\label{sec:intro}並列構造は等位接続詞などの句を連接させる働きのある語にともなって，句や文が並列して出現する構造である．並列構造は自然言語において高い頻度で現れるが，並列構造が包含する句の範囲には曖昧性があり，また並列構造によって1文が長くなるため，自然言語解析を困難にしている主な要因となっている．近年，句構造や依存構造などの構文解析の手法は顕著に発展してきているが，並列構造を高い精度で解析する決定的な手法は確立されていない．並列構造の曖昧性が解消されることで構文解析の誤りを減らすだけではなく，科学技術論文の解析や文の要約，翻訳など広い範囲のアプリケーションでの利用が期待される．並列構造の構成要素である個々の並列句には二つの特徴がある．一つは並列構造内の個々の並列句はそれぞれ類似した意味・構造となる特徴であり，もう一つはそれぞれの並列句の入れ替え・省略を行っても文法上の誤りが生じることや元の文意を損なうことがなく，文として成立するという特徴である．並列句の範囲を同定するタスクにおいて，従来の研究では並列構造を同定するための重要な手がかりのうち，並列句の候補となる句のペアの類似度に基づくモデルが提案されてきた\cite{kurohashi-nagao:1994:CL,shimbo-hara:2007:EMNLP-CoNLL,hara-EtAl:2009:ACL-IJCNLP,hanamoto-EtAl:2012:EACL}．しかしながら，並列句は必ずしも類似するとは限らず，異なる種類の句が並列した場合や動詞句や文の並列では並列句はしばしば非類似となり，類似性のみを利用した手法では非類似の並列句をとらえることができなかった．また従来手法では類似度の計算に構文情報やシソーラスを用いて人手で設計された素性を利用しており，素性設計のコストや外部リソースの調達コストの点で問題がある．これらの問題を克服するために，Ficlerら\cite{ficler-goldberg:2016:EMNLP}は，並列句の類似性のみならず可換性に着目し，ニューラルネットワークによって類似性・可換性の特徴ベクトルを計算し，並列句範囲の同定を行うモデルを提案した．Ficlerらの手法では外部の構文解析器を用いて並列句範囲の候補を抽出したのち，候補に対してスコア付けをして範囲を同定するというパイプライン処理を行っている．Ficlerらの手法はPennTreebankでの並列句範囲の同定のタスクにおいて，既存の句構造の構文解析器を上回る精度を達成し，GENIAコーパスにおいても新保ら\cite{shimbo-hara:2007:EMNLP-CoNLL}，原ら\cite{hara-EtAl:2009:ACL-IJCNLP}の並列句の類似性に基づく手法より高い性能を発揮した．Ficlerらの手法は従来の手法の欠点であった非類似となる並列句の範囲をとらえられない点や人手による素性設計のコストの点をいくらか解決しているものの，外部の構文解析器の出力に強く依存しており，解析器の誤りに起因する誤り伝搬やパイプライン処理による解析速度の低下の点で課題が残っている．本研究では，単語の表層形と品詞情報のみから並列句の類似性・可換性の特徴を抽出し，並列構造の範囲を同定する手法を提案する．また句を結びつける働きを持つかどうかが曖昧である語に対して，連接する並列句が存在しない場合の取り扱いや，並列句が存在しない場合を検出する方法についても示す．提案手法では，近年自然言語の解析で広く用いられている双方向型リカレントニューラルネットワークを使用して候補となる並列句の文脈情報を考慮した類似性・可換性の特徴ベクトルを計算する．実験の結果，PennTreebankにおける並列句の範囲同定のタスクにおいて，構文情報を用いない提案手法が構文情報を利用した既存手法と同等以上のF値を得た．さらにGENIAコーパスにおいては，類似となる傾向の高い名詞句の並列，非類似となる傾向の高い文の並列の両方について，提案手法が既存手法を上回る再現率を達成したことを示す．提案手法の貢献は，Ficlerらの手法のような構文解析の結果に依存したパイプライン処理やニューラルネットワークのアーキテクチャを使用することなく，原らの手法で課題となっていた非類似となる並列句の範囲同定の再現率を向上させ，全体として既存手法と同等以上の解析精度を達成したことである．