# 日本語歌謡曲の歌詞における性差と時代変化の テキスト分類を用いた検討

木田菜月 久野雅樹
電気通信大学大学院情報理工学研究科
k2230049@edu.cc.uec.ac.jp, hisano@uec.ac.jp

## 概要

本研究では，作詞家や歌手の性差による歌詞の違 いに注目し，その違いを明らかにするためのテキス 卜分類を行い，その性能から差異の実態を明らかに した. 性差によって言葉の使い方にどのような違い があるかを見るために文末詞に着目し，使用割合の 違いから性差による差異が認められた。この性差に よる違いを小説の登場人物を対象とした先行研究 と比較すると，歌詞と小説には違いが見られ，さら に，作詞家の性差によって時代変化に違いがあるの かを明らかにするため，男女別に年代ごとのテキス 卜分類を行ったところ，男女それぞれある程度の年代予測力が見られた。

## 1 はじめに

日本語コーパスを対象とした特徴分析，テキスト の分類や生成の研究は，言語資源の整備と自然言語処理技法の発展にともない盛んに行われている. 本研究では日本語歌詞を対象に研究を行う. 音楽にお ける歌詞には，時代ごとの言葉の使われ方，作詞家 や楽曲のジャンルの違いによる構造の違いが大きく 反映されていると言える.

歌詞を対象とした計量的な研究の例を挙げると大出らは，1978 年から 2012 年に日本レコード大賞お よび優秀作品賞を受賞した楽曲の歌詞について計量テキスト分析を行い，ネガティブな内容からポジ ティブな内容への変化を明らかにした [1]. 細谷ら は，1979 年から 2009 年までのオリコン年間シング ルランキング TOP 100 より，調査対象全期間で 5 曲以上ランクインした女性シンガーソングライター 10 名 116 曲対して，分類害験を行った. 結果として カーネル主成分分析では，歌手ごとの一定の集中傾向が観察されたが，発行年の影響は明確には観察さ れなかった [2].
このように歌詞研究は様々に行われているが，流行歌や数名の歌手の一部の楽曲など特定の楽曲のみ を対象としたものがほとんどである．そこで，本研究では大規模な歌詞コーパスである歌詞コンテンツ データ集に含まれる日本語歌詞の楽曲を対象にテキ スト分類を行うことで，より全般的な特徵を明らか にすることを目的とし，作詞家や歌手の性差による テキスト分類と男女別年代ごとのテキスト分類を 行った.

## 2 性差によるテキスト分類

## 2.1 使用したデータセット

分析対象として，株式会社シンクパワーが提供し ている歌詞コンテンツデータ集 [3] を利用した.こ の歌詞コンテンツデータ集には，約 43 万曲分の曲名，アーティスト名，アルバム名，作詞者，作曲者，発売日，歌詞などの情報が収録されている．本研究 では，日本語歌詞を対象とするため，このコーパス から歌詞に少なくとも平仮名またはカタカナが含ま れる楽曲のみを抽出した。

そして, 1985 年から 2020 年に発売されたこの コーパスに含まれる曲数の多い作詞家上位 10 人の 楽曲 15722 曲と歌手上位 10 組の楽曲 7116 曲を対象 にそれぞれ実験を行った。楽曲を用いた作詞家およ び歌手は表 1 の通り.

## 2.2 前処理

歌詞データに含まれる鍵括弧と二重鍵括弧以外の 括弧は，ルビであったり歌っている人の名前であっ たりする場合が多いため，括弧とその中身の除去を 行った. また，言葉により着目するため，歌詞デー タに含まれる改行コードの除去，および歌詞の鍵括弧，二重鍵括弧，句読点の除去を行った。

図 1 女性作詞家楽曲の確率値の分布

図 3 ですねの使用割合 (作詞家)

表 1 実験に楽曲を用いた作詞家と歌手作詞家秋元康浜崎あゆみ つんく 嵐松井五郎槇原敬之畑亜貴 TUBU 松本隆阿久悠松任谷由実 B'z

こだまさおりDREAMS COME TRUE 吉田美和 SMAP 桑田佳祐氷川きよし 中島みゆき ゆず

## 2.3 実験手順

テキスト分類には GRU モデルを用いた．GRU は 長期記憶と短期記憶のバランスも学習でき，LSTM よりもゲートが少なくセルも必要ないため, 状態変数の数が同じであれば LSTM よりも少ない計算量・使用空間量で済ませることができるためである [4].

まず，データセットに女性を 0 ，男性を 1 として クラス情報を付加し，学習用が $80 \%$ ，テスト用が 20 \%になるように分割した. 分割したデータセッ トからボキャブラリを構築，単語の ID 化とパディ ングを行い GRU に学習させた. そして，テスト用

図 2 男性作詞家楽曲の確率値の分布

図4 かなの使用割合 (歌手)

データを用いて学習したモデルの性能評価を行った のち予測した確率値の分布を出した。最後に小説の 登場人物を対象とした研究 [5] と比較するため，文末詞 11 語に関して，全体の楽曲，女性と分類した 楽曲，男性と分類した楽曲それぞれの 100 曲あたり に含まれる曲数を出した. 同様の手順を歌手のデー タセットに対しても行った. 歌手の性別に関しては ボーカルの性別を歌手の性別としている.

## 2.4 性能評価と確率値

性能評価には予測結果の適合率と再現率，また， これらから計算される 1 値を用いた。また，予測結果は，それぞれのクラスに対してすべてのクラス の確率値の合計が 1 となるように確率値を出したの ち，確率值の值が一番高いクラスを予測結果として いる. 本実験は 2 值分類であるため，クラス 1 すな わち男性のクラスの確率値が 0 に近ければ近いほど 女性的であり，1 亿近ければ近いほど男性的な歌詞 と言える。

## 2.5 結果と考察

分類性能は表 2 のようになった。

また，作詞家の性別予測の確率値の分布は図 1 ,図 2 の通り。さらに，文末詞 11 語それぞれの語が
表 2 それぞれの性能評価

100 曲あたりに含まれる曲数を全体の楽曲，女性の 楽曲，男性の楽曲で比較した結果の一部を図 3, 図 4 に示す.

作詞家の確率値の分布を見てみると，女性作詞家楽曲に対する確率值はほとんどが 0.05 以下，男性作詞家楽曲に対する確率值はほとんどが 0.95 以上で あることが分かる. また，歌手の性差による分類で も同様の結果が得られた. このことから, 性差によ る歌詞の違いが明確にあるということが分かる.

作詞家 分類された楽曲の特徵として文末詞に着目したが，男性作詞家が比較的よく使う文末表現は 「だもの・なのよ・だよね」であり，女性が比較的 よく使う文末表現は「ですか・ますか・ですね」で あることが分かった. 特に女性作詞家に関しては，「です・ます」の使用が特徴である考えられる。ま た，「ですか・ますか・ですね」は小説の登場人物を 対象とした研究では，中性的または男性的な文末詞 という結果が出ている [5]. このことから, 小説に 見られる性差の特徴と歌詞に見られる性差の特徴に は違いがあることが分かった.

歌手 「かしら」，「だわ」や「ですね」，「ますね」 が男性に比べて極端に多いところは小説を対象と したものと一致していた．特に「かしら」，「だわ」 は非常に女性的な語とされていた [5]. しかし, 先行研究では非常に男性的な語とされていた「かな」 は男女ともに使われていることが分かった。他にも 「だよね」や「だもの」，「なのよ」は逆の傾向が見 られた.このことから，作詞家のみならず歌手にお いても小説に見られる性差の特徴と歌詞に見られる 性差の特徵には違いがあることが分かる.

## 3 男女別年代ごとのテキスト分類

## 3.1 使用したデータセット

これまでの実験と同様のコーパスに含まれる曲数の多い男性作詞家上位 14 人の楽曲を曲数がある 程度均等になるように発売年で 5 区分に区切った データセット、および同様にして発売年で 5 区分に 区切った曲数の多い女性作詞家上位 16 人の楽曲の
データセットの 2 つのデータセットで実験を行っ た. 楽曲を用いた作詞家は表 3 に示す. また, 男性,女性それぞれのデータセットの区分は表 4 の通り。

表 3 楽曲を用いた作詞家

## 3.2 実験手順

前処理としてこれまでの実験と同様の処理を行っ た. その後, 男性作詞家のデータに区分ごとのクラ ス情報を付加し，学習用が $80 \%$ ，テスト用が $20 \%$ になるように分割した. 分割したデータセットから ボキャブラリを構築，単語の ID 化とパディングを 行い GRU に学習させた。テスト用データを用いて 学習したモデルの性能評価を行い，予測した確率値 の分布を出した．女性作詞家のデータに対しても同様の手順を行った.

## 3.3 性能評価

性能評価には予測結果の適合率と再現率から計算 される $\mathrm{F} 1$ 值のマクロ平均とマイクロ平均を用いた。

図 5 男性作詞家楽曲の年代区分ごとの予測値の分布 また，予測結果は 2 值分類と同様に，それぞれのク ラスに対してすべてのクラスの確率值の合計が 1 と なるように確率値を出したのち, 確率値の值が一番高いクラスを予測結果としている.

## 3.4 結果と考察

分類性能は表 5 のようになった.

表 5 それぞれの性能評価

また，それぞれの年代区分の楽曲をどの年代区分 の楽曲と予測しているかの予測値の分布は図 5, 図 6 の通り。

男性作詞家 分類性能だけを見るとかなり低い。 しかし，正解と予測の関係を見てみるとほとんど の年代区分で正しい年代区分またはその近い区分の予測值が高くなっている。例えば，正解が区分 0(1985-1995) と区分 1(1996-2003) のグラフを見る と, 区分 0(1985-1995) の楽曲と予測している曲が 多い.また，区分 2(2004-2009) では依然として区分 0(1985-1995) も多いが区分 2(2004-2009) の方が多く なっており，区分 3(2010-2013), 区分 4(2014-2020) では区分 4(2014-2020) と予測する曲が圧倒的に多 くなっていることが分かる. このことから，区分 0(1985-1995) と区分 1(1996-2003) は近い傾向があり、年を追うごとに変化，区分 3(2010-2013) 以降は，区分 0(1985-1995), 区分 1(1996-2003) と比べて大きく 変化していると考えられる。

女性作詞家 分類性能だけを見るとかなり低く，男性作詞家との差もあまりない. しかし, 正解と予測の関係を見てみると，ほとんどの年代区分で正し い年代区分の予測值が高くなっている。この結果か ら，男性作詞家の結果よりも顕著になっていると言

図 6 女性作詞家楽曲の年代区分ごとの予測値の分布

える.しかし，区分 4(2016-2020) の予測だけは正し く予測されていない曲が多い。これは，近年の楽曲 は過去の楽曲の特徴を反映したものが増えていると も考えられる. しかし，カバー曲や再録曲の影響， また，女性作詞家のデータセットは男性作詞家のも のに比べて少ないので，区分ごとの曲の偏りによっ て見られる特徵の可能性も高いとも言える。そのた め，今後その影響について検討する必要がある.

## 4 おわりに

歌詞には作詞家や歌手の性差が反映されているこ とが，GRUを用いた性差によるテキスト分類から示 された。また，男女別での年代ごとのテキスト分類実験において，歌詞は時代によって変化しているこ とが示された. このように歌詞に反映された性差や 時代ごとによる特徵の実態が得られたことで，今後歌詞生成研究などへの応用が考えられる.

しかし，本研究で用いた歌詞コーパスには，カ バー曲や再録曲の歌詞も多く含まれていたため，時代変化を見るという点で問題が残っている.今後, このようなデータをどのように扱っていくかが課題 である.

## 参考文献

[1] 大出彩, 松本文子, 金子貴昭. 「流行歌から見る歌詞の 年代別変化」. 情報処理学会じんもんこん 2013 論文集 (4), pp. 103-110, 2013.

[2]細谷舞, 鈴木崇史.「女性シンガーソングライター の歌詞の探索的分析」. 情報処理学会じんもんこん 2010 論文集 (15), pp. 195-202, 2010.

[3] 株式会社シンクパワー.「歌詞コンテンツデータ集」。 2020.

[4] K. Cho, B. Merrienboer, C. Gulcehere, F. Bougares, H. Schwenk, and Y. Bengio. Learning phrase representations using rnn encoder-decoder for statistical machine translation. EMNLP, pp. 1724-1734, 2014

[5] 黒須理紗子.「女ことば・男ことばの研究：差異と変遷」.日本文學 vol.104, pp. 187-207, 2008.
 木田菜月 久野雅樹 電気通信大学大学院情報理工学研究科 k2230049@edu.cc.uec.ac.jp, hisano@uec.ac.jp  