4H-02 日英因果関係構文のパターン化

沢田康子池原悟村上仁一斎藤健太郎

鳥取大学工学部知能情報工学科

1 はじめに

翻訳方式の一つとして意味類型を介してパターンを対応させる方法^{[1]} が考えられる．この方法には表現候補が複数対応するため文脈に応じて訳語を選択できる利点がある．しかし意味類型を用いた翻訳方式を実現するためには，複数の訳語候補から訳語を 1 つに絞る手法が必要である．

この方法は既に比較の意味を持つ単文を中心に行われている^{[2]}．現在，単文においては意味解析，ならびに構文解析がおおよそできている状態である．しかし，意味解析，構文解析から見ても，動詞が複数ある場合 (例：重文) については，まだ解析技術が確立していない．また実際の文では，単文より複雑な文 (例：重文) が多いことからも，重文においても意味類型を用いた翻訳方式が可能であるかの検証が必要である．

そこで本研究では，因果構文の重文においてパターン数がどの程度の曖昧性を持っているか調べる．また，パターン数より生じる曖昧性を手掛かりに最適な訳語を選ぶ一意決定手法を考察する．

2 意味類型を用いたパターンの対応付け

従来の日本語表現と英語表現を対応付ける方法^{[3]} を図 1 に示す。

図 1: 従来の対応例

図 1 のように訳語が複数存在する場合でも、 1 つの原言語に 1 つの目的言語と、単一的に対応している。この方法では複数訳語が存在する場合に最適な訳語がない場合がある。

これに対し、意味類型を用いてパターンを対応付ける方法を図 2 に示す。文全体の意味を失わないためにパターン化を行う．

図 2: 意味類型を用いた方法

図 2 のように意味類型を用いると，原言語^{1}と目的言語^{2}の間に単一的なつながりではなく， 1 対複数の対応となる．この対応関係により，訳表現として複数の候補の中から文脈に応じて最適な表現を選択できる可能性がある．この場合，複数の候補から 1 つに絞る必要がある．そこで本研究では，因果構文の対応表から意味的対応関係を調べ，一意に選択する手法を考える．

3 研究対象

本研究では，因果関係構文の重文を扱う．ここで因果関係構文とは，原因とそれによって生じる結果との関係を表す文を言う．また，重文を以下のように定義する．

1. 日本語の重文

(a) 等位関係、従位関係にある文を接続助詞「ので」等で結んだ文

（例 1）\underline{とても寒かった}ので\underline{私は上着を着た。}

(b) 連用中止の文（例 2）その日は雨も降ったし、風も吹いた。 (c) 体言止めの文

Semantic analysis of conjunctive particle Yasuko SAWADA,Satoru IKEHARA,Jin’ichi MU-RAKAMI,Kentarou SAITOU Tottori University

1言語 A から言語 B に翻訳する際、基となる言語表現 A 2言語 A から言語 B に翻訳する際、言語 A に対する訳表現 B

（例 3）運輸省が計画、鉄建公団が建設。

2. 英語の重文：本動詞が複数存在。埋め込み文ではない文

本研究では，日本語が重文であれば，英語は非重文でも構わないとする．対象とする重文の例を以下に示す．対象（〇），非対象（×）とする．

〇:日本語が重文で，英語が重文の場合息子が病気になりはしないかと私は心配している。 I am afraid lest my son should be taken ill.

〇:日本語が重文で，英語が非重文 (例：単文) の場合私は雨が降ったために早めに帰宅した。 I came back early because of the rain.

×:日本語が非重文 (例：複文 [埋め込み文]) で，英語が重文の場合彼は怠け者であるという理由で首になった。 He was dismissed on the grounds that he was lazy.

×:日本語が非重文 (例：単文) で，英語が非重文 (例：単文) の場合大雪のため、私たちは出発できなかった。 Owing to the heavy snowfall we could not leave.

4 日英表現パターンの意味的対応関係

4.1 パターン作成方法

対応表を作成するにあたり，パターンを作る必要がある．そこで，パターンの作成方法を以下に示す．

1. 高校の参考書より収集した用例から作成

2. 作者が考えて増やすこれは，高校の参考書等だけではパターンとして不十分であると考えるからである．そこで作者がパターンを考え，追加する．追加方法としては，以下の方法がある．

(a) 変数を増減させたパターンの作成・例文より作成するパターンが同一主語のみの場合、同じ接続助詞を用い，かつ違う主語を持つパターンを作成する．逆の場合も同様に行う．

(b) 日本語の接続助詞から対応する英語パターンの作成・辞書等を用いて，「目的」等といった日本語の接続助詞の意味から，英語の接続助詞を収集する．そして，収集した接続助詞を使うパターンを作成する． (英語パターンを増やす方法)

(c) 辞書を用い，言い換えからパターンの作成・類義語辞典等を使い，用例より作成した日本語パターンの言い換え表現を考える．この場合，接続助詞にあたる部分のみに注目する．言い換えができた場合はパターンとして作成し，追加する． (日本語パターンを増やす方法)

(d) 作成したパターンより，辞書等を用いずに言い換えからパターンを追加・用例より作成するパターンの代表的な用例を見付ける．その後，見付けた用例を意味が変わらないように言い換える．このとき，おかしなパターンがある場合はそのパターンを削除する．逆に，必要なパターンは追加する．

方法 (a) は変数に着目してパターンを作成する．一方，方法 (b) ・ (c) ・ (d) は接続助詞に着目してパターンを作成する方法である．

4.2 実験手順

実験の手順として，大きく 3 段階で構成する．この実験では，文全体の意味を失わないためにパターンを作成することが必要である．そこで，用例を収集し，収集した用例からパターンを作成する．次に，意味的対応関係を調べるために，作成したパターンを用い，対応表を作成する．作成した対応表より，因果関係構文における意味的対応関係を調べる．この流れを図 3 に示す．

図 3: 実験手順 4.3 表現パターンの対応表

3.1 節の手順より得られる日英表現の対応関係の一部を例として表 1 ・表 2 に示す．表中の日番とは日本語パターンの番号を，英番とは対応する英語パターンの番号を表す．名詞，及び名詞句をまとめて N と表記する．また，動詞，及び動詞句をまとめて V と表記する．

表 1: 日本語から英語への対応表の一部

番号日番日本語パターン英番
1 1A (N1 は)V1 するように V2 する． 1a,1b,…
1B (N1 は)V1 するため (に)V2 する．
1C (N1 は)V1 しようと V2 する．
2  2A N1 が V1 するように N2 は V2 する． 2a,2b,…
2B N1 が V1 するために N2 が V2 する．
2C N1 が V1 しようとして N2 が V2 する．
3 3A (N1 は)V1 しないように V2 する． 3a,3b,…
3B (N1 は)V1 するといけないから V2

する．

3C (N1 は)V1 しないために V2 する．

表 2: 英語から日本語への対応表の一部

番号英番英語パターン日番
1 1a N1 V2 so (that) N1 can/may V1. 1A,1B,…
1b  N1 V2 in order that N1 (may) V1.
1c  N1 V2 with the idea that N1 V1.
2 2a N2 V2 so that N1 may/can V1. 2A,2B,…
2b  N2 V2 in order (that) N1 (may) V1.
2c  N2 V2 with the idea that N1 V1.
3 3a N1 V2 lest N1 should V1. 3A,3B,…
3b  N1 V2 for fear (that) N1 should V1.
3c  N1 V2 for fear of V1ing/N2.

4.4 パターンの最大数及び平均数

表 1 ・表 2 より 1 つの表現パターンに対応する訳表現パターンの数を調べ，その分布状況の結果を図 4，図 5 に示す．

図 4: 日本語パターンに対応する英語パターンの数と度数図 5: 英語パターンに対応する日本語パターンの数と度数

意味的曖昧性を調べるため，対応表より日本語，英語それぞれについて 1 パターンに対応するパターンの最大数や平均数等を調べる．この結果を表 4 ・表 3 に示す．

ここで，最大対応数とは 1 つの原言語に対応する目的言語の最大数を表す．そして平均対応数とは 1 つの原言語に対応する目的言語の平均数を表す．また 1 ：複数対応の割合とは目的言語が 1 つに決定できない割合を示す．

表 3: パターンの総数日本語英語 パターンの総数 309  413 (パターン数)

表 4: パターンの対応関係日→英英→日 最大対応数 (パターン数)  17  6 平均対応数 (パターン数)  4.1  3.1 1 ：複数対応の割合 (%)  66.3  88.9 (205/309) (367/413)

表 4 より，平均対応数は日本語から英語においては 4.1，英語から日本語においては 3.1 である．また， 1 ：複数対応の割合が日本語から英語で 66.3%，英語から日本語で 88.9 %の割合で，一意に決定できない場合が多いと言える．また，最大対応数が日本語から英語で 17 パターンと非常に多いことも分かる．これは，英語において非重文を対象としたためである．

これより対応パターンが曖昧で一意に決定することが非常に困難と言える．そこで対応パターンを一意に決定するために対応パターンを絞り込んでいく手法が必要である．

5 考察

5.1 訳表現の多義性の原因

訳表現の多義性の原因を知るために、作成した対応表から考察を行った。表 4 より、平均対応数は日本語から英語においては 4.1、英語から日本語においては 3.1 である。また、 1 ：複数対応の割合が日本語から英語で 66.3%、英語から日本語で 88.9%の割合である。これらの理由から多義性が生じたことが分かる。

多義性を生じたことは、対訳候補が複数存在し、一意に決定する必要があることを意味する。しかし表 4 より、最大対応数が日本語から英語で 17 パターンと多いことからパターンの一意決定が困難であると言える。

最大対応数が 17 パターンとなった理由の 1 つとして、本研究の対象を英語において非重文 (単文、複文) 表現の書き換えを可能にしたためと考えられる。

平均対応数と 1 ：複数対応の割合からこのような理由から多義性が生じ、最大対応数から対応パターンを一意に決定することが非常に困難と言える。そこで、対応パターンを一意に決定するために対応パターンを絞り込んでいく手法が必要である。

5.2 因果関係構文におけるパターンの絞り込み案

本研究ではパターンを絞り込むため，パターンを「[節 1] 接続助詞 [節 2]」の構造と考え，節 1 ・節 2 それぞれに意味を付加する．そして原文と比較し，一致しなかったものを候補から削除する手法を検討する．以下に文に意味を付加した表の一部と例を示す．

表 5: 文に意味を付加した表の一部

 番号  パターン 節 1   節 2
1   [節 2] so that [節 1]   好印象，強調  強調
2   [節 2] in order to [節 1]   好印象 好印象
3   [節 2] so as to [節 1]   好印象，強調 好印象
4   [節 2] for the purpose of [節 1]   ナシ 強調

(例)\underline{彼女はもっとよい仕事につける}ように\underline{英語を}

[節 1 ：好印象，強調] \underline{勉強しています}． [節 2 ：ナシ]

例の場合，この手法を当てはめる前は英語の対応パターン数が 17 パターンある．この手法を用いるにあたり，節 1 が「もっと」から強調，「よい」から好印象の意味を持つと考える．すると，日本語の節 1 に当たる部分が [好印象、強調] の意味を持つので，対訳候補が表 5 より番号 1 ・ 3 に対応することが分かる．このように手法を用いることによって多くのパターンが削除できるため，絞り込みが可能となる．

しかし，まだ複数のパターンが存在するため，一意に選択する方法が必要である．

6 おわりに

本研究では因果構文の重文を対象に，意味類型を用いた方法における意味的曖昧性を調べるために対応表を作成し，意味的対応関係を調査した．この結果，平均対応数が日本語から英語において 4.1，英語から日本語において 3.1 であることが分かった．この曖昧性をなくすため，意味を付加し，対応パターン数を絞っていく方法を検討した．

しかし，まだ複数のパターンが対応している．そこで，今後一意に決定していく方法が必要である．

参考文献

[1] 池原悟：意味類型に着目した日英意味辞書の研究企画, 辞書プロジェクト会議 (2000/4/1-2)

[2] 斎藤, 池原, 村上：日英比較表現のパターン化と意味的対応関係, 言語処理学会第 7 回年次大会,pp.241-244(2001)

[3] 池原, 宮崎, 白井, 横尾, 中岩, 小倉, 大山, 林：日本語語彙大系, 岩波書店 (1997)