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- あやか かやぬま
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1 HPSG 文法開発 ( 前半 ) 二宮崇 1
2 今日の講義の予定 文法開発 ( 前半 ) 合理主義的文法 経験主義的文法 2
3 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 ( 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 構文解析 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 3
4 理想 浅いところ から 深いところ へ 形態素解析 構文解析 意味解析 文脈解析 4
5 浅いところ から 深いところ へ 現実 形態素解析 思いの他深い! 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 構文解析意味解析文脈解析 5
6 深海 を目指すよりも 浅瀬 を 形態素解析 構文解析 コーパスベース 統計モデル 機械学習 意味解析 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 文脈解析 6
7 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? 7
8 構造と言語能力と文法理論 文法 辞書 S NP VP NP DET N NP N 文法規則 (= 生成規則 + 制約 ) 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 8
9 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 9
10 自然科学と文法理論 S NP VP NP DET N NP N 文法規則 辞書 シソーラス 不可知な真の文法 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 10
11 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 11
12 どこに落とし穴があったのか? 12
13 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 13
14 合理主義的文法 14
15 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 15
16 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 16
17 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] FTAG (French) [Abeillé et al. 2000] LFG [Bresnan 1982] ParGram (English, Chinese, French, German, Norwegian, Japanese, Turkish, Urdu, Welsh, Malagasy, Arabic, Hungarian, Vietnamese) [Butt et al. 2002] English XLE [Riezler et al. 2002; Kaplan et al. 2004] German XLE [Forst and Rohrer 2006] Japanese XLE [Masuichi and Okuma 2003] 17
18 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] 18
19 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 19
20 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] LinGO ERG で BNC コーパスを解析 辞書登録されている単語で構成されている文の割合 32% 構文解析結果を一つ以上出力する割合 32% 57%=18% ( 未知語対策をしても 43% の文は解析できない!) 構文解析結果の中に正解が含まれている割合 32% 57% 87%=16% 20
21 合理主義的文法開発の最先端 Grammar Matrix (in DELPHIN Project) [Bender et al. 2002] 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) Optimality Theory (in LFG XLE) [Frank et al. 1998] 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] 21
22 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 22
23 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 23
24 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 24
25 経験主義的文法 25
26 経験主義的文法 文法規則 辞書 S NP VP NP DET N NP N 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 コンピュータ ツリーバンク 26
27 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. 27
28 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] 28
29 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 生コーパス 編集 29
30 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 ) 30
31 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 ) 名詞句 S VP NP VP 限定詞 DT NN 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 31
32 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 An Overview of Basic Clause Structure 2. Notation 3. Punctuation 4. Null Elements 5. Pseudo-Attach 6. Copular Verbs 7. Coordination 8. Shared Complements and Modifiers in Coordinated Structures 9. WH-Phrases 10. Subordinate Clauses 11. Modification of NP 12. Titles 全 318 ページ! 13. Gerunds and Participles 14. Infinitives 15. Small Clauses and their near relatives 16. Clefts 17. It-Extraposition 18. Subject-Raising Predicates 19. Whether it and Referential it 20. Existential there 21. Tough-Clefts 22. Comparatives 23. Financialspeak conventions 24. Numbered Lists 25. Correlative the-clauses 26. Orphans 32
33 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 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))) 33
34 Penn Treebank アノテーションガイドライン (2/3) 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) 34
35 Penn Treebank アノテーションガイドライン (3/3) Small clause 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) (VP to advise, ask, beg, beseech, challenge, (VP invade (NP command, us))))))) counsel, detail, direct, enjoin, exhort, forbid, implore, incite, inform, instruct, invite, order, persuade, pray, promise, remind, request, recommend, teach, tell, urge の場合は (b) と解釈 (b) (S (NP-SBJ He) (VP told (NP-1 me) (S (NP-SBJ *-1) (VP to (VP wake (NP you)))))) 35
36 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 S VP 文法抽出 文法? NP VP DT NN NN VBZ RB VBN VBN A record date has n t been set. ツリーバンク開発 36
37 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] S VP NP VP DT NN NN VBZ RB VBN VBN A record date has n t been set. CFG 規則 S NP VP NP DT NN NN VP VBZ RB VP VP VBN VBN 37
38 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 NP VP VP DT NN NN VBZ RB VBN VBN A record date has n t been set. S NP VP NP DT NN NN VP VBZ RB VP VP VBN VBN
39 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 文法規則数
40 問題点 (2): 精度が低い NP S VP NP VP NN VBD DT NN IN NN We applied the algorithm to IE We selected the approach to IE NN VBD DT NN IN NN NP S NP VP NP Charniak [1996]: 80% PP NP NP PP 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 40
41 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 VP DT NN 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? 41
42 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 42
43 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 43
44 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 VP applied VP applied PP to NP We NP algorithm NP IE 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 NP PP VP, VP, VBD, VBZ, NN, IN, Charniak [1996]: 80% vs. Magerman [1995]: 86% ( 参考 ) 語彙化の意味 [Gildea 2001; Bikel 2004] 44
45 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 VP NP-S VP-S V NP 主語の NP と目的語の NP が区別できる 主語は代名詞が出やすい 目的語は長くなりやすい V-VP NP-VP その他 様々な周辺情報で細分化 [Charniak 2000; Klein et al. 2003] 45
46 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? 46
47 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] NP NL is S VP ADVP officially ヒューリスティックルールで構文木を分解する NP making VP NP the offer NL is S VP ADVP officially Elementary tree を抽出 making VP the NP offer VP S NP VP ADVP VP* NP VP NP NP NL is VP* officially making NP the NP* offer 47
48 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] NP subj= S VP = 親の記号 S VP 自動付与ルール 子の記号 NP: subj=, VP: = NP: obj=, VP: = NL = is aux= ADVP VP = adjunct= officially making = = VP = NP obj= the offer det= = 制約解決 f-structure PRED make SUBJ NL OBJ PRED offer DET the ADJUNCT officially AUX be 48
49 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 49
50 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 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 文法規則 辞書 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? コンピュータ ツリーバンク 50
51 まとめ (1/2) 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 言語学的な妥当性 複雑な構造 深い構造の記述が容易 問題点 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 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 文法とツリーバンクの両方を開発することが重要! 51
52 まとめ (2/2) 経験主義的文法開発と合理主義的文法開発 経験主義的文法開発 直感 + アノテーションガイドライン 合理主義的文法開発 辞書と文法規則による文法理論 52
53 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 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 J. Bresnan (1982) The Mental Representation of Grammatical Relations. MIT Press. 53
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A Japanese Word Dependency Corpus ÆüËܸì¤Îñ¸ì·¸¤ê¼õ¤±¥³¡¼¥Ñ¥¹
A Japanese Word Dependency Corpus 2015 3 18 Special thanks to NTT CS, 1 /27 Bunsetsu? What is it? ( ) Cf. CoNLL Multilingual Dependency Parsing [Buchholz+ 2006] (, Penn Treebank [Marcus 93]) 2 /27 1. 2.
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1. 1 1 1 2 treebank ( ) KWIC /MeCab / Morphological and Dependency Structure Annotated Corpus Management Tool: ChaKi Yuji Matsumoto, 1 Masayuki Asahara, 1 Masakazu Iwatate 1 and Toshio Morita 2 This paper
21 Pitman-Yor Pitman- Yor [7] n -gram W w n-gram G Pitman-Yor P Y (d, θ, G 0 ) (1) G P Y (d, θ, G 0 ) (1) Pitman-Yor d, θ, G 0 d 0 d 1 θ Pitman-Yor G
![21 Pitman-Yor Pitman- Yor [7] n -gram W w n-gram G Pitman-Yor P Y (d, θ, G 0 ) (1) G P Y (d, θ, G 0 ) (1) Pitman-Yor d, θ, G 0 d 0 d 1 θ Pitman-Yor G](/thumbs/89/99361107.jpg "21 Pitman-Yor Pitman- Yor [7] n -gram W w n-gram G Pitman-Yor P Y (d, θ, G 0 ) (1) G P Y (d, θ, G 0 ) (1) Pitman-Yor d, θ, G 0 d 0 d 1 θ Pitman-Yor G")
ol2013-nl-214 No6 1,a) 2,b) n-gram 1 M [1] (TG: Tree ubstitution Grammar) [2], [3] TG TG 1 2 a) ohno@ilabdoshishaacjp b) khatano@maildoshishaacjp [4], [5] [6] 2 Pitman-Yor 3 Pitman-Yor 1 21 Pitman-Yor
数理言語
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2013 8 18 Table of Contents = + 1. 2. 3. 4. 5. etc. 1. ( + + ( )) 2. :,,,,,, (MUC 1 ) 3. 4. (subj: person, i-obj: org. ) 1 Message Understanding Conference ( ) UGC 2 ( ) : : 2 User-Generated Content [
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a) b) c) Improving Quality of Pivot Translation by Context in Service Coordination Yohei MURAKAMI a), Rie TANAKA b),andtoruishida c) Web 1. Web 26.8% 30.9% 21.3% 21% 1 n n(n 1) Department of Social Informatics,
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2
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1 1 (lexical conceptual structure, LCS) 2 LCS 3 4 LCS 5 6 2 LCS (1999) LCS 2 (1) [x ACT(-ON y)] CAUSE [BECOME [z BE-AT w]] 1 (1993) ( ) V1 V2 2 (1) y z y z (5.3 ) ( ) ( ) (action chain) (Langacker 1991)
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NAIST-IS-MT1051071 2012 3 16 ( ) Pustejovsky 2 2,,,,,,, NAIST-IS- MT1051071, 2012 3 16. i Automatic Acquisition of Qualia Structure of Generative Lexicon in Japanese Using Learning to Rank Takahiro Tsuneyoshi
...C...{ ren
15 2010. 2 41 1 1 2 Ura 1999 1a 1b 1c 42 2a 2b 2c P P Takezawa 1987 Tada 1992, 1993 Zushi 1995 Ura 1999 Hiraiwa 2001 Tada 1992 Agr AgrOP-Spec Ura 1999 Hiraiwa 2001 TP-Spec Kuno 1973 2 3, 4 3a 3b 3c 3d
Vol. 42 No MUC-6 6) 90% 2) MUC-6 MET-1 7),8) 7 90% 1 MUC IREX-NE 9) 10),11) 1) MUCMET 12) IREX-NE 13) ARPA 1987 MUC 1992 TREC IREX-N
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null element [...] An element which, in some particular description, is posited as existing at a certain point in a structure even though there is no overt phonetic material present to represent it. Trask
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2016 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69
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