客観的な根拠があるわけ ではない．あくまで参考程度に， $0.2 ， 0.4 ， 0.6 ， 0.8$ を 1 の評価ラインとして考える。

また, 心的態度のアノテーションを行っている既存研究での $\kappa$ 係数も参考になると思われる。前述の「てほしい」に相当する拡張モダリティ (乾, 井佐原 2002)では, 工学部の学生 3 名に対 して調査を行い, 学生間の一致度を Cohenの $\kappa$ 係数で評価したところ，0.48，0.64，0.47 $7^{17}$ とい う結果が得られている。また，モダリテイ論に基づいてカテゴリを定めた方の拡張モダリティ (江口 他 2010) では，2 名の専門家によるマニュアルに従った判断の $\kappa$ 係数（書かれていない が Cohen と思われる）を全カテゴリで求めた平均が 0.71 となっている.

## 4.4 調査結果

最初に各細分類で実際に一致した数と割合 $P(A)$ を表 3 に示す. 真偽判断系と拘束判断は 3 名以上一致する割合が $80 \%$ 超えており高い一致度のように見えるが， 4.3 で述べたように偶然一致する確率が考慮されていない。そこで，質問 1 と 2 を合わせた ${ }^{18}$ 真偽判断系, 質問 4 の価値判断，質問 5 の拘束判断について Fleiss の $\kappa$ 係数 (Siegel and Jr. 1988)を表 4 に示す. 最初
, \mathrm{B}, \mathrm{C}$ の 3 名の結果から, $\mathrm{AB}, \mathrm{AC}, \mathrm{BC} の 3$通り計算している。

18 質問 1 の選択肢で 4 が選ばれた場合，それを質問 2 の回答に置き換えている.
}
表 3 回答が一致した命題数（括弧内は\%）

表 4 モダリティの一致度（Fleiss の $\kappa$ 係数）

に，表 4 の 2 者間の一致度において学校の違いの影響を見る. 6 パターンのうち学校が同じ者同士の $\kappa$ 係数は, 真偽判断系では 4,5 番目, 価値判断では 1,6 番目, 拘束判断では 3,5 番目 の大きさとなっており，学校が異なる回答者間の係数と比べ順位が高い傾向にあるとは言えな い.よって，以後，学校間の違いは考慮せず， 4 名における $\kappa$ 係数のみを考察する.

4 名の $\kappa$ 係数を見ると拘束判断が約 0.70 で既存研究 (江口 他 2010 ) で示された 0.71 に近い 值を示しているが，真偽判断系は約 0.49 , 価値判断は約 0.28 と，0.71を大幅に下回っている.単純な比較はできないが 19 , 真偽判断系と価値判断についてはもう 1 つ既存研究 (乾, 井佐原 2002)の一致度と比較しても高いとは言えず，普遍性があると見なすことは難しい. 以下，この 点について考察する. 真偽判断系については 4.5 で詳述するため, ここでは価値判断について 論じる.

本論文では， 価値判断は本質的に母語話者にとって判断が難しい概念であると考える。その ことを示唆するものに選択肢 3 が挙げられる． 3 は，中右が例示している「不思議に思う」「奇異に感ずる」「おもしろいことに」「驚いたことに」といった, 肯定的か否定的かがはっきりしな い価値判断を想定して設けた選択肢たが，これが一致度を下げる要因となっている．4名の回答者のうち 1 人以上が 3 を選んでいる命題を除外して $\kappa$ 係数を求めると 0.45 と, 0.28 から大幅 に上昇する。このことから，選択肢 3 で雑多な価値判断をまとめて処理しようとしたことが一致度を下げている一因になっており, 少なくとも中右本来の規定のままではアノテーションの 基準として適切とは言えないことが予想される。一致度を上げるために，価値判断を「正しさ」「面白さ」といった判断基準ごとに更に細分類しアノテーションする必要があると思われる.

## 4.5 真偽判断系で不一致を引き起こす要因と対策

真偽判断系は, 価値判断と異なりその判断基準が真偽に限られるにもかかわらず $\kappa$ 係数が拘束判断と比べて低い. 前述の医学, 生物学系テキストへのアノテーションでも扱われているよ うに，真偽判断系は自然言語処理の分野で需要の高い情報である，もしアノテーションが難し いのであれば階層意味論の基準としての妥当性が疑われることになる。そこで，この節では不一致の要因とそれを解消するための方法について検討する。

まずは, 13 の「懸念も消えない」や 14 の「いけない」のような, 述語が書き手もしくは他者 の心的態度を表す事例が一致度を下げていると考えられる．書き手や他者の心的態度を表す述語の例を表 5 に示す.

（13）西松建設の違法献金事件が自民党議員側に波及する懸念も消えない。（2009/3/30 読売新聞)

(14) AIG や金融界に対する批判がいけないというのではない。(2009/3/30 毎日新聞)

全 271 個の命題を, 述語が書き手や他者の心的態度を表す 52 個と, 残りの 219 個とに分けて $\kappa$係数を計算すると, 前者が 0.26 , 後者が 0.53 と大きな差がみられる.

4.2 の手順 2 では品詞のみで述語を決定するため, 述語が心的態度を表しているかどうかに関係なく13, 14 の下線部も命題として取り出される. しかし, 論理学の観点からは, これらの真偽を問うことができるのかどうかは非常に難しい問題である。的態度を適切に扱うための体系が様相論理の分野でいくつか提案されているが (Portner 2009), まだ標準的な体系が確立さ れたとは言い難い，論理学者にとっても扱いが難しい問題に対し，母語話者間で一貫した回答 が得られることは期待できないだろう。よって，13，14の下線部のように述語が心的態度を表 す場合, 真偽判断のアノテーションの対象から外すことが適当だと考える.

2 つ目に取り上げるのは, 命題に後続する表現が他者の心的態度または条件 20 を表す事例で ある．15，16の「考えを示した」「歴史的課題た」は他者の心的態度，17, 18 の「れば」「には」

表 5 心的態度を表す述語

 の条件を表す場合も含む。

は条件の例となる。
- 他者の心的態度

（15）鳩山氏は衆院の解散直前に党独自で行う選挙情勢調査を見極めて最終判断する考 えを示した。 $(2009 / 3 / 31$ 毎日新聞)

(16) 出先機関改革は中央省庁再編で積み残された歴史的課題だ。 $(2009 / 3 / 31$ 読売新聞)
- 条件

（17）政治への国民の信頼がなければ、今の経済状況は乗り切れない。（2009/3/31 毎日新聞)

（18）年末の改革大綱で具体的な成果を上げるには、政府は早い段階から、周到に調整 を進める必要がある。(2009/3/31 読売新聞)

他者の心的態度や条件自体は確実性判断の既存研究でも扱われているが (川添他 2009; 牧野 2009), 今回の調査結果は, これらの表現が真偽判断系の一致度を下げることを示している. 271 個の命題のうち, これらの表現が後続する 38 個では $\kappa$ 係数が 0.27 , 残りの 233 個では 0.50 とな る. 他者の心的態度や条件が後続する場合，書き手の心的態度が明示的に表されていない。そ のため，本来であれば選択肢 4 が選ばれるべきところだか，実際には書き手の事実認識を類推 してしまう場合があると思われる。

同様に「と言われている」のような伝聞を表す表現が後続する場合も一致度が下がる．先ほ どの 38 個の命題に伝聞も加えた 52 個では $\kappa$ 係数が 0.26 , 残りの 219 個では 0.54 となる. 伝聞情報でも書き手の心的態度が明示されていないという点では共通し, 同様の結果を引き起こす と思われる。

以上をまとめると， 4.2 の手順 2 で特定された命題のうち

・述語が書き手または他者の心的態度を表すもの
- 後続する表現が他者の心的態度や条件, 伝聞を表すもの

については真偽判断をアノテーションする対象から外すべきと考える。両方を外した残りの命題 175 個で $\kappa$ 係数を求めると, 0.58 と, 中程度の一致と相当の一致の境界となる 0.6 に近い值 を示す。

## 4.6 意味論上の規定を用いることの一致度への影響

階層意味論のような意味論上の規定をアノテーションの基準に採用する狙いとして, モダリ ティや主観述語といった客観的な指標が明示されない心的態度も母語話者の判断によって特定 することが挙げられる。このとき, 客観的な指標がないと高い一致度が得られないのであれば, この狙いを達成することはできない。そこで， 4.2 の手順 2 で特定した命題を「(a)『主節』およ び『後続する表現が語彙的に心的態度を表す命題』」と「(b)それ以外の命題」とに分け, 真偽
判断系, 価値判断，拘束判断の $\kappa$ 係数を求め比較する ${ }^{21}$. なお, 真偽判断系に関しては 4.5 で 絞り込んた 175 個の命題を対象に計算する.

結果を表 6 に示す. 真偽判断系と価値判断では (a) と (b)で一致度にほとんど差が見られない 一方で，拘束判断では (a)の 0.89 の方が (b)の 0.53 と比べて極めて高い値を示している. この ことから拘束判断が他の判断と比べて一致度が高いのは， モダリティや主観述語が示されてい る場合の一致度が極めて高いためだと考えられる。 その一方で, (b) でも真偽判断系, 拘束判断 の両方で 0.5 以上と中程度の一致度を示している. モダリティや主観述語で明示的に心的態度 が示されていなくても，母語話者は一定の割合で一致した理解を得ていることが伺える.

ここで, (b)のうち 4 名全員の回答が一致しているもの（真偽判断系 105 個中 80 個, 価値判断 110 個中 35 個，拘束判断 47 個中 24 個）の観察を通して，モダリティや主観述語が存在しな くても一致する要因について検討する。まず真偽判断系だが，最も多い事例として，主節のモ ダリティの統語的な作用域に従属節の命題が含まれているものを取り上げる。この事例は 29 個存在する。例として 19 を示す.

（19）ところが、閣僚折衝さえ開かれず、中身の乏しい工程表になってしまった。（2009/3/31 読売新聞)

日本語学では，主節のモダリティの作用域に含まれるかどうかは従属節の種類に依存するとさ れている (田窪 1987)，例えば，19のような連用節は独立度が低く作用域に含まれるが，ガ節は 独立度が高く主節からの影響を受けない。従属節の独立度には, 従属節の内部に補足語や付加語，モダリティの文法形式といった成分を取り得るかによって 3 種類（主節を加えると 4 種類） の分類が存在する (南 1993). 19 のような事例の心的態度を解析する場合，連用節，ガ節といっ た従属節の種類，または南 (1993)による 4 分類が素性の 1 つとして有効だと考えられる.

次に，命題が文の前提 (presupposition) (Palmer 2001)を表す事例が 19 個存在する。前提と なる命題は読み手に真として受け取られる傾向があると思われる. 既存研究で取り上げている のは 20 のように命題が従属節のものだが，今回のデータでは， 19 個のうち 16 個が 21 のよう に命題が名詞の例だった，今後，母語話者が名詞の命題を前提だと認識する条件を明らかにす ることが求められる.

表 6 形式上の特徵の有無に応じた一致度の違い（Fleiss の $\kappa$ 係数，括弧内は該当命題数）

 & $0.5417 （ 70$ 個 $)$ & $0.2650(81$ 個 $)$ & $0.8928(33$ 個 $)$ \\

（20）朝日新聞の世論調査で、 $86 \%$ も人が小沢氏の説明では「不十分だ」と答えたのは当然 のことだろう。(2009/3/31 朝日新聞)

（21）森田氏の大量得票は政党全体への不信感の裏返しといってもいいのだ。（2009/3/31 毎日新聞）

以上, 真偽判断系の事例は「従属節の独立度」や「前提」のように文法論の概念で解釈可能 なものが多く見られる。対して価値判断と真偽判断の (b) は原則, 語用論的な側面を考慮する 必要があると考えられる。

最初に取り上げるのは，語彙的には心的態度ではないが，語用論的側面まで考慮すると後続 する表現が心的態度を表す事例である。この事例は, 価値判断では 4 個, 拘束判断では 8 個存在する. 22 に価値判断, 23 と 24 に拘束判断の例を示す. 22 の「役立たない」や 24 の「言行不一致が問われよう」は，客観的な事実を述べつつ，否定的な印象を与える表現である。このと き心的態度としての側面が強調されるかどうかは文脈に大きく左右される。一方, 23 の「結び つけたい」は，「テストの結果を比較する」ことが「教育施策や学習指導の改善」に繋がること を望んでいることからの推論で，「改善」を望んでいるという帰結が得られると思われる。たた し，「テストの結果を比較する」以外の方法では「改善」を望んでいない可能性もあり，あくま で文脈に左右される解釈と言える。

（22）公開が原則の国立公文書館という組織はあっても、そこへ移される文書が極めて少ない から、あまり役立たない。(2009/3/31 朝日新聞)

（23）テストの結果を比較し、教育施策や学習指導の改善に結びつけたい。 $(2009 / 3 / 30$ 読売新聞)

(24) 与党が出先機関改革をすべて衆院選後に先送りするようでは、言行不一致が問われよう。 $(2009 / 3 / 31$ 読売新聞)

また, 価値判断では選択肢 4 の「読み取ることはできない」での一致が 26 個, 拘束判断では 後者では選択肢 3 の「わからない」での一致が 15 個と, それぞれ半数以上を占めている. 直感的には，価値判断や拘束判断を表す表現がまったくないときに「わからない」と判断すると思 われる。ただし, 価値判断や拘束判断を表し得る表現の有無は, モダリティ, 主観述語の他に 22〜24のような語用論的側面も考慮しなければならない. よって,「わからない」と判断する ための基準も語彙, 文法上の特徴だけにはとどまらないと思われる.

以上, 今回の調査によって, (b) でも真偽判断系, 拘束判断については, ある程度, 一貫性の あるアノテーションが可能なことが示された. とはいえ, アノテーションの過程はできる限り マニュアル化できた方が望ましい。これまでの文法論では扱われていない新たな語彙, 統語的 な特徴を明らかにし客観性を高めることも求められよう．今後，(b)の事例を数多く含んた大規模な夕グ付きコーパスを作成し, 多変量解析によって語彙, 統語的な特徴を推定, 検証するこ とが望まれる。

## 5 おわりに

本論文では，まず，モダリティ論と自然言語処理とではモダリティと心的態度の扱いに相違点があることを指摘した．前者は心的態度という規定が必ずしも前提ではなく, 文論の枠内で 形式と意味との相関を捉えることが主旨である一方, 後者は命題に対する心的態度を特定する ことが目的となる.

その上で本論文では, 心的態度をアノテーションする基準として階層意味論で提示されてい るモダリティ’の細分類を用いることを検討した. 階層意味論のモダリティ’は書き手の発話時点の心的態度であると定義されており, 対象が文法形式に限定されない. よって, 心的態度 をアノテーションするという目的に適う概念と言える。ただし，階層意味論では日本語の事例 を用いた研究が少なく普遍性の実証が十分ではない。そこで本論文では, 日本語を母語とする 大学の学部生に命題に対する書き手の心的態度を回答してもらい母語話者間の一致度を調査す ることで普遍性を評価した. その結果, 拘束判断は 0.70 と高い $\kappa$ 係数を示し, 真偽判断系は, i) 述語が心的態度を表す場合と, ii) 後続表現が他者の心的態度や条件節, 伝聞である場合, ア ノテーションの対象から外すことで 0.58 の值を示した。一方, 価值判断は 0.28 と相対的に低 い. 中右が規定する価値判断には「面白さ」「奇妙さ」など複数の判断基準が混在しており，概念を判断基準ごとに細分化する必要性があると考えられる.

また，階層意味論に基づくアノテーションでは，語彙, 文法形式によって明示的に心的態度 が表されない命題も対象となる。このとき明示的な指標がない事例に対して一貫性のあるアノ テーションできないのであれば階層意味論を用いる意義が損なわれる。そこで明示的な指標が ない事例に限定したときの一致度についても検討を行った。 その結果, 明示されていない事例 でも真偽判断系と拘束判断については 0.5 以上の $\kappa$ 係数を示し，母語話者は明示的な指標がな い事例でも一定の一致度を持ってアノテーションできることが確認された。

なお, 今回の調査は 10 個の社説記事から命題を抜き出したため, 回答者が同じテキスト内の 命題に触れる頻度が多く，ランダムに並び替えたとはいえ，文脈の情報を排除しきれたとは言 い難いものとなってしまった。さらに社説の内容も日本の政治に関わるもので，被調查者が少 なからず知識を持っていると予想されるため, 被調査者間の知識の共通点や相違点が回答に影響を与えた可能性もある。今後, さらなる調査を行う際には, 語用論的な側面のコントロール をより徹底して行うことが求められる。

## 謝 辞

数多くの有益な助言を頂いた查読者様, 調査に協力して頂いた東京工業大学と一橋大学の学生 10 名, およびプレ調査に協力して頂いた坂野研究室の後輩 2 名に感謝をし上げます.

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## 付録: 調査で得られた回答の集計データ

調査して得られた 4 つのデータのクロス集計表を示す.表の項目にある x-y は回答者 x が選択肢 $\mathrm{y}$ を選んだことを示す. 回答者 1,2 は東工大生, 3,4 は一橋大生の回答である. 命題ごと に同じ大学の 5 人のうち 2 人がランダムに選ばれているため, 実際には「各回答者 $\mathrm{x}\rfloor$ の回答 には複数の被調査者の回答が混在している。なお，真偽判断系については，質問 1 で選択肢 4 を選んだもののうち質問 2 で 1 を選んだ場合は $4 ， 2$ を選んだ場合は 5 としている。また，合計 が 0 の行と列は省略している.
表 7 真偽判断系のクロス表

表 8 真偽判断系のクロス表（4.5で絞り込んだ命題）

表 9 価値判断のクロス表

表 10 拘束判断のクロス表

## 略歴

小橋 洋平: 2005 年東京工業大学大学院社会理工学研究科博士前期課程修了.同大学博士後期課程を満期退学後, 筑波大学人文社会科学研究科非常勤研究員. 現在に至る. 修士 (工学). 心的態度に着目した文章解析および談話分析 への応用に関心がある。日本語文法学会，日本計画行政学会各会員．
坂野 達郎：1987 年東京工業大学総合理工学研究科博士課程修了. 博士 (工学).同理工学研究科社会工学科助手, 日本社会事業大学助教授を経て, 1996 年よ り東京工業大学社会理工学研究科准教授. 現在に至る. 専門は公共システム デザイン. 日本計画行政学会, 産業組織心理学会, 都市計画学会各会員.


# 点予測による形態素解析

本論文では, 形態素解析の問題を単語分割と品詞推定に分解し, それぞれの処理で 点予測を用いる手法を提案する。点予測とは, 分類器の素性として, 周囲の単語境界や品詞等の推定値を利用せずに，周囲の文字列の情報のみを利用する方法である.点予測を用いることで，柔軟に言語資源を利用することができる，特に分野適応にお いて, 低い人的コストで, 高い分野適応性を実現できる。提案手法の評価として, 言語資源が豊富な一般分野において, 既存手法である条件付き確率場と形態素 $n$-gram モデルとの解析精度の比較を行い, 同程度の精度を得た. さらに, 提案手法の分野適応性を評価するための評価実験を行い，高い分野適応性を示す結果を得た。

キーワード：形態素解析，単語分割，品詞付与，点予測，系列予測
## Morphological Analysis with Pointwise Predictors

\author{
Shinsuke Mori ${ }^{\dagger}$, Yosuke Nnakata ${ }^{\dagger \dagger}$, Graham Neubig $^{\dagger \dagger}$ and Tatsuya Kawahara ${ }^{\dagger}$
}

This paper proposes a pointwise approach to Japanese morphological analysis that decomposes the process into word segmentation and part-of-speech (POS) tagging. The pointwise approach refers, as features, only to the surface information of the input and not relies on any prediction results such as word boundaries or POS tags. This design allows us to use a variety of linguistic resources flexibly. This characteristic enables a fast and low-cost domain adaptation with a minimum amount of annotation. An evaluation was performed on a well-resourced general domain morphological task, and it was found that the proposed method achieved results comparable to those of existing methods such as CRFs and morpheme $n$-gram models. In addition, a domain adaptation experiment showed that the proposed method is able to achieve an effective domain adaptation with a smaller amount of annotations.

Key Words: Morphological analysis, Word segmentation, Part-of-speech tagging, Pointwise prediction, Sequence-based prediction

## 1 はじめに

形態素解析は，日本語における自然言語処理の基礎であり，非常に重要な処理である。形態素解析の入力は文字列であり, 出力は単語と品詞の組（形態素）の列である. 形態素解析の出力は，固有表現抽出や構文解析などの後段の言語処理の入力となるばかりでなく，情報検索シ ステムやテキストマイニング等の自然言語処理の応用の入力として直接利用される。そのため,

形態素解析の精度は自然言語処理やその応用に大きな影響を与える，昨今, 自然言語処理の応用は医療 (三浦，荒牧，大熊，外池，杉原，増市，大江 2010) や法律 (下畑，井佐原 2007) から Web 文書 (早藤, 建石 2010) まで多岐に渡る。したがって, 様々な分野のテキストに対して, 高 い形態素解析解析精度を短時間かつ低コストで実現する手法が望まれている。

現在の形態素解析器の主流は，コーパスに基づく方法である. この方法では, 統計的なモデ ルを仮定し，そのパラメータをコーパスから推定する．代表的な手法は, 品詞 $n$-gram モデル (永田 1999), 全ての品詞を語彙化した形態素 $n$-gram モデル (森, 長尾 $1998 b$ ), 条件付き確率場 (CRF) (工藤, 山本, 松本 2004 ) などを用いている. これらの統計的手法は, パラメータをコー パスから推定することで，際限なきコスト調整という規則に基づく方法の問題を解決し，コー パス作成の作業量に応じて精度が確実に向上するようになった.

一方, これらの既存の統計的手法による形態素解析器で, 医療や法律などの学習コーパスに 含まれない分野のテキストを解析すると実用に耐えない解析精度となる。この問題に対して,分野特有の単語を辞書に追加するという簡便な方法が採られるが, 問題を軽減するに過ぎない.論文等で報告されている程度の精度を実現するには, 解析対象の分野のフルアノテーションコー パスを準備しなければならない。すなわち，解析対象の分野のテキストを用意し，すべての文字間に単語境界情報を付与し，すべての単語に品詞を付与する必要がある 1 . この結果，ある分野のテキストに自然言語処理を適用するのに要する時間は長くなり，コストは高くなる.

本論文では, 上述の形態素解析の現状と要求を背景として, 大量の学習コーパスがある分野 で既存手法と同程度の解析精度を実現すると同時に, 高い分野適応性を実現する形態素解析器 の設計を提案する，具体的には，形態素解析を単語分割と品詞推定に分解し，それぞれを点予測を用いて解決することを提案する。点予測とは, 推定時の素性として, 周囲の単語境界や品詞情報等の推定値を参照せずに，周辺の文字列の情報のみを参照する方法である．提案する設計により, 単語境界や品詞が文の一部にのみ付与された部分的アノテーションコーパスや, 品詞が付与されていない単語や単語列からなる辞書などの言語資源を利用することが可能となる. この結果，従来手法に比して格段に高い分野適応性を実現できる.

## 2 点予測を用いた形態素解析

本論文では，形態素解析を単語分割と品詞推定に分けて段階的に処理する手法を提案する（図 1参照)。それぞれの処理において, 単語境界や品詞の推定時に, 推定結果しか存在しない動的 な情報を用いず，周辺の文字列情報のみを素性とする点予測を用いる。
^{1} \mathrm{CRF}$ のパラメータを部分的アノテーションコーパスから推定する研究 (坪井，森，鹿島，小田，松本 2009) もあ るが，能動学習などの際に生じる非常にスパースかつ大規模な部分的アノテーションコーパスからの学習の場合に は，必要となる主記憶が膨大で，現実的ではない.
}

## 2.1 点予測を用いた単語分割

点予測による単語分割には先行研究 (Graham, 中田, 森 2010) がある. 提案手法での単語分割にはこれを採用する。以下では，この点予測による単語分割を概説する。

点予測による単語分割の入力は文字列 $\boldsymbol{x}=x_{1} x_{2} \cdots x_{n}$ であり，各文字間に単語境界の有無を 示す単語境界夕グ $\boldsymbol{t}=t_{1} t_{2} \cdots t_{n-1}$ を出力する。単語境界タグ $t_{i}$ がとりうる値は, 文字 $x_{i}$ と $x_{i+1}$ の間に単語境界が「存在する」か「存在しない」の 2 種類である。したがって，単語境界タグの 推定は， 2 值分類問題として定式化される。点予測による単語分割では, 以下の 3 種類の素性を 参照する線形サポートベクトルマシン (Linear SVM) (Fan, Chang, Hsieh, Wang, and Lin 2008) による分類を行っている。参照する素性は以下の通りである（図 2 参照）.

(1) 文字 $n$-gram: 判別する夕グ位置 $i$ の周辺の部分文字列である. 密幅 $m$ と長さ $n$ のパラ メータがあり, 長さ $2 m$ の文字列 $x_{i-m+1}, \cdots, x_{i-1}, x_{i}, x_{i+1}, \cdots, x_{i+m}$ の長さ $n$ 以下のす べての部分文字列である.

（2）文字種 $n$-gram: 文字を文字種に変換した記号列を対象とする点以外は文字 $n$-gram と同 じである．文字種は，漢字 $(\mathrm{K})$, 片仮名 $(\mathrm{k})$, 平仮名 $(\mathrm{H})$, ローマ字 $(\mathrm{R})$, 数字 $(\mathrm{N})$, その

図 1 処理の流れ

文字 (種)1-gram 素性: -3/消 (K), -2/費 (K), -1/者 (K), 1/の (H), 2/要 $(\mathrm{K}), 3 /$ 求 $(\mathrm{K})$

文字 (種)2-gram 素性: -3 /消費 (KK), -2/費者 (KK), -1/者の (KH), 1/の要 (HK), 2/要求 (KK)

文字 (種)3-gram 素性: $-3 /$ 消費者 (KKK), -2/費者の (KKH), -1/者の要 (KHK), 1/の要求 (HKK)

図 2 単語分割に使用する素性（窓幅が $3, n$-gram 長の上限が 3 の場合）
他 $(\mathrm{O})$ の 6 つである.

(3) 単語辞書素性: 判別する夕グ位置 $i$ を始点とする単語, 終点とする単語, 内包する単語が 辞書にあるか否かのフラグと, その単語の長さである.

## 2.2 点予測を用いた品詞推定

様々な言語資源を有効活用するために，点予測による単語分割の考え方を拡張し，点予測を 用いた品詞推定手法を提案する．提案手法による品詞推定の入力は単語列であるが，品詞推定対象の単語以外の単語境界情報を参照しない。この設計により，一部の単語にのみ単語境界や 品詞情報が付与された部分的アノテーションコーパスが容易に利用可能となる. この点が, 英語などの単語に分かち書きされた言語に対する品詞推定の既存手法 (DeRose 1988) との相違点 である.

提案手法における品詞推定は, 注目する単語に応じて以下の 4 つの種類の処理を行う.

(1) 学習コーパスに出現し, 複数の品詞が付与されている単語は, 後述する単語毎の分類器 で品詞を推定する。

（2）学習コーパスに出現し, 唯一の品詞が付与されている単語には, その品詞を付与する.

（3）学習コーパスに出現せず, 辞書に出現する単語には, 辞書に最初に現れる品詞を付与する.

（4）学習コーパスに出現せず，辞書にも出現しない単語は，その品詞を名詞とする.

分類器で品詞を推定する (1)の場合は, 点予測を用いることとする. 点予測による品詞推定は,品詞を推定する単語 $w$ とその直前の文字列 $\boldsymbol{x}_{-}$と直後の文字列 $\boldsymbol{x}_{+}$を入力とし, これらのみを 参照して単語 $w$ の品詞を推定する多值分類問題として定式化される．参照する文字列の窓幅を $m^{\prime}$ とすると, 入力において参照される文脈情報は $\boldsymbol{x}_{-}, w, \boldsymbol{x}_{+}=x_{-m^{\prime}} \cdots x_{-2} x_{-1}, w, x_{1} x_{2} \cdots x_{m^{\prime}}$ となる。すなわち, この文字列と $w$ の前後に単語境界があり内部には単語境界がないという情報のみから $w$ の品詞を推定する，換言すれば，推定対象の単語以外の単語境界情報や周囲の単語の品詞などの推定結果を一切参照しない. この設計により, パラメータ推定時に様々な言語資源の柔軟な活用が可能となる。

分類器品詞推定に利用する素性は以下の通りである (図 3 参照).

(1) $\boldsymbol{x}_{-} \boldsymbol{x}_{+}$に含まれる文字 $n$-gram

(2) $\boldsymbol{x}_{-} \boldsymbol{x}_{+}$に含まれる文字種 $n$-gram

単語分割とは異なり, 品詞推定は多値分類である。したがって, 各単語の品詞候補毎の分類器を作る。つまり, ある単語に品詞候補が 3 つ存在すれば分類器はその単語に対して 3 つ作り,推定には 1 対多方式 (one-versus-rest)を用いて多値分類を行う.

なお, 全単語に対して 1 つの多值分類器を作るという方法も考えられる。予備実験で, この 手法を能動学習で用いたところ，能動学習に対して頑健性が低く，偏ったデータを学習デー夕 に利用すると解析精度が大幅に下がる現象が起きたので本論文では利用しないこととした。

$
\begin{array}{cccccccc}
x_{-3} & x_{-2} & x_{-1} & w & x_{1} & x_{2} & x_{3} & \\
\text { テキスト: 消 費 者 } & \text { の } & \text { 要求 } & \text { が } & \text { 多 } & \text { 様 } & \text { 化 } \\
\text { 注目単語 } & & & &
\end{array}
$

文字 (種)1-gram 素性: -3/費 (K), -2/者 (K), -1/の (H), 1/が (H), 2/多 (K), 3/様 (K)

文字 (種)2-gram 素性: -3/費者 (KK), -2/者の (KH), -1/のが (HH), 1/が多 (HK), 2/多様 (KK)

文字 (種)3-gram 素性: -3/費者の (KKH), -2/者のが (KHH), -1/のが多 (HHK), 1/が多様 (HKK)

図 3 品詞推定に使用する素性（窓幅が $3, n$-gram 長の上限が 3 の場合）

## 2.3 点予測による柔軟な言語資源利用

点予測を用いた単語分割, および品詞推定は, 入力から計算される素性のみを参照し, 周囲 の推定値を参照しない. この設計により，様々な言語資源を柔軟に利用することが可能となる.系列ラベリングとして定式化する既存手法による形態素解析器のパラメータ推定には，一般的に次の 2 つの言語資源のみが利用可能である. これらは提案手法でも利用可能である.

1. フルアノテーションコーパス すべての文字間に単語境界情報が付与され，すべての単語に 品詞が付与されている，既存手法の分野適応に際しては，適応対象の文に対して人手に よりこれらの情報を付与する必要があるが，各文の大部分の箇所は，一般分野のコーパ スにすでに出現している単語や表現であり，文のすべての箇所に情報を付与することは 効率的ではない.

2. 形態素辞書 この辞書の各見出し語は, フルアノテーションコーパスと同様の単語の基準を 満たし，品詞が付与されている，既存手法の分野適応に際しては，対象分野の形態素解析や文字 $n$-gram の統計結果 (森, 長尾 1998a) から, 頻度が高いと推測される単語から 辞書に追加される。しかしながら, 文脈情報が欠落するのでコーパスほど有効ではない. フルアノテーションコーパスを作成する作業者は，対象分野の知識に加えて，単語分割基準と 品詞体系の両方を熟知している必要がある．現実にはこのような人材の確保は困難であり，比較的短時間の訓練の後に実作業にあたることになる。その結果，不明な箇所や判断に自信のな い箇所が含まれる文に対しては，その文すべてを棄却するか，確信の持てない情報付与をする こととなる。また，形態素辞書を作成する際にも，単語であることのみに確信があり，品詞の 判断に自信がない場合，その単語を辞書に加えないか，確信の持てない品詞を付与するかのい ずれかしかない.

このような問題は，言語資源作成の現場では非常に深刻であり，確信の持てる箇所で確信の 持てる情報のみのアノテーションを許容する枠組みが渴望されている。提案する枠組みでは,以下のような部分的な情報付与の結果得られる言語資源も有効に活用することができる（図 4 参照).
- 部分的単語分割コーパス 例)川の 流れ に任せて流れる
- 部分的品詞付与コーパス 例)川の 流れ/名詞 に任せて 流れ/動詞 る
- 単語列

例) 香川大学, 鴨川
- 単語と品詞の組(形態素)の列例)川/名詞 流れ/名詞，流れ/動詞，受入れ/名詞，受入れ/動詞

図 4 提案手法で利用可能な言語資源

3. 部分的アノテーションコーパス 文の一部の文字間の単語境界情報や一部の単語の品詞情報 のみがアノテーションされたコーパスである。形態素解析という観点では, 単語境界情報のみが付与された単語分割済みコーパスも部分的アノテーションコーパスの一種であ

る.ほかに，部分的単語分割コーパスや部分的品詞付与コーパスなどがある.

4. 単語辞書 単語の表記のみからなる辞書であり, 比較的容易に入手可能である. 自動単語分割の際に単語境界情報として利用できる。

フルアノテーションコーパスは，各分野で十分な量を確保することは難しいが，上記の言語資源は比較的簡単に用意することができる。本手法では, これらの様々な言語資源を有効活用す ることにより，高い分野適応性を実現する。

## 2.4 分野適応戦略

本項は，分野適応戦略について述べる。最も効果が高い分野適応の戦略は，適応分野のフル アノテーションコーパスを用意することであるが，作成に必要な人的コストが膨大であるとい う問題がある。低い人的コストで高い効果を得るためには，推定の信頼度が低い箇所に優先的 にアノテーションを行うことが望ましい。単語境界や品詞の推定の信頼度は, 文内の各箇所で 異なるので，アノテーションは文単位ではなく，推定対象となる最小の単位であるべきである. このようなアノテーションの結果，部分的アノテーションコーパスが得られる. 既存手法の形態素解析器では，部分的アノテーションコーパスの利用は困難であるが，提案手法では周囲の 文字列の情報のみを用いて形態素解析を行うので，部分的アノテーションコーパスの利用が容易である.

そこで, 分野適応戦略として, 形態素解析器の学習と部分的アノテーションを交互に繰り返 し行う能動学習を採択する。手順は以下の通りである（図 5 参照）.

(1) 一般分野のフルアノテーションコーパスで分類器の学習を行う.

（2）適応分野の学習コーパス（初期状態は生コーパス）に対して形態素解析を行い，後述す

図 5 能動学習

る方法で推定の信頼度が低い 100 箇所を選択する ${ }^{2}$.

（3）選択した箇所を作業者に提示し, 単語境界と品詞を付与してもらう. その結果, 適応分野の部分的アノテーションコーパスが得られる.

(4) 一般分野のフルアノテーションコーパスと適応分野の部分的アノテーションコーパスを 用いて分類器の再学習を行う.

(5) 上記の $(2) \sim(4)$ の手順を繰り返す.

アノテーション箇所の候補は, 分類器の判断の信頼度が低い単語分割箇所と品詞推定対象の 単語である。信頼度の尺度は, SVM の分離平面からの距離であり, 単語分割箇所と品詞推定の 単語を一括して比較する。実際のアノテーションは，選択された箇所（選択箇所）に応じて以下のように行う.

（1） 選択箇所が単語分割箇所（文字間）の場合：以下の 2 通りに分類する.

（a）選択箇所が単語内の場合：その単語の内部と前後の単語境界情報および品詞情報 を付与する。

（b）選択箇所が単語境界の場合：その前後の単語の内部と前後の単語境界情報および 品詞情報を付与する.

（2）選択箇所が品詞推定箇所（単語）の場合：その単語の内部と前後の単語境界情報および 品詞情報を付与する.

## 3 評価

提案手法の評価を行うために 2 つの評価実験を行った. 1 つ目の実験では, 自然言語処理の適応対象を医薬品情報のテキストと想定し, 言語資源が豊富な一般分野のコーパスで学習を行い,医薬品情報のテキストに対する形態素解析精度を既存手法と比較する．2つ目の実験は, 能動学習による提案手法の分野適応性の定量的評価である. 比較的大きなコーパスが存在する分野 のテキストを対象に，一部をテストコーパスとし，残りを能動学習を模擬するための学習コー パスとして利用し，アノテーション数と精度の関係を評価する.

## 3.1 コーパス

実験には「現代日本語書き言葉均衡コーパス」モニター公開データ（2009 年度版）のコアデー 夕（以下 BCCWJ と呼ぶ）(前川 2009) と医薬品情報のテキスト（以下 JAPIC と呼ぶ）を用い た. これらのコーパスは, 単語分割と品詞付与が人手で行われている.コーパスの諸元を表 1 に示す. また, 219,583 形態素を収めた UniDic (伝, 小木曽, 小椋, 山田, 峯松, 内元, 小磯 2007) を辞書として用いた.

本論文で提案するのは, 分野適応性の高い形態素解析器であり, 1 つ目の実験では, 一般分野と JAPIC（適応分野）をテストコーパスとする評価を行う。この実験では，コーパスと同 じ基準の辞書がある場合とない場合も比較した。それぞれの場合のカバー率は表 2 の通りであ る. 2 つ目の実験では, 提案手法と既存手法の代表である CRF の能動学習を行ない, 分野適応性を評価する。この実験でも JAPIC を適応分野とするのが理想的であるが, 我々は能動学習 の実験に必要なアノテーションを模擬する学習コーパスを有していない. したがって, 性質に 応じて BCCWJを 2 つに分割し，能動学習の実験を行った。分割においては，文献 (Maekawa， Yamazaki, Maruyama, Yamaguchi, Ogura, Kashino, Ogiso, Koiso, and Den 2010)を参考に，他 の出典のデータと大きく性質が異なる Yahoo!知恵袋を適応分野とし, 白書と書籍と新聞を一般分野とした．分野適応性の評価のための実験で，UniDic を利用することも考えられるが，表 2 から分かるように，これを語彙に加えた場合の Yahoo!知恵袋のカバー率は $99.80 \%$ と JAPIC を

表 1 コーパス

表 2 カバー率

対象とした場合の $95.99 \%$ に比べて非常に高く, 実際の分野適応を模擬していることにはならな い.したがって, 分野適応性の評価実験においては, UniDic を使用しないこととした。なお, この場合のカバー率は $96.29 \%$ であり，この判断はおおむね妥当である.

## 3.2 評価基準

本論文で用いた評価基準は，文献 (永田 1995) で用いられている再現率と適合率であり，次の ように定義される。正解コーパスに含まれる形態素数を $N_{R E F}$, 解析結果に含まれる形態素数を $N_{S Y S}$, 単語分割と品詞の両方が一致した形態素数を $N_{C O R}$ とすると, 再現率は $N_{C O R} / N_{R E F}$ と定義され, 適合率は $N_{C O R} / N_{S Y S}$ と定義される。例として, コーパスの内容と解析結果が以下のような場合を考える。

## コーパス

外交/名詞 政策/名詞 で/助動詞 は/助詞 な/形容詞い/語尾

## 解析結果

外交政策/名詞 で/助詞 は/助詞 な/形容詞 い/語尾

この場合, 分割と品詞の両方が一致した形態素は「は/助詞」と「な/形容詞」と「い/形容詞語尾」であるので， $N_{C O R}=3$ となる。また，コーパスには 6 つの形態素が含まれ，解析結果には 5 つ形態素が含まれているので, $N_{R E F}=6, N_{S Y S}=5$ である. よって, 再現率は $N_{C O R} / N_{R E F}=3 / 6$ となり, 適合率は $N_{C O R} / N_{S Y S}=3 / 5$ となる. また, 再現率と適合率の調和平均である $\mathrm{F}$ 値も評価の対象とした.

## 3.3 各手法の詳細

提案手法においては，学習コーパスのみを用いた予備実験により, 文字 $n$-gram 長の $n$ の上限値, 文字種 $n$-gram 長の $n$ の上限値, 密幅 $m, m^{\prime}$ をすべて 3 とした. なお, 分類器には, 精度 と学習効率を考慮して線形 SVM (Fan et al. 2008) を用いた.

比較対象とした既存手法は, 品詞 2 -gram モデル (HMM) (永田 1999) と, 形態素 $n$-gram モデ ル $(n=2,3)$ (森, 長尾 1998b) と, CRF に基づく方法 (MeCab-0.98) (工藤他 2004)である. 予備実験の結果, CRF に基づく方法において素性とする語彙は, 学習コーパスに出現する全単語 のうちの低頻度語 500 語以外とした。また，学習コーパスの出現頻度上位 5,000 語を語彙化し た. 素性は, 品詞, 文字種, 表記 2-gram, 品詞 2-gram, 形態素 2-gram である. 素性列から内
部状態素性列に変換するマッピング定義の 1-gram には，品詞と表記を用い，右文脈 2-gram と 左文脈 2-gram には，品詞 2-gram と語彙化された単語を用いた.

## 3.4 既存手法との比較

まず，一定量の言語資源がある状況での精度を既存手法と比較した。表 3 と表 4 は，各手法 において学習コーパスのみを用いる場合の一般分野と適応分野のテストコーパスに対する精度 である。また，表 5 と表 6 は，言語資源として辞書も用いる場合の結果である.

まず，全体の傾向としては，多くの場合に表の上から順に精度が良くなっていく．品詞 2-gram モデルと形態素 2-gram モデルと形態素 3-gram モデルの精度は, いずれの場合もこの順に向上 する。これは，文献 (森，長尾 1998b) に報告されている通りである。唯一の例外は，JAPICに 対する単語分割精度である。これは，過学習が原因であると考えられる。

次に，CRF に基づく方法と品詞 2-gram モデルとの比較である。 ある程度大きな辞書が利用可能でカバー率が高いという条件下では CRF に基づく方法は品詞 2-gram モデルより精度が高 いことがわかる．これは，文献 (工藤他 2004) に述べられている結果と同じである. しかしな がら, 利用可能な辞書がなくカバー率が低い場合には，学習コーパスと異なる分野のテキスト に対してほぼ同じ形態素解析精度になっている。この原因は，CRF に基づく方法の未知語処理 が不十分で3，単語分割精度が著しく低いことである。

表 3 一般分野に対する単語分割精度および形態素解析精度（UniDic なし）

表 4 JAPIC に対する単語分割精度および形態素解析精度（UniDic なし）

^{3} \mathrm{CRF}$ に基づく方法を提案している文献 (工藤 他 2004) には，「もし，辞書にマッチする単語が存在せず，ラティス
}
表 5 一般分野に対する単語分割精度および形態素解析精度（UniDic あり）

表 6 JAPICに対する単語分割精度および形態素解析精度（UniDic あり）

形態素 $n$-gram モデルは, いずれの条件でも品詞 2 -gram モデルよりも高い精度となっている. これは, 文献 (森, 長尾 1998b) の結果を追認し, 品詞列のみならず, 表記列の情報をモデル化 することの重要性を強く示唆する．形態素 $n$-gram モデルと CRF に基づく方法との比較では,単語分割においては形態素 $n$-gram モデルが CRF を用いる方法よりも優れているが，品詞の一致も評価に含めた場合, CRF に基づく方法がより優れている。唯一の例外は，カバー率が最も 低い表 4 の場合で，CRF に基づく方法の単語分割精度が低すぎて，形態素解析精度においても 形態素 $n$-gram モデルよりも低い精度となっている。

最後に, 本論文で提案する点予測に基づく方法と既存手法の比較についてである. 品詞 2-gram モデルや形態素 $n$-gram モデルとの比較においては, 唯一の例外（表 5 の単語分割の再現率）を 除いて，提案手法が高い精度となっている．CRFに基づく方法との比較では，辞書を用いて学習コーパスと同一の分野のテストコーパスを解析対象とする表 5 の場合を除いて，提案手法が 高い精度となっている。現実的な応用を想定した JAPIC を対象とする場合（表 4 と表 6 参照） において，提案手法がいずれの既存手法よりも高い精度となっている点は注目に值する。特筆 すべきは，コーパスと同じ基準で作成された辞書がない表 4 の場合に，提案手法が他の手法と

の構築に失敗した場合は, 別の未知語処理が起動される.」と記述されており, 既知語列に分解できない場合にのみ 文字種に対するヒューリスティクスに基づく未知語処理が起動されると考えられる。この結果，例えば「投与/名詞」を「投/動詞 与/接頭辞」と誤って解析することが頻繁に起こっている. これは MeCab-0.98に固有の問題で, CRF に基づく方法一般の問題ではないかもしれない. しかしながら, 我々の知る限り, 適切な未知語モデルも含 めた CRF に基づくモデルを提案し, その評価について日本語を対象として報告している論文ははない.
比べて圧倒的に高い精度となっている点である.

以上の結果から, 点予測に基づく方法は, ある単語分割および品詞付与の基準に基づく言語資源作成の初期や, 同じ分野の学習コーパスの存在が望めない実際の言語処理において非常に 有効であることがわかる.

## 3.5 分野適応性の評価

提案手法の分野適応性を評価するために，以下の 4 つの手法を比較した. 部分的アノテーショ ンコーパスの作成手順は 2.4 項の通りである。なお, 前述の通り, カバー率の観点から初期の 言語資源として一般分野の学習コーパスのみを用い，適応分野をYahoo!知恵袋とする.

Pointwise:part 適応分野の部分的アノテーションコーパスから構築した提案手法: 一般分野 コーパスで学習を行い，適応分野の学習コーパスを生コーパスとみなして形態素解析を行 う. 単語境界推定または品詞推定の信頼度の低い 100 箇所に対して, 単語アノテーショ ンを行い，部分的アノテーションコーパスを作成する。部分的アノテーションコーパス を一般分野の学習コーパスに加えて, 分類器の再学習を行う. 同様の手順を, 単語アノ テーション箇所が 20,000 になるまで繰り返す.

Pointwise:full 適応分野のフルアノテーションコーパスから構築した提案手法: 適応分野の学習コーパスに文単位でフルアノテーションを行う。この際, 文の内容が偏らないように, ランダムに文を選択し, 能動学習で単語アノテーションした単語数とほぼ同じになるよ うにアノテーションを行う.

CRF:part 適応分野の部分的アノテーションコーパスから構築した CRF に基づく方法: 上述 の Pointwise:part で得られる部分的アノテーションコーパスに含まれる単語を CRF に 基づく方法の語彙として追加する.

CRF:full 適応分野のフルアノテーションコーパスから構築した CRF に基づく方法: 上述の Pointwise:full でフルアノテーションした文に出現する単語を CRF に基づく方法の語彙として追加し，さらにそれらの文を学習コーパスに追加する.

以上のそれぞれで学習したモデルで適応分野のテストコーパスに対して形態素解析を行い，そ の精度を測定した。その結果を図 6 に示す.

まず，各形態素解析器において，フルアノテーションと部分的アノテーションでは, 部分的 アノテーションの方が解析精度の向上に貢献していことがわかる. また, フルアノテーショ ンによる解析精度向上に対する効果は, いずれの手法においてもほぼ同じであることがわかる.最後に，部分的アノテーションによる解析精度向上に対する効果は, 提案手法においてより大 きいことがわかる.このことから，点予測による形態素解析手法と部分的アノテーションによ る能動学習は, 非常に良い組み合わせであり, 本論文の提案により既存手法に比べて高い分野適応性が実現できることが分かる。このことは，ある分野のテキストに対して言語処理がどの

図 6 形態素解析精度と適応分野のアノテーション形態素数の関係

程度有効かを迅速に示す必要があるようなプロジェクトの初期や, 形態素解析がプロジェクト の一部に過ぎず，投資額が限られるような実際の言語処理において非常に大きな意味を持つ.

## 4 おわりに

本論文では，点予測による形態素解析手法を提案した。言語資源が豊富な一般分野のコーパ スで学習を行い，一般分野と適応分野において提案手法と既存手法の解析精度の比較を行った。 その結果，提案手法を用いた形態素解析は，実際の言語処理において非常に有効であることが 示された. さらに, 部分的アノテーションを用いる能動学習と提案手法を組み合わせることで,既存手法と比較して高い分野適応性が実現できることが示された.

## 謝 辞

本研究の一部は, 科学研究費補助金・若手 A（課題番号：08090047）により行われました.

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## 略歴

森信介：1998 年京都大学大学院工学研究科電子通信工学専攻博士後期課程修了. 同年日本アイ・ビー・エム（株）入社. 2007 年より京都大学学術情報 メディアセンター准教授. 京都大学博士 (工学). 1997 年情報処理学会山下記念研究賞受賞. 2010 年情報処理学会論文賞受賞. 情報処理学会会員.

中田 陽介：2009 年香川大学工学部信頼性情報システム工学科卒業. 2011 年京都大学大学院情報学研究科修士課程修了. 同年エヌ・ティ・ティ・コミュニ ケーションズ (株) 入社.

Neubig Graham: 2005 年米国イリノイ大学アーバナ・シャンペーン校工学部 コンピュータ・サイエンス専攻卒業. 2010 年京都大学大学院情報学研究科修士課程修了. 同年同大学院博士後期課程に進学. 現在に至る. 自然言語処理に 関する研究に従事.

河原 達也：1987 年京都大学工学部情報工学科卒業. 1989 年同大学院修士課程修了. 1990 年博士後期課程退学. 同年京都大学工学部助手. 1995 年同助教授. 1998 年同大学情報学研究科助教授. 2003 年同大学学術情報メディアセンター 教授. 現在に至る. 音声言語処理, 特に音声認識及び対話システムに関する研究に従事. 京都大学博士 (工学). 1997 年度日本音響学会粟屋潔学術奨励賞受賞. 2000 年度情報処理学会坂井記念特別賞受賞. 2004 年から 2008 年まで言語処理学会理事. 日本音響学会, 情報処理学会 各代議員. 電子情報通信学会, 人工知能学会, 言語処理学会, IEEE 各会員.

(2011 年 2 月 28 日受付) (2011 年 5 月 11 日 採録)

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


# 日本語学習者の動詞選択における誤用と正用の関係：作文支援のための基礎研究

中野てい子†・冨浦 洋一帡
}

日本語学習者が産出する名詞 $n$, 格助詞 $c$, 動詞 $v$ から成る不自然な共起表現 $\langle n, c, v\rangle$ の中には，動詞選択の誤りに起因するものがある，本稿では，学習者が入力する共起表現 $\langle n, c, v\rangle$ の $v$ に対する適切な代替動詞候補を与える手法を提案する. 不自然 な共起表現中の動詞（誤用動詞）と自然な共起表現となるように修正した適切な動詞（正用動詞）とは出現環境が類似している傾向にあると考えられる。この仮説に 基づき，大規模な母語話者コーパスから得られる統計情報を用いて， $\langle n, c\rangle$ との共起 が自然と言える代替動詞候補を, 学習者が入力した共起表現の動詞との出現環境の 類似度の降順に提示する。まず，誤用動詞とその正用動詞のデー夕に基づいてこの 仮説を検証し, さらに, 同データを用いて提案手法に基づいた共起表現に関する作文支援システムの実用性について検討する。

キーワード：日本語教育，作文支援，共起表現，単語出現環境の類似性，動詞選択の誤り
## Relationship between Errors and Corrections in Verb Selection: Basic Research for Composition Support

\author{
TeIKO NAKANO ${ }^{\dagger}$ and YoIChi TOMIURA ${ }^{\dagger \dagger}$
}

Some of the inappropriate co-occurrence expressions consisting of a noun $n$, a case particle $c$ and a verb $v$ (denoted as $\langle n, c, v\rangle$ ) used by learners of the Japanese language are caused by errors of verb selection. This paper proposes a method of providing candidates for appropriate alternative verbs to replace the $v$ in learners' cooccurrence input $\langle n, c, v\rangle$. We assume that a verb of inappropriate co-occurrence (an erroneous verb) tends to have an occurring environment similar to an appropriate verb (a possible correction of the erroneous verb). Based on this hypothesis and using statistical information from a large-scale Japanese corpus, the method produces candidates for appropriate alternative verbs that are estimated to comprise appropriate co-occurrences with the $\langle n, c\rangle$ portion of learners' co-occurrence input in descending order of occurring environment similarity with the original verb. We examine the hypothesis using data of erroneous verbs and their corrections, and further, using the same data, we discuss the usefulness of a composition support system for co-occurring expressions based on the proposed method.

Key Words: Teaching Japanese as a foreign language, Composition support, Word cooccurrence, Similarity of word occurring environments, Errors of verb selection

## 1 はじめに

日本語非母語話者が日本語の作文をする場合，共起表現知識が不足するため，不自然な文を産出することがある．日本語に言語直観のない非母語話者にとって，共起表現の適切さの判断は難 しい. (杉浦 2001) は，母語話者と非母語話者の知識の決定的な違いは，記憶しているコロケー ション知識の量と質の違いではないかと考え, 非母語話者の作文の不自然さを説明している.

このような非母語話者の問題に対して, 第二言語習得の研究では, 文の産出には, 例文の提示 (Summers 1988) や, 語の用法・共起関係の学習 (Granger 1998) が重要であると考えられて いる.しかし, 日本語学習者に対する日本語知識の情報源として, 国語辞典はあまり役に立た ない，国語辞典は，難しい言葉の意味を調べたり，表記を確かめたりするのに使用され，母語話者にとって自明である語の用法や例文については十分に説明されていない.このため, 日本語非母語話者でも日本語一母語辞書を併用することで見出し語の主要な意味を確認することは できるが, 産出しようとしている共起表現が自然であるかどうかを判断することは困難である. そこで，動詞の見出し語に対して，共起する名詞と例文が示された日本語学習者のためのコロ ケーション辞典が作成されている (姫野 2004). しかし, 辞書に記述できる情報は限られている ため, やはり，学習者が産出しようとしている表現が自然であるかどうかを確認できるとは限 らない. しかも, 日本語非母語話者が作文をする場合, 自分が表現したい事柄に適した日本語 の表現を思いつかないことがしばしばある. 名詞は母語一日本語辞書である程度選択できるが，特に，動詞は難しい，母語で思いついた動詞を母語一日本語辞書で調べる，あるいは，類語辞書を利用して単語を拡張するということも考えられるが，そうして得られた動詞 $v$ を用いた表現が自然な表現であるかどうかは不明である（動詞 $v$ を, 国語辞典, あるいは（姫野 2004）の 辞書で調べても， $v$ を用いた表現が用例として記載されている可能性は前述のように低い)。ま た, 非母語話者の不自然なコロケーションは, 辞書引きによる母語からの類推が原因で生じる ことがある (滝沢 1999). さらに，そもそも母語からの類推による辞書引きで得られる単語は限 られており，母語一日本語辞書および類語辞書を用いても適切な単語が見つからないことさえ ある. 一方, (Nishina and Yoshihashi 2007) や (Kilgariff, Rychly, Smrz, and Tugwell 2004)で提案されているシステムは, 名詞から, その名詞との共起頻度の高い動詞や結びつきが強い（Dice 係数などで判定）動詞を検索することができる. しかし, 名詞と出現頻度の高い動詞や結びつ きが強い動詞の中に自分が意図する動詞があるとは限らないため, そのような動詞の中から自分が意図する動詞を見つけるのは難しい.
本研究では，コロケーションのうち日本語文を構成する最も基本的なもの一つである名詞 $n$ が格助詞 1 c を伴って動詞 2 係っている共起表現 $\langle n, c, v\rangle$ を対象とし, 学習者が入力した共起表現 $\langle n, c, v\rangle$ に対して, それから連想される適切な共起表現（代替共起表現 3 と呼ぶ）の候補 を提示する手法を提案する。本稿ではその手始めとして，共起表現 $\langle n, c, v\rangle$ において $n, c$ が正 しいという前提の下，動詞のみを置き替えた代替共起表現の候補を提示する手法を扱う。これ は, 予備調査において, 不自然な〈名詞一格助詞一動詞〉共起表現を収集した結果, 動詞の誤用が多かったため, 学習者が作文する際, 名詞の選択よりも動詞の選択の方が難しいと考えた からである。なお，代替共起表現中の置き替えられた動詞を代替動詞と呼ぶ， $n, c$ が正しいと いう前提の下, 学習者（日本語非母語話者）が適切な共起表現 $\left.\langle n, c, v^{\prime}\right.\rangle$ を産出する際の困難は,前述したように，
- 辞書や自身の語彙知識に基づいて，自身が意図している意味を持つ動詞（表現したい内容を表す動詞） $v^{\prime}$ の候補を見つけること，
- 候補動詞に対して, $\left.\langle n, c, v^{\prime}\right.\rangle$ が共起として自然であるかどうかを判断すること

である． 2.3 節で述べるように，共起表現が不自然であるという判断を下すことは難しいが，母語話者コーパスを利用すれば共起表現が自然であることはかなりの精度で判定することができ る。一方, 2.1 節で述べるように,「誤用共起表現 $\langle n, c, v\rangle$ の $v$ との出現環境が類似している順に 全動詞を並べた場合， $v$ の代替動詞はその上位にある傾向にある」と考えられる．これは，予備調査において,$v$ と $v^{\prime}$ の共通点として, 別の名詞一格助詞とであればどちらも共起できるケー スがあることに気付いたからである。 そこで本稿では，この仮説に基づき，母語話者コーパス を用いて $\langle n, c\rangle$ との共起が自然と判定される代替動詞候補を，学習者が入力した共起表現の動詞との出現環境の類似度の降順に提示する手法を提案する。これは, 学習者が適切な共起表現 を産出する際の二つの困難を克服するための情報を提供するものであり，作文支援システムと して有用と考えられる。 なお, 提示される候補動詞は, 共起の自然さはある程度保証されるも のの，学習者が意図した意味を持つ動詞とは限らないため, 国語辞典や日本語一母語辞書を調 べて，意図した意味を持つ動詞を学習者自身が候補動詞の中から選択する必要がある。日本語学習者の場合でも, 国語辞典や日本語一母語辞書を用いることにより, 候補動詞の主要な意味 は把握でき，自身が意図した意味を持つ動詞かどうかの判断はできると考えているが，実際に そのような判断が可能かどうかは学習者の日本語能力にも依存する。このため, 本研究では中級学習者をシステムの利用者として想定している。また, 共起表現の誤用のうち, 初級学習者 に多い格助詞の誤りや中級学習者に多い動詞の自他の誤りなどの文法的誤りは, 係り受け解析

器の文法辞書を使って指摘・訂正が可能であるため対象としない.

本稿では, 学習者の作文から得られる誤用共起表現と, それを自然な表現に修正したもの（正用共起表現）の対からなるデータ（誤用・正用共起表現データ）を用いて，前述の仮説を検証 する. 同時に，シソーラスを用いた場合との比較から，誤用動詞に対する代替動詞候補を順序付けて提示するための尺度として, 出現環境の類似度の方が意味的な類似度よりも有用である ことを示す。また, 同誤用・正用共起表現データを用いて, 提案手法に基づいた共起表現に関 する作文支援システムの実用性を検討する。

## 2 提案手法

本稿で提案する手法は, 学習者が入力した名詞 $n$ が格助詞 $c$ を伴って動詞 $v$ に係っている共起表現 $\langle n, c, v\rangle$ に対し, $n, c$ は正しく, $v$ が誤っていると仮定して, 誤用動詞 $v$ の代替動詞の 候補を提示するものであり,「誤用共起表現 $\langle n, c, v\rangle$ の $v$ との出現環境が類似している順に全動詞を並べた場合， $v$ の代替動詞はその上位にある傾向にある」という仮説に従い候補を提示す る.つまり, $\langle n, c, v\rangle$ に対して, 図 1 に示すようにして, 代替動詞候補を提示する。本節では, 2.1 節でこのような仮説を立てた理由について述べ, 2.2 節で具体的な出現環境の類似尺度につ いて, 2.3 節で $\left.\langle n, c, v^{\prime}\right.\rangle$ が共起として自然であるための判定方法について述べる.

## 2.1 誤用動詞と正用動詞の関係

日本語を母語としない日本語学習者が産出した共起表現 $\langle n, c, v\rangle$ は, 文法的には正しく, 意味も推測できるが不自然である場合がある．不自然な表現であっても必ずしも誤りとは言えな いものもあり, 詳細な考察が必要であるが, 本稿では, 自然な表現を「正用」とし, 不自然な表

(1) $v \notin V$ ならば，'unknown1'を出力して終了.

(2) $\langle n, c\rangle$ が母語話者共起デー夕に出現しない $(f(n, c, *)=0)$ ならば, 'unknown2' を出力して終了.

（3）共起表現 $\left.\langle n, c, v^{\prime}\right.\rangle$ が自然であると判定される $v^{\prime}(\in V)$ の集合 Candidates を 求める.

(4) 各 $v^{\prime}(\in$ Candidates $)$ に対し, 類似度 $S I M\left(v, v^{\prime}\right)$ を求め, $\left[v^{\prime}, S I M\left(v, v^{\prime}\right)\right]$ を類似度の降順に提示する。

ただし， $V$ は候補動詞の全体集合, $S I M$ は動詞間の出現環境の類似度, $f(n, c, *)$ は 母語話者共起デー夕 (4.1 参照) における $\langle n, c\rangle$ の頻度である.

図 1 入力の共起表現 $\langle n, c, v\rangle$ に対する代替動詞候補の提示手法
現を「誤用」とする。日本語学習者の作文における不自然な共起表現 $\langle n, c, v\rangle$ を収集し， $v$ の 使用が適切でない場合, $\langle n, c, v\rangle$ およびその周辺の文脈から想像される正しい $v^{*}$ を求め, 誤用動詞 $v$ と正用動詞 $v^{*}$ の関係を調べた.

学習者の動詞選択の誤りに起因する不自然な共起表現では, 事前調査において, 誤用動詞 $v$ と 正用動詞 $v^{*}$ が典型的な類義関係にある場合から， $v$ と $v^{*}$ の意味的類似性が低い場合まで様々 であった，そのため，誤用と正用の関係は，類義であると考えるよりも，出現環境が類似して いると考える方が適切であった. 図 2 は，国立国語研究所の『日本語学習者による日本語作文 と, その母語訳との対訳データベース ver. 2. CD-ROM版』(2001) から求めた誤用共起表現と, その正用動詞の例である。（）の中に示した番号は国立国語研究所の『分類語彙表増補改訂版 データベース』(2004)におけるそれぞれの動詞の分類情報4 である.

例 1 では，正用動詞は誤用動詞の類義動詞である。この場合は，たとえば，分類語彙表を用 いて誤用動詞「飲む」の類義動詞を求めることで，正用動詞「吸う」を見つけることができる.例 2 も, 正用動詞は誤用動詞の類義動詞と言える範囲の動詞であるが, 典型的な類義動詞では なく, 分類語彙表では正用動詞と誤用動詞のカテゴリは近いが異なっている。このため分類語彙表などを用いて正用動詞を見つけるには，誤用動詞に対する広範囲の類義動詞を調べる必要 がある。

例 3 では，正用動詞は少なくとも動詞単独では誤用動詞の類義動詞とは言えず，正用動詞と 誤用動詞の分類語彙表におけるカテゴリも大きく異なっている。しかし，たとえば，「元手を作 る」と「元手を得る」はどちらも自然な共起表現であり，これらにおける「作る」と「得る」の

例 $1:$ 正用動詞が誤用動詞の典型的な類義動詞である場合（項目番号が一致）
（誤） 煙を飲む（2.3331-12-01）
$\Rightarrow$ （正）吸う（2.3331-13-01）
（誤）旗を掛ける（2.1513-14-08）
$\Rightarrow$ （正）掲げる（2.1513-12-01）

例 2 : 正用動詞が誤用動詞の準典型的な類義動詞である場合（項目番号が 4 桁中 3 桁一致)
（誤） 興味を取る（2.3700-01-01）
$\Rightarrow$ (正) 持つ (2.3701-01-01)
（誤）被害が行く（2.1527-13-01）
$\Rightarrow$ (正) 及ぶ（2.1521-15-02)

例 3 : 正用動詞が誤用動詞の類義動詞ではない場合 (項目番号が 1 桁しか一致しない)
（誤） 承諾を作る（2.3801-01-01）
$\Rightarrow$ （正）得る（2.3700-01-01）
（誤） 習慣が止まる（2.1503-11-01） $\Rightarrow$
(正) なくなる（2.1250-01-01）

図 2 非母語話者の作文に見られる不自然な共起表現

意味は細かなニュアンスの違いを無視すればほぼ同じ内容を表している（「元手を作る」が行為 に着目しているのに対し, 「元手を得る」は「元手を作る」という行為の結果の状態変化に着目 している点でニュアンスが異なる)。また，「元手を作る」と「元手を得る」はほぼ同じ内容を 表しているため, デ格やガ格についても,「内職で」,「印税で」,「魔法で」や「人人・組織を表 す名詞〉が」などが，「内職で元手を作る」「内職で元手を得る」のように，「作る」と「得る」 に共通に共起する。さらに，
- 出張で端緒を〔作る／得る〕
- 縁組で足掛かりを〔作る/得る〕

のように，上記と同じく「作る」と「得る」がほぼ同じ意味で用いられる他の環境も多数考え られる．2つ目の例の誤用動詞「止まる」とその正用動詞「なくなる」に関しても，

・治療で徘徊が〔止まる/なくなる〕

・薬で徘徊が〔止まる/なくなる〕
- 治療で抜け毛が〔止まる/なくなる〕
- 薬で抜け毛が〔止まる／なくなる〕
- 不況で勢いが〔止まる／なくなる〕

・負けで勢いが〔止まる／なくなる〕

と, ほぼ同じ意味で用いられる共通の環境が多数考えられる。このように，細かなニュアンス を無視すれば，動詞 $v_{1}$ と $v_{2}$ が（それらの意味の一つとして）ほぼ同じ意味を持つならば， $v_{1}$ と $v_{2}$ の出現環境は比較的類似する（つまり， $v_{1}$ との出現環境が類似している順に全動詞を並 べた場合， $v_{2}$ がその上位にある）と言える。実際，次節で述べる出現環境の類似度で，「得る」 は 32,822 動詞中 36 番目に「作る」と出現環境が類似しており，「なくなる」は「止まる」に 32 番目に出現環境が類似している。

動詞 $v_{1}$ と $v_{2}$ が類義動詞の場合も， $v_{1}$ と $v_{2}$ の出現環境は比較的類似する. すべての誤用動詞と正用動詞の関係が出現環境の類似性で捉えられるとは限らないが, 正用動詞が, 誤用動詞 の類義語である場合だけでなく，動詞だけを単独で見た場合，類義語とは思えない場合でも，正用動詞を候補としてなるべく優先的に提示ができるように，「誤用共起表現 $\langle n, c, v\rangle$ の $v$ との 出現環境が類似している順に全動詞を並べた場合， $v$ の代替動詞はその上位にある傾向にある」 という仮説を設定し, 候補動詞を誤用動詞との出現環境の類似度で順位付けて提示することを 考えた。

## 2.2 動詞間の出現環境の類似尺度

本稿では, (Hindle 1990) で提案されている類似度に従った出現環境の類似度を用いた場合の
結果について報告する 5 . (Hindle 1990) では, subject-predicate の関係にある名詞と動詞の共起 データおよび predicate-object の関係にある動詞と名詞の共起デー夕に基づき，名詞間の出現環境の類似度を定義している。日本語の場合は格助詞が subject, object に相当するので, (Hindle 1990)に従った日本語の動詞 $v_{1}$ と $v_{2}$ の出現環境の類似度 $S I M_{H}\left(v_{1}, v_{2}\right)$ を以下のように定義 する.

$
\begin{gathered}
S I M_{H}\left(v_{1}, v_{2}\right)=\sum_{c \in C s} \sum_{n \in N s} \operatorname{sim}_{c}^{H}\left(n, v_{1}, v_{2}\right) \\
\operatorname{sim}_{c}^{H}\left(n, v_{1}, v_{2}\right)=\left.\{\begin{array}{c}
\min \left(\left|M I\left(n, v_{1} ; c\right)\right|,\left|M I\left(n, v_{2} ; c\right)\right|\right) \\
; \quad M I\left(n, v_{1} ; c\right) \cdot M I\left(n, v_{2} ; c\right)>0, f\left(n, c, v_{1}\right) \cdot f\left(n, c, v_{2}\right)>0 \\
0 \quad \text { otherwise } \\
M I(n, v ; c)=\log \frac{f(n, c, v) \cdot f(*, c, *)}{f(n, c, *) \cdot f(*, c, v)}
\end{array}\right.
\end{gathered}
$

ただし, $f(n, c, v)$ は母語話者コーパスから抽出した共起データにおける共起表現 $\langle n, c, v\rangle$ の出現頻度, $f(n, c, *)=\sum_{v \in V s} f(n, c, v), f(*, c, v)=\sum_{n \in N s} f(n, c, v), f(*, c, *)=\sum_{n \in N s} \sum_{v \in V s} f(n, c, v)$, $N s$ は全名詞の集合, $V s$ は全動詞の集合, $C s$ は全格助詞の集合である. $M I(n, v ; c)$ は, 以下 の pointwise mutual information:

$
\log \frac{P(n, v \mid c)}{P(n \mid c) \cdot P(v \mid c)}=\log \frac{P(n \mid c, v)}{P(n \mid c)}\left(=\log \frac{P(v \mid c, n)}{P(v \mid c)}\right)
$

の推定値である. 式 (2) は, 格助詞 $c$ を伴った名詞と動詞の共起において, 動詞が $v$ であると きそれに係る名詞が $n$ である条件付き確率 $P(n \mid c, v)$ が, 格助詞 $c$ を伴った名詞と動詞の共起 において名詞が $n$ である確率 $P(n \mid c)$ より大きいならば正の値，小さいならば負の値になる（同様のことは, $P(v \mid c, n)$ と $P(v \mid c)$ についても成り立つ).つまり, 格助詞 $c$ を伴った名詞と動詞 の共起における名詞 $n$ と動詞 $v$ の結びっきの強さを表す. したがって, 式 (1)で定義される $S I M_{H}\left(v_{1}, v_{2}\right)$ は，名詞との結びつきの強さを考慮した出現環境の類似性を表す。なお，本研究 では, 機能語「(さ) せる」(使役),「(ら) れる」(受身),「できる」(可能)については, 入力 の共起表現と同様, 動詞とこれらの機能語を合わせて一単語として扱う.

## 2.3 共起の自然さの判定

母語話者コーパスに出現する共起表現は自然であると考えることができる．そこで，本研究

では，共起表現 $\left.\langle n, c, v^{\prime}\right.\rangle$ が自然であることの判定法として，まず $f\left(n, c, v^{\prime}\right)>0$ を考える.し かし, この判定では係り受け解析の誤りにより抽出された誤った共起ぺアの影響を直接受ける という欠点がある ${ }^{6}$. そこで，この判定法を一般化し，

$
f\left(n, c, v^{\prime}\right)>f_{0}
$

を考える（ $f_{0}$ は適当な間値である）.

適切な閾値 $f_{0}$ は不明であるため, 後述の評価実験では, 共起が自然であることの判定として, ad hoc に決めた $f_{0}=0, f_{0}=9, f_{0}=19$ を閾値として用いた場合について比較検討する.

なお，式 (3) を満たさないからといって，〈n, $\left.c, v^{\prime}\right.\rangle$ が不自然であるとは限らない. そもそも自然である共起表現が網羅された母語話者コーパスは存在しないため, 共起表現が不自然である ことを判定するのは困難である。しかし，本研究が目指す支援システムでは， $\langle n, c\rangle$ との共起が 自然である動詞を網羅的に求める必要はなく, $\langle n, c\rangle$ との共起が自然と判定される動詞の中に, システム利用者が意図した意味を持つ動詞が含まれれば良い。したがって，十分大規模な母語話者コーパスを用いれば，式 (3)による共起の自然さの判定でも，支援システムとして有用で あると考えている。

## 3 関連研究

学習者のコロケーション習得において, 誤用の傾向や特徴を分析した研究はあるが (曹, 仁科 2006; 滝沢 1999; 小森 2003), 誤用と正用の関係を扱った研究は少ない. (James 1998) は, コロ ケーションの違反を 3 種に区別しているが, 誤用と正用の関係の解明には至っていない. また,誤用と正用の間に類義関係が成り立つことを指摘している研究はあるが (鈴木 2002), 類義関係 とは言えない誤用と正用の関係を形式的に扱った研究はない.

作文支援としてコロケーションを扱った研究では, 誤りの検出という立場と作文に必要な語彙知識を提供するという 2 つ立場から研究が行われている. 前者は, 計算機による誤用検出・訂正システムの構築の観点から行われた誤用分析において, 規則性がある誤用の検出は容易で あるが，コロケーションの誤りを含め, 語彙選択の誤りの検出は難しいと考えられている (白井, 孫 1999). 語彙選択の誤りは，数が非常に多い内容語に関わるため, 機能語の誤り以上に捉 えがたい. 後者は, Data-Driven-Learning という考え方に基づき, 学習者が自分の判断で適切 な語を選択できるように，大規模なコーパスからキーワードに対して共起する語や例文を提示 する作文支援システム (Nishina and Yoshihashi 2007) や，結び付きの強い単語，あるいは，類語の共通点や差異を示すツール (Kilgariff et al. 2004) が開発されている. 共起する語の例文を

調べる，あるいは，共起する語の特徴や類似する語の使い方の違いを知るためには, これらの システムは有用である。しかし, 共起の結び付きが強い語の中に自分が表現したい単語がある とは限らない. 自分が表現したい事柄に適した日本語の表現を思いつかない場合, それを自分 で探すのは難しい.

これらの問題の解決策として, 本研究では誤用と正用の関係から代替共起表現を提示する手法を提案する. 本研究は, 単語の出現環境の類似関係として誤用と正用の関係を捉え, これを 定量化した点でこれまでの言語教育における誤用分析と異なる。また, 代替候補を提示する点 で，誤用検出システムや検索ツールとは異なるものである.

## 4 評価実験および考察

学習者の作文から誤用共起表現を収集し, これに対する正用共起表現を求め,このデータを 用いて仮説の妥当性を評価する。同時に，シソーラスを用いた場合との比較から，誤用動詞に 対する代替動詞候補を順位付けて提示するための尺度として, 出現環境の類似度が有用である ことを示す. 最後に図 1 に示した代替動詞の提示法に基づいた共起表現に関する作文支援シス テムの実用性について検討する。

## 4.1 使用するデータ

(1) 学習者コーパス

誤用収集には, 国立国語研究所『日本語学習者による日本語作文と, その母語訳との対訳データベース ver. 2. CD-ROM版』(2001) から, 中国, インド, カンボジア, 韓国, マ レーシア, モンゴル, シンガポール, タイ, ベトナムの学習者による日本語作文を使用 する。平均 500 字程度の作文で， 1,000 人分が収録されている。学習者の日本語レベルは 明示されていないが，日本語学習時間に関する情報および実際の作文の質から，我々は 本データベース中の作文は中級前後の学習者による作文と考えている.

(2) 母語話者コーパス

出現環境の類似度計算と共起の自然さの判定には，日本語の大規模なコーパスとして一般的な, CD-毎日新聞データ集 1991 年〜2007 年版を使用する。総文数 $16,165,255$ から成 る. 本研究では, この新聞コーパスから格助詞を伴った名詞と動詞の共起表現を抽出す る（これを「母語話者共起データ」とする）。ただし, 機能語「(さ) せる」(使役),「(ら) れる」(受身),「できる」(可能)については, 入力の共起表現と同様, 動詞とこれらの機能語を合わせて一単語として扱い, 形態素解析器の辞書に載っている複合動詞も一語と して扱う。また，名詞が複合語の場合は最後の名詞を抽出する（複数の形態素から成る 名詞でも使用した形態素解析器の単語辞書に登録されているものは一単語として扱う).
例えば，「社会問題」の場合は「問題」として抽出する。共起表現の抽出には，形態素解

共起表現の延べ頻度は $37,659,107$, 異なり数は $7,420,195$ である.このうち, 動詞の異な り数は 32,822, 名詞の異なり数は $78,708,\langle n, c\rangle$ の異なり数は 290,016 , である.

(3) シソーラス

意味的な類似度を用いて代替動詞候補を求める場合との比較を行うために，シソーラス として分類語彙表 (『分類語彙表増補改訂版データベース』国立国語研究所 (2004)), EDR 電子化辞書（概念辞書 CPD-V020.1 および日本語単語辞書 JWD-V020）を使用する.分類語彙表は, 大分類として, 「1. 名詞の仲間 (体の類) 」, 「2. 動詞の仲間 (用の類) 」,「3. 形容詞の仲間 (相の類)」,「4. その他の仲間」に分類され（動詞の仲間である用の類 は 16,704 語収録されている)，これらがさらに 5 つの部門に分類されている。各部門が さらに項目に区別され，番号を与えた項目の数は 4 類を通計して 895 項である. 項目番号は, 左の桁が粗い分類の番号を示し, 順に細かい分類になっている. さらに, このグ ループが「段落番号」と「小段落番号」で細分化されている. 分類情報 (大分類, 項目番号, 段落番号, 小段落番号）は，シソーラス上の位置を表すと見ることもできる。例え ば,「飲む」に付与された分類情報は 2.3331-12-01（大分類 2, 項目番号 3331, 段落番号 12, 小段落番号 01）であるが，これは「飲む」が図 3 に示すような木構造を持つシソー ラス上の葉ノードであることを示すと見ることもできる.

EDR 電子化辞書の概念辞書は概念間の上位下位関係を記述したものであり, 日本語単語辞書には形態情報の他に, 見出し語の持つ概念が示されており, 総動詞数は 45,084 個で ある. 両者を用いて動詞のシソーラスを構成することができる. 作成した動詞シソーラ スは， 総概念数 32,959 (ただし，各動詞から上位を辿っていった場合の最上位概念が 3 つあったため, それらの上位にルート概念を追加した), 概念間の上位下位関係の総数 34,567 , 最大の深さ 17 である.

本研究では, 動詞間の意味的な類似度を基本的には (長尾 1996) で紹介されているシソー ラス上の類似度に従って求める。 ただし, 動詞が多義語である場合や, 一つの概念の上位概念が複数ある場合も考慮し, 動詞 $v_{1}$ と $v_{2}$ の意味的な類似度 $S I M_{D i c}\left(v_{1}, v_{2}\right)$ を以下 のように定義する.

$
S I M_{D i c}\left(v_{1}, v_{2}\right)=\max _{c \in C M\left(v_{1}, v_{2}\right)} \frac{2 \cdot \operatorname{Depth}(c)}{\operatorname{Dis}\left(v_{1}, c\right)+\operatorname{Depth}(c)+\operatorname{Dis}\left(v_{2}, c\right)+\operatorname{Depth}(c)}
$

ここで, $C M\left(v_{1}, v_{2}\right)$ は動詞 $v_{1}$ と $v_{2}$ の共通の上位概念ノードの集合, Depth $(c)$ は $c$ の深

図 3 分類語彙表の木構造

さ，すなわち，シソーラスのルートノードからノード $c$ の最長パス長, $\operatorname{Dis}(v, c)$ は, ノード $c$ からノード $v$ へ至る最短パス長である.

分類語彙表に基づく意味的な類似度の計算では，分類語彙表に記載されている動詞とそ の分類情報を図 3 のようなシソーラスと見なして類似度の計算を行う。なお本稿では，分類語彙表を用いた $S I M_{D i c}$ を $S I M_{D i c 1}, E D R$ 電子化辞書を用いた SIM $M_{D i c}$ を $S I M_{D i c 2}$ で表す.

## 4.2 誤用・正用共起表現データ

誤用の共起表現と正用の共起表現を対にしたものを誤用・正用共起表現対と呼び，これを集 めたものを誤用・正用共起表現データと呼ぶ，本稿では，動詞のみが誤りである場合を扱うた め, 以降の実験で使用する誤用・正用共起表現対は， $\left(\langle n, c, v\rangle,\left.\langle n, c, v^{*}\right.\rangle\right)$ の形式をしている（つ まり, $v$ が誤用動詞， $v^{*}$ がその正用動詞である)。本稿では, 評価結果の信頼性を高めるため, 3 名の母語話者がそれぞれ誤用・正用共起表現データの作成を行った。前節 (1)で述べた学習者 コーパスから誤用・正用共起表現データを作成する具体的な手順を以下に示す.

(1) 著者以外の日本語母語話者（作業者 $\mathrm{A}$ ，作業者 $\mathrm{B}$ ，作業者 $\mathrm{C})^{9}$ が，学習者の作文を読み,不自然な $\langle n, c, v\rangle$ を誤用共起表現として収集する.

（2）次に，誤用共起表現が自然な表現になるように，3名の作業者が個別に修正を行い，これ を正用共起表現とする。修正に際しては，構成要素のうちの一箇所を修正することで自然な日本語に書き換え，誤用・正用共起表現対を求める。自然な表現にするのに 2 箇所以上の修正が必要な場合は対象から除く，また，学習者の日本語のレベルが意図する内容を日本語で表現するのに十分でなく, 作業者が誤用共起表現から正用共起表現を推定
^{9} 3$ 名とも日本語教育経験を持つ. また, 作業者には不自然な共起に対する修正支援システムにつながる手法の評価 に用いるデータとすることは伝えたが，手法自体（類似度や共起の自然さの判定法）は伝えていない.
}

するのが困難な場合は修正の対象から除く，動詞を修正する場合は，基本的には誤用共起表現から想像できる動詞のうち文脈を考慮して適切なものを正用動詞として推定する.修正する際に文脈を考慮するが，誤用動詞から推測することを前提とし，作文の内容か ら正用動詞を推測し，校正するものではない，以下に例を示す（SG041 は学習者デー夕 のファイル名を指す)。

新年を祝わなければ、中国人の伝統を落とします。(SG041)

誤用・正用共起表現対：(〈伝統,を,落とす $\rangle,\langle$ 伝統,を,失う $\rangle)$

（3）上記で求めた誤用・正用共起表現対のうち, 誤用共起表現 $\langle n, c, v\rangle$ に対して, その正用共起表現が $\left.\langle n, c, v^{*}\right.\rangle$ となっていないもの，および，以下の場合に該当するものを削除し，誤用・正用共起表現データを作成する。

(a) 自動詞と他動詞の使用の誤り，

(b) $n$ が形式名詞の場合，

(c) $n$ または $v$ が平仮名表記になっていてかつ同音異義語を持つ場合，

(d) $v$ が「なる」「する」の場合，

(e) $n$ または $v$ が日本語にない場合,

（a）は，出現環境の類似度に基づくのではなく，自動詞形／他動詞形の変換により代替動詞候補を求めるべき誤りである。(b) は, 形式名詞の使用を学習者が誤っている（学習者 が意図した先行詞を作業者が推定できない）可能性があり，その場合，作業者が誤用と その修正（正用）の判断を誤る可能性があるためである。(c)は，同音異義語を持つ $n$ ま たは $v$ を含む不自然な共起表現 $\langle n, c, v\rangle$ の場合, 学習者が意図した語を作業者が特定す る際の信頼性が低くなるためである。同音異義語を持つか否かの判定は，国語辞典を使用した。 (d) は, 広範囲の意味を取り得る「する」と「なる」が誤って使用されている場合は，学習者が意図した語を作業者が推定するのが困難なためである。(e) は，学習者が 意図した単語と異なる単語を作業者が推定することを避けるためである。母語話者コー パス（新聞コーパス）から抽出した共起データにも, 国語辞典の見出しにも出現しない とき,「日本語にない」と判定した。

評価実験では, 上記の手順で作成した誤用・正用共起表現データのうち, 3 名の作業者が 3 名 とも動詞のみを修正した誤用・正用共起表現対 191 を最終的な評価データとして使用する。作業者 A が作成したものを誤用・正用共起表現データ A，作業者 Bが作成したものを誤用・正用共起表現データ B，作業者 C が作成したものを誤用・正用共起表現データ Cとする．作成され た誤用・正用共起表現データ $\mathrm{A}$ ，誤用・正用共起表現データ B, 誤用・正用共起表現データ $\mathrm{C}$ の内訳を表 1 に示す. 誤用・正用共起表現データにおいて, 正用動詞まで一致したものは 65 個 $(34.0 \%)$ であった．複数の漢字表記を持つ動詞に対して，表記が異なる修正を行った場合（「作
表 1 誤用・正用共起表現デー夕の内訳

る」と「つくる」など）を含めると，約 $40 \%$ ある，動詞を修正する場合に正用動詞は一意と は限らないことを考慮すると，上記の割合は当然の結果とも言える。

誤用・正用共起表現データを用いて仮説の妥当性等を評価するためには，以下の条件が満た されている必要がある。

（1）誤用動詞に対して，一般には正用動詞は複数あるが，作業者がそれらのあり得る正用の うちの一つを選んでいる,

（2）作業者は, 誤用動詞に対して，一般には複数ある正用動詞のうち, 誤用動詞と出現環境 の類似性が比較的高い動詞を選ぶというような偏った傾向にはない.

日本語学習者に対する日本語教育経験を有する日本語母語話者による誤用動詞の修正であるか ら，(1)は満たされているものと考えている。一方, 修正の方法（正用動詞）は一般に複数あり 得るため, 作業者によっては, たまたま, 複数ある正用動詞のうち誤用動詞との出現環境の類似度が高い方の動詞を用いた修正を行う傾向にあるということもあり得る．作業者 $\mathrm{A}, \mathrm{B}, \mathrm{C}$ には 作業結果のデータをどのように利用するかなどを知らせることなく行ったため, 3 名全員が $(2)$ を満たさない作業を行う可能性は極めて低い。そこで， 4.3 節および 4.4 節の実験では，誤用・正用共起表現データ A，B，C，それぞれで同じ傾向の結果が得られることを示すことで，(2)が 成り立つことを示すとともに，仮説の妥当性および誤用動詞に対する代替動詞候補を順序付け て提示するための尺度として出現環境の類似度が優れていることを示し, 4.5 節でも，誤用・正用共起表現データ A，B，C それぞれを用いて仮説に基づく共起表現に関する作文支援システ ムの実用性を検討する。

## 4.3 仮説の検証

4.2 節で述べた誤用・正用共起表現データを用いて仮説の妥当性を評価する。誤用動詞と正用動詞の出現環境の類似度の傾向だけを評価するため, 図 1 の提示法の (2) はスキップし, (3) で は自然さの判定を行わず Candidates $=V$ とする．候補動詞の全体集合 $V$ は 4.1 節 (2)で述べ た新聞コーパスから抽出した母語話者共起データ中の全動詞の集合 $V_{N e w s}$ とし，SIM は 2.2 節 で延べた出現環境の類似度 $S I M_{H}$ とする。つまり, 出現環境の類似度だけで, 誤用・正用共起
表現対 $\left(\langle n, c, v\rangle,\left.\langle n, c, v^{*}\right.\rangle\right)$ の誤用動詞 $v$ から, 代替動詞候補を優先順位付きで求める. この出力から, 正用動詞 $v^{*}$ の順位 10 を求める。ただし, 'unknown1'が出力されている場合は, 便宜上順位を特別な記号 'unknown1’とする'11また，正用動詞 $v^{*}$ が提示される候補の中にない場合，つまり $v^{*} \notin V$ の場合も，順位が求められないため，便宜上順位を特別な記号 'unknown*' とする。全誤用・正用共起表現対 191 のうち, 求められた順位が $k$ 位以内である誤用・正用共起表現対の割合 (top $k$ accuracy) で仮説の妥当性を検討する.

誤用・正用共起表現デー夕 A，B，C，それぞれにおける top $k$ accuracy を図 4 に示す。図 4 のグラフでは $k=2000$ のところまでしか top $k$ accuracy が描かれていないが, $k=|V|=$ $\left|V_{\text {News }}\right|=32,822$ のときの top $k$ accuracy は, 誤用・正用共起表現デー夕 A の場合は, $99.5 \%$,誤用・正用共起表現データ B の場合は, $100.0 \%$, 誤用・正用共起表現デー夕 C の場合は, $100.0 \%$ である。誤用・正用共起表現デー夕 A の場合に $100 \%$ になっていないのは, 'unknown*'を出力 した誤用・正用共起表現対が 1 個あったためである.

前述したように, top $k$ accuracy が $\alpha \%$ であるとは，全誤用・正用共起表現対の $\alpha \%$ の誤用・正用共起表現対で，誤用動詞との出現環境の類似度が高い上位 $k$ 個の候補の中に正用動詞が含 まれていることを意味する。したがって， $|V|$ に比べ十分小さな $k$ におる top $k$ accuracyが

図 4 出現環境の類似度だけで代替動詞候補を優先付けした場合の top $k$ accuracy
\right)=S I M\left(v, v^{\prime}\right)$ なる候補動詞 $v^{\prime}\left(\neq v^{*}\right)$ がある場合は, それらの平均の順位とする。 たとえば, 類似度 の降順に並べたとき, $\operatorname{SIM}\left(v, v_{1}\right)>\operatorname{SIM}\left(v, v_{2}\right)>\operatorname{SIM}\left(v, v_{3}\right)=\operatorname{SIM}\left(v, v_{4}\right)=\operatorname{SIM}\left(v, v_{5}\right)>\operatorname{SIM}\left(v, v_{6}\right)$ で， $v_{3}$ が正用動詞 $v^{*}$ である場合, 出力される順位は, 4 である.

11 順位としては, 任意の自然数 $k$ に対し $k<$ unknown1 と解釈する。後述の unknown*, 4.5 節で述べる unknown2, NG についても同様である.
}
$100 \%$ に近いならば,「誤用動詞との出現環境が類似している順に全動詞を並べた場合, 正用動詞（代替動詞）はその上位にある傾向にある」という仮説が成り立つと言える。図 4 より，誤用・正用共起表現データ A では, top 845 accuracy は $80 \%$, 誤用・正用共起表現デー夕 B では, top 575 accuracy は $80 \%$, 誤用・正用共起表現データ C では, top 790 accuracy は $80 \%$ あ゙る. $845,575,790$ は，それぞれ， $|V|=\left|V_{\text {News }}\right|=32,822$ の，2.6\%，1.8\%，2.4\%であるから，いず れのデータに対しても仮説が成り立っていると言える。したがって, 本実験より, 仮説が妥当 であることが示せたと考えている。ただし，本仮説は，誤用動詞との出現環境の類似度順位に おいて，正用動詞がどの程度高い順位にあるかまでは言及しておらず，単に傾向を述べている にすぎない.

そこで，次節では，候補動詞の順位付けを，誤用動詞との出現環境の類似度で行った場合の 方が，誤用動詞との意味的な類似度で行った場合より，正用動詞の順位が高い傾向にある，つ まり, 誤用動詞に対する代替動詞候補を順位付けて提示するための尺度として, 出現環境の類似度の方が意味的な類似度よりも有用であることを示す.

## 4.4 意味的な類似度を用いた場合との比較

意味的な類似度として 4.1 節 (3) で述べた $S I M_{D i c 1}, S I M_{D i c 2}$ を用いて, 前節で行った実験 と同様にして top $k$ accuracy を求めた結果を図 5 , 図 6 , 図 7 に示す. 図 5 は誤用・正用共起表現データ A に対する結果, 図 6 は誤用・正用共起表現データ B 対する結果, 図 7 は誤用・正用共起表現データ Cに対する結果である.

図 5 シソーラスに基づく類似度だけで代替動詞候補を優先付けした場合の top $k$ accuracy（誤用・正用共起表現データ A を用いた場合)

図 6 シソーラスに基づく類似度だけで代替動詞候補を優先付けした場合の top $k$ accuracy（誤用・正用共起表現データ Bを用いた場合）

図 7 シソーラスに基づく類似度だけで代替動詞候補を優先付けした場合の top $k$ accuracy（誤用・正用共起表現データ C を用いた場合）

ただし, 類似度として $S I M_{D i c 1}$ を用いる場合は, 図 1 の (3) の $V$ は, 分類語彙表の見出し動詞の集合 $V_{D i c 1},(4)$ の出現環境の類似度 SIM の代わりに分類語彙表に基づく類似度 $S I M_{D i c 1}$ とし，類似度として $S I M_{D i c 2}$ を用いる場合は，図 1 の (3)の $V$ は，EDR 電子化辞書の見出し 動詞の集合 $V_{D i c 2}$, (4) の出現環境の類似度 $S I M$ の代わりに EDR 電子化辞書に基づく類似度
$S I M_{D i c 2}$ とした. 図 4 と図 5 , 図 4 と図 6 , 図 4 と図 7 の比較から, 出現環境の類似度 $S I M_{H}$ を 用いた場合の方が，分類語彙表に基づく類似度 $S I M_{D i c 1}$ および EDR 電子化辞書に基づく類似度 $S I M_{D i c 2}$ を用いた場合よりも, top $k$ accuracy が高いことがわかる. $V_{D i c 1}$ の要素数は, 分類語彙表の見出し本体の異なりから，接辞を示す「-」や句を形成する「‥」を除いて 17,249 であ る12.しかも，分類語彙表には，「ブレーキを掛ける」のように動詞一単語の形式になっていな い表現が含まれているため, 扱える候補動詞の数は 17,249 よりも少ない. これに対して $V_{\text {News }}$ の要素数は 32,822 である. これが大規模な母語話者コーパスから抽出した共起デー夕に基づい て求めた出現環境の類似度を用いた場合と，分類語彙表に基づく類似度を用いた場合の top $k$ accuracy の違いの原因の一つである可能性もある。扱える候補動詞の全体数が大きいことも大規模な母語話者コーパスを用いた場合の出現環境の類似度が代替動詞候補を順位付けて提示す るための尺度として有用である理由の一つとなり得る。しかし， $V_{D i c 2}$ の要素数は 45,084 であ り, $V_{\text {News }}$ の要素数よりも多いが, top $k$ accuracy が高くはない. そのため, 候補の全体集合 の大きさが top $k$ accuracy の違いの原因であるとは言えない.ここで，採用語彙の範囲を見る と, 分類語彙表は現代の日常社会で普通に用いられる語を中心に採用している。一方，EDR 電子化辞書は，機械翻訳を目的とし，新聞，百科事典, 教科書, 参考書などを中心としてデータ が作成されている。シソーラス構築の際に参考にする文書のジャンルの違いに起因する候補動詞の集合の違いも top $k$ accuracy の違いの原因の一つであると考えられる.

以上より, 図 5 , 図 6 , 図 7 に示した結果だけから直ちに, 代替動詞候補を順位付けて提示す るための尺度として出現環境の類似度がシソーラスに基づく意味的な類似度よりも有用である とは言えない.

そこで, $S I M_{H}$ と $S I M_{D i c 1}, S I M_{H}$ と $S I M_{D i c 2}$ とで共通に類似度が定義されている動詞の みに候補を制限した場合を考える。つまり，V= $V$ News $\cap V_{D i c 1}$ として，SIMとして $S I M_{H}$ を 用いた場合と $S I M_{D i c 1}$ を用いた場合との top $k$ accuracy の比較, および, $V=V_{N e w s} \cap V_{D i c 2}$ として,$S I M$ として $S I M_{H}$ を用いた場合と $S I M_{D i c 2}$ を用いた場合との top $k$ accuracy の比較 を行う。これにより，誤用動詞の代替動詞候補を順位付けて提示するための尺度としての性能 の比較を $\left(V_{N e w s} \cap V_{D i c 1}\right) \times\left(V_{N e w s} \cap V_{D i c 1}\right)$ 上, $\left(V_{N e w s} \cap V_{D i c 2}\right) \times\left(V_{N e w s} \cap V_{D i c 2}\right)$ 上に限って 行うことになり，ある意味公平な評価と言える。

誤用・正用共起表現データ A, B, C における結果をそれぞれ図 8 , 図 9 , 図 10 に示す. 図 8 ,図 9, 図 10 の凡例の SIM_H[News *Dic1] は, $V=V_{N e w s} \cap V_{D i c 1}$ とし, SIM として $S I M_{H}$ を用いた場合を，SIM_Dic1[News*Dic1] は，V= $V$ News $\cap V_{D i c 1}$ とし，SIMとして $S I M_{D i c 1}$ を用いた場合を，SIM_H[News*Dic2] は，V= $V_{N e w s} \cap V_{D i c 2}$ とし，SIMとして $S I M_{H}$ を 用いた場合を，SIM_Dic2[News *Dic2] は， $V=V_{N e w s} \cap V_{D i c 2}$ とし，SIMとして $S I M_{D i c 2}$
}\right|=17,249$ は異表記も一つの見出しとして数えたためである.
}

図 $8 V=V_{\text {News }} \cap V_{D i c}$ とした場合の top $k$ accuracy（誤用・正用共起表現データ Aを用いた場合）

図 $9 V=V_{\text {News }} \cap V_{D i c}$ とした場合の top $k$ accuracy（誤用・正用共起表現データ B を用いた場合）

を用いた場合を示す. なお, 図 8 , 図 9 , 図 10 のグラフでは, $k=2,000$ のところまでしか top $k$ accuracy が描かれていないが, $V=V_{N e w s} \cap V_{D i c 1}$ の場合, $k=|V|=9,693$ のときの top $k$ accuracy は, $S I M_{H}, S I M_{D i c 1}$ ともに, 誤用・正用共起表現デー夕 A の場合は $67.5 \%$, 誤用・正用共起表現データ B の場合は $68.6 \%$, 誤用・正用共起表現デー夕 C の場合は $65.4 \%$ である。ま た, $V=V_{N e w s} \cap V_{D i c 2}$ の場合, $k=|V|=13,169$ のときの top $k$ accuracy は, SIM $M_{H}, S I M_{D i c 2}$

図 $10 V=V_{\text {News }} \cap V_{D i c}$ とした場合の top $k$ accuracy（誤用・正用共起表現データ $\mathrm{C}$ を用いた場合）

表 2 unknown1, unknown*を出力した誤用・正用共起表現対の個数

 &  &  &  \\

誤用・正用共起表現データ B & 48 & 12 & 26 & 7 \\
誤用・正用共起表現データ C & 48 & 18 & 26 & 19 \\

ともに, 誤用・正用共起表現データ A の場合は $79.1 \%$, 誤用・正用共起表現データ B の場合は $82.7 \%$, 誤用・正用共起表現データ C の場合は $76.4 \%$ である. $100 \%$ になってないのは，表 2 に示す個数の ‘unkonwn1’ および ‘unknown*’を出力した誤用・正用共起表現対があったためで ある。

図 8, 図 9, 図 10 より, いずれの誤用・正用共起表現データの場合でも，SIM $M_{H}$ を用いた場合が，SIM $M_{D i c 1} ， S I M_{D i c 2}$ を用いた場合よりも top $k$ accuracy が高いことが分かる.

次に， $V=V_{N e w s} \cap V_{D i c 1}$ において正用動詞が候補中にある 129 個（誤用・正用共起表現 データ A), 131 個（誤用・正用共起表現データ B）, 125 個（誤用・正用共起表現データ C）, $V=V_{\text {News }} \cap V_{\text {Dic2 } 2}$ において正用動詞が候補中にある 151 個（誤用・正用共起表現データ $\mathrm{A}$ ）, 158 個（誤用・正用共起表現データ B），146個（誤用・正用共起表現データ C）について順位 の平均と分散を求めたものを表 3 に示す。表 3 より，出現環境の類似性 $\left(S I M_{H}\right)$ を用いた方が シソーラスに基づく意味的な類似度 $\left(S I M_{D i c 1}, S I M_{D i c 2}\right.$ )を用いた場合より, 正用動詞の順位 の平均は高く, 分散も小さいことがわかる.
表 $3 S I M_{H}$ と $S I M_{D i c 1}, S I M_{D i c 2}$ の順位の平均と分散

表 $4 S I M_{H}$ と $S I M_{D i c 1}, S I M_{D i c 2}$ の正用動詞の順位の比較

いくつかの例について, $S I M_{D i c 1}, S I M_{D i c 2}$ と $S I M_{H}$ を用いた場合に出力される正用動詞 の順位を表 4 に示す. 例 1 , 例 2 , 例 3 は, 2.1 節で示した例の分類と対応している。例 1 , 例 2 のような「正用動詞が誤用動詞の類義動詞である場合」は，SIM $M_{H}$ を用いた場合の順位は, $S I M_{D i c 1}, S I M_{D i c 2}$ を用いた場合と比較し, ほぼ同じか高い傾向にある。一方, 例 3 のような 「正用動詞が誤用動詞の類義動詞ではない場合」では, $S I M_{D i c 1}, S I M_{D i c 2}$ と $S I M_{H}$ の順位は大 きく異なり，SIM $M_{H}$ を用いた方が $S I M_{D i c 1}, S I M_{D i c 2}$ を用いた場合より順位が高い傾向にある.

以上をまとめると，シソーラスに基づく意味的な類似度に比べ，出現環境の類似度は，誤用動詞に対する代替動詞候補を順位付けて提示するための尺度として有用であることが分かる.

## 4.5 提案手法に基づく共起表現に関する作文支援システムの実用性

本節では, 誤用・正用共起表現データ A, B, C を用いて, 図 1 の代替動詞候補の提示手法に 基づいた作文支援システムの実用性について検討する。

誤用・正用共起表現対 $\left(\langle n, c, v\rangle,\left.\langle n, c, v^{*}\right.\rangle\right)$ に対し, 図 1 の手法により, $v$ の代替動詞候補を優先順位付きで出力し, その中での正用動詞 $v^{*}$ の順位 ${ }^{13}$ を求め, 誤用・正用共起表現デー夕 $\mathrm{A}$,
\right)=S I M\left(v, v^{\prime}\right)$ なる候補動詞 $v^{\prime}\left(\neq v^{*}\right)$ がある場合は, 4.3 節と同様に平均の順位とする.
}

B, C それぞれに対して top $k$ accuracy を求める。図 1 の (3)における $\left.\langle n, c, v^{\prime}\right.\rangle$ の自然さの判定は，2.3 節式 (3) で行う。ただし，間値 $f_{0}$ の値として， 0, 9, 19 の 3 通りを試した，SIM は $S I M_{H}$ で，候補動詞の全体集合 $V$ は $V_{\text {News }}$ である。図 1 の手法で 'unknown1', 'unknown2’が 出力される誤用・正用共起表現対に対しては正用動詞の順位が求まらないが，そのような誤用・正用共起表現対は誤用・正用共起表現デー夕 A，B，C にはなかった。候補動詞の集合（図 1 の Candidates）の中に正用動詞が含まれない場合，つまり，正用共起表現が自然と判定できない 場合も順位が求まらない。表 5 にそのような誤用・正用共起表現対の個数を示す。（ ）の中の 値は，全誤用・正用共起表現対 191 個に対する割合である。便宜上このような誤用・正用共起表現対に対しては，順位を特別な記号 ' $\mathrm{NG}$ 'とする。

図 11，図 12 ，図 13 に，誤用・正用共起表現デー夕 A，B，C を用いた場合の，提案手法によ る top $k$ accuracy を示す。図には, 共起の自然さで候補を絞らない場合の結果, つまり, 4.3 節 の結果（図の Simple）も比較のために示している。誤用・正用共起表現データ A，B，C，いず れも共起の自然さの判定を, $f_{0}=9$ を閥値として用いた式 (3) で行った場合の top $k$ accuracy

表 5 提示される候補動詞集合中に正用動詞が含まれない誤用・正用共起表現対の個数

図 11 提案手法（図 1）による top $k$ accuracy（誤用・正用共起表現データ A を用いた場合）

図 12 提案手法（図 1）による top $k$ accuracy（誤用・正用共起表現デー夕 Bを用いた場合）

図 13 提案手法（図 1）による top $k$ accuracy（誤用・正用共起表現デー夕 C を用いた場合）

は $f_{0}=0$ の場合に比べ, $k$ が比較的小さなところで顕著に高い. これは, 出現頻度を考慮する ことにより，係り受け解析の失敗のために母語話者共起デー夕に含まれてしまった誤った共起 ペアの影響を軽減できたことが一因と考えられる．しかし， $f_{0}=19$ を閾値とした場合， $f_{0}=9$ の場合に比べ, top $k$ accuracy は低くなり，適切な候補までが除かれてしまうことの影響の方が 逆に大きくなっている.
付録に入力の誤用共起表現に対する代替動詞候補の出力例と, それに対する適切さの判断の 例を示す。付録の例のように，実際に日本語学習者が提案手法に基づく作文支援システムを利用する場合, 辞書と学習者の日本語の知識だけで, 上位に提示される候補のうち, これは違うと 単純に判断できるものもあると考えられる（例えば，付録の「ある」「なる」「できる」）。また，自分では思い付かない，あるいは，母語一日本語辞書では求まらない候補なのであるが，見れ ばこれだと分かる場合もあると考えられる。このように考え，学習者は上位 30 位までの候補が 適切か否かを検討するのは負担と感じないと想定し，現状を評価してみる.

式 (3) の閥値を $f_{0}=9$ とした場合の top 30 accuracy は誤用・正用共起表現データ $\mathrm{A}$ を用いた 場合に $52.4 \%$, 誤用・正用共起表現データ B を用いた場合に $57.6 \%$, 誤用・正用共起表現デー 夕 $\mathrm{C}$ を用いた場合に $57.6 \%$ であり，十分に高いとは言えない。その原因は，共起の自然さの判定法と誤用動詞との出現環境の類似度による順位付けそれぞれにある.

まず，共起の自然さの判定法について考察する， 2.3 節で述べたように，十分大規模な母語話者コーパスを用いれば，式 (3)による共起の自然さの判定でも有用であると考えている．しか し, 表 5 から分かるように，全誤用・正用共起表現対における，正用共起表現が自然と判定で きない誤用・正用共起表現対の割合は, $f_{0}=0, f_{0}=9, f_{0}=19$ それぞれの場合で, 約 1 割,約 3 割, 約 4 割である。今回使用した新聞 17 年分の母語話者コーパスではまだ十分な規模とは 言えず，これが top $k$ accuracy が十分に高くない原因の一つである。 しかし，以下に示すよう に，新聞コーパスを単に大規模にしただけでは不十分であると考えられる。図 14 に誤用・正用共起表現データ A, B , C に関して, 共起デー夕の規模と, その共起データに含まれない正用

図 14 母語話者新聞共起デー夕に含まれない正用共起表現の数
共起表現の個数の関係を示す. 横軸の数値 year は, 1991 年〜 year 年の新聞コーパスを用いて 母語話者共起データを作成したことを示し, 縦軸の値は, 誤用・正用共起表現デー夕中の正用共起表現のうち, その母語話者共起データに含まれないものの個数である. 図 14 から, 母語話者共起データに含まれない正用共起表現の数の減少率が，8 年分を超えたところから下がって いる．この結果から，新聞コーパスを大きくすることでこの数を小さくするのは不可能である と考えられるため，新聞と異なるジャンルからコーパスを構築する必要がある。

次に, 誤用動詞との出現環境の類似度による提示する候補動詞の順位付けについて考察する。今回提案した手法では, 「誤用共起表現 $\langle n, c, v\rangle$ の $v$ との出現環境が類似している順に全動詞を並 べた場合, $v$ の代替動詞はその上位にある傾向にある」という仮説に基づき, 誤用共起表現 $\langle n, c, v\rangle$ に対して, $n, c$ との共起が自然な動詞 $v^{\prime}$ を との出現環境の類似度の降順で提示する. 4.3 節で 述べたようにこの仮説は妥当であり，4.4節で述べたように，類似度としてシソーラスに基づいた 意味的な類似度を用いるよりは精度が高い。しかし, 上述の結果が示すように, 一つの誤用動詞 との出現環境の類似度だけでは優先付けの情報として不足している。 そこで, 実用に耐える作文支援システムを構築するには，入力情報を増やすことが考えられる。つまり，ほぼ同じことを意味している（とシステム利用者は思っている）複数の共起表現 $\left.\langle n, c, v_{1}\right.\rangle,\left.\langle n, c, v_{2}\right.\rangle, \cdots,\left.\langle n, c, v_{m}\right.\rangle$ を入力する $\left(n, c\right.$ は共通).こうすることで, $n, c$ との共起が自然な動詞 $v^{\prime}$ を

$
S I M\left(v_{1}, v^{\prime}\right)+\operatorname{SIM}\left(v_{2}, v^{\prime}\right)+\cdots+\operatorname{SIM}\left(v_{m}, v^{\prime}\right)
$

の降順で提示することができ，より精度の高い優先付けが期待できる。これは一見，システム 利用者に過度の負担をかけるように見える。しかし，もし，最初からほぼ同じ事を意味してい ると思われる複数の共起表現 $\left.\langle n, c, v_{1}\right.\rangle,\left.\langle n, c, v_{2}\right.\rangle, \cdots,\left.\langle n, c, v_{m}\right.\rangle$ を思い付かない場合は，まず，一 つの共起表現を入力し, 提示される比較的上位の候補動詞の中からそのような共起表現を指定 することで，利用者に大きな負担をかけることなく実現できる.

誤用・正用共起表現データを用いて行った今回の評価から, 提案手法に基ついて共起表現に 関する作文支援システムを構築する際には，上記で考察したように，使用する母語話者共起デー 夕の規模, および, システム利用者（日本語学習者）が入力する情報に関して課題があること がわかった，今回の評価では，誤用・正用共起表現デー夕を作成する際，一つの誤用共起表現 に対して一つの正用共起表現を適用した。しかし, 実際の正用共起表現は一つとは限らず，候補中に正用として指定した動詞以外で適切なものが含まれていることが十分考えられる. 実際,付録に示した判断が「○」のものは適切な代替動詞である。したがって，実際に学習者がシス テムを使用する場合には, 30 位以内の候補に適切な代替動詞が含まれている割合は, 今回求め た top 30 accuracy よりも高いと期待される.

## 5 おわりに

学習者の作文中の誤用共起表現と正用共起表現を利用し, 本研究の前提となる仮説の検証を 行った.「誤用共起表現 $\langle n, c, v\rangle$ の $v$ との出現環境が類似している順に全動詞を並べた場合， $v$ の代替動詞はその上位にある傾向にある」という仮説を検証することによって，本システムの 信頼性が検証できた，さらに，実用化の見通しを立てるため，現在の規模のコーパスでシステ ムを構築した場合を想定した評価を行った。その結果, 現状のコーパスでシステムを実用化し た場合の問題点が明らかになった. しかし，今回の評価は, 実際の正用動詞は誤用動詞に対し て一つではないということを考えるとかなり厳しい評価であった。 また, システム利用者が複数の動詞を入力するようにシステムの仕様を変更するならば，候補のより適切な順位付けがで きると期待される。

提案手法に基づいた共起表現に関する作文支援システムは, 候補を提示するだけで, その選択はシステム利用者に委ねられる。利用者がその選択を適切に行えるように，提示される代替共起表現候補が使われている例文を母語話者コーパスから抽出して提示する等の機能も必要で あるが，それらの機能を利用して，利用者が適切な選択を行えるためには, そもそも利用者自身がある程度の日本語能力を持っている必要がある． 4.5 節で述べた課題を解決し, 提案手法に 基づいた作文支援システムを試作し，それを用いた日本語学習者を対象とする被験者実験によ り, どの程度の日本語能力のある学習者であれば，本作文支援システムが提供する機能を利用 して，適切な共起表現の選択が行えるのかを調査する予定である.

## 謝 辞

本研究は, 一部, 財団法人 博報児童教育振興会の助成を受けたものである.

## 参考文献

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## 付録

## A 誤用・正用共起表現対と出力例

以下の誤用・正用共起表現対に対する出力例を表 6 に示す.

この現象は世界の各国の人々に一つの合図をして, それは全世界がいっしょに禁煙の行動 を開こう。(CN010)

誤用・正用共起表現対：(〈行動,を,開く $\rangle,\langle$ 行動,を,起こす $\rangle)$
表 6 入力「行動を開く」に対する出力例

出力例の類似度は 0 以上 1 以下となるように，以下に示す正規化を行っている。

$
S I M_{H}\left(\text { 開く, } v^{\prime}\right) / S I M_{H} \text { (開く, 開く) }
$

## 略歴

中野てい子:1986 年立教大学理学部化学科卒業. 2005 年 Temple University. M. S. Ed. (Master of Science in Education) in TESOL. 2007 年東京工業大学大学院社会理工学研究科人間行動システム専攻修士課程修了. 現在, 九州大学大学院システム情報科学府知能システム学専攻博士後期課程.

冨浦 洋一：1984 年九州大学工学部電子工学科卒業, 1989 年同大学院工学研究科電子工学専攻博士課程単位取得退学. 同年九州大学工学部助手, 1995 年同助教授, 現在, 九州大学大学院システム情報科学研究院准教授. 博士 (工学).自然言語処理, 計算言語学に関する研究に従事.

$(2009$ 年 6 月 16 日 $\quad$ 受付 $)$
$(2010$ 年 1 月 8 日 $\quad$ 再受付 $)$
$(2010$ 年 7 月 3 日 $\quad$ 再々受付 $)$
$(2010$ 年 10 月 20 日 $\quad$ 採録)