\label{sec:introduction}述語項構造解析は，様々な自然言語処理アプリケーションの土台となる技術である．本研究が対象とする日本語のような談話指向言語では，文から項が省略されることが多い\cite{kayama2013}．これらの省略された項は，ゼロ代名詞とみなされる．項は述語との係り受け関係があるか否かにより，係り受け関係有りかゼロ照応かに分けられる．ゼロ照応は，項がテキスト中に現れるか否かにより，文脈照応か，外界照応かに分けられる．文脈照応は，項が述語と同一文内に出現するか否かにより，文内照応か，文間照応に更に分けられる．\vspace{0.5\Cvs}{\small例1.1)\メールを\書いて$_{v_1}$\送ったよ$_{v_2}$．\quad読んでね$_{v_3}$．}\vspace{0.5\Cvs}例えば，例~(1.1)は，3つの述語($v_1$，$v_2$，$v_3$)と1つの明示的な項候補（メール）を含んだテキストである．例~(1.1)を述語項構造解析した結果は表~\ref{tab:pasa-result}のようになる．ここで，角括弧で囲まれた要素は外界照応，丸括弧は文内照応，二重丸括弧は文間照応である．$v_1$のヲ格の項である「メール」は，格標識「を」によって明示的に示されており，$v_1$との係り受け関係を持っている．このような名詞は，括弧をつけないで示している．また，ラベル\noneは，述語がその格に対して，項を取らないことを示している．\begin{table}[b]\caption{例(1.1)の述語項構造解析結果}\label{tab:pasa-result}\input{08table01.tex}\end{table}日本語述語項構造解析は，意味役割付与\cite{Zhou-End-2015,He-Deep-2017}タスクと類似しているが，ゼロ代名詞の照応解析と，表~\ref{tab:pasa-result}において角括弧で示されている外界照応の同定まで行う点において異なる．日本語述語項構造解析は，単語が省略されうるという点において，中国語やトルコ語，またロマンス語であるスペイン語，ポルトガル語のようなnull-subject言語におけるゼロ照応解析と類似している\cite{Iida-A-2011,Rello-Elliphant-2012,Chen-Chinese-2016,Yin-Chinese-2017}．過去の日本語述語項構造解析の研究では，形態素及び，構文解析から得られた様々な特徴を利用している\cite{Matsubayashi-Revisiting-2017,Hayashibe-Japanese-2011,Imamura-Predicate-2014,Shibata-Neural-2016,Ouchi-Joint-2015,Yoshikawa-Jointly-2013,Taira-A-2008}．近年のアプローチでは，中間解析を必要としないend-to-endの手法による解析もある\cite{Ouchi-Neural-2017,Matsubayashi-Distance-2018}．本論文は，日本語の文内述語項構造解析を対象とし，以下の2つの貢献をした．第一に，文内述語項構造解析において，外界照応の一部を取り入れるように問題を整理した点である．そのために，本研究では，外界照応を3つのサブカテゴリ，つまり，書き手である外界一人称(\exow)，読み手である外界二人称(\exor)，その他の外界三人称\footnote{今回使用したコーパスでは「外界一般」とされているが，本論文では，外界一人称，外界二人称と対比させ，外界三人称と呼ぶこととする．}(\exox)に分類する．日本語のような談話指向言語では，2者間で行われる会話の際，外界一人称，外界二人称が省略されることが多い．そのため，文内述語項構造解析においても外界一人称，外界二人称まで解析することは必要であると我々は考えている．例~(1.2)は，サブカテゴリ化の必要性を示している．\vspace{0.5\Cvs}{\small例1.2)\サンドイッチ\食べる$_{v}$}{\small\phantom{例1.2)}\（私は）サンドイッチを食べる．/（あなたは）サンドイッチを食べる？}\vspace{0.5\Cvs}外界照応の書き手(\exow)と読み手(\exor)の両方が，動詞「食べる」の項候補であり，どちらを取るかにより文の意味が変わってくる．これら，2つの意味を区別するために外界照応のサブカテゴリ化が必要である．第二に，日本語述語項構造解析に分野適応の技術を導入する．\citeA{Surdeanu-The-2008}と，\citeA{Hajic-The-2009}は訓練データとテストデータの分野（メディア）が異なると，意味役割付与の性能が低下することを報告している．\citeA{Yang-Domain-2015}は，深層学習手法に分野適応を導入することでこの問題に対して取り組んだ．\citeA{Imamura-Predicate-2014}を除いて，日本語述語項構造解析の過去の研究のほとんどが，新聞記事という単一の種類のテキストのみを対象としていたため，分野依存性は問題ではなかった．対話文を解析するために\citeA{Imamura-Predicate-2014}は新聞記事を使って述語項構造解析器を訓練している．また，\citeA{Taira-Business-2014}は，ビジネスメール文を解析するために，新聞記事を使って述語項構造解析器を訓練している．その結果，係り受け関係にある述語項や，同一文内にある述語項の場合は，学習済みモデルを比較的流用できる可能性があるが，外界照応については訓練データが足りず解析精度が低いためモデルを作り直す必要があることを述べている．しかし，その他の種類のメディアのテキストについて，述語項構造解析を行った研究はこれまで行われていない．我々は様々な種類のメディアのテキストを日本語述語項構造解析の対象とするために，現代日本語書き言葉均衡コーパス(BCCWJ)\footnote{http://pj.ninjal.ac.jp/corpus\_center/bccwj/en/}\cite{Maekawa-2014aa}を使用した．BCCWJには，紙媒体として，新聞記事，書籍，雑誌，白書といったメディアのテキスト，電子媒体として，インターネット上のQAテキスト，ブログテキストといった様々な種類のメディアから集められたテキストを含んでいる．我々は，約200万の単語から構成され，共参照と述語項関係が注釈付けされたBCCWJのコアデータセット(BCCWJ-PAS)を使用した．次章で詳述するが，外界照応の出現分布はメディアによって大きく異なるため，そのテキストのソースメディアを考慮する必要がある．本研究では，リカレントニューラルネットワーク(RecurrentNeuralNetwork:RNN)ベースのベースモデルから始め，以下の5種類の分野適応手法を導入し，各手法の有効性を評価\linebreakする．\begin{enumerate}\itemFine-tuning({\ttFT})手法では，まず，訓練データ全体を用いてモデルを学習させる．学習されたパラメータを初期値とし，ターゲット領域のメディアの訓練データを用いて第2段階の学習を行う．\itemFeatureaugmentation({\ttFA})手法では，全体で共有されるネットワークと分野固有のネットワークを同時に訓練する\cite{Kim-Frustratingly-2016}．分野共通の知識は共有のネットワークで，分野固有の知識は分野固有のネットワークで学習されることを期待している．\itemClassprobabilityshift({\ttCPS})手法では，項の種類毎に，項の出現確率の事前分布が分野によって異なることを考慮し，ネットワークが出力する確率にバイアスをかける．\itemVoting({\ttVOT})手法では，上記3つの手法による多数決をとり，出力を決定する．\itemMixture({\ttMIX})手法では，上記(1)から(3)の3つの手法を単一のネットワークに組み合わせる．\end{enumerate}各手法の詳細は，\ref{sec:domain-adaptation}節にて説明する．\subsection{本論文の構成}本論文は次のように構成されている．第~\ref{sec:problem-setting}章では，日本語述語項構造解析における既存研究と本研究の位置付け，コーパスを分析して得られた述語項構造解析の分野依存性について述べる．第~\ref{sec:deep-reccurent-model}章では，本研究において使用するリカレントニューラルネットワークベースのモデルについて詳述する．第~\ref{sec:domain-adaptation}章では，第~\ref{sec:deep-reccurent-model}章で提案したベースラインモデルに対して導入する5種の分野適応手法について詳述する．第~\ref{sec:experiment}章では第~\ref{sec:deep-reccurent-model}章，及び，第~\ref{sec:domain-adaptation}章で説明したベースラインと分野適応を行ったモデルに対しての評価実験結果とその考察を述べる．第~\ref{sec:conclusion}章では，評価実験・考察を踏まえ，今後の方向性を示し結論とする．