大規模言語モデルを用いたシフト還元型CCG構文解析

CCG構文解析において，文中の単語にCCGカテゴリを割り当てるSupertaggingは，特に重要な基盤処理であり，さまざまな手法が提案されている．本研究では大規模言語モデル(LLM)を用いてシフト還元動作を予測して解析木を構築しつつ，シフト動作時にSupertaggingを行う手法を提案する．提案手法の特徴は明示的にスタックとキューを与えず，文字列で解析状態を表し，1つ前の状態を参照しつつ解析動作を予測することにある．CCGbankを用いて評価実験を行った結果，1つ前の状態を参照することで解析性能が向上し，無効な動作の予測が減った．一方，提案手法は短いSupertagに対する正解率は高かったものの，長いSupertagに対する正解率は著しく低かった．