言語処理学会 第25回年次大会 発表論文集 (2019年3月)

日本語における名詞句の情報構造と語順の相関について
宮内 拓也
東京外国語大学大学院 /日本学術振興会 特別研究員
miyauchi.takuya.k0 ＠ tufs.ac.jp

はじめに1

浅原 正幸
人間文化研究機構 国立国語研究所
コーパス開発センター
masayu-a ＠ ninjal.ac.jp(1) の通りであり，アノテーション作業は図 1 に例示するような形式で人手でなされた1 ．

日本語は格要素ではなく情報構造により語順が決ま(1)る傾向にある．Asahara ら [1] は，『現代日本語書き言a. 情報状態: 「新情報」/「旧情報」

葉均衡コーパス』[2] (以下，BCCWJ) のコアデータ

b. 定性: 「共有」/「非共有」/「想定可能」

に対する述語項構造・共参照情報アノテーション [3]c. 特定性: 「定」/「不定」

を用いて，ガ・ヲ・ニすべての格要素を含む二重目的

d. 有生性: 「特定」/「不特定」

語構文を抽出し，その共参照情報を用いて情報の新旧

e. 有情性: 「有生」/「無生」を付与し，直接目的格 (ヲ) か間接目的格 (ニ) かよりも，情報の新旧が語順に影響を与える傾向を明らかに

f. 動作主性: 「有情」/「非情」

した．しかしながら，名詞句の特徴は，共参照に基づ

g. 共有性: 「動作主」/「被動作主」

く情報の新旧以外にも多様な情報構造があるほか，二重目的語構文以外の場合についてどのような語順になるのかを調査する必要がある．
そこで，本稿では，BCCWJ 内の名詞句に対して情報構造に関わる文法情報のタグをアノテーションした研究 [4] を利用して，情報構造に影響する文法情報がどのように語順に影響を及ぼすのかについて調査する．具体的には，名詞句と名詞句の係り先との距離を，情報状態・共有性・定性・有生性の観点を特徴量として，ベイズ線形混合モデル (Bayesian Linear MixedModel; [5]) により回帰する．
結果，名詞句は文中で，「旧情報 ＞ 新情報」，「共有＞ 想定可能 ＞ 非共有」，「不定 ＞ 定」，「有生 ＞ 無生」の順で並ぶという推定結果が得られた．

本研究では (1) の内，情報状態 (新情報/旧情報), 共有性 (共有/想定可能/非共有), 定性 (定/不定)，有生性(有生/無生) の値を用いた．情報状態は書き手の観点に基づく情報の新旧で，共有性は読み手の観点に基づく情報の新旧である．定性は日英翻訳の際に問題となる情報であり，語順との関連が分かることにより冠詞推定に寄与する可能性がある．有生性は，存在表現の差異 (いる／ある) のほか，格交代を表出する使役・受動態との関連があり，さらには語順に影響を及ぼす可能性がある．

2.2

モデル化の方法

本研究では，情報状態，共有性，定性，有生性の各ラベルをもとに，係り元名詞句とその係り先文節との2方法

2.1使用したデータ

距離 dist を間に入る文節数によりベイズ線形混合モデルで評価した．アノテーションされた名詞句 2,023のうち，係り先がある2 名詞句 1,939 を分析対象とし

Miyauchi ら [4] は BCCWJ のテキスト (新聞 (PN)
コアデータ 16 サンプル，全 16,657 語 (短単位)，5,195
文節，739 文) 内の名詞句 2,023 に対し，情報構造に関係する文法情報のラベル (情報状態，共有性，定性，特定性，有生性，有情性，動作主性) をアノテーションしている．各名詞句に付与されたラベルの値は以下た．係り受けの情報として，BCCWJ-DepPara [6] の情報を用いた．

― 986 ―

1 各ラベルの付与の基準などは [4] 等を参照のこと．
2 係り先がないものの多くは体言止めである．

Copyright(C) 2019 The Association for Natural Language Processing.
All Rights Reserved.図 1: 情報構造のアノテーション

具体的には以下のような線形式でモデル化を行った：

Rhat は収束判定パラメータで 1.2 以下を収束とみなす．mean は事後平均であり，各ラベルにより係り

dist ∼ Normal(µ, σ),∗∗∗∗(但し，µ ← α + β情報状態+ β共有性+ β定性+ β有生性).

ここで Normal は平均 µ 標準偏差 σ の正規分布とし，旧情報新情報
切片 α と各カテゴリパラメータ β情報状態, β情報状態,共有想定可能非共有定
不定
有生無生β共有性, β共有性, β共有性, β定性, β定性, β有生性, β有生性の取りうるパラメータ割り当ての線形結合で平均 µ を定式化した．
これを rstan パッケージを用いて推定する．warmup

先との距離が長くなるか（+ 方向）短くなるか（− 方向）を数値で示す．日本語は主辞が後置されるために係り先との距離が長くなる要素が，語順においては先行する要素となる．これをもとに各名詞句の語順を推定すると，表 2 の通りとなり，名詞句は文中で，「旧情報 ＞ 新情報」，「共有 ＞ 想定可能 ＞ 非共有」，「不定＞ 定」，「有生 ＞ 無生」の順で並ぶという推定結果が得られた．

後のイテレーションを 15,000 回に設定し，4 回シミュレーションを実施した．全てのモデルは収束した．

3

結果

4考察

4.1

情報状態，共有性

情報状態に関しては，旧情報の名詞より新情報の名統計処理の結果，表 1 の結果が得られた．

詞のほうが後方に来やすく，共有性に関しては共有の名詞が前方に，非共有の名詞が後方に来やすいという表 1: 結果結果であった．つまり，「談話中に指示される否かにかかわらず，聞き手が知っている (と話し手が想定してParameter

Rhatmeanα

1.172

0.243

新情報β情報状態

1.072-0.632

旧情報β情報状態

1.022

1.147

これらの結果は，機能的文眺望 (Functional Sen-

1.002

1.147

tence Perspective) の研究で議論される，担う伝達情

1.021

0.488

報の量に応じて少ない情報量のものから多いものへ順

有生
β有生性

1.068

0.442

無生
β有生性

1.155-0.697

共有
β共有性

1.123

1.332

想定可能
β共有性

よる「旧から新へのインフォーメイションの流れ」(2)

1.202

0.764

を支持することとなった．

非共有
β共有性

1.002-1.975

σ

1.148

0.063

log-posterior

1.019

28198.286

定β定性
不定β定性

いる) 情報は聞き手が知らない (と話し手が想定している) 情報より文中で前方に位置する」と一般化できることになる．に並べられるという Firbas [7] による「伝達のダイナミズム」(Communicative Dynamism) や，文中で旧情報を前に置き新情報を後ろに置くという久野 [8] に(2) 「旧から新へのインフォーメイションの流れ」
文中の語順は，古いインフォーメイションを表す要素から，新しいインフォーメイションを表す要素へ進むのを原則とする． [8, p.59]― 987 ―

Copyright(C) 2019 The Association for Natural Language Processing.
All Rights Reserved.

表 2: 名詞句とその係り先との距離推定結果推定された語順
情報状態
共有性
定性
有生性

4.2

新情報
旧情報β情報状態< β情報状態
非共有
想定可能
共有β共有性 < β共有性 < β共有性
不定定β定性
< β定性
無生有生
β有生性
< β有生性定性

旧情報 ＞ 新情報 の順
共有 ＞ 想定可能 ＞ 非共有 の順
定 ＞ 不定 の順
有生 ＞ 無生 の順語となる文構造が優先されるとする．Silverstein の階定性については，定の名詞句より不定の名詞句のほうが後に来やすいという結果であった．つまり，「定の名詞句は不定の名詞句より文中で前方に位置する」と一般化できることになる．
前述の「伝達のダイナミズム」[7] によれば，担う伝達情報の量に応じて少ない情報量のものから多いものへ順に並べられるため，文脈的依存度が相対的に高層をもとに，Dixon の研究 [13] などを受けて角田 [14]が修正した名詞句階層を図 2 に示す．図中の左方が階層の上位を，右方が下位を表す．
日本語ではスクランブリング等による語順の変更がない限り主語は他の要素より前方に現れるため，この結果は Silverstein の主張を支持することになると考えられる．

い定の名詞句が前方に現れやすく，逆に文脈的独立度が高い不定の名詞句が後方に現れやすいことが予測される．実際に，日本語同様に冠詞による定性の表示を5おわりに行わないスラヴ系の言語ではかつてより定性と語順の本稿では，情報構造に関係する文法情報がどのよ関係が指摘されており [9, 10, 11]，それは伝達のダイうに語順に影響を及ぼすのかについて調査するため，ナミズムに沿うものである．例えば，(3) はロシア語

BCCWJ 内の名詞句に対して付与された情報構造に関の例文だが，文の後方に位置する (3a) の lampa 「ラわる文法情報のラベル [4] の各値を利用し，値が付与ンプ」は不定で解釈されやすく，文の前方に位置するされた名詞句の文末からの距離をベイズ線形混合モデ(3b) の lampa は定で解釈されやすいとされる．

ル [5] によりモデル化した結果を報告した．
本研究では，名詞句は文中で，「旧情報 ＞ 新情報」，(3)

a. Na stale stojala lampa.

「共有 ＞ 想定可能 ＞ 非共有」，「不定 ＞ 定」，「有生on table stood lamp＞ 無生」の順で並ぶという推定結果が得られた．こb. Lampa stojala na stole.

れらの結果は，先行研究の「伝達のダイナミズム」[7]lampや「旧から新へのインフォーメイションの流れ」[8]，stood on table「名詞句階層」[12] を支持するものである．

「テーブルの上にランプがあった．
」[10, p.266]
本研究の結果からは，日本語においても，同様の傾謝辞向が見られると言える．

本研究は JSPS 科研費 (課題番号: 17J07534) の助成を受けている．本研究の一部は国立国語研究所コー

4.3

有生性パス開発センターの共同研究プロジェクト「コーパス

有生性に関しては，有生の名詞より無生の名詞のほうが後方に来やすいという結果であった．この結果かアノテーションの拡張・統合・自動化に関する基礎研究」によるものである．

ら見れば，「有生の名詞句は無生の名詞句より文中で前方に位置する」と一般化できることになる．
これは一般的な有生性階層 (有生 ＞ 無生) に従う形となっている．例えば，Silverstein [12] は，文の成立

参考文献[1] Masayuki Asahara, Satoshi Nambu, and Shin-

において名詞句の階層でより高い位置にあるものが主― 988 ―Ichiro Sano.

Predicting japanese word order

Copyright(C) 2019 The Association for Natural Language Processing.
All Rights Reserved.

図 2: 名詞句階層

in double object constructions. In Proceedingsof the Eight Workshop on Cognitive Aspects ofテーション. 自然言語処理, Vol. 25, No. 4, pp.

Computational Language Learning and Process-[7] Jan. Firbas. On the concept of communicative

ing, pp. 36–40, Melbourne, July 2018. Associa-dynamism in the theory of functional sentencetion for Computational Linguistics.

perspective. In Sbornı́k pracı́ Filozofické fakulty

331–356, 2018.

[2] Kikuo Maekawa, Makoto Yamazaki, Toshinobu
Ogiso, Takehiko Maruyama, Hideki Ogura,
Wakako Kashino, Hanae Koiso, Masaya Yamaguchi, Makiro Tanaka, and Yasuharu Den. Bal-Brněnské univerzity A19, pp. 135–144. 1971.
[8] 久野すすむ. 談話の文法. 大修館書店, 東京, 1978.
[9] Jiřı́ Krámský. The article and the concept ofdefiniteness in language. Mouton de Gruyter,

anced corpus of contemporary written Japanese.

Hague, 1972.

Language Resources and Evaluation, Vol. 48,[10] Catherine V. Chvany.

No. 2, pp. 345–371, 2014.

‘structure-preserving’ in Russian.

[3] 植田禎子, 飯田龍, 浅原正幸, 松本裕治, 徳永健伸.

You take the high node and I will take the low

語項構造・共参照関係アノテーション. 第 8 回コー

node, pp. 252–290. Chicago Linguistic Society,

パス日本語学ワークショップ予稿集, pp. 205–214,

Chicago, IL, 1973.

2015.

[11] Aleksander Szwedek. A note on the relation
between the article in English and word ordersuko Nakagawa, and Sachi Kato. Information-in Polish. In Fisiak Jacek, editor, Papers andstructure annotation of the “Balanced Corpus

Studies in Contrastive Linguistics, Vol. 2, pp.

of Contemporary Written Japanese”. In Kôiti

213–225. Adam Mickiewicz University Press,

Hasida and Win Pa Pa, editors, Computa-Poznań, 1974.

tional Linguistics, Vol. 781 of Communications
in Computer and Information Science, pp. 155–

[12] Michael Silverstein. Hierarchy of features andergativity.

165, Singapore, 2018. Springer.

In Robert M. W. Dixon, editor,

Grammatical categories in Australian languages,[5] Tanner Sorensen, Sven Hohenstein, and Shra-pp. 112–171. Australian National University,van Vasishth. Bayesian linear mixed models us-Canberra, 1976.

ing stan: A tutorial for psychologists, linguists,and cognitive scientists. The Quantitative Meth-In C. Co-rum, T.C. Smith-Stark, and A. Weiser, editors,『現代日本語書き言葉均衡コーパス』に対する述[4] Takuya Miyauchi, Masayuki Asahara, Nat-Notes on ‘root’ and[13] Robert M. W. Dixon. Ergatuvuty. Language,
pp. 59–138, 1979.

ods for Psychology, Vol. 12, No. 3, pp. 175–200,[14] 角田太作. 世界の言語と日本語. くろしお出版,

2016.
[6] 浅原正幸, 松本裕治. 『現代日本語書き言葉均衡

東京, 1991.

コーパス』に対する文節係り受け・並列構造アノ― 989 ―Copyright(C) 2019 The Association for Natural Language Processing.
All Rights Reserved.