\label{sec:はじめに}照応や省略の問題は，言語学および言語工学の問題として広く研究されている．特に，日本語では，主語が省略される場合が多く，一方，英語では主語が必須であるため，日英機械翻訳において，省略された主語（ゼロ主語）の照応先を同定し，補完することが問題となる．主語を補完せず，受動文に翻訳することも考えられるが，受動文よりは能動文のままの方が望ましい．また，日英機械翻訳の別の問題として，文が長すぎるという問題がある．長い文は，翻訳に失敗することが多く，人手による前処理でも，長文の分割は大きな部分を占めている．この問題に対処する手段として，長文を複数の短文に自動的に分割する自動短文分割がある．しかし，分割された短文には，主語が含まれないことが多く，ここでもゼロ主語の補完の問題が発生する．このような背景の下で，筆者らは，自動短文分割を利用した放送ニュース文の日英機械翻訳システムの中で，ゼロ主語の補完の問題を研究している．その基本的な考え方は確率モデルを用いるものである．ここで述べるゼロ主語の補完の問題は，従来から行われてきた，ゼロ主語の補完の問題とは，完全には一致していない．つまり，従来手法は，初めから異なる文の間で発生するゼロ主語を取り扱っており，ここでの問題は，短文分割によって人工的に生ずるゼロ主語を扱うものである\footnote{例えば，従来手法は，「太郎は食べようとした」「しかし食べられなかった」のように２文からなる表現に対して，後方の文のゼロ主語を考察するものが多い．しかし，ここでは，「太郎は食べようとしたが，食べられなかった」のように元は１文から成る文を２文に自動的に分割した後の表現を扱うので，従来手法の考察範囲とはずれがある．そこで，本稿の手法が従来の問題にそのまま適用できることはない．}．しかし，共通する部分も多いので，まず従来手法に検討を加える．ゼロ主語の補完に対する従来のアプローチは大きく３種類に分類できる．第１の方法は，「焦点」，「Centering」など，言語学における談話理論から得られる知見を利用するものである\cite{Yoshimoto88,Nakagawa92,Nomoto93,Walker94,Takada95,清水95}．この方法は，理論的な基礎づけがあるものの，比較的単純な文が対象であり，放送ニュース文のような複雑な文に適用した例は見あたらない．ニュース文に対するゼロ主語の補完には，従来の談話理論から得られる情報だけでなく，意味的なものなどさまざまな情報を広く考慮する必要がある．第２の方法は，待遇表現など主として文末に現われる情報を利用するものである\cite{Yoshimoto88,堂坂89,鈴木92}．しかし，本方法は対話文には有効であるものの，ニュース文には不適当である．第３の方法は，ゼロ主語のまわりの文脈から得られた各種情報をヒューリスティック規則にまとめるものである\cite{Carbonell88,村田95}．この方法は，確率モデルによる方法と同様，様々な情報が利用できる利点があるが，ヒューリスティック規則の作成や規則適用の優先度の付与を人手で行っており，恣意性がある．これらの従来手法に対して，確率モデルによる方法は，以下のような特徴を持つ．\begin{itemize}\itemゼロ主語の補完に有効な様々な情報を統一的に取り扱うことができる．\itemいったん学習データを作成した後は，自動的にモデルが構築できるので客観的であり，恣意性がない．\item確率モデルは言語工学のみでなく，多くの分野で利用されており，そこで得られた理論的知見や適用事例が利用できる．\end{itemize}確率モデルを用いたゼロ主語補完の方法としては，従来，多次元正規分布が用いられていた\cite{金94}．本稿では，これをいくつかの分布に拡張する．そして，それらの分布を用いたモデルについて，主語補完の精度を評価するとともに，誤った事例について考察を加え今後の課題を明らかにする．以下，\ref{sec:主語補完の方法}章では，主語補完の基本的な手順の説明を行う．\ref{sec:確率モデル}章では，本稿で考察する４種の確率モデルについて述べる．\ref{sec:補完実験}章では，ゼロ主語の補完実験の方法と結果について述べ，誤事例について考察する．