箱庭言語処理のための格フレーム辞書構築の意義
Significance of constructing case frame dictionary in 2k-word language space

長岡技術科学大学准教授

山本和英

豊橋技術科学大学大学院工学研究科博士後期課程システム情報工学専攻修了。博士（工学）。1996 年～2005 年（株）
国際電気通信基礎技術研究所（ATR）、2002 年～現在まで長岡技術科学大学、現在准教授。自然言語処理の研究に従事。
言語処理学会理事、アジア太平洋機械翻訳協会理事。
yamamoto@jnlp.org

1 はじめに最大の問題は、品質の問題である。

本稿では日本語の構文解析について論じる。現在の自京都大学格フレームは大規模な格フレームであり、詳

然言語処理の潮流は、人手による事前知識の構築を否定

細は割愛するが半自動的な手法によってできるだけ品質し、大量のコーパスから何らかの知識を自動獲得しようを高める工夫を行っている［河原 2007］。構築対象がという流れが続いている。タスクによっては（人手で構約４万用言と大規模であるため全構築データを人手で確築した辞書による）形態素解析すら不要とする立場もあ認するのは現実的に不可能に近く、また万が一行うにしる。私はこのような最近の流行に対して大いに危機感をても膨大なコストが必要である。その結果として半自動持っており、これについては［山本 2017b］で述べた。

による構築を選択するのは極めて合理的であり、また現この流れは今後も主流であり続けるであろうが、これと実的であると思う。しかし、その結果として依然ノイズは一線を画して、我々のできる範囲で言語知識の構築をが多数含まれた言語資源が作成され、これを情報源とし続けていかなければならない、と私は考えている。て解析モデルを構築すると、解析精度はある時点で頭打

日本語処理において構文解析（格解析、係り受け解析）ちになり、それ以上の解析精度は基本的に得られない。

は重要な要素技術の一つと言われ続けてきた。しかし、現在はまさにこの状態なのではないかという認識を持っ産業応用という観点から、実際に日本語において係り受ている。そうかと言って、現在の京都大学格フレームにけ解析が使われている応用システムは、私の見る限りそ人手で手を加えるというのは、構築時と全く同じ理由でれほど多くない。もう少し強く、ほとんどないと言って合理的ではなく、よほどのことがない限りこのような膨いいかもしれない。また、このような状況と関係してい大で地味な作業はやりたくない。

るかどうかは不明だが、構文解析の研究も決して多いとは言えないのが現状認識である。

この問題に対する方策の一つとして、私は以下のように考えた。格フレーム全体を人手で構築するのは不可能

日本語の係り受け解析については、KNP と CaboChaに近くても、その一部であれば構築可能なのではないだという二つの解析システムが存在し、どちらも京都大学ろうか。すなわち、大規模でやや品質が劣る格フレーム格フレームが情報源として使われている。この格フレーを半自動で構築するよりも、小規模で高品質な格フレー

ムは日本語において利用されている唯一の格フレーム辞ムを手作業で構築して、これと現実の大規模語彙の間の書と言ってもいい 。日本語において類似する言語資源が写像を自動的に行う何らかの仕組みと組み合わせるほう存在しないため、京都大学格フレームの学術的な貢献はが、解析精度の高い構文解析のために有益なのではない

11

330

非常に大きいが、その一方で改善の余地は大いにある。

もう一つ、日本語語彙大系の構文体系が存在するが、研究としてほとんど使われていないのは非常に残念に思う。

か、という提案である。この考え方は、格フレームに限らず、大規模な言語資源を必要とする多くの自然言語処

かける

理タスクにおいて現実的で効果のあるアプローチではないかと私は考えている。
そして、この小規模言語空間として、我々が「やさこのような格フレームを構築するには、用言の多義性しい日本語」と称する言語空間を用いる。「やさしい日を考慮しなければならない。“かける” の場合、上記の本語」とは、日本語初学者のための情報伝達手段とし

文 2 は “走る” と同じような意味であるが、下記の文 3て、英語等へ翻訳するのではなく平易な日本語を用いるは “吊るす” と同じような意味として使われている。こことを意味するが、「平易さ」について語彙的、文法的のように、“かける” の一語でも複数の意味があることに明確な定義は存在しない。そこで我々は独自に 2 千がわかる。従って、格フレームは用言の用法別に構築す語を選定し、この（固有名詞等を除いて）2 千語のみでる必要がある。

記述された言語表現を「やさしい日本語」として定義し３．｛母，祖父，…｝がの中核的表現と捉えることもできるので、我々はこの 2｛壁，椅子，…｝に千語で記述された文に対する解析を「箱庭言語処理」と｛絵，コート，…｝を呼んでいる。なお、箱庭言語処理の意義、及びやさしいかける5

日本語との関係は昨年度の Japio YEAR BOOK［山本2017c］において議論した。

本研究ではやさしい日本語辞書［山本 2017a］の基

本稿では、以上のような問題意識から、やさしい日礎語彙に限定して人手で構築した格フレーム辞書を提案

本語 2 千語に対する格フレームの構築について述べる。

する。やさしい日本語辞書は単純な高頻度語ではなく、なお、詳細については［角張 2018］を参照されたい。

あらゆる表現を可能にする語が登録されている。そのため、従来の研究のように、様々な表現に対応することが2 やさしい日本語格フレーム辞書の構築できる格フレームを構築することができると考えられ2.1

分で多くのノイズが含まれ、自然言語処理での応用が難構築上の問題る。また、自動構築された格フレーム辞書は管理が不十

日本語には文章中の語順の入れ替わりや格要素の省略しい場合もある。しかしながら、やさしい日本語辞書のといった問題があり、単純な係り受け解析だけでは文の限られた範囲であるが、人手であるからノイズの少ない構造を正しく把握できない。例えば、文 1 の場合、“カ格フレーム辞書を構築することができる。また、高品質

メラで” が “走っている” または “見た” のどちらに係な格フレーム辞書は構文解析や機械翻訳などの様々な自るのか計算機は判断できない。

然言語処理に応用しやすくなると考えられる。

１．私がカメラで走っている少女を見た。

2.2

対象の表現

本研究では、次のような語や表現に対して格フレーム計算機に文章を正しく理解させるためには、文法やを構築する。対象としている用言は 591 語であるが、単語間の関係などの知識が必要であり、それらは人間が前節で述べたように用言の多義性を考慮するため、格フ持っている幅広い知識が重要である。それらの知識を表

レームの数は用言の数よりも多くなる。また、日本語にしたものの一つに “格フレーム” がある。格フレームは、は下記以外の格も存在するが、今回は最も一般的な格で用言とその用言がとる格要素の関係を表したものであある “ガ・ヲ・ニ・デ格” を対象としている。格要素はる。例えば、“かける” という用言の格フレームの一つ名詞やサ変名詞などを合わせた 1,155 語を主な対象とに次のようなものが考えられる。

している。ただし、原則として “こと” や “もの” といった普遍的な語と “それ” や “これ” といった指示代名詞は、２．｛私，父，学生，…｝が｛家，会社，学校，…｝に格要素の対象外としている。
・動 詞（367 語）とサ変名詞（221 語）を合わせYEAR BOOK 2O18 331

産業日本語関連た［山本 2017a］。そして、選定した 2 千語はある種Web 日本語 N グラムを解析しても分からなかった格要素にも対応することができると考えられる。
３．３ 格フレームの構築・調整
格要素にカテゴリを取る格フレームを各用言の語義た 588 語の用言に対して格フレームを構築する。

別に構築する。まず、3.1 節で構築した格フレームの格格フレームに存在しない格要素があった場合は追加する要素をその格要素が属するカテゴリに置き換える。しか・対象とする格は “ガ・ヲ・ニ・デ格” とする。

しながら、このままでは自動構築と変わらず、不要なカことで格フレームを改善する。これにより、作業者が想・名詞（912 語）とサ変名詞（221 語）、代名詞（22 語）起できなかった用例にも対応できるようになる。
め、人手で不要なカテゴリや格要素を削除し、人間の知を合わせた 1155 語を格要素の主な対象とする。

テゴリ名が多く含まれている格フレームである。そのた識により近い格フレームを構築することができる。さらに、やさしい日本語対訳コーパスの一部を係り受け解析

3 構築方法格フレーム構築は本研究室学部生（作業当時）の角張竜晴さんが一人で以下のように行なった。

構築した格フレーム
4 し、格フレームに存在しない格要素があった場合は追加することで格フレームを改善する。これにより、作業者が想起できなかった用例にも対応できるようになる。

本研究で作成した名詞カテゴリは 84 個であり、格フレームの数は621 個である。格フレームの数が用言の４．構築した格フレーム
本研究で作成した名詞カテゴリは 84 個であり、格フで例を示した名詞レームの数は 621 個である。格フレームの数が用言の数の分類と同様（すめである。ここで、本研究で作成したカテゴリとそのカカテゴリに属する語の一部を表1 に示し、構築した格要である。例えば数よりも多いのは、用言の語義で格フレームを分割した

く、格フレーム構ためである。ここで、本研究で作成したカテゴリとそのよりも多いのは、用言の語義で格フレームを分割したた

3.1

コーパスから格関係事例の収集

テキストコーパスから名詞（例：車）、格助詞（例：に）、用言（例：乗る）のすべてがやさしい日本語 2 千語で構成されている三つ組を収集する。この際、構文解析器

テゴリに属する語の一部を表 1 に示し、構築した格フレフレームの例を表2 に示す。
ームの例を表 2 に示す。

５分類が必要であ構築作業を行って

表1

人手でグルーピングした結果であるカテゴリ及びそのカテゴリに属する格要素の例は使わずに単語が連続して出現するもののみを擬似的になお、格フレーならず、様々な名はないかとも考え語 N グラムを使用する。

を行いたい。

（人に関する分類

格要素のグルーピング

格要素のグルーピングでは、用言に来る格要素をカテ度を求める。カテゴリの頻度はそのカテゴリに属する格言語資源と考える

詞分類は、今回の格関係があると見なして収集する。収集には Web 日本

3.2

カテゴリでいいと

ヒト：父、女ヒト（役割）：
上司

ゴリに置き換えるために行なう。まず、格要素の対象で要素の頻度の和をとったものを採用している。このよう

表 2 述語“あげる”の格フレーム例
構築した格フレーム、及び名詞カテゴリを観察したと

ヒト（組織）に用言がとる格要素をカテゴリ単位で考えることで、ある 1,155 語を同じ用言の同じ格に来る語が同じカテころ、いくつか興味深い知見が得られた。例えば、表１

ヒト（数）：

Web 日本語 N グラムを解析しても分からなかった格要ゴリに属するように人手でグルーピングする。グルーピ〔4〕素にも対応することができると考えられる。

ングによって一つの格要素が複数のカテゴリに属する場
３．３ 格フレームの構築・調整合もあるが、一つの格要素しか属さないカテゴリは意味格要素にカテゴリを取る格フレームを各用言の語義がないため作らない。次に、カテゴリが用言の格に来る別に構築する。まず、3.1 節で構築した格フレームの格要素をその格要素が属するカテゴリに置き換える。しか頻度を求める。カテゴリの頻度はそのカテゴリに属するしながら、このままでは自動構築と変わらず、不要なカ格要素の頻度の和をとったものを採用している。このよ
テゴリ名が多く含まれている格フレームである。そのため、人手で不要なカテゴリや格要素を削除し、人間の知うに用言がとる格要素をカテゴリ単位で考えることで、識により近い格フレームを構築することができる。さらWeb 日本語 N グラムを解析しても分からなかった格要に、やさしい日本語対訳コーパスの一部を係り受け解析し、格フレームに存在しない格要素があった場合は追加素にも対応することができると考えられる。
することで格フレームを改善する。これにより、作業者3.3が想起できなかった用例にも対応できるようになる。

格フレームの構築・調整
４．構築した格フレーム

格要素にカテゴリを取る格フレームを各用言の語義別本研究で作成した名詞カテゴリは 84 個であり、格フで例を示した名詞カテゴリは、いわゆるシソーラスなど

レームの数は621 個である。格フレームの数が用言の数に構築する。まず、3.1
節で構築した格フレームの格要の分類と同様（すなわちこのような作業は不要）ではな構築した格フレーム、及び名詞カテゴリを観察したとよりも多いのは、用言の語義で格フレームを分割したた

ころ、いくつか興味深い知見が得られた。例えば、表1
要である。例えば、人間に関する分類はすべて「ヒト」

素をその格要素が属するカテゴリに置き換える。しかしめである。ここで、本研究で作成したカテゴリとそのカ

く、格フレーム構築に必要な「ちょうどいい粒度」が必カテゴリでいいと思いがちであるが、作業の結果下記のながら、このままでは自動構築と変わらず、不要なカテテゴリに属する語の一部を表 1 に示し、構築した格フレ で例を示した名詞カテゴリは、いわゆるシソーラスなどームの例を表 2 に示す。

５分類が必要である。これらは本件のような格フレームゴリ名が多く含まれている格フレームである。そのため、の分類と同様（すなわちこのような作業は不要）ではな

人手で不要なカテゴリや格要素を削除し、人間の知識に言語資源と考える。
く、格フレーム構築に必要な「ちょうどいい粒度」が必より近い格フレームを構築することができる。さらに、要である。例えば、人間に関する分類はすべて「ヒト」

やさしい日本語対訳コーパスの一部を係り受け解析し、カテゴリでいいと思いがちであるが、作業の結果下記のならず、様々な名詞汎化作業において最適な汎化粒度で構築作業を行って初めて分かる分類粒度であり、貴重な
なお、格フレーム構築の副産物として得られたこの名

詞分類は、今回のような格フレーム構築の際の汎化のみはないかとも考えている。この点についてもいずれ検証を行いたい。

332（人に関する分類項目と所属する単語の例）

5 分類が必要である。これらは本件のような格フレームの程度の解析精度が得られるかについては何も検証でき構築作業を行って初めて分かる分類粒度であり、貴重なていない。これについては今後検証を進めていきたい。

言語資源と考える。
なお、格フレーム構築の副産物として得られたこの名

謝辞

詞分類は、今回のような格フレーム構築の際の汎化のみ

本研究は、平成 27～31 年科学研究費補助基盤（B）

ならず、様々な名詞汎化作業において最適な汎化粒度で

課題番号 15H03216、課題名「日本語教育用テキスはないかとも考えている。この点についてもいずれ検証

ト解析ツールの開発と学習者向け誤用チェッカーへの展を行いたい。

開」、及び平成 29～31 年科学研究費助成事業挑戦的萌芽課題番号 17K18481、課題名「やさしい日本語化（人に関する分類項目と所属する単語の例）

実証実験による言語資源構築と自動平易化システムの試・ヒト：父、女、老人、友達、相手作」の助成を受けています。

・ヒト（役割）：ドライバー，ファン，プロ，モデル，上司

参考文献［角張 2018］角張竜晴，山本和英．やさしい日本語格・ヒト（数）：みんな、一人、二人、全員、自分フレームの構築による係り受け解析．言語処理学会

・ヒト（要素）：手、舌、神経、肌、臓器第 24 回年次大会，pp. 777-780（2018）［河原 2007］河原大輔．黒橋禎夫．自動構築した大規

5 おわりに模格フレームに基づく構文・格解析の統合的確率モ

本稿では我々が進めている「箱庭言語処理」の一環と（2007）

デル．自然言語処理，Vol. 14, No. 4, pp. 67-81

して、完全に人手で構築したやさしい日本語格フレーム［山本 2017a］山本和英，丸山拓海，角張竜晴，稲岡夢人，について述べた。小規模ではあるが、我々が選定した「や小川耀一朗，勝田哲弘，髙橋寛治．やさしい日本語さしい日本語」語彙である 2 千語に対して、人手で動対訳コーパスの構築．言語処理学会第 23 回年次大詞と名詞の格関係を記述し、辞書としてまとめた。また、会，pp. 763-766（2017）

この辞書を一般に公開した。

［山本 2017b］山本和英．知識を書こう．自然言語処理，Vol. 24, No. 4, pp. 521-522，言語処理学

SNOW D16：やさしい日本語格フレーム
http://www.jnlp.org/SNOW/D16

会（2017）［山本 2017c］山本 和英．箱庭言語処理─2 千語の言語空間における言語処理の意義─．Japio YEAR

この辞書は、人手で構築したものではあるがまだ完全なものとは認識していない。このため今後は時間をかけ

BOOK 2017, pp. 342-345，日本特許情報機構（2017）て、誤りを見つけ次第修正および拡充をしていきたいと考えている。
このような小規模高品質の格フレームが本当に現実の日本語文に対する係り受け解析、格解析に有効なのかについては、我々で小規模な解析実験を行った結果では、（やさしい日本語語彙に存在する語彙に対して）すでに同等程度であるとの結果が得られている［角張 2018］。
しかし、この実験はまだ小規模かつ限定的であり、特にやさしい日本語として選定した 2 千語以外の語彙に対して適用するためにどのような汎化を行い、その結果どYEAR BOOK 2O18 333

5産業日本語関連・ヒト（組織）：集団、家庭、企業、民族、政党