修辞構造理論

修辞構造理論（RST）は、テキストの各部分間の関係を記述するテキスト構成の理論です。これはもともと、南カリフォルニア大学の情報科学研究所（ISI）のウィリアム・マン、サンドラ・トンプソン、クリスチャン・MIM・マティセンらが開発し、1988年の論文で定義されました。^{[ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]}この理論は、コンピュータによるテキスト生成の研究の一環として開発されました。自然言語処理の研究者は後に、自動要約やその他のアプリケーションでRSTを使用し始めました。RSTは、階層的で連結されたテキスト構造を仮定することで一貫性を説明します。 ^{[ 3 ]}これらのテキストは、あらかじめ定義された少数の関係タイプのインベントリを使用してラベル付けされます。たとえば、テキストのある部分が別の部分の詳細を提供したり、背景を提供したり、別の部分の原因を指定したりする場合があります。^{[ 1 ]}

2000年代、この理論を実装した最初の大規模データセットであるRST Discourse Treebank (RST-DT) ^{[ 4 ]}のリリース後、Daniel Marcu はISI でRST の実用的応用が談話解析と要約に実現可能であることを実証しました。 ^{[ 5 ]}当初は書き言葉に限定されていましたが、2010 年代のその後の研究により RSTは話し言葉の分析に拡張され^{[ 6 ]} 、このフレームワークはペルシア語^{[ 7 ]}、ドイツ語^{[ 8 ]} 、中国語（北京語）^{[ 9 ]} 、ロシア語^{[ 10 ]、スペイン語[ 11 ]}などさまざまな言語に適用されています。Transformersの導入後、LLM が自動 RST解析に適用され^{[ 12 ] 、}英語のテキスト解析で人間のパフォーマンスに匹敵する結果が得られています。

修辞関係は、一貫性または談話関係とも呼ばれ、2 つ以上のテキスト スパンにわたって成り立つ並列(等位) または従属(下位) 関係です。 ^{[ 13 ]}テキスト内の関係の論理的な配置は、関係構造で異なる命題を結びつけることで、テキストの一貫性に貢献します。修辞関係を用いた RST は、分析者がテキストの根底にある意図を分析するための体系的な方法を提供します。分析は通常、テキストを読み、関係を使用してツリーを構築することによって行われます。次の例は、Scientific American誌の記事の冒頭に表示されるタイトルと要約です (Ramachandran と Anstis、1986 から改変)。番号付きの単位に分割された元のテキストは次のとおりです。^{[ 3 ]}

1. 【タイトル】見かけの動きの知覚
2. 【要約】断続的に見える物体の動きが曖昧な場合
3. 視覚系は混乱を解消する
4. いくつかの工夫を凝らすことで
5. それは、物理世界の特性に関する生来の知識を反映している。

図において、番号1～5は上記のテキストから対応する単位を示しています。単位5は単位4の「詳細説明」を提供するため、関係の中核となる単位4の目立たない衛星として機能します。単位4と5は「手段」という関係を形成し、視覚システムが混乱を解消する手段を説明します。単位3は、すべての単位が直接的または間接的に参照しているため、テキストの中心的談話単位（CDU）です。同様に、単位1と2は、それぞれの中核に対して「準備」と「状況」の関係を形成します。衛星または中核として機能する単位のグループは複合談話単位と呼ばれ、常に隣接するEDUの集合にまたがります。

RSTは2種類の単位を定めている。核はテキストの最も重要な部分とみなされ、衛星は核を補完する二次的な要素である。核には基本情報が含まれ、衛星には核に関する追加情報が含まれる。衛星は核がないと理解できないことが多いが、衛星が削除されたテキストでもある程度は理解できる。

RST関係はテキスト内で再帰的に適用され、テキスト内のすべての単位がRST関係の構成要素となるまで繰り返されます。このような分析の結果、RST構造は通常、ツリー構造として表現され、最上位レベルの関係が下位レベルの他の関係を包含する形になります。

1. 言語学的観点から見ると、RSTはほとんどの言語理論とは異なるテキスト構成の見方を提示している。
2. RSTは、テキストにおける関係性と一貫性の間に密接な関係があることを示している。
3. 計算の観点から見ると、これはテキスト関係の特徴付けを提供し、さまざまなシステムやテキスト生成^{[ 14 ]}や要約^{[ 15 ]}などのアプリケーションに実装されています。

コンピュータ科学者のアナ・クリスティーナ・ビチャラ・ガルシアとクラリス・シエケニウス・デ・ソウズは、ADD+ と呼ばれる設計根拠システムの基盤として RST を使用しています。 ^{[ 16 ] [ 17 ]} ADD+ では、RST は、問題ベース情報システム(IBIS)などの他の知識表現システムと同様の方法で、知識ベースの修辞的組織化の基盤として使用されています。 ^{[ 17 ]}同様に、RST は議論の表現スキームにも使用されています。^{[ 18 ] [ 19 ] [ 20 ]}

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