文末述語解析と文末変換
Sentence-End Predicate Analysis and Transformation

名古屋大学大学院工学研究科教授

佐藤理史

京都大学大学院工学研究科電気工学第二専攻博士課程研究指導認定退学。博士 ( 工学 )。北陸先端科学技術大学院大学、京都大学を経て、2005 年より現職。

1

はじめに

（1）実際 _ に | 即して | 考えて _ みよう

日本語の文末には、述語があるのが普通であるが、ど（2）た とえば | 学校 _ で | 宿題 _ が | 出て _、| 次の | 授の範囲を文末述語とみなすべきかは、それほど自明では業 _ まで _ に | ある | 文章 _ なり | 数式 _ を | おぼない。たとえば、以下の文では、どの範囲を文末述語とえて _ いか _ なければ _ なら _ ない _ と _ するみなすべきであろうか。
（1）実際に即して考えてみよう（3）けれども _、| 見つかる | わけ _ も | あり _ ませ _ ん
ここに示したように、（1）（2）に対しては、望まし（2）た とえば学校で宿題が出て、次の授業までにあるい部分が最終文節（= 文末述語）として認定される。し文章なり数式をおぼえていかなければならないとかしながら、（3）は「ありません」が最終文節となる。

する（3）けれども、見つかるわけもありません
徹頭徹尾、文末述語を形式的に考えるのであれば、次言語処理の応用システムでは、解析システムの後段に、なんらかの意味的な処理が接続するのが普通である。そのため、解析システムは、意味を担う単位を認定できるのようにみなすのが標準的であろう。

ことが望ましい。上記に示したように、Juman/KNP は、（1）みようその方向を志向しているようである。

（2）する（3）ありません
しかしながら、文意の把握を目的とするならば、文末320が、ここでは省略した）。

しかし、次のような課題が存在する。
⃝複合辞「なければならない（義務）」は、明示的には認定されない。

述語を次のように捉える必要があるだろう。

⃝「見つかるわけもありません」が３文節と認定される。

（1）考えてみよう「わけもありません」は、複合辞「わけがない（不可（2）おぼえていかなければならないとする能）」の「が」が「も」で取り立てられて「わけもない」（3）見つかるわけもありませんとなり、さらに、これが丁寧の意味が付与されて、「わ現在の日本語の文解析の標準的な方法は、文節係り受けもありません」となっていることが認定されない。

け解析である。その出力である文節係り受け構造では、これらの課題は、述語に接続する機能要素（助動詞、暗黙的に最終文節（係り受け構造の根となる文節）が文複合辞など）としてどのようなものを設定するかを厳格末述語とみなされる。たとえば、日本語解析システムに定め、それらを自動認定することなしには解決しない。

Juman/KNP は、これらの文を以下のように解析する。

特に、複合辞（複数の形態素から構成されるが、全体とここで ‘_’ は形態素境界、‘|’ は文節境界を表す（これして一つの意味・機能を担う機能語相当表現）の認定は以外に、品詞や活用型・活用形に関する情報を出力する不可欠である。この例の場合、

⃝「なければならない（義務）」という単位を設定・認定すべきである。

合辞である。「敬体ます」は丁寧体（「ます」と「です」の両方が可能な場合は「ます」を選択する）であること⃝「わけもありません」を、『「わけがない（不可能）」を表す。このように、Panzer の出力する構成要素は、+ 取立助詞「も」+ 丁寧体』と分解すべきである。

述語の意味の決定に必要な文法的機能（テンス、アスペ我々は、文末述語の範囲を同定すると同時に、文末クト、モダリティ等）を担う単位である。

述語を適切な構成要素に分解する処理が、いくつかのPanzer が認定する機能語・機能要素は、おおよそ、応用において必要と考え、これを文末述語解析と名付つぎのように分類できる。

け た［1］。 本 稿 で は、 こ れ を 実 現 す る 文 末 述 語 解 析 器（1）機能語（助詞、助動詞、述語に関連する接尾辞）

Panzer について述べる。

（2）複合辞Panzer は、文を合成するためのドメイン特化言語で（3）文法機能要素（テンス、敬体、活用形など）ある HaoriBricks3（HB3） と不可分の関係にある。

これらの要素は、列挙という形で完全に定義され、そこの２つのシステムを組み合わせることによって、文のれぞれに固有の ID が付与されている。Panzer の出力は、文末形式を加工すること（文末変換）が可能となる。

内容語を除きすべてこの ID で表現される。

［2］

Panzer が行う処理は、それほど複雑ではない。形態2

素解析列としての文の末尾から長さ n の形態素列を切

文末述語解析器 Panzer

り出し、それを対応する ID に変換することを繰り返すだけである。多くの場合は、長さ n=1 であるが、複合Panzer は、 文 字 列 の 文 を 受 け 取 り、 前 処 理 と し て、辞を認定する場合は１より長くなる。内容語が見つかる

Juman による形態素解析と KNP による文節解析（文と、そこから一番近い文節境界までを内容語（複合語）節認定）を実行したのち、文末述語の範囲を決定し、そとして切り出し、処理を終了する。この処理は、述語のの部分を構成要素の列として出力する。図１の例文では、核となる内容語が、かならずしも１形態素として認定さ

KNP の文節解析の出力の最後の３文節が、文末述語とれるわけではないことに対処するためである。たとえば、して認定される。

複合動詞（「書き続ける」）は２形態素として認定されるPanzer が文末述語として認定するのは、内容語と、のが普通である。図２に、Panzer の実行例を示す。

それに続く機能語・機能要素の列である。図１の例文でPanzer の一番の特徴は、文末述語の認定結果としては、内容語「書く」と、それに続く４つの機能語・機能出力される構成要素（内容語、機能語・機能要素）が、要素を認定している。「テ助動詞いる」は、動詞のテ形

HB3 のブリック（文を組み立てる部品）に直接、対応に後続する「いる」で、状態（アスペクト）を表す。「テしている点にある。内容語の部分は、内容語を作り出す

ンス有標」はテンス過去が付与されていることを表す。

ブリックとして出力され、ID として出力される機能語・「にちがいない」は直感的確信（モダリティ）を表す複

機能要素は、その ID がそのままブリック名となる。こ彼は面白い小説を書いていたにちがいありません① 形態素解析(Juman)② 文節解析(KNP)
文節区切り…

を書いていたにちがいありませ

助詞

動詞, テ形接尾辞, タ形助詞

動詞, 連用形

動詞, 連用形接尾辞, 未然形

ん助動詞, 音便基本形③ 文末述語解析
書く

子音動詞カ行いる
テ助動詞有標テンスにちがいない(複合辞 )ます敬体

図１ Panzer の概要形態素解析と文節解析の結果を利用して、文末述語の範囲を同定し、それを構成要素の列として出力する

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産業日本語関連

文 末 述 語 解 析 器 Panzer の 概 要 を 図 １ に 示 す。

彼は、面白い小説を書いていたにちがいありません[{:lex=>"書く", :ctype=>:子音動詞型カ行}, :テ助動詞いる, :テンス有標, :にちがいない, :敬体ます]
実際に即して考えてみよう[{:lex=>"考える", :ctype=>:母音動詞型}, :テ助動詞みる, :意志形]
たとえば学校で宿題が出て、次の授業までにある文章なり数式をおぼえていかなければならないとする[{:lex=>"おぼえる", :ctype=>:母音動詞型}, :テ助動詞いく, :なければならない, :とする]
けれども、見つかるわけもありません[{:lex=>"見つかる", :ctype=>:子音動詞型ラ行}, :わけがない, :格取立も, :敬体ます]
小説を書き続けることもできたかもしれないのです[{:lex=>"書き続ける", :ctype=>:母音動詞型}, :ことができる, :格取立も, :テンス有標, :かもしれない, :連体助動詞のだ, :敬体です]

図２ Panzer の実行例
それぞれの文の次の行が、Panzer の解析出力である。{} で括られた部分が内容語を表し、それ以外は、機能語・機能要素の ID を表す。の特徴のおかげで、HB3 を使うと、Panzer の出力かるにちがいありません」が、「にちがいない」を削除す

ら文末述語の表層文字列を完全に復元することができると「書いていました」が生成できる。最後の「敬体まる。このことは、Panzer の出力には、文末述語の表層す」を削除すると「書いていたにちがいない」が生成で形を決定するのに必要十分な情報が含まれていることをきる。削除だけでなく、置換も追加も可能である。たと意味する。

えば、「敬体ます」を「敬体です」に置き換えると、「書Panzer の出力を見ると、情報が足りないのではないいていたにちがいないです」が生成できる。「にちがいかと思われるかもしれない。たとえば、図２の最初の例ない」を「だろう」に置き換えると「書いていたでしょの内容語「書く」には活用型の情報（「子音動詞型カ行」）う」が生成でき、さらに末尾に「終助詞か」を追加するは含まれるが、活用形の情報は含まれない。しかしながと、「書いていたでしょうか」が生成できる。

ら、その活用形は、その直後が「テ助動詞いる」である

Panzer は、実はこのような変換を実現する必要性かことから、テ形になることが自動的に定まる。「テ助動ら生まれたシステムである。開発の直接の契機となった

詞いる」の活用形は、直後が「テンス有標」であることのは、話し言葉－書き言葉の自動変換、および、広告コからタ形と定まる。複合辞「にちがいない」は、直後のピーの自動生成という、まったく異なる２つの応用タス「敬体ます」により、「にちがいありません」という表層クである。どちらも応用においても、以下に示すような形が定まる。HB3 は、後続要素に基づいて活用する語文の文末形式を異なる形式に変換することが必要となっの活用形を自動決定・生成する機能を有しているため、た。

一意に定まる活用形情報は Panzer の出力には含まれな

話し言葉－書き言葉の自動変換［3］では、ウィキペディ
アに記述されている人物エピソード文（書き言葉）を、い。

対話エージェントが話しても違和感のない話し言葉に変

3

文末変換

HB3 を用いて文末述語の表層文字列を復元できることはすでに述べたが、Panzer の出力の一部を書き換えてから HB3 で表層文字列生成を実行することにより、文末の書き換えが実現できる。

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換する。これを実現するために、体言止めの補完、伝聞モダリティの追加、丁寧体への変換などが必要となり、これらの変換を Panzer と HB3 を組み合わせて実現した。具体的には、次のような変換を行う。
趣味は足のネイルアート→ 趣味は足のネイルアートだそうです

具体例を図３に示す。この図に示すように、「テ助動（ネイルアート＋だ＋伝聞そうだ＋丁寧）詞いる」を削除すると、「書いたにちがいありません」

この例では、体言止めである「ネイルアート」を内容が生成できる。「テンス有標」を削除すると「書いてい語１語の文末述語と認定し、「判定詞だ」、伝聞を表す助書いていたにちがいありません

書く

子音動詞カ行いる
テ助動詞にちがいない

テンス(複合辞 )ます
敬体にちがいないを削除

テ助動詞いる

書いたにちがいありませんにちがいない
テンス有標有標を削除

敬体ます

を敬体ですに置換を削除

書いていました書いているにちがいありません

だろう

をに置換書いていたでしょう

書いていたにちがいないです
敬体ます

を削除

終助詞かを付加書いていたでしょうか

書いていたにちがいない

図３ 文末変換の例Panzer の出力を書き換えると、色々な文末を生成できる動詞「そうだ」、「丁寧」という３つのブリックを追加することにより、「ネイルアートだそうです」という形式

4

おわりに

本稿では、Panzer による文末述語解析と、それをに変換する。

HB3 と組み合わせた文末変換について述べた。HB3

多くのバリエーションを生成するため、症状を記述するの設計思想の一つに、「できるたけ少ない記述で表層文文から症状を問いかける文に変換することが必要となっ字列の生成をプログラミングできるようにする」というた。

方針がある。Panzer もその思想を受け継ぎ、文末述語
腰が痛い→ 腰が痛くはありませんかの解析結果を、非常に簡潔な形式で出力する。この簡潔さが文末変換の実現を容易にしている。

（痛い＋は＋取立助動詞ある＋終助詞か＋丁寧）
日本語の文末述語には、テンス、アスペクト、モダリ

参考文献

ティ、肯定・否定・疑問、待遇表現などが集中する。そ［1］佐野正裕，佐藤理史，宮田玲．文末述語における機のため、文末述語の一部を書き換えるだけで、色々な変能表現検出と文間接続関係推定への応用．言語処理換が実現できる。

学会第 26 回年次大会，B6-3，pp1483-1486，

数年前から我々が取り組んでいることの一つに、小説

2020．の会話文の生成［5］ がある。小説の会話では、それぞれ［2］佐藤理史．HaoriBricks3：日本語文を合成するたの発話が誰の発話であるかを明示せずに、話し手に応じめのドメイン特化言語．自然言語処理，Vol．27，て口調を変え、誰が発話したかがわかるようにすること

No.2，pp411-444，2020．

が多い。たとえば、［3］柳将吾，佐藤理史．ウィキペディアから抽出した人「フランス語を教えてください」

物エピソードの話し言葉への変換．言語処理学会第という依頼の発話を26 回年次大会，C2-3，pp437-440，2020．

「フランス語を教えろよ」［4］平良 裕汰朗，佐藤 理史，宮田 玲，今頭 伸嘉．ダ「フランス語を教えてくださらない」

イレクト広告コピー文の分析と自動生成．言語処のように文末述語の形式を変更すれば、読み手が受ける

理学会 第 25 回年次大会 発表論文集，pp406-

話し手の印象が大きく変化するため、登場人物の中の誰

409，2019．の発話であるかを暗黙的に伝えることができる。このよ［5］木村 遼，夏目 和子，佐藤 理史，松崎 拓也．発話

うな、話し手のパーソナリティーを感じさせる発話文の表現文型辞書を利用した多様な発話文生成機構．

生成にも、文末の変換が活躍する。

2018 年 度 人 工 知 能 学 会 全 国 大 会（ 第 32 回 ），2E2-02，2018．

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産業日本語関連

では、最小限の入力から、広告コピーの自動生成［4］