# 『現代日本語書き言葉均衡コーパス』に対する MIP に基づく比喻表現情報の付与

加藤祥 ${ }^{1}$ 菊地礼 ${ }^{2}$ 浅原正幸 ${ }^{3}$
${ }^{1}$ 目白大学 ${ }^{2}$ 中央大学 ${ }^{3}$ 国立国語研究所
s.kato@mejiro.ac.jp

## 概要

日本語比喻表現の実態調査を目指し，『現代日本語書き言葉均衡コーパス』に対し, 手作業で比喻表現情報付与を行った.作業対象は均衡性のある新聞・書籍・䧱誌の 34 万語とし, 言語対照のために MIP 及び MIP VU に基づく比喻表現情報付与を進めた。中村(1977)の基準を用いて，結合や種別を付与した ほか，一般的な読み手による印象評定情報も付与し た.本稿は, 作業と作業結果の基礎統計を報告する。

また，BNC に MIP に基づく情報付与を行った VU Amsterdam Metaphor Corpus との対照についても報告 する.

## 1 はじめに

現在までのところ, 日本語の比喻表現に関しては,均衡性のあるデータに基づく実態的な調査が大規模 に行われているとは言い難い。主に文学作品を用い た日本語比喻表現の収集は, 中村(1995)[1]の『比喻表現辞典』の 8,201 例をはじめ, レトリックに関す る事典やデータベースなどに見られるが，均衡性を 有した大規模な収集は行われていないためである.比喻表現の同定手法は, 選択選好(Willks ら, 2013[2]), 具象度(Turney ら, 2011[3]), 意味空間モデ ルの使用(Mao ら, 2018[4], Liu, 2020[5])などが考案さ れているものの, 大規模な日本語比喻表現を収集,調查した例としては, 現在まで, 人手による中村 (1977) [6]が最も網羅的であると考えられる。同書は,現代日本語との対照や検証の求められるデータであ るが，文学作品から収集した用例に基づく日本語比喻表現の収集手順が整備された実態調査資料である.主に近現代の文学作品 50 編から比喻的な表現を含 むと判定した 2 万の用例を収集し, 比喻表現を構成 する要素の結合 (慣用から意味的なずれのある場合) について 5,537 類型（B 型把握）を整理したほか,何らかの言語形式として比喻の把握に影響していた 359 の比喻指標要素（A 型把握），場面や文脈との 関わりにおいて比喻となる 2,434 の文脈比喻類型 (C 型把握）を示している。本書で設定された手順と類型データは, 日本語比喻表現用例の収集に有効と考 えられる。

しかし，言語対照の可能性のためには，比喻情報付与の基準として提唱された MIP（The Pragglejaz Group(2007) [7]）に基づく VU Amsterdam Metaphor Corpus の MIP VU を援用し, 日本語における比喻情報の付与手順を整備することが有用であろう．MIP による日本語比喻表現の自動検出を目標とした宮澤 ら(2016) [8]の試みでは，新聞記事に含まれる 1,100 文の動詞と目的語について 2 名の作業者により試行 した際，VU Amsterdam Metaphor Corpus の結果より も判定摇れが生じたと報告される。よって, 日本語比喻表現の実態調査を目指すためには，判定基準を 整備することはもちろん, 複数の作業者の判定摇れ の確認のみならず，一般的な読者に比喻と認識され るのかという判定なども必要と考えられる.

そこで, 日本語比喻表現の実態調査を目指し, 情報付与の手順を整備するとともに，均衡性のある日本語コーパスに対し網羅的な比喻表現情報の付与を 行うことを目指した。具体的には，『現代日本語書 き言葉均衡コーパス (以降 BCCWJ)』の分類語彙表番号が付与された新聞（以降 PN）・雑誌（PM）・書籍 (PB) サンプル (347,094 語, 以降 BCCWJ-WLSP,加藤ら 2019a[9]b[10]）を作業対象とし， MIP VU の 手順に基づいて，中村(1977) [6]の基準や類型を用い た情報付与を行う．BCCWJ-WLSP は，文脈上の語義 が人手で付与されているため, 本比喻性の判断作業 に利用することができる。 さらに，一般的な読み手 による判定情報をクラウドソーシングにより大規模 に収集する。

日本語比喻表現の実態調查が可能となれば，VU Amsterdam Metaphor Corpus などにおける英語メタフ

アーなどとの対照や, 比喻に関する理論検証が可能 となることが期待される.

## 2 比喻情報付与作業

## 2.1 比喻情報付与手順

VU Amsterdam Metaphor Corpus は, BNC-Baby コ 一パスから抽出した 4 レジスタ約 19 万語について, Steen ら(2010) [11]が The Pragglejaz Group(2007)の比喻情報付与手順である MIP（Metaphor Identification Procedure）を拡張した MIP VU によってメタファー の判定（MRW; Metaphor Related Word）を付与した ものである.また, Semino ら(2005) [12]が特定コー パスで示したメタファー類型 (combining と mixing) や, MIP からの拡張として付与された MFlag (指標)，概念マッピング情報（擬人化）を用いた比喻の種別分類も試みられている.

よって, 本稿の作業は, MIP を用いて比喻性に関 わると判定された短単位を抽出し, VU Amsterdam Metaphor Corpus を参照した MRW としてマークする ことにより進めることとした. BCCWJ-WLSP は, 作業対象範囲の全ての自立語には分類語彙表番号, 助動詞には用法が，人手で文脈上該当する意味におい て付与されており, 選択制限違反の判断時に参照可能である. このほかの参照資料及び付与する日本語 の比喻情報としては, 中村(1977) [6]の指標, 比喻種別，結合等を援用することとしたほか，動詞の選択制限確認には宮島(1972) [13]の格情報, 語義及び歴

用いた。

なお, 本手順は, 加藤ら(2020) [14]の指標比喻デー タベースを構築した際にも同様に比喻表現の認定を 手作業で行うことにより, 実作業による微調整を加 えながら整備を進めたものであり, 概要は以下の通 りであるii.

(1) 当該形態素が文脈上，比喻表現に関わるかどう か判定する. 比喻表現に関わると判断された場合は，当該形態素をマークする.


(2) 比喻表現の喻辞と被喻辞を抽出するとともに,把握の根拠として,
- $\mathrm{A}$ 型 : 比喻表現の認識に関わった「何らか の言語形式」に該当する短単位の範囲に

「MFlag（指標）」を付与する.
- B 型：異質性を読んだ「結合」（選択制限違反 $\left.{ }^{i i i}\right)$ が確認できれば「結合」を記述する.結合または異質な表現の該当部には，比喻表現の種別として，結合（何らかの類似性 に基づく転換，隠喻）・換喻（事物・事象 の隣接性という類縁関係に基づく質的転換）・提喻（類と種という類的転換）およ び結合比喻の下位分類（擬人化・具象化な どiv) を付与する.

(3)「結合」の構成要素に分類語彙表番号を付与す る.（意味上は別の分類番号が付与されている ため, 選択制限違反となる番号を再付与する)

(4) 用例 (文脈の把握が可能な 2 3 文程度まで) お よび個別の「結合」に一般の日本語母語話者の 判定を付与する.

## 2.2 付与した比喻情報例

BCCWJ の対象範囲に付与した情報は以下の通り である。一部に付与漏れや作業中の部分が残るが，概ね情報付与が終了している（2021 年 12 月現在).
- 比喻を構成する要素の結合類型と分類語彙表番号 : 手順(2)の B 型および(3)
- 種別情報（擬人化・具象化などの隠喻（類似性の転換）における概念マッピング，換喻，提喻など) : 手順(2)の B 型
- 指標となった言語形式, その他比喻に関わる と考えられる語句 : 手順(1)および(2)の A 型
- 比喻度（クラウドソーシングによる数十名規模の被験者実験による判定結果 (加藤・浅原別発表[15]）として，0～5の 6 段階の平均值 を示す）：手順(4), 以下に付与した評定値を 示す.

（自）自然さ

iii 選択制限違反の判断に際しては，参照可能な語義情報 を活用する（詳細は加藤ら(2020)の 3.1 節（pp.861-

862)).

iv 付与した種別の詳細は, 加藤ら(2020)の 3.5 節内「種

別」（p.868）.

（わ）わかりやすさ

（古）古さ

(新）新しさ

（比）比喻性

情報付与結果例を以下に示す。例文中の【】内 はMRWとしてマークされている部分を示す.

[ ] 内は分類語彙表番号であり, 比喻性の判定さ れた要素の結合には, 文脈上の BCCWJ-WLSP と異 なる場合, 再付与した番号 (類型化のために固有名詞等は概念化も行った）を記述してある.

(1) 今年から家の場所や危険個所の【確認に重点を 置く】。(PN1a_00002)

［1.3062に 1.3070 を 2.1513］（具象化）

（自） 4.25 （わ） 4.05 （古） 2.30 （新） 1.65 （比） 1.75

(2)こんな英語のことわざが書かれた【額に出会っ】 たのです。(PB11_00013)

[1.4570 に 2.1550]（擬人化）

(自) 2.35 (わ) 2.20 (古) 1.75 (新) 1.00 (比) 1.30

(3) 急速な変化に【戸惑う声もある】。(PN1a_00005) ［2.3067 1.3061/1.3061 が 2.1200］（換喻）

（自） 4.00 （わ） 3.55 （古） 2.70 (新） 1.50 (比） 2.35

(4)【メーカー】は (中略) 容器を【作る】ことにな るだろう。(PM23_00007)

[1.2450 が 2.3860］（換喻）

（自） 3.75 （わ） 3.50 (古) 1.80 (新) 2.05 (比) 0.65

(5) 浦和レッズ一柏レイソルのサテライト（二軍）

【戦】(PN2c_00002)（提喻）

（自） 3.60 (わ） 3.15 (古) 1.65 (新) 2.35 (比) 1.25

(6) 大きな【ギャップが生まれ】ている(PN2c_00006) [1.1830 が 2.5710］（擬生）

（自） 3.85 （わ） 3.80 (古） 1.9 (新） 2.20 (比） 1.95

(7)【脚が棒になる】まで歩き回ります(PM51_00077) ［1.5603 が 1.4150 に 2.1500］（転換・慣用）

（自） 4.35 （わ） 4.50 (古） 3.30 (新) 0.65 (比) 4.45

## 3 結果

## 3.1 比喻情報付与結果

比喻情報付与結果（データ画面例は付録の図1を参照）を示す. 表1では，レジスタ別に語数および，結合（選択制限違反）数と比喻性に関わるとマークさ れた語 (MRW) 数, 指標 (MFlag) 数を示している. なお, 表 1 は結合（選択制限違反）数を示したが,作業者が選択制限違反を認めなかった場合（換喻や 提喻などは比喻性の判断が作業者によって摇れる場合もある）や結合の取得しにくい指標比喻などの場合，結合が取得されていないことがある。また，複数の種別が記載されている場合もあるため, 比喻表現数は結合数と一致するものではない.

## 表1 比喻情報付与結果の統計

新聞 (PN) において結合数が最も多いが, MRW と してマークされた語数は雑誌 (PM) が最も多い. 書籍（PB）では結合と MRW のどちらも少なく, 比喻表現が少ない傾向が確認される。また，比喻指標と して抽出された要素は結合の確認された比喻表現に おける 3\%程度と僅かであり, いわゆる直喻の出現頻度は比喻表現中においても低い割合であることが わかる。

表 2 には，レジスタ別の比喻表現種別を示す。

表 2 レジスタ別の比喻表現種別の統計

表 2 では, 1 つの結合に対し「文脈・慣用」など のように複数種別が記載されていた場合， 2 つ目ま でを取得して集計した。新聞は換喻や提喻が他レジ スタよりも多い傾向があり，いわゆる隠喻（類似性 に基づく転換）も最も多く取得されており，比喻表現の取得される頻度が高い. 但し, 文脈比喻は少な い傾向にある.雑誌はいわゆる隠喻の頻度が高いが，慣用表現はやや低く, 文脈比喻が多く見られる傾向 が確認されている。書籍は, 種別の分布としては雑誌に似るものの, 雑誌との違いとして, 慣用表現の 割合がやや高い傾向がある.

また,類似性に基づく転換(いわゆるメタファー)

の下位種別を表 3 に示す。新聞から取得されるメ夕 ファー表現の 7 割が具象化であるため, 一般的に比喻表現とは意識されにくいと考えられる．新聞は，慣用表現の出現頻度も高い（表 2 参照）ことから， いわゆる文章技巧的な比喻表現が出現しにくいこと が, 新聞の特徵と考えられる. 反対に, 書籍では擬人化のようにわかりやすい比喻表現の頻度が高いと もいえる。しかし，一般的な読み手による評定値で は, (3)や(7)のような慣用的な用例において自然さや わかりやすさとともに比喻性が高く, (4)のような換喻用例において比喻性が低く評定される傾向が見ら れる. (2)や(6)のような擬人 (生) 化の用例は比喻性 の高さが期待されるが, (2)のようにわかりやすさの 低い例では，比喻性も低く評定される傾向がある。

(1)のような具象化や(5)のような提喻の例からも, わ かりやすさが比喻性に影響する可能性が考えられる。

## 表 3 種別「類似性（隠喻）」の下位種別の統計

## 3.2 英語コーパスとの対照

Steen ら(2010)の BNC-baby に情報付与した VU Amsterdam Metaphor Corpus と対照することが可能で ある。表 4 に，BNC-babyvi と BCCWJviiの付与結果を あわせて示す. なお, Steen ら(2010)は, borderline case を“WIDLII’と分けて示している.ここでは，BCCWJ の付与結果についても，作業者間で合意のなかった 比喻表現に関わる短単位（1 名または 2 名のみが MRW としてマークした短単位) について, WIDLII に分類してある。

表 4 英語コーパスと本稿コーパス

M-Flag（指標）は，英語コーパスと同程度の割合 となっていたが，MRW としてマークされた語数に は差が見られる。本作業は短単位へのマークである ことや，日英語の品詞差により，単純に対照するこ とはできないが，作業者間の摇れや作業漏れの可能性も考えられるため, 付与作業漏れの整備とともに,今後確認を進める予定である.

## 4 おわりに

BCCWJ の約 34 万語に比喻表現情報の付与を行っ た．MIPに基づいた比喻表現抽出を行うことで，他言語の比喻表現情報付与コーパスとの対照が可能で ある. 作業対象には, 文脈情報として NDC の補助分類や新聞記事内容や種別の情報が付与されているた め，種類の異なるコーパスとも，該当部分の対照が 可能となっている.

また，比喻表現に関する情報として，種別や印象評定等を付与しており, 日本語比喻表現の実態調査 に有用なデータと期待される.

$ 但し, BCCWJ の PNについては, 記事情報が付与され ており（加藤ら 2021），新聞においても記事の内容や種類によって比喻表現の分布には差異が見られる.
}

## 謝辞

本研究は JSPS 科研費 JP18K18519 の助成を受けた ものです.

## 参考文献

1. 中村明.『比喻表現辞典』, 1995 年, 角川学芸出版. 2. Willks, Yorick, Galescu, Lucian, Allen, James, and Adam Dalton. "Automatic Metaphor Detection using Large-Scale Lexical Resources and Conventional Metaphor Extraction," Proceedings of the Workshop on Metaphor in NLP, 2013, 36-44.

3. Turney, Peter D., Neuman, Yair, Assaf, Dan, and Yohai Cohen. "Literal and Metaphorical Sense Identification through Concrete and Abstract Context," Proceedings of the 2011 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, 2011, 680690.

4. Mao, Rui, Lin, Chenghua, and Guerin, Frank, "Word Embedding and WordNet Based Metaphor Identification and Interpretation", Proceedings of the 56th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers), 2018, 1222-1231. 5. Liu, Jerry, O'Hara, Nathan, Rubin, Alexander, Draelos, Rachel, and Rudin, Cynthia. "Metaphor Detection Using Contextual Word Embeddings From Transformers", Proceedings of the Second Workshop on Figurative Language Processing, 2020, 250-255. 6. 中村明.『比喻表現の理論と分類』国立国語研究所報告 57, 1977 年, 秀英出版.

7. Pragglejaz Group. "MIP: A Method for Identifying Metaphorically Used Words in Discourse," Metaphor and Symbol 22, 1, 2007, 1-39.

8. 宮澤彬, 吉田奈央, 宮尾祐介.「日本語メタファ ーコーパス作成のためのガイドライン」『言語処理学会第 22 回年次大会発表論文集』, 2016 年, 150153.

9. 加藤祥, 浅原正幸, 山崎誠. 「『現代日本語書き言葉均衡コーパス』新聞・書籍・雑誌データの助動詞 に対する用法情報付与」『日本語学会 2019 年度春季大会予稿集』, 2019 年 a, 161-166.

10. 加藤祥, 浅原正幸, 山崎誠.「分類語彙表番号を 付与した『現代日本語書き言葉均衡コーパス』の新聞・書籍・雑誌デー夕」『日本語の研究』2019 年 b, 15( 2): 134-141.

11. Steen, Gerard J., Dorst, Aletta G., Herrmann, Berenike, Kaal, Anna, Krennmayr, Tina, and Trijntje Pasma. A Method for Linguistic Metaphor Identification; From MIP to MIPVU, John Benjamins Publishing Company, 2010.

12. Semino, Elena. The Metaphorical Construction of Complex Domains: The Case of Speech Activity in English, Metaphor and Symbol 20, 1, 2005, 35-69. 13. 宮島達夫. 『動詞の意味 - 用法の記述的研究』国立国語研究所報告 43, 1972 年, 秀英出版.

14. 加藤祥，菊地礼，浅原正幸.「『現代日本語書き 言葉均衡コーパス』に基づく指標比喻データベー

ス」『自然言語処理』2020 年, 27(4):853-887.

15. 加藤祥, 浅原正幸. 「『現代日本語書き言葉均衡コーパス』に対する印象評定情報付与」『言語処理学会第 28 回年次大会発表論文集』, 2022 年, 発表予定.
付録

図 1 情報付与結果の例（作業画面）
 加藤祥 ${ }^{1}$ 菊地礼 ${ }^{2}$ 浅原正幸 ${ }^{3}$ ${ }^{1}$ 目白大学 ${ }^{2}$ 中央大学 ${ }^{3}$ 国立国語研究所 s.kato@mejiro.ac.jp  