\section{はじめに}
話し言葉のツリーバンク（統語構造が付与されたコーパス）は，話し言語の自然言語処理タスクにおける基本的なアノテーションとして利用されてきた．社会的なコミュニケーションで用いられる話し言葉は，書き言葉と比較して異なる特徴がある\cite{carterSpokenGrammarWhere2017}．実社会における会話・相互行為の研究において，話し言葉のツリーバンクの存在は重要である．そのため，様々な話し言葉ツリーバンクが各国で構築・公開されている．話し言語ツリーバンクの構築において，近年\textbf{UniversalDependencies（以下UDと呼ぶ）}\cite{nivre-etal-2020-universal,de-marneffe-etal-2021-universal}を採用するコーパスが増えている．UDとは，多言語横断的に共通した形態論情報・統語構造をアノテーションする枠組み・ツリーバンクおよびそのプロジェクトである．UDは，\figref{fig:jp_ud1}のように，単語間の依存関係により記述される品詞ラベル・統語構造で構成されている．UDは2025年3月現在で，160以上の言語・300種類近くのツリーバンクが公開されておりガイドラインについてはGitHub上で活発に議論されている\footnote{\url{https://universaldependencies.org/}}．UDは現在，主に多言語依存構造解析や自然言語処理応用研究に広く利用されており，言語研究\cite{guzmannaranjoQuantitativeWordOrder2018,Levshina+2019+533+572}などにおいても類型論における事例調査に利用されている．話し言葉のUDについては\citeA{dobrovoljc_2022}の論文が詳しいが，\citeA{dobrovoljc_2022}以降も方言，危機言語，第二言語学習者などのように幅広い種類の話し言葉UDが公開されており\cite{kyle-etal-2022-dependency,liu2023,pughUniversalDependenciesWestern2022a,sonnenhauserUDGhegPear2022,alencar2023yauti,koshevoyBuildingUniversalDependencies2023}，話し言葉のUD開発は活発に進められている．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%F1\begin{figure}[t]\begin{center}\includegraphics{32-1ia3f1.eps}\end{center}\hangcaption{UniversalDependencies(UD)の例（英語UD\_English-PUDと日本語UD\_Japanese-PUDLUW\texttt{id=n01018040}より）UDでは，日本語の「文節係り受け」で採用されている「文節」単位（白枠で囲んである単位）ではなく，「自立語（内容語）」と「付属語（機能語）」を分解した「構文的な語」を1単語（ワード）として規定されている（内容語は黒塗りの単語）．上記例の場合，英語でも日本語でも太線の「得(makes)」と「取組(scheme)」は\dt{nsubj}，「得(makes)」と「収入(money)」は\dt{obj}で同一の依存関係になっている．}\label{fig:jp_ud1}\end{figure}%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%日本語版UniversalDependencies（以降\textbf{日本語UD}）では，すでにいくつかの種類のツリーバンクを公開している．既存に公開されている大規模な言語資源を活用するため，日本語UDはルールに基づく変換プログラムで自動変換し構築している\cite{asahara2019ud,omura-asahara-2018-ud}．これまでUD\_Japanese-BCCWJ\cite{omura-asahara-2018-ud}やUD\_Japanese-GSD\cite{tanaka_universal_2016}といった日本語UDにおいて，変換に必要な言語資源を整備しつつ，書き言葉のUDを中心に公開していった．一方で，話し言葉の日本語UDについては整備されていなかった．近年，\textbf{日本語日常会話コーパス(CorpusofEverydayJapaneseConversation;CEJC)}\cite{koiso-etal-cejc-2023}という，200時間以上に及ぶ大規模日本語日常会話コーパスが国立国語研究所によって開発された．CEJCは，雑談，相談，会議などさまざまなタイプの日本語母語話者の音声・映像データが収集されており，音声収録の協力者は，性別や年齢が均衡になるように選ばれている．さらに音声の転記テキストと形態論情報が自動解析および人手修正によって付与されている．日常場面の自然な会話について，200時間という規模で，さらに映像とのアライメントまで付与したデータは類をみない．このCEJCにUD依存構造を追加することで，より多くの話し言葉研究や統語解析開発への応用が期待できる．本稿では，CEJCに基づく日本語UDである\textbf{UD\_Japanese-CEJC}の構築について報告する．\udcejc{}の概要を\figref{fig:overview}に示す．CEJCは前述のとおり，音声と映像のデータに基づくコーパスであり，転記テキストと音声・映像データの時間アライメント情報も含まれている（\figref{fig:overview}内の「転記テキスト」「形態論情報」参照）．そのためCEJCのUDを構築すれば結果として，映像・音声とUDのアライメントが実現可能であり，マルチモーダルで大規模な日本語話し言葉ツリーバンクが構築できることになる．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%F2\begin{figure*}[t]\begin{center}\includegraphics{32-1ia3f2.eps}\end{center}\hangcaption{UD\_Japanese-CEJCの概要（例はCEJCのT010\_009から引用）．本研究の貢献部分は右側の枠部分に相当する．}\label{fig:overview}\end{figure*}%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%我々は，\udcejc{}の構築のためにCEJCの一部（コアデータ，20時間）について国語研長単位の形態論情報・文節係り受けデータを新たにアノテーションした．さらに，形態論情報と文節係り受けに基づくルールベースの自動変換によりUDを構築した．我々の貢献は以下のとおりとなる．%%%%%\begin{itemize}\item日本語日常会話コーパスのUniversalDependenciesのデータ構築．\item\udcejc{}構築のため国語研長単位・文節係り受けアノテーションの構築・公開．\item他の話し言葉UDや書き言葉日本語UDとの比較による\udcejc{}の特性の提示．\end{itemize}%%%%%以降の章では，\udcejc{}の関連研究を示したのち，構築手順や特徴について紹介する．さらに，共通の枠組みで構築された書き言葉UDとUD\_Japanese-CEJCを用いて学習したUD依存構造解析の性能を評価し，\udcejc{}の特徴を示す．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%S2
\section{関連研究}
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%S2.1\subsection{話し言葉ツリーバンク}英語圏では，Switchboardコーパス\cite{treebank1999}がPennTreebankに収録・公開されて以降，T{\"{u}}bingenTreebanks\cite{Hinrichs2000},CHILDES\cite{sagae2004},OntoNotes\cite{hovy2006}のように，数多くの話し言葉ベースのツリーバンクが開発されてきた．これらのツリーバンクは，音声認識，音声合成，音声翻訳，音声言語理解といった対話システムなどのアプリケーションの開発に不可欠な言語資源として重要な役割を果たしている．しかし，話し言葉ベースのツリーバンクの設計・構築は書き言葉よりも複雑であるため，実際に構築された話し言葉のツリーバンクは，応用に求められる規模よりも小さいものばかりであった．近年，話し言葉ベースのツリーバンクを構築するため，UniversalDependencies(UD)\cite{nivre-etal-2020-universal,de-marneffe-etal-2021-universal}を採用する研究が多くなっている．UDは，多言語の共通の依存構造の枠組み，ガイドライン，データフォーマットなど\footnote{\url{https://universaldependencies.org/}}を提供している．\figref{fig:jp_ud1}のように，UDは機能語ではなく内容語を主辞とした依存構造構文を採用しており，関連する機能語を内容語に修飾させるような構造をとっている．内容語どうしで依存関係を取ることで，共通した内容語どうしの述語項関係が取りやすくなり，言語横断的な比較もより容易になっている．このUDの枠組みに基づいて，多言語依存構造解析器の開発\cite{straka-strakova-2017-tokenizing}や言語横断的なコーパスを用いた言語間比較の研究\cite{guzmannaranjoQuantitativeWordOrder2018,Levshina+2019+533+572}などさまざまな研究・開発が取り組まれている．UDでは半年に一度（毎年5月と11月）ガイドラインの見直しとアップデートによるVersion更新がおこなわれており\footnote{2025年3月現在はVersion2.15が最新である．Version2.5以降はUDのガイドラインに沿っているか確認するためのバリデーションも必須となっている．}，個別のデータセットがガイドラインに沿うよう持続的にメンテナンスされているか検証されている．その点においてUDは一定の品質が保証されているといえる．話し言葉のUDについて包括的にまとめたサーベイ論文として\cite{dobrovoljc_2022}の論文が挙げられる．\citeA{dobrovoljc_2022}は12種類の話し言葉UD\footnote{\cite{dobrovoljc_2022}では，話し言葉しか含まれていないUDかつVersion2.9までのUDを比較対象とした．}の概要と特徴を比較しながら説明している．たとえば，比較的小規模なUDとしてベジャ語UD\_Beja-NSC\cite{kahane2021-morph}（56発話，1,101単語），チュクチ語UD\_Chukchi-HSE\cite{tyers2020}（1,004発話，5,389単語），フリジア語とオランダ語UD\_Frisian\_Dutch-Fame\cite{braggaar2021code}（400発話，3,729単語）が挙げられる．他にも，ナイジェリア・ピジン語UD\_Naija-NSC\cite{caron2019}（9,242発話，14,0729単語），ノルウェー語の方言UD\_Norwegian-NynorskLIA\cite{ovrelid2018-lia}（5,250発話，55,410単語），フランス語UD\_French-ParisStories\cite{kahane2021}（2,837発話，34,437単語）などのように，比較的大規模なUDについても説明している．\citeA{dobrovoljc_2022}はそれぞれのUDの特徴を「会話のメタ情報」「音声情報」「非言語的特徴」などの観点から統括的にまとめている．後の節にて，\udcejc{}についても\citeA{dobrovoljc_2022}の観点で特徴を述べ比較をする．\citeA{dobrovoljc_2022}の論文以降も，第二言語学習者\cite{kyle-etal-2022-dependency}，方言\cite{sonnenhauserUDGhegPear2022,pughUniversalDependenciesWestern2022a}，民族言語\cite{alencar2023yauti,koshevoyBuildingUniversalDependencies2023}，母語習得データ\cite{liu2023}などの多くの話し言葉UDが開発・公開されており，UDベースの話し言葉ツリーバンク構築プロジェクトは大きな勢力となっているといえよう．我々の構築するUDに近いものとして，\citeA{yaari_aligned_2022}のAlignedMultimodalMovieTreebank(AMMT)がある．AMMTはハリウッド映画の31,264件の書き起こしからなる英語版UDである．AMMTは転記と音声と映像の間で対応が取られているマルチモーダルなコーパスである．その点で\udcejc{}に近いものであるが，AMMTは自然発生の発話データではなく，映画字幕の音声トランスクリプトで構成されており，本稿で説明する\udcejc{}とは異なる種類のツリーバンクである．他の言語の話し言葉UDを概観すると，独話，映画字幕の書き起こし，インタビュー形式のものが多く，1人の独話から1対1の対話形式までのものが多い．一方，CEJCはさまざまな場面における多人数の日常会話を含み，我々の構築した\udcejc{}も同様に複数人のインタラクティブな大規模自然会話のUDとして構築している．このように，\udcejc{}はいずれの話し言葉UDとも異なったレジスタのUDといえる．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%S2.2\subsection{日本語の話し言葉コーパス}もともと日本語の話し言葉コーパスは，音声認識や対話システムといった限定的な研究目的のために独自で音声データを集められていた．言語資源協会(GSK)\footnote{\url{https://www.gsk.or.jp/}}や国立情報学研究所の音声資源コンソーシアム(SRC)\footnote{\url{https://research.nii.ac.jp/src/}}といった言語資源をとりまとめ配布する機関の設立以降は，これらの機関を通しても多くの音声言語資源が公開・配布されるようになった．日本語の話し言葉コーパスは，独話・会話といった区別や，対象とする話者などによって種類が異なっている．たとえば，日本語母語話者の独話の話し言葉コーパスとして，日本語話し言葉コーパス(CSJ)\cite{maekawa2003csj}やATR音声データベース\cite{NayBanATRYinShengYanYudetabesuLtXiaoTeJi1992}などが挙げられる．日本語母語話者の会話のコーパスとしては，名大学会話コーパス(NUCC)\cite{fujimura_lexical_2012}，千葉大学3人会話コーパス\cite{den2007tiba}，JEITAマルチモーダル対話コーパス\cite{hashida2002}などがある．日本語学習者を対象としたコーパスとして，日本語学習者会話データベース\footnote{\url{https://mmsrv.ninjal.ac.jp/kaiwa/}}，I-JAS(InternationalCorpusofJapaneseasaSecondLanguage)\cite{Sakoda2023ijas}なども存在する．本研究でベースとする日本語日常会話コーパス(CEJC)も後にあらためて説明するが，この中では会話コーパスに該当する．これらの話し言葉コーパスを用いて，音声学的研究，文法研究，会話研究，幼児の発達・獲得研究や日本語教育研究などがおこなわれてきた\cite{koisobook2015}．いずれにせよ，それぞれの話し言葉コーパスは異なった形式・注釈でアノテーションされたものである．そのため，異なるコーパス間どうしでの単純比較は難しい．また，形態論情報が付与された話し言葉コーパスはいくつか存在する一方で，日本語における係り受け構造のような統語情報アノテーションが付与された大規模話し言葉コーパスは，管見の限り提供されているものはCSJのみ\footnote{書き言葉コーパスを含めれば，EDR日本語コーパス\cite{takebayashi-1993-edr}，京大コーパス\cite{kawahara-etal-2002-construction}やBCCWJ\cite{asahara2018dep}などで統語情報が提供されている．}であった．そのため，話し言葉の会話コーパスであるCEJCのUDを構築し公開することで，日本語の話し言葉ツリーバンクが充実することであろう．さらに，UDを採用していることから，言語やジャンルなどを超えた横断的な比較研究などにも利用しやすくなることが考えられる．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%S2.3\subsection{日本語版UniversalDependencies}日本語UDでは，UD\_Japanese-KTC\cite{tanaka_universal_2016}を発端として，いくつかの日本語UDが構築され，公開・メンテナンスされている．2025年3月現在，公開・メンテナンスされている現代日本語UDの一覧を\tabref{tab:udst}に示す\footnote{現代日本語UDのみ挙げている．UD\_Japanese-KTCについてはVersion1でメンテナンスが止まり，Legacy状態（最新の基準に適合しない状態）となっている．}．いずれも書き言葉ベースのUDとなっている．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%T1\begin{table*}[b]\input{03table01.tex}\hangcaption{現在公開・メンテナンスされている現代日本語UDのコーパス．いずれも短単位（無印表記）と長単位(LUW)のものが公開されている．}\label{tab:udst}\end{table*}%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%日本語UDでは，過去の日本語言語資源を最大限に利用しつつ，またUDのガイドラインの更新に随時適合させるため，既存の統語情報アノテーションを基にした自動変換ベースによりUDを構築している\cite{asahara2019ud}．従来の日本語の統語情報としては文節間の係り受け，すなわち文節係り受けが代表的なものである．しかし，UDのガイドラインに合わせて，日本語UDは文節ではなく単語（構文的な語，syntacticword）\footnote{\url{https://universaldependencies.org/u/overview/morphology.html}}を基本単位として依存構造を構築する必要があった．この単語単位として，日本語UDではVersion2.2からUniDic\cite{den2007unidic}の語彙項目による単位，すなわち\textbf{国語研短単位（短単位）}を採用している\cite{asahara2019ud}．また，日本語UDでは文節係り受け情報に基づいて，UDの単語間依存構造へと変換している．これまで構築された日本語UDについて簡単に説明する．UD\_Japanese-GSDは日本語のWikipediaから構築された日本語UD\cite{asahara2019ud}である．UD\_Japanese-PUDはWikipediaの対訳コーパスの日本語版になっている．このUD\_Japanese-GSDとPUDはVersion1.4までは海外で開発され，Version2.0からVersion2.5まではIBMグループが整備していたが，現在では国立国語研究所にて整備している．どちらもWikipediaのデータであることから全文データを自由に獲得できる．UD\_Japanese-BCCWJ\cite{omura-asahara-2018-ud}は現代日本語書き言葉均衡コーパス(BCCWJ)\cite{maekawa2014balanced}に基づいた書き言葉のUDである．BCCWJは均衡となるように設計して開発された大規模日本語書き言葉のコーパスである．BCCWJはアノテーションとして，国語研短単位・長単位および文節係り受け構造\cite{asahara2018dep}の情報が提供されている．UD\_Japanese-BCCWJはこのBCCWJから得られた形態論情報と係り受け構造を基に\citeA{omura-asahara-2018-ud}らが提案しているルールによって，UDへと自動変換されたものである．UD\_Japanese-GSDとPUDも同じく\citeA{omura-asahara-2018-ud}のルールによってあらためて変換された．そのため，UD\_Japanese-BCCWJ,GSD,PUDともに同じ統一された枠組みで変換されたUDといえる．さらに\citeA{omura2023}は，GSD,PUD,BCCWJについてそれぞれ\textbf{国語研長単位（長単位）}を単語単位として採用したUD（\tabref{tab:udst}のLUWが該当する）を派生版として構築・公開している．日本語UDの変換ルールは国語研短単位・長単位の形態論情報および文節ベースの依存構造アノテーションに基づいている．CEJCには国語研短単位の形態論情報が提供されている．つまり，CEJCに対し長単位形態論情報と文節係り受け構造が分かれば，話し言葉のUDリソースを開発できるということである．我々の貢献の一部は\udcejc{}構築のための長単位形態論情報と文節係り受け構造の整備を含む．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%S3
\section{日本語日常会話コーパス(CEJC)}
\label{sec:cejc-dec}日本語日常会話コーパス(CEJC)\cite{koiso-etal-cejc-2023}は，さまざまな場面における自然な日常会話をバランスよく収めた大規模な日本語話し言葉コーパスである．CEJCは(1)日常場面の中で当事者たち自身の動機や目的によって自然に生じる会話を対象とする(2)多様な場面の会話をバランスよく集める(3)音声だけでなく映像まで含めて収録・公開することを特徴としている．話者として延べ1675人が参加しており，577会話，約240万語，200時間分の会話を収録している．これらの音声・映像は，性別・年齢などの観点からバランスを考慮し，個人密着法と特定場面法という手法の両方を用いることで，なるべく過不足のない多様な場面の会話を収録している．世界的にみても，CEJCは充実した自由会話のコーパス\cite{koiso-etal-cejc-2023}といえる．この全体200時間の会話に対し映像・音声データが提供され，転記テキスト，形態論情報（短単位）が提供されている．さらに，音声・映像データに対して時間単位で転記テキストと形態論情報が対応付けされている．CEJCは，音声分析ソフトウェアのPraat\footnote{\url{http://www.praat.org/}}，動画・音声アノテーションツールのELAN\footnote{\url{http://tla.mpi.nl/tools/tla-tools/elan/}}や全文検索システムひまわり\footnote{\url{https://csd.ninjal.ac.jp/lrc/index.php?himawari}}といった多様な解析ツールで表示・解析できるようになっている．CEJCにはコアデータという20時間分のサブセットが存在する．コアデータは個人密着法で収録した会話185時間の中から選別されたものである．577会話のうち，52の会話がコアデータに該当し，20時間分の音声・映像データとなっている．コアデータについても同様に映像・音声データ，転記テキスト，短単位形態論情報が付与されており人手修正もおこなわれている．コアデータには，さらに，談話行為情報\cite{Iseki-2019}や韻律情報\cite{koisolabel2020}が追加で付与されている．これらの情報は関係DB\footnote{\url{https://www2.ninjal.ac.jp/conversation/cejc/rdb.html}}によって関連付けもされている．本研究では，\udcejc{}の構築のために，CEJCのコアデータに対し国語研長単位の形態論情報・文節係り受け構造のアノテーションをおこなった．それらのデータを，既存の変換ルールを改変し日本語UDに変換した．つまり，我々は約20時間分の音声ツリーバンクを構築したことになる．以降の節から本研究の貢献部分について説明する．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%S4
\section{UD\_Japanese-CEJCの構築}
\label{sec:udcejc}日本語UDでは，短単位・長単位の形態論情報および文節係り受けを入力とする変換ルールに基づき，UDへ変換している\cite{omura-asahara-2018-ud}．そのため，我々はCEJCについても，長単位の形態論情報・文節係り受けのアノテーションを付与した．この節では，我々が\udcejc{}を構築するために，新しくアノテーションした長単位形態論情報と文節係り受け構造について説明する．その後，構築手順についても述べる．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%S4.1\subsection{CEJCの国語研長単位・文節係り受けアノテーション}\label{sec:bun-dep}%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%S4.1.1\subsubsection{依存構造の単位}ツリーバンクでは「文」に相当するものを制定したのち，文単位でアノテーションを付与しているものが多く，UD依存構造でも同様に決める必要がある．日本語の書き言葉の場合，たとえば，著者が指定した文末の句点によって「文」，あるいは接続助詞などの文法的な手がかりによって「節」に分割できる．しかし，話し言葉のとくに会話の場合，文末の句点は存在せず，会話中に話者が交代し，言いよどみや相づちなどが挟まることも多い．よって，会話の文単位というのは曖昧である．我々は\udcejc{}の構築のために，書き言葉の文に相当する単位を設定する必要があった．CEJCでは転記テキストに対して「転記単位」「発話単位」という2つの単位を提供している\cite{tenki2018}．転記単位は，発話単位の切れ目，発話単位中の知覚可能な休止，あるいは異なる音種（言語音・単独の笑い・泣き・歌・その他）で分割されたものである．一方，発話単位は転記単位を内包している単位で，\citeA{UULM2017}によって策定された「長い発話単位」に準拠した単位である．長い発話単位は統語的・談話的・相互行為的なまとまりをもった単位であり，話し手と聞き手が行為や情報を交換する際の基本単位として定義されている．CEJCではこの長い発話単位を基にして，他の話し言葉コーパスには含まれない口語表現などに対応しながら，発話単位を制定した．我々はUD依存構造の単位として，統語的なまとまりであるこの\textbf{発話単位}を採用することにした．我々はこの発話単位を1単位として，長単位・係り受け構造情報のアノテーションを付与した．発話単位を超えた係り受け構造は考えない．コアデータに対して52会話，59,319発話分のデータにアノテーションをおこなった．発話単位は会話に多く含まれている相づちや応答，相互行為的境界は1つの単位として認定される\cite{maruyama2015}ため，書き言葉のコーパスと比較すれば短い単位となる．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%S4.1.2\subsubsection{長単位形態論・文節情報}我々は，CEJCのコアデータの短単位データに対し，長単位形態論情報を新たにアノテーションした．さらに，文節係り受け情報を付与するために長単位情報とともに文節を付与した．\figref{fig:exp_cejc-suwluw}のように，短単位・長単位・文節はそれぞれ階層関係にあり対応している．また，長単位は短単位の組み合わせであり，文節は長単位の組み合わせで構成されている．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%F3\begin{figure*}[b]\begin{center}\includegraphics{32-1ia3f3.eps}\end{center}\hangcaption{短単語・長単語・文節の例（CEJCのT011\_005より引用）．簡略化のため，UniDic品詞の分類の一部のみを掲載している．文節の「/」記号は自立語（内容語）と付属語（機能語）の境界を表している．}\label{fig:exp_cejc-suwluw}\end{figure*}%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%短単位は形態的側面に着目して規定した単位であり，基準が分かりやすく，ゆれも少ないという特徴がある．短単位は最小単位という，現代語において意味を持つ最小の単位を高々2単位まで組み合わせて単位認定される．短単位の品詞は「可能性に基づく品詞体系」を採用し，文脈は考慮されていない．見出しや頻度といった統計・収集にふさわしい単位とされている．一方，長単位は文節境界を認定したのちに，各文節の内部を規則に従って自立語部分と付属語部分に分割していくという手順で認定する単位である．長単位は，複合的な機能表現を含めた複合語を構成要素に分割することなく全体で1つとして扱う．長単位の品詞は「用法に基づく品詞体系」として，複合化した結果の単位が文脈内で統語的にどう振る舞うかで品詞を認定する．長単位は文節に基づいて分割された単位であり，日本語における統語の単位とみなすことができる\footnote{国語研短単位・長単位・文節の関係については\url{https://clrd.ninjal.ac.jp/bccwj/morphology.html}や文献\cite{omura2023}も参照されたい．}．\udcejc{}は，この短単位と長単位の単語分割および品詞情報を用いて構築した．CEJCの長単位および文節情報のアノテーションは，長単位・文節解析ツールである{\linebreak}Comainu\footnote{\url{http://comainu.org/}}\cite{kozawa2014comainujp}を用いて解析した．Comainuによる解析では付属のBCCWJによる学習モデルを使用した．また，短単位を入力として解析をおこなっている．その後作業者が手作業で長単位と文節の修正をした．後の工程で，アノテーション・修正した文節を基に文節係り受け情報を付与していった．長単位の単位認定基準は基本的にBCCWJの規程集\cite{ogura:2011:book}に基づいている．しかし，話し言葉に長単位を付与するうえで規程に定義されていない表現が出現した場合，より自然な文節係り受けを表現しやすい単位を認定していった\cite{asahara2022cejcdep}．コアデータすべてに付与した結果，最終的に231,774単語分の長単位と136,071単位分の文節のデータができた．この長単位と文節は，事前にCEJCで付与されていた短単位を内包し対応づいており，それぞれ形態論情報を参照できる．最終的な作業結果を正解としたとき，ComainuによるCEJCの解析精度（すべてF値）は長単位境界は97.81\%，文節境界は94.23\%，長単位の品詞は97.46\%で解析できていた．\citeA{kozawa2014comainujp}らの解析結果F値98--99\%台の結果ほどまではいかずとも，書き言葉のモデルである程度の精度で解析できていたことが分かる．長単位境界の誤りとしては，\figref{fig:luwerr}の左側のような主に発話で生じやすい繰り返し表現が1つの長単位として認定されるものが多かった．また，後述するように，CEJCは書き言葉と比べて「だから」「でも」といった接続詞の表現が多い，\figref{fig:luwerr}の右側のように「から」「で」「も」といった助詞として判定されたものが多かった．Comainuのモデルは書き言葉コーパスであるBCCWJにて学習されているため，そのように出力されたものが多い傾向にあった．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%F4\begin{figure}[b]\begin{center}\includegraphics{32-1ia3f4.eps}\end{center}\hangcaption{作業者による修正結果とComainuと解析の事例．\textbar{}が長単位の区切りであり，FNが区切る必要があるのに区切らなかった箇所，FPが区切らなくてもよいのに区切った箇所を指している．}\label{fig:luwerr}\end{figure}%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%S4.1.3\subsubsection{文節係り受け情報}\label{sec:cejc-dep}日本語の文節係り受けは，文節間の修飾関係は大抵左から右に係り(strictlyheadfinal)，係り関係の交差はほとんど発生しない(non-projective)\cite{matsumotobook2017}とされ，他言語と比べ依存構造解析が容易であるとされている．また，単語（文節）間の依存関係の構造であるUD依存構造と比較的似ており相性も良い．そのため，日本語UDではこの文節係り受けを基準としてUD依存構造に変換している．我々は\udcejc{}を構築するために，CEJCのコアデータに文節係り受け情報を付与した．CEJCの文節係り受けは，BCCWJの文節係り受けデータであるBCCWJ-DepPara\cite{asahara2018dep}の基準に準じた．BCCWJ-DepParaでは，通常の係り受け相当の`D'，文境界相当の`Z'，係り受けを付与するうえで後続文節と連結する`B'，係り先が決められない`F'の4つのラベルを認定している．なお，BCCWJ-DepParaでは並列構造についてもアノテーションが規定されていたが，CEJCに対しては現在のところ並列構造の付与に取り組んでいない．話し言葉と書き言葉との大きな違いは，「あのー」「えーっと」のような言葉に詰まったときなどにでてくる\textbf{フィラー(fillers)}や，「``レン''レントゲン..」の「レン」，「ジュー柔道」の「ジュー」（いずれも会話ID「C001\_001」より）のようなところどころ途切れる際に現れる\textbf{言いよどみ(disfluency)}が話し言葉では頻出するという点である．CEJCの転記テキストにはフィラーは\texttt{F}，言いよどみは\texttt{D}\footnote{厳密には，言いよどみの中でも\texttt{D}は語の言いさしと表現されるものである．言いよどみの中でも言い誤りの場合\texttt{W}のラベルが付与されるが，この場合は形態素解析により正規化された語が割り当てられる．}といった風にそれぞれラベルづけされている\cite{tenki2018}．CEJCのような会話では，述語や項の省略などで発話外に対象の語が含まれていたり，あるいは共通認識として対象の語が省略されていたりと，書き言葉以上に係り先の単語が同定できないパターンも多かった．このことからフィラーや言いよどみも厳密には係り先の決まる語とはいえない．そのため，係り先が不定な文節にはラベル`F'を付与し，無理に係り先を決めないという基本方針をとった．たとえば\figref{fig:exp2}では，単語「ショー」という言いよどみがある．単語「ショート」を「ショー」の修復先と考え，係り先を「ショート」とできるが，方針に基づき係り先なしの`F'のラベルを付与している．フィラーの「あの」も同様である．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%F5\begin{figure}[b]{\vskip-13pt}\begin{center}\includegraphics{32-1ia3f5.eps}\end{center}\hangcaption{文節係り受けの例（例はCEJCのC001\_001より）．単語を囲う実線枠は文節を表しており，文節からの矢印についている`D'は係り関係であることを示し，`F'はどの文節とも係り関係がないことを示す．}\label{fig:exp2}\end{figure}%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%このような基準で，CEJCに文節係り受け情報をアノテーションした．前の工程で得られた文節を入力とし，文節係り受け解析器であるCaboCha\cite{cabocha}で係り受けを解析した．その後，BCCWJ-DepParaの基準を参照しながら人手修正する形で，係り受け情報を付与していった．文節係り受けを付与している際，長単位情報と文節情報に齟齬が生じることもあった．その場合，長単位情報を修正し，あらためて文節係り受け情報を付与していった．この齟齬は，フィラーや言いよどみが本来の長単位の中に含まれていたときなどに生じていた．フィラーや言いよどみは基本的に1つの短単位かつ1つの文節として認定している．たとえば，係り受け付与の作業中発話の一部に「店員シさんが」（シは言いよどみ）という例を見つけた．作業前は「店員」「シ」「さん/が」という風に3つの文節に分けられていた．しかし「店員（シ）さん」という1つの長単位と見なしたほうが係り先として正確になるため，「店員/シ/さん/が」という1つの文節に修正した．また，前工程にて短単位の形態論情報自体が誤りだった場合に見直した結果，長単位と文節情報が変更になったケースもあった．ラベルDが付与された文節は127,266文節（全体の約93.5\%），ラベルFが付与された文節は8,559文節（全体の約6.2\%），ラベルZが付与された文節は215文節（全体の約6.2\%）であり，残り36文節は他のラベルが付与された．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%S4.2\subsection{UDへの変換}CEJCにアノテーションした長単位と文節係り受け情報を用い\udcejc{}に自動変換をした．UDの変換は\citeA{omura-asahara-2018-ud}で提案された手法を用いた．\citeA{omura-asahara-2018-ud}の手法では，文節係り受けから単純な規則で単語間係り受けに変換のあと，変換規則によりUDの品詞と依存関係ラベルを付与する．変換規則の一部を図\ref{fig:rule-sample}に示す．\citeA{omura-asahara-2018-ud}らの変換規則は短単位と長単位の表層形・語彙素・品詞といった形態論情報とそれらの係り先関係に基づいた対応表である．その対応表を参照し，それぞれの単語についてUDで定義されている品詞UPOS(UniversalPart-of-Speech)と依存構造ラベルDEPREL(DependencyRelationLabel)を決定する．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%F6\begin{figure}[t]\begin{center}\includegraphics{32-1ia3f6.eps}\end{center}\hangcaption{UD変換ルールの簡単な例（例文はCEJCのC001\_001より）．文節係り受けを図示する場合，修飾語から被修飾語へ矢印を描くが，UDの場合逆であることに注意（矢印関係の意味は同じである．）}\label{fig:rule-sample}\end{figure}%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%これまで，\citeA{omura-asahara-2018-ud}らの変換規則はUD\_Japanese-BCCWJ,UD\_Japanese-GSD,UD\_Japanese-PUDといった書き言葉のUDに用いられてきた．この変換規則はコーパスに依存していない一貫した規則である．ほとんどの場合,この書き言葉UDで用いていた変換規則により変換可能であったため，\udcejc{}でもそのまま採用している．この変換規則によって，UPOSとDEPRELは一意に決まるが，アノテーションの不備や変換規則の衝突などにより，誤りが含まれる可能性はある\footnote{変換プログラムや規則はUDのガイドラインのアップデートごとに適宜修正をおこなっているが，日本語UDでは既存のコーパスに対して一貫性を保持することを重要視しているため\cite{asahara2019ud}，変換規則適応後のUDについては人手修正をおこなってない．そのため，細かいところで直せないところも生じている．}．CEJCを一度書き言葉UDの規則にて変換した際，ほとんどの場合，曖昧性無く変換できた．それでも，書き言葉UDによる規則では変換できていない部分があった．そのため，\udcejc{}を構築する際にあらためて規則を追加することで対応をした．それは書き言葉にはあまり含まれていない「フィラー」と「言いよどみ」についての処理である．この2種類の語は，書き言葉UDにはほとんど含まれていない単語である．フィラーや言いよどみを扱うため，\tabref{tab:append-rule}のような変換規則を追加した．CEJCではUniDic品詞を参照することで，フィラー・言いよどみかを判定できる．変換プログラムにより，フィラーにはUPOS「\utag{INTJ}」とDEPREL「\dt{discourse(:filter)}」を付与し，言いよどみにはUPOS「\utag{X}」とDEPREL「\dt{reparandum}」を付与した．それぞれのUPOSとDEPRELはガイドラインに沿ったものである．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%T2\begin{table}[t]\input{03table02.tex}\hangcaption{\udcejc{}に変換するために追加した規則．その語が「フィラー」「言いよどみ」かどうかはUniDic品詞を元にして判定している．}\label{tab:append-rule}\end{table}%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%UDでは，基本的にフィラーは関連する節\footnote{\dt{discourse}:\url{https://universaldependencies.org/u/dep/discourse.html}}，言いよどみは修正後の語に係るように指示されている\footnote{\dt{reparandum}:\url{https://universaldependencies.org/u/dep/reparandum.html}}．中国語UD\_Chinese-HK，フリジア語とオランダ語UD\_Frisian\_Dutch-Fame，トルコ語とドイツ語UD\_Turkish\_German-SAGT，チュクチ語UD\_Chukchi-HSEなどはガイドラインに遵守している\cite{dobrovoljc_2022}．これらのUDはいずれも1,000から2,000文の発話に対して，自動変換ではなく人手作業で構築されたものである．一方，前節(\ref{sec:cejc-dep})で説明したとおり，日本語における文節の係り受けのフィラーや言いよどみの係り先は明白とはいえない．この「関連する節」を基準にした場合，とくに日本語の日常会話において，関連する節も省略されている可能性があるためである\footnote{たとえば，\figref{fig:exp1}の例には「ツ」という言いよどみがある．前後の発話からこの「ツ」の修飾先に該当する単語・節は「作る」であることが判明したが，この発話内に「作る」は明示されていない．このように，会話の流れで聞き手には伝わるために話し手により省略された節が存在する可能性がある．}．また，他言語のUDと比べてUD\_Japanese-CEJCの発話数は59,324発話と量が大きく，すべて確認することは難しい．そのため，文節の係り受けでは係り先なしと設定していた．しかし，UDでは文のrootに相当する語以外はいずれかの語に係らねばならない．そしてかつ，1文につき1つのrootにするという規定があり，複数のrootが認められていない．今回\udcejc{}を構築する際には，係り先なしであったフィラーや言いよどみについてはすべて，UDのrootに相当する語，すなわち文末の文節の内容語へ係るように取り決めた．\figref{fig:exp1}は文節係り受け構造をUD依存構造に変換した例である．\figref{fig:exp1}の例では，それぞれ「ツ」は「言いよどみ」であり，「ん」は「フィラー」となっている．文節係り受けのときは係り先なしとしていたが，UDに変換した際はいずれの単語も文末の文節の内容語である「でき」に係るように変換し直した．この変換規則のため，フィラーと言いよどみについては結果的に交差を認めている形になる．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%F7\begin{figure}[b]\begin{center}\includegraphics{32-1ia3f7.eps}\end{center}\hangcaption{文節係り受けから単語間依存構造(UD)への変換例（発話はT011\_007より）．上の図は文節係り受け構造，下図は変換後のUDである．}\label{fig:exp1}\end{figure}%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%S5
\section{UD\_Japanese-CEJCの概要}
前節までの手順によって，CEJCを基にしたツリーバンク\udcejc{}を構築した．UDのデータはCoNLL形式というタブ区切りベースのデータフォーマットで表現する．\figref{fig:conll_sample}に構築した\udcejc{}のサンプルを示す．発話単位を1文として表記し，1単語1行のタブ区切りで各単語に対してそれぞれの列に表層形・原形・品詞・係り先関係ラベルなどを記述している．各発話にはそれぞれ文のIDが付与されており(\texttt{sent\_id})，IDにはその発話を含む会話IDと発話者IDが含まれている．構築した結果，全部でCEJCのコアデータ52会話分のデータが構築できた．この節では構築した\udcejc{}について説明する．先行研究との比較もかねた\udcejc{}の特徴を挙げ，書き言葉のUDと比較する形で全体の統計量も示す．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%F8\begin{figure}[b]%%%\begin{center}\resizebox{\textwidth}{!}{%\includegraphics{32-1ia3f8.eps}}%%%%\end{center}\caption{UD\_Japanese-CEJCのCoNLL形式の例（例は会話C001\_001の長単位版からの引用．一部抜粋）}\label{fig:conll_sample}\end{figure}%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%S5.1\subsection{UD\_Japanese-CEJCの特徴}\citeA{dobrovoljc_2022}は，話し言葉UDに対して大きく分けて「会話・話者のメタ情報」「正書法」「発話の分割・重なり」「非言語トークン」の観点で比較をした．\udcejc{}についてもこれらに倣って概要をまとめたものを\tabref{tbl:trans}に示す\footnote{あくまで\tabref{tbl:trans}に挙げている特徴は他言語話し言葉ツリーバンクと比較しやすいように挙げられている．\tabref{tbl:trans}の内容は\udcejc{}だけでなく元のCEJCの特徴ともいえるため，本研究のみの貢献ではないことは注意されたい．本研究によって，UD依存構造と\tabref{tbl:trans}の特徴は互いに参照できるようになった．}．本研究の貢献は，UD依存構造を生成したことにより，CEJCにて提供されているアノテーションの対応関係を提供している点にある．\tabref{tbl:trans}に沿って各特徴の説明をする．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%T3\begin{table}[t]\input{03table03.tex}\hangcaption{UD\_Japanese-CEJCの特徴リスト：文献\protect\cite{dobrovoljc_2022}のTable2に基づいて挙げたものである．「独自アノテーション」は\protect\cite{dobrovoljc_2022}では挙げられていないCEJCに含まれているものである．}\label{tbl:trans}\end{table}%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%\paragraph{会話・話者のメタ情報}会話ID・話者ID，テキストと音声の対応などはCEJCにて提供されている．そのため\udcejc{}でも容易に参照できる．もともとCEJC自体の会話・話者に関するメタ情報は充実している．会話形式，話者数，会話がおこなわれた場所，会話中の活動，話者間の関係性，年齢（5歳刻み），性別，出身地，居住地，職業，協力者からみた関係性（個人密着法のみ）などが提供されている．\udcejc{}でも\figref{fig:conll_sample}の\texttt{sent\_id}により会話と話者のIDを提供しているため，参照は容易である．言語変種(Languagevariety)については，CEJCでは性別・年齢などの観点からバランスを考慮されているものの，方言話者は含まれておらず基本的に関東近県在住のみである．%%%%%\paragraph{正書法}CEJCの発話転記テキストはテキストで表現できる範囲により転記し，原則として漢字仮名交じりで表記されている．転記テキストの中には「転記タグ」なども含まれており，コアデータについては「時間」「発話の重なり」「音調」情報も含まれている\cite{tenki2018}．それら表記を除いたものを\udcejc{}の表層形（UDの2列目）として記載している．発音情報も転記作業の際に形態素解析したうえで，「発音形」として提供されている．他言語のUDでは音声自体も提供されていることが少なく，対応する音声も提供できる点で\udcejc{}は優位性があるといえる．なお，日本語にはアルファベットのような大文字と小文字の区別がない．すなわちCapitalizationの慣習がないため，適応外としている．%%%%%%\paragraph{発話の分割・重なり}音声の重なりはCEJCの転記情報として含まれており，音声の開始・終了時間と単語の対応により参照できる．他の言語のUDの違いとして，いくつかの話し言葉UDには表記されている句読点がない\footnote{厳密には，転記データには発話の境界を表現する「。」が含まれているのだが，入力データである短単位情報データおよび係り受けデータには含まれていないため\udcejc{}にも含まれていない．かつ実際には書き言葉と異なり表記されているものではないのは自明であろう．また，同様に読点は含まれていない．}．UD\_Frisian\_Dutch-Fame\cite{braggaar2021code}は同じように句読点を用いていないUDであるが，多くの話し言葉UDでは句読点の記法が採用されている．たとえば，UD\_Norwegian-NynorskLIA\cite{caron2019}などは，発話の終了を「.」で，ポーズ部分を「\#」という記号にて句読点表記している．一方で，\udcejc{}では，\figref{fig:conll_sample}や他の例でも分かるとおり，そのように表現はしていない．句読点の有無は，後述のUD依存構造解析の実験でも影響のある点（\ref{sec:dep_parse}節参照）と考えられるが，発話の区切りというのは現実問題として自明に分かるところではない．%%%%%\paragraph{非言語トークン}\citeA{dobrovoljc_2022}の挙げた非言語トークンには「Incompletewords」「フィラー」「無声休止」「Incidents」があるが，いずれもCEJCの転記テキストから抽出可能である．とくにCEJCでは「笑い」「泣き」「歌」などにもタグが付与されている．この非言語トークンも短単位の形態論情報に含まれているため，\udcejc{}から参照できる．%%%%%\paragraph{独自アノテーション}CEJCの大きな特徴の1つは，音声データのみではなく，映像データも提供されていることである．CEJCでは音声・映像の時間に基づいて映像・音声と単語が互いにアライメントされているため，\udcejc{}のUD依存構造と映像との対応も取ることができる．CEJCのコアデータに含まれているアノテーションとして，ISO-24617に従った談話行為アノテーション\cite{Iseki-2019}も含まれている．さらに，コアデータの一部には韻律情報であるイントネーションラベルX-JToBI(eXtended-JapaneseToBI)\cite{maekawa2001}の簡易版が付与されている\cite{koisolabel2020}．本研究の貢献は，これらの充実したCEJCのアノテーションに対し，UD依存構造とのアライメントを実現しているところといえる．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%S5.2\subsection{UD\_Japanese-CEJCの統計量}\udcejc{}と書き言葉UDであるUD\_Japanese-GSDとUD\_Japanese-BCCWJの統計量を\tabref{tab:stat}に示す．この統計量はVersion2.11のものである．「文（発話）」はUDの文（発話）数，「単語数」は各UDの単語総数，「平均語数/文」は1文（発話）に対する単語数の平均，「文節数」は文節の総数を表す．\udcejc{}の59,319発話という量は，先行研究の話し言葉UDで最大規模である\citeA{yaari_aligned_2022}のAlignedMultimodalMovieTreebank（31,264発話）や\citeA{liu2023}の幼児と親の会話データUD（44,744発話）と比較しても大きいものとなっている．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%T4\begin{table*}[t]\input{03table04.tex}\hangcaption{日本語UDの統計分布．文数と文節数は短単位でも長単位でも同じ数値となるため省略している．UD\_Japanese-CEJC--は，UniDic品詞においてフィラー・言いよどみ・形態論情報付与対象外となるものを除いた統計となる．}\label{tab:stat}{\vskip-8pt}\end{table*}%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%\tabref{tab:stat}の「平均語数/文」列で分かるとおり，\udcejc{}の1発話における発話の長さは4.3単語（3.9単語）と書き言葉のUDより短い傾向にある．これは\citeA{liu2023}の幼児と親の会話データUD（5.2単語）や，UD\_Chukchi-HSE（5.4単語）\cite{tyers2020}といった他の話し言葉UDと比較しても短いものとなっている．CEJCは会話コーパスであるため「はい」や「えー」などの相づちが多く含まれている（\figref{fig:conll_sample}なども参照）．発話単位の規定に合わせると相づちのみで1発話となる．他のUDではCEJCと比べても話者交替はほとんどなく，そのため，他のUDコーパスと比較すると会話コーパスを基にした\udcejc{}は平均語数が短くなってしまう．\tabref{tab:upos}にUD\_Japanese-CEJC,GSD,BCCWJのそれぞれのUPOSラベルの分布を示す．短単位と長単位で分布は大きく変化しないため，短単位のみを掲載している．\udcejc{}では句読点や記号は含まれていないため\utag{PUNCT}も含まれていない．また，\utag{CCONJ}（主に接続詞），\utag{INTJ}（主にフィラー）が書き言葉コーパスより割合が大きい．\texttt{PRON}（主に代名詞）は書き言葉では記述することのあまり多くないのに対し，会話では話者を参照するときに\texttt{PRON}を述べることが多いため割合を多くしている．また書き言葉に比べると，話し言葉では\utag{PART}が多く頻出するが，これは発話中に頻出する「か」「よ」「よね」といった終助詞が含まれているためである．\texttt{X}は，CEJCにおいては言いよどみあるいは笑う，泣く，歌うなどのような形態素注釈のない単語\footnote{これらの語はUniDic品詞が付与されない「形態論情報付与対象外」とされる．}に付与される．%%%%%%%%%%%%%%%%%%T5\begin{table}[t]\input{03table05.tex}\caption{UD\_Japanese-CEJC,GSD,BCCWJにおけるUPOSラベルの分布（いずれも短単位）}\label{tab:upos}{\vskip-2pt}\end{table}%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%T6\begin{table}[t]\input{03table06.tex}\caption{UD\_Japanese-CEJC,GSD,BCCWJにおけるDEPRELラベルの分布（いずれも短単位）}\label{tab:deprel}{\vskip-4pt}\end{table}%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%\tabref{tab:deprel}にそれぞれの\udcejc{},GSD,BCCWJのDEPRELラベルの分布を示す．書き言葉に比べると，CEJCはフィラーと言いよどみに相当する\dt{discourse}と\dt{reparandum}が多い．\texttt{PUNCT}は前述のとおり，CEJCには出現しないので，DEPRELの\dt{punct}は0となる．また前述のとおり，CEJCには終助詞が多く含まれるため\dt{mark}ラベルも多く含まれている．話し言葉は書き言葉に比べると，名詞の割合が少ない．これは\tabref{tab:upos}の\utag{NOUN}の割合が少ないことから分かる．同時に複合名詞も少なくなるため\dt{compound}は少なくなる．この名詞の割合が少ないことにより，格助詞に相当する\utag{ADP}や\dt{case}も少なくなる．また，話し言葉とくに会話においては，格助詞自体も省略されるため割合が少なくなっている．書き言葉UDと比べると\udcejc{}の発話単位は短いため（\tabref{tab:stat}参照），全体の依存関係の割合が少なくなる．その結果，DEPRELの\dt{root}は\udcejc{}の中でも大きな割合を占めている．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%S6
\section{事例：日本語の話し言葉・書き言葉のUD依存構造解析の評価}
\label{sec:dep_parse}\udcejc{}の応用実例として，話し言葉と書き言葉のUDに基づいたUD構造解析実験をしたのでこれを報告する．話し言葉と書き言葉のUDの解析結果を通して，話し言葉UDの特性を示す．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%S6.1\subsection{使用コーパス}UD依存構造解析の評価データとして日本語UD(v.2.11)\footnote{2025年3月現在，Version2.15が最新版となるが，日本語UDの場合，Version2.11からVersion2.15の間でのガイドライン変更の影響はほとんど，最新のUDのガイドラインに準拠している．}を用いた．対象として，書き言葉UDであるUD\_Japanese-GSDと話し言葉UDであるUD\_Japanese-CEJCおよびそれらの組み合わせたUD(GSD+CEJC)を使用する．短単位と長単位のUDが存在するが，今回はフィラー・言いよどみといった主に話し言葉の短単位に現れる言語現象へ焦点を当てるため，短単位UDのみを利用した．GSDは公開されているデータで指定されている分割（訓練・開発・テスト）をそのまま使用した．UD\_Japanese-CEJCはあらためて，CEJCが提供する会話形式（雑談，相談，会議）に基づき，8:1:1の比率で訓練・開発・テストに分割した\footnote{具体的な一覧は\url{https://github.com/udjapanese/UD_Japanese-CEJCSUW/blob/main/core_sp_info.tsv}を参照．}．それぞれのUDについて訓練・開発・テストと分けたときのUDの分布を\tabref{tab:train-data-dist}に示す．UD\_Japanese-GSD+CEJCは，UD\_Japanese-GSDとCEJCをすべて合算したものであり，UD\_Japanese-GSD+CEJC（同数）は，UD\_Japanese-GSDとUD\_Japanese-CEJCをおおよそ半分かつ，UD\_Japanese-CEJCと単語数がほぼ同数となるようにしたものである．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%T7\begin{table}[b]\input{03table07.tex}\caption{評価に用いたUDデータの分布}\label{tab:train-data-dist}\end{table}%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%\tabref{tab:stat}の「平均語数/文」からわかるように，発話単位と書き言葉の文は明らかに長さが異なる．また予備実験したところ，発話単位の境界の検出精度が6割程度と著しく低かった．CEJCにおける発話単位は話者交替，非言語音（笑い・息・咳など）や休止時間などを考慮して境界を決めている\cite{UULM2017}\footnote{この予備実験の結果はspaCyに内蔵されている文境界検出機能を使ったものである．表層文字列を入力とし，話者情報や時間情報を考慮して検出していないため，参考程度の数値とする．たとえば「車積めんの{\textbar}\underline{ほんとに}」と発話を区切れなかったり，逆に「これほんとに{\textbar}\underline{ほんとに}」を2つの発話に区切ってしまう（T005\_006より）などの誤りがあったが，これらの違いを表層文字列から区別して分割するのは難しいだろう．}．本実験では非言語情報をほぼ含まない書き言葉と話し言葉との比較実験に焦点を当てるため，発話単位の境界解析はおこなわず，発話単位（文単位）は与えられているものとした．過去の研究においても節境界の検出は課題となっており（たとえば\citeA{hamabe2009}の研究では節境界の正答率が解析に影響があることを示している），発話単位の検出は今後の課題といえるだろう．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%S6.2\subsection{UD依存構造解析モデル}UD依存構造解析モデルのフレームワークとして，自然言語処理ライブラリであるspaCy\footnote{spaCyv3.4.3\url{https://github.com/explosion/spaCy/releases/tag/v3.4.3}を使用}を使用した．spaCyは文解析のために単語分割，品詞タグ付け，依存構造解析，エンティティ抽出といったコンポーネントを提供している．そして，それぞれのコンポーネントについてパイプラインの形でモデルを学習できる．spaCyはspacy-transformers\footnote{spacy-transformersv1.1.8\url{https://github.com/explosion/spacy-transformers/releases/tag/v1.1.8}を使用}というライブラリを使うことで，解析コンポーネントとの間で損失勾配を共有しながら学習できる．spacy-transformersでベースにする事前学習モデルとして，日本語BERTモデルであるcl-tohoku/bert-japanese\footnote{\url{https://github.com/cl-tohoku/bert-japanese/}}を使用した．\udcejc{}と他の書き言葉UDとの大きな違いとして，フィラーや言いよどみの有無が考えられる．この違いを考慮するために我々は\textbf{二段階解析モデル}と\textbf{同時解析モデル}と2つのモデルを提案する．\figref{fig:spacy-model}に2つのモデルの概略を示す．いずれもspaCyの解析コンポーネントを組み合わせたモデルであり，品詞情報付与(morphologizer)・依存構造解析(parser)・エンティティ抽出器(ner)のコンポーネントを用いて実装したものである．morphologizerでは形態素解析で得た\footnote{spaCy日本語モデルではtokenizerで形態素解析をおこなっている．形態素解析にSudachiPy，形態素解析辞書としてSudachiDictcoremodeAが用いられている．}単語分割・UniDic形態論情報からUPOSの付与をおこない，parserでは係り関係の決定とDEPRELラベルを付与した．また，nerではフィラー・言いよどみのスパンを判定した．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%F9\begin{figure*}[t]\begin{center}\includegraphics{32-1ia3f9.eps}\end{center}\caption{UD依存構造解析で用いた二段階解析モデルと同時解析モデル}\label{fig:spacy-model}\end{figure*}%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%\paragraph{二段階解析モデル}フィラー・言いよどみを除去したうえで，品詞情報付与と依存構造解析をする二段階のモデルである．フィラー・言いよどみをチャンキング問題として検出する\citeA{asahara03sspr}の手法にならい，フィラー・言いよどみのスパンをnerで学習しモデルを構築する．フィラー・言いよどみ抽出器nerにより該当スパンを入力テキストから除去したうえで，さらに品詞情報付与(morphologizer)・依存構造解析(parser)を別のパイプラインで処理し，UDを出力した．%%%%%%\paragraph{同時解析モデル}フィラー・言いよどみを含めて入力からUD依存構造の出力を一度に処理するモデルである．単一のspaCyパイプライン上にspacy-transformers・morphologizer・parser・nerの順にコンポーネントを配置し，すべての解析コンポーネントについてマルチタスクで同時学習をおこなう．この連結した1つのモデルにより一度にUDを出力した．nerとparserはどちらもTransition-based\footnote{\url{https://github.com/explosion/spaCy/blob/master/spacy/ml/models/parser.py}}の解析器である．ただし，parserについてはNon-MonotonicArc-EagerTransitionSystem\cite{honnibal2015animpoved}をベースとしている．さらに，parserは交差文脈を扱うために\citeA{nivre-nilsson-2005-pseudo}のLiftingによるProjectivization/Deprojectivizationの拡張が施されている．そのため，フィラー・言いよどみからrootへの係り先が周辺文脈と交差する場合にも対応できる．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%S6.3\subsection{UD依存構造解析モデルの結果と考察}前の節で説明した書き言葉UDと話し言葉UDおよび2つの解析モデル「二段階解析モデル」「同時解析モデル」によって得られた解析結果に対し，評価と比較をした．\tabref{tab:results-summary}に評価結果を示す．評価にはCoNLL2018SharedTaskにて使用された評価スクリプト\footnote{\url{https://universaldependencies.org/conll18/evaluation.html}}を用いた．\textbf{Tokens}が単語分割，\textbf{UPOS}がUPOS，\textbf{XPOS}がUniDic品詞，\textbf{Lemma\textbf{s}}が表層形の一致率を示しており，それぞれF$_1$値で表している．また，依存構造解析結果の評価指標として\textbf{UAS}(UnlabeledAttachmentScore)，\textbf{LAS}(LabelledAttachmentScore)という構文解析の一般的な評価指標を用いた．UASは係り先が一致しているかを測る指標であり，LASは係り先かつ関係ラベル(DEPREL)が一致しているときの一致率を測る指標である．なお，二段階解析モデルにおけるUD依存構造解析の評価では，比較のため正解ラベルに基づいてフィラー・言いよどみを除去したUD\_Japanese-CEJC--（\tabref{tab:stat}記載）を入力として用いたものを掲載している．つまり，UD\_Japanese-CEJC--は1段階目のnerの処理はおこなっていない．また，UD\_Japanese-GSDにはフィラー・言いよどみが全体で1単語しか含まれておらず，二段階モデルの1段階目の工程はほぼ影響のないことが分かるため，二段階モデルにおけるUD\_Japanese-GSDの結果は省略している．以降，今回取り組んだ実験でのモデルとデータセットの組み合わせの範囲内での結果について考察していく．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%T8\begin{table*}[t]\input{03table08.tex}\hangcaption{CEJC，GSDおよびGSD+CEJCを学習コーパスとして使用したUD依存構造解析の結果（UD\_Japanese-は省略している．）}\label{tab:results-summary}\end{table*}%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%S6.3.1\subsubsection{二段階モデルとフィラーや言いよどみによる影響}\tabref{tab:results-summary}より，UD\_Japanese-CEJCからフィラーや言いよどみを取り除いて学習した二段階解析モデル（訓練/開発とテストが両方CEJC--の行）の全体のF$_1$値が，他のモデルでCEJCのテスト評価した中で，最もよい結果となることが分かった．フィラーや言いよどみを自動抽出したモデル（二段階モデルのCEJC）で評価した場合，主に単語分割の精度が落ちてしまい1ポイントほどの精度の低下が見られた．しかし，二段階モデルにてある程度フィラー・言いよどみらしいものを除去したことで95.77\%と，同時解析モデルの結果である95.55\%よりは多少精度が良いことが分かった．このことから，フィラーと言いよどみがノイズとなっていることが伺える．この結果を踏まえ，今回のモデルにおいて，フィラーや言いよどみがどの程度検出できるか抽出精度を確認した．フィラーおよび言いよどみの解析結果を\tabref{tab:filler-reparandum-results}に示す．二段階解析モデルはnerからの出力の正解率を，同時解析モデルは出力したUDから言いよどみ・フィラーを抽出したうえでの正解率を求めている．\tabref{tab:filler-reparandum-results}から分かるとおり，同時解析モデルは二段階解析モデルよりもわずかに抽出精度が高い．これは，形態素解析や構文解析とフィラー・言いよどみ判定を同時に学習することによる効果と考えられる．ただし，全体で評価した場合（\tabref{tab:results-summary}のTokens列）と比べて，フィラーや言いよどみのみの単語分割精度はどちらのモデルも6ポイント以上低下している．また，同時解析モデルの品詞付与と構文解析精度においても，単語分割で精度を落とした分に相当する低下が見られる．実際，フィラーと言いよどみの検出は難しい．たとえば，「あの」「その」といった語のフィラー(\utag{INTJ})と連体詞(\utag{DET})の区別は形態素解析では難しい\cite{tenki2018}とされているが，本実験でも，同時解析モデルの結果で83件の間違いがある（後節で説明する\tabref{tab:err-cnt1}を参照）ことが分かった．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%T9\begin{table*}[t]\input{03table09.tex}\caption{フィラーおよび言いよどみの依存構造解析結果．}\label{tab:filler-reparandum-results}\end{table*}%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%理想的には，フィラーや言いよどみという文法的ノイズを除去し解析できれば話し言葉の依存構造解析は精度の高い結果を実現できるといえる．しかし，同時解析モデルのように互いの解析結果を参照しながら解析するほうがフィラーや言いよどみの抽出精度が良く，トレードオフの関係にあるともいえる．過去の研究でも，たとえば\citeA{uchimotoDependencystructureAnnotationCorpus2006}の研究のように，独話コーパスにて発話特有の現象を検出し，その情報を利用して依存構造解析の精度を向上させたと報告がある．会話の依存構造解析においてもフィラーや言いよどみといった現象への対応が課題といえる．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%S6.3.2\subsubsection{同時解析モデルと書き言葉・話し言葉データについての影響}また\tabref{tab:results-summary}のうち，同時解析モデルの実験結果内で比較すると，訓練データとテストデータが異なる場合（訓練/開発：GSD・テスト：CEJC，訓練/開発：CEJC・テスト：GSD），単語分割(\textbf{Tokens})と品詞タグ付け（\textbf{UPOS}と\textbf{XPOS}）の精度が低くなっていることが分かった．これは書き言葉と話し言葉でUPOSとDEPRELの分布に違いがあるためと考えられる．たとえば，CEJCの主な品詞は\utag{INTJ}（感動詞），\utag{CCONJ}（接続詞），\utag{PRON}（代名詞）であるが，とくに\utag{INTJ}という品詞はGSDではまれであることはUDの統計量(\tabref{tab:upos})からも分かる．逆に，書き言葉には\utag{PUNCT}（句読点）が含まれているが，CEJCには含まれていないため誤りが多くなってしまう．依存構造解析結果についても訓練データとテストデータが異なる場合，精度の著しい低下が見られた．これも\tabref{tab:deprel}から見られるようにDEPRELの分布の違いが影響あるといえる．とくに，話し言葉にはフィラーの\dt{discourse}や言いよどみの\dt{reparandum}が含まれており，逆に句読点を表す\dt{punct}は含まれていない．GSDの書き言葉の依存構造解析においては，句読点が節末や文末を表すことで長距離の依存関係の曖昧性解消に有効と考えられる．しかし，CEJCにおいてはその手掛かりがないため，書き言葉のみのモデルでは解析精度が落ちてしまう可能性がある．話し言葉と書き言葉それぞれに違いがある一方で，\tabref{tab:results-summary}よりGSD+CEJCの両方のデータを訓練データに用いた同時解析モデルがもっとも性能の良いことが分かった．また，GSD+CEJCのデータ量をCEJCと同一にして学習したモデル（\tabref{tab:results-summary}のGSD+CEJC（同数）の行）も，単語分割の精度がわずかに落ちたものの，GSD+CEJCすべてを使用したものと大差ない結果となった．これは両方のデータを用いることで，書き言葉と話し言葉両方の語彙分布や依存構造関係を考慮したモデルを構築できたためと考えられる．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%S6.3.3\subsubsection{発話の依存構造解析結果の誤り傾向とその事例}会話における発話の依存構造についての解析傾向をみるため，CEJCの同時解析モデルを用いてCEJCテストデータで出力した結果について誤り傾向を確認した．\tabref{tab:err-scnt1}に単語分割の誤り頻度を示す．さらに，表\ref{tab:err-cnt1}はUPOSとDEPRELの予測先の誤り頻度を示す．表\ref{tab:err-cnt1}は単語分割が正しく単語境界自体は一致しているものの頻度である．さらに\tabref{tab:err-ex}に誤り例を一部挙げている．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%T10\begin{table}[b]\input{03table10.tex}\hangcaption{単語分割(\textbf{Tokens})誤りの頻度上位10件．単語分割が誤っていた単語に含まれるUPOSの頻度を掲載している．}\label{tab:err-scnt1}\end{table}%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%T11\begin{table}[t]\input{03table11.tex}\hangcaption{解析の予測誤り頻度上位10件．正解の単語分割の単語正解ラベルに対し予測ラベルが間違っていたものの頻度を挙げている．}\label{tab:err-cnt1}\end{table}%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%T12\begin{table}[t]%%%%%\begin{center}\resizebox{\textwidth}{!}{%\includegraphics{32-1ia3t12.eps}}%%%%%%\end{center}\hangcaption{誤りの例．灰色の枠に囲まわているところが誤り箇所．発話の一部の場合前後に...で略していることを示す．}\label{tab:err-ex}\end{table}%%%%%%%%%%%%%%%%%%%\tabref{tab:err-scnt1}のとおり，誤り頻度上位にある名詞\utag{NOUN}，固有名詞\utag{PROPN}，感動詞フィラーの\utag{INTJ}や副詞\utag{ADV}の単語分割が難しい傾向にあった．名詞\utag{NOUN}や動詞\utag{VERB}は複合語になると\tabref{tab:err-ex}の例(1)(2)のように分割誤りが多くなっている．また格助詞相当の\utag{ADP}は他の単語分割がずれると付属語もともにずれるため誤り頻度が多くなっている（たとえば\tabref{tab:err-ex}の例(3)(4)(5)）．\utag{PRON}も「なん/か」「なん/て」などの指示代名詞\utag{PRON}の「なん（何）」を表す語が発話には多く頻出するものの，一方で\tabref{tab:err-ex}の例(5)のように格助詞\utag{ADP}「なんか」「なんて」と1つの語として推測されてしまい誤りが多くなることが分かった．CEJCの転記テキストは転記時にはあまり正規化せず，形態素解析によって表記ぶれを吸収する方針\cite{tenki2018}である．そのためか，\tabref{tab:err-ex}の例(3)(4)(5)(6)のようにひらがな表記が連続しやすい．ひらがな表記が続くほど，単語分割の判断は曖昧となり誤りが増える傾向にあった．転記テキストを解析する際，文字種からの推測が書き言葉よりも困難になっているといえる．表\ref{tab:err-cnt1}をみると，UPOSの誤り傾向として，名詞\texttt{NOUN}$\leftrightarrow$固有名詞\texttt{PROPN}，助動詞\texttt{AUX}$\leftrightarrow$助詞\texttt{ADP}あるいは連体詞\utag{DET}$\leftrightarrow$感動詞フィラー\utag{INTJ}などどうしの誤りが多かった．表\ref{tab:err-cnt1}の上位をみると，互いの正解ラベルで予測し間違っている傾向にあることが分かる．たとえば，\tabref{tab:err-ex}の例(7)や例(8)のように末尾に「で」あるから助動詞\utag{AUX}であるとはいえず，格助詞\utag{ADP}の可能性もある．この傾向から，会話中の品詞は曖昧であることが伺える．また表\ref{tab:err-cnt1}の誤り頻度から\dt{obl}（述語の格相当），\dt{nmod}（名詞の修飾）や\dt{advcl}（述語の修飾）の区別は難しいことが分かった．\dt{obl}は述語の要素を表し，述部に係ることが期待されている．しかし，\tabref{tab:err-ex}の例(9)のような例では，助詞が抜けていることもあり，「寄付」という名詞が述部の動詞「いただく」が修飾しているのか，「寄付する」という述語を補助動詞「いただく」が修飾している(\dt{aux})のかの判断しづらくなっている．話し言葉では助詞のような語が省略されているものが多く，発話単独での手がかりが少ないという点で書き言葉より判別が難しい．また，\tabref{tab:err-ex}の例(7)(8)のように\dt{case}と\dt{cop}の誤りは発話や節の末尾に相当する箇所で誤っていることが多かった．節なのか項なのかの区別をすれば適切にDEPRELを付与できると考えられるが，発話単体のみでは述部が省略されることも多いため判別は難しい．\tabref{tab:err-ex}の(4)「はせちゃん」という人名や(10)「きゅうきゅう」という表現の語は訓練データに含まれていれば解析できると考えられるが，含まれず解析が困難となる可能性がある．しかし，固有名詞(\utag{PROPN})であることや述語を修飾(\dt{advcl})する擬音語であることは対話中の前後の文脈で判別できることが分かった．対話の文脈が分かれば，省略された項の予測もでき，\tabref{tab:err-ex}の例(7)(8)(9)の問題も解決できる可能性がある．使用したモデルであるspacy-transformersのTransformersにより文全体の構造や意味を捉えている可能性はある．一方で，発話間の関係，すなわち対話自体の文脈を判断しているとはいいがたい．本実験では取り組めていないものの，実際には音声や非言語情報などを取り入れ，発話間を超えた意味解析や文脈解析を利用することで，前述した曖昧な語彙や省略表現に対しより良い解析結果になると考えられる．UD\_Japanese-CEJCでは音声や映像の情報を獲得することが実現できるため，将来的にはマルチモーダルな言語解析の実現も期待できるだろう．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%S7
\section{おわりに}
本論文では，日本語日常会話コーパス(CEJC)を基にした新しい話し言葉ツリーバンク\udcejc{}の構築手法およびその特徴を紹介した．\udcejc{}は音声・映像と統語情報がアライメントされた大規模な話し言葉ツリーバンクであり，過去の研究と比較しても，既存の話し言葉UDの規模を凌駕していることを示した．さらに，\udcejc{}と既存の書き言葉UDを用いたUD依存構造解析をした．二段階・同時解析モデルという2種類のモデルと，書き言葉・話し言葉のデータセットを用いて分析をおこなった．話し言葉独自の特徴として，フィラーや言いよどみの存在が構文解析の精度に影響を及ぼしていることが分かった．また，解析結果を基に書き言葉と話し言葉のUDの違いがあることを示しつつも，書き言葉のデータを加えることで話し言葉を精度よく解析できることも分かった．現在，\udcejc{}(Version2.11)および\udcejc{}を構築するのに用いた長単位形態論情報・係り受けアノテーションデータが国立国語研究所により有償版CEJC契約者向けに「中納言」のダウンロードサイトを通して配布されている\footnote{長単位形態論情報・係り受けアノテーション自体のライセンスはCCBY4.0だが，表層形・短単位形態論情報の利用には有償版CEJCの契約が必要である．}．さらに，GitHubリポジトリ\footnote{\leftline{短単位：\url{https://github.com/udjapanese/UD_Japanese-CEJCSUW}}{\linebreak}長単位：\url{https://github.com/udjapanese/UD_Japanese-CEJCLUW}}にも\udcejc{}から表層形・短単位形態論情報を除いたものを公開している．また，実験に使用したspaCyモデルである同時解析モデルも公開\footnote{\url{https://github.com/megagonlabs/UD_Japanese-GSD/releases/tag/nlp2023}}しており，実際に話し言葉のUD依存構造解析ができる．将来的には，主に音声情報や映像に基づくアノテーションを拡張する予定である．たとえば，UD\_France-Rhapsodie\cite{kahane2021}で使われているようなオーバーラップマーカー(\texttt{Overlap})などを取り入れることなど検討している．CEJCでは，それぞれの形態論情報に対する時間情報もマッピングされているため実現可能である．また，音声や映像情報を取り入れた応用解析にも取り組みたいと考えている．これまではCSJのような独話ベースでの統語解析\cite{uchimotoDependencystructureAnnotationCorpus2006}は取り組まれていたものの，自由会話という形式での日本語ツリーバンク解析はあまり取り組まれていなかった．\udcejc{}は統語解析の研究の中でも重要な資源といえよう．我々の構築した言語資源が日本語話し言葉や会話分析といった関連研究の発展にさらに貢献することを期待している．%%%Acknowledgement%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%\acknowledgment本研究は，株式会社リクルート・国立国語研究所共同研究「日本語版UniversalDependenciesに基づく日本語依存構造解析モデルの研究開発」，国立国語研究所共同研究プロジェクト「実証的な理論・対照言語学の推進：アノテーションデータを用いた実証的計算心理言語学」，JSPS科研費JP19K13195,JP22H00663,JP22K18483の助成を受けたものです．%%%Bibliography%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%\bibliographystyle{jnlpbbl_1.7}\bibliography{03refs}%%%Biography%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%\begin{biography}\bioauthor{大村舞}{%国立国語研究所言語資源開発センタープロジェクト非常勤研究員．}\bioauthor{若狭絢}{%東北大学データ駆動科学・AI教育研究センター学術研究員．}\bioauthor{松田寛}{%株式会社リクルートMegagonLabs,ChiefResearchScientist．}\bioauthor{浅原正幸}{%国立国語研究所・総合研究大学院大学教授．}\end{biography}\biodate%%%%受付日の出力（編集部で設定します）\end{document}