否定スコープ認識における構文構造利用の再検証

否定(negation)は意味を反転させる言語現象であり，自然言語文において頻繁に出現する．文中の否定を意味する表現，及びその影響範囲を正しく認識することは，自然言語文を理解する上で必要不可欠である．NLP分野において，否定を自動認識する多くの手法（例えば[1,2,3]）が提案されてきた．自然言語文に含まれる否定において，否定の意味をもつトークンを否定要素(negationcue)，否定要素の影響が及んでいる範囲を否定スコープ(negationscope)と呼ぶ．例えば(1)の英文では，notが否定要素であり，notによって意味が反転するHedid,gotoschoolが否定スコープである．なお，以下では例文における太字と下線はそれぞれ否定要素と否定スコープを表す．(1)Hedidnotgotoschoolandstayedhome.一般的に，否定認識(negationdetection)は次のサブタスクに分けられる．•否定要素検出(negationcuedetection)•否定スコープ認識(negationscopedetection/negationscoperesolution)本研究では，英文の否定スコープ認識に取り組む．否定スコープ認識の研究は，*SEM2012SharedTask[4]で否定認識タスクが取り上げられて以来，活発に行われている．*SEM2012SharedTaskでは，構文構造を利用した否定スコープ認識手法[1]がトークンレベルの評価で最高性能を達成した[4]．一方，近年の研究ではディープラーニングを用いた手法が中心となっており，構文情報を明示的に利用せずとも高い性能を達成している[2,3]．ここで注意すべき点は，*SEM2012SharedTaskでは，その当時の構文解析器が使用されている1）ことである．現在の構文解析器は当時に比べ，解析精度が大幅に改善されており，それを利用することで，構文構造をベースとした従来手法の性能が向上する可能性がある．構文構造に基づく手法は，ディープラーニングをベースとする手法に比べて解釈性が高く，システムがどのようなメカニズムで否定スコープ認識を行っているかを説明しやすいという利点がある．また，構文ベースの手法が否定スコープの認識に利用する構文情報はドメインに依存して変化しないため，異なるドメインのデータセットに適用することが容易であると期待できる．そこで本研究では，否定スコープ認識における構文構造の有用性を再検証するために，最新の構文解析器を用いた否定スコープ認識の性能を評価する．実験により，構文に関するヒューリスティックなルールに基づく従来の手法が，ディープラーニングに基づく手法と同程度の性能を達成できることを確認した．