社団法人 電子情報通信学会
THE INSTITUTE OF ELECTRONICS,INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERS

信学技報
TECHNICAL REPORT OF IEICE.

EscortJacs: 外国人による日本語文作成を支援する用例文検索システム
加藤 宏紀†

葛原 和也††

加藤芳秀††† 松原 茂樹††† 名古屋大学工学部，〒 464-8601 名古屋市千種区不老町†† 名古屋大学大学院情報科学研究科 〒 464-8601 名古屋市千種区不老町††† 名古屋大学情報基盤センター 〒 464-8601 名古屋市千種区不老町
あらまし 本論文では，日本語文の作成支援を目的とした用例検索システム EscortJacs を提案する．外国人による日本語文の作成では，特に助詞の誤用が多いことが知られており，本研究では助詞に着目した用例検索を対象とする．

EscortJacs では，係り受け関係を考慮することにより，高い精度での検索を実行する．また，係り受け構造，及び，付属語を考慮した分類を行うことにより，ユーザが適切な用例文を容易に発見可能な提示を実現する．評価実験を行った結果，ベースラインと比べ，検索性能，及び，分類性能が向上することを確認した．
キーワード

情報検索, 係り受け構造, 分類, コーパス, 助詞

EscortJacs: Example Sentence Search for Supporting JapaneseComposition by Foreigners
Hironori KATO† , Kazuya KUZUHARA†† , Yoshihide KATO††† , and Shigeki MATSUBARA††† Faculty of Engineering, Nagoya Univ. Furo-cho, Chikusa-ku, Nagoya 464-8601 Japan†† Graduate School of Information Science, Nagoya Univ. Furo-cho, Chikusa-ku, Nagoya 464-8601 Japan††† Information Technology Center, Nagoya Univ. Furo-cho, Chikusa-ku, Nagoya 464-8601 Japan
Abstract In this paper, we propose an example sentence search engine for supporting Japanese composition, EscortJacs. In this study, we focus on example sentence retrieval based on particles, since it seems foeigners mistakethem in Japanese composition. EscortJacs executes sentence retrieval with high precision by consideing dependency
relations. To show the eﬀectiveness of our system, we conducted the experiment. In this result, we conﬁrmed theeﬀectiveness of our system from the viewpoints of search performance.
Key words information retrieval, dependency structure, classiﬁcation, corpus, particle

1. ま え が き係り受け関係を利用し，キーワードを含む文節間に直接的な係り受け関係が存在する文のみを用例文として提示する．これに近年，多くの留学生が日本に滞在し，日本語教育を受けていより，不要な用例文を検索結果から排除できる．また，用例文る．しかし，留学生にとって正しい日本語文を書くことは難しを提示する際には，出現するキーワードが構成する係り受け構く，留学生を対象とした日本語文の作成支援環境が求められる．

造，及び，キーワードに後続する付属語に基づき用例文を分類

そのような環境として，用例検索システムが有用である [1, 2]．

する．これにより，ユーザは，助詞の使用法を区別して用例文用例検索を用いることにより，ユーザはキーワードを入力すれを調べることができる．

ば，文を作成する上で参考になる用例文を参照できる．

係り受け関係を用いた検索と分類の有効性を確認するために

本論文では，日本語文作成支援を目的として用例文検索シス評価実験を行った．検索性能の評価実験において，提案手法のテム EscortJacs を提案する．留学生の日本語文作成において，検索精度は単純なキーワード検索と比べ 20.4 ポイント向上し，助詞の誤りが多いことが知られており [3]，助詞の使い方を学係り受け関係を用いることの効果を確認した．また，分類性能ぶことができる用例検索の実現が望まれる．の評価実験においては，F 値で 92.7%を示しており，本システ

EscortJacs は，日本語キーワード系列を入力として受け取ムの分類手法の有効性を確認した．

り，キーワード同士を接続する適切な助詞を明らかにするようなお，日本語文作成支援の代表的な方法として，用例の検索な用例文を提示する．キーワード同士を接続する関係としては以外に，文の自動添削が挙げられる．文添削には，文の作成者—1—が気付いていない誤りを校正できるという利点がある．そのような研究として，ルールベースによる文添削の自動化が行われている [4–7]．しかし，文添削は，自分が書きたい内容をある程度表現できる人を対象としており，そもそも，書きたい内容を文として表現することが難しい人にとっては，十分活用できないという問題がある．

2. 関 連 研 究(3(3 - a )医師に医師に 治療の 話を 聞いた。

(3(3 - b )医師は医師は 患者から 話を 聞いた。

(3(3 - c )親と 一緒に、 医師の医師の 話を 聞いた。

(3(3 - d )会場に 医師を医師を 招いて、 医療の 話を 聞いた。
図 1 文の係り受け構造

日本語用例の検索に関する研究として，共起語や用例文を提示するシステムが提案されている [1, 2]．
吉橋らは，日本語文作成支援システム「なつめ」を提案している [1]．このシステムでは，名詞を入力として，その名詞と共起する動詞を，名詞に後続する格助詞によって分類し，提示する．さらに，共起する動詞に対する用例文を提示できる．
深田は，日本語用例・コロケーション抽出システム「茶漉」を提案している [2]．ユーザはキーワード，キーワードに対するキーワード系列の入力
用例文の検索・係り受け関係に基づく検索

用例文の分類・係り受け構造に基づく分類・助詞に基づく分類

用例文の提示共起語，及び，共起語との距離の 3 項目を入力する．システム

図 2 システムの構成

は検索結果として用例文と共起語の情報を提示する．

医師 話 聞く

これらのシステムでは，キーワードの共起語に注目している．
しかし，「なつめ」のように共起語や関連する用例文を提示するだけでは，検索結果にユーザにとって不必要な文も提示されて

図 3 「医師話聞く」の係り受け構造パターンしまう．また，「茶漉」では，ユーザが共起語との距離を適切にた」に係る．しかし，文 (3-d) は，キーワードを含む文節間に入力することは難しいという問題がある．

3. 日本語文用例検索システム EscortJacs

直接的な係り受け関係が存在しない．このように，キーワード間に直接的な係り受け関係が存在しない文の提示を避けること

3. 1 システムの概要

により，キーワード同士を接続する適切な助詞を明らかにする

本節では，用例検索システム EscortJacs について述べる．

ような用例文のみを提示する．

EscortJacs は留学生の日本語文作成支援を目的としたシステム

本システムの構成を図 2 に示す．本システムは，検索部，おである．留学生が作成した日本語文には，助詞の誤りが多いこよび，分類部から構成される．検索部では，キーワード系列をとが知られている [3]．そこで，本システムでは，日本語キー受け取り，それらのキーワードを含む文節間に直接的な係り受ワード系列を入力として受け取り，キーワード同士を接続するけ関係が存在する文を出力する．分類部では，検索部で得られ適切な助詞を明らかにするような用例文を提示することにより，た文を受け取り，それらの文を係り受け構造，及び，キーワー

留学生に対する作文支援を行う．

ドに後続する付属語に基づいて分類し，結果を出力する．シス

以下の 4 文はいずれも，「医師」「話」「聞いた」というキー

3. 2 用例文の検索ワードを含んでいる．

(3-a) 医師に(3-b) 医師はテムは，分類された結果を提示する．

治療の話を患者から話を3. 2. 1 係り受け関係に基づいた検索聞いた。

検索処理では，入力されたキーワード系列を受け取り，キー聞いた。

(3-c) 親と 一緒に、医師の話を(3-d) 会場に招いて、 医療のワードを含む文節間に直接的な係り受け関係が存在する文を出聞いた。
聞いた。

力する．具体的には，まず，入力された各キーワードを含む文

これらの文のうち，文 (3-a)，(3-b)，(3-c) は，用例文として適集合をそれぞれ得る．次に，それらの和集合をとることで，全している．一方，文 (3-d) は，用例文として提示することは不てのキーワードを含む文集合を獲得する．獲得された文集合中適切である．(3-a),(3-b),(3-c) のようにキーワードをつなぐ助の各文に対し，キーワードが出現する文節位置と文の係り受け詞が存在する場合，キーワード間に直接的な関係が存在してい構造を取得し，係り受け構造パターン生成アルゴリズムにより，るが，(3-d) のような場合は，直接的な意味関係が存在してい係り受け構造パターン生成の成否を判定する．係り受け構造パない．

ターンは，キーワードを含む文節間の係り受け構造を表現する医師を話を本研究では，キーワードを含む文節間に存在する直接的な意ものである．例えば，文 (3-a) の，「医師」「話」「聞いた」を含味の関係性を, 係り受け構造を考慮することによって捉える．係

む文節に対する，係り受け構造パターンは図 3 のように表現さり受け構造とは文節間の係り受け関係の集合で示される．各用れる．このアルゴリズムでは，キーワード間に直接的な係り受例文の係り受け構造を図 1 に示す．例えば，文 (3-a) は，文節け関係が存在しない文には係り受け構造パターンが生成されな「医師に」が文節「聞いた」に係り，文節「話を」が文節「聞いいため，パターン生成の成否により，キーワード間に直接的な—2—

係り受け関係が存在しているか否かを判定できる．

子供が 私の カメラをカメラを 壊した。

(3-e)

3. 2. 2 係り受け構造同定アルゴリズム係り受け関係に基づいた検索は，依存関係に基づく英文検索(3-f)

手法 [8] を日本語に適用することで実現した．入力として，クエリ q1 · · · qm (qi (1 <=i<= m) はキーワード)文

私は 子供に カメラをカメラを 壊された。

図 4 「カメラ」「壊す」を含む文に対する係り受け構造

s = c1 · · · cn (cj (1 <=i<= n) は文節)

文の係り受け関係の集合 D = {(j ，k)|cj が ck に係る }を区別して用例文を調べることができる．そこで，本システムを受け取り，係り受け構造パターンの集合を出力する．係り受

では，係り受け構造によって同一クラスに分類された文に対しけ構造パターンは 3 項組 d = (h, L, F ) である．h は単語位置て，キーワードに後続する付属語に着目した細分類を行う．例

であり，これを d の主辞と呼ぶ．L は係り受け構造パターンのえば，文 (3-a)，(3-b) は，「医師」に後続する助詞の種類によっリストであり，F は係り受け構造パターンに含まれている付属て，異なるクラスに分類される．

語のリストである. 文節は 1 個の自立語と 0 個以上の付属語かさらに，文が受動態か能動態かを区別するため，入力末尾のら構成される言語単位である. 係り受け構造パターンは，クエキーワードに助動詞「れる・られる」が後続する場合，別のク

リ q1 · · · qm に対して，以下の操作をボトムアップに適用するこラスに分類する．キーワード「カメラ」「壊す」に対して，以下とにより生成する．の文が検索された場合を考える．

初期化(3-e) 子供が 私の カメラを 壊した。

各 qi (1 <=i<= m)， cj (1 <=j<= n) に対して，qi が文節 cj に含(3-f ) 私は 子供に カメラを 壊された。

まれ，その付属語 fj が存在するならば，qi に対する係り受け上記の文に対する係り受け構造を図 4 に示す. 文 (3-e)，(3-f)

構造パターンとして (j, ², fj ) を生成する．付属語が存在しないは，共に「カメラ」を含む文節が「壊す」を含む文節に係り，ならば、qi に対する係り受け構造パターンとして (j, ², ²) を生

キーワード「カメラ」に後続する付属語は「を」である．しか成する．

し，文 (3-f) には入力末尾のキーワード「壊す」に後続する付属語に「れる」が含まれているため，これらの 2 文は別のクラ結合操作
0000

d = (h, L, F )，及び，d = (h , L , F ) をそれぞれ，qi · · · qj ，及び，qj+1 · · · qk (k <= m) に対する係り受け構造パターンとす0る．このとき (h, h ) ∈ D ならば，qi · · · qj qj+1 · · · qk に対する000

係り受け構造パターン (h , dL , F F ) を生成する．
結合操作を繰り返し適用することにより，各キーワードを含スに分類する．

3. 3. 2 分類アルゴリズム
係り受け構造パターンが同一の文をまとめることにより文を分類する．ただし，同一の係り受け構造パターン中の単語の出現位置については考慮しない．具体的には，以下に定義する同む文節が別のキーワードを含む文節に直接係るようなすべての値関係 ≡ が成り立つとき，同一の係り受け構造パターンとみな係り受け構造パターンを生成できる．

す．なお，passive(f ) は，付属語 f が「れる」，または，「られ3. 3 用例文の分類る」であれば 1 を返し，それ以外のとき 0 を返す関数である.

3. 3. 1 係り受け構造と助詞・助動詞に基づく分類

また，li は L の i 番目の要素 (係り受け構造パターン) を表し，本システムは，キーワード同士を接続する適切な助詞を明ら

fi は F の i 番目の要素（付属語の種類）を表す．

かにするような用例文を提示することを目的としている．その係り受け構造パターンの同一性ため，表現の違いや助詞により文を分類することにより，ユーd = (h, L, F )，および d0 = (h0 , L0 , F 0 ) を係り受け構造パター

ザは，助詞の異なる使用法を区別して用例文を調べることがンとする．条件 (1)〜(5) を全て満たすとき，d ≡ d0 と定義する．

できる．そこで，本システムでは用例文を係り受け構造に基づ(1) |L| = |L0 |して提示する．まず，係り受け構造の種類により，文を分類す(2) |F | = |F 0 |0(3) ∀i(1 <= |L|), li ≡ li=i<る．例えば，文 (3-a)，(3-b) は，図 1 に示される通り，「医師」，

0(4) ∀i(1 <= |F | − 1), fi = fi=i<「話」を含む文節が，共に「聞いた」を含む文節に係る．一方，(5) passive(f|F | ) = passive(f|F 0 | )いて分類し，さらに，キーワードに後続する付属語ごとに分類

文 (3-c) は，「医師」を含む文節が「話」を含む文節に係り，「話」

このように，依存構造パターン同定アルゴリズムにより，キーを含む文節が「聞いた」を含む文節に係る．そのため，文 (3-a)

ワード間の係り受け関係，及び，キーワードに後続する付属語と (3-b) は同じクラスに分類され，文 (3-c) は異なるクラスにに従って文を分類することができる．

分類される．

4. EscortJacs の実装

また，文 (3-a) は「医師」が「聞く」の目的語であるのに対し，文 (3-b) では「医師」が「聞く」の主語である．このよう

4. 1 システムの実装に，キーワード間の係り受け構造が同じであっても，係り先の日本語用例検索システム EscortJacs を Perl を用いて実装

キーワードとの関係が異なる場合がある．日本語では，付属語した．検索対象として，読売新聞記事データ’98，’99 年度のによって文節間の関係が決まるため，キーワードに後続する付2,344,625 文を用いた．これらの文には，形態素情報，係り受け属語に着目して分類することにより，ユーザは付属語の使用法構造の情報が付与されている．形態素解析器として MeCab [9]—3—

「出る」を含む表現を，文数が多いものから順に表示する．パターン 1 では，「家の外に出る」という表現を含む文が 8 文，「家の外へ出る」という表現を含む文が 2 文であるため，「家の外に出る」，「家の外へ出る」の順に表示する．また，各分類に含まれる文の数を表示することにより，ユーザは各表現の使用頻度を確認できる．
右側の用例文の表示部分では，用例文を分類結果と同じ順序で提示する．ある分類に含まれる用例文が 3 文以上ある場合は，ユーザは「もっと見る…」というリンクから，そのクラスに該当する全ての用例文を確認できる．

5. 評 価 実 験本システムの有効性を確認するために，本システムの特徴である係り受け関係に基づく検索，及び，係り受け構造と付属語
図 5 EscortJacs の入力画面に基づく分類性能について評価実験を行った．

5. 1 実 験 概 要
用例検索では，ユーザにとって適切な用例文を提示することが求められる．そのため，検索手法の性能を評価するためには，提示された用例文のうち，どれだけの文がユーザにとって適切であるかを判定する必要がある．そこで，作業者が作成した正解データを用いて評価実験を行った．
正解データの作成は，大学に在学中の留学生 5 名が以下の手順で実施した．
（ 1 ） 日本語文の助詞の穴埋め問題が提示される．
（ 2 ） 提示された問題を解くために，用例検索に用いるクエリを作成する．なお，クエリはスペースで区切られたキーワー
ド列からなる．
（ 3 ） 作成したクエリ中のキーワードをすべて含む文を検索

用例の表示部分

分類結果の表示部分し，提示する．
（ 4 ） 提示された用例文のクエリに対する適切性を判定する．
手順 (1) で提示する問題は，日本語の誤用に関する論文 [3]，図 6 EscortJacs の検索結果

書籍 [11]，及び，日本語能力試験問題集 [12] を参考に作成した．
手順 (3) において，作成したクエリに対して大量の文が提示を，構文解析器として CaboCha [10] を用いた．

される場合があり，その全てを判定することは，作業者にとっ本システムは Web 上で動作する．システムの入力画面を図て多大な労力を伴う．そのため，作業者に提示する用例文とし5 に示す．画面中央部は検索窓であり，ユーザはこの検索窓にて 30 文程度を抽出した．用例文の抽出手順は以下の通りであ

各キーワードをスペースで区切って入力し，検索する．システ

る．まず，各クエリに対して検索された用例文を，依存構造パムの検索結果を図 6 に示す．検索結果は用例文の表示部分と分ターンとキーワードに後続する付属語によって分類する．ただ類結果の表示部分で構成される．分類結果の表示部分では，係し，クエリ中の各キーワード間に直接的な係り受け関係が存在

り受け構造，及び，付属語によって分類されたクラスを提示すしない文については，それらを 1 つのクラスとして分類する．

る．また，用例文の表示部分では，上記のクラスごとに分類さ次に，各クラスに属する文数の割合に従い，検索された用例文れた用例文を提示している．のうちから合計 30 文程度になるように用例文を抽出する．この4. 2 システムの動作例

際，各クラスから少なくとも 1 文抽出する．検索された用例文

図 6 は，キーワード系列「家」「外」「出る」に対する検索結の合計数が 30 文に満たない場合は，全ての用例文を提示する．

果を示している．左側の分類結果の表示部分では，まず，そのまた，用例文を提示する際には，係り受け情報と分類の情報

クラスに分類される用例文の数が多い順に，クラスを提示する．

が手順 (4) における作業者の判定に影響を与えないようにする

パターン 1 では，「家」を含む文節が「外」を含む文節に係り，ため，用例文のみを提示した．

「外」を含む文節が「出る」を含む文節に係るような係り受け構作成した正解データの規模を表 1 に示す．5 人の作業者によ造を示している．さらに，各係り受け構造に対して，キーワーる検索回数は 67 回であった．67 回のうち，用例文が提示されドに後続する付属語に基づいて分類し，キーワード「家」「外」たのは 53 回であった．すなわち，正解データに含まれるクエ—4—

表 3 分類性能の評価結果

表 1 正解データの規模
クエリ数

精度 (% )

再現率 (% )F値

キーワード検索による文数

1186

ベースライン 164.8

100.0

78.6

正解文数454

ベースライン 2100.0

29.3

45.3

提案手法

94.3

91.6

92.9

53

表 2 検索性能の評価結果精度 (% )再現率 (% )F値

ベースライン

39.2

100.0

56.3

提案手法

59.6

89.1

71.5

：係り受け関係(5-a) 大学の大学の 心理学部を 卒業、卒業、 学校の 先生に なるため、・・・(5-b)

リ数は 53 個である．ただし，異なる作業者が同じクエリを用

外国で外国で 仕事を仕事を したいと 考える 者も 増え、 ・・・
図 7 間接的な係り受け関係が成立する文

いて検索を行った場合は，別のクエリとして扱っている．これは，同じクエリに対しても作業者ごとに正解となる文が異なるるか否かにより分類を評価する．ただし，C と完全に一致すると考えられるためである．53 個のクエリに対し，1186 文が提Sdi が存在しない場合についても，その一致の度合いを評価す示された．

るために，精度，再現率，及び，F 値を用いる．具体的な評価

5. 2 検索性能の評価実験

方法は以下の通りである．

係り受け構造に基づく検索の有効性を評価した．正解データ（ 1 ） 各 Sdi について，精度 Pdi と再現率 Rdi により C とに含まれる 53 個のクエリを用いて，係り受け構造に基づく検の一致の度合いを評価する．

索によって得られた 708 文を評価対象とした．評価指標には精（ 2 ） 精度と再現率の F 値が最大である （すなわち， C と度と再現率，及び，それらの調和平均である F 値を用いた．各最も一致している）Sdi を Sd∗ とする．その精度と再現率を 1指標として，作業者ごとの精度と再現率，F 値の値を計算し，つのクエリに対する分類の精度と再現率とする．分類手法の精それらを平均した値を用いた．作業者ごとの精度，及び，再現度と再現率は各作業者ごとの精度と再現率の値を計算し，それ率は以下の式で示される．

らを平均した値を用いた．この評価方法では，C と完全に一致する Sdi が存在するならば，分類の精度と再現率は共に 100%

精度 =検索により提示された正解文数
検索により提示された文数(1)である．Sdi の精度 Pdi と再現率 Rdi は次のように定義する．

精度 Pdi =検索により提示された正解文数
再現率 =正解文数|Sdi ∩ C||Sdi ∩ C|
，再現率 Rdi =|Sdi ||C|(3)(2)
比較のため，2 種類のベースラインを設定した．ベースライ実験結果を表 2 に示す．ベースライン手法によって提示されン 1 は検索結果全体を 1 つのクラスに分類する手法，ベースラた文は，正解データを作成する際に提示された文と同一である

イン 2 は全ての用例文を別のクラスに分類する手法である．

ため，再現率は 100%である．ベースラインと比較し，提案手分類の評価結果を表 3 に示す．ベースライン 1 は 1 つのク法による検索の精度は 59.6%と向上している．また，F 値におラスに全ての正解文を含んでいるため，再現率が 100%となる．

いて，提案手法は 71.5%と高い値を示しており, 提案手法の有ベースライン 2 はいずれかのクラスに必ず 1 つの正解文を含む効性を確認した．

分類手法のため，精度が 100%となる．2 種類のベースライン

5. 3 分類性能の評価実験に比べ，提案手法は F 値で 92.9%と高い値を示しており，本方本システムの分類手法の有効性を評価した．分類実験におい式の分類手法の有効性を確認した．て，係り受け関係が存在する文が検索されなかったクエリに対

5. 4 考察しては，分類を行うことができない．そのため，53 個のクエリ

5. 4. 1 検索性能に関する考察のうち，そのような 4 個のクエリを除いた 49 個のクエリを用実験において，本手法によって検索されなかった正解文が 51

いて用例文を検索した．各クエリに対して得られた用例文に対文存在した．それらの正解文が検索されなかった原因についてして，提案する分類手法に基づいて分類を行い，分類性能を評分析を行った．

価した．評価には，加藤らの方法 [13] を利用した．以下で，この評価方法について説明する．

検索されなかった正解 51 文のうち 13 文には，入力したキーワードを含む文節間に，1 文節を介した間接的な係り受け関用例文の分類により生成されたクラスを d1 , · · · , dl ，クラ係が存在した．そのような正解文の例を図 7 に示す．文 (5-a)，ス di (1 <=i<= l) に含まれる日本語用例文の集合を Sdi とす(5-b) はキーワードを含む文節間に直接的な係り受け関係が存る．このとき，正解文のうち提案手法により検索される文集在しないため，本手法では検索されない．

合 C に関して，C と完全に一致する文集合 Sd∗ が，検索結果

しかし，文 (5-a)，(5-b) はキーワードを含む文節間に，1 文{Sdi , · · · , Sdl } の中に存在するのが理想的な分類である．そこ

節を介した係り受け関係が存在する．直接的な係り受け関係以で，C と一致する文集合が，検索結果 {Sdi , · · · , Sdl } に存在す

外に間接的に成立している係り受け関係を考慮することにより，—5—

：係り受け関係の助動詞「れる」は可能の意味を持つ．しかし，本手法では，単純に「れる・られる」を含むか否かによって分類しているた

コンクリートの 坂を 一緒に 歩いて 登り、・・・
図 8 正しい係り受け構造

め，文 (5-e) を正解とは異なるクラスに分類している．すなわ
ち，助動詞「れる・られる」の用法を考慮する必要がある．そのために，受身の用法で使われている「れる・られる」の共起：係り受け関係語の情報を，コーパス等から獲得し，「れる・られる」の分類に利用することで，分類誤りを減らすことができると考えられる．

コンクリートの 坂を 一緒に 歩いて 登り、・・・
図 9 誤って解析された係り受け構造これらの文も検索可能となると考えられる．しかし，単純に間接的な係り受け関係が成立している文を検索するだけでは，不適切な用例も検索されることになり，検索の精度が下がる可能性がある．
また，51 文のうち 10 文において係り受け解析誤りが存在した．そのような例として，以下の文があった．

•

コンクリートの坂を一緒に歩いて登り、ケーブルテレビアンテナ基地フェンス近くの山道で首を絞めた、などと供述。
この文に対する正しい係り受け構造を図 8 に，誤って解析された係り受け構造を図 9 に示す．本来，文節「坂を」と「登り」の間に直接的な係り受け関係が存在するものの，解析結果では，「坂を」と「登り」の間に直接的な係り受け関係が成立せず，本手法によって検索されなかった．
本手法によって正しいクラスに分類されなかった正解文が 38
文存在し，その原因を調査した．

38 文のうち，12 文は，問題文の文脈から，複数の助詞が正解として考えられる場合であった．例えば，彼女は科学にはあまり興味なさそうです。という問題では，作業者の 1 人が「興味」「ない」というクエリで検索し，以下のような文が提示された．

(5-c) ごみ焼却炉の周辺に住む人は恐れているが、生徒はあまり興味がない。

(5-d) 映画に興味はなかったが、そこで八ミリ映画と出合った。
問題文の文脈から判断すると，「興味」と「ない」を接続する助詞として，「が」と「は」はいずれも適切である．作業者は，この 2 文をともに正解と判定した．しかし，今回の評価手法では，正解数が最大となるクラスを正解の分類としているため，文（5-d）を不正解としている．すなわち，接続する助詞として適したものが複数存在する場合も考慮する必要があるといえる．
また，3 文は助動詞「れる・られる」を含む文であった．本
手法では，能動態の文と受動態の文を別のクラスに分類するた
め，助動詞「れる・られる」に着目した分類を行っている．しかし，助動詞「れる・られる」は受動態を表すだけではなく，自発，可能，尊敬の意味を持つ場合があるため，単純に「れる・られる」を含む文が受動態の文であるとはいえない．例えば，クエリ「質問本論文では，日本語文作成支援のための用例検索システムを提案した．本システムでは，日本語キーワード系列を入力とし，キーワードを含む文節間に直接的な係り受け関係が存在する文のみを用例文として提示する．係り受け関係を考慮することにより，ユーザにとって有用な用例文を検索することが可能となる．また，用例文の提示では，キーワード間の係り受け構造，及び，キーワードに後続する付属語に基づいて用例文を分類することにより，ユーザが適切な用例文を容易に発見可能な提示方法を実現した．
本システムにおける検索と分類の有効性を確認するために，

2 種類の評価実験を行った．検索性能の評価実験において，提案手法の検索精度は単純なキーワード検索と比べ，20.4 ポイント向上し，係り受け関係の利用が，検索精度の向上に寄与することを確認した．また，分類性能の評価実験においては，F 値で 92.7%を示し，係り受け構造，及び，キーワードに後続する

5. 4. 2 分類性能に関する考察•

6. お わ り に付属語に基づく分類手法の有効性を確認した．
文

献[1] 吉橋, 曹紅, 仁科：“作文支援システム「なつめ」における共起表現表示機能と評価”, 日本語教育方法研究会, 14, 1, pp. 44–45(2007).
[2] 深田：“日本語用例・コロケーション情報抽出システム「茶漉」”,
日本語科学, 22, pp. 161–172 (2007).
[3] 細川：“留学生日本語作文における格関係表示の誤用について”,
早稲田大学日本語研究教育センター紀要, pp. 70–89 (1993).
[4] 杉野, 佐藤, 絹川：“外国人の初級日本語文における振り仮名の誤り検出”, 情報科学技術フォーラム, 8, pp. 591–592 (2009).
[5] 佐藤, 杉野, 絹川：“外国人の初級日本語文における振り仮名の誤り訂正”, 情報科学技術フォーラム, 8, pp. 593–594 (2009).
[6] 南保, 乙武, 荒木：“文節内の特徴を用いた日本語助詞誤りの自動検出・校正”, 情報処理研究報告, 2007, 94, pp. 107–112 (2007).
[7] 綿貫：“統計的言語モデルを用いた日本語活用誤りチェッカ”,
Master’s thesis, 筑波大学 (2005).
[8] 江川, 加藤, 松原：“ラベル付き依存関係に基づく英文用例検索システム”, 言語処理学会第 13 回年次大会発表論文集, 13, pp.
294–297 (2007).
[9] 工藤, 山本, 松本：“Conditional random ﬁelds を用いた日本語形態素解析”, 情報処理研究報告, 2004, 47, pp. 89–96 (2004).
[10] 工藤, 松本：“チャンキングの段階適用による日本語係り受け解析”, 情報処理学会論文誌, 43, 6, pp. 1834–1842 (2002).
[11] 鈴木：“教師用日本語教育ハンドブックシリーズ 3 文法 I”, 凡人社 (1992).
[12] 国書刊行会：“日本語能力試験直前対策 文法 3 級” (1998).
[13] 加藤, 江川, 松原, 稲垣：“依存構造に基づく用例文検索手法とその評価”, 電子情報通信学会論文誌, J92-D, 3, pp. 417–427(2009).

答える」に対する正解文(5-e) 生まれる子供の 質問に答えられたら、と思い聞き続けた。

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