| １ はじめに | |
| ２ 新聞記事に現れる名詞句の特徴 | |
| ３ 解析処理構成上の課題 | |
| ４ おわりに | |
| ＜謝辞＞ | |
| ＜参考文献＞ |
日本語の長い文には従属節や名詞句が数多く含まれるため， これらの成分の相互関係を正しく解析することが必要である。 筆者らは，先に，従属節の依存関係に着目した係り受け解析の方法を 提案し[白井93,95b]， 走行実験により新聞記事の長い文に対して十分な解析精度が得られることを 報告した[白井95a]。 しかし，この方法には長い名詞句に対しては解析多義が多めに生成されるという問題があり， その解決が急務となっている。
名詞の意味的な関係についてはいくつかの定式化が 試みられている[Shimazu 87][冨浦95]が， 構造上の関係については並列[黒橋92]を除き十分に解明されたとは云い難い。 そこで本稿では，新聞記事965文に含まれる名詞句を分析し， 構成要素間の関係を機能別に分類するとともに， 係り受け関係を解析する上で問題となる点を整理する。
本稿では，単一名詞または複合名詞を主要素とする文節（名詞文節）が 連体・並列・同格の機能関係で結びついたもの，および， これらに埋め込み文修飾が付いたものを名詞句として扱う。 連体には連体詞を含め，並列には助詞等による呼応や句接続詞を含めた。 埋め込み文に関して，埋め込み文の述語文節は名詞句に含めたが， 格要素は「通信速度が｜毎秒二千四百ビットの｜高速サービスへの｜対応を」のように 名詞句と一体化しているものを除き，原則として別の名詞句として集計した。
表１に新聞記事965文（日経産業新聞・情報欄・リード）に現れた名詞句の長さと 修飾文節の機能別の出現件数を示す。 表から，名詞句が長くなると並列の含まれる割合が増すことがわかる。
| 文節数 | １ | ２ | ３ | ４ | ５ | ６ | ７ | ８ | ９ | 10〜18 | 合計 | |
| 件数 (比率) | 2048 52.7 |
1227 31.6 | 399 10.3 | 132 3.4 | 38 1.0 |
21 0.5 | 6 0.2 | 7 0.2 | 4 0.1 | 5 0.1 |
3887 100% | |
| 修 飾 文 節 の 機 能 分 類 |
連体 | 582 | 525 | 243 | 82 | 64 | 18 | 21 | 16 | 16 | 1567 | |
| 並列 | 73 | 77 | 82 | 42 | 29 | 15 | 20 | 11 | 21 | 370 | ||
| 同格 | 66 | 29 | 17 | 7 | 2 | 121 | ||||||
| 埋込 | 499 | 153 | 49 | 18 | 8 | 3 | 3 | 3 | 10 | 746 | ||
| 格要素 | 7 | 14 | 5 | 3 | 2 | 5 | 2 | 3 | 41 | |||
名詞句を構成する文節数が３以上となると係り受け関係に多義を生じる。 しかし，２文節の場合にも図１に例示するような問題があることがわかった。 このような関係が３文節以上の名詞句に現れた件数と表１の機能別件数に対する比率を表２に示す。
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| 修飾種別 | 部分連体 | 部分並列 | 部分埋込 | 部分格 |
| 出現件数 | １２５ | ２２ | ６５ | ８ |
| 表１の件数に対する比率 | 8.0% | 5.9% | 8.7% | 19.5% |
前節の調査から，係り受け解析処理を構築する上では 次の各項目に対する対策を盛り込む必要がある。
| �� | 複数個の連体・並列に関する階層関係の決定 | |
| �� | 並列と連体・埋込が混在した場合の切り分け | |
| �� | 部分修飾関係の検出とその表現方法 |
本稿では，新聞記事に含まれる名詞句の分析に基づいて， 名詞句の構成要素の係り受けを解析する上で考慮すべき課題についてまとめた。 現在，解析方式を検討中であり，その結果は別の機会に報告する。
本検討にご協力くださった松尾三津恵氏，中村三紀氏を始めとする ＮＴＴアドバンステクノロジの各位に感謝する。