大規模言語モデル(LLM)は言語生成のみならず，さまざまなNLPタスクにおいて良好な結果を残している．本稿では，談話構造解析の一つである修辞構造解析において顕著な結果を残した，LLMによるシフト還元型解析法を拡張した句構造解析法を提案する．提案法は，シフト還元型解析でありながら，明示的にスタックとキューを持たず，解析位置をあらわすタグとその左右のテキストでそれを代替する．提案手法を，PennTreebank(PTB)を用いて訓練し，PTB，Multi-domainConstituentTreebank(MCTB)を用いて評価した結果，従来のLLMを用いたseq2seqモデルによる解析法よりもドメインの違いに頑健であり，どのような文長に対しても安定して高い性能であることを確認した．

句構造解析は自然言語処理の基盤タスクの一つであり，古くから研究が続けられている[1,2]．句構造木では終端記号は単語，非終端記号はそれが支配する構成素(句)の役割をあらわす．図1に例を示す．WallStreetJournalに句構造のアノテーションを与えたPennTreebank(PTB)[3]をベンチマークデータセットとして，これまでに様々な解析手法が提案されてきた．初期の研究では，人間が考案した特徴を用い，CKY法[4]，シフト還元法[5]などといった句構造木を導出するためのアルゴリズムが利用されていた．近年では，特徴抽出に単語埋め込みベクトルに基づくエンコーダを利用することで，これらの手法の性能は大きく改善された[6,7]．一方，LSTMやTransformerなどのエンコーダデコーダモデルを用いて入力系列を別の系列へと変換するsequence-to-sequence(seq2seq)モデルは，いわゆる機械翻訳や自動要約などの言語生成タスクで顕著な結果を残した[8,9]．seq2seqモデルはこうした言S.VPNPCCNNSVBDSVPVBGButstocksfallingkept.TreebankWSJ_2300より)．なお，解析器の学習には等価な