\section{はじめに}
自然言語では通常，相手（読み手もしくは聞き手）に容易に判断できる要素は，文章上表現しない場合が多い．この現象は，機械翻訳システムや対話処理システム等の自然言語処理システムにおいて大きな問題となる．例えば，機械翻訳システムにおいては，原言語では陽に示されていない要素が目的言語で必須要素になる場合，陽に示されていない要素の同定が必要となる．特に日英機械翻訳システムにおいては，日本語の格要素が省略される傾向が強いのに対し，英語では訳出上必須要素となるため，この省略された格要素（ゼロ代名詞と呼ばれる）の照応解析技術は重要となる．従来からこのゼロ代名詞の照応解析に関して，様々な手法が提案されている．KameyamaやWalkerらは，Centeringアルゴリズムに基づき助詞の種類や共感動詞の有無により文章中に現われる照応要素を決定する手法を提案した\cite{Kameyama1986,WalkerIidaCote1990}．また，Yoshimotoは，対話文に対して文章中にあらわれる照応要素については主題をベースとして照応要素を同定し，文章中に現われないゼロ代名詞については敬語表現やspeechactに基づき照応要素を同定する手法を提案した\cite{Yoshimoto1988}．堂坂は，日本語対話における対話登場人物間の待遇関係，話者の視点，情報のなわばりに関わる言語外情報の発話環境を用いて，ゼロ代名詞が照応する対話登場人物を同定するモデルを提案した\cite{Dousaka1994}．Nakagawaらは，複文中にあらわれるゼロ代名詞の照応解析に，動機保持者という新たに定義した語用論的役割を導入して，従属節と主節それぞれの意味的役割と語用論的役割の間の関係を制約として用いることで解析するモデルを提案した\cite{NakagawaNishizawa1994}．これらの手法は，翻訳対象分野を限定しない機械翻訳システムに応用することを考えると，解析精度の点や対象とする言語現象が限られる点，また，必要となる知識量が膨大となる点で問題があり，実現は困難である．ところで，照応される側の要素から見ると，機械翻訳システムで解析が必要となるゼロ代名詞は次のような３種類に分類できる．\begin{enumerate}\item[(a)]照応要素が同一文内に存在するゼロ代名詞（文内照応）\item[(b)]照応要素が文章中の他の文に存在するゼロ代名詞(文間照応)\item[(c)]照応要素が文章中に存在しないゼロ代名詞(文章外照応)\end{enumerate}\noindentこれら３種類のゼロ代名詞を精度良く解析するためには，個々のゼロ代名詞の種類に応じた照応解析条件を用いる必要がある．また，これら３種類のゼロ代名詞を解析するための解析ルールは，相互矛盾が起きないように，ルールの適用順序を考慮する必要がある．この３種類のうち，(b)タイプに関しては，既に，知識量の爆発を避けるための手段として，用言のもつ意味を分類して，その語のもつ代表的属性値によって，語と語や文と文の意味的関係を決定し，文章中の他の文内に現われる照応要素を決定する手法をが提案されている\cite{NakaiwaIkehara1993}．また，(c)タイプに関しては，語用論的・意味論的制約を用いることによって，文章中に存在しない照応要素を決定する手法が提案されている\cite{NakaiwaShiraiIkehara1994,NakaiwaShiraiIkeharaKawaoka1995}本稿では，照応要素が同一文内に存在するゼロ代名詞（(a)タイプ）に対して，接続語のタイプや用言意味属性や様相表現の語用論的・意味論的制約を用いた照応解析を行なう汎用的な手法を提案する．
\section{日英機械翻訳システム評価用例文でのゼロ代名詞の出現傾向}
\subsection{調査対象文}照応要素が同一文内に存在するゼロ代名詞の傾向を掴むために，本章では独立した文（文間文脈情報が得られない文）におけるゼロ代名詞を調査した．調査対象は，日英機械翻訳システム評価用例文３７１８文\cite{IkeharaShirai1990}である．この評価用例文は，日本語の性質と表現の種類，及び日本語と英語との相違に基づき体系化された約５００種類の試験項目を評価するために，実用文中の表現を抽出して作成された日本語例文である．個々の文には模範となる英訳が付与されており，そのほとんどの文は文脈の情報無しに（一文単独で）翻訳が可能である（３７１８文中３７０４文）ため，個々の文を日英機械翻訳システムで翻訳し，予め用意された英訳と比較することでシステムの翻訳機能の評価が行なえる．また，個々の例文は自然な日本語文であり広範囲な表現が含まれているため，これらの例文におけるゼロ代名詞とその照応要素の出現傾向を調査することによって，同一文内に照応要素がある場合や，文中に現われない照応要素の傾向を把握することが可能と期待できる．\subsection{出現傾向}上記の試験文に対して照応解析が必要となるゼロ代名詞とその照応要素の出現傾向を調査した結果を表１に示す．照応要素の出現場所からみて，同一文内に存在する場合と，同一文内に存在しない場合に分かれる．調査結果によれば，全ゼロ代名詞５１２件に対して照応要素が同一文内に存在するゼロ代名詞が１３９件（２７％）であった．また，照応要素が文中に存在しない場合が３７３件（７３％）存在した．この３７３件の詳細については既に報告しているので\cite{NakaiwaShiraiIkehara1994,NakaiwaShiraiIkeharaKawaoka1995}，ここでは照応要素が同一文内に存在するゼロ代名詞の詳細について述べる．照応要素が同一文内に存在するゼロ代名詞のうちでは，ガ格がゼロ代名詞化され照応要素がハ格の要素となる場合が１０２件と最も多い．この１０２件を詳細に分析してみると，このなかにはゼロ代名詞が照応要素より文中の前の部分に存在する後方照応表現が８件含まれることが分かった．この現象は，助詞の種類に基づく前方照応解析手法では解析することが出来ず，接続語のタイプ等に基づく照応解析が必要となる．ゼロ代名詞化されたものと同じ格の要素が照応要素となる（例えば，ガ格がゼロ代名詞化され同一文内のガ格が照応要素となる）場合が１０件（ハ格ゼロ代名詞がハ格を照応する場合が１件，ガ格ゼロ代名詞がガ格を照応する場合が６件，ヲ格ゼロ代名詞がヲ格を照応する場合が３件）存在した．これは，接続語のタイプにより，同一文内の格要素が共有できるかが決まるという特質を用いることで解析可能となることが予想される．また，照応要素が同一文内に存在するゼロ代名詞の中で，埋め込み文又は引用文内の格要素がゼロ代名詞化されている場合が９件（ガ格の埋め込み文内が４件，ガ格の引用文内が４件，ヲ格の埋め込み文内が１件），照応要素が埋め込み文又は引用文内に存在する場合が４件（ハ格の引用文内が２件，ガ格の埋め込み文内が２件）あった．これらのゼロ代名詞を正しく解析するためには，埋め込み文や引用文と同一文内のそれ以外の表現との意味的関係を用言意味属性や様相表現，埋め込み文が修飾する名詞のタイプ等の情報を用いて決定することが必要となる．この結果から，照応要素が同一文内に存在するゼロ代名詞を解析するためには接続語のタイプや様相や用言意味属性を用いることが有効と推定できる．\begin{table}[htbp]\begin{center}\caption{ゼロ代名詞とその照応要素の出現傾向}{\footnotesize（調査対象文:日英機械翻訳システム評価用例文３７１８文，照\\応解析を要するゼロ代名詞が存在する文は４６３文，５１２件）}\\\vspace{2mm}\leavevmode\footnotesize\begin{tabular}{||c|c||c|c|c|c|c|c|c||c|c|c|c|c|c||c||}\hline\hline\multicolumn{2}{||c||}{ゼロ}&\multicolumn{13}{c||}{照応要素の出現場所}&\\\cline{3-15}\multicolumn{2}{||c||}{代名詞}&\multicolumn{7}{c||}{同一文内}&\multicolumn{6}{c||}{文章中になし}&小\\\cline{3-15}\multicolumn{2}{||c||}{出現}&\multicolumn{2}{c|}{は}&\multicolumn{2}{c|}{が}&&&&受&I&&人&&&計\\\cline{4-4}\cline{6-6}\multicolumn{2}{||c||}{場所}&&引用&&埋込&を&に&他&&か&you&&it&他&[件]\\\multicolumn{2}{||c||}{}&&文内&&文内&&&&身&we&&間&&&\\\hline\hline\multicolumn{2}{||c||}{は}&1&0&0&0&0&0&0&5&0&0&0&2&0&8\\\hline\multicolumn{2}{||c||}{が}&102&2&6&2&0&1&7&151&69&28&23&50&3&444\\\cline{2-16}&埋込文内&3&0&1&0&0&0&0&15&0&0&2&0&0&21\\\cline{2-16}&引用文内&4&0&0&0&0&0&0&0&0&0&0&0&0&4\\\hline\multicolumn{2}{||c||}{を}&3&0&0&0&3&1&0&0&0&0&0&11&0&18\\\cline{2-16}&埋込文内&1&0&0&0&0&0&0&0&0&0&0&0&0&1\\\hline\multicolumn{2}{||c||}{に}&1&0&0&0&0&0&0&2&2&5&0&0&2&12\\\hline\multicolumn{2}{||c||}{他}&0&0&0&0&1&0&0&0&1&1&0&1&0&4\\\hline\hline\multicolumn{2}{||c||}{小計[件]}&\multicolumn{7}{c||}{139}&\multicolumn{6}{c||}{373}&512\\\hline\hline\end{tabular}\\\end{center}\label{tab:dist}\end{table}
\section{ゼロ代名詞の同一文内照応解析}
２章で得られた結果を元に，照応要素が同一文内に存在するゼロ代名詞の解析手法について提案する．\subsection{助詞の種類を用いた文内照応解析}日本語ゼロ代名詞の文章中に存在する照応要素を決定する解析手法としては，助詞のタイプや共感動詞の有無に基づき格要素のCenterをランク付けし，単文間の話題の継承性を認定することによってゼロ代名詞の照応要素を決定するCenteringアルゴリズムが知られている\cite{Kameyama1986,WalkerIidaCote1990}．文内照応ゼロ代名詞に対しては，文中に含まれる個々の文を単文に分割することによって解析を行う．例えば，\begin{quote}(\sent{sent:1})彼は方程式を解いて（φが）答えを出した．\end{quote}\noindentという文では，文を「彼は方程式を解く」と「（φが）答えを出す」に分割し，動詞「出す」のガ格のゼロ代名詞の照応要素として助詞「は」で主題化された「彼」が認定される．また，埋め込み文を伴う\begin{quote}(\sent{sent:2})太郎はキムに[（φが）（φを）弁護する]ことを話した．\end{quote}\noindentという文では，文を「太郎はキムに話した」と「（φが）（φを）弁護する」に分割し，動詞「弁護する」のガ格のゼロ代名詞の照応要素として助詞「は」で主題化された「太郎」が，ヲ格のゼロ代名詞の照応要素としてニ格の「キム」が認定される．本手法は，アルゴリズムが極めて簡単であるため，実現が容易であるが，本アルゴリズムでは解析できないゼロ代名詞が存在する．例えば，本手法は前方照応指示を解析対象としているため，次に様な後方照応指示表現は解析不可能である．\begin{quote}(\sent{sent:3})（φが）縄を枝から枝にかけて，子供達は遊んだ．\end{quote}\noindentこの例ではゼロ代名詞の照応要素は後半の用言のハ格である「子供達」となるが，ゼロ代名詞が照応要素より前の単文にあるため，このアルゴリズムでは解析不可能となる．さらに，本来文章外照応解析が必要であったり，翻訳する際に受け身変形することによって照応解析が不要であるゼロ代名詞に対しても，このアルゴリズムでは文内照応とみなし解析してしまうという問題も存在する．例えば次の例文を見ると，\begin{quote}(\sent{sent:4})たとえ海が荒れても（φが）船を出す．\end{quote}\noindentこの文では「出す」のガ格がゼロ代名詞となっているが，この照応要素は，この文のみでは推測不可能なため決定できない．しかし，Centeringアルゴリズムでは，従文のガ格である「海」を誤って照応要素と認定する．２章での調査結果を検討すると，助詞の種類に基づく制約だけでなく，接続語のタイプや用言意味属性，様相表現をゼロ代名詞の同一文内照応格要素の推定に用いれば，より正確に照応要素が決定できると予想される．例えば，(3)の表現においても，接続語が様態を示す「て」であり，ゼロ代名詞を含む用言が動作を示すことから，子供達が遊ぶ様子を示す表現であることが推測され，ゼロ代名詞の照応要素は「子供達」であると判断できる．\newpage\subsection{論用論的・意味論的制約を用いた文内照応解析}２章の調査結果の分析によると，接続語のタイプや用言意味属性や様相表現のタイプがゼロ代名詞の文内照応要素を決定するのに有効であることが分かった．本節では，２章で調査した例文を詳細に検討することにより得られた，接続語，用言意味属性，様相表現の３種類による文内照応要素を決定するための語用論的・意味論的制約について述べる．\subsubsection{接続語による制約}接続語は，ゼロ代名詞の文内照応要素を決定するうえで最も強力な制約となることが期待される．これは，接続語のタイプに応じた格の共有に関する制約にもとづくものである．南\cite{Minami1974}や田窪\cite{Takubo1987}らが提案しているとおり，日本語の接続語は，格要素の影響範囲を制限するものがある．例えば，南は，日本語接続語をＡ，Ｂ，Ｃの３種類に分類し，主題「は」格も助詞「が」格も共有するような「つつ」や「ながら」のような継続を示す接続語をＡ類，「は」格は共有するが「が」格は共有しないような「ので」や「たら」のような条件を示す接続語をＢ類，「は」格も「が」格も共有しないような「けれど」や「けど」のような接続語Ｃ類と呼んだ．この分類によるとＡ類の接続語を伴う複文において，この接続語をはさんだ片方の単文のガ格がゼロ代名詞化されもう片方の単文にガ格が存在する場合には，このゼロ代名詞の照応要素はもう片方の単文のガ格の要素となる．このような，接続詞の種類による格要素の特徴を，照応要素の決定に活用することができる．表２に，実際に本手法で用いる接続語による文内照応解析条件の１部を示す．これは，南による日本語接続語の分類を，南の記述にない接続語や英語に翻訳すると接続語となるような日本語表現にも拡張し，実際の文に現れた文内照応ゼロ代名詞の分析に基づいて，接続語前後の単文内の格の共有の特性を整理しルール化したものである．\begin{table}[htbp]\begin{center}\caption{接続語によるゼロ代名詞の文内照応解析条件}\vspace{2mm}\leavevmode\footnotesize\begin{tabular}{||c|c|c||}\hline\hline接続語の例&ゼロ代名詞の条件&照応要素との関係{\scriptsize1)}\\\hline\hlineから，し，ば&ハ格&従文\(\rightarrow\)主文\\\hlineため&ハ格&従文\(\leftarrow\)主文\\\hlineまま&ハ格，ガ格&従文\(\rightarrow\)主文\\\hlineたり，て&ハ格，ガ格&従文\(\leftrightarrow\)主文\\\hlineと&ハ格，ヲ格&従文\(\rightarrow\)主文\\\hlineつつ，ながら{\scriptsize2)}&ハ格，ガ格，ヲ格&従文\(\leftrightarrow\)主文\\\hline\hline\end{tabular}\\{\scriptsize1)この矢印は，照応要素の含む文から，これと照応可能なゼロ代名詞を含む文への方向を示す\\2)``つつ''，``ながら''の場合，ヲ格はその接続関係が「逆接確定」の場合のみ補完対象となる}\end{center}\label{tab:conj}\end{table}\subsubsection{用言意味属性による制約}用言意味属性による制約は大きく以下の２種類に分かれる．\vspace{2mm}\noindent{\bf（ａ）用言意味属性による制約}\vspace{1mm}ゼロ代名詞又はその照応要素が，埋め込み文又は引用文内にある場合の文内照応解析は，埋め込み文又は引用文の表現と文内のその他の表現との意味的関係を認定ことが必要となる．この意味解析に，文中の用言の用言意味属性が有効となると期待される．例えば，\begin{quote}(\sent{sent:5})港区は資本参加すると（φが）言った．\end{quote}\noindentと言う表現においては，用言「言う」のガ格がゼロ代名詞化されており，その照応要素は引用文「港区は資本参加する」のハ格となる．この表現においては，引用文の用言「参加する」はガ格の属性変化を示す用言意味属性を持ち，用言「言う」はガ格の要素が引用文の内容を精神的移動させるという用言意味属性を持つ．このような用言意味属性の属性対によって，この文は「助詞ハで主題化された要素が属性変化を起こすという情報を同じハ格の要素が伝える」という意味をもつことが認定でき，このゼロ代名詞の照応要素が「港区」となると決定できる．このように，接続語のタイプで照応要素が決定できない場合でも，用言の意味属性を利用することで用言間の意味的関係が認定でき，文内照応が可能となる．\vspace{2mm}\noindent{\bf（ｂ）用言意味属性と接続語による制約}\vspace{1mm}３．２．１で示した接続語のタイプによる格の共有による制約は，文内照応解析に極めて有効であると期待される．しかし，接続語の種類によっては１種類の接続語が複数の接続語タイプの曖昧性を持つ場合がある．例えば，接続語「て」は，接続語の前後の文の関係に関して，動作の様態を示すＡ類の意味，時間関係や原因を示すＢ類の意味，並列表現を示すＣ類の意味がある．例えば，(3)の文における接続詞「て」は，子供達の遊び方を示し，様態を示すＡタイプの意味となる．これに対して，次の文では，\begin{quote}(\sent{sent:6})彼は成長して（φが）立派な紳士になった．\end{quote}\noindent接続詞「て」は原因理由を示し，Ｂ類の意味となる．よって，このような接続語に対しては，接続語の前後の用言意味属性，様相表現の種類の共起によって接続語の意味を特定し接続語のタイプを決定する必要がある．例えば，(3)の文では，用言「かける」用言「遊ぶ」の用言意味属性はともに身体動作であり，ハ格の要素が用言「かける」の後ろにあることから，様態の関係を示すことが決まる．同様にして，(6)の文では，用言「成長する」用言「成る」の用言意味属性はともに属性変化であることから，属性変化することによって属性変化するという関係を示す文であると認定でき，原因理由の関係を示すことが決まる．これにより，用言「成る」のガ格のゼロ代名詞の照応要素を用言「成長する」のハ格である「彼」と決めることができる．このように，意味の曖昧性を持つ接続語の解析に，用言意味属性は有効であり，これによって文内照応要素が正確に決定できる．さらに，これは，接続語を正確に機械翻訳するためにも必要な処理となる．\subsubsection{様相表現による制約}様相表現は，ゼロ代名詞の文章外照応要素を決定するうえで最も強力な制約となる\cite{NakaiwaShiraiIkehara1994,NakaiwaShiraiIkeharaKawaoka1995}．例えば，ガ格がゼロ代名詞化している場合には，様相表現「〜したい(φwantto〜)」（希望）や「〜してほしい(φwantφto〜)」（三人称希望・使役）を伴うと，照応要素は``I''になり，様相表現「〜してはいけない(φmustnot〜)」（禁止）や「〜するべきだ(φshould)」（義務）を伴うと，照応要素は``you''になると言える．このような特長は，文内照応解析にも有効となる．例えば，\begin{quote}(\sent{sent:7})彼が天文クラブ員なので(φが)あの星を知っているだろう．\end{quote}\noindentという表現では，接続語「なので」がＢ類であるので，同一文内でガ格の要素が必ず共有するとはいえないため，接続語のタイプのみでは照応解析できない．しかし，推量を示す様相表現「だろう」が用言「知る」に伴っているので，ガ格は"I"以外の要素が来ると予測され，「彼」が照応要素となる．このように，文内照応解析においても様相表現により照応要素を決定することが出来る．\vspace*{-5mm}\subsection{アルゴリズム}３．１と３．２で示した議論を元に，同一文内に照応要素を持つゼロ代名詞の解析アルゴリズムについて提案する．但し，日本文を英訳するうえで必須要素となるゼロ代名詞のみを解析対象とする．前述の条件をアルゴリズム化する際には，照応要素が文章中に現われない場合や，他の文に現われる場合の解析精度も考慮にいれて，全体的にゼロ代名詞の解析精度が良くなるように実現する必要がある．処理アルゴリズムは，以下のとおりである．なお，各ステップにおいて文章内外の照応要素を決定する際には，アルゴリズム中に記した条件だけではなく，用言がゼロ代名詞に課す意味的制約を満たすかも検証する．\vspace*{2.5mm}\begin{enumerate}\item[Step-1]ゼロ代名詞を検出する．（例えば，\cite{NakaiwaIkehara1993}で提案した手法で検出する）\\もし検出されれば，現在解析中の文のタイプによって処理を分類する．複文・重文の場合はStep-2へ，単文の場合はStep-3へ．\item[Step-2]複文・重文におけるゼロ代名詞の照応解析を下記の順で行う．\begin{enumerate}\item[1)]用言意味属性，様相表現および接続語の種類による文内照応解析．(条件：3.2節・用言意味属性による制約(b)，3.2節・様相表現による制約)\item[2)]接続語のタイプによる文内照応解析．(条件：3.2節・接続語による制約)\end{enumerate}照応要素が決定すれば解析終了,決定しなければStep-3へ．\item[Step-3]現在解析中の文に埋込文や引用文が含まれている場合，用言意味属性の制約を用いた文内照応解析．(条件：3.2節・用言意味属性による制約(a))\\照応要素が決定すれば解析終了,決定しなければStep-4へ．\item[Step-4]他の文に照応格要素が存在するか調査する．(例えば，\cite{NakaiwaIkehara1993}の手法で調査する)\\照応要素が決定すれば解析終了,決定しなければStep-5へ．\item[Step-5]ゼロ代名詞が支配する用言の用言意味属性，様相表現および接続語の種類による文章外照応解析\cite{NakaiwaShiraiIkehara1994,NakaiwaShiraiIkeharaKawaoka1995}．\\照応要素が決定すれば解析終了．\item[Step-6]照応要素が決定できない場合，用言がゼロ代名詞に課す意味的制約により照応要素を推測．また受け身変形可能な場合は受け身化し解析終了．\end{enumerate}
\section{評価}
\subsection{評価の方法}３章で提案した文内照応解析の方法を，日英機械翻訳システムALT-J/Eの上に実現し，作成したルールが整合性を保ちつつ正しい解析結果を与えるか，ルールは容易に作成できるかの２点を中心に，評価を行った．実験条件は以下の通りである．\subsubsection{解析対象}日英機械翻訳システム評価用例文３７１８文中のゼロ代名詞５１２文の内，文内照応解析が必要なゼロ代名詞１３９件を解析対象とした．\subsubsection{照応解析ルール}上記１３９件のゼロ代名詞に対して，３章の方法で作成した７０件の規則を使用した\footnote{現状では，構文解析等の段階で失敗する文を本技術の評価に使用するのは困難である．そこで，ここでは，提案した手法の技術的限界を見極めるため，ルールの整合性の検証を評価の第１の目的とし，ルール作成に使用した標本（デバッグされた文）を，評価に使用（ウインドウテストと）した．今後，システム全体のデバッグを待って，ブラインドテストによる評価も行っていく予定である．}．また，本手法の解析精度を客観的に調査するため，Centeringアルゴリズムを用いた場合の解析精度も調査した．\subsubsection{用言意味属性体系}図１に示すような用言の意味属性（１０７分類）を，日英機械翻訳システムALT-J/Eの日英構造変換用パターン対辞書（約１５，０００パターン）に付与し，それを利用した\cite{NakaiwaYokooIkehara1994}．\begin{figure}[htbp]\begin{center}\fbox{\epsfile{file=VSA.epsf,scale=0.65}}\end{center}\caption{用言意味属性体系}\label{fig:vsa}\end{figure}\subsubsection{ルール適用文}文内照応解析のための上記７０ルールを，文内照応解析が必要な１３９件に加えて，文献\cite{NakaiwaShiraiIkehara1994,NakaiwaShiraiIkeharaKawaoka1995}の手法で文章外照応解析が可能となるゼロ代名詞(ガ格-Iorwe,ガ格-you,ガ格-人,ガ格-it,ニ格-youの５種類,175件)および，受け身変形することにより照応解析が不要となるゼロ代名詞１７３件の計４８７件にも適用した．これにより，上記１３９件が正しく解析出来るかに加えて，本来，文章外照応が必要であったり，照応解析が不要であるゼロ代名詞に，誤って文内照応解析ルールが適用されないかを調査した．\subsubsection{評価項目}解析規則の種類と解析精度の関係を調べるため，以下の２項目に分けて評価した．\begin{itemize}\item照応解析のための制約条件と解析精度の関係\\接続語，用言意味属性，接続表現に関する３種類の制約条件と解析精度の関係を評価した．\item照応解析ルールの複雑さと解析精度の関係\\照応解析ルールの複雑さを定式化し，それと解析精度の関係を求めた．\end{itemize}\vspace*{-3mm}\subsubsection{評価尺度}本評価では，以下の２種類の解析精度を示す評価尺度を用いた．\begin{itemize}\item再現率\\文内照応解析が必要となるゼロ代名詞１３９件なかで正しい照応要素が決定できたゼロ代名詞の割合である．\item適合率\\上記７０件の文内照応解析ルールを用いて文内照応であると認定され文内照応要素が決定されたゼロ代名詞のなかで，正しい照応要素が決定できたゼロ代名詞の割合である．\end{itemize}ゼロ代名詞の照応解析手法を機械翻訳システム上に実現する場合を考えると，再現率の低下と適合率の低下は異なった影響を訳文品質に与える．まず，誤って照応解析した要素の修正（後編集）という観点から考えると，再現率の低下に影響する解析誤りは，補えなかった照応要素発見しそれを補う後編集作業を必要とし，適合率の低下に影響する解析誤りは，誤って補った要素を発見しそれを正しい照応要素に置き換える後編集作業を必要とする．両者の後編集の作業量を比較すると，前者は，訳語表現が受身表現に変換されたり照応要素未定のマークが訳文中に示されるのに対し，後者は，文の流れや原言語表現を詳しく調査することが必要になるので，適合率の低下の方が再現率の低下より悪影響が大きいと言える．また，得られた訳文品質の優劣の観点から見ると，適合率の低下に影響する解析誤りは，誤って補った要素により決定的な内容の誤解が生じる恐れが大きいのに対して，再現率の低下に影響する解析誤りは，補われなかった要素の解釈が読者に任されるため，訳文品質への被害が少ないと言える．以上のことから，再現率が低い場合に比べ適合率が低い場合の方が大きく影響するため，機械翻訳システム上で実現する際には，適合率の方が再現率より重要であると言える．\subsection{評価結果}\subsubsection{照応解析の条件と解析精度の関係}照応解析条件と解析精度の関係を調べるために，３章で提案した手法の再現率と適合率を次の４種類の条件で評価した．\begin{itemize}\item接続語による制約のみを用いた場合\item接続語と用言意味属性による制約を用いた場合\item接続語と様相表現による制約を用いた場合\item接続語と用言意味属性と様相表現による制約を用いた場合\end{itemize}また，本評価では，本手法の解析精度を客観的に計るため，３．１で示したCenteringアルゴリズムを適用した場合の解析精度も評価した．表３に照応解析条件と解析精度の関係を示す．この表から，３．２に示す条件をすべて用いることにより，１３９件中１３６件のゼロ代名詞の文内照応解析がルールの不整合なしに正しく行なわれ，Centeringアルゴリズムより再現率，適合率とも精度が高いことが分かる．また，接続語による条件に用言意味属性による条件を追加することによって，再現率，適合率ともにCenteringアルゴリズムより高い値が得られることから，用言意味属性導入の効果が分かる．また，用いた条件にかかわらず本手法はCenteringアルゴリズムより高い適合率を得ている．次に，本評価結果の中から，Centeringアルゴリズムでは正しく解析できないが，提案手法では正しく解析できた例を示す．例文(4)では，照応要素がこの文だけでは決まらず文内照応解析処理としては決定する必要がないが，Centeringアルゴリズムでは，従文の「海」を照応要素と認定してしまい，適合率を低下させてしまった．しかし，我々の手法では，接続語「ても」がＢ類でありガ格は照応要素のならないため，文内に照応要素は存在しないと認定し，適合率の低下をまねかなかった．さらに，\begin{quote}(\sent{sent:8})土地が転売される中でどんどん（φが）値上がりする．\end{quote}\noindentでは，「土地」が用言「転売される」を修飾すると構文解析されるので，用言「値上がりする」のガ格がゼロ代名詞となる．この解析結果をもとに単文に分割すると「（φが）〜中でどんどん値上がりする」と「土地が転売される」になり，本表現はもともとは後方照応指示表現ではないが，この解析結果をもとにCenteringアルゴリズムを適用しようとすると，後方照応指示表現と等価になり，このアルゴリズムでは解析不可能となる．しかし，我々の手法では，２種類の用言の用言意味属性と様相表現より，「転売される」と「値上がりする」の意味的関係が認定され，「土地」が照応要素として正しく認定される．上記の結果より，本手法で用いたそれぞれの条件が文内照応解析に有効に働いていており，本手法は機械翻訳システム上での実現に適した手法であることが言える．\begin{table}[htbp]\begin{center}\caption{照応解析条件と解析精度の関係}\vspace{2mm}\leavevmode\footnotesize\begin{tabular}{||c|c|c||}\hline\hlineゼロ代名詞&\multicolumn{2}{c||}{解析精度}\\\cline{2-3}照応要素&再現率&適合率\\解析条件&&\\\hline\hline接続語&71\%(98/139)&96\%(98/102)\\\hline接続語＋用言意味属性&88\%(123/139)&98\%(123/125)\\\hline接続語＋様相表現&73\%(101/139)&97\%(101/104)\\\hline接続語＋用言意味属性＋様相表現&98\%(136/139)&100\%(136/136)\\\hline\hlineCenteringアルゴリズム&74\%(103/139)&89\%(103/116)\\\hline\hline\end{tabular}\\\end{center}\label{tab:eval-cond}\end{table}\subsubsection{照応解析ルールの複雑さと解析精度の関係}照応解析ルールの複雑さに対する解析精度を検討するために，３．２で提案した手法の解析精度をルールの複雑さに応じて評価した．ここでルールの複雑さＣは，接続語，様相表現，用言意味属性に対する条件が１箇所あるとそれぞれ１点とし，その積算を複雑さとした．\noindentＣ=接続語による制約の数+用言意味属性による制約の数+接続語による制約の数\noindentこの計算によると，例えば，接続語の条件があり，主文に用言意味属性，従文に対して様相表現と用言意味属性の条件がある場合には，様相表現１点\(\times\)１+用言意味属性１点\(\times\)２+接続語１点\(\times\)１の計算により複雑さは４となる．表４に照応解析ルールの複雑さと解析精度の関係を示す．この結果によると，１３９種類中１３６種類のゼロ代名詞を照応解析するために用いられたルール数は７０種類であった．また，複雑さが３以下のルール（５８種類）のみを用いた場合の解析精度は再現率が８８％，適合率が９９％，４以下のルール（６６種類）のみを用いた場合は再現率が９４％，適合率が１００％と，簡単なルールだけでもルール間の不整合を起こさずに高い解析精度が得られることが分かった．この結果から，接続語，用言意味属性，様相表現を用いて文内照応解析をおこなうことにより，比較的単純なルールにより高い解析精度が得られることが分かった．\begin{table}[htbp]\begin{center}\caption{照応解析ルールの複雑さと解析精度の関係}\hspace{2mm}\footnotesize\begin{tabular}{||c|c|c|c|c||c|c||}\hline\hline\multicolumn{3}{||c|}{解析条件}&ルールの&ルール数&\multicolumn{2}{c||}{解析精度}\\\cline{1-3}\cline{6-7}接続語&用言意味属性&様相表現&複雑さ&&再現率&適合率\\\hline\hline1&0&0&1&38&71\%(98)&96\%(98)\\\hline1&0&1&2&40(+2)&72\%(+1\%)(100(+2))&97\%(100/103)\\\hline1&2&0&3&57(+17)&87\%(+15\%)(121(+21))&99\%(121/122)\\\hline1&0&2&3&58(+1)&88\%(+1\%)(122(+1))&99\%(122/123)\\\hline1&2&1&4&65(+7)&94\%(+6\%)(130(+8))&100\%(130/130)\\\hline2&2&0&4&66(+1)&94\%(+1\%)(131(+1))&100\%(131/131)\\\hline2&3&0&5&68(+2)&96\%(+2\%)(134(+3))&100\%(134/134)\\\hline2&2&2&6&70(+2)&98\%(+2\%)(136(+2))&100\%(136/136)\\\hline\hline\end{tabular}\\\end{center}\label{tab:eval-comp}\end{table}
\section{まとめ}
本論文では，接続語，用言意味属性，様相表現の語用論的・意味論的制約を用いた日本語ゼロ代名詞の文内照応解析手法を提案した．本手法は，接続語のタイプ，用言意味属性，様相表現のタイプによりゼロ代名詞の同一文内に存在する照応要素が決まるという語用論的・意味論的な制約に着目し，文の表現のタイプに応じて文の意味を決定し，照応要素を決定するものである．本手法を日英翻訳システムALT-J/E上に実現して，日英翻訳システム評価用例文（３７１８文）中のゼロ代名詞を有する文を対象に，照応解析ルールを整備した状態で性能評価を行った．本標本実験によると，英語表現で訳出が必要な同一文内に照応要素を持つゼロ代名詞（１３９件）が再現率９８％，適合率１００％の精度で正しい照応要素を決定でき，従来の代表的な手法であるCenteringアルゴリズムを用いた場合（再現率７４％，適合率８９％）より高い精度が得られることがわかった．特に，適合率１００％と認定した照応関係に誤りがないことから，本手法が機械翻訳システムでの実現に適することがわかった．また，照応解析条件と解析精度の関係から，それぞれの条件が文内照応解析に有効に働いていることが分かった．さらに，使用した照応解析ルールの複雑さと解析精度の関係から，高い解析精度が比較的簡単なルールを記述することで得られる（複雑さ３以下のルールで再現率８７％，適合率９９％）ことが分かった．以上の結果，語用論的・意味論的制約を用いた本手法の有効性が実証され，これらの制約を用いたルールを蓄積することによって，補完すべき要素が同一文内に存在する省略格要素の大半が復元できるという見通しを得た．今回の実験では，日英機械翻訳システム評価用例文を対象にウインドウテストで本手法を評価したが，今後は，本手法で提案した４種類の制約を用いた照応解析ルールをより多く蓄積し，様々な文種の例文を用いてブラインドテストによる評価を行っていきたい．また，現在，この照応解析ルールは人間による分析結果をもとに人手で作成しているが，この照応解析ルールの自動獲得に関する検討も行っていく予定である．\acknowledgment本研究を進めるにあたりご指導いただいた河岡司同志社大学教授，松田晃一ＮＴＴコミュニケーション科学研究所所長に感謝致します．また，日頃熱心に討論していただくＮＴＴコミュニケーション科学研究所翻訳処理研究Ｇの皆様に感謝いたします．\bibliographystyle{jnlpbbl}\bibliography{jpaper}\newpage\appendix\noindent{\bf具体的な照応解析ルール}本文中で説明に利用した例文中のゼロ代名詞の照応解析に利用する具体的な文内照応解析ルールを下表にまとめる．なおここでは，文内照応解析における語用論的・意味論的制約の有効性の説明に利用した４文のルールのみについて示す．\begin{table}[htbp]\label{tab:standard1}\hboxto\hsize{\hfil\leavevmode\footnotesize\begin{tabular}{||c|c|l|l||}\hline\hline利用する制約&文番号&照応解析条件&照応要素\\\hline\hline用言意味属性&(5)&引用文の主語＝「ハ格」&主文の主語の\\&&引用文の用言意味属性＝「ガ格の属性変化」&ゼロ代名詞は\\&&主文の主語＝「ゼロ代名詞」&引用文の主語\\&&主文の用言意味属性＝&のハ格を照応\\&&「ガ格が引用文の内容を精神的移動」&\\\hline用言意味属性&(3)&接続語＝「て」&従文の主語の\\＋&&主文の主語＝「ハ格」&ゼロ代名詞は\\接続語&&主文の用言意味属性＝従文の用言意味属性&主文の主語の\\&&＝「ガ格の身体動作」&ハ格を照応\\&&従文の主語＝「ゼロ代名詞」&\\\cline{2-4}&(6)&接続語＝「て」&主文の主語の\\&&従文の主語＝「ハ格」&ゼロ代名詞は\\&&主文の用言意味属性＝従文の用言意味属性&従文の主語の\\&&＝「ガ格の属性変化」&ハ格を照応\\&&主文の主語＝「ゼロ代名詞」&\\\hline用言意味属性&(7)&接続語＝「なので」&主文の主語の\\＋&&従文の主語＝「ガ格」＆``I''以外&ゼロ代名詞は\\接続語&&従文の用言意味属性＝「ガ格がヲ格を知覚する」&従文の主語の\\＋&&主文の主語＝「ゼロ代名詞」&ガ格を照応\\様相表現&&主文の様相表現＝「だろう」&\\\hline\hline\end{tabular}\hfil}\end{table}\begin{biography}\biotitle{略歴}\bioauthor{中岩浩巳}{1985年法政大学工学部電気工学科卒業．1987年名古屋大学大学院工学研究科電気系専攻博士前期課程終了．同年，日本電信電話（株）．以来，日英機械翻訳技術の研究に従事．現在，NTTコミュニケーション科学研究所主任研究員．1995年9月より1年間マンチェスタ工科大学(UMIST)客員研究員．言語処理学会，情報処理学会，人工知能学会，ACL各会員．}\bioauthor{池原悟}{1967年大阪大学工学部電気工学科卒業．1969年同大学大学院修士課程終了．同年，日本電信電話公社に入社．以来，電気通信研究所において数式処理，トラヒック理論，自然言語処理の研究に従事．1996年より鳥取大学工学部知能情報工学科教授，スタンフォード大学客員教授．工学博士．1982年情報処理学会論文賞，1993年情報処理学会研究賞，1995年日本科学技術センター賞（学術賞），1995年日本人工知能学会論文賞受賞．言語処理学会，電子情報通信学会，情報処理学会，人工知能学会各会員．}\bioreceived{受付}\biorevised{再受付}\bioaccepted{採録}\end{biography}\end{document}