自然言語処理における文法開発の軌跡と展望 http www r dl itc u-tokyo

自然言語処理における文法開発の軌跡と展望 http: //www. r. dl. itc. u-tokyo. ac. jp/~ninomi/NLP 2007/ 二宮　崇 (東京大学 ) 宮尾祐介 (東京大学 1

いわゆる“自然言語処理” 形態素解析 “太郎は花子が好きだ” 名詞助詞太郎は花子が形容動詞好きだ 2

いわゆる“自然言語処理” 文構文解析動詞句名詞句名詞助詞太郎は花子が動詞句形容動詞好きだ 3

いわゆる“自然言語処理” 文意味解析動詞句名詞句名詞助詞太郎は花子が主語動作主目的語対象動詞句形容動詞好きだ述語 4

いわゆる“自然言語処理” 文文文脈解析動詞句名詞句名詞助詞太郎は花子が主語作主目的語対象動詞句名詞句動詞句形容動詞名詞助詞形容好きだ次郎も彼女が好き述語主語動作主目的語対象述語 =花子 5

いわゆる“自然言語処理” “太郎は花子が好きだ” 形態素解析太郎/名詞は/助詞花子/名詞が/助詞好きだ/形容動詞構文解析 (文 (名詞句-主語太郎/名詞は/助詞) (名詞句-目的語花子/名詞が/助詞) (動詞句好きだ/形容動詞)) 意味解析太郎/名詞/主語/動作主/人物花子/名詞/目的語/対象/人物好きだ/動詞/動作主-太郎/対象-花子 … 文脈解析 6

“浅いところ”から“深いところ”へ理想形態素解析構文解析意味解析文脈解析 7

“浅いところ”から“深いところ”へ現実思いの他深い！形態素解析構文解析意味解析 TAG, LFG, HPSGなどあまたの複雑精巧な文法が提案・研究されてきたにも関わらず、実テキストを解析できる文法はなかなかできなかった文脈解析 8

“深海”を目指すよりも“浅瀬”を・コーパスベース・統計モデル・機械学習形態素解析構文解析複雑精巧な文法理論に頼らなくてもそこそこの出力が得られる意味解析文脈解析 9

文法開発の難しさ l さて、いったい何が難しくて文法開発がうまくいかなかったのだろうか？ 10

構造と言語能力と文法理論文法辞書 S → NP VP NP → DET N NP → N … 適格文、非文を人間に判断させることによって、人間がもつ言語能力の規則性（＝文法）を発見する文法規則（＝生成規則＋制約） 11

自然科学と文法理論不可知な真の自然原子、分子、クォーク理論化、検証を繰り返すことによって、真の自然の姿により近づく 12

自然科学と文法理論不可知な真の文法 S → NP VP NP → DET N NP → N … 文法規則、辞書、シソーラス S → NP VP NP → DET N NP → N … 理論化、検証を繰り返すことによって、真の文法の姿により近づく 13

文法理論と科学的サイクル思考実験コーパスに対する検証理論の検証データ収集・観察・分析コーパス収集コーパス開発コーパス分析カテゴリー化文法理論辞書項目理論化 14

どこに落とし穴があったのか？ 15

アウトライン導入 l 合理主義的文法 l 経験主義的文法 l 文法開発の再解釈と展望 l 合理主義的文法と経験主義的文法を超えて l 16

合理主義的文法 17

合理主義的文法 S → NP VP NP → DET N NP → N … ・文法を人間が定義、分類、記述する・辞書と文法規則を開発・コーパスは検証のための副次的存在文法規則、辞書検証コーパス 18

合理主義的文法の文法開発文法規則をつくる l 辞書をつくる l 生コーパス検証文法規則辞書項目文法開発者理論化 19

有名な合理主義的文法 l l Core Language Engine (English) [Alshawi 1992] TAG [Joshi et al. 1996] l l l XTAG (English/Korean) [XTAG Research Group 1995] FTAG (French) [Abeillé et al. 2000] http: //www. cis. upenn. edu/~xtag/ LFG [Bresnan 1982] http: //www. essex. ac. uk/linguistics/LFG/ l Par. Gram (English, Chinese, French, German, Norwegian, Japanese, l English XLE [Riezler et al. 2002; Kaplan et al. 2004] German XLE [Forst and Rohrer 2006] Japanese XLE [Masuichi and Okuma 2003] l l Turkish, Urdu, Welsh, Malagasy, Arabic, Hungarian, Vietnamese) [Butt et al. 2002] http: //www 2. parc. com/isl/groups/nltt/pargram/ 20

有名な合理主義的文法 l HPSG [Pollard et al. 1994] l DELPHIN (English, Japanese, German, Spanish, Norwegian, Modern Greek, Korean, Italian) [Bender et al. 2002] l Lin. GO ERG (English) [Flickinger 2002] l JACY (Japanese) [Melanie et al. 2002] Babel (German) [Stefan Müller 1996] l ALPINO (Dutch) [Bouma et al. 2002] l l RASP (English) [Carroll and Briscoe 2002] 21

HPSG 現代の言語学において代表的な文法理論 l 文法開発や高速化の研究もさかん l 中心的概念：文法=辞書項目+文法規則 l 辞書項目：単語固有の構文・意味的性質を記述する l 文法規則：構文木の一般的規則性を規定する l 22

HPSG: 構成素 l 構文木の各ノードや辞書項目を素性構造で表現 sign PHON string synsem local 音声形式（表層形） category head MOD synsem HEAD LOCAL SYNSEM valence CAT VAL SPR list SUBJ list COMPS list CONT content nonlocal QUE list NONLOCAL REL list SLASH list 構文的・意味的制約主辞から継承する制約修飾先の制約下位範疇化フレーム意味表現長距離依存の制約構文的カテゴリ 23

HPSG: 辞書項目 l 単語特有の統語的性質を規定 PHON “loves” HEAD このチュートリアルではこのように省略します verb MOD <> VFORM finite INV minus AUX minus SPR <> LOCAL CAT VAL SYNSEM LOCAL SUBJ < > NUM 3 rd CONT|HOOK 1 INDEX PERS sing COMPS < love ARG 1 ARG 2 RELS <> QUE <> REL <> SLASH <> CONT NONLOCAL HOOK HEAD noun SPR <> VAL SUBJ <> COMPS <> LOCAL HEAD noun SPR <> CAT VAL SUBJ <> COMPS <> CONT|HOOK 2 > PHON “loves” HEAD verb SUBJ <HEAD noun> COMPS <HEAD noun> 1 2 24

HPSG: 構文解析 • 名詞 • 主語をとらない • 目的語をとらない • 動詞 • 名詞の主語を一つとる • 目的語をとらない • 副詞 • 動詞を一つ修飾辞書項目（終端記号） HEAD noun SUBJ 〈〉 COMPS　〈〉 Mary HEAD　verb SUBJ　〈HEAD noun〉 COMPS　〈〉 walked HEAD adverb MOD 〈HEAD verb〉 slowly 25

HPSG: 構文解析 HEAD 1 SUBJ 2 COMPS 3 構文規則４ HEAD 1 SUBJ 2 COMPS 3 ４ MOD 〈〉単一化 HEAD noun SUBJ 〈〉 COMPS　〈〉 Mary HEAD　verb SUBJ　〈HEAD noun〉 COMPS　〈〉 walked HEAD adverb MOD 〈HEAD verb〉 slowly 26

HPSG: 構文解析 HEAD　verb SUBJ　〈HEAD noun〉 COMPS　〈〉 HEAD noun SUBJ 〈〉 COMPS　〈〉 Mary HEAD　verb SUBJ　〈HEAD noun〉 COMPS　〈〉 walked HEAD adverb MOD 〈HEAD verb〉 slowly 27

HPSG: 構文解析もう一度よくみてみよう！ HEAD 1 SUBJ 2 COMPS 3 構文規則４ HEAD 1 SUBJ 2 COMPS 3 ４ MOD 〈〉単一化 HEAD noun SUBJ 〈〉 COMPS　〈〉 Mary HEAD　 verb SUBJ　〈HEAD noun〉 COMPS　〈〉 walked HEAD adverb MOD 〈HEAD verb〉 slowly 28

HPSG: 構文解析情報の伝達 HEAD 1 verb SUBJ 2 COMPS 3 構文規則４ HEAD 1 verb SUBJ 2 COMPS 3 ４ MOD 〈〉単一化 HEAD noun SUBJ 〈〉 COMPS　〈〉 Mary HEAD　 verb 1 SUBJ　〈HEAD noun〉 COMPS　〈〉 walked HEAD adverb MOD 〈HEAD verb〉 slowly 29

HPSG: 構文解析情報の伝達 1 HEAD verb SUBJ 2 〈HEAD noun〉 COMPS 3 構文規則４ 1 HEAD verb SUBJ 2 〈HEAD noun〉 MOD 〈〉４ COMPS 3 単一化 HEAD noun SUBJ 〈〉 COMPS　〈〉 Mary 1 HEAD　 verb 2 SUBJ　〈HEAD noun〉 HEAD adverb MOD 〈HEAD verb〉 COMPS　〈〉 walked slowly 30

HPSG: 構文解析情報の伝達 1 HEAD verb SUBJ 〈HEAD noun〉 2 COMPS 3 〈〉構文規則４ 1 HEAD verb SUBJ 〈HEAD noun〉 2 COMPS 3 〈〉４ MOD 〈〉単一化 HEAD noun SUBJ 〈〉 COMPS　〈〉 Mary 1 HEAD　 verb 2 SUBJ　〈HEAD noun〉 HEAD adverb MOD 〈HEAD verb〉 COMPS　〈〉 3 walked slowly 31

HPSG: 構文解析この二つはまったく同じ情報をもつようになった! 構文規則４情報の伝達 1 HEAD verb SUBJ 〈HEAD noun〉 2 COMPS 〈〉 3 ４ MOD 〈〉単一化 HEAD noun SUBJ 〈〉 COMPS　〈〉 Mary ４ 1 HEAD　 verb 2 SUBJ　〈HEAD noun〉 HEAD adverb MOD 〈HEAD verb〉 COMPS　〈〉 3 walked slowly 32

HPSG: 構文解析 1 HEAD verb SUBJ 〈HEAD noun〉 2 COMPS 〈〉 3 構文規則４ 1 HEAD verb SUBJ 〈HEAD noun〉 2 COMPS 〈〉 3 ４ MOD 〈〉単一化 HEAD noun SUBJ 〈〉 COMPS　〈〉 Mary ４ 1 HEAD　 verb 2 SUBJ　〈HEAD noun〉 HEAD adverb MOD 〈HEAD verb〉 COMPS　〈〉 3 walked slowly 33

HPSG: 構文解析情報の伝達と制約 1 HEAD verb SUBJ 〈HEAD noun〉 2 COMPS 〈〉 3 構文規則４ 1 HEAD verb SUBJ 〈HEAD noun〉 2 COMPS 〈〉 3 HEAD adverb MOD 〈〉４単一化 HEAD noun SUBJ 〈〉 COMPS　〈〉 Mary ４ 1 HEAD　 verb 2 SUBJ　〈HEAD noun〉 HEAD adverb MOD 〈HEAD verb〉 COMPS　〈〉 3 walked slowly 34

HPSG: 構文解析ここで、walkedが動詞であることと、slowlyが動詞をとることがチェックされている構文規則４情報の伝達と制約 1 HEAD verb SUBJ 〈HEAD noun〉 2 COMPS 〈〉 3 HEAD 5 adverb ４ MOD 〈〉単一化 HEAD noun SUBJ 〈〉 COMPS　〈〉 Mary ４ 1 HEAD　 verb 5 2 SUBJ　〈HEAD noun〉 HEAD adverb MOD 〈HEAD verb〉 COMPS　〈〉 3 walked slowly 35

HPSG: 構文解析 nounとverbは単一化非文を与えると、、、、情報の伝達と制約できないので、文法規則の適用に失敗する構文規則４ HEAD noun SUBJ 〈〉 COMPS　〈〉 Mary ４ 1 HEAD noun SUBJ 〈〉 2 COMPS 〈〉 3 HEAD 5 adverb ４ MOD 〈〉 1 HEAD　 noun 2 SUBJ　〈〉 COMPS　〈〉 3 5 HEAD adverb MOD 〈HEAD verb〉 Mary slowly 36

HPSG: 構文解析・主辞が動詞・主語を一つとる ⇒動詞句であることもわかる HEAD noun SUBJ 〈〉 COMPS　〈〉 Mary HEAD　verb SUBJ　〈HEAD noun〉 COMPS　〈〉 walked HEAD adverb MOD 〈HEAD verb〉 slowly 37

HPSG: 構文解析 l 構文規則を繰り返し適用することにより、構文辞書項目の中に、構造を表す構文木が生成される・どのような主語がとれる HEAD verb ・どのような修飾先に修飾できる SUBJ　〈〉 COMPS　〈〉といったことが書ける HEAD　verb SUBJ　〈HEAD noun〉 COMPS　〈〉 HEAD noun SUBJ 〈〉 COMPS　〈〉 Mary HEAD　verb SUBJ　〈HEAD noun〉 COMPS　〈〉 walked HEAD adverb MOD 〈HEAD verb〉 slowly 38

HPSG: 構文解析 l HEAD noun SUBJ < > COMPS < > SPR < > 複雑な構文木の例 l l SLASH, REL 1 素性により長距離依存の構造を説明（例）WH移動, topicalization, 関係節 HEAD noun SUBJ < > COMPS < > SPR < > 1 HEAD det SUBJ < > COMPS < > the HEAD noun 2 SUBJ < > COMPS < > SPR < > 1 prices HEAD verb SUBJ < > COMPS < > REL < > 2 HEAD verb SUBJ < > COMPS < > SLASH < > 2 3 HEAD noun SUBJ < > COMPS < > we HEAD verb SUBJ < > 3 COMPS < > SLASH < > 2 HEAD verb 3 3 SUBJ < > 4 SUBJ < > COMPS < > 4 SLASH < > 2 were charged 39

HPSG: 文法規則 l l 文法規則＝構文規則、文法制約、語彙規則など構文規則：構文木の親子間の制約を規定 HEAD 2 SUBJ <> 1 HEAD 3 2 COMPS< > HEAD 2 1 SUBJ < > subject-head 構文 (例: “John runs”) HEAD 3 1 2 COMPS < | > HEAD 3 2 SLASH < > 1 complement-head 構文 (例: “loves Mary”) 1 HEAD 3 1 2 SLASH < | > … filler-head 構文 (例: “what he bought”) • このような構文規則が8～数十ほど定義される • 子供と子供の間での制約 • 子供と親の間で情報を伝播 40

HPSG: 文法規則 l 文法制約：構文規則が満たすべき一般的制約 l Head Feature Principle l HEAD素性の値は主辞の子供と親の間で常に同一 [HEAD ] → … [HEAD ] … 1 1 主辞 l Valence Principle l l Immediate Dominance (ID) Principle l l 残った下位範疇化要素はすべて親に伝播親子の間で構文規則のうちどれか一つを満たさないといけないその他たくさんの制約: NONLOCALの伝播、意味素性の構成など 41

合理主義的文法開発の現状と問題点 l l 大規模かつ複雑な構造を実装するのは非常に難しい複雑な文法を効率的に開発するために、様々な文法開発ツールが開発された l l l XTAG [XTAG Research Group 1995] Con. Troll [Götz et al. 1997] LKB [Copestake et al. 1999] [incr tsdb()] [Oepen et al. 2000] XLE [Butt et al. 2002] しかし、実世界のテキストを網羅的に解析できる文法の開発は難しかった [Baldwin et al. 2004] 42

合理主義的文法開発の最先端 l Grammar Matrix (in DELPHIN Project) [Bender et al. 2002] l l Optimality Theory (in LFG XLE) [Frank et al. 1998] l l 多言語文法開発のための文法コンポーネントの共通化 (English, Japanese, German, Spanish, Norwegian, Modern Greek, Korean, Italian) 曖昧性解消のために規則に優先順位を付与ツリーバンク開発（後述）曖昧性解消のための学習用 l 評価用 c. f. The PARC 700 Dependency Bank [King et al. 2003] Lin. GO Redwoods [Oepen et al. 2002] Hinoki [Bond et al. 2004] l 43

合理主義的文法開発の前提 l 網羅性 l l l 実世界の文を解析するためには，あらゆる文を網羅する大規模な文法が必要継続的に文法を修正・拡張識別性 l l 適格文のみ構文木が導出できて、非文は導出されない文法的に解釈できる構文木はすべて出力 l l どの構文木をもっともらしい解とするかは、選好(preference)の問題であって、別モジュールで解決すべき問題一文に対し文法的に解釈できる解の数は少ないほうがよい 44

合理主義的文法開発の問題点(1/2) l 網羅性と一貫性のトレードオフ文法を修正・拡張する際，一貫性・無矛盾性を保つのが非常に困難 l コーパス中の問題の一箇所を改良すると、他の箇所に悪影響が及ぶ l ポリシーの変更により10万オーダーの辞書項目を大幅に書き換える必要がある場合もある l 文法修正により改良されたのか改悪されたのか明確に判断できない l 45

合理主義的文法開発の問題点 (2/2) l 曖昧性解消の必要性実際のアプリケーションは一つの文に対し一つの解析結果を要求する l 合理主義的文法の文法開発では曖昧性解消の問題を先送りしている l 46

経験主義的文法 47

経験主義的文法 l S → NP VP NP → DET N NP → N … 文法規則、辞書 l l 人間が文法を直接定義するのは困難構文木の実例（ツリーバンク）に基づく定量的評価が必要文法はツリーバンクから導出（ツリーバンク文法）検証・開発ツリーバンクコンピュータ 48

ツリーバンク l l l 実世界の文に対して人手で構文木を付与する明示的な文法を仮定しない構造は開発者の言語直感とガイドラインに依存 l ガイドラインはあるが、文法で定義されるような「何が正解か」の客観的基準は存在しない文法？ A record date has n’t been set. 49

有名なツリーバンク l 構文木や係り受け木を人手で付与したコーパス（ツリーバンク）の登場 l l l l Penn Treebank [Marcus et al. 1993] SUSANNE [Sampson 1995] TIGER Treebank [Brants et al. 2002] Prague Dependency Treebank [Hajic 1998] Verbmobil [Hinrichs et al. 2000] EDRコーパス [EDR 1995] 京都大学テキストコーパス [黒橋ら 1997] 日本語話し言葉コーパス [前川ら 2000] 50

ツリーバンクの開発過程ツリーバンク開発者（アノテータ）による手作業 l アノテータのためのマニュアル（アノテーションガイドライン）による品質管理 l 編纂検証アノテーションガイドラインツリーバンク開発者解釈編集生コーパス 51

Penn Treebank (1/2) 構文木が付与された最初の大規模英語ツリーバンク [Marcus et al. 1993] l 様々な分野の英語テキストを収録 l Wall Street Journal （新聞）約5万文、100万語 l ATIS （航空券予約の会話） l Brown （様々な分野のテキスト） l Switchboard （電話の自由発話） l 52

Penn Treebank (2/2) l l l 品詞： NN（普通名詞）, VBZ（三単現動詞）… 構文木： NP（名詞句）, VP（動詞句）… Function tag, null element: 述語項構造を計算するための付加情報（詳細省略） S 名詞句 VP NP 限定詞 DT NN VP NN VBZ RB VBN A record date has n’t been set. 普通名詞三単現動詞副詞過去分詞 53

Penn Treebank アノテーションガイドライン “Bracketing Guidelines for Treebank II Style Penn Treebank Project” Bies et al. 1995 l l l l 13. Gerunds and Participles 1. An Overview of Basic l 14. Infinitives Clause Structure l 15. Small Clauses and their near 2. Notation relatives 3. Punctuation l 16. Clefts 4. Null Elements l 17. It-Extraposition 5. Pseudo-Attach l 18. Subject-Raising Predicates 6. Copular Verbs l 19. Whether it and Referential it 7. Coordination l 20. Existential there 8. Shared Complements and l 21. Tough-Clefts Modifiers in Coordinated Structures l 22. Comparatives 9. WH-Phrases l 23. “Financialspeak” conventions 10. Subordinate Clauses l 24. Numbered Lists 11. Modification of NP l 25. Correlative the-Clauses 全 318ページ！ 12. Titles l 26. Orphans 54

Penn Treebank アノテーションガイドラインの例 (1/3) l l 基本的には自然言語による解説とたくさんの例示 1. 1. 4 名詞句内の補語名詞にかかるPPがadjunctなのかargumentかを区別するのは難しいので、たんにNPにくっつける (NP a teacher) (PP of (NP chemistry))) l ただし、補文がかかる場合は次のようにする (NP the belief (SBAR that (S the world is flat))) l 55

Penn Treebank アノテーションガイドライン (2/3) l 13. 3. 5 ADJP vs. S l l 動名詞は 2種類の解釈がある: 形容詞的名詞句修飾 (ADJP) vs 動名詞句 (S) “Flying planes can be dangerous” (a) (S (NP-SBJ Flying planes) (VP can (VP be (ADJP-PRD dangerous)))) (b) (S (S-NOM-SBJ (NP-SBJ *) (VP Flying (NP planes))) (VP can (VP be (ADJP-PRD dangerous)))) l 判断がつかないときのデフォルトは(a) 56

Penn Treebank アノテーションガイドライン (3/3) l Small clause l 15. 3. 1. to-不定詞に関する句のアノテーション 1. monotransitive (S) vs. ditransitive (NP+S) (a) (S (NP-SBJ This) (VP does not (VP allow (S (NP-SBJ the mystery) advise, ask, beg, beseech, challenge, (VP to command, counsel, detail, direct, (VP invade (NP us))))))) enjoin, exhort, forbid, implore, incite, inform, instruct, invite, order, (b) (S (NP-SBJ He) persuade, pray, promise, remind, (VP told request, recommend, teach, tell, urge (NP-1 me) の場合は(b)と解釈 (S (NP-SBJ *-1) l (VP to (VP wake (NP you)))))) 57

ツリーバンクから文法を抽出する l ツリーバンクの背後にある文法を自動抽出 l 潜在的な規則性を自動獲得できるはず文法抽出文法？ S VP NP DT NN VP NN VBZ RB VBN A record date has n’t been set. ツリーバンク開発 58

確率CFGの自動抽出(1/2) l ツリーバンクの各分岐をCFG規則だと仮定して抽出する [Charniak 1996; 1997] c. f. [Sekine 1995] CFG規則 S VP NP DT NN VP NN VBZ RB VBN S → NP VP NP → DT NN NN VP → VBZ RB VP VP → VBN A record date has n’t been set. 59

確率CFGの自動抽出(2/2) ツリーバンクでの出現頻度から確率値を推定 l 確率値最大の木を探索することで、構文解析の曖昧性解消ができる l S VP NP DT NN VP NN VBZ RB VBN S → NP VP NP → DT NN NN VP → VBZ RB VP VP → VBN 0. 5 0. 03 0. 02 0. 1 A record date has n’t been set. 60

問題点（１）：文法が大きい 40, 000文から約15, 000のCFG規則 l CFG規則数が収束しない [Carpenter et al. 1997] →　抽象化・一般化しきれていない l 61

問題点（２）：精度が低い l Charniak [1996]: 80% S VP VP PP NP NP NP We applied the algorithm to IE NN VBD DT NN IN NN We selected the approach to IE NP NP NP PP VP S NP VP → VP PP NP → NP PP 同じ品詞列でも、単語によって構文木の形が変わる 62

問題点（３）：構造が浅い CFG構文木しか出力できない l 意味構造へのマッピングがない l 有用な情報が得られない l 文生成に使えない l S VP NP-SBJ-1 DT NN VP NN VBZ RB VBN A record date has n’t been set. 主語、目的語はどこ？時制、アスペクトは？ 63

ツリーバンク文法の改良 (1) 文法が大きい CFG規則の自動圧縮 [Krotov et al. 1998; 1999] l CFG規則の確率モデル化 [Magerman 1995; Collins l 1997; Charniak 2000] (2) 精度が低い l 非終端記号の細分化 [Magerman 1995; Collins 1996; 1997; Johnson 1998; Charniak 2000] (3) 構造が浅い → 後述 64

CFG規則の確率モデル化 l Markov Grammar: CFG規則を確率的に生成する [Collins 1997; Charniak 2000] p(NP → DT NN NN | NP) = p(NN | NP) p(NN | NN, NP) p(DT | NN, NP) 原理的には、全てのCFG規則をもつ PCFG l Penn Treebank から抽出したそのままの PCFG より高精度を達成する l 65

非終端記号の細分化(1/2) l 語彙化: Head percolation table [Magerman 1995] を用いて、非終端記号に head word を付与 S applied Head percolation table VP applied VP PP applied to NP NP NP algorithm We IE NN VBD DT NN IN NN We applied the algorithm to IE 親の記号主辞になる子の記号 S VP, … VP VP, VBD, VBZ, … NP NN, … PP IN, … Charniak [1996]: 80% vs. Magerman [1995]: 86% l （参考）語彙化の意味 [Gildea 2001; Bikel 2004] 66

非終端記号の細分化(2/2) l l 非終端記号だけでは構造を決める情報が少ない（例）親の非終端記号で細分化 [Johnson 1998] S S NP V l NP VP-S V-VP NP-VP 主語のNPと目的語のNPが区別できる l l l NP-S VP 主語は代名詞が出やすい目的語は長くなりやすいその他、様々な周辺情報で細分化 [Charniak 2000; Klein et al. 2003] 67

より深い構造の抽出 CFGより深い構文構造や意味構造がほしい l より深い構造のツリーバンクを作る？ l 非現実的： l 高コスト l 構造が複雑になると、矛盾・間違いが多発 l →　Penn Treebank から、より高度な文法を自動抽出できないか？ 68

LTAG文法の自動抽出 l 構文木から LTAG の elementary tree を抽出 [Xia 1999; Chen et al. 2000; Chiang 2000] S NP VP ヒューリスティックルールで構文木を分解する S NP VP NL is ADVP officially making NP NL is NP officially making Elementary tree を抽出 VP VP VP NL is ADVP the offer NP VP S ADVP VP* NP VP* officially the offer NP VP making NP the NP* NP offer 69

LFG文法の自動抽出 l 構文木に f-structure を自動付与する [Cahill et al. 2002; Frank et al. 2003] 親の記号 S NP ↑＝↓ ↑aux＝↓ NP: ↑obj=↓, VP: ↑=↓ VP ↑＝↓ ADVP VP ↑adjunct=↓ 制約解決 ↑＝↓ officially making ↑＝↓ NP: ↑subj=↓, VP: ↑=↓ VP ↑＝↓ is 子の記号 S VP ↑subj＝↓ NL 自動付与ルール ↑＝↓ NP ↑obj＝↓ the ↑det＝↓ offer ↑＝↓ f-structure PRED make SUBJ NL OBJ PRED offer DET the ADJUNCT officially AUX be 70

経験主義的文法の問題点(1/2) l ツリーバンク開発の問題正解の客観的基準が存在しない l 深い構造・複雑な構造の品質管理は困難 l →　文法理論に基づく合理的な品質管理・構造化が必要こんなややこしい構造を書いてられない！検証・開発ツリーバンク 71

経験主義的文法の問題点(2/2) l 自動的な文法抽出の妥当性 S → NP VP NP → DET N NP → N … 文法規則、辞書自動抽出した LTAG, LFG 文法は正しいのか？ → 文法を合理的に検証する必要自動生成された文法規則は多すぎて人手では検証困難本当に正しい？ツリーバンクコンピュータ 72

文法開発の再解釈と展望 73

合理主義的文法の文法開発の難しささて、いったい何が難しくて文法開発がうまくいかなかったのだろうか？ l どこに落とし穴があったのか？ l 74

比較検討(1/2) l 経験主義的文法開発と合理主義的文法開発の違い文法作成方法合理主義人手的文法コーパスの役割評価手段生コーパス定性的評価補助的リソース経験主義自動的文法ツリーバンク中心的リソース定量的評価 75

比較検討(2/2) l 言語学者と言語処理研究者が求める文法、コーパスの役割の違い目的言語学者言語能力の法則性の発見文法適格文、非文を区別するために必要な規則言語処理応用システムにコーパスを解析研究者有用な構文構するための道具造の自動解析コーパス人間の言語能力を調べるための資料機械学習・統計学習のためのリソース。性能評価のためのリソース 76

合理主義的文法開発の落とし穴 (1/2) l コーパス軽視 S → NP VP NP → DET N NP → N … 文法規則、辞書文法開発の対象は、文法規則と辞書。コーパスはあくまで補助的な検証の対象にすぎない 77

合理主義的文法開発の落とし穴 (2/2) l 定量的評価の不足ツリーバンクの作成が困難 l 文法を変更するとその都度正解が変化 l Penn Treebankのようなツリーバンクに対して評価すれば？ Penn Treebankにおける構文木の解釈と文法開発者の構文木の解釈が異なるため、Penn Treebankで評価するのは文法を開発するのに匹敵するほど困難 78

経験主義的文法と合理主義的文法の歩み寄り経験主義的文法合理主義的文法コンピュータ・ツリーバンク開発 S → NP VP NP → DET N NP → N … 文法規則、辞書・ツリーバンクの詳細化、構造化・ツリーバンクからの文法抽出ツリーバンク 79

文法とツリーバンクの双対性 (1/3) l 経験主義的文法の中の文法的知識コンピュータツリーバンク学習ツリーバンク評価学習手法と評価にだけ注目されがちだが、、、ツリーバンクに文法的知識精度をあげるために文法的知識・ツリーバンク作成指針の中にを導入暗黙的に・最初から文法的制約と構造をツ・構文木の構造から文法や辞リーバンクに導入したほうがすっ書を作成するのに十分な情報きり 80

文法とツリーバンクの双対性 (2/3) l 合理主義的文法でのツリーバンク S NP-1 こういう構文木をつくりたいから theyはこんな辞書項目で VP they VP VP did n’t have S NP 文法規則はこれとこれで VP *-1 to VP choose NP this particular moment この辞書項目と文法規則を組み合わせるとこんな構文木ができる 81

文法とツリーバンクの双対性 (3/3) l 経験主義的文法 l ツリーバンクに含まれる暗黙の文法 l ツリーバンク作成の指針に含まれる文法的知識 l 構文木の構造に含まれる文法的知識 l 合理主義的文法 l 辞書項目と文法規則をつくる際に、構文木を想定 82

文法の３つのリソース l 文法開発では３つのリソースを想定している文法規則ツリーバンク辞書項目 83

経験主義的文法と合理主義的文法を超えて l 三つのリソースを同時につくれば万事解決？ S → NP VP NP → DET N NP → N … ツリーバンクだけいただきますツリーバンク、文法規則、辞書 84

合理主義的文法開発のジレンマ l ツリーバンクと文法の不一致辞書データと理論の不一致？文法規則 S → NP VP NP → DET N NP → N … ≠ 作成したツリーバンク導出されたツリーバンク 85

文法理論の恣意性 l l 同じような機能・構造によって分類観点・基準によって分類が異なる HPSG l LFG l TAG l … c. f. 分類学 (進化分類学, 分岐分類学, 表形分類学) l 極端な話、百人いれば百の文法理論がありうる! 86

星座と文法理論あそこの星の並びが蟹にみえるなぁ 87

まぁ、星座の話はおいといて、、、 l 違う基準・違う方法論でつくるツリーバンクはなかなか一致しない直感＋アノテーションガイドライン辞書と文法規則による文法理論 88

文法が先かツリーバンクが先か？ツリーバンク文法なんかいらねーよ文法 S → NP VP NP → DET N NP → N … 不一致が生じたときにどちらを修正すべきか？どちらにあわせればいいのだろうか？どちらを先に開発すべきか？ 89

文法を先につくる l 文法がツリーバンクを説明辞書と文法規則による文法理論・ツリーバンクは文法に導出される副産物・文を解釈するときの観点・基準を与えるのが文法なのだから、ツリーバンクは文法に従うべき 90

ツリーバンクを先につくる l ツリーバンクが文法を説明直感＋アノテーションガイドライン S → NP VP NP → DET N NP → N … 自分の頭の中にある文法解析結果をまず外在化外在化されたツリーバンクを説明できるように文法を開発、導出 91

合理主義的文法と経験主義的文法を超えて 92

ツリーバンクと文法の協調関係 l 文法開発ではツリーバンクの役割が重要 l l 曖昧性解消モデルのための統計情報を提供する文法の不備・矛盾・間違いを検出する構文解析・文生成の性能を客観的に評価するツリーバンク開発では合理的な構造化が必要 l 文法理論による構文構造の明示化 l l l 性能向上のために文法的知識を断片的に導入 l l より複雑な構造のアノテーション・文法開発を容易にする統語構造の一般化（例、能動態と受動態) 最初から文法的制約と構造化を導入したほうが良いツリーバンクの一貫性の向上 93

ツリーバンクと文法の開発 l 文法評価のためのツリーバンク l PARC 700 Dependency Bank [King et al. 2003] l l l Penn Treebank Section 23 から無作為に 700文を抽出 English XLE パーザで構文解析し、人手で正解の f-structure を選択 XLE パーザと Collins パーザを客観的に比較 [Kaplan et al. 2004] l l l 構文解析時間は Collins パーザが速い構文解析精度は XLE パーザの方が高い文法開発のためのツリーバンク l l ツリーバンキング (文法が先の文法開発) コーパス指向文法開発 (ツリーバンクが先の文法開発) 94

ツリーバンキング (文法が先) 文法開発過程にツリーバンク開発を組み込む l 生コーパスを構文解析し、人手で正解を選択 l l Redwoods [Oepen et al. 2002], Hinoki [Bond et al. 2004] 編集文法規則辞書検証開発者正解選択ツリーバンク構文解析器生コーパス 95

ツリーバンキングの利点 l l l 効率的・系統的にツリーバンクが開発できるツリーバンクを曖昧性解消モデルの学習データとして利用する [Toutanova et al. 2002] ツリーバンク開発を通して、文法の不備・矛盾・間違いを発見できる文法規則ツリーバンク辞書項目 96

再考：辞書とツリーバンクの関係品詞　動詞主語 < > 目的語 < > 品詞　動詞主語 < > 1 目的語 < > 品詞　名詞 1 主語 < > 目的語 < > 品詞　動詞 they 3 主語 < > 1 目的語 < > 2 3 副詞修飾 3 主語 < > 目的語 < > 品詞 did 目的語 < > 品詞　動詞主語 < > 1 目的語 < > 4 have n’t l 品詞　動詞 2 主語 < > 1 ツリーバンクがあれば、葉ノードを収集すれば辞書項目が得られる品詞　動詞 4 主語 < > 1 目的語 < > 品詞　動詞主語 < > 1 目的語 < > 5 to 品詞　動詞 5 主語 < > 1 目的語 < > 品詞　動詞主語 < > 1 目的語 < > 6 choose 品詞　名詞 6 主語 < > 目的語 < > this particular moment 97

ツリーバンク＞辞書ツリーバンクがあれば辞書は得られる l ツリーバンクの方が辞書より情報が多い l 文法の不備・矛盾・間違いが検出できる l 統計情報が得られる l 文法規則ツリーバンク辞書項目 98

コーパス指向文法開発 (ツリーバンクが先) l 辞書の代わりにツリーバンクを作る l l CCG [Hockenmaier et al. 2002], HPSG [Miyao et al. 2004] 辞書項目はツリーバンクから収集する編集文法規則ツリーバンク検証辞書文法開発者辞書項目収集器 99

コーパス指向文法開発の利点ツリーバンクと辞書が同時に得られる l ツリーバンク開発を通して、ツリーバンクや文法規則の不備・矛盾・間違いを発見できる l 文法規則ツリーバンク辞書項目 100

どうやってツリーバンクを作るのか？ Penn Treebank を再利用し、文法規則に合致するように変換 l 文法開発＝文法規則に合致するようにツリーバンクを編集する過程 l HEAD verb SUBJ < > COMPS < > S NP HEAD noun COMPS < > VP NL is ADVP HEAD verb 1 SUBJ < > COMPS < > 1 SUBJ < > VP officially making HEAD verb SUBJ < > 1 COMPS < > 2 NL NP the offer HEAD verb SUBJ < > 3 SUBJ < > 1 COMPS < > COMPS < > 2 MOD 3 is 2 HEAD verb 1 SUBJ < > COMPS < > HEAD verb SUBJ < > 1 COMPS < > 4 officially making HEAD noun 4 SUBJ < > COMPS < > the offer 101

文法自動抽出との違い (1/3) l 目標文法自動抽出: なるべく人手を介在させず、すでにあるリソースからいかに楽をして文法を獲得できるか l コーパス指向: なるべく人手を介在させて、いかに良いコーパスをつくれるか（＝良い文法をつくれるか） l l 開発過程文法自動抽出：全自動なので、アルゴリズムができれば数時間から数日 l コーパス指向: 手作業で半年から数年 l 102

文法自動抽出との違い (2/3) l 品質管理文法自動抽出: 抽出された文法を主に評価 l コーパス指向: l l ツリーバンク、文法規則は人間が管理する l 文法規則によるツリーバンクの構造化 l l ツリーバンクの品質が必然的に検証される得られる辞書は文法規則に従うことが保証される文法規則コーパス指向文法開発文法自動抽出ツリーバンク辞書項目 103

文法自動抽出との違い (3/3) l 品質管理の例 (Head Feature Principle) HEAD verb 3 SUBJ < > COMPS < > VP 4 NP VBG making DT the NN offer HEAD verb 3 SUBJ < > 4 COMPS < > making 1 HEAD noun SUBJ < > COMPS < > SPR < > HEAD det SUBJ < > COMPS < > the HEAD noun 2 SUBJ < > COMPS < > SPR < > 1 offer ツリーバンクの句構造が文法的制約を満たしているかチェックされる 104

HPSG ツリーバンクの開発 l Penn Treebank の構造をHPSG理論に基づく構造に変換する l 木構造変換・素性の追加 l 下位範疇化、受身、命令形・疑問形、時制、格、量化、 control/raising、 small clause、長距離依存、関係節、 tough 構文、自由関係詞、並列構造、外置変形、倒置、挿入、同格、引用、etc. l HPSG の文法規則を適用 l 文法規則やツリーバンクの不備・矛盾・間違いは、制約違反として検出される 105

辞書・ツリーバンク開発の概要 S NP VP make: VP NL is ADVP NP officially making HPSG 表現へマッピング the offer HEAD verb SUBJ < > COMPS < > HEAD noun SUBJ < > COMPS < > subject-head 1 HEAD verb head-comp head-mod HEAD verb is 辞書項目収集 HEAD verb SUBJ < > COMPS < > 文法規則適用 HEAD noun HEAD adv HEAD verb 1 SUBJ < > COMPS < > 1 SUBJ < > COMPS < > HEAD verb SUBJ < > NL HEAD verb HEAD noun SUBJ < > CONT 1 HEAD noun COMPS < > CONT 2 make’ CONT ARG 1 1 ARG 2 2 head-comp HEAD verb SUBJ < > 1 COMPS < > 2 NL 1 HEAD verb HEAD noun SUBJ < > COMPS < > officially making the offer HEAD verb SUBJ < > 3 SUBJ < > 1 COMPS < > COMPS < > 2 MOD 3 is 2 HEAD verb 1 SUBJ < > COMPS < > HEAD verb SUBJ < > 1 COMPS < > 4 officially making HEAD noun 4 SUBJ < > COMPS < > the offer 106

助動詞・control/raising l 不飽和構成素を補語としてとるようにする S S NP-1 they 1 VP VP n’t have did S NP n’t VP VP choose NP 3 SUBJ < > 1 to VP choose SUBJ < > 2 VP have VP *-1 to SUBJ < > 2 VP they VP VP = did NP-1 SUBJ < > 3 NP this particular moment 107

長距離依存・関係節 NP REL < > SLASH < > NP 2 SBAR the energy and ambitions WHNP-3 2 1 REL < > that REL < > 2 SLASH < > S NP-2 SLASH < > 1 VP reformers wanted SLASH: 移動した項を表す l REL: 関係詞と先行詞の関係を表す l SLASH < > 1 S SLASH < > 1 NP VP *-2 to SLASH < > 1 VP SLASH < > 1 reward NP *T*-3 108

HPSGのカテゴリへマッピング l （非）終端記号を素性構造へマッピング NN HEAD: noun AGR: 3 sg VBZ HEAD: verb AGR: 3 sg VFORM: finite TENSE: present （普通名詞）（三単現動詞） 109

具体例 l “NL is officially making the offer” HEAD verb SUBJ < > COMPS < > S NP NL HEAD noun SUBJ < > COMPS < > VP VP VP is officially making HEAD verb SUBJ < > 1 head-comp NL NP the offer subject-head HEAD verb head-comp head-mod HEAD verb SUBJ < > 1 HEAD verb HEAD adv HEAD verb HEAD noun SUBJ < > COMPS < > is officially making the offer 110

文法規則の適用 l “NL is officially making the offer” HEAD verb SUBJ < > COMPS < > HEAD noun SUBJ < > COMPS < > subject-head HEAD verb SUBJ < > 1 head-comp NL HEAD verb head-comp head-mod HEAD verb SUBJ < > 1 HEAD verb HEAD adv HEAD verb HEAD noun SUBJ < > COMPS < > is officially making the offer 111

文法規則の適用 l “NL is officially making the offer” HEAD verb SUBJ < > COMPS < > HEAD noun HEAD verb SUBJ < > 1 COMPS < > 1 SUBJ < > COMPS < > HEAD verb SUBJ < > 1 COMPS < > 2 NL 3 HEAD verb 1 2 SUBJ < > COMPS < > HEAD verb SUBJ < > 1 COMPS < > 2 HEAD adv MOD 3 HEAD verb SUBJ < > 1 4 COMPS < > is officially making HEAD noun 4 SUBJ < > COMPS < > the offer 112

複雑な例 HEAD noun SUBJ < > COMPS < > SPR < > HEAD noun SUBJ < > COMPS < > SPR < > 1 HEAD det SUBJ < > COMPS < > 1 the HEAD noun 2 SUBJ < > COMPS < > SPR < > 1 NP head arg NP SBAR HEAD verb SUBJ < > COMPS < > SLASH < > 2 head arg the prices WHNP-1 0 prices S head arg VP NP arg head VP head arg we were HEAD verb SUBJ < > COMPS < > REL < > 2 3 arg charged *-2 *T*-1 HEAD noun SUBJ < > COMPS < > we HEAD verb SUBJ < > 3 COMPS < > SLASH < > 2 HEAD verb 3 3 SUBJ < > 4 SUBJ < > COMPS < > 4 SLASH < > 2 were charged 113

辞書項目の収集 l HPSG構文木の葉ノードは、辞書項目の実例 HEAD verb SUBJ < > COMPS < > HEAD noun 1 SUBJ < > COMPS < > HEAD verb SUBJ < > 1 COMPS < > 2 NL 3 HEAD verb 1 2 SUBJ < > COMPS < > HEAD verb SUBJ < > 1 COMPS < > 2 HEAD adv MOD 3 HEAD verb SUBJ < > 1 4 COMPS < > is officially making HEAD noun 4 SUBJ < > COMPS < > the offer 114

HPSG文法の評価実験 l HPSG ツリーバンクから収集した辞書項目を評価 l l 未知の文に対する被覆率ツリーバンクのサイズと被覆率の関係 Penn Treebank Section 02 -21 (39, 832文) を HPSG ツリーバンクに変換し、辞書項目を収集テストデータ：Section 23 を HPSG ツリーバンクに変換したもの (2, 299 文) 115

被覆率と構文解析精度 l 被覆率： 99. 8% l l 構文解析に成功した文の割合構文解析精度：適合率 90. 44%，再現率 90. 19% l 述語-項関係の精度 ARG 1 he ARG 2 girl saw l 強意の被覆率： 84. 4% l 構文森が完全一致の構文木を含む文の割合 116

まとめ (1/3) l 合理主義的文法 l l 人手による文法規則と辞書の開発と中心とした文法開発合理的な利点 l l l 問題点 l l 言語学的な妥当性複雑な構造、深い構造の記述が容易網羅性と一貫性のトレードオフ曖昧性解消の先送り性能評価の問題経験主義的文法 l l ツリーバンクを中心とした文法開発経験的な利点 l l l 文法とツリーバンクの両方を開発することが重要! 網羅性一貫性機械学習・統計学習が容易評価も容易問題点 l l l 正解の客観的基準が存在しない深い構造・複雑な構造の品質管理は困難自動的な文法抽出の妥当性 117

まとめ (2/3) l 違う基準・違う方法論でつくるツリーバンクはなかなか一致しない経験主義的文法開発合理主義的文法開発直感＋アノテーションガイドライン辞書と文法規則による文法理論 118

まとめ (2/2) l コーパスと文法の両方を開発経験主義的文法と合理主義的文法の双方の利点 l 理論（＝文法）とデータ（＝ツリーバンク）をいかに一致させるか？ l l ツリーバンキング(文法が先の文法開発) l l 文法規則や辞書を優先し、ツリーバンクを開発例: Redwoods, Hinoki, PARC 700 Dependency Bank l コーパス指向文法開発(ツリーバンクが先の文法開発) l l l ツリーバンクを優先し、文法規則や辞書を開発文法的知識をツリーバンクとして外在化例： CCGツリーバンクからCCG文法、HPSGツリーバンクから HPSG文法 119

ご清聴ありがとうございました! 120

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ツリーバンクのサイズ vs. 被覆率 153

自然言語処理における 文法開発の軌跡と展望 http www r dl itc u-tokyo

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