言語学的に複雑な現象に関する意味解析を行うための方法として、「深い係り受け」という概念を提案し、その有効性を検証したパイロット研究の結果を報告する。「深い係り受け」とは、一言で言って抽象的な意味関係に関わる情報であり、理論言語学では統語変換などの複雑な操作によって規定される。このような情報を、深層学習などの最近の機械学習の手法でどの程度正確に解析できるかを検証した研究は未だ存在しない。本研究では、日本語比較文の分析に関わる「深い係り受け」情報の判定器として、深層学習モデルと(言語学的知識に基づく)規則ベースモデルの二種を実装し、その比較を行った。

深層学習の手法や大規模言語モデルが手軽に利用可能になったことで、自然言語処理(NLP)技術を援用して言語理論の問題に取り組む研究が活発化している。しかしながら現在までの研究は、既存のNLP技術で解ける形に言語理論の問題を規定し直す形のものが多い。このため、「統語変換の概念を実装した頑健なパーザは構築可能か？」といった、理論言語学側の核心的問題を立脚点とした研究は、一部の先駆的試み[1]を除いて端緒にすらついていない。本研究では、理論言語学研究に動機づけられた概念として、「深い係り受け」という概念を提案する。統語解析から意味解析へのパイプラインの途中に深い係り受けの解析レイヤを組み込むことで、複雑な意味解析を機械に実装可能な形で行うための見通しが立つ。具体的には、深い係り受けの解析自体が、多くの場合、既存の機械学習の手法を援用することで比較的容易に高精度で可能であり、また、句構造解析や含意関係認識などの、この解析レイヤの上下に接合する他のコンポーネントに関しても既存の高精度な解析器がそのまま利用可能となる。本論文では、このような設計の意味解析システムのプロトタイプとして構築した、日本語の比較文の意味解析のための深い係り受けの解析器を報告する。