我々は文章を読解する際，単語や句，節，文などを単独の表現として読解するのではなく，周辺の表現との意味的なつながりを理解しながら読み進めている．このようなつながりを談話関係と呼び，談話関係を解析するタスクを談話関係解析と呼ぶ．具体例を示す．\ex.\label{ex:sample}\begin{enumerate}\renewcommand{\labelenumi}{(\roman{enumi})}\item恐ろしいほど雨が降っていたせいで，\item昨日は外出できなかった．\item一昨日の天気予報では降らないと言ってたんだけどなぁ．\end{enumerate}例\ref{ex:sample}の(i)と(ii)は「雨が降っていたのが原因で外出できなかった」という意味的なつながりを持つので，「(i)が原因，(ii)が結果」という談話関係を持つ．同様に，(i)と(iii)は「一昨日は降らないと言っていたのに，雨が降った」という意味的なつながりを持つので，逆接の談話関係を持つ．一方，(ii)と(iii)は(i)と(ii)や，(i)と(iii)のような強い意味的なつながりを持たないと解釈できる．談話関係解析は自然言語処理の基盤的な解析の一つであり，英語ではPennDiscourseTreeBank(PDTB)\cite{Prasad:LREC2008}やRSTDiscourseTreebank(RST-DT)\cite{Carlson2001}と呼ばれるコーパスを使って様々な研究が行われている．しかし，日本語では因果関係抽出など談話関係の一部を取り扱った研究\cite{takahashi:nlp2016}や形態素・構文・意味解析結果をもとに文書全体の談話関係を解析する研究\cite{umesawa:jnlp2001}はあるが，コーパスベースの談話関係解析の研究はほとんどない．本研究では日本語の談話関係解析を実用化するため，日本語の談話関係解析タスクを定義し，談話関係タグ付きコーパスを高速な手法で構築する．本研究ではPDTB2.0\cite{Prasad:LREC2008}を参考にして日本語の談話関係タグ付きコーパスを構築する．PDTBを参考にする理由は，RST-DTは文書全体の談話関係を1つの木構造で表現するためアノテーションが非常に困難であることと，隣接する談話単位間に談話関係タグを付与するPDTBの設計思想が世界的に広がっているからである．PDTBでは談話単位，談話標識，談話関係タグの3項目のアノテーションが実施されている．談話単位とは談話関係を付与する単位であり，PDTBでは談話単位ができる限り短くなるようにアノテーションされている．談話標識とは「なので」や「しかし」といった談話関係を直接示す表現を指す．談話標識を持つ談話関係（以降，明示的と呼ぶ）は談話標識が大きな手がかりとなるため解析精度は非常に高い一方，談話標識を持たない談話関係（以降，非明示的と呼ぶ）の解析は非常に難しいことが知られている\cite{sharedtask:conll2016}．前述の例\ref{ex:sample}では，(i)と(ii)の関係は「～せいで」という談話標識を持つので明示的な談話関係，(i)と(iii)の関係は談話標識を持たないので非明示的な談話関係に分類される．談話関係タグは談話単位間に存在する談話関係を表すタグであり，PDTB2.0は3階層，下位30種類からなる談話関係タグセットを定義している．PDTBは談話単位について具体的な認定基準を定めておらず，アノテータの判断で様々な長さのまとまりが談話単位としてアノテートされており，自動認識が容易ではない．近年は，大規模ラベルなしコーパスからの事前学習の有効性が認識されている\cite{BERT:NACCL2019}が，PDTBに基づく談話単位の自動認識の難しさは，大規模ラベルなしコーパスを効果的に活用する上で障害となっている．また，高度なテキスト理解の実現のためには，談話関係解析を述語項構造解析などの他の自然言語処理タスクと連携させることが有望な方策だが，談話単位の独自性が，やはりタスク間連携の妨げとなっている．また一部の談話関係タグの出現頻度が非常に低いため，これまでの研究では一部のタグが無視されている．本研究では，談話関係タグ付きコーパスを高速に構築する手法を提案する．本手法のポイントは以下の4点である．\begin{itemize}\itemWebページの冒頭3文を収集したコーパスにタグ付けを実施する．\itemルールベースの解析器を構築し，談話単位の自動認識を行う．\item談話標識を自動認識する高精度な解析器を整備する．\itemタグセットをPDTB2.0よりも簡潔な2階層，下位7種類とする．\end{itemize}談話関係タグのアノテーションは，熟練のアノテータによる小規模だが高品質なものとクラウドソーシングを用いた大規模なものの2種類を構築する．クラウドソーシングを用いた場合，安価かつ高速に大規模なアノテーションを行うことができるが，一般的に専門家に比べて品質が劣ると言われている．そこで，コーパスの品質向上を目指して，タスクを分割する，クラウドワーカーに言語テストを提示するなどの工夫を用いる．本研究では，500文書からなる高品質なコーパスと6,445文書からなる高速かつ大規模なコーパスが構築された．分析の結果，クラウドソーシングを用いた大規模コーパスは熟練のアノテータによるものに比べて低品質であることがわかった．これは，様々な工夫をしたものの談話関係タグ付けタスク本来の困難さが依然として残っていたことや，注意深く・真面目に取り組んでいるワーカーとそうでないワーカーの差が激しかったことが原因だと考えられる．そのため，タスクをさらなる分割や談話標識の自動認識の活用を通して，クラウドワーカーに提示するタスクをより簡潔にする必要がある．本研究で構築した談話関係解析タグ付きコーパスを用いて談話関係解析器を訓練する．実験の結果，クラウドソーシングのアノテーションはニューラルネットワークベースの談話関係解析器を学習する際に一定の効果があることが分かった．また，本研究で整備した談話標識の自動認識は明示的な談話関係のみに焦点を絞った解析とみなすことができる．そこで談話標識の自動認識について評価したところ，高精度であることが分かった．このことから，談話標識の自動認識は精度が高い談話関係解析結果のみを抽出して別のタスクに応用するという用途において利用可能だと考えられる．したがって，今回整備した自動認識は因果関係抽出\cite{takahashi:nlp2016}や言論マップ\cite{Murakami2009}，商品レビューを整理する応用システム\cite{kiyomaru:nlp2020}など，談話関係解析を応用した研究に適用可能である．本研究は，日本語のコーパスベースの談話関係解析の研究はほとんどないという現状を打破するために行った研究である．そのため，タグセットの簡単化や短い文章を対象してアノテーションを行うなど，問題を限定して設計を行っている．現状の規模でも日本語のコーパスベースの談話関係解析の研究に貢献できると考えているが，さらなる発展のためにはコーパスの拡張が必要である．本研究で構築した日本語談話関係タグ付きコーパスを公開している\footnote{http://nlp.ist.i.kyoto-u.ac.jp/?日本語談話関係解析}．また，節と談話標識の自動認識ルールは日本語構文・格解析器KNP\footnote{http://nlp.ist.i.kyoto-u.ac.jp/?KNP}に実装されている．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%