label{intro}言語処理の研究に名詞句の指示性の推定という問題がある\cite{murata_ref_nlp}．名詞句の指示性とは，名詞句の対象への指示の仕方のことであり，主に以下の三つに分類される．(指示性の詳細な説明は次節で行なう．)\begin{itemize}\item不定名詞句--その名詞句の意味する類の不特定の成員を意味する．(例文)\underline{犬}が三匹います．\item定名詞句--文脈中唯一のものを意味する．(例文)\underline{その犬}は役に立ちます．\item総称名詞句--その名詞句の類すべてを意味する．(例文)\underline{犬}は役に立つ動物です．(この例文の「犬」は犬一般を意味しており，総称名詞句に分類される．)\end{itemize}この指示性というものを，日本語文章中にある各名詞句について推定することは，(i)日英機械翻訳における冠詞の生成の研究や，(ii)名詞句の指示先などを推定する照応解析の研究に役に立つ．\begin{itemize}\item[(i)]冠詞生成の研究冠詞生成の研究では，不定名詞句と推定できれば単数名詞句なら不定冠詞をつけ，複数名詞句なら冠詞はつけないとわかるし，定名詞句と推定できれば定冠詞をつければよいとわかるし，総称名詞句の場合ならばtheをつける場合もaをつける場合も複数形にする場合もあり複雑であるが総称名詞句用の冠詞生成の方法に基づいて生成すればよいとわかる\footnote{名詞句の指示性を冠詞の生成に実際に用いている研究としては，Bondのもの\cite{Bond_94}がある．}．例えば，\begin{equation}\mbox{\underline{本}\.と\.い\.う\.の\.は人間の成長に欠かせません．}\label{eqn:book_hito}\end{equation}の「本」は総称名詞句であるので英語では``abook''にも``books''にも``thebook''にも訳すことができるとわかる．また，\begin{equation}\mbox{\.昨\.日\.僕\.が\.貸\.し\.た\underline{本}は読みましたか．}\label{eqn:book_boku}\end{equation}の「本」は定名詞句であるので，英語では``thebook''と訳すことができるとわかる．\item[(ii)]照応解析の研究名詞句の指示先などを推定する照応解析の研究では，定名詞句でなければ前方の名詞句を指示することができないなどがわかる\cite{murata_noun_nlp}．例えば，\begin{equation}\begin{minipage}[h]{6.5cm}\vspace*{0.2cm}\underline{本}をお土産に買いました．\underline{本}\.と\.い\.う\.の\.は人間の成長に欠かせません．\vspace*{0.2cm}\end{minipage}\label{eqn:book_miyage}\end{equation}の例文では，二文目の「本」は総称名詞句であるので一文目の「本」を指示することはないと解析することができる．\end{itemize}以上のように総称や定・不定などの名詞句の指示性というものは，冠詞の生成や照応解析で利用されるものであり，これを推定することは言語処理研究の一つの重要な問題となっている．名詞句の指示性の推定の先行研究\cite{murata_ref_nlp}では，表層表現を用いた規則を人手で作成して指示性の推定を行なっていた．例えば，前述の例文(\ref{eqn:book_hito})の「本」だと，「というのは」という表現から総称名詞句であると，また例文(\ref{eqn:book_boku})の「本」だと，修飾節「昨日僕が貸した」が限定していることから定名詞句であると解析していた．また，規則は86個作成しており，複数の規則が競合しどの規則を信頼して解けばよいかが曖昧な場合については，規則に得点を与えることで競合を解消していた．本稿では，先行研究で行なった名詞句の指示性の推定における人手の介入が若干でも減少するように，規則の競合の際に人手でふっていた得点の部分において機械学習の手法を用いることで，人手で規則に得点をふるという調整を不要にすることを目的としている．本稿で用いる機械学習手法としては，データスパースネスに強い最大エントロピー法を採用した．