日本語は語順が自由であるが，選好が存在するため，文法的には間違っていないものの読みにくい語順となっている文が作成されることがある．本稿ではそのような読みにくい文に対して，トポロジカルソートを用いた語順整序手法を提案する．提案手法では，2文節間の前後関係の推定時にその2文節が係り受け木における祖先関係か否かを同時学習することにより，モデルの精緻化を図る．また，トポロジカルソートの適用後に複数の語順整序結果を得られるようにし，それらの出力文候補から最適な文を選択するモデルを導入する．

日本語は語順が比較的自由であるが，実際には選好が存在しているため[1]，文法的には正しいものの，読みにくい語順を持った文が無意識に作成されることがある．そのような読みにくい文（例文I）に対して，意味を変えずに読みやすい語順（例文O）に整える語順整序手法が提案されている．例文I：子どもを昔のことを思い出し褒めた。例文O：昔のことを思い出し子どもを褒めた。これまでの語順整序手法の多く（例えば，[2,3,4,5,6]）は，解析済みの係り受け情報，あるいは，同時的に解析して得られる係り受け情報を用いて，日本語の構文的制約1）を満たすように語順整序するアプローチを採用している．これらの手法は，係り受け解析が失敗すると，その影響を受けて，語順整序の精度も低下するという問題がある．それに対して孫ら[8]は，係り受け情報を陽に用いることなく，1文内のあらゆる2文節間の前後関係を推定し，その推定した前後関係をエッジ，各文1）日本語の係り受けは係り受け関係が交差しない，後方にしか係らない，係り先は一つであるという3つの制約[7]節をノードとするグラフに対して，トポロジカルソートを実行することにより，文節を並び替える手法を提案している．必ずしも正しいとは限らない係り受け情報に縛られないという利点があるものの，その語順整序の精度は，係り受け情報を陽に用いる手法[6]に及んでいない．2文節間の前後関係の推定モデルの精緻化や，2文節間の前後関係の誤りに対する頑健性が課題となっていた[8]．そこで本稿では，孫らの手法[8]を拡張し，トポロジカルソートを用いた語順整序手法を新たに提案する．具体的には，2文節間の前後関係の推定において，係り受け情報の一部を同時に推定することにより，モデルの精緻化を図る．また，2文節間の前後関係の誤りに対する頑健性を向上させるため，その推定確率が閾値以下の場合は両向きのエッジをもたせることにより，複数の語順整序結果を生成し，それらの出力文候補から，最も適切な文を選択するモデルを導入する．