\label{sec:intro}日本語文は，通常，漢字や平仮名，片仮名，算用数字などの文字種により構成されるが，幼児向け書籍や外国人日本語初学者による作文などにおいて，平仮名のみで書かれる文も多々存在する．本論文では，平仮名のみで書かれた日本語文（以下，平仮名文）に対する形態素解析について述べる．これまでに，日本語形態素解析器として，JUMAN\cite{juman}，ChaSen\cite{chasen}，MeCab\footnote{\url{https://taku910.github.io/mecab/}}\cite{kudo-etal-2004-applying}，KyTea\footnote{\url{http://www.phontron.com/kytea/}}\cite{neubig-etal-2011-pointwise}などが開発されており，新聞記事文など，様々な文字種で書かれた漢字仮名まじり文に対して高い解析精度が達成されている．しかし，平仮名文は，漢字仮名まじり文と比べて，考えられる単語候補が増大するなど，はるかに曖昧性が多いため\cite{nagao-nlp}，例え，これら従来の解析器を平仮名文だけからなるコーパスで学習し直したとしても，これらによる平仮名文の解析精度は大きく低下することが報告されている\cite{moriyama-2018}．一方，平仮名を主な対象とした形態素解析に関する研究もいくつか存在する\cite{kudo-etal-hiragana-2018,picturebook,moriyama-2018,izutsu-komiya-2021}．その一つとして，我々の先行研究\cite{moriyama-2018}では，Kudoらの日本語形態素解析\cite{kudo-etal-2004-applying}を拡張し，RNNLM(ReccurentNeuralNetworkLanguageModel)との統合を行うことにより，平仮名文に対して高い解析精度を実現しており，その精度は従来の形態素解析器が漢字仮名まじり文に対して達成している精度に匹敵している．しかし，この手法の解析時間は一般的な計算機において平均7秒/文を超えており，前述した従来の著名な形態素解析器と比べて桁違いに遅い．応用システムに依存して必要な解析速度は決まるため一概には言えないが，外国人日本語初学者の独習支援システムなどにおいて，1文ごとに処理結果を出力することが想定される場合，我々の先行研究の手法には解析速度に関して実用上の問題が存在しているといえる．この手法では，Kudoらの手法\cite{kudo-etal-2004-applying}の枠組みを採用しており，ラティス上の最適経路を推定する必要があるが，各ノードに対してRNNLMが与えるスコアは，どの経路を通ったかによって異なるため，ビタビアルゴリズムを単純に適用することはできない．すなわち，経路ごとにRNNLMによるスコアを繰り返し計算する必要があり，漢字仮名まじり文よりも一般に長くなる平仮名文では特に，多くの解析時間がかかると考えられる．また，その多くが平仮名で構成されている絵本のテキストを対象とした研究\cite{picturebook}では，対象ドメインのデータでNeubigらの点予測による形態素解析手法(KyTea)\cite{neubig-etal-2011-pointwise}を学習し直すことの有効性が報告されている．Neubigらの手法\cite{neubig-etal-2011-pointwise}は，形態素解析を単語分割と品詞推定に分けて段階的に処理し，各処理において，文字境界あるいは単語ごとに点予測を文頭から順に繰り返すため，1文の文字数や単語数に対する線形時間で処理できると考えられる．実際，我々の先行研究\cite{moriyama-2018}において，Neubigらの手法の平仮名文に対する解析時間は一般的な計算機上で平均4.30ミリ秒/文であることを確認しており，従来の形態素解析器の漢字仮名まじり文に対する解析時間と同程度である．また，我々の先行研究において，Neubigらの手法の平仮名文に対する解析精度は，我々の先行研究における提案手法に次いで高いことを確認しており\cite{moriyama-2018}，平仮名文に対する形態素解析手法としてNeubigらの手法は有力視できる．しかし，Neubigらの手法による平仮名文の形態素解析精度は，単語境界のみの判定基準で95.62\%，すべての形態素情報が一致するという判定基準で93.28\%であったのに対して，我々の先行研究の手法はそれぞれ順に98.68\%，95.52\%であり，大きな差がある\cite{moriyama-2018}．Neubigらの手法(KyTea)は，推定箇所の前後の情報を用いて線形SVMあるいはロジスティック回帰により推定するが，ある一定の窓幅内に存在する局所的な情報しか利用できていない．Neubigらの手法は，漢字仮名まじり文に対しては高精度で解析できるのに対して，平仮名文に対してはその解析精度が大きく減少していた\cite{moriyama-2018}．それに対し，我々の先行研究の手法\cite{moriyama-2018}では，RNNLMから得られるスコアを取り入れることにより，大域的な情報を活用することができており，平仮名文に対する解析精度の向上に寄与したものと考えられる．このことは，平仮名文の曖昧性解消には大域的な情報が効果的であることを示唆している．そこで本論文では，平仮名文に対する高精度かつ実用的な速度での解析を目指し，RNN(ReccurentNeuralNetwork)とロジスティック回帰を用いた平仮名文の逐次的な形態素解析手法を提案する．提案手法では，平仮名文に対する形態素解析の高速化を図るため，Neubigらの手法\cite{neubig-etal-2011-pointwise}の枠組みを採用し，単語境界の推定は文字境界ごとに，形態素情報の推定は単語ごとに，文頭から逐次的に実行する．また，平仮名文に対する逐次的な形態素解析の高精度化を図るため，Neubigらの手法\cite{neubig-etal-2011-pointwise}の枠組みにおいて，局所的な情報だけでなく，大域的な情報を加味し，平仮名文独特の高い曖昧性の解消を試みる．具体例には，各時点において，Neubigらの手法においてロジスティック回帰が局所的な情報のみを用いて推定した結果と，RNNが大域的な情報を考慮して推定した結果とを組み合わせることが，平仮名文の逐次的な形態素解析の高精度化において有効であることを示す．さらに，漢字仮名まじり文の形態素解析と比べて，平仮名文の形態素解析では特に，大域的な情報を考慮することが効果的であることを示す．RNNを日本語形態素解析に用いた関連研究として，KitagawaとKomachiの日本語単語分割\cite{kitagawa-komachi-2018-long}がある．KitagawaとKomachiの手法は，RNNを用いて逐次的に単語境界か否かを判定するものであり，Neubigらの手法に比肩する解析精度を達成している．しかし，解析対象は漢字仮名まじり文であり，平仮名文ではない．また，単語分割のみを行っており，品詞などの形態素情報の推定には取り組んでいない．それに対し，Tolmachevらは，単語分割と形態素情報推定をRNNを用いて逐次的に行う手法を提案している\cite{tolmachev-etal-2019-shrinking}．しかし，この手法の解析対象も漢字仮名まじり文であり，平仮名文ではない．その他，Moritaらは，RNNLMを用いたラティスに基づく日本語形態素解析手法を提案している\cite{morita-etal-2015-morphological}．この手法(JUMAN++ver.~1)は，我々の先行研究の手法と同様に，多くの解析時間がかかるという問題があったが，Tolmachevらによって新たなビームサーチ法が施され，JUMAN++ver.~2では解析時間の短縮化が図られている\cite{tolmachev-etal-2018-juman}．しかしながら，この研究の解析対象も漢字仮名まじり文であり平仮名文ではない．また，公開中のJUMAN++では，ユーザが形態素定義を変更し平仮名文で学習し直すことは容易ではないと考えられる．一方，平仮名文の形態素解析にRNNを用いた研究として，井筒らはBi-LSTMCRFに基づく手法を提案しているが，その解析精度は，MeCabと比べて低く，改善の余地が残されている\cite{izutsu-komiya-2021}．なお，日本語以外の言語として中国語に対しても，RNNなどの深層学習を用いた形態素解析手法が様々提案されており，その有効性が報告されているが\cite{chen-etal-2015-long,ma-hovy-2016-end,ma-etal-2018}，日本語に対する有効性は明らかではない．以下，2章では提案手法の詳細を紹介する．3章では，平仮名文を対象とした形態素解析実験を実施し，提案手法の有効性を示す．4章では，3章の実験結果の分析や，漢字仮名まじり文に対する形態素解析実験に基づいて，提案手法の特徴を考察する．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%