日本語話者の項省略判断に関するアノテーションとモデリング

日本語は項省略がしばしば発生する言語である．例えば（1a）では，「マックが」を省略した方が自然であり，一方（1b）では「小塚原の刑場に」を省略しないほうが自然である2）．(1a)マックは椅子をつかみ、前後逆に置いた。そこにマックがまたがり、無言で画像に見入った。(1b)一六六〇年頃（万治年間）、幕府は、牢死者や刑死者を弔うため、本所に回向院を立てさせた。さらに一六六七年（寛文七）、その別院として、小塚原の刑場に建てられたのが、この回向院だそうな。本研究ではこのような項の省略判断について，（i）ある項が表出・省略されているべきかという人間の読み手が下す判断のデータ収集・分析と，（ii）自然言語処理モデルを用いた省略判断予測モデルの構築を行う．項の省略の可否に関しては統語的な制1）https://github.com/cl-tohoku/JAOJ2）(1a)はBCCWJ-DepParaPas[1]内の00003APB5900001の文章，(1b)は00004APB2200002の文章より引用した．省略判断アノテーション提示する文章の例一六六〇年頃（万治年間）、幕府は、牢死者や刑死者を弔うため、本所に回向院を立てさせた。さらに一六六七年（寛文七）、その別院として、小塚原の刑場に建てられたのが、この回向院だそうな。問いの例作業内容述語「建て」の項「小塚原の刑場に」はどの程度省略できるか判断基準に従い，省略可能性を判定作業者約などについて少数の事例のもと議論されてきた[2,3,4,5]が，本研究ではそれらの研究と相補的に，実際に人間の読み手が文章を読んだ際に判断する省略の容認度について比較的大規模なコーパスにアノテーションする．計算モデルによる省略判断の予測については，日本語の読みやすさの自動判定・文章執筆支援（項を省略・表出すべきかの自動推薦）といった応用的出口を見据えるとともに，既存の言語モデルが談話的な現象である省略判断を行えるのかという学術的な分析として位置づける．日本人大学生5名を対象にしたデータ収集の結果，人間の作業者間での省略判断は概ね一致し，個人差が生じる事例は限定的であることが分かった．また，省略の是非の判断根拠もあわせて追跡する方式で作業を行い，分析の結果，統語的容認性や省略要素の復元可能性といった言語の制約的な部分では人間の省略判断が比較的一致し，それらでは説明できない選好の部分では判断が揺れる傾向があった．言語モデルによる省略判断の予測に関する実験では，日本語BERTを用いたモデルを作成し，その性能を調査した．言語の制約的な要因で決まる事例については，モデルは概ね正しい判断を下し，一方で文の自然さといった選好によって省略の可否が決定する事例については，言語モデルの予測性能が人間.カテゴリ因子内容例（対象の項は太字で示す．）制約1.解釈可能性項が省略された場合でも補われるべき情報が定まるコウモリは夜行性で、昼間は洞窟の中でコウモリがぶら下がって休んでいます。制約