# 文章ジャンルに基づくテキストマイニング結果の比較考察

落合由治 ${ }^{1}$ 曾秋桂 ${ }^{1}$ 王嘉臨 ${ }^{1}$ 葉夌
${ }^{1}$ 台湾・淡江大学日本語文学科 \{098194, ochiai, 137176, 152790\}@mail. tku. edu. tw

## 概要

2018 年から AI 情報処理の進歩に合せ, 台湾での人文社会系日本語関係学科および日本語教育での, 研究と教育内容への接続を目指す試みを種々,行って いる. その中で, 研究面ではテキストマイニング技術 を人文社会系資料の読解また要点や論点抽出に応用 する取り組みを各種のテキストを用いて試行してき た. その結果, テキストの文章ジャンルの相違によっ て抽出できる特徴に大きな違いがあることが分かっ てきた. また, その文章ジャンルによる特徴は言語の 相違を超えて共通性があり, 言語類型論などによる 文レベルの言語の差異とは異なっていることが分か った. しかし,これらは対象とする言語資料に関する 質的理解と相即的な結果で, 対象資料の質的特徴が 分からないままテキストマイニングの結果のみを見 ても, 有意義な特徵抽出は得られない. なぜ,こうい う結果のかについて, 新しい言語表現の特徴を捉え る必要があると考えられる。

## 1 はじめに

テキストマイニングは, 言語資料の特徴抽出手法 のひとつで, 計量言語学や言語をデータとして扱う 各種の分野では, 言語の特徴量を見出す手法として 応用されてきた [1]. 一方, 社会科学分野では, 資料 から有意義な表現特徴を数理的に取り出す手法とし て広く応用され, 現在では, BI ツールとしてビジネ スでも広く活用されるようになっている［2].しか し, 質的方法を中心にしている人文社会系での応用 は限定的であり, 人文社会系の質的言語資料読解と の接続は難しかった. 論者たちは, 2018 年から AI 情報処理の進歩に合せ, 台湾での人文社会系日本語関係学科および日本語教育での研究と教育内容への接続を目指す試みを実施する中で, 研究面でテキスト マイニング技術を人文社会系資料の読解また要点や 論点抽出に応用する取り組みを各種のテキストを用 いて試行してきた. 本発表では, その結果明らかにな ったテキストの文章ジャンルの相違によって抽出で
きる特徴に大きな違いがあること, その文章ジャン ルによる特徴は言語の相違を超えて共通性があるこ と, 対象とする言語資料に関する質的理解と相即的 な結果であることの三点について述べ,テキストマ イニングによる言語資料の特徴抽出の課題について 考察していきたい.

## 2 日本語の文章ジャンルによる結果

まず,テキストマイニングはテキストの文章ジャ ンルの相違によって抽出できる特徴に大きな違いが ある点について述べる. 現代社会で一般に広く読ま れている日本語の文章ジャンル例として, 小説, 論説,韻文を選び, 現代小説は村上春樹「ドライブマイカ 一」, 論説は読売新聞社説「データ流通世界の成長加速するルールに 2021/12/26」，詩にはアニメソン グ「planetarian一ちいさなほしのゆめ」を取り上げ た.テキストマイングには樋口耕一 (2020)の KH Coder を使用し, 分析方法は共起ネットワークを用 いた [3].以下,結果の要点を紹介する.

図 1 日本語現代小説の結果

まず, 現代小説では語の出現頻度に左右されて人物名とその物語中での動きに関する語が作品の部分 ごとに多数出て, 読解で重要な出現頻度の低い語彙 は質的読解を事前にしない限り十分取り出せない.

図 2 日本語論説の結果

図 3 日本語歌詞の結果

一方, 論説である社説の場合は, 図 2 のように内容 の要点を示す語彙群を関連性のあるクラスターとし て容易に抽出でき, 各クラスターを見るだけで, 内容 をほぼ推測できる. 最後に, 歌詞の場合では, 韻文中 で反復される,いわゆるリフレーン部分にあたるよ うな語彙群が主に抽出され, 歌詞の重要なモチーフ を理解する手掛かりになるが, それ以外の部分は読解しない限り抽出しにくい. 分析結果の理解容易性 で見ると (易) 論説 $>$ 韻文 $>$ 小説（難）の順になり，言語表現のジャンルという文章構成的差異に応じて,抽出結果に質的差異が存在すると考えられる。

## 3 外国語文章との分析結果比較

次に, 日本語文章の分析結果と, 外国語文章の分析結果を比較して考察する. 外国語文章の例は, 華語の例に, 現代小説は金庸「書剣恩仇録」, 論説は自由時報社説「不要見不得台灣好 2021/12/27」,詩には五月天「温柔」, 英語の例に, 現代小説は Philip K. Dick 「Second Variety」,論説は朝日新聞「Draft budget shows lack of focus, no fiscal discipline 2021/12／25」,詩には『アナと雪の女王』「Let it go」を取り上げた. 以下, 順に結果を見ていく.

## 3.1 華語と英語の小説の場合

図 4 華語現代小説の結果

図 5 英語現代小説の結果

華語の結果でも日本語の場合と同じく, 現代小説 では語の出現頻度により人物名とその物語中での動 きに関する語が作品の部分ごとに多数出て, 読解で 重要な出現頻度の低い語彙は質的読解を事前にしな い限り十分取り出せない. テキストマイニングだけ では, ストーリーや背景を理解する手掛かりは得ら れない. 英語の場合も同じで, 主な登場者とその動き を描く語彙が中心になり, 部分で出ている小さなク

ラスターのとの関係は明確にはならず,ストーリー を把握し, 作品読解の重要なキーワードを決めるに は, 事前の十分な読解が必要である. 小説のような文章構成は, 特定の時の持続の中で登場者の動きを描写する部分が中心になり, その前後や内部に, さまざ まな説明を行う要素が入った枠構造をなしている場合が多く [4], 質的に異なる表現で構成された文章 はテキストマイニングの方法では十分に要点を抽出 できないと考えられる.

## 3.2 華語と英語の論説の場合

図 6 華語論説の場合

図 7 英語論説の結果

次に, 華語と英語の論説の結果を比較してみると,日本語の論説の場合と同じく,論説中の要点を示す 語群がそれぞれクラスターとして大きなまとまりで 抽出されて, 各部分の内容を容易に理解できる. 論説 は, 語の階層化構造による各概念のネットワークが あり,こうした構造を用いて各部分で複数の話題の焦点を作ることにより論点が生まれる文章構成と考 えられるので，[5]テキストマイニングによって，各部分の要点を容易に取り出すことができると言える.論説ジャンルの文章は, 最もテキストマイニングに 向いている資料となる. 論説ジャンルは、作者の意見 を書いたもので、インターネットの消費者の意見、各種のエッセイ、論文、解説、説明など、作者の意見を述べた類の、このジャンルに含まれる文章はテ キストマイニングなど数理的手法で容易に特徴を抽出できると言える。

## 3.3 華語と英語の詩の場合

図 8 華語歌詞の結果

図 9 英語歌詞の結果

最後に, 華語と英語の歌詞の結果を比較してみる と,これも日本語の場合と同じく, 詩の中で反復して 用いられている語彙がクラスターのまとまりになっ て抽出された。いわゆるリフレーンに当たる部分に 出てくる語彙が多く, その部分を詩の中心モチーフ

と理解する手掛かりになる.

しかし, それ以外の部分の語彙は断片的で, その ままでは内容理解の手掛かりにはならない. 韻文は,現代詩の場合, 各部分の各連がリフレーンに当たる 反復される部分に收斂し, どの部分も基本的に同じ 收斂部分を持つことで構成されている文章構成と考 えられるので [5], 反復される收敛部分はテキスト マイニングの手法には適している. しかし, その收斂部分に到る各部分の内容は, 抽出しがたい.

## 3. 4 各言語を超えた文章ジャンルの共通性

以上の結果を分析結果の理解容易性で見ると，日本語と同じく華語, 英語でも (易) 論説＞韻文>小説

(難) の順になる.このことから, 文章表現のジャン ルという文章構成の差異に応じて, 抽出結果に質的差異が各言語の形式的文法的差異を超えて, 存在す ると考えられる.つまり, 各言語の形式的文法的差異 を超えて, 文章構成の質的差異による文章ジャンル がそれぞれあり, それは今回取り上げた三言語では 共通した構成であると推測できる.テキストマイニ ングの有効性の相違は, 各言語の差異には拠らず, 文章構成の差異によって決まっている可能性があると 考えられる。

今回は, 特に人文社会系でテキストマイニングを 応用して質的量的研究を行うことを念頭に [6], 文章ジャンルごとで結果の比較をおこなった. 人文社会系でテキストマイニングを応用する場合は, 元々 の基本的研究方法である質的研究を前提に応用をお こなえば, 質的量的研究に寄与できる可能性が十分 にあることが分かった.

一方, 広汎な言語資料を対象にした自然言語処理 においては, 言語一般という前提が成り立つのは, 文章ジャンルが関係しないレベルでの言語の規則性に ついてではないかという問題提起ができるかもしれ ない. そして, 意味的処理やさらに高度の多義的処理 を扱う場合には, 語レベルでの問題を超えた文章レ ベルの文章ジャンルごとの問題が存在していること を視野に入れて, 処理をデザインしていくことで, 今 まで解決できなかった問題を乗り越えられる可能性 があると考えられる。［7]

また, 言語の問題として, 各言語の形式的文法的差異を超えて, 文章ジャンルが具体的な言語運用を規定している可能性があることを考えられる. はたし て文章レベルの言語規則とは何であるのか, 今まで 意識されてこなかった言語表現の問題が存在してい
るのではないか,こうした課題も新たに浮上してく ると思われる。

どのように新しい問題の圈域を扱っていくか, 今後の探究をおこなっていきたい.

## 4 おわりに

人文社会系分野で AI 技術に接続できる部分を探 りながら, 手掛かりとしてテキストマイニングの有効性と限界という視点を得たことで, 文章ジャンル による言語表現の規定という, 今までの研究では, 主題化しにくかったテーマが見えてきた. 文章ジャン ルの問題は、1950-70 年代までは関心を集めた分野 であったが、現在は自明視されて扱われることはほ とんどない。こうした問題をどう考えるか、言語研究などの分野で新しい視点を提出していかなくては ならない。同時に、こうした言語の特徴を自然言語処理の特徵抽出の問題として考えるなど, 自然言語処理の面からもアプローチできるか探求しながら，新しい問題の探索を続けて行きたい.

## 謝辞

本研究は台湾科技部研究案 109-2410-H-032 -061 MY3 の助成を受けたものです.

## 参考文献

1. 計量言語学会篇. データで学ぶ日本語学入門. 東京 : 朝倉書店, 2017.

2. IT トレンド.【図解】BI ツールとは? 機能や目的、種類などわかりやすく徹底解説！ IT トレンド. (オンライン) 2021 年 9 月 22 日. (引用日: 2021 年 12 月 27 日.) https://it-trend.jp/bi/article/explain.

3. 樋口耕一. 社会調査のための計量テキスト分析第 2 版. 京都：ナカニシヤ出版, 2020 .

4. ジェラルド・プリンス. 物語論辞典. 東京 : 松柏社, 1997 .

5. 永尾章曹. 国語表現法研究. 東京：三弥井書店, 1975.

6. ウド・クカーツ. 質的テキスト分析法. 東京：新曜社, 2018.

7. 北原保雄（監修）佐久間まゆみ（編）。朝倉日本語講座 新装版 7 文章・談話. 東京 : 朝倉書店, 2018 .
 落合由治 ${ }^{1}$ 曾秋桂 ${ }^{1}$ 王嘉臨 ${ }^{1}$ 葉夌 ${ }^{1}$ 台湾・淡江大学日本語文学科 \{098194, ochiai, 137176, 152790\}@mail. tku. edu. tw  