\section{はじめに}
GeorgeA.Millerは1956年に人間の短期記憶の容量は７±２程度のチャンク\footnote{チャンクとはある程度まとまった情報を計る，情報の認知単位のこと．}(スロット)しかないこと，つまり，人間は短期的には７±２程度のものしか覚えられないことを提唱した\cite{miller56}．本研究では，京大コーパス\cite{kurohashi_nlp97}を用いて日本語文の各部分において係り先が未決定な文節の個数を数えあげ，その個数がおおよそ７±２程度でおさえられていたことを報告する．この結果は，人間の文の理解過程において係り先が未決定な文節を短期記憶に格納するものであると仮定した場合，京大コーパスではその格納される量がちょうどMillerのいう７±２の上限の9程度でおさえられており，Millerの７±２の提唱と矛盾しないものとなっている．またYngveによって提案されている方法\cite{yngve60}により英語文でも同様な調査を行ない，NP程度のものをまとめて認識すると仮定した場合，必要となる短期記憶の容量が７±２の上限の9程度でおさえられていたことを確認した．近年，タグつきコーパスの増加により，コーパスに基づく機械学習の研究が盛んになっているが\cite{murata:nlken98}，タグつきコーパスというものは機械学習の研究のためだけにあるのではなく，本研究のような言語の数量的な調査にも役に立つものである．現在の日本の言語処理研究ではコーパスを機械学習の研究に用いるものがほとんどであるが，本論文のようにコーパスの様々な使い道を考慮するべき時代がきていると思っている．
\section{短期記憶と７±２}
Millerは短期記憶の容量を計る，言葉，音感，味覚，視覚などを対象とした種々の実験におけるデータが，いずれも概ね７±２であったことから，人間の短期記憶の容量は７±２程度のチャンクであることを提唱した．７±２の「±２」は個人差を意味しており，一般の人は7個程度，人によっては二つ多いめに，もしくは二つ少なめに覚えることができることを意味している\footnote{\baselineskip=0.85\baselineskipMillerの７±２とは直接関係ないが，言語の特性を短期記憶と結びつけて議論しているものにLewisのマジカルナンバ2or3\cite{Lewis96}という研究がある．これは中央埋め込みの数に関する研究で，英語では主節と一つの中央埋め込みの二つの文(ここでいう文は，句点によって区切られる文ではなく，動詞によって構成される節のような部分的な文のことを意味する．)まで(日本語では主節と二つの中央埋め込みの三つまで)しか短期的に覚えることができないと主張するもので，これは英語については古くはKimballの7つの原則\cite{Kimball73}のうちの四つ目の「文二つの原則」にあげられていることである．これらの研究は文理解において中央埋め込みの数に制限があるのは人間の短期記憶の容量に限界があるためであると考えているものである．}．７±２の研究は心理学の分野に属するものではあるが，工学の分野にも応用することができる．例えば，文生成の研究では７±２の容量を越える文を作成するとわかりにくい文になるであろうから\cite{matsuoka96}，その条件を満足するように文生成を行なうということがある\cite{yngve60}．また，画像処理の分野では最近はやりのカーナビを構築する際に，一画面に多くの情報を与えすぎると人間の認識に支障をきたすので，７±２程度のものしか提示しないようにするなどの研究を行なっているものもある\cite{Inui91}．７±２の研究は，単なる知的好奇心による人間の解明に役に立つだけでなく，実際の社会においても利用されうる有益な研究なのである．
\section{日本語文での調査報告}
\begin{figure}[t]\begin{center}\fbox{\begin{minipage}{7cm}\begin{center}\epsfile{file=jap.eps,height=4cm,width=7cm}\end{center}\vspace{-0.5cm}\caption{係り先が未決定の文節数の数え方}\label{fig:jap}\end{minipage}}\end{center}\end{figure}本節では実際に京大コーパスを用いて行なった調査結果を報告する．(京大コーパスは1995年の毎日新聞のデータをもとに作成されたタグつきコーパスである．)まず調査方法を述べる．本研究では文の理解とは文の係り受け構造の解析であるとみなし，文を理解するときに短期記憶に格納することが必要とされるものは，係り先が未決定な文節であると考える．図\ref{fig:jap}に例を示す．図は「その少年は小さい人形を持っている．」という文の係り受け構造を頭から解析するときに，各文節において係り先が未決定になっている文節の数を数えているものである．図の矢印は係り受け構造を示し，数字は係り先が未決定な文節の個数を示し，その下に係り先が未決定な文節として短期記憶に格納しなければならない要素を示している．この文を頭から見てみると，「その」が入ってきたときはそれの係り先はまだ決まっていないのでそれは覚えておかなければならず，係り先が未決定なものとして短期記憶に格納される．次に「少年は」が入ってきたときは，「その」は「少年は」に係るとわかり「その」単独ではもう今後係り受けの解析に利用する必要はないので単独で認識する必要はなく，「少年は」とくっつけて「その少年は」という形で認識され，結局係り先が未決定な「その少年は」が一つだけ短期記憶に格納されることになる．その次に「小さい」が入ってくる．このときは新たに係り受け関係が定まるものはないので，「その少年は」と「小さい」が短期記憶に格納される．その次の「人形を」が入ってきたときは，「小さい」は「人形を」に係るので「小さい」はもう今後単独では解析に用いられることはないので，「人形を」とくっつけて「小さい人形を」とまとめて認識され，前から覚えていた「その少年は」とあわせて二つ覚えるだけでよい．最後に文末の「持っている。」が入ってくると，すべての係り受け関係が定まるので係り先の未決定数は0となり，短期記憶に覚えていたものはすべて忘れてもよいこととなる．\begin{table}[t]\caption{係り先が未決定な文節の個数の頻度統計}\label{tab:hindo_toukei}\begin{center}\small\small\renewcommand{\arraystretch}{}\begin{tabular}[c]{|r|r|r|}\hline未決定文節数&\multicolumn{2}{c|}{頻度}\\\cline{2-3}&\multicolumn{1}{c|}{文節数}&\multicolumn{1}{c|}{文数}\\\hline0&19954&90\\1&52751&1352\\2&59494&5022\\3&38465&6823\\4&15802&4468\\5&4488&1593\\6&1143&480\\7&195&102\\8&47&17\\9&10&5\\10&3&2\\\hline\end{tabular}\end{center}\end{table}\begin{table*}[t]\vspace{-5mm}\caption{係り先が未決定な文節の個数が10であった箇所を持つ文}\label{tab:10deatta_bun}\begin{center}\small\begin{tabular}[c]{|p{13.5cm}|}\hline調べでは、同町○○(地名)、建設業、○○○○(人名)容疑者は、九月六日告示の町議選を無投票にするため、逮捕された議員十五人が出し合った現金四百五十万円を告示日の六日、同町○○○(地名)、元町議で農業の○○○○(人名)容疑者に、また百万円を告示翌日の七日、新人で出馬予定だった同町○○○(地名)、会社員、○○○○(人名)容疑者と夫の会社代表、○○(人名)容疑者の二人に渡した疑い。\\\hline国はその後、このうち二十三点の公開は「やむを得ない」と認めたものの、主に電子機器などを置いてある地下部分の資料二十一点については「ＡＳＷＯＣはシーレーン防衛のための中枢基地であり、公開されると国防や警備上、重大な支障が生じる」などと主張、決定の取り消しなどを要求して争ってきた。\\\hline\end{tabular}\end{center}\end{table*}本稿では，人間が文を理解する際に以上のような過程をたどると想定し，実際に係り受け構造のタグがふってある京大コーパスにおいて，実際に上記の方法で係り先が未決定な文節の数を数えあげた．その結果を表\ref{tab:hindo_toukei}に示す．この表の「文節数」の列の数字は，京大コーパス(未定義のタグがふってあった2文を除く19,954文,192,352文節)の全文節において上記の方法で係り先が未決定な文節の数を調べ，その係り先未決定文節数ごとに，文節の頻度を調べたものである．また，表の「文数」の列は，一文中で最も大きかった係り先未決定文節数をその文の係り先未決定文節数と考えて，係り先未決定文節数ごとに文の頻度を調べたものである．この表では，未決定文節数が10つまり，Millerの7±2の上限9を越える文が二つあったが，おおよそ7±2の理論の範囲でおさまっていることを意味する．7±2を越えた二つの文を表\ref{tab:10deatta_bun}に示す．これらの文は極めて読解が難解なもので真剣に読んでもなかなか理解ができない文である．7±2の上限の9を越えた文が少ないこと，また，7±2の上限の9を越えた二文も読解が難解な文であったことから，この調査結果はMillerの7±2の理論と矛盾しないものとなっている．本研究では京大コーパスの係り受けのタグにしたがって係り先が未決定な文節の個数を数えたが，京大コーパスは助詞「は」がつく文節が複数の係り先が想定される場合なるべく後ろの文節に係るようにタグづけされており，これを近くにかかるようにすれば統計結果は変化するだろう．また，接続詞など，記憶が必要でないかもしれない文節も数えてしまっている．これらに対して適切な処理を施せば，係り先の未決定な文節の個数はさらに少なくなると予想される．
\section{英語文での調査報告}
前節は日本語コーパスを用いて文の理解に必要な短期記憶の上限を調査するものだった．本節では，英語コーパスにおける調査結果について記述する．まず，Yngveにより提案されている英語コーパスでの短期記憶の容量の計算方法を述べる．次にSampsonが行なった英語のSUSANNEコーパスにおける同様な調査\cite{Sampson97}の紹介と，われわれが行なった英語のPennTreebankコーパスにおける調査結果を報告する．\begin{figure}[t]\begin{center}\fbox{\begin{minipage}{7cm}\begin{center}\epsfile{file=eng.eps,height=5.5cm,width=5cm}\end{center}\vspace{-0.5cm}\caption{スタックに蓄える非終端記号の数の数え方}\label{fig:eng}\end{minipage}}\end{center}\end{figure}英語での文の構造解析に必要な短期記憶の容量を求める方法はYngve\cite{yngve60}によってすでに提案されている．この方法は文をプッシュダウンオートマトンでトップダウンに解析する際にスタックに蓄えられるSやNPなどの非終端記号を短期記憶するべきものと考え，このスタックにつまれる記号の個数を数えるものである．図\ref{fig:eng}は``Theboyhasasmalldoll.''をプッシュダウンオートマトンで解析したときにスタックに蓄える非終端記号の数の数え方を示したものである．\begin{figure}[t]\vspace{-5mm}\begin{center}\fbox{\begin{minipage}{7cm}\begin{center}\epsfile{file=eng_1.eps,height=0.5cm,width=2cm}\end{center}\vspace{-0.5cm}\caption{各枝への数の付与の仕方}\label{fig:eng_1}\end{minipage}}\end{center}\end{figure}\begin{figure}[t]\vspace{-1mm}\begin{center}\fbox{\begin{minipage}{7cm}\begin{center}\epsfile{file=eng_3.eps,height=3cm,width=5cm}\end{center}\vspace{-0.5cm}\caption{Sampsonの変更した計算方法}\label{fig:eng_3}\end{minipage}}\end{center}\end{figure}図\ref{fig:eng_3}の下の方にある四角い箱は人間の短期記憶の格納庫に相当するスタックを表す．この文を頭から見て``The''が入ってきたときに，トップダウンで解析するのでまず最初にSから始まってSを(NPVP)に変形しVPを覚えておいてNPを(DTN)に変形してNを覚えておいてDTの部分を``The''と認識するので\footnote{\baselineskip=0.85\baselineskipこのトップダウンの認識はわれわれ日本人には若干不自然に思えるものだが，英語文の場合はボトムアップよりも，文が成立すると仮定しまた主語と述部があると仮定して読み進めるトップダウンの方が人間の文理解のモデルとしてもよいとされている\cite{Kimball73}．}$^{,}$\footnote{\baselineskip=0.85\baselineskip図\ref{fig:eng}ではNPを展開する際に(DTN)と(DTJN)の二種類が想定でき，``The''が入ってきただけではそのどちらであるかを特定できないという問題がある．また，前提とする文法ルールを変更したりすることで，構文木の表現がかわり集計結果が変わってしまう問題がある．Yngveの方法はそういう問題を持っているが，タグつきコーパスからの計数方法が非常に容易であるため本稿はそれにしたがって計数している．}，都合``The''のところではVPとNの二つをスタックに覚えておく必要がある．同様な考え方でスタックに積む必要のある非終端記号は図\ref{fig:eng}のようになり各単語でのスタックに積んでおく必要のある数は図\ref{fig:eng}のように``2,1,1,2,1,0''となる．Yngveはこのスタックに積んでおく必要のある数を簡単に数える方法も示している．それは，図\ref{fig:eng}の構文木の各枝に図\ref{fig:eng_1}に示した要領で数字をふりSから単語までの経路の数字を足したものがスタックに積む個数とする方法である．``The''を見るとS,NP,DTと見て1と1があるので足して2となりスタックの数2と一致する．\begin{table}[t]\vspace{-1mm}\caption{スタックに積まれる非終端記号の個数の頻度統計(SUSANNEコーパス)}\label{tab:hindo_toukei_eng_sussane}\begin{center}\small\small\renewcommand{\arraystretch}{}\begin{tabular}[t]{|r|r|}\multicolumn{2}{c}{(a)Yngveの方法で集計}\\\hline\multicolumn{1}{|l|}{積む}&\multicolumn{1}{c|}{頻度}\\記号数&\multicolumn{1}{c|}{(単語数)}\\\hline0&7851\\1&30798\\2&34352\\3&26459\\4&16753\\5&9463\\6&4803\\7&2125\\8&863\\9&313\\10&119\\11&32\\12&4\\13&1\\\hline\end{tabular}\vspace{-5mm}\begin{tabular}[t]{|r|r|}\multicolumn{2}{c}{(b)Sampsonの変更した方法で集計}\\\hline\multicolumn{1}{|l|}{積む}&\multicolumn{1}{c|}{頻度}\\記号数&\multicolumn{1}{c|}{(単語数)}\\\hline0&55866\\1&64552\\2&12164\\3&1274\\4&76\\5&4\\\hline\end{tabular}\end{center}\vspace{3mm}\end{table}\begin{table}[t]\vspace{-3mm}\caption{スタックに積まれる非終端記号の個数の頻度統計(PennTreebankコーパス)}\label{tab:hindo_toukei_eng}\begin{center}\small\small\renewcommand{\arraystretch}{}\begin{tabular}[t]{|r|r|r|}\multicolumn{3}{c}{Yngveの方法で単語部分で集計}\\\hline\multicolumn{1}{|l|}{積む}&\multicolumn{2}{c|}{頻度}\\\cline{2-3}記号数&\multicolumn{1}{c|}{単語数}&\multicolumn{1}{c|}{文数}\\\hline0&49208&132\\1&377740&772\\2&309255&3921\\3&213294&9528\\4&103864&13324\\5&44274&11163\\6&16478&6158\\7&5750&2719\\8&1939&981\\9&661&338\\10&243&111\\11&92&29\\12&43&17\\13&15&14\\14&1&1\\\hline\end{tabular}\end{center}\end{table}\begin{table}[t]\vspace{-1mm}\caption{スタックに積まれる非終端記号の個数の頻度統計(PennTreebankコーパス)}\label{tab:hindo_toukei_engb}\begin{center}\small\small\renewcommand{\arraystretch}{}\begin{tabular}[t]{|r|r|r|}\multicolumn{3}{c}{Sampsonの方法で単語部分で集計}\\\hline\multicolumn{1}{|l|}{積む}&\multicolumn{2}{c|}{頻度}\\\cline{2-3}記号数&\multicolumn{1}{c|}{単語数}&\multicolumn{1}{c|}{文数}\\\hline0&49208&132\\1&485849&1956\\2&414945&13367\\3&140611&22966\\4&28317&9124\\5&3616&1518\\6&283&133\\7&28&12\\\hline\end{tabular}\end{center}\end{table}\begin{table}[t]\vspace{-0.5mm}\caption{スタックに積まれる非終端記号の個数の頻度統計(PennTreebankコーパス)}\label{tab:hindo_toukei_engc}\vspace{-2mm}\begin{center}\small\small\renewcommand{\arraystretch}{}\begin{tabular}[t]{|r|r|r|}\multicolumn{3}{c}{Yngveの方法でNP部分で集計}\\\hline\multicolumn{1}{|l|}{積む}&\multicolumn{2}{c|}{頻度}\\\cline{2-3}記号数&\multicolumn{1}{c|}{NP数}&\multicolumn{1}{c|}{文数}\\\hline0&69820&4546\\1&102337&7634\\2&74126&16847\\3&30025&11489\\4&11432&5780\\5&3336&2020\\6&963&633\\7&273&187\\8&76&51\\9&29&13\\10&13&8\\\hline\end{tabular}\end{center}\vspace{-3mm}\end{table}\begin{figure}[t]\vspace{-0.5mm}\begin{center}\fbox{\begin{minipage}{7cm}\begin{center}\epsfile{file=eng_2.eps,height=3cm,width=5cm}\end{center}\vspace{-0.5cm}\caption{並列節の各枝の数の修正方法}\label{fig:eng_2}\end{minipage}}\end{center}\end{figure}この方法を用いてSampsonはSUSANNEコーパス(約13万語)において表\ref{tab:hindo_toukei_eng_sussane}(a)の結果を得ている．表の「頻度(単語数)」はスタックに積まれる非終端記号数ごとの単語の頻度を意味している．詳細な計算方法はSampsonの論文を参照のこと．この結果では，7±2の上限9を越える文が多く存在している．そこで，Sampsonは各ノードでふられている数字を図\ref{fig:eng_3}のように変更して計数している．図\ref{fig:eng_3}のトップダウンの文の構造認識においてAを認識する際にB,C,D,Eを個々に覚えておくのではなく，B,C,D,Eをまとめて認識し覚えておくのは(B,C,D,E)の一つのセットでよい(もしくは，Aを認識する際にB,C,D,Eを個々に覚えておくのではなく，その親のノードを一個だけを覚えておく)と仮定するものである．この計数方法によりSampsonは表\ref{tab:hindo_toukei_eng_sussane}(b)の結果を得ている．この結果は7±2の下限5以下でおさえられており，Millerの7±2の理論と矛盾しないものとなっている．われわれは上記の調査をPennTreebank\cite{Marcus93}のWallStreetJournalのコーパス(49,208文，1,122,857単語)で行なってみた．SUSANNEコーパスで調査を行なわなかったのは，SUSANNEコーパスの構造が若干複雑なことと，PennTreebankの方がデータ量が多いこととSUSANNEコーパスではすでにSUSANNEコーパスの作成者のSampsonが調査を行なっていたことに起因する．PennTreebankにおける実験結果を表\ref{tab:hindo_toukei_eng}に示す．表の「単語数」はスタックに積まれる非終端記号数ごとの単語の頻度を意味し，「文数」は一文で最も多く積んだときの非終端記号数をその文の非終端記号数としたときの非終端記号数ごとの文の頻度を意味する．ただし，ピリオドなどの記号は削除し，また``and''などによって構成される並列節の表現形式がこのコーパスではスタックの非終端記号の数を余分に数えるような構造になっていたので，その部分は図\ref{fig:eng_2}のように数値をふり直すことで余分に数えなくてすむようにして数えあげた．表\ref{tab:hindo_toukei_eng}の結果は表\ref{tab:hindo_toukei_eng_sussane}(a)の結果とよく似ていることがわかる．この結果でも7±2の上限9を越える文が多く存在することが気になる．そこで，Sampsonの修正した方法で計数してみた．その結果を表\ref{tab:hindo_toukei_engb}に示す．SampsonのSUSANNEコーパスでの結果では5でおさえられていたが，PennTreebankの結果では7のものもあることがわかる．われわれはさらにYngveとSampsonと異なる英語コーパスにおける新しい計数方法を考えた．これは，日本語では文節を単位としてカウントし英語では単語を単位としてカウントするのは若干不公平ではないだろうかという考えに基づく．そのわれわれの方法は，人間は日本語の文節のように個々の単語にまで分解せずにNP程度のものはまとめて認識すると仮定してNPの部分におけるスタックの数を勘定するものである．つまり，SからNPにいたる経路に書いてある数字を足しあわせたものを用いて集計した．その結果を表\ref{tab:hindo_toukei_engc}に示す．この結果では，10のものがありMillerの7±2を逸脱している文もいくつかあるが，表\ref{tab:hindo_toukei}の日本語文での結果とよく似ており，またMillerの7±2のプラス2の部分に相当する8,9の文もあるということで我々の計数方法も有力ではないかと考えている．いずれにせよ，Yngveの方法のまま計数すればMillerの7±2の理論を満足しないが，Sampsonの新しい計数方法か我々の新しい計数方法を採用すれば，Millerの7±2と矛盾しない説明をつけることができることがわかる．また，Sampsonの計数方法に比べわれわれの計数方法は以下の二つの利点がある．\begin{itemize}\itemわれわれの英語における計数方法は，計数の単位に文節に対応するNPを考慮するものであり，われわれの日本語における計数方法から学んだものであるという理由づけがある．\itemSampsonの方法だとMillerの7±2の7あたりまで(SUSANNEコーパスでは5あたりまで)しか出現しないことになるが，われわれの方法ではMillerの7±2の8,9あたりの文も出現している．\end{itemize}\vspace{-1.5mm}
\section{おわりに}
GeorgeA.Millerは人間の短期記憶の容量は７±２程度のスロットしかないことを提唱している\cite{miller56}．本研究では，京大コーパス\cite{kurohashi_nlp97}を用いて日本語文の各部分において係り先が未決定な文節の個数を数えあげ，その個数がおおよそ７±２の上限9程度でおさえられていたことを報告した．また，英語文でも同様な調査を行ないNP程度のものをまとめて認識すると仮定した場合７±２の上限9程度でおさえられていたことを確認した．これらのことは，文理解における情報の認知単位(チャンク)として日本語と英語で文節，NPといったフレーズという同程度のものを仮定すると，Millerの7±2の理論と，言語解析・生成において短期記憶するものは7±2程度ですむというYngveの主張を整合性よく説明できることを意味する．最後に本論文で得られた知見を再度整理しておくと以下のようになる．\begin{itemize}\item日本語文の統語構造認識に関する調査結果において，文節を認知単位とするとMillerの7±2の理論と矛盾しない．\item英語文の調査結果においてNPレベルを認知単位とするとMillerの7±2の理論と矛盾しない．このことから，NPレベルを認知単位とするとよさそうであることが推測される．また，日本語文では文節を認知単位としており，文節と同レベルのNPレベルを認知単位とするのは自然なように思える\footnote{正しいかどうかはわからないが，われわれの直観としては，短期記憶から長期記憶の意味ネットワークへの変換過程で格にとられるもの，格をとるものといったものが認知単位になるように思われるため，その直観から日本語と英語で同じフレーズというものが認知単位になるのは自然に感じられる．}．\item上記二つを仮定すると，日本語文，英語文の調査結果と，Millerの7±2の理論・Yngveの主張(言語解析・生成において短期記憶するものは7±2程度ですむという主張)は矛盾しないものとなる．このことから，Millerの7±2の理論・Yngveの主張が必ず正しいということが証明されるわけではないが，矛盾しない事柄が増えたという意味で理論・主張が補強されたことになる．言語処理の立場からすると，Yngveの主張が正しければ「言語解析・生成において短期記憶するものは7±2程度である」ことを実際のシステム作りに役立てることができることになる．\end{itemize}\section*{謝辞}本研究の初期の段階において京大長尾真総長と議論した．また，慶応大学メディアセンターの榎沢康子さんには文献検索において非常にお世話になった．また，郵政省通信総研の藤原伸彦研究員には心理学の基礎的な事柄について教わった．ここに感謝する．\bibliographystyle{jnlpbbl}\bibliography{v06n7_03}\begin{biography}\biotitle{略歴}\bioauthor{村田真樹}{1993年京都大学工学部卒業．1995年同大学院修士課程修了．1997年同大学院博士課程修了，博士（工学）．同年，京都大学にて日本学術振興会リサーチ・アソシエイト．1998年郵政省通信総合研究所入所．研究官．自然言語処理，機械翻訳の研究に従事．言語処理学会，情報処理学会，ACL，各会員．}\bioauthor{内元清貴}{1994年京都大学工学部卒業．1996年同大学院修士課程修了．同年郵政省通信総合研究所入所，郵政技官．自然言語処理の研究に従事．言語処理学会，情報処理学会，ACL，各会員．}\bioauthor{馬青}{1983年北京航空航天大学自動制御学部卒業．1987年筑波大学大学院理工学研究科修士課程修了．1990年同大学院工学研究科博士課程修了．工学博士．1990$\sim$93年株式会社小野測器勤務．1993年郵政省通信総合研究所入所，主任研究官．人工神経回路網モデル，知識表現，自然言語処理の研究に従事．日本神経回路学会，言語処理学会，電子情報通信学会，各会員．}\bioauthor{井佐原均}{1978年京都大学工学部電気工学第二学科卒業．1980年同大学院修士課程修了．博士（工学）．同年通商産業省電子技術総合研究所入所．1995年郵政省通信総合研究所関西支所知的機能研究室室長．自然言語処理，機械翻訳の研究に従事．言語処理学会，情報処理学会，人工知能学会，日本認知科学会，ACL，各会員．}\bioreceived{受付}\biorevised{再受付}\biorerevised{再々受付}\bioaccepted{採録}\end{biography}\end{document}