単一言語内フレーズアラインメントは自然言語理解における基礎タスクである．本タスクは，与えられた同一言語の$2$文に含まれる言い換えフレーズについて，それらの対応付けを行うことを目的とする．単一言語内フレーズアラインメントの応用は多岐に渡るが，特に関連の深いタスクは言い換え認識\cite{dolan-2005}や含意関係認識\cite{dagan-2005}，意味的類似度推定\cite{agirre-2012}などの文対モデリングタスク\cite{lan-2018}である．先行研究\cite{maccartney-2008,yao-2013-b,maharjan-2016,arase-2017,ouyang-2019}では，大規模な言い換え辞書あるいは高品質な構文解析器やチャンカーを利用できることが前提となっており，英語以外の言語への適用は容易ではない．既存手法であるJacana-phrase\cite{yao-2013-b}やSemAligner\cite{maharjan-2016}はWordNet\cite{miller-1995}やPPDB\cite{ganitkevitch-2013}といった大規模な言い換え辞書を使用して素性を抽出している．また，\citeA{arase-2017}や\citeA{ouyang-2019}は，句構造解析器などの高品質な構文解析器を用いてフレーズの構造を獲得している．一方，統計的機械翻訳の分野で研究されてきた対訳フレーズアラインメント手法\cite{marcu-2002,koehn-2003,deng-2005,bansal-2011}の多くは，パラレルコーパスにのみ依存している．対訳フレーズアラインメントの一般的なアプローチでは，最初に単語アラインメントを獲得し，次にヒューリスティクスに基づいてそれらをフレーズ対へ拡張する．ただし，対訳フレーズアラインメントの主な目的はフレーズベース機械翻訳のためのフレーズテーブルの作成であり，抽出したフレーズ対からどの部分集合をアラインメントとして選択するべきかを推定するのは目的の範囲外である．また，大規模な単一言語のパラレル（言い換え）コーパスが充実している言語は限定されているため，単一言語内フレーズアラインメントへの適用は難しい．本研究では，対訳フレーズアラインメント手法の利点を活用したシンプルな単一言語内フレーズアラインメント手法\footnote{提案手法は単一言語内フレーズアラインメントツールSAPPHIREとして一般公開している．\\\url{https://github.com/m-yoshinaka/sapphire}}を提案する．提案手法では，まず訓練済みの単語分散表現を用いて単語アラインメントを獲得し，続いて対訳フレーズアラインメントのヒューリスティクスに基づき単語アラインメントをフレーズ対へ拡張する．そして，獲得したフレーズアラインメントの候補の中から，入力文対において尤もらしいフレーズアラインメントを探索する．既存手法とは異なり，提案手法が必要とする言語資源は単語分散表現を訓練するための生コーパスのみであり\footnote{日本語や中国語のような単語境界が非自明な言語では単語分割が必要であるが，単言語コーパスのみで訓練可能なSentencePiece\cite{kudo-2018}のようなサブワード分割で構わない．}，生コーパスは多くの言語で大規模に利用可能である．英語におけるフレーズアラインメントのベンチマーク\cite{brockett-2007}を用いた実験では，提案手法は既存のフレーズアラインメント手法\cite{ouyang-2019}を上回るF値を達成しており，高精度なフレーズアラインメント手法を実現した．また，日本語のデータセットを構築して行った分析では，英語以外の言語へ容易に適用できることを確認した．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%