\label{sec:Introduction}近年，情報化が進むにつれて，大量の電子テキストが流通するようになった．これを有効活用するために，情報検索や情報抽出，機械翻訳など，計算機で自然言語を処理する技術の重要性が増している．この自然言語処理技術は様々な知識を必要とするが，その中で構文解析の際に最もよく用いられるものは文脈自由文法(CFG，以下，文法と略す)である．ところが，人手で作成した大規模な文法は，作成者の想定する言語現象にどうしても``もれ''があるため，網羅性に欠けるという問題がある．一方，最近では，コーパスから抽出した統計情報を用いて自然言語を解析するコーパスベースの研究が成果をあげており，それに伴い，(電子)コーパスの整備が進んでいる．このコーパスから文法を自動的に抽出する研究もあり\cite{charniak:96,shirai:97}，文法作成者に大きな負担をかけることなく，コーパス内に出現する多様な言語現象を扱える大規模な文法を作成することが可能である．しかし，コーパスから抽出した文法には問題がある．それは，コーパスから抽出した文法で構文解析を行うと，一般に，膨大な量の構文解析結果(曖昧性)\footnote{以降，特に断わらない限り，構文解析結果の曖昧性を単に曖昧性と呼ぶ．}が出力されることである．その要因については後述するが，これが，解析精度の低下や解析時間，使用メモリ量の増大の要因となる．コーパスから抽出した大規模文法がこれまで実用に供されなかった最大の理由はここにある．コーパスには意味を考慮した構文構造が付与されていることが普通であり，そのコーパスから抽出した文法で構文解析を行うと，意味解釈に応じた異なる構文解析結果が多数生成される．しかし，意味情報を用いない構文解析の段階では，意味的に妥当な少数の構文構造に絞り込めず，可能な構文構造を全て列挙せざるを得ない．我々は，構文解析結果(構文木)に沿って意味解析を進める構文主導意味解析(SyntaxDirectedSemanticAnalysis,SDSA)\cite{jurafsky:2000}を想定し，構文解析の段階で生じる曖昧性を極力抑え，次の意味解析の段階で意味的に妥当な意味構造を抽出するという2段階の解析手法を採用する(図\ref{fig:analysis_flow})．\begin{figure}[tp]\centering\epsfxsize=.9\textwidth\epsfbox{Introduction/figure/flow.eps}\caption{自然言語解析の流れ}\label{fig:analysis_flow}\end{figure}\if0\begin{figure}[tp]\centering\epsfxsize=.6\textwidth\epsfbox{Introduction/figure/procedure.eps}\caption{大規模日本語文法作成手順}\label{fig:procedure}\end{figure}\fi本論文では，構文解析の段階の曖昧性を極力抑え，その後の意味解析の段階にも有効な構文構造を生成する大規模日本語文法について検討する．\if0そこで，我々は，既存の構文構造付きコーパスを出発点とし，以下の手順で文法を作成することを試みている(図\ref{fig:procedure})．\begin{enumerate}\item既存の構文構造付きコーパスから文法を抽出する\item構文解析結果の曖昧性を増大させる要因を分析する\item分析結果をもとに構文構造付きコーパスの変更方針を作成する\item変更方針に従ってコーパスを変更し，そこから新しい文法を再抽出する\item(2)〜(4)を繰り返す\end{enumerate}ただし，文法の抽出は，Charniakによる``tree-bankgrammar''の抽出方法\cite{charniak:96}と同様の方法をとる．上述の文法作成手順では，構文構造付きコーパスの変更に重点が置かれ，文法の作成，変更というより，むしろコーパスの作成，変更のように思われるかもしれない．しかし，実際の変更過程では，抽出した文法を変更し，それをコーパス中の構文構造に反映させる方法をとっている．文法の変更をコーパスにまで反映させるのは，PCFGモデル等の確率モデルによる学習の際に訓練データとして必要であるからであり，文法の作成，変更とコーパスの作成，変更は同時に扱うべき問題である．つまり，「曖昧性を抑えた構文構造を出力するように文法を変更する」ことと，「コーパスに付与されている構文構造を曖昧性を抑えたものに変更する」ことは，結局のところ，同じことであると考えている．\fiその結果，検討前の文法と比較して，出力される解析木の数を$10^{12}$オーダから$10^5$オーダまで大幅に減少させることが可能になった．さらに，この文法から得た解析結果に対して，意味情報をまったく用いず，確率一般化LRモデル(PGLRモデル)\cite{inui:98}によるスコア付け1位の解析木の文の正解率は約60\%であった．一方，スコア付け1位の解析木に対し，機械的な方法で文節の係り受けの精度を測定したところ，意味情報を用いなくても，89.6\%という高い係り受け精度が得られた．意味情報を本格的に利用することで，さらなる精度向上が図れるという見通しを得ている．以下に本論文の構成を述べる．第\ref{sec:Related}節では，コーパスから文法を抽出する主な研究を二つ紹介する．第\ref{sec:Procedure}節では，我々が大規模日本語文法を作成する際の手順について述べる．第\ref{sec:Problem}節では，コーパスから抽出した文法が，構文解析において膨大な量の曖昧性を出力する要因を考察する．第\ref{sec:Modification}節では，構文解析結果の曖昧性の削減を考慮した具体的な文法とコーパスの変更方針を述べ，第\ref{sec:Evaluation}節，第\ref{sec:SDDA}節では，変更したコーパスから抽出した文法の有効性を実験により明らかにする．最後に，第\ref{sec:Conclusion}節で本研究を総括し今後の課題を述べる．