\label{sec:introduction}\textbf{意志性(volitionality)}はイベントの基本的な属性であり，イベントに何者かの意志的な関与があるかどうかを表す．本研究では特にイベントの主語が表すエンティティがイベントに意志的に関与しているか否かに着目する．例えば，主語のエンティティの観点から見て，「食べる」や「書く」といったイベントはふつう意志的(volitional)であり，「泣く」や「怪我をする」，「怒られる」といったイベントは非意志的(non-volitional)である．イベントの意志性分類は，因果関係知識の類型化\cite{lee-jun-2008-constructing,inui2003kinds,abe-etal-2008-acquiring,abe-etal-2008-two}に用いられてきたほか，条件付きイベント予測\cite{du-etal-2019-modeling}，スクリプト抽出\cite{chambers-jurafsky-2008-unsupervised}，顧客フィードバック分析\cite{liu-etal-2017-ijcnlp}などへの応用がある．一方，有生性(animacy)は名詞の属性であり，名詞が表すエンティティに人間のような意志的な行為が可能かどうかを表す．本研究ではイベントの主語が表すエンティティがイベントに意志的に関与しているか否かに着目するため，イベントの主語が有生名詞であることはイベントが意志的であることの必要条件となる．この密接な関係に着目し，本研究では\textbf{主語有生性}というイベントの属性を考える．意志性の学習では主語有生性の同時学習が助けになると期待される．意志性を認識する難しさは，言語資源の不足と文脈理解が必要なことにある．意志性は多くの場合，イベントの述語によって同定できる．冒頭の「食べる」や「泣く」などがそうである．しかし，意志的（あるいは非意志的）な行為を表す述語を網羅したリストは存在しない．また，たとえそうした言語資源があったとしても，述語だけではなく，その文脈も考慮しなければ意志性を同定できない場合が存在する．例えば，例~\ref{ex:shawa-o-abiru}と例~\ref{ex:hinan-o-abiru}の述語はどちらも同じ「浴びる」であるが，前者は意志的，後者は非意志的である\footnote{意志的なイベントの例は「V（volitionalの略）」，非意志的なイベントの例は「NV（non-volitionalの略）」を付記して示す．}．\ex.\a.\label{ex:shawa-o-abiru}シャワーを浴びる．$_\text{{(V)}}$\b.\label{ex:hinan-o-abiru}非難を浴びる．$_\text{{(NV)}}$また，例~\ref{ex:iki-o-suru}は非意志的であるが，例~\ref{ex:fukaku-iki-o-suru}は「深く」という副詞を伴うことで意志的となる．\ex.\a.\label{ex:iki-o-suru}息をする．$_\text{{(NV)}}$\b.\label{ex:fukaku-iki-o-suru}深く息をする．$_\text{{(V)}}$文脈理解の問題は言語資源の整備によって解決するのは困難である．あらゆる文脈―述語の項，項への連体修飾，述語への修飾（副詞句）の組み合わせ―に対して意志性のラベルをアノテーションすることは非現実的だからである．この問題に対する有望な解決策は，イベントを構成する語句の意味とそれらの関係性を柔軟に捉えて意志性を認識する分類器を構築することである．そうした柔軟な分類器は深層学習モデルを訓練することで得られると期待されるが，その訓練には通常，大量のラベル付きデータが必要となる．主語有生性の認識についても，意志性の認識と同様の難しさがある．まず，言語資源の不足の問題がある．主語有生性は，たいていの場合，主語の名詞が通常有生名詞(animatenoun)か無生名詞(inanimatenoun)かによって同定できる．有生名詞・無生名詞はConceptNet\cite{10.5555/3298023.3298212}などの知識ベースから一定量のリストが得られるが，網羅的とは言い難い．また，主語有生性の認識においても文脈理解が必要となる場合がある．例えば，例~\ref{ex:shirobai-ga-tometearu}の主語「白バイ」は通常無生名詞であるが，例~\ref{ex:shirobai-ga-oikaketekuru}の主語「白バイ」は警察官の換喩であり，この文脈においては有生名詞である\footnote{主語が有生名詞であるイベントの例は「A（animateの略）」，主語が無生名詞であるイベントの例は「IA（inanimateの略）」を付記して示す．}．\ex.\a.\label{ex:shirobai-ga-tometearu}白バイが停まっている．$_\text{{(IA)}}$\b.\label{ex:shirobai-ga-oikaketekuru}白バイが追いかけてくる．$_\text{{(A)}}$こうした現象に対処するには，やはり柔軟な文脈理解が可能な分類器を構築するのが有望であり，その訓練には大量のラベル付きデータが必要となる．本研究では，イベントの意志性と主語有生性を同時学習する弱教師あり学習手法を提案する．提案手法の概要を図~\ref{fig:overview}に示す．提案手法ではまず，ヒューリスティクスを用いて生コーパス中のイベントにラベルを付与する．意志性のラベルは「わざと」などの意志的な行為を表す副詞（意志的副詞）と「うっかり」などの非意志的な行為を表す副詞（非意志的副詞）を手がかりに付与する．例えば，例~\ref{ex:aete-shijitsu-o-hanasu}は意志的副詞「あえて」が述語に係っているため，意志的であるとみなす．例~\ref{ex:ukkari-keitai-o-otosu}は，非意志的副詞「うっかり」が述語に係っているため，非意志的であるとみなす．\ex.\label{ex:aete-shijitsu-o-hanasu}あえて真実を話す．$_\text{(V)}$\ex.\label{ex:ukkari-keitai-o-otosu}うっかり携帯を落とす．$_\text{(NV)}$主語有生性のラベルは既存の言語資源に登録されている有生名詞・無生名詞を手がかりに付与する．生コーパスの量は際限なく増やすことが可能であるため，この方法で大量のラベル付きデータを低コストで収集することができる．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%fig.1\begin{figure}[t]\begin{center}\includegraphics{29-3ia3f1.pdf}\end{center}\hangcaption{提案手法の概要．生コーパス中のイベントにヒューリスティクスを用いて意志性・主語有生性のラベルを付与し，意志性・主語有生性それぞれのラベル付きデータセット（$\mathcal{D}^l_\text{vol}$・$\mathcal{D}^l_\text{ani}$）とラベルなしデータセット（$\mathcal{D}^u_\text{vol}$・$\mathcal{D}^u_\text{ani}$）を得る．その上で，意志性と主語有生性の分類を同時学習する．その際，手がかり語だけに着目した分類に陥ることを防ぐための正則化を導入する．}\label{fig:overview}\end{figure}%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%例~\ref{ex:aete-shijitsu-o-hanasu}，例~\ref{ex:ukkari-keitai-o-otosu}が示唆するように，意志的副詞・非意志的副詞を除いたとしても，多くの場合，イベントの意志性は保持される．これは主語有生性に関しても同様である．しかし，そうでない場合もある．例えば，例~\ref{ex:wazato-kokeru}は意志的であるが，そこから「あえて」を除いた例~\ref{ex:kokeru}は非意志的である．\ex.\a.\label{ex:wazato-kokeru}あえてこける．$_\text{(V)}$\b.\label{ex:kokeru}こける．$_\text{(NV)}$このように，意志的副詞と共起するイベントが必ずしも意志的なイベントであるとは限らない．主語有生性に関してもこうした例が存在する．例えば，例~\ref{ex:shogekiga-hashiru}の主語である「衝撃」は無生名詞であるが，「衝撃」を除いた例~\ref{ex:hashiru}の主語は有生名詞として捉えるのが妥当である．\ex.\a.\label{ex:shogekiga-hashiru}衝撃が走る．$_\text{(IA)}$\b.\label{ex:hashiru}走る．$_\text{(A)}$手がかり語を常に含むラベル付きデータから，手がかり語を含まないラベルなしイベントに汎化する分類器を得るには，原則として手がかり語に頼らず，それと共起するテキストからラベルを予測することを学習しつつ，手がかり語を除くことでラベルが変化する例に関しては，手がかり語と共起するテキストからラベルを予測することを学習しないことが重要である．本研究では，分類器を学習する際にラベル付けの手がかり語だけに着目して分類することを抑制する正則化を導入することで前者の原則を学習しつつ，汎用言語モデル\cite{devlin-etal-2019-bert}が作り出すイベントの汎化ベクトル表現の上で分類器を構築することで，予測のために手がかり語に着目せざるを得ないケースがデータから学習されることを期待する．本研究は，手がかり語に着目した分類を抑制する問題をバイアス削減あるいは教師なしドメイン適応の問題と捉え，その手法を活用する．バイアス削減はデータセット中に存在する特定のバイアスが予測に濫用されることを防ぐ手法である\cite{NIPS2016_a486cd07,zhao-etal-2017-men,zhao-etal-2019-gender,kennedy-etal-2020-contextualizing}．本研究ではヘイトスピーチ認識器の学習において利用されているバイアス削減手法を転用する\cite{kennedy-etal-2020-contextualizing,Jin2020Towards}．ここで提案されているバイアス削減手法は，分類器が「gay」といったヘイトスピーチに特徴的な単語（バイアス）だけに着目した分類に陥ることを抑制し，文脈を考慮した分類を促すものである．本研究では，ラベル付けに用いる手がかり語をバイアスとみなして，単純なバイアス削減手法であるwordremoval(WR)，より高度なバイアス削減手法で有効性が知られているsamplingandocclusion(SOC)の2つを利用する．教師なしドメイン適応は，ソースドメインのラベル付きデータとターゲットドメインのラベルなしデータを用いて，ターゲットドメインに汎化するモデルを構築する手法である．本研究の設定は，手がかり語を含むラベル付きデータをソースドメインのデータ，手がかり語を含まないラベルなしデータをターゲットドメインのデータとみなすことで，教師なしドメイン適応の問題として定式化できる．本研究では，深層学習モデルを利用したテキスト分類器の学習において有効性が確認されている教師なしドメイン適応手法adversarialdomainadaptation(ADA)を利用する\cite{JMLR:v17:15-239,pmlr-v37-ganin15,shah-etal-2018-adversarial,Shen_Qu_Zhang_Yu_2018}．ADAでは，ラベル付きデータのもとで分類を学習しつつ，敵対的学習の枠組みで，ラベル付きデータとラベルなしデータが判別できなくなるようにイベントのベクトル表現を学習する．この学習により，ラベル付きデータにだけ現れる手がかり語になるべく頼らない分類が学習されると期待される．提案手法の有効性を確認するため，日本語と英語で実験を行った．分類器の性能を評価するため，各言語についてクラウドソーシングで評価データを新たに構築した．実験を通して，提案手法により，人手でラベル付きデータを構築することなく，イベントの意志性・主語有生性の高精度な分類器を構築できることを示した\footnote{本研究で構築した評価データおよびモデルの実装は公開予定である．}．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%