label{sec:Intro}近年の音声認識技術の進歩によって，話し言葉の解析は自然言語処理の中心的なテーマの1つになりつつある．音声翻訳，音声対話システム，マルチモーダル・インターフェースなどの領域で，自然な発話を扱うための手法が研究され出している．しかし，話し言葉の特徴である，言い淀み，言い直し，省略などのさまざまな{\bf不適格性}\,(ill-formedness)のために，従来の適格文の解析手法はそのままでは話し言葉の解析には適用できない．我々は，適格文と不適格文を統一的に扱う{\bf統一モデル}\,(uniformmodel)に基づく話し言葉の解析手法を提案した\cite{伝:言処-投稿中}．そこでは，テキスト(漢字仮名混じり文)に書き起こされた日本語の話し言葉の文からその文の格構造を取り出す構文・意味解析処理の中で，言い淀み，言い直しなどの不適格性を適切に扱う手法について述べた．統一モデルを採用することにより，適格文におけるさまざまな問題(構造の決定や文法・意味関係の付与といった問題)を解決するための手法を拡張することで，不適格性の問題も同じ枠組の中で扱える．より具体的には，言い淀み，言い直しなどを語と語の間のある種の依存関係と考えることにより，{\bf係り受け解析}の拡張として，適格性と不適格性を統一的に扱う手法が実現される．我々の手法においては，適格文の最適な解釈を求める処理と不適格性を検出・修正する処理がいずれも，最も{\bf優先度}\,(preference)の大きい依存関係解釈を求めるという形で実現される．そこで，不適格性による依存関係まで考慮した優先度の計算方法を開発することがキーとなる．本稿では，この統一モデルに基づく話し言葉の解析手法で用いるための優先度計算法について述べる．優先度の概念は，これまでにも，適格文の曖昧性を解消し最適な解釈を求める手法の中に取り入れられている．これらは以下の3つのアプローチに大別できる．\begin{description}\item[心理言語学的な知見に基づく手法]人間の構文・意味解析において観察される優先度決定の偏向を利用する．{\bf右結合原理}\cite{Kimball:Cog-2-1-15}，{\bf最小結合原理}\cite{Frazier:Cog-6-291}，{\bf語彙的選好}\cite{Ford:MRO-82-727}などが利用されている．\item[意味知識・世界知識に基づく手法]意味知識や世界知識を利用する．知識を人手で構築するもの\cite{Wilks:AI-6-53,Hirst:SIA-87,Hobbs:AI-63-69}と既存の辞書などを知識源とするもの\cite{Jensen:CL-13-3-251}がある．\item[コーパスに基づく(corpus-based)手法]優先度計算に必要な情報をコーパスから獲得する．{\bf統計}に基づく手法\cite{Jelinek:IBM-RC16374,Pereira:ACL92-128,Hindle:CL-19-1-103,Resnik:ARPA93}や{\bf用例}に基づく手法\cite{佐藤:人知-6-4-592,Sumita:IEICE-E75-D-4-585,Furuse:COLING92-645}がある．\end{description}本稿では，以下にあげる理由により，コーパスに基づく手法を用いる．\begin{enumerate}\renewcommand{\theenumi}{}\renewcommand{\labelenumi}{}\item心理言語学的な知見として得られているのは，構造的な選好など一部のものに限られ，特に，話し言葉の不適格性に関しては，ヒューリスティクスとして利用できる知見は得られていない．\item広範囲な意味知識や世界知識を人手で構築するのは困難である．また，世界知識の利用は構文・意味解析の範囲を越える．\itemこれに対し，コーパスからの優先度情報の獲得は，加工されたコーパスからであれば，容易に行なえ，かつ，情報の種類も限定されない．コーパスの加工を自ら行なう必要がある場合でも，知識自身を人手で構築するよりは負担が少ない．\end{enumerate}コーパスに基づく我々の優先度計算法では，依存関係解釈の優先度は，その解釈が学習データ中でどのくらいの頻度で生じているかに応じて与えられる．この際，学習データの希薄性(data-sparseness)の問題を回避するために，解釈の候補と完全に一致する事例だけでなく類似した事例も考慮される．類似性を適当に定義することにより，適格な文法・意味関係の優先度だけでなく，不適格性による依存関係の優先度も，同じ方法で計算できる．以下，まず\ref{sec:Uniform}\,節では，統一モデルに基づく話し言葉の解析手法の概略を説明する．次に\ref{sec:Corpus-based}\,節で，本稿で提案するコーパスに基づく優先度計算法を説明する．\ref{sec:Evaluation}\,節では，本手法を話し言葉の構文・意味解析システム上に実装し，その性能を評価することで本手法の有効性を検討する．最後に，\ref{sec:Conclude}\,節でまとめを述べる．