Shift-Reduce法に基づく漸進的係り受け解析と未入力文節主辞トークン予測の同時実行とその評価

同時通訳[1]や字幕生成[2]，音声対話システム[3]などの音声言語システムでは，入力と同時的に処理することが求められる．このようなシステムにおいて構文情報を利用するには，音声入力の途中で随時，構文構造を提供できる必要がある．この要請に答えるため，文節が入力されるごとに解析を実行し，各研究が定めた構文情報を出力する漸進的係り受け解析手法[4,5,6,7]が数多く提案されている．本稿では，より豊かな構文情報を後段のシステムに提供するため，未入力文節との構文的関係とともに，その未入力文節の主辞トークンを明示した係り受け構造（図1）を漸進的に解析する手法を提案する．本手法では，Shift-Reduce法を拡張することにより，未入力文節との構文的関係を明示した係り受け構造を解析するタスクと，未入力文節の主辞トークンを予測するタスクを同時実行する．本手法では，MaskedLanguageModel（MLM）を用いて，Shift-Reduce法における各時刻での操作選択を行うが，本稿では，BERT[8]，RoBERTa[9]，DeBERTa[10]の各モデルを比較評価する．また，提案手法と人間の漸進的係り受け解析結果を比較し考察する．