第 10 回マルチ・エージェントと協調計算ワークショップ (MACC2001) 2001.11.16-17 1

自然言語処理における統合の諸相_{橋田浩一 竹沢寿幸}

自然言語処理においては，文解析，文生成，多義性の処理などに関して数々の要素技術が開発されてきた．しかし，高度で頑健なシステムを構成するには，これらの処理を柔軟に統合しなければならない．以下では，まずこの統合の背景と構造について一般的に述べた後，文の理解過程における統語論や意味論，そして音声処理に及ぶ統合について概観し，最後に，文の理解と産出の統合に関する研究動向を紹介する[1][2]．

1 統合とは何か?

自然言語処理とは，情報伝達など，人間が自然言語を用いて行なうさまざまな知的活動を計算機に行なわせるための技術である．知的活動を行なう人間や他の生体は

一般に認知主体 (cognitive agent) と呼ばれるが，自然

言語処理などを行なう計算機もそう呼んでよかろう．

[3] は認知主体に比べて圧倒的に大きい．そして，特に認知主体が空間的移動などを行ない，まわりの状況が変化してゆく中で行動する場合，認知主体の利益や生存に関係しそうな情報の範囲は事実上限定できない．言語の使用も同様に状況の変化を引き起こす．命令や質問を含むいろいろな発話が，他の会話参加者の行為を引き起こすが，その行為は言語の使用だけとは限らず，その効果の範囲を前もって完全に予測することは不可能である．

Aspects of Integration in Natural Language Process-

ing A little bit longer text. Kôiti HASIDA, (財) 新世代コンピュータ技術開発機構, In-

stitute for New Generation Computer Technology (ICOT).

Toshiyuki TAKEZAWA, ATR 自動翻訳電話研究所, ATR Interpreting Telephony Research Laboratories.

つまり，言語の使用において考慮すべき情報の範囲もやはり限定できない．このように，認知主体がいかに振る舞うべきかを決定する際に用いた方がよさそうな情報は莫大な量にのぼる．ところが，認知主体の情報処理能力は著しく限定されている．こうして認知過程における情

報の部分性 (partiality of information) が生ずる．つま

り，認知主体による情報処理，言語の使用，運動などに反映されてしかるべき情報のうちのごく一部分しか実際にはそこに反映されない[4]．

例：以下はアイテマイズ環境の例です．

• これが最初のアイテム．

• これは 2 番目のアイテムで複数行にまたがるようにだらだらとどうでもいいことが書いてある．各アイテムの 2 行目以降は 2 文字分字下げされている． 1. これは enumeration の中のサブアイテム． 2. これは 2 番目のサブアイテム．

• これが最後のアイテム．

アイテマイズ環境の例はこれで終わり．

認知主体は，できるだけ効率的に世界に適応してゆくため，各々の場合において有用な情報だけを優先的に利用せねばならない．有用性とは，認知主体の利益に対する貢献の期待値である．情報量が大きく，処理しやすく，認知主体の生存等に関係が深い情報ほど有用性が高い．情報処理は，こうした有用な情報に基づいて行なわれ，そうして得られた 2 次情報もやはりその有用性に応じて考慮に入れることにより，さらに進行すると考えられる．有用な情報の分布の仕方を，一般に文脈 (context) と言う．文脈は場合によって大きく変動し，認知過程において生ずる情報の流れもそれに応じて大幅に変化する．

{入 \atop 力} → 音 声 認 識 → 統 語 論 的 解 析 → 意 味 論 的 解 析 → 語 用 論 的 解 析 → 言 語 外 的 推 論 → 生 成 計 画 立 案 → 表 層 生 成 → 音 声 合 成 → {出 \atop 力}_{図 1 直列型自然言語処理 (図の例)}

例：ここからは数式の例．今， MAX^{N} ベクトルが求まっておらず枝刈りができ

るかどうか判定しようとしている内点を V とし， V のレベルを l， V を次の手の候補とするプレイヤーの番号を p とする．ここで定義より，

p ≡ l(mod n)  (1)

が成り立つ．また， V が表す局面での p の評価値を v とし，レベル l の局面から木の末端（レベル L）まで手を進めた時の評価値の増分の上限の総和を Δ_{l} とする． Δ_{l} は各レベル l + 1, l + 2, ⋯, L の手によって被る評価値の変化分の上限 δ_{p·} の総和であるから，

Δ_{l} = ∑_{i=l+1}^{L} δ_{pi}  (2)

である．これで数式の例は終わり．たとえば，言語の使用について考えてみよう．発話の

理解に関係のある情報としては，理解すべき発話に含まれる音声の情報，語の配列に関する統語的情報，意味に関する情報^{†1}，発話の目的や会話の進め方にまつわる社会的慣習に関する語用論的情報などがある．それぞれの

{入 \atop 力} → \{ 音声論的制約 統語論的制約 意味論的制約 語用論的制約 言語外的制約\} → {出 \atop 力}_{図 2 並列型自然言語処理 (図の例)}

情報の有用性は文脈に依存して変化し，それにともなって情報の流れ方も大きく変わる．実際に得られる音声情報の有用性は，近くを電車が通ると声がかき消されてしまうとか，話者の発音の癖によってある種の音の列が不明確になることがあるとかいう事情によって変動する．また，統語的な曖昧性の程度が大きい場合や，ひとつの統語構造と両立する意味解釈がいくつもある場合は，統語的な情報の有用性が低い．このように，統語情報も各文脈によって有用性が異なる．発話の意味内容についての予備知識はその解釈においてきわめて有用な情報であるが，そうした知識をどれほど持ち合せているかは発話の各部分ごとに異なるから，参照できる意味的情報の有用性も談話の文脈に依存して時々刻々変化する．話者がどのような社会的関係を前提として敬語を用いているかとか，何を意図して発話を行なっているかなどの語用論的な情報がどの程度利用可能であるかも，場合によって異なる．その上，意味論的ないし語用論的な情報の処理に際しては，言語外の一般的な知識が関係し，その知識の領域はさらに広大であるから，言語の理解において有用な情報の分布は非常に多様なものとなる[5]．

1.1 サブセクション

以上，自然言語処理における統合のさまざまな側面について述べた．しかし， 1節で論じたように，統合とは文脈に応じた多様な情報の流れを実現することであるから，これらの側面は本質的には，情報処理の制御に関する単一の問題，つまり関係のありそうな情報のどの部分をいかに処理するかという問題に帰着される．しかもそ

†1 この footnote は左カラムにマークがあるのに footnote

自体は右カラムに現われている．これは簡単なトリックで

実現できる．ソースファイル参照．

表 1 日本のドメイン (表の例)

レベル名前範囲
1  jp 日本
2  ac 大学などの研究教育組織
ad ネットワークの管理母体

              co 企業

go 政府関連機関
or 非営利団体
3  org 各組織を表す組織名

の問題は，自然言語処理に限定されない一般的な問題であろう．人間の認知過程は，言語の使用を含むさまざまな種類の行為を統合したものであるが，そうしたシステムを工学的に設計する際の統合の問題は自然言語における統合の問題と同一のものと考えるべきだろう．統合の問題を情報や行為の種類ごとに分割しても無意味だからである．われわれは「自然言語処理における統合」について語り始めたばかりであるが，それは，一般的な「知的情報処理における統合」の端緒に過ぎない．

2 セクション

以上，自然言語処理における統合のさまざまな側面について述べた．しかし， 1節で論じたように^{†2}，統合とは文脈に応じた多様な情報の流れを実現することであるから，これらの側面は本質的には，情報処理の制御に関する単一の問題，つまり関係のありそうな情報のどの部分をいかに処理するかという問題に帰着される．しかもその問題は，自然言語処理に限定されない一般的な問題であろう．人間の認知過程は，言語の使用を含むさまざまな種類の行為を統合したものであるが，そうしたシステムを工学的に設計する際の統合の問題は自然言語における統合の問題と同一のものと考えるべきだろう．統合の問題を情報や行為の種類ごとに分割しても無意味だからである．われわれは「自然言語処理における統合」について語り始めたばかりであるが，それは，一般的な「知的情報処理における統合」の端緒に過ぎない．

3 結び

以上^{†3}，自然言語処理における統合のさまざまな側面について述べた．しかし， 1節で論じたように，統合とは文脈に応じた多様な情報の流れを実現することであるから，これらの側面は本質的には，情報処理の制御に関する単一の問題，つまり関係のありそうな情報のどの部分をいかに処理するかという問題に帰着される．しかもその問題は，自然言語処理に限定されない一般的な問題であろう．人間の認知過程は，言語の使用を含むさまざまな種類の行為を統合したものであるが，そうしたシステムを工学的に設計する際の統合の問題は自然言語における統合の問題と同一のものと考えるべきだろう．統合の問題を情報や行為の種類ごとに分割しても無意味だからである．われわれは「自然言語処理における統合」について語り始めたばかりであるが，それは，一般的な「知的情報処理における統合」^{†4}の端緒に過ぎない．

参考文献

[ 1 ] Brooks, R. A.: Robust Layered Control System for a Mobile Robot, IEEE Journal of Robotics and Automation, Vol. RA-2, No. 1 (1986), pp. 14-23. [ 2 ] Brooks, R.: Intelligence without Representation, MIT AI Lab. technical report, 1988. (邦訳: 柴田正良: 表象なしの知能, 現代思想 Vol. 18-3, 1990, pp. 85-105.) [ 3 ] Charniak, E.: ‘A Neat Theory of Marker Passing,’ Proceedings of AAAI’86, 1986, pp. 584-588. [ 4 ] Chomsky, N.: Lectures on Government and

Binding, Dordrecht: Foris, 1981. [ 5 ] Earley, J.: An Efficient Context-Free Parsing Algorithm, Communications of ACM, Vol. 13, 1970, pp. 94-102.

†2 サンプル footnote です．

†3 最後のページはこのページのように左右のカラムが自動的

にバランスされる．

†4 最後のページの footnote は左カラムにまとめられる．