End-to-Endモデルに基づく漸進的係り受け解析と未入力文節主辞予測の同時実行

同時通訳[1]や音声対話システム[2]，リアルタイム字幕生成[3,4]などのリアルタイム言語処理システムでは，文を構成する要素が順次入力される状況において，その入力に即応した出力が求められる．このようなシステムに対して構文情報を提供するために，漸進的係り受け解析，すなわち，入力途中の段階で文節間の係り受け関係を同定する技術の研究が数多く行われている[5,6,7,8,9,10]．その中では，入力途中の段階でどのような係り受け情報を出力するかについて様々な検討がなされている．なかでも橋本ら[5]は，係り受け構造を漸進的に解析するとともに，未入力の係り先文節の主辞を予測することを提案しており，入力の途中段階で多彩な情報を提供することができる（図1）．しかしながら，拡張したShift-Reduce法において深層学習を限定的に用いているに過ぎず，文内の文脈情報を効果的に利用できていない可能性がある．本論文では，深層学習モデルを用いて，End-to-Endで漸進的係り受け解析を行う手法を提案する．提案手法では，文節が追加されるたびに，図1に示す係り受け構造を解析する．また，先行研究[5]と同様に，未入力の係り先文節の主辞を同時に予測することで解析精度の向上を図る．本研究はEnd-to-Endモデルによる漸進的係り受け解析の可能性を探究するものである．