近年では深層学習を用いた手法の発展によって高日本語CCGパーザが日本語を正しく分析する精度なCCGパーザが実現しつつあるが、CCGパーためには、パーザの学習・評価に用いられる日本ザの精度が高いということが、そのパーザが言語学語CCGツリーバンクの言語学的妥当性を向上させ的に妥当な統語構造を出力していることを意味するる必要がある。しかし、既存の日本語CCGツリーわけではないことに注意したい。ここで、言語学的バンクである日本語CCGbankには誤った分析が含に妥当な統語構造とは、日本語文法の形式理論[10]まれていることが指摘されており、日本語CCGツに基づき、構成的に正しい意味表示を導出できるよリーバンクの新たな構築アルゴリズムが提案されてうな統語構造を指す。CCGパーザの評価は、CCGいる。本研究では、CCGツリーバンクを構築するアツリーバンクの評価用データをどれくらい再現できルゴリズムを実装し、特に複合動詞を含む文に対しるか、という観点から行われる。しかし、正解とさて正しい統語構造を出力できるようにアルゴリズムれるCCGツリーバンクが言語学的な誤りを含んでを改良した。さらに、13,653文からなる日本語CCGいる場合、CCGツリーバンクの統語構造を再現できツリーバンクであるlightblueCCGbankを構築し、ツるほど評価値としてのパーザの精度は高くなるが、リーバンクの統語構造と意味表示に対して、人手でそのパーザが言語学的に妥当な統語構造を出力でき評価を行った。ているとはいえない。実際に、既存の日本語CCGパーザの学習・評価データとして使われている日本

語CCGbankは、受身・使役の分析に誤りが含まれツリーバンクは、大規模なテキストに統語構造がていることが指摘されている[11]。したがって、言付与されたデータセットである。特に形式統語論に語学的に妥当なCCGパーザの実現には言語学的に基づいたツリーバンクは、パーザの学習・評価用妥当なCCGツリーバンクの構築が必要となる。データセットとしても利用され、パーザ技術の発展富田ら[12]は、CCGに基づく統語・意味解析器でに貢献している。形式統語論の理論に基づいて構あるlightblue[13]とABCツリーバンクを組み合わ築された英語のツリーバンクとして、文脈自由文せることで言語学的に妥当な日本語CCGツリーバ法に基づいたPennTreebank[1]や、組合せ範疇文法ンクを構築するアルゴリズムを提案している。しか(CombinatoryCategorialGrammar,CCG[2,3])に基づし、この研究で提案されたアルゴリズムにはいくついたCCGbank[4]などが挙げられる。また、日本語かの課題が残されている。そこで本研究では、富田のツリーバンクとしては、AB文法に合成規則を加ら[12]のアルゴリズムの課題のうち、複合動詞の解えた理論（ABC文法）に基づいたABCツリーバン析に焦点をあてて、アルゴリズムの改良を行う。そク[5]や、句構造文法に基づいた係り受け構造のツして、改良したアルゴリズムに基づいてツリーバンリーバンクから自動変換することによって構築されクを再構築する。再構築によって得られたツリーバた日本語CCGbank[6]などがある。とくに、日本語ンクは、日本語CCG統語・意味解析器lightblueをCCGbankの構築は、日本語CCGパーザの研究にも用いて得られたことから、lightblueCCGbankと名付影響を与えており、Jigg[7]やdepccg[8]などの日本ける。さらに、lightblueCCGbankの統語構造と意味語CCGパーザが開発されるに至った。さらに、こ表示について評価を行い、言語学的な妥当性の考察れらのCCGパーザはccg2lambda[9]をはじめとしとエラー分析を行う。―396―.煽𝑆\𝑁𝑃𝑔𝑎\𝑁𝑃𝑜り𝑆\𝑆pro𝑇/(𝑇\𝑁𝑃𝑔𝑎|𝑜)<𝐵2𝑆\𝑁𝑃𝑔𝑎\𝑁𝑃𝑜>𝑆\𝑁𝑃𝑔𝑎cont-mod𝑆/𝑆\𝑆<𝐵𝑆/𝑆\𝑁𝑃𝑔𝑎