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

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

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

## Japanese Universal Dependencies Corpora

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

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

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


## 1 はじめに

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

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

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

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

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

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

## 2 Universal Dependencies

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

## 2.1 語と品詞体系

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

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

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

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

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

CCONJ 'and', 'or'などの等位接続詞.

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

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

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

## 2.2 依存関係とラベル

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

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

 &  &  \\

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

$(1)$

$(2)$

$(3)$

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

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

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


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

(4)

$(5)$

(6)

## 3 日本語 UD の定義

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

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


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

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

## 3.1 語の定義

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

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

(7)

【国語研短単位 (SUW)：BCCWJ: PN1c_00001を一部改変】

$(8)$

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

(9)

【国語研文節単位：BCCWJ: PN1c_00001 を一部改変】

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

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

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

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

## 3.2 日本語の品詞体系

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

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

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

以下では，日本語のUD 品詞タグの定義を例とともに示す.

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

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

INTJ 感動詞 (例：‘あっ’).

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

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

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

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

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

CCONJ 接続詞（例：(また'）

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


NUM 数詞 (例: ' 5 ').

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

PRON 代名詞 (例：'私').

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

PUNCT 「補助記号-句点／読点／括弧開／括弧閉」.

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

X UniDic においては空白.

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

## 3.3 日本語の依存構造とラベル

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

【基礎日本語文法 p. 80】

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

【基礎日本語文法 p. 36】

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

(12)

【基礎日本語文法 p. 182】

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

(13)

【基礎日本語文法 p. 17】

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

(14)

【基礎日本語文法 p. 185】

(14)において，ccompは補文を表す.

(15)

【基礎日本語文法 p. 99 一部修正】

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

【基礎日本語文法 p. 81】

(16)において, fixed は複単語機能表現を表す.

【BCCWJ: PN1d_00005】

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

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

## 4 日本語特有の論点

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

## 4.1 品詞タグの例外処理

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

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

b.

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

## 4.1.1 サ変動詞と形状詞

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

b.

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

## 4.1.2 補助用言

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

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

## 4.2 格のラベルと助詞の分類

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

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

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

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

【作例：「に」の曖昧性】

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

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

$(22)$

【作例：提題の「は」】

$(23)$

【作例：「には」】

【作例：象鼻文】
$(25)$

【作例：分裂文】

## 4.3 句と節の区別

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

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

【UD：英語での形容詞の限定的用法 $a m o d 】$
b.

【UD：英語での関係節 $a c l$ 】

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

表 3 UD の統語関係ラベルにおける語・句と節の区別

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

b.

【作例：連体修飾節 $a c l$ 】

【作例：連体修飾節 $a c l$ 】

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

(28)

【作例：節主語 $c s u b j 】$

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

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

## 5 並列構造

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

## 5.1 名詞句の並列

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

【作例：UD の原則に基づく】

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

【作例 (30)：現在のコーパスの対処方法】

## 5.2 動詞句の並列

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

【作例：UD の原則】

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

【作例 $(32) ：$ 現在のコーパスの対処方法】

## 5.3 並列構造に対する今後の方向性

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


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

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

## 6 日本語の言語資源と変換

## 6.1 公開中のコーパス

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

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

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

表 4 公開中の日本語 UD のコーパス

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

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

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

## 6.2 既存のコーパスからの変換

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

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

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

## 6.2.1 句構造ツリーバンクからの変換

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

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

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

表 5 既存コーパスと UDへの変換に利用した情報

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

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

表 6 主辞規則の例

表 7 依存関係ラベル変換規則の例

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

図 2 自動変換された依存構造の例

## 6.2.2 文節係り受けコーパスからの変換

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

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

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

表 8 国語研短単位，長単位，文節による分割と UPOS の例

 &  &  &  &  &  &  \\

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

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

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

## 6.3 ライセンスと著作権

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

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

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

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

## 7 関連研究

本節では，本稿に散在する関連研究について再掲しながらまとめる.

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

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

このほか，各論に対する関連研究については紙面の都合上割愛する。

## 8 おわりに

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

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

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

## 謝 辞

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

## 参考文献

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

## 略歴

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

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

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

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

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

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

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

(2018 年 8 月 1 日受付)

(2018 年 11 月 1 日再受付)

(2018 年 12 月 4 日採録)