複単語表現を考慮した英語の依存構造解析モデリング

摘要

複単語表現（MWE）を考慮した英語の依存構造解析とは，文に含まれる MWE を一つのトークンとする依存構造解析であり，MWE 認識と依存構造解析の双方について高い精度を達成するモデルが望まれる．しかしながら，どの様なモデルが英語 MWE を考慮した依存構造解析に適しているかは自明ではない．そこで本研究では（1）MWE の範囲同定と依存構造解析のパイプラインモデル，（2）MWE の範囲と依存構造を同時解析する Jointモデル，（3）予測した MWE の範囲を Jointモデルの追加素性として用いる Joint+Supertagging モデル，の 3 種のモデルを構築した．実験の結果，MWE 認識において，Joint+supertagging モデルは Jointモデルよりも 4 ポイント以上，パイプラインモデルよりも約 1 ポイント高い F 値を示した．また，我々は Joint+supertagging モデルとパイプラインモデルのハイブリッドモデルを構築し，依存構造解析において Joint+supertagging モデルよりも 0.14 ポイント高い UAS 値を得た．