言語学的に妥当な日本語CCGツリーバンクの構築と評価

近年では深層学習を用いた手法の発展によって高日本語CCGパーザが日本語を正しく分析する精度なCCGパーザが実現しつつあるが、CCGパーためには、パーザの学習・評価に用いられる日本ザの精度が高いということが、そのパーザが言語学語CCGツリーバンクの言語学的妥当性を向上させ的に妥当な統語構造を出力していることを意味するる必要がある。しかし、既存の日本語CCGツリーわけではないことに注意したい。ここで、言語学的バンクである日本語CCGbankには誤った分析が含に妥当な統語構造とは、日本語文法の形式理論[10]まれていることが指摘されており、日本語CCGツに基づき、構成的に正しい意味表示を導出できるよリーバンクの新たな構築アルゴリズムが提案されてうな統語構造を指す。CCGパーザの評価は、CCGいる。本研究では、CCGツリーバンクを構築するアツリーバンクの評価用データをどれくらい再現できルゴリズムを実装し、特に複合動詞を含む文に対しるか、という観点から行われる。しかし、正解とさて正しい統語構造を出力できるようにアルゴリズムれるCCGツリーバンクが言語学的な誤りを含んでを改良した。さらに、13,653文からなる日本語CCGいる場合、CCGツリーバンクの統語構造を再現できツリーバンクであるlightblueCCGbankを構築し、ツるほど評価値としてのパーザの精度は高くなるが、リーバンクの統語構造と意味表示に対して、人手でそのパーザが言語学的に妥当な統語構造を出力でき評価を行った。ているとはいえない。実際に、既存の日本語CCGパーザの学習・評価データとして使われている日本