述語項構造解析(predicate-argumentstructureanalysis)は，文から述語とその格要素（述語項構造）を抽出する解析タスクである．述語項構造は，「誰が何をどうした」を表現しているため，この解析は，文の意味解析に位置付けられる重要技術の一つとなっている．従来の述語項構造解析技術は，コーパスが新聞記事であるなどの理由で，書き言葉で多く研究されてきた\cite{carreras-marquez:2004:CONLL,carreras-marquez:2005:CoNLL,Matsubayashi:PredArgsData2014j}．一方，近年のスマートフォンの普及に伴い，Apple社のSiri，NTTドコモ社のしゃべってコンシェルなど，音声による人とコンピュータの対話システムが，身近に使われ始めている．人・コンピュータの対話システムを構築するためには，人間の発話を理解し，システム発話とともに管理する必要があるが，述語項構造は，対話理解・管理に対しても有効なデータ形式であると考えられる．しかし，新聞記事と対話では，発話人数，口語の利用，文脈など，さまざまな違いがあるため，既存の新聞記事をベースとした述語項構造解析を対話の解析に利用した際の問題は不明である．たとえば，以下の対話例を考える．\vspace{1\Cvs}\begin{center}\begin{tabular}{|lp{60mm}|}\hlineA:&$\left[\mathit{iPad}\right]_{\text{ガ}}$が\textbf{ほしい}な．\\B:&いつ$\phi_{\text{ガ}}\phi_{\text{ヲ}}$\textbf{買う}の?\\\hline\end{tabular}\end{center}\vspace{1\Cvs}\noindentこの例では，最初の発話から，述語が「ほしい」，そのガ格が「iPad」である述語項構造が抽出される．2番目の発話では，述語が「買う」であることはわかるが，ガ格，ヲ格が省略されているため，述語項構造を得るためには，ガ格が発話者A，ヲ格が「iPad」であることも併せて解析する必要がある．このように，対話では省略がごく自然に出現する（これをゼロ代名詞と呼ぶ）ため，日本語の対話の述語項構造解析には，ゼロ代名詞照応解析処理も必要となる．本稿では，人とコンピュータの対話システム実現のため，従来に比べ対話を高精度に解析する述語項構造解析を提案する．本稿で対象とするタスクは，以下の2点をともに解決するものである．\begin{enumerate}\item日本語で必須格と言われているガ格，ヲ格，ニ格に対して，述語能動形の項を決定する．\itemゼロ代名詞照応解析を行い，文や発話内では項が省略されている場合でも，先行した文脈から項を決定する．\end{enumerate}本稿の提案骨子は，対話のための述語項構造解析器の構築を，新聞から対話へのドメイン適応とみなすことである．具体的には，新聞記事用に提案されたゼロ代名詞照応機能付き述語項構造解析を，話題を限定しない雑談対話に適応させる．そして，対話と新聞のさまざまな違いを，個々の違いを意識することなく，ドメイン適応の枠組みで包括的に吸収することを目指す．\citeA{Marquez:SRLSurvay2008,Pradhan:SRLAdaptation2008}は，意味役割付与のドメイン適応に必要な要素として，未知語対策とパラメータ分布の違いの吸収を挙げている．本稿でも，未知語およびパラメータ分布の観点から対話に適応させる．そして，新聞記事用より対話に対して高精度な述語項構造解析を提案する．我々の知る限り，ゼロ代名詞を多く含む対話を，高精度に解析する述語項構造解析器は初である．以下，第\ref{sec-related-work}章では，英語意味役割付与，日本語述語項構造解析の関連研究について述べる．\ref{sec-char-dialogs}章では，我々が作成した対話の述語項構造データと新聞の述語項構造データを比較し，対話の特徴について述べる．第\ref{sec-basic-strategy}章では，今回ベースとした述語項構造解析方式の概要を述べ，第\ref{sec-adaptation}章では，これを対話用に適応させる．実験を通じた評価は\ref{sec-experiments}章で述べ，第\ref{sec-conclusion}章でまとめる．