label{はじめに}\subsection{複合名詞解析とは}\label{複合名詞解析とは}複合名詞とは，名詞の列であって，全体で文法的に一つの名詞として振る舞うものを指す．そして，複合名詞解析とは，複合名詞を構成する名詞の間の依存関係を尤度の高い順に導出することである．複合名詞は情報をコンパクトに伝達できるため重要な役割を果たしており，簡潔な表現が要求される新聞記事等ではとりわけ多用される．そして，記事中の重要語から構成される複合名詞は，記事内容を凝縮することさえ可能である．例えば，「改正大店法施行」という見出しは，「改正された大店法（＝大規模小売店舗法）が施行される」ことを述べた記事の内容を一つの名詞に縮約したものである．そして，このことを理解するためには，｛大店法，改正，施行｝が掛かり受けの構成要素となる単位であることと，これら3単語間に[[大店法改正]施行]という依存関係があることを理解する必要がある．複合名詞解析の確立は，機械翻訳のみでなく，インデキシングやフィルタリングを通して，情報抽出・情報検索等の高度化に貢献することが期待される．\subsection{従来の手法}\label{従来の手法}日本語の複合名詞解析の枠組みは，基本的に，\begin{itemize}\item[(1)]入力された文字列を形態素解析により構成単語列に分解する．\item[(2)]構成単語列間の可能な依存構造の中から尤度の高いものを選択する．\end{itemize}の二つの過程からなり，この限りでは通常の掛かり受け解析と同一である．異なる点は，品詞情報だけでは解析の手がかりとならないため，品詞以外の情報を利用せざるを得ない点である．品詞以外の手がかりを導入する方法としては，まず人手により記述したルールを主体とする手法が用いられ，大規模なコーパスが利用可能になるにつれ，コーパスから自動的に抽出した知識を利用する手法が主流となってきた．第一の段階である語分割の過程は，通常の形態素解析の一環でもあるが，特に複合名詞の分割を意識して行われたものとして，長尾らの研究\cite{長尾1978}がある．そこでは，各漢字の接頭辞・接尾辞らしさを利用したルールに基づく複合名詞の分割法が提案され\breakており，例えば長さ8の複合名詞の分割精度は84.9\%と報告されている．複合名詞の構造決定に\breakついては述べられていないが，長さ3,4,5,6の複合名詞について深さ2までの構造が人手で調べられている．それによれば，調べられた240個の長さ5の複合名詞については接辞を含んだ構\break造が完全に示されており，その59\%は左分岐構造をとっている．その後宮崎により、数詞の処理，固有名詞処理，動詞の格パターンと名詞の意味を用いた掛かり受け判定等に関する14種類のルールを導入する等、ルールを精緻化し，更に，「分割数が少なく掛かり受け数が多い分割ほど優先する」等のヒューリスティクスを導入することにより，未登録語が無いという条件の下で，99.8\%の精度で複合語の分割を行う手法が提案された\cite{宮崎1984}．コーパスに基づく統計的な手法では，分かち書きの一般的な手法として確率文節文法に基づく形態素解析が提案され\cite{松延1986}，ついで漢字複合語の分割に特化して，短単\break位造語モデル（漢字複合語の基本単位を，長さ2の語基の前後に長さ1の接頭辞・接尾辞がそれ\breakぞれ0個以上連接したものとする）と呼ばれるマルコフモデルに基づく漢字複合語分割手法が提案された\cite{武田1987}．確率パラメータは，技術論文の抄録から抽出した長さ2，3，4の連続漢字列を用いて繰り返し法により推定し，頻出語について正解パターンを与える等の改良により，97\%の分割精度を達成している（全体の平均文字長は不明）．次の段階である分割された単語の間の掛かり受けの解析についても，ルールに基づく枠組みと，コーパスに基づく枠組み双方で研究されてきた．前者の枠組みとして，宮崎は語分割に関する研究を発展させ，掛かり受けルールの拡充とこれらの適用順序の考慮により，限定された領域については，未知語を含まない平均語基数3.4の複合名詞167個について94.6\%の精度を達成している\cite{宮崎1993}．なお，英語圏でのルールに基づく研究としてはFinin\cite{Finin1980}，McDonald\cite{McDonald1982}，Isabelle\cite{Isabelle1984}等の研究があるが，シソーラス等の知識に基づくルールを用いる点は同様である．ルールに基づく手法の利点は，対象領域を特化した場合，人手による精密なルールの記述が可能となるため，高精度な解析が可能になることである．しかし，ルール作成・維持にコストがかかることと，一般に移植性に劣る点で，大規模で開いたテキストの取り扱いには向かないといえる．コーパスに基づく手法では，人手によるルール作成・メンテナンスのコストは削減できるが，名詞間の共起のしやすさを評価するために，単語間の共起情報を獲得する必要がある．しかし，共起情報の信頼性と獲得量が両立するデータ獲得手法の実現は容易ではなく，さまざまな研究が行われている．一般には，共起情報を抽出する対象として，何らかの固定したトレーニングコーパスを用意し，適当な共起条件に基づいて自動的に名詞対を取り出す．そのままでは一般に名詞対のデータが不足するので，観測されない名詞対の掛かり受け尤度を仮想的に得るため，名詞をシソーラス上の概念や，共起解析により自動的に生成したクラスタに写像し，観測された名詞間の共起を，そのようなクラス間共起として評価する．例えば，西野は共起単語ベクトルを用いて名詞をクラスタリングし，名詞間の掛かり受けの尤度をクラス間の掛かり受け尤度として捉えた\cite{西野1988}．小林は分類語彙表\cite{林1966}中の概念を利用して，名詞間の掛かり受けの尤度を概念間の掛かり受け尤度により評価した\cite{小林1996}．これらを掛かり受け解析に適用するためには，一般に，複合名詞の掛かり受け構造を二分木で記述し，統計的に求めた名詞間の掛かり受けのしやすさを，掛かり受け構造の各分岐における主辞間の掛かり受けのしやすさとみなし，それらの積算によって掛かり受け構造全体の確からしさを評価する手法が取られる．西野の手法では，平均4.2文字の複合名詞について73.6\%の精度で正しい掛かり受け構造が特定できたと報告されている．小林は，名詞間の距離に関するヒューリスティクスと併用することにより，シソーラス未登録語を含まない，例えば長さ6文字の複合名詞について，73\%の解析精度を得ている．なお英語圏では，Lauerが小林とほとんど同じ枠組みで3語からなる複合名詞解析の研究を行っており\cite{Lauer1995}，Rogetのシソーラス（1911年版）を用いて，Gloria'sencyclopediaに出現する，シソーラス未登録語を含まない3語よりなる複合名詞について，81\%の解析精度を得ている．（ただし，小林，Lauerとも，概念間の共起尤度に加え，主辞間の距離や左分岐構造を優先するヒューリスティクスを併用している）．以上を総括すると，従来のコーパスに基づく複合名詞解析の枠組みは，固定したトレーニングコーパスを用い，クラス間共起という形で間接的に名詞の共起情報を抽出することにより，掛かり受け構造の推定を行っていたといえる．この場合に生じる問題は，クラスへの所属が不明な単語を扱うことができないことである．例えば新聞記事のような開いたデータを扱う場合には，形態素解析辞書への未登録単語が頻出するばかりでなく（この場合，形態素解析の段階で誤りが発生するため，正解は得られない），形態素解析辞書へ登録されていてもシソーラスに登録されていない単語が出現する可能性があり，解析の際には問題となる．実際，我々が実験に用いた400個の複合名詞中，形態素解析用の辞書または分類語彙表に登録されていない単語を含むものは120個に上った（うち形態素解析辞書未登録語は48個）．未登録語の問題は，未登録語の語境界，品詞，所属クラスを正しく推定することができれば解決可能であるが，現時点では，これらについて確立した手法は無い．特に，語の所属クラス推定のためには，与えられたコーパス中でのその語の出現環境を得ることが必要となるため，なんらかの形でコンテクストの参照が必要となる．すなわち，あらかじめ固定したデータのみを用いて解析を行う枠組みでは，開いたコーパスを扱うには限界がある．\subsection{本論文の目的}\label{本論文の目的}本論文では，「あらかじめ固定されたデータのみを用いて解析する」という従来の枠組に対して，「必要な情報をオン・デマンドで対象コーパスから取得しながら解析する」という枠組を提唱し，その枠組における複合名詞解析の能力を検証する．文字インデキシングされた大規模なコーパスを主記憶内に置くことが仮想的ではない現在，本論文で提示する枠組には検討の価値があると考える．十分な大きさのコーパスの任意の場所を参照できれば，複合名詞に含まれる辞書未登録語の発見や，それらを含めた複合名詞を構成する諸単語に関する，様々な共起情報が取得できると思われるが，実際に我々は，テンプレートを用いたパターン照合によりこれらが実現できることを示す．このような手法においては，未登録語の発見はパターン照合の問題へ統合されるうえ，発見された未登録語の共起情報を文字列のレベルで直接参照するため，クラス推定の問題も生じない．データスパースネスの問題については，テンプレートの拡充による共起情報抽出能力の強化と，複合名詞を構成する単語対のうち，一部の共起情報しか観測されない場合に，それらをできるだけ尊重して掛かり受け構造を選択するためのヒューリスティクスを整備する．これらにより，シソーラス等の知識源に依存せず，純粋に表層情報のみを利用した場合の解析精度の一つの限界を目指す．本論文では，長さ5，6，7，8の複合名詞各100個，計400個について，新聞2ヵ月分，1年分\breakを用いて実験を行い，提案する枠組みで，高い精度の複合名詞解析が可能なことを示す．複合名詞解析の精度評価に関しては，パターン照合による未登録語の発見やヒューリスティクスの寄与も明らかにする．\subsection{本論文の構成}\label{本論文の構成}以下{\bf\ref{複合名詞解析の構成}節}では，複合名詞解析の構成の概略を述べ，{\bf\ref{従来手法と問題点の分析}節}では，クラス間共起を用いる手法のうち，クラスとしてシソーラス上の概念を用いる「概念依存法」の概括と，その問題点を整理する．{\bf\ref{文書走査による複合名詞解析}節}では提案手法の詳細を示し，共起データ抽出と構造解析について例を用いて述べる．{\bf\ref{実験結果}節}では，{\bf\ref{文書走査による複合名詞解析}節}で述べた複合名詞の解析実験の結果について示す．{\bf\ref{本論文の目的}}で述べた分析の他，ベースラインとの比較等を行う．最後に，今後の課題について述べる．