人間同士の対話・コミュニケーションのモデル化する上で、対話中にやりとりされた発話が持つ構文・意味構造や談話構造は重要な役割を持つ。本研究はこうした対話分析に活用可能で、また既存の意味役割解析が対話においてどの程度利活用可能かを測るテストベッドを作成する目的で、日本語日常対話コーパスへの意味役割ラベル・述語項構造のアノテーションを行った。構築したアノテーションスキーマ・フレームワークを用いることで、1人月あたり300対話程度のアノテーションが可能であり、今後の対話研究に本枠組みを用いることが出来そうな見通しが立ったことを報告する。

人間同士の対話・コミュニケーションのモデル化は自然言語処理における重要な研究目標の一つである。自然言語発話においてやりとりされる内容と、それらの内容に対する話者の理解（心内世界との接地）や外界と紐づき（外界世界との接地）を明らかにすることは、こうしたモデル化の一助となる。意味役割ラベル（SemanticRoleLabeling;SRL）[1,2,3]、述語項構造（Predicate-ArgumentStructure;PAS）[4,5]、抽象的意味表現（AbstractMeaningRepresentation;AMR）[6]などの表現は、文が持つ意味構造を明らかにしようとするもので、対話中の発話理解としてもこれまで様々な取り組みが行われてきた[7,8,9]1）。これら文中の意味構造を明らかにする方法論は、1）意味役割ラベルと述語項構造は先行研究によってしばしば同一視される。ただし原義としての意味役割ラベルは、述語に対して係り受け関係を持つ格要素候補が持つ意味役割を識別するものである。本研究では係り受け関係にない文内外の格要素候補と述語の関係をゼロ照応によって扱う場合を述語項構造として区別する。主として新聞などの書き言葉を対象に議論されてきた[10,11]。日本語においては現代日本語書き言葉均衡コーパス（BCCWJ）[12]に対する述語項構造アノテーション[13,14]の一部にブログなど話し言葉調の発話へのアノテーションの試みがある。また、著者らは実世界参照・照応が生じる対話を対象に述語項構造に加えて外界との参照関係を付与した対話データセットのアノテーションを行った[15]。ただし、対話を対象として大規模に述語項構造を付与したデータは存在しない。これは話し言葉、自然対話に対する意味構造のアノテーションが容易でないことが大きい。自然対話においてはしばしば実世界の事物に対する外界照応が生じ、アノテーション負荷が非常に大きくなる[11]。また、対話中の話し言葉には項だけでなく述語の省略や順序の入れ替わり、要素の言い直しなど、書き言葉においては記述時に内省・校正が行われる部分がそのまま表れ、アノテーションを複雑にする。実際に述語項構造解析を用いた対話システムにおいては、こうした点が大きな問題として報告されてきた[16]。また、対話においては実際には発話レベルだけでなく談話レベルでの発話間関係も重要である[17]。こうした対話に含まれる発話内の局所的構造と発話間の大域的構造を統一的に扱ったデータセットの構築と分析が求められる。これらの問題に対処するため、今回の研究では日本語日常対話コーパス（JapaneseDailyDialogue;JDD）[18]2）を対象とした述語項構造を中心とするアノテーションを行う。JDDでは可能な限り規範的な表現形式の対話が収録されており、その作成プロセス上で対話中に生じうる言い直し、言い淀みや順序の入れ替わり、項・述語の省略が可能な限り修正・2）https://github.com/jqk09a/japanese-daily-dialogue:本拡張はJDDのWebサイトで公開予定.ID発話A1:おはようございます。高原の朝は冷えますね。B1:おはようございます。本当ですね。羽織るものが欲しいです。A2:朝食の前に散歩でもいかがですか？B2:良いですね。どこを歩きましょうか？A3:湖の周りを歩きましょう。林道の先に湖があるそうですよ。B3:それでは、湖を一周しましょう。A4:一周するのにどのくらい時間がかかるでしょうか？B4:ロッジのオーナーに聞いてみましょう。補完されている。こうしたコーパスを対象とすることでアノテーションの負荷を軽減し、ある程度規模の大きいアノテーションを構築することを目指す。また、対話中の発話間に含まれる文間の関係を述語と格要素の文間ゼロ照応[19]としてアノテーションする。これにより、対話全体における構文・意味構造の現れ方を明らかにし、また既存の述語項構造解析を対話に適用する場合の問題点を明らかにしようとする。今回はJDDに対する述語項構造のアノテーションスキーマ・フレームワークの構築を行い、全5,261対話のうち約6%程度にあたる309対話へのアノテーションを試行した結果について報告する。実際には約600対話までアノテーションが終了している3）。また現行のマニュアルおよびKWJA[20]を用いた自動解析の併用により、300対話あたり1人月程度でアノテーション可能であることを確認した。