\label{sec:intro}議論は人間にとって主要な言語活動のひとつである．議論の参加者は，前提・根拠に基づきながら，筋道を立てて自身の意見を伝える．例えば，国の方針を決定したり，親を説得したり，価格を交渉したり，問題解決や合意形成において議論は欠かせないものである．近年，自然言語処理の分野では，特に作文や意見文といった独話的な論述文を対象とし，議論の解析を行う議論マイニング(ArgumentMining)が進展を遂げてきた\cite{cabrio2018five,Lawrence2019tutorial}．議論マイニングにおける知見やシステムは，人々の意見の集約\cite{stab-etal-2018-cross,reimers-etal-2019-classification}や，議論の質の自動評価・フィードバック\cite{Stab2016a,Wachsmuth2017b,reisert2019}などへ応用が期待されている．議論マイニングにおける中心的なゴールとして，論述文における談話構造の解析（以降，{\bf論述構造解析}）が挙げられる．本研究では，論述構造解析のためのベンチマークデータセット\cite{Peldszus2016,stab2017}上で，高性能な論述構造解析モデルの開発を行う．論述構造解析モデルは，与えられた論述文について，談話単位間の論述関係とその種類（\textsc{Support}や\textsc{Attack}），談話単位の機能（\textsc{Premise}や\textsc{Claim}，\textsc{MajorClaim}）などの構造を予測する．図~\ref{fig:intro}に論述文とその論述構造の例を示す．この例では，{\itInaddition,Ibelievethatcityprovidesmoreworkopportunitiesthanthecountryside.}という主張（談話単位1）について，主張を支持する言及（談話単位2）や，主張と対立する意見（談話単位3）などが述べられている．論述構造はグラフで表現され\cite{Peldszus2015,stab2017}，グラフの頂点は談話単位を，グラフの辺は談話単位間の論述関係を表す．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%fig.1\begin{figure}[t]\begin{center}\includegraphics{27-4ia2f1.eps}\end{center}\hangcaption{論述文とその構造の例．グラフ中の各頂点は談話単位に，各辺は論述関係に対応する．談話単位の下に記しているラベルは談話単位の種類を，辺の上に記しているラベルは論述関係の種類を示す．また，談話単位中の下線付き部分は接続表現に，それ以外の部分は命題に対応する．}\label{fig:intro}\end{figure}%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%談話単位のように一単語以上からなる意味的関連のあるまとまりを{\bfスパン}と呼ぶ．論述構造解析は論述文中の談話単位スパンの役割を解析するタスクであるため，スパンに対する特徴ベクトル（スパン分散表現）をどのように計算するかはモデル設計において重要な点である．論述構造解析における既存研究\cite{Potash2016}では，ニューラルネットワークベースのスパン分散表現を用いることで，高い解析性能が実現されてきた．同様に，統語解析や意味解析などの自然言語処理における他タスクにおいても，ニューラルネットワークベースのスパン分散表現は注目を集めており，より効果的なスパン分散表現抽出方法について知見が得られてきた\cite{wang:16,stern:17,P18-2058,D18-1191}．これらの知見と論述文特有の言語的性質を踏まえ，本研究では論述構造解析において効果的なスパン分散表現抽出方法の提案を行う．談話単位の機能や役割は文脈に大きく依存するため，各談話単位のスパン分散表現に論述の文脈情報をうまく取り入れることが解析精度向上の鍵である\cite{Nguyen2016,Lawrence2019tutorial}．論述構造を予測する上で，重要となる文脈情報は大きく二つあると考える．一つは，ある談話単位の周辺にどのような論述関係が存在するかという高次の情報であり，文章中の接続表現の配置からある程度推測することができる．例えば，``ofcourse''$\xrightarrow{}$``but''といった接続表現の系列からは，一旦譲歩した上で反論し返すという\textsc{Attack}関係の連鎖など，典型的な部分構造が捉えられる（図~\ref{fig:intro}中，談話単位3と4）．もう一つは，談話単位間の語彙的な結束の強さや話題の変化である．近い話題について議論している談話単位同士は，論述関係を共有している可能性が高いと考える．例えば，図~\ref{fig:intro}中，談話単位1と2では``morework''$\xrightarrow{}$``morejobs''という非常に意味の近い内容語が含まれており，これらの談話単位間の関係は支持の関係で結ばれている．そこで本研究では，各談話単位を機能的な表現（接続表現）と内容（命題）に分解し（図~\ref{fig:intro}中，下線付き部分と下線なし部分)，談話単位，接続表現，命題という様々な観点における文脈情報を考慮しながら，談話単位のスパン分散表現を獲得する（\ref{sec:model}節)．接続表現の系列は論述のテーマ非依存な文章の型に関する手がかりであるのに対し，命題は論述のテーマに大きく依存した内容であるなど，両者が異なる性質を持つことも，接続表現と命題を区別して扱う動機の一つである．実験から，本研究で提案したスパン分散表現獲得方法を用いることで解析性能が向上することを示す．また，BERTなどの強力な言語モデルから得られる単語分散表現を用いた際にも，既存のスパン分散表現獲得方法をただ適用しただけでは十分な性能が得られないが，本研究で提案したスパン表現獲得法を用いることで，大幅な性能向上が得られることを示す．分析から，特に複雑な構造をもつ論述文において，スパン表現の工夫による性能向上が得られることが分かった．本研究の貢献は以下の通りである．\begin{itemize}\setlength{\parskip}{0cm}\setlength{\itemsep}{0cm}\item論述構造解析において，言語処理における他タスクで有効とされていたスパン分散表現と，本タスクのために拡張したスパン分散表現の有効性を調査した．\item実験結果から，既存のスパン分散表現，およびスパン分散表現の拡張が本タスクにおいて有効であることを示し，複数のベンチマークデータで最高性能を達成した．\item分析から，複雑な論述構造（深いグラフ）を持つ文章において，特に我々のスパン分散表現の獲得方法が有効であることが分かった．\end{itemize}%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%