# 会話によるニュース記事伝達のための談話構造解析

1 早稲田大学
takatsuepcl.cs.waseda.ac.jp
matsuyama@pcl.cs.waseda.ac.jp
2 内外切抜通信社
ando@naigaipc.co.jp
koba@waseda.jp

## 1 はじめに

文間の依存構造を解析する手法および，結束性の 高い文のまとまり（チャンク）を検出する手法と談話関係を分類する手法を提案する。

一貫性のある要約 $[1,2,3]$ や対話 $[4,5]$ を実現す るために，談話構造が制約として用いられる。我々 は，ニュース記事の内容を効率的に伝える音声対話 システム [6] においても，話を破綻させないために 談話構造に従った情報伝達が重要であると考え，文 を談話単位として，日本語のニュース記事に対して 談話依存構造を付与したデータセットを構築した [7]. このデータセットは， ウェブニュースのクリッ ピングの専門家が 1200 個のニュース記事に対して 「係り先」「談話関係」「チャンク」のアノテーショ ンを行ったものである。係り先は，ルートノードか ら親ノード文までの情報が対象の文を理解するうえ で必要最小限の情報になるように付与したものであ る．談話関係は，子ノード文が親ノード文に対して どのような意味的関係にあるかを分類したものであ る. チャンクは，親ノード文の内容を正しく理解す るために欠かせない情報が子ノード文に書かれてい る場合，これらをまとめて提示すべきであることを 表したものである.

本研究では，「係り先」「談話関係」「チャンク」を 推定するモデルを提案し，作成したデータセットを 用いて評価した結果を報告する. 文間の係り受け解析については，BERT [8] による文の埋め込み表現を 双方向の GRU [9] に与え, head selection モデル [10] により係り先を推定するモデルを提案する．談話関係分類とチャンク検出については，談話依存構造木 をルートノードから葉ノードまでの文系列に分解 し，各タスクの系列ラベリング問題をマルチタスク で学習するモデルを提案する。

本稿の構成は次の通りである．2 章で関連研究に
ついて述べる. 3 章で文の係り先を推定するモデル について説明する． 4 章でチャンクと談話関係を推定するモデルについて説明する． 5 章でデータセッ ト [7] を用いてモデルの性能を評価した結果を報告 する. 6 章でまとめと今後の展望について述べる.

## 2 関連研究

談話構造解析は，文章を構成する文や節の間に成 り立つ関係を解析する自然言語処理の基本的なタス クである。談話構造解析の結果は，文書要約 [3] や 質問応答 [11]，機械翻訳 [12]，評判分析 [13] などの 下流タスクのアプリケーションで用いられる [14].

談話構造解析のための代表的なデータセットと して，RST Discourse Treebank [15] があり，文章から 修辞構造木を自動で構築する手法が提案されてき た $[16,17,18]$. 一方で，文書要約 $[1,2,19,20]$ のよ うなタスクへの応用を考えた場合，修辞構造木のよ うな句構造よりも談話単位間の親子関係を直接表 せる依存構造の方が望ましいと考えられ，修辞構造木を談話依存構造木へ変換する手法が提案された [19,21]. また，変換アルゴリズムによって生成さ れる談話依存構造木の性質が異なることから [22], Yang らは，科学論文のアブストラクトに対して人手で EDU 間の依存構造と談話関係をアノテーショ ンする方法を提案し，データセットとして SciDTB を構築した [23].また，Yang らは，EDU 間の依存構造を解析する手法として， transition-based の手法 [24] と graph-based の手法 [21] を比較し，SciDTB を 用いた場合，transition-based の手法の方が高い性能 を示すことを確認した。単語間の係り受け解析にお いては， head selection モデルの有効性が確認されて おり [10]，本研究では，これを文間の係り受け解析 モデルへ拡張する。

近年，自然言語処理の分野では，ラベルなしの膨大なテキストデータを使用して事前学習した言語モ

図 1 係り先推定モデル

デルを下流タスクでファインチューニングするアプ ローチが注目されている [25]. 談話関係分類タスク でも，BERT [8] が暗黙的な談話関係の分類に有効 であることが確認されており [26, 27], 本研究でも BERT 由来の文や単語の特徴量を利用する。

## 3 文間係り受け解析

提案モデルの概略図を図 1 に示す. 記事の夕 イトルをROOTとして加えた文系列 $S=\left(s_{0}=\right.$ ROOT, $\left.s_{1}, \ldots, s_{N}\right)$ を入力とする. 文の単語系列を BERT [8] に与え [CLS] トークンに対応する最上位層 の埋め込み表現を得る. これと文の補助情報（文書内文位置，文書内段落位置，段落内文位置）の埋め 込み表現を結合したべクトルを双方向の GRU [9] に 与える. $i$ 番目の文に対応する GRU の順方向と逆方向の隠れ層の出力を結合したべクトルを $\boldsymbol{h}_{i}$ とする. head selection モデル [10] に基づき $s_{j}$ が $s_{i}$ の係り先 である確率 $P_{\text {head }}\left(s_{j} \mid s_{i}, S\right)$ を以下の式で計算する.

$
\begin{aligned}
P_{\text {head }}\left(s_{j} \mid s_{i}, S\right) & =\frac{\exp \left(g\left(\boldsymbol{h}_{j}, \boldsymbol{h}_{i}\right)\right)}{\sum_{k=0}^{N} \exp \left(g\left(\boldsymbol{h}_{k}, \boldsymbol{h}_{i}\right)\right)} \\
g\left(\boldsymbol{h}_{j}, \boldsymbol{h}_{i}\right) & =\boldsymbol{v}_{h}^{\top} \tanh \left(\boldsymbol{U}_{h} \boldsymbol{h}_{j}+\boldsymbol{W}_{h} \boldsymbol{h}_{i}\right)
\end{aligned}
$

$v_{h}, U_{h}, W_{h}$ は重みパラメータである.

## 4 談話関係分類とチャンク検出

談話依存構造木をルートノードから葉ノード（以下, root-to-leaf) までの文系列に分解し，この文系列 に対する系列ラベリングにより，談話関係とチャン クラベルを推定する. 提案モデルの概略図を図 2 に 示す、マルチタスク学習の全体損失関数 $L_{\text {all }}$ を談話関係分類タスクの損失関数 $L_{r}$ とチャンク検出タス クの損失関数 $L_{c}$ の重み付き和で定義する.

$
L_{\text {all }}=\lambda_{r} \times L_{r}+\lambda_{c} \times L_{c}
$

$\lambda_{r}$ と $\lambda_{c}$ は各タスクの重み係数である.

図 2 談話関係・チャンク推定モデル

図 3 Sentence Encoder

談話関係は，子ノード文が親ノード文に対して どのような意味的関係にあるかを分類したもので ある. ラベルとして「開始」「結果」「原因」「背景」「呼応」「対比」「転換」「例示」「結論」「補足」があ り，これらを softmax で識別する。

チャンクは，親ノード文の内容を正しく理解する ために欠かせない情報が子ノード文に書かれてい る場合，これらをまとめて提示すべきであることを 表した文の集合である. チャンクのラベルとして， チャンクの開始を表す “B”，チャンクの内側を表す “I”，チャンクの終了を表す “E”，チャンクの外側を 表す“O”を定め，これらを softmax で識別する。

談話関係を識別する手掛かりとして接続詞な どの単語の情報が有効だと考えられる. そこで， Sentence Encoder では, BERT [8] の単語埋め込み表現と単語の補助情報の埋め込み表現を結合したもの に対して self-attention [28] を計算する。 さらに，得 られたべクトルと文の補助情報（文書内文位置，文書内段落位置，段落内文位置，談話依存構造木にお ける深さ）の埋め込み表現を結合する．また，ネガ ティブな事象の原因はネガティブであることが多 く，ポジティブな事象の原因はポジティブであるこ とが多い [29] というように感情極性情報も談話関係 の判断に有効だと考え，単語の補助情報として品詞 や活用形などの他，単語の感情極性情報を与える。
表 1 文間係り受け解析性能 : 位置情報の効果

図 4 文間係り受け解析性能: ジャンルごとの性能

## 5 実験

ニュース記事に対して談話依存構造を付与した データセット [7]を使用した. このデータセットは, 15 文から 25 文のニュース記事 1200 個（6 ジャン ル 200 記事ずつ）に対して，「係り先」「談話関係」「チャンク」を付与したデータセットである.

BERT の事前学習モデルとして，情報通信研究機構が公開しているモデルを用いた1). 使用した BERT モデルは，日本語 Wikipedia の全記事に対し て，Juman 辞書を用いた $\mathrm{MeCab}^{2)}$ [30] により形態素解析を行ったテキストを入力として，語彙数が 10 万語からなる $\mathrm{BERT}_{\mathrm{BASE}}[8]$ を学習したモデルである.

単語の感情極性の辞書として，『日本語評価極性辞書』 $[31,32]^{3}$ ，『単語感情極性対応表』 $[33]^{4)}$ ，『意見（評価表現）抽出ツール用モデル』）の評価表現辞書および極性反転語の辞書を用いた。

評価は 10 分割交差検定で行い，ジャンルごとに 記事数の 9/10 を訓練データ（1080 記事），1/10をテ ストデータ（120 記事）として分割した.

## 5.1 文間係り受け解析性能の評価

文の補助情報として文の位置情報を加えたときと 加えなかったときの Accuracyを表 1 に示す. 文の位置情報を加えたモデルは，位置情報を加えなかった モデルに比べて, Accuracy が 5\%以上高く，文の係 り先の推定において，文の位置情報が有効であるこ


図 5 文間係り受け解析性能: 記事の文数ごとの性能

とが分かった.

記事ごとに計算した Accuracy の分布をジャンル ごとに箱ひげ図で表したものを図 4 に示す. ジャン ルごとに比較するとスポーツ記事が最も高い性能を 示した。スポーツ記事は試合の流れなどが線形につ ながった分岐の少ない木構造が多いため，係り先が 推定しやすかったと考えられる。

記事の文数ごとの記事数および，各文数の記事ご とに計算した Accuracy の平均値を図 5 に示す. デー 夕数の多い 15 文や 16 文の性能が他に比べて高い傾向を示したが，データ数の少ない 20 文以上の文数 の記事においても Accuracy の減少は 5\%程度にとど まっていた。

## 5.2 談話関係分類性能の評価

データセットにおける談話関係の数に偏りがあ るため，1200 記事のデータを全て使用すると低頻度の談話関係の識別性能が低くなる．そこで，デー 夕数の偏りの影響を抑えるため，談話関係のそれぞ れについて，対象の談話関係を 1 つ以上含む記事の root-to-leaf 文系列をデータセットとした．各談話関係を含む記事の数を以下に示す。「結果」:250，「原因」:437,「背景」:800,「呼応」:578,「対比」:459,「転換」:205，「例示」:396，「結論」:685. この他，「開始」と「補足」があるが，「開始」は係り先がルート ノードである文に自動的に付与され，「補足」は上記談話関係に分類されなかったものに対して付与さ れるため，これらは評価対象から外した。

各談話関係の分類性能（F 值）を表 2 に示す. チャンク検出とのマルチタスク学習の結果は, $\left(\lambda_{r}, \lambda_{c}\right)=(0.9,0.1),(0.8,0.2), \ldots,(0.1,0.9)$ のうち，最大のものを示している. シングルタスクモデルに比 ベてマルチタスクモデルの方が高い性能を示した.
表 2 談話関係分類性能（F 値）

図 6 談話関係分類性能: ジャンルごとの性能

談話関係ごとに比較すると，「対比」が最も高い性能を示した.「対比」が付与されている文は，“一方” や“ただ”のような接続詞で始まることが多く，これ らが手掛かりになったと考えられる。一方，「例示」 を表す接続表現として“例えば”や“具体的には” な どが挙げられるが，実際に「例示」がアノテーショ ンされた文は，このような接続表現を伴うものが少 なく，「補足」との区別がつきにくかったため，「例示」の分類性能は低かったと考えられる。

ジャンルごとの各談話関係の分類性能を図 6 に示 す. データセットにおいて，国際記事は他のジャン ルに比べて「原因」が多く，スポーツ記事は「転換」 が少ないというように，ジャンルごとの談話関係の 出現頻度も性能に影響していると考えられる。

## 5.3 チャンク検出性能の評価

チャンクを少なくとも 1 つ含む 595 記事を使用し た. データセット [7]には，チャンクとして，強い チャンクと弱いチャンクの 2 種類がアノテーション されているが，これらを区別せずに推定した.

チャンク検出性能とチャンク文検出性能の 2 つの 観点で評価した. チャンク検出性能は，チャンクの 範囲が全て合っているものを正解としたときの $\mathrm{F}$ 值 である。チャンク文検出性能は，B,E ラベルを I ラ ベルに集約し，チャンクに含まれる文か否かの 2 值表 3 チャンク検出性能（ $\mathrm{F}$ 值）

図 7 チャンク検出性能: ジャンルごとの性能

ラベルに修正したときの，I ラベルに関する $\mathrm{F}$ 值で ある。なお，チャンクは 2 文以上からなるため，I ラベルが単体で出現していた場合は，ルールでO ベルに修正した.

チャンクをシングルタスクで学習したときの結果 と，チャンクと談話関係をマルチタスクで学習した ときの結果（ $\lambda_{r}=0.2, \lambda_{c}=0.8 ）$ を表 3 に示す. チャ ンクと談話関係をマルチタスクで学習したモデルの 方が高い性能を示した. 談話関係を一緒に学習する ことで，「対比」関係の文が弱いチャンクになりや すいなどの傾向を学習できたためだと考えられる。

ジャンルごとの性能を図 7 に示す. 国際記事は,弱いチャンクに出現しやすい“一方”や“ただ”など の接続詞が多く出現することから，チャンク検出性能が他に比べて高かったと考えられる．スポーツ記事は，試合の流れなどの長いチャンクが多く，チャ ンクを部分的には当てられているが，チャンクの 開始から終わりまでを当てるのが難しかったため, チャンク文検出性能に比べてチャンク検出性能が低 かったと考えられる。

## 6 おわりに

文の「係り先」「談話関係」「チャンク」を推定す るモデルを提案し，日本語のニュース記事に対して これらをアノテーションしたデータセット [7] を用 いて性能を評価した。

今後は，談話構造を制約とした要約 [34] や対話の アルゴリズムについて検討する。

謝辞本研究は，JST START（JPMJST1912）の支援 を受けたものである.

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 1 早稲田大学 takatsuepcl.cs.waseda.ac.jp matsuyama@pcl.cs.waseda.ac.jp 2 内外切抜通信社 ando@naigaipc.co.jp koba@waseda.jp  