label{intro}テキストは単なる文の集まりではなく，テキスト中の各文は互いに何らかの意味的関係を持つ．特に意味的関係の強い文が集まって談話セグメントと呼ばれる単位を形成する．文が互いに意味的関係を持つように，これらの談話セグメント間にも意味的な関係が存在する．テキストの全体的な談話構造はこの談話セグメント間の関係によって形成される．そのため，テキストのセグメント境界を検出するテキストセグメンテーションの研究は，談話構造解析の第一ステップであると考えられる\cite{Grosz:86}．また，最近では，テキストセグメンテーションの研究は情報検索の分野においても応用されている．長いテキスト中には複数のサブトピックが存在しているため，テキスト全体を扱うよりも，テキストをセグメントに分けた方が検索対象として良いと考えられるためである\cite{Callan:94,Salton:93,Hearst:93}．セグメント境界の検出では，テキスト中の表層的な情報が利用されることが多い．表層的な情報は比較的容易に抽出可能であり，特別な領域知識を必要としないので一般的な利用が可能だからである．多様な表層的情報の中で，意味的に類似した単語間の表層的関係である語彙的結束性\cite{Halliday:76}が，これまで多くのテキストセグメンテーションの研究に使用されている\cite{Morris:91,Kozima:93,hearst:94b,okumura:94a,reynar:94}．OkumuraとHonda\cite{okumura:94a}は語彙的結束性の情報だけでは充分ではなく，他の表層的情報を取り入れることによって，テキストセグメンテーションの精度が向上することを報告している．本稿では，複数の表層的手がかりとして，接続詞，照応表現，省略，文のタイプ，語彙的結束性などを使用して日本語テキストのセグメント境界を検出する手法について述べる．セグメント境界の検出では，手がかりから得られるスコアを基に，各文間の境界へのなりやすさ(あるいはなり難さ)を表す文間のスコアを与えることが多い．この手がかりを複数設定し，組み合わせて使用する手法は数多く存在する\cite{McRoy:92}が，各手がかりの出現がセグメント境界の検出に影響する度合が異なるため，各手がかりのスコアをそのまま使用せず，各手がかりの重要度に応じた重みをかけ，重み付きスコアの総和を文間のスコアとする手法が比較的良く用いられる．重み付きスコアの総和を文間のスコアとして使用する手法においては，各手がかりに最適な重み付けを行うことが，検出精度向上にとって重要になる．複数の表層的手がかりを用いてセグメント境界の検出を行う過去の研究\cite{Kurohashi:94,Sumita:92,Cohen:87,Fukumoto1}では，各手がかりの重みは直観あるいは，人手による試行錯誤によって決定される傾向がある．しかし人手による重みの決定はコストが高く，決定された重みを使用することで，必ずしも最適あるいは最適に近い精度が得られるという保証がない．そのため人手による重み付けを避け，少なくとも最適に近い値を得るために，自動的に重みを決定する方が望ましいと考えられる．そこで本研究では，正しいセグメント境界位置の情報が付いた訓練テキストを用意し，統計的手法である重回帰分析を使用することで各表層的手がかりの重要度の重みを自動的に学習する．しかし，重みの自動学習手法では訓練データの数が少ない場合に学習精度が良くならないという問題がある\cite{Akiba:98}．また，訓練データに対してパラメータ(手がかり)の数が多い場合には，学習された値が過適合を起す傾向があるという問題が知られている．学習された重みが訓練データに対し過適合すると，訓練データ以外のテキストに適用した場合には良い精度が得られない．また，考えられる全ての表層的手がかりが，常にセグメンテーションにとって良い手がかりになるとは限らない．そこで，過適合の問題を解消するために，重みの学習と共に使用する手がかりの最適化も行う必要がある．有効な手がかりだけを選択することができれば，良い重みの学習ができ，セグメンテーションの精度が向上すると考えられる．本研究で重みの学習に使用する重回帰分析には，有効なパラメータを選択する手法が既にいくつか開発されている．そこで，本研究ではパラメータ選択手法の一つとして広く利用されているステップワイズ法を使用する．重回帰分析とパラメータ選択手法であるステップワイズ法を使用することにより，有効な手がかりのみを選択し，最適な重みを獲得できると考えられる．我々の主張を要約すると以下のようになる．\begin{itemize}\itemテキストセグメンテーションにおいて，複数の表層的手がかりの組み合わせは有効である．\item重回帰分析とステップワイズ法の使用によってテキストセグメンテーションにとって有効な手がかりの選択と重みの自動的な獲得が可能となる．\end{itemize}上記の主張の有効性を調べるため，いくつかの実験を行う．小規模な実験ではあるが，実験結果から我々のアプローチの有効性を示す．以下，2節では本研究でテキストセグメンテーションに使用する表層的手がかりについて説明する．3節では複数の手がかりの重みを自動的に決定する手法について述べる．4節では自動的に有効な手がかりを選択する手法について述べる．5節では，本研究のアプローチによる実験について記述する．