十分な量の学習データを確保できないことにより，文間の修辞構造解析の性能は文内と比較して大幅に低く，下流タスクにとって大きな問題となっている．これを解決するため，本稿では，学習データを逆翻訳することで得た擬似正解データを用いて解析器を事前学習し，正解データを用いて追加学習する手法を提案する．シフト還元法による上向き解析器，スパン分割による下向き解析器に提案法を適用し，標準的ベンチマークデータセットであるRST-DT，Instr-DTを用いて評価した結果，疑似正解データを用いることでStandard-ParsEvalのスコアが約1-2ポイント向上することを確認した．

修辞構造理論[1]では，ElementaryDiscourseUnit(EDU)と呼ばれる，節に相当する単位を葉ノードとする構成素木として文書の構造を表す．木は完全2分木として表され，中間ノードには1つ以上のEDUからなるテキストスパンの役割である核(Nucleus:N)あるいは衛星(Satellite:S)と，SからNへの修飾関係を表す修辞関係ラベルが与えられる．基本的に核と衛星は対(S-N，N-Sのどちらか)となるが，並列構造を表す場合に例外的に核と核が対(N-N)となる．図1の左の木は3文，6つのEDUからなる文書の構造を表した修辞構造木である．通常，修辞構造解析は与えられた文書を，EDUを葉とした修辞構造木へ変換するが，修辞構造木を要約や翻訳などの下流タスクで利用する場合には，図1の右の木のように文を葉とした木が用いられることが多く[2,3]，文を葉とした解析の性能向上が望まれる．一般的に修辞構造解析は隣接するテキストスパンを結合するか否か，あるいはどこで分割するかという一種の分類問題を解くことで実現される．よって，学習データの個々の事例は，テキストスパンと(Elaboration,NS)(Elaboration,NS)s3(Elaboration,NS)(Same-Unit,NN)(Elaboration,NS)e3e6s2s1(Attribution,SN)(Elaboration,NS)e1e2e4e5𝑠1:[𝑒1:(WestinghouseElectricCorp.said),𝑒2:(itwillbuyShaw-WalkerCo.)],𝑠2:[𝑒3:(Termsweren’tdisclosed.)],𝑠3:[𝑒4:(Shaw-Walker,),𝑒5:(basedinMuskegon,Mich.,),𝑒6:(makesmetalﬁlesanddesks,andseatingandoﬃcesystemsfurniture.)]図中𝑒はEDU，𝑠は文を表す．その正解/不正解の分割位置，結合される/されないテキストスパンの対のように，テキストスパンを基本単位とする．文を葉とした修辞構造木を構築する解析器を学習するには，EDUを葉とした木を，文を葉とした木へと変換する必要がある．すると，図1の右の木からも明らかなように1つの修辞構造木から得られるテキストスパンの数が大きく減るため学習データも大きく減ることとなる．修辞構造解析器の学習，評価に標準的に利用される最大規模のデータセットであるRSTDiscourseTreebank(RST-DT)[4]ですら385文書しかなく，文間の修辞構造解析のための学習データ不足はより深刻な問題となる．この問題を解決するため，本稿では，正解データの文書に対し逆翻訳を適用することで得た文書を擬似正解データとして活用する手法を提案する．逆翻訳で大量の擬似正解データを作成し，解析器の事前学習に用いることで汎化性能の向上を図る．現在の最高性能の解析器であるKobayashiら[5]の上向き，下向き解析器に基づき，RST-DT，Instr-DT[6]の二つの異なる領域のデータセットを用いて提案法を評価したところ，擬似正解データを用いることで，RST-DTの場合にはStandard-ParsEvalで約1ポイント，Instr-DTの場合には約2ポイント性能が向上することを確認した．.文サンプリング逆翻訳正解データセット