多言語クラスタリング研究では、言語モデルの埋め込みを用いる手法が主流であり、語族がベースライン手法として扱われている。しかし、語族による分類は粒度が粗く、言語の性質を十分に考慮しているとは言い難い。そのため、より言語の性質に着目した分類を検討する必要がある。本研究では、固有表現認識(NER)のための多言語クラスタリングを目的として、理論言語学の知見に基づく言語分類方法を検討し、名詞句の形態・統語的特徴による分類と主要部の位置による分類を選定した。これらの分類と埋め込みによるクラスタリング手法をNERにおいて比較した結果、どちらの分類も埋め込みによるクラスタリング手法の精度を上回った。

低リソース言語への言語間転移を目的とした言語クラスタリングは、固有表現認識(NER)をはじめとした自然言語処理の様々な分野で利用されている。近年は言語モデルの埋め込みを用いたクラスタリングが主流となっており、言語学の知見をもとにしたクラスタリングは、語族、すなわち系統分類がベースラインとして用いられている程度である[1,2]。しかし、言語学では系統分類以外に様々な言語の分類方法が提案されており、言語学の知見を生かした言語クラスタリングには改善の余地が多分にある。本研究は、これまでに検証されてこなかった言語の形態・統語的性質による分類に着目し、このクラスタリングの有用性を調査する。言語の形態・統語的性質による分類とは、言語の系統関係、すなわち語族ではなく、語順や定冠詞の有無といった言語の特徴に基づく分類であり、理論言語学の知見が用いられる。これらの知見を応用すれば、埋め込みでは捉えられない言語的性質が反映されたクラスタリングが可能になると予測する。形態・統語的性質に基づくクラスタリングの有用性を評価するため、すでに埋め込みによるクラスタリングと系統分類によるクラスタリングが検証されている[2]NERタスクを評価対象として用いる。また、本稿で報告する実験では印欧語族の言語データを用いる。これは、NERタスクの訓練・評価データが存在する言語が多く、理論言語学研究においても最も知見の蓄積がある語族であるためである。本稿で新たに提案する分類には2種類あり、どちらも理論言語学、特に統語理論におけるパラメータを利用している。第一の分類は、名詞句の形態・統語的性質に関するパラメータに基づく分類である。NERは入力文中の名詞句中で固有表現が表れる位置を推測するタスクであるため、名詞句の形態・統語パラメータに類似性をもつ言語同士をクラスタリングする方が精度が上がると予測する。本研究では、Ceolinら[3]が提案する、名詞句に関する様々な形態・統語パラメータをもとに作られた言語樹を用いてこのクラスタリングを行う。第二の分類は、句構造内で主要部が現れる位置を示す主要部パラメータによる分類である。各言語の句構造において、例えば場所を表す語（前置詞や後置詞）が似た位置に現れる言語で分類する方がNERの精度が上がると予測する。本研究では、上記2種類のクラスタリング手法を、言語クラスタリングで主流の埋め込みベースの手法および系統分類と比較し、理論言語学的分類の有用性を検証する。