安井らの提案手法

「V+AのB」型名詞句のVがAとBのどちらに係るのかを判定する自動解析手法 を安井らが提案している[1]．安井らの提案手法は6つの個別解析方法を信頼 度(ある解析方法が適応される時に，正解が出力される確率)の高い順に決定 リストとして統合したものとなっている． 6つの個別解析方法は以下のようになっている．

• VPM(Valency Pattern Matching)方式：結合価文法を用いた書く関係解 析による係り先の決定方法
• VCC(Verb and Case element Co-occurrence)方式：動詞と各要素の共起 頻度に基づく係り先の決定方法
• IPS(Inclusion by Particular Symbol)方式：特殊記号の存在に基づく 係り先の決定方法
• CBS(Co-occurrence Between two part of Speech)方式：名詞の品詞と 品詞の組合せに基づく係り先の決定方式
• AAC(Attribute-Attribute Co-occurence)方式：名詞の意味情報の組合 せに基づく係り先の決定方法
• EPA(Exclusion by Particular semantic Attribute)方式：名詞の意味 情報の存在に基づく非係り先の決定方式

VPM方式で用いる結合価文法は，[3]に収録されている．VCC方式で用いる格関 係の共起頻度は，新聞記事などから収集可能である．IPS方式の特殊記号は， トレーニングデータで出現した(「」，『』，``'')とする．

6つの個別解析方式 の信頼度は，CBS方式が78.7%，AAC方式が76.3%，IPS方式が69.0%，EPA方式 が65.5%，VPM方式が62.6%，VCC方式が56.8%である．ゆえに，決 定リストはCBS，AAC，IPS，EPA，VPM，VCCの順となっている．ここで，各方 式は適用条件が有り，出力が無い場合があるので，適用される解析方法が無 かった時は，デフォルト規則(「A係り」)が適用される．

この手法の評価実験の結果は90%の正解率になったと報告されている．