# 多様な文書の書き始めに対する 意味関係タグ付きコーパスの構築とその分析

萩行 正嗣 + 河原 大輔 ・黒橋 禎夫 $\dagger$
}

現在, 自然言語処理では意味解析の本格的な取り組みが始まりつつある。意味解析 の研究には意味関係を付与したコーパスが必要であるが, 従来の意味関係の夕グ付 きコーパスは新聞記事を中心に整備されてきた。しかし, 文書には多様なジャンル，文体が存在し，その中には新聞記事では出現しないような言語現象も出現する。本研究では, 従来の夕グ付け基準では扱われてこなかった現象に対して新たな夕グ付 け基準を設定した。Webを利用することで多様な文書の書き始めからなる意味関係 タグ付きコーパスを構築し，その分析を行った。

キーワード：夕グ付きコーパス, 多様な文書, 述語項構造, 照応関係, 文書の著者・読者
## Building and Analyzing a Diverse Document Leads Corpus Annotated with Semantic Relations

\author{
Masatsugu Hangyo $^{\dagger}$, Daisuke Kawahara $^{\dagger}$ and Sadao Kurohashi ${ }^{\dagger}$
}

\begin{abstract}
Recently, there have been active studies of semantic analysis in the field of natural language processing. To study semantic analysis, a corpus annotated with semantic relations is required. Although existing corpora annotated with semantic relations have been restricted to newspaper articles, there are texts of various genres and styles containing linguistic expressions that are missing in newspaper articles. In this paper, we define annotation criteria for linguistic phenomena which have not been treated using existing criteria. We have built a diverse document leads corpus annotated with semantic relations. We report the statistics of this corpus.
\end{abstract}

Key Words: Annotated Corpus, Diverse Documents, Predicate-Argument Structure, Anaphora Relation, Author and Reader of a Document

## 1 はじめに

現在, 自然言語処理では意味解析の本格的な取り組みが始まりつつある。意味解析には様々 なタスクがあるが，その中でも文書中の要素間の関係性を明らかにする述語項構造解析と照応解析は最も基本的かつ重要なタスクである。本稿ではこの両者をまとめて意味関係解析と呼ぶ こととする。述語項構造解析では用言とそれが取る項の関係を明らかにすることで，表層の係 り受けより深い関係を扱う。照応解析では文章中の表現間の関係を明らかにすることで，係り

受け関係にない表現間の関係を扱う。意味関係解析の研究では, 意味関係を人手で付与した夕 グ付きコーパスが評価およびその分析において必要不可欠といえる.

意味関係およびそのタグ付けを以下の例 (1)で説明する.

(1) 今日はソフマップ京都に行きました。

$
\text { (行きました } \leftarrow \text { ガ:[著者], ニ:ソフマップ京都) }
$

時計を買いたかったのですが、この店舗は扱っていませんでした。

時計を売っているお店をコメントで教えてください。

ここで $\mathrm{A} r \mathrm{el}: \mathrm{B}$ は Aに rel という関係で $\mathrm{B}$ というタグを付与することを表す. rel が「ガ」「ヲ」「二」などの場合は A が述語項構造の rel 格の項として Bをとることを表わし，「=」は A が B と照応関係にあることを表す。また以降の例では議論に関係しない夕グについては省略する場合がある。

照応関係とは談話中のある表現（照応詞）が別の表現（照応先）を指す現象である ${ }^{1}$.ここで は，「店舗」に「=:ソフマップ京都」というタグを付与することで，この照応関係を表現してい る. 述語項構造は述語とその項の関係を表したもので，例 (1)の「扱っていませんでした」に対 してガ格の項が「店舗」，ヨ格の項が「時計」という関係である。ここで，ヲ格の「時計」は省略されており，一般にゼロ照応と呼ばれる関係にあるが，ゼロ照応も述語項構造の一部として 扱う。またゼロ照応では照応先が文章中に出現しない外界ゼロ照応と呼ばれる現象がある。例 えば，例 (1)の「行きました」や「買いたかった」のガ格の項はこの文章の著者であるが，この 著者を指す表現は文章中には出現しない，外界の照応先として [著者], [読者], [不特定-人] ${ }^{2}$ どを設定することで，外界ゼロ照応を含めた述語項構造のタグ付けを行う.

これまでの日本語の意味関係解析の研究で主に用いられてきたのは意味関係を付与した新聞記事コーパスであった (河原, 黒橋, 橋田 2002; 飯田, 小町, 井之上, 乾, 松本 2010). しかし, テキストには新聞記事以外にも百科事典や日記，小説など多様なジャンルがある。これらの多様なテキストの中には依頼表現，敬語表現など新聞記事ではあまり出現しない言語現象も出現

し，意味関係と密接に関係している。例えば例 (1)の「買いたかった」のガ格が [著者]となる ことは意志表現に，「教えてください」のガ格が [読者], 二格が [著者]になることは依頼表現に 密接に関係している。このような言語現象と意味関係の関係を明らかにするためには, 多様な テキストからなる夕グ付きコーパスの構築とその分析が必要となる。そこで本研究ではニュー ス記事, 百科事典記事, blog, 商用ぺージなどを含む Webぺージを夕グ付け対象として利用す ることで, 多様なジャンル，文体の文書からなる意味関係夕グ付きコーパスの作成を行う。

上述のように, 本研究の夕グ付け対象には新聞記事ではあまり出現しない言語現象が含まれ る.その中でも特に大きなものとして文章の著者・読者の存在が挙げられる．著者や読者は，省略されやすい，モダリティや敬語などと密接に関係するなど，他の談話要素とは異なった振 る舞いをする，新聞記事では，客観的事実を報じる内容がほとんどのため，社説を除くと記事 の著者や読者が談話中に出現することはほとんどない，そのため，従来のタグ付け基準では [著者] [読者]などを外界の照応先として定義していたが，具体的な夕グ付け基準についてはあま り議論されてこなかった。一方, 本研究で扱う Webでは blog 記事や通販ページ，マニュアル など著者や読者が談話中に出現する文書が多く含まれ，その中には従来のタグ付け基準では想定していなかった言語現象打よび意味関係が出現する，そのため，著者・読者が出現する文書 での夕グ付け上の問題点を分析し, タグ付け基準を設けることが重要となる.

著者・読者が出現する文書へのタグ付けでの 1 つ目の問題は, 文章中で著者・読者に対応す る表現である。

(2) 僕は京都に行きたいのですが，皆さんのお鿉めの場所があったら教えてください。

例 (2)では,「僕」は著者に対応し,「皆さん」は読者に対応した表現となっている. 本研究では このような著者や読者に対応する表現を著者表現，読者表現と呼ぶこととする．著者表現，読者表現は外界ゼロ照応における [著者]や[読者]と同様に談話中で特別な振る舞いをする。例え ば例 (2)の「教えてください」のように，依頼表現の動作主は読者表現に，依頼表現の受け手 は著者表現になりやすい，本研究で扱う文書は多様な著者，読者からなり，著者読者，読者表現も人称代名詞だけでなく, 固有表現や役割表現など様々な表現で言及され，語の表層的な情報だけからは簡単に判別できない，そこで本研究では著者表現，読者表現を夕グ付けし，著者$\cdot$読者の談話中での振る舞いについて調査した。

2 つ目の問題は項を明示していない表現に対する述語項構造のタグ付けである. 日本語では 一般的な事柄に対して述べる場合には, 動作主や受け手などを明示しない表現が用いられるこ

とが多い，従来の新聞記事を対象としたタグ付けでは， [不特定-人]を動作主などとすることで タグ付けを行ってきた。一方，著者・読者が談話中に出現する場合には，一般的な事項につい て述べる場合でも動作主などを著者や読者と解釈できる場合が存在する.

(3)フブグに記事を書き込んで、インターネット上で公開するのはとても簡単です。 (公開する ガ:[著者] ? [読者] ? [不特定-人], ヨ:記事)

例 (3)の「公開する」の動作主であるガ格は, 不特定の人が行える一般論であるが, 著者自身 の経験とも読者が将来する行為とも解釈することができ，作業者の解釈によりタグ付けに一貫性を欠くこととなる. 本研究ではこのような曖昧性が生じる表現を分類し, 夕グ付けの基準を 設定した.

本研究の目的である多様な文書を含む夕グ付きコーパスの構築を行うためには, 多数の文書 に対してタグ付け作業を行う必要がある。この際，1文書あたりの作業量が問題となる。形態素, 構文関係の夕グ付けは文単位で独立であり, 文書が長くなっても作業量は文数に対して線形にしか増加しない，一方，意味関係の夕グ付けでは文をまたぐ関係を扱うため，文書が長く なると作業者が考慮すべき要素が組み合わせ的に増加する。このため 1 文書あたりの作業時間 が長くなり，文書全体にタグ付けを行うと，夕グ付けできる文書数が限られてしまう，そこで，先頭の数文に限定して夕グ付けを行うことで 1 文書あたりの作業量を抑える。意味関係解析で は既に解析した前方の文の解析結果を利用する場合があり，先頭の解析誤りが後続文の解析に 悪影響を与える。先頭数文に限定したコーパスを作ることで，文書の先頭の解析精度を上げる ことが期待でき, 全体での精度向上にも寄与できると考えられる.

本論文では，2 節でコーパスを構成する文書の収集について述べ，3 節で一般的な意味関係の タグ付けについて述べる．4節では著者・読者表現に対する夕グ付け， 5 節では複数の解釈が可能な表現に対する夕グ付けについて述べる。 6 節でタグ付けされたコーパスの性質について議論し，7 節で関連研究について述べ， 8 節でまとめとする.

## 2 タグ付与対象の文書の収集

従来, 意味関係タグ付きコーパスの構築は新聞記事を中心に行われてきた (河原他 2002; 飯田他 2010). しかし, 新聞記事にはほとんど出現しない言語現象も存在し, そのような言語現象を研究するためには多様な文書を対象としたコーパスを構築する必要がある．本研究ではド メインなどを限定せずに Webを利用することで多様な文書を収集する．多様性を確保するため には， 1 文書あたりの作業負荷を低くする必要があるので，各文書の先頭 3 文に夕グ付けを限定する。現在 1,000 文書の夕グ付けが完了している.

タグ付け対象を先頭 3 文とした理由は，以下の理由による。本研究では意味関係のうち特に ゼロ照応関係を重視している。ゼロ照応における照応先の位置を京都大学テキストコーパス (河原他 2002) および (Sasano and Kurohashi 2011) が実験で使用したWebコーパスについて調査 した結果を表 1 に示す。この結果から，ゼロ照応関係は 1 文前までで約 $70 \%, 2$ 文前までで約 $80 \%$ に出現しており， ゼ口照応関係については先頭から 3 文までを扱うことで，多くの現象を 収集できると考えられる。そのため本研究では夕グ付けする文数を 3 文とした.

本研究では，Webに存在する文書を夕グ付け対象とすることで，多様な文書からなるコーパ スの構築を目的とするが, Web 上に存在する日本語の現象を網羅することや Webに存在する文書の分布を反映することについては重視していない. これは，以下の 2 つの問題による. 1 つ 目の問題は, Web 上には意味関係夕グの定義および付与が困難な文書が多数存在することであ る. 本研究では, 京都大学テキストコーパスで定義された意味関係とその拡張である著者・読者表現の夕グ付けを行う。京都大学テキストコーパスでは, 新聞記事をタグ付け対象としてお り，そのタグ付け基準は以下のようなテキストを前提としていると言える.

・ 本文のみで内容を理解できる

・ 形態素や文節の単位が認定できる程度に固い文体で記述されている
- 1 文書は 1 人の著者により記述されている

本研究でも同様の基準でタグ付けを行うため，上記の条件を満たす文書のみを夕グ付け対象と して扱う。そのため, Webに存在する文書のうち以下のような文書を夕グ付けから除くことと なり，そこに含まれる言語現象については扱うことができない.

イラストや写真などを参照する必要のある文書本文のテキストのみだけでは，意味関係を推測できない

AA や顔文字などが含まれる文書 AA や顔文字などはテキストで表現されるが，文をまたぐ ことや中に言葉が入っていることが多く，範囲の定義が困難

掲示板やチャットなど対話形式の文書 著者が一貫しないので，著者・読者表現の夕グ付けが

困難であり，発言者情報や投稿の区切りなどの情報を付与する必要がある

2 つ目の問題は, Web 文書の真の分布が不明なことである. Web には誰でも文書をアップロー ドすることができる一方でクローリングを回避する手段が存在するなど, Web 上の文書を網羅的に収集することは困難である。また，網羅的に収集することができたとしても，自動生成さ

表 1 照応先の出現位置

れたテキスト，引用・盗用されたテキストの存在などにより，意味関係コーパスとして利用す るには不適当なものが大量に含まれると考えられる（404 not found のページが多数含まれるな ど).これらの問題から，本研究では夕グ付け対象のWebにおける網羅性などを目指すことは せず，夕グ付け可能な文書に対して効率よく大量の文書に夕グ付けを行うことを目標とした。

上記のように Webに存在する文書には，コーパスとして利用するには不適切な文書も多数存在している。これらのうちテキストのみでは内容の理解が困難な文書の定義や扱いについては 2.1 節にて詳しく述べる。一方，過度にくだけた文体で記述された文書などテキストの内容から タグ付けが困難な文書の定義や扱いについては 2.2 節にて詳しく述べる.

これらの不適な文書を全て人手で確認し, 選別することは非常にコストがかかる。そのため, まず簡単なルールで自動フィルタリングを行い, その後残った文書を人手で確認しコーパスと して適切な文書についてのみタグ付けの作業を行うこととした。ルールにおける自動フィルタ リングにより除外される文書には夕グ付けに適当なものも多く含まれる。しかし, Web 文書に は大量の不適切文書が含まれるため, 自動フィルタリングを行わない場合には, 作業者が大量 の文書の確認を行うことになる。また，上述のように本研究の目的は偏りなく Web 文書を収集 することではなく大量の文書の夕グ付けを行うことである。 そこで本研究では人手によるフィ ルタリングの作業を減らし，夕グ付け作業に時間を割くために，自動フィルタリングを行う.本研究では以下の手順でコーパスの構築を行った.

(1) (Kawahara and Kurohashi 2006)の手法により Webからクローリングされた HTML ファ イルから日本語文を抽出.

（a）文字コード情報から日本語の Webページ候補を判定.

(b) 助詞「が」「を」「に」「は」「の」「で」を $0.5 \%$ 以上含む Webぺージを日本語 Web ページと判定.

(c) 句点および $<\mathrm{br}>,<\mathrm{p}>$ タグにより文単位に分割.

(d) ひらがな，カタカナ，漢字の割合が $60 \%$ 以上の文のみを日本語文として抽出.

(2) 各ファイルで抽出された最初の日本語文から連続して抽出された日本語文を日本語文書 として抽出する.

（3）抽出された日本語文書の 1 文目が見出しかを自動判定（2.1 節で述べる）.

見出しを持つ 見出しに続く 3 文をタグ付け対象として抽出. 見出しを除いた 3 文で内容が理解できるかを自動判定.

見出しを持たない 先頭から 3 文を夕グ付け対象として抽出.

(4) 抽出された 3 文に対してルールによるフィルタリング（2.2 節で述べる）.

(5) 人手によるフィルタリング.

(6) 人手による夕グ付け.

なお, クローリングの際には日本語の Webぺージかの判定は行っているが，それ以外のドメイ

ンや内容によるフィルタリングは行っていない。また, 実際には (5) の人手によるフィルタリ ングは，夕グ付けの際に作業者が不適と判断した文書を夕グ付けしないことで行う.

## 2.1 テキストのみからは意味関係の理解が困難な文書の判定

発話や文書などの言語使用はある場・状況において行われ，場・状況は基本的に話者・著者 と聴者・読者の間で共有されている。また，発話や文書の内容は場・状況となんらかの連続性 を持っている，Webページにおいては，どのような Web サイト内に掲載された文書なのか，ま たサイト内でどのような位置付けにある文書なのか，などがこれにあたる．

形態素・構文レベルのタグ付きコーパスでは，各文を独立に扱うので，このような場・状況 との連続性を考慮する必要はない。しかし，意味関係コーパスにおいては，この問題を考慮す る必要がある。本研究ではコーパスとしてはテキストだけを扱うため，このような場・状況の 情報がなくても意味関係を理解可能な文書のみをコーパスに含める。例えば，ニュース記事で あれば，その文体からニュース記事であることが分かり，多くの場合その記事に記載されてい る内容はテキストのみから理解することが可能である。一方で，製品紹介ページ内の「使用上 の注意」などのページの場合には，製品自体の知識がない場合には理解することが困難なこと が多く，コーパスに含む文書としては不適である。このような文書は夕グ付けの前に人手によ りコーパスから取り除く。

テキストは見出しを持つ場合があり，その見出しは場・状況との連続性において重要な役割 を持つ場合がある。しかし，見出しは名詞句の連続など通常の文として成立していないものも 少なくないため本研究では夕グ付け対象から除く.

本研究では，文書が見出しをもつかどうかを自動的に判定する. Webには HTML タグなど の構造情報があるが，見出しを指定する <h>夕グ以外で見出しが記述される場合があり，一方 で＜h>タグでマークアップされていても見出しではない場合もある。そこで HTML のタグを 用いずテキストの内容から見出しの判定を行う．1文目が句点で終わっていない場合または体言止めの場合に 1 文目を見出しと判定し，それ以外の場合には見出しなしとする．見出しなし の場合には先頭 3 文を夕グ付け対象として抽出し，1文目が見出しの文書の場合には見出しを 除いた後続の 3 文をタグ付け対象として抽出する。ただし，見出しを除くと意味関係の理解が 困難になると考えられる文書は以下の手順で除去する。

図 1 のように blog 記事の見出しが日付けの場合など, 見出しの内容が本文の内容にほとんど 関係ない場合には，見出しを除いても本文の意味関係の理解に影響を与えないと考えられる。 このように本文に関係ない見出しの場合，見出し中の内容語が以降の文書中に出現しないと考 えられる。見出し中の内容語が文書中に出現する場合でも, 先頭 3 文中に出現する場合には,見出しを除いても先頭 3 文の意味関係は理解できると考えられる。図 2 の例では 1 文目が要約 の役割を果たしており，見出し中の内容語が全て先頭 3 文に出現している。このような場合に

は見出しを除いても先頭 3 文の理解は可能であると考えられる。一方で見出し中の内容語が先頭 3 文以外に出現した場合には，コーパスとして利用する先頭 3 文だけで見出しの情報が復元 できず，意味関係の理解が困難となると考えられる。図 3 の例では見出しに含まれる「売布神社」が 6 文目に出現している。しかし先頭 3 文には「売布神社」は出現せず，先頭 3 文だげ は「売布神社」に向かうという意味関係の理解が困難である。そこで見出し中の内容語が先頭見出し: 2008.07 .10 Thursday

気がつけば梅雨も明けてました。

毎日暑い日が続きますね。

父の手術も無事に終わり、少しだけほっとしてます。 (後略)

図 1 見出しの内容語が本文中に出現しない例

## 見出し: 『ミニスカ宇宙海賊』アニメ化決定！

笹本祐一さんの「ミニスカ宇宙海賊」のアニメ化が決定しました。

監督・シリーズ構成は佐藤竜雄、アニメーション制作はサテライトに決まりました。

放映は 2011 年を予定しています。

ご期待ください!

図 2 見出しの内容語が先頭 3 文中に出現する例

見出し: 売布神社

どもども、森田です。

さてさて、前回中山寺に行きましたが、その続きです。

中山寺から西にぶらぶらと住宅街を歩いていきます。

たぶん、7, 8 分ぐらいです。

すると、でかい池が目の前に出てきます。

この池の左上あたりに歩いていくと、売布神社に着きます。 (後略)

図 3 見出しの内容語が先頭 3 文以外に出現する例

3 文以外に出現する文書は見出しを除くと先頭 3 文の意味関係の理解が困難になるとし，自動 で除去する。この後残された文書に対しても夕グ付けの際に人手による判定を行い，抽出され た 3 文だけでは意味関係が理解できない場合にはコーパスから除去する.

## 2.2 タグ付けに不適切な文書の判定

Web から収集された文書には様々なものがあり，夕グ付けを行うには不適切な文書も含まれ る. 本研究では以下のいずれかに該当するものは夕グ付けが困難であるとして，コーパスに含 めない.

理解に専門知識を必要とする 理解に専門的な知識を必要とする文書は作業者が理解できない 場合があり，正しい夕グ付けが困難である

文章に意味的連続性がない収集された文書には本来は離れた位置にレンダリングされるテキ ストを連続したテキストとして抽出してしまったものが含まれる。このような文書は文 をまたぐ意味関係の夕グ付けができない

過度にくだけた文体で記述されている過度にくだけた表現は夕グ付けの基本単位となる形態素の夕グ付けが困難である

これらを除くために，まずタグ付け対象となる先頭 3 文の中に以下の要素を含む文書を自動 で除去する.
- 体言止めの文：修辞的な文や箇条書きの一部であることが多い
- 句点で終わっていない文：テキストの抜き出し誤りであることが多い
- 10 文節以上ある文：過度にくだけた文体や非文は形態素解析において過分割される場合 が多く, 文節数も過度に多くなる傾向にある

・ ローマ字：略語や伏せ字，専門用語であることが多い

・表 2 のストップフレーズ：自動生成ページや Web 独特の表現を除くため

表 2 ストップフレーズ

また, ミラーページや引用ページを除去するために, 編集距離が 50 以下の文書ペアがあった場合には一方を除去する。この作業において 50 字以下の文書は全て削除されるが， 3 文で 50 字以下のテキストではほとんど意味関係が理解できないため全て削除しても問題ないと考えられ る. 自動判定の結果残った不適切な文書は夕グ付けの前に人手で除去する.

## 3 タグ付け

## 3.1 タグ付け内容

本コーパスに対して形態素, 係り受け関係, 固有表現, 述語項構造, 照応関係の夕グ付けを 行う。本研究の焦点は意味関係（述語項構造, 照応関係）の夕グ付けであるが，そのためには タグ付け単位の設定などのために形態素, 係り受け関係の夕グ付けが必要となる. 固有表現は 意味関係の夕グ付けには必要ないが，意味関係解析の際には重要な手掛かりとなるのでタグ付 けを行う。これらのタグ付けは原則的に京都大学テキストコーパス (河原他 2002)と IREX ${ }^{3}$ )基準に準拠して付与し，一部では基準を変更した。本節ではこれらの基準のうち，本コーパス において重要となる部分および本コーパスで基準を変更した点について述べる.

述語項構造と照応関係のタグ付けの単位として, 京都大学テキストコーパスと同様に, 基本句を設定する。基本句とは自立語 1 語を核として, 前後の付属語を付加した形態素列である.例 (4)に基本句単位での分割の例を示す. 述語項構造と照応関係の情報は基本句ごとに付与し,述語項構造の項や照応関係の照応先も基本句とする. 項や照応先が複合語の場合には, その主辞の基本句を照応先とする．例 (4)では, 下線部の「党」の照応先は「国民新党」なので, その 主辞の基本句である「新党」を照応先としてタグ付けする.

（4） 7 月/1 7 日、/国民/新党/災害/対策/事務/局長と/して、/党を/代表して/現地へ/向か いました。

(党 $\leftarrow=:$ 新党 $)$

述語項構造は基本的に京都大学テキストコーパスと同様の基準で付与する. 格はガ格, ヨ格,二格などの表層格と時間, 修飾, 外の関係などの関係を表す格として定義され, 項としては直接係り受け関係にある項, 文章内ゼロ照応の項, 外界ゼロ照応の項の 3 種類がある. 直接係り 受け関係にある項, 文章内ゼロ照応の項については, 文章中の基本句から選択する。外界ゼロ 照応では表 3 に示す 5 種類の照応先の中から選択する。ここで,「不特定-人」は不特定の人た けでなく, 文章中で言及されていない人全てを指す。述語項構造の夕グ付け対象は述語のみで なく，事態性を持つ体言に対しても夕グを付与する.
^{3}$ http://nlp.cs.nyu.edu/irex/NE/df990214.txt
}
表 3 外界ゼロ照応の照応先の一覧と例

京都大学テキストコーパスでは, 二重主語構文に対する夕グ付けとしてガ 2 格を設定し, 以下の例のようにタグ付けを行っている.

(5)彼はビールが飲みたい。

京都大学テキストコーパスの基準では, 例 (6) では「象が長い」とは言えないので,「象」は「長 い」のガ 2 格と扱わないこととなっている.「象」は「長い」の主題にあたる役割を持っている が, この基準では述語項構造として「象」と「長い」が関係を持つことを表現できない. そこ で，本コーパスでは主題を表す表現の場合にはガ 2 格とすることとした.

$
\text { 象は鼻が長い。 }
$

(長い $\leftarrow$ ガ $2:$ 象, ガ:鼻)

照応関係のタグ付けは京都大学テキストコーパスに準拠する．京都大学テキストコーパスで は，照応関係を「=」(共参照関係)，「ノ」(AのB と言い換えられる橋渡し照応)，「う」(それ 以外）の3つに分けてタグ付けを行っている。また，照応関係は体言同士だけでなく述語同士 および体言・述語間に対しても夕グ付けされている.

京都大学テキストコーパスでは, ある基本句のある格に対して複数の項を付与するために $\lceil\mathrm{AND}\rfloor\lceil\mathrm{OR}\rfloor\lceil ? 」 の 3$ のタイプを定義している.「AND」は「Aおよび Bが〜」のように付与された項が並列の関係にあり，これらが共に行われる表現に対して利用される。例 (7)では 「太郎」「花子」が共に「学校に行った」のでこれらを「AND」の関係で付与する.

(7) 太郎と花子は学校に行った。

$
\text { (行った } ー \text { ガ郎 AND 花子) }
$
「OR」は「Aまたは B が〜」のように付与され項が並列の関係にあり，どちらかが行われる表現に対して利用される。例 (8)では「持っていく」のは「太郎」または「花子」のどちらかであ るので「OR」の関係で付与する。

（8）太郎か花子が持っていきます。 (持っていきます カガ:太郎 OR 花子)

「?」は文脈だけからは，複数の候補から実際の項を特定できない場合に付与される。例 (9)で は,「撤廃する」の主格は「高知県」,「橋本知事」, [不特定:人]（高知県議員や職員）のいずれに も解釈できるので, 「?」の関係で付与する.

(9) 高知県の橋本知事は…国籍条項を撤廃する方針を明らかにした。

(撤廃する ガ:高知県 ? 橋本知事? 不特定:人)

## 4 著者・読者表現

談話において文書の著者・読者は特別な要素であり他の談話要素と異なった振舞いをする。従来の新聞記事コーパスでは, 表 3 で示したように文章中に出現しない外界ゼロ照応先として 著者や読者などの要素を考慮していた。しかし, 著者・読者は著者・読者表現として文章中に 記述される場合がある。

$
\begin{aligned}
& \text { 私の担当するお客様に褒めて頂きました。 } \\
& \left(\begin{array}{l}
\text { 雍めて頂きました } \leftarrow \text { ガ:私, ニ:お客様 } \\
\text { 私 } \leftarrow=: \text { 著者] }
\end{array}\right)
\end{aligned}
$

例えば, 例 (10) では「私」が著者表現として文章中に記述されている.このような場合, 従来 のコーパスでは他の談話要素と同様の文章内ゼロ照応として扱い, 著者や読者として特別には 扱ってこなかった. しかし, 文章中での著者や読者の振る舞いを調査するためには, このよう な文章中に記述された著者・読者表現の振る舞いも調査する必要がある.

本研究では, 例 (10)の「私」が著者表現であることを共参照として夕グ付けすることとする.本研究で扱う文書は多様な著者によって多様な読者に向けて記述されており, 著者・読者表現は人称代名詞に限らず様々な表現で記述される。例えば例 (11)の「こま」のように固有名で ある場合や「主婦」や「母」などのように立場や役職などである場合が存在する.

(11)東京都に住む「お気楽主婦」こまです。

$
\left(\begin{array}{l}
\text { 主婦 } \leftarrow=:[\text { 著者 }] \\
\text { こま } \leftarrow: \text { :主婦 }
\end{array}\right)
$

０歳と 6 歳の男の子の母をしてます。

$
(\text { 母 } \leftarrow=\text { :主婦 })
$

本研究では人称代名詞に限らず，文書の著者・読者に対応する表現全てを著者・読者表現とし てタグ付けを行った。

著者・読者表現に対しては外界照応のタグとして「=:[著者 $]\rfloor, 「=:[$ 読者 $]$ 」のタグを付与する.著者・読者表現が複合語の場合にはその主辞となる基本句に対して付与する．著者・読者は各文書で 1 人と仮定し, 文書中で「=:[著者] $]$ 「=:[読者]」それぞれ最大でも 1 基本句にしか付与 しないこととする，共参照関係にあり著者・読者が複数回言及されている場合には，原則とし て初出となる著者表現に対して付与することとする．例 (11)では下線部の 3 つの表現が著者表現だが「主婦」に対して「=:[著者]」とタグ付けしている.

## 4.1 著者表現

本節では，著者表現を付与する際に問題となる，組織やホームページを指す表現の扱いにつ いて述べる.

企業など組織のホームページでは組織自身が人格や主体性をもっているかのように記述され ることが多い，そのような場合には，実際の著者はホームページの管理者などであると考えら れるが，その組織を著者として扱い夕グを付与することとする。例 (12)ではサイト管理者が 「神戸徳洲会病院」を代表して記述していると考えられるので, その主辞である「病院」に対し 「=:[著者]」を付与する.

(12)神戸徳洲会病院では地域の医療機関との連携を大切にしています。

(病院 $\leftarrow=:$ [著者])

ご来院の際は、是非かかりつけの先生の紹介状をお持ち下さい。

紹介状を持参頂いた患者様は、優先的に診察させて頂きます。

また，例 (13)のように Webサイト自体を指す表現においても同様に扱う.

(13）結婚応援サイトは、皆さんの素敵な人生のパートナー探しを応援します。 (サイト $\leftarrow:[$ 著者])

店舗のページなどでは店舗を表す表現と店長や店員を表す表現が共に出現する場合がある. このような場合には, 店舗と店長・店員のどちらが著者的に振る舞っているかを判断して夕グ
付けを行う．例 (14)では店舗が著者的なので「スタッフ」ではなく「館」に「=:著者」を付与 する。

（14）夕ウンロフト館の店舗情報をお伝えします。

(館 $\leftarrow=:[$ 著者])

ご来店予定の際にアクセスでお困りでしたら、当店スタッフまでお気軽にご連絡下さ い。

$
\left(\begin{array}{l}
\text { 当店 } \leftarrow: \text { 館 } \\
\text { スタッフャノ:当店 }
\end{array}\right)
$

一方，例 (15)では，店長である「かおりん」が著者として店舗を紹介しているので「かおりん」 に対して「=:著者」を付与する。

『ソブレ』アマゾン店, 店長のかおりんです。

$
\text { (かおりんく=:[著者]) }
$

新商品の情報や、かおりん日記を相棒えみかんと一緒に紹介します。

## 4.2 読者表現

本コーパスで扱う文書は Web から収集されたものであり，不特定多数の人間が閲覧できる 状態である。そのため厳密に常に読者を指す表現といえるのは二人称代名詞のみといえる。例 (16)では，「皆さん」は二人称代名詞の敬語表現であり，読者表現としてタグ付けを行う.

(16) 皆さんは初詣はどこに行かれたでしょうか？

(皆さんた=:[読者])

一方, 不特定の人が閲覧できる状態であっても，多くの文書では著者が主な読者として想定す る対象が存在する。本研究ではそのような対象を指す表現も読者表現にあたると定義してタグ 付けを行う。例 (17)は「ぽすれん登録会員」に対するガイドラインであるので,「ぽすれん登録会員」を読者表現とし，その主辞である「会員」に「=:[読者]」を付与する。

（17）ぽすれん登録会員がコミュニティサービスをご利用いただくには、本ガイドラインの内容を承諾いただくことが条件となります。

(会員 $\leftarrow=:[$ 読者])

一方, 例 (18)では「写真を撮られた方」は著者にとって想定している読者のうちの一部であり,読者全体を想定した表現ではないので「方」は読者表現としては扱わない.

(18)桜の下で写真を撮られた方も多いのではないでしょうか。

## 5 複数の解釈が可能な表現に対するタグ付け

日本語では用言の動作主や受け手にあたる格要素が明示されない表現が用いられることがあ る. 京都大学テキストコーパスでは明示されていない格要素の候補が文章中に出現する場合に は 3 節で説明した「?」による複数付与によって夕グ付けを行っている. また, 候補が文章中の 表現にないような場合でも, 京都大学テキストコーパスが対象とする新聞記事では [不特定-人] を格要素としてタグ付けすればよい場合がほとんどである。一方, Webテキストのように著者・読者が談話構造中に出現する場合には，この明示されていない格要素を [不特定-人]だけでなく [著者] や[読者] としても解釈できる場合が多くある.

本研究では, 複数の解釈ができる場合には「?」の関係で解釈可能な全ての項を付与すること とする。複数解釈可能な典型的表現についてはマニュアルを作成し, 作業者に例示を行った.例示した内容は付録 A に示した. 本節では, [著者], [読者] および [不特定-人] を格要素として 解釈する際の基準について説明する。なお, 以降の例では [著者], [読者]および [不特定-人]を 例として紹介するが, [著者], [読者]については 4 節で述べた著者表現, 読者表現も同様に扱う ものとする。

## 5.1 [不特定-人] を付与する基準

行為が一般論といえる場合, 著者・読者以外で文章中で言及されていない人を指す場合には [不特定-人] を付与する.

例 (19)では，一般論と言えるので動作主にあたるガ格に [不特定-人]を付与する.

コーヒー生豆とは焙煎する前の裸の状態の豆をいい、グリーンコーヒーとも呼ばれてい ます。

(焙煎する ガ:[不特定-人]， ヨ:豆)

例 (20) では，文章中で言及されていないメールマガジンの会員が受け手と言えるのでニ格に [不特定-人]を付与する。この例では「是非ご登録ください」と書かれていることから，読者はま だメールマガジンの会員でないと考えられるので, [読者] は付与しない.

（20）メールマガジンではお得な情報をお送りしています。是非ご登録ください。

## 5.2 [著者]を付与する基準

著者自身が実行したことがある，著者自身にもあてはまると解釈できる場合には [著者]を付与する。

例 (21) では，一般論といえるが，著者（鉄道会社）にもあてはまると解釈できるのでガ格に [不特定-人]に加えて [著者]も付与する.

（21）線路は列車の安全を確保し、快適な乗り心地を維持する状態に整備しておかなければ なりません。

(整備しておかねばなりませんくガ:[著者]？[不特定-人]， ヨ:線路，二:状態)

例 (22)では, 一般論とも言えるが，著者自身が「源流を辿った」経験があるとも解釈できるの でガ格に「[著者]？[不特定-人]」を付与する.

（22）しかし名前からも察することができるように、源流を辿れば「田楽」に行き当たる。 (辿れば $\leftarrow$ ガ:[著者]？[不特定-人]，ヲ:源流)

## 5.3 [読者] を付与する基準

依頼表現など読者に働きかけをする表現，読者に対して何かを勧めている表現の場合には [読者]を付与する. 何かを勧める表現の場合, 対象となる用言だけでなく, 周辺の文脈も含めて判断する.

例 (23) では，読者に対して依頼しているのでガ格に [読者]を付与する.

$
\text { メールの際は必ず名前を添えてください。 }
$

$
\text { (添えてくださいくガ:[読者]) }
$

例 (24) は通販サイト内の文である。ここで，「選択できます」自体は一般論と言えるが，ペー ジ全体として読者に通販の利用を勧めていると解釈できるので，ガ格に [読者]および [不特定人]を付与する。

(24)分割払いなど、多彩なお支払い方法から選択できます。詳しくはガイドをご参照くたさ い。

例 (25) では, 読者に勧めていると解釈できるのでガ格に [読者]を付与している．また，一般論 とも著者自身の経験とも解釈できるので [著者]および[不特定-人]も付与している.

(25)フブログに記事を書き达んで、インターネット上で公開するのはとても簡単です。

(公開する カガ:[著者]？[読者]？[不特定-人]， ヨ:記事)

例 (26) では著者が読者を勧誘する表現になっているので [読者]を付与する．Webサイトを通し てのやりとりであるが，説明の過程で著者も同時に見ていると仮定して「AND」で付与する．

まずは株式市場の分類を見てみましょう。

## 6 作成されたコーパス

現在までに， 3 人の作業者により 1,000 文書の夕グ付け作業が終了している。本節ではコーパ スを作成した手順について説明し，その後作成されたコーパスの統計量およびその性質につい て議論を行う。

作成されたコーパスの統計量およびその性質についての議論では，まず，コーパスの基本的 な統計と文体などの性質について議論する，次に，著者・読者の談話への出現とその振る舞い について議論する。これらの議論において必要に応じて新聞記事コーパスである京都大学テキ ストコーパスとの比較を行う。最後に作業者間での夕グ付けの一致度について議論する。

## 6.1 タグ付け作業の手順および環境

タグ付け作業の際にはまず形態素解析器 JUMAN ver.6.04 , 構文解析器 KNP ver.3.0159デ フォルト設定により自動でタグ付けを行い，その後 GUI のツールを利用してタグの付与および 自動付与されたタグの修正を行った. 各文書に対して一人の作業者が作業した後に別の作業者 が内容の確認・修正を行った，夕グ付けの際には作業者に与えられた情報は，夕グ付け対象と なる 3 文のテキストおよびそのテキストが Web 上から収集されたという情報だけである.

作業者は 3 名であり，全員がコーパスへのタグ付け作業の経験者である。作業開始前に京都大学コーパスのマニュアル 6 , 著者・読者表現の定義および例を配布した. 事前作業として, 3 人が同一の 50 文書に対してタグ付けを行い，特に著者・読者表現に対してのタグ付けの疑問点 の確認および基準の修正を行った。 その後， 1,000 記事に対してタグ付け作業を行ったところ, 5 節で述べた複数解釈可能な表現が問題となることが分かった。そこで, 作業者を交えて夕グ付 け基準について検討し，その結果を付録 $\mathrm{A}$ として配布した．新たな基準に基づいて上記 1,000 記事の修正作業を行った。現在は 5,000 記事を目標として作業を進行中である。作業中におい
^{4}$ http://nlp.ist.i.kyoto-u.ac.jp/index.php?JUMAN

5 http://nlp.ist.i.kyoto-u.ac.jp/index.php?KNP

6 http://nlp.ist.i.kyoto-u.ac.jp/nl-resource/corpus/KyotoCorpus4.0/doc/syn_guideline.pdf および http://nlp. ist.i.kyoto-u.ac.jp/nl-resource/corpus/KyotoCorpus4.0/doc/rel_guideline.pdf
}

ても，タグ付けの疑問点等については，筆者らと相談のうえで作業を進めている.

作成されたコーパスには文書情報として文書を取得した URL を付与する予定である。なお， コーパスにタグ付けされた意味関係はテキストのみに基いており，意味関係コーパスとしては URL 情報は必須的なものではない.

## 6.2 コーパスの統計量

作成されたコーパス記事の統計を表 4 に示す。比較のため京都大学テキストコーパスの統計 も合わせて示した。本コーパスでは 1 文あたりの形態素数が約 17 個であり, 京都大学テキスト コーパスの約 26 個と比較して 1 文あたりの形態素数が少ない傾向にある. 本コーパスでは意味関係の夕グ付け対象である基本句のうち約 $2 / 3$ に対して, 何らかの意味関係が付与された.

文体の差異を調査するために，両コーパスにおいてモダリティ，敬語表現を含む文の割合を 表 5, 表 6 に示す. なお, モダリティ, 敬語表現は KNPにより自動で付与されたものである. また,「全て」はいずれかのモダリティ, 敬語表現が含まれた文の割合を示す. 表 5 から本コー

表 4 コーパスの統計

表 5 モダリティが出現する文の割合

パスには依頼, 勧誘, 命令, 意志など著者から読者への働きかけを持つモダリティが多く含ま れる。意志のモダリティは京都大学テキストコーパスにも多く含まれているが，これは発言の 引用内での使用が多かったためである。逆に，京都大学テキストコーパスでは評価:強や認識-証拠性などが多く含まれている7. これらのモダリティは報道記事や社説で広く使われる表現であ り，本コーパスとの文体の差を示していると言える，表 6 から，本コーパスでは $80 \%$ 近い文で 何らかの敬語表現が使用されていることが分かる，尊敬表現，謙譲表現も高い割合で使用され ており，本コーパスでは読者の存在を意識した文書が多く含まれると考えられる．

本コーパスではドメインなどを限定せずに文書を Web から収集したため多様な文書が含まれ ている。夕グ付けされた文書の傾向を調べるため, 夕グ付けされた文書を人手で 13 種類に分類 した。 その分類結果が表 7 である。表 7 から企業・店舗ページ，ブログ・個人ページ，辞典・解説記事を中心に多様な文書がタグ付けされたことが分かる. さらに，同じ企業・店舗ページで あっても，企業のぺージだけでなく，学校や公共機関, 地方自治体のページなど様々なぺージ

表 6 敬語が出現する文の割合

表 7 人手による記事タイプの分類

から収集された文書が含まれている。また，夕グ付けされた文書の中には企業ぺージ内の広報用 blogのような, 一意にジャンル分けすることが難しいものも存在した ${ }^{8}$.

## 6.3 著者・読者表現

タグ付けされたコーパスにおける著者，読者の文書ごとの出現数を表 8 に示す.「出現あり」 のうち「表現あり」は文書中に著者・読者表現としてタグ付けされた表現のある文書の数を表 す.「表現なし」は著者・読者表現はないが外界ゼロ照応の照応先として出現している文書の数 を表す．著者の場合は約 7 割, 読者の場合は約 5 割の文書において談話に出現することが分か る.また, 著者, 読者ともに多くの文書において, 外界ゼロ照応の照応先としてのみ出現する ことが分かる.

著者・読者表現として使われた語を主辞の JUMAN 代表表記により調査した結果, 著者表現 は 145 種類, 読者表現は 25 種類の表現が存在した. その例と出現回数を表 9 と表 10 に示す 9.

表 8 文書ごとの著者・読者の出現

表 9 著者表現の例（抜粋）

表 10 読者表現の例（抜粋）

8 今回は企業・店舗ページに分類した。

9 代表表記は「皆様/みなさま」のような形式で表現されるが，表では「皆様」にあたる部分のみを表示している.

なお，ここでは著者・読者表現と共参照関係にある表現も著者・読者表現として扱った ${ }^{10}$. 著者表現では，「私」が 56 回と一番多く使われている。これはブログ記事において特に多く使用 されていた。「私」や「僕」などのブログで使われると思われる表現では，「わたし」「あたし」，「ぼく」「ボク」などの若干くだけた表記も用いられていた。しかし,「私」の場合「私」が 56 回中 53 回，「僕」では「僕」が 11 回中 7 回と，多くは漢字での表記が用いられていた。また，「弊社」「当社」など企業が自社を表す表現も多く見られた。「管理人」「主婦」「監督」などの立場を 表す表現や「協会」「病院」などの組織を表す表現，「ローソン」「真理子」など固有名など多様 な表現で出現することが分かる。またコーパス全体で 1 度しか出現しなかった表現が 106 表現, 2 度しか出現しなかった表現が 24 表現と，文書固有の著者表現も多かった．読者表現では二人称代名詞の敬語表現である「皆様」や「皆さん」が多く出現した。これは Webぺージで読者を 想定するのは企業ぺージの商品販売サイトが多いため，読者に対して敬語を用いることが多い ためである。これらの表現でも「皆様」であれば「みなさま」「皆さま」,「皆さん」では「みな さん」などの異表記も用いられていた。これらの表現では，上述の一人称代名詞と異なり，「皆様」が 26 回中 17 回,「皆さん」が 7 回中 4 回であり，比較的様々な表記が用いられていた。ま た「客」や「会員」など企業ページで想定される読者を指す表現も多く見られた.「生徒」「ド ライバー」「市民」など文書特有の読者を想定する表現も見られる．著者，読者両方の表現で用 いられるものとしては「自分」が見られた.

## 6.4 ゼロ照応関係

タグ付けされたゼロ照応の個数を表 11 に示す. また, 文章内ゼロ照応の照応先の内訳を表 12 に外界ゼロ照応の照応先の内訳を表 13 に示す. なお, 表 12 で著者, 読者とは, ゼロ代名詞の 照応先が著者，読者表現または著者，読者表現と共参照関係であることを表す 11 ，表 11 から特 にガ格においてゼロ照応が多いことが分かる，また，ガ格，二格，ガ 2 格において外界ゼロ照

表 11 本コーパスにおけるゼロ照応の個数

応の割り合いが高いことが分かる．表 12 と表 13 から他の格に比べてガ格, ガ 2 格において著者が照応先になる割合が高いことが分かる。このことから用言の動作主が著者であることが多 いことが分かる。一方，二格は他の格に比べて読者が照応先となることが多い. これは「[著者] ガ [読者] 二 勧めする」や「[著者] ガ [読者] 二販売しています」といった，著者が読者に何 らかの働きかけをする表現が多いためと考えられる。

比較のために京都大学テキストコーパスにおけるゼロ照応の個数を表 14 に, 外界ゼロ照応の 内訳を表 15 に示す. 京都大学テキストコーパスには著者・読者表現が付与されていないので，文章内照応の内訳は調査できなかった。この比較から，本コーパスでは外界ゼロ照応の割合が 京都大学テキストコーパスに比べて非常に高いことが分かる．特にガ格，ニ格，ガ 2 格におい てその傾向が顕著である。これらの格では外界ゼロ照応の照応先を比較すると，本コーパスに

表 12 本コーパスの文章内ゼロ照応の内訳

表 13 本コーパスの外界ゼロ照応の内訳

表 14 京都大学テキストコーパスにおけるゼロ照応の個数

表 15 京都大学テキストコーパスにおける外界ゼロ照応の内訳

表 16 複数付与のタグが付与された関係数

おいて [著者]や [読者]が多いが，京都大学テキストコーパスではほとんどない．新聞記事では 文書の著者や読者が談話に登場することはほとんどないが，Web 文書では頻繁に登場する。こ の違いがゼロ照応の照応先としても表れているといえる.

5 節で示した複数の解釈が可能な表現に対する夕グ付けを調査するために, [著者], [読者], [不特定-人]のいずれかが付与された項とそのうち複数が付与された項の数を表 16 に示す. 表 16 より, [著者], [読者], [不特定-人] のいずれかが付与された項のうち約 $13 \%$ が複数の解釈が可能 であることが分かる。また, [不特定-人]が付与されたもののうち約半数において複数の解釈が 可能となっている.

## 6.5 作業者間一致度

著者・読者表現および述語項構造のタグ付けの一致度を調査するために， 3 人の作業者が 100 記事に対してタグ付けを行った。これらのタグ付けに必要な形態素，構文関係および共参照関係については 3 人の作業者の相互確認のうえであらかじめ夕グ付けを行い，その後独立に著者・読者表現および述語項構造の夕グ付けを行った.

著者・読者表現の一致度は文書単位で一方の作業者を正解とした場合のF1 スコアにより求 めた。その結果を表 17 に示す.

著者・読者表現が一致しなかったものを確認したところ, ほとんどの事例では作業者による
表 17 著者・読者表現一致度

作業ミスと考えられるものであった．実際の作業では全ての文書に対して異なる作業者による 確認作業を行っているので, このようなものは取り除かれると考えられる.

一方，作業者の判断のゆれが原因と考えられるものとしては例 $(27)$ があった。この文書では 一人の作業者のみが「スタッフサービス」が著者表現と判断し, 他の二人は著者表現なしと判断 した.「スタッフサービス」が著者表現とした作業者は，「スタッフサービス」が人材派遣サー ビスの企業名だと判断し，著者表現なしと判断した作業者は派遣業一般の言い換えと判断した と考えられる。このような一般的な名詞とも著者表現ともとれる表現は 3 文の文脈のみからは 判断が難しいことが分かる.

スタッフサービスには一般事務だけではなく、医療機関専門に派遣されるスタッフサー ビスメディカルもあります。

また，夕グ付け作業時に基準を設定しなかったことによるずれとしては例 (28) があった. この 文書では「私」がモニターの上で過ごすと書かれていることから，猫などを擬人的に扱ったブ ログであると考えられる，実際の著者は飼い主であると考えられ，このような場合に著者表現 をどのように扱うかを定義していなかったために，作業者間で「私」を著者として扱うかの判断が分かれた。

（28）台風が通り過ぎるたびに寒くなっていきますね。私は暖かい場所を求めて会社の中を彷徨います。今日はこのモニターの上で過ごすことにしましょう。

同様に, 一人称視点の小説などで主人公を表す表現でも同様の問題が起こると考えられ, 今後 は実際の著者以外の人物が著者的に振る舞う場合の著者表現について定義する必要がある.

述語項構造の一致度は格ごとに以下の式で計算した。

$
\begin{aligned}
F 1(B ; A, \text { rel }) & =\frac{2 \times \operatorname{Recall}(B ; A, \text { rel }) \times \operatorname{Presicion}(B ;, \text { rel })}{\operatorname{Recall}(B ; A, \text { rel })+\operatorname{Presicion}(B ; A, \text { rel })} \\
\operatorname{Recall}(B ; A, \text { rel }) & =\frac{\sum_{\text {pred } \in \text { anno-pred }(A, \text { rel })} \frac{\mid \text { anno }(A, \text { rel }, \text { pred }) \bigcap \text { anno }(B, \text { rel }, \text { pred }) \mid}{\mid \text { anno }(A, \text { rel }, \text { pred }) \mid}}{\mid \text { anno-pred }(A, \text { rel }) \mid}
\end{aligned}
$

$
\operatorname{Precision}(B ; A, \text { rel })=\frac{\sum_{\text {pred } \in \text { anno-pred }(B, \text { rel })} \frac{\mid \text { anno }(A, \text { rel }, \text { pred }) \bigcap \text { anno }(B, \text { rel }, \text { pred }) \mid}{\mid \text { anno }(B, \text { rel }, \text { pred }) \mid}}{\mid \text { anno-pred }(B, \text { rel }) \mid}
$

合を表し， anno $(A, r e l, p r e d)$ は作業者 A が基本句 pred に rel の格で付与した項の集合とする. $\operatorname{anno}(A, r e l, p r e d)$ が複数の項からなる集合の場合，本来「AND」「OR」「?」の関係を持つが，一致度の調查では考慮しなかった。なお, $\operatorname{Recall}(B ; A, r e l), \operatorname{Precision}(B ; A, r e l)$ は精度と再現率 の用言ごとのマクロ平均と言える.

表 18 と表 19 に用言と動作性を持つ体言に対するタグ付けの一致度の平均を示す. 全体とし て係り受け関係にある項で一致度が高い傾向にある。特に用言のガ格，ヲ格，二格で高い傾向 にあるが，これらの格の場合には助詞として格が明示されていることが多いためである。文章内ゼロ照応と外界ゼロ照応の項では格によって差はあるがおおむね似たような一致度であり， その一致度は係り受けのある項よりも低い。また用言の一致度に比べ動作性体言の一致度が低 い傾向にあることが分かる.

用言において作業者間の夕グ付けが一致しないものでは，用言が取る格が一致していないも のが多くあった. このようなものは大きく分けて 3 種類に分類することができる. 一つ目は項 は同じものを付与しているが，付与する格が異なるものである。例 (29) では「春雨がくせがな い」「くせが春雨にない」と 2 通りの表現が可能なため, 作業者によって夕グ付けが分かれた.

表 18 用言の述語項構造の一致度

表 19 動作性体言の述語項構造の一致度

（29）くせのない春雨は、サラダ・和えもの・炒めもの・鍋物と様々な料理に使えます。

a. (ない৮ガ:くせ, 二:春雨)

b. (ないடガ 2 :春雨, ガ:〈せ)

このようなずれはガ 2 格で多く見られたが, 例 (30)のような二格とデ格のずれなどでも見ら れた。

(30)唐松岳に行くつもりだったが、ライブカメラで現地の様子を確認すると、もう雨が降っ ている。

a. (降っている $\leftarrow$ ガ:雨, 二:唐松岳)

b. (降っているடガ:雨, デ:唐松岳)

このようなずれがあった場合, 例 $(29)$ のようなガ 2 格に関するずれの場合には, ガ 2 格以外 を優先することとし, 例 (29)では (29-a)とタグ付けした. それ以外の場合には, どちらも間違 いとは言えない場合には，どちらがより自然な表現かを作業者間で多数決を行うこととし，例 (30) では (30-a)をタグ付けした.

二つ目は用言の解釈が分かれたものである。例 (31) の「イメージさせる」では，他動詞とし て考えると二格として [不特定-人]をとる。しかし， 二格をとらずに「色合いが海をイメージさ せる」として，「色合い」の性質を表す表現としても解釈できる。そのため，作業者間では二格 に [不特定-人] を付与するか何も付与しないかで判断が分かれた.

（31）床板には深い海をイメージさせる色合いのガラスを落とし达んでおります。

a. (イメージさせる $\leftarrow$ ガ:色合い， ヨ:海, 二:[不特定-人])

b. (イメージさせる $\leftarrow$ ガ:色合い， ヨ:海)

同様に例 (32)でも「得られた」を可能と解釈するか, 受け身と解釈するかでタグ付けが分かれた.

(32)ここに今までに得られた資料の一部を公表し、広く皆さまからの資料提供を願っており ます。

a. (得られたடガ:[著者], ヨ:資料)

b. (得られたடガ:資料)

このような場合には項を取る格が多くなる方を選択することとした。これは夕グ付けされる項 が多い方が述語項構造の持つ情報量が多くなるためである。例 (31)では (31-a)を，例 (32)では (32-a)を夕グ付けした。
三つ目は必須的な格への [不特定-人], [不特定-物]などの付与漏れである. これらは文章中に 出現しない項であり, 意識的に用言の格構造を考えなければ必須的な格であっても見落しやす

必要がある。夕グ付けでは一人の作業者のみがニ格に何も付与しておらずこの作業者の見落し といえる。

(33)私の作詞の作品や身近の出来事や政治経済の事を載せたいと思います。 (載せたい $\leftarrow$ ガ:私， ヨ:作品 AND 出来事 AND 事, 二:[不特定-物])

このような誤りについては，作業の際に複数の作業者による確認を行うことで訂正することが 可能であると考えられる。

本研究で定義した複数の解釈が可能な表現に対する夕グ付けが一致していないものはほとん ど見られなかった。一致していなかったもののうち, 文脈からは判断が難しいために作業者間 の解釈が分かれたものとして例 (34) がある．例 (34)の「判断する」では, 著者が「サイコロジ カルライン」を読者に勧めている，と解釈すると (34-a)のように夕グ付けすることとなる。一方，単なる「サイコロジカルライン」の説明と解釈する場合でも，「投資家」や投資についての 研究者（[不特定-人]）が利用する手法だと解釈すれば (34-b)のように夕グ付けし, 研究者のみ が利用する手法だと解釈すれば (34-c)のようにタグ付けすることとなる。 どの解釈が正しいか は今回夕グ付け対象とした 3 文だけからは困難である。そこで今回はそのような場合には解釈可能な夕グを全て付けることとし，(34-d)のようにタグ付けを行った。一方, 文書全体にタグ 付けする際などには後続文の内容から解釈が一意に定まると考えられるので，格要素が明示さ れていない表現へのタグ付けの基準自体には問題はないといえる.

(34) サイコロジカルとは、日本語に訳すと『心理的』という意味です。 サイコロジカルラインは、投資家心理に基づいて、買われすぎか売られすぎかを判断す る時に利用します。

直近 12 日間で、終値が前日の株価を上回った確率を示すのが一般的です。

a. (判断する $\leftarrow$ [著者] ? [読者] ? [不特定-人])

b. (判断する [ [不特定-人] ? 投資家)

c. (判断する $\leftarrow$ [不特定-人])

d. (判断する [著者] ? [読者] ? [不特定-人] ? 投資家)

動作性体言に対するタグ付けの一致度は用言に対するタグ付けに比べて低くなっている。こ

れは体言は動作性を持つ場合にのみ用言としての述語項構造の夕グ付けを行うが，作業者によっ て体言が動作性を持つかの基準が異なっていたことである。例えば例 (35)では一人の作業者 のみが動作性を持つとして (35-a)のように述語項構造を付与したが，他の作業者は体言として (35-b)のように夕グを付与した. この場合にも，項を取る格が多くなる方を選択することとし (35-a)を夕グ付けした。

(35) 我々日本人は、生のキャベツの千切りをトンカツの付け合わせにしている。

a. (付け合わせ $\leftarrow$ ガ:日本人, ヲ:千切り，ニ:トンカツ)

b. (付け合わせたノ:トンカツ)

## 7 関連研究

日本語の述語項構造および照応関係タグ付きコーパスとしては, 京都大学テキストコーパス (河原 他 2002) と NAIST テキストコーパス (飯田 他 2010) があり, 述語項構造解析や照応解析の研究に利用されている (笹野, 黒橋 2008; Imamura, Saito, and Izumi 2009; Iida and Poesio 2011).これらのコーパスは 1995 年の毎日新聞に述語項構造および照応関係を付与したコーパ スである，新聞記事は内容が報道と社説に限られており，文体も統一されているため，新聞記事以外の意味関係解析への適応には不向きである.

様々なジャンルからなる日本語コーパスとしては現代日本語書き言葉均衡コーパス (BC$\mathrm{CWJ})^{13}$ がある. このコーパスは書籍, 雑誌などの出版物やインターネット上のテキストなどか らなるコーパスである。このコーパスでは，書籍などについては幅広いジャンルのテキストか ら構築されているが，インターネット上のテキストは掲示板やブログなどに限定されている. このためインターネット上に多数存在する企業ページや通販ページなどはコーパスには含まれ ない.また，BCCWJに意味関係を付与する研究も行われている。一つ目は(小原 2011)によ る BCCWJに日本語 FrameNet で定義された意味フレーム情報, 意味役割, 述語項構造を記述 する試みである.この研究では BCCWJ のコアデータに含まれる用言と事態性名詞に対して項構造の記述を行っている. しかし FrameNetではゼロ代名詞の有無は述語項構造に含まれるも のの, 先行詞が同一文内にない場合にはその照応先の情報を付与していない. また, 照応関係 の情報も付与されておらず，文をまたぐ意味関係の情報は付与されていない。二つ目は (小町,飯田 2011)による, 述語項構造と照応関係のアノテーションである. この研究では, NAIST テ キストコーパスと同様の基準で述語項構造と照応関係を夕グ付けしている。述語項構造につい てはNAISTテキストコーパスと同様にガ格，ヨ格，二格など限られた格にしか付与されていな

い. しかし, NAIST テキストコーパスでは付与されている橋渡し照応などの関係は付与されて いない.

日本語以外で複数のジャンルに渡って意味関係を扱ったコーパスとしては, OntoNote (Hovy, Marcus, Palmer, Ramshaw, and Weischedel 2006) や Z-corpus (Rello and Ilisei 2009), LMC (Live Memories Corpus) (Rodríguez, Delogu, Versley, Stemle, and Poesio 2010)などがある. OntoNote は英語, 中国語, アラビア語の新聞記事, 放送原稿, Web ページなどからなるコーパスで, コー パスに含まれる一部のテキストは複数言語による対訳コーパスとなっている. 構文木, 述語項構造, 語義, オントロジー, 共参照, 固有表現などが付与されている.

Z-corpus はスペイン語の法律書, 教科書, 百科事典記事に対しゼロ照応の情報を付与したコー パスである。 ゼロ照応のみを扱っており, 前方照応や述語項構造の情報は付与されていない. スペイン語ではゼロ照応は主語のみに発生するため, 述語項構造の情報とは独立にゼロ照応の 情報を記述できるためである.

LMC はイタリア語の Wikipedia と blog に照応関係のタグ付けをしたコーパスである．照応関係としてゼロ照応も扱っているが，述語項構造は扱っていない，イタリア語もゼロ照応は主語のみに発生するので, このコーパスではゼロ照応の起こった用言を照応詞として夕グ付けし ている.

## 8 まとめ

本研究では Webを利用することで多様な文書からなる意味関係夕グ付きコーパスを構築し た. 本研究では意味関係のタグとして, 述語項構造と照応関係の付与を行った。また, 文書の 著者・読者に着目し，その表現に対してタグ付けを行った。夕グ付けを先頭 3 文に限定するこ とで 1 文書あたりの作業量を減らし，1,000 文書への夕グ付けを行った. 夕グ付けされた文書 を人手で確認した結果, ブログ記事，企業ぺージなど多様な文書が含まれていた．構築された コーパスを分析した結果, 多くの文書において談話に著者・読者が出現し, 多様な著者・読者表現で記述されること, また特にゼロ照応において重要な役割を持つことを確かめた.

コーパス作成は 5,000 文書を目標として現在も作業中である. 完成後は研究利用を前提とし ての公開を予定している.

## 謝 辞

本コーパスの夕グ付け作業に協力していただいた, 石川真奈見氏, 二階堂奈月氏, 堀内マリ 香氏に心から感謝致します。

## 参考文献

Hovy, E., Marcus, M., Palmer, M., Ramshaw, L., and Weischedel, R. (2006). "OntoNotes: The 90\% Solution." In Proceedings of the Human Language Technology Conference of the NAACL, Companion Volume: Short Papers, pp. 57-60, New York City, USA. Association for Computational Linguistics.

飯田龍, 小町守, 井之上直也, 乾健太郎, 松本裕治 (2010). 述語項構造と照応関係のアノテー ション：NAIST テキストコーパス構築の経験から. 自然言語処理, 17 (2), pp. 25-50.

Iida, R. and Poesio, M. (2011). "A Cross-Lingual ILP Solution to Zero Anaphora Resolution." In Proceedings of the 49th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies, pp. 804-813, Portland, Oregon, USA. Association for Computational Linguistics.

Imamura, K., Saito, K., and Izumi, T. (2009). "Discriminative Approach to Predicate-Argument Structure Analysis with Zero-Anaphora Resolution." In Proceedings of the ACL-IJCNLP 2009 Conference Short Papers, pp. 85-88, Suntec, Singapore. Association for Computational Linguistics.

河原大輔, 黒橋禎夫, 橋田浩一 (2002).「関係」タグ付きコーパスの作成. 言語処理学会第 8 回年次大会, pp. 495-498.

Kawahara, D. and Kurohashi, S. (2006). "Case Frame Compilation from the Web using HighPerformance Computing." In Proceedings of the 5th International Conference on Language Resources and Evaluation, pp. 67-73.

小町守, 飯田龍 (2011). BCCWJに対する述語項構造と照応関係のアノテーション. 日本語コー パス平成 22 年度公開ワークショップ, pp. 325-330.

小原京子 (2011). 日本語フレームネットの全文テキストアノテーション：BCCWJへの意味フ レーム付与の試み. 言語処理学会第 17 回年次大会, pp. 703-704.

Rello, L. and Ilisei, I. (2009). "A Comparative Study of Spanish Zero Pronoun Distribution." In Proceedings of the International Symposium on Data and Sense Mining, Machine Translation and Controlled Languages (ISMTCL), pp. 209-214.

Rodríguez, K. J., Delogu, F., Versley, Y., Stemle, E. W., and Poesio, M. (2010). "Anaphoric Annotation of Wikipedia and Blogs in the Live Memories Corpus." In Proceedings of the Seventh Conference on International Language Resources and Evaluation (LREC'10), pp. 157-163, Valletta, Malta.

笹野遼平, 黒橋禎夫 (2008). 自動獲得した名詞関係辞書に基づく共参照解析の高度化. 自然言語処理, 15 (5), pp. 99-118.

Sasano, R. and Kurohashi, S. (2011). "A Discriminative Approach to Japanese Zero Anaphora Resolution with Large-scale Lexicalized Case Frames." In Proceedings of 5th International Joint Conference on Natural Language Processing, pp. 758-766, Chiang Mai, Thailand. Asian Federation of Natural Language Processing.

## 付録

## A 複数解釈可能な表現の例とタグ付け基準

5 節で示した複数解釈可能な表現のタグ付けにおいて，典型的表現として作業者に例示した ものを示す.なお 5 節と同様に [著者], [読者] は著者表現, 読者表現に対しても同様に考えるこ ととする．以降の例で文頭に括弧内で書かれている内容は，例文の書かれている文脈について の情報である.

## 著者の考えや経験を述べた表現

著者の経験や考えを述べた表現において [著者]だけでなく[不特定-人]を付与するかどうかは 以下のように判断する.

[著者] のみを付与する場合 : 著者のみが当てはまり，他の人にはあてはまらないと考えられる 場合には動作主にあたる格に [著者]のみを付与する，具体的には，ブログにおける著者の自身 の出来事や感想, 謙譲表現の主体などがあたる.

$
\left(\begin{array}{l}
\text { 訪店しましたが } \leftarrow \text { ガ:[著者] } \\
\text { 思いました }
\end{array}\right)
$

$
\text { 今回始めて訪店しましたが、素敵なお店だと思いました。 }
$

[著者] および [不特定-人] を付与する場合：以下のような場合には動作主にあたる格に「[著者] ? [不特定-人]」を付与する.

・一般論だが著者にもあてはまる 例 $(37)$ では,「整備しておかなければならない」のは一般論 だが，この文書では著者は鉄道会社と考えられ，著者自身にもあてはまると解釈できる。

線路は列車の安全を確保し、快適な乗り心地を維持する状態に整備しておかなけ ればなりません。

(整備しておかねばなりません

・著者自身が経験したことで，一般にもあてはまる例 $(38)$ では，著者自身が鹿を見た経験を
持つと考えられるが,「できます」という表現により一般の人にもあてはまると解釈で きる.

(38)（ブログ内にて）蓼科ではいたるとことで鹿を見ることができます。 (見ることができます たガ:[著者]？[不特定-人])

・著者自身が実行したか分からない 例 (39)では, 文脈だけからは乳牛を育てている著者が飼料を栽培しているのか, 飼料販売会社が栽培しているのかが分からない.

(39)乳牛のエサは有機肥料を用いて栽培した飼料を使用しています。 (栽培した $\leftarrow$ ガ:[著者]？[不特定-人])

## 読むこと自体が行為の受け手となる表現

「紹介します」「お教えします」などの表現は, 読むこと自体がその行為の受け手となるため 特別に扱う必要がある.

[読者] のみを付与する場合：「紹介します」「お教えします」の具体的な内容が直後に書かれて いる場合には受け手にあたる格に [読者]のみを付与する。この場合には，その文章を読んだ人 （読者）のみが受け手となるからである.

(40) 今まで中々結婚にたどりつけなかった理由をお教えしましょう。

幸せな結婚の為にはまず、あなた自身の内面と向き合う必要があります。

[読者] および [不特定-人] を付与する場合：「紹介します」「お教えします」などが Webサイト 全体のことを指している場合には，受け手にあたる格要素に「[読者]？[不特定-人]」を付与す る.これは，Webサイトにおける「当サイトの紹介」ページなどでは，そのページを読んだた けではそのサイト全体を読んでいるとは限らないためである.

このページでは、免許取得のための講座をご紹介していきます。

見ごたえのある作品を当サイトにてご紹介させて頂いております。

(ご紹介させて頂いております $\leftarrow$ ガ:著者]，二:[読者]？[不特定-人])

## 勧誘的表現

[著者] および [読者] を付与する場合：勧誘した行為を著者も行うと解釈できる場合には [著者] および [読者]を付与する。この場合には著者と読者が同時に行うと考えられるので「AND」の
関係とする．例 (43)のような場合には，著者が読者に株式市場の分類を見るように促し，また 説明のため著者も見ていると考えられる．Webサイトを通してのやりとりであり実際に同時に 見るわけではないが，説明の過程で同時に見ていると仮定して「AND」で付与する.

（43） まずは株式市場の分類を見てみましょう。

(見てみましょう $\leftarrow$ ガ:[著者] AND [読者]

[読者] のみを付与する場合：勧誘した行為を著者が行わないと解釈できる場合には [読者]のみ を付与する。例 (44) や例 (45) では，著者は読者に勧めているが，著者自身は実行しないと考え られるので [読者]のみを付与する.

（旅行会社のサイト内で）様々な無人島が沖縄にはありますので、いろいろチャレン ジしてみましょう。

リフレックスで不動産を売却してみませんか。

## 使役的表現

使役表現や依頼表現では [読者]のみを付与する.

(46) 直接予約してください。

メールの際は必ず名前を添えてくたささい。

(添えてくださいくガ:[読者])

## 会員制のサービス，メールマガジン等の紹介

[読者] および [不特定-人] を付与する場合：読者を会員などと仮定している場合には, そのサー ビスは会員である [読者]および読者以外の会員（[不特定-人]）が利用できるので「[読者]？[不特定:人]」を付与する.

（48）（会員制の通販のページで）分割払いなど、多彩なお支払い方法から選択できます。詳 しくはガイドをご参照ください。

[不特定-人] のみを付与する場合：読者をまだサービスに加入していない人と仮定し，そのサー ビスを紹介している場合には，この段階では読者はサービスを受けていないので [不特定-人]の みを付与する。

（49）メールマガジンではお得な情報をお送りしています。是非ご登録ください。 (お送りしています た:[不特定-人])

## 著者が読者に勧めている表現

一般的な事項であるが, 著者が読者に勧めているような表現の場合には [読者] および [不特定-人] を付与する。また，そこに [著者]を加えるかは以下のように判断する.

[著者], [読者] および [不特定-人] を付与する場合 : 著者自身も実行した経験から钦めていると 考えられる場合には，「[著者]？[読者]？[不特定-人]」を動作主にあたる格に付与する.

(50）ブログに記事を書き込んで、インターネット上で公開するのはとても簡単です。 (公開する $\leftarrow$ ガ:著者] ? [読者] ? [不特定-人], ヨ:ブログ)

[読者] および [不特定-人] を付与する場合：著者が自社製品を紹介している場合など，著者自身 は実行していないと考えられる場合には，「[読者]？[不特定-人]」を動作主にあたる格に付与 する。

(51) 吊るし紐付きですので、部屋に吊るして飾る事もできます。

(飾る ガ:[読者] ? [不特定-人])

## 略歴

萩行 正嗣：2008 年京都大学工学部電気電子工学科卒業. 2010 年同大学大学院情報学研究科修士課程修了. 現在, 同大学院博士後期課程在学中. 日本語ゼ 口照応解析の研究に従事.

河原 大輔：1997 年京都大学工学部電気工学第二学科卒業. 1999 年同大学院修士課程修了. 2002 年同大学院博士課程単位取得認定退学. 東京大学大学院情報理工学系研究科学術研究支援員, 独立行政法人情報通信研究機構研究員, 同主任研究員を経て，2010 年より京都大学大学院情報学研究科准教授. 自然言語処理, 知識処理の研究に従事. 博士 (情報学). 言語処理学会, 情報処理学会, 人工知能学会, 電子情報通信学会, ACL, 各会員.

黒橋 禎夫：1994 年京都大学大学院工学研究科電気工学第二専攻博士課程修了.博士 (工学). 2006 年 4 月より京都大学大学院情報学研究科教授. 自然言語処
理, 知識情報処理の研究に従事. 言語処理学会 10 周年記念論文賞等を受賞.

(2013 年 9 月 20 日 受付)

(2013 年 12 月 3 日 再受付)

(2014 年 1 月 17 日 採録)


# 否定の焦点情報アノテーション

松吉 俊†
}

「誰がいつどこで何をする」という文に「ない」や「ん」，「ず」などの語が付くと， いわゆる否定文となる。否定文において，否定の働きが及ぶ範囲をスコープと呼び， その中で特に否定される部分を焦点と呼ぶ。否定の焦点が存在する場合，一般にそ の焦点の箇所を除いた文の命題は成立する。それゆえ，自然言語処理において，否定の焦点が存在するか，および，どの部分が否定の焦点になっているかを自動的に 判定する処理は, 含意認識や情報抽出などの応用処理の高度化のために必要な技術 である，本論文では，否定の焦点検出システムを構築するための基盤として，日本語における否定の焦点をテキストにアノテーションする枠組みを提案し, 構築した 否定の焦点コーパスについて報告する。否定文において否定の焦点を判断するため の基準を提案し, 否定の形態素および焦点の部分にアノテーションすべき情報につ いて議論する。否定の焦点の判断には，「は」や「しか」などのとりたて詞や前後の 文脈などが手がかりとなるため，これらを明確にアノテーションする。我々は，提案するアノテーション体系に基づいて, 楽天トラベルのレビューデータと『現代日本語書き言葉均衡コーパス』内の新聞を対象としてアノテーションコーパスを構築 した。本論文では，コーパス内に存在する 1,327 の否定に対するアノテーション結果を報告する。

キーワード：否定，否定の焦点，コーパスアノテーション，モダリティ
## Annotation of Focus for Negation in Japanese Text

## Suguru Matsuyoshi ${ ^{\dagger}$}

This paper proposes an annotation scheme for the focus of negation in Japanese text. Negation has a scope, and its focus falls within this scope. The scope of negation is the part of the sentence that is negated. The focus of negation is the part of the scope that is prominently negated. In natural language processing, correct interpretation of negated statements requires precise detection of the focus of negation in the statements. As a foundation for developing a focus detector, we have annotated a part of "Rakuten Travel: User Review Data" and a part of a newspaper subcorpus of the "Balanced Corpus of Contemporary Written Japanese," with our annotation scheme. In this scheme, a negation cue in the text data is linked to the focus by annotation with identifying clues. These clues include focus particles such as "wa" and "shika," and other expressions in the context. We report 1,327 negation cues and the foci in the corpora.

Key Words: Negation, Focus of Negation, Corpus Annotation, Modality

## 1 はじめに

自然言語処理の分野において，文章を解析するための技術は古くから研究されており，これま でに様々な解析ツールが開発されてきた. 例えば, 形態素解析器や構文解析器は, その最も基礎的なものであり, 現在, 誰もが自由に利用することができるこれらの解析器が存在する. 形態素解析器としては, $\mathrm{MeCab}^{1}$ や JUMAN 2 などが, 構文解析器としては, CaboCha 3 や $\mathrm{KNP}^{4}$ な どが利用可能である。近年, テキストに存在する動詞や形容詞などの述語に対してその項構造 を特定する技術，すなわち，「誰がいつどこで何をするのか」という事象 5 を認識する技術が盛ん に研究されている。日本語においては, KNP やSynCha 6 などの解析ツールが公開され，その利用を前提とした研究を進めることが可能になってきた. 自然言語処理の応用分野において，述語項構造解析の次のステップとして, 文の意味を適切に解析するシステムの開発, および, そ の性能向上が望まれている。意味解析に関する強固な基盤を作るために, 次のステップとして 対象とすべき言語現象を見定め, 言語学的観点および統計学的観点から具にその言語データを 分析する過程が必要である.

主に述語項構造で表現される事象の末尾に,「ない」や「ん」,「ず」などの語が付くと，いわ ゆる否定文となる。否定文では，一般に，その事象が成立しないことが表現される．否定文に おいて, 否定の働きが及ぶ範囲をスコープ, その中で特に否定される部分を焦点（フォーカス） と呼ぶ (日本語記述文法研究会 2007). 否定のスコープと焦点の例を以下に示す. ここでは, 注目している否定を表す表現を太字にしており, そのスコープを角括弧で囲み, 焦点の語句に下線を付している。

(1) 雪が降っていたので、[ここに車では来ませ]

(2) 別に [入りたくて入った]のではない。

文 (1)において, 否定の助動詞「ん」のスコープは,「ここに車では来ませ」で表現される事象 である。文(1)からは, この場所に来たが, 車を使っては来なかったことが読み取れるので, 否定の焦点は, 「車では」である。文 (2)において, 否定の複合辞「のではない」のスコープは,「入りたくて入った」であり，否定の焦点は，「入りたくて」であると解釈できる.

文 (1) も文 (2) もいずれも否定文であるが，成立しない事象のみが述べられているわけではな い. 文 (1) からは，書き手がここに来たことが成立することが読み取れ，文 (2) からは，書き手 がある団体や部活などに入ったことが事実であることが読み取れる。一般に, 否定文に対して,
^{1} \mathrm{http} /$ //mecab.googlecode.com/svn/trunk/mecab/doc/index.html

2 http://nlp.ist.i.kyoto-u.ac.jp/index.php?JUMAN

3 http://code.google.com/p/cabocha/

4 http://nlp.ist.i.kyoto-u.ac.jp/index.php?KNP

5 この論文では, 動作, 出来事, 状態などを包括して事象と呼ぶ.

6 https://www.cl.cs.titech.ac.jp/ ryu-i/syncha/
}

スコープの事象が成立しないことが理解できるだけでなく, 焦点の部分を除いた事象は成立す ることを推測することができる (日本語記述文法研究会 2007; Blanco and Moldovan 2011a). ゆ えに，自然言語処理において，否定の焦点を的確に特定することができれば，否定文を含むテキ ストの意味を計算機がより正確に把握することができる。このような技術は, 事実性解析や含意認識, 情報検索・情報抽出などの応用処理の高度化に必須の技術である. しかしながら, 現在のところ, 日本語において, 実際に否定の焦点をラベル付けしたコーパスや, 否定の焦点を 自動的に特定する解析システムは，利用可能ではない.

そこで，本論文では，否定の焦点検出システムを構築するための基盤として，日本語におけ る否定の焦点に関する情報をテキストにアノテーションする朹組みを提案する。提案するアノ テーション体系に基づいて, 既存の 2 種類のコーパスに対して否定の焦点の情報をアノテーショ ンした結果についても報告する.

日本語において焦点の存在を明確に表現する時に, しばしば,「のではない」や「わけではな い」といった複合辞が用いられる。また,「は」や「も」,「しか」などに代表されるとりたて詞 (日本語記述文法研究会 2009) は, 否定の焦点となりやすい. 我々のアノテーション体系では,前後の文脈に存在する判断の手がかりとなった語句とともに, これらの情報を明確にアノテー ションする。

本論文は, 以下のように構成される。まず， 2 章において，否定のスコープおよび否定の焦点 を扱った関連研究について紹介する。次に， 3 章で，否定の焦点アノテーションの基本指針に ついて述べる。続く 4 章で，与えられた日本語文章に否定の焦点をアノテーションする枠組み を説明する。 5 章で，既存の 2 種類のコーパスにアノテーションした結果について報告する． 6 章はまとめである.

## 2 関連研究

言語学の分野においては, 英語や日本語を対象として, 否定という言語現象に関して多くの研究や解説書が存在する。そこには, 否定の焦点についての説明や理論を述べる文献 (Huddleston and Pullum 2002; 加藤, 吉村, 今仁 2010 ; 日本語記述文法研究会 2007) も存在する. 日本語に おいては, 否定文の解釈にとりたて詞が強く関わる。それゆえ, 否定との共起関係 (日本語記述文法研究会 2007,2009 ) や，とりたて詞のスコープの広さ (奥津，沼田，杉本 1986; 茂木 1999 ;沼田 2009; 小林 2009) といった観点から, とりたて詞が関わる否定文の研究が行われている.

自然言語処理の分野では，これまでに，否定のスコープを対象としたアノテーションコーパ スがいくつか構築されている. BioScope (Vincze, Szarvas, Farkas, Móra, and Csirik 2008)は,生医学分野における英語文章を対象に, “not”や“without”などの否定の手がかり語句とその スコープをアノテーションしたコーパスである．Morante らは，このコーパスを利用して，教
師あり機械学習手法を用いた, 否定のスコープ検出システムを提案している (Morante, Liekens, and Daelemans 2008). Li らは, BioScope を対象として, 浅い意味解析を取り入れた, 否定のス コープ検出システムを提案している (Li, Zhou, Wang, and Zhu 2010)。*SEM 20127では, Shared taskの1つとして, 否定のスコープを検出するタスクが設定されており, Conan Doyle の小説を 対象とした, 否定のスコープアノテーションコーパスが提供されている8. 日本語に関しては,川添らが, 日本語の新聞を対象として否定のスコープのアノテーションを進めている (川添, 齊藤, 片岡, 崔, 戸次 2011).

否定のスコープを対象とした研究に比べ, 否定の焦点を対象とした研究はまだ少ない. Blanco らは, PropBank (Babko-Malaya 2005)を基盤データとし, そこにラベル付けされた述語と項の 間の関係を利用して，否定の焦点をアノテーションする方法を提案し，アノテーションコーパ スを構築した (Blanco and Moldovan 2011a). 彼らは, 次の手順で否定の焦点をアノテーション する。

(1) “not”などの否定の語句に付与される MNEG ラベルを含む文を抽出する

(2) MNEG ラベルと直接関係する述語を対象とする

（3）対象の述語に関係する項（A0, A1, A2, TMP, LOC など）の中から否定の焦点を選択 ${ }^{9}$ し, その項のラベルを「焦点」としてコーパスに記述する

このコーパスを利用して, Blanco らは, 機械学習手法やヒューリスティックを用いて否定の焦点を検出するシステムを提案している (Blanco and Moldovan 2011a, 2011b). *SEM 2012 では, Shared taskの1つとして，このコーパスを利用して，否定の焦点を検出するタスクが設定され た ${ }^{10}$. Rosenberg らは，4つのヒューリスティック規則を組み合わせる手法を用いて，否定の焦点を検出するシステムを提案している (Rosenberg and Bergler 2012). 日本語に関しては, 松吉 らが, 拡張モダリティの 1 項目として否定の焦点を扱っている (松吉, 江口, 佐尾, 村上, 乾,松本 2010). しかしながら, 主要な項目ではないとして, 彼らのコーパスにおいて実際にアノ テーションされた事例の数は非常に少ない.

## 3 否定の焦点アノテーションの基本指針

文章に存在する否定を検出し，その焦点にラベルを付け，コーパスを構築する．言語学的利用のみでなく, 自然言語処理への応用も考慮して, アノテーションの基本指針を定める.

## 3.1 焦点の部分を除いた事象が成立すること

『現代日本語書き言葉均衡コーパス』 $(\mathrm{BCCWJ})^{11}$ から抽出した, 否定の焦点の例を以下に示 す.ここでは，否定を表す表現を太字にし，焦点の語句に下線を付している ${ }^{12}$.

(3) だが、学校での子どもの様子はわからないから、それだけでうれしい。 [PN1a_00002]

(4) 十七日まで選手にも協会関係者にも明かさない。[PN2f_00002]

(5) 力を出し切って敗れたわけではない。 [PN2f_00003]

(6) WH O は五月十八日、ジュネーブで開いた総会で台湾の総会へのオブザーバー参加問題 を議題としないことを決め、オブザーバー参加を認めなかった。 [PN4g_00001]

1 章で述べたように, 否定文において, 否定の働きが及ぶ範囲が否定のスコープである (日本語記述文法研究会 2007). 一般に，否定のスコープには，次のものが含まれる ${ }^{13}$.
- 否定付与の対象となった述語
- その述語のすべての項 (必須の項だけでなく, 任意の項も含む)
- （従属度が高い）従属節
- 述語のアスペクト

「のではない」や「わけではない」などの形式が用いられた場合, 文の主題や述語のモダリティ もスコープに含まれることがある。これらの要素を含むスコープの中で, 特に否定される部分 が否定の焦点である.

文 (3) は，家庭訪問を受けた母親の発言の一部である。「ない」のスコープは，「学校での子 どもの様子はわから」で表現される事象である．家庭での子どもの様子は分かると考えられる ので，焦点は「学校での」とするのが妥当であると思われる.

文 (4)は，最終登録選手に関しての監督の発言の一部である。「ない」のスコープは，「十七日まで選手にも協会関係者にも明かさ」で表現される事象である。十七日かそれ以降に登録選手を明かすことが期待できるので，焦点は「十七日まで」と考える.

文 (5)は，試合に敗れた選手に関する報道記事の一部である。否定の複合辞「わけではない」 のスコープは「力を出し切って敗れた」であり，否定の焦点は「力を出し切って」であると解釈できる。

文 (6) は, WHO 総会に関する報道記事の一部である。「なかっ」のスコープは,「WH O はオ ブザーバー参加を認め」で表現される事象である。この例文においては，（前後の文脈を考慮し ても，）スコープの中に特に否定される部分はないように思われる。本研究では，このような場

合に，「なかっ」の焦点は，無しとせず，便宜上，スコープ全体であると考える，紙面が煩雑に なるのを避けるため，焦点がスコープ全体である場合には，例文に下線を付けない．

否定の焦点がスコープ全体でない場合，スコープの事象が成立しないことだけでなく，焦点の部分を除いた事象は成立することが推測できる (日本語記述文法研究会 2007; Blanco and Moldovan 2011a). 例えば，文(5)において，「力を出し切って敗れた」ことは否定されるが，「力 を出し切って」の部分に否定の焦点があることが分かれば，「敗れた」ことは成立することが推測できる. 同様に, 文 (4)において, 「十七日まで」の部分に否定の焦点があることが分かれば,監督はずっと明かさないのではなく, 十七日かそれ以降に「選手にも協会関係者にも明かす」こ とが成立することが推測できる，我々は，基本指針の 1 つとしてこの考え方を取り入れる.

## 3.2 否定要素

本論文では，文中において否定を表す表現のことを否定要素と呼ぶ。本研究では，次の 3 種類の語群をまとめたものを否定要素と定める.

否定辞 助動詞「ない」と「ず」, 接尾辞「ない」, 接頭辞「非」,「不」，「無」，「未」，「反」，「異」非存在の内容語形容詞「無い」, 名詞「無し」

否定を表す複合辞 「のではない」,「わけではない」,「わけにはいかない」など

否定辞のみでなく, 非存在の内容語まで含める理由は, 「無い」は, 存在の内容語「ある」の 丁寧な否定「ありません」と同等と思われるからである. 否定辞「ん」が使用されている「あ りません」は対象とし，「無い」は内容語なので対象としないのは，不合理であると思われる。言語学の文献 (森田, 松木 1989 ; 日本語記述文法研究会 2007) において, 否定を表す複合辞と される表現は，1形態素の否定辞と異なる性質を持つと思われるので，区別して扱う.

接頭辞「非」や「不」は，直後の語を否定する働きを持つのみであり，これらに対して焦点 を判断する必要はないと思われがちである。しかしながら，次の例のように，「ない」や「ん」 と同様に，接頭辞もスコープの一部に焦点を持つことがあるので，対象とした.

（7）九十年代の「失われた十年」ではっきりしたのは、もはや 民間まかせでは 過剩債務処理 は不可能ということだ。 [PN1b_00004]

これは，前の文脈から，過剰債務処理には政府の介入が必要であることが読み取れる例であり，否定の焦点は「民間まかせでは」であると考える.

## 3.3 否定要素としない語句

否定辞か非存在の内容語を含む 2 形態素以上の慣用表現は, 全体を 1 語とし, 焦点判断の対象としないこととする。これらの慣用表現は, 大きく分けると, 次の 2 種類からなる.

複合語「物足りない」,「仕方がない」,「思わず」など
否定以外の意味を持つ複合辞「なければならない」,「ないといけない」,「かもしれません」,

「にもかかわら ず」,「だけでなく」など

上記の複合語に相当するかどうかは, 次の 2 点から判断する.
- 肯定形（例えば,「仕方がない」に対する「仕方がある」）が, 通常, 使用されるか
- 国語辞典 (松村, 小学館『大辞泉』編集部 1998; 西尾, 岩淵, 水谷 2000) に見出しが立っ ているか

複合辞であるかどうかの判断は, 言語学や日本語教育の文献 (森田, 松木 1989 ; グループ. ジャマシイ 1998)を参考にし, 前節で述べたように, 否定を表す複合辞とされる表現は, 否定要素として扱う。

助動詞「ない」か接尾辞「ない」, もしくは, 形容詞「無い」を使った単純な否定表現に言い 換えられない否定の接頭辞は, 否定要素とはしない. 例えば, 「不十分」は,「十分でない」こ とであるので, 焦点判断の対象とする。一方, 「不気味」は, 「気味が悪い」ことであり,「気味 がない」や「気味でない」に言い換えられないので，対象としない.

## 3.4 否定要素と呼応する程度・頻度の副詞

以下の例文のように, 否定要素に呼応する, 程度の副詞や頻度の副詞が用いられることがあ る.ここでは, 注目している否定要素を太字にし, 程度の副詞や頻度の副詞に下線を付ける.

（8）ボールを回すくらいで、そんなにハードな練習じゃなかった。 [PN2f_00002]

（9）市街地では、街灯やライトアップによる“光害”で夜空の星がなかなか見えない。 [PN2g_00004]

(10）価格は 1 万円前後で、「いつもはぜいたくできないけれど、お正月くらい、という方が多 いようです」。 [PN3b_00004]

文 (8) で述べられていることは,「全くハードな練習ではなかった」ことではなく, ハードな練習ではあったが，その程度が想定されるよりも高くなかったということである. 同様に, 文 $(9)$ では, 星は全く見えないのではなく, 見える程度や頻度が低いということが述べられている。文 (10) の該当箇所は，いわゆる部分否定であり，「ぜいたくできる」ことが全く成り立たないわ けではなく, たまには成り立つことが読み取れる。否定要素に呼応する, 程度の副詞や頻度の 副詞は，全く成り立たないことを強調する完全否定の副詞と，全く成り立たないわけではない ことを表現する弱否定の副詞に分類することができる (日本語記述文法研究会 2007$)^{14}$.「全然」 や「絶対に」,「決して」などの副詞は, 完全否定の副詞であり, 文 $(8) \sim(10)$ における下線の副詞などは，弱否定の副詞である.

本研究では，否定と呼応する弱否定の副詞を否定の焦点とみなす.これらの副詞は，「多くは (持てない)」や「速くは (走れない)」のような形容詞連用形十「は」や，「頻繁には（通えな い)」のような形状詞 +「には」と同様に用いられる。このような形容詞や形状詞を否定の焦点 として扱うことは自然であることから, これらの形容詞や形状詞に連続するものとして，否定 と呼応する弱否定の副詞も否定の焦点とみなす 15 .このようにみなしても， 1 章で述べた，言語学の文献における焦点の定義と矛盾することはないと思われる，上の例で見たように，弱否定 の副詞に対しても 3.1 節の考え方が成立する.

一方, 完全否定の副詞は, 否定のスコープの一部ではなく, 否定のスコープ全体が全く成り 立たないことを強調する (日本語記述文法研究会 2007). 文 (11) と文 (12) に，否定と呼応する 完全否定の副詞の例を示す。ここでは，注目している否定要素を太字にし，完全否定の副詞に 二重下線を付ける。

(11) 栃乃洋をまったく寄せ付けなかった。[PN1e_00004]

(12) 一向に出口が見えない長期の不況、社会全体をおおう閉塞状況、重なる将来への不安など

前世紀終盤から引き継いだ課題への各党の対応を、国民はどう判断するか。[PN1b_00002] このような場合, スコープ全体が否定の焦点であるので, 否定と呼応する完全否定の副詞を否定の焦点とみなすことはしない.

## 3.5 とりたて詞

とりたてとは, 文中のある要素をきわだたせ, 同類の要素との関係を背景にして, 特別な意味 を加えることである (日本語記述文法研究会 2009).「は」や「も」,「さえ」,「しか」など，とり たての機能を持つ助詞のことを, 本研究ではとりたて詞と呼ぶ. とりたて詞が付いた語句は, 否定の焦点になりやすい，例として，対比を表す「は」を含む否定文と，限定を表す「しか」を含 む否定文を以下に示す。いずれの例においても，とりたて詞が付いた箇所が否定の焦点である.

(13) 前半はスコアが伸びずパープレー。[PN3d_00003]

(14) 普段は決まったものしか料理しないので、おけいこ感覚で。[PN3b_00004]

文 (13) は，ゴルフの大会において，前半と後半を対比して述べるものであり，後半はスコアが

のは料理しないことが述べられている.

本研究では，否定の焦点ととりたて詞の関係を観察するために，とりたて詞の有無とその種類をアノテーションする．基本的にはガ格やヲ格などの格情報と同様の形式でアノテーション

するが，限定を表す「しか」と，数量語に付く「も」には特別なマークを付与する.

文 (14)で見たように，「しか」は，必ず否定要素と共起する。「しか」が付く項は強く取り立 てられるので，常に否定の焦点となる。「しか」が存在する否定文では，文に述べられたまさ にこの場合には事象は成立するが，これ以外の場合には成立しないことが表現される。「しか」 が存在する事例には，3.1節の考え方を適用できないので，特別なマークを付けて，「しか」が存在することを明示する。これにより，計算機は以下に例示するような解釈を得ることが可能に なる。文 (13)の焦点には特別なマークを付けないので，計算機は，3.1節の考え方を適用して，「前半でない場合にスコアが伸びた」という解釈を得る。一方，下の文 $\left(13^{\prime}\right)$ の焦点には「しか」 という特別なマークを付けるので，計算機は，規則の例外であることを認識し，「前半にスコア が伸びた。前半でない場合はスコアが伸びなかった」という解釈を得る.

$\left(13^{\prime}\right) \quad$ 前半しかスコアが伸びなかった。[作例]

数量語に付く「も」が否定要素と共起すると，「その概数には届かない」という意味と，「書 き手はそれを少ない・低いと捉えている」ことが表現される (日本語記述文法研究会 2009). こ れは，累加の「も」にはない性質である。例を以下に示す.

（15）出場者ランキングの二十位にも入っていなかった 2 年生・高平慎士が、晴れの舞台で 堂々と高校 3 傑入り。 [PN1e_00003]

3.1 節の考え方の適用外ではないが，自然言語処理における評判分析・感情解析夕スクに有用で あると思われるので, 累加の「も」ではないことを示す特別なマークを付けて, 数量語に付く 「も」が存在することを明示する。

2 章の冒頭で少し触れたように, 言語学の分野においては, 否定文にとりたて詞が存在する 場合, 否定のスコープととりたて詞のスコープのどちらが広いかを考慮しながら，否定文の解釈に対するとりたて詞の性質を議論する (奥津 他 1986; 茂木 1999; 沼田 2009; 小林 2009). 例 えば，次の文は，2つのスコープのどちらが広いかにより，2つの異なる解釈が可能である (茂木 1999).

(16) 親にまで打ち明けなかった。[(茂木 1999)の p. 29]

「まで」のスコープが否定のスコープより広い場合の解釈最初に打ち明けるべきである親に 対しても打ち明けなかったし，親以外に対しても打ち明けなかった.

否定のスコープが「まで」のスコープより広い場合の解釈信頼できる親友には打ち明けたが，

（問題を大きくしたくなかったので,）親には打ち明けなかった.

4.1 節で述べるように, 本研究では, 3.1 節の考え方に基づいて否定の焦点をアノテーション する．とりたて詞のスコープの広さも考慮しながら情報をアノテーションすることは， 今後の 課題である.

## 3.6 二重否定

否定要素が 2 つ重なって用いられることを二重否定と呼ぶ (日本語記述文法研究会 2007). 以下に，二重否定を含む例文を示す.ここでは，否定要素とその焦点の対応を明示するため, $i$ や jなどの添字を用いている.

（17） 1 年生のうち、鈴木は $j$ 、眠たそうに走っていたけれど、早朝練習に来なかっ ${ }_{i}$ たわけで はない ${ }_{j}$ [作例]

(19) 理由 なく ${ }_{k} j 、$ レストランでは $_{i}$ これを食べない ${ }_{i}$ のではない ${ }_{j}$ [作例]

（20） 彼なら $j$ 金曜日までに報告書を仕上げることは不 $i_{i}$ 可能ではない ${ }_{j}$ [作例]

文 (17)では，「なかっ」と「わけではない」という 2 の否定要素が重なって用いられてい る. 鈴木以外の 1 年生の誰かは早朝練習に来なかったことが読み取れるので，外側の否定要素 の「わけではない」は，「鈴木は」に焦点を持つと考えられる.

文 (18)では，外側の否定要素の「のではない」の焦点は，「気まずくて」であると思われる.

文 (19)には，3つの否定要素が使用されており，「のではない」のスコープの中に，残りの 2 つの否定要素が含まれる，家ではこれを食べるが，レストランでは食べないことが推測できる ので, 「ない」の焦点は,「レストランでは」である，理由がないのではなく，理由があること が読み取れるので, 「のではない」の焦点は, 「理由なく」であると考える.

文 (20)は，接頭辞の否定要素を含む例である，彼以外には不可能であることが推測できるの で,「ない」の焦点は「彼なら」である.

本研究では，二重否定に関わる否定要素に対して，それぞれその焦点が何であるかを判断し てアノテーションする17.このとき，内側の否定要素のスコープの事象が二重否定により成立 する場合, 内側の否定要素に特別なマークを付ける。例えば，文 (17)の「なかっ」のスコープ は,「鈴木は早朝練習に来」で表現される事象であり, 二重否定により, この事象は成立するこ とが読み取れる。この「なかっ」には上記のマークを付け，「鈴木は早朝練習に来なかった」こ とが事実ではないこと（すなわち，「鈴木は早朝練習に来なかった」ことが否定されていること） を表現する。一方, 文 (18)の「なかっ」のスコープは, 「山田は合宿に参加し」で表現される 事象であり，この文からは，「山田は合宿に参加しなかった」ことが事実であることが推測でき る.この場合は, 二重否定に関わらない通常の否定要素と同様に扱うことができるので, 特別 なマークは付けない. このようなアノテーションは, 3.1 節の考え方と矛盾を起こさない. 例え ば，文 (17)における外側の否定要素である「わけではない」に対して 3.1 節の考え方を適用し て，1 年生のうち鈴木以外の誰かは早朝練習に来なかったことを推測することができる。同様 に, 文 (19) における内側の否定要素である「ない」に対して 3.1 節の考え方を適用して，レス

トラン以外の場所ではこれを食べることが推測できる。

3.5 節で述べたように，「しか」が存在する事例には， 3.1 節の考え方を適用できない。二重否定と「しか」が混在する場合は，これらに対する特別なマークを併用する．例えば，次の例文 からは, 田中が早朝練習に来たことと, 田中以外の誰かも早朝練習に来たことが読み取れる.

(21) 今朝は、田中しか ${ }_{i}$ 早朝練習に来 なかっ $i_{i}$ たけげはない ${ }_{j}$ [ [作例] このような解釈を表すために, 内側の否定要素である「なかっ」に「否定されている」ことを表 す特別なマークを付け，さらに，その焦点である「田中しか」に「しか」に関する特別なマー クを付ける。

出現頻度はかなり低いと思われるが, 三重以上の否定が存在する場合も, 二重否定の場合と 同様にアノテーションする.

## 4 否定の焦点アノテーションの枠組み

この章では，まず，否定の焦点を判断する基準について述べる。 そして，否定要素とその焦点に対して定めたアノテーション項目と, そこに付与するラベルについて説明する.

## 4.1 否定の焦点の判断基準

1 章で述べたように，否定要素によって特に否定される部分が否定の焦点である。これを安定して判断するために，3.1節の考え方に基づいて，我々は次のような判断基準を定めた.

（1）ある文の否定の焦点を判断する時には，その文だけでなく，周りの文脈も広く参照する

（2）対象とする文から，一部の表現と否定要素を除外した事象を生成する。その事象が成立 することが推測できれば，除外した表現の部分を否定の焦点と判断する

（3）解釈に複数の可能性が考えられる場合は, 否定の焦点はスコープ全体であるとする

・ 例えば，一部に焦点があると考えることもできるし，スコープ全体が焦点である と考えることもできる場合
- 例えば，A という部分に焦点があると解釈することもできるし，B という部分に 焦点があると解釈することもできる場合

基準 (3) は, 判断する人間の思い込みを最大限排除するために設けたものである．複数の解釈 が発生するのはどのような状況であるかを調査し, その状況の説明を含め, 複数の解釈が存在 することをアノテーションする枠組みを設計することは，今後の課題である。

## 4.2 項目とラベル

否定要素に対して，以下の５つのアノテーション項目を定める.

表層文字列 文に出現した否定要素の表層文字列。出現形で記述する
形態素 ID 否定要素の形態素の ID

品詞 助動詞, 接尾辞, 接頭辞, 形容詞, 名詞, 否定複合辞のいずれか (3.2 節参照)

二重否定 二重否定により, 事象が成立しているとみなせるか

最終更新日“YYYYMMDD”という形式で記述された最終更新日

否定複合辞のリストとプログラムを用意すれば, これらのうち, 二重否定以外の情報は自動付与が可能である。ただし，形態素解析辞書 UniDic 18 では，助動詞ではない「ない」は，すべ て「形容詞, 非自立可能」と解析されるため, これらを半自動的に「形容詞」と「接尾辞」に 分類する必要がある.

否定の焦点に対して, 以下の7つのアノテーション項目を定める.

代表表層文字列 焦点の表層文字列. ただし，後述する代表形態素のみを記述する

代表形態素 ID 焦点の代表形態素の ID

項・節の種類 ガ格, ヨ格, デ格, 副詞, ノの項, ナの項, テ節, 卜節など, 焦点の統語的分

類. 複数記述可

特別なとりたて詞「しか」や，数量語に付く「も」が存在するか

意味分類 制限-時間, 制限-場所, 制限-対象, 付加-連用修飾, 付加-連体修飾, 付加-アスペク トなど, 意味解釈に基づいた, 否定されている語句の分類

判断の根拠 その箇所を焦点であると判断するに至った根拠. 自由記述

手がかり語句 文章中に存在する，焦点判断の手がかりとなった語句．複数記述可

コーパスにおいて否定の焦点は代表 1 形態素にラベル付けする。このように決めた理由は,否定の焦点の自動検出システムを評価する際に, 正解とシステムの出力の比較が容易になるか らである。代表 1 形態素は, 次のように定める.
- 内容語
- 複合語の場合, 接尾辞を除く末尾の語
- 修飾語が存在する場合, それが係る末尾の語

1 形態素にラベル付けするが，その 1 形態素のみに焦点があると考えるのではなく，その形態素を含む項（場合によっては，節）全体に焦点があるとみなす.

表層的な格助詞や接続助詞などに基づく分類が, 「項・節の種類」であり, 焦点の語句が表す 意味に基づく分類が，「意味分類」である．例えば，「意味分類」の“制限-場所”は，場所を表 す語句に否定の焦点があり，そこではない場所をうまく選べば，対象事象が成立することを表 す.「意味分類」の“付加-連用修飾”は，程度の副詞や頻度の副詞に対して付与する。

文中に存在する形態素列をそのまま記述する項目が「手がかり語句」であり，人手による判断の根拠を備考として自由記述する項目が「判断の根拠」である. 現在は,「判断の根拠」は自

由記述としているが，使用できる語彙を制限した，いわゆる制限言語により根拠を記述する方法を模索している。

上に挙げた項目のうち, 「項・節の種類」と「意味分類」,「手がかり語句」は, 否定の焦点を 自動的に検出するシステムを構築する際に，有用な情報を提供すると考えている．焦点検出の 最初の処理として，焦点の候補となる語句に対してこれらの項目を適切に特定することができ れば，その情報は，それぞれ，形態的・統語的手がかり，意味的手がかり，談話的手がかり19と して，否定の焦点を決定する処理に利用することが可能であると思われる.

構文的制約から，否定要素に対して選択できる焦点の候補が 1 つしかない場合，すなわち，焦点はスコープ全体であると考えるしかない場合，そのような事例とその他の事例を区別する ことは有用である。なぜならば，焦点検出システムの評価にアノテーションコーパスを用いる 時, このような事例に対してシステムは必ず正解のラベルを出力するので，システムの本質的 な性能を見るために，評価データからこのような事例をすべて除去したいことがあるからであ る. 我々は，上で述べた項目に加え，アノテーション項目として「候補数」を設計 ${ }^{20} し ， ア ノ$ テーション作業を行ったが, 今回の作業では, 候補数が 1 となる事例は見つからなかった。アノ テーションコストを考慮すると, 人手によりこの項目をアノテーションすることは良い方法で はないことが分かった. プログラムにより，「1文中に述語と否定要素しか存在しない」事例を 見つけることが，候補数が 1 の事例を見つけるための得策であると思われる．現在，「候補数」 をアノテーションすることは保留している.

## 4.3 否定のスコープ

本来ならば, 否定の焦点をアノテーションする前に, 否定のスコープを明示的にアノテーショ ンすべきである。既存の述語項構造解析の技術を用いれば，ある程度は自動的に否定のスコー プを認識することができるが，対象が整った文章でない場合，人間による修正作業が多く発生 する。本研究では, 人的コストの関係から，否定のスコープをアノテーションしない，人間が 否定の焦点を判断する時には，対象となる否定要素のスコープを目で確認するに留める。頑健 かつ高い精度で否定のスコープを認識するシステムを開発することは，今後の課題である。

## 4.4 データ構造

我々が提案するアノテーション体系に基づく否定の焦点コーパスは, 図 1 のような XML に よって表現する。この図は, 3.1 節の文 (3) に対するアノテーション結果である.

アノテーション対象のテキストデータは, 次のような形式でファイルに保存されていること を前提とする。

図 1 提案するアノテーション体系に基づくXML ファイルの例 [PN1a_00002]
- 文分割されている
- 1 文が $<$ sentence>要素で囲まれている
- 形態素解析されている
- 各形態素は, $<\mathrm{SUW}>$ や <tok>のような要素で囲まれている

・ 形態素を囲む要素は，少なくとも 1 文内で一意の ID 属性を持っている

例えば，BCCWJ の XML 形式のデー夕は，上記の形式に合う．また，文分割したテキストデー 夕を，オプション “-f 3”を指定しながら構文解析器 CaboCha で構文解析した出力結果もまた,上記の形式に合う，我々は，前処理として，すべての＜sentence>要素に独自のID（通し番号） を付与する。

提案する XML では，＜wsb:negation>要素を用いて否定要素の情報を記述し，＜wsb:focus>要素と <wsb:description> 要素，＜wsb:clue>要素を用いて否定の焦点の情報を記述する ${ }^{21}$.

## $<$ wsb:negation $>$ 要素

1 文もしくは文の断片を表す < sentence > 要素の直接の子要素として記述する. 4.2 節で述べ たアノテーション項目に対する値を以下の属性に記述する。

-@wsb:orthtoken（必須属性）: 表層文字列
- @wsb:morphID (必須属性) : 形態素 ID
- @wsb:POS (必須属性) : 品詞
- @wsb:doubleNegative（任意）:二重否定

-@wsb:lastupdate（必須属性）: 最終更新日

## $<$ wsb:focus $>$ 要素

<wsb:negation> 要素の直接の子要素として記述する.

否定の焦点がスコープ全体である場合は，1 という値を記述した@wsb:scope 属性のみを指定 する。

否定の焦点がスコープの一部である場合, 子要素として＜wsb:description>要素と <wsb:clue>要素を用意すると同時に，＜wsb:focus＞要素の以下の属性 ${ }^{22}$ に值を記述する.

-@wsb:orthtoken（必須属性）: 代表表層文字列

-@wsb:morphID (必須属性) : 代表形態素 ID
- @wsb:argTypes (必須属性) : 項・節の種類

-@wsb:toritate（任意）: 特別なとりたて詞

-@wsb:class (必須属性) : 意味分類

<wsb:description> 要素のコンテンツに「判断の根拠」を記述する。この要素は 1 つのみ用意す ることができる．「手がかり語句」を記述する＜wsb:clue> 要素には，次の属性の値を記述する。
- @wsb:sID（任意）: 手がかりの形態素列が対象の文の外に存在する場合, 手がかりが存在する文の ID を記述する
- @wsb:orthtokens（必須属性）: 手がかりの表層文字列の列. 形態素間は “.”で区切る
- @wsb:morphIDs （必須属性）: 表層文字列の列に対応する形態素 ID の列. 形態素間は “."で区切る

必要ならば，＜wsb:clue>要素は 2 つ以上用意しても良い.

我々のデータ構造は，＜sentence> 要素に 1 つの子要素（孫要素を含む）を追加するのみであ るので，BCCWJ の XML 形式のデータを利用するアノテーションや，XML 形式の CaboCha フォーマットを利用するアノテーションと共存できるという長所を持つ。例えば，松吉らの拡張モダリティアノテーション (松吉 他 2010) と我々のアノテーションは共存可能である.

## 5 否定の焦点コーパス

前章で説明したアノテーションの枠組みに基づき，次の 2 つのテキストデータを対象として，否定の焦点コーパスを構築した。

(1) 楽天データ ${ }^{23}$ の楽天トラベル: レビューデータ

(2) BCCWJにおけるコアデータ内の新聞 $(\mathrm{PN})$
$ ”という値は「複数」を表す.

23 http://travel.rakuten.co.jp/
}

## 5.1 楽天トラベル: レビューデータ

楽天トラベル: レビューデータのうち, 重要文抽出に関して小池らが使用したものと同じレ ビュー集合 (小池, 松吉, 福本 2012) を対象とした。これを選択した理由は，小池らのコーパス と合わせることで，要約における重要文と否定の焦点の間の関係が明らかになる可能性がある からである ${ }^{24}$.

小池らのレビュー集合について説明する，彼らは，まず，宿泊施設に対するレビュー数の分布を調查し, $90 \%$ 以上の宿泊施設はレビュー数が 1 から 58 の範囲にあることを明らかにした. そして，その結果に基づき，レビュー数が 10 から 58 の範囲の宿泊施設の全体から，無作為に 40 の宿泊施設を抽出した，最後に，独自の文分割規則により半自動的にそのレビュー集合を文分割した。

このコーパスには，5,178 文が含まれており，形態素の品詞情報のみに基づいて抽出した否定要素の候補は，1,246 個であった，以下，このコーパスを「レビュー」と表記する.

## $5.2 \mathrm{BCCWJ$ コアデータの新聞}

BCCWJ 全体の約 1/100 のデータがコアデータに指定されており, このデータは, その他の部分と比較して高い精度で解析が施されている。コアデータの一部に言語学的情報を付与する場合, 国立国語研究所が定めたファイル優先順位 ${ }^{25}$ に従うことが推奨される. 我々は，コアデー 夕内の新聞 340 ファイルのうち, 優先順位が 1 から 54 までの “A”グループを対象とした.

このコーパスには，1文もしくは文の断片を表す, XMLの $<$ sentence>要素が 2,708 個含まれ ており, 否定要素の候補は, 406 個であった. 以下, このコーパスを「新聞」と表記する.

## 5.3 アノテーション作業

4.4 節で説明した XML 形式のファイルは, 独自プログラムにより, HTML 形式のファイルに 変換することができる。この HTML 形式のファイルをブラウザーで開いたところを, 図 2 に示 す. 作業者は，ブラウザー上で HTML ファイルを確認しながら，テキストエディターにおいて XML ファイルを更新する。作業にかかる時間は, 100 個の否定要素候補に対して 3 時間程度で ある。XMLの編集に適したエディター環境の構築は, 今後の課題である.

2 人の作業者が独立に「新聞」に対してアノテーション作業を行い, 2 人の作業結果において 焦点の場所がどれほど一致するかを調査した. 全 304 個の否定要素のうち, 103 個が不一致で あったが， 2 時間ほど 2 人で議論することにより, これらの不一致をすべて解消することがで きた. 不一致の主な原因は, 以下の 3 点であった.

・ スコープが明示されていないことによる勘違い

## BCCWJ PN(新聞): PN2f_00002.xml

・否定要素を赤で表示 (スコープ全体が焦点である覔定要素を赤と下線で表示)

・否定要素の焦点を青と下線で表示 (マウスオーバーで説明表示)

 \\

図 2 ブラウザー上で見た HTML ファイル
- 作業者のうち 1 名は, 広く文脈を参照していなかった

$\cdot$とりたて詞「だけ」が持つ限定の意味に引っ張られた

「レビュー」に対するアノテーション作業は, 1 人の作業者が行った. その後, もう 1 人の作業者が作業結果を確認し，議論の上，数個のラベルを修正した.

## 5.4 コーパスの分析

2 つのコーパス「レビュー」と「新聞」における，否定要素候補の分布を表 1 に示す. 2 つの コーパスにおいて，否定要素はそれぞれ 1,023 個と 304 個であり，いずれのコーパスでも，助動詞「ない」と「ず」が全体の過半数を占めることが分かる.

2 つのコーパスにおいて, 否定の焦点がスコープ全体でないものは, それぞれ 301 個と 72 個 であった.「レビュー」では, $29 \%(301 / 1,023)$ の否定要素が,「新聞」では, $24 \%(72 / 304)$ の否定要素が，スコープの一部に焦点を持つことが分かる。自然言語処理において，否定の焦点が 適切に検出されず，すべての焦点はスコープ全体であるとして否定文を扱う場合， $30 \%$ 弱の事例に対して，否定文が含意する解釈を把握できないことになる。この数字は無視できないほど
大きいと思われる。

スコープ全体でない焦点の「項・節の種類」の分布を表 2 に示す. 図 1 に例示されるような, ある格と“ノの項”が同時に付与されている事例は, この表では, “ノの項”として集計した.「レ ビュー」には，焦点が副詞である否定要素が多いことが分かる。「新聞」のデー夕数が少ないの で，確定的なことは言えないが，どの格が焦点になりやすいかも，2つのコーパスで異なる傾向があるようである.

焦点である部分に付いていたとりたて詞の数を表 3 に示す. 2 つのコーパスを合わせ， $35 \%$ $(129 / 373)$ の焦点に何らかのとりたて詞が付いていたことが分かる．とりたて詞「は」は，焦点 である箇所の手がかりとして利用できそうに見えるが，「は」は，特に主題を表す「は」として， スコープ全体が焦点である事例にも多く出現するので，注意が必要である． 3.5 節で述べたよう に，スコープの中に「しか」が付く項が存在する場合, それが否定の焦点となる.

焦点の語句が表す意味に基づく分類結果を表 4 に示す.「レビュー」には，焦点が副詞である 否定要素が多いため，“付加-連用修飾”が多いことが見て取れる。「レビュー」は宿泊施設のレ ビュー集合であるので，場所を表す語句に否定の焦点がある“制限-場所”が，「新聞」に比べ，著しく多いことが分かる.

判断の根拠 26 は，自由記述であるため，様々な回答が見られた．「レビュー」では，副詞が焦

表 1 否定要素候補の分布

表 2 スコープ全体でない焦点の分布

点となる事例が多かったので，次のような根拠が多く見られた.
- 程度の副詞が付加的に使用されている（86 事例）
- 時間の副詞（句）が付加的に使用されている（20 事例）
- 様態の副詞が付加的に使用されている（8事例）

しかしながら，このような特別な場合を除けば，一致する回答はほとんどなく, 出現回数が 1 回の回答は，160 事例あった。参考として，その中から任意に選択した回答を以下に示す.

・それまでは連絡が取れた
- 一般に材料は入れる
- 一部は押さえた

$\cdot$その他の項目では負ける可能性がある

・このホテルは特別なサービスがある

これらの回答を自然言語処理において有効に活用するためには， 4.2 節で述べたように，できる 限り，語彙と書き方を制限する方法が有効であると思われる.

対象文内に存在した手がかり語句の数と，対象文の外に存在した手がかり語句の数を，表 5 に示す.「レビュー」では， 2 事例に対してそれぞれ 2 の手がかり語句が記述されていたため，合計が 373 ではなく, 375 となっている.この表から, $87 \%(327 / 375)$ の手がかり語句は, 対象文内に見つかることが分かる。しかしながら，今回のアノテーション作業においては，広く文

表 3 焦点に付いていたとりたて詞

表 4 焦点の意味分類結果

表 5 手がかり語句が存在した位置

脈を見渡すことにより，対象文が持つ意味の曖昧性を解消してから，手がかり語句を決定して いるので，ほとんどの否定の焦点は対象文内の情報のみで特定できると結論付けることはでき ないと思われる，今後は，徐々に参照する文脈を広げながら，「どこまで参照したか」という情報とともに，手がかり語句を記述する枠組みが必要である.

## 6 おわりに

本論文では，否定の焦点検出システムを構築するための基盤として，日本語における否定の 焦点をテキストにアノテーションする枠組みを提案し, 実際に 2 種類のテキストを対象として 構築した否定の焦点コーパスについて報告した.

今後の課題は大きく 3 つある．1つめは，アノテーション結果を分析することにより明らか になった, アノテーション体系の不備を改めることである. 特に, 判断の根拠や手がかり語句 の情報を，自然言語処理において使いやすい形で記述する方法を考案する必要がある．2つめ は，新しいジャンルのテキストに焦点の情報をアノテーションし，コーパスを大きくすること である。現在, BCCWJの新聞以外のレジスタに対してアノテーション作業を進めることを計画している，3つめは，構築したコーパスを利用して，実際に日本語における否定の焦点を検出 するシステムを実装することである。大槻らは，独自のヒューリスティックを利用することに より, 日本語における否定の焦点を検出するシステムを提案している (大槻, 松吉, 福本 2013).我々は，今回アノテーションした情報を有効に活用することにより，高い精度で焦点を検出で きるシステムの構築を目指したい.

構築したコーパスは，楽天データおよび BCCWJ との差分形式で，無償で一般公開する予定 である。

## 謝 辞

本論文の查読者の方々から，本研究に関して有益なご助言をいたたきました．また，本研究 では, 楽天トラベル株式会社の施設レビューデー夕と, 国立国語研究所の『現代日本語書き言葉均衡コーパス』を利用させていたたきました。ここに記して感謝の意を表します。本研究の一部は, 科研費若手研究 (B)「否定焦点コーパス構築と焦点自動解析に関する研究」（課題番号： 25870278，代表：松吉俊）の支援を受けています.

## 参考文献

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## 略歴

松吉 俊：2003 年京都大学理学部卒業. 2008 年同大学院情報学研究科博士後期課程修了. 奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科特任助教を経て,現在, 山梨大学大学院医学工学総合研究部助教. 京都大学博士 (情報学). 自然言語処理の研究に従事. 情報処理学会, 言語処理学会, 各会員.

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


# コミュニティ QA における意見分析のための アノテーションに関する一検討

関 洋平†

意見分析の研究が盛んになり, 世論調査, 評判分析など, 多岐にわたる応用が実現さ れている. 意見分析の研究においては，他の言語処理研究と同様に，コーパスの重要性が指摘されている. 意見分析研究のコーパスは, 応用目的に応じて, 対象とす る文書ジャンルが変化し, アノテーションすべき意見の情報も変更する. 現在, 意見分析コーパスは，ニュース，レビュー，ブログなどの文書ジャンルを対象としたも のが多い，一方で，対話型の文書ジャンルには焦点が当てられておらず，アノテー ションについての明確な方針がない. 本稿では, 『現代日本語書き言葉均衡コーパ ス』に含まれるコミュニティ QA の文書を対象として，詳細な分類タイプに基づく 意見情報ならびに関連した情報のアノテーションを行い，コーパスを作成する。ま た, 複数のアノテーション情報を重ね合わせることにより，コーパス中の質問や回答に現れる意見の特徴を明らかにすることで，ドメインを横断した意見分析や，意見質問の応答技術といった, 現在の意見分析研究が直面している難しい課題に対す る新たな知見を提供できることを示す.

キーワード：意見分析，コーパスアノテーション， BCCWJ，コミュニティ QA
## Research on Annotation of Sentiment Analysis in Community QA

\author{
YOHEI SEKI ${ }^{\dagger}$
}

Recent sentiment analysis studies have demonstrated that many services such as public opinion surveys and reputation analyses are derived from a variety of documentary resources. The annotated corpus in sentiment analysis is one essential resource, as are other NLP technologies such as POS tagging and named entity extraction. The sentiment annotation policy should be defined according to the task and relevant document genre. Recently, many sentiment corpora have been published in news, review, and blog genres. However, a sentiment corpus in the dialog document genre, which involves questions and answers, has yet to be studied, and a sentiment annotation policy has yet to be clearly defined. In this paper, we explain an approach to annotating and creating a sentiment corpus with detailed sentiment types using community QA documents in BCCWJ. We also identify the different sentiment characteristics in a corpus through combinations of annotations to provide novel insights in the challenging topics of opinion question answering and domain adaptation.

Key Words: Sentiment Analysis, Corpus Annotation, BCCWJ, Community QA

## 1 はじめに

ここ数年, Web などの大量の電子化テキストに現れる他者が発信した意見情報を抽出し，集約や可視化を行うことで，世論調査や評判分析といった応用を実現する研究が進んでいる (Pang and Lee 2008; Liu 2010; 大塚，乾，奥村 2007; 乾，奥村 2006). これらの研究を総称して，意見分析 (Sentiment Analysis) あるいは意見マイニング (Opinion Mining) と呼ぶ (Pang and Lee 2008). 対象となる文書ジャンルは, 報道機関が配信するニュース, Web 上のレビューサイト,個人が自身の体験や意見を記述するブログやマイクロブログなどであり，政策や選挙のための 情報分析, 世論調査, 商品や映画やレストラン・ホテルなどのサービスの評判分析, トレンド 分析, などについて実用化が進められている. 現在の意見分析の研究は, 技術は洗練され, 応用範囲は広がりつつあるものの, ここ数年, 従来のやり方を大きく変えるような提案は著者の 知る限りではあまり見当たらない，その結果，意見質問応答や，ドメインを横断した意見分析 といった難易度の高い応用は，技術の壁にぶつかっている印象を持っている。

意見質問応答は, factoid 型, すなわち従来の質問応答技術に比べて, 回答が長くなる傾向が あり，また，質問に対する正答は，1つだけではなく，複数の意見を集約したほうが適切である 場合が多い. 初期の研究 (Stoyanov, Cardie, and Wiebe 2005) では, 文や節などの単位を主観性 などの情報に基づきフィルタリングすることで, 回答が得られる可能性が増すことが指摘され ていた。その後の研究 (Balahur, Boldrini, Montoyo, and Martinez-Barco 2010)によると, 評価型会議 TAC (Text Analysis Conference) で提供されたブログからの意見質問応答・要約のデー タセット (Dang 2008)1を用いた実験では，ブログを対象として，特定の事柄に対する意見を問 い合わせ，回答を得るというタスクについて，質問，回答を同一の極性や話題によりフィルタ リングすることが有効であり，また複数の連続する文を抽出することが効果的であるが，意味役割付与などに基づくフィルタリングは必ずしも有効な結果が得られていない. さらに，さま ざまな識者や組織により表明されている意見を話題別に集約するタスク (Stoyanov and Cardie 2011) などの提案もある. 本研究では, 複数の個人的な意見や体験が含まれる情報を集約して,回答として適切に構成するためには, 従来の意見の属性, 主観性, 極性, 意見保有者などにと どまらず，意見の詳細なタイプをアノテートし，質問と回答の構造について分析を進める必要 があると考える。これにより, 複数の個人的な意見や体験を, 詳細なタイプに基づき, 適切な 順序で配置することにより，文章として自然な回答を提供できると考えている。

また，質問と回答を含む文書ジャンルとして，Yahoo！知恵袋 2 などのコミュニティ QA サ イトがあり，意見質問の判別のために利用されている．具体的には，質問について主観性を判別するためには，質問と回答中の手がかりを区別して利用することが有効という研究 (Li, Liu,
^{1}$ http://www.nist.gov/tac/data/past/2008/OpSummQA08.html

2 http://chiebukuro.yahoo.co.jp/
}

Ram, Garcia, and Agichtein 2008) や, 主観を伴う回答を求める質問を㛜密に定義し，そのよう な質問は人間に対して回答を求めるという応用を目指している研究が存在する (Aikawa, Sakai, and Yamana 2011). これらの研究は, 主観性を判別する特徴が, 質問と回答との間で明確では ないが関連があることと，意見を問う質問が判別できたとしても，適切な回答を自動的に構成 することが難しいことを示唆している。一般に，質問に対する回答を検索するためには，質問 に出現しやすい語彙と回答に出現しやすい語彙とのギャップを解消するために，その対応関係 をコーパスから学習することにより, 解決するための研究が行われている (阿部, 古宮, 小谷 2011; Berger, Caruana, Cohn, Freitag, and Mittal 2000). 一方で, 意見分析の研究は, 文書ジャ ンル 3 に応じて要求されるタスクが異なり, 文書に現れる意見の性質も異なる．したがって，意見分析の研究にはコーパスが欠かせないが，現状では，ニュース，レビュー，ブログなどの文書ジャンルが主な対象となっている (関 2013).

本研究では，従来の研究とは異なり，質問と回答を含む対話型の文書ジャンル，具体的には，国立国語研究所の『現代日本語書き言葉均衡コーパス』(BCCWJ)(前川 2011; 山崎 2011, 2012)4 中の Yahoo! 知恵袋5 を対象として，質問とそれに対する回答に詳細な意見情報のアノテーショ ンを行うことにより，質問と回答中の意見の構造やその対応関係を明らかにするための, 基盤と なるコーパスの提供を目指している。ただし，一口に意見といっても，その特徴はさまざまで ある．意見の定義の範囲は広く, 主観性などの広い概念を対象とした場合, 評価, 感情, 意見,態度, 推測などの何を対象とするかを決定することも重要である (Wiebe, Wilson, and Cardie 2005; 小林, 乾, 松本 2006). 本研究では, 態度の詳細分類であるアプレイザル理論 (Martin and White 2005) を参考に，詳細な分類体系に基づく意見情報をアノテートすることにより，質問に 対する回答として出現する意見の傾向を，意見の性質の違いから明らかにすることを目指す.

一方で，従来の意見分析では，単一のドメインを対象として研究がなされてきた．それは，ド メインに応じて，主観性，極性を判別したり，意見の対象やそのアスペクトを抽出するための教師あり学習に用いる素性が異なるからである。しかし, 現実社会では, 複数のドメインを横断し て，意見分析を行うことが求められる場面が少なくない.この課題に向けた解決のための研究 として，複数のドメインを対象とした意見分析に関する研究 (Blitzer, Dredze, and Pereira 2007; Ponomareva and Thelwall 2012; He, Lin, and Alani 2011; Bollegala, Weir, and Carroll 2011; Li, Pan, Jin, Yang, and Zhu 2012) がある.これは，複数ドメインにおいて共通に出現する意見表現や，意見表現間あるいは意見の対象間の類似性を手がかりとして，訓練データと評価データ との不整合を緩和させようという試みである。英語については，Amazonレビューを対象とし

たコーパス ${ }^{6}$ が公開されており，一連の関連研究ではこのコーパスを使用した研究が行われて いるが, 日本語で同様のコーパスは流通していない (関 2013). したがって, こうした研究を促進するためには，日本語で同様のコーパスを開発する必要がある。また, レビューにとどまら ない広い範囲のドメインを対象とした意見の違いなども明らかにする必要がある.

本研究が対象とするコミュニティ $\mathrm{QA}$ は，ブログなどと比較して，カテゴリに対して投稿内容が適合しているという特徴がある。具体的には，コミュニティ QA サービスにおいて，ユー ザは，適切な回答を得る必要性から，提供している質問カテゴリ 7 に対して適合した投稿を行 う.これは，さまざまな話題を投稿するため，必ずしも事前に設定したカテゴリにはそぐわな い話題を投稿する傾向のあるブログとの大きな違いである。 また，ニュースやレビューと比べ ると, 生活に密着した多様な話題が投稿される。これらを踏まえ, Yahoo! 知恵袋の複数の質問 カテゴリを対象としたコーパスを開発し，詳細な分類体系に基づく意見情報を重ね合わせて分析することにより，ドメインごとの意見の傾向の違いを明らかにすることを目指す.

本論文の構成は以下のとおりである。2 節では, 関連研究を紹介する． 3 節では，コミュニ ティ QA を対象とした意見分析のためのアノテーションの方針について述べる．4 節では，コ ミュニティ QAを対象とした意見情報のアノテーション作業の特徵について議論する． 5 節で は，Yahoo！知恵袋を対象として構築した意見分析コーパスを使用して，質問と回答や，ドメイ ンあるいはコミュニケーションの目的に応じて出現する意見の性質の違いを明らかにする。最後に，6節で結論をまとめる。

## 2 関連研究

本節では，まず，対話型の文書ジャンルを対象とした意見分析についての関連研究を紹介す る. 次に, 複数のドメインを対象としたコーパスとその関連研究について紹介する。最後に, 意見分析のアノテーションに関する関連研究を紹介する.

## 2.1 対話型の文書ジャンルを対象とした意見分析

Somasundaran, Wilson, Wiebe, and Stoyanov (2007)は, Web 掲示板やニュースからの質問応答において, 質問と回答の態度を詳細に分類してフィルタリングすることが有効だという仮説 を立て, 実際に分類可能なタイプとして, 意見 (sentiment) に加えて議論 (arguing)を設定し, その有効性を示した。ただ，この概念はかなり広いものであり，より詳細なカテゴリを設定し ないと，質問と回答の関係は必ずしも明らかにならない. また，質問と回答が同一のタイプで あることを仮定しているが，意見と議論が明確に区別できず，相互に混在する場合も避けきれ

ないことから, 平均的な回答精度の向上は見られても, 完成度の高い戦略とはなりにくい. 本研究では, より詳細な分類体系に基づき，質問と回答の関係について分析を行う.

また, 彼らはその後, 議論のタイプを利用して, 政治や宗教などのイデオロギー的な討論 (Somasundaran and Wiebe 2010) や，製品の比較 (Somasundaran and Wiebe 2009) を対象とし て，スタンス (賛成, 反対) 8 の判別に取り組んでいる。彼らの知見で重要な点は 2 つあり，ひ とつは，イデオロギー的な討論と，製品の比較とで，スタンスの判別に有用な意見のタイプが 異なること，もうひとつは，スタンスの判別には，“議論”や“意見”がそれ単体では有効ではな く, その対象となる単語と組み合わせることが，有効なことを示している点にある。本研究で は，これらの知見を踏まえ，詳細な意見タイプと，意見対象のタイプとの組合せに基づき，コー パスの分析を進める.

一方で，コミュニティ QAを対象とした意見分析の研究も行われている (Kucuktunc, Cambazoglu, Weber, and Ferhatosmanoglu 2012).この論文では，質問カテゴリ間の意見の性質の 差, 性差, 年齢差, 時間帯の差, 経験による差, ベストアンサーにおける差など, コミュニティ QAの分析に研究の重点が行われているが，意見分析自体は，汎用的なシステムを利用してお り，極性（肯定・否定）の判別のみに重点が置かれている。また，コミュニティ $\mathrm{QA}$ では，質問カテゴリごとに，情報や知識を求めるものや，広くみんなの意見や体験を聞きたいもの，な ど，質問のタイプの出現傾向が異なることが知られている (栗山，神門 2009)。本研究では，よ り詳細な意見タイプを人手でアノテートすることにより，各カテゴリにおいてどのような意見 の差異があるかをより明確なかたちで述べる。

本研究では, 意見の詳細タイプとして, より一般化されたアプレイザル理論 (Martin and White 2005)に着目する. アプレイザル理論の関連研究として, Argamon, Bloom, Esuli, and Sebastiani (2009)は, 11 の態度評価の下位タイプの自動分類に取り組んでおり, 精度は高くないものの,将来的な発展が見込める。佐野 $(2010 a, 2010 b)$ は，ブログを対象としてアプレイザル理論に基 づく評価語彙と評価対象の関係などの分析を進めている。本研究では，質問と回答を含む対話型の文書ジャンルとして，Yahoo! 知恵袋を対象として，アプレイザル理論を参照した詳細な意見タイプをアノテートすることで，質問カテゴリ間の意見の差異と，質問と回答間の意見の関係を明らかにすることを目指す。

甲谷, 川島, 藤村, 奥 (2008) は, 日本語のコミュニティ QAサービスにおけるコミュニケー ションのタイプとして, Adamic, Zhang, Bakshy, and Ackerman (2008)を踏まえて,「知識交換」「相談」「議論」の3つを設定し, 質問カテゴリと相関があることを示している。本研究では, こ れらのタイプと質問カテゴリを組み合わせることにより，意見の詳細タイプの出現傾向を明ら かにする。

## 2.2 ドメインを横断した意見分析

各ドメインごとに文書中で使用される概念や語彙の傾向は異なることから，あらゆるドメ インに対応した意見分析システムを構築するのは手間である。そこで，ドメインに適応する技術 (domain adaptation)(Sogaard 2013)を用いて，意見分析を実現する研究 (Ponomareva and Thelwall 2012; He et al. 2011; Bollegala et al. 2011; Li et al. 2012)が進められている. たとえば, あるドメインの少数の訓練データに基づき, 別のドメインの大量のデータから類似度により重 み付けをして選別・拡張する方法 (Ponomareva and Thelwall 2012) が用いられている。また, 学習にあたっての素性を，対象データに適合したものになるように拡張するアプローチ (He et al. 2011; Bollegala et al. 2011) も研究されている. 素性の拡張に当たっては, 元のドメインと対象 ドメインで共通する特徴に着目する必要があり, トピックと極性を共有する単語 (Ponomareva and Thelwall 2012), 周辺語と極性を共有する単語 (Bollegala et al. 2011)などが用いられる。ま た，ドメインごとに意見の対象となる表現を抽出するためには，一般的な意見表現を利用する ことが行われる (Li et al. 2012). 以上のように，ドメインを横断した意見分析の研究では， ド メインごとの意見表現と，ドメインを横断した意見表現を識別することが重要となる.

上記の研究は, Amazon レビューの複数のドメインを対象としたデータセット9を用いている (Blitzer et al. 2007). このデータセットでは, 書籍, DVD, 電気製品, 台所用品の 4 つのドメイ ンに関する製品データを取り扱っている。それぞれのドメインでは, 1,000の肯定・否定のラベ ルが付いたレビュー文書と，ラベルの付いていない，より多くのレビュー文書が含まれている。

本研究では, Yahoo! 知恵袋の質問カテゴリのうち, 質問数の多い主要 7 カテゴリを, 質問者 の情報要求を反映したドメインとみなし，意見分析コーパスを構築する。また，各ドメインに おいて，意見とその対象となる単語としてどのような組合せが現れるかを，意見の詳細タイプ をアノテートしたコーパスを用いて分析することにより明らかにする。

## 2.3 意見分析のためのアノテーション

次に，意見分析のためのアノテーションを行った代表的な意見分析コーパスとして，MPQA (Multi-Perspective Question Answering) 意見コーパス10を紹介する.

本コーパスは, 2002 年に, 従来の質問応答システムとは異なる多観点の質問応答を対象とし たコーパスを開発したことに端を発する (Wiebe, Breck, Buckley, Cardie, Davis, Fraser, Litman， Pierce, Riloff, and Wilson 2002). 具体的なタスクとしては, 政府機関で働く情報分析者が行う 作業を自動化することを目的としており，ニュース記事から意見の断片をあらわすテキストを 抽出し構造化することで，米国の京都議定書への対応に対して日本人が同意しているか，など
^{9}$ http://www.cs.jhu.edu/ mdredze/datasets/sentiment/

10 http://www.cs.pitt.edu/mpqa/
}

の意見（見方）を問う質問に対する回答を提供できるような応用を検討していた.

この時点で，8つのトピック（のちに，10トピック）に関連する World News Connection $(W N C)^{11}$ の 575 の記事（Ver1.2で， 535 記事に選別）を対象としたコーパスが作成された. この コーパスは, Version 2.0 で， 692 文書に拡張されている．ただし，文書数で見ると，元の World News Connection の記事数が 535 文書なのに対して, Wall Street Journal の記事が 85 文書, American National Corpus（旅行ガイド，話し言葉の書き起こし，9/11レポートなど）が 48 文書, $U L A$ 言語理解サブコーパス (Enron 社 破たんに関する社員の電子メール，アラブ言語の翻訳などの文書）から 24 文書と，文書ジャンルは多岐に渡るもののそのバランスは悪く，ニュース 記事が圧倒的に多い. 本研究では，コミュニティ QA 以外にも，現代日本語書き言葉均衡コーパ ス $(\mathrm{BCCWJ})$ などを活用することにより，各文書ジャンルのバランスを考慮した意見分析コー パスを開発する.

この研究の貢献の一つは，意見情報のアノーテションのフレームワークを，多数の判定者に よる実験を通して厳密に定めた点にある (Wiebe et al. 2005). アノテーションの方針について は，サンプルを使ってアノテータを訓練することにより，方針を自分だけではなく他人とも一貫 させるように訓練することを重視している。アノテータ間の一貫性の判定には， $\kappa$ 係数 (Cohen 1960)を用いている. これらの方針は, 本研究の意見分析コーパスの構築の際にも, 参考にする.

## 3 コミュニティ QA データを対象とした意見情報のアノテーション

本節では, Yahoo! 知恵袋を利用した意見分析コーパスの作成の取り組みについて紹介する.

## 3.1 対象コーパスの概要

本研究では, 国立国語研究所の『現代日本語書き言葉均衡コーパス』(以降, BCCWJ) (前川 2011; 山崎 2011, 2012)12 の中から Yahoo! 知恵袋を対象として，意見分析コーパスを作成し た。データの選択は, 複数の研究機関が異なるアノテーションを提供している共通の文書群で あるコアデータを対象として，その中から質問数の多い主要 7 カテゴリを対象とした。これら のカテゴリ中の文書は, BCCWJにおいて提供される Yahoo! 知恵袋のデータ全体に対しては, $28.3 \%$ の文書を，コアデータに対しては， $26.8 \%$ の文書をカバーしている．他の研究機関が提供 するアノテーションのうち，一部のデータは， 3.4 節で後述するように利用し， アノテーショ ンの重ね合わせを行った。 また, データの仕様上, 質問とベストアンサー ${ }^{13}$ とのぺアを 1 文書 としている。文書のデータサイズを表 1 に示す。また, 比較のために，新聞記事， BCCWJ の
 / / /$ wnc.fedworld.gov/

12 http://www.ninjal.ac.jp/corpus_center/bccwj/

13 質問者の選択あるいは Yahoo! 知恵袋のユーザの投票に基づく最良の回答.
}
表 1 Yahoo！知恵袋を対象として作成した意見分析コーパスのサイズ

 &  & インターネット &  &  &  &  & 合計 \\

表 2 新聞記事, Yahoo! ブログ, 国会会議録を対象として作成した意見分析コーパスのサイズ

表 3 判定一致度の計算に用いるサンプルデータのサイズ

Yahoo! ブログ，国会会議録についても意見分析コーパスを作成した．新聞記事は，NTCIR-6, 7 意見分析コーパス 14 を, Yahoo! ブログと国会会議録は，BCCWJ のコアデータに含まれる ものを利用している。対象となる文書の統計量を表 2 に示す.また, 3.7 節で説明するように， アノテータ間の判定の一致度を調査するために, これらのデータからサンプリングを行ってい る. サンプルデータのサイズを，表 3 に示す. Yahoo! 知恵袋のサンプルは, 各質問カテゴリに ついて 10 文書ずつ選択しており，他の文書ジャンルについても，話題のバランスを考慮してサ ンプルの文書を選択している。なお，本節以降において表に示す結果は，サンプルデータを用 いている表 7 と表 8 を除き, 意見分析コーパスの全デー夕を対象としている点に注意されたい.

## 3.2 アノテーションの基本属性

本研究の目的は, コミュニティ QA という質問と回答を含む対話型の文書ジャンルへのアノ テーションを通して，対話中に出現する意見情報の傾向を明らかにして，複数ドメインの意見分析ならびに意見質問応答の研究に応用できる日本語コーパスを開発することにある. 具体的 な応用としては, ドメインやコミュニケーションの目的に応じた情報要求や回答の傾向を明ら かにすることによる，ドメインを横断した意見分析や，コミュニケーションの目的に適したか たちで意見を集約する意見質問応答を考える。

意見分析コーパスの作成では，一般に，文やフレーズを単位として，意見性（主観性），極性

（ポジネガ），意見保有者（誰がその意見を表明あるいは保有しているか），意見対象（何につい ての意見か) などの情報をアノテートする (Wiebe et al. 2005; Seki, Ku, Sun, Chen, and Kando 2010). 本稿でも, これらの研究の方針に従い, 意見性（あり，なし）, 極性（肯定, 否定, 中立), 意見保有者 (文字列), 意見対象（文字列）を意見の基本属性としてアノテートする。アノ テーションの単位は，知恵袋中の 1 文が短いことから，基本を 1 文単位として， 1 文中の別々の 節に異なる意見が含まれる場合には，節を分割してアノテーションを行う。節の分割は 3.5 節 で述べるアノテーションツールを使用して行う.

一方，自らの悩みや問題を解消するために，回答者に問い合わせるという目的のコミュニティ QA サービスでは, 個人的な情報として体験情報あるいは経験情報 (乾, 原 2008; 倉島, 藤村,奥田 2008; 関，稲垣 2008) も，対話型のコミュニケーションにおいて重要な役割を果たす。本研究では, 関, 稲坦 (2008) を参考にして, 体験性（あり，なし）, 体験主（著者, 著者の家族,著者の友人, その他), 体験タイプ (最近の体験, 過去の体験, 近い未来の確実な予定, その他) についてもアノテーションを行う.

また，2.1 節でも述べたコミュニケーションタイプ (Adamic et al. 2008; 甲谷 他 2008)（“相談”, “議論”, “知識交換”）を，1つの文書（質問と回答（ベストアンサー）とのぺア）を単位 としてアノテートし，質問カテゴリと組み合わせて，意見・体験情報の質問・回答間における 出現傾向や，ドメインごとの差異について，詳細な分析を行う，ただし，この 3 つのタイプに 含まれない雑談などを目的としたコミュニケーションについては，“その他”のタイプとする.

このほかに，意見の詳細タイプ，意見対象のタイプについてアノテーションを行うが，これ らの属性については, 3.3 節, 3.4 節で，後述する。

## 3.3 意見の詳細タイプの定義

大量のソーシャルメディアにおけるデータを対象とした, 時系列・地域あるいは何らかのカ テゴリごとの意見の出現傾向の変化は，極性分類（肯定，否定，中立）により分析を行うこと があるが，対話における意見の役割の違いを分析する上では，この分類は粒度が粗すぎて，必 ずしも傾向が明らかとならない。また, 極性の判定はドメインごとに傾向が変化するため, 自動的にアノテートして傾向を分析 (Kucuktunc et al. 2012)しても，その傾向の信頼性は必ずし も保障できない，本研究では，以上の問題点を意識し，意見の詳細タイプを定義し，人手でア ノテートすることで，質問カテゴリごと，あるいは質問と回答とを関係づける意見の傾向を分析することを試みる.

意見は, 大きく分けて，（1）肯定, 否定的なニュアンスを含む態度 と，(2) 提案などの言語行為や推測などの話者の認識をあらわす中立的な意見に分類される。本研究では，前者について は，アプレイザル理論 (Martin and White 2005)に基づき定義を行った.

アプレイザル理論は, システミック文法の対人メ夕機能 (interpersonal meta-function) を，談
話意味論 (discourse semantics) の観点から整理した体系である. Martin and White (2005) は, テキスト中に現れる対人メタ機能の意味は, 仮想的な読者 (putative reader) に対する感情や対話であるという信念に基づき, appraisal, negotiation, involvement の3つのシステムから構成さ れるものとした。また, appraisal は, 態度評価 (attitude), 形勢$\cdot$やり取り (engagement), 程度評価 (graduation) の 3 つのシステムから構成されるものとした。このうち態度評価は, 感情 (emotion), 倫理 (ethics), 美学 (aesthetics) の区別に基づき, 以下に記述する通り, 自発的な感情の表明 (affect), 人間や組織の振舞や行為の判断や批評 (judgment), 事物や事象に対する評価 (appreciation)の 3つに分類される。本研究では, Martin and White (2005)の中で定義され ている，14の下位タイプを意見の詳細タイプ（態度タイプ）としてアノテートする．以下では, それぞれのタイプについて, 本研究におけるアノテーションのための定義と例について述べる.

(1) 自発的な感情の表明 (affect)

感情の表明は, 心理状態を記述する動詞, 属性形容詞, 叙述形容詞, 形容詞に関連した副詞や名詞（恐怖，嫌悪等）などで表現され，感情を表明する人に焦点を当てる．また，主体の感情を記述するほか, 感情を誘発する体験（痛み, 恋愛), 感情を示唆する振舞（涙,笑い, 感謝等), 対象に対する心情（好き, 誇り, トラウマ）の記述も含まれる. 下位夕 イプとして，肯定・否定の両面から，以下に要素と具体例を示す.

しない)
- 幸せ・不幸（好悪自発感情的）：うれしい, 笑う, 愛する／泣く, かなしい, 嫌悪 する
- 安心$\cdot$不安（生態環境・精神安定的）: 信頼, 任せる, 保証/驚く, 心配する, 不安定な
- 満足・不満（目標活動・欲求充足的）：報いる, 充実, うれしい/怒る, 陳腐, あ きあきした

(2) 人間や組織の振舞や行為の判断や批評 (judgment)

人間や組織の振舞, 行為, 信念, 性格に焦点を当て, 規範, 規則, 社会的期待, 価値体系 に基づく（提案的なニュアンスの）批評や賞賛を分類する。これらは，副詞（正直に）,属性形容詞（腐敗した政治家）, 叙述形容詞（残酷な）, 名詞（暴君，嘘つき）, 動詞（た ます）で表される。批評を誘発する具体的な振舞や行為の記述も含む. モダリティ助動詞（可能, 義務, 意思）や副詞（確率, 程度）は, 批評を強調する. 肯定$\cdot$否定の両面か ら，以下の下位タイプを指定する。

（a） 世評に基づく尊敬・軽荗（比較しやすい）
- 通常・特別 (特殊性) : 精通した, 自然な, ラッキー／奇妙, 風変わり, 独特な
- 有能・無能 (有能さ) : 強力な, 健全な, 成熟した/弱い, 愚かな, 鈍い
- 頑強・軽薄 (信頼性) : 勇敢, 信頼に足る, 忠実/軽率, せっかちな, 臆病な

（b）道徳に基づく是非（(a).より対象に固有で比較されていない）
- 真実・不実（誠実さ）：正直，信憑性ある，率直／だます，嘘つき，ひねく れた
- 倫理 (親切・謙虚等) $\cdot$邪悪 (我侭 - 高慢等)（倫理的是非）: 寛容, 親切,礼儀正しい/邪悪, 残酷な,わがままな

(3) 事物や事象に対する評価 (appreciation)

事物（自然物，人工物，芸術作品，建造物，構造，人間（ハンサム，ブ男）等）や抽象物 （計画，政策等）に焦点を当て，美的感覚，社会的な意義に基づく評価を，客観化（ある いは一般化）された事物の属性や命題のように表現する。この意見は, 商品の評判分析 などで重要な役割を果たす。肯定・否定の判断基準と用語の選択は, ドメインに依存す る。抽象物を対象とした場合は，(2) 判断や批評とあいまいになる場合があるが，文脈で 判断する．肯定・否定の両面から，以下の下位タイプを指定する。

(a) 対象に対する主体の反応
- 衝撃・退屈（感想・反応）：目立つ, 刺激的, 強烈な/うんざり, 単調な, あきあきする
- 魅力・嫌悪 (質感・反応) : 華麗, 美しい, 魅惑的/不愉快な, グロテスク な, むかつく

(b) 対象の構成・構造に対する形状的・観念的美醜
- 調和・混乱 (構成・構造)：均整のとれた, 一貫/むらのある, 矛盾, ずさん
- 明膫・複雑 (構成・構造) : 純粋, わかりやすい/飾り立て, 仰々しい, わ かりにくい

(c) 対象の価值評価
- 有用・無用や有害（社会的意義を反映した観念の認識, ドメインや文化に 依存）：鋭い，革新的な, タイムリーな/つまらない, 従来の, 浅はかな,有害な

また，上記では含まれない認識や言語行為を表す中立的な意見のタイプを，新たな意見の詳細タイプ（認識・行為タイプ）として定義した. このタイプは, 態度タイプを付与できないが 意見を含んでいると考えられる文について，アノテータから提案されたタイプを検討すること で定義した。以下に8つの下位タイプを示す.
- 推測：〜ではないか/〜だと思う等. 個人的な見通しを述べている.

・提起：しよう（誘い）／すべきだ・すべきではないか.

・賛否：そうですね/そうではないと思う。

・ 感謝：感謝します／ありがとうございます.

・謝罪：申し訳ないです／すみません。

$\cdot$ 同情：可哀想だ／大変ですね.

・疑問：そうでしょうか.

$\cdot$ 同意要求：〜ですよね／するほうがいいでしょうか.

## 3.4 意見対象タイプの定義と既存アノテーションの活用

2.1 節でも述べたように，対話型の文書ジャンルにおいて意見を分析する上では，意見の詳細 タイプだけではなく, 意見対象と組み合わせて分析を行うことが重要となる. 意見対象, すな わち何についての意見かという情報は, 3.2 節で述べたように, 本コーパスでは文字列単位でア ノテートをしている。ただ，意見情報を詳細に分析し，質問や回答やドメインに応じた意見の 傾向を分析しようと考えた場合，文字列をそのまま使用するのではなく，分類体系に基づく抽象化が必要となる。このような情報を利用できるリソースとして, BCCWJ のコアデータを対象として, 拡張固有表現 (関根, 竹内 2007) をアノテートして公開されたコーパス (橋本, 乾,村上 2009) がある. 拡張固有表現の表現体系は, 3 階層の 200 のカテゴリから構成されている が, 意見対象をタイプ分類する上では, 詳細すぎない体系が良いと考え, 第 1 階層の 26 のタイ プ（人名，組織名，製品名，自然物名など）を意見対象タイプの分類体系として採用する。ま た, 意見対象のタイプは，拡張固有表現の分類体系と必ずしも対応しておらず，一般名詞が反映する概念も重要である場合があることから, 新たに, 抽象概念 (例, 措置, 耕作放棄地, 善悪,正義), 行為概念 (例, 発言, マデシ政権の要求, 片付け, 散歩), 人間属性概念 (例, 体重, 健康,血圧）の3つのタイプを追加した.

以上を踏まえ，意見対象タイプは，拡張固有表現を参考にし，以下の手順でアノテーション を行った。

(1) 本研究でアノテートした意見対象の文字列と, 拡張固有表現コーパスの同一文書中のア ノテートされた文字列とを比較し, 完全一致の場合には，そのまま拡張固有表現の夕イ プを意見対象タイプとして採用した。

（2）完全に一致する文字列がない場合には，文字列間の編集距離が近い順に候補を提示し，そ の中からアノテータが選択することにより，半自動的にアノテートした.

（3） 1 と 2 作業が終了した後で，一般名詞などの文字列で表現される意見対象について，ア ノテーションを追加した。

## 3.5 アノテーションツール

本研究では, ウェブブラウザでアクセスできるアノテーションツール 15 をアノテータに公開 して使用させ，コーパスを構築した。アノテーションツールを図 1 に示す. 本ッールでは, 右 フレームに作業対象全文が示されており，文の区切りを修正することができる（修正した文に ついては, 他のアノテータと区切りを共有する）そのうちの1つの文を対象として, 左フレー ムで各属性についてアノテーションを行う。必要なアノテーションを行ったら, 結果の保存ボ タンを押す。この段階で，アノテーションが必要な属性についてチェックが行われていない場合には，そのことを注意するウィンドウがポップアップする。必要な属性をすべてアノテート し, 結果の保存に成功すると, 次の文のアノテーションが行えるようになる。一度保存された 結果は，次にッールにアクセスするときには，読み込まれてチェックボックスがチェックされ た状態で，以前にアノテートした属性を確認あるいは修正できる。複数のアノテー夕同士では，各文の区切り方のみ情報が共有されており, 各アノテータによるアノテーション情報は, 別々 に保存されている，各アノテータは，ツールにアクセスするときに自分のアノテータ ID でロ グインすることにより, 自らがアノテートした以前の情報にアクセスできる。

## 3.6 アノテータについて

アノテータは, Yahoo! 知恵袋を日常的に閲覧する社会人（情報収集を日常業務とする職種） を対象として，2 名のアノテータ（男女 1 名ずつ）を雇用した。これとは別に，新聞記事に同様 の意見情報を付与するアノテータを 2 名雇用し，両文書ジャンルのアノテーション方針の調整役を 1 名, 全体の取りまとめ役を 1 名雇用した。新聞記事のアノテーションを並行して行った

## 作業画面の例左フレームに作業領域、右フレームに作業対象全文が表示される

図 1 使用したアノテーションツール

のは，従来の意見分析コーパスの文書ジャンルとの共通性ならびに違いを明らかにする目的で 行った.また，これらのアノテーションが終わった後に，Yahoo! ブログと国会会議録を対象と して，同様にアノテータを 2 名ずつと取りまとめ役を 1 名雇用して，アノテーションを行った。

## 3.7 アノテーションの手順

意見分析の代表的なコーパスのひとつに, 2.3 節でも紹介した, MPQA(Multi-Perspective Question Answering) 意見コーパス16 があり, 意見情報のアノテーションのフレームワークを, 多数 のアノテータによる実験を通して厳密に定めている (Wiebe et al. 2005). アノテーションの方針としては，(1) 文脈を考慮して判定する (2) 方針を一貫させる, などがあり, サンプルを使っ てアノテータを訓練することにより，アノテーションの方針を自分だけではなく他人とも一貫 させるように訓練することにより，方針のずれを修正することを重視している，以上を踏まえ，本研究のアノテーションの手順は, 以下のとおりとした.

（1）アノテータは遠隔で判定作業を行った後で，疑問に思った点などを書き出す.

（2）アノテー夕全員と直接対面することで，不明確な方針について議論を行い，方針を固め た後で，アノテーションマニュアルを作成する.

（3）マニュアルに基づき，サンプルデータについてアノテータ同士の判定の一致度を調査し,判定が一致してきたことを確認した後，すべてのデータについて判定を行う.

作業は, アノテータを決定した後, 3.1 節で紹介したサンプルデータ（70 文書, 各質問カテゴ リ 10 文書）を対象として，20日間にわたりアノテーションを行い，疑問点などを洗い出した 後，著者を含む 7 名が直接対面し，方針について議論セッションを行った. これに伴い，一部 アノテーション属性などについて修正を行った後，2 週間ほどかけて著者と取りまとめ役との 間で調整を行い，アノテーションのガイドラインを取りまとめた。このアノテーションガイド ラインに基づき，約 1 ヶ月をかけて残りの文書についてアノテーションを行った. 作業に要し た時間は, サンプルデータのアノテーションが 12 時間, 議論セッションが約 4 時間, 残りのア ノテーションの時間が 46 時間であった.

## 4 コミュニティ QA を対象とした意見情報のアノテーション作業の特徵

コミユニティ QA のような対話的な文書は, 新聞記事のようなモノローグ的な文書と比べる と, 対話相手に（できるだけ早い段階の）反応を喚起するような言い回しを積極的に活用する点 に特徴がある。コミュニティ QAにおいては，質問者は，一般には，そのスタンス，あるいは立場や価値観を，短い文書を通じて共有してもらいつつ回答を促す. 回答者は, 同様に, 質問者

に回答を通じて回答者のスタンス，立場，価値観を共有，あるいは覆すよう働きかける。こう した分析のために, 本研究では, 3 節で導入した態度タイプ (Martin and White 2005) や認識・行為タイプなどの意見の詳細タイプを採用することにより，質問者や回答者，あるいはその他 のスタンスを区別することが可能となると考える。コーパスを用いた分析については， 5 節で 述べる。本節では，最初に意見・体験情報の基本属性の分布を示した後で，意見の詳細タイプ をアノテートする上での課題や解決策について議論する.

## 4.1 コミュニティ QA における意見情報アノテーションの分布

まず，Yahoo！知恵袋コーパスにおける意見・体験情報の基本属性の分布を，全体ならびにコ ミュニケーションタイプ (Adamic et al. 2008; 甲谷 他 2008) 別に表 4 に示す.

全体の分布から, Yahoo! 知恵袋においては, 質問・回答ともに意見情報が多く現れているが,特に回答に多く現れている 17 こと, それに対して体験情報は, 質問にやや多く現れている 18 こ とがわかる．また，肯定意見は質問において特に少ない 19 。これは，何らかの悩みを持ったユー ザが，コミュニティ QAサイトにおいて質問をしていることを考えれば自然な結果である。ま た，回答においては，特に中立的な回答が多い20。これは，ベストアンサーにおいては，中立的な意見が好まれる傾向があることを反映していると考えられる．コミュニケーションタイプ については，“知識交換”タイプでは，“相談”や“議論”に比べて意見情報が少ない傾向が見ら れる。また，“議論”タイプの質問では，体験情報が少ない傾向が見られる。

表 4 Yahoo！知恵袋コーパス中の意見・体験情報の分布

}} & \multicolumn{6}{|c|}{ 質問（文数） } & \multicolumn{6}{|c|}{ 回答（文数） } \\

$-検定（有意水準 $1 \%$ ，両側検定）で，各カテゴリの質問中の意見に対する有意差あり.

$18 \mathrm{t}$-検定（有意水準 $5 \%$ ，両側検定）で，各カテゴリの回答中の体験に対する有意差あり

19 Dunnett の多重比較検定（有意水準 $5 \%$ ）で，各カテゴリの質問中の否定意見，中立意見の構成比に対する有意差 あり。

20 Dunnett の多重比較検定（有意水準 $5 \%$ ）で，各カテゴリの回答中の肯定意見，否定意見の構成比に対する有意差 あり。
}

さらに, 従来の意見分析の文書ジャンルである新聞記事, ブログと, コミュニティ QA の間 で, 意見の詳細タイプの構成比を比較した結果を表 5 , 表 6 に示す 21 . 構成比は, 意見の総数を 分母とし, 該当する意見タイプに分類された頻度を分子とした 100 分率を求めてから， すべて の質問カテゴリ（またはトピック）に対するマクロ平均を計算した。これらの表から，コミュ ニティ $\mathrm{QA}$ に対する意見のアノテーションは，認識・行為タイプが 3 分の 1 以上の意見に対し て付与されているのに対して, 他の文書ジャンルは $20 \%$ 弱, $5 \%$ 強となっており, 特に, “提起” のような，質問者や回答者に働きかけを行う意見が多く出現する傾向が見られる.

## 4.2 コミュニケーションタイプごとのアノテーションの課題

アノテータ間の判定の一致度は, $\kappa$ 係数 (Cohen 1960) を用いて計算した. サンプルは, 3.1 節 でサンプルデータとして紹介した 70 文書を選択した. 2 名のアノテータ間での判定一致度（ $\kappa$係数）を確認した結果を表 7 に示す。なお，片方のアノテータが意見性がないと判定した場合 などは，片方の意見者の値は空値となるため，空値をタイプの 1 つとみして $\kappa$ 係数を計算し ていることに注意されたい。また， 3.2 節で述べた意見を分割する場合についてであるが，こ の点については，取りまとめ役の第 3 者を通して，事前に区切る場所のみアノテータ同士で協議一致させた上で, 值を計算している ${ }^{22}$. 表 7 の結果から, 意見性, 極性については, almost perfect/ほとんど一致, あるいは, substantial/かなりの一致 (Landis and Koch 1977) という結果になったが，その他の属性については， moderate/中程度の一致となった。

表 5 各文書ジャンルの意見の態度タイプの構成比 $(\%)$

表 6 各文書ジャンルの意見の認識・行為タイプの構成比 $(\%)$

表 7 サンプルデータを用いた各コミュニケーションタイプのアノテータ間判定一致度（ $\kappa$ 係数）

また，2 名のアノテータによるコミュニケーションタイプのアノテーションが一致した結果 により，アノテーションを分類した結果についても，一致度を計算した。この結果と 4.1 節の 表 4 の結果を比較することで, そのコミユニケーションタイプにおいて少ない傾向が見られた, “知識交換タイプ”の “態度”と“認識・行為”や，“議論タイプ”における“体験情報”などの一致度が低いことが分かる。この結果から，コミュニケーションの目的から直感的に連想されに くい情報のアノテーションは，判定がゆれる傾向が見られる。

たとえば，質問カテゴリ「インターネット」における，以下のような回答を考える。
- 「POWER MANAGEMENTの項目で設定ができます。」
- 「具体的には、P C をがばっと広げて、メモリーと呼ばれる板っ切れを、ぶすっと突き 刺せば、OKです。」(一部抜粋)

このような文は，質問に対する手続き的な回答を示していると考えれば，意見性はないと判断 することもできる一方で，機能の有用性を示す意見，提起を示す意見と判断される場合もある.

## 4.3 アノテーションがー致しない事例とその解決策

態度タイプについて, 不一致の多い意見タイプを調査したところ, “頑強・軽薄（信頼性）” と “真実・不実（誠実さ）”に不一致があることがわかった。この点については，前者は，世評 に基づく尊敬・軽荗であり，後者は，道徳に基づく是非であることをアノテーションマニュア ル中に強調した。

その他の問題点としては， 4.2 節の例にも関連するが，片方のアノテータが，別のアノテータ の付与した属性を，付与していないケースが散見された。これは多属性のアノテーションにお いては避けがたい問題であるが，認識・行為タイプと，態度タイプについては，共に付与する 場合と，片方だけ付与する場合がある。これについては, 以下のような記述をアノテーション マニュアル中に用意し，アノテータに教示することで改善を試みた.

（1）態度タイプに該当するものがなく，認識・行為タイプのみを選択する例.

・ かつて海南市内にも町内に一軒位の割合でお好み焼き屋さんがあったように思う。
表 8 サンプルデータを用いた各文書ジャンルのアノテータ間判定一致度（ $\kappa$ 係数）

・ 米国, 日本のファンの後押しには感謝しています.

・私は, ハイレベル委員会の指摘に基本的に賛成です.

・それはショックですよね。

・落札する前に聞いたほうがいいですよね?

（2）態度タイプを分類しながら，認識・行為タイプにも該当するものがある場合の例.
- みんなで周辺に空いている土地を探そう。（態度タイプ（切望・敬遠）+提起)
- 多数の職員において民間金融機関等との間に公務員としての節度を欠いた関係が あったことはまことに遺憾であり，改めて国民の皆様に深くおわび申し上げます。

（謝罪＋態度タイプ（幸せ・不幸））

・ところで皆さんは福田総理を信用できますか？（疑問 + 態度タイプ（頑強・軽薄））

・これは，明らかに異常な状況だが，今の内務大臣の解決能力を超える事態である のかもしれない.

(態度タイプ「調和・混乱」，認識・行為「推測」)

BCCWJ 中の別の文書ジャンルである国会会議録やブログについては，これらの知見を踏まえ た上でアノテーションを行い，3.1節で説明したサンプルデータを用いて， $\kappa$ 値を計算しており，表 8 に示すと打り一致度は改善した。

## 5 Yahoo！知恵袋コーパスを用いた意見・体験情報の分析

本節では， 3 節で作成した Yahoo! 知恵袋を対象としたコーパスを用いて，以下の 3 つの分析 を行う。

（1） 質問，回答に出現する意見・体験情報の傾向の分析.

（2） 質問，回答に出現する意見・体験情報の対応関係の分析.

(3) 質問, 回答に出現する意見・体験情報の構造の分析.

2.1 節で紹介した関連研究によると, 意見と意見の対象との関係は, 著者のスタンスを反映し ている.この考えに基づき, 本研究では, 3.3 節と 3.4 節で定義した, 意見の詳細タイプと意見対象タイプのペアを基本単位として，質問と回答を含む対話型の文書ジャンルであるコミュニ ティ QAにおける意見の特徴について分析する。また， 2.2 節でも議論した，意見のドメインあ

るいはコミュニケーションの目的に応じた差異を明らかにするために, 各ドメイン（Yahoo! 知恵袋の質問カテゴリ23）ならびにコミュニケーションタイプ (Adamic et al. 2008; 甲谷他 2008) ごとに分析を行い，それぞれの質問カテゴリやコミュニケーションタイプに応じた意見・体験情報の特徵を明らかにする。これにより，特定のドメインやコミュニケーションの目的におい て意見を求める情報要求に応じて, トピックを表す語彙の分布を考慮するだけではなく, 意見 の詳細タイプに基づき，適切な回答を構成する応用を実現するための知見を提供する.

## 5.1 質問, 回答に出現する意見・体験情報の傾向の分析

まず，質問カテゴリとコミュニケーションタイプとの対応関係を表 9 に示す. 各カテゴリに は，コミュニケーションタイプに対する偏りがあることが明らかであり，甲谷他 (2008) の主張 とも合致する。

これを踏まえて，意見の詳細タイプ（態度タイプ，認識・行為タイプ）と意見対象タイプの 組合せ，ならびに体験主と体験タイプの組合せのうち，特定のコミュニケーションタイプを反映したカテゴリの質問あるいは回答として，コーパス中に 3 件以上出現する組合せを，表 10 ,表 11 ，表 12 に示す．なお，意見情報については “意見の詳細タイプ一意見対象タイプ”，体験情報については，“体験主：体験タイプ”といった表記をしている。意見の詳細タイプについて は， 3.3 節の表記に従う。なお，表中に掲載されていない質問カテゴリは， 3 件以上出現する組合せがなかったことを意味する，以上の点は，これ以降の表でも同じ表記を採用する.

表 10 から, 全般に, “相談”タイプの質問においては, “最近の体験”が多い傾向が見られる. また，同じ“相談”を対象とした意見でも，質問カテゴリごと，あるいは質問と回答ごとに傾向 が異なる．もっとも顕著な傾向が出ているのは“恋愛相談，人間関係の悩み”のカテゴリで，

“人間”, “行為”に関係する“魅力・嫌悪”などの評価や，“不安”などが出現している．また，回答は，質問と比べて肯定・否定のバランスが取れてきていると同時に，“行為の提起”などの中立意見が増えている。“病気，症状，ヘルスケア”も同様の傾向が見られるが，対象に“病気” “自然物名”（体の一部）が含まれる点が異なる。“Yahoo! オークション”については，“有用・無用”に関わる意見が含まれたり，“製品名”が対象となっている点が異なる.

表 11 からは, “議論”タイプについては, “政治, 社会問題”, “テレビ, ラジオ”などのカテゴ リが増えていることがわかる。“政治, 社会問題”については, “組織名”を対象として, “軽薄” あるいは “倫理” 的に問題があるといった意見が出現している。“テレビ，ラジオ”については， “製品名”（番組名）の“魅力”について議論している。“恋愛相談，人間関係の悩み”について は, “相談”の場合と比較して大きくは異ならないが, 回答に肯定的な意見が少ない傾向が見ら れる。また，全般に体験の情報は，“相談”タイプと比べて少ない傾向が見られる。

表 9 Yahoo! 知恵袋の質問カテゴリとコミュニケーションタイプの対応

表 10 相談タイプの質問・回答に頻出する意見・体験情報

} & \multicolumn{8}{|c|}{ 質問カテゴリ } \\

表 12 からは，“知識交換”をするための意見は，回答のあいまい性の少ない知識に関係した 質問カテゴリに出現することがわかる。“最近の体験”は，“相談”と同じく全般に質問中によく 出現する傾向が見られる。“パソコン，周辺機器”のカテゴリにおいては，質問には，“製品名” を対象とした“切望”や“不満”などの意見が多い傾向が見られるのに対して，回答には，“製品名”を“提起”するなどの意見が見られる。“病気，症状，ヘルスケア”や“Yahoo！オークショ
表 11 議論タイプの質問・回答に頻出する意見・体験情報

表 12 知識交換タイプの質問・回答に頻出する意見・体験情報

 &  & 9 & 著者：最近の体験 & 20 & 薯者：最近の体験 & 41 & 著者：最近の体験 & 4 \\

ン”などのカテゴリにおいても，回答については，“病気名”や“製品名”（薬品名）あるいは“行為”について，“提起”あるいは“推測”するといった傾向が見られる.

## 5.2 質問，回答に出現する意見・体験情報の対応関係の分析

次に，質問と回答の対応関係について分析を行う５.1節と同様に，今度は質問と回答（ベス トアンサー）とのペアについて, 出現する意見・体験情報の対応がつくもののうち, 出現頻度 が 3 を超えるものを表 13 と表 14 に示す. なお, “議論”タイプについては，質問と回答のペア で出現頻度が 3 を越えるものがなかったため，提示していない.

表 13 から，“相談”タイプにおいては，3つのカテゴリにおいて質問・回答の対応が見られる.
表 13 相談タイプの質問と回答のペアに頻出する意見・体験情報

表 14 知識交換タイプの質問と回答のペアに頻出する意見・体験情報

“恋愛相談，人間の悩み”では，質問者の“最近の体験”に対して，何らかの“行為”の “提起”が 返答される傾向が見られる。また，何らかの“敬遠”すべきあるいは“不安”を覚える “行為”について質問した場合，同じく“行為”の“提起”が回答される傾向が見られる。これに 対して，“Yahoo! オークション”では，“製品”あるいは “行為”についての“疑問”に対して, “製品”や“行為”を“提起”するといった回答がある．また，質問者の“最近の体験”に対して， “行為”の“有用・無用”について回答をする場合もある。“病気，症状，ヘルスケア”では，回答 に“病気名”を“提起”したり，“安心”感を与えるようなことを中立的に回答することがある.

表 14 から, “知識交換” タイプにおいては, “パソコン, 周辺機器”のカテゴリでは, 質問者の “最近の体験”に基づき質問をすると，“製品名”を “提起”したりその “有用”性を回答する傾向 が見られる。また，“製品”の“不満”を訴える質問に対しても，“製品名”を“提起”する回答が

ある。その他, “病気, 症状, ヘルスケア”や“Yahoo! オークション”のカテゴリでは, 質問者 の“最近の体験”に対して，“製品名”や“病気名”を“提起”したり，“著者の過去の体験”に基 づき明確な知識を回答する場合がある.

## 5.3 質問，回答に出現する意見・体験情報の構造の分析

最後に，質問，回答における意見・体験情報の構造を分析するために，前節と同様に，意見情報あるいは体験情報の前後に続く組合せのうち, 出現頻度が 3 を超えるものを対象として分析を行った. その結果, Yahoo! 知恵袋の質問または回答では, コミュニケーションタイプに関 わらず，同じタイプの意見・体験情報を続けることが多い傾向が見られた。また，“パソコン，周辺機器” のカテゴリにおいて “知識交換”をする場合には，“製品”に対する “満足・不満”と 質問者の“最近の体験”が連続する場合があることもわかった.

## 6 おわりに

本稿では, 従来, ニュース, レビュー, ブログなどが対象となって構築されていた意見分析 コーパスについて，質問と回答を含む対話型の文書ジャンル，具体的には BCCWJ の Yahoo! 知恵袋を対象として意見分析コーパスを構築した。意見分析コーパスの構築にあたっては, 従来 の意見分析では行われてこなかった詳細な分析を目指し，態度タイプ (Martin and White 2005) や，アノテータとの協議を通じて定義した認識・行為タイプといった意見の詳細タイプのアノ テーションを行った。また，多数の属性の判定にあたり，一貫したアノテーションを実現する ための課題や工夫点を紹介した. さらに，コミュニケーションタイプ (甲谷 他 2008) や体験情報 (関, 稲垣 2008)をアノテートし, 意見対象タイプを拡張固有表現コーパス (橋本他 2009)を 利用してアノテートすることにより, 意見の詳細タイプや質問カテゴリと重ね合わせることで,従来の極性分類に基づくコミュニティ QA を対象とした意見分析 (Kucuktunc et al. 2012)では 明らかにできなかった, 質問カテゴリやコミュニケーションタイプごとの詳細な意見の傾向の 違いや，質問と回答間の意見・体験情報の関係を明らかにした.

今後の課題は, これら多数の属性を自動的にアノテーションすることにより, より大規模な データを対象とした傾向を分析することにある．態度タイプなどの自動アノテーションに関す る研究は, Argamon et al. (2009) など, あまり数多くないが, 態度評価辞書 ${ }^{24}$ の公開なども進 んでおり, 引き続き取り組んでいきたい。また, 多属性のデー夕は, 個別の属性の教師デー夕 が十分に得られないという課題があるが, この点は半教師ありトピックモデル (Kim, Kim, and Oh 2012)などの知見を活用することを検討している.

## 謝 辞

『現代日本語書き言葉コーパス (BCCWJ)』は，国立国語研究所により提供されたものを利用した.ここに深く感謝する.

本研究の一部は, 科学研究費補助金基盤研究 C（課題番号 24500291）, 基盤研究 B（課題番号 25280110 ), 萌芽研究 (課題番号 25540159 ), ならびに筑波大学図書館情報メディア系プロジェ クト研究による助成に基づき遂行された。

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## 略歴

関 洋平：1996 年慶應義塾大学大学院理工学研究科計算機科学専攻修士課程修了. 2005 年総合研究大学院大学情報学専攻博士後期課程修了. 博士（情報学). 同年豊橋技術科学大学工学部情報工学系助手. 2008 年コロンビア大学 コンピュータサイエンス学科客員研究員. 2010 年筑波大学図書館情報メディ ア系助教, 現在に至る. 自然言語処理, 意見分析, 情報アクセスの研究に従事. ACM, ACL, 情報処理学会, 電子情報通信学会, 言語処理学会, 日本デー タベース学会, 人工知能学会各会員.

(2013 年 9 月 20 日 受付)

(2013 年 12 月 6 日 再受付)

(2014 年 1 月 20 日 採録)