文書を取り扱う際，文中の単語同士の関係だけでなく，文と文の意味的な繋がりも理解しながら処理を進めていく必要がある．このような文と文の意味的な繋がりは談話関係と呼ばれ，時には接続語によって明示的に表現されている．隣接する節，文などのテキストスパンの間にある談話関係を認識するタスクは談話関係認識(DiscourseRelationRecognition,DRR)と呼ばれ数多く研究されている．DRRでは，隣接するテキストスパンはArg1文，Arg2文と定義され，Arg1文とArg2文の間の談話関係を表現するラベルを推定する．DRRで使われるデータセットの一つであるPennDiscourseTreebank\cite{prasad-etal-2008-penn,Webber-pdtb-3}では，談話関係の意味を表現するために，トップレベルでは4種類，セカンドレベルでは20種類ほどの階層化された談話関係ラベルが定義されている．この談話関係ラベルは，接続語に注釈することで接続語の多義性解消ができ，文書を入力とする要約などの下流タスクの精度が改善することがわかっており，接続語と談話関係ラベル両方が文書を取り扱うタスクで重要であることがわかる\cite{li-etal-2014-assessing,meyer-popescu-belis-2012-using}．DRRの中でも，接続語が省略されているテキストスパン間の談話関係ラベルを推測するタスクは暗黙的な談話関係認識(ImplicitDiscourseRelationRecognition,IDRR)\cite{10.5555/1690219.1690241}と呼ばれ，これも多数研究されている．図\ref{intro_png}にIDRRの例を示す．IDRRでは接続語がテキストスパン間に存在しないため，テキスト同士の意味的関係を推測する必要があり，接続語が存在するときよりも推測が難しい．さらに，談話関係ラベルの種類が多くなるほど精度が下がることが知られている．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%Fig1\begin{figure}[b]\begin{center}\includegraphics{32-2ia8f01.eps}\end{center}\hangcaption{IDRRでは明示的な接続語が存在しないテキストスパン間(Arg1,Arg2)の談話関係を表現するラベル(Comparison.Concession)を予測する．本研究で提案するタスクISCRでは明示的な接続語が存在しないテキストスパン間(Arg1,Arg2)の談話関係を表現するラベル(Comparison.Concession)と接続語の組み合わせを予測する．}\label{intro_png}\end{figure}%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%IDRRにおいて，特に難しいのが接続語の推定である\cite{DBLP:conf/aaai/WuCGLZS22}．接続語の種類は談話関係ラベルよりも多く，意味に曖昧さが含まれることもあることから，その推定精度はかなり低いことがわかっている．たとえ談話関係ラベルを推測できたとしても，談話関係ラベルは粗い談話関係のみを表現しているため，接続語が持つようなさらに細かい表現は不可能である．そして，談話関係ラベルと接続語は多対多の関係となっており，談話関係ラベルから一意に細かい意味を定めることはできない．例えば，表\ref{pdtb-label-list_intro}に示すExpansion.Instantiationという談話関係ラベルがアノテーションされる接続語にforexampleと\red{ontheonehand}がある．談話関係ラベルExpansion.Instantiationは，一方のテキストがある状況の説明をしているとき，他方のテキストがそれらの状況の1つ以上を説明する場合に使用されるため，談話関係ラベルの観点からするとどちらの接続語も同じ意味を持つと捉えられる．しかしながら，forexampleはある状況に即する例を示し，ontheonehandは別の例を示す接続語であり，細かい意味が異なる．このように同じ談話関係ラベルに属する接続語でも，それらの意味はそれぞれ異なっており，談話関係ラベルがこの細かな違いを表現することはできない．このような関係を持つことから，談話関係ラベルから接続語を一意に定めることはできない．実際，PDTB-3データセット\cite{Webber-pdtb-3}において，談話関係ラベルから接続語が一意に定めることができるものは21072サンプル中3サンプルほどしかなく，この談話関係ラベルと接続語の多対多の関係は一般的であることがわかる\footnote{付録にPDTB-3データセットにおける実際の数を記載している．}．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%Table1\begin{table}\input{08table01.tex}%\hangcaption{PDTB-3データセットにおけるPDTB談話関係ラベルと接続語の例．複数の談話関係ラベルに対応する接続語は\textbf{太字}にしている．}\label{pdtb-label-list_intro}\end{table}%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%IDRRの先行研究において，接続語は談話関係ラベル推定の手掛かりとして使われることが多く，接続語そのものを推定することは重要視されていない．例えば，\citeA{jiang-etal-2023-global}の研究では，接続語と談話関係ラベルのセットを推定するものの，推定されうる接続語はあらかじめ決められている．\citeA{zhou-etal-2022-prompt-based}は，談話関係ラベルに最も対応する接続語のみを推定し，その接続語から談話関係ラベルを推定する手法を提案した．しかし，談話関係ラベルは，接続語に注釈を付けることで曖昧さを解消し，すべての談話関係を網羅的に表現することではじめて，翻訳などの下流タスクの精度向上に寄与する．したがって，談話関係ラベルだけでなく，より詳細な接続語も共に推定する必要がある．そこで本研究では，談話関係ラベルより詳細な談話関係の解析を目指して，談話関係ラベル付き接続語認識タスク(ImplicitSense-labeledConnectiveRecognition,ISCR)に取り組む．ISCRでは，テキストスパン間に暗黙的に存在する談話関係ラベルのみだけではなく接続語も予測する．このように談話関係ラベルと接続語両方を予測することで，談話関係ラベルと接続語の曖昧性を解消でき，より詳細な談話関係の解析が可能である．\red{また，ISCRはIDRRを拡張したタスクと捉えることができ，}IDRRと同様に分類タスクとして捉えることができる．しかし，クラス数は談話関係と接続語の組合せとなるため非常に多くなり，頻度のばらつきも大きくなる．よって，単純に分類器を適用するだけでは十分な性能が得られない．そこで，我々はISCRを分類タスクではなく，エンコーダモデルを使った生成タスクとして解くアプローチを採用した．\red{IDRRの代表的なデータセットである}PDTB-2,PDTB-3データセットを用いた実験結果から，従来の分類器を使うより，提案手法であるエンコーダ・モデルを使った生成手法がISCRの精度が向上することがわかった．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%