label{introduction}テキストの評価は，自動要約や機械翻訳などのようなテキストを生成するタスクにおいて手法の評価として用いられるだけでなく，例えば人によって書かれた小論文の自動評価\cite{miltsakaki2004}といったように，それ自体を目的とすることもある．言語処理の分野においては前者のような手法評価の観点からテキスト評価に着目することが多く，例えば自動要約の評価で広く用いられているROUGE\cite{lin2003,lin2004}や機械翻訳で用いられているBLEU\cite{papineni2002}のような評価尺度が存在している．これらの評価手法は特に内容についての評価に重点が置かれている．つまり，評価対象のテキストが含んでいなければならない情報をどの程度含んでいるかということに焦点が当てられている．しかし，実際にはテキストは単に必要な情報を含んでいれば良いというわけではない．テキストには読み手が存在し，その読み手がテキストに書かれた内容を正しく理解できなければ，そのテキストは意味をなさない．読み手の理解を阻害する原因には，難解な語彙の使用，不適切な論理展開や文章の構成などが挙げられる．これらはテキストの内容に関する問題ではなく，テキストそのものに関する問題である．従って，テキストの内容が正しく読み手に伝わるかどうかを考慮するならば，その評価においては内容に関する評価だけでなく，テキストそのものについての評価も重要となる．テキストそのものについての性質のうち，テキスト一貫性\cite{danwa}とは文章の意味的なまとまりの良さであり，例えば因果関係や文章構造などによって示される文同士の繋がりである．意味的なまとまりが悪ければ，テキストの内容を読み手が正確に理解することが困難になると考えられる．このことから一貫性の評価はテキストの内容が正しく伝わることを保証するために必要であると言える．また，テキスト一貫性が評価できるようになると，テキストを生成するシステムにおいて，例えば，一貫性が良くなるように文章を構成したり，一貫性の観点からの複数の出力候補のランク付けが可能となり，出力するテキストの質を高めることができる．テキスト一貫性は局所的な一貫性と大域的な一貫性という2種類のレベルに分類できる．局所的な一貫性とは相前後する2文間における一貫性であり，大域的な一貫性とは文章における話題の遷移の一貫性のことである．一貫性の評価に関しては，この局所的な一貫性と大域的な一貫性の両方についてそれぞれ考えることができるが，局所的な一貫性は大域的な一貫性にとって重要な要素であり，局所的な一貫性の評価の精度の向上が大域的な一貫性の評価に影響すると考えられる．以上のことから，本論文では，テキスト一貫性，特に局所的な一貫性に焦点を当て，この観点からのテキストの評価について述べる．テキストの性質について，テキスト一貫性と並べて論じられるものにテキスト結束性\cite{halliday1976}がある．これは意味的なつながりである一貫性とは異なり，文法的なつながりである．一貫性が文脈に依存しているのに対し，結束性は脱文脈的で規則的な性質である\cite{iori2007}．テキスト結束性に寄与する要素は大きく参照\footnote{代名詞の使用や省略は参照に含まれる．}，接続，語彙的結束性\footnote{同じ語の繰り返しは語彙的結束性に含まれる．}に分けられる．これらはテキストの表層において現れる要素である．一貫性は先に述べたように意味のまとまりの良さであり，これに寄与する要素は明示的な形では現れない．一貫性と結束性はどちらもテキストのまとまりに関する性質であり，それぞれが独立ではなく互いに関係している．従って，テキストの表層に現れる，結束性に関係する要素である接続表現や語彙的結束性を一貫性モデルにおいても考慮することで性能の向上が期待できる．2章で述べるように，局所的な一貫性に関する研究はテキスト中の隣接する文間の関係を単語の遷移という観点から捉えているものが多い．その中でもBarzilayら\cite{barzilay2005,barzilay2008}の研究は，この領域における他の研究において多く採用されているentitygridという表現を提案しており，先駆的な研究として注目に値する．しかし，3章で詳述するように，このモデルでは要素の遷移の傾向のみ考慮しており，テキストのまとまりに関係している明示的な特徴はほとんど利用されていない．そこで本論文では4章で詳述するように，一貫性モデルに結束性に関わる要素を組み込むことによって，結束性を考慮に入れた局所的な一貫性モデルを提案する．