深層学習を利用したPropBank形式の日本語意味役割付与モデル

意味役割ラベル付与というタスクは文内の述語と係り関係にある句に対して意味的な関係を付与するタスクである．例えば図1では「壊す」の述語と係り関係にある「彼は」「木の扉を」「手で」3つの句に対してArg0，Arg1，Arg-MNSのラベルを付与するタスクである．このArg0などのラベルはここではArg0は動作主(壊す人)，Arg1は壊される対象，ArgM-MNSは壊す際に使う手段を表しており，これは述語の概念フレームによって異なる．図1には概念フレームは示していないがここでは壊すは[破壊]という概念(FID=277)である．これらは述語項構造シソーラス(PT)1）で公開している．一方，国立国語研究所ではWeb上で公開可能な1）https://pth.cl.cs.okayama-u.ac.jp/．「壊す」の他の概念フレームとして[身体部分の症状(195)]「異を壊す」や[消滅(137)]「計画を壊す」がある．それぞれ概念フレームによって意味役割の意味が異なる．!"#$%&'()*+!"#$!"#%!"#$%$&'&'日本語テキストに対して構文木を付与したデータNPCMJを作成して公開している2）．NPCMJに対して述語項構造シソーラスの体系を基にPropBank形式の意味役割を付与したデータがNPCMJ-PTであり現在も付与を続けている．そこで，本論文ではNPCMJ-PTに付与されている意味役割データ(意味役割は32種類)に対して，深層学習モデルを適用することで係り関係にある句とその意味役割ラベルを推定する．