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はじめに
ひとくちに言い換えといっても，人間が実際に生成・認識している言い換えには様々な種類の現象がある．ここでは，そのうち，主に言語学的な知識に基づいてなされていると考えられる言い換え（惡彙・横文的言い換え）の例を集め， (i)言い換えのスコープ,  (ii)内容表現か機能表現か， (ii)必要な知識の種類の観点で分類・整理する。 また，それぞれの言い換えを計算機上で実現するにあたっての課題を考察する.なお，定義上は， 「言い換え」=「同じ意味の言語表現」であるが，表現が異なるからには何らかの違いがあると考えられる．たとえば，能動文と受動文の対を考えてみよう． 「誰が何をどうしたか」という命題部分の意味は同じと考えられるが，話者の視点やどの情報を強調するか，あるいはどの情報が新情報かといった情報構造の違いがある。また， [Inkpen and Hirst, 2006]で詳しく述べられているように，形式性や態度の違いが表現に現れる場合もある．したがって，今後は言い換えによって何が変わるのかという観点からも分類を進める予定であるこのページに掲載している言い換えの例は、今後の事例収集・整理において他の例に置き換えられたり，例番号を変更される可能性がある。 引用なさる場合は，あらかじめご了承いただきたい.ここで紹介した言い換えの例は，奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科自然言語処理学講座（松本研究室）において2003年夏に実施された『言い換え百選』プロジェクト（メンバー：乾雄太郎氏。高橋哲朗氏，降幡建太郎氏，藤田篤）の成果をベースに整理した．整理にあたっては，佐藤理史氏，山本和英氏にコメントを頂戴した．名氏に感謝の意を表す.節間の言い換え[分裂文の言い換え] [文分割_(連体節主節化)_] [文分割_(連用節・並列節の分割)_] [接続表現の言い換え]節内の言い換え[否定表現の言い換え] [比較表現の言い換え] [鑑・使役の交替] [自他の動詞交替] [授受動詞の交替] [摆塗り／場所格交替] [湧出動詞の交替] [相互格の交替] [植文橋文と格要素の交替] [可能動詞の言い換え] [授受の横文の言い換え] [修飾要素の交替（係り先の変更）] [数量詞の遊離]文法カテゴリを変える言い換え[名詞と動詞（機能動詞構文の言い換え）] [動詞と形容詞] [名詞と形容詞] [ナ形容詞とイ形容詞]主群交替[名詞句] [句と節] [格と副詞句]内容語の複合表現の言い換え[複合名詞の分解・構成] [「ＡのＢ」 ⇔連体節] [複合動詞の分解・構成] [名詞接尾辞の着脱]機能語／モダリティの言い換え[機能語相当表現] [取り立て助詞の移動] [助詞による特徴づけの削除] [伝達のモダリティ] [敬語表現の言い換え] [文体の変換]内容語句の言い換え[名詞の言い換え] [動詞の言い換え] [形容詞の言い換え] [副詞の言い換え]慣用表現の言い換え[償用句] [表記の揺れ／略語] [換喩]日本語になくて他の言語にある言い換え～2012） http://paraphrasing.org/paraphrase.html [いろいろとりませて] 2つ以上の節にまたがる言い換えをここでは「節間の言い換え」と呼んでいる。主題が変化する場合は，それに適した名詞述語表現が必要になる. また，節間の修辞的関係を表す接続詞をあらためて選択しなければならない.このように,節間の言い換えでは，節間の順序や関係が変化するため，結束性の評価が必要になる.出典・参考文献： [砂川, 1995] [Dras, 1999a] [吉見ら, 2000b]英語の例： (1) a. It was John who wore his best suit to the dance last night. b. John wore his best suit to the dance last night. (2) a. What Andrew wants most is to find a nice cover for his book. b. Andrew wants most to find a nice cover for his book. (3) a.今週当選したのは，奈良県の男性でした. b.今週は，奈良県の男性が当選しました. (4) a.ジョンがダンスのために一番良いスーツを着ていたのは昨夜だ. b.昨夜ジョンはダンスのために一番良いスーツを着ていた. (藤田篤, ～2012)  http://paraphrasing.org/paraphrase.html
主題交替や格交替など，操作の対象が節内で閉じている言い換えである．変換パターンのバリエーションはそれほど多くなく，人手で書き尽くせる程度のように見えるが、変換パターンによっては適用の可否が語に依存するため，その判断に必要な語彙知識をいかにして発見・構築するかが課題となる.また,視点のような対人関係的意味や主題／陳述構造のような文脈レベルの意味が変化するため, これを捉えるモデルを形式化する必要もある.否定表現の言い換え±出典・参考文献： [枕ら, 1991] [宮島ら, 1995a] [近藤ら, 2001] [飯田ら, 2001] [徳永, 2002]日本語の例： (14) a.返信しないと、申込みは取り消されますb.返信すると，申込みは取り消されません. (15) a.日本料理は一度しか食べたことがないb.日本料理は一度食べたことがあるだけだ(藤田篤, ～2012)  http://paraphrasing.org/paraphrase.html
語の文法カテゴリの変化が中心となっている言い換えである. 文法カテゴリの差異に起因する語の文法的な違いをどのような言語デバイスを用いて担うかが、言い換えを正確に生成するための鍵となる. とくにニュアンスの違いやコロケーションの問題のため、語と語に派生関係があっても，実際の文脈では言い換えには使えない場合もある.出典・参考文献： [Mel'cuk and Polgère, 1987] [奥, 1990] [村木, 1991] [Iordanskaja et al., 1991] [森田, 1994] [Dras, 1999a] [大泉ら, 2003] [鍛治ら, 2003a] [降幡ら, 2004] [鍛治ら, 2004a] [大竹, 2005] [藤田ら, 2006b]英語の例：
b. Steven attempted to stop playing.日本語の例： (52) a.住民の熱心な要請を受け，工事を中止した. b.住民に熱心に要請され、工事を中止した. (53) a.これは市場の活性化にむけた規制緩和策だb.これは市場を活性化する規制緩和策だ.
(藤田篤, ～2012) http://paraphrasing.org/paraphrase.html多様な言い換え表現をどうやって収集・管理するか？パラレルコーパスからの言い換えの獲得統計的機械翻訳と同じ問題ただし、良質の大規模パラレルコーパスの入手は翻訳ほど容易でない夜11時30分まで開いているレストランがあります(今村01)レストランが夜の11時半まで営業しています夜11時30分⇒夜の11時半(レストラン)が開いている⇒ (レストラン)が営業している(パラレルでない)
Distributional Similarity出現文脈の分布が似ている語は意味も似ているhe curtains open and the moon shining in on the barely ars and the cold , close moon " . And neither of the w rough the night with the moon shining so brightly , it made in the light of the moon . It all boils down , wr surely under a crescent moon , thrilled by ice-white sun , the seasons of the moon ? Home , alone , Jay pla m is dazzling snow , the moon has risen full and cold un and the temple of the moon , driving out of the hug in the dark and now the moon rises , full and amber a bird on the shape of the moon over the trees in front But I could n't see the moon or the stars , only the rning , with a sliver of moon hanging among the stars they love the sun , the moon and the stars . None of the light of an enormous moon . The plash of flowing w man ’s first step on the moon ; various exhibits , aer the inevitable piece of moon rock . Housing The Airsh oud obscured part of the moon . The Allied quns behind (Baroni EACL2012 tutorial)のスライドより抜粋次元削減の方法さまざま(LSI(SVD), pLSI, LDA, NN, etc.)単語間の共起頻度を表す行列
(研究報告多数)パターン×関係インスタンス行列
パターンのクラスタ(意味関係)著者･著作関係因果関係系各行ベクトルがパターンの意味を表す(パターン意味ベクトル）大規模なデータに対して高速・高効率に動作行列情報を類似人度計算クラスタリングpowered bv: GRID ラッシDVTA FARM 10: Thadooo SoorK SVD等の次元削減でパターンの意味をよく表現するベクトルを獲得得関係パターンの言い換え(高瀬,岡崎ら2014)
(高瀬,岡崎ら2014) Xが->引き込みで- （ X 543件) Y並び順・
Xが->引き起こす-> Y体温低下19 13.4588722281
(高瀬,岡崎ら2014)
2つの問題ロングテール頻度の低い関係表現パターンの意味の学習が難しい文脈の類似性だけでは類義と反義の区別が難しい
ukWaCコーパス中に出現する名詞句・動詞句の出現頻度とその順位
単語のベクトルから句や文のベクトルを構成的に計算したい近年、研究報告多数
(Baroni EACL2012 tutorial)ののスライドより抜粋
例えば、Additive Compositionality: (red + moon)/2 → red_moon単語ベクトルから構成した句ベクトルの予測誤差の比較(Tian+ in prep) 2つの問題ロングテール頻度の低い関係表現パターンの意味の学習が難しい文脈の類似性だけでは類義と反義の区別が難しい
疎データ問題により，句の意味ベクトルの質が低下する学習時に存在しなかった句の意味ベクトルを計算できない提案手法動詞による意味の変性をモデル化できる(promote, preventなど)学習時に存在しなかった句の意味を構成的に計算できるskip gram(Mikolov+ 2013)の拡張（高瀬+ NLP2015）
•大規模コーパスから言い換え獲得– 2000年前後以降、活発に研究— Distributional Semantics研究の発展•語や句の意味の分散表現、構成性–規模･精度ともに一定レベルまで成熟–ソリューション現場で使えるツール化が課題•認識問題には応用事例多数–情報抽出、QA、翻訳•生成問題への応用はまだこれから•論理推論、機械学習との融合？