リアルタイム字幕生成のための音声ドキュメントへの改行挿入
大野 誠寛†

村田 匡輝‡

松原 茂樹§†名古屋大学大学院国際開発研究科‡名古屋大学大学院情報科学研究科§名古屋大学情報連携基盤センター

E-mail: ohno@nagoya-u.jp
概要
リアルタイム字幕生成とは，講演や解説などの音声ドキュメントをテキストで提示するものであり，聴覚障害者や高齢者，外国人らによる講演音声の理解を支援するための技術である．講演では一文が長くなる傾向にあり，多くの文がスクリーン上で複数行にまたがって表示されることになるため，テキストが読みやすくなる位置に改行が挿入されている必要がある．本論文
では，読みやすい字幕を生成するための要素技術として，日本語講演文への漸進的な改行挿入手法を提案する．本手法では，係り受け，節境界やポーズ，行長などの情報に基づき，統計的手法によって漸進的に改行位置を決定する．日本語講演データを使用した実験によって本手法の有効性を確認した．
キーワード 音声言語，文解析，リアルタイム字幕生成，係り受け構造，節境界，音声コーパス

Linefeed Insertion into Spoken Document forReal-time Captioning
Tomohiro Ohno† Murata Masaki‡ Shigeki Matsubara§†Graduate School of International Development, Nagoya University‡Graduate School of Information Science, Nagoya University§Information Technology Center, Nagoya University

E-mail: ohno@nagoya-u.jp
Abstract
The development of a captioning system that supports the real-time understanding of spoken
documents such as lectures and commentaries is required. In monologues, since a sentence
tends to be long, each sentence is often displayed in multi lines on the screen, it is necessary
to insert linefeeds into a text so that the text becomes easy to read. This paper proposesa technique for incrementally inserting linefeeds into a Japanese spoken monologue as anelemental technique to generate the readable captions. Our method appropriately and incrementally inserts linefeeds into a sentence by machine learning, based on the information suchas dependencies, clause boundaries, pauses and line length. An experiment using Japanese
speech data has shown the eﬀectiveness of our technique.
key words spoken language, sentence analysis, real-time captioning, dependency structure, clause boundary, speech corpus

はじめに

しかしながら，読みやすい字幕を生成するためには，音声を精度よく文字化することだけでなく，文字化
リアルタイム字幕生成とは，講演などの音声ドキュ されたテキストをどのように提示するかということメントをテキストで提示するものであり，聴覚障害者 もまた重要となる [5]．特に，講演では文が長くなるや高齢者，外国人らによる音声理解を支援すること 傾向にあり，一文が字幕スクリーン上で複数行にまを目的とする．近年，字幕の自動生成の実現を目指し たがって表示されることになるため，提示されたテた研究がいくつか行われており [1]，字幕生成のため キストが読みやすくなるように，適切な箇所に改行の音声認識技術について検討が進んでいる [2, 3, 4]． が挿入されていることが望まれる．

11

'
例えば環境の問題あるいは人口の問題エイズ$の問題などなど地球規模の問題たくさん生じておりますが残念ながらこれらの問題は二十一世紀にも継続しあるいは悲観的な見方をすればさらに悪くなるという風に思われます&%

図 2: 講演音声の書き起こしテキスト
図 1: 講演音声の字幕提示環境'
例えば環境の問題$

あるいは人口の問題
これまでに著者らは，日本語講演音声の書き起こし文への改行挿入手法を提案している [6]．この手法
エイズの問題などなど
では，節境界，係り受け関係，ポーズ，行長などの情地球規模の問題たくさん生じておりますが報を用いた統計的手法により，読みやすい位置への残念ながらこれらの問題は適切な改行挿入を実現している．しかし，文を入力二十一世紀にも継続し単位として改行挿入位置を同定しているため，1 文が長くなる傾向にある講演データでは特に，音声が入あるいは悲観的な見方をすれば力されてから改行位置が同定され字幕が出力されるさらに悪くなるという風に思われますまでの遅延時間の増加が問題となっていた．また，講 &%演データにおける文境界の判定は難易度が高く，文図 3: 適切な位置に改行が挿入されたテキスト境界が既知であることを前提とした手法となっていることも課題として残されていた，
そこで，本論文では，読みやすい字幕をより同時 ながら常に数行表示される字幕提示システムの利用的に生成するための基盤技術として，日本語講演音 を前提とする．
図 2 に示すように，音声の書き起こしテキストを，声の書き起こし文への漸進的な改行挿入手法を提案する．本研究では，講演会場での聴衆への字幕情報 改行位置を考慮することなくディスプレイの幅に合の提供手段として，字幕のみが複数行表示されるディ わせて表示すると，読みにくいテキストとなる．特スプレイの設置を想定している．本手法では，講演 に，字幕テキストでは，話者の発声スピードに合わ全体の文節列を入力とし，節境界が検出されるごと せて読むことが強いられるため，図 3 に示すようにに，それまでに入力された文節列の各文節境界に対 読みやすい位置で改行されていることは重要である．
本研究では，字幕生成における改行挿入位置につして，改行位置を同定する．従来の文単位の改行手法と同様に，節境界，係り受け関係，ポーズ，行長 いて，以下の前提を設けた．などの情報を用いた統計的手法により，意味的なま• ディスプレイの大きさを考慮した行の最長文字とまりを考慮して改行位置を決定するだけなく，節数を設定し，各行の文字数をそれ以下とする．
ごとの漸進的な改行位置同定を実現する．
• 日本語では，文節は意味のまとまりの基本単位
日本語講演データを用いて改行挿入実験を行ったであることを考慮し，文節境界を改行位置の候
結果，人手で改行位置を付与した正解データに対し補とする．て，再現率で 76.28%，適合率で 73.80%を達成した．
文単位の従来手法と比較して，改行位置の再現率・なお，本論文の以下では，改行が挿入される文節適合率をそれほど低下させることなく，遅延時間を境界を改行点（linefeed point）という．
大幅に改善しており，本手法の有効性を確認した．

2

3

講演テキストへの改行挿入

節境界に基づく漸進的改行挿入

本手法では，1 講演分の文節列が 1 文節ずつ入力され，節境界が検出されるごとに，それまでに入力された文節列中の各文節境界に対して改行を挿入するか否かを同定し，その結果に従って字幕を漸進的に出力する．
本手法の流れを図 4 を参照しつつ以下に示す．

本研究では，講演会場における字幕提示環境として，プレゼンテーションスライドを表示するスクリーンに併設された，字幕テキスト表示専用のディスプレイの利用を想定する．図 1 に，想定する字幕提示環境を示す．
テレビ番組のクローズドキャプションの場合，通常，画面下部に 2 行程度の字幕が表示され，発声の進行に合わせて表示が切り替わる．一方，本研究では，テキストが行単位で入れ替わり，スクロールし

1. 入力
1 講演分の文節列が 1 文節ずつ入力される．図a) は，入力前の状態を示す．
2

講演の文節列a)
1

3

4567

4

節境界の検出
節境界のの検出節境界の節境界節内部の解析
節内部のの係係りり受受けけ解析
節内部の節内部

講演の文節列12

節

講演の文節列節境界の検出
節境界のの検出節境界の節境界
節内部の
解析
節内部のの係係りり受受けけ解析
節内部の節内部

節末文節が直後の文節に節末文節がが直後の直後のの文節に文節にに節末文節が節末文節
文節るか否かを判定
判定
るか否否直後かを判定
係係るか否かを判定
るかかを

14（1文節ごと入力）

改行挿入判定改行挿入判定1係り受け関係
12325改行結果
1724567123456

7

直後の文節に係らない

8（1文節ごと入力）

節境界の検出
節境界のの検出節境界の節境界節内部の解析
節内部のの係係りり受受けけ解析
節内部の節内部

節末文節が直後の文節に節末文節がが直後の直後のの文節に文節にに節末文節が節末文節
文節るか否かを判定
判定
るか否否直後かを判定
係係るか否かを判定
るかかを節末文節が直後の文節に節末文節がが直後の直後のの文節に文節にに節末文節が節末文節
文節るか否かを判定
判定
るか否否直後かを判定
係係るか否かを判定
るかかを改行挿入判定
改行挿入判定23

講演の文節列節境界の検出
節境界のの検出節境界の節境界節内部の解析
節内部のの係係りり受受けけ解析
節内部の節内部

1

2

38（1文節ごと入力）

改行結果

11i)

67

改行挿入判定改行挿入判定

3

改行 改行
ナシ ナシ

868

節末文節が直後の文節に節末文節がが直後の直後のの文節に文節にに節末文節が節末文節
文節るか否かを判定
判定
るか否否直後かを判定
係係るか否かを判定
るかかをf)

75（1文節ごと入力）

改行挿入判定改行挿入判定講演の文節列4

18改行結果

1改行結果

7

節末文節が直後の文節に節末文節がが直後の直後のの文節に文節にに節末文節が節末文節
文節るか否かを判定
判定
るか否否直後かを判定係係るか否かを判定
るかかを改行挿入判定
改行挿入判定33

節境界の検出
節境界のの検出節境界の節境界節内部の解析
節内部のの係係りり受受けけ解析
節内部の節内部節境界

2

講演の文節列h)62

節境界の検出
節境界のの検出節境界の節境界節内部の解析
節内部のの係係りり受受けけ解析
節内部の節内部

3

改行結果

65（1文節ごと入力）

節末文節が直後の文節に節末文節がが直後の直後のの文節に文節にに節末文節が節末文節
文節るか否かを判定
判定
るか否否直後かを判定係係るか否かを判定
るかかを

5

改行結果

14

1

節末文節が直後の文節に節末文節がが直後の直後のの文節に文節にに節末文節が節末文節
文節るか否かを判定
判定
るか否否直後かを判定
係係るか否かを判定
るか
かを
1

8

節境界の検出
節境界のの検出
節境界の節境界
節内部の解析
節内部のの係係りり受受けけ解析
節内部の
節内部

4

節境界の検出
節境界のの検出
節境界の節境界
節内部の解析
節内部のの係係りり受受けけ解析
節内部の節内部
改行挿入判定改行挿入判定講演の文節列e)7（1文節ごと入力）

c)8（1文節ごと入力）

改行結果

118

改行挿入判定改行挿入判定改行結果

67

節境界の検出
節境界のの検出節境界の節境界節内部の解析 直後の文節に係る節内部のの係係りり受受けけ解析
節内部の節内部節末文節が直後の文節に節末文節がが直後の直後のの文節に文節にに節末文節が節末文節文節るか否かを判定
判定
るか否否直後かを判定
1
23
係係るか否かを判定
るか
かを

文節

改行挿入判定改行挿入判定56（1文節ごと入力）

節末文節が直後の文節に節末文節がが直後の直後のの文節に文節にに節末文節が節末文節文節るか否かを判定
判定
るか否否直後かを判定
係係るか否かを判定
るか
かを

4

5

講演の文節列g)18（1文節ごと入力）b)

講演の文節列d)12

改行挿入判定改行挿入判定改行結果

31572634

1234567

改行
ナシ 改行
アリ 改行
ナシ 改行
アリ

図 4: 漸進的改行挿入の流れ

2. 節境界の検出
文節が入力されるごとに，節境界解析ツール
CBAP[7] を用いて各文節境界が節境界であるか否かを随時判定する．図 b) は，文節 3 が入力されたときに，文節 2 と文節 3 の間に節境界を検出した状態を示す．
3. 節内部の係り受け解析
節境界が検出され節が同定される度に，その節内部の文節列に対して節境界に基づく係り受け解析手法 [8] を用いて係り受け解析を実行する．
図 c）は，文節 1 と文節 2 からなる節の内部の係り受け構造が同定された状態を示す．
4. 節末文節が直後の文節に係るか否かを判定
節内部の係り受け解析が終わると，節末文節が直後の文節に係るか否かを判定する．節末文節の場合，節内文節の場合とは異なり，係り先がまだ入力されていない可能性が高いため，漸進性を損なわない範囲で出来る限りの係り受け情報を獲得することを考えて，直後の文節に係るか否かの判定のみ行うこととした．なお，この判定は最大エントロピー法を用いて行った．素性は，節境界に基づく係り受け解析手法 [8] において係り受け確率を最大エントロピー法を用いて推定する際に利用されてた素性とほぼ同様のものを用いた1 ．図 d）は，節末文節 2 が直後の文節 3 に係ると判定された状態を示す．

5. 改行挿入判定
節末文節が直後の文節に係るか否かを判定が終了すると，改行挿入判定が行われていない各文節境界に対して，係り受けや節境界，ポーズ，行長などの情報に基づき，統計的手法によって改行を挿入するか否かを判定する．図 e）は，文節 1 から文節 3 までの各文節境界に対して，改1 ポーズ情報の素性を追加した（3.1.2 節参照）．

3

×P (rnmm −1 = 0|rnmm −2 = 0, · · · , r1m = 0,行を挿入するか否かが判定された状態を示す．

rm−1 = 1, B)

nm−1
6. 改行結果の出力 (字幕出力)
mmmm−1×P(rnm = 1|rnm −1 = 0, · · · , r1 = 0, rnm−1 = 1, B)
改行挿入判定が終了すると同時に，その改行挿入結果に従って，まだ出力されていない文節列
jjjj−1を字幕として出力する．図 f) は，文節 1 と 2， ここで，P（rk = 1|rk−1 = 0, · · · , r1 = 0, rnj−1 =文節 2 と 3 の文節境界には，ともに，改行は挿 1, B ）は，1 文の文節列 B が与えられ，j −1 行目の行j入されないという結果に従って，文節 1 から 3 末位置が同定されているときに，文節 bk の直後に改行jが挿入される確率を表す．同様に，P（rkj = 0|rk−1=までを 1 行にして出力する．
j0, · · · , r1j = 0, rnj−1=1,B）
は，文節bの直後に改kj−1
なお，図 g) から図 i) は，図 a) から図 f) と同様に，行が挿入されない確率を表す．ただし，計算の都合
文節 7 まで入力されたときに行われる処理を示して上，P (rnmm = 1|rnmm −1 = 0, · · · , r1m = 0, rnm−1=m−1
いる．
1,B)=1として計算する．これらの確率を最大エン
本章の以下では，上述の「5. 改行挿入判定」につトロピー法により推定した．最尤の改行結果は，式いて詳述する．
（1）の確率を最大とする改行結果であるとして動的計画法を用いて計算する．

改行挿入判定3.1

改行挿入判定処理の入力は，1 講演の最初の文節 3.1.2 最大エントロピー法で用いた素性から，その時点で検出された節境界の直後の文節まj
本研究では，P （rkj = 1|rk−1= 0, · · · , r1j =での文節列とする．例えば，図 4-i) における改行挿
jjj−1
入判定処理では，文節 1 から文節 7 までの文節列が 0, rnj−1 = 1, B ）ならびに P （rk = 0|rk−1 =j= 1, B ）を最大エントロピー法入力文節列となる．この入力に対して，改行挿入判 0, · · · , r1 = 0, rnj−1
j−1
定済みの結果を覆さない，かつ，1 行あたりの文字 により推定する際，以下に示す素性を用いた．なお，数が最長文字数を超えないという条件の下，入力文 これらの素性は，改行挿入に有効な素性に関する分節列中に挿入されうる改行点の全ての組み合わせの 析結果 [6] に基づいて設定した．
中から，最適な組み合わせを確率モデルを用いて決定する．
形態素情報
以下では，n 個の文節からなる入力文節列を B =• 文節 bjk の主辞（品詞，活用形）と語形（品詞）b1 · · · bn とするとき，改行結果を R = r1 · · · rn と記す．ここで，ri は，文節 bi の直後に改行が挿入され節境界情報るか（ri = 1）否か（ri = 0）のいずれかの値をとる．なお，計算の都合上，rn = 1 とみなして計算し，• bjk の直後に節境界があるか否か
文節 bn の直後に改行が挿入されるか否かは，この時• bjk の直後の節境界のラベル（節境界がある場合）
点では決定せず，次の節境界が検出された時点で決定する．入力文を m 行に分割した j 行目の文節列を係り受け情報
Lj = bj1 · · · bjn（1 ≤ j ≤ m）とした場合，1 ≤ k < njj• bjk が直後の文節に係るか否かのとき rkj = 0，k = nj のとき rkj = 1 となる．

• bjk が直前の文節から係られるか否か
3.1.1

改行挿入のための確率モデル• bjk が連体節の節末文節から係られるか否か

本手法では，入力文の文節列を B とするとき，P（
R|B ）を最大にする改行挿入結果 R を求める．各文節境界に改行が挿入されるか否かは，直前の改行点を除く，他の改行点とは独立であると仮定すると，P（
R|B ）は次のように計算できる．
P (R|B)• 行頭文節 bj1 から bjk までの間で係り受けが閉じているか否か• bjk が節末文節に係るか否か（bjk が節内文節である場合のみ利用）(1)= P (r11 = 0, · · · , rn1 1 −1 = 0, rn1 1 = 1, · · · ,r1m = 0, · · · , rnmm −1 = 0, rnmm = 1|B)

1∼
= P (r1 = 0|B) × · · ·• bjk が行頭からの文字数が最大表示文字数以内の位置にある文節に係るか否か（bjk が節内文節である場合のみ利用）
行長

×P (rn1 1 −1 = 0|rn1 1 −2 = 0, · · · , r11 = 0, B)• 行頭から bjk までの文字数が以下の 3 分類のいずれであるか×P (rn1 1 = 1|rn1 1 −1 = 0, · · · , r11 = 0, B) × · · ·×P (r1m = 0|rnm−1= 1, B) × · · ·m−1

4

– 2 文字以下

それから二番目に– 3 文字以上 6 文字以下

先程伊藤さんからもお話ございましたように– 7 文字以上

今年は終戦五十年ということでポーズ情報

特別の年でございますので• bjk の直後のポーズ時間が以下の 3 分類のいずれであるか

それに関することを若干話させて頂きたいと思います– 0.2 秒未満

それから現在我々が住んでおります– 0.2 秒以上 1.0 秒未満

冷戦後の世界というものは– 1.0 秒以上 3.0 秒未満

どういうものかという点につきまして– 3.0 秒以上

私の考えを述べさせて頂きたいと思います

文節の第一形態素
図 5: 正解データの例• bjk の直後の文節の第一形態素の基本形が「する，なる，思う，問題，必要」のいずれか，もしくはその品詞が「名詞-非自立-一般，名詞-非自立副詞可能，名詞-ナイ形容詞語幹」のいずれかであるか否か

適合率 =正しく挿入された改行数挿入された改行数

F 値=4

また，文節ごとに，入力時間と出力時間の差を遅延時間として測定し，各手法の漸進性を評価した．ここで，各文節の入力時間は文節の発話終了時間，出力時間は直前の文節境界の改行挿入決定時間とした．ただし，改行挿入決定時間は，解析時間を無視して測定しており，改行挿入するか否かが決定された時に入力された文節の発話終了時間と一致する．なお，各文節の発話終了時間は，連続音声認識エンジン Julius[11]を用いて付与した．

実験

本手法の有効性を評価するため，日本語講演デー
タを用いて改行挿入実験を実施した．

4.1

実験概要

実験データとして，名古屋大学同時通訳データベー
ス [9] に収録されている日本語講演音声の書き起こしデータを使用した．すべてのデータに，形態素情報，係り受け情報，節境界情報が人手で付与されている．実験は，全 16 講演を用いた交差検定により実施した．すなわち，1 講演をテストデータとし，残りの 15 講演を学習データとして改行点の同定処理を実行した．ただし，16 講演のうち 2 講演は事前分析データとして使用したため評価データから取り除き，残りの 14 講演（20,707 文節）に対する実験結果に基づいて評価した．正解の改行データは，人手で改行を付与することにより作成した．正解データの例を図 5 に示す．なお，実験のための最大エントロピー法のツールとしては，文献 [10] のものを利用した．オプションに関しては，学習アルゴリズムにおける繰り返し回数を 1,000 に設定し，それ以外はデフォルトのまま使用した．また，一行の最長文字数を 20 文字とした．

4.2

4.3

実験結果

本手法の再現率と適合率を表 1 に示す．なお，比較のために，同様の実験環境下で行われた，文献 [6]における文単位の改行挿入手法（以下，従来手法）の結果についても示す．従来手法の結果は，係り受け解析に，本手法とは異なり，CaboCha[12] が利用されたものであるため，単純には比較できないが，本手法は，再現率と適合率ともに，従来手法を下回った．しかし，本手法は，文境界が未知であることを前提にし，かつ，漸進的に改行点を同定していることを考慮すると，それほど大幅に再現率と適合率が低下しておらず，本手法の有効性を確認した．
次に，各文節の遅延時間の累積割合を図 6 に示す．
横軸は遅延時間を，縦軸はその遅延時間未満で出力される文節の全文節数に対する割合を示している．本手法の場合，全体の約 9 割が約 4 秒未満の遅延時間であったのに対し，従来手法の場合，遅延時間が 4 秒未満であった文節数は全体の半数程度であった．本
手法は，従来手法と比べて，遅延時間が大幅に短縮していることが分かる．なお，平均遅延時間（=遅延時間の総和/総文節数）は，本手法が 1.58 秒，従来手法が 7.08 秒であった．

評価指標

本論文では，各手法の改行挿入位置を評価するため，以下の指標を用いた．
再現率 =2 × 再現率 × 適合率
再現率 + 適合率

正しく挿入された改行数
正解の改行数5表 1: 実験結果
再現率
本手法

79.35% (5,711/7,197)

74.90% (5,711/7,625)

77.06

82.71% (5,953/7,197)

80.80% (5,953/7,368)

81.74

TV Broadcasts in French,” Proc. 9th ICSLP,
no.Mon2A2O-1, pp.273-276, 2006.
[3] J. Xue, R. Hu and Y. Zhao, “New Improvements
in Decoding Speed and Latency for AutomaticCaptioning,” Proc. 9th ICSLP, no.Wed1CaP-8,pp.1630-1633, 2006.

]%[合割積累02468101214

遅延時間 [秒]16182022[4] C. Munteanu, G. Penn and R. Baecker, “WebBased Language Modelling for Automatic Lecture Transcription,” Proc. 8th Interspeech,no.ThD.P3a-2, pp.2353-2356, 2007.

24[5] 中野聡子，牧原功，金澤貴之，中野泰志，新井哲也，黒木速人，井野秀一，伊福部達，“音声認識技術を用いた聴覚障害者向け字幕呈示システムの課題 −話し言葉の性質が字幕の読みに与える影響−，” 信学論（D），vol.J90-D, no.3, pp.808814, 2007.

図 6: 遅延時間と累積割合

以上から，本手法は，文単位の改行挿入手法と比べて，改行挿入の再現率・適合率をそれほど低下させることなく，遅延時間を大幅に改善できることを確認した．

5F値

従来手法

本手法 従来手法

1009080706050403020100適合率[6] 村田匡輝，大野誠寛，松原茂樹，“講演テキストにおける読みやすさを考慮した改行位置同定，”
情報処理学会研究報告，vol.NL-188, pp.37-44,2008.

おわりに本論文では，聴覚障害者，高齢者，外国人等による[7] 丸山岳彦，柏岡秀紀，熊野正，田中英輝，“日本音声理解の支援を目的に，日本語講演データへの漸語節境界検出プログラム CBAP の開発と評価，”
進的な改行挿入手法を提案した．本手法では，係り自然言語処理，vol.11, no.3, pp.39-68, 2004.
受け，節境界，ポーズ，行長等の情報に基づき，統計的手法によって読みやすい位置への節単位での漸進 [8] T. Ohno, S. Matsubara, H. Kashioka, T.
Maruyama, H. Tanaka, Y. Inagaki, “Depen的な改行挿入を実現する．日本語講演の書き起こし
dency Parsing of Japanese Monologue Using
データを用いた改行挿入実験では，再現率で 79.35%，
Clause Boundaries,” Language Resources and
精度で 74.90%を示しており，本手法の有効性を確認
Evaluation, vol.40, no.3-4, pp.263-279, 2007.
した．
本論文では，講演の書き起こしテキストに対して，[9] S. Matsubara, A. Takagi, N. Kawaguchi and Y.
適切な位置に改行を挿入する手法について述べたが，Inagaki, “Bilingual Spoken Monologue Corpus
実際のリアルタイム字幕生成に応用するためには，音for Simultaneous Machine Interpretation Re声認識結果の利用を前提とした，より実践的な方式
search,” Proc. 3rd LREC, pp.153-159, 2002.
を検討する必要がある．
[10] L.
Zhang,“Maximumentropymodeling
toolkit
forpythonandc++,”http://homepages.inf.ed.ac.uk/
参考文献
s0450736/maxent toolkit.html, 2007, [Online; accessed 6-September-2007].
[1] 今井亨，宮本晃太郎，“放送・教育における音声を利用した障害者支援，” 信学誌，vol.91, no.12,[11] 河原達也，李晃伸，“連続音声認識ソフトウエア
pp.1024-1029, 2008.
Julius，” 人工知能学会誌，vol.20，no.1，pp.41–
49，2005．
[2] G. Boulianne, J.-F. Beaumont, M. Boisvert,
J. Brousseau, P. Cardinal, C. Chapdelaine,[12] T. Kudo and Y. Matsumoto, “Japanese DeM. Comeau, P. Ouellet and F. Osterrath,pendency Analyisis using Cascaded Chunking,”“Computer-Assisted Closed-Captioning of Live
Proc. 6th CoNLL, pp.63-69, 2002.

6