言語処理学会 第24回年次大会 発表論文集 (2018年3月)

絵本述語項構造コーパスの設計と構築
折田 奈甫 †石井 啓太 ‡鈴木あすみ §松林 優一郎 †東北大学大学院 † 情報科学研究科 ‡ 国際文化研究科 § 文学研究科{naho@ecei, keita.ishii.t1@dc, asumi.suzuki.p7@dc, y-matsu@ecei}.tohoku.ac.jp

1 はじめに3 項に相当する名詞句の指示対象の有生性のタグ付与しない。O
4 視覚情報を取り入れた分析を進めるため、絵にを付与する。O指示対象が出ているかどうかのタグを付与する。

本稿では、我々が作成した、日本語の絵本テキストに対して述語項構造タグを付与したコーパスについて紹介する。
言語獲得研究においてインプットの詳細な分析は不可欠であ
表 1: アノテーション見本（角括弧内は省略を表す）
る。言語経験から何をどの程度学びうるのか、あるいは学びえ文
猫が[鳥に]
お花 [を] あげたないのか、どのような先行知識を仮定すれば学習が可能なのか、
動詞
NA
NA
NA
３項というような言語獲得の本質的問題と関係するからである [2]。
項項
省略
項
NA
日本語のインプットを分析した言語獲得研究では、主に子ど文法関係
主語 間接目的語
目的語
NA
も向け発話データベース CHILDES[5] が用いられてきた。日有生性
有生
有生
無生
NA
本語の CHILDES では形態素解析が可能であるが、統語・意味・絵の有無ありありありNA
談話についての情報は付与されていない。*1 そのため、これらの言語レベルの問題を検証する際には、個々の研究者が個別の現象に合わせて独自にコーディングする方法が多く取られてき本稿以下では、コーパスの作成手順、アノテーションガイドた。また、子ども向け自然発話から多くの知見が得られてきた ラインと、20 冊の絵本（1174 文）に対してアノテーション作一方で、自然会話の一部を切り取ったデータであるがために、 業を行なった結果の作業者間一致率を報告する。
共有する知識や文脈が推定しにくいことや、視覚情報が伴わないデータが多い *2 などの制限がある。表層の言語情報のみで 2 コーパス作成手順はとらえられない意味・談話レベルの言語獲得の問題をあつか
うには、視覚、意味、談話情報などに対して体系的にアノテー 日本語のミリオンセラーの絵本（現段階で 85 冊）を選定し、*3
図 1 の手順でコーパスを作成する。
ションした言語資源が望まれる。
これらのギャップを埋めるために、我々は絵本テキストに対して述語項構造タグを付与したコーパスの構築を行う。絵本に()*+,-.
!"#$%&'WMNOXYRYZK['\LMNOPQRSSTU'V
は日常会話よりも複雑な文構造が多く含まれており [4]、絵本! "#$%&'()*+H IJ H
KHの読み聞かせは子どもの言語発達を促進すると報告されている! ,-./0123456
7. 89:; <80; =>?@
[9]。このように子どもの言語経験において重要な役割を果た
GDEFB!"#$/012
す絵本は、日常生活の一部を切り取った子ども向け自然発話とCDEFB! ']^_`abcadef
AB
比較して、談話や視覚情報（絵本の絵）が限定されている。そ! gahijklmnopのため、視覚情報を含んだ意味関係や談話情報をうまくとらえられる可能性がある。また、述語項構造は、文の構造のみなら
図 1: コーパス作成手順の概要
ず、動詞の意味、項省略、格など、言語獲得の主要な問題と密接に関係する。将来的には共参照タグを付与し、述語項構造ア絵本の本文テキストの人手による書き起こし作業 *4 では、アノテーションと組み合わせることで、談話レベルの問題にも対 ノテーション作業効率化のために、絵本に元々ある、主に文節応できる。絵本テキストに対して述語項構造をアノテーション 区切りを表す空白やレイアウトのための改行を削除し、文単位することで、これまでの子ども向け自然発話データでは扱えな で改行した。この文単位による改行後の行数の合計は 5639 行
かった言語獲得の問題に対応できるコーパスの構築を目指す。 となった。絵本はひらがなが多く一般的な解析器ではうまく解
本研究は、日本語の述語項構造アノテーション [13] で培われ 析できないため [18]、文単位改行後にテキストのひらがなをでてきた知識や技術を生かし、以上の特徴と可能性を持つ絵本テ きるだけ常用漢字やカタカナに変換し、これをアノテーション
キストに対して、以下表 1 のような述語項構造アノテーション 対象のデータとする。5*を試みる。本アノテーションは、先行する述語項構造アノテー
絵本の読み聞かせ対象年齢は 0 歳から 5 歳の範囲で、3 歳か1 自動 ら 4 歳を対象とする絵本が最も多く（47 冊）
ション [13] と比較して以下の特徴を持つ点で新しい。O、次に 0 歳から 1
2 述語の主語と 歳が多い（27 冊）
詞、他動詞など動詞の種類のタグを付与する。O。
補部のみに項タグを付与し、意味役割を担う付加部にはタグを*1 子供向け自然発話のための統語解析器の開発は進められているが、実用には至っていない [12]。
*2 動画を用いて視覚情報（指示対象である物体の有無）を含めた日本語の子ども向け発話を分析した研究に、[3] などがある。

*3 雑誌 MOE2015 年 11 月号を参考にした。
*4 既存の日本語の絵本データベース [17] は存在するが、外部の研究者が利用できない。

*5 漢字変換後のテキストに対して形態素解析を行い、動詞の語彙素の自動抽出を試みたが、誤りはごく僅かだった（例: 「渡り」の品詞違い）。

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3 アノテーションガイドライン
表 1 のように、述語とその項（省略含む）、述語と項の文法関係、項の指示対象の有生性、項の指示対象が絵本の絵に出ているかどうかの 5 種類の情報に対しタグ付けを行う。タグ付与範
囲は IPA 品詞体系 [16] の形態素区切りに基づく。

3.1 先行研究との比較る。また、補文に相当するものには、「と」「の」「か」などの補文標識に対して補文タグを付与し、「騒ぎ」「試合」など、実体を指示せずイベントや抽象的な概念を指示する名詞句にはイベントのタグを付与する。
1 人称、2 人称、省略項については、先行する述語項構造アノテーション [13] にならい、以下（2）ように専用の文字列（exo1:1 人称、exo2: 2 人称、null: 省略）を各文頭に用意し、これらに対して項タグを付与する。

自然言語処理における述語項構造アノテーションでは、意味役 (2) a. exo1項 exo2 null「どんぐり拾ったよ」（発話者）
割を担う述語の付加部に対しても表層格を用いたタグを付与
b. exo1 exo2項 null 早く寝なさい！（命令文の主語）
しているが、意味役割の判断には揺れが多い [15]。この知見か
c. exo1 exo2 null項 魚を食べたみたいだ。（主語省略）
ら、我々の仕様では、まず第一段階として、述語の主語と補部 同じ文中の異なる動詞句や節に、指示対象を示す名詞句が明示のみに項のタグを付与し、文法関係のみにアノテーションをす 的に出ている場合には、その名詞句にタグを付与する（例（3a）:る。これらは、本コーパスが対象とするレベルのインプット分 「兎」は「つく」と「焼く」の両方の主語としてタグ付けされ析（動詞、格、項省略、照応、談話など）に共通して最低限必 る）。ただし、省略項と明示的に出ている名詞句の文法関係が要であると判断した情報である。
異なる場合は、その名詞句にタグを付与せず、別に省略 null
また、これまでの日本語の述語項構造アノテーションでは、 にタグを付与する（例（3b）: 「熊が持って来た食べ物」（どん
述語と項の関係に対して表層格を用いてタグ付けをしている ぐり）は「見る」の目的語であり、後続するコピュラの主語でが、我々の仕様では表層格を用いず、文法関係タグを付与する。 ある。文法関係が違うためコピュラの主語は null になる）。
これは以下の例（1）のように、表層格と文法関係が必ずしも一(3) a. 兎 項:主語 は お餅をついて、ϕ 焼きました。
致しないためである [14]。
b. null項:主語 熊が持ってきた食べ物 項:目的語 を見ると、ϕ(1) 花子に ニ格主語 この問題が ガ格目的語 解ける。
どんぐりだった。
これまでの述語項構造アノテーションや子ども向け自然発話
データベースにはない新しいタグとして、項に相当する名詞句 文法関係 述語とそれぞれの項の文法関係（主語、目的語、間接の指示対象の有生性と、これらの指示対象が絵に出ているかど 目的語）を付与する。先行する述語項構造アノテーション [13]うかのタグを付与する。有生性は、述語の構造・意味 [11] や では、意味役割を担う述語の付加部に対しても表層格を用いて指示対象の顕著性 [7] と関係するため、表層の言語情報からは タグを付与しているが、3.1 で述べたように、このアノテーショ特定できないインプットの分布を分析するために有用だと考え ンでは意味役割は考慮せず、文法関係に限定する。意味役割をた。また、視覚情報は、子どもの指示表現選択 [7] に影響する 扱わないため、動詞の種類によってタグ付けされる項の数と文と報告されており、項省略や談話レベルの分析に新たな知見を 法関係が決まる仕様となっている。副助詞「は」「も」などは、供する可能性があると考えた。言語獲得の問題を検証したコー ガ格ヲ格と表層で共起しないため、副助詞の付く名詞句に関し
パス研究は、言語情報のみを分析対象とすることが多いが、実 ては、先行研究のテスト [6] を参考に、文法関係を担う項なの際に子どもが言葉を学習する状況では視覚などの多様で豊かな か、それとも主題などの情報構造を示すだけなのかを区別して情報が利用可能である。今回のアノテーションでは指示対象が いる。また、受動、使役、可能などの態や授受表現が使われる絵に出ているかという単純なタグに限定するが、将来的にはよ と、項が追加されて表層格と文法関係が異なる場合がある。この場合は、（4）のように述語に態のラベルを付与し、追加項以り粒度の高い視覚情報を扱いたい。
外の項に文法関係を付与する。（4）の追加項は使役文の主語に3.2 各アノテーション項目の説明相当するが、この文法関係は付与していない。
述語 自動詞、他動詞、3 項動詞、形容詞、コピュラ、コピュラ (4) 母
追加項 が 娘 項:主語 に 本 項:目的語 を 読ま 他動詞:使役 せた。
省略 *6 のどれかのタグを付与する。他動性は連続的であるため[11]、自動詞と他動詞の判断が困難な場合があれば、[11] を参 有生性と絵の有無 項には有生性のタグ（有生、無生、不明、該考に、その動詞が意味的に他の事物に影響を及ぼすかどうか、 当なし）と、項の指示対象が絵に出ているかどうかのタグ（絵受動文や再帰文などに変換できるかどうかなどに基づき判断す にあり、絵になし）を付与する。有生性は、その個体に心や意識があり動くかなどを考慮して判断する。絵の有無は、文と同る。省略された述語についてはタグを付与していない。
一ページにある絵のみを対象に判断する。
項 述語の項に付与されるタグには、項、補文、イベント、追加項の 4 種類がある。全ての述語の主語に項のタグを付与し、他4 作業者間一致率
動詞は目的語、3 項動詞は直接目的語と間接目的語に項のタグを付与する。形容詞とコピュラは基本主語のみだが、「ほしい」 4.1 作業手順
「好き」「必要」などの形容詞・形容動詞については、目的語に今回一致率を報告するデータのアノテータは、言語学の基礎的相当する句に対しても項のタグを付与する。項のタグが付与さ訓練を受けた言語学研究室の大学院生二名（共著者）である。
れるのは、主語に相当する句と補部に相当する句（目的語/間接アノテータは、基本的な日本語の文法知識の復習 [10, 19] とガ目的語）のみで、付加部に相当する句には項のタグを付与しなイドラインの熟読を行い、主著者からアノテーション方法につい。項に相当する名詞句のタグ付け範囲は最大名詞句としていいて指導を受けた後、パイロット用データにアノテーションし、主著者がその結果を確認するという手続きを取った。しかし、*6 コピュラとコピュラ省略には形容動詞文も含む。

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今回一致率を測ったデータにおいても議論すべき点が多くあっ あった。同様に例（8b）では、「次はマラソン（だ）」のコピュラたため、本稿で報告する結果は、3 回のガイドライン改定を反 省略と「次はマラソン（しよう）」の動詞の省略で揺れがあった。
映したものである。タグ付けは、アノテーションツール brat[8] (8) a. いい匂い ϕを用いて行った。
b. 次はマラソン ϕ

4.2 作業者間一致

項 項の一致では、述語との関係は考慮せず、項としてタグ付け
上述した二名のアノテータが 20 冊 1174 文の絵本にアノテー されたもの全ての範囲一致をみている。補文、イベントを表す
トした結果の作業者間一致を表 2 に示す。一名の結果を正解、 名詞句、態により生じる追加項の一致率もそれぞれ算出した。
イベントを表す名詞句と追加項の一致率が低い。イベントをもう一名の結果をシステムの推定と仮定し、適合率、再現率、F表す名詞句の一致率については、「お詫び」「騒ぎ」のような動値を計算した。
詞由来のものだけでなく、「パーティー」のような名詞句もイ
述語 述語全体の一致率については、動詞の種類とアノテーショベントを表す名詞句とみなすかどうかで揺れが観察された。まン範囲が全て一致する場合、種類と述語の開始位置のみが一致た、以下の例（9）のように、省略されている場合の判断（省略する場合、述語であれば種類は問わず開始位置のみ一致する項を「狼」と解釈するか「攻撃」と解釈するか）や、「あっかん場合の 3 通りで算出した。述語の種類の一致を考慮する場合
べー」を「あっかんべーしている顔」と解釈するか「あっかん（90.8%）と比較して、述語であれば種類は問わない場合の F 値べー」という動作であると解釈するかの間で揺れがあった。
は 97% 以上に達する。この差は、動詞をカテゴリカルに分類(9) a. 熊は狼の前に立ちふさがり、ϕ 必死に防いでいた。
することの難しさを反映していると考える。自動詞と他動詞のb. わー！あっかんべーだ！
間で揺れがあったもののうち、典型的な例を以下に挙げる。
追加項の不一致は、他動詞と 3 項動詞の間の揺れに起因する(5) a. 猫はお家に入った。
ものが多い。イベントと追加項はともに事例数が少ないため、b. 馬は草原を超えた。
原因の特定にはさらに事例を収集し分析する必要がある。
例（5）のように、移動を表す動詞の目的地や経路を目的語とするか付加部とするかにより、述語ラベルに揺れが出る。例（5a） 文法関係 文法関係は、述語の種類と範囲が一致したものを対のような「に」格が付く名詞句が目的語なのか後置詞なのかは、 象に一致率を算出した。主語と目的語ともに省略（1 人称と 2
研究者により見解が分かれるところである [19]。例（5b）のよ 人称を含む）の一致率が若干低い。ガイドラインでは、省略でうな「を」格が付く名詞句は、直接目的語ではなく「超える」は あっても同じ文中の異なる動詞句や節に明示的に指示対象を自動詞だという分析が言語理論では一般的だが [19]、このよう 指示する名詞句が出ている場合には、その名詞句にタグを付与な言語学的知識を持つアノテータであっても、実際のアノテー し、省略項と明示的に出ている名詞句の文法関係が異なる場合ションでは項を要求する他動詞であると判断する傾向がある。 には別に省略タグを付与するとしているが、この判断で混乱す
また、以下（6）のように、形態的な対応のある他動詞と 3 項 る場合が観察された。例えば（10a）の省略されている受動態動詞において、他動詞から使役動詞になったものと 3 項動詞の の主語を「木」とするか省略タグを付与するか、（10b）の省略間で揺れが見られた（他に「乗せる/乗らせる」など）。このよ されているコピュラの主語 ϕk を「連れて来た猫」とするか省
うな対応のある動詞は、意味的にも構造的にも類似するため、 略とするかのような判断で揺れがあった。
使役の言語学的知識を持っていても、実際のアノテーションでは混乱する場合が観察された。

(10) a. 木 i は歳を取り、ϕi 新しいのに植え替えられた。
b. ϕi ϕ j 連れて来た猫 k を見ると、ϕk 痩せた野良猫だ。

(6) a. 猫が鳥に服を着せ ３項 た/着させ 他動詞:使役 た。
b. 猫が鳥に絵を見せ ３項 た/見させ 他動詞:使役 た。

文法関係がなんであれ同じ文中に明示的な名詞句があればそれを項とするというルールに単純化する方がよいと思われる。

述語の中では３項動詞の一致率が最も低い。これは以下の例 有生性と絵の有無 項の範囲が一致しているものを対象に、有生（7）のように、「に」格の付く名詞句を、間接目的語と判断する 性と絵の有無の一致率を算出した結果、有生性は 93.3%、絵のか後置詞と判断するかで揺れが生じる場合が多いためである。 有無は 92.1% となった。
絵本では、機関車や果物など、本来無生物のものが心を持ち
例（7a）では、「に」格の付く名詞句を間接目的語と判断し、「かける」を 3 項動詞とタグ付けする場合と、「に」格の付く名詞句 動くため、有生性の判断が分かれる場合がある。また、以下を後置詞として判断し、「かける」を他動詞とタグ付けする場 （11）のように、省略された項の解釈の違いが有生性と絵の有合で揺れがあった（他に「入れる」「突っ込む」など）。例（7b） 無の不一致に反映されている。例（11a）は、猫が消防士たちがでは、被依頼主である省略項を間接目的語とするか付加部とす 火を消すのを手伝ったという意味の文であるが、「手伝う」の省略された目的語を「消防士たち」と解釈するのか「火を消す」るかで揺れがあった。というイベントと解釈するのかで、有生性と絵の有無の判断が(7) a. 猫がマントを壁にかけた。
異なる。例（11b）では、「面白い」の省略された主語を、「変なb. 「ケーキをください」と熊は ϕ 頼んだ。
「変な顔をする人」とコピュラ省略の一致率も低い。本アノテーションでは、省略 顔をする」というイベントと解釈するか、された動詞はタグ付けしない方針だが、コピュラの省略だけは 解釈するかで、有生性と絵の有無の判断が異なる。
タグ付けをしている。このため、例（8）のように、動詞が省略されているか、コピュラが省略されているかの判断が分かれる場合が観察された。例（8a）では、「いい匂い（だ）」のようにコピュラが省略されていると判断する場合と「いい匂い（がする）」のように動詞が省略されていると判断する場合で揺れが(11) a. 猫は ϕ 手伝った。
b. ϕ わー面白い！
このように、有生性と絵の有無の不一致は、省略項の解釈の違いが原因である場合が多い。どちらの解釈も可能な場合が多い
ため、この一致率は妥当だと考える。

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表 2: 絵本テキスト 20 冊分に対する述語項構造アノテーションの作業者間一致
種類適合率（%）

再現率（%）

F1（%）

述語 - 全て（種類と範囲が一致）

88.4(1330 / 1504)

87.8(1330 / 1515)

88.1

述語 - 全て（種類と開始位置が一致）

91.2(1371 / 1504)

90.5(1371 / 1515)

90.8

述語 - 全て（述語であれば種類問わず; 開始位置が一致） 99.3

(1452 / 1462)

95.8(1452 / 1515)

97.6

項（述語との関係は見ず範囲のみ一致）

94.3(1519 / 1611)

93.4(1519 / 1626)

93.9

補文

92.8(116 / 125)

96.7

(116 / 120)

94.7

イベントを表す名詞句

77.5(31 / 40)

57.4

(31 / 54)

66.0

追加項

81.3

(13 / 16)

61.9

(13 / 21)

70.3

自動詞（以下全て範囲一致）

87.3(543 / 622)

88.0(543 / 617)

87.7

他動詞

91.4

(469 / 513)

88.2

(469 / 532)

89.8

３項動詞

76.7

(23 / 30)

69.7

(23 / 33)

73.0

形容詞

90.7

(107 / 118)

91.5

(107 / 117)

91.1

コピュラ

86.1

(99 / 115)

89.2

(99 / 111)

87.6

コピュラ省略84.0(89 / 106)84.8

(89 / 105)

84.4

主語 - 全て（以下全て種類と範囲が一致した述語の項）

96.7(1285 / 1329)

96.6(1285 / 1330)

96.7

主語 - 省略なし

97.0(1037 / 1069)

97.7(1037 / 1061)

97.4

主語 - 省略

95.4(248 / 260)

92.2

(248 / 269)

93.8

目的語 - 全て

98.1

(504 / 514)97.9

(504/ 515)

98.0

目的語 - 省略なし

98.3

(403 / 410)

98.5(403 / 409)

98.4

目的語 - 省略

97.1

(101 / 104)

95.3

(101 / 106)96.2

間接目的語 - 全て

100.0

(23 / 23)100.0

(23 / 23)100.0

間接目的語 - 省略なし

100.0

(19 / 19)100.0

(19 / 19)100.0

間接目的語 - 省略

100.0

(4 / 4)100.0(4 / 4)

100.0

5 結論

参考文献
[1] Jennifer E Arnold, Elsi Kaiser, Jason M Kahn, and Lucy K Kim. Information structure:

linguistic, cognitive, and processing approaches. WIREs Cognitive Science, Vol. 4,
本稿では、日本語の絵本テキストに対して述語項構造タグを付
No. 4, pp. 403–413, 2013.
与したコーパスを構築するためのアノテーション仕様と作業者 [2] Noam Chomsky. Knowledge of language: Its nature, origin, and use. Greenwood
Publishing Group, 1986.
[3] Anne Fernald and Hiromi Morikawa. Common themes and cultural variations in japanese
間一致率を報告した。
and american mothers’ speech to infants. Child development, Vol. 64, No. 3, pp. 637–656,
自然言語処理における述語項構造アノテーションの知見や技
1993.
[4] Erika Hoﬀ-Ginsberg. Mother-child conversation in diﬀerent social classes and commu術を参考にすることで、言語獲得分野では前例のない言語資源
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Brian MacWhinney. The CHILDES project: Tools for analyzing talk, 2000.の構築であるにも関わらず、見通しよく体系的な仕様の設計が [5][6] Hiromi Morikawa. Acquisition of case marking and argument structures in Japanese.
くろしお出版, 1997.
可能となった。作業者間一致では、他動性の判断、「に」格の判[7] Ludovica Serratrice. The role of discourse and perceptual cues in the choice of referential
expressions in english preschoolers, school-age children, and adults. Language Learning
断、省略項の判断などに作業者間の揺れを観察したが、これはand Development, Vol. 4, No. 4, pp. 309–332, 2008.
自然言語の持つ本質的な難しさから生じるものである。言語理 [8] Pontus Stenetorp, Sampo Pyysalo, Goran Topic, Tomoko Ohta, Sophia Ananiadou, andJunichi Tsujii. brat: a web-based tool for NLP-assisted text annotation. In Proceedings
論と自然言語処理の知見をさらに取り入れることで、より明確of the Demonstrations Session at EACL 2012, 2012.
[9] Grover J Whitehurst, Francine L Falco, Christopher J Lonigan, Janet E Fischel, Barbara D
なガイドラインの策定を目指したい。
DeBaryshe, Marta C Valdez-Menchaca, and Marie Caulfield. Accelerating language
development through picture book reading. Developmental psychology, Vol. 24, No. 4,
本プロジェクトの今後の予定として、最終的に絵本 100 冊
p. 552, 1988.
程度の述語項構造アノテーションを目指している。また、意味 [10] 益岡隆志, 田窪行則. 基礎日本語文法. くろしお出版, 1992.
[11] 角田太作. 世界の言語と日本語 改訂版 言語類型論から見た日本語. くろしお出版,2009.
役割や、粒度の高い視覚情報のアノテーションも検討したい。
[12] 宮田 Susanne, 寒河江健二, マクウィニー・ブライアン. CHILDES 用の構文解析プロ
述語項構造アノテーションの後には、共参照・照応のアノテー
グラム GRASP. 健康医療科学研究, No. 3, pp. 45–62, 2013.
, 飯田龍, 奥村学（監修）. 文脈解析 –述語項構造・照応・談話構造の解析–.
ションを予定している。これにより、顕著性、話題性、情報構 [13] 笹野遼平
コロナ社, 2017.
柴谷方良. 日本語の分析. 大修館書店, 1978.
造など、様々な言語現象と関連する談話レベルの情報 [1] を定 [14][15] 松林優一郎, 飯田龍, 笹野遼平, 横野光, 松吉俊, 藤田篤, 宮尾祐介, 乾健太郎. 日本語文
章に対する述語項構造アノテーション仕様の考察. 自然言語処理, Vol. 21, No. 2, pp.
量化できるようにし、インプット分析や学習シミュレーション
333–377, 2014.
[16]
情報処理振興事業協会技術センター. 計算機用日本語基本動詞辞書 ipal, 1996.に役立てたい。

謝辞
統語論の観点から適切な助言をくださった東北大学の高橋大厚先生と、有益なフィードバックをくださったアノテータの方々に感謝いたします。本研究は文部科学省科研費（16H06623）から支援を受けて行われました。

[17] 藤田早苗, 服部正嗣, 小林哲生, 奥村優子, 青山一生. 絵本検索システム 「ぴたりえ」〜子どもにぴったりの絵本を見つけます〜. 自然言語処理, Vol. 24, No. 1, pp. 49–73,2017.
[18] 藤田早苗, 平博順, 小林哲生, 田中貴秋. 絵本のテキストを対象とした形態素解析. 自然言語処理, Vol. 21, No. 3, pp. 515–539, 2014.
[19] 鈴木孝明. 日本語文法ファイル 日本語学と言語学からのアプローチ. くろしお出版,2015.

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