｢情報処理学会論文誌」第３３巻第１１号別刷平成４年１１月発行

音声対話文における助詞落ち
山本幹雄

小

林

●

倒置の分析と解析手法
聡中皿鰕情報処理学会

川聖

ＶｏＬ３３Ｎｏ．１１

情報処理学会論文誌

Nov、１９９２

音声対話文における助詞落ち・倒置の分析と解析手法↑
山本幹雄廿小林聡廿中川聖一廿
音声対話における発話文は，言い淀み，言い直し，間投詞，助詞の省略，倒置などの話し言葉特有の特徴を持つため，これまでの書き言葉に対する自然言語の解析手法をそのまま適用するには問題がある．本論文では解析において，まず問題となる名詞文節の助詞落ちと倒置について，実際の音声対話文約1,800文を分析し，その結果をもとに解析手法を提案する．音声対話文では，名詞文節の約４％の助詞が省略されていた省略される助詞は「が，を，に，は」など述部に係る場合に必須格の機能を持つものが80％を占めていた．，係り先の1性質としては，述部に係る助詞落ち名詞文節の99％が最も近くの述部に係る．また，文頭にある助詞落ち名詞
文節は「は」が省略される可能性が高〈（68％)，遠くに係る可能性を持っている．また，係り関係（格）については，述部の格構造の簡単な意味制約によって，９０％が推定できることが分かった．倒置に関しては，述部に係る文節が倒置される場合が94％を占めており，倒置された句が１つ前の文節に係る場合が91％であった．
また，倒置された句の直前の文節は必ず終止形で終わっていることが分かった以上の分析を反映したヒュー

リスティックスを助詞落ちに関して５つ，倒置に関して２つ提案した．語鍵が７００の小規模な実験タスクで評価した結果，助詞落ち，倒置共に約90％の例を正しく解析できることが分かった．

など種々考えられるが，本論文は工学的システムに応

１．はじめに用する観点から大局的な観点に立ち，統計的に分析し自然言語によるマン・マシンインタフェースとしてた．第５章でそれぞれに対する解析ヒューリスティッの対話システムは盛んに研究されているが，まだ人間

クスを提案し，第６章で提案したヒューリスティック

にとって自然な文を処理できろとは言いがたい．さらスを用いた実験システムと実験結果を示す．第７章でに自然言語による対話は音声入出力によってはじめ

本論文の結論を述べる．

てその真価を発揮すると考えられるが，音声発話文に２．使用した対話データベース

対する統語・意味・語用論的特徴の研究はまだ始まっ

対話文の分析用として，日本音響学会連続音声デーたばかりである、-3)．これまでの自然言語処理の研究

では，その多くが本や新聞・論文などの書き言葉をタベースの書き起こしテキストを使用したい．これに対象としているが，対話において人間が使用する発話は，音声によるシミュレーション対話の書き起こしテ文は一般に，言い淀み，言い直し，間投詞，省略の多キストが含まれる．各対話は２人の人間がお互い見え用，話し言葉特有の言い回しなど，書き言葉と異なるない状態で電話（もしくはそれに類似した状況）で対点が多く，書き言葉の文法をそのまま利用するわけに話したものである．発声速度は各対話ごとにまちまち

はいかない4)．

である．この書き起こしテキストの一部を今回の分析に使用した．助詞落ち・倒置共に，分析対象とした対本論文ではこれまでの書き言葉に対する文の解析手法を対話中の発話文に適用する際まず問題となる，話は以下のようなものである．

名詞文節の助詞の脱落と文節の倒置の特徴を音声対話

対話数：２２人による２０対話

データベースのデータから分析し，解析手法を提案

総文数：１，８１８文

する．

文節数：13,239文節（間投詞，相づち，言い直しを除いた文節数は8,520）

以下，第２章で分析に使用した音声対話データベー

ドメイン：観光案内が半分で，残りは各種相談やそスについて，第３章で助詞落ちの分析結果，第４章で倒置の分析結果を述べる．これらの現象に関する言語の他の案内である．

学的・運用論的考察は，１つ１つ克明に説明する立場

今回の分析は名詞文節を対象としたものだが，その係り受け関係も対象としているため，すべての文の文
TAnAnalysisandParsingMethodoftｈｅ○missionofPost‐

節と係り受け関係の分析を行い基礎資料としたザ文のPositionandlnversiononJapaneseSpokenSentencem
DialogbyM1KIoＹＡＭＡＭＯＴＯ，ＳＡＴｏｓＨＩＫｏＢＡＹＡｓｍａｎｄ
ＳＥＩＩｃＨエNAKAGAwA（DepartmentofInformationand

認定（どこで切るか）は，１つ以上の述部を持っており，意味的にまとまりがあるものを文とした．述部

ComputerSciences，ToyohashiUnWersityofTechnology)．
廿豊橋技術科学大学情報工学系

が省略されているものについては述部がない文も認め
1３２２

音声対話文における助詞落ち・倒置の分析と解析手法

ＶｏＬ３３No.１１

Ｉ

1３２３

た．また，間投詞，相づち，割り込み，言い直しに格助詞あるいは副助詞の「は」の機能を持っている

ついてはすべて無視し（1,818文中1,137文に存在しため，格助詞あるいは副助詞の「は」を推定結果とした．これらの分析は今後の課題である)，それらを取た．しかし，実際に表層的に暖昧性を感じることはまり除いたテキストを使用した．

れであった．また，人間にとって意味的に暖昧な例は名詞の助詞の脱落・誤りを分析する場合の問題点なかった．表の左側は係り助詞「は」の省略をそのは，音声を録音テープから書き起こしてテキストにまま「は」の省略としたもの，右側は「は」が「が，する段階で，無意識の内に助詞を入れてしまったり，を，に」などの格助詞としての機能を持つ場合にその誤りを正してしまう可能性である．また，ワープロの格助詞のほうに分類したものである．表の右側で，入力誤りの可能性もある．このため，データベースに｢は」の省略と分類されているものは主題としてのは音声を忠実に書き起こしたという信頼性が要求され｢は」である．また，「文節全体」の欄の数は助詞が脱ろ．われわれは，テキストの元となった音声テープ

落した文節の数を含んでいる．

と，書き起こされたテキストと照らし合わせて２０対

以下に助詞の省略の例を示す．括弧の中の助詞が省

話１，８１８文に対して誤りが見つからなくなるまでチェ

略された助詞である．“ｖ”はポーズを表し，［］内は発声速度を表す．これ以降の例文に対しても同じ表ックした．

記を使用する．

３．名詞文節の助詞落ちの分析

・高速(が)できてますので…[6.9モーラ/秒。

では名詞文節の助詞によって表現されている柊情報が・馬(を)飼ってますんで…[8.4モーラ/秒。
・中央自動車道(に)乗っていただいて，重要な役割を果たしている．助詞の省略は，格情報の［9.5モーラ/秒］

欠落を意味するため，構文・意味解析にとって大きな・バスｖ(で)，ず－つと見てまわれろということな問題となる本章では，実際の音声対話文での名詞文

んですが，［7.1モーラ/秒］

節の助詞落ちを分析する．

・これ(は)もともとv車の値段が安いもんで…

係り受けに基づく構文解析および曰本語の意味解析［7.6モーラ/秒］

３．１脱落した助詞の種類

名詞文節全体と助詞の脱落した名詞文節を助詞に※この「は」は主題を表す「は」である．

よって分類したものを表１に示す．脱落した助詞は文、そこ(の)あたりVはVちょっと分からないんVです

脈を考慮にいれてわれわれが推定した．表層的にいく

ね．［7.6モーラ/秒。

つかの可能性がある場合（例えば，格助詞と格助詞相、テニスv(と)ゴルフvがあります［7.9モーラ/秒］

当表現）は，すべての省略されている助詞が意味的に省略に対する分類でその他に注意する点は以下のとおりである．

表１名詞文節の助詞の脱落の割合
TablelTheomittedrateofpost-positions．

が

ⅢTｕ

をＦ
P1

１こ

L」

］

へ

で

まで・から

Ｏ’Ｃ

と（引用）
の(連体）
だ(助動詞）
その他
合計

３と
rｌ

Ｊ

、’０

4063

1７１

（２）言い直しによる助詞のない名詞文節は省略と見なさなかった．例えば，「江戸時代の建物，建物はもうないんですけれども」のような文で，最初の「建物」という名詞文節は助詞が省略され

F1

L｣

F1
L｣

ているとは考えない．この現象は「言い直し」という枠組みで検討されるべきである．

（３）「だ，です」は助動詞であり助詞ではないが，｢１

Ｊ

分類には入れた．しかし，数も少なく助詞の省略ではないので以下の分析では無視する．

１

と（並列）

脱落文

６５１

（土

439１６

％ 文節全

５７２５０２０１７９３０

全体|脱落文節Ｉｈとが可能なので「に」に統一した．

｢は」を格助詞に分配

３９６９０７９９８７１５
９０５９１７１０９４０４
２５２３２１１
６５８

助詞｢は」はそのまま（１）省略における「へ」は，「に」に置き換えるこ（４）１文節文（名詞１個からなる文節）は助動詞
Ｕ「だ，です」の省略と考えられるが,非常に特殊なので省略とは考えない分類は「その他」と
した．

1324

情報処理学会論文誌

Ｎｏｖ、１９９２（５）名詞を並べただけで，「と」などで接続されていない並列句は一般に「と」の省略と考えないかもしれないが，機械によって他の助詞の省略

Ｉ

、

、こ～
､

「、

った．

1２３４５６

距離一一一←

表１より，「は」の省略が最も多いが，比率から言えば「を」と「と（並列)」のほうが脱落しやすい．また，

ユ．０

1．０

表の右側からは，格としては「が」と「を」が際だっ｢が｣て脱落しやすい助詞と言える．また，「が，を，に」の必須格になりやすい格助詞と，潜在的に必須格の機能を持っている「は」を合わせると助詞落ち全体の約８０％占めろ．一方，「まで，から」などの任意格になりやすい格助詞はほとんど脱落していない．
３．２係り先までの距離

本節では名詞文節と係り先の文節との距離を分析する．ここで，距離とはいくつ先の文節あるいは述部に係っているかを意味していろ．表２は助詞落ち文節と名詞文節全体の係り先までの文節数をまとめたものである．表の列は係り先までの文節数を表す．「なし」の欄は述部の省略などによって係り先がない名詞文節の数である．また，斜線の左側が助詞落ち文節の数，

右側が全体（助詞落ち文節を含む）の数である．助動詞「だ・です」を持つ名詞文節は表に含めなかった．
すべての助詞を合わせたものと「は，が，を」についての距離の分布グラフを図１に示す＿実線が助詞の落ちていない文節を含めたものの距離で，点線が助詞
落ち文節の係り距離である．「は，が」については，省略された場合のほうが，若干近くに係る傾向がある

Ｔａｂｌｅ２Ｎｕｍｂｅｒｏｆｐｈｒａｓｅｓｂｅｔｗｅｅｎｍｏdifying
nounphraseandmodifiedphrase．

］

､

し

ユ２
1２３４５６ユ２３４５５

図１係り先の距離と助詞の関係
Ｆｉｇ．１Ｔｈｅｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｏｆｎｕｍｂｅｒｏｆｐｈｒａｓes
betweenmodifyingnounphraseｗｉｔｈ‐
outpost-positionandmodinedverb
phraseforeveryomittedpost-position．

しかし，助詞落ち文節は対話文全体の特性を保存していると言えるから，この近くに係るという情報は助詞

落ち文節の解析に利用することができる．
助詞落ちの文節は，直後にかかる可能性が最も大き
く，全体の７５％を占めろ．２つの文節までだと，８９％になる．また，副詞を飛び越えて２つ先の文節に係る文節は「直後」に係ると言うことにすれば，直後に係る文節は８３％を占めろ．

助詞が省略された述部に係る名詞文節を対象に，係り先の述部までの述部の数をまとめたものが表３である．例えば，「２」のところは，２つ目の述語に係っていることを示している．ここで，形式名詞6)「こと」や節の一部とした．例えば，「研究センターというもの」
は１つの文節として，この文節の「いう」は述部の数に入っていない．

この表より，最も近い述部に係る場合がほとんど

23/419(99％）であることがわかる．２つ目以降の述部に

43/228

係る例は２例あるが，３つ先の述部に係っている例は

10/383
-/1０
２/277
０/117

１/109
17/9８
９/647

表３係り先の述部までの述部の数
Table3Numberofverbphrasesbetweenmodifying
nounphraseandmodifiedverbphrase．
述部の数

１

文節数（全体）2100

文節数（助詞落）

１４０

２
１

168/3562｢新富士までV値段V(は)，新幹線(に)乗ろうと思って

１

０/835

Ｉ

が，助詞すべてで比較した場合，特に変わりはない

８１]/４３３１０／９８１０／7８

６５の（直は）’９/６０９１０／１６１（

63/439ノノノノノノノノノノノ

5/８

３１８１０３６８０１１】

００００’００００００

]／９４

し

４８１１／４９１０／１９

３４１０/２３１０／1４

合計

な

3/２６７１０

７１７３０２１１４４６」

上ノノノノノノノノノノノ
以７００１’００００００

Ｂ／６９

ＪＯＩ２/６５１０｢を」｢もの」につながる「いう」は独立した文節と数えず文

表２名詞文節の係り先までの文節数

,

｢は」

、

となると思われるため，省略の－種として扱

０．５
の助詑

蒲遡蔑辱

と区別が付きにくく，機械処理を行う際に問題

ユ．0

諾

合計
2250
１４２

Ｉ

／

ＶＯＬ３３Ｎｏ．１１

音声対話文における助詞落ち・倒置の分析と解析手法いるんですが，ｖどれくらいかかります？［6.2モーラ/秒]」の「値段」が「かかります」に係っている例
である．「新幹線(に)乗ろうと思っているんですが」の部分は，途中で条件を言い忘れていることに気づいて，あわてて挿入した文と考えられろ．この特殊な例
を除くと１つの,例だけが２つ先の述部に係っているこ

表５係り先の必須格と脱落した格の関係
Table５Ｔｈｅｒｅｌａｔｉｏｎｂｅｔｗｅｅｎｍｎｅｒｃａｓｅｉｎｍodified
verbphraseandomittedpost-position．

目瀝卜’０

r1
L｣

]凸

とになる．このように２つ以降の述部に助詞落ち文節

表２と図１より，係り助詞「は」は，もともと遠くに係る性質を持っており，「は」が省略された文節も遠くに係りやすいことが言える．また，「は」は格助詞の持たない主題提示という文法上の機能を持っているため「は」の省略に対する情報は重要である．この点に関して，省略された名詞文節が文頭である場合，「は」が省略されている可能性が高いという分析結果が得られた．

述部に係る文頭の名詞文節に関する分析結果を表４に示す．ここでいう文頭とは文の中で最初に出てきた名詞であることを意味する．距離は係り先までの文節の数である．この表から，文頭の名詞文節の約１割の助詞が省略されることが分かる．また，省略された助詞の内，２/３が「は」の省略であり，遠くに係りやすいことが言える．

３．４係り先の述部の必須格と脱落した助詞の関係
述部に係っている文節の脱落した格助詞と述部（正しい係り先）の必須格との関係を調べたものが表５である．「は」についても格を持っているものはこの表の中に含まれている．「残り必須柊」の欄の数字は述部の必須格の数から，他の文節の修飾によって埋まった必須格の数を引いたものである，脱落した助詞が必須格である場合とそうでない場合を区別してある．また，括弧の中は単語の単純な意味の制約によって文脈によらずに省略された格を推定できる場合の数であ
表４文頭の名詞文節の係り距離（文節数）
Ｔａｂｌｅ４Ｎｕｍｂｅｒｏｆｐｈｒａｓｅｓｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｍｏｓｔｌｅｆｔ

3/６

０/１

０/3２

０/12

０/５

０/36

0/18

０/３

20/199

9/9４

５/4６

沮旧江旧侶

６/3７

３００００

計

合

5/32

0/５

上

はがをにで

6/必

0/14

以

詞

助

'二差

３．

ろ．任意格の場合の意味による推定は表１から脱落する可能性のある「を，に，で」のうちのどれかを意味
によって決定できる場合である表５から，脱落するのは必須格がほとんどであり（94％)，その約半数について１格１文節の制限によって，意味を使わずに格を推定できることを示している（残り必須格が１の場合)．さらに，残りの半数は単語の意味と選択制限
を使うことによってほとんど（残りの８１％）推定でき
る．任意格が省略されることは少ないが，省略された

場合，残り必須格が０の場合は「が，を，に，で」の中から意味制限によって推定できる．係り先が正しければ，全体で結局９０％の柊を正しく推定できる.推定できない場合はいずれも，文脈処理などのより高度な処理が要求されろ．

３．５名詞に係る助詞落ち名詞文節

述部としての名詞文節（｢名詞十です」など）に係る文節を除いて，その他の名詞に係る助詞落ちは「の」と「と」である．

「の」の省略の認定は，複合名詞をどう扱うかによって暖昧になる．例えば，「大阪近郊」は「大阪の近郊」の「の」が省略されているとも，複合した１つの名詞とも考えられろ．このように判断が暖昧になりや
すいため，明らかに「の」を入れたほうがよい場合にのみ「の」の省略と判断した．例えば，「そこ（の）あたりに」などである．明らかという制限を付けたため’分析の結果は９例しかない．「の」の省略を処理する
場合の問題は，「の」の省略を認めるために，助詞の合計省略された名詞が「の」が省略されたものなのか，次の述部に係る格助詞の省略なのかを一見して見分けられない点である．この点に関して，「の」の省略され25/148た文節が最も近くの述語に係ることができるかどうか

３/7０

分析した結果は次のようになった.

ｎｏｕｎｐｈｒａｓｅａｎｄｍｏｄｉｆｉｅｄphrase．
１１２］I）’(3)’（９，Ｉ（８が係るのはきわめて希である。

３．３文頭の名詞文節の助詞落ち

1３２５

９/4５
０/5８
０/65
37/386

述部の必須格で係ることができる：２
述部の必須格で係ることができない：７

必須格で係れないというのは，次のような例である．

「情報工学に関する科目(の)どちらかを受ける．

■｜■■■■■■■■■■■ＢＩⅡ■Ｖ‐ｌ１００ＤＩ０■｜、■ロロｕＵＤＢ０００■８１０６’８６１００■■Ｂ００ＢＵｌｌｑ０・■ⅡⅡ

1３２６

情報処理学会論文誌[9.1モーラ/秒]」

Ｎｏｖ、１９９２

表６倒置の分類
Table６Theclassificationofinversion．

｢の」が省略された文節は適当な助詞（上の例ではが，その助詞は次の文節「どちらかを」が使用してい「は」で係る文節

る．述部には１つの格に対して１つの文節しか係れな「が」で係る文節

きないまた，もう１つの必須格である「が」は意味は受けるに係ることができない上記の必須格で係れその他の助詞で係る文節
副詞文節

ない例はすべてこのような例である．

用言

例が少ないので，確実なことは言えないが，「の」「の」で名詞に係る文節の省略された文節は次の述部に係れないことが多いの

合計

2１

１（１）
０

０

１（１）
０

１〈１〉
２（２）

４８２２

制約によって係ることができないので，結局「科目」「を」で係る文節「に」で係る文節「で」で係る文節｢まで・から」で係る文節

合計

１（１）
１（１）
２（１）
９

２

3２

で，解析が失敗してから次の名詞に係る可能性を検討すればよいと言える．

並列の「と」に関しては，「と」の省略された名詞文
節と係り先の名詞文節がすべて，明らかに同じ種類のろが，その間に「他の」があるため２つ前に係っていることになる．しかし，「他の学校とかも」全体で直前に係っていると考えたほうが自然である．

名詞であった．例えば，「囲碁部，合唱部が…ｊ「国また，かぎ括弧“〈〉”の中の数字は複数の倒置が語と社会，数学，理科…」などである．これは，名詞あるため，直前でなくなった場合の数である．例えの概念階層を作成し，２つの名詞の１つ上の親概念がば，「１時間半くらいですか，ｖ新富士まで豊橋から．

等しいとき「と」の省略の可能性を検討すればよいこ［9.5モーラ/秒]」の「豊橋から」は，「新富士まで」とを意味するがあるので２つ前の文節に係っていることになって係り先に関しては，「の」が省略された文節はすべて次の名詞文節に係っていた．「と」については，その８８％（15/17）が次の名詞文節に係っていた．

４．倒置

いる．

表６と倒置の例から言えることは次のとおりである．

（１）述部に係る文節がほとんどである（｢の」以外のすべて）（94％)．

倒置の分析の問題点は倒置の認定は文の認定基準か（２）１つ前の文節に係る文節が多い（66％)．また，らの影響を大きく受けることである．倒置された文表中の九括弧とかぎ括弧の中の数値を直前に係（節）の前で文がいったん切れて，倒置された文節にるものとすれば，９１％が直前の文節に係って続く文が省略されたものと考えろと倒置でなくなる．

いることになる．

判断基準は若干暖昧であるが，省略と考えた場合その省略部分が前の文と同じ内容になってしまう場合を（３）倒置された文節が係る述部はかならず終止形で文法的に正しく文を終えている．

倒置と認定した．例えば，「昔，ｖ遊廓だったところでそのほかに特徴的な文として，倒置されてかつ，助す．ここは.［7●Ｏモーラ/秒]」の「ここは」以下を省

詞が省略されたものが１文あった．それは，「何でし略と考えると文脈から前の文と同じものが省略されてたつけ,ｖ名前．［12.3モーラ/秒]｣である．この例はいると考えられるので倒置と認定する

対話文として自然である．次章では，このような文も倒置された文節の認定は，１文内で後ろから前に係っているものであるとした．表６に倒置された文節の分析結果を示す．表６の行は倒置された文節の種類，

列はいくつ前の文節に係っているかを表している．丸解析できる助詞落ち，倒置のためのヒューリスティッ
クスを考察する．

５．解析手法

括弧内の数値は句全体を１つの単位と見れば直前の文

５．１解析の流れ節に係っていると見なせる倒置の数である．例えば，一般の構文解析システムによる名詞文節の解析は，｢京都奈良が多いんですか，他の学校とかも.」は「学名詞文節の助詞と係り先の格構造，概念構造などの組校とかも」が「多いんですか」に係っている倒置であみ合わせによって行われろ．助詞が省略された時に可－‐－１１１‐ＩｉＩＩＩＩＩｌ‐ｌｌＩ－Ｉ－ｌｌＩＩＩｌＩ０ＩＩ１ｉＩ１Ｉ‐‐‐’１‐’’０．．０●、．］》一一■一皿一一耳０，●出川１．１‐戸・ニ■□。

いという原則によって，「を」を補って係ることはで２つ前

６００３４３

倒置された文節の種類

煎一５００１３２２７１０｢を｣）を補って述部（｢受けて｣）に係ることができる

ＶＯＬ３３Ｎｏ．１１

音声対話文における助詞落ち・倒置の分析と解析手法

能な助詞をすべて解析の候補とすると，係り先.係り可能となるが，ＨＪ３が役立つ例は今回の分析対象に関係が極端に暖昧になる．また，倒置についても，無は少なく，暖昧性も多くなるため次節の評価では使用制限に後ろから前への係り受けを認めると，暖昧性がしなかった．しかし，文頭の助詞落ち名詞文節は｢は」爆発することは明らかである．このため，なんらかのの省略である可能性が高く，「は」は遠くに係る性質

方法によって候補を制限する必要がある．

を持っているため，大規模なタスクでは役立つ可能性

この章では３，４章での分析を元に，暖昧さをあまもあると予想されろ．

り増やさず，助詞落ち名詞文節と倒置文節の係り先と助詞が省略された場合の解析手法についてはすでに係り関係を推定するヒューリスティックスを考察す

いくつかの研究があるが7)Ｗ，いずれもメカニズムのる．解析の大まかな流れは次のようになる．

提案であり，統計的な助詞落ちの特性までを考慮した（１）標準的な係り受け解析システムに助詞落ちのヒ

ものにはなっていない．このため，非現実的な文を扱ュースティックスのみを入れて解析する．

うこともできるが，暖昧性などの点で問題がある．わ（２）（１）で解析に成功したら終了．

れわれのヒューリスティックスには助詞落ちに関する（３）（１）で解析に失敗したら倒置の可能性があると統計的な特徴が取り入れられているため，現実的な文

して解析をやり直す．
第１段階の解析が失敗してから倒置の解析ヒューリ

スティックスを入れるのは，効率のため（暖昧性が増に関しては，これまでの助詞落ちを解析するメカニズ
ムと組み合わせることによって，より強力なシステムを構築できる．

加する）と，倒置には部分的な解析結果を参照するヒ

５．３倒置文節解析のためのヒューリスティックスューリスティックスがあるためである．以下，それぞ

５．１節で述べたように，倒置の解析ヒューリスティ

れのヒューリスティックスについて述べる．

５．２助詞落ち文節解析のためのヒューリスティッ
クス

ックスは第１段階の解析が失敗してから導入される．

このため，解析対象とされている文の部分的な解析結果が得られていると仮定する．倒置の解析はまず，ど

助詞落ち文節解析のためのヒューリスティックスの部分解析木が倒置でないものかを決定し，残りの部は係り先に関するものと，係り関係に関するものがあ

分を倒置部分として後ろから前に係ることを許した係

る．以下に提案するヒューリスティックスを示す．

り受け解析を行うことによって実行されろ．倒置でな

ＨＪ１助詞が省略された名詞は最も近くの述部にいものを決定し，係り先を決定するヒューリスティッ

係る．

ＨＪ２述部に係る場合は，必須格を候補として考

Ｉ

1３２７

える．

ＨＪ３文頭の助詞落ち名詞文節には「は」を補った

文節も文節切り出し結果の１つとして追加する．

クスは次のものである．
ＨＴ１文の先頭を含み，終止形の述部で終わる最も長い部分解析木から順番に倒置でない部分の候補とする．

ＨＴ２任意の部分解析木は直前（文の左隣）の部分

解析木に係ることができる．

ＨＪ４述部を飛び越さない次の名詞文節に「の」でＨＴ１は倒置部分は直前に係り，係り先は終止形の述係ることができる．ただし，これは述部へ係部で終わっているという４章の分析による．係り先にることができない場合に限る．

関するヒューリスティックスがＨＴ２である．４章のＨＪ５助詞の省略された名詞が，次の名詞文節と，分析より，２つの文節が倒置されていて直前に係るこ概念階層上で同じ１つ上の親概念を持つ場とにならない倒置（第４章に例がある）も，直前の述合，並列の「と」の省略として係ることがで部に係ることのできるほうの文節が直前の述部に係っきるた解析結果を１つの述部（部分解析木）とすれば，

ＨＪ１は，表３の結果（98％の述部に係る助詞落ち

ＨＴ２を２回適用することにより解析できる．また，文節が最も近い述部に係る）から得られる．ＨＪ２は連体修飾文節を伴う倒置も，連体修飾された部分解析

3.4節の，ＨＪ３は３．３節の議論から，ＨＪ４とＨＪ５

木を１つの単位とすることによりＨＴ２で解析できは３．５節の議論からそれぞれ得られる．ＨＪ３によっる．このようにすれば，第４章で分析したように91％て，文頭の助詞落ち名詞文節は２つ以上離れた述部にの倒置が解析できると思われろ．

係ったり，主題の「は」の省略として扱われることがNov，１９９２

情報処理学会論文誌

1３２８

らないので，このデータによって最も近くのi丞

６．評価実験

部であるかどうかを判別できる．

（３）意味表現として平井の３つの視点からの意味

６．１実験システム

前節で述べたヒューリスティックスの有効,性を調べるために構文解析の実験を行った．実験のために作成

マーカ'1)を使用していろ．

（４）名詞が483,動詞が89,形容詞・形容動詞がした構文解析システムは，交通規則文の解析のためにわれわれが以前作成したちの9)を改良したものである．改良点，特徴，およびシステムの規模を以下に述

この構文解析システムに助詞落ち・倒置解析ヒューリ

べろ．

スティックスを入れたもので実験を行った．

２７，その他が９３の大きさのエントリを持つ辞書を使用した．

（１）図２に構文解析システムの構成を示す．改良点
は文節解析規則を有限状態オートマトンで記述

実験対象としての文は分析に使用した例と評価用にするようにした点と，係り受け解析をチャート

新たに日本音響学会連続音声データベースの書き起こ

パーザ'0)風に部分解析結果を保存しながら行う

しテキストから抽出した文を用いた．分析に使用した点である．係り受け解析はまずチャートデー

例文から，助詞落ち文節を含む文は５０文，倒置文は30文（２文は倒置を２か所持っていろ）すべてを使用した．新たな評価用文としては，助詞落ち文を５Ｇ
文，倒置文を２７文使用した．合計，助詞落ちに関して100文，倒置に関して57文で実験を行った．助詞
落ちの文については，解析が困難であると予測される文（２つ以上遠くの述部に係る文など）も,(助詞落ち
全休の割合と同じように分析の対象とした．また，対つの部分解析木が係り受けできるかどうかを調べ，できる場合には新しい部分解析木をチャートに加えるようになっている．解析に失敗した
ときにも，チャートに部分解析木が残っていることを利用して，倒置の解析対象を決定できるようにした．また，係り受け解析の各段階で助詞落ち・倒置の解析ヒューリスティックスが働くようになっていろ．

<２）ヒューリスティックスＨＪ１（最も近くの述部に係る）を適用するために，係り先との間に述部があるかどうかをチェックする必要がある．
このため文の部分解析結果を表現するデータ構造をそれが複数の述部を持つかどうかを表せるように拡張した述部がある文節に係ると，象が音声対話文であるため，助詞落ちや倒置以外の書
き言葉と異なるところ，また非常に長い文が多く，これらに関しては本論文の主題ではないので，本システ
ムの構文解析部で解析できない部分は解析できるように実験用データとして157文中132文について文を修正した．例えば次のように変更した．

変更前：「その下に名前を書くようになってるけど,ｖ
誰も名前(を)かいてねえんじやねえかなあ．

結果としての部分解析結果には述部が係っていることを示すデータが付加されろ．さらに，このデータはこの部分解析結果が他の文節に係るときに伝播されろ．倒置解析のヒューリスティ

ックスがない限り，文節は前から後ろにしか係

表７ヒューリスティックスによる助詞落ち・倒置文の解析結果

Table7Theparsingresultsofspokensentencesbyusingourheuristics．
鯉ﾈ斤匹弄町

図２実験用文解析システム
Ｆｉｇ．２Ｔｈｅｐａｒｓｉｎｇｓｙｓｔｅｍｆｏｒｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎt．

「△

雷祷

邇ｌ》ｌ錦

蕨

［9.4モーラ/秒]」

変更後☆：「その下に名前を書くようになっているが，

凋膠Ｂ

曜析不能|誤厩F１

Ｊ野｜評ｲllhフ

９１４１０１０１０

勤評ｲH１☆変更はやや不自然かもしれないが，本論文のヒューリスティック
スが文節内の解析から影響を受けることはほとんどないので，評価にはさしつかえない．

Ｉ

タベースから２つの部分解析木を選び，その２６．２実験結果

ＶｏＬ３３Ｎｏ．１１▽

音声対話文における助詞落ち・倒置の分析と解析手法

1３２９

誰も名前(を)書いてないだろう.」

倒置された文節を１つにまとめても，２つ以上前の

表７は実験結果である．解析に成功，または失敗し述部に係る倒置がある．ヒューリスティックスはそれたもので大きく分けた．解析結果は暖昧性によっていを無視しているため，そのような例は解析できなかっ

くつか出てくるが，その結果の中に正しい解析結果がた．しかし，８９％の文は解析に成功している．

含まれていれば成功とし，その助詞落ちに関係ある

以上，正しく解析された例をいくつか挙げろ．括弧

解析結果の暖昧さの数（係り先あるいは格の暖昧さの

内は助詞落ちに関して正しいと予想される助詞（すな

数）でさらに分類した．暖味さの数は正しい助詞を補

わち推定された助詞)，倒置に関しては，正しいと考った文を解析し，そのときの暖昧さの数を基本とし，えられる文の一例である．

それより多くなったか少なくなったかで，プラスある

助詞落ち

いはマイナスになっている．暖昧さの数が０の場合は・先ほど挙げた３つのやつ(の)値段(を）１つずつ教え

助詞落ち文節の助詞が正しい係り先と共に一意に決定て下さい．

できたことを意味している．「は」については，格を・他の人はどういう所(に)行くのですか？

持っているものはその柊を正しく推定できれば成功と助詞落ちと倒置の複合

した．

・何ですか，名前(は)．（名前はなんですか？）

失敗に関しては，解析結果が得られなかった場合と，結果は得られたがすべて誤っていた場合に分類した．また，「分析文」と書いてある行が分析に使用した文に対する，「評価文」と書いてある行が評価用に新たに抽出した文に対する実験結果である．分析文
８０文，評価文７７文に対する実験結果に有意な差はな
かった．

助詞落ちに関して，提案したヒューリスティックスが単純なものにも関わらず多くの助詞を一意に正しく倒置・クラスの数はいくつ位あるのですか，一学年で．
（－学年で，クラスの数はいくつ位あるのですか.）・－人３万５千円です，安くても．

（安くても，一人３万５千円です.）
次に解析に失敗した例を示す．［。の中は解析できなかった理由である．
助詞落ち
・そちらの方(を)，先ほど申し込みました曰程で申し決定できていることが分かる（75％)．また，助詞が込みたいんですけど．

省略されたために，係り距離が短いというＨＪ１のヒ［正しい係り先が２つ先の述部であるが，１つ目のューリスティックスによって，助詞があるときよりも述部「先ほど申し込みました」に係ってしまった

暖昧さが減った例が５個あった．このように助詞落ち（ＨＪ１)。

の情報を積極的に利用する使用法もあることが分か・十万弱(で)往復は買えろ．

る．また，暖昧さが残ってしまうものに関しても解析［十万弱を副詞としてとってしまい，「十万弱枚，往結果に優先順位などをつけることによって，さらに改復を買える」という意味に解析してしまった．

良できろ．例えば，「が」と「に」の暖昧性がある場

倒置

合には「が」のほうが落ちる可能性が高いので「が」・安定感があるとは言いますね，長い方が．

を優先するなどである．例えば「いっぱいスキー場［正しくは２つ前の述部に係るべきだが，１つ前の(が，に）あります．［12.1モーラ/秒]」の場合，「が」述部「言います」に係ってしまった（ＨＴ２)。

と「に」の暖昧性があるが優先順位によって「が」のほうを選択することができる．実際，文脈なしの状態

７．おわりにで１０入の人に聞いたところ全員が「が」の省略と答

本論文では，音声から書き起こしたテキストを分析たこの現象に関しては，省略の優先順位や必須格なすること|こようて，名詞文節の助詞の脱落の特徴をどの議論との関連もあるだろうが，本論文の範囲を越調べた．音声対話文では名詞文節の約４％において，えるので，詳しい研究は今後の課題としたい．

助詞が脱落していた．構文・意味解析は助詞の情報に

解析失敗に関しては，２つ先の述部に係るものと任大きく依存しているため，大きな問題点であるといえ意格の省略された例が解析不能で，「の」の省略と任る．述部に係る文節は最も近い述部に係る可能性が高意格の省略された例が誤解析であった．

いことと，必須柊の助詞が落ちる場合が多いことが分倒置に関しては，４章の分析からも分かるように，かった．さらに，倒置文節についても調査し，倒置文

情報処理学会論文誌

1３３０

Ｎｏｖ、１９９２

９）中川，竹本，田口：交通規則文に関する質問応答
システムLICENCEにおける日本語文から一階述語論理への変換，情報処理学会論文誌，Ｖ01.
32,Ｎ｡､３，pp354-363（1991)．
10）Gazdar，GandMellish，Ｃ､：Ｍ２”γαＺＬＱ汁
gzLageP7-ocessi7zg/〃ＬＩＳＰ，ｐｐ、181-214,Ａｄ‐dison-WesleyPublishingCompany（1989l11）平井，北橋：日本語解析システムＭＡＲＩ○Ｎ-1Ｖ

節は係り先の述部に近いところに存在していることが分かった．

これらの結果から，付属語の脱落ｃ倒置を含む文の係り受け解析を行うための単純なヒューリスティックスを提案した．ヒューリスティックスはかなり荒い近似であるが，実際の対話ででてくる文に対しては有効であることを実験により確認した．

における単文の構文および意味解析について，情今後の課題は，大規模なタスクに対しても助詞落

報処理学会論文誌，Vol､27,Ｎ。､９，pp892-899

ち・倒置を解析できるようにするために，分析対象を（1986)．

増やして一般性を上げ，より精密な助詞落ち・倒置のモデルを作成することと，今回，分析の対象から除い；！

（平成４年２月２４日受付）（平成４年９月１０日採録）

た言い淀み，言い直し，間投詞などの取扱いを検討することである．応用としては，音声認識のための情報としてこれらのデータが役立つかどうかを確認し，実際の音声対話システムに組み込むことによって，これまでよりもより自然な発話を扱える対話システムを構築することを計画している．

謝辞日本音響学会連続音声データベースを使用さ鼠

山本幹雄（正会員）
昭和５９年豊橋技術科学大学情報工学課程卒業．昭和６１年同大学大学院修士課程修了．同年(株)沖テク
ノシステムズラボラトリ入社．昭和63年豊橋技術科学大学情報工学系

せていただきました．作成された方々にお礼を申し上

教務職員．自然言語処理，人工知能に｜
語処理，人工知能に関する研究に従げます。

学会，人工知能学会，ＡＡＡＬＡＣＬ
事．電子情報通信学会，人工知能学会，

参考文献

129-168,岩波書店（1976)．

７）中村，上原,豊田：非文法的な日本語文を取り扱う意味主導型解析メカニズム，情報処理学会研究報告，89-ＮL-70-8（1989)．
８）柿ケ原，相沢：対話文における誤入力訂正処理，情報処理学会研究報告，87-ＮL-64-8,ｐｐ６１－６８（1987)．

鴬大学’情報工学課程卒業．現在，同大学研究科修士課程情報工学専攻在学&中．自然言語処理の研究に従事．人
工知能学会学生会員．

中川聖一（正会員）
昭和５１年京都大学大学院博士課程修了．同年京都大学情報助手．昭il雲il1illlmiii

和５５年豊橋技術科学大学情報工学系講師．昭和５８年助教授．平成２年教授．工学博士．昭和６０～61年

カーネギー・メロン大学客員研究員‘音声情報処理，
自然言語処理，人工知能の研究に従事．昭和５２年電子通信学会論文賞受賞．著書：「情報基礎学詳説」（分担執筆，コロナ社)，「確率モデルによる音声認識」(電子情報通信学会)，「音声・聴覚と神経回路網モデル」(共著，オーム社）など．電子情報通信学会，日本音響学会，人工知能学会，IEEE,ＩＮＮＳ各会員．

□！

６）山口：体言，岩波講座曰本語６－文法Ｌｐｐ、雷忽電５）Itahashi，Ｓ､：CreatingSpeechCorporafor
SpeechScienceandTechnology，Ｔ７ａ７ｚｓ・ＩＥ‐
ICE,ＶｏＬＥ７４,No.７，ｐｐ､1906-1910（1991)．

１９６６年生．１９９１年豊橋技術科学

淫ヰー冊４）保坂，竹沢，江原：対話データベースを利用した
音声認識のための構文規則，情報処理学会研究報
告，91-ＮL-83-13,卯.97-104（1991)．

，小林聡（学生会員））墓渥拳１）有田，小暮，野垣内，飯田:メディアに依存する会話の様式一電話会話とキーボード会話の比
較－，情報処理学会研究報告,87-ＮL-61-5（1987)．
２）井ノ上，江原，小倉：係り受け関係データから見たキーボード会話と電話会話の比較，第４０回情報処理学会全国大会論文集（１），pp490-491（1990)．
３）山本，小林，中川：対話における質問応答対の入れ子構造の分析，1991年電子情報通信学会秋季大会，Ｄ-54,ｐｐ､55-56（1991)．

各会員．