label{sec:introduction}本稿では、人手で記述された文法及び統計情報を用いて日本語の係り受け関係を求める手法について述べる。特に、文法とヒューリスティクスにより文節の係り先の候補を絞った時に構成することができる新しいモデルを提案し、それにより高い係り受けの精度（文節正解率88.6$\%$）が得られることを示す。我々のグループでは、何らかの意味表現を構成できるような高機能な構文解析器を実現することを最終目標とし、HPSG\cite{PollardSag94}の枠組みに基づいた文法を作成している。現状では意味表現の構成こそできていないが、新聞や雑誌などの実世界の文章の殆どに対して構文木を出力できる、被覆率の高い日本語文法SLUNG\cite{Mitsuishi98}を開発した。しかしながら、文法的に可能な構造を列挙するだけでは、曖昧性が大きいため、実用に耐えない。また、今後の課題である意味構造の自動学習のためにも、曖昧性の解消が要求される。本研究では、文法を用いた構文解析の結果の曖昧性解消を目的として、文節単位の係り受け解析によって、最も可能性の高い統語構造を選択できるようにする。また、係り受け解析を行う際に文法を用いることが精度の向上に寄与している。係り受け解析は以下のような手順でなされる。\begin{itemize}\itemまず、文法SLUNGで構文解析し、各文節の係り先の候補を、文法が許す文節に絞る。\item文法により絞った係り先候補が４つ以上存在する場合、それを係り元から見て(1)最も近い文節、(2)二番目に近い文節、(3)最も遠い文節の３つに制限する。これは、上記の三文節のいずれかが正解となる場合が98.6$\%$を占めるという観察に基づいている。この制限により、以下で考える統計モデルにおいて、係り先の候補は常に３つ以下であるとみなせる\footnote{候補が１つの場合は、係り先をその文節に決定できるため、候補が２つまたは３つの時にのみ確率を計算する。}。\item係り元文節がそれぞれの候補に係る確率を、{\bf３つ組／４つ組モデル}を用いて求める。このモデルは、係り元の文節と、２つまたは３つの係り先候補の全てを同時に考慮するという特徴があり、最大エントロピー法\cite{Berger96}を用いて推定される。\item文法が出力するそれぞれの部分木（文節間の係り受けに相当する）に上記の統計値を割り当てて、最も高い優先度が割り当てられた文全体の構文木が選択される。\end{itemize}本研究で用いるモデルと他の研究でのモデルの違いについてであるが、従来の統計モデル\cite{Uchimoto99}\cite{Haruno98}\cite{Fujio99}では、係り元文節$i$・係り先文節$j$に対して、係り元文節の属性$\Phi_i$及び係り先文節の属性$\Psi_{i,j}$（係り元と係り先の文節間の属性を含む）を前件として、係り受けが成立する（Tが出力される）条件付き確率\begin{equation}P(i\rightarrowj)=P(\mbox{T}\mid\Phi_i,\Psi_{i,j})\label{equ:naive0}\end{equation}\refstepcounter{enums}を求めていた。これに対し、本研究で用いる３つ組／４つ組モデルでは、係り元文節$i$の候補$t_n$に関して、$i$の属性を$\Phi_i$、$t_k$及び$i$と$t_k$の文節間の属性を$\Psi_{i,t_k}$とするとき、$\Phi_i$と全ての$t_k$に対する$\Psi_{i,t_k}$を前件として、$n$番目の候補が選ばれる条件付き確率\begin{eqnarray}P(i\rightarrowt_n)=&P(n\mid\Phi_i,\Psi_{i,t_1},\Psi_{i,t_2})&（候補が２つのとき:n=1,2）\label{equ:triplet0}\refstepcounter{enums}\\P(i\rightarrowt_n)=&P(n\mid\Phi_i,\Psi_{i,t_1},\Psi_{i,t_2},\Psi_{i,t_3})&（候補が３つのとき:n=1,2,3）\label{equ:quadruplet0}\end{eqnarray}\refstepcounter{enums}を求める。上記の(\ref{equ:triplet0}),~(\ref{equ:quadruplet0})式をそれぞれ３つ組モデル・４つ組モデルと呼ぶ。なお、ここでの$n$番目の候補とは、表層文中で係り元から数えて$n$番目の文節ではなく、文法的に許される係り先のうち２つまたは３つに絞ったものの中で、係り元から$n$番目に近い文節である。\ref{sec:related}~節では、従来の統計方式の日本語係り受け解析に関する関連研究、本研究で用いる日本語文法、及び最大エントロピー法を紹介する。\ref{sec:ourmodel}~節では、上記で概観した我々の手法を順に詳しく述べる。\ref{sec:result}~節の実験結果で、対照実験の結果とともに３つ組／４つ組モデルの有効性を示す。そして、\ref{sec:observations}~節で、具体的なパラメータの観察や他研究との比較を行う。