\label{sec:introduction}これまで，主に新聞などのテキストを対象とした解析では，形態素解析器を始めとして高い解析精度が達成されている．しかし近年，解析対象はWebデータなど多様化が進んでおり，これらのテキストに対しては既存の解析モデルで，必ずしも高い解析精度を得られるわけではない\cite{Kudo:Ichikawa:Talbot:Kazawa:2012j,Katsuki:Sasano:Kawahara:Kurohashi:2011j}．本稿では，そうしたテキストの一つである絵本を対象とした形態素解析の取り組みについて述べる．絵本は幼児の言語発達を支える重要なインプットの一つであり\cite{Mother-child:Ehon:2006}，高い精度で解析できれば，発達心理学における研究や教育支援，絵本のリコメンデーション\cite{Hattori:Aoyama:2013j}などへの貢献が期待できる．\begin{table}[b]\caption{絵本の文の解析例}\label{tb:morph-ex}\input{1008table01.txt}\par\vspace{4pt}\small解析結果の出現形，原形，品詞を記載．\\ただし，\kyteaの配布モデルでは原形は出力されない．品詞は適宜簡略化して表示．\par\end{table}絵本の多くは子供向けに書かれており，わかりやすい文章になっていると考えられる．それにも関わらず，既存の形態素解析器とその配布モデルでは，必ずしもうまく解析できない．なお本稿では，\pos{モデル}を，既存の形態素解析器に与えるパラメタ群という意味で用いる．表~\ref{tb:morph-ex}に，既存の形態素解析器である\juman\footnote{http://nlp.ist.i.kyoto-u.ac.jp/index.php?JUMAN,ver.7.0を利用．}\cite{juman:7.0j}，\chasen\footnote{http://chasen-legacy.sourceforge.jp/,ver.2.4.4を利用．}\cite{chasen:2.4.4j}，\mecab\footnote{http://mecab.googlecode.com/svn/trunk/mecab/doc/index.html,ver0.996,辞書はmecab-ipadic-2.7.0-20070801を利用．}\cite{Mecab}，\kytea\footnote{http://www.phontron.com/kytea/,ver.0.4.3を利用．}\cite{Mori:Nakata:Graham:Kawahara:2011j}とその配布モデルで絵本の文を解析した場合の例を示す．解析器によって誤り方は異なるが，すべて正しく解析できた解析器はなく，既存のモデルでは絵本の解析が難しいことがわかる．これは，一般的な形態素解析モデルを構築するときに用いられる学習データ（ラベルありデータ）と，解析対象である絵本のテキストでは傾向が大きく異なるためだと考えられる．このように，学習データと解析対象の分野が異なる場合には，形態素解析に限らず機械学習を用いる多くのタスクで精度が低下するため，それに対応するための様々な手法が提案されてきた．\citeA{Kamishima:2010j}は，この問題に対処するための機械学習の方針として，半教師あり学習，能動学習，転移学習の三つを挙げている．まず，半教師あり学習は，少数のラベルありデータを準備し，多数のラベルなしデータを活用して予測精度を向上させる手法であり，日本語では単語分割を行う手法が提案されている\cite{Hagiwara:Sekine:2012j}．能動学習は，より効率的な分類ができるように選んだ事例にラベルを付与する．日本語形態素解析では，確信度の低い解析結果に対して優先的に正解ラベルを付与していくことで，対象分野の解析精度を効率的に改善する方法が提案されている\cite{Mori:2012j,Neubig:Nakata:Mori:2011}．転移学習は，関連しているが異なる部分もあるデータから，目的の問題にも利用できる情報・知識だけを取り込んで，より予測精度の高い規則を得ることを目標とする\cite{Kamishima:2010j}．転移学習は，元の分野と対象分野のラベルありデータの有無によって分類ができる．本稿では，対象分野のラベルありデータが無い場合を教師なし分野適応，ある場合を教師あり分野適応と呼ぶ．\citeA{Kudo:Ichikawa:Talbot:Kazawa:2012j}が提案した，Web上のひらがな交じり文に対する形態素解析精度向上の手法では，大量のWeb上の生コーパスを利用しているが，対象分野のラベルありデータは用いておらず，教師なし分野適応の一種と言える．いずれの先行研究も優れた利点がある．しかし，本稿で対象とする絵本のように，これまで対象とされてきたコーパスと全く異なり，かつ，大量のデータの入手が困難な場合，これらの先行研究をそのまま適用しても高い精度を得ることは難しい．まず，絵本の大量の生コーパスが存在するわけではないため，Webデータを対象とする場合のような，大量の生コーパスを用いた半教師あり学習は適さないと考えられる．能動学習はすぐれた分野適応の方法であるが，本稿のように，ベースとなる初期モデルの学習に利用できる学習データと対象分野との差異が非常に大きい場合，解析誤りが多すぎ，結局ほぼ全文の解析結果を修正しつつラベルを付与する必要に迫られることになる．\citeA{Kudo:Ichikawa:Talbot:Kazawa:2012j}の方法は，ひらがな交じり文を対象としており，絵本の解析にも比較的適していると考えられる．しかし，絵本の場合，ひらがな交じりというより，全文がひらがなで記述されることも多く，高い精度で解析できるとは言えない．そもそも，対象分野のラベルありデータを十分に得ることができれば，通常，教師あり学習により高い精度が得られる．しかし，対象分野のラベルありデータを作成するためにも，何らかの形態素解析器による解析結果を修正する方法が一般的であり，そもそもの形態素解析精度が低いとラベルありデータの作成に，コストと時間が非常にかかることになる．そこで本稿では，既存の辞書やラベルありデータを，対象分野の特徴にあわせて自動的に変換し，それを使って形態素解析モデルを構築する教師なし分野適応手法を提案する．提案手法では，既存の言語資源を活用することで，コストと時間をかけずに，対象分野の解析に適した形態素解析モデルを得ることが出来る．また，こうして得た初期モデルの精度が高ければ，さらに精度を高めるための能動学習や，ラベルありデータの構築にも有利である．本稿では，提案手法で構築したモデルをさらに改良するため，絵本自体へのアノテーションを行って学習に利用した教師あり分野適応についても紹介する．以降，まず\ref{sec:target}章では，解析対象となる絵本データベースの紹介を行い，新聞などの一般向けテキストと絵本のテキストを比較し，違いを調査する．\ref{sec:morph-kytea}章では，本稿で形態素解析モデルの学習に利用する解析器やラベルありデータ，辞書，および，評価用データの紹介を行う．\ref{sec:bunseki}章では，絵本のテキストを漢字に変換した場合などの精度変化を調査することで，絵本の形態素解析の問題分析を行う．\ref{sec:morph}章では，\ref{sec:target}章，\ref{sec:bunseki}章の調査結果に基づき，解析対象である絵本に合わせて，既存の言語資源であるラベルありデータと辞書を変換する方法を提案する．\ref{sec:exp-adult}章では，これらを学習に用いる教師なし分野適応の評価実験を行い，提案手法による言語資源の変換の効果を示す．さらに，\ref{sec:exp-add-ehon}章では，絵本のラベルありデータを学習に利用する教師あり分野適応の評価実験を行う．また同時に，提案手法によって得られるラベルありデータが，どの程度の絵本自体のラベルありデータと同程度の効果になるかも評価する．\ref{sec:kousatsu}章では，前章までに得たモデルをさらに改良するための問題分析と改良案の提示を行い，提案手法の絵本以外のコーパスへの適用可能性についても考察する．最後に\ref{sec:conclusion}章では，本稿をまとめ，今後の課題について述べる．