\label{intro}\emph{述語項構造解析}の目的は，述語とそれらの項を文の意味的な構成単位として，文章から「誰が何をどうした」という意味的な関係を抽出することである．これは，機械翻訳や自動要約などの自然言語処理の応用において重要なタスクの1つである\cite{Surdeanu:2003:ACL,Wu:EAMT:2009}.\emph{述語}は文の主要部で，他の要素とともに文を構成する\cite{ModernJapaneseGrammar1}．日本語では，述語は品詞によって，形容詞述語・動詞述語・名詞述語の3種類に分けられる．述語が意味をなすためには，補語（主語を含む）が必要であり，それらは\emph{項}と呼ばれる．また，述語と項の意味的関係を表すラベルを\emph{格}と呼ぶ．項は前後文脈から推測できるとき省略\footnote{本稿では，省略を項が述語と直接係り受け関係にないことと定義する．}されることがあり，省略された項を\emph{ゼロ代名詞}，ゼロ代名詞が指示する要素を\emph{先行詞}と呼ぶ．この言語現象は\emph{ゼロ照応}と呼ばれ，日本語では項の省略がたびたび起きることから，述語項構造解析はゼロ照応解析としても扱われてきた\cite{Kawahara:2004:JNLP,Sasano:IPSJ:2011}．本稿では，項と述語の\textbf{位置関係}の種類を次の4種類に分類する．述語と同一文内にあり係り受け関係にある項\footnote{ここでの関係は向きを持たない．複数の項が同一の述語と関係を持つこともありうる．}，（ゼロ代名詞の先行詞として同一文中に存在する）文内ゼロ，（ゼロ代名詞の先行詞として述語とは異なる文中に存在する）文間ゼロ，および（文章中には存在しない）外界項である．本稿では，それぞれ\emph{INTRA\_D,INTRA\_Z},\emph{INTER},\emph{EXO}と呼ぶ．ある述語がある格にて項を持たないときは，その述語の項は\emph{\rm{ARG}$_{\rm{NULL}}$}だとし，その述語と\emph{\rm{ARG}$_{\rm{NULL}}$}は\emph{NULL}という位置関係にあるとして考える．本稿では，EXOとNULLを総称してNO-ARGと呼ぶ．例えば，\exref{exs-atype}において，「受け取った」と「食べた」のヲ格項「コロッケ」はそれぞれINTRA\_D・INTRA\_Z，「飲んだ」のガ格項「彼女」はINTERで，ニ格項は\emph{\rm{ARG}$_{\rm{NULL}}$}である．\enumsentence{コロッケを受け取った彼女は，急いで食べた．\\（$\phi$が）ジュースも飲んだ．}{exs-atype}一般に，項は述語に近いところにあるという特性（近距離特性）を持つ．そのため，これまでの述語項構造解析の研究では，この特性の利用を様々な形で試みてきた．\newcite{Kawahara:2004:JNLP}や\fullciteA{Taira:2008:EMNLP}は項候補と述語の係り受け関係の種類ごとに項へのなりやすさの順序を定義し，その順序に従って項の探索を行った．また，\fullciteA{Iida:2007:TALIP}は述語と同一文内の候補を優先的に探索した．これらの先行研究ではあらかじめ定めておいた項の位置関係に基づく順序に従った探索を行い，項らしいものが見つかれば以降の探索はしない．そのため，異なる位置関係にある候補との「どちらがより項らしいか」という相対的な比較は行えず，述語と項候補の情報から「どのくらい項としてふさわしいか」という絶対的な判断を行わなければならないという問題点がある．そこで，本稿では，項の位置関係ごとに独立に最尤候補を選出した後，それらの中から最尤候補を1つ選出するというモデルを提案する．位置関係ごとに解析モデルを分けることで，柔軟に素性やモデルを設計できるようになる．また，位置関係の優先順序だけでなく，その他の情報（素性）も用いて総合的にどちらがより``項らしい''かが判断できるようになる．本稿の実験では，まず，全ての候補を参照してから解析するモデルと，特定の候補を優先して探索するモデルを比較して，決定的な解析の良し悪しを分析する．また，陽に項の位置関係ごとの比較を行わないモデルや，優先順序に則った決定的な解析モデルと提案モデルを比較して，ガ格・ヲ格ではより高い性能を達成できたことも示す．本稿の構成は以下のようになっている．まず2章で述語項構造解析の先行研究での位置関係と項へのなりやすさの優先順序の扱いについて紹介する．3章では提案手法について詳述し，4章では評価実験の設定について述べる．5章・6章では実験結果の分析を行い，7章でまとめを行う．