LLM（LargeLanguageModel、大規模言語モデル）の発展に伴い、多くの言語処理タスクでLLMが高い性能を発揮している。しかし、深層格で表現されるような複雑な事物の関係を正確に捉えられているかは不明である。我々は独自に定義した深層格とその付与ルール群に基づき、ルールベースの深層格自動付与システムを構築した。その出力とLLMを組み合わせることで、言語処理タスクの性能が一般に向上しうると期待する。本研究では性能検証として、JNLIデータセットを用いて含意関係認識を行った。その結果、GPT-4oとの組み合わせで正解率が2.67ポイント向上し84.75のSoTA評価値を達成し、我々の自動深層格付与システムの有効性を示した。

昨今のLLM（LargeLanguageModel、大規模言語モデル）の発展に伴い、多くの言語処理タスクでLLMが高い性能を発揮している。しかし、深層格で表現されるような複雑な事物の関係を正確に捉えられているかは不明である。我々は独自に定義した深層格とその付与ルール群に基づき、ルールベースの深層格自動付与システムを構築した。その出力とLLMを組み合わせることで、言語処理タスクの性能が一般に向上しうると期待する。河崎ら[1]は、言語学におけるいわゆる深層格は「述語に係る名詞の述語に対する意味的関係である」との解釈を示している。国立国語研究所[2]は深層格について「人によっては述語に対する名詞の意味役割などと称し、平々の言語に依存しない普遍的なものであるか、あるいは個々の言語の特質を包含する最小公倍数的なものであることを前提とする。」とした一方で、「深層格についてまだ定説と言えるものがない」との見解を示した。本研究においては河崎らの深層格に対する解釈に準拠する。渋木ら[3]は構文解析済みの単文に対して深層格を推測する手法を提案した。タグ付きコーパスから得られる「深層格選好」を利用し、タグなしコーパスから多様な言語表現に対応する規則を学習する。深層格選好を手掛かりとすることで言語依存性を低減し、日本語と英語のEDRコーパスを用いた実験では、クローズドデータで日本語81.2％・英語78.5％、オープンデータで日本語69.5％・英語73.5％の精度が報告されている。しかし、推測対象を「一つの動詞と二つの名詞で構成される単文」としており、この手法の適用範囲は限定的である。河崎ら[1]は、入力層に名詞と動詞の分散表現、助詞のone-hot表現を用いた3層のニューラルネットワークを構築し、それを用いて名詞1単語の深層格推定をする手法を提案し、日本語の深層格推定において9割以上の適合率を達成した。深層格推定に関するこれらの先行研究は深層格推定対象が「名詞1単語」であることや「一つの動詞と二つの名詞で構成される単文」であるなど手法の適用範囲が限定的であることから、汎用的で網羅的な深層格自動付与システムが存在しないことが課題となっている。国立国語研究所の報告[2]では各種表層格ごとの深層格とその成立条件を定義している。例えばガ格の場合、「動作主格」「経験者格」「無意志主体格」「対象格」「属性格」の5種類の深層格を定義している。しかし、深層格の成立条件を定義しているだけのため、文に対して深層格を付与するには人手の判断が必要である。この課題を解決するべく本研究では成立条件をプログラムに落とし込み、1文に対して自動で深層格を付与するルールベースのプログラムを開発した1）。深層格にはフィルモア[4]が提唱した「一文一格1）オープンソースで公開予定.の原理」という制約がある。これは「同じ格が、複合的な場合を除いて、単文（基本文）に一回しか起こらないとする。」という制約である。深層格自動付与プログラムを作成するにあたり、この制約に違反することがないようルールに調整を加えた。本研究では性能検証として、含意関係認識を行った。その結果、実験したどのLLMでも正解率が向上し、自動深層格付与システムの効果が示された。