HEAD noun

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
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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



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133
ツリーバンクのサイズ vs. 被覆率
100
被覆率(%)
80
60
40
辞書項目の被覆率
文の被覆率
20
0
0
10000
20000
文数
30000
40000
153