\section{はじめに}
英語前置詞句(PrepositionalPhrase,PP)の係り先の曖昧性は文の構造的曖昧性の典型例をなすものである.その解消は自然言語処理における難題の一つとしてよく知られている.この問題の解決法には,大略,構文構造に基づく手法,知識に基づく手法,コーパスに基づく手法,シソーラスに基づく手法がある.構文構造に基づく手法は,文の構成素の結び付き関係を構文情報によって決めようとするものである.この手法の代表例に,RightAssociation(Kimball1973)とMinimalAttachment(Frazier1978)がある.RightAssociationでは,文の構成素は右側に隣接する句と結び付く傾向があると考え,MinimalAttachmentでは,構成素はより大きな構造に係る傾向があると見る.こうして,前置詞句はRightAssociationでは名詞句(NP)に,MinimalAttachmentでは動詞句(VP)に係る傾向を示す.構文構造に基づく手法には係り先を決めるのが簡単で,意味分析や特定の知識に依存しないという利点がある.しかし,係り先決定の正解率は低く実用性も低い(Whittemore,FerraraandBrunner1990).知識に基づく手法は,世界知識や対話モデルを用いて曖昧性の解消を試みるものである(DahlgrenandMcDowell1986;JensenandBinot1987など).この手法では,ドメインを限定し,その範囲での知識の利用が有効にできれば高い正解率が得られる.しかし,現在の知識表現技術では知識の獲得が難しく,コスト面の問題もある.コーパスに基づく手法は,コーバスから諸種の情報を抽出した上で係り先の確率を計算し曖昧性を解消するものである.近年,大規模のタグつきコーバスの開発が進み,コーパスに基づく言語研究が活発になっている.Hindleら(1993)の提案した語彙選好(lexicalpreference)モデルは,コーパスから自動的に抽出した動詞,目的語となる名詞,それと前置詞の出現頻度によりLA(lexicalassociation)scoreを計算し,その値によって前置詞句が動詞か名詞のどちらに係るかを判断している.コーパスに基づく手法は曖昧性の解消の有望な方法であることが認められている.しかし,この手法は希薄なデータ(sparsedata)の問題を抱えている.また,現状ではコーパスの資源や計算量の膨大さの問題もある.シソーラスに基づく手法は,シソーラスや機械可読辞書の情報を利用し,あるいはシソーラスと例文を利用することによって,前置詞句の曖昧性の解消を行うものである(JensonandBinot1987;Nagao1992;隅田ら1994など).この手法では特定のドメインで高い正解率を達成している.しかし,ドメインを限定しない場合,単語の多義性によって係り先の決定率が著しく低下する傾向がある.また,シソーラスや辞書にはカバーする情報が分野によって不均一であることや意味の粒度の問題もある.本稿では概念情報に基づく曖昧性の解消手法(ConceptualInformationBasedDisambiguation,CIBD)を提案する.ここでは,まず言語知識と曖昧性解消に使っている世界知識から,いくつかの一般的な係り先決定ルール(選好ルールとよぶ)を抽出する.選好ルールは係り先決定に際し,概念情報をはじめ,語彙情報,構文情報と共起情報を利用している.もし,選好ルールによって一意的に係り先が決まらない場合は,コーパスから得られるデータにより係り先の確率計算をし,その結果により係り先を選択する.以下,最初に機械可読辞書から抽出する概念情報を使っての曖昧性解消について述べる.その後で,選好的曖昧性解消モデル(PreferentialDisambiguationModel)を提案し,選好ルールを述べる.最後に,この手法によって行った曖昧性解消の実験結果を示し,本手法の有効性を論ずる.
\section{概念情報に基づく曖昧性解消}
前置詞句の係り先は文脈に依存する.CIBDでは,曖昧性の解消に用いる文脈を文の中に現れる４つの語(すなわち,動詞v,動詞と前置詞の間の名詞n1,前置詞p,前置詞の目的語である名詞n2)に限定する.以下,この４語を(v,n1,p,n2)として参照する.\subsection{曖昧性解消における概念情報の役割}CIBDでは,語の概念分類と語間の概念関係が曖昧性の解消に大きな役割を果す.これらの概念情報を曖昧性の解消に用いるのは,前置詞句を観察してみると,次のような一般則が得られるからである.\vspace*{3mm}\begin{itemize}\item[1.]語の素性がしばしば係り先を決める重要な手がかりとなる.例えば,n2が場所で,pがatであれば,係り先は動詞句である(例：Iboughtabottleofwine{\itat}a{\itdrugstore}.).\item[2.]vとn2,あるいはn1とn2の間にある種の概念関係か共起関係があれば,多くの場合,それにより前置詞句の係り先が決まる.例えば,Someonehad{\itbroken}thewindow{\itwith}a{\itstone}.において,{\itstone}/n2は{\itbreak}/vの道具となるので,この前置詞句は動詞句に係る.\item[3.]n1とn2の間に特定の概念関係がある場合,前置詞句の係り先は名詞句に限定される.例えば,Hespenttwoyearstowritea{\itnovel}inthree{\itvolumes}.では,{\itvolume}(巻)は{\itnovel}(小説)の構成単位であるため,前置詞句inthreevolumesは名詞novelに係る.\end{itemize}\vspace*{3mm}われわれはv,n1,n2を特定の意味を持つ概念と考え,それぞれの概念のもつ素性と概念間の意味的関係(概念関係)を利用して曖昧性を解消する.しかし,この解消法では,諸種の情報をどこから,どう抽出するかの問題が生ずる.われわれは,EDR電子辞書を利用してこの問題に対処する.EDR電子辞書は(株)日本電子化辞書研究所により編集され,その中に概念辞書,日本語と英語の単語辞書と共起辞書,日英と英日対訳辞書,専門用語辞書,日本語と英語コーパスを含む(EDR1993).われわれはその中の概念辞書,英語の単語辞書とコーパスを使って前置詞の曖昧性を解消する.\subsection{概念類と概念体系}前置詞句の係り先の決定に使うために,動詞や名詞を素性によりいくつの概念類に分類する.例えば,動詞をmental,motion,change\_stateなどの概念類に分類し,名詞をplace,time,state,abstract,degree,human,animalなどの概念類に分類する.ここで,概念類はEDR概念辞書に依拠したものである.EDR概念辞書は40万の概念を持ち,概念見出し辞書,概念体系辞書,概念記述辞書に分けられている.概念見出し辞書は概念の意味を説明するものである.概念体系辞書は概念の上位ー下位関係を用いて概念全体をシソーラスにしたものである.概念記述辞書は概念間の上位ー下位関係以外の意味関係や共起関係による概念を意味ネットワークにしたものである.一つの概念類は概念辞書の概念体系の中にある一つの概念とその下位概念の集合を意味する.一つの概念がどの概念類に属するかはEDR概念辞書の概念体系によって判明する.図１は概念体系の一例を示したものである.ここで,animalという概念類はanimalという概念及びanimalを上位概念とする下位概念の集合である.dogという概念はanimalという概念の下位概念であるので,animalという概念類に所属する(この関係をanimal(dog)と書く).\begin{figure}[h]\begin{center}\epsfile{file=fig1.eps,scale=0.45}\end{center}\caption{概念体系の例}\end{figure}\vspace*{-5mm}\subsection{概念関係}vとn2またはn1とn2の間の意味関係は前置詞句の係り先の決定に重要な役割を果す.EDR概念記述辞書は,概念間の意味関係として27種類の概念関係を定義している.表１は,その中から前置詞句の曖昧性の解消に役立つ12の概念関係を抽出したものである.概念記述辞書は二つの概念間に現れる概念関係を記述するものである.例えば,Tom{\bfrepaired}hiscarwitha{\bfwrench}.において,repair(修理する)とwrench(レンチ)の2概念の関係はimplementとなっている.ここで,$<$repair$>-<$implement$>-><$wrench$>$はwrenchがrepairに使う道具であることを示す.したがって,前置詞句withawrenchの係り先はrepairedである.同様に,Petergreetedthe{\bfgirl}inyellow{\bfskirt}.において,girl(若い女)とskirt(スカート)両概念間a-objectという概念関係がある.これは,skirtはgirlがもつものを物語る.前置詞句inyellowskirtの係り先はこの関係により名詞girlに決める.\begin{table}\caption{曖昧性の解消に用いる概念関係}{\normalsize\begin{center}\begin{tabular}{|l|l|l|}\hline\makebox[15mm]{関係子}&\makebox[42mm]{記述}&\makebox[48mm]{例}\\\hline\hlinea-object&属性を持つ対象&$<$red$>$--$<$a-object$>$--$><$apple$>$\\\hlineobject&動作・変化の影響を受ける対象&$<$eat$>$--$<$object$>$--$><$meat$>$\\\hlinemanner&動作・変化のやり方&$<$run$>$--$<$manner$>$--$><$slowly$>$\\\hlineimplement&有意志動作における道具・手段&$<$gun$>$--$<$implement$>$--$><$kill$>$\\\hlinesource&事象の主体または対象の最初の位置&$<$come$>$--$<$source$>$--$><$Osaka$>$\\\hlinegoal&事象の主体または対象の最後の位置&$<$go$>$--$<$goal$>$--$><$HongKong$>$\\\hlinepossessor&所有関係&$<$father$>$--$<$possessor$>$--$><$book$>$\\\hlinepurpose&目的&$<$go$>$--$<$purpose$>$--$><$fishing$>$\\\hlinecondition&事象・事実の条件関係&$<$delay$>$--$<$condition$>$--$><$rain$>$\\\hlineplace&事象の成立する場所&$<$study$>$--$<$place$>$--$><$library$>$\\\hlinequantity&物・動作・変化の量&$<$three$>$--$<$quantity$>$--$><$egg$>$\\\hlinenumber&数&$<$six$>$--$<$number$>$--$><$feet$>$\\\hline\end{tabular}\end{center}}\end{table}\
\section{概念情報に基づく選好的曖昧性解消モデル}
CIBDでは,概念情報をはじめ,語彙情報や統語情報や共起情報を用いて曖昧性を解消する.以下,このモデルの詳細を述べる.\subsection{選好ルール}前置詞句の係り先の決定手順をルール化したものを選好ルール(preferencerule)と呼ぶ.選好ルールは数多くの文例を収集,分析した結果を一般則にしたものである.選好ルールはさらに適用範囲によって大域的規則(globalrule)と局所的規則(localrule)に分けられる.前者はすべての前置詞に適用され,後者は特定の前置詞にのみ適用されるものである.大局的規則は,構文構造の特徴から抽出した曖昧性解消の手がかりを利用している.局所的規則は,概念辞書から抽出した概念情報を利用している.表2に7つの大域的規則を,表3に本稿で分析の対象とした12の前置詞に対応する局所的規則を示す.規則の中の$->$の左側の一項述語は概念類のラベルを示す(例：passivized(v)).二項述語は概念関係を示す(例：a-object(n1,n2)).これらの規則の右側に,vp\_attachは係り先が動詞句,np\_attachは係り先が名詞句であることを示す.\newpage\begin{table}[htb]\caption{大域的規則}{\normalsize\begin{center}\begin{itemize}\item[1.]lexical(passivized(v)+PP)ANDprep$\neq$'by'$->$vp\_attach(PP)\\vが受身形で前置詞が{\itby}ではない場合,前置詞句はVPに係る.\item[2.]n1==n2$->$vp\_attach(n1+PP)\\n2とn1が重複する場合(例:{\itstepbystep},{\itlossonloss}),n1とPPは一つの構成語になる.\item[3.](prep$\neq$'of'ANDprep$\neq$'for')AND(time(n2)ORperiod(n2))$->$vp\_attach(PP)\\n2が時を示し,前置詞が{\itof}あるいは{\itfor}ではない場合,前置詞句はVPに係る.\item[4.]lexical(Adjective+PP)$->$adjp\_attach(PP)\\置詞句の前の語が形容詞(分詞を含む)の場合,前置詞句は補語として形容詞に係る.\item[5.]is\_a(n2,reflexive\_pronoun)$->$vp\_attach(PP)\\n2が再帰代名詞の場合,前置詞句はVPに係る.\item[6.](v,p)あるいは(v,n1,p)が慣用句としてEDR辞書に登録されている場合,前置詞句はVPに係る.\item[7.](n1,p,n2)が慣用句としてEDR辞書に登録されている場合,前置詞句はNPに係る.\end{itemize}\end{center}}\end{table}局所的規則を適用する前に,文の中の単語v,n1,n2をそれぞれの意味を表す概念に写像することが必要である.単語が一つの意味しか持たない場合は,1対1の写像になる.しかし,単語は複数の意味を持つ方が通例である.このような場合,単語を特定の概念に写像することは難しい.ここでは,1対1の写像をとるのではなく,いくつの意味的に可能な概念に写像する.以下にそのアルゴリズムを示す.\vspace*{5mm}\begin{itemize}\item[1.]v,n1,n2の候補概念リストを用意しておく,それぞれの定義をEDR単語辞書\footnote{EDR単語辞書では,単語や句の意味は特定の概念と対応している.}で調べ,とり得る意味(つまり概念)の集合を各リストに入れる.すべての候補リストに候補概念が一つしかない(単独の意味が特定された)場合は終了.\item[2.]EDR英語コーパス\footnote{EDR英語コーパスは16万文を含む.文の形態素情報,構文情報,意味情報を提供している.}に(v,n1,p,n2),(v,p,n2),(n1,p,n2),(v,n1)のどれかと同一の表現が存在するかどうかを調べる.もし存在するなら,文の中の単語はコーパスの中の単語と同じ意味を持つ可能性が高いため,候補リストはコーパスの中の概念により置換される.もしすべてのリストに候補概念が一つしかない場合は終了.\item[3.]一つのリストに二つ以上の候補概念があるとき,複数の候補が同じ親概念を持つ場合には,それらを親概念によって置換する(これをクラスタリングと呼ぶ).\end{itemize}\clearpage\begin{table}\caption{局所的規則}\begin{center}\epsfile{file=fig2.eps,scale=0.48}\end{center}\end{table}\clearpage\subsection{選好的曖昧性解消}CIBDは,大域的規則と局所的規則を使って前置詞句の係り先を選ぶ.係り先が一意に決められない場合,候補となっている係り先の確率計算をし,その値の高いものを係り先として選択する.CIBDのアルゴリズムは次の通りである.\vspace*{3mm}\begin{itemize}\item[1.]大域的規則を試す.もし,いずれかの規則が適用可能なら,その規則にある係り先を解として返して終了.\item[2.]前置詞に関連する局所的規則に現われる単語を前節で述べたアルゴリズムにより概念化する.未定義語がある場合には,ステップ4に行く.\item[3.]前置詞句に関連する局所的規則を試す.規則が一つだけ適用される場合は,この規則によって係り先を返して終了.さもなければ,もし前置詞がwithでなく,かつn2の前に不定冠詞か所有代名詞がある場合,前置詞句はVPに係る.\item[4.]次の式でlra-score(LikelihoodRatioonAttachment,前置詞句が動詞句か名詞句に係る可能性の比率)を算出し,その値により係り先を決める.この値が1.0より大きい場合はVPに係る.さもなければNPに係る.\vspace*{3mm}\hspace*{2mm}lra(v,p)=$\frac{count(p\midvp\_attach)}{count(p\midnp\_attach)}$+$log_2$$\frac{count(v\midp)\ast\Sigmacount(prep)}{\Sigmacount(v\midprep)\astcount(p)}$\hspace*{6mm}(prep$\subset$allprepositions)\end{itemize}\vspace*{3mm}アルゴリズムのステップ3で,係り先がVPかNPの両方になれる場合,n2の前の修飾語がしばしば係り先を示す.例えば,下の例文では,1aと2aの前置詞句の係り先は曖昧である.それに対し,1bと2bの前置詞句はVPに係ると考えられる.\vspace*{3mm}(1a)Tomcutthemeatonthetable.(1b)Tomcutthemeaton{\ita}table.\vspace{2mm}(2a)Theykeptthecarinthegarage.(2b)Theykeptthecarin{\ittheir}garage.\vspace*{3mm}アルゴリズムのステップ4の式に用いるデータはEDR英語コーパスから抽出されたものである.第一項は指定された前置詞pにおけるVPとNPに係る割合の比率である.第二項は動詞と前置詞の相対共起頻度の大きさによりVPに係る傾向性があるかどうかを推定するものである.lra-scoreに基づく曖昧性解消はデフォルト手段である.すなわち,未知語が出てくる場合,あるいは選好ルールにより一意に係り先を決められない場合に統計的手段が使われる.いくつの例を通して曖昧性解消の過程をみておこう.\clearpage(3)Ican'tfindabooksuitableformyson.\vspace*{1.8mm}この文が与えられたとき,まず,大域的規則を順番に調べる.すると,四番目の規則が適用されることがわかる.したがって,前置詞句{\itformyson}の係り先はsuitableとなる.\vspace*{2mm}(4)Suddenlytheguest{\bfstopped}her{\bfspeechwith}a{\bfchokingin}her{\bfthroat}.\vspace*{1.8mm}この文には２つの前置詞がある.最初に,第一の前置詞句withachokingに対し,大域的規則の適用を試みる.ここで,どの規則も適用されないことがわかる.次に,withに関する局所的規則を順番に試みる.最初の規則によりstop/vとchoking/n2の間にimplementという概念関係のあることが概念辞書から判明する.また他の規則の適用は不可のため,係り先はVPに決まる.第二の前置詞句inherthroatには,大域的規則は適用できないので,inに関し局所的規則の適用を試みる.ここで三番目の規則が適合する(choking/n1とthroat/n2の間にscopeとa-objectという概念関係がある).この規則により前置詞句の係り先はNPとなる.\vspace*{2mm}(5)We{\bfextracted}lexical{\bfpropertiesfrom}a{\bftreebank}toresolveambiguousPP\hspace*{6mm}attachments.\vspace*{1.8mm}この文には,大域的規則の適用は不可能である.また,treebank/n2は辞書に定義されていないので,局所的規則の適用も不可能である.そこで,lra-scoreの値を計算すると,4.733という値が得られる.この値は1.0より大きいので,前置詞句fromatreebankの係り先はVPとなる.\vspace*{-3mm}
\section{実験とその結果}
\vspace*{-1mm}CIBDの有効性を検証するため,12の前置詞を含む2877の文を使って曖昧性の解消実験を試みた.このテスト用のデータはある新聞と２つの本から４語組の文をランダムに抽出したものである.表4はその実験結果である.ここでは大域的規則,局所的規則,lra-scoreによる係り先決定の試行数,それぞれの場合の正解数,正解率を示す.大域的規則による係り先決定の正解率は97.1\%に達している.局所的規則による係り先決定の正解率は84.4\%,lra-scoreによる係り先決定の正解率は73.9\%である.正解率の平均は86.5\%である.\begin{table}[h]\caption{CIBDによる曖昧性解消の実験結果}{\normalsize\begin{center}\begin{tabular}{|l|r|r|r|}\hline\makebox[17mm]{段階}&\makebox[16mm]{試行数}&\makebox[16mm]{正解数}&\makebox[16mm]{正解率}\\\hline\hline大域的規則&784&761&97.1\%\\\hline局所的規則&1721&1452&84.4\%\\\hlinelra-score&372&275&73.9\%\\\hline\hline\hspace*{5mm}合計&2877&2488&86.5\%\\\hline\end{tabular}\end{center}}\end{table}４語組がEDR単語辞書で未定義の単語(未知語)を含む場合,局所的規則は係り先の決定に適用できない.そこで,lra-scoreより効率面で優れている局所的規則をできるだけ使えるように、次のようなローカルな処理を施してみることにする.\vspace*{3mm}\begin{itemize}\item４桁の数字を年代とみて概念{\itdate}に置き換える.他の数字は概念{\itnumber}に置き換える.\itemn1が大文字で始まる文字列(固有名詞)の場合,それを概念{\itname}に置き換える.\itemn2が大文字で始まる文字列の場合,前置詞が{\itin}であれば,n2を概念{\itplace}に,さもなければ,概念{\itname}に置き換える.\itemn2が人称代名詞の場合,概念{\itperson}に置き換える.\end{itemize}\vspace{3mm}これらの処置はCollinsらのコーパスの処理と似ている(CollinsandBrooks1995).表5はこの処理を加えた後で同じテストデータを用いて曖昧性解消の実験を試みた結果である.\begin{table}[h]\caption{未知語の処理を加えた場合のCIBD実験結果}{\normalsize\begin{center}\begin{tabular}{|l|r|r|r|}\hline\makebox[18mm]{段階}&\makebox[15mm]{試行数}&\makebox[15mm]{正解数}&\makebox[15mm]{正解率}\\\hline\hline大域的規則&784&761&97.1\%\\\hline局所的規則&1826&1543&84.5\%\\\hlinelra-score&267&197&73.8\%\\\hline\hline\hspace*{5mm}合計&2877&2501&86.9\%\\\hline\end{tabular}\end{center}}\end{table}表5では,未知語の処理を加えた正解率が86.9\%に達している.これは表4の結果より0.4\%よくなったものである.言い換えると、この改善は局所的規則で処理不能のケースが372文から267文に減ったことを意味する.
\section{性能の評価}
前置詞句の係り先の曖昧性解消実験では,それぞれが用いたテストデータがドメイン,規模,処理対象とした前置詞数などの点でを異なっている.したがって,正解率の精密な比較をすることは難しい.ここではCIBDが全前置詞を対象にしたときの性能の推定と,CIBDと他の手法との相対的な比較を行っておこう.\subsection{全前置詞を対象としたときのCIBDの性能}CIBDの実験は使用頻度の高い12の前置詞を選んで行ったものである.前置詞を5つの独立のテキストで調べてみると,CIBDで対象にした12の前置詞は全体の91.7\%(91.4\%$\sim$92.1\%)を占めている.その他の前置詞の出現頻度は8.3\%である.このうちの27.9\%には係り先の決定に大域的規則を使うことができるので,表5にある97.1\%の正解率を得られよう.残りの72.1\%の前置詞句の係り先をlra-scoreによって決めてみると,73.8\%の正解率が得られると考えられる.このことから,全前置詞に対しての予想正解率は86.4\%となる.\footnote{平均正解率=0.917$\ast$0.869+0.083$\ast$(0.279$\ast$0.971+0.721$\ast$0.738)=0.864}\subsection{他の手法との性能の評価}表６は４つの手法によって行った前置詞句の係り先決定の実験結果である.ここで,(1)は構文構造に基づく手法の一つであるRightAssociation\hspace*{1.5mm}をCIBDで用いたテストデータに適用した結果を示す.その正解率は67.1\%である.(2)と(3)はコーバスに基づく手法(BrillandResnik1994;CollinsandBrooks1995)の結果である.ここでは,訓練データとしてTheWallStreetJournalTreebank(Marcus,SantoriniandMarcinkiewicz1993)を使い,テストデータにはIBMDataを使っている.正解率はそれぞれ81.9\%と84.5\%である.\hspace*{2mm}(4)は隅田らが提案した用例に基づく手法の実験結果である.\begin{table}[h]\caption{他の手法とCIBDの比較}{\normalsize\begin{center}\begin{tabular}{|l|r|r|}\hline\makebox[48mm]{手法}&\makebox[23mm]{データのサイズ}&\makebox[15mm]{正解率}\\\hline\hline(1)\hspace*{3mm}RightAssociation&2877&67.1\%\\\hline(2)\hspace*{3mm}Rule-based[BR94]&3097&81.9\%\\\hline(3)\hspace*{3mm}Backed-off[CB95]&3097&84.5\%\\\hline(4)\hspace*{3mm}Example-based[SFI94]&131&85.7\%\\\hline(5-1)CIBD(付加処理なし)&2877&86.5\%\\\hline(5-2)CIBD(未知語処理を付加)&2877&86.9\%\\\hline(5-3)CIBD(全前置詞を対象)&&86.4\%\\\hline\end{tabular}\end{center}}\end{table}ここで,3299件の人工的に生成した用例(ドメインは国際会議申込の英日対話文)とLongmanLexicon準拠のシソーラスを用いた曖昧性の解消を討みている.131件の実験データを使って行った結果の正解率は85.7\%である.本稿での前置詞句の係り先決定結果をこれらの先行実験と比べてみると,CIBDの正解率が他の手法のものより優れていることがわかる.\footnote{(2)(3)(5)ともにドメインに依存しないものであり,それらのテストデータの規模には大きな差もない.}
\section{むすび}
CIBDによる曖昧性解消の実験結果は,その有効性を証明した.その理由として次のようなことが考えられる.\vspace*{3mm}\begin{itemize}\item[1.]機械可読辞書から多様な情報を利用したことCIBDでは,機械可読辞書と注釈つきコーバスから概念情報をはじめ,統語情報,形態素情報,語彙情報,共起情報等幅広い情報を入手して,総合的に曖昧性の解消をしている.一般に辞書には分野によってカバーする情報の不均一の問題がある.しかし,各情報の相互補完性を利用することにより,辞書からの情報が不十分な場合でも,曖昧性の解消を有効に行っている.\vspace*{2mm}\item[2.]段階的に曖昧性を解消したことCIBDでは,曖昧性の解消を漸進的に3段階に分け,成功率の高い方を優先させている.また,未知語を適切に処理することによって、局所的規則の適用を増やして正解率を上げることに成功している.\vspace*{2mm}\item[3.]多義語への対応をしたこと多義語の意味を特定の概念に写像することは難しい.CIBDは,単語のいくつ意味的可能な概念を選択し,その上位概念へのクラスタリングによって多義語の問題に対処することで正解率を上げている.\end{itemize}\vspace*{3mm}本論文は,概念情報を中心に語彙情報,統語情報,共起情報を用いて前置詞句係り先の曖昧性解消手法を示した.CIBDでは,機械可読辞書とタグつきのコーパスを利用して情報を抽出しているため,人工的な訓練データを用意する必要がない.また,CIBDはドメインに依存しないため,汎用性にも優れているといってよいだろう.\begin{thebibliography}{18}\bibitem{BA91}Boggess,L.,Agarwal,R.andDavis,R.(1991).``DisambiguationofPrepositionalPhrasesinAutomaticallyLabeledtechnicaltexts.''In{\itProceedingsofthe9thAAAI},155-159.\bibitem{BR94}Brill,E.andResnik,P.(1994).``ARule-basedApproachtoPrepositionalPhraseAttachmentDisambiguation.''In{\itProceedings,the15thCOLING},1198-1204.\bibitem{CB95}Collins,M.andBrooks,J.(1995).``PrepositionalPhraseAttachmentThroughaBacked-offModel.''http://xxx.lanl.gov/cmp-lg/9506021.\bibitem{CE93}Charniak,E.(1993).``StatisticalLanguageLearning.''TheMITPress.\bibitem{DM86}Dahlgren,K.andMcDowell,J.(1986).``UsingCommonsenseKnowledgetoDisambiguatePrepositionalPhraseModifiers.''In{\itProceedingsofthe5thAAAI}.589-593.\bibitem{EDR93}JapanElectronicDictionaryResearchInstitute,Ltd.(1993).``EDRElectronicDictionarySpecificationsGuide.''\bibitem{Fra78}Frazier,L.(1978).``OnComprehendingSentences:SyntacticParsingStrategies.''DoctoralDissertation,UniversityofConnecticut.\bibitem{Fuk95}福本文代(1995).``3語の同時出現頻度を利用した前置詞句の係り先の曖昧性解消.''自然言語処理,2(5),67-74.\bibitem{HR93}Hindle,D.andRooth,M.(1993).``StructuralAmbiguityandLexicalRelations.''{\itComputationalLinguistics},19(1),103-120.\bibitem{JB87}Jensen,K.andBinot,J.(1987).``DisambiguatingPrepositionalPhraseAttachmentsbyUsingOn-lineDictionaryDefinition.''{\itComputationalLinguistics}.13(3-4),251-260.\bibitem{Kim73}Kimball,J.(1973).``SevenPrinciplesofSurfaceStructureParsinginNaturalLanguage.''{\itCognition},2,15-47.\bibitem{Luk95}Luk,A.K.(1995).``StatisticalSenseDisambiguationwithRelativelySmallCorporaUsingDictionaryDefinitions.''{\itProceedingsofthe33rdAnnualMeetingofACL}.181-188.\bibitem{MSM93}Marcus,M.P.,Santorini,B.andMarcinkiewicz,M.A.(1993).``BuildingaLargeAnnotatedCorpusofEnglish:thePennTreebank.''{\itComputationalLinguistics},19(2),313-330.\bibitem{Nag92}NagaoM.(1992).``SomeRationalesandMethodologiesforExample-basedApproach.''In{\itProceedingsofFGNLP'92},82-94.\bibitem{RRR94}Ratnaparkhi,A.,Reynar,J.andRoukos,S.(1994).``AMaximumEntropyModelforPrepositionalPhraseAttachment.''In{\itProceedingsoftheHumanLanguageTechnologyWorkshop},250-255.\bibitem{SFI94}隅田英一郎,古瀬蔵,飯田仁(1994).``英語前置詞句係り先の用例主導あいまい性解消.''電子情報通信学会論文誌D-II,Vol.J77-D-II,No.3,557-565.\bibitem{WF95}Wu,H.,Ito,T.andFurugori,T.(1995).``APreferentialApproachforDisambiguatingPrepositionalPhraseModifiers.''In{\itProceedingsofthe3rdNaturalLanguageProcessingPacificRimSymposium},745-751.\bibitem{WFB90}Whittemore,G.,Ferrara,K.andBrunner,H.(1990).``EmpiricalStudyofPredictivePowersofSimpleAttachmentSchemesforPost-modifiersPrepositionalPhrases.''In{\itProceedingsofthe28thAnnualMeetingofACL},23-30.\bibitem{WHD85}Wilks,Y.,Huang,X.andFass,D.(1985).``Syntax,PreferenceandRightAttachment.''In{\itProceedingsofthe5thIJCAI},779-784.\end{thebibliography}\clearpage\begin{biography}\biotitle{略歴}\bioauthor{呉浩東}{1983年重慶大学情報工学部卒業.1986年同大学院修士課程修了.同年,重慶大学情報工学部助手,1988年講師.1994年電気通信大学院博士課程入学.自然言語処理,知的CAI,情報システムの研究に従事.}\bioauthor{古郡廷治}{ニューヨーク州立大学計算機科学科博士課程修了.Ph.D.電気通信大学情報工学科教授.自然言語処理,認知科学,人工知能などの研究に従事.ACM,情報処理学会,電子情報通信学会,計量国語学会各会員.}\bioreceived{受付}\bioaccepted{採録}\end{biography}\end{document}