\label{sec:introduction}自然言語解析では，形態素解析，構文解析，意味解析，文脈解析などの一連の処理を通して，入力テキストを目的に応じた構造に変換する．これらの処理のうち，形態素・構文解析は一定の成果を収めている．また，意味解析に関しても言語資源が整ってきており，多義性解消などの研究が活発に行なわれている\cite{kilgarriff98}．しかし，文脈解析は依然として未解決の問題が多い．文脈解析の課題の一つに，代名詞などの{\bf照応詞}に対する指示対象を特定する処理がある．自然言語では，自明の対象への言及や冗長な繰り返しを避けるために照応表現が用いられる．日本語では，聞き手や読み手が容易に推測できる対象（主語など）は，代名詞すら使用されず頻繁に省略される．このような省略のうち，格要素の省略を{\bfゼロ代名詞}と呼ぶ．そして，（ゼロ）代名詞が照応する実体や対象を特定する処理を{\bf照応解析}と呼ぶ．照応解析は，文間の結束性や談話構造を解析する上で重要であり，また自然言語処理の応用分野は照応解析によって処理の高度化が期待できる．例えば，日英機械翻訳の場合，日本語では主語が頻繁に省略されるのに対し，英語では主語の訳出が必須であるため，照応解析によってゼロ代名詞を適切に補完しなければならない\cite{naka93}．照応詞の指示対象は文脈内に存在する場合とそうでない場合があり，それぞれを{\bf文脈照応}(endophora)，{\bf外界照応}(exophora)と呼ぶ．外界照応の解析には，話者の推定や周囲の状況の把握，常識による推論などが必要となる．文脈照応は，照応詞と指示対象の文章内における位置関係によって，さらに二つに分けられる．指示対象が照応詞に先行する場合を{\bf前方照応}(anaphora)，照応詞が指示対象に先行する場合を{\bf後方照応}(cataphora)と呼ぶ．以上の分類を図~\ref{fig:ana_kinds}にまとめる\cite{halliday76}．ただしanaphoraはendophoraと同義的に用いられることもある．\begin{figure}[htbp]\begin{center}\epsfile{file=eps/class-anaphora.eps,scale=1.0}\caption{照応の分類}\label{fig:ana_kinds}\end{center}\end{figure}照応解析に関する先行研究の多くは前方照応を対象にしている．これらは人手規則に基づく手法と統計的手法に大別できる．人手規則に基づく手法は，照応詞と指示対象候補の性・数の一致や文法的役割などに着目した規則を人手で作成し，照応解析に利用する\cite{bren87,hobbs78,kame86,mitk98,okum96,stru96,walk94,naka93,mura97}．これらの手法では，人間の内省に基づいて規則を作成するため，コーパスに現れないような例外的な言語事象への対処が容易である．その反面，恣意性が生じやすく，また，規則数が増えるにつれて規則間の整合性を保つことが困難になる．これに対して，1990年代には，コーパスに基づく統計的な照応解析手法が数多く提案された\cite{aone95,ge98,soon99,ehar96,yama99}．これらの手法は，照応関係（照応詞と指示対象の対応関係）が付与されたコーパスを用いて確率モデルや決定木などを学習し，照応解析に利用する．統計的手法ではパラメータ値や規則の優先度などを実データに基づいて決定するため，人手規則に基づく手法に比べて恣意性が少ない．しかし，モデルが複雑になるほど推定すべきパラメータ数が増え，データスパースネスが生じやすい．本研究は日本語のゼロ代名詞を対象に，確率モデルを用いた統計的な照応解析手法を提案する．本手法は，統語的・意味的な属性を分割して確率パラメータの推定を効率的に行なう点，照応関係が付与されていないコーパスを学習に併用してデータスパースネス問題に対処する点に特長がある．なお，本研究は日本語に多く現れる前方照応（図~\ref{fig:ana_kinds}参照）を対象とする．以下，\ref{sec:houhou}~章において本研究で提案するゼロ代名詞の照応解析法について述べ，\ref{sec:jikken}~章で評価実験の結果について考察し，\ref{sec:hikaku}~章で関連研究との比較を行なう．