本論文では日本語に対して述語項構造シソーラスの概念フレームを基にPropBank形式の意味役割を付与したタグ付きコーパスNPCMJ-PTに対して，複数の深層学習モデルを適用することで，意味役割ラベルとその範囲(スパン)を予測する実験を行ったので報告する．深層学習で利用するモデルとしてBERTの他にスパンを選択するためのモデルを導入する．またNPCMJ-PTのデータからは意味役割が付与された事例約53,000事例(1事例1述語の意味役割)を利用する．評価実験においてBERTの利用層の異なりや特徴量を変えることで最も高い精度を出すモデルについて検討する．

意味役割ラベル付与というタスクは文内の述語と係り関係にある句に対して意味的な関係を付与するタスクである．例えば図1では「壊す」の述語と係り関係にある「彼は」「木の扉を」「手で」3つの句に対してArg0，Arg1，Arg-MNSのラベルを付与するタスクである．このArg0などのラベルはここではArg0は動作主(壊す人)，Arg1は壊される対象，ArgM-MNSは壊す際に使う手段を表しており，これは述語の概念フレームによって異なる．図1には概念フレームは示していないがここでは壊すは[破壊]という概念(FID=277)である．これらは述語項構造シソーラス(PT)1）で公開している．一方，国立国語研究所ではWeb上で公開可能な1）https://pth.cl.cs.okayama-u.ac.jp/．「壊す」の他の概念フレームとして[身体部分の症状(195)]「異を壊す」や[消滅(137)]「計画を壊す」がある．それぞれ概念フレームによって意味役割の意味が異なる．!"#$%&'()*+!"#$!"#%!"#$%$&'&'日本語テキストに対して構文木を付与したデータNPCMJを作成して公開している2）．NPCMJに対して述語項構造シソーラスの体系を基にPropBank形式の意味役割を付与したデータがNPCMJ-PTであり現在も付与を続けている．そこで，本論文ではNPCMJ-PTに付与されている意味役割データ(意味役割は32種類)に対して，深層学習モデルを適用することで係り関係にある句とその意味役割ラベルを推定する．