# 述語の概念フレームと PropBank 形式の 意味役割を付与した NPCMJ-PT の構築

竹内孔一 ${ }^{1}$ バトラーアラステア ${ }^{2}$ 長崎郁 3 パルデシプラシャント 4
} 1 岡山大学 ${ }^{2}$ 弘前大学 ${ }^{3}$ 名古屋大学 4 国立国語研究所 takeuc-k@okayama-u.ac.jp
## 概要

日本語のコーパスに対して構文木を付与して Web 上で公開している NPCMJ (NINJAL Parsed Corpus of Modern Japanese) に対して，述語と項 の意味的な関係を整理して公開している述語項構造シソーラス (PT) の概念フレームと意味役割を付与した NPCMJ-PT を構築している.現段階で約 7.4 万述語に対して概念フレームを付与し, 約 14.9 万件の項に対して意味役割関係 を付与している. 本稿では現段階で付与した データについての特徵と今後の展望について記述する.

## 1 はじめに

文の述語を中心とした係り関係の構造に対 して, 意味的な関係を付与する意味役割付与 データの構築が英語を中心に行われている (例 えば PropBank[1] や FrameNet[2]) .さらに , 意味役割と概念フレームを元にした文の抽象的な 意味構造をグラフで表す AMR(Abstract Meaning Representation)が提案されており1), AMR parser の開発 $[3]^{2}$ や AMR によるバイオ文献における 情報抽出が研究されている [4].

近年では, 意味役割ではなく, 係り関係の夕 イプを付与する UD (Universal Dependency) が提案されており, 主語と目的語ならば nsubjやobj とした関係で取り出すことが出来る.一方で，意味役割と異なるため下記のようなopen に対 して開けた動作主なのか開けられた対象なのか の違いは処理されない3).

(1) [nsubj $\mathrm{He}$ ] open the [obj door] .


(2) The [nsubj door] opened .

一方 , PropBank 形式の意味役割と概念フレー ムでは下記のように動作主と対象を分ける。

(4) [The ${ }_{A r g} 1$ door] [open. 01 opened] .

よって, 単に意味的な関係だけでなく, 辞書 (概念フレーム (この場合 open.01)) と同時に開発するのが意味役割付与の特徵である。

本研究では PropBank 形式の意味役割と名前の意味役割を日本語の述語 (動詞, サ変名詞 , 形容詞 , 形容動詞の約 1.2 万語) に対して 2.4 万例文を付与した述語項構造シソーラス PT (Predicate-argument Thesaurus) を辞書として NPCMJ に意味役割を付与して公開している 4$).$概念フレームは現段階で 1097 件定義しており， NPCMJ の付与とともに拡張している。

一方, NPCMJ は言語学研究者および日本語学習者を意識した Web 上で検索可能な大規模 ツリーバンクである (約 6.7 万ッリーを公開)，本研究では意味役割と概念フレームを付与する ことで，事例検索に役立てるとともに自然言語処理における日本語意味役割付与の学習データ としての利用を目標としている。

2 現在付与している NPCMJ-PT の全体像

NPCMJ-PT は NPCMJ の構文木に従って述語 に対して述語項構造シソーラスの概念フレーム を付与して，項に対して意味役割を付与した データである. 図 1 に事例を示す. 述語と光れ に対応する項についてはあらかじめ NPCMJ の 構文木から計算によって導出されている [5].構文木データを基にしているためゼロ代名詞5)


図 1 NPCMJ-PT の付与例 (aozora_Akutagawa-1921 コーパス)

を含めて項が設定されているところが特徴的 である.こうした点は Penn Treebank に付与を 行っている PropBank と同様の形式である .

現段階6)の付与データの量を表 1 に示す. 現

表 1 NPCMJ-PT 全体の現段階の付与件数

段階で NPCMJ-PT は内部的に 9.5 万件の構文木 (=文)を有している7) . 図 1 で示したとおり, 1 文に複数の述語が登録されているため, 1 文で 複数の概念フレームを付与する場合が多い. ま た，NPCMJ-PT には PT の例文も構文木ととも に記録されている．PT の事例は 2.2 万件程度 であるため，PT の付与例を抜いた場合，概念 フレーム数は 51,480 件, 項の数は 103,033 件で ある . 現在も付与を継続している.

以下の節では具体的にどのような述語に対し て，どのような概念フレームや意味役割が付与 されているのか具体例を挙げて記述する。

## 3 述語と概念フレームの付与

表 2 に付与した述語の種類数, 概念フレーム の種類数を示す. NPCMJ-PT では述語は活用し た語のみの記録であるため，基本形は形態素解析 MeCabを利用して推定した基本形を利用す る. 表 2 に示すように述語の概念フレームに は PT だけでなく一部日本語 WordNet の概念フ レームを付与している.これは図 1 にもあるよ うに述語として名詞も含まれており，一部の名
6) 2022 年 1 月 12 日現在.
7) 2022 年 1 月 12 日時点では 6.7 万木 (文) が公開され ている  .表 2 付与した述語の上位 10 件の頻度 (基本形に

整形)

詞に対して実験的に日本語の WordNet を利用 して概念を付与している8)

概念フレームの付与の仕方であるが図 1 に もあるように，PT の概念フレームに述語の登録がない場合，近い概念フレームを指定して，光の概念フレームの中で最も似ている述語を 指定して付与している. 例えば図 1 の 2 例目 の「御礼」は PTには登録がないが，Frame ID 80 番 (提供) の概念フレームにおける「謝礼す る」に近いことを示している.このようにアノ テーション作業で概念フレームを利用しつつ辞書の拡張を行って概念を付与している。

PT の概念フレームは現段階で 1097 種類定義 している．PT のデータが入っているにもかか わらず全概念フレームの種類が入っていない. これは PT の概念フレームが更新されているこ とや, 付与の形式ミスなどで今回のデータに は入れなかった事例が存在することが考えら れる。

また表 2 には現れないが，図 1 に示すように 複合動詞についても付与している.NPCMJ-PT では最後の述語に概念フレームを付与すること から，最初の要素には ArgM-PRX を付与し「多 くなる」の意味に近い概念フレーム Frame ID 308(程度の変化/多い)を付与する。

次に，表 3 に付与した述語のうち頻度の高い ものを順に上位から並べたものを示す . 述語は 上記のように形態素解析 MeCab を利用して推定した基本形を利用してまとめている。

8) サ変名詞は PTに登録されているため，ほとんど PT の概念フレームが付与されている.
表 3 で最も多い述語の「だ」と「の」の例を 下記 (5)(6) に示す ．どちらもコピュラであるこ とがわかる.

(5) [Arg1 私は] [ $\mathrm{Arg}_{2}$ 遠藤という書生] [895:です だ] (aozora_Akutagawa-1921)

(aozora_Akutagawa-1921)

NPCMJ では「の」が「である」に言い換えら れる場合は述語としており，連体修飾の場合 などによく出現する. (6) ではこれを「婆さん は/Arg1 インド人/Arg2です/895」という平叙文 を基に付与している.また「*」は MeCabに登録がなかった述語であり，例えば下記の (7)の ような動詞があげられる。

(7) $\left[\mathrm{Arg0}\right.$ 亜米利加人は] [ $\mathrm{Arg}_{2}$ 煙草を] [47 啣え] たなり , (aozora_Akutagawa-1921)

「と」という述語は下記の (8) に示すような場合 であり，「である」という述語があるとして概念フレームを付与している。

と] し, (book_excerpt-30)

NPCMJ の構文木に基づくと，コピュラが「で す」「だ」「の」「と」といった異なる形をとっ て多く出現していることがわかる．

ここで，付録の表 7 に概念フレームの多いも のから順に 10 件の例を取り上げる. 上述のよ うにコピュラが最も多く全体の 1 割ほど出現 している。続いて, 移動 (17), 生成 (124), 伝達 (95) , 変更 (407) といった状態変化動詞が続い ている9)．また9番目には，「思う」「認識する」 など人の判断にかかわる認識 (101) の動詞が出現している.

## 4 意味役割の付与

NPCMJ-PT における意味役割について記述す る. まず付与している意味役割の枠組を記述し た後，付与した結果について記述する。

## 4.1 意味役割の基本的な枠組

基本的に PT の枠組に従った形式である．PT では意味役割として PropBank 形式の意味役割 を採用し, 必須項が $\operatorname{Arg} 0,1,2$ といった数字を利


用する．ただし，PropBankでは各述語の語義に ついて光れ光れ別々に $\operatorname{Arg} 0,1,2$ の意味的な割り 当てを決める (例えば Open. 01 など) が，PTで は FrameNet[2] と同樣に概念フレーム [6] を想定して，概念フレームにおける必須の意味的な 関係を $\operatorname{Arg} 0,1,2$ で表現する.つまり FrameNet との対応で記述すると Element を数字で表現し ていることに対応する . 概念フレームにおける 必須項はイメージとして光の概念で出てくる必須の登場要素を決めて分類したものである.こ れにより態の異なりなどで表現が変わっても述語に対する項の意味的な関係を指定することが できる。

一方でPTでは名前の意味役割も同時に付与 している. 名前の意味役割は文献 [7] の事例に もあるように「〜で」で場所なのか手段なのか といった表現をべースにした解釈で付与する。 これにより，例えば，下記の壁塗り構文の場合 , PropBank 形式の意味役割ではどちらも違 いがないが，名前の意味役割によって，「ペン キで」が手段として捉えている表現である場合 で , 違いを検索することが可能になる．

る]

Frame ID 25(覆う) の必須項は「Arg0:動作主」, $\ulcorner\operatorname{Arg} 1$ :覆うもの」,「Arg2:覆われるもの」の3つ である.よって PropBank 形式の意味役割と名前の意味役割は文の表現に応じて樣々な対応関係をとる。

## 4.2 意味役割の付与内容

表 4 に NPCMJ-PT で付与した意味役割 (PropBank 形式) の上位 10 件の頻度分布を示 す$^{10)}$. 表 4 から最も多いのは対象を示す $\operatorname{Arg} 1$ であり次いで動作主を表す $\operatorname{Arg} 0$, さらに必須項の $\operatorname{Arg} 2$ が続く. 付加詞 (つまり)各概念特有 の項ではなく，どんな述語にも付与する係り 元) では ArgM-ADV(副詞)や ArgM-TMP(時間)， ArgM-LOC(場所) が多いことがわかる．また， NPCMJ では ArgM-PRX(連語:述語の一部の要素) が多く出現している．下記に ArgM-PRX の 事例を示す.

10) PropBank 形式の意味役割の一覧は付録の表 6 に示 す.

(11) [ArgM-ADV もう] [ArgM-PRX どうでも] [927:無関心だいい] (aozora_Dazai-2-1940)

(12) [ArgM-PRX 気ガ] [210:気絶する遠クナッ] テ シマウ (aozora_Akutagawa-1921)

事例 (12) に示すように複合動詞だけではなく，共起語や慣用表現の要素も ArgM-PRX タグを 付与する。

表 5 に名前の意味役割の上位 10 件の頻度分布を示す . PropBank 形式の意味役割と同樣に，最も頻度が多い要素が「対象」で次に「動作主」 となっている. 以降の意味的な関係として, 経験者や補語相当（は）といった必須項に関する ものが出現している. 表 4 と比較すると, $\operatorname{Arg} 1$

表 5 上位 10 件の意味役割 (名前の意味役割)

よりも「対象」の頻度が少ない.つまり $\mathrm{Arg} 1$ は名前の意味役割では他のラベルが付与されて いることがわかる. 名前の意味役割は全部で 73 種類設定している.よって PropBank 形式で は Arg0であっても，「動作主」や「原因」，「経験者」など細分化されている事例が付与され
ている.また $\operatorname{Arg} 1$ も単なる対象だけではなく，「経験者」や「補語相当」,「着点」などに付与 されている11).

下記に「対象」および「補語相当（は）」の例 を示す.

天上に燃える炎の声] [895:ですだ] (aozora_Akutagawa-1921)

男] (aozora_Doyle-1905)

基本的には「A B B だ」のコピュラの場合がよ く見受けられる. 例 (14)のように連体修飾の 形で「の」を述語と考えた場合にも付与されて いることが多い.

## 5 今後の予定

現在も概念フレームと意味役割付与作業を続 けているため，本稿で記述した統計量は変わる 予定である．また意味役割を付与した結果をど のようなデータ構造にするか現在議論中であ る. 先の文献 [9] で記述したように FrameNet 準拠のXML 形式の出力は可能であるが一方で，構文木の情報は同時に盛り込まれない．また，本原稿を書くにあたってプログラムを作成して NPCMJ-PT データをxlsx 形式にまとめたもの を利用した . 表計算ソフトの形式を利用すると 集約した情報を得る場合に有利である．どのよ うな形式で NPCMJ-PT を出力するか引き続き 検討する．

## 謝辞

本研究は国立国語研究所機関拠点型基幹研究 プロジェクト「統語・意味解析コーパスの開発と言語研究」および JSPS 科研費 (課題番号 15H03210) と (課題番号 19K00552) の助成を受 けたものである .
 0$ の場合も $\operatorname{Arg} 1$ の場合の付与も ある. 基本的には意図せずになにか行為を行う主体で ある . PropBank1.7 の辞書では here. 01 や see. 01 の Arg0 に Experiencer という注釈が入っている. 動作主体で ありながら，「経験者」の意味で付与しているように見受けられる.「経験者」は $\operatorname{Arg} 1$ にも対応する. 例えば 「[Arg1:経倹者赤ちゃんが] [Arg0:原因物音に] [398 驚く]」 のように心理的な影響を受ける主体に「経験者」を付与している [8] .
}

## 参考文献

[1] Olga Babko-Malaya. PropBank Annotation Guidelines, 2005.

[2] Collin F. Baker, Charles J. Fillmore, and John B. Lowe. The Berkeley FrameNet project. In Proceedings of the 36th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, pp. 86-90, 1998.

[3] Sheng Zhang, Xutai Ma, Kevin Duh, and Benjamin Van Durme. Amr parsing as sequence-to-graph transduction. In Proceedings of the 57th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, 2019.

[4] Zixuan Zhang, Nikolaus Parulian, Heng Ji, Ahmed S. Elsayed, Skatje Myers, and Martha Palmer. Finegrained information extraction from biomedical literature based on knowledge-enriched abstract meaning representation. In Proceedings of the 59th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, pp. 6261-6270, 2019.

[5] Alastair Butler. Treebank Semantics. Technical report, Hirosaki University, 2021. .

[6] Adele E. Goldberg. Constructions. The University of Chicago Press, 1995.

[7] 日本語記述文法研究会. 現代日本語文法 2 第 3 部格と構文第 4 部ヴォイス. くろしお出版, 2009.

[8] 竹内孔一, バトラーアラステア, 長崎郁, パル デシプラシャント. PropBank 形式を考慮した NPCMJ に対する意味役割付与〜態の違いと経験者の付与〜. 言語処理学会 第 26 回年次大会発表論文集, pp. 633-636,, 2020.

[9] 竹内孔一, アラステアバトラー, 長崎郁, プラ シャントパルデシ. Npcmjへの propbank 形式の 意味役割と概念フレームの付与の進捗報告. 言語処理学会第 27 回年次大会発表論文集,E8-4, 2021.

## A 意味役割ラベルの一覧

NPCMJ-PT を構築するにあたり利用している 意味役割を示す. 表 6 に示すように PropBank 形式の意味役割は 28 種類である .

## B 上位 10 件の概念フレーム

付与した概念フレームについて上位 10 件の 頻度分布を表 7 に示す

概念フレームは最大 5 階層のシソーラス構造になっている. 記号の'_, が階層の境界を表 している . 概念フレーム内の括弧内の数字は Frame ID を表している. 詳細な事例は Web 上 で確認できる (http://pth.cl.cs.okayama-u.ac.jp/) .表 7 上位 10 件の概念フレーム

 & 7748 \\

表 7 内の頻度を見ると特徵的であることがわ かる．本文でも述べたようにコピュラが他の述語の概念と比較して突出して大きいことがわか る.一方で，「着点への移動」から「伝達」ま で大きく頻度に差が見られない.これは資料 をみると人やものの移動 (「行く」「来る」「帰 る」)という表現が青空文庫だけでなくニュー スにも見られており，記述する内容として取り 上げられることがわかる．また「生成」もどう ようになにか発生したり，作るといった表現が どのジャンルにも表現している.こうした表現 が単なる存在 (529) よりも文書で表現されるこ とが多いことがわかる。
 竹内孔一 ${ }^{1}$ バトラーアラステア ${ }^{2}$ 長崎郁 3 パルデシプラシャント 4 } 1 岡山大学 ${ }^{2}$ 弘前大学 ${ }^{3}$ 名古屋大学 4 国立国語研究所 takeuc-k@okayama-u.ac.jp 