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

従来の翻訳方式として要素合成法を用いた手法が挙げられる．この方法は，表現の意味と表現の構造を別々に扱うため，文全体の意味が失われ，適切な訳表現が得られない場合が生じる．そこで問題を解決する方法の一つとしてパターンを対応付ける方法^{[1]} が考えられる．この方法は，パターンを作成することで，文全体の意味を失うことを防ぐことができる．

しかしパターン同士が単一的な対応をしているため，最適な訳表現を見付けることができない問題がある．そこで意味類型を用い， 1 ： N(複数) の対応を可能にする．意味類型を介した翻訳方式には，選択範囲が広がる利点がある．しかし訳表現候補が複数存在するため，最適な訳表現を選択する手法が必要となる．そこで，意味類型を介した手法を実現するためには，複数の訳語候補から訳語を 1 つに絞る手法を提案することが必要である．

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概ね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，意味類型を用いた手法を実現することで，因果構文の重文においてパターン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検討する．

2 従来の研究と意味類型の必要性

2.1 研究の背景

従来の翻訳方式の一つとして，表現の意味と表現の構造を分離して別々に扱う方法が挙げられる．これは，まず文を単語単位に分解して，単語ごとに訳語を決定する．その後，単語間の文法的関係より単語同士を組み合わせて訳語を合成する．しかし，実際の言語表現では，文を単語に分解すると，その過程で文全体の意味が失われるので，元の意味が再現されなくなることが多い．そのため，意味的に適切な翻訳結果が得られない場合がある．従来の機械翻訳システムにおいても，この問題を解決するために，連語や慣用表現などを単語に分解せずに，翻訳する方法などが試みられている．しかし，この方法は逆に柔軟性に欠ける問題がある．この問題を解決する方法の一つとして，意味としてまとまりを持つ表現をパターンとしてとらえ，対応付ける方法が考えられる．パターンを用いた翻訳方式は，意味としてまとまりを持つ表現に注目しているため，文の構造が崩れることはないし，文全体の意味を失うこともない．

この方法により，両言語間でのパターン選択の自由度が増し，適切な対応関係が得られると期待される．

2.2 意味類型を用いたパターンの対応付け

従来のパターンを用いて日英を対応付ける方法^{[3]} を図 1 に示す． (例：日本語語彙大系)

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^{1}に 1 つの目的言語^{2}と，単一的に対応している．この方法は単一的であるため，文脈に応じて最適な訳語が選択できない．

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 を翻訳する際，基となる言語表現 A 2言語 A から言語 B を翻訳する際，言語 A に対応する訳表現 B

これに対して，概念を対応付けるための表現形式を意味類型 (例：原因，結果) と定義し，意味類型を介して 2 つの言語パターンを対応付ける方法がある．この方法を図 2 に示す．

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，原言語と目的言語の間に単一的なつながりではなく， 1 ： N(複数) の対応となる．この対応関係により，訳語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が決定できる可能性がある．ところが，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，パターンを作成し，因果関係構文の対応表を作成する．そして，作成した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 日英パターンの意味的対応関係の検討

3.1 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（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.

3.2 実験手順

実験の手順として，大きく 3 段階で構成する．本研究では，パターンを用いた翻訳方式を実現するために，まず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

3.3 表現パターンの対応表

図 3 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．日本語番号とは日本語パターンの番号を，英語番号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 検討結果と考察

4.1 パターンの総数

パターンを作成し，総数を調べる．その結果を表 3 に示す．

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

4.2 意味的対応関係の調査

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 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 ： N(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 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 ： N(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 ： N(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ことが分かる．

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．

表 1 ， 2 より 1 つのパターンに対応する訳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

5 重文におけるパターンの絞り込み案

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 ： N(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 ： N(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

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 6.1 結論 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 を作成した．そして，意味的対応関係を調査した．意 味的対応関係とは，平均対応関係や， 1 ： N(複数) 対応 の関係，また最大対応関係等である．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 であった．これより多義性が生じてい ることが分かる．最大対応数は，日本語から英語で 17 パターンだった．これより曖昧性が大きいことが分か る．この曖昧性をなくすため，節に意味を付加し，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存在している．そこ で，今後一意に決定していく方法を考えることが必要 である． 6.2 今後の課題 本研究では日本語 366 パターン，英語 499 パターン を作成した．これにより，重文の因果関係構文におい て，パターンを意味類型を介して対応付ける方法の可 能性が見えた．しかし，機械翻訳として実現するため にはまだ数少ない．そこで，今後さらにパターンを拡 充していくことが必要である． 作成したパターンを対応付けるためには，パターン 間に何らかのしくみを置くことが必要である．しくみ には， 1 ： N(複数) の対応が可能な意味類型を用いる手 法が効果的である．そこで，重文の因果関係構文にお ける意味類型を作成する必要がある． しかし，意味類型を介してパターンを対応付けても， 最適な訳表現が一意に決定できなければ機械翻訳とし て実際に利用することは難しい．本研究では，対応パ ターンを絞り込む手法を検討したが，まだ対訳候補と して複数のパターンが対応している．そこで，一意選 択手法の検討が今後必要である． 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)

番パターン節 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

(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．