述語項構造は，文章内の述語とその項の間の関係を規定する構造である．例えば次の文，\eenumsentence{\item[][太郎]は[手紙]を{書い}た。}では，「書く」という表現が述語であり，「太郎」と「手紙」という表現がこの述語の項である．述語と項の間の関係は，それぞれの項に，述語に対する役割を表すラベルを付与することで表現される．役割のラベルは解析に用いる意味論に応じて異なるが，例えば表層格を用いた解析では，上記の「太郎」には「ガ格」，「手紙」には「ヲ格」のラベルが与えられる．このように，文章中の要素を述語との関係によって構造的に整理する事で，複雑な文構造・文章構造を持った文章において「誰が，何を，どうした」のような文章理解に重要な情報を抽出することができる．このため，述語項構造の解析は機械翻訳，情報抽出，言い換え，含意関係理解などの複雑な文構造を取り扱う必要のある言語処理において有効に利用されている\cite{shen2007using,liu2010semantic}．\begin{table}[b]\caption{NAISTテキストコーパス1.4b上での精度比較（F値）}\label{tb:system-accracy-comparison}\input{04table01.txt}\par\vspace{4pt}\smallただし，既存研究のデータセットはそれぞれ訓練，評価に用いた事例数が異なっており，厳密な比較を行うことは難しい．\end{table}述語項構造解析の研究は，英語に関するコーパス主導の研究に追随する形で，日本語においても2005年以降に統計的機械学習を用いた手法が盛んに研究され，これまでに様々な解析モデルが提案されてきた．表\ref{tb:system-accracy-comparison}は，今日までの日本語の述語項構造解析に関する研究報告における主要な解析器の精度をまとめたものである．表には，新聞記事に対する解析精度（F値）を，(1)述語（もしくはイベント性名詞．以下，これらを併せて述語と呼ぶ）の項となる文字列が述語と同一文節内にある事例（文節内事例と呼ぶ），(2)述語の項となる文字列と述語の間に直接的な統語係り受け関係が認められる事例（係り有り事例と呼ぶ），(3)述語の項となる文字列が文内に現れるものの，述語との間に直接的な統語係り受け関係が認められない事例（文内ゼロ照応事例と呼ぶ），(4)述語の項となる文字列が文の外に現れている事例（文間ゼロ照応事例と呼ぶ）の別に記した．なお，「文節単位」は項として適切な文字列表現の最右の形態素が含まれる文節を正解の範囲として評価したものであり，「形態素単位」はその最右の形態素を正解の範囲として評価したものである．既存の解析器では直接係り受け関係がある比較的容易な事例においては$90\%$弱と高い精度が得られているものの，統語的な手がかりがより希薄となるゼロ照応の事例においては，文内ゼロ照応で$50\%$弱，文間ゼロ照応で$20\%$前後\footnote{いずれも正解の述語位置と統語係り受け構造を与えた場合}と精度が低い水準にとどまっており，解析の質に大きな開きがあることが認められる．この結果は，日本語ゼロ照応解析の高い難易度を物語っているが，一方で，ゼロ照応の問題がタスク全体に占める割合は十分に大きく無視できない．表~\ref{tbl:instances-ntc1.5}には，標準的な訓練・評価用コーパスであるNAISTテキストコーパス(NTC)1.5版における項の数\footnote{言語処理学会第21回年次大会ワークショップ「自然言語処理におけるエラー分析」\cite{eaws-2015}の述語項構造解析班報告~\cite{eaws-pas-2015}において提案された評価手法と同様の前処理を施した後の数．外界照応は，何らかの要素を指していることは明らかだが，その要素が文章中に出てきていない事例を表す．}を示したが，ここから項構造解析全体の約$40\%$はゼロ照応に関わる問題であることが分かる．したがって，述語項構造解析の研究ではこれら省略された項の解析精度をいかに向上させるかが課題となる．\begin{table}[b]\caption{NAISTテキストコーパス1.5内の各ラベルの事例数}\label{tbl:instances-ntc1.5}\input{04table02.txt}\end{table}しかし，「ゼロ照応の問題」と一括りに言っても，並列構造や制御動詞構文など比較的統語的な現象として説明可能なものから，文脈や談話構造を読み解かなければならないもの，基本的な世界知識を手がかりに推論しなければならないものなど様々であるにもかかわらず，現状では既存のシステムがどのような種類の問題を解くことができ，あるいは解くことができないのかについて明確な知見が得られていないばかりでなく，現象の分布すら知られていない．そこで，我々はこの難解な項の省略解析へ適切にアプローチするために，現象の特徴を出来る限り詳細に分析し把握することを試みる．本稿では，ゼロ照応に関する事例のうち，手始めに探索のスコープが比較的短く，様々な統語的パターンが観測できる文内ゼロ照応の問題に的を絞り，各事例が持つ特徴を構文構造分析と人手による手がかり分析という二つの観点から類型化し，カテゴリごとの分布と最先端システムによる解析精度を示す．具体的には以下の二つの方法で分析を進め，今後の研究で注力すべき課題を考慮する際の参考となるべく努めた．本研究の成果は次のとおりである．(1)文内ゼロ照応の事例において，既存の解析モデルがモデル化している述語間の項の共有関係・機能動詞構文・並列構造といった特徴が，実際の問題にどの程度影響があるかを確かめるために，NTCや京都大学テキストコーパス(KTC)の正解アノテーション情報を利用してこれらの特徴を持つ事例を機械的に分類し，各カテゴリの事例数や現状の解析精度，各カテゴリが理想的に正答できた場合の精度上昇幅等を示した．結果として，特に，対象述語Pと，項と直接係り受け関係にある述語Oとの間で項を共有している事例の割合が文内ゼロ照応全体の$58\%$存在することが分かったほか，これらの中には，PとOが直接的な並列構造や機能動詞構文の形になっているものばかりでなく，局所的な構造の組み合わせによって解が導かれる事例が一定数存在することが分かった．(2)同様に，文内ゼロ照応の事例についてコーパスより抽出した少量のサンプルを用いて，人間が正解を導き出す場合にどのような手がかりを用いるかについてアノテータの内省をもとに分析し，考えられうる手がかりの種類を列挙するとともに，その分布を示した．手がかりの種類を幅広く調査するため，従来より解析器の学習・評価に用いられているNTCに加えて，多様なジャンルの文章を含む日本語書き言葉均衡コーパス(BCCWJ)に対する述語項構造アノテーションデータからもサンプルを収集した．この結果，手がかりの種類とその組み合わせに関する分布が大きな広がりを持っていることが明らかとなった．また，手がかりの組み合わせに関する性質として，それぞれの手がかりが独立に項候補の確信度を上げるように働くものに加えて，(1)の分析で得られた知見と同様に，機能動詞や述語間の意味的なつながりを考慮すべきものなど，局所的な解析結果を順を追って重ねていくことで初めて項候補の推定に寄与する種類の事例も多く存在することが明らかとなった．加えて，それぞれの手がかりを用いる事例に対する既存システムの解析精度より，既存のモデルは統語構造や選択選好を用いる事例に関しては相対的に高い解析精度を示すものの，世界知識や文脈を読み解く必要がある事例や，その他未だ一般化されていない雑多な手がかりを用いる事例に関しては低い精度にとどまっていることが分かり，これらの現象に対する解析の糸口を模索していく必要があることを明らかにした．