文分割による連体修飾節の言い換え
野上優 3131

藤田篤 31

乾健太郎 31 32

九州工業大学情報工学部知能情報工学科
32

科学技術振興事業団さきがけ研究 21

fm nogami,a fujita,inuig@pluto.ai.kyutech.ac.jp

1 はじめにある言語表現をできるだけ意味を保存したまま別の言語表現に変換する「言い換え」技術は，自然言語処理の諸分野において様々な応用が考えられる重要な要素技術である [15]．たとえば，翻訳や要約の前処理で言い換えを行う試みはすでにいくつか報告されているし [5, 7, 4]，これらと同様に日本語・手話翻訳や音声合成といったタスクの前処理に利用できる可能性もある．また，推敲支援や要約，文章読解支援のように言い換え技術が根幹をなす応用もあり，それぞれの文脈の中で言い換えの実現を目指す研究も見られるようになってきた [2, 6, 1, 17]．最
近では，言い換え技術を応用からある程度独立した要素技術として捉え，その性質や実現方法を解明する試みもいくつか見られる [3, 9, 15, 10]．しかしながら，日英翻訳のような言語間翻訳が長年精力的に研究されてきた経緯と比べると，「単言語内翻訳」である言い換えの研究はまだ極めて萌茅的な段階にあると言わざるをえない．
このような背景から，我々は「要素技術としての言い換え」の事例研究として，連体修飾節に着目した言い換えの研究を進めている．連体節の不適切な使用は文の可読性を下げる要因になるので，これを取り除く言い換えは推敲支援や文章読解支援，機械翻訳の後処理，音声合成の前処理といった応用に有効な技術として期待できる．
言い換えの研究にはいくつものアプローチが考えられるが，我々は次のような立場から研究を進めている．「ある表現の言い換えを生成する」という言い回しが自然なことからわかるように，言い換えは言語生成の変形と見なせる．したがってその過程は，言語に用意された様々な選択点において所与の文脈に適合する選択肢を選ぶ過程と捉えてよい．この視点に立てば，言い換えの解明・実現には少なくとも次の 3 点を明らかにする必要がある：
選択体系： 言い換えを生成する際にどのような選択点があり，個々の選択点にどのような選択肢があるか(b) 選択基準： どのような場合にどの選択肢を選択すべ
きか(c) 必要情報： 言い換えを生成するためには，元テキス
トからどのような構文／意味／談話情報を抽出しておく必要があるか
本稿では，一つの連体節（ただし，非限定的修飾節に限る）とそれを含む文，およびその先行・後続文脈を入力とし，連体節を主節から切り離して主節化することによって対象文を二文に分割するタスクを取り上げ，これまでに行った事例分析の中間結果と実現への課題について論じる．以下本稿では，このタスクを「連体節主節化」と呼び，もとの文を「原文」，連体節を主節化して言い換えたものを「連体節文」，主節の残りを言い換えたものを「主節文」，連体節が原文で修飾している名詞を「被(a)修飾名詞」，原文の直前・直後の文を「前文」・「後文」とそれぞれ便宜的に呼ぶ．

2 言い換え事例の収集と分析
今回のタスクについては，適当な既存の事例集が見つからなかったので，京大コーパス [11] をもとに人手で言い換え事例を作成した．また，事例分析による選択点や選択基準の同定作業についても，問題の性質がほとんど解明されていない現状では機械学習的なアプローチは時機尚早と考え，すべて人手で行った．
まず，京大コーパスの一部（文化・読書・芸能・特集面全部，及び総合面の一部， 1,840 文）から，連体節1 を含む文を網羅的に収集したところ， 517 文集まった．各文を手作業で分類したところ，限定的修飾節を含む文が 363
文，非限定的修飾節を含む文が 213 文，内容節を含む文が 106 文あった．これらのうち非限定的修飾節は，主節化が最も容易であると考えられ，また頻度も少なくないことから，連体節の言い換えを研究する際の最初の対象として適当であると判断した．
つぎに，上で収集した非限定的修飾節（229 箇所）の各々について，まずは先行・後続文脈を無視して，可能な言い換えを作成した．ただし，一文に複数の非限定的修飾節が存在する場合は，それぞれの言い換えを別々の事例として扱った．また，一つの連体節について複数の言い換えが可能な場合も異なる事例とみなした．この作業の結果，のべ 473 件の言い換え事例が得られた．つぎに，個々の言い換えについて先行・後続文脈との「つながりの良さ（結束性）」を評価したところ，不自然なものが 48 件見つかったので，それらに「結束性不良」の注釈（タグ）をつけた．なお，言い換えの可不可の判断や結束性の評価はすべて作業者の主観で行った．
事例の分析はおおよそ次のような手順で行った．まず，473 件の言い換え事例について，原文と主節文・連体節文を構文的に比較し，連体節主節化における選択点と選択肢をあらい出した．詳細は 3 節で述べるが，たとえば主節文と連体節文の順序の選択や連体節文におけるテンス・アスペクトの選択などの選択点が明らかになった．
つぎに，個々の言い換え事例がこれらの選択点でそれぞれどの選択肢を選択した結果であるか調べ，その情報を RDBMS を用いてデータベース化した．データベースのレコードの例を図 1 に示す．
上のデータベース化の作業が十分に進んだ時点で，選択基準の分析にもとりかかった．この作業ではまず，いくつかの主要な選択点に着目し，その選択に影響を与える可能性がある語彙／構文／意味／文脈情報を列挙する．
1 連体節の定義は文献 [12] に従った．

図 1: 言い換えデータベースのレコードの例(後) 米国の新聞社が昨年から，「電子新聞」サービスを次々本格スタートさせた．このサービスはパソコン通信を利用している．
連体節主節化における選択点
3.3.2 接続表現との呼応にともなう修正
たとえば，主節文と連体節文の間に接続詞「なぜなら」
原文と主節文・連体節文の構文的な比較から，連体節が入ると，それと呼応する文末表現に修正が必要である．
主節化には少なくとも以下のような選択点および選択肢(前) 週休二日制があまり普及していない 韓国では，貴重があることがわかった．
な連休であることは変わりはない．
3.1 主節文と連体節文の順序の選択(後) 韓国では，貴重な連休であることは変わりはない．
主節文を前に置くという選択肢と連体節文を前に置く
なぜなら，週休二日制があまり普及していないからだ．という選択肢がある．
3.3.3 その他の文末表現の修正
この他，常体 / 敬体の修正などいくつかの選択点があ(前) 一七四二年に創立された コスタは，スウェーデン最る．また，連体節文が被修飾名詞に対する情報付加であ古の工場だ．
ることを明示するために，次の例のように「（〈被修飾(後１) コスタは，スウェーデン最古の工場だ．一七四二名詞〉は : : : する）○○である」といった表現を補った方年に創立された．
がよいといった場合もある．
(後２) コスタは一七四二年に創立された．スウェーデン(前) 政党助成法は，今月一日に 公費助成を受ける政党に最古の工場だ．
法人格を与える 政党法人格付与法や改正政治資金規正法とともに施行された．
3.2 主節文と連体節文の間の接続表現
主節文・連体節文のうち後続する方の文頭に接続詞（接 (後) 政党助成法は，今月一日に政党法人格付与法や改正政治資金規正法とともに施行された．（ちなみに，）
続表現）を挿入した方がよい場合がある．挿入すべき接政党法人格付与法は，公費助成を受ける政党に法人格
続表現には，少なくとも「しかし」「だから」「なぜなら」を与える制度である．
「そして」「ちなみに」の 5 種類の接続詞がある．

そして，それぞれの情報についてデータベース中の各レコードにタグづけし，選択肢との相関関係を調査した．

3(前) 昨年トップだった 「変革」は，今年は６社と３位に後退した．
(後) 「変革」は昨年トップだった．しかし今年は６社と３位に後退した．

3.3 文末表現の修正
主節文，連体節文それぞれについて文末表現の修正を必要とする場合がある．これには少なくとも以下の 3 つの選択点がある．
3.3.1 連体節文のテンス・アスペクト表現の修正
原文における連体節と言い換え後の連体節文とでは，テンス・アスペクト表現が必ずしも一致しない．この修正は，「ル形／タ形」の選択と，アスペクト表現（「テイル／テアル」など）の有無の選択の組み合わせからなる．
次の例では，テンス・アスペクトともに変化している．
(前) 米国の新聞社が昨年から， パソコン通信を利用した「電子新聞」サービスを次々本格スタートさせた．

3.4 連体節文におけるギャップの復元(a) 被修飾名詞を主題化するか，ギャップの格として補完するか， (b) 連体節のどの場所に挿入するか，に関する選択がある．
(前) 米国では医療用具として一般の小売店で販売しているコンタクトレンズ溶液は，日本では医薬品．
(後１) コンタクトレンズ溶液は，米国では医療用具として一般の小売店で販売されている．しかし日本では医薬品．
(後２) 米国ではコンタクトレンズ溶液を医療用具として一般の小売店で販売している．しかし日本では医薬品．
(後３) 米国では医療用具として一般の小売店でコンタクトレンズ溶液を販売している．しかし日本では医薬品．

3.5 照応表現の選択
主節文内の被修飾名詞と連体節文に挿入された被修飾名詞の共参照関係を明示するために照応表現の選択が必要になる．指示連体詞の挿入が主要な選択肢である．

(前) これだけ話題になった ハンチントン論文を素通りできるわけはない．
(後) ハンチントン論文はこれだけ話題になった．そのような論文を素通りできるわけはない．

3.6 前文や後文の修正文の結束性を保持するために，前文や後文の修正が必要になる場合がある．
(前) ＣＤに入っているのはシュランメルンの「ウィーンはウィーン」や ソプラノのメラニー・ホリデイが歌う「公爵さま」など六曲． (以下後文) 舞台に出演するメンバーが歌っており，舞台で聴いたあと，家に帰ってＣＤで思い出してもう一度楽しんでくださいという趣向．
(後) ＣＤに入っているのはシュランメルンの「ウィーンはウィーン」や「公爵さま」など六曲．このうち「公爵さま」は，ソプラノのメラニー・ホリデイが歌っている．他の曲も舞台に : : : メンバーが歌っており : : : 連体節の述語の種類： 状態動詞／継続動詞／瞬間動詞／第四種の動詞 (以上 [8]) ／判定詞
これらと連体節文のテンス・アスペクト表現の関係を調査したところ，表 1 のような結果を得た．これによると，連体節の述語が状態動詞，または判定詞の場合，テンス・アスペクトは常に変化しない．また，連体節の述語が継続動詞，瞬間動詞，第四種の動詞の場合，連体節のテンス表現は，連体節がタ形非過去の場合を除いて原則として変化しない．ただし，アスペクト表現の選択については今回の分析からは明確な基準が得られなかった．これについての分析は今後の課題である．
表 1: 連体節文におけるテンス・アスペクト表現の選択
主節
ルとテイルル

4 連体節主節化における選択基準
3 節で示した選択点のうち， (a) 主節文と連体節文の間の接続表現， (b) 連体節文のテンス・アスペクト表現の修正， (c) 主節文と連体節文の順序の選択，を取り上げ，それぞれの選択基準の解明を試みた．以下に事例分
析の現状を報告する．

継続動詞連体節

テイル

瞬間動詞
第四種の動詞

4.1 主節文と連体節文の間の接続表現

非過去

テイル (7)

過去(0)

タ (2)

テイル (22)

テイル (18)

テイル (30)

テイル (10)

テイル / タ (2) テイタ (3)
タ (8)

タ (2)

過去タ (77)

タ (46)

テイタ (18)

テイタ (25)

過去

テイタ (10)

テイタ (10)タ

状態動詞

接続表現の選択は少なくとも次の情報に依存すると考えられる．

ル (14)テイル (54)

非過去
非過去

テイタ

タとテイタ

ル (38)

判定詞

不変 (65)

 連体節の表現機能 [13]主節で表される事態に対する情報付加（付加情報の内容は，対比・逆接，原因・理由，継起，付帯状況の 4 種類）(b) 被修飾名詞に対する情報付加(c) 情報付加でない 主節文と連体節文の順序(a)4.3 主節文と連体節文の順序
予備調査として，以下のような単純な仮説を立て，それぞれが分析対象の事例でどの程度成り立っているかを調べた．仮説に適合した事例の割合を括弧内に示す．

言い換え文の先頭に接続詞があると連体節文は先行できない（14/14）
これらと接続表現の選択との対応関係を調べたところ， (b) 後文の先頭に接続詞があると主節文は先行できない（8/15）
次のような傾向をつかむことができた．
(c) 前文と主節との間に共参照関係があると連体節文は先まず，上記 (a) の場合は，付加情報の内容を表す適当な行できない（14/18）
接続詞を必要とする場合が多かった．とくに原因・理由 (d) 前文と連体節との間に共参照関係があると主節文は先の場合， 44 事例すべてにおいて，主節文が前の場合は「な行できない（6/10）
ぜなら」など，連体節文が前の場合は「だから」などが(e) 後文と主節の間に共参照関係があると主節文は先行で必要であった．同様に対比・逆接についても，連体節文きない（11/23）
が先行する場合は， 19 事例すべてにおいて「しかし」がこの結果から， (a) と (c) が比較的顕著な傾向を示してい必要であった．
(b)， (d)， (e) は順序の制約としては強するのに対し，一方上記 (b) の場合は，主節文先行，連体節文先行のいぎることがわかる．すなわち，主節文に先行する連体節ずれの場合も接続詞を必要としない事例が大半を占めた
文は主節文と前文との結束性をほとんどの場合に破壊す（それぞれ， 186 事例中 157 事例， 194 事例中 185 事るのに対し，主節文に続く連体節文は主節文と後文の結例）．しかしながら，やはり何らかの接続詞を必要とする場合もあり，その選択基準の解明は今後の課題である． 束性を破壊しない場合も少なくない．後者については，連体節文の文頭の接続表現や文末表現，主題化の選択な
4.2 連体節文のテンス・アスペクト表現の修正 どの情報と併せた詳細な分析が必要である．
テンス・アスペクト表現の選択は少なくとも原文の主5 言い換え知識の実装節，連体節における次の情報に依存すると考えられる．

 各節の事態の時間情報： 過去／非過去
 各節のテンス・アスペクト表現： タ形／ル形／テイル形／テイタ形(a)

本研究では，上述のような言い換えの選択点・選択基準の分析とともに，それらを実装するためのプラットフォームとして言い換えエンジンの開発を進めている．

5.1 言い換え規則と言い換えエンジン
選択点と選択基準からなる言い換え知識を言い換え規則の集合として記述する．言い換えエンジンは，この言い換え規則を解釈し，入力に対応する可能な言い換えを複数生成する．入力には GDA タグ [14] つきのテキストを仮定し，出力も GDA テキストである．個々の言い換
え規則は，選択点，選択肢，選択条件，変数束縛，処理本体からなる．処理本体は，子の選択点あるいはプリミティブな変換処理の列で定義する．プリミティブな変換処理は，必要に応じて順次手続き的に実装し，ライブラリ化してある．
選択点:

連体節の言い換え (RelCls)

選択肢:

文分割

選択条件:

非限定的連体節

変数束縛:

H = RelCls の被修飾名詞
Gap = RelCls における H の格
連体節の切り離し (S, RelCls, S1)
文の順序決定 (S, S1)ギャップの復元 (H, S1, Gap)
接続表現の修正 (S, S1)
文末表現の修正 (S1)
指示・照応表現の修正 (S, S1)

処理本体:

図 2: 言い換え規則 (連体節の言い換え)た結果と人手で作成した言い換え文を比較するという実験を進めている．入力には，京大コーパス [11] から取り出した形態素・構文情報を GDA タグ [14] に変換し，これに言い換えに必要な情報（たとえば，ギャップの格の情報）を人手で付加したものを用いる．これまでのところ，連体節の切り離しとギャップの復元に関する変換処理を実装し，上記 151 件中 139 件に対して人手による言い換えと同じ変換を実現できることが確認できており，現在の方針で言い換え知識を実装できる見通しを得ることができた．今後は，接続表現の選択や文末表現の修正，照応表現の生成に実装対象を広げていく予定である．

6 おわりに本稿では，言い換えの事例研究として文分割により連体修飾節の言い換えについて論じた．事例分析の結果，言い換えを構成する選択点と選択肢，および一部の選択基準で有力な手がかりを得ることができた．今後は，不明な選択基準に関する詳細な分析と，それらの実装方法のより高度な検討が必要である．また，オープンテストによる評価が必要なことは言うまでもない．

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選択点:
選択肢:

ギャップの復元 (H, S1, Gap)
主題化

選択条件:

ギャップの格がガ格

処理本体:

格助詞の設定 (H)対象節の先頭に挿入 (H, S1, Gap)

図 3: 言い換え規則 (ギャップの復元)
例として，非限定的修飾節を主節化するためのトップレベルの言い換え規則を図 2 に示す．図中の「連体節の切り離し」はプリミティブな変換処理の例で，たとえば次の例文 (1) を (2) に変換する処理を受け持つ．
(1) この間までは受験で悩んでいた 満男がもう転職で悩んだりしています．
(2) この間までは受験で悩んでいた．満男がもう転職で悩んだりしています．
一方，「ギャップの復元」は複数の選択肢を持つ選択点の例であり，ここから図 3 に示すような言い換え規則が呼び出される．言い換え規則の呼び出しの際は，規則の選択条件を評価し，適合する場合にのみ処理本体を実行する．図 3 の規則を実行すると，たとえば上の (2) の状態を (3) の状態に変換することになる．
(3) 満男はこの間までは受験で悩んでいた．満男がもう転職で悩んだりしています．
選択基準には，個々の言い換え基準として局所的に記述できるものと，複数の選択の組み合わせの結果を大域的に評価する基準として記述すべきものがあると考えられる．今回の実装は前者をカバーするもので，後者の実装については今後の課題である．

5.2 予備実験分析に用いた事例のうちギャップの格がガ格である 151
箇所の非限定的修飾節に対して，言い換え規則を適用し104, 1997.

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