近年，手話は自然言語であり，ろう者の第一言語である\cite{Yonekawa2002}ということが認知されるようになってきた．しかし，これまで手話に関する工学的研究は，手話動画像の合成や手話動作の認識といった画像面からの研究が中心的であり，自然言語処理の立場からの研究はまだあまり多くは行われていない．言語処理的な研究が行われていない要因として，自然言語処理における処理対象はテキストであるのに，手話には広く一般に受け入れられた文字による表現（テキスト表現）がないことがあげられる．言語処理に利用できる機械的に可読な大規模コーパスも手話にはまだ存在していないが，これもテキスト表現が定まっていないためである．本論文では，手話言語を音声言語と同様，テキストの形で扱えるようにするための表記法を提案する．また，ろう者が表現した手話の映像を，提案した表記法を使って書き取る実験により行った表記法の評価と問題点の分析について述べる．現在我々は，日中機械翻訳など音声言語間の機械翻訳と同じように，日本語テキストからこの表記法で書かれた手話テキストを出力する機械翻訳システムの試作を行なっている．一般に翻訳は，ある言語のテキストを別の言語の等価なテキストに置き換えることと定義されるが，手話にはテキスト表現がないため，原言語のテキストから目的言語のテキストへの言語的な変換（翻訳）と，同一言語内での表現の変換（音声言語ではテキスト音声合成，手話では動作合成／画像合成）とを切り離して考えることができなかった．我々は，テキスト表現の段階を置かずに直接手話画像を出力することは，広い範囲の日本語テキストを対象として処理していくことを考えると，機械翻訳の問題を複雑にし困難にすると考え，音声言語の機械翻訳の場合と同じように，日本語テキストから手話テキストへ，手話テキストから手話画像へと独立した二つのフェーズでの機械翻訳を構想することとした（図\ref{fig:sltext}）．\begin{figure}[tb]\centering\epsfxsize=11cm\epsfbox{sltext.eps}\caption{日本語-手話機械翻訳における手話テキストの位置付け}\label{fig:sltext}\end{figure}現在，日本語から他の諸言語への翻訳を行うためのパターン変換型機械翻訳エンジンjawとそれに基づく翻訳システムの開発が進められているが（謝他2004；ト他2004；Nguyenetal.2005；Thelijjagodaetal.2004；マニンコウシン他2004），本表記法を用いた日本語-手話翻訳システムも，それらと全く同じく枠組みで試作が行なわれている（松本他2005;Matsumotoetal.2005）．jawによる翻訳は次のように行われる．jawは入力日本語文を形態素/文節/構文解析して得られた日本語内部表現（文節係り受け構造，文節情報）の各部を，DBMS上に登録された日本語構文パターンと照合する．パターンの要素には階層的な意味カテゴリが指定できる．各パターンは，それを目的言語の表現に変換する翻訳規則と対応しており，その規則の適用により目的言語の内部表現が生成される．目的言語の内部表現は，各形態素の情報を属性として持つC++オブジェクトと，それらの間のリンク構造として実現される．目的言語の内部表現から目的言語テキストへの変換（語順の決定，用言後接機能語の翻訳など）は，各形態素オブジェクトが持つ線状化メンバ関数，および，目的言語ごとに用意された別モジュールによって行われる．\nocite{Bu2004,Shie2004,Nguyen2005,Thelijjagoda2004,Ngin2004}\nocite{Matsumoto2005a,Matsumoto2005b}本論文はこのような枠組みにおいて，翻訳システムが出力する手話のテキスト表現方法について述べるものである．機械翻訳システム，すなわち翻訳の手法については稿を改めて詳しく論じたい．手話の表記法は従来からいくつか提案されている\cite{Prillwitz2004,Sutton2002,Ichikawa2001,Honna1990}．しかしその多くは，音声言語における発音記号のように，手話の動作そのものを書き取り，再現するための動作記述を目的としている．このため，言語的な変換処理を，動作の詳細から分離するという目的には適していない．\renewcommand{\thefootnote}{}日本語から手話への機械翻訳の研究としては黒川らの研究があり\cite{Fujishige1997,Ikeda2003,Kawano2004}，日本語とほぼ同じ語順で（日本語を話しながら）手指動作を行なう中間型手話\footnote{日本手話，日本語対応手話，中間型手話については次節で述べる．}を目的言語としたシステムについて研究が行なわれている．そこでも手話の表記法についての提案があるが，機械翻訳の結果出力のためのシステムの内部表現としての面が強く，手話をテキストとして書き取るための表記法というものではない．徳田・奥村(1998)も日本語-手話機械翻訳の研究の中で，手話表記法を定義している．しかし，主に日本語対応手話\footnotemark[1]を目的言語としているため，日本手話\footnotemark[1]において重要な言語情報を表す単語の語形変化や非手指要素に対する表記は定義されていない．テキスト表現を導入することによって，従来の音声言語間の機械翻訳と同じ枠組みで手話への機械翻訳が行えるようになるが，その記述能力が不十分であれば，逆に表記法が翻訳精度向上の隘路になる．機械翻訳を前提として提案された上述の既存表記法は，いずれも言語的に日本語に近い手話を対象としているため，日本手話を表記対象とした場合，記述能力不足が問題となる．本論文で提案する表記法では，手話単語に対してそれを一意的に識別する名前を付け，その手話単語名を基本として手話文を記述する．単語名としては日本語の語句を援用する．手話辞典や手話学習書等でも，例えば［あなた母話す］のように手話単語名を並べることによって手話文を書き表すことが多いが，手話単語はその基本形（辞書形）から，手の位置や動きの方向・大小・強弱・速さなどを変化させることによって，格関係や程度，様態，モダリティなどの付加的な情報を表すことができる．また，顔の表情，頭の動きなどの非手指要素にも文法的，語彙的な役割がある．したがって，これらの情報を排除した手話単語名の並びだけでは，主語や目的語が不明確になったり，疑問文か平叙文かが区別できなかったり，文の意味が曖昧になったりする．手話学習書等では，写真やイラスト，説明文によってこのような情報が補われるが，本表記法ではこれらの情報も，記号列としてテキストに含め手話文を記述する．基本的に動作そのものではなく，その動作によって何が表されるかを記述する．たとえば，「目を大きく開け，眉を上げ，頭を少し傾ける」といった情報ではなく，それによって表される疑問のムードという情報を記述する．ただし，手話テキストから手話動作記述への変換過程を考慮して，表記された内容が手話単語自体がもつものなのか，あるいは，その単語の語形変化によって生じるものか，非手指要素によるものかといった大まかな動作情報は表記に含める．以下，2節で手話言語について述べ，3節で提案する表記法の定義を述べる．4節で表記法の評価のための手話映像の書き取り実験と問題点の分析について述べる．5節で既存の代表的な手話表記法について概観し，本論文の表記法との比較を行う．