# 質問一回答ペアを活用する 半教師あり抽出型質問要約モデルとその学習法

本稿は質問を対象とした抽出型要約を扱う。ニューラルネットワークによる抽出型要約モデルの学習には, 大規模なラベル付きデータが必要となる。 ユーザが自由に 記述する Yahoo!知恵袋などのコミュニティ QA (CQA) に投稿される質問に対して は，ラベル付きデー夕の獲得が難しい，そこで，本研究ではラベル付きデータが不足する問題を軽減するため, 小規模な人手ラベル付きデー夕に加え, CQAから大量 に獲得可能な質問－回答ペアを活用する，半教師あり要約モデルを提案する。また，提案モデルの学習法として, 質問－回答ペアを活用した事前学習, 同時学習, Distant Supervision による疑似ラベルの活用，サンプリング手法などを提案する。従来の半教師あり学習の枠組みでは考慮されてこなかった, 質問－回答といったぺア構造か ら，効率的に要約モデルを学習する手法を考察する。実験より，適切なサンプリン グ法や疑似ラベルを用いた同時学習手法により，特にラべル付きデータが小規模な 場合に良い性能を示したことを報告する。

キーワード : 質問要約, 文書要約, 抽出型要約, ニューラルネットワーク, Distant Supervision
## Semi-Supervised Extractive Question Summarizer Using Question-Answer Pairs and its Learning Methods

\author{
Tatsuya ISHiGaKI ${ }^{\dagger}$, Kazuya Machida $^{\dagger \dagger}$, Hayato Kobayashi ${ }^{\dagger \dagger}$, \\ Hiroya TAKAMURA ${ }^{\dagger \dagger \dagger, \dagger}$ and Manabu OKUMURA ${ }^{\dagger \dagger \dagger \dagger}$
}

We treat extractive summarization for questions. Neural extractive summarizers often require much labeled training data. Obtaining such labels is difficult, especially for user-generated content, such as questions posted on community question answering services. In this paper, we propose semi-supervised extractive summarizers for such questions that exploit question-answer pairs to alleviate the problem of insufficient labeled data. To this end, we propose several learning methods, namely pretraining, multi-task learning, distant supervision, and sampling methods, to examine how to

effectively use such unlabeled paired data. Experimental results show that multi-task training performs well with an appropriate sampling method or distant supervision, especially when the labeled data is small.

Key Words: Question Summarization, Document Summarization, Extractive Summarization, Neural Networks, Distant Supervision

## 1 はじめに

Yahoo!知恵袋に代表されるコミュニティ QA (CQA)には日々多くの質問が投稿される，ス マートフォンに送信されるプッシュ通知や質問の検索結果画面に表示される見出しは，ユーザ が投稿の全文を読むか否かを決定する手がかりとなる，多くの CQA では，見出しとして質問 の先頭部分を表示する。しかし, 図 1 に例示するように重要箇所は必ずしも質問の先頭に現れ るとは限らない. ユーザの的確な判断を助けるためには，質問の重要箇所を見出しに含めるこ とが重要である。そこで，本研究では質問に対する要約課題に取り組む.

本稿では質問要約課題を抽出型単一文書要約として定式化する．抽出型要約は原文書中の文 もしくは単語列をそのまま取り出し要約として提示する手法である。原文書に現れる表現の言 い換えを許容する生成型要約とは異なり, 非文の出力を比較的抑えられるという観点から安全性が高い，実サービスへの適用を指向し，本研究では質問からもっとも重要な単一文を選択し 要約とする設定を扱う。

抽出型要約自体は, 自然言語処理の分野において長く取り組まれている課題の一つである.古くは単語出現頻度 (Luhn 1958) を用いる文の重要度計算の研究から始まり，グラフに基づく 手法 (Mihalcea and Tarau 2004), トピックに基づく手法 (Gong and Liu 2001), 素性ベースの機械学習による手法 (Naik and Gaonkar 2017), 組み合わせ最適化問題として定式化する手法 (Li, Qian, and Liu 2013; Kikuchi, Hirao, Takamura, Okumura, and Nagata 2014) など多くの手法が 提案されている。2016 年以降は大規模データを用いたニューラルネットワークに基づく手法が 積極的に研究されている (Cheng and Lapata 2016; Nallapati, Zhai, and Zhou 2017). ニューラ ルネットワークを用いた要約モデルの学習に必要となる大規模なラベル付きデー夕は，人手作

図 1 コミュニティ QAへの投稿される質問と回答の例
成するコストが大きい。また，CQAなどにユーザが自由に投稿するテキストに対しては良質な ラベルの自動付与が難しい.

このようなデータ獲得の問題を軽減するため, 本稿ではラベル付きデータに加え質問 - 回答 ペアも用いて学習する半教師あり学習に基づく抽出型質問要約モデルを提案する. 図 1 の右側 に示す回答には,「iPhone」や「WiFi」といった質問中の重要と思われる単語が含まれている.本研究では回答情報が質問中の重要箇所を同定するための手がかりになると考える。人手によ るラベルの大規模な獲得は難しいが，質問－回答ペアは CQAから大規模に獲得可能である.

提案モデルは文抽出器と回答生成器の 2 つの部品から構成され, 前者はラベル付きデータ,後者はペアデータを用いて学習される。それぞれの部品が質問中の文に対し重要度を出力し, 2 つの重要度を組み合わせ最終的な文の重要度を得る．提案モデルの設定は従来の半教師あり 学習とは異なり, 大規模データ側が質問－回答というぺア構造を持つ点に特徵がある。このよ うな設定において, どのような学習手法が有効であるかは必ずしも明らかではない。そこで,本研究ではぺア構造を持つデータを用いてニューラルネットワークを事前学習する手法, 文抽出器および回答生成器をそれぞれ別に学習しスコアを統合する手法, 文抽出器および回答生成器を同時学習する手法を提案し比較する。また, 人手ラベル付きデータとペアデータのサイズ が大きく異なる点も問題となる。これに対処するために，小規模データのオーバーサンプリン グ，大規模データのアンダーサンプリングおよび Distant Supervision による疑似ラベルの大規模データへの付与など，データ不均衡問題を解消する手法も提案する.

実験より, (a) 文抽出器と回答生成器を同時学習する手法が有効であるが, データ不均衡問題 に対処するための適切なサンプリング法が必要となる，(b) ラベル付きコーパスが小規模な場合 に，Distant Supervision に基づく手法を用いた疑似ラベルを用いて学習することで，より良い 性能が得られるという 2 つの知見が得られた。

本稿の貢献を以下にまとめる。

- 質問－回答ぺアを活用する半教師あり学習モデルおよびその学習法を提案する．事前学習手法, 文抽出器および回答生成器をそれぞれ別に学習し結合する手法, 同時学習する手法を提案し，その効果を実験的に検証する。

- データサイズの不均衡問題を解消するための手法としてサンプリング手法および Distant Supervisionによる疑似ラベルの活用による手法を提案し，その有効性を確認する.

- 半教師あり学習による質問要約モデルの学習および性能評価に利用可能な 4 つのデータセッ トを作成する．具体的には．質問に対し要約に含めるべき文を人手ラベル付けした小規模 （775 事例）および中規模（12,406 事例）データ，100,000 件の質問－回答ぺアを格納した大規模データ，Distant Supervision に基づく提案手法により疑似ラベルを付与したデータを作成する。

・ 実験に用いたデータは公開する ${ }^{1}$.

以後, 本稿では 2 節で提案モデルについて定式化し, 3 節で実験に用いるデータについて述 ベる. 特に，人手ラベル付きデータのクラウドソーシング (3.1 節) や Distant Supervision によ る疑似ラベルを自動付与する提案手法 (3.3 節) について詳述する．4 節では実験に用いる比較手法として, 提案モデルの学習法 (4.1.1 節), サンプリング法 (4.1.2 節) および疑似ラベルの活用 (4.1.3 節) によるデータ不均衡問題の解消について述べ， 5 節で結果をまとめる. 6 節で他の 研究との関連について述べ，最後に 7 節で今後の方向性として, 他の自然言語処理課題への応用可能性について議論する.

## 2 提案モデル

本節では我々の提案する半教師あり質問要約モデルについて述べる. 図 2 に全体像を示す.本モデルは文抽出器と回答生成器の 2 つの部品からなる. 図 2 の太枠部分が文抽出器, 破線部分が回答生成器である. 文抽出器はラベル付きデータから学習されるニューラルネットワーク を用いて，質問中の文の重要度を計算する。一方，回答生成器は質問 - 回答ペアから学習され る注意機構付きエンコーダ・デコーダ (Luong, Pham, and Manning 2015) を用いて, 回答単語列生成を行う。単語列生成時に計算する質問中の文に対する注意重みを重要度とみなす。半教師あり学習の観点からは, 文抽出器が主となるタスクであり, 回答生成器が補助的なタスクを 解くモデルとみなすことができる.

これら 2 つの部品はエンコーダを共有する。まず，エンコーダは単語を Long Short-term Memory (LSTM) (Hochreiter and Schmidhuber 1997)による文エンコーダで読み込み，文表現 ベクトルを出力する。その後, 別の LSTM で構築される文書エンコーダで文表現ベクトルを逐次読み込み，文脈を考慮したべクトル表現を得る。文書エンコーダの出力するべクトル表現は その後, 文抽出器および回答生成器による重要度計算に用いられる. 文抽出器および回答生成器の処理が完了した段階で 2 つの重要度が得られることになる。これら 2 の重要度を統合す ることで, 最終的な文の重要度を得る。重要度が最大となる文をシステムの出力要約とする.以下にエンコーダ, 文抽出器, 回答生成器, 2 つの重要度の統合, 学習に用いる損失関数につい て順に定式化する。

## 2.1 エンコーダ

本モデルでは文エンコーダおよび文書エンコーダという 2 のエンコーダが階層に接続され る. 入力質問は文系列 $d=\left(s_{1}, s_{2}, \ldots, s_{m}\right)$ とし, 文は単語列 $s_{i}=\left(w_{i, 1}, w_{i, 2}, \ldots, w_{i,\left|s_{i}\right|}\right)$ で表現
^{1}$ http://lr-www.pi.titech.ac.jp/ ishigaki/chiebukuro/
}

図 2 回答情報を活用する半教師あり質問要約器

する。文エンコーダは各文に含まれる単語を LSTM で読み込み単語表現系列 $\left(h_{i, 1}, \ldots, h_{i,\left|s_{i}\right|}\right)$ を 得る。文書エンコーダは文エンコーダの最終状態 $h_{i,\left|s_{i}\right|}$ を各文に対し逐次読み込み，文脈を考慮した文表現べクトル系列 $\left(h_{1}, \ldots, h_{m}\right)$ を出力する。この系列は文抽出器および回答生成器に 渡され，それぞれの重要度計算に用いられる。

## 2.2 文抽出器による重要度計算

文抽出器による重要度計算について述べる。文抽出器は質問中の文がもっとも重要な文であ るか否かを分類する二值分類問題を解く．エンコーダの出力ベクトル $\left(h_{1}, \ldots, h_{m}\right)$ は，それぞ れ 2 次元ベクトルに線形変換され，ソフトマックス関数で重要文であるか否かを表現する二値確率分布に変換される:

$
p\left(s_{i}\right)=\operatorname{softmax}\left(W_{\text {ext }} h_{i}\right)
$

ここで， $W_{\mathrm{ext}}$ は線形変換するための重み行列である.

文抽出器はラベル付きデータから学習される。学習時の損失関数には交差エントロピーを用 いる:

$
L_{\text {ext }}=-\sum_{i=1}^{m}\left.\{\left(1-t_{i}\right) \log \left(1-p\left(s_{i}\right)\right)+t_{i} \log p\left(s_{i}\right)\right.\}
$

ここで， $t_{i}$ は $s_{i}$ がもっとも重要な文である場合に 1 をとり，それ以外では 0 をとる二値変数で ある．文抽出器のみを学習する実験設定においては，この損失関数のみを用い学習を行い，回答生成器と同時学習をする設定においては後述するように回答生成器側の損失関数と統合して
用いる。

このニューラルネットワークの計算する確率値 $p\left(s_{i}\right)$ を文 $s_{i}$ の重要度と考える：

$
f_{\text {ext }}\left(s_{i}\right)=p\left(s_{i}\right)
$

この重要度は, 後述する回答生成器の出力する重要度と統合されることで, 最終的な文の重要度の計算に用いられる。

## 2.3 回答生成器による重要度計算

次に, 回答生成器による重要度計算について述べる。回答生成器は回答単語列 $\left(y_{1}, y_{2}, \ldots, y_{k}\right)$ を注意機構付きエンコーダ・デコーダを用いて出力する。回答生成時に注意機構が計算する注意重みを文の重要度とみなす。

デコーダの LSTM は以下のように時刻 $j$ における隠れ状態べクトル $h_{j}^{\prime}$ を計算する：

$
h_{j}^{\prime}=\operatorname{LSTM}\left(h_{j-1}^{\prime}, \operatorname{emb}\left(y_{j-1}\right)\right) .
$

$\mathrm{emb}$ () は引数の単語埋め込み表現を表す. なお, $t=0$ における隠れ状態ベクトル $h_{0}^{\prime}$ はエンコー ダLSTM の最終状態で初期化する。それぞれの時刻において，単語生起確率分布を隠れ状態 $h_{j}^{\prime}$ を用いて以下のように計算する：

$
p\left(y_{j} \mid y_{<j}, d\right)=\operatorname{softmax}\left(W_{\text {gen }} h_{j}^{\prime}\right)
$

ここで， $W_{\text {gen }}$ は重みべクトル， $y_{<j}$ はこれまでに生成した単語列 $y_{<j}=\left(y_{1}, \ldots, y_{j-1}\right)$ を表す. デコーダは確率値が最大となる単語を貪欲に出力する.

単語系列の出力時には注意機構 (Luong et al. 2015) を用いる。注意機構はデコーダの隠れ状態ベクトルを用いて，質問中の文を重み付ける，時刻 $j$ におる注意機構による文脈べクトル $c_{j}$ は以下のように注意重みを用いてエンコーダ側の文べクトルを加重平均することで得る：

$
c_{j}=\sum_{i=1}^{m} \alpha_{j}(i) h_{i}
$

ここで，時刻 $j$ におけるエンコーダ側の文ベクトル $h_{i} へ$ の注意重み $\alpha_{j}(i)$ は以下のように計算 する：

$
\alpha_{j}(i)=\frac{\exp \left(h_{j}^{\prime} \cdot h_{i}\right)}{\sum_{i^{\prime}=1}^{m} \exp \left(h_{j}^{\prime} \cdot h_{i^{\prime}}\right)}
$

式 (5)の $h_{j}^{\prime}$ を文脈ベクトル $c_{j}$ を考慮するよう，以下の $\hat{h} て ゙$ 置き換える：

$
\hat{h}=W_{c}\left[h_{j}^{\prime} ; c_{j}\right]
$
同様に $W_{c}$ は重み行列で, $\left[h_{j}^{\prime} ; c_{j}\right]$ は $h_{j}^{\prime}$ と $c_{j}$ の結合ベクトルを表す.

重要度計算の際には, 回答生成の際に大きな注意重みが与えられた文は要約に含めるべき重要な文であると考える。すなわち, 回答生成器の注意機構が計算した注意重みを文 $s_{i}$ の重要度計算に以下のように用いる：

$
f_{\text {gen }}\left(s_{i}\right)=\frac{\sum_{j=1}^{J} \alpha_{j}(i)}{J} .
$

ここで，Jは回答生成のデコードが完了するまでのタイムステップ数である．Jには回答生成時に終了を表す特別なトークン EOD が出力されるまでのタイムステップ数が設定される． 50 ステップを超えた場合には $J=50$ とする。この注意重みを回答生成器による文の重要度とし,文抽出器による重要度と統合し最終的な文の重要度を得る。

学習時の損失関数には負の対数尤度を用いる：

$
L_{\text {gen }}=-\sum_{(d, y) \in D} \log p(y \mid d)
$

ここで，Dは質問－回答ペアデータに含まれる事例集合を表す。回答生成器のみを学習する実験設定においては, この損失関数のみを用い学習を行い, 文抽出器と同時学習をする設定にお いては後述するように文生成器側の損失関数と統合して用いる.

## 2.4 重要度の統合

文抽出器と回答文生成器による重要度を統合する手法について述べる。 $f_{\text {ext }}$ と $f_{\text {gen }}$ は最終的 に以下のように重み付き和として統合し, 最終的な文の重要度スコア $f\left(s_{i}\right)$ を得る：

$
f\left(s_{i}\right)=\kappa f_{\text {ext }}\left(s_{i}\right)+(1-\kappa) f_{\text {gen }}\left(s_{i}\right) .
$

$\kappa$ は文抽出器および回答生成器が出力する重要度を重み付けるハイパーパラメータである． $\kappa$ の 値は実験設定により，0，1，または開発セットで調整した値を用いる.

## 2.5 損失関数の統合

また, 文抽出器と回答生成器を同時学習する場合には前述した 2 つのモデルの損失関数を統合する必要がある．以下のように 2 つの損失関数をハイパーパラメータ $\lambda$ 用いて重み付け和 として統合する：

$
L=\lambda L_{\text {ext }}+(1-\lambda) L_{\text {gen }}
$

4.1 節において述べるように，入の値を制御することで，事前学習，同時学習などの学習手法を 切り替える。

## 3 データセット作成

実験に用いる 4 つのデータセット (LabelSmall, LabelMedium, Pair, Pseudo)について述べ る. LabelSmall および LabelMedium はクラウドソーシングにより，要約に含めるべき文を人手でラベル付与した小規模および中規模のデータセットである。一方, Pairは質問－回答ペア を格納した大規模データセットであり，ラベルはない．Pseudoは後述する Distant Supervision に基づく提案ラベル付与手法を用いて，ラベルを持たないPairに対し，疑似的なラべルを自動付与したデータセットである。自動付与した疑似ラベルのためノイズを含むが，大量のラベル 付き学習データを獲得できる利点があり, データ不均衡問題の解消に役立つと考えられる。な お, これらのデータセットは Yahoo!知恵袋コーパス (NII 2018)を基に作成する．以下にそれぞ れのデータセットの作成法について詳述する.

## 3.1 人手ラベル付けしたデータ (LabelSmall, LabelMedium)

人手で質問をラベル付けしたデータとして, 小規模な LabelSmall および中規模な LabelMedium を構築する．LabelSmall は 775 質問を格納した人手ラベル付きデータセットである．Yahoo!知恵袋コーパスから 3,000 質問を抽出し，クラウドソーシングにより人手ラベルを付与した. 5 人の 作業者のうち 4 人以上が同じ文を重要と判定した 775 質問を LabelSmall に含めた. 775 質問す べてに対し要約に含めるべきもっとも重要な 1 文を正例としてラベル付けし，それ以外は負例と ラベル付けした．LabelMedium は 12,406 事例からなる中規模データセットである． LabelSmall と同様にクラウドソーシングを用いて, Yahoo!知恵袋コーパスから抽出した 30,000 質問に対し, 5 人の作業者が重要文を判定し, 4 人以上の作業者が同じ文を重要と判定した質問を含めた.

クラウドソーシングに依頼した質問の選定法および作業者への指示について詳細を述べる. Yahoo!知恵袋コーパス内には 2 文程度の短い質問もあれば長い質問も存在する． LabelSmall お よび LabelMedium は実験において, 評価用データとしても用いる. そのため, 長さの定義を質問に含まれる文数としたとき, 文数に対するデータセット中の質問数の頻度分布が, Yahoo!知恵袋コーパスの分布と異なると正しい評価ができない，そこで，Yahoo!知恵袋コーパス内の文数ごとの質問数の頻度分布と LabelSmall および LabelMedium 内の分布ができる限り近くにな るよう層化抽出した．2つのデータセットに含まれる質問の文数に対する質問数の頻度分布を 表 1 に示す.この表において，例えば文数が 2 文である質問は LabelSmall 中に 461 事例含まれ ていることを示す. クラウドソーシングには Lancers²を用い，作業者には以下の指示を与えた.

(1) 質問全体を良く読み質問内容を理解する.

（2）もっとも重要な文を 1 文選択する.

表 1 Pair の質問の文数ごとの質問数頻度

スラッシュ $(/)$ の左が LabelSmall，右が LabelMedium の文数ごとの質問数である.

(3) 1 文では要約できない場合には“要約できない”を選択する.

4 人以上の作業者のアノテーションが同じ文をもっとも重要と判定した事例を LabelSmall およ びLabelMedium として採用し, 775 事例および 12,406 事例をそれぞれ獲得した.

## 3.2 質問一回答データ (Pair)

Pair は 10 万事例の質問－回答ペアからなるデータセットである．Yahoo!知恵袋コーパスに 含まれる質問のうちランダムに 10 万事例を抽出した。 なお，以下の条件を満たすようコーパス をフィルタリングした上で抽出した.

(1) ベストアンサー3を伴う質問.

(2) 2 文以上 9 文以下の質問.

(3) 極端に長い文（50 単語以上の文）を含まない質問.

回答生成器の学習にはできる限り良質な回答を用いたい。そこで，1つ目の規則を用いて良質 な回答に限定した. なお, 後者 2 つの制約は1)ノイズとなる質問を除外するため, 2) モデル学習の計算コストを削減するため, という 2 の理由から設定した. 10 文以上からなる質問投稿 はデータセット全体の $5 \%$ 以下である.

## 3.3 疑似ラベルを自動付与したデータ (Pseudo)

Pair 中の質問にはラベルがない。これにより，ラベル付きデータ (LabelSmall および LabelMedium) とのデータサイズの不均衡が発生する。そこで，Pairに含まれる質問に要約 に含めるべき文に関する二値ラベルを自動付与する手法を新たに提案する．以下に我々の自動 ラベル付与手法および，構築した疑似ラベル付きのデータセットPseudoについて説明する.

## 3.3.1 質問要約のための Distant Supervision

はじめに，我々の提案するラベルの自動付与手法の基本的な考え方を説明する。この自動付与手法は Distant Supervision の考えに基づく．Distant Supervision は，ヒューリスティックや 規則，外部データなどを用いて，コストをかけずに大量の疑似ラベル付きデータを生成し学習 する手法である。この考え方は知識べースに格納された知識を手がかりに関係抽出課題のため

表 2 単一文質問と複数文質問の例

の疑似的な学習データを作成する手法 (Mintz, Bills, Snow, and Jurafsky 2009) に最初に適用さ れて以降，絵文字を手がかりに極性分類課題のための学習デー夕を作成する手法 (Go, Bhayani, and Huang 2009) など直接的なラベル付きデータの獲得が難しい課題に適用されている。要約研究では新聞記事に付与された 3 行程度の人手による生成型要約を手がかりに, 抽出型要約モ デルを学習するためのラベルを自動付与する手法 (Nallapati et al. 2017) が提案されている. 本研究で対象とする Yahoo!知恵袋コーパスには質問本文のみが含まれ4，夕イトルや人手による 要約を含まないためこの手法は直接適用できない.

自動ラベル付けを行うために，我々は Yahoo!知恵袋に単一文で投稿される質問の特徵が，要約に含めたい文と似ていることに着目した. Yahoo!知恵袋に投稿される質問は単一文質問と 2 文以上からなる複数文質問に大別できる。表 2 に例を示す。質問要約において，出力要約文は 単体で理解できる質問であることが望ましい。例えば，表 2 に例示するように，「ヤフーオーク ションのプレミアムアカウントはどうやったら取れますか」という単一文で投稿される質問に は，「ヤフーオークション」や「プレミアムアカウント」といった，質問内容を理解するために 必要な情報があらかじめ埋め込まれている，そのため，質問内容を理解するために他の文の情報を必要としない．このように，単一文質問は単体で理解できる質問であることから，要約に 含めたい文と似た特徵を持つと考えられる。一方，例えば 10 文以上で構成されるなどの長い質問に含まれる個別文に着目すると,「こんにちは.」や「オークションについての質問です.」と いった挨拶や背景情報を説明する文も含まれる。このような文の多くは，質問文ではなかった り，「これはどうやったら取れますか？」のように質問文であるものの，他の文への照応を含む ことが多い。このような文は，単体で理解できる質問ではなく要約に含めたい文とは異なる特徵を持つと考えられる。

Yahoo!知恵袋コーパスを用いた予備分析では，無作為に抽出した 100 の単一文質問のうち $98 \%$ はその文単体で理解できる質問であった。残りの $2 \%$ は挨拶や主張のみが記述される投稿であっ た。一方で， 10 文以上で構成される長い質問に含まれる文を人手で分析すると，わずか $7 \%$ が その文単体で質問内容が理解できる文であった。このような分析から，CQAに投稿される単一

図 3 疑似ラベル付与のための提案手法概要

文質問のほとんどは，その文のみで内容が理解できる質問であり，要約に含めたい文と似た特徵を持っていることがわかった。一方，長い質問の個別文は質問でなかったり，質問文であっ ても単体で理解できない事例が多く, 要約に含めたい文とは異なる特徴を持つことがわかった.

そこで，図 3 に示すように，1) 単一文質問を正例とし，長い質問中の個別文を負例としたデー 夕を Yahoo!知恵袋コーパスから抽出し，2) 二値分類器を学習し，さらに3)Pairに含まれる質問中の文に分類器を用いてラベル付与することで，Pairに疑似的なラベルを付与し，データサ イズ不均衡を解消できると考えた。

## 3.3.2Distant Supervision による自動ラベル付与手順

具体的なラベル付与手順を説明する。この枠組みでは，まずYahoo!知恵袋コーパスから単一文質問および，10 文以上で構成される質問を抽出する（手順 1)。次に，単一文質問を正例， 10 文以上で構成される質問中の文を負例として, 分類器を学習する (手順 2). 最後に, この分類器の出力する確信度を文の重要度とみなし, この重要度スコアが最大となる文を正例とラベル 付与する (手順 3).

手順 1 では Yahoo!知恵袋コーパスから，単一文質問を 8,000 文， 10 文以上から構成される複数文質問中の文を $1,700,000$ 文，無作為に抽出する ${ }^{5}$. 抽出文のうち，単一文質問を正例， 10 文以上から構成される複数文質問中の文を負例と自動でラベル付与し, 分類器の学習に用いる. なお，疑似ラべルを付与するための分類器の学習に 10 文以上の質問を用いるが，提案要約モデ ル $(2$ 節)は 10 文以上の入力も受け付ける.

手順 2 の分類器にはLSTM を用いた単純な分類器を用いる。文をLSTM で読み込み，その隠 れ層を全結合層により 2 次元に圧縮したのちソフトマックス関数を用いて確率分布に変換する。 この分類器の出力する確率値は, 文の単一文質問らしさを表現するものであるが, 我々の枠組
^{5}$ LabelSmall および LabelMedium は 2 文から 9 文の質問からなるため, Pseudoとは重複しない. また, Pair とは 独立にサンプルしたため重複しない.
}

みではこれを文の疑似的な重要度と考える。

手順 3 では, 分類器の出力確率を手がかりに正例および負例の二值ラベルを質問中の文に付与する。入力質問には複数のフォーカスが含まれる場合がある。例えば，アメリカの大統領の 名前を尋ねたあとに大統領の出身地を尋ねる場合を想定する。そのような場合には，どちらの フォーカスがより重要であるか判定するのは難しい。本研究では，入力質問が複数のフォーカ スを持つ場合には，より前に出現するフォーカスを正解として扱う.

そのため, 分類器の出力確率が閾値以上の文が複数存在する場合には, 入力に複数のフォー カスが存在するとみなし，より先頭に近い位置に出現する文を正例としてラべル付与する。そ れ以外の場合には確率が最大となる文を正例としてラべル付与する。なお, 閾値は LabelSmall の正例を正しく当てられるよう調整し，実際には 0.7 に設定された。上記の手順により, Pair の質問側に対し疑似ラベルを自動付与したデータ Pseudoを獲得した。

## 4 実験

本節では提案モデルを様々な学習手法を用いて構築する。また, 教師なしおよび教師あり学習に基づくベースライン手法と性能を比較する。

## 4.1 提案モデルに基づく手法

2 節にて述べた 2 つのパラメータ $\lambda$ および $\kappa$ を変更することにより様々なモデルを作成した. なお， $\lambda$ は文抽出器と回答生成器から計算される 2 つ損失関数を重み付けるパラメータで, $\kappa$ は 2 つの部品が計算する文の重要度を重み付けるパラメータである。 さらに，ラベル付きデー 夕 (LabelSmall および LabelMedium) と Pairのデータサイズが不均衡となる問題を解決するた め, サンプリング法や Distant Supervision による疑似ラベルを組み合わせた学習手法も提案す る. 以下に各手法について説明する。

## 4.1.1 損失関数の制御パラメータ $\lambda$ および出カスコアの制御パラメータ $\kappa$ を変化させたモデル

- Ext: 文抽出器のみ用いるモデル $(\lambda=1, \kappa=1)$.

- Gen: 回答生成器のみ用いるモデル $(\lambda=0, \kappa=0)$.

- Sep: 文抽出器をラベル付きデータ (LabelSmall もしくは LabelMedium)を用いて学習し $(\lambda=1)$, さらに回答生成器を Pair を用いて別に学習 $(\lambda=0)$ する. 文の重要度スコアを計算する際に 2 つのモデルからのスコアを統合する。なお，ハイパーパラメータ $\kappa$ は開発セッ トで調整する.

- Pre: はじめに回答生成器のみをPair を用いて事前学習する $(\lambda=0)$. その後, 学習された エンコーダの重みを保存し, 文抽出器の学習を行い追加学習 $(\lambda=1)$ する. 文のスコアリン

グ時には文抽出器からのスコアのみ用いる $(\kappa=1)$.

- Multi: 文抽出器と回答生成器を同時学習する. ミニバッチはデータセットごとに作成し,損失関数はそれぞれ計算する．Pairには人手アノテーションによる正解ラベルが付与され ていないので，このデータからミニバッチを作成する際には，文抽出器から計算される損失 $L_{\mathrm{ext}}$ を 0 にする. ハイパーパラメータ $\lambda$ おび $\kappa は$ 開発セットで調整する.

## 4.1.2オーバーサンプリング/アンダーサンプリングを用いるモデル

Pair とラベル付きデータ (LabelSmall および LabelMedium)のデータサイズは大きく異なる.今回の設定ではメインの処理となる文抽出器の学習に用いるラベル付きデータよりも, 補助的 なタスクである回答生成に用いる Pairのサイズが大幅に大きい。このデータサイズの不均衡を 改善することで，性能が向上すると考えた。そこで，Multi の亜種として以下の 2 つのモデル を提案する。

- MultiOver: ラベル付きデータ (LabelSmall または LabelMedium)をオーバーサンプリング し，データサイズをPair と同様にしMultiを学習する。

・ MultiUnder: Pairをアンダーサンプリングし, データサイズをラベル付きデータ (LabelSmall またはLabelMedium) と同様にしMultiを学習する。

## 4.1.3Distant Supervision によるデータ拡張と組み合わせるモデル

さらに, Pseudoを用いることでデータ不均衡問題を解決することができると考えた. Pseudo を用いて学習する以下のモデルを提案する.

- MultiDist: ラベル付きデータ (LabelSmall または LabelMedium) および Pseudoを用いて Multiを学習する。

- ExtDist/SepDist/PreDist: Ext/Sep/PreをそれぞれPseudoを用いて学習する.

## 4.2 教師なしおよび教師あり学習に基づくベースラインモデル

教師なしおよび教師あり学習に基づくベースラインとしては，以下の 5 モデルを採用する.

- Lead: 先頭文を選択する.

- TfIdf: tf-idf 值が最大となる文を要約文として選択する。idf は Yahoo!知恵袋コーパス全体 から事前に計算した。

- SimEmb: 入力質問と要約文の意味的な類似度が最大になる文を選択する. 意味的類似度の計算には Word Movers’ Distance (Kusner, Sun, Kolkin, and Weinberger 2015)を用いた.

- LexRank: 抽出型要約において代表的なグラフベース手法である LexRank (Erkan and Radev 2004) による重要度スコアが最大となる文を選択する。エッジの重みは Yahoo!知恵袋コーパ スの質問全体での単語共起頻度を計算した。

- RegQ: 質問文らしさを同定するロジスティック回帰モデルをラベル付きデータから学習し, スコアが最大となる文を要約文として選択する．質問文らしさを捉える素性として文末表現, 疑問詞の有無および文長の 3 種類を用いた. 文末表現素性は文末の uni-gram, bi-gram, tri-gram を二値素性として表現した。 疑問詞素性は「いつ」「誰」「たれ」「どこ」「何」「な に」を手がかり語としてそれぞれを二値素性として表現した。文長素性は文に含まれる単語数を 0-5 単語, 6-10 単語, 11-15 単語, 16-20 単語, $21-25$ 単語, それ以上に分けそれぞれ を二値素性として表現した。

## 4.3 評価指標

モデルの評価には以下の式で計算される，正解率を用いる：

$
\text { 正解率 }=\frac{\text { 最重要文を正しく予測できた質問数 }}{\text { 評価セット中の質問数 }} .
$

要約モデルの評価にはしばしばROUGE (Lin 2004), 再現率, 精度などが用いられる。 これら の評価指標は要約長制約がバイト数や文字数で与えられる設定において，重要な単語をどの程度含められたか評価する。本研究は単一文を抽出する設定であり, 重要な文が選択できたか否 かが重要である。よって，正解率を採用する．実験時にはラべル付きデータ（LabelSmall また は LabelMedium) を3:1:1に 5 分割し, それぞれ学習セット, 開発セット, 評価セットに用いる 5 分割交差検定を行った.

## 4.4 前処理と実験パラメータ

前処理としてすべてのデータセットに含まれる質問と回答は句点, 改行記号, 感嘆符, 疑問符の連続を手がかりに文分割し，MeCab6を用いて形態素に分割した。質問中の文は形態素系列として表現されエンコーダに渡され，回答を用いる提案手法は形態素系列を出力する．入力 および出力単語の辞書次元は 30,000 に設定した。単語埋め込み層, LSTM の隠れ層の次元はそ れぞれ 256 に設定し, 単語埋め込み層は Yahoo!知恵袋コーパスを用いて word2vec を事前学習7 した. 最適化器には Adam (Kingma and Ba 2015) ( $\left.\alpha=0.001, \beta_{1}=0.9, \beta_{2}=0.999, \epsilon=1 \mathrm{e}-8\right)$,勾配のクリッピングは 5.0 とし， ドロップアウトの割合は 0.2 を用いた。学習時のミニバッチ サイズは 50 に設定した. 同時学習時には, それぞれのデータセットから別のバッチを生成し, バッチ内で事例をランダムに並べ替えた上で学習し, 損失関数の値はミニバッチごとに計算し た. 学習時は 10 エポック分行い, 評価時には開発セットでの正解率がもっとも高いモデルを用 いた。ハイパーパラメータの $\lambda$ は 0.0 から 1.0 の間で 0.1 刻みに変更し開発セットの正解率を最大にするよう調整した。

表 3 各手法の正解率

“、"は学習に用いたデータセットを示す.

## 5 結果

本節では各手法の性能について述べる。表 3 に各モデルから得られた正解率を示す。もっと も左のカラムに示す手法名は 4 つのグループに分けられている。 上のグループから順に教師な し学習に基づくべースライン, 半教師あり学習に基づく提案モデル, 提案モデルのうち同時学習によるモデル，Distant Supervisionによる疑似ラベルを用いるモデルである．4つの区分に分 けられているカラムのうち, 左から 2 番目のカラムに示すチェックマーク $(\checkmark)$ は学習に用いた データセットを示す. 左から 3 番目，4番目の区分にLabelSmall と LabelMedium を評価セッ トとした場合の正解率をそれぞれ示す。なお, 教師あり学習に基づくモデルの正解率は 5 分割交差検定を用いて計算した正解率である。

## 5.1 小規模ラベル付きデータ (LabelSmall) での正解率

はじめに, LabelSmallを評価セットとして用いた場合の正解率について述べる．教師なし学習に基づく手法は, Lead (.813) がもっとも高い正解率を得た. それに対し, 他の教師なし学習 に基づく手法 (TfIdf (.556), SimEmb (.640), LexRank (.779))の正解率は Lead よりも低い，従来の新聞記事等を基にしたデータセットでは比較的良い性能を示すモデルであっても，質問要約課題においてはその限りではないことがわかる．質問を同定する教師あり学習に基づくモデ ル $\operatorname{RegQ}$ (.608)も Lead の性能には及ばない. データセット中の要約文とアノテーションされた
文は実際にはすべて質問文であったが，複数の質問文を含む入力などでは，質問文同定課題を 解くだけでは要約として適切な文を選択できない場合がある。例えば，「水泳に詳しい人はいま せんか？クロールの最適な息継ぎのタイミングを教えて下さい． 3 回に 1 回ですか？すぐに息 が上がってしまいますが， 2 回に 1 回だと多すぎですか？」といった入力は RegQによってすべ ての文に高いスコアが与えられ，重要文を正しく選択できない。これらの結果は，質問要約課題が質問文同定と重要文同定を同時に解く必要がある課題であることを示唆しており，質問要約課題のタスク自体の難しさを示すものといえる.

3つ目のグループでは, Multi (.770)よりもMultiUnder (.857) が良い性能を示しており，サ ンプリング法によるデータ不均衡問題の軽減が重要であることがわかる。サンプリング法を用 いないMulti (.770) は Ext (.813)よりも性能が低い. よって，単純に同時学習するだけでは不十分であり，適切なサンプリング法と組み合わせデータ不均衡問題を軽減する必要がある。サ ンプリングを用いる 2 手法 (MultiOver と MultiUnder) は近い正解率を得たが, MultiUnder の 正解率がやや高い。これは, 775 事例という小規模データである LabelSmall をオーバーサンプ リングすることにより, 同一の事例が何回も学習デー夕内に存在することになり, LabelSmall に含まれる事例に対し過学習を引き起こしたものと思われる。

4 つ目のグループでは, MultiDist (.875) がもっとも良い性能を示し, 疑似ラベルによるデー 夕不均衡問題の軽減も有効であることがわかる．MultiDistと他の手法との性能差は, 符号検定により統計的に有意であることを確かめた $(p<0.05)$. Distant Supervisionによる疑似ラべ ル付きデータそのものを文抽出器の学習に活用する ExtDist (.838) も, 疑似ラベルを用いない Ext (.813)よりも性能が高い。つまり，ノイズが含まれる疑似ラベルであっても，小規模な人手 ラベル付きデータを用いるよりも良い性能が得られる。同時学習を用いるMultiDist (.875)は さらに性能を向上させた。同時学習を用いる提案手法は従来の要約研究において強いべースラ インとして知られている Leadよりも良い性能を示した．新聞記事などを対象とした従来の研究 に比較し, Lead が質問要約において良い性能を示さない理由については, 5.3 節で出力例を示 し, 議論する。

その他の手法については, $\operatorname{Sep}(.828)$ が良い性能を示した. これは, Extによる文抽出器から のスコアと Genによる回答生成器からのスコアがうまくアンサンブルされた結果と考えられる.一方，Gen (.659)のみを用いる場合には人手付与されたラベル付きのデータを一切使わないた め性能が低く，回答生成という補助的なタスクのみで重要文を同定することは，難しい。この 点からも，小規模な人手ラベル付きのデータと大規模な質問－回答ぺアを組み合わせた半教師 あり学習モデルは有効であることがわかる. Pre (.788) は予想に反し Ext (.813)よりも性能が 低い。これは 775 事例という小さな事例数が事前学習したモデルの追加学習には不十分であっ たと考えられる。

## 5.2 中規模ラベル付きデータ (LabelMedium)での正解率

次に人手によるラベル付きデータのサイズが, 正解率に及ぼす影響について議論する. LabelMedium での正解率を表 3 のもっとも右のカラムに示す. LabelSmall が 775 事例であった のに対し, LabelMedium は 12,406 事例と中規模のデータセットである.

LabelMedium を用いた場合には正解率がほぼ全ての提案モデルで, LabelSmallを用いた場合 と比較し, 向上した。これは, 人手によるラベル付きデータが大きくなり, データ不均衡問題が緩和されることが要因であると考えられる．LabelSmallを用いた実験では適切なサンプリングや 疑似ラベルの利用がない場合に, 同時学習手法 (Multi)の性能が低かった. 一方, LabelMedium での実験においてMulti (.894)の正解率はサンプリング法を用いないにも関わらず，Ext (.886) よりも高い. さらに適切なサンプリング法 (MultiUnder およびMultiOver) と組み合わせるこ とで, 性能がさらに向上（それぞれ. 913 と.917）する.

MultiOver (.917) と MultiUnder (.913) との性能差はごく僅かになった. LabelSmall を用い た実験ではアンダーサンプリングの正解率がオーバーサンプリングよりも高かった。これは, LabelMedium を用いた場合には，人手ラベル付きデータのサイズが大きいため, オーバーサン プリング時に同一の質問が学習事例に含まれる回数が減り, MultiOverの過学習が軽減された ためと考えられる。

一方，疑似ラベルを学習に活用するMultiDist (.908) は MultiUnder (.913)よりもわずかに 低い性能を示し, その効果がみられなかった. 小規模データ LabelSmallでの実験では Distant Supervision による疑似ラベル付きデータとの組み合わせたMultiDist (.875)は, MultiUnder (.857) よりも良い性能を示していた。これは, LabelMediumでは人手でラベル付与されたデー 夕が増えたことにより，Distant Supervision による疑似ラベルはむしろノイズとして働いたた めと考えられる。

の LabelMedium での正解率が LabelSmall での正解率よりも低くなるのは, 開発セットにより

Sep は同時学習とサンプリングや Distant Supervision と組み合わせる提案モデルの正解率より

以上の考察から，とくに人手による良質なラベル付きデータが小規模な場合に，半教師あり 学習による提案手法およびサンプリングや疑似ラベルの利用といった学習法は有効であること が分かった. また，人手によるラベル付きデータが中規模に獲得できる状況でも，同時学習や サンプリング法の併用によって性能を向上できる. Distant Supervision による疑似ラベルの活用は良質な人手によるラベル付きデータが多く獲得できる場合にはノイズとして働き，効果的 に作用しない.
表 4 LabelSmall を用いた実験での出力例

、は各手法の選択した文を示す。質問中の太字の文は正解要約文である.

## 5.3 出力の定性的分析

最後に出力の定性的な分析を行う. 分析対象の手法 (Lead, Ext, MultiUnder, MultiDist) は表 3 に挙げた手法の 4 つの区分から，代表的な手法を 1 つずつ選択した. LabelSmall を用い た実験での出力例を表 4 に示す.

表 4 の最初の例は Lead が正しい要約文を選択できない事例を示す.Lead が正しく重要文を 選択できない理由として，質問では核となる文が必ずしも先頭に現れるとは限らない点が挙げ られる。データセット内の質問の持つ談話構造には少なくとも以下の 2 種類が存在する.

(1) 背景となる情報を提示した後，核となる質問文に続く.

（2）核となる質問文を提示した後，背景となる情報を補足する.

Lead は前者に対応できないため, 提案手法よりも性能が低いものと考えられる．表 4 の例では, アボカドに関する背景となる情報を提示した後,「アボカドを上手に熟れさせる方法」という核 となる質問を行う．既存の要約研究では新聞記事や科学論文をもとにしたデータセットで性能評価されることが多い. 既存データでは結論を先に記述する談話構造が多く用いられるため, Lead は強いベースラインとして知られている。本研究で扱う CQAへの投稿は新聞記事とは異 なり，書き手が専門家ではない質問であり，新聞記事とは談話構造が異なる事例が相対的に多 い。よって, Lead は本課題に対して良い性能を示さない.

2 つ目の例は ExtのエラーがMultiUnder や MultiDist で解消された例を示す. Ext は学習 データの不足から「教えてください。」などの表現を含む文に非常に高いスコアを与えるよう過学習している。回答生成との同時学習や疑似ラベルを活用することで, データ不足を補い，よ り正しく重要文を同定できたと考えられる.

## 6 関連研究

半教師あり学習を用いた文書要約に関する研究 (Amini and Gallinari 2002; Wong, Wu, and Li 2008; Li and Li 2014)はこれまでにも取り組まれている. 小規模なラベル付きデー夕と大規模 なラベルなしデータを用いる手法が一般的である。本稿で着目する設定では大規模データ側が 質問－回答というぺア構造を持つ点が既存研究と異なる.

同時学習の研究についても翻訳，対話，関係抽出に関するサーベイ論文 (Ruder 2017) が発表されるなど, 近年活発に研究されている。要約課題向けの同時学習手法としては, Guo ら (Guo, Pasunuru, and Bansal 2018) は生成型文書要約器を文のアラインメントや質問生成タス クと同時学習する手法を提案した。また, 文圧縮と依存構造解析 (Kamigaito, Hayashi, Hirao, and Nagata 2018), 抽出型文書要約と修辞構造理論に基づく談話構造解析 (Mann and Thompson 1988; Ishigaki, Kamigaito, Takamura, and Okumura 2019) など, 要約とテキストの構造解析を 同時学習する手法についても取り組まれている。これらはメインのタスクとなる要約について は，大規模なラベル付きデータを使用している，我々は，ラベル付きデータが大規模に獲得で きない状況を想定するため，設定が異なる. Isonuma ら (Isonuma, Fujino, Mori, Matsuo, and Sakata 2017) の抽出型要約とテキスト分類を同時学習する手法は, テキストに付与されたカテ ゴリ情報を自動獲得し活用する点が我々の手法に近いが，我々の想定するユーザが自由に投稿 できる CQA では良質なメタデータの獲得が難しい. Angeldisら (Angelidis and Lapata 2018) による Amazon レビューを対象とした意見要約と Aspect Extraction や極性判定との同時学習 も本研究に関連する。この課題はユーザ投稿型のテキストデータを対象とする点で我々の設定 と近いが, 補助的なタスクとして用いている Aspect Extraction や極性判定はニューラルネット ワーク以前の意見要約研究 (Hu and Liu 2004) において要約モデルのサブタスクとして取り組 まれている。そのため, これらの同時学習はその有効性は比較的明らかであるが, 我々の提案 する回答生成との同時学習は従来似たような設定に取り組まれたことはなく, 必ずしもその有効性が明らかではない.

要約研究とぺア構造を組み合わせる研究も存在する. Chen ら (Chen, Wu, Wang, and Ding 2018) は質問応答システムの質問－応答ぺアを要約の評価に用いた. 我々の研究では質問－回答ペアを学習時に用いることから設定が異なる. Arumae と Liu (Arumae and Liu 2018)は強化学習モデルの学習時に用いる報酬を質問－応答対を手がかりに設計した. 穴埋め形式の質問 を用いることから本研究にはそのまま適用できない. Gao ら (Gao, Chen, Li, Ren, Bing, Zhao, and Yan 2019) は記事とそれに対するユーザのコメントを入力とする要約モデルを提案した. 記事-コメントというぺア構造を考慮する点が我々の設定と近いが，同時学習する我々のモデル とは異なり，Gao らのモデルは記事－コメントペアを入力とするマルチモーダル要約設定であ る。なお，我々のモデルは質問一回答ペアを学習時にのみ用い，評価時には用いない。よって,
原文書に加え，補助的な入力を想定するマルチモーダルな設定とは異なる.

質問を入力とする要約モデルという観点からは，本研究はクエリ指向要約 (Liu, Li, Cao, Lin,

Han, and Yu 2008; Morita, Sakai, and Okumura 2011; Chan, Zhou, Wang, and Chua 2012; Ishigaki, Huang, Takamura, Chen, and Okumura 2020)とも関連する.この設定においては, 原文書に加え単語列もしくは質問文をクエリとして与え，要約器はその答えをより含めるような 要約を出力する．質問応答システムとは異なり，要約モデルは必ずしもクエリに対し回答する 必要はなく，あくまで原文書から得られる情報のみを用いて要約を出力する．クエリ指向要約 も原文書に加え，補助的な入力を想定するマルチモーダル要約の一種と考えられ，原文書のみ を入力とする本研究の設定とは異なる.

CQAから抽出したデータを用いる研究も多く存在する。例えば, 質問応答システム (Surdeanu, Ciaramita, and Zaragoza 2008; Celikyilmaz, Thint, and Huang 2009; Bhaskar 2013), 類似質問検索 (Lei, Joshi, Barzilay, Jaakkola, Tymoshenko, Moschitti, and Màrquez 2016; Romeo, Da San Martino, Barrón-Cedeño, Moschitti, Belinkov, Hsu, Zhang, Mohtarami, and Glass 2016; Nakov, Hoogeveen, Màrquez, Moschitti, Mubarak, Baldwin, and Verspoor 2017) や質問生成 (Heilman and Smith 2010) がある. CQA から抽出したデータを用いた要約研究として, Tamura ら (Tamura, Takamura, and Okumura 2005) は複数文質問を受け付ける質問応答システムの性能 を向上させるために，もっとも核となる文を抽出する手法を提案した. Higurashi ら (Higurashi， Kobayashi, Masuyama, and Murao 2018) は “learning-to-rank”により質問から重要な部分文字列を抽出する手法を提案した。これらの手法は質問要約課題に取り組んでいるが，人手作成さ れたアノテーションデータのみを用いる点で我々の設定と異なる。また, Ishigaki ら (Ishigaki, Takamura, and Okumura 2017) は CQA に投稿される長文質問を対象とし, 抽出型および生成型のモデルを比較した. この研究ではユーザが質問に対し見出しを付与することを想定してお り，本研究が見出しを含まない設定を想定する点で異なる.

Distant Supervision の研究も多く存在する. Mintz ら (Mintz et al. 2009) は FreeBase (Bollacker, Evans, Paritosh, Sturge, and Taylor 2008)に格納されたエンティティの情報を用 いて，テキストに関係抽出課題向けの情報を自動的にアノテーションする手法を提案した。その 他にも，顔文字を極性分類問題向けのデータ作成に活用する手法 (Go et al. 2009), Wikipedia に付与されたトピックラベルを用いてブログに対し分類ラベルを付与する手法 (Husby and Barbosa 2012) など多く存在する。要約研究向けには, Nallapati ら (Nallapati et al. 2017) や Chen と Lapata (Cheng and Lapata 2016) が CNN/DailyMail データセットに含まれるハイライト（記者 が記述した箇条書きの要約）を手がかりに，要約に含めるべき文を自動アノテーションした.我々の設定ではハイライトや見出しなど人手作成された要約がなく, これらの手法を直接適用 することはできない.

## 7 おわりに

本研究では抽出型質問要約課題に対し, 質問－回答ペアを活用する半教師あり学習の枠組み を新たに提案した，また，サンプリング法およびDistant Supervision に基づく疑似ラベルを利用した学習法も提案した，実験より，文抽出器と回答生成器を同時学習するモデルを適切なサ ンプリング法や Distant Supervision による疑似ラベル付与手法と併せて用いることで，特に人手によるラベル付きデータが小規模な場合に良い性能を示すことが確かめられた.

本研究は半教師あり学習に基づく自然言語処理モデルに対し, ペア構造を活用する枠組みを 新たに提案したものと捉えることができる. 今後の方向として, 例えば, 記事-コメント対, 発話－応答対など, ペア構造を持ったデータに幅広く応用できる可能性がある.

さらに，関係抽出課題などで成果を上げている Distant Supervision によるデータ作成手法を 要約研究に新たに応用し有効性を示した。単一文を選択するタスクに対し, 抽出したい文と類似する事例を大量に獲得する情報源を考えることで，他の言語処理タスクにも幅広く応用でき る可能性がある，例えば，有害な情報を含む文を選択する課題に対し，検出したい文と類似す る特徴を持つ文をウェブ上から大量に獲得するなどの方針が考えられる．このように，ラベル 付きデータの獲得が困難な多くの言語処理課題に対し，疑似ラベルを活用することで大規模な 機械学習モデルの適用範囲を広げられる可能性がある。

## 謝 辞

本稿は ECIR2020 に採録済みの 2 論文 (Ishigaki, Machida, Kobayashi, Takamura, and Okumura 2020; Machida, Ishigaki, Kobayashi, Takamura, and Okumura 2020), 情報処理学会自然言語処理研究会および言語処理学会全国大会にて発表済みの 2 論文 (石垣, 町田, 小林, 高村, 奥村 2018; 町田，小林，高村，奥村 2019）を基にしたものです. 最後に，査読者様およびご担当編集委員様の丁寧な御査読と有益なコメントに感謝申し上げます.

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## 略歴

石垣達也：2014 年東京工業大学総合理工学研究科博士前期課程修了。同年,同大学博士後期課程（2018 年 9 月から 3 ヶ月間は国立台湾大学にて研究）. 2019 年, 同大学科学技術創成研究院研究員. 同年 9 月, 博士 (工学) 学位取得. 2020 年 4 月より産総研特別研究員, 現在に至る. 専門は自然言語処理.言語処理学会, 情報処理学会各会員.

町田 和哉：2017 年群馬大学理工学部情報理工学科卒業. 2019 年東京工業大学大学院情報通信系情報通信コース修了. 2019 年から株式会社リクルートホー

ルディングスにてデータ分析業務に従事.

小林 隼人：2010 年東北大学大学院情報科学研究科博士後期課程修了. 同年よ り 2013 年まで株式会社東芝研究開発センター勤務. 2013 年よりヤフー株式会社 Yahoo! JAPAN 研究所勤務, 2017 年より理化学研究所 AIP センター勤務 (部分出向・客員研究員), 現在に至る. 専門は自然言語処理・機械学習.博士（情報科学).

高村 大也：1997 年東京大学工学部計数工学科卒業. 2000 年同大大学院工学系研究科計数工学専攻修了 (1999 年はオーストリアウィーン工科大学にて研究). 2003 年奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科博士課程修了. 博士 (工学)。2003 年から 2010 年まで東京工業大学精密工学研究所助教. 2006 年 にはイリノイ大学にて客員研究員. 2010 年から 2016 年まで同准教授. 2017 年より同教授および産業技術総合研究所人工知能センター知識情報研究チー ム研究チーム長. 計算言語学, 自然言語処理を専門とし, 特に機械学習の応用に興味を持つ。

奥村学：1962 年生. 1984 年東京工業大学工学部情報工学科卒業. 1989 年同大学院博士課程修了. 同年, 東京工業大学工学部情報工学科助手. 1992 年北陸先端科学技術大学院大学情報科学研究科助教授, 2000 年東京工業大学精密工学研究所助教授, 2009 年同教授, 現在は, 科学技術創成研究院教授. 工学博士. 自然言語処理, 知的情報提示技術, 語学学習支援, テキスト評価分析，テキストマイニングに関する研究に従事．情報処理学会, 電子情報通信学会, 人工知能学会, AAAI, ACL, 認知科学会, 計量国語学会各会員.

$(2020$ 年 5 月 1 日 $\quad$ 受付 $)$
$(2020$ 年 7 月 31 日 $\quad$ 再受付 $)$
$(2020$ 年 9 月 9 日 $\quad$ 採録)


# 『現代日本語書き言葉均衡コーパス』に基づく 指標比喻データベース

加藤 祥 $\dagger \cdot$ 菊地 礼 ${ }^{\dagger+} \cdot$ 浅原 正幸 $\dagger \dagger \dagger$
}

日本語の比喻表現の実態把握を目的として, 『現代日本語書き言葉均衡コーパス』に 基づく指標比喻データベースを構築した。『比喻表現の理論と分類』に掲載されてい る 359 種類の比喻指標要素を手掛かりとし, 『分類語彙表』に基づいて類義用例を確認しながら指標比喻表現候補を展開し，コアデータ 6 レジスタ（Yahoo!知恵袋・白書・Yahoo!ブログ・書籍・雑誌・新聞） $1,290,060$ 語から人手で 822 件抽出した。抽出した比喻用例には, 喻辞・被喻辞の情報と, その分類語彙表番号を付与したほか,擬人化 - 擬物化 - 擬生化 - 具象化などの種別情報も付与した. さらに提喻 - 換喻 $\cdot$文脈比喻・慣用表現などの情報も付与した。，記作業は言語学者によったが，非専門家が比喻表現をどのように捉えるかを評価するために，比喻性・新奇性・わかり やすさ・擬人化・具体化（具象化）の 5 つの観点について， 1 事例あたり 22-77 人分 (平均 33 人分) の評定値を付与した. レジス夕毎の相対度数や評定値の分布によ $り$, 現代日本語の指標比喻表現の使用傾向を確認した.

キーワード：直喻・比喻表現・比喻指標・語義夕グ付きコーパス
## Database of Figurative Expressions with Indicators from the 'Balanced Corpus of Contemporary Written Japanese'

\author{
SaChi $\mathrm{KAtO}^{\dagger}$, Rei $\mathrm{KiKUChI}^{\dagger \dagger}$ and MasayUki Asahara ${ }^{\dagger \dagger \dagger}$
}

\begin{abstract}
A figurative expression database was constructed based on the Balanced Corpus of Contemporary Written Japanese (BCCWJ), with the goal of understanding actual usage of figurative expressions in Japanese. Using the three hundred fifty nine types of figurative expression indicators listed in 'A Stylistic Study of the Figurative' (Hiyuhyogen-no Riron-to Bunrui) as clues for metaphor indicator elements, candidates were selected based on synonym examples confirmed in the 'Word List by Semantic Principles', and a total of eight hundred twenty two expressions were manually extracted from one million two hundred ninety thousand sixty words found in six registers of core data (Yahoo! Answers, white papers; Yahoo! Blog, books, magazines, and newspapers). In addition to the vehicle, topic, and Word List by Semantic Principles label of each metaphor example, type categories such as personification, objectifi-
\end{abstract}

cation, biomimicry, and substantiation were defined. Examples were also classified into categories such as synecdoche, metonymy, contextual metaphor, and idiomatic expression. Although the work above was carried out by linguists, ratings were also assigned to each example for five aspects (figurativeness, novelty, comprehensibility, personification, and substantiation) based on evaluations by twenty two to seventy seven non-experts (average: thirty three) to evaluate how these figurative expressions were perceived. The usage trends for each of these figurative expression indicators in contemporary Japanese were determined based on their relative frequency in each register and distribution of their rating values.

Key Words: Simile, Figurative Expression, Metaphor Indicator, Sense Tagged Corpus

## 1 はじめに

比喻表現は，意味解釈の構成性の要請を満たさない事例の代表である．Lakoff and Johnson (1980)（日本語訳（レイコフ，ジョンソン 1986））は「思考過程の大部分が比喻によって成り立 つ」と言及している。言語学においても，そもそも形態や語彙，辞書構造，文法をはじめ，言語の大部分が比喻的な性質に基づくとされ, 比喻研究は「言語の伝達のメカニズムを理解して いくための基礎的な研究」と位置づけられる (山梨 1988). また，言語処理においても基本義 からの転換という現象が意味処理の技術的障壁になっている。比喻表現データベースは，言語学・言語処理の双方で求められている重要な言語資源である。そこで我々は，『現代日本語書 き言葉コーパス』(Maekawa, Yamazaki, Ogiso, Maruyama, Ogura, Kashino, Koiso, Yamaguchi, Tanaka, and Den 2014)（以下 BCCWJ と呼ぶ）コアデータ $1,290,060$ 語 57,256 文に基づく大規模比喻表現データベースを構築した。

比喻性の判断は, 受容主体の主観によるものであり, 形式意味論的な妥当性・健全性を保持しうる ものではない. 我々は, 研究対象となる比喻表現が適切に含まれるような作業手順として MIP (Metaphor Identification Procedure) (Pragglejaz Group 2007)を拡張した MIPVU (Metaphor Identification Procedure VU University Amsterdam) (Steen, Dorst, Herrmann, Kaal, Krennmayr, and Pasma 2010) を取り入れる. さらに, 安定的に一貫して抽出するため, 先行研究の中でもより形式的に比喻を捉える中村 (1977) の研究に倣い, 喻辞（喻える表現）の基本義からの語義の転換 $\cdot$逸脱と喻辞に関連する要素の結合に着目する。喻辞の語義の転換・逸脱の判断には, 『分類語彙表』(国立国語研究所 2004) に基づいた語義を用い，被喻辞（喻えられる表現）との語義の差異 を検討する ${ }^{1}$. さらに, 被喻辞相当の語義があるべき箇所に喻辞の語義が現れる表現中の要素の 結合における比喻的な転換・逸脱の有無を確認する。比喻表現と考えられる部分について，喻

辞相当の出現箇所を同定するともに，比喻関連情報をアノテーションする．但し，非専門家が 比喻表現と認識しない表現を多く含む結果となるため, 非専門家の判断としてクラウドソーシ ングによる比喻性の判断を収集する.

我々が構築した指標比喻データベースは，以下のもので構成される：
- 比喻表現該当部 (3.4 節)
- 比喻指標要素とその類型 (中村 1977) (3.2 節), その分類語彙表番号 (3.2 節, 3.3 節)
- 比喻的転換に関わる要素の結合とその類型 (3.2 節), その分類語彙表番号 (3.3 節)
- 概念マッピングにおける喻辞・被喻辞 (3.5 節), その分類語彙表番号 (3.3 節)
- 概念マッピングに基づく比喻種別（擬人・擬生など）（3.5 節）
- 非専門家の評定值（比喻性・新奇性・わかりやすさ・擬人化・具体化）（3.6節）.

本稿では，そのデータ整備作業の概要を示すとともに構築したデータベースの基礎統計や用例を示す。本研究の貢献は次の通りである。まず，BCCWJコアデータ 6 レジスタ（Yahoo!知恵袋・白書・Yahoo!ブログ・書籍・雑誌・新聞）1,290,060 語 57,256 文に基づく，日本語の大規模指標比喻データベースを構築した。この指標比喻データベース構築において，まず英語で実施された比喻用例収集手法である MIP, MIPVU に対して『分類語彙表』の語義に基づく手法を 提案し, 日本語の比喻用例収集作業手順を整理した。本作業に必要な比喻用例収集の手掛かり となる中村 (1977) の比喻指標要素（359 種類）を電子化し, 新たに分類語彙表番号を付与し,再利用可能な比喻指標要素データベースを整備した。また, 収集した比喻表現に対し, 喻辞・被喻辞・分類語彙表番号・比喻種別などをアノテーションした. さらに, 収集した指標比喻を 刺激としてクラウドソーシングによる質問紙調査を実施し, 非専門家の比喻性判断を収集した.構築した大規模指標比喻データベースに基づく調査が可能となったため, 比喻表現の遍在性を 確認し，非専門家の比喻性判断の実態を明らかにした。

本稿の構成は次のとおりである．2 節に関連研究を示す． 3 節ではデー夕整備の概要について 解説する．4 節ではデータの集計を行い，指標比喻の分布を概観する． 5 節にまとめと今後の方向性について示す.

## 2 関連研究

以下では, 比喻表現コーパス・比喻表現用例集の先行研究について確認する． 2.1 節では, 英語に関する先行研究として Amsterdam Metaphor Corpus (Steen et al. 2010) とその作業手順で ある Metaphor Identification Procedure (MIP) (Pragglejaz Group 2007)について解説する. 2.2 節では, 我々の研究の基底となる中村 (1977)の『比喻表現理論と分類』における日本語の比喻表現の定義について示す. 2.3 節では, その他の日本語の比喻表現コーパスおよび比喻表現用例集について示す.

## 2.1 Amsterdam Metaphor Corpus とその作業手順 MIP

英語における大規模な比喻コーパスの先行研究として, Amsterdam Metaphor Corpus (Steen et al. 2010)がある. BNC-Babyコーパスから抽出した 4 レジスタ約 19 万語を用い, 隠喻 (indirect) と直喻 (direct), 暗黙 (implicit)の 3 種類の比喻の関連語を検索可能にしたもので, MIP (Metaphor Identification Procedure) (Pragglejaz Group 2007) を拡張したMIPVU (Metaphor Identification Procedure VU University Amsterdam)2 (Steen et al. 2010)により, 語単位の比喻性が判定され,直喻の指標 (metaphor signals) と概念マッピング (conceptual mappings) 情報が付与されている.

図 1 に MIP の概要（著者訳）(Pragglejaz Group 2007)を示す.テキストを読んで，テキスト の文脈内における語義を判定し，基本義からの転換を認識する作業手順であるが，語義の判定基準および基本義の定義などは言語依存であろう．3.1節では, このMIP に基づく日本語の比喻表現収集手順の概要を図 1 に対応する形で示す.

MIPVU は MIP が認定する比喻表現を直喻や境界事例にも拡張したものである。図 2 に MIPVU による MIP の拡張（著者訳）(Steen et al. 2010）を示す。比喻表現と見なす収集対象 として, 隠喻のみならず，直喻や比喻の境界事例を含む。語義の典拠として, 主に Macmillan Dictionary 3 を用い, Macmillan Dictionary では判断できない場合に, Longman Dictionary of

（1）テキストの文脈全体を読み，意味の一般的な解釈を規定する.

(2) テキストの文脈における語彙単位を決定する.

(3)

(a) テキストの各語彙単位について, 文脈におけるその意味,つまり，テキストに喚起されるシチュ エーション（前後関係の意味）でそれが実体，関係，または属性にどのように適用されるかを規定 する．語彙単位の前後にくるものを考慮する。

（b）各語彙単位について，他の文脈では, 所定の文脈に比べてより基本的な最新の意味を持つか否 かを決定する．我々の目的上，基本的意味の傾向は
- より具体的で, それらが喚起するものは, 想像しやすく, 見やすく, 聞きやすく, 感じ取 りやすく, 嗅ぎ取りやすく, 味わいやすいものである.
- 身体的な動作に関連がある.

・ より厳密（漠然としたものとは対照的に）である.
- 歴史的に古い.

基本的意味が，必ずしも語彙単位で最も頻出する意味とは限らない.

(c) 語彙単位が他の文脈で所定の文脈に比べてより基本的な最新の意味を持つ場合, 前後関係の意味は基本的意味と対照的でありながら，より理解されうるものなのか否かを決定する.

(4) そうであれば，その語彙単位を比喻的なものとしてマークする.

図 1 Metaphor Identification Procedure (MIP) の概要（著者訳）

-（比喻表現は）（品詞などの）単語のクラスの境界は超えられない. 例えば, 動詞の前後関係の意味は, 名詞としてのその基本的意味と同等と見ない

-（その上で比喻表現としての抽出対象は）次のものを含む :
- 直喻
- 隠喻
- 比喻の境界事例
- 比喻のシグナル（指標・結合など）
- 擬人化のための比喻

・（比喻表現の認定にあたって）単語の由来はまれな例でのみ考慮される

図 2 MIPVU による MIP の拡張（著者訳）

Contemporary English"4用いる. 2つの辞書でも判断がつかない場合は, Oxford English Dictionary 5 を用いる，基本義の認定に，通時的な語源を重視しないことが明記されている。また,比喻と判断されうるものを網羅的に抽出することを目指しているが, 概念メタファー (conceptual metaphor) は認定しない.

## 2.2 中村の『比嗡表現の理論と分類』

日本語比喻表現の実態調査に, 明治〜昭和期の文学作品 50 種から比喻情報の抽出を行った国立国語研究所報告 57 『比喻表現の理論と分類』(中村 1977) があり, 我々の研究の比喻の定義は 中村 (1977) の研究に基づく. 中村は, 日本語の比喻表現を, 受容過程における比喻性把握に着目し，次の 3 類型に分類している：
- 第 1 類 指標比喻

受容主体が表現主体の比喻意識を感じ取る，換言すれば，受け手側での比喻の成立に直接に形式的に慣用している，特定の言語形式をそなえており，それをく中略 $>2$ 項間の 関係の特異性としてでなく, 他から独立に抽出できる種類の比喻表現
- 第 2 類 結合比喻

何らかの言語単位の結びつきに, 慣用からの顕著な逸脱または非論理性, 少なくとも言語上の論理的な飛躍が感じられる種類の比喻表現
- 第 3 類 文脈比喻

比喻の目印となる指標も, 要素間の結合上の異常性も特に認められないが, その表現形式が表す言語的な意味と, それがその場であらわしていると思われる個別的な意味との 対応に慣用から著しいずれが意識される種類の比喻表現

第 1 類の指標比喻は, 手掛かり句を持つ表現で技法としては直喻 (simile) に相当し, 中村は

例文 (1)をあげている。ここでは，実際に行われた事柄の非現実性を表現するために，「宙を歩 いている」という表現により喻えている6とするが，「ような気がする」という形式によって，比喻であることが把握される例である。

(1) 耕はひたいに汗をおぼえた。息が苦しくなった。宙を歩いているような気がする。

(「顔」丹羽文雄)

第 2 類の結合比喻は, 技法としての隠喻 (metaphor) に相当し, 中村は例文 $(2)$ をあげている.例文中には複数の比喻表現がみられ, 仮想の抽象体である「えたいのしれない不吉な塊」が, 精神活動の抽象体である「私の心」に対して，物理的な働きかけである「圧えつけ」を行ってい る，全体として文字どおりの解釈ができない見立てとする.

（2）えたいのしれない不吉な塊が私の心を始終圧えつけていた。

(「檸檬」梶井基次郎)

第 3 類の文脈比喻は，言語形式も構成要素間の結びつきの異常も持たない表現である．技法 としては諷喻 (allegory) にあたり，中村は例文 (3)をあげている。「打つべき釘を、打ち残した 気持ち」は，大工仕事をしたあとの気持ちを表すことも可能であり，「気組みを守った。」まで 読んだ全体としても文字どおりの解釈が可能である。しかし，前後の文脈から文字どおりの意味ではなく何かの見立てであると感じる場合, 文脈中において文脈との無縁性のために比喻と なる例である。

（3）打つべき釘を、打ち残した気持ちがつづき、香奈江は、答えをせぬことで、わずかに相手をはねかえす気組みを守った。

(「風ふたたび」永井龍男)

中村は「表現主体の比喻意識の反映とみられる何らかの言語形式をそなえており, それが受容主体の比喻把握に一役買っている」場合を「A 型把握」とし，A型把握によって収集された指標比喻にあたる用例を 1,617 種類の類型に整理し， 359 種類の比喻指標要素を体系化した. 本研究 においては，この中村の比喻指標要素の近傍に出現する比喻表現の収集を行う。指標比喻の全数収集を目指すが，結合比喻・文脈比喻が認められた場合にはデータベースに登録する。作業 に先立ち, 同書に含まれる比喻指標要素などの電子化を行った. 詳細については 3.2 節に示す.

## 2.3 その他の日本語の比喻表現用例集および比喻表現コーパス

本節では, 中村 (1977) 以外の日本語の比喻表現用例集および比喻表現コーパスの先行研究に ついて紹介する。最初に指標比喻（いわゆる直喻）関連の研究を紹介し, 次に結合比喻（いわ

ゆる隠喻）関連の研究を紹介する。最後に書籍として出版されている比喻表現用例集を示す.

指標比喻関連 $＼mathrm{~ 比 喻 表 現 の 収 集 に あ た り ， 比 喻 て ゙ あ る こ と を 明 示 す る ， 比 喻 の 指 標 （ 手 掛 か ~}$ り句）となる表現を含む指標比喻（いわゆる直喻）は，指標を用いた比較的容易な収集が期待 される。過去の研究は比喻指標要素「ようだ」のみを対象とするものが多い.これらすべての 比喻指標要素を含む表現を収集すれば，多くの直喻用例が収集可能であるように思われる。し かし，指標は必ずしも比喻表現のみに含まれる語句ではない，指標を手掛かりにコーパスから 用例収集を試みる際にも，人手による判別作業が必須である。また，比喻指標の語句は，類語 や言い換えの可能な表現があり得るため多様であり，類似表現を網羅的に検索することも必要 になる.

古谷, 寺井 (2018) は, REX-J コーパス (Spanger, Yasuhara, Iida, and Tokunaga 2012) に含ま れる参照表現において比喻が用いられているかを検討した. 須堯, 寺井 (2019) は，青空文庫に 出現するデータから「ように」「ような」を比喻指標要素として 19,209 文の自動抽出を試みた.抽出には傒り受け解析器 (CaboCha) の出力に基づくパターンと分類語彙表番号に基づく喻辞の 制約を課している。，但し，我々の研究のように比喻と例示の区別はされていないと考えられる。

また，質問紙調查による指標比喻に対する小規模な評定調査が，心理学の分野で進められて いる。中本，楠見 (2004) は直喻形式の評定を行うために，「A は B のようだ」に修正可能な表現を 500 以上収集した. 収集元は, 心理学研究の先行研究 (楠見 1995; Nakamoto 2003; Ortony, Vondruska, Foss, and Jones 1985) や比喻表現辞典 (榛谷 1988; 中村 1995) であった. このうち 120 用例を取りあげ，理解可能性・構成語類似性・独創性・面白さについて 7 件法により 60-64 人規模で評定調査を行った，平，中本，楠見 (2007) は直喻文 30 文に対して，理解容易性・主題と喻辞の類似性・表現の意外性・表現の親しみやすさ・面白さについて 5 件法で 70 人規模で 評定調査を行った. 岡, 大島, 楠見 (2019) は, 中本, 楠見 (2004)の 120 用例について, 50 名規模で解釈産出課題を行い，多義性の検討を行った。さらに 24 名規模で， 9 件法による表現の 選好性課題・喻辞の慣習性課題 (Bowdle and Gentner 2005; Utsumi 2007) を行った.

結合比喻関連：一方，比喻であることが比喻指標要素によって明示されない比喻表現の収集 は，指標比喻と比べて困難である。このうち，結合比喻は，基底となる語義の体系を決定した うえで，語義の連接・共起のちがいを手掛かりとした抽出が試みられている。な扔，この語義 の連接・共起のちがいは，指標比喻に打いても有用な手掛かりであると考える。作業手順とし ては，基本的に 2.1 節に示した，MIP ・ MIPVU に基づく手法が利用される。

日本語でも，MIPを用いた比喻表現コーパスの構築を目指し (伊藤 2014), MIP，MIPVU に よる比喻判定も試みられている (宮澤, 吉田, 宮尾 2016). 宮澤 他 (2016) は, MIP ・ MIPVU に基づき，『岩波国語辞典第五版タグ付きコーパス 2004』を語義の判断基準とし，目的語・動詞 の結合についての比喻性判断（中村の結合比喻に相当）を 1,100 文に対して行った. 動詞の複合語の語義判断については, 『複合動詞レキシコン』(神崎 2013) による.

これに対し, 本研究は MIP, MIPVU を BCCWJ のコアデータおよび『分類語彙表』(国立国語研究所 2004) の語義に基づき整理を行う（3.1 節）。分類語彙表の語義情報である分類番号が 付与されたデータ BCCWJ-WLSP (加藤, 浅原, 山崎 2019b) を基底となる語義の体系とし, 2.2 節に示す中村 (1977) に基づく比喻指標要素と語義の連接・共起に基づく比喻表現の収集作業を 行った. さらに, 全文を対象として比喻指標要素を用いない, 語義の連接・共起のみに基づく,結合比喻の収集作業についても着手している (Kato and Asahara 2019).

その他：紙の辞典形式の比喻表現用例集として, 榛谷 $(1988)$, 中村 $(1995,2007)$, 野内 $(1998$, 2005), 佐藤, 佐々木, 松尾 (2006) などがある.

## 3 指標比喻データベースの構築手法

## 3.1 MIP に基づく日本語指標比喻データベース整備作業の全体像

本節では指標比喻データベース整備作業の全体像について解説する。比喻用例収集手順とし て 2.1 節に示した MIP (Pragglejaz Group 2007)， MIPVU (Steen et al. 2010)を採用し，日本語対応した. 本研究の比喻表現の捉え方は 2.2 節に示した 中村 (1977) に基づく. 本研究の基本的な対象は, 比喻指標要素の近傍に, 非慣用, 非論理的など, 基本義の用法から逸脱した異例の結合を，何らかの比喻的転換として確認できる用例である。しかし, 指標比喻の用例は概 ね結合比喻と重複するが，言語形式が認められても結合の確認が困難な例や，言語形式（指標 と認定する範囲）が不明暸である例, 結合要素そのものよりも周辺語句の影響が強くみとめら れる例などもあるため, 関連語を漏れのないよう収集する必要がある．MIP を用いることで，語単位に比喻性の判定が可能となり, 広く比喻表現に関係する要素の収集が可能となる。また,比喻的な転換の見られる要素の結合に着目し，慣用からの逸脱を確認する点においても，基本義との対照を行う手法が有用であると考えられる。但し, この比喻的な転換の認識は, 主観的 なものであり，客観性を持たせることは本質的に困難である.

以下では, 図 3 に，図 1 に示したオリジナルの MIP に対応する形式で，日本語において言語資源を援用しながら客観性を担保して比喻表現を抽出する指標比喻データベース構築手法を 示す. 日本語比喻表現抽出手順の概要について示す。まず最初にテキストを読んで語義の理解 を行う (1). 比喻用例収集にあたっては 中村 (1977)の 359 種類の比喻指標要素とその類似用例 （『分類語彙表』(国立国語研究所 2004)により判定）を手掛かりとし，その近傍を調査する。本研究の前提となる比喻指標要素の詳細を 3.2 節に示す. 比喻用例収集対象を BCCWJ コアデー タ 6 レジスタ（Yahoo!知恵袋・白書・Yahoo!ブログ・書籍・雑誌・新聞） $1,290,060$ 語 57,256 文 とする．比喻用例収集対象の一部には『分類語彙表』(国立国語研究所 2004)の語義（分類番号） が付与されている。また, 同じサンプルに助動詞の用法が付与されている。本研究で語義の転換の認識に用いる語義・用法アノテーションの詳細を 3.3 節に示す. 次に単位を決める $(2)$. 本

（1）手掛かりとなる比喻指標要素の近傍にあるテキストを読んで文意の理解を行う（比喻指標要素の詳細については 3.2 節を参照).

（2）分析単位を決める．文脈比喻以外の語義の分析単位として国語研短単位を基本とする.

（3）各単位の語義の認定を行う. 語義の認定にあたっては『分類語彙表』の分類番号を基本とする. （i）基本的にテキストを読んで作業を行うが， 3.3 節に示す語義アノテーション (加藤 他 $2019 b$ )が 利用できる場合には語義アノテーションを援用する. 語義の認定基準は (加藤 他 $2019 \mathrm{~b}$ )を参照さ れたい.

(ii) 基本義の同定にあたっては
- 『日本国語大辞典』(concrete, precise, historical order)
- 分類語彙表における代表義 (山崎, 柏野 2017)

・ 語義アノテーション (加藤 他 $2019 b$ ) における頻出義

を参考にする。

(iii) 結合の比喻性の認識にあたっては,
- 基本結合

要素の基本義・代表義を認定したうえで, 字義どおりに解釈できる要素の結合を指す.『動詞の意味・用法の記述的研究』(宮島 1972) に記述されている「意味的に動詞と結合する語 の制限」に相当する.
- 比喻的結合 (中村 1977)

要素の基本義・代表義を認定したうえで，字義通りに解釈できない要素の結合を指す. 中村 (1977) の B 型把握（言語単位の結びつきにおける慣用からの逸脱）に相当する. などを参考にする.

(iv) 文脈比喻の検討を同時に行う.

（4）（i）上記 (1)(2)(3)(i)～(iv) の手続きに基づき，比喻的な語義の転換・逸脱が認められた場合に「比喻」と認定する (3.4 節).

(ii)

a. 「比喻」と認定した場合には, 喻辞・被喻辞を同定し，その近傍の比喻的結合を抽出する.

b. 喻辞・被喻辞間もしくは結合の概念的写像である概念マッピングの類型や比喻種別を付与す る.

c. 手掛かりとなった比喻指標要素についても記録する（3.5 節).

(iii) また, 非専門家の評定情報をクラウドソーシングにより収集する（3.6 節）.

図 3 MIP に基づく日本語比喻表現指標比喻データベース整備作業

作業では国語研短単位を基本とした，次に各単位の語義を推定する (3)(i). 基本的にはテキス 卜を読んで作業を行うが, 語義アノテーションが利用できる場合には語義アノテーションを援用する. さらに各単位について他の文脈での基本義との対照を検討する (3)(ii). 基本義の同定 においては, 『日本国語大辞典』7のほか, 代表義 (山崎, 柏野 2017)$\cdot$語義アノテーションの頻出語 (加藤 他 2019b) などを手掛かりとする。また要素の結合の比喻性の認識にあたっては基本結合 (宮島 1972) ・比喻的結合 (中村 1977) を確認する (3)(iii). 上記 (1)(2)(3)(i)〜 (iv) の手続きに

基づき, 比喻的な転換のみとめられる結合と判定し, 比喻性を認定し, 喻辞の出現箇所の同定 を行う (4)(i). なお, 提喻など比喻的結合のみとめられないものも, その喻辞の出現箇所同定お よび比喻表現該当部の同定を行う，比喻表現には，比喻指標要素・比喻表現該当部・喻辞・被喻辞・結合・類型化 ・比喻種別（擬人・擬生や換喻・提喻・慣用など）を付与する (4)(ii). 詳細 については 3.5 節で述べる，最後に，比喻表現に対する非専門家の評定値をクラウドソーシン グにより収集する (4)(iii). 3.6 節に評定値の収集手法について示す.

なお， MIP は Metaphor (隠喻，中村 (1977)の結合比喻・文脈比喻）を主対象とした手法で ある. MIP を拡張した MIPVU は, 比喻指標要素に該当する「MFlag」の付与も行っているが,指標比喻を Metaphor と区別するものではない. 本作業は，指標のあるいわゆる Simile（直喻，中村 (1977) の指標比喻）を主対象とするが，概ね同時に結合比喻が確認できる（比喻的な転換 に差がない）ことから，収集した表現が Metaphor と別種とは位置づけない．また，類似に基 づく典型的な転換ではない，いわゆる換隃（事物・事象の隣接性という類縁関係に基く「質的転換」）や提喻（類と種という概念の「量的転換」）のような用例も，要素の結合における比喻的転換の把握によって取得される 8 . このほか, 比喻指標要素を用いることで, MIPにおいて も作業効率のあがる可能性を期待した. いずれ比喻指標要素と共起しない第 2 類結合比喻・第 3 類文脈比喻も収集するが, 本稿では網羅的な比喻データベース構築の出発点として, また指標比喻用例の実態分析を進めるために，3.2 節に示す中村 (1977) の比喻指標要素を手掛かりと した作業を行う，さらに比喻指標要素については，分類語彙表番号に基づく同義性を用いた汎化も試みる。

## 3.2 中村 (1977)の比喻指標要素と比喻指標要素に対する分類語彙表番号付与

本研究では, 受容過程に打ける比喻性把握に着目し, 比喻意識の指標となる言語形式を有す る比喻（指標比喻）のデータベース構築を目標とする。「あたかも」「まるで」「よう」など，手掛かり句である「比喻指標要素」が明示的に出現する, 指標比喻の事例収集を行うことになる.但し，指標は，比喻性を感じ取る（A 型把握）という点において有用な言語形式であるが，比喻性の判断においては, 指標比喻も結合比喻や文脈比喻と同様の手順を必要とする。 よって,指標から当該表現に比喻性があるという可能性を感じるとしても，比喻性の判断には根拠を要 する。そこで，本データベースにおいても，結合比喻・文脈比喻と同様, 要素の結合や文脈 における慣用からのずれに着目した情報を含める。そのために『分類語彙表』(国立国語研究所 2004)の分類番号（分類語彙表番号）を語義の判断基準とした分析を進める.

我々は, 指標比喻データベースの整備のため, 中村 (1977)の指標比喻の 1,617 類型と 359 種類 の比喻指標要素を電子化し, 分類語彙表番号を新たに付与した. 紙面から手入力し電子化ファ

イルを構築し, 形態素解析 MeCab と UniDic を用いて, 短単位形態論情報を付与した. その後, UniDic 語彙素-分類語彙表番号対応表 (WLSP2UniDic) ${ }^{9}$ (近藤, 田中 2020)を用い, 分類語彙表番号を付与した。自動で付与できなかったものについては, 人手で修正を施した。 中村 (1977) の類型は分類語彙表番号順に整理されており，本指標整備時から分類語彙表の体系を意識して いたことが推察される。

比喻指標要素は, その品詞から $\mathrm{D}$ 類 (動詞) $\cdot \mathrm{F}$ 類 (副詞 $) \cdot \mathrm{J}$ 類 (助詞) $\cdot \mathrm{K}$ 類 (形容詞 - 形容動詞 $) \cdot M$ 類 $($ 名詞 $) \cdot R$ 類（連体詞）・ $\mathrm{S}$ 類（接尾辞）に類型化されている. 表 1 に例を示す.「ようだ」以外にも多様な比喻指標要素が定義されていることがわかる。比喻指標要素は, 類・種・号により階層化されている。

表 2 に比喻指標要素に対する分類語彙表番号割り当ての例として「よう（比喻指標要素の類型：K-9-1・UniDic 語彙素：様）」を示す。多義である「よう」は，分類語彙表番号として 3.1300 の「様相」と 3.1130 の「類似」の 2 つを持つ.また，同範囲には助動詞「ようだ」の用法として，「類似」$\cdot$「内容指示」・「例示」$\cdot$「婉曲」の 4 つのいずれかが付与されている。このうち, 3.1130 「類似」の例のみが比喻表現に相当している。この分類語彙表番号を用いて, 多義語に対する語義の曖昧性解消を行いながらの比喻指標要素の抽出が可能になる。また分類語彙表番号が同じ 要素を類似比喻指標要素とし，候補の抽出に用いる。

表 1 比喻指標要素の類型と例

表 2 比喻指標要素に対する分類語彙表番号割り当ての例：「よう」分類番号 $3.1300 （$ 様相）と 3.1130 (類似)

^{9}$ https://github.com/masayu-a/wlsp2unidic
}

## 3.3 『現代日本語書き言葉均衡コーパス』に対する分類語彙表番号アノテー ションおよび助動詞用法アノテーション

比喻表現は意味的な転換を含む表現であるため，語義アノテーションを含むデー夕を用いる ことにより, 効率的に抽出できる。 また比喻指標要素も多義性があるため, 助動詞の用法も含 めた語義アノテーションを用いることにより，作業者の負担を減らすことができると期待され る. 本研究では語義アノテーションとして BCCWJ コアデータの一部に対する分類語彙表番号アノテーションデータ (加藤 他 $2019 b$ )を用いる.

同デー夕は, 前述の UniDic 語彙素-分類語彙表番号対応表 (WLSP2UniDic)により, BCCWJ の言語単位（短単位・長単位）に対応可能性のある分類語彙表番号を列挙したうえで，人手で 文脈上の正しい語義を選択したものである。列挙された分類語彙表番号の選択肢に該当する意味分類がない場合には，新たに適切な番号を付与してある。 BCCWJ コアデータにはアノテー ションの優先順位 ${ }^{10}$ が規定されており，レジスタ毎に A, B, C, D, E までの $2-5$ の集合に分割さ れている。分類語彙表番号はサンプル PB (A), PB (B), PM (A), PM (B), PN (A), PN (B)（書籍・雑誌・新聞） 347,094 語 15,969 文の短単位すべてに人手によって付与されている.

表 3 に分類語彙表番号アノテーション例を示す.この例では，比喻指標要素である「よう」 に，「関係-類-異同・類似」を示す「.1130」の分類語彙表番号下 4 ケタが付与されており, 続く 「闇を体験する」という結合から，比喻表現であるとされる。さらに喻辞「闇」の語義 1.5010 （体-自然-自然-光）が, 被喻辞「サブリミナル」の語義 1.3001 （体-活動心-感覚）に転換されて

表 3 BCCWJに対する分類語彙表番号アノテーション

(サンプル ID：PB12_0000, 『闇を歩く』中野純（著)）

いることもわかる.

上に述べた分類語彙表番号は自立語が主な対象であるが，付属語の情報として，同範囲に助動詞の文法的な用法が別途付与されている (加藤, 浅原, 山崎 2019a). 以下の例文 (4)では, 2 つ出現する「よう」のうち，前者は比喻指標要素になる「類似」用法であり，後者は「内容指示」用法である. 助動詞の用法アノテーションにより, 後者の比喻指標要素の語義の判定が不要になる。

（4）転機はひとみさんが六年生のとき。研究のため家族四人そろって渡米した。不登校は相変わらずだったが、本に興味を持ってくれた。日本から送った古典の現代語訳作品をは じめ、本棚に並ぶ本をむさぼり読んだ。一緒に行動しようと自分が好きな舞台に連れ出 すと、長時間のオぺラを食い入るように見つめていた。帰国後、中学校の校長は「特別扱いはできないが、卒業証書は出す」と言った。不登校に加え、何度となくリストカッ トも繰り返す。カウンセリングにも通った。本格的に小説を書くようになったのもこの ころだ。

(サンプル ID：PN4g_00003 ${ }^{11}$, 西日本新聞，下線部は著者による）

本データは BCCWJ のコアデータの一部であるが, 語義の曖昧性が解消されており, 指標比喻データベースの整備作業の補助に利用できる。コーパスに分類語彙表番号と助動詞の用法が 付与されているため, あらかじめ判明している指標となりえる要素（自立語もしくは助動詞） については，多義語が比喻指標要素に適合するか否かの絞り込みを行える。また， 3.4 節で述べ るように，分類語彙表の同じ分類番号を持つ語のグループを類義語としてみなし， 中村 (1977) の比喻指標要素の類義語を新しい手掛かり語として展開する。中村 (1977)の比喻指標要素は 分類語彙表番号順に整理されていることから，分類語彙表番号が抽出の手掛かりになると考え る。さらに，自動処理により比喻を検出する場合にも，UniDic 語彙素-分類語彙表番号対応表 (WLSP2UniDic)により，特徴量として分類語彙表の情報を用いることを想定する.

## 3.4 比喻表現出現箇所同定

次に比喻表現出現箇所同定の詳細について示す.

中村 (1977) の比喻指標要素を BCCWJ コアデータ全体 1,290,060 語 57,256 文に対して語彙素のパターンマッチにより枚挙した. 抽出された比喻指標要素の前後文脈 100 形態素を与え,言語学の知識を持つ者 2 名により比喻表現であるか否かの判定を行った.

さらに, 分類語彙表番号で類義語句を展開したうえで, 比喻表現候補を枚挙した。，中村 (1977) の比喻指標要素に付与された分類語彙表番号で, BCCWJ コアデータの分類語彙表番号付与済

表 4 比喻指標要素による候補数と抽出用例数

み部分 347,094 語 15,969 文（書籍・雑誌・新聞）に対してパターンマッチを行い，前後 100 形態素を展開し，比喻表現であるか否かの判定を行った。例えば，D1類については，「2.3001（感覚 $)\rfloor\lceil 2.3061$ (思考 $)\rfloor\lceil 2.3062$ (注意・認知 $)\rfloor\lceil 2.1130$ (類似) $)\lceil 2.3066$ (判断・推測 $)\rfloor\lceil 2.1310$ (風・観・姿) 」「2.3103 (表現)」などが対応する分類語彙表番号であった. この分類語彙表番号 により展開し, 短単位では 3,060 例, 長単位では 539 例が候補として得られた。この分類語彙表番号に基づく用例では，短単位で $1.3 \%$ にあたる 41 例, 長単位で $0.7 \%$ にあたる 4 例が比喻表現を含んでいた。

表 4 に, $\mathrm{D}$ 類 $($ 動詞 $) \cdot \mathrm{F}$ 類 $($ 副詞 $) \cdot \mathrm{J}$ 類 $($ 助詞 $) \cdot \mathrm{K}$ 類 (形容詞 $\cdot$ 形容動詞 $) \cdot \mathrm{M}$ 類 (名詞) $\cdot$ $\mathrm{R}$ 類 (連体詞) $\cdot \mathrm{S}$ 類（接尾辞）および分類語彙表番号により展開された比喻指標要素によって 展開された候補数と抽出用例数を示す。 $\mathrm{K}$ （形容詞・形容動詞）は「よう」「みたい」などの率 が高い要素が多い一方, $\mathrm{R}$ （連体詞）は 1 件もなかった。分類語彙表番号により汎化したパター ンのうち，実際に比喻表現の指標であったものは $0.3 \%$ であった.

基本的に 1 つの比喻表現該当部に 1 つの喻辞が出現するように抽出する ${ }^{12} .1$ つの比喻用例が 複数の比喻指標要素を含む場合（複合用例）もあり，その場合は重複して確認するが， 1 つの比喻表現該当部として抽出する。 さらに，目的の比喻指標要素ではない要素による比喻表現該当部（指標外比喻用例）も抽出した。このため比喻指標要素と比喻表現が必ずしも 1 対 1 対応す るわけではない．結果， 822 件の比喻表現該当部が抽出できた. このうち, 複数（2つ以上）の 比喻指標要素を含む複合用例は 157 件で, 指標外比喻用例は 10 件であった.

## 3.5 比喻関連情報アノテーション

抽出された 822 件の比喻表現に対して, 言語学の知識を持つ者 2 名により関連情報のアノテー ションを行った．表 5 に比喻情報アノテーション例を示す。この事例を用いて比喻関連情報ア ノテーション作業の概要を説明する。

作業者は, 3.4 節の作業により比喻表現出現箇所同定を行う際に，比喻指標要素の前文脈 100

表 5 比喻関連情報アノテーション例

比喻表現該当部

流れ出た溶岩の跡が、幅百メートル、長さ三キロメートルもの大きさで、今も残っている。その姿は、まるで巨大な黒へビのようだ。

形態素と比喻指標と後文脈 100 形態素（表 5 上部）の比喻用例を見て, 何らかの要素の結合に おいて慣用（基本義）からの逸脱を含むと判断した喻辞（喻える語）の位置を同定し，その文脈を比喻表現該当部として抽出する。提喻などで，喻辞が明確化されない場合は，提喻の出現位置を同定し, その文脈を比喻表現該当部として抽出する. この比喻表現該当部に対して, 次 に示す結合・被喻辞（喻えられる語）・喻辞・類型・種別・比喻指標要素分類などの情報を付与 する。

結合：結合は，被喻辞相当句が文脈上語義的に逸脱しない文脈において，喻辞相当句が語義的に逸脱して位置する場合，比喻的結合として逸脱が確認できる語句の連接を抽出する. 用例 によっては，複数の結合を含む，要素の結合の欄には「跡が蛇」という結合に比喻的な語義の 転換があると判定した旨を記載する。但し，例示や指示に近い用法（境界事例），指標がなけれ ば成立しない表現などは，可能な形で記述し，種別欄にその旨を付記する。また，提喻のよう に本質的に比喻的結合がみとめられない事例 13 もある．基本結合か否かの判定には，分類語彙表に基づく動詞の結合価の大規模な資料である 宮島 (1972) を参照する。また，中村 (1977)の 305 ページ以下に比喻的結合 5,537 例 ${ }^{14}$ が示されており, これらも参考にする.

被喻辞・喻辞 : 被喻辞は「喻えられる語」, 喻辞は「喻える語」を意味する。表 5 では, 被喻

辞である「流れ出た溶岩の跡 (その姿) 15 と喻辞である「巨大な黒へビ」を抽出する．比喻表現（概念マッピング）であることを読み取るにあたり，喻辞や被喻辞は結合から直接取得でき ない（「時代が瘦せる」など）例が多いが，喻えるものと喻えられるものの認識が必要である.要素の結合に何らかの比喻的な語義の転換があることを明確化するとともに，概念マッピング の類型化の補助として収集する。比喻用例中に明記がなければ前後文脈から取得するか文脈を 整理して記入する ${ }^{16}$ が，先に述べた提喻をはじめ，いずれも不明瞭で取得できない場合がある.

類型：類型は，比喻的結合に対して，字義どおりの解釈ができない（つまり，基本結合から逸脱している）ことを明らかにするための形式である。結合を要素に分解したもので，結合に含 まれる喻辞と連接する語との間には比喻となる語義的な転換があり，その語義的な転換が分類語彙表上のどの語義とどの語義が基本結合から逸脱して連接しているかを示すものである。喻辞の語義を被喻辞の語義に置き換えると基本結合になることを想定する，類型には，語義の転換のある結合に相当する要素とその分類語彙表番号，付随する付属語の情報（結合の関係）を 記載する。なお，結合要素が固有名詞をはじめ複雑な構成を有した表現であるなどの場合には，分類語彙表番号が付与可能なレベルに概念化する。この類型の分類語彙表番号の差異から，ど のような語義の間に転換が起きているのかが観察できる。 さらに, 電子化した中村の比喻的結合 5,537 例と対照することも可能である.

種別：種別には, 擬人化・擬物化・擬生化・具象化など, 比喻性の判断根拠となった要素の 結合分類，喻辞と被喻辞の関係にあたる概念マッピング情報を付与する。

a).『擬人』化（物（抽象物・具体物）を人に喻える）

例）「溶岩が島民をあざ笑う（かのように）」「時代が瘦せている（みたい）」

b).『擬物』化（人を物に喻える）

例）「私を貴方の道具としてお使いください」「平七郎が彫像のように立つ」

c). 『擬生』化（動植物に喻える，活喻，準擬人化）

例）「生き物としての音楽」

d). 上記外の『具象』化（抽象物を具体物に喻える）

例）「学術研究の基盤（として）」「心を洗われた（と感じる）」

e)．上記外の『抽象』化（具体物を抽象物に喻える）

例）「何かの啓示のように雲が浮かぶ」

f). その他の『転換』（上記外の別種の物事に喩える）

例）「被害想定は防災カルテ（として）」「マエストロを歌舞伎役者にたとえた」

上記 a) e）は，類似性に基づく転換の，人（生物）・物体・抽象体における大まかな概念マッ ピングであり，中村 (1977) の結合類型の 9 割以上が上記 a) e) に分類される。 しかし，他の事物・事象に置き換える際には，それほど大きく移行しない場合も見られる。たとえば，液体を 気体に喻える (体の転換)，㯖覚を視覚に喻える（感覚の転換），哺乳類を鳥類に喻える（界の転換）などの転換が含まれる。本作業においては，このような小規模な転換の出現頻度の少ない ことが予想されたため，その他の「転換」としてまとめることにした，但し，後に付与する分類語彙表番号の中分類などにより，詳細な分類が可能である。なお，MIPVU では personalization （擬人化）を定義する ${ }^{17}$ が，日本語の比喻の議論で言及される，擬物化・具象化・抽象化といっ たものは導入されていない.

以上の一般的な類似性に基づく転換のほか，語感のずれなどで感じやすい類と種の関係（量的転換）を判断根拠とした場合は『提喻』と分類し，付属物や中身を用いてあるもの全体を表現しているなど，隣接性（質的転換）を判断の根拠とした場合には『換喻』と分類した ${ }^{18}$ 。文脈比喻である（結合要素からのみでは判定できない）場合は『文脈』に分類し，慣用表現と判断された場合などは『慣用』に分類した。指標要素が別用法である可能性も考えられた場合は，「例示」「指示」「非断定」などの用法を『その他』として付記した.

これらの種別情報は, 被喻辞喻辞間・結合単位 ${ }^{19}$ に付与を行うため, 複数の結合を持つ 1 つ の比喻表現に対して複数の種別情報を付与する場合がある。例えば，「イカソーメンは、生のイ カを二枚あるいは三枚に分け、素麺のように細く切り ...」では，結合「イカが素麺」(『転換』) と結合「素麺のように細い」(『提喻』)の2つの結合に対して付与し用例全体には『転換-提喻』 とタグ付けする ${ }^{20}$ 。また，「肝臟はすっかりブルーになっていたのか」という表現においては，「月干臟 (の状態)」に対して『提喻』を付与するほか，結合「ブルーにな（る）」(『換喻』）と結合「月月臟がブルーにな（る）」(『擬人』）の２つの結合に付与し，用例全体には『提喻-換喻-擬人』を付与する。 さらに 1 つの結合が複数の種別ラベルを持つ場合がある。例えば，「その事態 は会社がつぶれるようなもので」という表現中の結合「会社がつぶれる」に対しては，『具象_換喻_慣用』の複数ラベルが付与される。

比喻指標要素分類・備考：最後に，出現した中村 (1977) の比喻指標要素の分類記号「F-1-1 （副詞：まるで）・K-9-1（形容詞：よう）」を付与する，比喻性に関わると考えられた指標要素全てにタグ付けする。備考には関連する情報を付与する。喻辞と被喻辞を含め，比喻性に関わ ると考えられた語句を可能な限り収集した。

## 3.6 クラウドソーシングによる評価

これまでの作業は言語学の背景知識を持つ者により進めたが, 専門的知識を持たない者が指標比喻表現をどのように捉えるかは明らかでない. そこでクラウドソーシングにより, 表現に 関する 3 つの観点（比喻性・新奇性・わかりやすさ）と，3つの観点との関連性を調査するため の 2 種（擬人化・具体化）を加えた 5 つの評価を行った。なお, 表現に関する同様の質問紙調查を中村 (1977) の例文（比喻表現のみ）や IPAL 辞書の動詞・形容詞の例文（比喻表現以外も 含む) にも行った。
- 比喻性：何かを他の物事でたとえる（比喻）表現を含むか21 提示する例文はすべて比喻表現を含んでいるが，実験協力者が比喻であることを認識で きるかについて評価する

質問項目：「何かを他の物事でたとえる（比喻）表現をふくんでいますか.」
- 新奇性：新しい表現を使っていると思うか

(比喻）表現の新しさについて評価する.

質問項目：「新しい表現を使っていると思いますか.」
- わかりやすさ：わかりやすく表現されているか

（比喻）表現を導入することによって, 文意がわかりやすくなっているかわかりにくく なっているかを評価する。

質問項目：「わかりやすく表現されていると思いますか.」

以下は，比喻表現に多いとされる「擬人化」「具象化（具体化）」が一般に読み取られるのかを 調查するために用いた観点である。これらの概念マッピングを読み取ることで，その他の観点 の判定に影響が現れるのかを調査するという補助的な目的で設定している.
- 擬人化：人でないものを人に見たてているか

比喻であるとして，擬人化か否かが認識できるかを評価する.

質問項目：「人でないものを人に見たてていますか.」
- 具体化：具体的なものに見たてて説明しているか

比喻であるとして, 具象化か否かが認識できるかを評価する。具象化が一般的な用語で ないために「具体的」という用語を用いた。

質問項目：「具体的なものに見立てて説明していますか.」

本調査は Yahoo!クラウドソーシングを用いて行った。対象は 20 歳以上の Yahoo!クラウド ソーシングのアカウント所持者であった. 調査協力者は, 上記 5 の観点について, 「0：まっ たく違う」〜「5：そう思う」の 6 種類の評定值（6件法）から 1 つ選択する．前節で抽出され
$ 我々は比喻性を二值的なもの（比喻であるか否かの二律背反なもの）ではなく，程度性を持つものとして扱う．
}

た 822 件の比喻表現該当部を 820 件に整理したうえで提示文とした ${ }^{22} .2019$ 年 2 月 15 日 8:00-2 月 16 日 00:10の間に異なり 1,657人の評定値を収集した。 5 つの観点の組み合わせについて全 く同じパターンの回答を 5 回以上行った実験協力者を，データから除外し， 1,164 人分のデータ を分析対象とした．実験協力者は 6 用例を判定するごとに 10 円相当の $\mathrm{T}$ ポイントを得，最大 30 用例まで評価した。費用は 149,040 円であった。

結果， 1 つの例文に対する 22 人〜 77 人分の評定値（平均 33.0 人）を得た.

## 4 比喻指標要素近傍における比喻表現使用傾向の検証

## 4.1 アノテーションデータ

以下ではアノテーションデータの分布について確認する.

表 6 にレジスタ毎の比喻表現該当部の分布を示す。レジスタの文数・形態素数が異なるため に 10,000 文あたりの相対度数, $1,000,000$ 形態素あたりの相対度数で評価する。書籍 (PB) が最 も多く, Yahoo!知恵袋 $(\mathrm{OC})$ や白書 $(\mathrm{OW})$ が少ない傾向にあった.

表 7 にレジス夕毎の種別の分布を示す.レジス夕毎に各種別の度数と相対度数（10,000 文あ たりの種別（結合）数）を計数した.なお,「結合 0 」は「その他」に分類し， 1 件と数えた. 種別は 1 つの事例に複数の結合を認定したうえで結合ごとに複数のラベルを付与する（マルチラ ベル）ため，レジスタ毎の総計は表 6 の比喻表現該当部数と異なる。種別を分類すると，「転換」 （小規模な転換）が多数を占める（10,000 文あたり 57.8 件）ことがわかる．文学作品の結合類型

表 6 比喻表現該当部および結合の分布

 &  &  &  &  &  & 全体 \\

$(10,000$ 文あたり $)$ & 40.9 & 82.4 & 89.2 & 308.9 & 157.9 & 117.8 & 143.6 \\
$(1,000,000$ 形態素あたり $)$ & 226.7 & 210.4 & 537.4 & 1275.6 & 826.9 & 524.2 & 637.2 \\

結合 1 の比喻表現該当部数 & 24 & 43 & 53 & 238 & 165 & 152 & 675 \\
結合 2 の比喻表現該当部数 & 1 & 4 & 8 & 52 & 31 & 31 & 127 \\
結合 3 の比喻表現該当部数 & 0 & 1 & 1 & 7 & 1 & 6 & 16 \\

文数 & 6,110 & 5,825 & 7,059 & 9,678 & 12,542 & 16,042 & 57,256 \\

表 7 結合に割り当てられる種別の分布

注：(相対）行は，10,000 文あたりの種別（結合）数.

(中村 1977) では 1 割未満の種別であったことから, 隠喻として一般的ではない転換であるとも 考えられる．大きな転換であれば，カテゴリーの違いによって比喻性のあることが読み取りや すいが，小規模な転換であるがゆえに，指標を用いて比喻であるという把握を促す傾向が考え られる。比喻表現の使用実態における指標の必要性が考えられる。本データベースで収集した 用例の分析によって，指標を用いる必要のある表現の整理や，例示や内容指示など比喻との区別が問題視される表現の傾向も明らかになると期待される.

擬人化は文学作品を含む書籍 (PB) に多く（表 7 下線部）, 中村 (1977) 文学作品の結合類型 の分布（擬人化が全類型の 41.8\%）の結果と整合する．今後，書籍サンプルに付与されている NDC （日本十進分類法）の情報と対照することで，書籍のジャンル毎の検討を行いたい．

また，抽象の用例が 3 件確認された，MIP，MIPVU のアノテーションの定義においては，具象化・具体化の方向で語義の転換があることを前提に比喻表現の認定がなされていたが，本デー タベースでは抽象化の方向でも語義の転換のあることが認められた．今後，他言語においても 抽象化の用例があるかを検討する必要があろう。

表 8 に比喻指標要素の頻度上位 10 件とその種別の分布を示す.よく直喻指標で用いられると 考えられている K-9-1「よう」は，357 例23（今回抽出した指標比喻用例の 43\%）に出現した. D-1-16「する」は「にする」「とする」が含まれ，特に慣用表現が多い傾向にある．K-9-3「みた い」と F-1-1「まるで」は小規模な転換（『転換』）が多い一方，D-1-1「感じる」は『具象』が多

表 8 比喻指標要素（頻度上位 10 位まで）と種別の分布

表 9 種別ラベルの共起

かった．小規模な転換においては，「まるで〜のような」などの指標を組合せた類型が用いられ やすく，言語形式によって比喻性の把握を促す傾向が強いといえる。「感じる」は身体性に関わ る比喻表現に用いられ(菊地, 加藤, 浅原 2018), 被喻辞が身体で感じることの可能な具体物に されることになる。

表 9 に種別ラベルの共起について示す. 具象と転換（用例 (5)）, 具象と慣用（用例 (6)(7)）,転換と提喻 (8)(9) が共起する傾向が見られた。具象化は一般に慣用化している例が多い. 用例 (5) は「作品が文化に筋を通す」（具象）と「作品のさわやかな筋」（転換_具象）の 2 つの結合 がある ${ }^{24}$. 用例 (6) は「胸が空く」(具象) と「胸のすくような成功」(慣用) の 2 の結合があ る。用例 (7) は「チャンスを手にする」（具象_慣用）の1つの結合がある。用例 (8) は「得点で 王となる」(転換) と「日本語キング (日本語クイーン)」(提喻) の結合がある。用例 (9) は「相

撲取りみたいな体格」（提喻-転換）の1つの結合がある。なお，3つ以上ラベルが共起する場合 (用例 (10)：「政権が崩壊」(具象_換喻) ・「崩壊が目の当たり」（具象）・「崩壊を目の当たりにす る」(慣用)）もある.

（5）佐藤さんが指摘する「意地」は、大衆文化の中に、1 本のさわやかな筋を通しているよ うに思える。

$
\text { (「具象-具象_転換」サンプル ID：PN4a_00010) }
$

（6）胸のすくような成功の軌跡を一挙公開

(「具象-慣用」サンプル ID：PM31_00275）

(7) タイ・バンコクではチャンスも手にした。

(「具象_慣用」サンプル ID：PN4g_00002)

（8）次回の試験は十一月です。最高得点者は日本語キング、日本語クイーンとして表彰され ます。

(「転換-提喻」サンプル ID：PN3b_00009)

（9）兄は独り者で、相撲取りみたいな体格だという話だった。（「転換_提喻」サンプル ID： PM31_00020)

(10)「私たちはイラクの中央政権の崩壊を目の当たりにしている」

(「具象_換喻-具象-慣用」サンプル ID：PN3a_00002)

## 4.2 クラウドソーシングによる評定データ

## 4.2.1クラウドソーシングによる評定値の基礎統計と上位事例・下位事例

表 10 にクラウドソーシングによる評定のレジス夕に基づく提示用例ごとの平均評定値の平均（用例単位マクロ平均）を示す。比喻性は，書籍 $(\mathrm{PB}) \cdot Y a h o o ! フ ゙ ロ ク ゙ ~(O Y) ・$ 雑誌 $(\mathrm{PM})$ が高 く，白書 $(\mathrm{OW})$ が低い傾向が見られた，新奇性は，Yahoo!ブログ $(\mathrm{OY})$ ・書籍 $(\mathrm{PB})$ が高く，白書 (OW) が低い傾向が見られた，わかりやすさは，Yahoo!知恵袋 $(\mathrm{OC})$ が高く, 白書 $(\mathrm{OW})$ が

表 10 クラウドソーシングによる評定の分布（レジスタに基づく用例単位マクロ平均）

 &  &  &  &  &  & \\

新奇性 & 1.70 & 1.49 & 2.08 & 2.06 & 2.01 & 1.85 & 1.96 \\
わかりやすさ & 3.19 & 2.87 & 2.96 & 3.06 & 3.03 & 3.12 & 3.05 \\
擬人化 & 1.43 & 1.29 & 1.54 & 1.56 & 1.45 & 1.48 & 1.50 \\
具体化 & 2.61 & 2.41 & 2.77 & 2.93 & 2.88 & 2.79 & 2.83 \\

向が見られた。具体化は，書籍 $(\mathrm{PB}) \cdot$ 雑誌 $(\mathrm{PM})$ が高く，白書 $(\mathrm{OW})$ が低い傾向が見られた. これらの傾向に対しては，実験協力者のバイアスを考慮したうえで統計的に分析する必要があ る. 4.2 .2 節で詳細に検討する。

表 11 にクラウドソーシングによる評定の種別に基づく提示用例単位マクロ平均を示す. 比喻性は，擬生が最も高く，慣用が最も低い傾向が見られた，新奇性は，抽象が最も高く，慣用が 最も低い傾向が見られた。わかりやすさは，転換が最も高く，抽象が最も低い傾向が見られた。擬人化は，擬人・擬生が高く，慣用が低い傾向が見られた。具体化は，擬生が高く，慣用が低 い傾向が見られた。また，具象が低く，抽象が高いという傾向も見られた。これらの傾向に対 して，実験協力者のバイアスを考慮したうえで統計的に分析する必要がある．4.2.2 節で詳細に 検討する。

以下では，クラウドソーシングによる評定の上位事例・下位事例を検討する．

表 12 に比喻性の評定が上位の事例を示す. 下線部は比喻指標要素を表す. 比喻指標要素の範囲が重なる場合は最大の範囲のみ示す。なお, クラウドソーシングの呈示画面には, 比喻指標要素が比喻性判断を促進しないように比喻指標要素を呈示しない.「顔／りんご」「海に浮かぶ 様／一本の棒」「本／宝石箱」といった結合は論理的に成立しないため, 非比喻の解釈が発生し にくいと考えられる。また,「赤さ」「線状」「高い価値」のような，喻辞の有する属性を根拠と する見立てであることが，比喻性の判断に影響した可能性がある.

表 11 クラウドソーシングによる評定の分布（種別に基づく提示用例単位マクロ平均）

表 12 比喻性の評定（上位事例）

表 13 に比喻性の評定が下位の事例を示す。「口にする」「耳にする」「柱とする」「基礎にする」 が比喻性評定の下位に来た。前二者は，発話や聴取をその行為が行われる器官を用いて表現す る, いわゆる換喻である。一般に，換喻は「赤ずきん」「鍋を食べる」などの典型表現をはじめ,意識的に用いられる例が少ないと考えられる。また，「柱とする」「基礎にする」は (Lakoff and Johnson 1980) でいうところの 'THEORIES ARE BUILDINGS'の概念メタファーに基づく比喻表現である。人間の認知に根ざした比喻である場合，表現に対する異質性の印象が薄い可能性 がある。なお，PB35_00013の例において, 比喻指標要素「となり」と「という」は, 比喻表現 を構成する指標ではない。このような比喻指標要素は比喻性判断に影響を与えることが考えら れるため, クラウドソーシングの際には呈示していない.

表 14 に新奇性の評定が上位の事例を示す.「home／犠牲」「時代／瘦せる」「リアリティーの 無さ／スクリーンの向こう側」「闇／サブリミナル」「人生／ステップを刻みながら斜面を登る」 といった取り合わせの異常性が目立つ。また，瞬きによる一瞬の闇を「サブリミナル」として 捉え，死に至るまでの人生の歩みを「ステップを刻む」ものとして捉えるといった，通常なら

表 13 比喻性の評定（下位事例）

 & 0.50 \\
PB29_00026 & アルコールをほとんど口にしなくなってずいぶんになる。 \\
PB35_00013 & 「ここまでが標準仕様で、あとはオプションとなります」という言葉をよく耳 & 0.52 \\
& にしませんか？ \\
OW6X_00073 &  & 0.56 \\
PN4d_00004 & 「具体的な議論の基礎にするために提案した」 & 0.65 \\

表 14 新奇性の評定（上位事例）

 & 3.61 \\

ば予測できないそれぞれの物事の側面を表現している。これが新奇性の一つの根拠になると推測される。

表 15 に新奇性の評定が下位の事例を示す.「手にする」「後にする」「教訓とする」「目の当た りにする」といった「Xに（と）する」形式と「動きを止められたように」が評定の下位となっ ている。「Xにする」形式は換喻的に意味を形成するものであり，積極的に表現対象となる事物 をカテゴリーの異なる事物に見立てるものではない.「Xに（と）する」形式は比喻性の評定で も下位であったが，新奇性も薄い．「動きを止められたように」は助動詞「よう」の様態用法と 区別しがたい境界的な例であり，比喻の新奇性という面では低いと判断されると予測される.

表 16 にわかりやすさの評定が上位の事例を示す。大人として求められる性格・性質を欠いた 人間を「子供」と表現することは慣用的であるが，〈幼稚〉という明確な属性を付加することが できる。このように明確に属性が用いられる場合，理解されやすいと推測される。また，「噴火 ／噴水」や「大きな鉄船／巨大な壁」の取り合わせは被喻辞の様態を「噴水」や「巨大な壁」と いった視覚的なイメージを有する喻辞によって説明している.このように明確な視覚的イメー ジを用いた場合も理解しやすい比喻として判断されると推測される。「いつも黒い服を着ている 女性」を「葬式帰りのように見え」ると表現することは，「黒い服」が葬儀に着ていくことから，連想が容易であることによりわかりやすくなるのだと推測される。

表 17 にわかりやすさの評定が下位の事例を示す。「強たる物欲しみして身をしすに譬給える にや」は比喻関係の難しさよりも古語であるという文体による解読の難しさが存在する。また,

表 15 新奇性の評定（下位事例）

表 16 わかりやすさの評定（上位事例）

喻えられているのか分からない場合もわかりやすさが低くなると推測される。これらのわかり にくさは比喻の問題ではなく文体・指示物の問題である。「(処女の失い方が) 天使のような捨 て方」であるという比喻は被喻辞である「処女の失い方」が明記されていないので，「天使」と 「捨て方」の結合から理解することになる．処女についての文脈が無い場合，両者の結びつきは 意外性があり，理解が難しくなる。「音楽としての意味思想の世界」は「音楽」に「意味思想の 世界」が存在すると捉えている。ただ，喻辞・被喻辞の両者ともに抽象的であり，具体性が伴 わないためにわかりやすさは低くなると推測される。

表 18 に擬人化の評定が上位の事例を示す。いずれの比喻表現も「月／王さま」「鳥／恋人」「水／友だち」「船／片眼・横たえる」「道路・公園／養子」「ボランティア／里親」と喻辞が人物・身体部位・動作であり，語彙的に人間であることが保証されている。人に喻えていること が語彙的に明確であることが擬人的であるという判断につながるのだと推測される.

表 19 に擬人化の評定が下位の事例を示す。擬人化的な比喻関係を持たない例が評定の下位と なっている。また，「火口／すり鉢」のように場所の特徴を具体的な物によって喻えている例は

表 17 わかりやすさの評定（下位事例）

表 18 擬人化の評定（上位事例）

人であることが関係しないため下位になると推測される.

表 20 に具体化の評定が上位の事例を示す.「メーク／ピカソ (の絵)」「噴火／噴水」「海に浮 かぶ様／一本の棒」「鉄船／巨大な壁」「内出血の赤さ／ペンキ」はいずれも喻辞が明確な視覚的 イメージを有している。そのようなイメージを被喻辞と重ね合わせることにより，被喻辞の具体的な様態が受け手に伝わると推測される。「メーク／ピカソ」「海に浮かぶ様／一本の棒」は 比喻性判定の上位であり，「噴火／噴水」「鉄船／巨大な壁」はわかりやすさの判定の上位でも ある表現であり，比喻性とわかりやすさと具体化には関連が存在することが予測される

表 21 に具体化の評定が下位の事例を示す.「口にする」が 4 例存在する。「Xにする」形式が 換喻的であり，積極的に表現対象を他の事物・事柄に見立てるものではないために具体化では ないと判断されたと推測される。「思い出したように」はある人物の話し方に対する表現主体の

表 19 擬人化の評定（下位事例）

 & 0.44 \\

表 20 具体化の評定（上位事例）

表 21 具体化の評定（下位事例）

印象を示すものであり，具体化しようとする例とは判断されない.

## 4.2.2 クラウドソーシングによる評定値の統計分析

以下では得られたクラウドソーシングデータに関して，例文のバイアスおよび実験協力者の バイアスを考慮した統計分析を行う， rstan (Stan Development Team 2016) により，レジスタ による効果を分析するモデル (1) とレジス夕・種別による効果を分析するモデル (2) の線形混合 モデルを構築し， ベイズ推定する。具体的には，比喻性・新奇性・わかりやすさ・擬人化・具体化の各パラメータを，提示文と実験協力者をランダム傾き（変量効果）としたうえで，レジ スタと種別を傾き（固定効果）として定義した次式によりモデル化する。

$
y \sim \operatorname{Normal}(\mu, \sigma),
$

$
\begin{aligned}
& \mu \leftarrow \alpha+\beta_{\text {レジスタ }}^{O C} * \chi_{O C}(x)+\beta_{\text {レジスタ }}^{O W} * \chi_{O W}(x)+\beta_{\text {レジスタ }}^{O Y} * \chi_{O Y}(x)+\beta_{\text {レジスタ }}^{P B} * \chi_{P B}(x) \\
& +\beta_{\text {レジスタ }}^{P M} * \chi_{P M}(x)+\beta_{\text {レジスタ }}^{P N} * \chi_{P N}(x)+\gamma_{\text {例文 }}^{*}+\gamma_{\text {実験協力者 }} .
\end{aligned}
$
2)

$
\begin{aligned}
& \mu \leftarrow \alpha+\beta_{\text {レジスタ }}^{O C} * \chi_{O C}(x)+\beta_{\text {レジスタ }}^{O W} * \chi_{O W}(x)+\beta_{\text {レジスタ }}^{O Y} * \chi_{O Y}(x)+\beta_{\text {レジスタ }}^{P B} * \chi_{P B}(x)
\end{aligned}
$

ここで, $y$ は比喻性・新奇性・わかりやすさ・擬人化・具体化の各パラメータとする（評定値 ごとに推定を行う). Normal は平均 $\mu$ 標準偏差 $\sigma$ の正規分布とし，切片 $\alpha$ とレジスタ・種別に

ある．各変数の事前分布は標準正規分布とし，ハイパーパラメータ $\sigma$ も含めて, べイズ推定 $(3$ chains, warmup 100, 1,000 iteration)を行う.

有効データポイント数は 27,072 , 提示文数 820 , 実験協力者数 1,164 であった. Gelman-Rubin 統計量 (Rhat) は 1.1 未満となっているときに, 連鎖が定常状態に収束していると判断した. 本分析では, 構築したいずれのモデルも収束した。なお, 同等のモデルを頻度主義的な線形混合 モデル (lmer) により推定したところ収束しなかった. 統計的な検討は事後平均 (mean) が事後標準偏差 (sd)の 2 倍以上の差がある場合に, 強い証拠がある（以下の表中太字で示す）と判断 し, 事後偏差の差がある場合に弱い証拠があると判断する ${ }^{27}$. 表 22,23 にレジス夕による効果 を分析するモデル (1) とレジスタ・種別による効果を分析するモデル (2) の結果を示す.
(x):=\left.\{\begin{array}{ll}1 & \text { if } x \in A \\ 0 & \text { if } x \notin A\end{array}\right.$ (そのレジスタか否かの指示関数) $, x_{\text {種別 }}^{A}:=x$ 中の種別 $\mathrm{A}$ の結合の数とする. 27 本分析は帰無仮説に基づかないために，帰無仮説を前提とする有意差の議論は行わない. ベイズ推定に基づく同様 の用語として「強い証拠 (strong evidence)」「弱い証拠 (weak evidence)」を用いる.
}
表 22 統計分析結果：レジスタによる効果を分析するモデル (1)

表 23 統計分析結果：レジス夕・種別による効果を分析するモデル (2)

まず，比喻性の結果について確認する。レジスタにおいては，レジスタの標準偏差が大きい ため, 白書 $(\mathrm{OW})$ の傾きが小さく, 書籍 $(\mathrm{PB})$ の傾きが大きいという弱い証拠のみが確認され た．種別においては，擬人・擬生・擬物・転換・提喻の傾きが大きく，換喻・慣用の傾きが小 さいという強い証拠が確認された。また，具象・抽象は標準偏差が大きい傾向が見られた.
活喻（擬人化・擬生化）の場合，クラウドソーシングによる擬人化の評定とも関係するが，比喻性が高いと認識される傾向にあった。擬人化と対照的な擬物化も高く評定されており，人に 関わる比喻表現は，一般に比喻性が読み取られやすいといえよう。しかし, 具象化の比喻性は 様々に判定されている，例を見ると，「研究の基盤」「時の流れ」「（以下の点を）柱とする・軸と する」のように，慣用的に用いられている表現が多く, これらは新奇性の評定とともに比喻性 の判定が低いためである。具象化は多くの結合類型例と頻度を有する分類であるからこそ，一般的な表現であって比喻性を感じにくいともいえる。また，小規模な転換（その他の転換）は，比喻性の高い傾向にあるが,「クレーターのようなくぼみ」のような例示に近い例や,「自転車 がバイクに似ている」のように喻辞と被喻辞の類似性が高いと考えられる結合例も含み，例に よっては比喻性の判定に差が生じたようである。換喻は，「耳にする」「口にする」などで比喻性が低く判定される傾向があり，比喻表現と認識されにくい例が多いようである．文脈比喻に ついては，解釈に長い文脈を要する例もあり，実験で表示された該当部分では比喻性が読み取 りにくかった影響も考えられる。

次に，新奇性の結果について確認する。レジスタにおいては, 白書 $(\mathrm{OW})$ の傾きが小さいとい う弱い証拠のみが確認された。種別においては擬人の傾きが大きく，慣用の傾きが小さいとい う強い証拠が確認された。また擬生・擬物・転換の傾きが大きいという弱い証拠が確認された.

比喻性が認識されやすい人を用いた表現（擬人・擬物）で新奇性が高く評定される傾向にあ る。慣用はその定義から新奇性が低いのは当然の結果であると言える。また，換喻は相対的に 傾きが小さい（事後平均 0.01）傾向にある。換喻は一般に用いられている慣用的な表現が多い （「慣用」と重なりやすい）ため，新奇な印象は得にくいものと考えられる。小規模な転換につ いては，指標を必要として比喻性の把握を促すような表現では高く判定されるが，比喻性が低 いと評定された喻辞と被喻辞の類似性が低い表現ではみとめられない傾向にあった.

わかりやすさにおいては，レジス夕間に特段の傾向は見られなかった．種別間は，転換の傾 きが大きいという弱い証拠が見られた。

指標を含む比喻用例は，概ねいくぶんかわかりやすいという印象で読まれているようである.分類中, 慣用表現の評定が他分類よりも僅かに高く, 提喻や活喻など，一般に目にしやすいと 考えられる表現ほど，わかりやすいと判断される傾向がみられる。比喻表現がわかりやすさに 直結するというよりも，新奇でない目にしやすい表現がわかりやすいという判断につながって いる可能性もある.

擬人化の結果について検討する。まずレジスタにおいては特段の傾向は見られなかった．種別においては，擬人・擬生・擬物の傾きが大きいという強い証拠が見られた。また，慣用の傾 きが小さいという弱い証拠が見られた.

擬人化の用例で高い傾向がみられることは，専門家の判断と一般の判断にそこまで摇れがな いということでもある。しかし，擬生化に分類された用例でも高く評定されている他，擬物化

でも高めの評定となっている。喻辞が人に限らないとしても概ね生命に関する表現が含まれ,結合としてわかりやすいためであろう（わかりやすさの結果を参照）。た，活喻については，一般には，人と生命体（人には限定できない）を厳密に分類せず，生命活動であるという点に おいて読み手自らの身体性に鑑みるといえる。擬物化は，擬人化とは反対に人が被喻辞として 物に喻えられる例であるが，擬物化も人を用いた比喻表現であるとの判断で，人に喻えた例と 判断されたようである。なお，擬人化・擬生化・擬物化については，「子どもたちは魚のように 水と友だちだった」「次郎は舟と一体になる」のような重複ラベル用例も含んでいる.

具体化においては，レジス夕間の差異に特段の傾向は見られなかった。種別間では，転換の 傾きが大きく，慣用の傾きが小さいという強い証拠が見られた。また擬生・擬物・提喻・その 他の傾きが大きく，換喻の傾きが小さいという弱い証拠が見られた。

人に関わる用例において高く評定される傾向は，生命活動に関わる比喻表現が身体性として わかりやすく，具体的であると認識されるためであろう。また，標準偏差が大きいものの具象化の用例は, 具象化と判断されにくい傾向を示す結果となった。具象化の用例は, 比喻性にお いても低い評定傾向であったことから，概念メタファー (Lakoff and Johnson 1980) として一般的，かつ慣用的な用例が多いため，言語形式が比喻表現の把握を促していても，指標まで含め たイディオム的な認識となり，具象化しているとあらためて認識されない可能性が高い.

## 5 おわりに

本研究では, 比喻の指標の可能性のある語句を手掛かりとし, BCCWJ から比喻用例を収集し た. 手掛かりには 359 種類の指標とそれらの語義タグも用い, 広く指標となり得る語句と語義を 含む網羅的な指標比喻の可能性を有する用例を収集している．指標比喻の可能性のある 97,118 用例から人手で 822 件を抽出し，比喻情報のアノテーションを行った.

収集した用例と付与した情報により，指標比喻の特徴を確認した。種々の指標比喻を収集す る試みにより，たとえばいわゆる直喻において一般的な指標と考えられる「よう」が本データで は $43 \%$ とどまるなど，指標要素が多様であることをはじめ，指標比喻類型の分布傾向を見る ことができた. さらに, 比喻種別を分類すると, 指標比喻においては, 結合比喻に少ない「そ の他の転換」とまとめた小規模な転換の頻度が明らかに高いとわかった。喻辞と被喻辞がかけ 離れている大きなカテゴリーの転換（擬人化や具象化など）がある場合には，比喻性があきら かで指標が不要な場合が多く, 小規模な転換であるゆえに言語形式で比喻性を示す傾向にある といえる。指標の有無は, 比喻表現を構成する要素の概念マッピングの幅に関わっている可能性が考えられる。今後, 比喻表現の指標の有無による差異についても調査を進めたい.

また，クラウドソーシングによる比喻種別の分類から，観点の関係性が読み取れた。擬人化 や擬生化, 擬物化の評定結果など，専門知識を有する作業者と一般的な読み手間における認識差

の影響が現れた観点もあるが，本調査で一般的な比喻認識が用例に付与されたことにより，明 らかになった差であるともいえる。但し, 複数の表現（比喻的な要素の結合）が互いに影響し あっている可能性も考えられるため，今後は表現別に観点の評定を行う他，影響関係について も評定実験を考えている.

伊藤 (2014) は，比喻表現コーパスに望むこととして以下をあげている：

$\cdot$一つのテクストを通して比喻のタグ付けをすること

・ データとした談話やテクストは，全文を閲覧可能であること

・データのメタ情報にアクセス可能なこと

・ 判断の摇れるものについては, できるだけ比喻であると認めること

・ オープンであること
- 比喻の判断基準を明示すること

我々のデータは以上のいずれも満たす. さらに, 中村 (1977) の文学作品中心の比喻用例データ ベースと異なり，Yahoo!知恵袋・白書・Yahoo!ブログ・書籍・雑誌・新聞の 6 レジス夕を対象 として収集を行った。本デー夕により，文学作品以外にも比喻が多用されていることが確認で きた。

現在, 分類語彙表番号を意味情報として用いた, 結合比喻（中村の第 2 類）パターンに基づく, 比喻表現用例の収集も進めている (Kato and Asahara 2019)。また, 語義や結合の認識の効率化のた めに, 文脈化単語埋め込み (Peters, Neumann, Iyyer, Gardner, Clark, Lee, and Zettlemoyer 2018) の利用を検討している。『国語研日本語ウェブコーパス』(Asahara, Maekawa, Imada, Kato, and Konishi 2014) から学習した自然言語処理の BERT (Devlin, Chang, Lee, and Toutanova 2019) モデルである NWJC-BERT (浅原, 西内, 加藤 2020) を構築し, BCCWJ に文脈化単語埋め込 み情報を付与した (浅原, 加藤 2020). 本研究で得られたデータと重ね合わせることで比喻情報付き均衡コーパスのさらなる整備を進めたい.

## 謝 辞

本研究は, The International Cognitive Linguistic Conference (ICLC15) の発表 “Collecting Figurative Expressions Using Indicators and a Sementic Tagged Japanese Corpus" に基づくも のに，追加実験を行い，加筆修正をしたものです，本研究は，国立国語研究所コーパス開発セ ンター共同研究プロジェクト「コーパスアノテーションの拡張・統合・自動化に関する基礎研究」によるものです. 本研究の一部は JSPS 科研費 挑戦的研究 (萌芽) $18 \mathrm{~K} 18519$, 基盤研究 (A) 17H00917, 新学術領域研究 18H05521, 基盤研究 (C) 18K00634, 19K00591 の助成を受けたもの です.

## 参考文献

浅原正幸, 加藤祥 (2020). BERTed-BCCWJ: 多層文脈化単語埋め込み情報を付与した『現代日本語書き言葉均衡コーパス』データ. 言語処理学会第 26 回年次大会発表論文集, pp. 161-164. Asahara, M., Maekawa, K., Imada, M., Kato, S., and Konishi, H. (2014). "Archiving and Analysing Techniques of the Ultra-large-scale Web-based Corpus Project of NINJAL, Japan." Alexandria: The Journal of National and International Library and Information Issues, 25 (1-2), pp. 129-148.

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## 略歴

加藤祥：2011 年神戸大学人文学研究科博士後期課程修了. 2012 年より国立国語研究所コーパス開発センタープロジェクト PD フェロー. 同プロジェク 卜非常勤研究員． 2020 年より目白大学外国語学部専任講師。博士 (文学)。日本語学会, 日本認知言語学会, 日本認知科学会各会員.

菊地礼：2018 年中央大学文学研究科博士課程前期修了。同年より同大学博士課程後期に在学.

浅原 正幸：2003 年奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究博士後期課程修了. 2004 年より同大学助教. 2012 年より人間文化研究機構国立国語研究所 コーパス開発センター特任准教授. 2019 年より同教授. 博士 (工学)。言語処理学会, 日本言語学会, 日本語学会各会員.

(C) The Association for Natural Language Processing, (Licensed under CC BY 4.0）https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/