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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/NLP2007/ 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 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 名詞句 名詞 助詞 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 名詞句 名詞 助詞 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 名詞句 名詞 助詞 名詞 助詞 太郎 は 花子 が 主語 作主 目的語 対象 動詞句 動詞句 名詞句 名詞句 動詞句 形容動詞 名詞 助詞 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 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 S → NP VP NP → DET N NP → N … 辞書 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 合理主義的文法 経験主義的文法 文法開発の再解釈と展望 合理主義的文法と経験主義的文法を超えて 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 辞書をつくる 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 Core Language Engine (English) [Alshawi 1992] TAG [Joshi et al. 1996] XTAG (English/Korean) [XTAG Research Group 1995] http://www.cis.upenn.edu/~xtag/ FTAG (French) [Abeillé et al. 2000] LFG [Bresnan 1982] http://www.essex.ac.uk/linguistics/LFG/ ParGram (English, Chinese, French, German, Norwegian, Japanese, Turkish, Urdu, Welsh, Malagasy, Arabic, Hungarian, Vietnamese) [Butt et al. 2002] http://www2.parc.com/isl/groups/nltt/pargram/ English XLE [Riezler et al. 2002; Kaplan et al. 2004] German XLE [Forst and Rohrer 2006] Japanese XLE [Masuichi and Okuma 2003] 20 有名な合理主義的文法 HPSG [Pollard et al. 1994] DELPHIN (English, Japanese, German, Spanish, Norwegian, Modern Greek, Korean, Italian) [Bender et al. 2002] LinGO ERG (English) [Flickinger 2002] JACY (Japanese) [Melanie et al. 2002] Babel (German) [Stefan Müller 1996] ALPINO (Dutch) [Bouma et al. 2002] 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 文法開発や高速化の研究もさかん 中心的概念：文法=辞書項目+文法規則 辞書項目：単語固有の構文・意味的性質を記述する 文法規則：構文木の一般的規則性を規定する 22 HPSG: 構成素 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 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 CAT SUBJ HEAD noun SPR <> VAL SUBJ <> COMPS <> < LOCAL CONT|HOOK VAL SYNSEM COMPS < love ARG1 ARG2 RELS <> QUE <> REL <> SLASH <> CONT NONLOCAL HOOK LOCAL 1 INDEX NUM 3rd PERS sing 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 MOD 〈４〉 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 MOD 〈４〉 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 MOD 〈４〉 単一化 HEAD noun SUBJ 〈〉 COMPS 〈〉 Mary HEAD 1 verb SUBJ 〈HEAD noun〉 COMPS 〈〉 walked HEAD adverb MOD 〈HEAD verb〉 slowly 29 HPSG: 構文解析 情報の伝達 HEAD 1 verb SUBJ 2 〈HEAD noun〉 COMPS 3 構文規則 ４ HEAD 1 verb SUBJ 2 〈HEAD noun〉 MOD COMPS 3 〈４〉 単一化 HEAD noun SUBJ 〈〉 COMPS 〈〉 Mary HEAD 1 verb SUBJ 2 〈HEAD noun〉 HEAD adverb MOD 〈HEAD verb〉 COMPS 〈〉 walked slowly 30 HPSG: 構文解析 情報の伝達 HEAD 1 verb SUBJ 2 〈HEAD noun〉 COMPS 3 〈〉 構文規則 ４ HEAD 1 verb SUBJ 2 〈HEAD noun〉 COMPS 3 〈〉 MOD 〈４〉 単一化 HEAD noun SUBJ 〈〉 COMPS 〈〉 Mary HEAD 1 verb SUBJ 2 〈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 HEAD 1 verb SUBJ 2 〈HEAD noun〉 COMPS 3 〈〉 HEAD 1 verb SUBJ 2 〈HEAD noun〉 COMPS 3 〈〉 MOD 〈４〉 単一化 HEAD noun SUBJ 〈〉 COMPS 〈〉 Mary ４ HEAD 1 verb SUBJ 2 〈HEAD noun〉 HEAD adverb MOD 〈HEAD verb〉 COMPS 3 〈〉 walked slowly 32 HPSG: 構文解析 HEAD 1 verb SUBJ 2 〈HEAD noun〉 COMPS 3 〈〉 構文規則 ４ HEAD 1 verb SUBJ 2 〈HEAD noun〉 COMPS 3 〈〉 MOD 〈４〉 単一化 HEAD noun SUBJ 〈〉 COMPS 〈〉 Mary ４ HEAD 1 verb SUBJ 2 〈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 HEAD 1 verb SUBJ 2 〈HEAD noun〉 COMPS 3 〈〉 構文規則 ４ HEAD 1 verb SUBJ 2 〈HEAD noun〉 COMPS 3 〈〉 HEAD adverb MOD 〈 ４ 〉 単一化 HEAD noun SUBJ 〈〉 COMPS 〈〉 Mary ４ HEAD 1 verb SUBJ 2 〈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 HEAD 1 verb SUBJ 2 〈HEAD noun〉 COMPS 3 〈〉 HEAD 1 verb SUBJ 2 〈HEAD noun〉 COMPS 3 〈〉 HEAD 5 adverb MOD 〈 ４ 〉 単一化 HEAD noun SUBJ 〈〉 COMPS 〈〉 Mary ４ HEAD 1 verb SUBJ 2 〈HEAD noun〉 HEAD 5 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 HEAD 1 noun SUBJ 2 〈〉 COMPS 3 〈〉 HEAD 1 noun SUBJ 2 〈〉 COMPS 3 〈〉 HEAD 5 adverb MOD 〈 ４ 〉 HEAD 1 noun SUBJ 2 〈〉 COMPS 3 〈〉 HEAD 5 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 〈〉 HEAD verb SUBJ 〈HEAD noun〉 COMPS 〈〉 walked HEAD adverb MOD 〈HEAD verb〉 slowly 37 HPSG: 構文解析 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 HEAD noun SUBJ < > COMPS < > SPR < > 複雑な構文木 の例 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 HEAD verb SUBJ < 3 > 4 SUBJ < 3 > COMPS < > COMPS < 4 > SLASH < 2 > were charged 39 HPSG: 文法規則 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 COMPS< 2 > HEAD 2 SUBJ < 1 > subject-head 構文 (例: “John runs”) HEAD 3 COMPS < 1 | 2 > HEAD 3 SLASH < 2 > 1 complement-head 構文 (例: “loves Mary”) 1 HEAD 3 SLASH < 1 | 2 > … 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 文法制約：構文規則が満たすべき一般的制約 Head Feature Principle HEAD素性の値は主辞の子供と親の間で常に同一 [HEAD 1 ] → … [HEAD 1 ] … 主辞 Valence Principle Immediate Dominance (ID) Principle 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 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 XTAG [XTAG Research Group 1995] ConTroll [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 Grammar Matrix (in DELPHIN Project) [Bender et al. 2002] Optimality Theory (in LFG XLE) [Frank et al. 1998] 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 評価用 c.f. The PARC 700 Dependency Bank [King et al. 2003] LinGO Redwoods [Oepen et al. 2002] Hinoki [Bond et al. 2004] 43 合理主義的文法開発の前提 網羅性 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 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 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) 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 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 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 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 45 合理主義的文法開発の問題点 (2/2) 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 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 46 経験主義的文法 47 経験主義的文法 S → NP VP NP → DET N NP → N … 文法規則、辞書 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 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 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 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 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 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 編纂 検証 アノテーション ガイドライン ツリーバンク 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] 様々な分野の英語テキストを収録 Wall Street Journal （新聞） 約5万文、100万語 ATIS （航空券予約の会話） Brown （様々な分野のテキスト） Switchboard （電話の自由発話） 52 Penn Treebank (2/2) 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 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 13. Gerunds and Participles 1. An Overview of Basic 14. Infinitives Clause Structure 15. Small Clauses and their near 2. Notation relatives 3. Punctuation 16. Clefts 4. Null Elements 17. It-Extraposition 5. Pseudo-Attach 18. Subject-Raising Predicates 6. Copular Verbs 19. Whether it and Referential it 7. Coordination 20. Existential there 8. Shared Complements and 21. Tough-Clefts Modifiers in Coordinated Structures 22. Comparatives 9. WH-Phrases 23. “Financialspeak” conventions 10. Subordinate Clauses 24. Numbered Lists 11. Modification of NP 25. Correlative the-Clauses 全318ページ！ 12. Titles 26. Orphans 54 Penn Treebank アノテーションガイドラインの例 (1/3) 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 (NP a teacher) (PP of (NP chemistry))) 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))) 55 Penn Treebank アノテーションガイドライン (2/3) 13.3.5 ADJP vs. S 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)))) 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) Small clause 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, (VP invade (NP us)))))))counsel, detail, direct, 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) (VP to (VP wake (NP you)))))) 57 ツリーバンクから文法を抽出する ツリーバンクの背後にある文法を自動抽出 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 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) 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. [Sekine1995] CFG規則 S VP NP DT NN VP NN VBZ RB VBN VBN S → NP VP NP → DT NN NN VP → VBZ RB VP VP → VBN 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 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 S VP NP DT NN VP NN VBZ RB VBN VBN S → NP VP NP → DT NN NN VP → VBZ RB VP VP → VBN 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 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 16000 14000 12000 10000 8000 6000 4000 文法規則数 2000 0 0 10000 20000 30000 40000 61 問題点（２）：精度が低い 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 NP VP S 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 意味構造へのマッピングがない 有用な情報が得られない 文生成に使えない S VP NP-SBJ-1 DT NN VP NN VBZ RB VBN 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] CFG規則の確率モデル化 [Magerman 1995; Collins 1997; Charniak 2000] (2) 精度が低い 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 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, NN, NP) 原理的には、全てのCFG規則をもつ PCFG Penn Treebank から抽出したそのままの PCFG より高精度を達成する 65 非終端記号の細分化(1/2) 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 VPapplied VPapplied PPto NPWe NPalgorithm NPIE NN VBD DT NN IN NN We applied the algorithm to IE Head percolation table 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% （参考）語彙化の意味 [Gildea 2001; Bikel 2004] 66 非終端記号の細分化(2/2) 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 NP VP-S V-VP NP-VP 主語のNPと目的語のNPが区別できる 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 より深い構造のツリーバンクを作る？ 非現実的： 高コスト 構造が複雑になると、矛盾・間違いが多発 → 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 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 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 VP ↑＝↓ ↑subj＝↓ NL ↑＝↓ 自動付与ルール is ↑aux＝↓ S NP:↑subj=↓, VP:↑=↓ VP NP:↑obj=↓, VP:↑=↓ VP ↑＝↓ ADVP 制約解決 VP ↑adjunct=↓ ↑＝↓ officially making ↑＝↓ 子の記号 ↑＝↓ 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) 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 深い構造・複雑な構造の品質管理は困難 → 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) 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？ どこに落とし穴があったのか？ 74 比較検討(1/2) 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) 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 コーパス 適格文、非文を 区別するために 必要な規則 人間の言語能力 を調べるための 資料 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 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) 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) 定量的評価の不足 ツリーバンクの作成が困難 文法を変更するとその都度正解が変化 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) 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) 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) 経験主義的文法 ツリーバンクに含まれる暗黙の文法 ツリーバンク作成の指針に含まれる文法的知識 構文木の構造に含まれる文法的知識 合理主義的文法 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 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 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 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 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 LFG TAG … c.f. 分類学 (進化分類学, 分岐分類学, 表形分類学) 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、、、 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 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 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 文法開発ではツリーバンクの役割が重要 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 文法理論による構文構造の明示化 性能向上のために文法的知識を断片的に導入 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 文法評価のためのツリーバンク PARC 700 Dependency Bank [King et al. 2003] 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] 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 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 生コーパスを構文解析し、人手で正解を選択 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 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 品詞 動詞 主語 < 1 > 目的語 < 4 > have n’t 品詞 動詞 2 主語 < 1 > 目的語 < > 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 ツリーバンクの方が辞書より情報が多い 文法の不備・矛盾・間違いが検出できる 統計情報が得られる 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) 辞書の代わりにツリーバンクを作る 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 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 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 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 HEAD verb SUBJ < > COMPS < > S HEAD noun HEAD verb SUBJ < 1 > COMPS < > 1 SUBJ < > NP COMPS < > VP NL is ADVP VP officially making HEAD verb SUBJ < 1 > COMPS < 2 > NL NP the offer HEAD verb HEAD verb SUBJ < > 3 SUBJ < 1 > COMPS < 2 > COMPS < > MOD 3 is 2 HEAD verb SUBJ < 1 > 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) 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 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） 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 コーパス指向: 手作業で半年から数年 102 文法自動抽出との違い (2/3) 品質管理 文法自動抽出: 抽出された文法を主に評価 コーパス指向: ツリーバンク、文法規則は人間が管理する 文法規則によるツリーバンクの構造化 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 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 ツリーバンク 辞書項目 辞書項目 103 文法自動抽出との違い (3/3) 品質管理の例 (Head Feature Principle) HEAD verb SUBJ < 3 > COMPS < > VP 4 NP VBG making DT the NN offer HEAD verb SUBJ < 3 > COMPS < 4 > 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 Penn Treebank の構造をHPSG理論に基づく 構造に変換する 木構造変換・素性の追加 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. HPSG の文法規則を適用 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 HEAD verb SUBJ < HEAD noun > CONT 1 HEAD noun COMPS < CONT > 2 make’ CONT ARG1 1 ARG2 2 the offer HEAD verb SUBJ < > COMPS < > HEAD noun SUBJ < > COMPS < > 辞書項目収集 HEAD verb SUBJ < > COMPS < > 文法規則適用 subject-head HEAD noun HEAD verb SUBJ < 1 > COMPS < > 1 SUBJ < > COMPS < > HEAD verb SUBJ < > 1 head-comp HEAD verb SUBJ < > HEAD verb NL head-comp head-mod HEAD verb is HEAD adv HEAD verb 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 < 2 > COMPS < > MOD 3 is 2 HEAD verb SUBJ < 1 > COMPS < > HEAD verb SUBJ < 1 > COMPS < 4 > officially making HEAD noun 4 SUBJ < > COMPS < > the offer 106 助動詞・control/raising 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 did S have 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 this particular moment 107 長距離依存・関係節 NP REL < > SLASH < > NP 2 SBAR the energy and ambitions WHNP-3 1 REL < 2 > that REL < 2 > SLASH < > S NP-2 SLASH < 1 > VP reformers wanted SLASH: 移動した項を表す REL: 関係詞と先行詞の関 係を表す 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 （非）終端記号を素性構造へマッピング NN HEAD: noun AGR: 3sg VBZ HEAD: verb AGR: 3sg VFORM: finite TENSE: present （普通名詞） （三単現動詞） 109 具体例 “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 “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 “NL is officially making the offer” HEAD verb SUBJ < > COMPS < > HEAD noun 1 SUBJ < > COMPS < > HEAD verb SUBJ < 1 > COMPS < > HEAD verb SUBJ < 1 > COMPS < 2 > NL 3 HEAD verb 2 SUBJ < 1 > COMPS < > HEAD verb SUBJ < 1 > COMPS < 2 > HEAD adv MOD 3 HEAD verb SUBJ < 1 > COMPS < 4 > 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 HEAD verb SUBJ < 3 > 4 SUBJ < 3 > COMPS < > COMPS < 4 > SLASH < 2 > were charged 113 辞書項目の収集 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 < > HEAD verb SUBJ < 1 > COMPS < 2 > NL 3 HEAD verb 2 SUBJ < 1 > COMPS < > HEAD verb SUBJ < 1 > COMPS < 2 > HEAD adv MOD 3 HEAD verb SUBJ < 1 > COMPS < 4 > is officially making HEAD noun 4 SUBJ < > COMPS < > the offer 114 HPSG文法の評価実験 HPSG ツリーバンクから収集した辞書項目を評価 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 被覆率： 99.8% 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% 述語-項関係の精度 ARG1 he ARG2 girl saw 強意の被覆率： 84.4% 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) 合理主義的文法 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 問題点 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 ツリーバンクを中心とした文法開発 経験的な利点 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 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) 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) 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 理論（＝文法）とデータ（＝ツリーバンク）をいかに 一致させるか？ ツリーバンキング(文法が先の文法開発) 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 コーパス指向文法開発(ツリーバンクが先の文法開発) 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 参考文献 H. Alshawi (Ed.) (1992) The Core Language Engine. MIT Press. A. K. Joshi and Y. Schabes (1997) Tree Adjoining Grammars. in G. Rosenberg and A. Salomaa, (eds.), Handbook of Formal Languages, vol. 3, pp. 69-124. XTAG Research Group (2001) A lexicalized tree adjoining grammar for English. Technical Report IRCS-01-03, University of Pennsylvania. A. Abeillé and M.-H. Candito and A. Kinyon (2000) FTAG: developping and maintaining a wide-coverage grammar for French. ESSLLI-2000. J. Bresnan (1982) The Mental Representation of Grammatical Relations. MIT Press. 121 参考文献 S. Riezler, T. H. King, R. S. Crouch, J. T. Maxwell, R. M. Kaplan (2002) Parsing the Wall Street Journal using a lexical-functional grammar and discriminative estimation techniques. In Proc. of ACL 2002. R. M. Kaplan, S. Riezler, T. H. King, J. T. Maxwell, A. Vasserman (2004) Speed and accuracy in shallow and deep stochastic parsing. In Proc. of HLT/NAACL-2004. M. Forst and C. Rohrer (2006). Improving coverage and parsing quality of a large-scale LFG for German. In Proc. of LREC 2006. C. Pollard and I. A. Sag (1994) Head-Driven Phrase Structure Grammar. University of Chicago Press. 122 参考文献 S. Müller (1996) The Babel-System – An HPSG Prolog Implementation. In Proc. of 4th International Conference on the Practical Application of Prolog, pp. 263—277. M. Siegel and E. M. Bender (2002) Efficient Deep Processing of Japanese. In Proc. of the 3rd Workshop on Asian Language Resources and International Standardization. COLING 2002 Post-Conference Workshop. G. Bouma, G. van Noord, R. Malouf (2000) Alpino: Widecoverage Computational Analysis of Dutch. Computational Linguistics in the Netherlands. Selected Papers from the 11th CLIN Meeting. J. Carroll and T. Briscoe (2002) High Precision Extraction of Grammatical Relations. In Proc. of COLING 2002. 123 参考文献 M. Butt, H. Dyvik, T. H. King, H. Masuichi, and C. Rohrer (2002) The Parallel Grammar Project. 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