# 論述への説明性の高いフィードバック提示に向けた コーパスの試作

内藤昭一 ${ }^{1,2}$ 澤田慎太郎 ${ }^{3}$ 中川智皓 3 井之上直也 ${ }^{2,4}$ 乾健太郎 5,2
1 株式会社リコー 2 理化学研究所 3 大阪府立大学
${ }^{4}$ Stony Brook University ${ }^{5}$ 東北大学
shohichi.naitoh@jp.ricoh.com \{szb03072@edu,chihiro@me\}.osakafu-u.ac.jp
naoya. inoue. lab@gmail.com inui@ecei.tohoku.ac.jp

## 1 はじめに

批判的思考力の育成は国家の最重要課題の一つ となっている．従来は人手によるフィードバックに 頼っていたが，我々はこれを自動化することを目指 している。これにより，人的負荷，生徒の自主学習 ができるようになることが期待される.

批判的思考力の育成では, 学習者の論述に対して 論理構造の観点からのフィードバックを与える. 例 えば，説得力を高めるために何に言及すれば良い か，立論に噛み合った反論になっているか，論理の 飛躍がないか，といったものである.このような フィードバックを提示する際には，フィードバック だけでなく，その根拠を同時に提示することが効果的だと考えられる。すなわち，システムが学習者の 論述構造をどのように解釈し，どの部分が弱いと捉 えたのかという判断の過程をともに提示するという ことである．例えば，図 1 のディベートでは，否定側の反論は，肯定側の論理を突くというよりは，単 に論題を否定しているだけである.こうした状況に 対して，「あなたの反論は肯定側の論理を突いてい ません」とフィードバックするだけでなく，(1)そ の論理構造を提示した上で，(2)「家で勉強する習慣 のない生徒の成績が下がる」ことが肯定側の立論を 攻撃できていないということを指摘し，さらに (3)肯定側の主張「自由に使える時間が増える」に対す るデメリットに言及すれば論述を改善できる，とい うことをセットでフィードバックするほうが学習効果が高いと考えられる.

こうしたフィードバックを行うモデルの構築・評価には，論述とその論述構造，及びそれに対する フィードバックを重層的に付与したコーパスが必要 である．2 節で詳述するが，先行研究では，こうし論題: 宿題を廃止すべきか?

肯定側の立論 否定側の反論

宿題を廃止すべきだ。なぜなら、自由に使える時間が増えるからだ 空いた時間で部活やボランティア、㖩味など人生を上以充䒠させる活動ができるようになる。

宿題を廃止すると、学校で習った ことを復習する機会がなくなる。家で勉強する習慣のない生徒は 成績が下がることにつながる

## 否定側の反論 へのフィードバック

立論の「自由時間が増える」という主張に対する直接的な反論がないので、自由時間が増えることによるデメリットに言及すると、より良いでしょう。

## フィードバックの根拠

図 1 論述へのフィードバックとその根拠の提示

たフィードバックを実現するためのデータセットは 存在していない。そこで我々は，一論題について複数の論述を収集し，そこにフィードバックとその根拠となる論述構造を重層的に付与したコーパスを構築することを目指している。

本論文はその最初のステップとして，コーパスの 設計方針について論じ，一つの論題に対する試作的 アノテーションを行った結果を通して，課題と次の ステップについて論じる。また，低コスト・短時間 で他の論題へ横展開していくため，クラウドソーシ ングによる論述構造のアノテーション品質について 検証する。

## 論述構造

## 主張 (Claim)

However, what students will do during free time
is just playing games and chatting using SNS in
most cases or just sleeping as they said.

前提 (Premise)

It is because human is lazy in nature. Doing hard thing is usually difficult. Then, many students will not study at home.

## フィードバック

改善点 (Suggestion)

ゲームをしたり、チャットをしたりすることがい

かに悪いことか、を説明できるとよりよいです

良い点 (Good point)

人間は元来急けてしまう性質があるという 分析はよかったです

図 2 論述構造とフィードバックの重層的なアノテーション

## 2 関連研究

論述の評価に関する一般的な研究として，エッセ イスコアリングがある. [1,2] は，エッセイに対し $\tau$, Organization や Argument Strength など特定の観点のスコアをアノテートし，スコアを予測するモデ ルを提案している. [3] は, 評価の観点を包括的に 調査し， 15 個の観点についてスコアをアノテートし たコーパスを作成している. [4] は Persuasive Essay Corpus に対して, [5] は ICLE に対して, 複数の観点 のスコアをアノテートしている。特に，[4] はエッ セイ全体ではなく, 論述要素という詳細な単位を対象としている. これらの研究は, 特定の観点の評価 が定量的に分かる点で優れているが，なぜ改善が必要か，どのように改善すれば良いかを伝えるという 点では自然文によるフィードバックの方が適してい ると考える. そのため, 本研究ではフィードバック の提示に焦点を当てる.

論述にフィードバックを与える研究として，ユー ザが作成した論述に対して反論を与える研究 $[6,7]$ が存在する. 反論を論理の弱い点への指摘と捉えれ ば，一種のフィードバックと考えることができる. [6] は，論述が含む詭弁の種類と反論をアノテート したデータセットを作成し, Sequence-to-Sequence モ デルによる反論の生成を検証している. [7] は，論述の集合から反論を検索するアプローチをとって いる. 同じ論点に対して反対のスタンスをとる論述 を反論とし, 単語の類似度と非類似度から反論とし ての適切さをスコアリングするモデルを提案して いる. しかし, これらの研究では, 論述構造を捉え た上で反論の生成，検索が実現できているわけでは ない.

論述構造を活かしたフィードバックを与える研究
としては，主張を裏付ける前提の不足を指摘する研究が存在する $[8,9]$. これらの研究では論述構造を 解析し，主張を支持する前提の数が不足している場合に，前提の追加を促すフィードバックを行う．本研究では, 説得力を高めるためにはどのような内容 の前提に言及すべきかという，より内容に踏み込ん だフィードバックの実現を目指す.

## 3 論述文の収集

本研究では，論述構造に基づくフィードバックを 提示するため, 図 2 に示すように，ディベートにお ける反論に対して論述構造とフィードバックを重層的に付与したコーパスを構築する. 本節では，まず 付与の対象とする論述文について説明する. 4 節, 5 節では, 論述構造・フィードバックのアノテー ションの仕様および試験的なアノテーション結果に ついてそれぞれ報告する。

## 3.1 対象とする論述文

論述文の種類: ディベートにおける反論を付与対象とする. 反論を述べるためには，まず相手の 論理構造を理解し，これに対してどこに反論をする のが効果的かを見極めた上で，さらに説得力のある 反論を構築していく能力が要求される. こうした対話的な議論の練習は批判的思考力の育成のための恰好の題材となっており [10], 計算機によるフィード バックができるようになることで，幅広い応用が可能になると考えられる.なお，一般的にディベート は複数のチームがある論題について応酬を繰り返す 形であるが，本研究では，図 1 のように肯定側と否定側の 2 チームに分かれ, 肯定側の立論に対して直接反論している反論を対象とする. また，ディベー 卜は一般的に口頭で行われるが，本研究では初めか

ら書き言葉で書かれた論述を対象とする. 音声認識誤りの問題を切り分けて考えるためである.

論題あたりのデータ量: 図1のような論述構造に基づくフィードバックの自動化を実現するため には，論述構造を正確に解析する必要がある.この ためには，論題に典型的に出現する反論の論述構造 をカバーするコーパスをつくることが望ましい. 既存の論述構造付きのコーパスでは，より多くの論題 をカバーする方針が取られているため，ひとつの論題あたりの論述数が少ない傾向にある. しかしなが ら，これでは論題に頻出する典型的な論述のパタン を補足するのは難しいと考えられる。

そこで本研究では，ひとつの論題あたり，数百件規模の論述を収集する。一つの論題について考える と, 頻出する反論のパターンはある程度絞ることが できるはずである．例えば，宿題を廃止すべきとい う論題においては，図 1 のような議論のほか，肯定側の立論:「強制することで勉強が嫌いになる」-否定側の反論:「マネジメントスキルが身につく」や，肯定側の立論:「教員の負担を減らす」-否定側の反論「生徒がどれほど授業を理解したかわからない」 といったパタンが頻出すると考えられる。

もちろん，一つの論題に関して重点的にデータを 収集する分，他の論題へ横展開するためのコストは 他のコーパスに比べて高い. しかし, 実際の利用 シーンを考えてみると，いくつかの論題について コーパスを構築できれば直ちに応用が可能な場面は 多いと考えられる. 例えば，高等学校の授業での利用を考えると，5つの論題があれば十分に利用価值 があるかもしれない. クラスごとに論題が異なって いる必要はなく，またこれを毎年変更する必要もな いからである. また，フィードバックモデルの利用 が広がっていくと，新たな論述文が自動的に集まっ てきてフィードバックモデルの精度が上がるという エコシステムを形成できる可能性も出てくる.

## 3.2 データ収集

3.1 節で述べた基本方針に適するものとして，一般社団法人パーラメンタリーディベート人財育成協会1) (PDA) が提案する即興型パーラメンタリーディ ベート [10] がある. PDA のパーラメンタリーディ ベートは，肯定側 3 名と否定側 3 名に分かれ，与え られた論題に対して英語で議論をする. 各スピーカ ごとに話すべき内容の大枠が決まっており，立論や

表 1 論述要素のタイプ

反論，再構築といったパートが設けられている.

論題 “Homework should be abolished” について 5 つ の論点の立論を用意し，PDAに所属するスタッ フ, Amazon Mechanical Turk のワーカより, それぞ れの立論に対して 100 件ずつ反論を集めた (詳細は 付録 A. 2 に記載). 内訳は PDA スタッフが 250 件, Amazon Mechanical Turk のワーカが 250 件で，合計 で 500 件となる.

## 4 論述構造のアノテーション

## 4.1 アノテーションスキーム

既存の代表的なスキーム $[11,12,13]$ は，節を論述要素の最小単位とし, 論述要素のタイプ (主張や 前提など) と要素間の関係 (支持や攻撃など)をア) テートしている。しかし，フィードバックを与える という目的に対して，このような粒度の細かい論述構造が必須かは自明でない. 論述構造のアノテー ションはコストが高いため，より簡略化したスキー ムで十分なのであれば，そちらの方が望ましい。そ こで，本研究では既存のスキームを簡略化したもの をべースとし，実際に付与されたフィードバックを 踏まえ，必要に応じて詳細化していく方針をとる。

論述要素の単位は文とし，それぞれの論述要素に 対して表 1 に示すタイプを付与する．厳密には前提 の中にも，前提に対する前提という階層構造が存在 する. しかし, 本研究ではそのような場合でも，ひ とつの前提としてまとめて捉える.また, 反論内部 の要素間の関係については支持のみをアノテートす る. すなわち, 攻撃の関係が現れるのは，立論と反論の間だけとなる。

## 4.2 アノテーションの方法

別の論題へ横展開をするにあたり，クラウドソー シングを利用することで，低コスト・短時間で拡張 できるのが望ましい，そこで，論述構造に関して， クラウドソーシングを利用した場合の論述構造のア ノテーション品質を検証する。
表 2 フィードバックのカテゴリと実例

 &  \\

4.1 節で述べた論述構造のスキームに従い，収集 した 500 件のデータ (表 3) に対してアノテーション を実施する. アノテーションのインターフェースは 付録 A. 1 に記載している. クラウドソーシングのプ ラットフォームには Amazon Mechanical Turk を使用 する. アノテーションの報酬は 1 件当たり 25 セン トとする．また，アノテーションの信頼度を高める ため， 1 件当たり 5 人のワーカを割り当てる.

## 4.3 評価方法

アノテーション品質の評価は，クラウドソーシン グで論述構造のアノテーションを試みた先行研究 [14]に則る形で行う. 具体的には，ワーカーによる アノテーションを MACE[15] で集約した結果と専門家によるアノテーションの結果の一致率を算出す る. ただし, 先行研究では論述要素の境界をワー カーに選択させるタスク設定のため，境界のオー バーラップを考慮した一致率 Krippendorff's $\alpha_{U}$ を採用している. 本研究では論述要素の境界は文単位で 固定のため，Krippendorff's $\alpha$ を採用する。

## 4.4 結果

ランダムに選択した 30 件の反論について Krippendorf's $\alpha$ を算出したところ，0.40 という結果となった. 先行研究 [14] では Krippendorff's $\alpha_{U}$ が 0.41-0.52であり，単純な比較はできないが迫る結果 となっている. しかし，クラウドソーシングだけで 完結できるほどの品質にはなく, その点は今後の課題である.

## 5 フィードバックのアノテーション

## 5.1 アノテーションスキーム

論述構造をアノテートした上で，主張と前提の各組み合わせに対して，良い点と改善点を付与する。
その際，どこに対するフィードバックなのかを明示 するため，フィードバックを論述要素，あるいは要素間の関係に紐づける (図 2).

## 5.2 結果

46 件の反論に対して，PDA に所属するディベー トの専門家が与えたフィードバックを分析し，カテ ゴリに分類したものを表 2 に示す. 反論ならではの 観点としては，立論との関連性についてのフィード バックが見受けられた。また，具体例を用いた説明 がされているかという観点があった. 即興型ディ ベートでは事前準備ができないため，ある事実を裏付ける根拠に言及することが難しい. そのため，す くなくとも個人の体験に基づいた主張なのかという 観点が重視されているのだと考えられる.

今後，より多くのフィードバックを分析すること で，詳細なカテゴリを定義できる可能性がある．実際のフィードバックを十分にカバーし, かつ詳細な カテゴリ分けができれば，フィードバックを提示す る問題をカテゴリの分類とテンプレートをべースと した生成問題として解くという方針も考えられる.

## 6 おわりに

本論文は，フィードバックとその根拠を同時に提示できるシステムの実現に向け，最初のステップと してコーパスの設計方針について論じた。また，低 コスト・短時間で他の論題へ横展開していくため, クラウドソーシングによる論述構造のアノテーショ ン品質について検証を行った。

## 謝辞

本研究を進めるにあたり，有益な助言をいただき ました理化学研究所の Paul Reisert 氏に感謝申し上 げます。

## 参考文献

[1] Isaac Persing, Alan Davis, and Vincent Ng. Modeling organization in student essays. In Proceedings of the 2010 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, 2010.

[2] Isaac Persing and Vincent Ng. Modeling argument strength in student essays. In Proceedings of the 53rd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics and the 7th International Joint Conference on Natural Language Processing (Volume 1: Long Papers), 2015.

[3] Henning Wachsmuth, Nona Naderi, Yufang Hou, Yonatan Bilu, Vinodkumar Prabhakaran, Tim Alberdingk Thijm, Graeme Hirst, and Benno Stein. Computational argumentation quality assessment in natural language. In Proceedings of the 15th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics: Volume 1, Long Papers, 2017.

[4] Winston Carlile, Nishant Gurrapadi, Zixuan Ke, and Vincent Ng. Give me more feedback: Annotating argument persuasiveness and related attributes in student essays. In Proceedings of the 56th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers), 2018.

[5] Zixuan Ke, Hrishikesh Inamdar, Hui Lin, and Vincent Ng. Give me more feedback II: Annotating thesis strength and related attributes in student essays. In Proceedings of the 57th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, 2019.

[6] Paul Reisert, Benjamin Heinzerling, Naoya Inoue, Shun Kiyono, and Kentaro Inui. Riposte! A Large Corpus of Counter-Arguments. arXiv e-prints, p. arXiv:1910.03246, October 2019.

[7] Henning Wachsmuth, Shahbaz Syed, and Benno Stein. Retrieval of the best counterargument without prior topic knowledge. In Proceedings of the 56th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers), 2018.

[8] Makiko Ida, Gaku Morio, Kosui Iwasa, Tomoyuki Tatsumi, Takaki Yasui, and Katsuhide Fujita. Can you give me a reason?: Argument-inducing online forum by argument mining. WWW '19, p. 3545-3549. Association for Computing Machinery, 2019.

[9] Joonsuk Park and Claire Cardie. A corpus of eRulemaking user comments for measuring evaluability of arguments. In Proceedings of the Eleventh International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC 2018), 2018.

[10] 中川智皓, 山内克哉, 新谷篤彦. パーラメンタリー ディベート（即興型英語ディベート）における議論 の整理と評価の一考察. システム制御情報学会論文誌, Vol. 32, No. 12, pp. 446-454, 2019.

[11] Christian Stab and Iryna Gurevych. Annotating argument components and relations in persuasive essays. In Proceedings of COLING 2014, the 25th International Conference on Computational Linguistics: Technical Papers, 2014.

[12] Andreas Peldszus and Manfred Stede. An annotated corpus of argumentative microtexts. In Argumentation and Reasoned Action: Proceedings of the 1st European Con- ference on Argumentation, Lisbon 2015 / Vol. 2, 2016.

[13] Christian Stab and Iryna Gurevych. Parsing argumentation structures in persuasive essays. Computational Linguistics, Vol. 43, No. 3, pp. 619-659, September 2017.

[14] Tristan Miller, Maria Sukhareva, and Iryna Gurevych. A streamlined method for sourcing discourse-level argumentation annotations from the crowd. In Proceedings of the 2019 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies, Volume 1 (Long and Short Papers), 2019.

[15] Dirk Hovy, Taylor Berg-Kirkpatrick, Ashish Vaswani, and Eduard Hovy. Learning whom to trust with MACE. In Proceedings of the 2013 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies, 2013.

## A 付録

## A. 1 アノテーションのインターフェース

クラウドソーシングにより，論述構造をアノテー

ションする際に用いたインターフェースを図 3 に 示す.

Topic: Homework should be abolished.

Original argument

At ileast they have more tre time than adulth

: statements that express agreement or disagreement with a topic

: central reason given in support of the debaters stance (In general, there is one claim, at most two claims per speech

: additional reasons that underpin the plausibility of the claim

Example

personal experiences, hypothetical situations, statistics, and references in newspapers, etc

図 3 アノテーションの UI

## A. 2 収集データの詳細

収集したデータに関して，立論の論点と件数の内訳を表 3 に示す.

表 3 論題 “Homework should be abolished” について収集し

た反論の件数


# 曖昧な要求と気の利いた応答を含む 対話コーパスの収集と分類

田中 翔平 1,3 , 吉野 幸一郎 ${ }^{2,1,3}$, 須藤 克仁 1,3 , 中村 哲 1,3

\{tanaka.shohei.tj7, sudoh, s-nakamura\}@is.naist.jp, koichiro.yoshino@riken.jp

1 奈良先端科学技術大学院大学

2 理化学研究所 ロボティクスプロジェクト

3 理化学研究所 革新知能統合研究センター
## 1 はじめに

タスク指向型対話システムとは, ユーザの要求に 対してあらかじめ定義されたシステムの API など を用いて応答するシステムであり，スマートスピー カーやデジタルサイネージなどの形で実社会へと普及しつつある.しかしこれまで研究・実用化された きたタスク指向型対話システム $[1,2]$ は，ユーザ発話の中に明確に要求が含まれていることを前提とし たものが多く, ユーザの要求が曖昧な場合に, 適切 な応答を生成することが難しい。

一方で，人間のコンシェルジュやガイドなどは，曖昧なユーザ発話に対しても気の利いた応答を行 う。例えば，ユーザが「ここの景色は綺麗だね」と 言った場合に，「写真を撮りましょうか？」などと 応答することができる。このように，特定の機能を 要求しておらず，またそもそも何らかの機能を要求 しているかどうかが曖昧なユーザ発話に対しても， ユーザが望むであろう行動が可能なシステムを構築 することが本研究の目的である。そこでまず，ユー ザ発話と，それに対する対話エージェントの気の利 いた応答を含むコーパスを収集した。

ユーザとシステムの対話を想定したコーパスの収集方法としては， 2 人の被験者をユーザ役とシステ 么役に割り当てて対話してもらう方法が一般的であ る $[3,4]$. だが，全ての曖昧なユーザ発話に対して 常に気が効いた応答を返すことは，人間であっても 難しい。また，実際に気の利いた応答が認定できた としても，システムが実行可能な行動はシステム自身に定義されている API などの機能に制約され，そ の応答を返すことが現実的ではない場合も多い。そ こで本研究では，システム側の応答 70 種類をシス テムが利用可能な API に基づいてあらかじめ定義

対話エージェント

図 1 気の利いた対話例

し，各応答が気が利いているとみなせるような先行発話を，クラウドワーカーに入力してもらうことで コーパスを収集した。これは，API などに制約され るシステム応答に応じてこれらが有効な文脈を収集 する方が，広範な文脈に対して現実的な気の利いた 応答候補を収集できると考えたためである.

こうして収集したコーパスに対し，ユーザの曖昧 な要求に対応する気の利いた応答を分類するモデ ルを構築した。具体的には, Wikipedia などのコー パスを用いて事前学習を行った BERT[5] を用いて， ユーザ発話を対応するシステム応答へと分類する分類器を学習させた。学習した分類器を自動評価した 結果，55\%以上のユーザ発話を対応するシステム応答へと分類できることが判明した。また $83 \%$ 以上の ユーザ発話に関して，対応するシステム応答を上位 5 位以内へと分類できることが判明した。

## 2 データセット構築

ユーザの要求が曖昧な発話と, そうした発話に対 するシステムの気の利いた応答を含むコーパスを収集する．本節ではクラウドソーシングを用いた収集方法について説明する。

本研究で収集するコーパスは, 観光案内のドメイ ンにおいてユーザとスマートフォンアプリケーショ ン上の対話エージェントとの対話を想定したもので
表 1 対話エージェントの機能とカテゴリーのリスト

 & 10 \\

表 2 収集したコーパスの統計情報

ある. 対話は全て一問一答形式であり, ユーザは要求が曖昧な発話や独話を行い, 対話エージェントは そのユーザ発話に対して気の利いた応答を返す。図 1 にユーザと対話エージェントの対話例を示す.こ こでユーザの「ここの景色最高だね」という発話は 必ずしも特定の機能に対する要求というわけでは ない。これに対して，対話エージェントが「カメラ を起動しましょうか？」という気の利いた応答を返 し，実際のカメラ機能を起動できるようにする.

図1のような対話を収集する方法として，クラ ウドソーシングなどを利用して，2 人のワーカーに ユーザ役と対話エージェント役に分かれて対話して もらう WoZ 対話が考えられる. しかし, 先に述べ たように，意図の曖昧なユーザ発話に対して常に気 の利いた応答を返すことは，人間にとっても難しい タスクであり, 一般的な WoZ 対話では期待する気 の利いた応答候補を収集することが難しい。また，対話エージェントがスマートフォン上などで稼働す るアプリケーションとして実運用されることを想定 すると, その応答はアプリケーションが利用可能な API の機能に紐付いている必要がある. すなわち,対話エージェントにとって可能な気の利いた応答の 範囲はユーザ発話の範囲と比較して限定的であり,対話エージェントの行動空間をあらかじめ定義した 方がコーパスの質を担保しやすい。これらのあらか じめ定義されたエージェントの行動カテゴリーに対
して，広範なユーザの先行発話をワーカーに入力し てもらう方法により収集する。

本研究では対話エージェントの機能をスポット 検索, レストラン検索, アプリ起動の 3 つに大きく 分けて定義した。定義した機能のリストを表 1 に示 す. 各機能はそれぞれ細分化されたカテゴリーを持 ち，コーパス中の対話エージェントの応答はこれら のカテゴリーに紐付いて生成される．定義したカテ ゴリーは全部で 70 種類である. スポット検索は特定のカテゴリーのスポットを検索する機能であり，「近隣の美術館を検索しましょうか?」といった応答としてユーザに提示される. レストラン検索は特定のカテゴリーのレストランを検索する機能であ り，「近隣のかき氷を検索しましょうか？」といっ た応答としてユーザに提示される. アプリ起動は特定のアプリケーションを起動する機能であり，「カ メラを起動しましょうか?」といった応答として ユーザに提示される.

定義した対話エージェントの応答カテゴリーに 基づき，日本語コーパスをクラウドワークスス1)を用 いて収集した ${ }^{2)}$ ，収集したコーパスの統計情報を 表 2 に，コーパス中の発話例を表 3 に示す. 表 3 よ り, 定義された応答を気が効いているとみなせるよ うな, 要求が曖昧なユーザ発話を収集できている ことがわかる. 収集した 27,230 ユーザ発話を含む コーパスを, 学習データ: 検証データ: テストデー タ $=24,430: 1,400: 1,400$ の割合で分割した.ここ で，各データに含まれる各カテゴリーの割合が同一 になるようにコーパスを分割した。
$ 付録に示す.
}
表 3 コーパス中のユーザ発話例

ユーザ発話（クラウドソーシングを用いて収集） $\quad$ システム応答（あらかじめ定義）

汗をかいて気持ち悪い 周辺の温泉を検索しましょうか?

歩くと時間がかかるな.

周辺のバス停を検索しましょうか？

子供達がお腹が減っちゃって駄々こねてるね.

最近は和食が多くて少し飽きてきたんですよね.

周辺の子供向けレストラン・ファミレスを検索 しましょうか?

いい景色だな

周辺の肉料理を検索しましょうか?

皆にホテルの部屋番号を伝えないと.

カメラを起動しましょうか?

メッセージを起動しましょうか？

表 4 使用した事前学習済み BERT モデル

 &  &  & 日本語 Wikipedia & Juman++[6] \& BPE[7] & 32,000 \\

図 2 ユーザ発話の分類タスクとモデル

## 3 ユーザ発話分類モデル

前節で収集したコーパスを用いて，ユーザ発話を 対応する応答のカテゴリーへと分類するモデルを構築・評価した。

## 3.1 分類モデル

図 2 にユーザ発話の分類タスク及びモデルの概要 を示す. 分類モデルは入力されたユーザ発話を, そ のユーザ発話に紐付けられた対話エージェントの正解応答カテゴリーへと分類する. 具体的な手続きと しては，BERT[5]によってユーザ発話を分散表現へ と変換した後, 1 層の Multi Layer Perceptron (MLP) に よって各カテゴリーに対応する確率值 $p$ を算出し,全 70 カテゴリーのうち最も高い確率值を持つカテ ゴリーを予測カテゴリーとして出力する. モデルの 学習には Softmax Cross Entropy 損失関数を用いる.

表 7 ユーザ発話の分類を間違えやすいカテゴリー

## 3.2 実験

本実験では BERT モデルとして, Wikipedia 記事 などを対象に事前学習を行った 5 つの日本語 BERT モデル $[8,9,11]$ を用いた. 表 4 に使用した事前学習済み BERT モデルの一覧を示す. 各モデルは隠れ 層の大きさなどのモデルサイズ [5] や学習に用いた コーパス，文をトークンに分割するためのトークナ
表 8 正解カテゴリーと誤って分類したカテゴリー

イザーなどが異なっている.

構築した分類モデルの性能を，テストデータを用 いて評価した結果を表 5 に示す. R@5 (Recall @ 5) は, 分類モデルが出力した正解カテゴリーの順位 が，上位 5 位以内に含まれている割合である．MRR $(0<M R R \leq 1)$ は Mean Reciprocal Rank の略であり,次式の通り算出される.

$
M R R=\frac{1}{|U|} \sum_{u \in U} \frac{1}{\operatorname{rank}_{u}}
$

ここで $\operatorname{rank}_{u}$ はユーザ発話 $u$ に対応する正解カテゴ リーについて, 分類モデルが出力した順位を意味 し，U はテストデータに含まれるユーザ発話の集合 である. Acc. (Accuracy), MRR ともに数值が大きい ほど，分類モデルの性能が高いことを意味する.

表 5 を見ると，どのモデルも $55 \%$ 以上のユーザ発話に対応する正解カテゴリーを予測できているこ とがわかる. また R @ 5 の数値より, どのモデルも $83 \%$ 以上のユーザ発話に対応する正解カテゴリーの 順位を上位 5 位以内に予測できていることがわか る. 全体の傾向として, 事前学習に SNS コーパス を用いた BERT よりも, Wikipedia コーパスを用い た BERT の方が性能が高い.ここで, 学習データ中 のユーザ発話をトークナイズした後の, モデルごと の未知語の割合を表 6 に示す. 表 6 より, SNS コー パスから構築したトークナイザーを用いた場合より も, Wikipedia コーパスから構築したトークナイザー を用いた場合の方が，未知語の割合が低いことが わかる. すなわち SNS コーパスよりも, Wikipedia コーパスの方が本研究にて対象とした観光ドメイン に関連するテキストが多く含まれていたため, 事前学習に Wikipediaコーパスを用いた BERT の方が性能が高かったと考えられる。

さらに，どのカテゴリ一応答に先行するユーザ発話の分類を間違えやすいのかを調査した結果を表 7 に示す. 誤り数は全モデルの平均を算出したものを 使用している. 表 7 を見ると, 正解カテゴリーが自然・風景である場合の先行発話の分類を最も多く間違えており,こうした先行発話を正解カテゴリーに 分類することが難しいことがわかる.

ただし，詳細な分類結果を見ると，分類誤りとさ れているものが実際には分類誤りでない場合があ る. 正解カテゴリーと誤って分類したカテゴリーの 例を表 8 を示す. 表 8 を見ると，これらのユーザ発話は正解カテゴリーの他に, 予測カテゴリーの応答 を用いたとしても誤りというわけではない。つま り, これらの応答カテゴリーに対応するユーザ発話 はそもそも複数の応答候補を取り得る，マルチラベ ル問題であり, ユーザ発話と応答カテゴリーを一対一で対応付ける今回の収集方法は，こうした対応を 収集できていない可能性が示唆される.

## 4 おわりに

本論文では, 対話エージェントの機能に着目し, ユーザの曖昧な要求と対話エージェントの気の利い た応答を含むコーパスを収集した，具体的な方法と して，APIに基づきあらかじめ定義された対話エー ジェントの応答に対し, その応答が気が利いている とみなせるような先行発話をクラウドワーカーに入力してもらった。さらに，収集したコーパスを用い て, 曖昧なユーザ発話を対応する気の利いたシステ ム応答のカテゴリーへと分類する分類器を構築し た. 構築した分類器を評価した結果, $55 \%$ 以上の正解カテゴリーを 1 位に， $83 \%$ 以上の正解カテゴリー を 5 位以内にランク付けできることが判明した。

一方で, 曖昧なユーザ発話は複数のシステム応答 カテゴリーと紐付き得ることが示唆された. 今後は こうした複数の意図として解釈し得るユーザ発話に 対して，マルチラベリングなどの手法を適用するこ とを検討する.

## 謝辞

本研究にご協力いただいた理化学研究所革新知能統合研究センター観光情報解析チームの皆様に感謝 いたします.

## 参考文献

[1] Andrea Madotto, Chien-Sheng Wu, and Pascale Fung. Mem2Seq: Effectively Incorporating Knowledge Bases into End-to-End Task-Oriented Dialog Systems. In Proceedings of the 56th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL), pp. 1468-1478, 2018.

[2] Andrea Vanzo, Emanuele Bastianelli, and Oliver Lemon. Hierarchical multi-task natural language understanding for cross-domain conversational ai: Hermit nlu. In Proceedings of the 20th Annual SIGdial Meeting on Discourse and Dialogue, pp. 254-263, Stockholm, Sweden, September 2019. Association for Computational Linguistics.

[3] Paweł Budzianowski, Tsung-Hsien Wen, Bo-Hsiang Tseng, Iñigo Casanueva, Stefan Ultes, Osman Ramadan, and Milica Gašić. MultiWOZ - a large-scale multidomain Wizard-of-Oz dataset for task-oriented dialogue modelling. In Proceedings of the 2018 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, pp. 5016-5026, Brussels, Belgium, October-November 2018. Association for Computational Linguistics.

[4] Dongyeop Kang, Anusha Balakrishnan, Pararth Shah, Paul Crook, Y-Lan Boureau, and Jason Weston. Recommendation as a communication game: Self-supervised bot-play for goal-oriented dialogue. In Proceedings of the 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing and the 9th International Joint Conference on Natural Language Processing (EMNLP-IJCNLP), pp. 1951-1961, Hong Kong, China, November 2019. Association for Computational Linguistics.

[5] Jacob Devlin, Ming-Wei Chang, Kenton Lee, and Kristina Toutanova. BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. In Proceedings of the 18th Annual Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies (NAACL-HLT), pp. 4171-4186, 2019.

[6] Arseny Tolmachev, Daisuke Kawahara, and Sadao Kurohashi. Juman++: A morphological analysis toolkit for scriptio continua. In Proceedings of the 2018 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing: System Demonstrations, pp. 54-59, Brussels, Belgium, November 2018. Association for Computational Linguistics.

[7] Rico Sennrich, Barry Haddow, and Alexandra Birch. Neural machine translation of rare words with subword units. In Proceedings of the 54th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers), pp. 1715-1725, Berlin, Germany, August 2016. Association for Computational Linguistics.

[8] 柴田知秀, 河原大輔, 黒橋禎夫. BERT による日本語構文解析の精度向上. 言語処理学会 第 25 回年次大会 発表論文集 (ANLP), pp. 205-208, 2019.

[9] National Institute of Information and Communications Technology (NICT). NICT BERT . 2020.

[10] Taku Kudo. MeCab .
2006.

[11] Takeshi Sakaki, Sakae Mizuki, and Naoyuki Gunji. Bert pre-trained model trained on large-scale japanese social media corpus. 2019.

[12] Taku Kudo and John Richardson. SentencePiece: A Simple and Language Independent Subword Tokenizer and Detokenizer for Neural Text Processing. In Proceedings of the 2018 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP), 2018.

## A 付録

## 【概要】

観光寀内中の気の利いた応答に先行する発話を入カしていただくお仕事です。

## 【依頼内容】

作業 :

京都を観光しているあなたのために、観光寀内アブリが特定のカテゴリーの観光スボットを検索するような応答を生成しま した。

その観光案内アブリの応答を気が利いているとみなせるような、あなたの先行発話を入カしてください。

以下に例を示します。

例 :

$\cdot$対話（良い例）

あなたの発話（入カしていただくもの）：ちょつと歩き疲れたな。

相手の応答（与えられるもの）：周辺の休息所を検索しましょうか？

. 対話（覀い例1）

あなたの発話（入カしていただくもの）: 周辺の休覫所を検索して。

相手の応答（与えられるもの）：周辺の休意所を検索しましょうか？

$\cdot$対話（覀い例2）

あなたの発話（入カしていただくもの）：休㮩所に行きたいな。

相手の応答（与えられるもの）：周辺の休息所を検索しましょうか？

【報酬】

10 種類のシチュエーションにおけるユーザ発話入力で100円になります。

【注意事項】

あなたの発話は明示的に検索を要求するような形では書かないでください。

あなたの発話は検索するスポット名を含むような形では書かないでください。

明らかに提示されている条件に沿わない発話である場合，また記入漏れがある場合は非承認となる可能性があります。全2種類から一つタスクを選択して入カしていただく形になります。

各タスクについて、お一人様一件までの入カとしてください。

その他ご垍問等ありましたら、気軽にお問い合わせください。

ご応㔍をお待ちしております!

## :

## 4. 対話1 必須

あなたの発話：(ここに当てはまるものを入力してください)

相手の応答 : 周辺の遊固地を検索しましょうか?

30文字以下

図 A. 1 コーパス収集におけるインストラクションおよび入力フォーム.

図 A. 1 はコーパス収集におけるインストラクションおよび入力フォームの一例である．本研究で収集する ユーザ発話は要求が曖昧である必要があるため, 良くない例として「周辺の休暞所を検索して.」という要求 が明確な発話を挙げ，そのような発話は入力しないよう注記している．1 人のワーカーごとにそれぞれ異な る 10 カテゴリーに対してユーザ発話を入力してもらった.


# 単語の分散表現に基づく極性判定のための教師なし分野適応

森谷一至
北陸先端科学技術大学院大学
s1910217@jaist.ac.jp

## 1 はじめに

テキスト中に表明されている書き手の意見が肯定的か否定的かを判定する極性判定は，オピニオンマ イニングにおける基礎的な技術のひとつである。近年の極性判定に関する研究は教師あり機械学習を用 いた手法が主流であるが，一般に，教師あり機械学習によって得られた分類モデルは, 訓練デー夕と異 なるドメインのテストデータに適用すると分類の正解率が低下することが知られている。オピニオンマ イニングでは，評価対象は多岐に渡るため，ドメイ ンの違いによる極性判定の正解率の低下は重要な問題である.

分野適応 (転移学習) とは, 訓練データとテスト データのドメインが異なるときに，テストデータに 対する分類性能が落ちないように分類モデルを学習する技術である。このとき，訓練デー夕，テスト データのドメインはそれぞれソースドメイン，夕ー ゲットドメインと呼ばれる. 分野適応の手法には,少量のターゲットドメインの正解ラベル付きデータ を用いる教師あり分野適応と, ターゲットドメイン についてはラベル付きデータを用いない教師なし分野適応がある. 本研究は, 単語の分散表現を利用し た教師なし分野適応手法を提案する。また，通販サ イトに投稿された日本語レビューの極性判定を対象 に提案手法の有効性を実験的に検証する [1].

## 2 関連研究

Blitzer らは Structural Correspondence Learning(SCL) という分野適応の手法を提案している [2]. ソース ドメインとターゲットドメインの両方で頻出し, か つ分類ラベルとの相互情報量が高い単語 (ピボット 素性) と，極性判定に関係する分野特有の単語 (非ピ ボット素性) の関連性をモデル化することで分野適応を行う。

Glorot らは, Stacked Denoising Autoencoders (SDA) を用いて，利用可能な全てのドメインのレビューか

\author{
白井 清昭 \\ 北陸先端科学技術大学院大学 \\ kshirai@jaist.ac.jp
}

ら分野に依存しない抽象度の高い素性を教師なしの 手法で抽出する方法を提案している [3]. Amazon レ ビューデータを用いた極性判定の実験で，先行研究 の手法である SCL[2], Multi-label Consensus Training (MCT)[4], Spectral Feature Alignment (SFA) algorithm[5] と比べて, 彼らの手法の分野適応能力が高いことを 確認した。

Ziser $と$ Reichart は, Pivot Based Language Model (PBLM) による教師なし分野適応の手法を提案して いる [6]. PBLM は，後続するピボット素性あるい は None(ピボット素性以外の素性)を予測する LSTM (Long Short-Term Memory) Language Modeling であり,大量のラベルなしソースドメインとターゲットド メインのデータから学習される。さらに，PBLM を入力とする LSTM (PBLM-LSTM) もしくは CNN (PBLM-CNN) によってテキストの極性を判定する。

Wang は，Bag-of-wordsを機械学習の素性とし，訓練データを素性べクトルに変換する際，ソースドメ インの訓練データに出現する単語と類似しかつター ゲットドメインのみに出現する単語を素性ベクトル に追加することで分野適応を行った [7]. ここで単語間の類似度は事前学習された単語の分散表現を用 いて測る．英語で書かれたテキストの著者の性別を 推定するタスクについて，マイクロブログ (Twitter) ならびにブログを異なるドメインとする実験を行 い，単語の分散表現を用いた素性拡張によって性別推定の正解率が向上することを確認した。

本研究は，Wang による手法 [7] を修正し，夕ー ゲットドメインのみに出現する素性を拡張する際 に，クラス分類に大きく貢献する素性のみを抬張す る手法を提案する．また，Wang の実験は英語で書 かれたテキストの著者の性別を判定していたが，本研究では日本語で書かれたレビューに対する極性判定を対象に分野適応を行う。単語の分散表現に基づ く教師なし分野適応の手法がタスク (性別推定もし くは極性判定) や言語 (英語もしくは日本語) が異な る場合でも有効であるかを実験的に検証する。

$F_{c}=F S \cap F T \quad F_{s}=F S \backslash F_{c} \quad F_{t}=F T \backslash F_{c}$

図 1 素性集合の定義

## 3 提案手法

## 3.1 問題設定

ユーザによって書かれた商品レビューの極性を判定する。ここでの極性のクラスは「肯定的」「否定的」の 2 つとする. レビューは評価対象の商品カテ ゴリ (「食品」「レディースファッション」など) に よっていくつかのドメインに分かれているものとす る. 学習データとテストデータではドメインが異な ると仮定する。また，ソースドメインのレビューに は正解ラベルが付与されているが，ターゲットドメ インのレビューには付与されていないものとする (教師なし分野適応).

## 3.2 素性ベクトルの拡張

極性判定モデルの学習は以下に述べるような 基本的な手法を用いる. 機械学習の素性として Bag-of-words 素性を用いる．レビューを MeCabを用 いて形態素解析し, 自立語 (名詞, 動詞, 形容詞,副詞)を抽出し, その基本形を素性とする.ソース ドメインならびにターゲットドメインの個々のレ ビューを素性ベクトルで表現する。素性べクトルは バイナリベクトルとする。 すなわち, ある素性 (単語) がレビューに出現するときにはその素性の重み を 1 に，それ以外の素性の重みは 0 とする。

ソースドメインのレビュー集合に含まれる素性の 集合を $F S$ ，ターゲットドメインのレビュー集合に 含まれる素性の集合を $F T$ とおく。さらに，図 1 に 示すように，ソース・ターゲットの両方に出現する 素性の集合を $F_{c}$, ソースドメインのみに出現する素性の集合を $F_{s}$, ターゲットドメインのみに出現する 素性の集合を $F_{t}$ とおく。

ドメインが異なる場合，実質的には $F_{c}$ の素性の みで極性判定を行うことになる． $F_{c}$ の素性の数が 少ない場合，極性判定の正解率が低下すると考えら れる。ターゲットドメインのレビューの極性を判定
するためには，夕ーゲットドメインに固有の素性, すなわち $F_{t}$ の素性が重要な役割を果たすことが予想されるが，分類器の学習には $F_{c}$ と $F_{s}$ の素性のみ が使われ， $F_{t}$ の素性は使われない。そこで，ソース ドメインの訓練データから素性ベクトルを作成する 際， $F_{t}$ の素性を自動的に追加する．以下，この手続 きを素性ベクトルの拡張と呼ぶ.

訓練事例 (レビュー)の素性ベクトルの拡張の手続 き [7] を説明する． $F_{t}$ の要素であり，レビューに出現する素性 $f\left(\in F_{c} \cup F_{s}\right)$ と類似した素性 $f^{\prime}$ を素性べ クトルに追加する，正確には，素性べクトルの次元数は $\left|F_{c} \cup F_{s} \cup F_{t}\right|$ のままだが， $f^{\prime}$ に対する重みを 0 から 1 に変更する。素性間の類似度，すなわち単語間の類似度は，大量のテキストから事前学習された 単語の分散表現のコサイン類似度で測る。本研究で は，単語の分散表現として，ウェブテキストから事前学習された単語埋め込みである NWJC2Vec[8] を 用いる.

## 3.3 有効な素性に限定した素性ベクトルの 拡張

前項で述べた素性抬張の手法では，新たに素性べ クトルに追加された素性の中には極性判定に有効で ないものが含まれる可能性がある．有効でない素性 の拡張は極性判定の正解率の低下を招く原因になり うる。提案手法では，有効な素性に限定して素性べ クトルを拡張する。

提案手法による素性ベクトルの拡張の擬似コー ドを Algorithm 1 に示す.ここで， $i$ 番目の訓練事例 の素性ベクトルを $\vec{v}_{i}=\left(w_{i 1}, \cdots, w_{i n}\right)^{T}$ とおく. $w_{i j}$ は $j$ 番目の素性 $f_{j}$ に対する重み, $n$ は素性の総数 $\left(n=\left|F_{c} \cup F_{s} \cup F_{t}\right|\right)$ を表す.

まず，17〜23 行目に示すように，有効な素性を以下の 2 つの条件を満たす素性と定義する。

・極性クラスとの相関が強い

極性判定の 2 つの分類クラスのうち，肯定 クラス $c$ と素性 $f_{j}$ の相関の強さを $\chi^{2}$ 統計量 $\left(\chi^{2}\left(c, f_{j}\right)\right.$ と記す)[9] で測る。素性 $f_{j}$ が $\chi^{2}\left(c, f_{j}\right)$ の大きい上位 $T_{c o r}$ 件の素性のひとつであると き，有効な素性とする。 18 行目の rank は素性 を $\chi^{2}\left(c, f_{j}\right)$ の順に並べたときの順位を表す.

・素性の出現頻度が大きい

素性 $f_{j}$ の訓練デー夕における出現頻度 (Fre $\left(f_{j}\right)$ と記す) が閾値 $T_{f r e}$ よりも大きいと き，有効な素性とする。

Input: $T$ (original training data)

Output: $T^{\prime}$ (new training data)

$T^{\prime} \rightarrow \phi$

for $\vec{v}_{i} \in T$ do

$T^{\prime} \rightarrow T^{\prime} \cup\left.\{\right.$ ExtendFeatureVector $\left.\left(\vec{v}_{i}\right)\right.\}$

end

Function ExtendFeatureVector $\left(\vec{v}_{i}\right)$ :

for $f_{j} \in F_{c} \cup F_{s}$ do

if $w_{i j}=1$ and IsEffective $\left(f_{j}\right)$ then

for $f_{k} \in F_{t}$ do

if $\cos \left(\overrightarrow{w e}\left(f_{j}\right), \overrightarrow{w e}\left(f_{k}\right)\right) \geq T_{\operatorname{sim}}$

then

$w_{i k} \rightarrow 1$

end

end

end

end

Return $\vec{v}_{i}$

end

Function $\operatorname{IsEffective}\left(f_{j}\right)$ :

if $\operatorname{rank}\left(\chi^{2}\left(c, f_{j}\right)\right) \leq T_{\text {cor }}$ and $\operatorname{Fre}\left(f_{j}\right) \geq T_{\text {fre }}$

then

Return true

else

Return false

end

end

Algorithm 1: 素性拡張アルゴリズム

Algorithm 1 では，2４行目に示すように，個々の 訓練事例に対して素性ベクトルを拡張して，新しい 訓練データ $T^{\prime}$ を作成する。素性べクトルを拡張す る際，レビューに出現しかつ有効な素性に対し (7 行目), それと類似しターゲットドメインのみに出現する素性を素性べクトルに追加する (8～12 行目). このとき，単語の分散表現 $(\overrightarrow{w e})$ のコサイン類似度 が閾値 $T_{\text {sim }}$ 以上の素性を拡張する.

提案手法には 3 つのパラメ夕 $T_{\text {sim }}, T_{\text {cor }}, T_{f r e}$ が存在する。これらのパラメ夕は訓練データを用いた交差検定によって最適化する。

## 4 評価実験

## 4.1 実験設定

評価実験には，楽天データ [10] のうち楽天市場に 投稿されたレビューのデータセットを用いた。楽天市場における 34 の商品ジャンルのうち，レビュー 件数の多い上位 5 つのジャンル (表 1 に示す)を選表 1 実験データ

食=食品，レ=レディースファッション，

日=日用品雑貨 $\cdot$ 文房具 ・手芸,

美=美容・コスメ・香水，イ=インテリア・寝具・収納

び，これらのジャンルの商品について投稿されたレ ビューを抽出した。それぞれのレビューに対し，レ ビューワーによって付与された 1～5 の評価ポイン トが 5 または 4 のときは「肯定」のラベルを， 1 また は2のときは「否定」のラベルを付与し，それ以外 のレビューは除去した。肯定と否定のバランスを取 るため，またジャンル毎のデー夕数をほぼ同じにす るため，肯定，否定のラベルがついたレビューをラ ンダムにおよそ 2,000 件サンプリングし，実験デー 夕とした。表 1 は楽天データのレビュー数とサンプ リング後のレビュー数を示している.

あらかじめ，それぞれのジャンルのレビューデー 夕を $80 \%$ の訓練データと $20 \%$ のテストデータに分割 した. そして，5つのジャンルの全ての組み合わせ について，1つをソースドメイン，もう1つをター ゲットドメインとして，極性判定の実験を行った。 これはソースドメインとターゲットドメインが同じ 場合も含む。ソースとターゲットドメインが異なる 場合でも，ドメインが同じ場合とほぼ同じ量のテス トデータで比較するため， $80 \%$ の訓練データと $20 \%$ のテストデータを使用する。

本実験では以下の 3 つの手法を比較した。

ベースライン $(\mathbf{B L})$ 分野適応の手法を使わない手法素性拡張 1 (FE1) 全ての素性から素性べクトルを拡張する手法 (3.2 項)

素性拡張 2 (FE2) 有効な素性のみから素性ベクトル を拡張する手法 (3.3 項)

極性判定の分類器は Naive Bayes モデルを用いて学習した1）。

## 4.2 実験結果と考察

FE1 で実際に拡張された素性の例を表 2 に示す. ほぼ同じ意味を持ち，かつターゲットドメインに固有の素性が拡張されていることが確認された。例え

1） Support Vector Machine も試したが，結果に大きな差はな かつた.

ば，美容ドメインにおける「可愛い」という素性か ら, 日用品ドメインに固有の「おもろい」(表 2 の 5 行目)や，インテリアドメインに固有の「映える」 (表 2 の 7 行目) が素性ベクトルに追加されている.

表 2 素性拡張の例

 \\

& & 粘着 & 塗布 \\
& & 弱い & 緩い \\

& & 見える & 映る \\

& & ある & 留まる \\

3.3 項で述べた手法 FE2 には 3 つのパラメタがあ る. まず， $T_{\text {sim }}$ について， 0.4 と 0.5 に設定した場合 を比較した。 大部分のドメインの組で 0.4 の場合の 正解率が高かったので, $T_{\text {sim }}=0.4$ と設定した. 次 に, 訓練データの 5 分割交差検定により, $T_{c o r}$ は $\{50,100,200\}, T_{\text {fre }}$ は $\{5,10,20\}$ の範囲の中から最適なものを選択した。ドメインの組毎に異なる値が 選択されたことを確認した。

BL, FE1, FE2 による極性判定の正解率を表 3 に示 す。矢印の左がソースドメインを表す記号, 右が ターゲットドメインを表す記号である。 また，太字 はそれぞれのドメインの組で一番正解率の高い值を 表す。

まず，ソースとターゲットのドメインが異なる場合のほとんどについて, ドメインが同じときょりも 正解率が低下することが確認された。 ベースライン (BL) と本研究の手法 (FE1 もしくは FE2) を比べる と, ドメインの組によって, 本研究の手法の方が正解率が高い場合もあれば，そうでない場合もある。特に, ターゲットドメインが「美容・コスメ・香水」 のときは, ベースラインの方が正解率が常に高い.単語の分散表現に基づく素性拡張は常に有効ではな いことがわかった。ただし，20のドメインの組のう ち, BLが一番正解率が高いのは 8 組, FE1 もしくは FE2 が一番正解率が高いのは 13 組であるため, 全体的には素性拡張は有効であると言える。

FE1 と FE2を比較すると, 同様にドメインの組に よって優劣が異なる. ターゲットドメインが「イン テリア・寝具・家具」のときはFE1が，「レディース ファション」のときは FE2が高い傾向が見られる.表 3 実験結果

20 のドメインの組のうち, FE1 の方が正解率が高い のは 8 組, FE2 の方が高いのは 12 組であるため, 全体的には，分類クラスとの相関が高い素性のみから 新たな素性を拡張した方が効果的な領域適応である と言える。

## 5 おわりに

本論文は，事前学習した単語の分散表現を用いた 素性拡張による教師なし領域適応の手法を提案し た. 商品レビューを対象とした極性判定のタスクに ついて，いくつかのソース・ターゲットドメインの 組についてその有効性を示した。ただし，提案手法 は常に有効であるわけではなく, 正解率が向上しな いドメインの組も多く存在した。今後は, 提案手法 が有効に働くドメインの組にはどのような性質があ るかを明らかにしたい。例えば，ソース・ターゲッ トドメインで素性集合の重複の度合が小さいときに は，提案手法による素性拡張が有効に働くといった 性質があることを予想している.

## 参考文献

[1]森谷一至. 単語の分散表現に基づく極性判定の ための教師なし分野適応. 修士論文, 北陸先端科学技術大学院大学, 32021.

[2]John Blitzer, Ryan McDonald, and Fernando Pereira. Domain adaptation with structural correspondence learning. In Proceedings of the Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, pp. 120-128, 2006.

[3]Xavier Glorot, Antoine Bordes, and Yoshua Bengio. Domain adaptation for large-scale sentiment classification: A deep learning approach. In Proceedings of the 28th International Conference on Machine Learning, pp. 513-520, 2011.

[4]Shoushan Li and Chengqing Zong. Multi-domain adaptation for sentiment classification: Using multiple classifier combining methods. In Proceedings of the International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering, 2008.

[5]Sinno Jialin Pan, Xiaochuan Ni, Jian-Tao Sun, Qiang Yang, and Zheng Chen. Cross-domain sentiment classification via spectral feature alignment. In Proceedings of the 19th International Conference on World Wide Web, pp. 751-760, 2010.

[6]Yftah Ziser and Roi Reichart. Pivot based language modeling for improved neural domain adaptation. In Proceedings of the Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies, pp. 1241-1251, 2018.

[7]Sitong Wang. Domain adaptation for gender classification of text. 修士論文, 北陸先端科学技術大学院大学, 92019.

[8]Masayuki Asahara. NWJC2Vec: Word embedding dataset from 'NINJAL Web Japanese Corpus'. Terminology. International Journal of Theoretical and Applied Issues in Specialized Communication, Vol. 24, No. 1, pp. 7-22, 2018. https://www.gsk.or.jp/catalog/gsk2020-d.

[9]Christopher D. Manning and Hinrich Schütze. Foundations of Statistical Natural Language Processing, chapter 5.3.3, pp. 169-172. The MIT Press, 1999.

[10]Rakuten Institute of Technology. 楽天データ公開. https://rit.rakuten.co.jp/data_release_ja/. (2021 年 1


# 実践医療用語における語構成要素の意味ラベルについて

相良 かおる
西南女学院大学
sagara @ seinan-jo.ac.jp

## 1.はじめに

着任した職場において看護教員がロにする「患者 さんに介入する」や「緩和ケア」という表現に違和感を覚えた筆者は, 臨床現場で使われる看護用語に 興味を持った。

同じ頃，厚生労働省は，2006 年迄に全国 400 床以上の病院の 6 割に電子カルテシステムを導入すると いう目標を掲げた。また国内外の看護系学会では,看護用語の標準化についての検討がなされ，幾つか の標準看護用語のモデルが公開されたものの, これ らがどの程度普及するかは不明であった。

筆者は，電子カルテの普及により医療記録が電子化され, 機械処理が可能となれば, 患者診療用途 (一次利用) に加え, 統計資料, 臨床研究や疫学研究,

教育訓練, そして診療情報管理などの 2 次利用が要望されるだろうと考えた。 そこで，電子化された医療記録データの自然言語処理を支援するために看護実践医療用語を見出し語とした分かち書き用辞書 ComeJisyo を 2008 年 11 月に公開した. その後, 随時更新し， 2020 年 4 月公開の ComeJisyoSjis-2 の登録語数は, 医師経過記録より抽出した実践医療用語 を含め約 11 万語となった.

なお，門外不出の医療記録に含まれる実践医療用語の語構成や語種構成の実態は不明であり, よって 本辞書では, 語の単位認定の規則を定めず, 看護師,管理栄養士，医師としての臨床経験者が一つのまと まった語としたものを登録している.

その結果，本辞書には助詞などを省略した臨時一語を含む合成語が多く登録され, 語彙研究の言語資源としての利用も可能となった. そこで, 2018 年よ り日本語学の研究者, そして看護師および臨床医の 経験者と共に実践医療用語の合成語 7,194 語の語構成の解析とこれらの意味の解析に着手している.

本発表では, 本合成語 7,194 語から抽出した語構成要素 6,442 種類に付与した 86 種類の意味ラベルに ついて述べる.

## 2. 用語の定義

筆者は, 日本語学の専門家ではない. 従って, 抄録を書く際などには，「複合語」と「合成語」の違い や,「語」と「単語」の定義などを複数の辞書や事典,日本語学の専門書などで調べ，普遍的な定義がない ことに戸惑う. 幸い共同研究者には, 日本語学の研究者がいることから，草案の段階でこれらの用語が 見直される。

定義の曖昧な語の使用は，時折誤解を生む.

本研究の成果物の利用者は, 医療従事者, 医療の 専門科目の教育者, 医療情報を扱う関連分野の専門家，そして言語の研究者などを想定している.

そこで，分野の異なる利用者のために本研究で用 いる用語を以下のように定義する.

## 実践医療用語：

専門分野で使われる「専門用語」には，(1)学術上 の専門用語（学術用語）と，(2)それ以外の専門用語 がある。本研究では，医療施設で使われる医療記録 に含まれる(1)と (2)を合わせた用語を「実践医療用語」 という。

## 語構成要素 :

合成語を構成する要素で，本研究では「合成語を 医療の観点から意味的にまたは統語的に分割可能な すべての部分文字列」と定義する．分割できない合成語については元の合成語を語構成要素とする.

合 成 語: 脳幹多発性硬化症

語構成要素 : 脳幹, 多発性, 硬化症, 多発性硬化症意味ラベル :

語構成要素に付与する意味を表すラベルで，共同研究者らで命名したものである.

「回旋位」のように他の語構成要素と結合すること で異なる意味になるものには「・」を用いて「状態・位置」のように複数の意味ラベルを列挙する.また，

「胃粘膜下」のように位置と身体部位の両方の意味 を持つものには「／」を用いて「位置／身体部位」 のように表記する。

なお，ここでの「意味」には，用語の意味を表す もの（例 : 「衛生用品」）と, 医療者の使用面での心的な捉え方を表すもの（例：「病因」）が含まれる.詳細は後述する。

## 3. 研究方法

## 3.1 言語資源

実践医療用語を語構成要素に分割する際, 医療の 知識がなくても語の境界を見つけ易くするために,分かち書き用実践医療用語辞書 ComeJisyoSjis-1 の 登録語 111,664 語から, 一般的な語 (『分類語彙表増補改訂版』[1]収録の語）を含む合成語 7,194 語を 選定し本解析データとした。

## 3.2 研究デザイン

筆者の研究目的は, 医療記録データの自然言語処理を支援することである. そして, 本研究の第一目標は，医療記録に含まれる合成語を構成する「実践医療用語語彙表」を作成することであり, 第二の目標は, 実践医療用語の語構成に関する言語学的な知見を得ることである. そして第三の目標は，得られ た知見を含む成果物を医療実践, 医療教育の領域で，出来得れば言語学研究の領域においても利用可能な 形で公開することである.

専門用語の意味の分類に関する意味理論には，夕一ミノロジー学, 形式意味論, 語彙意味論, 認知意味論などがあり，それぞれに制約がある[2][3][4].

一方, 実践医療用語には, 程度や数量, 身体的部位や体位, 時間的情報, 患者の主観的状態などを表 す表現が含まれ, 既存の医学および看護学の学術用語を対象としたシソーラスの分類カテゴリーをその まま利用できないことが分かっている[5]. また,「ボ リビア／出血熱」のように単語の意味「地名」と「病名」を合成しても合成語の意味「ウイルスによって 引き起こされる出血性熱性疾患」にならないものが あることも分かっている. 更に, 看護の知識を持た ない筆者の「介入 (強引に関わる)」と, 看護学での 「介入 (看護の対象者に行う問題解決や回復への援助) 」, 医学での「介入 (研究目的で, 人の健康に関 する様々な事象に影響を与える要因の有無又は程度 を制御する行為)」には意味のズレがあることも分か っている. 従って, 実践医療用語の意味の分析に適 した意味理論を見付けられず, また本研究の目的は,新しい意味理論を構築することではない.
そして本解析データは, 実践医療用語の母集団を 代表する標本ではない. では, 本研究の研究デザイ ンは何かと考えると，以下に示す臨床研究における (1)の中の比較対象が明確ではない「仮説を見つける ための記述研究」に当てはまる.

(1) 記述研究…仮説を立てる

(2) 分析研究…仮説を分析する

(3) 介入研究…仮説を検証する

## 3.3 分析方法

本節では, 語構成要素の抽出方法と意味ラベル付与の手順について述べる.

## 手順 1. 機械的分割

(1) 形態素解析器 MeCab0.996[6] と見出し語約 87 万語の解析用辞書 UniDic[7]により，合成語を 短単位に分割

(2) 品詞の解析誤りを修正し，「接尾辞」は語を直前の語に,「接頭辞」は直後の語に連結

(3) 連続する「カタカナ」のみの語を連結

機械的短単位分割: 肝内 $\mid$ 邺脈 $\mid$ 下 $\mid$ 大 $\mid$ 静脈 $\mid$ 短絡

## 手順 2. 意味的分割（一般的）

分析者 5 名により手順 1 の語を分担して意味的に 妥当な語にまとめる. 表 1 の意味カテゴリー[8]を 参考に語構成要素の意味に着目し, 意味ラベルを付与した.

表 1 意味カテゴリー

なお, 分析者の専門領域は, 日本語学が 3 名, 情報科学が 1 名, 看護学が 1 名である.

語構成要素列: 肝内 $\mid$ 門脈下 $\mid$ 大静脈 $\mid$ 短絡

意味ラベル列 : 身体部位/位置 $\mid$ 身体部位/位置 $\mid$身体部位 $\mid$ 状態

## 手順 3. 医療的観点による分割（看護学）

臨床看護経験者 2 名により看護の観点から見直し を行い，意味により分割した「短い単位」による語構成要素列（短）と統語的な綎まりを考慮した「長 い単位」の語構成要素列（長）を作成した。

語構成要素列 (短): 肝内門脈 $\mid$ 下大静脈 $\mid$ 短絡意味ラベル列 (短): 身体部位 $\mid$ 身体部位 $\mid$ 状態
語構成要素列（長）: 肝内門脈下大静脈 $\mid$ 短絡

意味ラベル列 (長) : 身体部位 $\mid$ 状態

## 手順 4. 医療的観点による分割（医学）

臨床医により医学の観点から見直しを行った。

語構成要素列 (長) : 肝内門脈下大静脈短絡

意味ラベル列（長）: 身体部位・病態

## 4 結果

## 4.1 語構成要素数の概要

合成語 7,194 語より分割された語構成要素は 6,442 要素であり,これらに付与された意味ラベルは 86 種類であった. また, 複数の意味ラベルが付与された 語構成要素は 868 要素(表 4 と表 5 の総計)あった。

## 4.2 意味ラベルの概要

意味ラベル 86 種類を，「具体」と「抽象」で大別 し，「具体」に属する意味ラベル 20 種類をまとめた ものが表 2 である。表 3 は「抽象」に属する 66 種類をまとめたものである．表の中のゴシック体は，手順 3 の看護学および手順 4 の医学の観点から追加・変更されたものである. 表 2 では, 医学の観点 から「物質」が「体内物質」と「体外物質」に分け られ, 「薬品」は, 「薬品」と「医薬品」に分けられ た.またウイルスは生物とは言えないことから「病原体」が追加され，「人間」に加えて「ヒト（生物学上の標準和名)」が追加された。

表 2 意味ラベル (具体)

表 3 では，「状態」が「状態（一般的な状

態 $)\rfloor$, 「症状 (本人の訴えによる状態)」,「病態（体 の中で起こっている機序)」に細分化された。また

「指標」,「手技」,「病因」,「患部」,「患者属性」が 追加された。

手順 2 の実践医療用語を使ったことのない分析者 による分類では，国語辞書に記載されている普遍的 な意味による意味ラベルが付与されたのに対し，実践医療用語の使用経験を持つ分析者による見直しで は，使用面での意味による意味ラベルの追加・変更 がなされた。例えば，手順 2 において表 1 の意味力
テゴリーに則ると，語構成要素「高齢者」の意味ラ ベルは「人間」であったが，手順 4 の医学の観点か らの見直しにより，意味ラベルは「ヒト・患者属性」となった. 同様に「血圧」や「体温」の意味ラ ベルは「数量」から「指標」に変更された.

表 3 意味ラベル（抽象）

## 4.3 多義の意味ラベル

表 4 多義の意味ラベル「・」

連接する他の語構成要素により意味が定まる多義 の語構成要素 753 要素(全語構成要素 6,442 要素中,

$11.7 \%$ ）に付与された「・」で列挙された意味ラベル の組は 53 種類あった. 表 4 は，これらの内，頻度が 20 以上の語構成要素をまとめたものである。「病名・状態 (例：血管損傷)」と「状態・病名 (例 : 横断骨折)」の違いは，主観的な判断によるものである.
表 5 は，語構成要素に複数の意味を持ち「／」に より列挙された意味ラベルと頻度をまとめたもので ある。

## 5. 考察

今回, 手順 3「看護師」と手順 4「医師」による 見直しを行い，使用面での心的な捉え方を知ること ができ，更に医療従事者の中でも職種により捉え方 に違いがあることが分かった．以下に使用面におけ る心的な意味について考察する。

実践医療用語を使用しない筆者らが「人間」の意味ラベルを付与した「巨大児」は，看護の観点から 「状態」に変更され，「女性」，「ドナー」は，医師 の観点から「患者属性」に，そして「患者」は，

「ヒト・患者属性」に変更された。また,「状態」 を付与した「呼吸困難」は，看護の観点から「症状・状態」に変更され，「低血糖」と「感染」は医師の観点から「病態」と「病態・病因」に変更され た.

これらのことから，患者を観察し援助(care)を行 う看護の観点からは援助を要するか否かの判断を示 す「症状」という捉え方があり, 診断し治療(cure) を行う医師の観点からは「病態」や「病因」という 診療の流れに沿った捉え方があることが分かった。

また，「ウイルス」の意味ラベルは「病原体」で あるが，「ウイルス性」の意味ラベルは「病因」と なり, その結果, 同義語である「ウイルス／感染症」の意味ラベル列は「病原体｜病名」,「ウイルス 性／感染症」の意味ラベル列は「病因｜病名」とな る.

このことから, 「病原体」が付与された語構成要素の語末に『性』が続くと「病因」となり, その後万に「病名」が続く合成語（例：「アメーバ性／肝膿瘍」）の統語構造は,「病因」による「病名」と 推測できる。さらに「病原体+病名」となる合成語 （例 :「腸炎ビブリオ／食中毒」）の統語構造もまた 「病因」による「病名」であらうという予測が可能となる[9].

## 6 おわりに

本研究では，看護および医学の実践医療用語の使用面における心的な意味が明らかとなった。しかし 「病態」や「指標」は, 医療の知識のない者には馴染みのない語である。 そこで再度, 意味ラベル名の 妥当性を見直した上で，これらをまとめ，以下のよ うに一般的な意味ラベルを付与する予定である.

状況 : (状況, 症状, 病態)

物質：(体内物質，体外物質）

また「病名・状態」や「状態・病名」のラベルの 順序は，主観的な判断によるものであり，これらに ついても検討が必要だと考えている.

なお, 本研究の成果は『語構成要素語彙試案表』 として公開する予定である.

## 謝 辞

共同研究・分析者である小野正子氏, 高崎智子氏,東条佳奈氏, 麻子軒氏, 山崎誠氏に深謝いたします。本研究は, 科学研究費補助金「語形成および意味的情報を付加した実践医療用語辞書の構築」

（JP18H03499）の助成を受けています.

## 参照文献

[1] 国立国語研究所. 分類語彙表 増補改訂版. 大日本図書, 2004.

[2] 尾関周二,クリスティアン・ガリンスキー編著. ターミノロジー学. 文理閣, 1987.

[3] 金水 敏,今仁生美. 現代言語学入門 4 意味と 文脈. 岩波オンデマンドブックス, 2016.

[4] 郡司隆男,阿部泰明,白井賢一郎,坂原 茂,松本裕二. 言語の科学 4 意味. 岩波書店, 2004.

［5] 相良 かおる,小野 正子,上野 恵子.医療用語の シソーラス作成にむけた予備的調査. 西南女学院大学紀要, 2015,Vol.19,p.109-118.

[6] MeCab : https://taku910.github.io/mecab/ (参照 2021-1-12)

[7] UniDic : https://unidic.ninjal.ac.jp/ (参照 2021-1-12)

[8] 石井正彦. 現代日本語の複合語形成論. ひつじ 書房,2007.180-183

[9]麻子軒,相良かおる,高崎智子,東条佳奈,山崎誠。意味ラベルを用いた「一性」を含む病名 の言い換え. 人文科学とコンピュータシンポ ジウム論文集.2020,No.2,p.283-288.


# SHINRA2020-ML:30 言語の Wikipedia ページの分類

関根聡 ${ }^{1)}$ 野本昌子 ${ }^{1)}$ 中山功太 ${ }^{1)}$ 隅田飛鳥 ${ }^{1)}$ 松田耕史 ${ }^{12}$ ) 安藤まや ${ }^{3}$
}
1) 理化学研究所AIP
2) 東北大学
3) フリー

\{satoshi.sekine, masako.nomoto, kouta.nakayama, asuka.sumida, koji.matsuda\}@riken.jp , maya@kzd.biglobe.ne.jp
## 概要

Wikipedia に書かれている世界知識を計算機が扱え るような形に変換することを目的として、Wikipedia を構造化するプロジェクトを推進している本プロジ ェクトは、「協働による知識構築 (Resource by Collaborative Contribution)」のスキームに基づき、評価型ワークショップを開催し、それに参加したシス テムの結果を統合してより良い知識にまとめ上げ、 それを公開していくことを目指す。SHINRA2020ML タスクでは、30 言語の Wikipedia の項目を拡張固有表現に分類するタスクを実施し、分類データの 構築を目指した。世界 7 カ国から 10 団体が参加し、 17 のシステムによる結果が提出された。この論文で は、本プロジェクトの概要を説明し、森羅/ SHINRA2021 タスクの計画についても紹介する。

## 1 背景と目的

自然言語理解を実現するためには、言語的及び意味的な知識が必要なことは論を待たない。しかしなが ら、大規模な知識の作成は非常に膨大なコストがか かり、メンテナンスも非常に難しい問題である。名前を中心とした知識において、クラウドソーシング によって作成されている Wikipedia はコストの面で もメンテナンスの面でもそれ以前の百科事典の概念 を一新した。しかし、この Wikipedia を自然言語処理 のために活用しようと考えると障壁は高い。 Wikipedia は人が読んで理解できるように書かれて おり、計算機が利用できるような形ではないためで ある。計算機の利用を念頭においた知識ベースには、 CYC[11]、DBpedia[12]、YAGO[13]、Freebase[14]、 Wikidata[15]などがあるが、それぞれに解決すべき課題がある。特に $\mathrm{CYC}$ ではカバレージの問題、他の知識ベースでは、首尾一貫した知識体系に基づいてい ない構造化の問題がある。この課題を解決するため、私たちは、名前のオントロジー「拡張固有表現」 [3][10]に Wikipedia 記事を分類し、属性情報を抽出す
ることで計算機が利用可能な Wikipedia の構造化を 進めている [1][4][5][6][7]。本稿では、30 言語の Wikipedia ページの分類タスクである「SHINRA2020$\mathrm{ML}$ [2]について説明する。

## 2 協働による知識構築

Wikipedia の全データの構造化を人手で行うことは ほぼ不可能に近い。特に、日々更新される Wikipedia を対象にしているため、将来の更新作業を考慮して も現実的ではない。しかし、分類や属性值抽出のよ うな知識構築は様々な機械学習手法によってある程度の精度で自動化できることが分かっている。今回 の分類タスクでも機械学習を活用するが、一つの機械学習システムだけで実現するのではなく、多くの 違った種類のシステムが協力することによってより 良いリソースを作成することを目標としている。現在の自然言語処理では「評価型ワークショップ」が 多数行われている。この形式のワークショップは既存タスクにおける機械学習システムの最適化競争の 側面があるが、これを逆に利用してリソースの作成 を行おうと考えている。つまり、運営者側で訓練デ 一タとテストデータを用意し、多くのシステムに評価型ワークショップに参加していただく。この時に テストデータを参加者には知らせないことで、参加者には訓練データ以外の全項目を対象に結果を出す という仕組みを取り入れ、その結果は共有すること を約束してもらう。この結果を利用しアンサンブル 学習の手法を用いて、より信頼できるリソースを自動的に作る。また、信頼度の低いものを人手で確認訂正して次の学習時の訓練データにするアクティ ブ・ラーニングや、何度も訓練データの作成とシス テムの実行を繰り返すブートストラッピング手法を 取り入れることで、多くの参加者と協力しあって、精度の高いリソース作成を実現していくことを目標 としている。本スキームは Resource by Collaborative Contribution (RbCC:拹働による知識構築) と呼び、森羅プロジェクトの最も重要な骨格である。

## 3 タスクの説明

SHINRA2020-ML タスクは、30 言語の Wikipedia ぺ ージを拡張固有表現のカテゴリーに分類するタスク である。このタスクで使用されている拡張固有表現 と、教師データの作成方法について説明する。

## 3.1 拡張固有表現

「拡張固有表現」とは、[3][10]によって定義された 固有表現に関する定義であり階層構造を持つ。図 1 に全カテゴリーを掲載する。「人名」、「地名」、「組織名」のみならず、「イベント名」、「地位職業名」、「芸術作品名」などを含む。また、例えば「地名」には

「河川名」等の「地形名」や、「星座名」等の「天体名」を含む等、幅広い種類の下位カテゴリが含まれ る。今回のタスクで使用されているバージョン 8.0 は最大 4 階層で、219 種類の「拡張固有表現」が定義されている。Version8 以前の「拡張固有表現定義書」は百科事典、新聞記事を対象とした質問応答シ ステムや WordNet 等のオントロジーを参考に構築さ れてきたが、今回の更新ではより Wikipedia に即し た定義となっている。Wikipedia は情報の更新頻度が 高く、一般的に幅広く利用されているためである。拡張固有表現の旧定義書をもとに Wikipedia の項目 を分類したところ、3つの問題点が発見された。第 1 に、本来定義しきれない語が分類されるはずの「* その他」というカテゴリに多くの項目が分類された こと、第 2 に項目の分類の過程で、判断に迷うカテ ゴリが存在したこと、第 3 に Wikipedia 特有のメタ ページなど拡張固有表現に分類できないページが存在したことである。Wikipedia には、同じような表記 の項目が複数ある場合の「曖昧さ回避」、項目に異表記がある場合等の「転送元」、「1930 年の日本公開映画」のように項目になるような言葉が並ぶ「一覧」 といったぺージが存在する。これらは百科事典とし ての見出しではない項目(IGNORE)となる。詳細につ いては[3]を参照されたい。

## 3.2 教師データと評価用データ

各言語の教師データは、すでに分類されている日本語の Wikipedia データ[8][9]と日本語からの言語間リ ンクによって作成された。例えば、日本語の Wikipedia からドイツ語の Wikipedia には 27 万余の 言語間リンクがあり、それらの日本語 Wikipedia ペ ージに分類されたカテゴリーを対応するドイツ語
Wikipedia ページにつける。これらを教師データーと してドイツ語 Wikipedia の 200 万余のページを分類 するのが今回のタスクである。日本語 Wikipedia の 分類データは 92 万のページに対して、機械学習と 人手によるチェックで構築したものである[3][10]。表 1 に 31 言語の統計データを示す。

 & 割合 \\

表 1.31 言語の統計データ

30 言語に対してリーダーボード用データと評価用 データを作成した。評価用データは $\mathrm{RbCC}$ の目的の ため公開していない。現状のそれらのデータの作成方法についても、今後も継続する予定のタスクの平等性の観点から明らかにしない方針である。

## 4 タスクの実施と評価

## 4.1 スケジュールとリーダーボード

SHINRA2020-ML タスクは以下のスケジュールで NTCIR15 の下で実施した。

$
2020 \text { 年 } 1 \text { 月：データリリース }
$

$
\begin{aligned}
& 2020 \text { 年 } 4 \text { 月 : HP および登録公開 } \\
& 2020 \text { 年 } 8 \text { 月 } 31 \text { 日 : 登録\&結果締め切り } \\
& 2020 \text { 年 } 9 \text { 月 } 16 \text { 日 : 評価結果変換 }
\end{aligned}
$

2020 年 12 月 8-11 日 : 結果報告会(NTCIR15)

また、今回はリーダーボードを作成し、多くの人に 興味を持っていただける仕掛けを行なった。実際に 9 団体がリーダーボードに結果を提出し、この試み は成功であったと考えている。

## 4.2 参加団体

SHINRA2020-ML には 7 カ国から 10 団体が参加し た。参加団体と参加した言語を表 2 に載せる。また、

 \\

Appendix に一部の参加システムの説明を載せる。詳細は NTCIR15に投稿された論文を参照されたい。 [16][17][18][19][20][21][22]

表 2 . 参加団体

## 4.3 評価結果

表 3 に参加システムの評価結果を載せる。(この表 には提出データの一部しか提出しなかった参加者の 結果と締め切り後に提出された結果の一部は載せて いない）また、締め切り後に提出されたシステムに ついては”Late Submission”として表示されている。本タスクは 1 ページに複数のラベルが着くことが許 され、参加システムも複数のラベルを提案すること ができる。システムの評価には精度と再現率から計算される F 值のマイクロ平均を用いた。

## 5 森羅/SHINRA2021のタスク

SHINRA2020-ML は、当初の目的を達成し、過去 の森羅の日本語タスク同様に RbCC の考え方の有効性が実証されたと考えている。森羅/SHINRA2021で は以下の 3 つのタスクを実施しようと考えている。

## $M L: 30$ 言語の分類

基本的に SHINRA2020-ML と同様の Wikiepdia 分類タスク。リーダーボードや評価データを拡充し、出力データ数を限ったタスクを追加する予定である。

## CrowdML:クラウドソーシングによる分類精度向上

SHINRA2020-ML タスクの出力データを元に、ク ラウドソーシングを利用してより精度の高いデータ を作成するタスク。クラウドソーシングにかかる費用は決まった上限まで主催者が負担し、その範囲内 で効率的に精度の高いデータを作成することを評価目標とする予定である。

## LinkJP:属性値をページにリンク

森羅 2020/2019/2018-JP で対象としたカテゴリー の属性值に対して、対応する Wikipedia のページを リンクさせるタスク。

詳細は論文執筆現在検討中であるが、3月上旬に はタスク仕様およびサンプルデータを完成させ、公開する予定である。全てのタスクは春にスタートし、 $9 \sim 10$ 月頃を締め切りにし、11、12 月の報告会の開催というスケジュールを計画している。また、これ まで作成された全ての森羅データは一般公開されて いる[1]。ML タスクのデータは SHINRA-ML のホー ムページ[2]から入手されたい。

## 6 まとめ

Wikipedia の構造化データ「森羅」の作成を目指 したプロジェクトを推進している。前章に記した通 りこのプロジェクトは多くの方の協力なしには進ま ない。これまでの森羅のタスク協力いただいた皆様、特に評価に参加いただいた全ての団体にはここで感謝を述べたい。今後もより深い知識処理を実現する ためにも、本プロジェクトに多くの協力をいただけ るようにお願いしたい。

} \\

## Timex

Timeex
Time / Date / Day_Of_Week / Era / Timeex_Other
Periodx

Periodx Pime / Period_Day / Period_Week / Period_Month / Period_Year / Timex_Other

CONCEPT

IGNORED

図 1. 拡張固有表現カテゴリー

} & \multirow{3}{*}{} & \multirow{3}{*}{} & \multirow{3}{*}{} & \multirow{3}{*}{} & \multirow{3}{*}{} & \multirow{3}{*}{} & \multirow{3}{*}{} & \multirow{3}{*}{} & \multirow{2}{*}{} & \multirow{2}{*}{} & \multirow{2}{*}{} & \multirow{2}{*}{} & \multirow{3}{*}{} \\

表 3 ．システムの評価結果

## 参考文献

1. SHINRA project homepage:

https://shinra-project.info

2. SHINRA 2020-ML homepage:

http://shinra-project.info/shinra2020ml/

3. Extended Named Entity homepage:

https://ene-project.info

4. Satoshi Sekine, Akio Kobayashi, and Kouta Nakayama. 2019. SHINRA: Structuring Wikipedia by Collaborative Contribution. In Proceedings of the 1st conference on the Automatic Knowledge Base Construction $A K B C-2019$.

5. 関根聡, 小林暁雄, 安藤まや, 馬場雪乃, 乾健太郎. Wikipedia 構造化データ「森羅」構築に向けて.言語処理学会第 24 回年次大会(2018)

6. 小林暁雄, 中山功太, 安藤まや, 関根聡.

Wikipedia 構造化プロジェクト「森羅 2019」. 言語処理学会第 26 回年次大会 (2020)

7. 小林暁雄, 関根聡, 安藤まや. Wikipedia 構造化 プロジェクト「森羅 2018」言語処理学会第 25 回年次大会 (2019)

8. 関根聡,安藤まや,小林暁雄,松田耕史,Duc Nguyen,鈴木正敏,乾健太郎「拡張固有表表現+Wikipedia」 データ（2015 年 11 月版 Wikipedia 分類作業完成

版）.言語処理学会第 24 回年次大会(2018)

9. 鈴木 正敏, 松田 耕史, 関根 聡, 岡崎 直観, 乾健太郎. Wikipedia 記事に対する拡張固有表現ラベル の多重付与. 言語処理学会第 22 回年次大会 (2016)

10. Satoshi Sekine. 2008. Extended Named Entity Ontology with Attribute Information. In Proceedings of the Sixth Internationa Conference on Language Resource and Evaluation (LREC08).

11. Douglas B. Lenat. CYC: a large-scale investment in knowledge infrastructure. ACM 38, pp. 32-38.

12. Lehmann, J., Isele, R., Jakob, M., Jentzch, M., Kontokostas, D., Mendes, P.N., Hellman, S., Morsey M., Kleef, P., Auer, S. and Bizer, C. DBpedia - A Largescale, Multilingual Knowledge Base Extracted from Wikipedia. Semantic Web Journal, 6(2) :167—195 13. Farzaneh Mahdisoltani, Joanna Biega, Fabian M. Suchanek. YAGO3: A Knowledge Base from Multilingual Wikipedias. Proceedings of the Conference on Innovative Data Systems Research (CIDR 2015). 14. Bollacker, K., Evans, C., Paritosh, P., Sturge, T. and
Taylor, J. Freebase: a collaboratively created graph database for structuring human knowledge. Proc. International conference on Management of data (SIGMOD '08). ACM, pp.1247-1250.

15. Vrandečić, D. and Krötzsch, M. Wikidata: a free collaborative knowledgebase. Commun. ACM57, pp. 7885.

16. The Viet Bui and Phuong Le-Hong. Cross-lingual Extended Named Entity Classification of Wikipedia Articles. In Proceedings of NTCIR-15.

17. Rúben Cardoso, Afonso Mendes and Andre Lamurias. Priberam Labs at the NTCIR-15 SHINRA2020-ML: Classification Task. In Proceedings of NTCIR-15.

18. Tushar Abhishek, Ayush Agarwal, Anubhav Sharma, Vasudeva Varma and Manish Gupta. Rehoboam at the NTCIR-15 SHINRA2020-ML Task. In Proceedings of NTCIR-15.

19. Hiyori Yoshikawa, Chunpeng Ma, Aili Shen, Qian Sun, Chenbang Huang, Guillaume Pelat, Akiva Miura, Daniel Beck, Timothy Baldwin and Tomoya Iwakura. UOM-FJ at the NTCIR-15 SHINRA2020-ML Task. In Proceedings of NTCIR-15.

20. Kouta Nakayama and Satoshi Sekine. LIAT Team's Wikipedia Classifier at NTCIR-15 SHINRA2020-ML: Classification Task. In Proceedings of NTCIR-15.

21. Masaharu Yoshioka and Yoshiaki Koitabashi. HUKB at SHINRA2020-ML task. In Proceedings of NTCIR-15. 22. Sosuke Nishikawa and Ikuya Yamada. Studio Ousia at the NTCIR-15 SHINRA2020-ML Task. In Proceedings of NTCIR-15.

## A 付録

参加システムの説明

 &  & Y Y & BERT base multilingual cased \\

Datasets:
(1) Training Data
(2) Wikipedia dump
(3) Wikipedia classification
(4) Language links
(5) ENE definition


# 共想法談話の脱文脈化観点からの検討

田中弥生

神奈川大学・国立国語研究所

yayoi@ninjal.ac.jp

小磯花絵
国立国語研究所
koiso@ninjal.ac.jp
}

大武 美保子

理化学研究所

mihoko.otake@riken.jp
## 1 はじめに

本発表は、共想法による談話の特徴を脱文脈化程度の観点から検討するケーススタディの報告であ る。共想法は、高齢者の認知的健康につながる会話 を確実に発生させることができるよう工夫を加えた 会話支援手法で、(1) あらかじめ設定されたテーマ に沿って、自身で準備した写真やイラストとともに 話題を数人の高齢者が持ち寄り、(2) 参加者全員の もち時間を均等に決めて、話題提供する時間と、質疑応答する時間に分けるという二つのルールに沿っ て「話す」「聞く」「質問する」「答える」のバランス をとりながら行われる [1] というものである。回想法が過去の経験を語るのに対して、共想法では現在 の視点が語られる [2]。現在を中心に過去から未来 までテーマを設定することで、常に新しい話題を見 つける習慣を身に付けることを目指すものである。

脱文脈化程度とは、コミュニケーションが行われ ている「今ここ」の時空とその発話内容との、時間的・空間的距離の程度をさす。脱文脈化の観点から の分析には、修辞ユニット分析 ${ }^{1)}$ [5] の分類法を用 いる。発話機能 (speech function)、中核要素 (central entity)、現象定位 (event orientation)の認定の組み合 わせから修辞機能と脱文脈化程度を知ることがで き、談話や文章においてどのような修辞機能が用い られているか、使用されている言語表現は脱文脈化程度が高いか低いか (「今・ここ・わたし」から遠 いか近いか)、という観点からの検討が可能になる。 これまで、手順を説明する場面や取引先との打ち合 わせなど様々な談話の分析を行い、目的や話題内容、状況による、談話やテキストの脱文脈化程度の 様相の検討を行なってきた [6,7]。

本発表では、共想法による談話の特徴を考慮し た脱文脈化程度の観点からの分析について検討し、 1 ）話題提供の時間と質疑応答の時間では発話の

1) Rhetorical Unit Analysis $[3,4]$ を日本語に適用したものであ る。修辞機能・脱文脈化指数は異なるか、2）テーマに よって修辞機能・脱文脈化指数は異なるか、の 2 点 について、確認する。

## 2 分析対象と分析方法

## 2.1 分析対象

2019 年度に行われた共想法 11 回のうちの 2 回を 今回の分析対象とした。それぞれの回のテーマは、「私の好きな色」と「平成から令和」である。「私の 好きな色」は個人の埕好に関わる話題のため、脱文脈化程度の低い、より文脈化した表現が用いられる 可能性があり、「平成から令和」はテーマ自体は個人とは関わりがないため、脱文脈化程度の高い表現 が用いられる可能性がある。表 1 に参加人数 ${ }^{2}$ を示 した。録音データを文字起こししたものを分析対象 データとして使用した。3)

## 2.2 分析方法

修辞機能と脱文脈化指数の確認には、修辞ユニッ 卜分析 ${ }^{4}$ [5] の分類法を用いる。以下に概要を述べ る5)。手順として、1. 分析単位となるメッセージ (概 ね節) に分割してその種類を特定し、2. 発話機能 (提言加命題) ・中核要素 (状況内、状況外、定言) ・現象

定位 (過去、現在、未来、仮定)を認定し、その交差 から、3. 修辞機能の特定と脱文脈化指数の確認を行 う。以下に概要を示す。

## 2.3 分析単位への分割と種類の認定

分析単位の「メッセージ」は概ね節に相当し、 4 つの種類に分類する。相槌や定型句、述部がなく 復元ができないものや挨拶などは「位置付け」で、 このあとの分類の対象とはならない。従属節のう ち6)、理由や条件などを表しているものは「拘束; 意味的従属」に該当し、単独では分類しない。それ以外の従属節は「拘束; 形式的従属」に分類し、主節の 「自由」とともにこのあとの分類を行う。

## 2.4 発話機能・中核要素・現象定位の認定

メッセージの種類が「拘束; 形式的従属」及び「自由」と認定されたメッセージについて、発話機能・中核要素・現象定位を認定する。表 2 に示したよう に、これらの組み合わせから、修辞機能と脱文脈化程度が特定される。

表 2 発話機能・中核要素・現象定位からの修辞機能と脱文脈化指数

図 1 脱文脈化指数

表 2 と図 1 の数字は脱文脈化指数で、図 1 に示す ように、その会話の場（今ここ）に最も近い（脱文

脈化指数が低い）ものから、最も遠い（脱文脈化指数が高い）ものまで配置されている。発話機能は 「提言」か「命題」に分類する。「提言」は「その本 を取ってください」のような、会話当事者がいるそ の場での品物・行為の交換に関する提供・命令で、修辞機能が【行動】、脱文脈化指数が $<1>^{7)}$ と、この 段階で特定される。最も脱文脈化指数の低い発話で ある。「命題」は、情報を交換する陳述・質問が該当 し、このあと中核要素と現象定位を認定する。

中核要素は、基本的に主語によって表現され ${ }^{8}$ ，「状況内」「状況外」「定言」に分類する。「状況内」 は、中核要素がメッセージの送り手や受け手のいる 場に存在する人や事象の場合に該当し、下位分類と してメッセージの伝達に参加している送り手・受け 手を「状況内; 参加」、参加していない人や事象は 「状況内; 非参加」に分類する。「状況外」は、中核要素がその場に存在しない人や事象の場合である。「定言」は、普遍的な性質などを述べているメッセー ジの主語が該当する。中核要素が省略されている場合には復元して認定する。

現象定位は基本的にテンスや時間を表す副詞など によって表現され、「過去」「現在」「未来」「仮定」 に分類する。メッセージの内容がすでに起こった出来事であれば「過去」、その時点で起こっているこ とであれば「現在」となる。「現在」は、普遍的・習慣的か、一時的かの下位分類がある。まだ起こって おらず、これから起こる事象は「未来」で、意図を 持って実行できるか否かによって「未来; 意図的」か 「未来; 非意図的」に分類する。なんらかの条件のも とで出来事が起こる場合には「仮定」に分類する。

発話機能・中核要素・現象定位の分類後、表 2 か ら修辞機能と脱文脈化指数を確認する。なお、これ らのアノテーションは筆者の一人とこの分類法を熟知している作業者の二名で行い、認定が分かれた場合には必要に応じて検討し、最終的には筆者の一人 が決定した。

## 3 分析結果と考察

図 2、図3 にセッションごとの修辞機能・脱文脈化指数の出現をグラフでを示した。図 2 の「私の好 きな色」の「話題提供」では、【実況】<2>、【自己記述】<7>が多く用いられていることがわかる。これ は、提供する話題が「私の好きな色」であることか

ら、自分自身に近い話を述べる必要があるためと考 えられる。「私の好きな色」の一つのセッションの 「話題提供」を表 3 に示した。「この写真は今、今日 ここで撮りました。（命題 \& 状況内; 非参加 \& 現在;非習慣・一時的）【実況】<2>」から始まり、写真に 写っているものの紹介【観測】<8>がなされ、後半 には、撮影したものに関する一般的な説明【説明】 <13>も含まれているが、自分の好きな色の紹介【自己記述】<7>、撮影したものに関する自分の習慣【自己記述】<7>のように、ほとんどが自分自身にかか わることについて述べられている。

一方、同じテーマ「私の好きな色」でも、「質疑応答」においては、【説明】<13>や【観測】<8>が多 く用いられている。例えば、「濃紺て素敵ですよ ね。（命題\&状況外 \& 現在; 習慣的 - 恒久)【説明】 <13>」、「紺って落ち着きますよね。【説明】<13>」「紺の背広は少し着古してくると光ってくるんです よ。【説明】<13>」のように、一般的な話題の発話で ある。また、「手をふくハンカチなんです。(命題\&状況内 ; 非参加 \& 現在 ; 習慣的 - 恒久【観測】<8>)」「素敵なプレゼントですね。【観測】<8>」「あれ 手袋って長いんですか。【観測】<8>」「わりにこの辺 までありますね。【観測】<8>」「かっこいい犬です ね一。【観測】<8>」のように、写真に写っているも のについての質疑応答が交わされている。

次に、図 3 に示したテーマ「平成から令和」の 「話題提供」をみると、【状況内回想】<3>が多く用 いられている。これは、自分や対話の相手、及びそ の場にあるものを主語にして過去形で話している 場合が該当する。たとえば、「僕は東京ドーム行っ たんですね。(命題\&状況内 ; 参加 \&過去)【状況内回想】<3>」や「両方からこれ写真撮りましたん で【状況内回想】<3>」のように、写真を撮った場所や撮った行為について述べるものがある。また、【状況外回想】<10>の使用も見られる。これは「(東京ドームは）昭和の最後 千九百八十八年に出来上 がって（命題\&状況外\&過去）【状況外回想】<10>」 や、「この モニュメントがあったもんですから。【状況外回想】<10>」、「ま 人がいっぱいいたんで すけれども【状況外回想】<10>」のように、主語が 共想法を行なっているその場にはなく、時制が過去 の場合に該当する。これらの発話は、この「平成か ら令和」というテーマの場合には、話題を提供する ために必要な素材である写真をどのように撮影した かについてや、その撮影の際の出来事が語られてい

図 2

「私の好きな色」セッションごと修辞機能・脱文脈化指数

るためと考えられる。「私の好きな色」の場合とは 異なる点である。

さらに、図 3 の「平成から令和」の「質疑応答」 をみると、【観測】<8>、【説明】<13>、の使用が多く 見られる。例えば、「まん中はなんです？（命題＆状況内; 非参加 \& 現在 ; 習慣的 - 恒久)【観測】<8>」 や「（この文字が）令和に見えるんですよ。【観測】 <8>」のように、話題として提供された写真の中の ものをそこにあるものとして質問したり、回答し たりしているものや、「○○神社ってゆうのはどの 辺にあるんですか。（命題\&状況外\&現在; 習慣的恒久)【説明】<13>」や「（その神社は）普段はね あんまり人が来ない【説明】<13>)」のように、そ の場にはないものについて詳しく説明を聞いたり 補足説明したりするものが含まれる。これらは、「私の好きな色」の「質疑応答」でも同様であった。「平成から令和」のセッションD とセッション E で は、「質疑応答」で【状況内回想】<3>も用いられて おり、「東京駅は なに 入場券買って入ったんで しょう。(命題\&状況内; 参加\&過去)【状況内過去】 <3>」「で あの一そうですね。東海道線のあのあ たりのホームに行ってみたんですね。【状況内過去】 <3>」「ななんで東京駅。（を選んだの？）【状況内
表 3 「私の好きな色」の「話題提供」から

 & 命題 & 状況内; 非参加 & 現在; 非習慣・一時的 & 【実況】 & $<2>$ \\

図 3 「平成から令和」セッションごと修辞機能・脱文脈化指数

過去】<3>」のように、「話題提供」では話されな かったことの確認などがされている。

## 4 おわりに

本発表では、共想法による談話の特徴を脱文脈化程度の観点から検討するケーススタディの位置付 けとして、分析を行い、1）「話題提供」と「質疑応答」では発話の修辞機能・脱文脈化指数は異なる か、2）テーマによって修辞機能・脱文脈化指数は異なるか、の 2 点について、確認を行なった。

分析の結果、「話題提供」と「質疑応答」では、「質疑応答」のほうで【説明】<13>が用いられるように なるなど、使用される修辞機能・脱文脈化指数に 違いが見られた。また、「平成から令和へ」という 個人と直接関係のない一般的な話題のテーマでは、【自己記述】<7>が少なく、「私の好きな色」という 個人の好みについて述べる脱文脈化程度の低い発話 が生じることが予想されるテーマとは、使用される 修辞機能・脱文脈化指数に違いがあることがうかが えた。発話において脱文脈化の程度が偏らないこと が脳の活性化につながり認知症予防の観点から良い と仮定した場合に、話題によっては脱文脈化程度が 偏りうるため話題の選択をうまく調整する必要があ ること、また話題の提供では偏る場合においても質疑応答する中で脱文脈化の程度に広がりを持たせる ことが可能であることが示唆された。

本発表での報告は、ケーススタディであり、今後 さらにデータを増やして、脱文脈化程度の観点から の、共想法談話の特徵を明らかにしていきたい。ま た、特定の個人の発話の特徴の有無について調べる ことにより、共想法の進め方に知見を提供できれば と考えている。

## 謝辞

本研究は JSPS 科研費 JP19K00588, JP18KT0035, JP20H05022 の助成を受けたものです。共想法に参加頂いた方に感謝申し上げます。

## 参考文献

[1]大武美保子. 介護に役立つ共想法: 認知症の予防と回復のための新しいコミュニケーション. 中央法規出版, 2012.

[2] 大武美保子. 認知症予防回復支援サービスの開発と忘却 の科学. 人工知能学会論文誌, 25(5):662-669, 2010.

[3]Carmel Cloran. Rhetorical units and decontextualisation: An enquiry into some relations of context, meaning and grammar. PhD thesis, University of Nottingham, 1994.

[4]Carmel Cloran. Contexts for Learning. In In Pedagogy and the Shaping of Consciousness: Linguistic and Social Processes, pages 31-65. Cassell Academic London, 1999.

[5]佐野大樹・小磯花絵. 現代日本語書き言葉における修辞 ユニット分析の適用性の検証－「書き言葉らしさ・話 し言葉らしさ」と脱文脈化言語・文脈化言語の関係- .機能言語学研究, 6:59-81, 2011.

[6]田中弥生・浅原正幸・小磯花絵. 手順説明談話における 脱文脈化の諸相. 言語処理学会第 26 回年次大会発表論文集, pages 720-723, 2020.

[7]田中弥生・小磯花絵. 脱文脈化の観点からみる職場に おける取引先との談話の特徴. In 言語資源活用ワーク ショップ発表論文集. 国立国語研究所, 2020.

[8]佐野大樹. 日本語における修辞ユニットの方法と手順 ver.0.1.1一選択体系機能言語理論（システミック理論） における談話分析一（修辞機能編）, 2010.

[9]佐野大樹. 特集選択体系機能言語理論を基底とする特定目的のための作文指導方法について一修辞ユニットの 概念から見たテクストの専門性. 専門日本語教育研究, (12):19-26, 2010.


# エスキシェヒル・カラチャイ語における「動詞 + tur-」

藤家洋昭 Akbay, Okan Haluk
}

大阪大学

1. はじめに

エスキシェヒル・カラチャイ語は、トルコ共和国エスキシェヒル県で話されているチュルク系 の言語のひとつである。チュルク系の言語に属す る言語にトルコ語、ウイグル語、カザフ語などを あげることができる。エスキシェヒル・カラチャ イ語についてのこれまでの記述はまったくない わけではない[1] が、極端に少なく、詳しいこと は何もわかっていないといってもさしつかえな い。本研究では、エスキシェヒル・カラチャイ語 における動詞 + tur という形をとりあげる。この 形は日本語における「動詞＋ている」のようにア スペクトを表すと考えられるが、詳しいことはわ かっていない。そこで、本研究では、エスキシェ ヒル・カラチャイ語の動詞 + tur-の解明の第一歩 として、どのような動詞が tur と結びつくか、そ して結びついたときにどのような意味になるか を明らかにすることを目標とする。なお、表記に ついてであるが、エスキシェヒル・カラチャイ語 の公式な表記法は存在しない。本稿ではチュルク 語共通アルファベット(Ortak Türk Alfabesi)によ りエスキシェヒル・カラチャイ語を表記する。
## 2. 問題のありか

エスキシェヒル・カラチャイ語において、動詞 + tur という形がアスペクトを表すらしいという ことはエスキシェヒル・カラチャイ語のデータを 考察する過程でわかってきた。動詞 + tur という 形がアスペクトを表すのであれば、次のステップ としてこの形が具体的にアスペクトに関する何 を表しているかということを明らかにすること
が必要になる。エスキシェヒル・カラチャイ語は 系統的にはチュルク系の言語である。他の多くの チュルク系の言語と同じように、主語-目的語-述語、すなわちSOV の語順を持つ主辞後置型の膠着語であり、語順などについては日本語と似た印象を与える。本研究でとりあげる動詞 + tur とい う形も、日本語における「動詞＋ている」と表面的には一見似た印象を与える。日本語の「動詞十 ている」についての研究は、金田一[2]以降膨大 なものがあることをあえて示す必要もない。本研究ではそれら日本語の「動詞＋ている」の研究を 参考にしつつエスキシェヒル・カラチャイ語の 「動詞＋tur」を記述する。具体的には、どのよう な動詞が tur と結びつき、結びついたときのアス ペクト意味がどうなるかということを明らかに することをめざす。

3. データ

この章では、エスキシェヒル・カラチャイ語に おける「動詞＋tur」に関するデータを考察する。 なお、本研究で扱うデータはすべてエスキシェヒ ル・カラチャイ語の母語話者（1970 年代生まれ） からフィールド言語学的手法により直接採集し たオリジナルなものである。

3.1 独立した動詞としての tur-のデータ

「動詞 + tur」という形に見られる tur- は、何 らかの動詞に後続しない tur-、つまり独立した動詞として用いられる tur- と形式が一致する。こ こでは、「動詞＋tur-」における tur- と独立した動詞として用いられる tur- が本来的には同じもの であるという前提に立ち、tur- が独立した動詞と

して用いられる場合の用法を見る。ただし、独立 した動詞としての tur- についても記述は進んで おらず、不明な点が多い。

これまでの調査[3]の結果では、tur- には大きく わけて次のような意味用法がある。

・「住む、暮らす」

(1) Biz hoyda turabiz.

私たち・村に・tur 現在・一人称複数「私たちは 村に住んでいます。」

・「起きる、起き上がる、立つ、立ち上がる」

(2) Tur keç boldu!

tur 命令 2 人称単数・遅く・なった「起きなさい、

もう起きる時間です。」

(3) Turuguz keteyik!

tur 命令 2 人称複数・行きましょう「さあ、（君た

ち）立ち上がりなさい。行きましょう。」

この意味での用法はなぜか命令形のものが多

く、平叙形にすると容認されない。

(4) *Şamay sağat 7 de turdu.

シャマイ(人名) ・時・ 7 に・tur 過去 3 人称

・「下がる、どく、向く、居場所を変える」

(5) Beri turuguz!

こちら側・tur 命令 2 人称複数「(君たち) こちら にどきなさい。」

以上のように、独立した動詞の tur- には「住 む、暮らす、起き上がる、立つ、下がる」等の意味があることが指摘できる。

3.2 動詞 + tur- のデー夕

動詞 +tur-の例をあげる。

oquy tur, qaray tur-, uşhuvur ete tur, telefon ete tur süyelip tur, olturup tur, tayanıp tur, canıp tur, cabilip tur, oqup tur, içip tur, qarap tur, uşhuvur etip tur, telefon etip tur, süyele tur, oltura tur, tayana tur, cana tur, açıla tur,cabıla tur, çiriy tur,

以下、これらの例を考察する。

(6) Şamay bu sağatta kitap oquy turat. シャマイ(人名)・この・ときに・本・読んで・tur 三人称「シャマイは今 本を読んでいる。」

動作の進行を表すと考えられる。

(7) Şamay bu sağatta kitap oqup turat.

シャマイ(人名)・この・ときに・本・読んで・tur

三人称「シャマイは、最近よく本を読む」

動作の反復あるいは習慣を表すと考えられる。

これ以外の、suw içe tur-/ i içip tur-「水を飲む」， televizyonğa qara tur- / qarap tur- 「テレビを見る」 uşhuwur ete tur- / etip tur-「料理を作る」等におい ても同様の「進行／反復・習慣」の違いが見られ る。

(8) Tereze açıla turat.

窓・開く $\mathrm{e} \cdot \mathrm{tur}$ 三人称「密は、開けられようとし ている。」

開けられる途中でまだ開いていない。

(9) Tereze açılip turat.

空・開く-p・tur 三人称「窓が開いている。」

結果の残存を表す。

(10) Eşik cabila turat.

扉・閉まる-e・tur 三人称「扉は、閉まろうとし ている」

閉まる途中でまだ閉まっていない。

これ以外の、aşarıq çiriy tur- / çirip tur-「食べ物 が腐る」等においても同様の「途中／結果の残存」 の違いが見られる。

以上のデータから次のようなことが観察され る。

$\cdot$ tur-の前に来る動詞の語末の形の違い

・「進行」「結果の残存」「〜しつつある」「いつも

〜する」という意味の違い

である。

これらはいずれも基本的には日本語の「〜てい

る」に相当すると考えられる。ただし、これらの データを観察すると、tur-の前に来る動詞に 2 種類の形が見られる。すなわち、動詞-e という形 と動詞-pという形である。

ここまでをまとめると、エスキシェヒル・カラ チャイ語の動詞 + tur には、tur-の前に来る動詞の 形に少なくとも 2 つの形があることが明らかに なった。

それでは、これらの関係、どのような動詞のど のような形と tur-が結びついたときにどのような 意味になるのだろうか。

## 4. 分析

前章で見たデータを分析する。分析は、立場と しては語彙主義に立つ主辞駆動句構造文法 (Head-driven Phrase Structure Grammar: HPSG) [4] によるが、具体的には HPSG に語彙概念構造 （Lexical Conceptual Structure: LCS）を組み込んだ ものを分析に用い、分析デバイスは LCS が中心 になる。

## 4.1 LCS

LCS は Jackendoff[5]によって提唱された意味 に関する理論である。

LCS には、研究者よる、あるいは、同じ研究者 によるものでもバージョンによる違いがあるが、本研究では先行研究[6]にもとづき、次の基本述語を分析の前提にしている。

CAUSE : 外的な誘因が対象物の変化を引き起こ すことを表す。

ACT : 継続的あるいは一時的な「活動」を表す。主語の意思によって活動のはじめと終わりを決 めることができる。

$\mathrm{ON}$ : ACT と一緒に用いられると働きかけの対象 を示す。

BECOME：「変化」を表す。

$\mathrm{BE}$ : 静止した「状態」を表す。

$\mathrm{AT}$ : BE と一緒に用いられて、抽象的状態、物理的位置を示す。

これら基本的述語の組み合わせにより、具体的な 語における LCS にもとづく語彙情報は次のよう になる。活動自動詞 : [1] ACT]

働きかけ他動詞: [1] ACT ON-2]

変化自動詞 : [ BECOME [2 BE AT-3]

使役他動詞 : [[1] ACT (ON-2)] CAUSE [BECOME [2 BE AT-3]]]

これらの中で本研究においてとりわけ重要な のは、基本述語 ACT である。この基本述語は、先にも述べたように主語の意志が関与している。 このため、意志を表寸副詞的修飾語句と相性がい いことが指摘できる。たとえば日本語で言うと 「わざと」などのような副詞的修飾語句である。本研究では、LCS における基本述語 ACT を分析 において重視する。

## 4.2 データの分析

前章でとりあげたデータを分析する。

(11) Samay bu sağatta kitap oquy turat.

この文における動詞 oqu-を用いた過去形の文は 次のようになる。

(12) Şamay ol kitapnı oqudu.

シャマイ・その・本を・読んだ「シャマイはその 本を読んだ。」

この例における oqu-「読む」という動詞は意志性 つまり ACT を持つと考えられる。これは、「わざ と」を表す mahsusを用いた、

(13) Şamay ol kitapnı mahsus oqudu.

シャマイ・その・本を・わざと・読んだ「シャマ イはその本をわざと読んだ」

が容認されることから裏付けられる。

以上はいわゆる他動詞の例であるが、いわゆる 自動詞の例を見てみると次のようになる。

(14) Sabiy tepsey turat.

こども・おどる-e・tur 三人称「こどもが踊って いる。」

tepse-という動詞は、

(15) Sabiy mahsus tepsedi.

こども・わざと・おどった「こどもはわざと踊っ た。」

が容認されることから、ACT を持つと考えられ る。

以上のことから、自動詞他動詞にかかわらず、

「ACT を持つ動詞-e tur-」は継続を表すと考えら れる。

これに対して、tur-の前にくる動詞の形が-p で ある例は次のようになる。

(16) Şamay bu sağatta kitap oqup turat. シャマイ(人名)・この・ときに・本・読んで・tur 三人称「シャマイは、最近よく本を読む」

「ACT を持つ動詞-p tur-」は動作の繰り返しを表 すと考えられる。

次に、意味的に別のグループに属すると考えら れる動詞の例を見る。

(17) Tereze açılıp turat.

窓・あく-p・tur(三人称)「窓があいている。」

この例における動詞 açı1- の意志性を mahsus と の共起関係で見ると次のようになる。

(18) *Tereze mahsus açıldı.

窓・わざと・あいた

したがって、açıl-にはACTがないと考えられる。

このように、ACT が存在しない動詞が-p という 接尾辞をとり tur-と結びついたときは、結果の残存を表すと考えられる。それでは、aç1l-のような、 ACT を持たないと考えられる動詞が-e 形をとつ て tur-と結びついたときはどうなるのだろうか。 çiri-「腐る」を例にとると次のようになる。

çiri- という動詞の意志性を見ておく。

(19) *Aşarıq mahsus çiridi.

食べ物・わざと・çiri 過去

この文が容認されないことから、çiri-には意志性がない、すなわち ACT を欠くと考えられる。次に、çiri- が tur- と結びついた例を見ると次の ようになる。

(20) Aşarıq çiriy turat.食べ物・腐る-e・tur 三人称「食べ物が腐りつつ ある」
これは、腐る途上でまだくさってはいない、つ まり、もう少しで結果状態にたどりつく、という 意味を表す。

このようなことから、ACT を持たない動詞が-e 形になって tur-と結びついたときは、もう少しで 結果状態になるという意味になるということが できる。

4.3 まとめ

以上見てきたように、エスキシェヒル・カラチ ヤイ語の動詞 + tur は、動詞が持つ意味と、turの前に来る動詞の形によって全体のアスペクト が決まることがわかった。

これらをまとめると次のようになる。なお、

+ACT は動詞の LCS に ACT を持つもの、-ACT は動詞の LCS に ACT を持たないもの、-e は turの前に来る動詞の形 (-e 以外に -a, -yを含む)、-p は tur-の前に来る動詞の形 (-p 以外に -ip, -ip, -up, -üp を含む）を表す。なお、下ではもう少しで結果状態にたどりつくことを「途上」と記した。

## $+\mathrm{ACT \quad-\mathrm{ACT}$}

-e 進行 途上

-p 反復 残存

## 5. 結論

本研究で明らかになったことは次のとおりで ある。

・tur が組み合わさる動詞は、その動詞の LCS に ACT を持つかどうかで意味の違いが見られる。 - tur-と組み合わさる動詞は、-e, -p 等の形式を伴 うが、それら形式の違いによって意味の違いが見 られる。

参考文献

[1] Seegmiller, Steve (1996). Karachay. München: LINCOM EUROPA.

[2] 金田一春彦 (1950).「国語動詞の一分類」『言語研究』 15 .

[3] 藤家洋昭 Akbay Okan Haluk. 準備中. 未公刊.

[4] Sag I. A. \& Wasow T. (1999). Syntactic Theory: A Formal Introduction. CSLI.

[5] Jackendoff, R. (1990). Semantic structures. MIT

Press.

[6] 影山太郎 (1999).『形態論と意味』くろしお出版.


# Relation between Word Order of Languages and
## Serotonin Transporter Gene

\author{
Terumasa EHARA(江原 暉将) \\ Ehara NLP Research Laboratory \\ eharate @ gmail.com
}

## 1 Introduction

Serotonin transporter gene (5-HTTLPR) has two alleles: Short (S) and Long (L). Relative frequency of $S$ allele (S-ratio in this paper) differs across populations. African populations have low S-ratio, say $20 \%$ and East Asian populations have high S-ratio, say 70\% (Gureyev et al., 2014).

Courtet et al., (2001) show that the relative frequencies of the $\mathrm{S}$ allele were significantly higher in the violent suicidal attempters than in the controls. Chiao and Blizinsky (2010) show culture-gene coevolution between allelic frequency of 5-HTTLPR and cultural values of individualism-collectivism. They show that collectivistic cultures were significantly more likely to comprise individuals carrying the $\mathrm{S}$ allele of the 5-HTTLPR.

We have investigated relations between word order (WO) of languages (focused on the order of Object and Verb: OV/VO) and suicide-rate / homicide-rate of the speakers' populations (Ehara, 2015), the distribution of Ychromosome DNA haplogroups of speakers' populations (Ehara, 2018) and the distribution of mitochondrial DNA haplogroups of speakers' populations (Ehara, 2020). In this paper, we will investigate relation between word order of languages and the S-ratio of the speakers' populations. Our conjecture is "OV language speakers have high Sratio and VO language speakers have low S-ratio".

## 2 Data

Data for the word order (OV/VO) are obtained mainly from the WALS online database (Dryer and Haspelmath, 2013) and Yamamoto's book (Yamamoto, 2003).

Data for S-ratio of populations used in this study are listed in Appendix. They are obtained from papers described in the reference column of the appendix. Language names, their word orders and their speakers' S- ratio are listed in Table 2. Some languages (for example, Mandarin) appear multiple times, because they are spoken in multiple areas or by multiple populations.

## 3 Global analysis

T-test is done for the data in Table 2. OV vs VO word order language speakers have significantly different $\mathrm{S}$ ratio, that is shown in Table 1.

Table 1: T-test result

Figure 1 shows the relation between East longitude of languages and S-ratio. East longitude of languages are obtained from WALS database. In this Figure, blue dots correspond OV languages and red dots correspond VO languages. Most of languages in 100-150 east longitude (East Asian languages) have high S-ratio. There are several outliers in this Figure. Some of them will be explained in section 5 .

Figure 1: East longitude of languages and S-ratio

Table 2: Word Order of languages and S-ratio NO: No dominant order

20.00

VO Arabic (Modern

Standard)

VO Hungarian

NO German

VO Czech

VO Swedish

4 Local analysis

4.1 Ethiopia
Many Ethiopians speak Amharic or Oromo, both of them are OV type. Many languages in Africa are VO type. Table 3 shows the data from Africa. Ethiopian's S-ratio is higher than the S-ratio of other African populations.

Sandawe is OV type and has low S-ratio that is outlier.

Table 3: Data from Africa

 & \multicolumn{1}{|c|}{} & \multicolumn{1}{|c|}{ language } & WO & S-ratio \\

## 4.2 Basque

Basque is OV type and many of European languages are VO type. Table 4 shows the data from South Europe. Basque has highest $\mathrm{S}$-ratio.

Table 4: Data from South Europe

 &  & language & WO & S-ratio \\

## 4.3 Turkey

Turkish is OV type. Table 5 compares languages Turkish and surrounding areas of it. Turkish is in second rank. Hebrew (Modern) spoken by Samaritan has highest S-ratio, that is outlier of the VO type. Other Israeli populations have middle level of S-ratio in this region. Azerbaijani, which is OV type, has also high S-ratio.

Table 5: Data from West Asia and East Europe

 & \multicolumn{1}{|c|}{} & \multicolumn{1}{|c|}{ language } & WO & S-ratio \\

## 4.4 Russia

Table 6 shows Russian data. Two VO type languages (Russian and Komi Zyrian) speakers have low S-ratio.

## Table 6: Data from Russia

 & \multicolumn{1}{|c|}{} & \multicolumn{1}{|c|}{ language } & WO & S-ratio \\

OV type Adyghe speaking Adygei has low S-ratio that is outlier.

## 4.5 Kashmir

Although many Indian languages are OV type, Kashmiri is VO type. Table 7 shows Kashmiri and surrounding areas' data. Kashmir has lowest S-ratio.

Table 7: Data from Kashmiri and surrounding areas

 & \multicolumn{1}{|c|}{} & language & WO & S-ratio \\

## 4.6 East and South East Asia

Data from East and South East Asia are shown in Table 8. Japanese and Korean speakers have high S-ratio. On the other hand, OV language speakers in China (Kazakh, Khalkha and Uygur) have lower S-ratio than Mandarin speakers. Nasioi is also the outlier of OV language speakers.

Table 8: Data from East and South East Asia

 & \multicolumn{1}{|c|}{} & language & WO & S-ratio \\

## 4.7 Native Americans

Table 9 shows data from Native Americans. Top 5 languages are OV type or No dominant word order type (NO). Pima Bajo and Surui speakers are outlier of OV languages speakers in this region.

Table 9: Data from Native Americans

 & \multicolumn{1}{|c}{} & \multicolumn{1}{|c|}{ language } & WO & S-ratio \\

## 5 Examination of the outliers

Local analysis shows that there are several outliers. Table 10 shows the number of speakers of these outlier languages that are obtained from Wikipedia. Except for OV languages in China (Kazakh, Khalkha and Uyghur), the number of speakers of outlier languages are rather small. This fact may affect the S-ratio.

Table 10: Number of speakers of outlier languages

 \\

## 6 Conclusion and Future Works

We have investigated the relation between word order of Object and Verb (OV vs VO) of languages and the relative frequency of serotonin transporter gene 5-
HTTLPR's allele S (S-ratio) of their speakers' population. By statistical analysis (t-test) for global data, we show "OV language speakers have high S-ratio and VO language speakers have low S-ratio".

S-ratio differs geographically. So, we have executed local analysis that shows similar results from the global analysis.

To clarify the reason why the above relation holds is the future work. Another future work is to clarify the reason why the outliers exist.

## References

Laith Naser Al-Eitan, Saied Ali Jaradat, Wenwen Qin, Diah Mutiara B. Wildenauer, Dieter Db Wildenauer, Gary K. Hulse, and Guan K. Tay. 2014. Characterization of serotonin transporter gene (SLC6A4) polymorphisms and its association with drug dependence in a Jordanian Arab population. Toxicology and Industrial Health, 30(7):598610.

Rafael Bisso-Machado, Virginia Ramallo, Eduardo TarazonaSantos, Francisco M. Salzano, Maria Cátira Bortolini, and Tábita Hünemeier. 2013. Brief communication: 5-HTTLPR genetic diversity and mode of subsistence in Native Americans. American Journal of Physical Anthropology, 151(3):492-494.

Joan Y. Chiao and Katherine D. Blizinsky. 2010. Culture-gene coevolution of individualism-collectivism and the serotonin transporter gene. Proceedings of the Royal Society B: Biological Sciences, 277(1681):529-537.

P. Courtet, P. Baud, M. Abbar, J. P. Boulenger, D. Castelnau, D. Mouthon, A. Malafosse, and C. Buresi. 2001. Association between violent suicidal behavior and the low activity allele of the serotonin transporter gene. Molecular Psychiatry, 6(3):338-341.

Matthew S. Dryer and Martin Haspelmath. 2013. The World Atlas of Language Structures Online, Jena: Max Planck Institute for the Science of Human History, https://wals.info/, accessed on 2018-03-09.

Terumasa Ehara. 2015. Relation between Word Order Parameters and Suicide / Homicide Rates. Jounal of Yamanashi Eiwa College, 13:9-29.

Terumasa Ehara. 2020. Relation between Word Order of Languages and the Entropy of Mitochondrial DNA Haplogroups Distribution of the Speakers' Population. In Proceedings of The 26th Annual Meeting of The Association for Natural Language Processing, pages 490-493.

Terumasa EHARA. 2018. Relation between Word Order of Languages and the Entropy of Y-chromosome Haplogroup Distribution of the Speakers' Population. In Proceedings of The 24th Annual Meeting of The Association for Natural Language Processing, pages 1019-1022.

Luke Esau, Mandeep Kaur, Lucinda Adonis, and Zainunisha Arieff. 2008. The 5-HTTLPR polymorphism in South African healthy populations: A global comparison. Journal of Neural Transmission, 115(5):755-760.

Noreen Goldman, Dana A Glei, Yu-Hsuan Lin, and Maxine Weinstein. 2010. The Serotonin Transporter Polymorphism (5-HTTLPR): Allelic Variation and Links with Depressive Symptoms. Depress Anxiety, 27(3):260-269.

A. S. Gureyev, A. A. Kim, Ye D. Sanina, V. I. Shirmanov, V. A. Koshechkin, O. P. Balanovskiy, N. K. Yankovskiy, and S. A. Borinskaya. 2014. Serotonin transporter gene 5HTTLPR VNTR allele frequency distribution in Africa and Eurasia. Russian Journal of Genetics: Applied Research, 12(3):71-86 (in Russian).

Xian Zhang Hu, Robert H. Lipsky, Guanshan Zhu, Longina A. Akhtar, Julie Taubman, Benjamin D. Greenberg, Ke Xu, Paul D. Arnold, Margaret A. Richter, James L. Kennedy, Dennis L. Murphy, and David Goldman. 2006. Serotonin transporter promoter gain-of-function genotypes are linked to obsessive-compulsive disorder. American Journal of Human Genetics, 78(5):815-826.

H. L. Khan, S. Bhatti, S. Abbas, Y. L. Khan, R. M.M. Gonzalez, M. Aslamkhan, G. R. Gonzalez, and H. H. Aydin. 2018. Serotonin transporter (5-HTTLPR) genotypes and trinucleotide repeats of androgen receptor exert a combinatorial effect on hormonal milieu in patients with lifelong premature ejaculation. Andrology, 6(6):916-926.

I. Mata, M. J. Arranz, A. Patiño, T. Lai, M. Beperet, L. Sierrasesumaga, D. Clark, F. Perez-Nievas, L. Richards, F. Ortuño, P. Sham, and R. W. Kerwin. 2004. Serotonergic Polymorphisms and Psychotic Disorders in Populations from North Spain. American Journal of Medical Genetics Neuropsychiatric Genetics, 126 B(1):88-94.

Michael Minkov, Vesselin Blagoev, and Michael Harris Bond. 2015. Improving Research in the Emerging Field of CrossCultural Sociogenetics: The Case of Serotonin. Journal of Cross-Cultural Psychology, 46(3):336-354.

Suriati Mohamed Saini, Nik Ruzyanei Nik Jaafar, Hatta Sidi, Marhani Midin, Azizah Mohd Radzi, and Abdul Hamid
Abdul Rahman. 2014. Serotonin transporter gene polymorphism and its association with bipolar disorder across different ethnic groups in Malaysia. Comprehensive Psychiatry, 55(SUPPL. 1):S76-S81.

John D. Murdoch, William C. Speed, Andrew J. Pakstis, Christopher E. Heffelfinger, and Kenneth K. Kidd. 2013. Worldwide population variation and haplotype analysis at the serotonin transporter gene SLC6A4 and implications for association studies. Biological Psychiatry, 74(12):879-889.

S Nasserddine, K Hamzi, B Diakite, N Serbati, and S Nadifi. 2012. Distribution of 5-Httlpr Serotonin Transporter Polymorphism in Moroccan Population. Int. J. LifeSc. Bt \& Pharm. Res, 1(2).

Tatyana Noskova, Nela Pivac, Gordana Nedic, Anastasiya Kazantseva, Darya Gaysina, Gulnaz Faskhutdinova, Anna Gareeva, Zulfiya Khalilova, Elza Khusnutdinova, Dragica Kozaric Kovacic, Zrnka Kovacic, Mladen Jokic, and Dorotea Muck Seler. 2008. Ethnic differences in the serotonin transporter polymorphism (5-HTTLPR) in several European populations. Progress in Neuro-Psychopharmacology and Biological Psychiatry, 32(7):1735-1739.

Yan-hui QIAO, Mahmut $\cdot$ Halik, Hong-li ZUO, Tuerhong $\cdot$ Kewer, and Dolkun $\cdot$ Mamatyusupu. 2007. A Study of the Serotonin Transporter-linked Promoter Region Polymorphism in Xinjiang Uygur, Kazak, and Mongol Ethnic Group. ACTA ANTHROPOLOGICA SINICA, 26(3):259-263 (in Chinese).

Fatemeh Sadat Rashidi, Ehsan Ahmadipour, Sepideh Shiravand, Abolhassan Ahmadiani, Sareh Asadi, and Jamal Shams. 2018. Association of the functional serotonin transporter haplotype with familial form of obsessive compulsive disorder in Iranian patients. International Journal of Psychiatry in Clinical Practice, 22(1):47-53.

Hideki Yamamoto. 2003. Survey and Historical Study of Geographical and Genealogical Distribution of Word Order around the World. Tansuisha (in Japanese).

## Appendix Data used in the study

 & Language & wo & S-ratio & Reference \\

 & Language & Wo & S-ratio & Reference \\

 & vo & 49.26 & (Chiao and Blizinsky, 2010) \\

WO: Word order, OV: Object verb order, VO: Verb object order, NO: No dominant order


# コロナ禍の状況を自由記述文で記録し分析する試み

那須川哲哉* 鈴木祥子* 村岡雅康* 平野真理**
*日本アイ・ビー・エム株式会社 東京基礎研究所 $* *$ 東京家政大学 人文学部
*\{nasukawa, e30126, mmuraoka\}@jp.ibm.com **hirano-m@tokyo-kasei.ac.jp

## 1 はじめに

新型コロナウイルス感染症の流行による危機的状況（以降「コロナ禍」）が続く中, 日常生活における コロナ禍の影響を記録し分析可能にすることで，例 えば感染者数の増減傾向といった変化の方向性を捉 えるなど，何らかの有用な知見の獲得に結びつけら れる可能性があるのではないかと考えた. 本稿では， テキストデータを中心としたコロナ禍に関するデー タ収集の取り組みと, この取り組みから得られた知見を紹介する。

## 2 コロナ禍データの記録・収集

## 2.1 コロナ禍データ収集方針

大きな災害に関するテキストデータを収集し分析 する取り組みとして, 著者らは, 東日本大震災及び 熊本地震の際に, Twitter へ投稿された関連ツイート を収集し分析した $[1,2]$. 東日本大震災の際には，「地震」「被災」「原発」というキーワードに加え, \#jisin 及び \#jishin というハッシュタグを対象としてデー タを収集した。また, 熊本地震の際には, Tweet Location の情報と被災地の地名のキーワードを手が かりにして，データを収集した。各々のケースで，毎日数十万件規模のデータが集まり, IBM $®$ Content Analytics[3]などのテキストマイニングツールを用い ることにより，被災地で不足している物資の情報な どを捉えることができた.

今回のコロナ禍に関しては, 震災と異なり, 被災地や被災者が限定されない上, 日々の生活全般にど のような影響が生じるかの予想が困難である．その ため, 何らかのキーワードを設定してデータ収集を 行うのは難しい. また，コロナ禍がどれだけの期間続くか分からず, 長期的な取り組みを行なう必要が あると考えた. そこで, コロナ禍で感じたことや気付いたことを多くの人に自由記述形式でテキスト化
してもらい，それを集めて分析するというアプロー チを取ることにし, 入手可能なデータを出来るだけ 多く収集することにした.

## 2.2 Slack チャンネルの作成とデータ収集

るコミュニケーションツール上に，コロナ禍に関す る情報を投稿したり閲覧したりするためのチャンネ ルを作成した. その上で社内の参加者を募り, 書き 込みを依頼した。2020 年 4 月 21 日にこの取り組み を始めて以来，グループ会社や海外を含む多様な部署から参加者が集まり，2021 年 1 月 15 日時点の参加者は 348 名になっている. 投稿データの言語は日本語で,「マスクを買いに行ったがどこにも売ってい ない」「久しぶりに電車に乗ったら車内広告が少なか った」といった体験談や「こんな報道があった」と いう URL 付きの報告など多様な内容が簡梁に表現 されている. 各投稿には投稿者の名前が表示され,閲覧者が絵文字リアクションという機能で各投稿に 対し「残念」「確かに」といった反応を示せるように なっている。

この Slack チャンネルへの 2020 年 12 月末までの 書き込み件数の状況を図 1 に示す.

図 1: Slackチャンネルへの月別投稿データ件数 2020 年 12 月末までに合計 2,820 件の投稿が集まり,各投稿の平均文字数は, 中に含まれる URL の文字数も含めて 141.1 文字となっている.

## 2.3 コロナ日記の収集

IBM 社員とは異なる母集団のデータも集めて比較したいという考えから, 下記 2 大学の学生にも協力を仰ぎ，データ収集を行なった。

滋賀大学データサイエンス学部において, 2020 年 6 月 13 日に「データサイエンス実践論 $\mathrm{A}\rfloor$ という講義でテキストアナリティクスを紹介する機会を活か し, その受講生 41 名に依頼して, 5 月 30 日から 12 日間，コロナ禍で感じたことや気付いたことなどを 簡単な日記形式で記録・提供してもらった. Slack チ ヤンネルへの投稿と異なり他人に読まれることは意識せずに書き溜めたデータをレポート的に提出して もらった. 同日中でもトピックが異なる場合は, 複数件のデータにするよう依頼し, また, 受講課題と して基本的に毎日書くようガイドした. その結果, 536 件のデータが集まり, 各データの平均文字数は 39.5 文字であった. 日別の件数分布を図 2 に示す.

図 2: 滋賀大学コロナ日記の日別データ件数

同様に, 首都圈にある A 大学に所属する学生 11 名に対しても依頼を行い，2020 年 5 月 14 日からの 2 ヶ月間にわたるコロナ日記を提供してもらった. その結果, 7 月 19 日までの 521 件のデータが集まっ た. 各データの平均文字数は 153.2 文字であった.日別の件数分布を図 3 に示す.

図 3: A 大学コロナ日記の日別データ件数

## 2.4 データ収集の難しさと方向性

この試みで，データ収集を長期的に続けている Slack チャンネルに関しては, 開始後 2 ケ月で参加者が 2 百名を超え, さらに趣旨説明のセミナーなど を行った結果, 6 月末には 3 百名を超えた. その後 も参加者数は増加しているが，投稿件数はなかなか 増えない状況が続いている. 原因の一つとして, 記名式であり，多くの同僚に読まれることを意識して 記入することに敷居の高さを感じる参加者が多いこ とが考えられる。

当初は, 数十万〜数百万件規模の大量のデータを 収集し,テキストマイニング技術[4,5]を用いて, 個々 のテキストに目を通すだけでは気付かないような知見の獲得を実現することを目指していた. 現在では， コロナ禍の長期化が見えてきたこともあり, 継続的 に収集することにより，コロナ禍の継時的変化を捉 えることを重要視するようになってきている.

## 3 コロナ禍データの分析と考察

## 3.1 記述内容の比較

前節で紹介した 3 種のデータを IBM Watson ® Discovery ${ }^{\mathrm{ii}}$ の Content Mining application というテキ ストマイニングツール(以下 WD と略記) に投入し， 3 種をまとめた全データにおける出現確率よりも，各データにおける出現確率が高い表現を特徴的な表現として抽出した結果，下記の傾向が見られた.
- 滋賀大学データサイエンス学部のデータ 536 件に特徴的な表現は, 「一日中家」「試験」「暑 い」「講義」「彦根」「就活」「バイト」など
- A 大学のデータ 521 件に特徴的な表現は, 「美味しい」「寝る」「食べる」「嬉しい」「頑張る」「ゆっくり」「辛い」「犬」「癒す」「姉」「飲む」「泣く」「イライラする」「レポート」など
- A 大学データの収集期間と同じ 2020 年 5 月 14 日から 7 月 19 日までに IBM の Slack チャ ンネルに投稿された 1,089 件のデータに特徴的なのは「記事」「エレベーター」「オフィス」「COVID」「ハンドソープ」「登校」など

コロナ日記においては, 日々感じたことが独白的 に記述されているのに対し, IBM のデータは Slack チャンネルで公開される性質上, 新聞やネットの記

事で見つけた情報を共有するような内容が多く, 業務や生活全般に関する広い話題が含まれている。

## 3.2 有益と感じられる情報

2020 年末までに IBM の Slack チャンネルに投稿 されたコロナ禍情報は, 合計 2,820 件という, 全件 に目を通して分析できる量であり, マイニングによ って意外な気付きを見いだすことは難しいが，WD により，図４のように，「ワクチン」に関する投稿が 次第に増えてきているといった知見が得られる.

図 4: 増加傾向にある表現の WD による検出画面 2,820 件のうち最も多くのデータに出現する名詞 が「人」であり，492 件(17.4\%)に含まれている．次 が「コロナ」の 407 件(14.4\%)で，「マスク」の 380 件 (13.5\%)が続く．コロナ禍データの大半が「コロナ」 という表現を含まないことから，コロナ禍に関する データをSNS 等から収集するためには, コロナ禍に 関する多様なトピックの表現をキーワードとして用 いる必要があると考えられる. 従って，この試みで 収集しているコロナ禍データはコロナ禍関連表現を 収集するために活用することもできる．例えば，「リ モート手土産」「帰省暮」「幸先詣」といったコロナ 禍で生まれてきた新しい表現が，「という言葉」とい う表現と共起しているのを見出すことができる.

日々この Slack チャンネルにアクセスしている中 で，著者らが特に実利性が高いと感じたのが物品の 販売に関する情報である．例えば，マスクに関して は，データ収集を開始した当初は，「買えずに困って いる」という投稿が多かったが，2020 年 5 月に入っ てから次第に「売っていた」「值下がりした」という 投稿が見られるようになり，この情報を見て，自宅周辺で適切な值段になるのを待つような動きも見ら れた. また,「スーパーでバターが買えなくて困って いる」という投稿に対し,「ドラッグストアでは買え
た」という投稿があり，困っていた投稿者も買える ようになったことが報告されている.

参加者の多くがテレワークを続け外出を控えてお り，自ら目にできる情報が限られている中，このチ ヤンネルの情報が個々人の視野を広げる効果を出し ていると感じられる.

## 3.3 筆者の性格特性の変化の分析

テキストデータから読み取れる情報は，記述され た内容だけではない. Big Five Model[6,7]などで数值化できるようになった筆者の性格特性がテキストに 表現されることが報告されている[8]. 性格特性は，基本的には個人の特徴として一貫性があることが期待されるが, その判断基準が「人生を楽しんでいる」 かどうかといった本人の感覚に依存していることか らも, 個人の状況に応じ, 多少なりとも変動する.

著者らは日本語テキストから筆者の性格特性を推定するシステム (IBM Watson Personality Insights：以下 PI と略記）を開発し[9], これを用いて，2016 年 に発生した熊本地震の被災者のツイートを分析した 際には, big5_conscientiousness（誠実性・几帳面さ） の facet_cautiousness（注意深さ）の值が被災中に一時的に高まる現象を，また，突然入院した患者のツ イートの分析ではbig5_agreeableness（協調性）の值 が入院中に一時的に高まる $[10]$ 現象を見出した。

今回収集したコロナ禍データでも同様の性格特性 の変化が見られないかを調査した．まずは，A 大学 のコロナ日記を対象として，2020 年 5 月 14 日から 6 月 2 日までの 20 日間 (新型コロナウイルスの PCR 検査新規陽性者数が減少傾向にある収束期), 6 月 3 日から 6 月 22 日までの 20 日間（新規陽性数が少な い安定期)，6月 23 日から 7 月 13 日(一部 19 日)ま での約 20 日間（新規陽性数が増加傾向にある再拡大期）に分け，日記を記述してくれた 11 名の学生の 各期間のテキストから PI で推定される性格特性の 変化を調査した. さらに，同期間に IBM の Slack チ ヤンネルへの投稿が多かった 9名のテキストから PI で推定される性格特性の変化も調査した. 双方のデ 一タにおいて変化量が比較的大きいのは, big5_conscientiousness $の$ facet_dutifulness (忠実性) であるという結果が得られた。その変化状況を図 5 と図 6 に示す.これらの図からは，自肃を守る生活 が続く一方で, そのリターンがないことで徐々に動機付けも下がり, 安定期になって一部の学生や社員 の忠実性が低下している様子が見て取れる. さらに

図 5: A 大学コロナ日記の筆者の dutifulness の変化

図 6: IBM の Slack の投稿者の dutifulness の変化

再拡大期に，忠実性の値が再び高まる（戻る）ケー スとさらに下がるケースに分かれる様子が見られる.

とりわけ学生においてそのばらつきが顕著であり， このことは, オンライン授業導入当初に大学から学生に対して行われていた遠隔でのサポートが，安定期に入って手薄になったことを反映している可能性 もある.こうした長期間にわたる非常事態において 学生のドロップアウトを防ぐためには，むしろ安定期のサポートが重要であることがうかがえる.

## 3.4 感染者数増減傾向推定の可能性

この試みを始めるにあたり，変化のきっかけの一部でも捉えられないものかと期待していた感染者数 の増減傾向は, コロナ禍が続く中で, 非常に多くの 要因に左右される難しい問題であることが分かって きた. Slack チャンネルに蓄積されたデータには，量的な少なさもあり，感染拡大や縮小傾向の特定のき っかけが示されていることは無さそうである。

それでも，今回収集しているデータに加え，日々報道される様々な情報や第一波・第二波を通して， ある仮説を考えるようになった．その仮説とは，危機感を訴える情報が減って安心感が広がると拡大傾向が始まり，拡大傾向に伴い危機感を訴える情報が 増えると自粛による行動変容が進み, 縮小傾向に転 ずるというものである.この仮説が第三波に当ては
まるなら，2020 年 12 月上旬には収束傾向に移行す るのではないかという希望的観測をしていた。しか し, 残念ながら 2021 年 1 月に入っても拡大傾向が 止まらない状況である。

IBM の Slack データから，その背景を示唆しうる 投稿を確認できた. 2020 年 11 月 20 日に『テレビを 見ていたら，「これ以上，何をすれば良いのでしょ う?」という質問が寄せられていました.』という投稿があり，そこに 12 名が「同感です」というリアク ションをしていた. このことから，多くの人が「こ れ以上何もできない」と考え, 行動変容が起こる余地が減っていた可能性が考えられる。

こういったデータや図 5，6 のようなデータが示唆しうるコロナ疲れの状況を把握することで，新規陽性者数の増減傾向の変化につながる行動変容の余地の大小を多少なりとも捉えられる可能性はありそ うだと考えられる。

## 4 おわりに

コロナ禍で自然言語処理の技術を活かそうという 多くの取り組み[11-15]が存在する中, 日常生活の状況を記録し役立てようとする試みを示した。社内外 の多くの協力者に依存する取り組みであり, データ 収集の難しさから，ビッグデータを集めることは出来ていないが，これまでに集まったデータの価値は 大きいと感じている.

コロナ禍において，ずっと巣ごもり状態にある人 がいれば，コロナ禍前と変わらぬ活動を続ける人も いて, 人々の行動や感受性が多様化している. 性格特性の変化にも大きな個人差が認められる。データ の継時的変化に顕著な特徴が現れない性格特性も多 く，それは，コロナ禍の持つストレス状況のあいま いさや，リスクの捉え方における個人差を反映して いるとも推察される.こういった多様性を理解し寛容性を高めることにつながるなら大きな意義があり， その可能性がこのデータには含まれていると考える.

## 謝辞

本取り組みに協力してくださった多くの方々に感謝いたします。

IBM Watson は International Business Machines Corporation の米国およびその他の国における商標.他の会社名, 製品名及びサービス名等はそれぞれ各社の商標または登録商標.

## 参考文献

1. Murakami, Akiko, and Tetsuya Nasukawa. "Tweeting about the tsunami? Mining twitter for information on the Tohoku earthquake and tsunami." In Proceedings of the 21 st International Conference on World Wide Web, pp. 709-710. 2012.

2. Murakami, Akiko, Tetsuya Nasukawa, Kenta

Watanabe, and M. Hatayama. "Understanding

requirements and issues in disaster area using geotemporal visualization of Twitter analysis." IBM Journal of Research and Development 64, no. 1/2 (2019): 10-1.

3. Zhu, Wei-Dong, Asako Iwai, Todd Leyba, Josemina Magdalen, Kristin McNeil, Tetsuya Nasukawa, Nitaben Nita Patel, and Kei Sugano. IBM content analytics version 2.2: Discovering actionable insight from your content. IBM Redbooks, 2011.

4. 那須川哲哉. テキストマイニングを使う技術/作 る技術-基礎技術と適用事例から導く本質と活用法，東京電機大学出版局. 2006.

5. 那須川哲哉, 吉田一星, 宅間大介, 鈴木祥子, 村岡雅康，小比田涼介. テキストマイニングの基礎技術と応用, 岩波書店. 2020 .

6. Goldberg, Lewis R. An alternative" description of personality": the big-five factor structure. Journal of personality and social psychology 59.6: 1216, 1990.

7. McCrae, R. R. and John, O.P. "An introduction to the five - factor model and its applications." Journal of Personality, 60(2), 175-215, 1992.

8. Mairesse, F., Walker, M.A., Mehl, M.R., and Moore, R.K., Using Linguistic Cues for the Automatic Recognition of Personality in Conversation and Text. In Journal of Artificial intelligence Research, 30: 457-500, 2007.

9. 那須川哲哉, 上條浩一. "日本語における筆者の性格推定の取組み" 言語処理学会第 23 回年次大会発表論文集, pp.807-810. 2017. 10. 那須川哲哉, 上條浩一, 榎美紀, 鈴木祥子, 山下紗苗，上泰，権藤恭之，北村英哉，尾崎由佳. "テキス トから推定される筆者の性格特性情報の活用の試み
と考察" 言語処理学会第 26 回年次大会発表論文集, pp.1439-1442. 2020.

11. 荒牧英治, 若宮翔子, 矢田竣太郎, "COVID-19 に 関する自然言語処理"，自然言語処理 2020 年 12 月， Journal of Natural Language Processing Volume 27

Number 4, pp.933-937, 2020.

12. 河原大輔, "オープンコラボレーションによる COVID-19 世界情報集約サイトの構築"，自然言語処理 2020 年 12 月, Journal of Natural Language Processing Volume 27 Number 4, pp.939-943, 2020. 13. Zhang, Edwin, Nikhil Gupta, Rodrigo Nogueira, Kyunghyun Cho, and Jimmy Lin. "Rapidly Deploying a Neural Search Engine for the COVID-19 Open Research Dataset." In Proceedings of the 1st Workshop on NLP for COVID-19 at ACL 2020. 2020.

14. Wolohan, J. T. "Estimating the effect of COVID-19 on mental health: Linguistic indicators of depression during a global pandemic." In Proceedings of the 1st Workshop on NLP for COVID-19 at ACL 2020. 2020. 15. Sun, Shuo, and Kevin Duh. "CLIRMatrix: A massively large collection of bilingual and multilingual datasets for Cross-Lingual Information Retrieval." In Proceedings of the 2020 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP), pp. 4160-4170. 2020.


# ウェブ検索クエリのための
部分一致文字列に対するエンティティ名称予測モデルの提案

豊田 樹生 小松 広弥 熊谷 賢 菅原 晃平
ヤフー株式会社
\{itoyota, hkomatsu, kenkumag, ksugawar\}@yahoo-corp.jp

## 1 はじめに

ウェブ検索クエリの多くには部分一致文字列が 含まれている。例えば，クエリ“かぐや様”はエン ティティ名称“かぐや様は告らせたい〜天才たちの 恋愛頭脳戦〜”に対する部分一致文字列である1). しかし，検索クエリとして発行された部分一致文字列が，ウェブページに対するクリック回数がわ ずかか，またはゼロのテイルクエリである場合は， フィードバックを取得することが困難になる。こう いったティルクエリに対してもエンティティリンキ ングを適切に行えるようにすることは検索性能の高 いシステムを作るうえでとても重要である.

そこで, 本研究では, エンティティリンキングの 構成要素のひとつとして, ウェブ検索クエリのため の部分一致文字列に対するエンティティ名称予測モ デルを提案し，次のような貢献を行う：

(i)ブロッキング [8] を用いた大規模分散処理のた めの効率的な訓練事例の自動生成方法を提案 する.

(ii)名称予測モデルのための新たな素性を提案 する.

(iii)フィードバックの取得できない事例に対する PU(Positive Unlabelled) 学習 [4] を用いたラベリ ング手法を提案する.

(iv)比較実験において, Random Forest[2] の予測値 とクリック頻度に基づくモデルの予測值を線形補間により組み合わせることで, nDCG@5 の観点で高い性能を達成したことを示す.

## 2 問題定義

クエリ $q$ 中の主要語 $s_{s}$, 周辺語 $s_{c}$ が与えられ たときにエンティティの名称の候補のランキング
 2020 年 12 月現在の検索意図を考慮している $\left.\langle s_{1}, \ldots, s_{n}\right.\rangle$ を算出する.

各々の $s_{k}($ for $k=1 \ldots n)$ は次のようにスコアリング される:

$\operatorname{score}\left(s_{k}\right)=\max \left.\{\psi\left(s_{k}, s_{s}, s_{c}, e\right) \mid e \in E, s_{k} \in S_{e}\right.\}$

ここで， $\psi$ はスコアリング関数， $E$ は知識ベース 内でのエンティティの集合, $S_{e}$ はエンティティ $e$ から展開できるエンティティ名称の候補の集合で ある.

## 3 提案手法

本研究は，ブロッキングを用いた訓練事例の生成 (3.1), PU 学習 (3.2)の二つから構成されている.

## 3.1 訓練事例の生成

正例の取得 次の条件をすべて満たした場合，ク エリ $q$ とエンティティ名称 $s$ は部分一致していると 判定し, クエリ $q$ 中の主要語 $s_{s}$, 周辺語 $s_{c}$, およ び，エンティティ名称 $s$ の組を正例とする:

(i)主要語 $s_{s}$ とエンティティ名称 $s$ が pkduck[13] の判定式 $\left|s_{s}\right|-\left|L C S\left(s_{s}, s\right)\right| \leq \delta$ を満たす $(\delta=0)$. あるいは事前に辞書登録されている。

(ii) $q$ 中の周辺語 $s_{c}$ がエンティティ $e$ の許可リスト に登録されている2)

(iii)エンティティ名称 $s$ と対応するウェブページに 対してクエリ $q$ でクリックがある.

ラベル未付与の事例の取得 正例と判定された事例から q-gram[5] を基にした手法によりブロッキン グのためのキーを抽出する．手順は次のとおりであ る: 1) エンティティ名称 $s$ を通常の q-gram と同様 に文字 n-gram に分割する。例えば $\mathrm{n}=2$ のとき “伊藤健太郎” は “伊藤”, “藤健”, “健太”, “太郎” の 4 つの キー (主キー)に分割される。2) クエリ $q$ 中の周辺語 $\left.s_{c}(\text { サブキー })^{3}\right)$ と主要語から抽出されたキーを結合

2）この許可リストはエンティティ $e$ と対応する概要文に周辺語 $s_{c}$ を照合するなどの操作により自動的に生成される.

3）周辺語が欠損している場合は周辺語モデルを参照し確率最

する．例えば $\mathrm{n}=2, s_{c}$ =“声優” のとき，“伊藤_声優”, “藤健_声優”, “健太_声優”, “太郎_声優” という 4 つの キーが生成される。3) 結合後のキーの生起頻度を計測し，一定頻度を超えるキーは除外する。

ラベル未付与の事例に対しても同様の方法でブ ロッキングのためのキーを抽出する.ここで，ラベ ル未付与の事例は, 周辺語モデルおよび名前エン ティティモデル [17] のエンティティ ID 同士を結合 したレコードから生成される.このレコードのエン ティティ名称および周辺語からそれぞれ主キー, サ ブキーを生成する．全ての事例を対象として，同一 のキーを持つもの同士でブロックを構成する. ブ ロックの要素がラベル未付与事例のみで構成されて いる場合はそのブロックを除外する. ラベル未付与 の事例に対する主要語 $s_{s}$ を同ブロック内の正例の 主要語を複製することで生成する. ${ }^{4)}$ 最後に残った 事例を学習に用いる。

素性の抽出 正例およびラベル未付与の事例そ れぞれに対し，クエリ素性 $(\mathrm{Q})$ ，エンティティ素性 $(\mathrm{E}) ，$ クエリエンティティ素性 $(\mathrm{QE})$ の 3 種類の素性 の抽出を行った。素性の一覧を表 1 に示す.

Randomized SVD 本研究では素性のうちの一部 を Randomized SVD[3, 7] により次元圧縮したうえで Random Forest への入力とする:

$
\begin{aligned}
X & =U \Sigma V^{*} \\
X V & =U \Sigma
\end{aligned}
$

ここで $X$ は各行が素性のベクトルである行列, $U, V$ は回転行列， $\Sigma$ は特異値の対角行列である． $X$ に対して次元圧縮の回転行列 $V$ を適用することは $V \Sigma$ を求めることと等価であるため, これを求める ことで次元圧縮を行う.

## 3.2 PU 学習

本研究では次のように PU 学習における Double Weighting[4] を適用する:

1) 正例およびラベル未付与の事例を訓練用とテス ト用の 2 つに分割する．2) 訓練用の正例およびラべ ル未付与の事例を入力とし, ラベルが付与されてい るか否かの予測器 $\mathrm{A}$ を生成する. 3) テスト用の正例 に対して予測器 $\mathrm{A}$ を適用し, ラベル付与確率 $g(x)$ の 平均 $c$ を求める. 4) テスト用のラベル未付与の事例 に対して予測器 $\mathrm{A}$ を適用し $w(x)=p(y=1 \mid x, s=0)$

の重みによりラベリングを行う。ここで $w(x)$ は定数 $c$ への依存を持つ. 5) テスト用事例と訓練用事例 を入れ替え，2 4 のステップを行う．6) 全ての事例 にラベルが付与されたことを利用し, エンティティ 名称の生成確率の予測器 B を生成する.

## 4 評価

## 4.1 比較手法

DMククエリ補完モデル $[17]^{5}$ ，クリックログを用いて 所与のクエリに対するエンティティ名称候補の生起確率をディリクレ-多項分布により表現したモデル.遷移先と遷移元のクエリが同一になりやすいか否か によりパラメータベクトルを設定．候補には遷移元 のクエリの複製も含まれる。

CLKDM からクエリの複製操作を取り除き，多項分布化した (パラメータベクトルのすべての要素をゼ ロにした) モデル

RF Random Forest[2]. Spark MLlib 2.4.5を使用. SVD による次元圧縮には Criteo Spark-RSVD ${ }^{6}$ を使用.

COMB(RF+CLK) RF と CLK の予測值の線形補間モデ ル: $\psi_{\text {score }}=\beta * \psi_{C L K}+(1-\beta) * \psi_{R F}$

COMB(RF+DM) RF とDM の予測值の線形補間モデ ル: $\psi_{\text {score }}=\beta * \psi_{D M}+(1-\beta) * \psi_{R F}$

## 4.2 データセット

クリックログ 2019 年 12 月 14 日から 2020 年 12 月 14 日の 1 年間にヤフー検索に対して発行されたクエ リ，および，そのとび先 URL のログ.

タクソノミーおよび知識ベース 2020 年 12 月 15 日付 けの内製の統合的知識ベース [15].

訓練事例 3.1 に示した手順により訓練事例の作成 を行った。正例 8,600,161 件，ラベル未付与事例 4,773,930 件が生成された。

## 4.3 評価用事例の作成

次の手順により評価用事例を作成した: 1) RF と CLK の予測結果間で順位一位のエンティティ名称 が異なるようなクエリを抽出する7)2) 周辺語の付与 されたクエリのうち人物, 建造物, 漫画, 映画カテ ゴリに属するクエリをそれぞれ 25 例ランダムサン
$ に要素を加える条件は pkduck の判定式を満たすか否かに変更した

6) https://github.com/criteo/Spark-RSVD

7）一位の異なるクエリは 551,039 例, 同一のクエリは $7,084,003$例
}

プリングして抽出する 3) 周辺語の付与されていな いクエリのうち空白文字を含むクエリ，含まないク エリをそれぞれ 25 例ランダムサンプリングして抽出する 4) 計 150 クエリをヤフー検索に対して発行 する ${ }^{8)}$. 返却されたウェブページのそれぞれに対し て, 対応するエンティティ名称を記録する9). 5) ク エリ-エンティティ名称に対して，3 スケールで評価值を付与する: 所与のエンティティ名称が検索結果 の 1 位 ${ }^{10)}$ ，もしくは上位 10 件の $50 \%$ 以上を占めて いる場合は 2 , それ以外で検索結果に含まれる場合 は 1 ，検索結果に含まれない場合は 0 とする.

## 4.4 nDCG@5 の比較

4.3 で作成された評価用事例を用いて $\mathrm{nDCG} @ 5$ の計測を行った. 図 1 に線形補間の係数 $\beta$ を $[0,1]$ の範囲で変えたときの値の変化を示 す. $\beta$ の值が $[0,0.25)$ の範囲では CLK が提案手法の $\mathrm{COMB}(\mathrm{RF}+\mathrm{CLK})$ を上回る 0.568 を示し た. $\beta$ の値が $[0.25,1.0]$ の範囲では提案手法の COMB(RF+CLK) が CLKを上回る 0.593 を示し $た^{11)}$. 表 2 に $\operatorname{COMB}(\mathrm{RF}+\mathrm{CLK})$ がnDCG@5 の改善 に貢献した実例を示す。一方, DM は比較手法間で 最も低い性能となった。DM は遷移元のクエリを複製し, エンティティ名称の候補に加えるという操作 が含まれている. そのため, 1 位のエンティティ名称が正答と一致しにくくなり, nDCG のように順位 の影響を受けやすい評価指標において不利に働いた のではないかと考えられる.

## 4.5 素性の分析

図 2 に Random Forest の出力したジニ不純度に基 づく素性の重要度の上位 20 件を示す.

全体で最も効果が高かったのは MinMaxClickFreqで, 次点は MinMaxContProbで あった。一方, 最小最大スケーリングを行わなかっ た ClickFreq および ContProb は上位 20 件内では あるものの効果は大幅に劣るという結果になった.絶対值ではなくエンティティ名称候補間での相対值 が重要であるということがわかった。

全体で三番目に効果が高かったのは GrubbsSmirnovであった。訓練事例の中に, あ るクエリに対する候補エンティティ名称間での

ClickFreqのの分布を考えた時に，外扎値を含むよ うな分布が多く含まれていたということが考えら れる。

Randomized SVD により次元圧縮を行った ClassVec, SfreqVec, ContLocVec の 3 つのベク トルに関しては, この 3 つの中では相対的に ContLocVec の効果が最も高かった. ContLocVec の分散表現は, エンティティのクラスや周辺語を ClassVec およびSfreqVec よりも細かな粒度で表現 しているため, これら 2 素性の役割を包含している のではないかということが考えられる.

またContLocVec 自身よりもそこから派生し た ContLocVecCosMean, ContLocVecCosVar の方 が効果が高かった。ベクトル間の関係性を要約統計量で表現することで，より効果が高まったのではな いかと考えられる。

図 1: nDCG@5 の比較. RF, CLK, DM は $\beta$ とは非依存で ある

図 2: Random Forest の出力した素性の重要度. ContLocVec に対する添え字はベクトルの要素の番号

## 5 おわりに

本研究ではエンティティ名称の予測モデルの提案 を行った。今後の課題としては，より大規模な評価 を行うということやタイプクエリ判定 [10] や人物の 本業判定 [12] などの関連分野の技術をうまく組み合 わせるということがあげられる.

## 参考文献

[1]Roi Blanco, Giuseppe Ottaviano, and Edgar Meij. Fast and space-efficient entity linking for queries. In Proceedings of the Eighth ACM International Conference on Web Search and Data Mining, pp. 179-188. ACM, 2015.

[2]Leo Breiman. Random forests. Machine learning, Vol. 45, No. 1, pp. 5-32, 2001.

[3]Paul G Constantine and David F Gleich. Tall and skinny qr factorizations in mapreduce architectures. In Proceedings of the second international workshop on MapReduce and its applications, pp. 43-50, 2011.

[4]Charles Elkan and Keith Noto. Learning classifiers from only positive and unlabeled data. In Proceedings of the 14th ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining, pp. 213-220, 2008.

[5]Luis Gravano, Panagiotis G Ipeirotis, Hosagrahar Visvesvaraya Jagadish, Nick Koudas, Shanmugauelayut Muthukrishnan, Divesh Srivastava, et al. Approximate string joins in a database (almost) for free. In $V L D B$, Vol. 1, pp. 491-500, 2001.

[6]Frank E Grubbs. Procedures for detecting outlying observations in samples. Technometrics, Vol. 11, No. 1, pp. 1-21, 1969.

[7]Nathan Halko, Per-Gunnar Martinsson, and Joel A Tropp. Finding structure with randomness: Probabilistic algorithms for constructing approximate matrix decompositions. SIAM review, Vol. 53, No. 2, pp. 217-288, 2011.

[8]George Papadakis, Dimitrios Skoutas, Emmanouil Thanos, and Themis Palpanas. Blocking and filtering techniques for entity resolution: A survey. ACM Computing Surveys (CSUR), Vol. 53, No. 2, pp. 1-42, 2020.

[9]Marius Paşca, Benjamin Van Durme, and Nikesh Garera. The role of documents vs. queries in extracting class attributes from text. In Proceedings of the sixteenth ACM conference on Conference on information and knowledge management, pp. 485-494. ACM, 2007.

[10]Ellie Pavlick and Marius Pasca. Identifying 1950s american jazz musicians: Fine-grained isa extraction via modifier composition. In Proceedings of the 55th
Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers), pp. 2099-2109, 2017.

[11]John W Pratt. Remarks on zeros and ties in the wilcoxon signed rank procedures. Journal of the American Statistical Association, Vol. 54, No. 287, pp. 655$667,1959$.

[12]Mahsa S Shahshahani, Faegheh Hasibi, Hamed Zamani, and Azadeh Shakery. Towards a unified supervised approach for ranking triples of type-like relations. In European Conference on Information Retrieval, pp. 707-714. Springer, 2018.

[13]Wenbo Tao, Dong Deng, and Michael Stonebraker. Approximate string joins with abbreviations. Proceedings of the VLDB Endowment, Vol. 11, No. 1, 2017.

[14]Frank Wilcoxon and Roberta A Wilcox. Some rapid approximate statistical procedures. Lederle Laboratories, 1964.

[15]Tomoya Yamazaki, Kentaro Nishi, Takuya Makabe, Mei Sasaki, Chihiro Nishimoto, Hiroki Iwasawa, Masaki Noguchi, and Yukihiro Tagami. A scalable and plug-in based system to construct a production-level knowledge base. In Proceedings of the 1st International Workshop on Challenges and Experiences from Data Integration to Knowledge Graphs co-located with the 25th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery \&Data Mining, 2019.

[16]豊田樹生, 土沢誉太, 築地毅, 菅原晃平, 野口正樹. dishpam: A distributable seeded hierarchical pachinko allocation model. 言語処理学会第 26 回年次大会発表論文集, pp. P2-19, 2020.

[17]豊田樹生, 夜久真也, 石川葉子, 土沢誉太, Kulkarni Kaustubh, Bhattacharjee Anupam, 宰川潤二. ウェブ 検索クエリに対する周辺語を考慮した教師なし エンティティリンキング. 言語処理学会第 25 回年次大会発表論文集, pp. 81-84, 2019.
表 1: 素性の一覧. クエリ素性 (Q)，エンティティ素性 (E)，クエリエンティティ素性 (QE)

 & Q \\

表 2: 実際の出力例. スコア順にエンティティ名称を列挙した. 評価点 2 の事例は太字にした. 正答と一致す るエンティティ名称には下線を引いた。

 & 南アフリカ国立動物園 & 南アフリカ国立動物園,アフリカンサファリ \\


# SignWriting 表記の手話単語検索のための単語のベクトル表現

松本 忠博
岐阜大学 工学部
tad@gifu-u.ac.jp
}

東香織
岐阜大学工学部
加藤 三保子
豊橋技術科学大学 総合教育院

## 1 はじめに

手話には標準的な文字表現がないことから，主に 手話の言語学的，工学的研究を目的として表記法 がいくつか提案されてきた. Sutton の SignWriting[1] （以下，SWと略す）は主要な表記法の中で唯一日常生活の中で手話を読み書きする書記体系として 提案され，かつ，その文字が Unicode 文字集合にも 含まれている ${ }^{1)}$.これまでに複数の国で，万う児教育の場などでの利用が試みられてきた．SWを使っ た手話文書エディタも複数作られており，我々も JSPad[2] と呼ぶシステムを開発し，公開している.

手話単語の構成要素 (音素) は, 手の形, 手の位置，手の動き，および，顔の表情などの非手指要素 と言われている. SWではそれらを表す図的な記号 を 2 次元的に配置して単語を表記する（図 1)。この 図的な表現は人にとって直観的に分かりやすい反面，自由度が高く，書き手による表記の摇れが大き い。そのため，機械的な単語の同定が単純には行え ず，文書処理の基本操作である単語の検索も簡単で はない。そこでJSPad では，単語を構成する記号間 の類似度の定義と，それをもとにした単語間類似度 の算出アルゴリズムを考案し，SWを入力形式とす る手話一日本語辞書機能を JSPad に実装した [3]. さ らにその改良として，とくに表記の摇れが大きい手 の動きの表記について，動きの特徴量を要素とする 動作特徴ベクトルを定義して, 単語識別精度の向上 を図った [4].

本研究では $\mathrm{SW}$ 表記の手話単語を辞書検索するこ とを主な目的として，動作だけでなく，手の形や位置などの要素についてもべクトル化する方法を検

1) Sutton SignWriting (Unicode block): https://unicode.org/ charts/PDF/U1D800.pdf

図 1 SignWriting による単語の表記例

討している．単語の辞書検索を，手書き文字認識の ように多クラス分類問題として解くには，書き取り データのサンプル数が少ないこと，そして，辞書に 単語が追加された際の対応や，他の国・地域の手話単語辞書への適用がしやすいことなどから，ここで は単語間の類似度を用いて，検索対象の単語との類似度が高い辞書内の単語をユーザに提示する方式を とる。

## 2 SW による手話表記と表記摇れ

SWでは図 2 に示すような図的な記号 (International SignWriting Alphabet, $\mathrm{ISWA}^{2)}$ ) 2 次元的に配置し て手話単語を記述する. 国際発音記号のように様々 な国の手話に対応できるよう，ISWA2010では7つ のカテゴリ (手形，動作，強弱，頭・顔，体など), 30 のグループ，652 種類の基本記号（base symbol） が用意されている。さらに，手形記号と動作記号に は 2 つの修飾要素 fill（手形記号では手のひらの向 きを表す 6 種類）と rotation（手形記号では指先の 向きと左右の手の違いを表す 16 種類）を指定する ことができるため，1 つの基本記号に対して最大で $6 \times 16=96$ 通りの記号が存在することになる。

音声言語では音素（子音・母音）は逐次的に表出 され，文字も 1 次元的に並べられる．手話言語の音素（手の形，向き，位置，動き，顔の表情など）は

2) ISWA 2010: https://movementwriting.org/symbolbank/ index.html\#ISWA2010

図 2 SignWriting で使用される文字 ISWA

3 次元空間上で同時的に表出され，SWではこれを 2 次元平面上に射影した形で表す. その際，類似し た記号のうち（単語の弁別に影響しない範囲で）ど れを選択するか (例：0と几)，指先や手のひらの 向き（角度）がどの記号とも一致しない場合にどの 角度で近似的に表すか，省略可能な記号があるとき にその記号を省略するかしないか，視点をどう選ぶ か（例：話者視点しと，上からの視点4日）など， SW では書き手が恣意的に選択できる要素が多い.同じ動きを表す複数の方法が存在する場合もある （例えば，右手を 2 度上に動かす動作は，記号 丹爪で 表すことも，記号介を 2 つ並べて表すこともでき る).また，内部表現では，記号の位置はピクセル 単位で指定できるため，ひとりの書き手が同じ単語 を書いても，一般に記号の配置はまったく同じには ならない. さらに，実際の手話にも話者によって手 の形や動きが微妙に異なる表現の摇れがあり，それ が表記摇れにつながることもある。これらの要因に より，SW による手話の表記には大きな摇れが生ず るため，文書内の単語の検索のような基本的な操作 も音声言語の文字と同じようにはできない.

## 3 SW 形式の手話単語の検索

## 3.1 関連研究

SW で書かれた手話単語の検索手法として，Costa ら [5] は，2つの単語の照合時に記号の位置のずれ を許容する単語類似関係（sign similarity relation）を 定義し，それを用いた照合手続きを提案している. また，Aerts ら [6] は，検索対象となる単語の手の形 と，その手が接触する体のゾーン，及び，接触の仕方をユーザに指定させることで，単語を検索する方法を提案している。いずれも記号の類似性について
は考慮しておらず，記号の違いは許容されない。

SW の Web サイト3)では，SW によるオンライン 手話辞書 SignPuddle や，SW を使って手話文書を作成するソフトウェアなどがいくつか公開されてい る.これらのソフトウェアにも辞書内の単語を検索 する機能が用意されているが，手話からその訳（英語等）を検索する方法は，単語を構成している記号 を指定するものであり，記号間の類似性や記号の位置情報は考慮していない。

## 3.2 JSPad における従来手法

JSPad では，単語を構成する記号や配置が完全に 一致しなくても，ユーザが記述した単語と類似した 単語を辞書内から見つけ出し，候補をユーザに提示 する機能を実装してきた. ここでは単語間の類似度 を求めるための 2 種類の従来手法の概略を述べる.

## 手法 1

まず，比較対象となる 2 つの単語を構成する記号間の対応関係を推定する．そのために，すべての記号の対応関係のうち，対応する記号間の類似度の平均が最も大きくなるものを探索し，その記号間類似度の平均值を単語間の類似度とする。計算量を抑え るため，類似度 0 の記号の組み合わせが見つかった 場合は，その対応関係は候補から除外する。また，記号数の差が一定以上の場合は，単語間の類似度を 0 とする.

記号間の類似度は，記号が表す手などの形と，単語内での記号の相対位置をもとに算出する. ISWA の各記号は，SSS（sign symbol sequence）と呼ばれる 6 つの值の組によって識別される. これは，各記号 のカテゴリ，グループ，基本記号番号，バリエー ション, 塗り（fill）, 回転 (rotation) を表すもので,例えば，手形記号 は 01-09-016-01-03-01，動作記号 $\Uparrow$ は2-03-001-02-01-01 と表される. 形の類似性 は，このSSSをもとに算出する。また，同じグルー プに属す記号でも，記号が表す手の形が類似したも のとそうでないものが混在する（図 2）ため, 独自に サブグループを設けて類似度の調整に用いている。

位置情報については，対応する記号の単語内の相対位置間のユークリッド距離により類似度を減じる ことで，類似度に反映させる。

## 手法 2

手法 1 の評価実験の結果，ISWA 記号のうち，と くに手の動きを表す記号の表記摇れが大きいことが 分かった. そこで手の動きについては，単語に含ま れる動作の成分（右手の垂直運動, 左手の円運動,反復の有無，接触の有無など）を特徴量とする 39 次元の動作特徵ベクトルで表す. そして，2つの単語の動作特徴ベクトルのコサイン類似度と, 手法 1 による動作以外の要素から得られる単語間類似度の 加重平均を単語間の類似度とした [4].

## 4 手話単語のベクトル化

本研究では手の動き以外の，手形，頭・顔，体 （肩，腕，腰など）の記号についてもべクトル表現を 定め，それらをもとに単語べクトルを生成する. ベ クトル化することで，記号の対応関係を推定するた めの探索を行う必要がなくなる.

## 4.1 記号とその位置のベクトル化

比較対象となる 2 つの単語を構成する記号間の類似度は，記号そのものの類似度と単語内での記号の 相対的な位置によって決まる. まず，記号の類似性 により記号のベクトル表現を取得し，位置情報をそ のベクトルにエンコードする.

## 記号のベクトル化

手法 1 で取得した記号間類似度の算出結果を訓練 データとして用いて，記号が表す手の形などの類似性に基づく記号べクトルを取得する. 学習のための ニューラルネットワークのモデルを図 3 に示す. 入力は比較対象となる 2 つ記号の ID であり, 図中 の 2 つの埋め込み層の重みは共有されている. 2 つ の埋め込み層の出力ベクトルのコサイン類似度が,手法 1 で得られた結果に近づくように学習を行う.学習の結果得られた埋め込み層の重みを記号べクト ルとする.

すべての記号の組み合わせを学習対象にすると訓練データのサイズが大きくなり, 訓練時間も長くな るため，学習はカテゴリごとに行った. カテゴリご との記号数（種類）と埋め込みベクトルの次元数を 表 1 に示す.

記号ベクトルのサイズはカテゴリによらず 185 次元の固定長とする．埋め込みベクトルデータを格納 する位置をカテゴリごとに設定し，空き領域には 0 を埋める．カテゴリの異なる記号間のコサイン類似

図 3 記号間類似度の学習モデル。

度は 0 になる。

## 位置情報のエンコード

手法 1 では，同一の記号でも単語内での相対位置 の違いにより類似度が変化する。これをべクトルで 表現するために，記号の位置情報をべクトルにエン コードする．単語内での相対位置をもとに正規分布 の平均 $\mu$ を設定し，カテゴリごとの重みをかけて記号べクトルに加える．位置情報には $x$ 成分と $y$ 成分 があるため，例えば手形記号（100 次元）では， $x$ 成分を表す正規分布を先頭の 50 次元に，y成分を表す 正規分布を残りの 50 次元に加える.

## 4.2 単語のベクトル化

単語に含まれる記号のベクトルをカテゴリごと に重みをつけて統合し, 固定長の単語ベクトルを取得する. 動作記号（と強弱記号）に対するべクトル については，手法 2 の動作特徴ベクトルを流用す る. 統合の仕方としては，記号べクトルの和をと る (sum pooling)，あるいは，各要素の最大值をとる (max pooling), 平均をとる（average pooling）などが 考えられる．次節の実験では，単語に含まれる記号 のベクトルの，カテゴリごとの平均を単語ベクトル とした. したがって，単語べクトルのサイズは，記号ベクトルと同じ 185 次元である.

## 5 評価実験

単語ベクトルによる単語間類似度評価のために辞書検索実験を行った。

これまでに, 累計 33 名の被験者に日本手話の単語のイラスト 20 語，動画 10 語（の一部）を見て SW

で書き取ってもらい，計 30 種類 406 語の表記デー タを収集している．明かな表記上の誤りには修正を 加え，修正が困難なものは除外した．表記サンプル のそれぞれを辞書検索し，辞書中の目的の単語（正解）が類似度順で何位になるか調べた。「1 位」，「5 位以内」，「10 位以内」を正解とした場合の正解率の マイクロ平均と，406 語の検索にかかった時間を表 2 に示す.

表中のベクトル欄「なし」は動作特徴ベクトルも 単語ベクトルも用いない従来の手法 (手法 1)，「動作」は動作記号のみべクトル化する手法（手法 2) である.

「記号」は手法 2 において，記号の形状に基づく 類似度算出部分に記号ベクトルを使用した方法であ り，記号の位置情報はベクトルにエンコードしてい ない.

「単語 1」は記号べクトルに位置情報をエンコード して，(動作を除く）単語ベクトルを生成し，その単語ベクトルによる類似度と, 動作特徵べクトルによ る類似度の加重平均（9:1）を単語類似度としたもの である.

「単語 2」は動作特長ベクトルを単語ベクトルに組 み入れて 1 つのべクトルにして類似度を求めたもの である.

ベクトル間の類似度にはコサイン類似度を使用し た. 辞書の登録語数は 2048 である.

実験の結果，今回の単語ベクトル表現では，実行時間を短縮することはできたものの，正解率はいず れの場合も下がる結果となった。実行時間が短く なった理由としては, 記号の対応関係の探索が不要 になったことと, 辞書単語のべクトルを予め求めて 辞書に格納しておけるようになったことがあげら れる。

なお，記号べクトルを用いない従来手法におい て，記号間類似度や単語間類似度を定める際，どの ような表記摇れがあるかを調査するためにこれら の表記サンプルを参照しているため，この実験はク ローズドテストとも言える.

## 6 おわりに

SW で表記された単語を辞書や文書中から検索す ることを目的として現在検討している手話単語の ベクトル表現について述べた. 手の動きの要素につ いては動作特徴量をもとにべクトル化し, 手の形や 頭・顔，体（肩，腕，腰）などを表す記号について表 2 日本手話単語による評価実験の結果

} \\

は，従来手法で得られた記号間類似度をもとに埋め 込みベクトルを取得した。記号の位置情報は，正規分布を用いて記号べクトルにエンコードしている.実験の結果，検索にかかる時間は短くなったが，今回の単語のベクトル化方法では正解率は低下した。

サンプルごとの結果の詳細な分析とそれに基づく 手法の改善は今後の課題である. オープンテストと なる別のデータセットによる評価実験についても今後行う予定である.

## 謝辞

本研究は JSPS 科研費 JP18K11430 の助成を受けた ものです.

## 参考文献

[1] Valerie Sutton. Textbook and Workbook, 3rd ed. The deaf action comittee for SignWriting, 2002. https://www. signwriting.org/lessons/books/.

[2] Tadahiro Matsumoto, Mihoko Kato, and Takashi Ikeda. JSPad-a sign language writing tool using SignWriting. In Proceedings of the 3rd International Universal Communicatin Symposium (IUCS2009), pp. 363-367, 2009.

[3] 高瀬友宏, 松本忠博, 加藤三保子. SignWriting を利用 した手話文書エディタ JSPad における手話-日本語辞書について. 言語処理学会第 18 回年次大会発表論文集, pp. 1220-1223, 2012.

[4] 岡田紳太郎, 松本忠博, 加藤三保子. 動作特徴ベクトル の導入による SignWriting 表記の手話単語の類似度定義の改良と評価. 言語処理学会第 25 回年次大会発表論文集, pp. 1141-1144, 2019.

[5] Antônio Carlos da Rocha Costa, Graçaliz Pereira Dimuro, and Juliano Baldez de Freitas. A sign matching technique to support searches in sign language texts. In Workshop on the Representaion and Processing of Sign Languages, LREC2004, Lisbon, pp. 32-36, 2004.

[6] Steven Aerts, Bart Braem, Katrien Van Mulders, and Kristof De Weerdt. Searhing SignWriting signs. In Workshop on the Representation and Processing of Sign Languages, LREC 2004, Lisbon, pp. 79-81, 2004.