# 受身・使役形と能動形間の格交替に関する語彙知識の自動獲得

笹野 遼平†・河原 大輔㫜・黑橋 禎夫 ${ }^{\dagger}$ ・奥村 学 $\dagger$
}

日本語において受身文や使役文を能動文に変換する際，格交替が起こる場合がある.本論文では，対応する受身文・使役文と能動文の格の用例や分布の類似性に着目し， Web から自動構築した大規模格フレームと, 人手で記述した少数の格の交替パター ンを用いることで，受身文・使役文と能動文の表層格の対応付けに関する知識を自動獲得する手法を提案する。さらに，自動獲得した知識を受身文・使役文の能動文 への変換における格交替の推定に利用することによりその有用性を示す. キーワード：格交替，受身，使役，格フレーム
## Automatic Knowledge Acquisition for Case Alternation between the Passive/Causative and Active Voices

\author{
Ryohei Sasano ${ }^{\dagger}$, Daisuke Kawahara $^{\dagger \dagger}$, Sadao Kurohashi ${ }^{\dagger \dagger}$ and Manabu Okumura ${ }^{\dagger}$
}

We propose a method for automatically acquiring knowledge about case alternations between the passive/causative and active voices. Our method leverages large lexical case frames obtained from a large Web corpus, and several alternation patterns. We then use the acquired knowledge to a case alternation task and show its usefulness.

Key Words: Case Alternation, Passive, Causative, Case Frame

## 1 はじめに

テキスト中に出現する述語の格構造を認識する処理は述語項構造解析や格解析などと呼ばれ,計算機によるテキスト理解のための重要な 1 ステップである。しかし，格構造を表現する際に使用される “格”には，述語の出現形 1 に対する表層格や，能動形に対する表層格，さらには深層格など複数の表現レベルが存在し，どの表現レベルを用いるべきかは使用するコーパス²や夕スクにより異なっている.

格構造を表層格で扱う利点としては，表層格はテキスト中に格助詞として明示的に出現することから“格”を定義する必要がないこと，述語ごとに取りうる格をコーパスから自動獲得することが可能なことなどが挙げられる。 さらに，出現形に対する表層格で扱う利点としては，能

動形では現れない使役文におけるガ格や一部の受身文のガ格を自然に扱えること，先行する述語のガ格の項が後続する述語でもガ格の項となりやすい (Kameyama 1986; Nariyama 2002) などといった談話的な情報が自然に利用できることなどが挙げられる．特に後者はゼロ照応解析において重要な手掛りになることが知られており (Iida, Inui, and Matsumoto 2007a; 笹野, 黒橋 2011), ゼロ照応の解決も含む述語項構造解析の高精度化のためには, 格構造を出現形の表層格で扱うのが望ましいと考えられる。

一方，テキストの意味を考える上では, 出現形に対する表層格解析では不十分な場合がある.

(1) 私が知り合いに誘われた。

(2) 私がパーティーに誘われた.

たとえば，(1)，(2)のような文を考えると, 出現形の表層格としては (1)の「知り合い」と (2) の「パーティー」は同じニ格となっているが，前者は能動主体を表しており能動形ではガ格となるのに対し，後者は誘致先を表しており能動形においてもニ格となる.このような違いを認識することは情報検索や機械翻訳などといった多くの自然言語処理のアプリケーションにおいて重要となる (Iida et al. 2007b). 実際に, Google 翻訳 ${ }^{3}$ を用いてこれらの文を英訳すると， (1'), $\left(2^{\prime}\right)$ に示すようにいずれの文も二格が誘致先を表すものとして翻訳される。このうち, $\left(1^{\prime}\right)$ に示した翻訳は誤訳であるが，これは (1)の文と (2) の文における二格の表す意味内容の違いを認識できていないため誤って翻訳されたと考えられる。

$\left(1^{\prime}\right)$ I was invited to an acquaintance.

$\left(2^{\prime}\right)$ I was invited to the party.

また, 文 (3) は (1)，(2)の 2 文が表す内容を含意していると考えられるが，出現形に対する表層格解析だけではこれらの含意関係を認識することはできない.このため，含意関係認識や情報検索などのタスクでは，能動形に対する表層格構造や深層格構造といった，より深い格構造を扱うことが望ましいと言える。

(3) 知り合いが私をパーティーに誘った。

そこで，まず出現形における表層格の解析を行い, その結果をより深い格構造に変換することを考える。このような手順を用いることで，談話的な情報を自然に取り入れながら，含意関係認識や情報検索などのタスクにも有用な能動形格構造を扱うことができると考えられる。本研究ではこのうち特に受身形・使役形から能動形への格構造変換に焦点を当てる.

受身形・使役形から能動形への格構造変換における格交替パターンの数は限定的であり人手
^{3} \mathrm{http} / / /$ translate.google.co.jp/, 2014 年 5 月 10 日実施.
}

で列挙することは容易である。しかし, 文 (1), (2) からも分かるように, 述語と格が同じであっても同一の格交替パターンとなるとは限らない。同様に，項とその格が同じであっても同一の格交替パターンとなるとは限らない，たとえば，文 (1)と (4)の二格はいずれも「知り合い」であるが, これらの文を能動形に変換した場合, 文 (1)の二格はガ格となるのに対し, 文 (4)の二格は能動形においても二格のままである.

(4) 奨励賞が知り合いに贈られた.

このため, 受身形・使役形から能動形への格構造の変換を高精度に行うためには, 述語・項・格の組み合わせごとに，どのような格交替パターンとなるかを記述した大規模な語彙知識が必要となると考えられる。そこで, 本研究ではこのような語彙知識を大規模コーパスから自動獲得する手法を提案する，具体的には，格交替のパターンの数が限定的であること，および，対応する受身文・使役文と能動文の格の用例や分布が類似していることに着目し, 人手で記述した少数の格交替パターンと Web から自動構築した大規模格フレームを用いることで, 受身文・使役文と能動文の表層格の対応付けに関する知識の自動獲得を行う。また, 自動獲得した知識を受身文・使役文の能動文への変換における格変換タスクに適用することにより，その有用性を示す。

本論文の構成は以下の通りである。まず，2 節で関連研究について概観した後， 3 節で受身・使役形と能動形間の格の交替パターンについて，4節でWeb から自動構築した大嫢模格フレー ムについてそれぞれまとめる。続いて 5 節で提案する格フレームの対応付け手法について説明し，6節では実験を通してその有効性を示す. 最後に 7 節で本論文のまとめを記す.

## 2 関連研究

Levin (1993) は態の交替現象に着目し，3,000 以上の英語の動詞を共有する意味構成と構文的な振る舞いに基づくクラスに分類した.コーパスを用いた英語の動詞の自動分類に関する研究においても態の交替を手掛かりとして利用している研究が数多く存在している (Lapata and Brew 2004; im Walde, Hying, Scheible, and Schmid 2008; Joanis, Stevenson, and James 2008; Li and Brew 2008; Sun and Korhonen 2009; Sun, McCarthy, and Korhonen 2013).また，態の交替に関連してコーパスから得られる用例の分布類似度を利用した研究として Baroni らの研究 (Baroni and Lenci 2010)がある. Baroni らはコーパスに基づく意味論の研究において, 使役・能動交替を起こす動詞と起こさない動詞の分類にコーパスから得られる用例の分布類似度が有用であることを示している.

日本語における受身形・使役形と能動形の格の変換を扱った研究としては, Baldwin らの研究 (Baldwin and Tanaka 2000), 近藤らの研究 (近藤, 佐藤, 奥村 2001), 村田らの研究 (村田,
井佐原 2002; 村田, 金丸, 白土, 井佐原 2008) が挙げられる. Baldwin ら (Baldwin and Tanaka 2000) は日本語における受身・使役と能動形の交替を含む動詞交替の種類と頻度の定量的な分析を行っている。具体的には人手で記述した格フレーム辞書である日本語語彙大系 (NTTコミュニケーション科学研究所 1997)の結合価辞書を解析し，格スロット間の選択制約を比較して動詞交替の検出を行っている. しかし, Baldwin らの研究の目的は動詞交替の定量的な分析であ $り$ ，受身形・使役形の能動形への変換は行っていない.

近藤ら (2001) は単文の言い換えの1 タイプとして, 受身形から能動形の格の変換, および,使役形から能動形の格の変換を扱っており, 動詞のタイプや格パターンなどをもとに作成したそれぞれ 7 種類， 6 種類の交替パターンを用いて格の変換を行っている. 動詞のタイプとしては,「比較動詞」,「授受動詞」,「対称動詞」,「一般動詞」の 4 種類を定義しており, IPAL 基本動詞辞書 (情報処理振興事業協会技術センター1996)をもとに 1,564 エントリからなる動詞辞書 （VDIC 辞書）を作成し使用している。また, 村田ら (村田, 井佐原 2002; 村田他 2008) は京都大学テキストコーパス (河原他 2005) の社説を除く約 2 万文において, 受身形・使役形で出現した述語に係る格助詞を対象に，述語を能動形に変換した場合の格を付与した学習デー夕を作成し，SVM(Vapnik 1995)を用いた機械学習により受身形・使役形と能動形の格を変換する手法を提案している。学習に使用する素性には, 関係する動詞や体言, 格助詞の出現形や品詞情報などといった情報に加え, IPAL 基本動詞辞書や VDIC 辞書から得られる情報を使用している.

このように日本語文における格交替に関する研究では, 人手で整備された大規模な語彙的リソースや人手で作成した大規模な学習データが利用されてきた。しかしながら, 文 (1) と (2)のように述語と表層格が一致していても能動形における格が異なる場合があることからも分かるように，格の対応は述語ごと，用法ごとに異なっており，網羅的な対応付けに関する知識を人手で記述することは現実的ではないと言える。そこで本研究では格交替に関する大規模な語彙知識の自動獲得に取り組む。

また，NAIST テキストコーパス (Iida et al. 2007b) では能動形の表層格情報が付与されていることから, NAISTコーパスを対象とした述語項構造解析やゼロ照応解析に関する研究 (Taira, Fujita, and Nagata 2008; Iida, Inui, and Matsumoto 2009; Imamura, Saito, and Izumi 2009; 吉川克正, 浅原正幸, 松本裕治 2010 ; 林部祐太, 小町守, 松本裕治 2014) は, 受身$\cdot$使役形で出現した述語の解析を行う際には格交替の解析も行っているとみなすことができる. しかし, これらの研究では素性の 1 つとして態に関する情報を考慮しているものの, 格交替に関する語彙知識は使用していない.このため, 能動形以外の態で出現した述語に対しては相対的に低い解析精度である可能性が高く4, 本研究で獲得を行う格交替に関する知識は有用な情報になると考えられる。


## 3 格の交替パターン

受身文・使役文における表層格と，対応する能動文の表層格の対応はいくつかのパターンで記述できる。本節では受身文と能動文, 使役文と能動文, それぞれの表層格の交替パターンについて述べる.

## 3.1 受身文と能動文の格の交替パターン

受身文は，何を主語として表現するかによって，直接受身文，間接受身文，持ち主の受身文の3つのタイプに分けられる (日本語記述文法研究会 2009).

直接受身文とは, 対応する能動文でヲ格やニ格で表される人や物を主語として表現する受身文であり，以下の $(5) \sim(8)$ に示すように能動主体は基本的に「に」，「によって」，「から」，「で」 のいずれかにより表される。また，直接受身文でガ格として表される名詞は，基本的に能動文のヲ格，または，二格のいずれかに対応している55.

（5）[受身形 $]$ : 私が知り合いに誘われた。

[能動形]：知り合いが私を誘った。

（6）[受身形 $]$ : 原因が研究によって解明された.

[能動形] : 研究が原因を解明した.

（7） [受身形 $]$ 私が彼から頼まれた。

[能動形] : 彼が私に頼んだ.

（8）[受身形]: 大半が推進派で占められた。

[能動形]：推進派が大半を占めた.

間接受身文とは，対応する能動文の表す事態には直接的に関わっていない人物を主語とし， その人物が事態から何らかの影響を被っていることを表現する受身文であり，迷惑の受身文とも呼ばれる。(9)に示すように間接受身文の能動主体は基本的に「に」によって表され，間接受身文でガ格として表される名詞は能動文では出現しない.


（9）[受身形］：太郎が雨に降られた。

[能動形 $：$ 雨が降った.

持ち主の受身文とは， ヨ格やニ格などで表されていた物の持ち主を主語とし，能動文で主語として表されていた名詞を主語でない項として表現する受身文である。(10)に示すように持ち主の受身文の能動主体は基本的に「に」によって表され，持ち主の受身文でガ格として表される名詞は能動文ではヨ格やニ格の名詞句にノ格で係る名詞句として出現する.

（10）［受身形］：友人が泥棒に足カードを盗まれた。

[能動形]：泥棒が友人のカードを盗んた.

以上のように，受身文には 3 つのタイプがあるものの，いずれの場合も格交替が起こるのは能動文においてガ格で表現される要素と受身文においてガ格で表現される要素のたかだ $2 \supset$ である。また，前者は受身文において「に」，「によって」，「から」，「で」のいずれかによって表され, 後者は能動文において「を」,「に」,「の」のいずれかによって表されるか出現しないかである。したがって，受身文と能動文の格の対応付けを行う際は，これらの組み合わせからなる格の交替パターンを考えれば十分であると言える。

## 3.2 使役文と能動文の格の交替パターン

使役文と能動文の格の対応付けも述語と項の組み合わせを考慮して行う必要がある．たとえば，(11), (12)のような文を考えると, 出現形の表層形としては (11)の「生徒」と (12)の「学校」は同じニ格となっているが, 前者は能動主体を表しており能動形ではガ格となるのに対し,後者は目的地を表しており能動形においても二格のままである. このため, 使役文と能動文の間の格の交替パターンについても，どのような格の交替パターンを考えれば良いか考察を行う.

(11) 先生が生徒に行かせた.

(12) 先生が学校に行かせた.

まず，一般的な使役文では，対応する能動文に含まれていない人や物がガ格となり，能動文の表す事態の成立に影響を与える主体として表現され，能動主体は「を」，または，「に」で表される (日本語記述文法研究会 2009). たとえば, 以下の例では, 能動文に含まれていない「先生」が，使役文におけるガ格として出現しており，能動主体である「生徒」は使役文ではそれぞれ「を」「に」によって表されている。

（13） [使役形 ：先生が生徒を....

[能動形] : 生徒が行く.

（14） [使役形：先生が生徒に行かせる.

[能動形] : 生徒が行く.

ただし, 頻度は多くないものの, 以下のように感情や思考を表す動詞から使役文が作られる場合には，能動文においてニ格やヲ格で表される原因が使役文でガ格として表現される場合がある. しかし, このような用例は少ない6ことから, 本研究ではこのような対応付けは考慮しない.

(15) [使役形 $：$ 彼の発言が社長を喜ばせた.

[能動形] : 社長が彼の発言に喜んだ. /社長が彼の発言を喜んた.

以上のように，使役文と能動文の格の対応付けも複数の格の交替パターンが考えられるが，受身文から能動文の格の対応付けの場合と同様に，格交替が起こるのは能動文においてガ格で表現される要素と使役文においてガ格で表現される要素のたかだか 2 つである. さらに，能動文でガ格として表される要素は使役文においては「に」，「を」のいずれかによって表され，使役文においてガ格で表現される要素は基本的に能動文には出現しないことから, 能動文でガ格として表される要素が使役文において「に」で表されるか「を」で表されるかの曖昧性を考慮するだけで十分であると言える。

## 4 Web から自動構築した大規模格フレーム

本研究では述語ごとの格構造に関する大規模語彙知識として, 河原らの手法 (河原, 黒橋 2005) を用いて Webテキスト 69 億文から自動構築した格フレームを使用する.この Webテキストは,約 10 億の Webぺージから日本語文を抽出し, 重複する文を除いた結果得られたものである.

河原らの手法では格フレームは述語ごとに, また, 能動形, 受身形, 使役形などの出現形ごとに，さらに用法ごとに別々に構築され，それぞれ取りうる格とその用例，および，各用例の出現回数がまとめられる。この際, 河原らは述語の直前の格の用例が同じである場合, 多くは同じ用法であることを利用し，用法の曖昧性に対処している，具体的には，まず，「荷物を積む」 や「物資を積む」,「経験を積む」などのように述語とその直前の格の用例の組を単位として個別に格フレームを構築し, 続いて「荷物を積む」と「物資を積む」のように類似する格フレー ムをマージすることにより, 用法ごとに別々の格フレームを構築している.

たとえば「誘われる」という述語・出現形に対しては 47 個の格フレームが構築されており， その中には (16)のようにニ格が能動主体を表す格フレーム7と，（17)のようにニ格が誘致先を

表す格フレームが含まれている8.

(16) 「誘われる」の格フレーム 1:

$\{$ 私： 5 , 自分：3, 母親：2, 女性：2, 彼氏：2, 影 $\}$ が

$\{$ 食事： 49 , 御飯：36, ランチ：21, 映画：17, “\}を

$\{$ 友達 : 9536 , 友人 $: 5856$, 人 $: 2443$, 先輩 $: 1695, \cdots\}$ に誘われる

$(17)$

## 「誘われる」の格フレーム 2:

$\{$ 俺: 10, 私 $: 9$, 友達 $: 7$, 人 $: 5$, 彼氏 : $5, \cdots\}$ が

$\{$ 友達：300, 人： 221 , 男性 $: 211$, 友人 $: 168, \cdots\}$ から

$\{$ 食事：3710,デート：3180, 飲み：3159, パーティー：1948, “\} に誘われる

同様に，「誘う」という述語・出現形に対しては (18) に示す格フレームを含む 9 個の格フレー ムが構築されており，たとえば(17) に示した「誘われる」の格フレームのガ格，カラ格，二格を，それぞれヲ格，ガ格，二格に対応付けることができれば，格構造の変換に有用な知識になると考えられる。

「誘う」の格フレーム $1:$

$\{$ 私：50, 男性：48, 彼女：43, セラピスト：43, 彼：41, $\cdots\}$ が

$\{$ 友達： 16019, 私： 8908 ,人：7898, 友人： $6622, \cdots\}$ を

$\{$ デート：1325, 食事：804, 世界：822, 遊び：502, 一 $\}$ に誘う

また，格として収集する対象としては格助詞を伴って直接述語に係る要素に加えて，「によって」などの一部の複合辞や，持ち主の受身文のガ格になりうることから，述語の直前項にノ格で係る要素も収集の対象としている。このためこれらの表現も格と同等に扱っており，(19), (20) のように, これらの表現に相当する格スロットが生成される。本論文ではこれらの格を便宜上, ニヨッテ格, ノ格と呼ぶ.

（19）「解明される」の格フレーム 1 :

$\{$ 謎：1998,メカニズム：804, 原因：734, “\} が

$\{$ 研究 : 29 , 生物学 : 27 , 進歩 : $15, \cdots\}$ によって解明される


(20) 「盗む」の格フレーム 3:

$\{$ 子供 : 23 , 誰 $: 16$, 泥棒 $: 8, \cdots\}$ が

$\{$ 親：165, 人 $: 98$, 家 $: 58, \cdots\}$ の

$\{$ 金：4163, 現金：951, 金品：681, 一 $\}$ を盗む

## 5 格フレームの対応付け

本研究では, 受身形・使役形の格フレームを対応する能動形の格フレームと適切に対応付けることを目的とする．1つの述語に対し複数の格フレームが構築されることから，ある受身形・使役形の格フレームが与えられた場合, 複数ある能動形の格フレームから最適な格フレームを選択した上で，それぞれの格フレームに含まれる格同士を適切に対応付ける必要がある. 図 1 に対応付けの例を示す. 図1の例では，受身形「誘われる」の格フレーム 2 が入力として与えられた結果, 能動形「誘う」の格フレームの中から格フレーム 1 が選択され，「誘われる」の格フレーム2のガ格，カラ格，二格はそれぞれ「誘う」の格フレーム1のヲ格，ガ格，二格に対応付けられている。

## 5.1 対応付けアルゴリズム

出現形格フレームが与えられた場合に，それを能動形格フレームに対応付けるアルゴリズムを表 1 に示す.まず, 能動形格フレーム $c f_{\text {active }}$ と, 出現形のガ格が対応付けられる能動形

図 1 受身形・使役形と能動形格フレームの対応付けの例
表 1 能動形格フレームへの対応付けアルゴリズム

の格 $c_{g a_{-} t o}$, 能動形のガ格に対応付けられる出現形の格 $c_{t o_{0} g}$ の考えうるすべての組み合わせ $A=\left.\{c f_{\text {active }}, c_{\text {ga_to }}, c_{\text {to_ga}}\right.\}$ を生成し, その中から以下の式で定義されるスコアが最大となる組み合わせ $A$ を出力する。この際， $c_{g a_{-} t o}$ と $c_{t o \_g a}$ が事前に作成した格交替パターンを満たすような組み合わせのみを考慮する。また, 対応付けられる格がない場合は $c_{g a_{-} t o}, c_{t o_{-} g a}$ として NIL を与える。

$
\text { score }=\operatorname{sim}_{S E M}(A) \times \operatorname{sim}_{\text {DIST }}(A)^{\alpha} \times f_{P P}(A)
$

式 (i)において, $\operatorname{sim}_{S E M}(A), \operatorname{sim}_{D I S T}(A), f_{p p}(A)$ はそれぞれ, 対応する格の用例集合間の意味的な類似度, 対応する格の出現頻度の分布の類似度, 格交替パターンの起こりやすさを表しており, 本研究ではこれら 3 つの手掛かりを利用し格の対応付けを行う. 各指標をどのように計算するかについては次節で述べる。 $\alpha$ は出現頻度の分布の類似度 $\operatorname{sim}_{D I S T}(A)$ を用例集合間の意味的な類似度 $\operatorname{sim}_{S E M}(A)$ に対してどのくらい重視するかを決めるパラメータであり，その値は開発データを用いて決定する．格交替パターンの起こりやすさを表す $f_{p p}(A)$ に関しては同様のパラメータが出現していないのは $f_{p p}(A)$ 自体が開発データを用いて決定される重みによって構成される関数であり, 他の指標に対してどのくらい $f_{p p}$ を重視するかは既に考慮されているためである.

また, 計算時間を短縮するため, 事前に作成した格交替パターンに含まれないような不適切な格対応の組み合わせはスコア計算前にフィルタリングする（表 1 のアルゴリズム中の 5 行目）.具体的には，格変換の結果, 同一の格が重複してしまう場合や，受身形格フレームにタ格が存在しない場合に受身形ガ格の変換先としてノ格が選択された場合などはここでフィルタリングされる。 さらに, 能動形の格フレームは出現頻度順にソートし, 頻度の大きいものから順に対
応付けを行っていき，全体の $80 \%$ をカバーした時点でもっともスコアが大きくなる組み合わせを出力する. 対応する格の意味的な類似度 $\operatorname{sim}_{S E M}$ を計算する際も，それぞれの格の用例のうち頻度上位 40 用例のみから類似度を計算することで計算時間を短縮する。

## 5.2 対応付けの手掛かり

本節では格フレームの対応付けの手掛かりとして使用する 3 つの指標について，それらの指標を用いる理由，および，その計算方法を説明する。

## 1. 対応する格の用例集合間の意味的な類似度 : $\operatorname{sim_{S E M}$}

出現形と能動形格フレームの間で対応する格の用例は類似していると考えられる。そこで,対応する格の用例集合間の意味的な類似度を対応付けの手掛かりの 1 つとして利用する.

まず，格の用例集合 $C_{1}, C_{2}$ 間の意味的な類似度 $\operatorname{sim}_{s}\left(C_{1}, C_{2}\right)$ を, ある単語と共起する単語の分布の類似度から計算された単語間の分布類似度 $\operatorname{sim}\left(w_{1}, w_{2}\right)$ を用い, 以下の式により計算する。

$
\begin{gathered}
\operatorname{sim}_{s}\left(C_{1}, C_{2}\right)=\frac{1}{2}\left(\operatorname{sim}_{a}\left(C_{1}, C_{2}\right)+\operatorname{sim}_{a}\left(C_{2}, C_{1}\right)\right) \\
\text { たたし } \operatorname{sim}_{a}\left(C_{1}, C_{2}\right)=\frac{1}{\left|C_{1}\right|} \sum_{w_{1} \in C_{1}} \max _{w_{2} \in C_{2}}\left(\operatorname{sim}\left(w_{1}, w_{2}\right)\right)
\end{gathered}
$

本研究では, 単語間の分布類似度として, 柴田らの手法 (柴田, 黒橋 2009)に基づき, 格フレー ム構築に使用した Web テキスト 69 億文から計算した類似度を使用した。また, $\operatorname{sim}_{a}\left(C_{1}, C_{2}\right)$ は, 用例集合 $C_{1}$ に含まれる用例 $w_{1}$ ごとに, 用例集合 $C_{2}$ 中でもっとも類似している用例 $w_{2}$ との類似度の平均を表しており ${ }^{9}$, 引数 $C_{1}, C_{2}$ に関して非対称な (asymmetric) 式となっている.一方, $\operatorname{sim}_{s}\left(C_{1}, C_{2}\right)$ は $\operatorname{sim}_{a}\left(C_{1}, C_{2}\right)$ の引数を入れ替えて, その平均を取ったものであり, 引数 $C_{1}, C_{2}$ に関して対称な (symmetric) 式となっている.

続いて, 格フレームの対応付け $A=\left.\{c f_{\text {active }}, c_{g a_{-} t o}, c_{t o_{-} g a}\right.\}$ に対する意味的な類似度 $\operatorname{sim}_{S E M}$ を，以下に示すように対応付けられた格の用例集合間の類似度の平均として定義する。

$
\operatorname{sim}_{S E M}(A)=\frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} \operatorname{sim}_{s}\left(C_{1, i}, C_{2, a(i)}\right)
$

ここで， $C_{1, i}$ は対応元格フレームにおける $i$ 番目の格の用例集合, $C_{2, a(i)}$ は $i$ 番目の格が対応付けられた対応先格フレームの格の用例集合を表している。すなわち, $i$ 番目の格がガ格である場合は $C_{2, a(i)}$ は対応先格フレームの格 $c_{g a_{-} t o}$ の用例集合, $i$ 番目の格が $c_{t o_{-} g a}$ である場合は $C_{2, a(i)}$
, C_{2}$ は単語の種類ではなく単語の各出現を要素としている. したがって類似度 $\operatorname{sim}_{a}\left(C_{1}, C_{2}\right)$ は単語の種類単位で考えると出現頻度で重み付けされていることになる.
}

は対応先格フレームのガ格の用例集合, それ以外の場合は同一の格が対応先格フレームに存在すればその格の用例集合となる．ただし， $c_{g a_{\text {_to }}}$ が NIL である場合など，対応する格が対応先格フレームに存在しない場合は, $C_{2, a(i)}$ は空集合とし, $\operatorname{sim}_{s}\left(C_{1, i}, C_{2, a(i)}\right)=0$ として計算する.

たとえば，図 1 に示したような格フレームの対応に対しては，「誘われる」の格フレーム 2 のガ格, カラ格, 二格の用例集合に対し, それぞれ「誘う」の格フレーム1のヲ格, ガ格, 二格の用例集合との $\operatorname{sim}_{s}$ を求め, その平均を $\operatorname{sim}_{S E M}$ として使用する.

## 2. 対応する格の出現頻度の分布の類似度 : $\operatorname{sim_{D I S T}$}

類似度 $\operatorname{sim}_{D I S T}$ は対応する格同士の出現頻度の分布は似ているという仮定に基づく指標であり, 以下のようにベクトル $\left(\left|C_{1,1}\right|,\left|C_{1,2}\right|, \ldots,\left|C_{1, N}\right|\right)$ とべクトル $\left(\left|C_{2, a(1)}\right|,\left|C_{2, a(2)}\right|, \ldots,\left|C_{2, a(N)}\right|\right)$ の余弦類似度として定義する。

$
\operatorname{sim}_{D I S T}(A)=\cos \left(\left(\left|C_{1,1}\right|, \ldots,\left|C_{1, N}\right|\right),\left(\left|C_{2, a(1)}\right|, \ldots,\left|C_{2, a(N)}\right|\right)\right)
$

「選ばれる」の格フレーム $1:$

$\{$ 選手：1119, 作品：983, 私：232, 一\}［用例数合計：17722] が

\{代表：18295, 選手：9661, 百選：7024, “\}［用例数合計：122273]に

$\{$ 作品 : 5 , 市長 : 3 , 選手 : $2, \cdots\}$ [用例数合計：96]を選ばれる

(22) 「選ぶ」の格フレーム 13:

$\{$ 私 : 22 , 先生 $: 18$, 誰 : $14, \cdots\}$ [用例数合計 : 382$]$ が

$\{$ 優秀賞 : 42 , シングル $: 17$, 自由曲 $： 17, \cdots\}$ [用例数合計：800]に

$\{$ 曲：16666, 作品：9967, 漫画：3820, “\} [用例数合計：33338]を選ぶ

例として，（21）に示す「選ばれる」の格フレーム 1 を (22)に示す「選ぶ」の格フレーム 13 に対応付ける場合を考える。対応する格の用例集合間の意味的な類似度 $\operatorname{sim}_{S E M}$ を計算すると $\{$ ガ格 $\rightarrow$ 二格, ニ格 $\rightarrow$ ガ格, ヨ格 $\rightarrow$ ヨ格 $\}$ という対応付け $A_{1}$ の方が, $\{$ ガ格 $\rightarrow$ ヨ格, 二格 $\rightarrow$ 二格, ヨ格 $\rightarrow$ NIL, NIL $\rightarrow$ ガ格 $\}$ という対応付け $A_{2}$ よりも高いスコアとなる. しかし, 対応する格の出現頻度の分布の類似度を計算すると, 前者は $(17722,122273,96)$ と $(800,382,33338)$ の余弦類似度, 後者は $(17722,122273,96,0)$ と $(33338,800,0,382)$ の余弦類似度となり, 以下に示すとおり後者の方がはるかに大きな値となることから， $\operatorname{sim}_{S E M}$ だけでなく $\operatorname{sim}_{D I S T}$ も考慮することで，最終的に後者の対応付けの方が優先して選択されるようになる ${ }^{10}$.


$
\begin{gathered}
\operatorname{sim}_{D I S T}\left(A_{1}\right)=\cos ((17722,122273,96)(800,382,33338)) \approx 0.016 \\
\operatorname{sim}_{D I S T}\left(A_{2}\right)=\cos ((17722,122273,96,0),(33338,800,0,382)) \approx 0.167
\end{gathered}
$

## 3. 格交替パターンの起こりやすさ： $f_{p p$}

格交替パターンの起こりやすさも重要な手掛りとなると考えられる。たとえば，村田ら (村田他 2008) が受身文から能動文への変換における格助詞の変換実験に使用したデー夕11では,受身形におけるガ格の $96.47 \%$ が能動形ではヲ格となっているのに対し，受身形における二格のうち能動形でガ格となるものは $27.38 \%$ となっており, 交替パターンにより起こりやすさが異なることが分かる。そこで本研究では, 以下の式により定義される格交替パターンの選好 $f_{p p}$ を対応付けの手掛かりとして考慮する.

$
f_{P P}(A)=w\left(\text { ガ } \rightarrow c_{g a_{-} t o}\right) \times w\left(c_{t o_{-} g a} \rightarrow \text { ガ }\right),
$

ここで, $c_{g a_{-} t o}$ は出現形のガ格が対応付けられる能動形の格, $c_{t o \_g a}$ は能動形のガ格に対応付けられる出現形の格を表しており, $w\left(c_{1} \rightarrow c_{2}\right)$ は出現形の $c_{1}$ 格が能動形で格が交替し $c_{2}$ 格となる度合いを表す. $w\left(c_{1} \rightarrow c_{2}\right)$ は大きいほどその格交替が発生しやすいことを表し，その値は格交替の正解がタグ付けされたデータを開発データとして用い決定する。ここで, 出現形のガ格, または，能動形のガ格を含む格交替のみを考慮しているのは， 3 節で述べたように，本研究で対象とする受身形・使役形から能動形への格構造変換ではこれら以外の格が交替することは基本的にないためである.

## 6 自動獲得した対応付け知識の評価

本節では実験により提案手法の有効性を確認する。具体的には，提案手法を用いて自動獲得した受身・使役形の格フレームと能動形の格フレームの対応付け知識が，受身・使役文から能動文への変換における格交替を推定するタスクにおいて有用であることを示すことにより，提案手法の有効性を確認する。

## 6.1 評価方法の概要

4 節で述べたように, 本研究で使用する大規模格フレームはコーパスから自動構築されたものであるため, 同じ用法の格フレームが複数構築されている場合や, 複数の用法が混在した格フレームが含まれている場合がある。このため, 対応付け知識そのものを定量的に評価するのは

難しい，たとえば，(23)に示す「誘われる」の格フレーム4のニ格には能動主体を表す用例と招致先を表す用例が混在しているため，仮にこの格フレームの二格が 4 節に示した「誘う」の格フレーム1のガ格に対応付けられたとしても，それが正しいかどうかは一概には言えない．同様に，5 節の (21) に示した「選ぶ」の格フレーム1のヲ格は, 尊敬の意味で使用された「選ばれる」の用例から生成されたものであり, 仮にこの格が $(22)$ に示した「選ぶ」の格フレーム 13 のヲ格と対応付けられたとしても必ずしも誤りとは言えない. そこで本研究では, 格フレームの対応付け結果そのものを評価するのではなく, 自動獲得された対応付け知識の実タスクにおける有用性を示すことで，提案手法の有効性を確認する.

## 「誘われる」の格フレーム $4:$

$\{$ 私 : 2 , 主人公 $: 1$, 友達 $: 1$, 妹 : 1 , 女の子 : $1, \cdots\}$ が

$\{$ 姉：8, 展示会 $: 7$, 娘 $: 6$, 説明会 $: 6$, 皆 $: 6, \cdots\}$ に誘われる

具体的には，受身・使役文から能動文への変換における格交替を推定するタスクを考える。すわなち，たとえば $(24)$ のような受身文が入力された場合に，受身文におけるガ格，二格がそれぞれ能動文ではヨ格，二格として表されることを推定するタスクを考え，格フレームの対応付け知識を用いることで推定精度が向上することを示す。

(24) 友達が食事に誘われた。

## 6.2 実験に使用するデータ

実験には NICT 格助詞変換データ Version 1.0 を使用する。このデータは村田ら (村田, 井佐原 2002; 村田他 2008) が実験に使用したデータであり, 京都大学テキストコーパス (河原他 2005)の社説を除く約 2 万文において, 受身形または使役形で出現した述語に係る格助詞を 1 事例として，述語を能動形に変換した場合の格を人手で付与したデー夕となっている。たたし，受身形と能動形の格フレームの対応付け知識, 使役形と能動形の格フレームの対応付け知識をそれぞれ適切に評価できるように，以下に述べるような変更・抜粋を行った上で使用する。

まず，受身文と能動文の変換実験のデータとしては，基本的に NICT 格助詞変換デー夕に含まれる“受身文の能動文への変換における格助詞変換データ”(村田他 2008)を使用する。たたし，村田らの実験設定では持ち主の受身文においてガ格で表される名詞の能動文における格としてノ格を認めておらず，カラ格またはヲ格となっているため，持ち主の受身文のガ格と考えられる 5 事例の変換後の格をノ格に変更した。また，それ以外にも誤っていると考えられる 16 事例に修正を加えて使用した．本デー夕は，受身文に出現した格助詞をそれぞれ 1 つ事例とし全部で 3,576 事例からなっている。村田らはこのデータを 1,788 個ずつに分け, それぞれクローズドデータ，オープンデータと呼んでいる。本研究でも村田らと同様に分割し, 評価の際

には 2 分割交差検定を行う。また,このデータの一部には複数の格が正解として付与されている事例があるが，本研究では正解として付与されている格のうち 1 つ，または，その両方を出力できれば正解とみなすという評価基準を採用する。これは村田らの論文 (村田他 2008)における評価 Bに相当する。

使役文と能動文の変換実験のデータとしては，基本的に NICT 格助詞変換デー夕に含まれる “使役文・受身文の能動文への変換における格助詞変換デー夕”(村田，井佐原 2002)の全 4,671 事例から使役文に出現した 524 事例を抜き出して使用する。ただし，「退学させられた」などの使役受身文については，通常の使役文と格交替の起こり方が異なるため 524 事例には含めなかった. 受身文と能動文の変換実験のデータの場合と同様に，もともと付与されている格が誤っていると考えられる 39 事例に修正を加え，評価の際には 2 分割交差検定を行う。

## 6.3 実験設定

## 6.3.1 考慮する格の交替パターン

3 節で行った分析に基づき, 受身形格フレームと能動形格フレームの格交替のパターンとしては以下の組み合わせのみを考慮する.
- 受身形のガ格の対応先の候補： ヨ格, 二格, ノ格, 対応なし(NIL)
- 能動形のガ格の対応先の候補 : 二格, ニヨッテ格, カラ格, デ格, 対応なし (NIL)

これらの各候補は表 1 の 3 行目の $c_{g a_{-} t o}$ ，および， 4 行目の $c_{t o_{-} g}$ の候補となる．ただし，一方の格フレームの複数の格が，もう一方の格フレームの1つの格に対応付けられるような交替パターンは認めない. 同様に，使役形格フレームと能動形格フレームの格の交替パターンとしては以下の組み合わせのみを考慮する.

$\cdot$ 使役形のガ格の対応先の候補：対応なし (NIL)
- 能動形のガ格の対応先の候補：二格, ヨ格

## 6.3.2 正解データの使用方法

正解が付与されたデータを格交替推定時にどのように使用するかについては, 正解データを使用しない, 開発データとして使用する, 開発データ・学習データとして使用する, という 3 つの設定を用いる．以下ではそれぞれの設定について詳述する.

1. 正解データを使用しない格交替推定に正解デー夕を使用しない場合は, 使用できる開発データがないことになるため 5 節の式 (i)の $\alpha$, および, $f_{p p}$ はいずれも 1 に固定し, 以下の式が最大となる組み合わせを，格フレームの対応付け結果として出力する.

$
\text { score }=\operatorname{sim}_{\text {SEM }}(A) \times \operatorname{sim}_{\text {DIST }}(A)
$

その上で，得られた対応付け知識を用い，以下の手順で能動形における格の推定を行う.

1. 格フレームに基づく構文・格解析器である $\mathrm{KNP}^{12}$ を用いて入力文の格解析を行う ${ }^{13}$. KNP は格解析を行う際，入力文中の各動詞に対し，その出現形の格フレームの集合の中から適切な格フレームを 1 つ選択し，その動詞に係る項と格スロットの対応付けを行う.

2. 格フレームの対応付け情報を利用し, 受身・使役文の格を能動文における格に変換する. この際, 出現格がニ格であった場合でも，格解析の結果，時間格や修飾格に対応付けられている場合は，格変換を行わない.

本論文ではこのモデルをモデル 1 と呼ぶ. たとえば， 6.1 節に示した文 $(24)$ が入力され，さらに，「誘われた」のガ格，および，二格がそれぞれ 5 節の図 1 に示した受身形「誘われる」の格フレーム2のガ格，二格にそれぞれ割り当てられたとすると，これらの格はそれぞれ能動形「誘う」の格フレーム1のヲ格，二格に対応付けられていることから，能動文における格はそれぞれヲ格, 二格であると出力される.

2. 開発データとして使用続いて 5 節の式 (i)の $\alpha$, および， $f_{p p}$ の値の調整に正解データを使用する場合について説明する。この実験設定では， 6.2 節で説明したように正解デー夕を 2 分割し，一方を開発データ，もう一方をテストデータとした実験を，データの役割を入れ替え 2 度繰り返す。

式 (ii) 中の $w\left(g a \rightarrow c_{g a_{-} t o}\right), w\left(c_{t o \_} g a \rightarrow g a\right)$, および, 式 (i) 中の $\alpha$ は山登り法により決定する。具体的には，たとえば，受身形と能動形の格フレームの対応付けを行う際は， $c_{g a_{-} t o}$ の候補は二格，ニヨッテ格，カラ格，または，対応なし (NIL), $c_{t o-g a}$ の候補は， ヲ格，二格，ノ格,対応なし (NIL)であることから, 以下のようなパラメータベクトル $\mathrm{x}$ を定義し, 表 2 に示すアルゴリズムにより値を決定する.

$
\begin{gathered}
\mathbf{x}=(w(\text { ガ } \rightarrow \text { ニ }), w(\text { ガ } \rightarrow \text { ニッテ }), w(\text { ガ } \rightarrow \text { カラ }), w(\text { ガ } \rightarrow \text { デ }), w(\text { ガ } \rightarrow \mathrm{NIL}), \\
w(\text { ヲ } \rightarrow \text { ガ }), w(ニ \rightarrow \text { ガ }), w(ノ \rightarrow \text { ガ }), w(\mathrm{NIL} \rightarrow \text { ガ }), \alpha)
\end{gathered}
$

ここで, 表 2 中の $f_{\text {accuracy }}(\mathbf{x})$ は，あるパラメータベクトル $\mathbf{x}$ が与えられた場合に，その $\mathbf{x} の$値を用いて格フレームの対応付けを行い，その結果を開発データに適用し得られた格変換の精度を返す関数である。このアルゴリズムはパラメータを 1 つずつ順に 0.1 刻みで更新していき， $f_{\text {accuracy }}(\mathbf{x})$ が大きくなるようにパラメータを更新していくという手順を， $f_{\text {accuracy }}(\mathbf{x})$ の値に変化がなくなるまで繰り返す山登り法に基づくアルゴリズムとなっている.

本実験設定では, 開発データを利用し最終的に得られたパラメータを用いて格フレームの対応付けを行い，得られた対応付け知識を用いてモデル 1 と同様の手順で能動形における格の推定を行う。本論文では, このモデルをモデル 2 と呼ぶ.
$ で使用する格フレームには受身・使役形と能動形の対応付けに用いたものと同一の格フレームを使用した.
}

3. 開発データ・学習データとして使用開発データとして使用したデータを学習データとしても使用し格交替の推定モデルを生成する。学習の方法は基本的にSVM に基づく村田ら（村田，井佐原 2002; 村田他 2008) と同様の方法で行い，モデル 2 の手法による格の推定結果を新たに素性として追加する。使用した素性の詳細については次節以降で説明する。本論文では，このモデルをモデル 3 と呼ぶ.

## 6.4 受身文と能動文の変換実験

## 6.4.1学習データを使用しない場合（モデル 1 ・モデル 2 ）

正解データを学習データとして使用しない設定における受身文から能動文への変換における格交替推定実験の結果を表 3 に示す。ベースラインとしては村田ら (2008) と同様に, 各格助詞ごとに最も頻度の高い変換後の格を出力する方法（最頻変換）を使用した. 最頻変換の結果が村田らの報告にある 0.882 より高くなっているが，これはデータに修正を加えたためである。また, 対応する格の用例集合の意味的な類似度 $\operatorname{sim}_{S E M}$ と, 対応する格の出現頻度の分布の類似

表 2 パラメータベクトルの調整アルゴリズム

表 3 受身文から能動文への変換における格交替推定実験の結果（学習デー夕を使用しない場合）

度 $\operatorname{sim}_{D I S T}$, それぞれの効果を確認するため, それぞれ片方だけ使用した場合の実験も行った表 3 では，モデル 1 ，モデル 2 の設定でそれぞれ $\operatorname{sim}_{S E M}$ だけを用いたモデルをモデル $1_{S}$, モデル $2_{S}, \quad \operatorname{sim}_{D I S T}$ だけを用いたモデルをモデル $1_{D}$, モデル $2_{D}$ として示している.

モデル $1_{S}$, モデル 1 はいずれも開発データも学習デー夕も使用しないモデルであるが, マク

できた。一方，モデル $1_{S}$ とモデル 1 の精度の間には有意な差は確認できず，これらの結果からは対応する格の出現頻度の分布の類似度 $\operatorname{sim}_{D I S T}$ を対応付けの手掛りとして利用することの有効性は確認できなかった。

モデル $2_{S}$, モデル $2_{D}$, モデル 2 はいずれも開発データを用いてパラメータ調整を行うモデルである. モデル 1 とモデル 2 の精度の差は有意であり, パラメー夕調整を行うことが有効であることが確認できた。また， モデル $2_{S}$ とモデル 2 , モデル $2_{D}$ とモデル 2 の差もそれぞれ有意であり, $\operatorname{sim}_{S I M}$ と $\operatorname{sim}_{D I S T}$, いずれの手掛かりも格フレームの対応付けの手掛かりとして有用であることが確認できた．モデル 2 を用いた場合の $\operatorname{sim}_{S I M}$ と $\operatorname{sim}_{D I S T}$ の寄与度を制御するパラメータである $\alpha$ の値は 2 分割交差検定のいずれに対しても 0.3 であった.

## 6.4.2 学習データを使用する場合（モデル 3 ）

続いて, 正解データを学習データとして使用した場合の格交替推定精度を村田らの手法 (村田他 2008)を用いた場合の精度とともに表 4 に示す. また, 実際に使用した素性を表 5 に示す. F1 から F32 までは村田らが使用した素性 (村田他 2008) と同じであり，F33のみが新たに追加した素性である。表 4 に示した結果からモデル 2 の出力を素性として追加することで格の推定精度が向上することが確認できる。 また, 検定の結果この差は有意なものであることが確認された。

表 5 に示した素性の一部は人手で作成された語彙知識に基づいている。具体的には，F15, F22, F23, F24, F26 は近藤ら（近藤他 2001）によって作成されたVDIC 辞書に基づく素性（以下では VDIC 素性と呼ぶ)，F16，F17，F18，F19，F20，F21 は IPAL 基本動詞辞書 (情報処理振興事業協会技術センター 1996) に基づく素性（以下では IPAL 素性と呼ぶ），F4，F7，F9，F12 は分類語彙表 (国立国語研究所 1964)に基づく素性（以下では BGH 素性と呼ぶ）となっている.

表 4 受身文から能動文への変換における格交替推定実験の結果（学習デー夕を使用する場合）


表 5 受身文から能動文への変換における格交替推定に使用した素性

 \\
F19 &  \\
F20 &  \\
F21 & 動詞がIPAL 動詞辞書に存在するかどうか \\
FDIC 辞書の定義により, 動詞の受動態が可能 \\
F23 &  \\
F24 & VDIC 辞書の定義による動詞の種類 \\
近藤法で変換の際に用いた格変換規則 \\
F26 & 動詞が VDIC 辞書に存在するかどうか \\
F27 & 動詞にかかる格助詞を持つ体言を含む節中の格 \\
助詞の出現順

本研究で獲得した語彙知識はこれらの語彙知識に相当する知識となっていると考えられることから,これらの素性を除いた場合の精度の調査も行った。結果を表 6 に示す.

VDIC 素性, IPAL 素性については, 村田らのモデル (村田他 2008), 対応付け知識に基づくモデル 3 , いずれのモデルに対しても, 使用しないことによる精度の低下は確認できなかった一方，BGH 素性については，村田らのモデル (村田他 2008) から除いた場合は精度が低下したのに対し, 対応付け知識に基づくモデル 3 から除いても精度の低下は確認できなかった。このことから，格フレームの対応付けによって得られる語彙知識は分類語彙表から得られる知識をカバーしていると考えられる。以上の分析から，自動獲得した語彙知識が使用できる場合，人手で作成した語彙知識の有用性は限定的であると言える。実際，人手で作成した語彙知識に基づく素性をすべて除いて格交替の推定実験を行ったところ 0.960 という高い精度が得られた。

## 6.5 使役文と能動文の変換実験

## 6.5.1学習データを使用しない場合（モデル 1 ・モデル 2)

正解データを学習データとして使用しない設定における使役文から能動文への変換における格交替推定実験の結果を表 7 に示す. ベースラインとしては, 受身文からの変換の場合と同様に, 各格助詞ごとに最も頻度の高い変換後の格を出力する方法（最頻変換）を使用し, 対応する格の用例集合の意味的な類似度 $\operatorname{sim}_{S E M}$ と, 対応する格の出現頻度の分布の類似度 $\operatorname{sim}_{D I S T}$, それぞれ片方だけを使用した実験も行った。

受身文の変換の場合と異なりパラメータ調整を行わなかった場合は最頻変換と同等または低い精度となった. 一方, パラメータ調整を行った場合は, モデル $2_{S}$, モデル $2_{D}$, モデル 2 , いずれについても最頻変換より良い精度となった。ただし，マクネマー検定における $\mathrm{p}$ 値がもっとも小さくなった最頻変換とモデル $2_{D}$ の間の差に対しても, 有意水準 0.05 では有意性を確認できたものの, 有意水準 0.01 では有意性を確認できなかった. しかし, 受身形の変換の場合とほぼ同様に格交替の推定精度は上昇幅は約 0.05 であり, 有意水準 0.01 で有意性が確認できな

表 6 人手で作成された語彙知識を用いなかった場合の精度

表 7 使役文から能動文への変換における格交替推定実験の結果（学習デー夕を使用しない場合）

かったのは事例数が少なかったことが主な要因であると考えられる.

本実験結果において，受身文の変換の場合と大きく異なる点は，対応する格の用例集合の意味的な類似度 $\operatorname{sim}_{S E M}$ を用いることの効果が確認できなかった点である．実際，もっとも高い精度となったのは類似度として $\operatorname{sim}_{D I S T}$ のみを用い, パラメータ調整を行ったモデル $2_{D}$ であった

## 6.5.2 学習データを使用する場合（モデル 3 ）

続いて, 正解データを学習データとして使用する設定における使役文から能動文への変換における格交替推定実験の結果を村田らの手法 (村田，井佐原 2002)を用いた場合の精度とともに表 8 に示す。また，実際に使用した素性を表 9 に示す.

本実験では基本的に村田らが使用した素性 (村田，井佐原 2002)を使用し，獲得した語彙知識の有用性を確認するため新たに素性 F9を追加している。ただし，受身形の変換の場合に倣い，動詞の単語の分類語彙表の分類番号の $1,2,3,4,5,7$ 桁までの数字を素性に追加したところ変換精度が向上したことから，動詞の単語の分類語彙表の分類番号に関する情報だけは新たに素性 F3 として追加しており ${ }^{15}$, 表 8 に示した精度は村田らの手法も含めすべて素性 F3を使用した場合の精度である。また, 表 8 中のモデル $3_{D}$ は, 学習データを使用しない設定ではモデル $2_{D}$ がもっとも高い精度であったことから, モデル $2_{D}$ の出力結果を素性 $\mathrm{F} 9$ として使用したモデルである.

表 8 使役文から能動文への変換における格交替推定実験の結果（学習デー夕を使用する場合）

表 9 使役文から能動文への変換における格交替推定に使用した素性



モデル 3 , モデル $3_{D}$ ともに, 自動獲得した語彙知識を用いない村田らのモデルより有意に高い精度を達成しており，使役文から能動文への変換における格交替推定においても，格フレー 么の対応付けによって得られた語彙知識が有用であることが確認できた。ただ，受身文の変換の場合とは異なり，分類語彙表に基づく素性である F3，F6 を除いた場合，格交替の推定精度は低下した。

## 6.6 格フレームの対応付けの例と既知の問題点

表 10 に正しく受身形格フレームと能動形格フレームが対応付けられた例を示す。この例では持ち主の受身文から生成されたと考えられる受身形「殴られる」の格フレーム 2 のニヨッテ格， ガ格， ヨ格，デ格がそれぞれ，能動形「殴る」の格フレーム2のガ格，ノ格， ヲ格，デ格に対応付けられており，この知識を用いることにより，入力テキスト中の「殴られ」のガ格は能動文ではノ格となり，デ格， ヨ格については能動文においてもデ格， ヨ格のままであると解析できるようになる.

同様に, 表 11 に正しく使役形格フレームと能動形格フレームが対応付けられた例を示す.この例では能動主体がヲ格となっていると考えられる使役形「発足させる」の格フレーム19尹格, 二格がそれぞれ，能動形「発足する」の格フレーム 2 のガ格, 二格に対応付けられ，ガ格は対応なしとなっている. この知識を用いることにより, 入力テキスト中の「発足させ」のガ格は能動文では出現せず， ヨ格については能動文においてはガ格となると解析できるようになる.

表 10 受身形格フレームと能動形格フレームの対応付けの例

「欧られる」の格フレーム 2:

$\{$ 何者 : 2 , 部員 $: 1$, リサ $: 1$, アントワネット $: 1, \cdots\}$ によって

$\{$ 女性 : 5 , 女児 : 4 , 小沢 : 4 , 男性 : 3 , 職員 $: 2, \cdots\}$ が

$\{$ 頭：3944, 顔：1186, 頭部：840, 顔面：478, “\}を

$\{$ 鈍器 : 84 , ハンマー : 73 , バット $: 45$, 拳 $: 43, \cdots\}$ で殴られる対応付けられた能動形格フレーム：

「殴る」の格フレーム 2:

$\{$ 男 : 51 , 拳 : 30 , 誰 $: 23$, 少年 $: 10$, 警官隊 $: 9, \cdots\}$ が

$\{$ 自分: 360, 私 $: 223$, 相手 : 192 , 俺: $140, \cdots\}$ の

$\{$ 頭 : 5424, 顔：3215, 顔面：1529, 頬：1334, “\}を

$\{$ 拳: 316 , 平手 $: 157$, 拳骨 $: 126$, ハンマー $: 78, \cdots\}$ で殴る格の対応関係：

表 11 使役形格フレームと能動形格フレームの対応付けの例

$
\begin{aligned}
& \hline \text { 入力テキスト： } \\
& \text { ‥新民連が新党準備会を発足させたことに対し… } \\
& \text { KNP による解析で選択された使役形格フレーム： }
\end{aligned}
$

「発足させる」の格フレーム 1:

$\{$ 首相：13, 議員：10, 民主党：10, 団体：8, 有志： $8, \cdots\}$ が

$\{$ 委員会：2310,チーム：1429, 制度：1228, 研究会：1166, “\}を

$\{$ 社 $: 24$, 庁 : 15 , 省 $: 13$, 県庁 $: 6$, 研究所 $: 4, \cdots\}$ に発足させる対応付けられた能動形格フレーム：

「発足する」の格フレーム 2:

$\{$ 内閣：2916, 委員会：2596, 政権：1759, 制度：1422, 一\} が

$\{$ 協会：10, 内閣府：9, 日本：7, 学会：7, 地区：6, 一\} に発足する格の対応関係：

$\{$ が $\rightarrow$ NIL, を $\rightarrow$ が,に $\rightarrow に\}$

一方，格フレームの対応付けおよび格交替推定に関する既知の問題点としては以下の 4 つが挙げられる.

まず，格フレーム構築法に関する問題点として，複数の二格を取る受身形格構造・使役形格構造を考慮していないという点が挙げられる。受身形および使役形の場合, それぞれ $(25),(26)$ のように，能動主体を表す二格と，能動形二格の 2 つの二格を取る場合があるが，このような格構造を考慮して格フレームを構築していないため, このような文が入力された場合に適切な解析を行えない.

(25) 彼に家に帰られる。

(26) 彼に東京に行かせる.

また, 受身形格フレームの構築法に関する問題点として, 受身とそれ以外の意味, すなわち,尊敬, 自発, 可能の意味で使用された「れる/られる」を区別していないという点が挙げられる. その結果，たとえば $(27)$ のように尊敬の意味で「れる」が使用された文から，本来， ヲ格を持たないはずの「選ばれる」の受身形格フレームにヲ格が生成されてしまい，格フレームの対応付けを行おうとした際に，適切な対応付けが行えなくなってしまう場合がある.

（27）国王がこの作品を選ばれた。

格フレームの対応付け法の問題点としては，格フレーム中の複数の格スロットが同一の意味内容を表している場合を考慮していないことが挙げられる，たとえば，(28)に示すように「採用される」の能動主体はニ格, ニヨッテ格, カラ格の 3 つの格で表すことができるため, 「採用される」の格フレームはこれらの格を持っている。しかし, 受身形格フレームの複数の格が能
動主体を表す場合であっても，受身形と能動形の格フレームの対応付けを行う際はそれぞれの格フレームの格の 1 対 1 の対応付けしか考慮していないため, これらの格すべてを能動形のガ格と対応付けることができない.

(28) 福岡県 $[$ に/によって/から］採用された.

さらに，KNP による解析において適切な格フレームが選択されなかったために，正しい格交替を推定できない場合がある．たとえば， (29)のような文が入力されると， 4 節の (16) に示した「誘われる」の格フレーム1のようにニ格が能動主体を表している格フレームが選択されるべきであると考えられるが，実際には (17) に示した「誘われる」の格フレーム 2 のようにニ格が誘致先を表す格フレームが選択されてしまうため, 本来, 能動文においてはガ格となるべき格が，二格のままであると出力されてしまう.

(29) 花見の席で野宮に誘われた。

## 7 おわりに

本論文では，Webから自動構築した大規模格フレームと，人手で記述した少数の受身形・使役形と能動形の格の交替パターンを組み合わせることで, 受身形・使役形と能動形の表層格の対応付けに関する知識を自動獲得する手法を提案した。また，獲得した知識を受身文・使役文の能動文への変換における格交替推定に利用することにより，その有用性を示した．今後の方向性としては, 他の対応する格フレーム間, たとえば, 授受動詞間や自他動詞間の格フレームの対応付けを行うことが考えられる。本論文で提案した手法は基本的に学習デー夕を必要としないことから，考えうる格の交替パターンさえ記述できれば自動的に対応を取ることが可能である。また，本論文では受身文・使役文において格助詞が明示された項のみを格変換の対象としているが, 今後は提題助詞の使用や, 被連体修飾要素としての出現, ゼロ代名詞化などにより格が明示されていない場合も解析の対象とすることが考えられる.

## 謝 辞

ゼロ照応解析システム (Iida et al. 2009) を提供していただいた情報通信研究機構の飯田龍氏,格助詞変換データを公開してくださいました鳥取大学の村田真樹氏, 情報通信研究機構の鳥澤健太郎氏に感謝いたします。また, 本研究の一部は JSPS 科研費 23800025,25730131 の助成を受けたものです.

## 参考文献

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## 略歴

笹野遼平：2009 年東京大学大学院情報理工学系研究科博士課程修了. 博士 (情報理工学)．京都大学大学院情報学研究科特定研究員を経て 2010 年より東京工業大学精密工学研究所助教. 自然言語処理, 特に照応解析, 述語項構造解
析の研究に従事. 言語処理学会, 情報処理学会, 人工知能学会, ACL 各会員.

河原大輔：1997 年京都大学工学部電気工学第二学科卒業. 1999 年同大学院修

士課程修了. 2002 年同大学院博士課程単位取得認定退学. 東京大学大学院情報理工学系研究科学術研究支援員, 独立行政法人情報通信研究機構研究員, 同主任研究員を経て，2010 年より京都大学大学院情報学研究科准教授. 自然言語処理, 知識処理の研究に従事. 博士 (情報学). 情報処理学会, 言語処理学会, 人工知能学会, 電子情報通信学会, ACL 各会員.

黒橋禎夫：1994 年京都大学大学院工学研究科電気工学第二専攻博士課程修了.

博士 (工学). 2006 年 4 月より京都大学大学院情報学研究科教授. 自然言語処理, 知識情報処理の研究に従事. 言語処理学会 10 周年記念論文賞, 同 20 周年記念論文賞, 第 8 回船井情報科学振興賞, 2009 IBM Faculty Award 等を受賞. 2014 年より日本学術会議連携会員.

奥村学：1962 年生. 1984 年東京工業大学工学部情報工学科卒業. 1989 年同大学院博士課程修了. 同年, 東京工業大学工学部情報工学科助手. 1992 年北陸先端科学技術大学院大学情報科学研究科助教授, 2000 年東京工業大学精密工学研究所助教授, 2009 年同教授, 現在に至る. 工学博士. 自然言語処理, 知的情報提示技術, 語学学習支援, テキスト評価分析, テキストマイニングに関する研究に従事. 情報処理学会, 電子情報通信学会, 人工知能学会, AAAI, 言語処理学会, ACL, 認知科学会, 計量国語学会各会員.