コンピュータに自然言語の意味を理解させるためには，文の述語とその項の意味的な関係を表現する必要がある．竹内は，述語と項の深層関係を表現する手法としての語彙概念構造に着目，これに基づく辞書を提案している\cite{takeuchi04,takeuchi05}．語彙概念構造は述語と項の深層関係を抽象化するため，言い換えの分野で有効性が示されている\cite{furuhata04}．河原らは，用言とその直前の格要素の組を単位とした用例ベースの辞書，格フレーム辞書を提案し，それに基づく格解析モデルを提案している\cite[など]{kawahara05_1,kawahara05}．照応や省略の解析に格フレーム辞書の有効性が示されている\cite[など]{sasano04,kawahara04,kawahara03}．格フレーム辞書は表層格を表現・区別し，語彙概念構造は表層格および深層関係を抽象化するものであり，表層格で区別できない述語と項の意味関係を個々の項について詳細に表現することはできない．これに対し，述語と項との詳細な意味関係を典型的場面についての構造化された知識である意味フレームに即して表現した体系として，日本語フレームネットが提案されている\cite[など]{ohara05}．日本語フレームネットは英語語彙情報資源FrameNet\footnote{http://framenet.icsi.berkeley.edu}と同様にフレーム意味論\cite{fillmore82}に基づく日本語語彙情報資源で，意味フレーム別に，その意味要素である詳細な意味役割を定義し，その意味フレームに関与する述語項構造の述語となる語彙項目をリストアップしている．格フレーム辞書，語彙概念構造辞書および日本語フレームネットによる，述語「払う」に対する記述を図\ref{fig:resource_comparison}に示す．\begin{figure}[p]\setlength{\tabcolsep}{1.3mm}\begin{tabular}{llllllllllll}\hline\hline\vspace*{-2mm}&&&&&&&&&&&\\\multicolumn{12}{l}{\normalsize{\bf格フレーム辞書}$^{*1}$}\\&\multicolumn{11}{l}{払う:動1}\\&&\multicolumn{2}{r}{＊$\langle$ガ格$\rangle$}&\multicolumn{8}{l}{私:393,人:246,者:215,俺:168,自分:158,僕:101,あなた:38,$\langle$数量$\rangle$人:37,...}\\&&\multicolumn{2}{r}{＊$\langle$ヲ格$\rangle$}&\multicolumn{8}{l}{金:18570,料:7522,料金:4101,税金:2872,$\langle$数量$\rangle$円:2726,費:1643,税:1340,...}\\&&\multicolumn{2}{r}{＊$\langle$ニ格$\rangle$}&\multicolumn{8}{l}{$\langle$補文$\rangle$:336,人:250,者:233,会社:211,業者:127,店:95,ＮＴＴ:72,屋:68,...}\\&&\multicolumn{2}{r}{＊$\langle$デ格$\rangle$}&\multicolumn{8}{l}{レジ:106,$\langle$時間$\rangle$:75,受付:74,入り口:63,税金:63,$\langle$補文$\rangle$:56,コンビニ:55,...}\\&&\multicolumn{2}{r}{＊$\langle$無格$\rangle$}&\multicolumn{8}{l}{$\langle$数量$\rangle$円:2739,$\langle$数量$\rangle$ドル:371,$\langle$数量$\rangle$回:363,$\langle$数量$\rangle$元:102,$\langle$数量$\rangle$人:96,...}\\&&\multicolumn{2}{r}{$\langle$時間$\rangle$}&\multicolumn{8}{l}{$\langle$時間$\rangle$:677}\\&&\multicolumn{2}{r}{$\langle$ノ格$\rangle$}&\multicolumn{8}{l}{$\langle$数量$\rangle$円:963,$\langle$時間$\rangle$:499,$\langle$数量$\rangle$:260,$\langle$数量$\rangle$ドル:164,$\langle$数量$\rangle$倍:153,...}\\&\multicolumn{11}{l}{払う:動2}\\&&\multicolumn{10}{l}{$\vdots$}\\\vspace*{-2mm}&&&&&&&&&&&\\\hline\vspace*{-2mm}&&&&&&&&&&&\\\multicolumn{12}{l}{\normalsize{\bf語彙概念構造}$^{*2*3}$}\\&\multicolumn{3}{l}{払う}&\multicolumn{8}{l}{[[~]xCONTROL[BECOME[[~]yBEAT[FILLED]z]]]}\\\vspace*{-2mm}&&&&&&&&&&&\\\hline\vspace*{-2mm}&&&&&&&&&&&\\\multicolumn{12}{l}{\normalsize{\bf日本語フレームネット}$^{*4*5}$}\\&\multicolumn{11}{l}{払う.v}\\&&\multicolumn{2}{l}{Frame:}&\multicolumn{8}{l}{Commerce\_pay}\\&&\multicolumn{2}{l}{Definition:}&\multicolumn{8}{l}{IPAL:相手に受け取る権利のある金を渡す．}\\&&\multicolumn{10}{l}{FrameElements:}\\\cline{4-11}&&&\multicolumn{2}{l}{FrameElement}&\multicolumn{6}{l}{Realizations}&\\\cline{4-11}&&&\multicolumn{2}{l}{\itBuyer}&DNI.--.--&INC.--.--&INI.--.--&NP.Ext.--&NP.Ext.ガ&&\\&&&\multicolumn{2}{l}{\itCircumstances}&NP.Dep.デ&&&&&&\\&&&\multicolumn{2}{l}{\itGoods}&NP.Obj.ヲ&&&&&&\\&&&\multicolumn{2}{l}{\itMeans}&NP.Dep.デ&&&&&&\\&&&\multicolumn{2}{l}{\itMoney}&NP.Obj.ヲ&DNI.--.--&NP.Obj.ハ&NP.Dep.--&NP.Obj.--&NP.Obj.モ&\\&&&\multicolumn{2}{l}{\itPlace}&NP.Dep.ニ&NP.Dep.デ&NP.Dep.ハ&&&&\\&&&\multicolumn{2}{l}{\itRate}&AVP.Dep.--&&&&&&\\&&&\multicolumn{2}{l}{\itReason}&AVP.Dep.--&Sfin.Dep.--&NP.Dep.カラ&&&&\\&&&\multicolumn{2}{l}{\itSeller}&DNI.--.--&NP.Dep.ヘ&INI.--.--&NP.Ext.ハ&&&\\&&&\multicolumn{2}{l}{\itTime}&NP.Dep.ニ&NP.Dep.モ&&&&&\\\cline{4-11}&&&&&&&&&&&\\\hline\hline\multicolumn{12}{r}{\begin{minipage}[t]{0.8\textwidth}\footnotesize\begin{itemize}\item[\hspace*{3mm}*1]\texttt{http://reed.kuee.kyoto-u.ac.jp/cf-search/}で検索した結果の一部を引用した．\item[\hspace*{3mm}*2]\texttt{http://cl.it.okayama-u.ac.jp/rsc/lcs/}から引用した．\item[\hspace*{3mm}*3]この例では，\texttt{x，y，z}は表層ではそれぞれ「が」「を」「に」格，深層ではそれぞれAgent，Theme，Goalに対応している．\item[\hspace*{3mm}*4]ここに示した日本語フレームネットデータは2006年8月現在のものである．\item[\hspace*{3mm}*5]表において，``FrameElement''（フレーム要素）はいわゆる深層格に当たる．\end{itemize}\end{minipage}}\\\end{tabular}\vspace{4pt}\caption{格フレーム辞書，語彙概念構造および日本語フレームネットにおける述語「払う」の記述}\label{fig:resource_comparison}\end{figure}FrameNetは機械翻訳や語義曖昧性解消の分野で有効と考えられており，将来の適用に向けて，FrameNet意味役割を自動推定するタスクのコンテストも開催されている\footnote{http://www.lsi.upc.edu/$\tilde{~}$srlconll/home.htmlならびにhttp://www.senseval.org/}\cite{litkowski04}．FrameNetに基づく意味役割自動推定は，述語の各項に対し，詳細な意味役割に相当する，フレーム意味論における「フレーム要素(FrameElement)」を付与する試みである．この研究はGildeaらの提案に端を発する\cite{gildea02}．Gildeaらは，条件付き確率モデルを用いた意味役割推定に加え，確率モデルの学習に必要な訓練事例の自動生成手法も提案した．Gildeaらの提案は，形式意味論の枠組みに沿って述語と項の意味的な関係を表現するPropBank\cite[など]{kingsbury02}を背景とした意味役割推定手法においても参照され，その改良として，確率モデルの獲得手法に最大エントロピー(ME)法\cite{berger96}やサポートベクタマシン(SVM)\cite{vapnik99}を用いた意味役割推定が複数提案された\cite[など]{kwon04,pradhan04,bejan04}．また，文中のどの部分が項であるかを同定するため，形態素の品詞や句の文法機能を用いて項を抽象化し，頻出するものを項とする手法も提案された\cite{baldewein04}．日本語フレームネットではFrameNetの枠組や方法論をふまえ，日英の比較対照を考慮した日本語語義記述が実践されているが，日本語フレームネットを用いた，日本語を対象とした意味役割の自動推定に関する研究は行われていない．そこで本稿では，日本語フレームネットに基づき，述語項構造における項の意味役割を推定するモデルを提案する．日本語フレームネットは現在作成中であり，現時点では語彙資源の規模が非常に小さい\footnote{2006年8月現在，FrameNetの注釈付き事例数約150,000に対し，日本語フレームネットの注釈付き事例数は1,756．}．そのため，日本語の意味役割推定にはある程度規模の大きい英語FrameNetを対象とした既存の手法をそのまま適用できず，小規模の語彙資源でも十分な精度で推定可能な手法を新たに考える必要がある．本稿では以上を踏まえ，日本語フレームネットの注釈付き事例に基づく機械学習を用いて，意味役割を推定するモデルの獲得手法を提案する．意味役割推定モデルは，文と述語から述語項構造を同定，意味役割を付与すべき項を抽出し，それらに適切な意味役割を付与するという3つのタスクを担う．モデルの獲得には最大エントロピー法ならびにサポートベクタマシンを用い，項候補の獲得には構文情報を利用する．同時に，モデルの学習に必要な訓練事例の自動生成も行う．