# 単語分散表現を用いた性格特性用語の構造抽出

鶴田健介 久野雅樹
電気通信大学大学院情報理工学研究科
t2230095@edu.cc.uec.ac.jp, hisano@uec.ac.jp

## 概要

性格の心理学的研究におけるビッグファイブと は、人間の性格が 5 つの主要な特性因子によって表 されるという考え方で今日、性格構造のモデルとし て有力なものである。本研究では、自然言語処理を 活用し性格特性用語をビッグファイブに基づいて分類することを目的とする。日本語と英語の性格特性用語を単語分散表現に変換し、ロジスティック回帰 による分類を行ったところ、性格特性用語のビッグ ファイブの構造が抽出された。ただし日本語と英語 とで、また分散表現で用いたコーパスの間で因子の 分類性能には差異が認められた。

## 1 はじめに

人間の性格を表現する言葉は大量にある。これら の言葉がどんな構造を持つのかは、大きな心理学的課題として様々な研究が行われてきた。その結果近年では、人間の性格はビッグファイブという 5 因子 の構造を持つということが分かってきている。これ ら 5 つの因子は、
- 外向性 (E：Extroversion)
- 協調性 (A：Agreeableness)
- 勤勉性 (C：Conscientiousness)
- 情緒安定性 ( $\mathrm{N}$ ：Neuroticism)
- 知性 (O: Openness to Experience)

と呼ばれている。

ビッグファイブに基づいた性格特性用語の収集や 構造理解については、英語圏では Oliver P. John[1] や Robert R. McCrae らによる研究 [2][3]、日本では和田 ら [4] や村上 [5] による研究など、長年にわたり試み られている。しかしそれらは研究者の主観によって 語彙が選択されていたり、質問紙法による性格テス トの結果から得られた主観に基づく情報を因子分析 によって整理されていたりすることが多い。

本研究では、自然言語処理の手法によってより客観的な手法を用いて性格特性用語の構造推定を行 い、性格概念を構造化することを目的とする。単語 の構造分析方法の一つとして単語分散表現という手法が挙げられる。これは単語を数百次元程度のべク トル空間上の点として表現する手法である。この分散表現をもとに、ロジスティック回帰による単語の 分類を行った。

## 2 関連研究

関連する研究として、日本語の性格特性用語の構造に関する研究を 3 点紹介する。

## 2.1 岩田らの研究

岩田らの研究 [6] では、性格辞書の候補となる単語を英語の性格形容詞から収集し、大規模な質問紙調査をもとに回帰分析によって単語ごとのビッグ ファイブの重みを計算して性格辞書を作成した。

## 2.2 和田らの研究

和田らの研究 [4] では、因子分析を用いて性格特性用語を分類し、日本語版 Adjective Check List に用 いられる性格特性用語を整備した。英語版の性格検査である Adjective Check List から収集した性格特性用語を 5 因子モデルに分類したのち、質問紙の回答結果から因子分析を行なった。この結果から英語の 性格特性用語で確認されていたビッグファイブ説 が、日本語の性格特性用語に対しても確認された。

## 2.3 村上の研究

村上の研究 [5] では、広辞苑から収集した性格特性用語を用いた質問紙調査のデータに対し因子分析 を行うことで、日本語におけるビッグファイブの構造を確認した。ビッグファイブ因子は外向性、協調性、勤勉性、情緒安定性、知性の 5 つとし、ビッグ ファイブ因子は英語圏での研究結果と細部で異なっ ているとしている。

## 3 分析手法

## 3.1 分析準備

日本語の単語分散表現の学習データには、 Wikipedia の dump データと、青空文庫に掲載されて いる作品のうち新字新仮名の作品データの 2 種類を 使用し、それぞれのデータで学習を実施した。形態素解析には MeCabを使用し、システム辞書として JUMAN 辞書を、ユーザー辞書として村上の性格特性用語の中でナ形容詞に当たる 15 語を追加した辞書を使用した。

## 3.2 単語分散表現の学習

Word2Vec の Sikp-gram モデルを使い、Gensim を 用いて日本語の単語分散表現の学習を行った。形態素解析によって分かち書きされたデータを一行に つき一文になるよう整形し Text8Corpus クラスを用 いて読み込みを行った。ここで分散表現の次元数は 100 次元、ウィンドウサイズを 5 に設定した状態で 学習を実施した。単語分散表現はコーパス内での出現回数が 5 回以上の単語にのみ付与されるように設定した。

英語の単語分散表現としては、Wikipedia のデー タで学習した公開済みの fastText と、GoogleNews を 用いて学習した公開済みの分散表現を使用した。

## 3.3 分析対象とする性格特性用語

日本語の性格特性用語としては、村上宣宽の著書 に掲載されている 317 語の性格特性用語のリスト [7]を使用した。このうち Wikipedia コーパスに出現 した 150 語と青空文庫コーパスに出現した 140 語を それぞれ本研究の分析の対象とした。

また英語の性格特性用語としては、Oliver P. John らのリスト [8]を使用した。このうち Wikipedia で学習させた fastText のボキャブラリーに存在した 102 語と、GoogleNews で学習した公開済み分散表現の ボキャブラリーに存在した 92 語をそれぞれ本研究 の分析の対象とした。

分析に使用した日本語と英語の性格特性用語につ いて、ビッグファイブ因子ごとの単語数の内訳は表 1のようになった。表 1 分散表現ごとの性格特性用語の単語数

表 2 性格特性用語の例

## 3.4 性格特性用語の分類

日本語および英語の性格特性用語に対して、単語分散表現を入力としたロジスティック回帰による分類を実行した。分析対象のビッグファイブ因子を正解ラベル、その他のビッグファイブ因子を不正解ラ ベルとした 2 クラス分類を行った。またデータの偏 りに対応するため、オーバーサンプリングを行い、正解ラベルと不正解ラベルの数を同数にそろえたう えで分析を実施した。本研究の分析ではオーバーサ ンプリングを実行しない場合についても分析を行っ たが、詳細は割愛する。

## 4 結果と考察

## 4.1 日本語における性格特性用語

## 4.1.1 日本語の性格特性用語の分類結果

Wikipedia および青空文庫で学習させた単語分散表現を対象とした場合の、ビッグファイブ因子ごと の分類結果は表 3、表 4 のようになった。それぞれ の値は 5 回実行した時の平均値である。

表 3 日本語・Wikipedia における分類結果

表 4 日本語・青空文庫における分類結果

## 4.1.2 考察

日本語の Wikipediaを学習データとした単語分散表現を使用した場合の分類性能は $\mathrm{F} 1$ 値が $0.46 \sim 0.75$ となった。また因子ごとで見ると $\mathrm{N}$ にいての分類性能が 0.75 と最高値になり、E および A の分類性能 が 0.46 程度と最低値になった。

青空文庫を学習データとした分散表現を使用した 場合の分類性能は、F1 值が $0.47 \sim 0.77$ となった。さ らに実際の予測結果を見ると、AとＯは同じ因子と して判断されるケースが多いことが確認できた。ま た因子ごとで見ると、A の分類性能が最高値の 0.77 となり、 $\mathrm{N}$ に関しての分類性能が 0.47 と最低値と なった。

これらのことから、全体としてはビッグファイブ の分類がある程度できたものと考えられるが、2つ の単語分散表現の間で構造にずれがあると言える。 この分析結果については、単語分散表現の学習量や 学習データの種類が分類性能に大きな影響を与えて いると考えられる。Wiki コーパスの傾向として、メ ジャーな単語の出現回数が極端に多く、一般的でな い単語や文学的な語彙はあまり使われていないとい う特徴がある。一方で青空文庫コーパスには文学的 な語彙が多く出現している。性格特性用語のリスト の中には一般的には使用されにくい用語もいくつか 存在しており、これらの単語の影響によって分類性能に差が生じていると思われる。

また、オーバーサンプリングを害行しない場合は 分類性能が低下した。学習データが 140 語と少なく データの偏りも大きいため、うまく学習できていな いと考えられる。

## 4.2 英語における性格特性用語

## 4.2.1 英語の性格特性用語の分類結果

それぞれの分散表現を用いて同様に分析を実行し たところ結果は表 5、表 60ようになった。表 5 英語・Wikipedia における分類結果

表 6 英語・GoogleNews における分類結果

## 4.2.2 考察

Wikipedia から学習した場合の英語の性格特性用語の分類結果では、F1 值が 0.62 0.91となった。各因子の結果を見ると $\mathrm{E}$ の分類性能が 0.91 と最高値 となった。次いで $\mathrm{O}$ おび $\mathrm{C}$ の分類性能がそれぞ れ $0.88 、 0.82$ となり、共に 0.80 以上の値となった。 また A の分類性能は最低値の 0.62 となった。

一方 GoogleNews から学習した場合の英語の性格特性用語の分類結果では、 $\mathrm{F} 1$ 値が $0.58 \sim 0.84$ となっ た。各因子の分類結果を見ると C の分類性能が最高値の 0.84 となり、次いで $\mathrm{O}$ と $\mathrm{A}$ 分類性能が 0.80 となっており高めである。一方で $\mathrm{E}$ の分類性能は 0.58 と最低の値になった。

これらのことから、全体としてビッグファイブの 分類がかなりの程度できたと言える。また Eと A の分類性能には 2 つの分散表現の間で違いが見られ たものの、そのほかの因子については、CとＯの分類性能が高く $\mathrm{N}$ の分類性能が低いという傾向は一致 している。

日本語と比較した場合、分類性能の高低で共通す るパターンが見られるとは言い難い。一方で英語の 分類性能のほうが高い結果が出ており、2つの英語 の分散表現である程度同じ傾向がみられるため、日本語におけるビッグファイブの構造に比べて英語に おけるビッグファイブの構造がより明確に得られて いると考えられる。

日本語と英語の分類性能に差があることについて は、単語分散表現の学習に用いたデータの量や種類 の違いによる影響が考えられる。英語の分析で使用 した公開済みの分散表現の学習データと比較する と、日本語の単語分散表現の学習データはサイズが
小さい。そのため、日本語の分散表現の学習が不十分だったと考えられる。

このほかには、複合語や単語の表記ゆれの扱い方 が日本語と英語で異なることも、分類性能の違いに 影響していると考えられる。日本語の分散表現では 「きれいだ」「きれいな」のように単語の末尾表現ご とに別の単語として学習されてしまう。これによっ て日本語の分散表現では十分に学習できていなかっ た可能性が考えられる。

## 5 おわりに

## 5.1 結論

日本語の Wikipediaを学習データとした単語分散表現を使用した場合の分類性能は $\mathrm{F} 1$ 值が $0.46 \sim 0.75$ となった。また因子ごとで見ると $\mathrm{N}$ にいての分類性能が最高値になり、Eおよび $\mathrm{A}$ の分類性能が最低値となった。一方で、青空文庫を学習データとした 単語分散表現を使用した場合の性格特性用語の 2 ク ラス分類の結果は、F1 值が 0.47 0.77 となり、因子 ごとでみると、 $\mathrm{E}$ の分類性能が最高值となり、 $\mathrm{N}$ の 分類性能が最低値となった。

英語の Wikipediaを学習データとした単語分散表現を使用した場合の分類性能は、F1 值が 0.62 0.91 となり、因子ごとに見ると $\mathrm{E}$ の分類性能が最大值 になり、次いで C と $\mathrm{O}$ の分類性能が 0.80 以上の值 となった。Aの分類性能が最低値となった。一方で GoogleNews を学習データとした場合の分類性能は、 $\mathrm{F} 1$ 值が $0.58 \sim 0.84$ となった。各因子の分類結果で は C の分類性能が最高値、次いで $\mathrm{O}$ と $\mathrm{A}$ 分類性能が高く、Eの分類性能が最低値となった。

これらのことから、それぞれの言語で単語分散表現からビッグファイブの分類がある程度できた。し かし 2 つの日本語の単語分散表現の間にはずれがあ ると言えるため、分散表現の学習データに大きく影響されていると考えられる。一方で 2 つの英語の単語分散表現にはビッグファイブの分類性能の高低に 共通した傾向が見られている。さらに日本語と比べ て英語の分類性能のほうが高い結果が得られている ため、ビッグファイブの構造は英語のほうが明確で あると考えられる。

## 5.2 課題

本研究で使用した性格特性用語の問題点として、性格特性用語の数が少ないことが挙げられる。本研究ではオーバーサンプリングによってデータの偏り を補ったが、生成されるデータによって性能が変化 してしまう。そのため複数の性格特性用語のリスト を使うなど、データ数に対する対策が必要である。

また日本語の性格特性用語には、末尾表現がリス トによってばらばらであるという問題点も存在す る。村上や和田らのリストでは性格特性用語を形容詞として扱っているのに対し、橋本や小塩らの研究 [9][10] では形容詞の語幹を使った単語べースで分析 を行っている。そのため末尾の表記ゆれや複合語に 対応できる分散表現を使用する必要がある。

## 参考文献

[1] Oliver P. John. The 'Big Five' factor taxonomy : Dimensions of personality in the natural language and in questionnaires. In Handbook of Personality: Theory and Research, pp. 66-100. Guilford Press, 1990.

[2] Ralph L. Piedmont, Robert R. McCrae, and Jr Paul T. Costa. Adjective check list scales and the five-factor model. Journal of Personality and Social Psychology, Vol. 60, No. 4, pp. 630-637, 1991.

[3] Robert R. McCrae and Jr Paul T. Costa. Validation of the five factor model of personality across instruments and observers. Journal of Personality and Social Psychology, Vol. 52, No. 1, pp. 81-90, 1987.

[4] 和田さゆり. 性格特性用語を用いた bigfive 尺度の作成. 心理学研究, Vol. 67, No. 1, pp. 61-67, 1996.

[5] 村上宣寛. 日本語におけるビッグ・ファイブとその 心理測定的条件. 性格心理学研究, Vol. 11, No. 2, pp. 70-85, 2003.

[6] Ritsuko Iwata, Daisuke Kawahara, Takatsune Kumada, and Sadao Kurohashi. Development of a Japanese Personality Dictionary based on Psychological Methods. Proceedings of the 12th Conference on Language Resources and Evaluation, pp. 3103-3108, 2020.

[7] 村上宣寛, 村上千恵子. 主要 5 因子性格検査ハンド ブック三訂版: 性格測定の基礎から主要 5 因子の世界へ. 筑摩書房, 2017.

[8] Oliver P. John, Richard W. Robins, and Lawrence A. Pervin. Paradigm shift to the integrative Big Five trait taxonomy: History, measurement, and conceptual Issues. In Handbook of Personality: Theory and Research, pp. 114-158. Guilford Press, 3 edition, 2008.

[9] 橋本泰央, 小塩真司. 辞書研究に基づく対人特性用語 の構造の検討. パーソナリティ研究, Vol. 28, No. 1, pp. 16-27, 2019.

[10] 橋本泰央. 辞書的アプローチによる対人特性語の選定. 早稲田大学大学院文学研究科紀要, Vol. 63, pp. 39-54, 2018.
 鶴田健介 久野雅樹 電気通信大学大学院情報理工学研究科 t2230095@edu.cc.uec.ac.jp, hisano@uec.ac.jp  