\subsection{片仮名語と複合名詞分割}外国語からの借用(borrowing)は，日本語における代表的な語形成の1つとして知られている\cite{Tsujimura06}．特に英語からの借用によって，新造語や専門用語など，多くの言葉が日々日本語に取り込まれている．そうした借用語は，主に片仮名を使って表記されることから片仮名語とも呼ばれる．日本語におけるもう1つの代表的な語形成として，単語の複合(compounding)を挙げることができる\cite{Tsujimura06}．日本語は複合語が豊富な言語として知られており，とりわけ複合名詞にその数が多い．これら2つの語形成は，日本語における片仮名複合語を非常に生産性の高いものとしている．日本語を含めたアジアおよびヨーロッパ系言語においては，複合語を分かち書きせずに表記するものが多数存在する（ドイツ語，オランダ語，韓国語など）．そのような言語で記述されたテキストを処理対象とする場合，複合語を単語に分割する処理は，統計的機械翻訳，情報検索，略語認識などを実現する上で重要な基礎技術となる．例えば，統計的機械翻訳システムにおいては，複合語が構成語に分割されていれば，その複合語自体が翻訳表に登録されていなかったとしても，逐語的に翻訳を生成することが可能となる\cite{Koehn03}．情報検索においては，複合語を適切に分割することによって検索精度が向上することがBraschlerらの実験によって示されている\cite{Braschler04}．また，複合語内部の単語境界の情報は，その複合語の省略表現を生成または認識するための手がかりとして広く用いられている\cite{Schwartz03,Okazaki08}．高い精度での複合語分割処理を実現するためには，言語資源を有効的に活用することが重要となる．例えば，Alfonsecaら\citeyear{AlfonsecaCICLing08}は単語辞書を学習器の素性として利用しているが，これが分割精度の向上に寄与することは直感的に明白である．これに加えて，対訳コーパスや対訳辞書といった対訳資源の有用性も，これまでの研究において指摘されている\cite{Brown02,Koehn03,Nakazawa05}．英語表記において複合語は分かち書きされるため，複合語に対応する英訳表現を対訳資源から発見することができれば，その対応関係に基づいて複合語の分割規則を学習することが可能になる．複合語分割処理の精度低下を引き起こす大きな要因は，言語資源に登録されていない未知語の存在である．特に日本語の場合においては，片仮名語が未知語の中の大きな割合を占めていることが，これまでにも多くの研究者によって指摘されている\cite{Brill01,Nakazawa05,Breen09}．冒頭でも述べたように，片仮名語は生産性が非常に高いため，既存の言語資源に登録されていないものが多い．例えばBreen\citeyear{Breen09}らによると，新聞記事から抽出した片仮名語のうち，およそ20\%は既存の言語資源に登録されていなかったことが報告されている．こうした片仮名語から構成される複合名詞は，分割処理を行うことがとりわけ困難となっている\cite{Nakazawa05}．分割が難しい片仮名複合名詞として，例えば「モンスターペアレント」がある．この複合名詞を「モンスター」と「ペアレント」に分割することは一見容易なタスクに見えるが，一般的な形態素解析辞書\footnote{ここではJUMAN辞書ver.~6.0とNAIST-jdicver.~0.6.0を調べた．}には「ペアレント」が登録されていないことから，既存の形態素解析器にとっては困難な処理となっている．実際に，MeCabver.~0.98を用いて解析を行ったところ（解析辞書はNAIST-jdicver.~0.6.0を用いた），正しく分割することはできなかった．\subsection{言い換えと逆翻字の利用}こうした未知語の問題に対処するため，本論文では，大規模なラベルなしテキストを用いることによって，片仮名複合名詞の分割精度を向上させる方法を提案する．近年では特にウェブの発達によって，極めて大量のラベルなしテキストが容易に入手可能となっている．そうしたラベルなしテキストを有効活用することが可能になれば，辞書や対訳コーパスなどの高価で小規模な言語資源に依存した手法と比べ，未知語の問題が大幅に緩和されることが期待できる．これまでにも，ラベルなしテキストを複合名詞分割のために利用する方法はいくつか提案されているが，いずれも十分な精度は実現されていない．こうした関連研究については\ref{sec:prev}節において改めて議論を行う．提案手法の基本的な考え方は，片仮名複合名詞の言い換えを利用するというものである．一般的に，複合名詞は様々な形態・統語構造へと言い換えることが可能であるが，それらの中には，元の複合名詞内の単語境界の場所を強く示唆するものが存在する．そのため，そうした言い換え表現をラベルなしテキストから抽出し，その情報を機械学習の素性として利用することによって，分割精度の向上が可能となる．これと同様のことは，片仮名語から英語への言い換え，すなわち逆翻字に対しても言うことができる．基本的に片仮名語は英語を翻字したものであるため，単語境界が自明な元の英語表現を復元することができれば，その情報を分割処理に利用することが可能となる．提案手法の有効性を検証するための実験を行ったところ，言い換えと逆翻字のいずれを用いた場合においても，それらを用いなかった場合と比較して，F値において統計的に有意な改善が見られた．また，これまでに提案されている複合語分割手法との比較を行ったところ，提案手法の精度はそれらを大幅に上回っていることも確認することができた．これらの実験結果から，片仮名複合名詞の分割処理における，言い換えと逆翻字の有効性を実証的に確認することができた．本論文の構成は以下の通りである．まず\ref{sec:prev}節において，複合名詞分割に関する従来研究，およびその周辺分野における研究状況を概観する．次に\ref{sec:approach}節では，教師あり学習を用いて片仮名複合名詞の分割処理を行う枠組みを説明する．続いて\ref{sec:para}節と\ref{sec:trans}節においては，言い換えと逆翻字を学習素性として使う手法について説明する．\ref{sec:exp}節では分割実験の結果を報告し，それに関する議論を行う．最後に\ref{sec:conclude}節においてまとめを行う．