修辞構造理論\cite{mann-etal-1987-rhetorical}は文書中のテキストスパン（後述するEDUの系列）間の関係を木構造で表現する理論である．\blfootnote{本稿はConferenceoftheNorthAmericanChapteroftheAssociationforComputationalLinguistics(NAACL2021)での発表ImprovingNeuralRSTParsingModelwithSilverAgreementSubtrees\cite{kobayashi-etal-2021-improving}に加筆を行ったものである．}修辞構造理論によると，文書は，木の最小構成単位となる節相当のユニット，ElementallyDiscourseUnit(EDU)へと分割され，EDUを終端ノードとした構成素木である修辞構造木として表現される．非終端ノードはそれが支配するテキストスパン（連続したEDU）の核性ラベル，核(N:Nucleus)，衛星(S:Satellite)をあらわす．核と衛星は対の関係にあり，テキストスパンの中心的役割を担う核を衛星が修飾する．よって，任意の非終端ノードは基本的には単核，つまりN-S，S-Nの組み合わせの子供を持つ．ただし例外的に並列構造をあらわす場合，多核，N-Nという組み合わせの子供を持つ場合がある．そして，木のエッジは隣接する2つのテキストスパンの間の修辞関係をあらわす．修辞関係ラベルは，ドメインによって異なるが一般的に用いられるベンチマークデータセットであるRSTDiscourseTreebank:RST-DT\cite{carlson-etal-2001-building}ではElaboration,Attributionなど18種類が定義されている．図\ref{fig:rst_tree}に例を示す．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%fig.1\begin{figure}[b]\begin{center}\includegraphics{29-3ia6f1.pdf}\end{center}\caption{修辞構造木の例．(wsj\_0699)}\label{fig:rst_tree}\end{figure}%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%一般的に修辞構造解析器（以下，解析器）は以下の3つの分類器から構成され，その学習には教師あり学習が用いられる．\begin{enumerate}\item木構造を推定するためにテキストスパンの分割または結合を決定する分類器\item2つの隣接するテキストスパン間の核性ラベル（S-N,N-S,N-Nのいずれか）を推定する分類器\item2つの隣接するテキストスパン間の修辞関係ラベル（RST-DTの場合，18種のラベルのいずれか）を推定する分類器\end{enumerate}教師あり学習には，文書に対して修辞構造木のアノテーションを与えたデータが大量に必要となるが，アノテーションには専門知識を必要とするため，大規模なコーパスを構築することが難しい．修辞構造解析の研究において最も一般的，かつ最大のデータセットであるRST-DTでさえ385文書しかない．データ不足はいわゆる教師あり学習を用いた手法にとって大きな問題であり，近年のニューラルネットワークを用いた修辞解析法においても例外ではない．しかし，ニューラルネットを用いた自然言語処理では，大規模な疑似正解データを活用する手法\cite{Nguyen-etal-2020-data,vania-etal-2019-systematic}が提案され，こうしたデータ不足が克服されつつある．たとえば，ニューラル機械翻訳(NMT)では，Back-translationにより自動的に生成した大量の疑似正解データ（疑似対訳データ）を利用する枠組み\cite{sennrich-etal-2016-improving,Nguyen-etal-2020-data}が翻訳性能の大幅な向上を示した．本稿では，先述したNMTにおける疑似対訳データの活用にヒントを得て，修辞構造解析におけるデータ不足の問題を解決するための大規模な疑似正解データセットの自動構築方法とそれを利用した事前学習，追加学習の枠組みを提案する．具体的には大量のラベルなしデータに対し，複数の解析器を適用した結果から一致する部分木を擬似正解データセットとする．そして，それを\citeA{kobayashi-etal-2020-top}らの手法(Span-BasedParer:SBP)の事前学習に用い，正解データセットであるRST-DTにより追加学習する．また，複数の解析器の間で一致する部分木を効率的に抽出するためのアルゴリズムも提案する．RST-DTを用いた実験では，疑似正解データを用いることにより，SBPに対して性能が向上することを確認した．特に，修辞関係ラベル推定の性能向上が顕著であり5ポイント程度のゲインを得た．正解のEDU分割を用いて木構造のみを評価するとF1スコアが74.1，核性ラベルも含めると64.7，関係ラベルも含めると54.1，すべてを含めると52.7であり，現在の最高性能の解析器である\citeA{zhang-etal-2021-adversarial}に匹敵する性能を達成した．一方，自動推定したEDU分割を用いた場合には，それぞれ68.1，57.4，47.6，45.9であり，関係ラベルを含めた場合の性能は，現在の最高性能の解析器である\citeA{nguyen-etal-2021-rst}に匹敵する性能を達成した．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%