label{sec:introduction}\smpt{結合価辞書の重要性}用言の下位範疇化構造や選択制限などの詳細な情報は、自然言語処理の様々な分野で利用されている。本稿では、これらの詳細な情報を結合価情報と呼び、結合価情報を持つ辞書を結合価辞書と呼ぶ。また、結合価辞書のエントリを結合価エントリ、あるいは単にエントリと呼ぶ。結合価辞書を用いたシステムには、機械翻訳システム(\altje\citep{Ikehara:1991}、PIVOT\citep{Nomura:2002j})や自動要約システム(CBsummarizer\citep{Nomura:2002j})、言い換えシステム(蔵\citep{Takahashi:01})、ゼロ代名詞照応システム(ZeroChecker\citep{Yamura-Takei:Fujiwara:Yoshie:Aizawa:2002})、質問応答システム(SAIQA-II\citep{Sasaki:2004})などがあり、多岐に渡っている。また、近年では、結合価辞書等の詳細な辞書情報とコーパスなどを利用した統計的手法を融合させる研究も行なわれている\citep{Uszkoreit:2002,Copestake:Flickinger:Pollard:Sag:1999}。例えば、\citet{Carroll:Minnen:Briscoe:1998}は、統計的統語解析器に下位範疇化構造の情報を持つ辞書を利用することで、解析精度をあげられることを示している。\smpt{言語現象を調べることに利用できる}このように、詳細な情報を持つ結合価辞書は非常に有用なため、様々な自然言語処理システムで利用されている。また、交替などの言語現象の量的な調査にも利用できる。ここで交替関係とは、異なる表層的構造によって、ほぼ同じ意味関係を表すことができるような関係である。例えば、「(店の)製品が\ul{完売する}」と「(店が)製品を\ul{完売する}」は表層的構造は異なるが、ほぼ同じ意味関係を持ち、交替している。このような交替は、英語では、\citet{Levin:1993}によって80種類以上提示されている。日本語では、\citet{Bond:Baldwin:Fujita:2002j}によって大規模に調査が行なわれている。\citet{Bond:Baldwin:Fujita:2002j}によると、最も多い交替タイプは「砂糖が\ul{溶ける}」\tot「私が砂糖を\ul{溶く}」などのように、自動詞の主語(\sbj)が他動詞の目的語(\obj)となる交替(以降、\soaltと呼ぶ)であると報告されている。\soaltは全交替の34\%を占めており、最も一般的な交替タイプであるといえる。本稿では、この、最も一般的な交替タイプである\soaltを対象とし、既存の結合価辞書を用いて交替の選択制限の対応関係等の調査を量的に行なう。また、その調査結果に基づき、交替情報を用いて新たな結合価エントリを獲得する方法を提案する。\smpt{結合価辞書の構築方法の先行研究}結合価辞書の構築方法は多く提案されており、これらの構築方法は大別して3種類に分類できる。第一に人手で作成する方法がある\citep{Shirai:1999zj}。人手で作成する方法の利点は、質の高い言語資源が獲得できるという点である。しかし、その作成にはコストと時間がかかるという問題や、作成するエントリが網羅性に欠けるという問題がある。また、内省による作成の場合、作成者や作成時期の異なりによる判断の揺れが起こり、辞書の一貫性を保つことが難しいという問題もある。第二に、コーパスから情報を学習する方法が提案されている\citep{Li:Abe:1998,Manning:1993,Utsuro:1997,Kawahara:Kurohashi:2001}。しかし、\citet{Korhonen:2002}は、コーパスからの単言語の下位範疇化構造を自動的に獲得する場合、精度は約80\%が上限である事を示している。また、\citet{Utsuro:1997}や\citet{Korhonen:2002}は、下位範疇化構造を自動的に獲得する場合でも、人手による修正が必要であると述べている。このように、自動学習では、必然的にエラーが含まれ精度が保証できないため、完全に自動構築された結合価辞書はほとんどない。第三に、言語資源を統合する方法が提案されている。例えば、既存の結合価辞書を半自動的に拡張する方法\citep{Fujita:Bond:2002a,Bond:Fujita:2003,Hong:Kim:Park:Lee:2004}、コーパスからの学習データを用いて拡張する方法\citep{Korhonen:2002}、多言語辞書を用いて単言語データを豊かにする方法\citep{Probst:2003}が提案されている。このように、言語資源を統合する方法は多様であるが、全般に人手で全て作成するよりコストが安く、コーパスから自動的に獲得するより信頼性が高いという利点がある。また、こうした方法では、様々な研究者や組織により構築されている言語資源を有効利用できるという利点もある。\smpt{提案手法}本稿で提案する結合価エントリの獲得方法は、第三の言語資源を統合する方法に分類できる。本提案手法では、交替を起こす動詞に対し、交替の片側に対応する結合価エントリが不足している場合、不足しているエントリを自動的に獲得する手法を提案する。本提案手法では、見出し語レベルでの交替情報、すなわち、「溶ける」と「溶く」は交替する、という情報と、交替の片側に対応する既存の結合価エントリを種として用いる。これらから、交替のもう一方に対応する新たな結合価エントリを獲得し、両エントリ間の対応関係を辞書に付与する。すなわち、本提案手法は、交替を起こす動詞で不足している結合価エントリを補うと共に、結合価エントリ間の交替関係の情報を付与することで結合価辞書をより豊かにすることができる。また、既存の結合価辞書が2言語の結合価情報を持つ場合、両方の言語の結合価情報も同時に獲得できる。そのため、本提案手法は特に機械翻訳において利用価値が高い。以下、\ref{sec:resource}章では、本稿で利用する言語資源を紹介する。\ref{sec:exam}章では、\soaltの調査を行なう。\ref{sec:create-method}章では、\ref{sec:exam}章の調査に基づき、交替情報を用いた結合価エントリの作成方法を提案する。\ref{sec:eva}章では本提案手法で作成した結合価エントリの評価について報告する。\ref{sec:discuss}章では、本提案手法の改良や展開について議論し、\ref{sec:conclusion}章はまとめである。