\label{section:introduction}近年，FrameNet~\shortcite{Baker:98}やPropBank~\shortcite{Palmer:05}などの意味役割付与コーパスの登場と共に，意味役割付与に関する統計的なアプローチが数多く研究されてきた~\shortcite{marquez2008srl}．意味役割付与問題は，述語—項構造解析の一種であり，文中の述語と，それらの項となる句を特定し，それぞれの項のための適切な意味タグ（意味役割）を付与する問題である．述語と項の間の意味的関係を解析する技術は，質問応答，機械翻訳，情報抽出などの様々な自然言語処理の応用分野で重要な課題となっており，近年の意味役割付与システムの発展は多くの研究者から注目を受けている~\shortcite{narayanan-harabagiu:2004:COLING,shen-lapata:2007:EMNLP-CoNLL2007,moschitti2007esa,Surdeanu2003}．\begin{figure}[b]\begin{center}\includegraphics{17-4ia5f1.eps}\end{center}\caption{PropBankとFrameNetにおける動詞{\itsell}，{\itbuy}に対するフレーム定義の比較}\label{framenet-propbank}\end{figure}これらのコーパスは，文中の単語（主に動詞）が{\bfフレーム}と呼ばれる特定の項構造を持つという考えに基づく．図~\ref{framenet-propbank}に，例として，FrameNetとPropBankにおける{\itsell}と{\itbuy}の二つの動詞に関するフレーム定義を示す．各フレームはそれぞれのコーパスで特定の名前を持ち，その項としていくつかの意味役割を持つ．また，意味役割は，それぞれのフレームに固有の役割として定義される．例えば，PropBankのsell.01フレームの役割{\itsell.01::0}と，buy.01フレームの役割{\itbuy.01::0}は別の意味役割であり，また一見同じ記述(Seller)のついた{\itsell.01::0}と{\itbuy.01::2}もまた，別の役割ということになる．これはFrameNetについても同様である．意味役割がフレームごとに独立に定義されている理由は，各フレームの意味役割が厳密には異なる意味を帯びているからである．しかし，この定義は自動意味役割付与の方法論にとってやや問題である．一般的に，意味役割付与システムは教師付き学習の枠組みで設計されるが，意味役割をフレームごとに細分化して用意することは，コーパス中に事例の少ない役割が大量に存在する状況を招き，学習時の疎データ問題を引き起こす．実際に，PropBankには4,659個のフレーム，11,500個以上の意味役割が存在し，フレームあたりの事例数は平均12個となっている．FrameNetでは，795個のフレーム，7,124個の異なった意味役割が存在し，役割の約半数が10個以下の事例しか持たない．この問題を解決するには，類似する意味役割を何らかの指標で汎化し，共通点のある役割の事例を共有する手法が必要となる．従来研究においても，フレーム間で意味役割を汎化するためのいくつかの指標が試されてきた．例えば，PropBank上の意味役割付与に関する多くの研究では，意味役割に付加されている数字タグ({\itARG0-5})が汎化ラベルとして利用されてきた．しかし，{\itARG2}--{\itARG5}でまとめられる意味役割は統語的，意味的に一貫性がなく，これらのタグは汎化指標として適さない，という指摘もある\shortcite{yi-loper-palmer:2007:main}．そこで近年では，主題役割，統語構造の類似性などの異なる指標を利用した意味役割の汎化が研究されている~\shortcite{gordon-swanson:2007:ACLMain,zapirain-agirre-marquez:2008:ACLMain}．FrameNetでは，意味役割はフレーム固有のものであるが，同時にこれらの意味役割の間には型付きの階層関係が定義されている．図\ref{fig:frame-hierarchy}にその抜粋を示す．ここでは例えば，{\itGiving}フレームと{\itCommerce\_sell}フレームは継承関係にあり，またこれらのフレームに含まれる役割には，どの役割がどの役割の継承を受けているかを示す対応関係が定義されている．この階層関係は意味役割の汎化に利用できると期待できるが，これまでの研究では肯定的な結果が得られていない~\shortcite{Baldewein2004}．したがって，FrameNetにおける役割の汎化も重要な課題として持ち上がっている~\shortcite{Gildea2002,Shi2005ppt,Giuglea2006}．\begin{figure}[b]\begin{center}\includegraphics{17-4ia5f2.eps}\caption{FrameNetのフレーム階層の抜粋}\label{fig:frame-hierarchy}\end{center}\end{figure}意味役割の汎化を考える際の重要な点は，我々が意味役割と呼んでいるものが，種類の異なるいくつかの性質を持ち合わせているということである．例えば，図~\ref{framenet-propbank}におけるFrameNetの役割{\itCommerce\_sell::Seller}と，{\itCommerce\_buy::Seller}を考えてみたとき，これらは「販売者」という同一語彙で説明出来るという点では同じ意味的性質を持ち合わせているが，一方で，動作主性という観点でみると，{\itCommerce\_sell::Seller}は動作主であるが，{\itCommerce\_buy::Seller}は動作主性を持っていない．このように，意味役割はその特徴を単に一つの観点から纏めあげられるものではなく，いくつかの指標によって異なる説明がされるものである．しかし，これまでに提案されてきた汎化手法では，一つの識別モデルの中で異なる指標を同時に用いてこなかった．また，もう一つの重要なことは，これまでに利用されてきたそれぞれの汎化指標が，意味役割のどのような性質を捉え，その結果として，どの程度正確な役割付与に結びついているかを明らかにすべきだということである．そこで本研究では，FrameNet，PropBankの二つの意味役割付与コーパスについて，異なる言語学的観点に基づく新たな汎化指標を提案し，それらの汎化指標を一つのモデルの中に統合出来る分類モデルを提案する．また，既存の汎化指標及び新たな汎化指標に対して実験に基づいた細かな分析を与え，各汎化指標の特徴的効果を明らかにする．FrameNetにおける実験では，FrameNetが持つフレームの階層関係，役割の記述子，句の意味型，さらにVerbNetの主題役割を利用した汎化手法を提案し，これらの指標が意味役割分類の精度向上に貢献することを示す．PropBankにおける実験では，従来より汎化手法として議論の中心にあったARGタグと主題役割の効果の違いを，エラー分析に基づいて正確に分析する．また，より頑健な意味役割の汎化のために，VerbNetの動詞クラス，選択制限，意味述語を利用した三つの新しい汎化手法を提案し，その効果について検証する．実験では，我々の提案する全ての汎化指標について，それぞれが低頻度或いは未知フレームに対する頑健性を向上させることを確認した．また，複数の汎化指標の混合モデルが意味役割分類の精度向上に貢献することを確認した．全指標の混合モデルは，FrameNetにおいて全体の精度で$19.16\%$のエラー削減，F1Macro平均で$7.42\%$の向上を達成し，PropBankにおいて全体の精度で$24.07\%$のエラー削減，未知動詞に対するテストで$26.39\%$のエラー削減を達成した．