# 既存のツールと結合した話し言葉コーパス利用環境
## 伝康晴 $\dagger,+\dagger$ ・ 小磯 花絵 $\dagger \dagger$

近年，コーパスアノテーションは多様化し, 多層アノテーションを統合利用する仕組みが欠かせない，とくに話し言葉コーパスでは，言語・非言語に関する 10 種類以上もの単位とそれらの相互関係を統合し, 複数の単位を組み合わせた複雑な検索を可能にする必要がある。本研究では, このような要請に応えるため, (1) マルチモー ダル・マルチチャネルの話し言葉コーパスを表現できる，汎用的なデータベーススキーマを設計し，(2) 既存のアノテーションツールで作成された, 種々の書式を持つアノテーションを入力とし, 汎用的なデータベーススキーマから具現化されたデー タベースを構築するツールを開発する。話し言葉の分野では, 広く使われている既存のアノテーションツールを有効に利用することが不可欠であり, 本研究は, 既存のアノテーションツールやコーパス検索ツールを用いたコーパス利用環境を構築する手法を提案する。提案手法は, 開発主体の異なる複数の話し言葉コーパスに適用され，運用に供されている。

キーワード：話し言葉コーパス, 多層アノテーション, 既存のツールの利用

## An Environment for the Usage of Spoken Discourse Corpora that Effectively Utilizes Existing Tools

\author{
Yasuharu Den ${ }^{\dagger, \dagger \dagger}$ and Hanae KoIso $^{\dagger \dagger}$
}

In this paper, we (i) propose a general-purpose database schema that can represent multichannel and multimodal spoken discourse corpora, and (ii) develop tools to construct a database, instantiating this schema with reference to configuration files, from annotations in various formats that have been created with existing annotation tools. Spoken discourse corpora involve more than 10 different annotations including both verbal and nonverbal information. They require the integration of a large number of linguistic/nonlinguistic units and relations among them and the function to search them with complex queries referring to multiple units. In spoken discourse corpora, it is essential to utilize existing annotation tools, which are widely used in the community. We propose a method to construct an environment for the usage of spoken discourse corpora that effectively utilizes existing annotation and search tools. The method has been applied to spoken discourse corpora developed by different organizations, and has been used effectively for corpus-linguistic research.

Key Words: spoken discourse corpora, multi-level annotation, utilization of existing tools


## 1 はじめに

近年, コーパスアノテーションはますます多様化し, 多層アノテーションを統合的に利用する仕組みが欠かせない. たとえば, 話し言葉の言語学的・工学的研究で広く用いられている『日本語話し言葉コーパス』(前川 2004)のコアデータでは, 音韻・単語・韻律単位・文節・節を含む 10 種類あまりの単位に関してさまざまなアノテーションがなされている。また，最近では視線・領きやジェスチャーなどの非言語情報を含むマルチモーダルコーパスの開発が進んでおり(たとえば Carletta 2007; Chen, Rose, Qiao, Kimbara, Parrill, Welji, Han, Tu, Huang, Harper, Quek, Xiong, McNeill, Tuttle, and Huang 2006; Den and Enomoto 2007; 角, 矢野, 西田 2011; Waibel and Stiefelhagen 2009), これらのコーパスでは複数のモダリティに関して多種のアノテーションがなされている.コーパスアノテーションに基づく研究では, このような多層的なアノテー ションを統合し，「文末形式を持つ節の先頭の文節の末尾の語が係助詞「は」であるものを抽出し, その語の継続長を算出する」といった, 複数の単位を組み合わせた複雑な検索を可能にする必要がある.

これまで, 多層アノテーションを表現するさまざまなスキーマが提案され, それらに基づくアノテーションツールやコーパス検索ツールが開発されている (Bird, Day, Garofolo, Henderson, Laprun, and Liberman 2000; Bird and Liberman 2001; Calhoun, Carletta, Brenier, Mayo, Jurafsky, Steedman, and Beaver 2010; Carletta, Evert, Heid, and Kilgour 2005; Kaplan, Iida, Nishina, and Tokunaga 2012; Kaplan, Iida, and Tokunaga 2010; Matsumoto, Asahara, Hashimoto, Tono, Ohtani, and Morita 2006; Müller and Strube 2001, 2006; Noguchi, Miyoshi, Tokunaga, Iida, Komachi, and Inui 2008). しかし, これらのツールは開発主体内部での利用にとどまっている場合がほとんどであり，外部にはあまり普及していない.

これらの統合開発環境では提案スキーマに基づいて種々のツール群を提供することを目指しているが，実際に提供されているのは一部のツールのみであり，個別のアノテーションツールのほうが広く使われている場合が多い. とくに話し言葉においては, Praat (Boersma and Weenink 2013) や ELAN (Brugman and Russel 2004) といった音声や映像を扱う高機能なアノテーションツールが広く普及しており，これらのツールと同等の機能を持つツールを自前で開発するのはコストが高くつくうえ，コーパス開発者の側でも使い慣れたツールにとどまって新たなツールに乗り換えたくないという者が多い.

本研究の目的は, 話し言葉で広く使われている既存のアノテーションツールを有効に利用しつつ，種々のアノテーションを統合利用できる環境を構築することである（図 1）。具体的には以下のことを行なう.

（1）マルチチャネル・マルチモーダルの話し言葉コーパスを表現できる汎用的なデータベー ススキーマを設計する。

図 1 本研究の枠組み

（2）以下の入出力を持つデータベース構築ツールを開発する.

入力既存のアノテーションツールで作成された, 種々の書式を持つアノテーション

出力設定ファイルを基にして，汎用的なデータベーススキーマから具現化されたデー タベース

（3）サーバを必要としないスタンドアロンのデータベースソフトとして広く用いられている SQLiteによって実装し, 既存のコーパス検索ツールと接続可能にする.

本研究は, 既存のアノテーションツールやコーパス検索ツールと結合したコーパス利用環境を構築することに主眼があり，アノテーションツールやコーパス検索ツールの開発そのものを目的とするものではない.

以下，2 節では話し言葉を表現できる汎用的なデータベーススキーマの設計について述べ， 3 節ではデータベース構築ツールの開発について述べる。 4 節では提案するコーパス利用環境を用いて実際に運用している 2 つの事例について述べる．5 節では関連研究やアノテーション管理・実用性に関する議論を行ない, 6 節ではまとめと今後の課題について述べる.

## 2 話し言葉を表現できる汎用的なデータベーススキーマの設計

本節では，マルチチャネル・マルチモーダルの話し言葉コーパスを表現できる汎用的なデータベーススキーマを提案する。本スキーマは, 基本的には, Noguchi et al. (2008) と Kaplan et al. (2010) が提案したセグメントとリンクに基づくスキーマに依拠している. しかし, 彼らのスキー マは書き言葉を想定しており，話し言葉に適用するためにはいくつかの拡張が必要である．以下，拡張・改良点について順に述べ，我々のスキーマを提案する.

## 2.1 セグメントとリンクに基づくスキーマ

セグメントとリンクに基づくスキーマでは以下の 2 種類のオブジェクトを用いる.

図 2 セグメントとリンクに基づくスキーマ（(Kaplan et al. 2010）の Figure 3 を改変)

セグメント (Segment) 文書中の特定の開始位置 (start) と終了位置 (end) で指定される区間に存在する, 特定の型 (type) の要素. 単語・句・節など.

リンク (Link) 参照元セグメント (source) と参照先セグメント (destination) の間に設定され

る, 特定の型 (type) の依存関係. 係り受け関係・照応関係など.

いずれのオブジェクトも型ごとに定まった属性 (name) と值 (value) の対の集合を持つ. たとえば，単語型セグメントは品詞・活用型・活用形などの属性を持ちうるし, 係り受け関係型リンクは係り受けの種類（従属と並列の区別）などの属性を持ちうる。これらの属性值が付随したセグメントとリンクの集合によって文書を表現する。 セグメントとリンクに基づくスキーマのクラス図を図 2 に示す 1 .

## 2.2 話し言葉への拡張

セグメントとリンクに基づくスキーマはもともと書き言葉を想定して作られており，話し言葉に適用するためにはいくつかの拡張が必要である.

開始・終了位置：開始・終了位置としては文書中での文字位置（文書の先頭から数えて何文字目か）が想定されている。しかし, 話し言葉で対象となる要素（アクセント・音調や視線・領きなど）は必ずしもテキスト情報に基づいていない，そこで，開始・終了位置として文書（音声・映像ファイル）中での時刻（文書の先頭からの経過時間）を用いる.

単位の融合：話し言葉ではしばしば隣接する単位間での融合が生じる。たとえば，「私は」が融合して「ワタシャ」のように発音されたりする。この場合,「私」と「は」の境界は実際の音声中
^{1}$ Document と Tag をつなぐ線は 1 つの文書が 0 個以上の夕グの集合からなることを示し, Segment や Link と Tag をつなぐ線はセグメントやリンクがタグの一種であることを示す. また, 矢印は, リンクが 2 つのセグメント (source と destination) に依存することや，各属性・値対が ref で示されたセグメントやリンクに付随することを表す.
}

時刻 $1.0 \quad 1.4 \quad 1.8 \quad 1.9 \quad 2.0$

図 3 非整列セグメントの例

には存在しないので，個々の単語を時刻に依拠したセグメントとしては表せない。そこで，セグメントとしては融合した「わたしゃ」全体を一つの単位とし，個々の形態論情報を担う単位を「時間的に整列されないセグメント」（非整列セグメント）として別途表現する（図 3$)^{2}$.これらのセグメントと非整列セグメントの間の依存関係は後述する階層関係を用いて表現し，各非整列セグメントが「何個の非整列セグメントからなる（長さ lenの）セグメント中の何番目の要素であるか (nth)」という情報を与える（図 3では nth/len で表記).

マルチチャネルへの対応：書き言葉の文書は通常, 単一のストリームからなる. しかし, 話し言葉の対話データでは, 複数話者によるマルチチャネルのストリームに対応しなければならない.これはチャネルごとに時刻を相対化することで解決できる。そのために，セグメントの表現にチャネル識別子（話者ラベルなど）を追加する.

マルチモーダルへの対応 : 書き言葉の文書にはテキストという単一のモダリティしかない. しかし, 話し言葉のマルチモーダルデータでは, 音声言語に加えて, 視線・頡きやジェスチャーなどのモダリティに対応しなければならない。 セグメントとリンクに基づくスキーマはスタンドオフ形式 3 のため, このような単一の根ノードにまとまらない単位階層にも自然に対応できる.

一方で，区間の包含関係で階層関係を表すスタンドオフ形式では，不適切な階層関係が認定されることがある，たとえば，「うん，そうだね」という発話が領きを伴ってなされた場合，「うん」という単語はこの発話の適切な下位単位であるが，領きは発話の適切な下位単位とは言えない. どの型のセグメント間に階層関係が設定されるかは, 各セグメント型の認識論的な位置づけによってアプリオリに定まっているべきである。そこで，本スキーマでは， セグメント間の階層関係を明示的に表現する。これは，下位セグメントを参照元，上位セグメントを参照先とした特別な型のリンクととらえることができる.


## 2.3 スキーマの具体化

セグメントとリンクに基づくスキーマは，さまざまな属性集合を持ちうるさまざまな型のセグメントやリンクを扱うために，極めて抽象度の高いスキーマになっている（セグメントとリンクという 2 種類のオブジェクトしかない). Noguchi et al. (2008) や Kaplan et al. (2010)は,「述語」や「項」といったより具体性の高いオブジェクトを操作できるアノテーションツールやコーパス検索ツールをインターフェースとして提供することで，ユーザの利便性を図っている。 しかし, 既存のアノテーションツールやコーパス検索ツールを用いてコーパス利用環境を実現しようという本研究においては，このような利便を図ることはできず，スキーマ中のオブジェクトがそのままユーザが操作する対象となる。そこでは, 語やアクセント句や節といったオブジェクトがそのまま操作できたほうがユーザの了解度は高いと思われる.

そこで，（非整列）セグメントや（階層関係を含む）リンクを型ごとに別々のオブジェクトとして表現し，属性は各オブジェクトに直接表現する，属性集合は型ごとに定まるため，型ごとにオブジェクトを別にすれば，このような表現が可能となる.

また，階層関係については，「何個の下位セグメントからなる（長さ len の）上位セグメント中の何番目の要素であるか (nth)」という情報を付与する。この情報は時刻の情報から導出できるため, 表現としては冗長である。しかし, 話し言葉では, 隣接するセグメント間で先行要素の終了位置と後続要素の開始位置が一致するという制約が必ずしも成り立たない（間に休止が介在しうる）ため，SQL 言語を用いると，たとえば隣接語対を抽出するのに煩雑な検索を行なわなければならない。上述の情報があれば, この検索は簡単に行なえる（付録 $\mathrm{A}$ 参照）。

## 2.4 提案するデータベーススキーマ

2.2 と 2.3 の議論を踏まえ, 図 4 のスキーマを設計した. 本スキーマでは以下の 4 種類のオブ

図 4 本研究で提案するスキーマ

ジェクトを用いる ${ }^{4}$.

セグメント $\left(\operatorname{seg}\right.$ Type $\left._{i}\right)$ 文書中の特定のチャネル (channel) 上の特定の開始位置 (start) と終了位置 $(\mathrm{end})$ で指定される区間に存在する要素. 型 $\left(\right.$ Type $\left._{i}\right)$ ごとに別のオブジェクトとして表現され，それぞれ特定の属性集合 $\left(\operatorname{attr}_{1}, \ldots, \operatorname{attr}_{n_{i}}\right)$ を持つ.

非整列セグメント $\left(\right.$ useg Type $\left._{i}\right)$ 時間的に分節化されない, セグメントの下位要素. 型 $\left(\right.$ Type $\left._{i}\right)$ ごとに別のオブジェクトとして表現され，特定の属性集合 $\left(\operatorname{attr}_{1}, \ldots, \operatorname{attr}_{n_{i}}\right)$ を持つ.

リンク $\left(\operatorname{link}\right.$ Type $\left._{i}\right)$ 参照元セグメント (source) と参照先セグメント (destination) の間に設定される依存関係。型 $\left(\right.$ Type $\left._{i}\right)$ ごとに別のオブジェクトとして表現され，それぞれ特定の属性集合 $\left(\operatorname{attr}_{1}, \ldots, \operatorname{attr}_{n_{i}}\right)$ を持つ。

階層関係 (rel Type $i_{i} \mathbf{2}$ Type $_{j}$ ) 下位セグメント (descendant) と上位セグメント (ancestor) の間に設定される階層関係．上位・下位セグメントの型の組み合わせ $\left(\right.$ Type $_{j}$ と Type $\left.i_{i}\right)$ ごとに別のオブジェクトとして表現され, 同一の上位セグメントに帰属する下位セグメントの総数 (len) とそれらのうち何番目の要素であるか (nth) を属性として持つ.

オブジェクトの種類としては限られているが，型ごとに別々のオブジェクトとして表現されるため，実際のオブジェクトの数はしばしば十数個にもなる.

元のセグメントとリンクに基づくスキーマ（図 2）と比べると，以下の違いがある.

(1) 非整列セグメントが導入された.

(2) 階層関係が陽に表現された。

（3）（非整列）七グメントやリンクが型ごとに別々のオブジェクトとして表現され，属性を内包するようになった。

## 3 データベース構築ツールの開発

本節では, 既存のアノテーションツールで作成された種々の書式を持つアノテーションから, 2 節で提案したスキーマに基づくデータベースを自動的に構築するツールについて述べる.

## 3.1 ツールの概要

本ツールは現在のところ, CSV ベースのツール, Praat (Boersma and Weenink 2013), ELAN (Brugman and Russel 2004), Anvil (Kipp 2001)の 4 種類のアノテーションツールに対応している.これらのアノテーションファイルから提案スキーマに基づくデータベースを生成することが本ツールの目的である。構築するデータベースは可搬性に優れた SQLiteを採用した. SQLite
$ ), (2) あいづち表現など, あるセグメントの一部のインスタンスに対して追加的に与えられた属性を表現するオブジェクト $\left(\operatorname{add}^{2}\right.$ Type $\left._{i}\right), \quad(3)$ 話者情報などのメ夕情報を記述するオブジェクト (info Type $\left.i_{i}\right)$ の 3 種類のオブジェクトがある.
}

は，すべてのテーブルやインデックスを単一のファイルで実装するスタンドアローンの関係デー タベースであり，『茶器』(Matsumoto et al. 2006) などのコーパス管理環境でも利用されている. 4 種類のアノテーションの書式は大きく異なるが，ある一定の規約を設けることにより，デー タベースに直接インポートできる表形式ファイルに容易に変換できる。この規約に従ったアノテーションを「正規形」と呼ぶ. ELAN や Anvil は本研究と類似のスキーマを用いており，はじめからこの規約に従っている。一方，CSV やPraatでは前もって正規形に変換する必要がある.したがって，データベースの構築過程は以下のようになる.

$($ アノテーションファイル $\Rightarrow$ ) 正規形ファイル $\Rightarrow$ 表形式ファイル $\Rightarrow$ データベース

## 3.2 利用できるアノテーションツール

本ツールでは以下の 4 種類のアノテーションツールを利用できる.

CSV ベースのツール：形態論情報や談話行為など，テキスト情報に基づくアノテーションには， コンマで区切られた CSV 形式の入出力を持つツールを用いることが多い. たとえば, Microsoft Excel は人文系・理工系を問わず，広く用いられている CSVベースのツールであり，形態素解析システムなどの言語処理ツールの出力も CSV 形式にできるものが多い.

Praat : Praat は高機能な音声アノテーションツールであり, 話し言葉の音声学的アノテーションで標準的なツールとなっている。分節音・単語境界や韻律情報のアノテーションで広く利用されている．出力書式は独自のものであるが，基本的にスタンドオフ形式である.

ELAN：ELAN は高機能な映像アノテーションツールであり, ジェスチャー研究などで広く利用されている。本研究と類似のスキーマを用いており, 出力書式はスタンドオフ形式の XMLである.

Anvil : Anvil も映像アノテーションツールである. ELANにはないリンクアノテーションの機能があり, 発話間の関係づけやあいづち表現の反応先などのアノテーションで利用できる. Anvil の出力書式もスタンドオフ形式の XML である.

## 3.3 正規形ファイル

以上のアノテーションからデータベースを構築するためには，スキーマを具現化する上で必須の情報がアノテーションファイルから取得できないといけない. これらは，セグメントでは開始・終了位置であり, リンクでは参照元・参照先セグメント（を一意に同定する情報）である.これらの情報の取得を保証するアノテーションを「正規形」と呼ぶ. 以下，アノテーションファイルの書式ごとに順に述べる.

CSV：CSV 形式の正規形ファイルの例として, 形態論情報アノテーションの例を図 5 に示す. CSV 形式の正規形では, 各行に開始・終了時刻が記されているものとする. たとえば, 形態論情報アノテーションでは, Praat などを用いて別途ラベリングした単語境界の情報から単語ご

図 $5 \mathrm{CSV}$ 形式の正規形ファイルの例

との開始・終了時刻が転写されているものとする。ただし， 2.2 で述べた単位の融合などにより時刻を定められない箇所は「不定」(“NA”で示す) としてよい55.「不定」でない開始・終了時刻を持つ最小の範囲（図 5 の冒頭の例では「第一」）がセグメントとして認定され，各行はその下位に位置する非整列セグメントとして認定される.

1 つの CSV ファイルで複数の単位をアノテーションする場合がしばしばある。たとえば，図 5 では, 短単位 (SUW) と長単位 (LUW) という複数の粒度で語が認定されている（「第一母音」 は長単位では 1 つの語であり，短単位では「第」「一」「母音」という 3 つの語である)。このような場合には, IOB2 ラベル (Tjong Kim Sang and Veenstra 1999)によって上位単位の区間を示す (図 5 の luwLabel 列) 6 .

CSV 形式でリンクを表すには，ローカルに定義された id（文内での文節の通し番号など）を用いて参照元と参照先を示す。たとえば，係り受け解析器 CaboCha (Kudo and Matsumoto 2002) の出力はこのような情報を含んでいる。データベース構築ツールはこれらの id をデータベース内で利用するグローバルな id に自動的に変換する.

Praat : Praat の正規形ファイルの例として, 韻律情報アノテーションの例を図 6 に示す. Praat は多層アノテーションッールであり，複数階層のセグメントを同時に表すことができる。図 6 では上段の 3 層, 単語 (Word)・アクセント句 (AP)・イントネーション句 (IP) がそれらに対応する。韻律情報のアノテーションスキーマとして広く用いられている X-JToBI (五十嵐, 菊池, 前川 2006) では, アクセント句やイントネーション句など単語より上位のセグメントを直接認定することはなく, これらは単語に対する Break Index の情報を用いて派生される。しかし, X-JToBI 自体はこれらの上位セグメントの定義を与えておらず，上位セグメントをどのように派生するかはコーパス開発機関ごとに微妙に異なりうる。データベース構築ツールがこれらの


図 6 Praat の正規形ファイルの例（層は上から順に, Word, AP, IP, break, fbt, tone, pronLabel）

上位セグメントを取得するためには，上位セグメントが陽に表現されている必要があり，そのため, Praatの正規形ファイルでは, すべての上位セグメントが陽に表現されていることを規約とした.

ELAN/Anvil : ELAN や Anvil を用いたアノテーションでは, 複数階層のセグメントを陽に表すのが通常である。たとえば，ジェスチャーのアノテーションでは，ジェスチャー句とジェスチャーフェーズという複数の階層が用いられるが (細馬 2009), それらは異なる層に明示的に表される。よって, これらのアノテーションははじめから正規形と考えてよい. なお, Anvilのリンクアノテーションはツール内部で生成された id を用いて表現されているが, データベース構築ツールはこれらの id をデータベース内で利用するグローバルな id に自動的に変換する.

## 3.4 正規形ファイルから表形式ファイルへの変換

3.3 のように正規形ファイルを規約化することにより，データベースに直接インポートできる表形式ファイルへの変換を汎用のツールによって実行できる。このツールは, 変換時に用いる諸設定を記述した設定ファイルを読み込み，各書式の正規形ファイルから表形式ファイルに変換する。ツールは，シェルスクリプトと Perl, Praatスクリプト，XSLTによって実装した。

設定ファイルでは， どの正規形ファイルからどの属性を抽出し， どのオブジェクト（セグメントやリンク）の表形式ファイルに変換するかを記述する。おもな設定項目を表 1 に示す.たとえば, 図 5 のような形態論情報の CSV 形式正規形ファイルから長単位型セグメントの表形式ファイルを生成するための設定は図 7 (左) のようになる。ここでは, 入出力ファイル名がワイルドカードを用いて記述され，文書 id (doc-id) がそこからどのように作られるかが指定され
表 1 正規形ファイルから表形式ファイルへの変換で用いる設定項目（抜粋）

$\mathrm{CSV} \Rightarrow$ セグメント

BEGIN segLUW

input-file $=\$($ MORPH) $/ \%$.csv

output-file $=\%$-luw.csv

table-type $=$ seg

annotation-type $=$ csv

doc-id-name=TalkID

doc-id=\%10input-file

id-name=LUUID

channel-name $=$ Channel

start-name=StartTime

end-name=EndTime

unit-tag-column=luwLabel

label-names=LUWPOS

label-position=first

END
Praat $\Rightarrow$ セグメント

BEGIN segAP
input-file=\$(TEXTGRID) $/ \%-\%$.textgrid
output-file=\%-\%-ap.csv
table-type=seg
annotation-type=textgrid
doc-id-name=DialogID
doc-id=\%1@input-file
id-name=APID
channel-name=Channel
channel=\%2@input-file
start-name=StartTime
end-name=EndTime
label-names=break,fbt
primary-tier=AP
skip-label=\#
END

Anvil $\Rightarrow$ リンク

BEGIN linkRTTarget
input-file=\$(ANVIL) /\%.anvil
output-file=\%-rtTarget.csv
table-type=link
annotation-type=anvil
doc-id-name=DialogID
doc-id=\%10input-file
source-name=LUUID
destination-name=TargetID
channel-name-type=prefix
channel-name-delimiter=.
label-names=targetType
source-track=rt
destination-track=word
link-attribute=refTarget
END

図 7 正規形ファイルから表形式ファイルに変換するための設定の例

る7. オブジェクトに含める属性集合は label-names にコンマ区切りで指定する。長単位のように正規形ファイル中で上位階層に相当するセグメントの場合は，セグメント区間を示す IOB2 ラベルが記された列名を unit-tag-column で指定する。 さらに，属性集合の値が正規形ファイル中のセグメント区間の先頭行 (first) に記述されているか, 最終行 (last) に記述されているかを label-position で指定する.

図 6 のような韻律情報の Praat 形式正規形ファイルからアクセント句型セグメントの表形式ファイルを生成するための設定を図 7 (中央）に示す. CSV 形式の場合とほぼ同様であるが，七


グメント区間は特定の層に陽に表現されているため, その層の名前を primary-tier で指定する.また, Praatではセグメント外の要素（休止区間）も含めてラベルが付与されているため, セグメント外要素であることを示すラベル值を skip-label で指定する.

最後に, Anvil ファイルからあいづち反応先型リンクの表形式ファイルを生成するための設定を図 7 (右) に示す. Anvilのリンクアノテーションは，あるトラックの要素（たとえばあいづち表現) からあるトラックの要素 (たとえば単語) への参照を, 参照先要素の内部 id を用いて属性値として表現している。そこで，参照元・参照先トラックの名前をそれぞれ source-track, destination-trackに指定し, 参照先を記述した属性の名前をlink-attribute で指定する ${ }^{8}$.

## 3.5 表形式ファイルからデータベースへの変換

3.4 で得られた表形式ファイルからデータベースを構築するには，まずオブジェクトごとにテーブルスキーマ（CREATE TABLE文）を定義しなければならない. これには，各テーブルの名前や, 持っている属性の一覧およびそれらの型などが含まれる。この過程には，テーブルスキー マを簡易表現で定義した設定ファイルを利用する，汎用のツールによって，設定ファイルからテーブルスキーマを定義し, 表形式ファイルからデータをインポートする.

設定ファイル中では，(1) テーブルの名前, (2) インポートする表形式ファイルの名前（ワイルドカードで複数指定可能), (3) 主キーの名前と型, (4) 属性の名前と型（のリスト）などを指定する。属性の型としては, テキスト型 $(t) \cdot$ 整数型 $(i) \cdot$ 実数型 $(\mathrm{r})$ が利用できる.

テーブルスキーマの定義は一般に以下の形式である.

テーブル名=表形式ファイル一覧/主キーの名前:型/属性 1 の名前:型, 属性 2 の名前: 型, ...

たとえば, 図 7 (中央）の設定を用いて生成したアクセント句型セグメント用の表形式ファイルからデータベースのテーブルを生成するための設定は図 8 の segAP のようになる. 同様に,図 7 (右) の設定を用いて生成したあいづち反応先型リンク用の表形式ファイルからデータベー スのテーブルを生成するための設定は図 8 の linkRTTarget のようになる.

セグメント間の階層関係は, 階層をなしうるセグメント型の名前を下位のものから順に並べて指定する，たとえば，図 6 の単語・アクセント句・イントネーション句間の階層関係を表現するには, 図 8 の groupProsodicのように指定する. データベース構築ツールは, 階層関係にあるセグメント対を自動的に導出し, テーブルを作成する. 階層関係は隣接する型の間（relWord2AP や relAP2IP) だけでなく, 離れた型の間 (relWord2IP) でも導出される.


図 8 表形式ファイルからデータベースを生成するための設定の例

## 4 適用事例

『日本語話し言葉コーパス』と『千葉大学 3 人会話コーパス』を対象に, 本稿で提案した手法によりデータベースを構築し運用している。本節ではその概要について紹介する。

## 4.1 『日本語話し言葉コーパス』

『日本語話し言葉コーパス』(CSJ) は，2004 年に一般公開された 661 時間の日本語自発音声からなるデータベースである (前川 2004).このうち「コア」と呼ばれるデータ範囲 (44 時間) には，おもに表 2 に示す研究用付加情報が付与されており (国立国語研究所 2006), これらを対象に本手法によりデータベースを構築した（以下 CSJ-RDB）(小磯, 伝, 前川 2012)9.

各研究用付加情報はそれぞれ, 表 2 の「ツール」欄に示す書式（CSJ 構築時（1999～2003 年） とは異なる）で記述されており，ここから各種中間ファイルを経てデータベースに変換した。

CSJ-RDBの（非整列）セグメントとリンクを図 9 に示す. 談話中の要素を記述したセグメントは, 次の 3 種類の階層関係からなる系列に分類される.
- 形態統語論系列 : 短単位 $<$ 長単位 $<$ 文節 $<$ 節単位
- 音声系列 : 分節音 $<$ 音素 $<$ モーラ $<$ 短単位 $<$ 間休止単位
- 韻律系列：短単位くアクセント句くイントネーション句

このうち短単位と長単位については, 時間的に分節化できる部分をセグメントで表し, 時間的
^{9} \mathrm{CSJ}$ では，各種情報を統合して階層的に表現した XML 文書が提供されている。しかし，この階層から逸脱する情報を無理やり特定の単位に埋め込んだり，別の階層で記述したXML 文書が別途提供され，両者にまたがった検索が困難であったりして使いづらかった。本手法ではスタンドオフ形式でデータを表現するため, これらの問題は解消される。
}
表 2 CSJ の研究用付加情報

図 9 CSJ-RDB の（非整列）セグメントとリンク

に分節化できない部分は非整列セグメントとして表している。韻律情報のうちアクセント核や句末音調などのトーン情報は，どのアクセント句に帰属するかがリンク (linkTone2AP) によって表される。また文節係り受け関係は，係り元と係り先の依存関係がリンク (linkDepBunsetsu) によって表される。

## 4.2 『千葉大学 3 人会話コーパス』

『千葉大学 3 人会話コーパス』は，大学キャンパスにおける 3 人の友達同士の会話を集めた約 6 時間からなる対話コーパスである (Den and Enomoto 2007). このうち 12 会話約 2 時間のデータには，表 3 に示す研究用付加情報が付与されており (Den and Enomoto 2007; Den, Koiso， Maruyama, Maekawa, Takanashi, Enomoto, and Yoshida 2010; Den, Yoshida, Takanashi, and Koiso 2011; Den, Koiso, Takanashi, and Yoshida 2012), これらを対象にデータベースを構築した (以下 Chiba-RDB).
各研究用付加情報はそれぞれ表 3 の「ツール」欄に示す書式のアノテーションファイルで記述されており，ここから各種中間ファイルを経てデータベースに変換した。

Chiba-RDBの（非整列）セグメントとリンクを図 10 に示す。セグメントは，次の 4 種類の階層関係からなる系列に分類される.
- 形態統語語用論系列：短単位 $<$ 文節 $<$ 節 $<$ 長い発話単位
- 韻律系列：短単位<アクセント句<イントネーション句
- 視線系列：視線フェーズ $<$ 視線句
- 頭部動作系列：頭部動作フェーズ＜頭部動作句

CSJ-RDB と異なる部分を中心に見る。まず，長い発話単位間の連接関係（話者交替）を表す話者移行関係がリンク (linkLUUTrans) によって表される。また長い発話単位のうち，あいづち表現については，あいづちが打たれるきっかけとなった表現（反応先）との関係がリンク

表 3 『千葉大学 3 人会話コーパス』の研究用付加情報

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図 10 Chiba-RDB の（非整列）セグメントとリンク

(linkRTTarget)によって表される. 領きについても同様に, そのきっかけとなった表現（反応先）との関係がリンク (linkNodTarget)によって表される.

## 5 議論

## 5.1 関連研究

本節では関連研究との違いについて述べる。1 節で述べたように, 本研究は, 既存のアノテー ションツールやコーパス検索ツールを用いてコーパス利用環境を実現することに主眼があり，アノテーションツールやコーパス検索ツールの開発そのものを目的とするものではない. Noguchi et al. (2008) や Kaplan et al. (2010) をはじめとする関連研究とは, この点がまず大きく異なる. さまざまなアノテーションを統合開発環境で行なうアプローチは魅力的ではあるが, マルチモー ダルデータを含む話し言葉コーパスではその実現に多くの困難が伴い，本研究のアプローチのほうがより現実的な解を提示している.

他のツールで作成されたアノテーションを統合し利用するという点では, Matsumoto et al. (2006) や Calhoun et al. (2010) がむしろ本研究に近い. Matsumoto et al. (2006) は, 形態素解析・係り受け解析済みのテキストを読み込んで，コーパス検索・修正などをGUIで行なうための汎用的なツール『茶器』を開発している。 もともと書き言葉を想定していたが, 最近, 話し言葉も扱えるよう拡張がなされている (浅原, 森田 2013). しかし, 『茶器』にインポートできるデータは決められた書式のものに限られており，3節で示したような柔軟性はない。また, 扱える単位も単語・文節あたりに限られており，4節で見た事例のような多岐にわたる単位を扱うことはできない.

Calhoun et al. (2010)は，長年にわたってさまざまな研究機関でなされてきた, Switchboard コーパス (Godfrey, Holliman, and McDaniel 1992) に対するさまざまな種類のアノテーションを統合し, 多層にわたる検索を可能にした。電話会話のためマルチモーダル情報は含まないが,音素から統語構造・韻律情報, さらには非流暢性・情報構造・共参照に至るまで， 15 種類以上ものアノテーションを含み， 4 節で見た本研究の事例に十分匹敵する．彼らはさまざまな書式を持つ既存のアノテーションを変換してこの統合をなしているが，本研究のようにそのための汎用的なツールを開発したわけではない.

## 5.2 アノテーション管理について

本研究では, 話し言葉コーパスの統合利用に焦点を当てて述べてきたが，アノテーション過程の管理もまたコーパスアノテーションの重要な課題である. Kaplan et al. (2010) は, 作業者管理, 並行・分散アノテーション, バージョン管理, バージョンの併合といったマクロレべルの要件を考慮した統合開発環境を提案している。これに対して, 本研究では, 話し言葉で広く使

われている既存のアノテーションツールを有効に利用することを最大の要件としてきた。そのため, 統合開発環境に基づいて種々のツール群を開発するという方向性とは異なる立場に立ってきた。このことのデメリットについて検討する必要があろう.

統合開発環境に基づくアノテーションッールを使わないことの最大のデメリットは，異なるツール間で共有される部分（たとえば『日本語話し言葉コーパス』の短単位）をあるアノテー ションで修正したときに，その影響を他のアノテーションに簡単に波及できないという点である。統合開発環境に基づくツール群では，アノテーションデータ自身を共有しているため, このような波及は作業者が意識しなくても暗黙的になされる。しかし，個別のアノテーションツー ルを用いる本手法では，波及的な修正は自動的には行なえない．

本手法においても，構築したデータベースから各種アノテーションを再生成することは可能であり，4節で紹介した事例では，実際にそのようなツールを作成し運用している。このようなツールによって，あるアノテーションで生じた修正を別のアノテーションに波及すること自体は可能である。しかし，現状では，この種の波及的修正は，作業者が能動的に実行しない限り，行なえない，今後，アノテーションファイルへのアクセス方法などを工夫する（たとえば常にデータベースから再生成するなど）ことで，より効果的にアノテーション過程を管理する方策を考える必要がある.

また, バージョン管理の問題についても, 本研究では, 汎用のバージョン管理システム Subversion を用いてアノテーションファイルを管理しているが，これで十分というわけではない. アノテー ション過程の管理については, 既存のアノテーションツールやバージョン管理システムを含むシステム全体の中で，よりよい手段を模索する必要があろう.

## 5.3 実用性について

2 節で述べたように，提案スキーマでは，語やアクセント句や節といった言語学的な概念とスキーマ内のオブジェクトとが直接対応しており，ユーザの了解度は高いと思われる。しかし，検索速度の面ではどうであろうか.

この点を調べるために，コーパス言語学でよく用いられる，以下のような標準的なクエリに対する検索速度を計測した（付録 B 参照）。

クエリ 1 イントネーション句の末尾のアクセント句の先頭のモーラの継続長を算出

クエリ 2 イントネーション句の次末（末尾から 2 番目）のアクセント句の末尾のモーラの継続長を算出

クエリ 3 文末形式を持つ節単位の先頭の文節の末尾の短単位が係助詞「は」であるものを抽出し, その短単位の継続長を算出

(1) セグメントとリンクに基づくスキーマのように抽象度の高い単一のセグメントを用いる場合と (2) 本手法のように型ごとに個別化されたセグメントを用いる場合とで比較を行なった.
表 4 検索速度の比較 (5 回の平均. 単位は秒)

なお, これ以外の条件を対等にするため, いずれも階層関係を陽に表現した. 実験は, 人文系研究者がよく用いている, SQLiteの GUIである Navicat for SQLite (ver. 11.0.10) を用いてノー ト PC (Sony VPCZ22AJ, Core i7-2640M $2.80 \mathrm{GHz}$ ) 上で行ない, CSJ-RDBを検索対象とした.結果を表 4 に示す.「個別」は総じて「単一」の倍程度の速さであり, 個別化されたセグメン卜を用いることで検索速度も若干改善されることがわかる. この程度の違いがどれだけの意味を持つかはわからないが, 少なくとも提案スキーマが実用性で劣るということはない.

## 6 おわりに

本研究では, (1) マルチチャネル・マルチモーダルの話し言葉コーパスを表現できる, 汎用的なデータベーススキーマを設計し, (2) 既存のアノテーションツールで作成された, 種々の書式を持つアノテーションを入力とし, 汎用的なデータベーススキーマから具現化されたデータベースを構築するツールを開発した。また, 『日本語話し言葉コーパス』と『千葉大学 3 人会話コーパス』を対象に，本手法によりデータベースを構築した事例を紹介した．構築したデータベースは，コーパス言語学的な研究に有効に利用されている.

今後の課題としてまず, 使いやすいユーザインターフェースを備えた, 本研究のスキーマに対応したコーパス検索ツールの開発が挙げられる. 本研究では, SQL 言語やその GUIのような既存のツールを用いた検索を想定していた。実際，人文系研究者をおもな対象として，CSJ-RDB をSQL 言語や GUI で検索する技法に関する講習会を何度か開いている。しかし, 本スキーマに特化したより使いやすい検索ツールがあれば，利用者はますます広がると期待できる．

さらに, 本研究のデータベース構築ツールは Linux 環境で実装されており, この点も人文系研究者が利用するうえで障害となるであろう． Praat や ELAN などの既存のアノテーションツー ルを用いたコーパス開発は，むしろ人文系研究者の間で広く行なわれており，それらのアノテー ションを統合利用する必要性もまた人文系研究者において高いかもしれない. 今後, より身近な環境で使えるようなツールに変更していきたい.

## 謝 辞

CSJ-RDB の構築に際し西川賢哉氏（理化学研究所）の協力を得た. 記して感謝する．本研究は, 科研費補助金基盤研究 (B)「発話単位アノテーションに基づく対話の認知・伝達融合モデルの構築」(課題番号：23320081, 研究代表者 : 伝康晴), 国立国語研究所独創・発展型共同研究「多様な様式を網羅した会話コーパスの共有化」(リーダー：伝康晴), 萌芽・発掘型共同研究「会話の韻律機能に関する実証的研究」(リーダー：小磯花絵）による成果である.

## 参考文献

浅原正幸, 森田敏生 (2013). コーパスコンコーダンサ『ChaKi.NET』の連続值データ型. 第 4 回コーパス日本語学ワークショップ, pp. 249-256.

Bird, S., Day, D., Garofolo, J., Henderson, J., Laprun, C., and Liberman, M. (2000). "ATLAS: A Flexible and Extensible Architecture for Linguistic Annotation." In Proceedings of the 2nd International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC 2000), pp. 1699-1706. Athens, Greece.

Bird, S. and Liberman, M. (2001). "A Formal Framework for Linguistic Annotation." Speech Communication, 33, pp. 23-60.

Boersma, P. and Weenink, D. (2013). "Praat: Doing Phonetics by Computer." Computer Program, Version 5.3.56, retrieved 15 September 2013 from http://www.praat.org/.

Brugman, H. and Russel, A. (2004). "Annotating Multi-media/Multi-modal Resources with ELAN." In Proceedings of the 4th International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC 2004), pp. 2065-2068. Lisbon, Portugal. http://tla.mpi.nl/tools/ tla-tools/elan/.

Calhoun, S., Carletta, J., Brenier, J., Mayo, N., Jurafsky, D., Steedman, M., and Beaver, D. (2010). "The NXT-format Switchboard Corpus: A Rich Resource for Investigating the Syntax, Semantics, Pragmatics and Prosody of Dialogue." Language Resources and Evaluation Journal, 44, pp. 387-419.

Carletta, J. (2007). "Unleashing the Killer Corpus: Experiences in Creating the Multi-everything AMI Meeting Corpus." Language Resources and Evaluation Journal, 41, pp. 181-190.

Carletta, J., Evert, S., Heid, U., and Kilgour, J. (2005). "The NITE XML Toolkit: Data Model and Query." Language Resources and Evaluation Journal, 39, pp. 313-334.

Chen, L., Rose, R. T., Qiao, Y., Kimbara, I., Parrill, F., Welji, H., Han, T. X., Tu, J., Huang, Z., Harper, M., Quek, F., Xiong, Y., McNeill, D., Tuttle, R., and Huang, T. (2006). "VACE

Multimodal Meeting Corpus." In Renals, S. and Bengio, S. (Eds.), Machine Learning for Multimodal Interaction, Vol. 3869 of Lecture Notes in Computer Science, pp. 40-51. Springer, Berlin/Heidelberg.

Den, Y. and Enomoto, M. (2007). "A Scientific Approach to Conversational Informatics: Description, Analysis, and Modeling of Human Conversation." In Nishida, T. (Ed.), Conversational Informatics: An Engineering Approach, pp. 307-330. John Wiley \& Sons, Hoboken, NJ.

Den, Y., Koiso, H., Maruyama, T., Maekawa, K., Takanashi, K., Enomoto, M., and Yoshida, N. (2010). "Two-level Annotation of Utterance-units in Japanese Dialogs: An Empirically Emerged Scheme." In Proceedings of the 7th International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC 2010), pp. 1483-1486. Valletta, Malta.

Den, Y., Koiso, H., Takanashi, K., and Yoshida, N. (2012). "Annotation of Response Tokens and their Triggering Expressions in Japanese Multi-party Conversations." In Proceedings of the 8th International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC 2012), pp. 1332-1337. Istanbul, Turkey.

Den, Y., Yoshida, N., Takanashi, K., and Koiso, H. (2011). "Annotation of Japanese Response Tokens and Preliminary Analysis on their Distribution in Three-party Conversations." In Proceedings of the 14th Oriental COCOSDA (O-COCOSDA 2011), pp. 168-173. Hsinchu, Taiwan.

Godfrey, J. J., Holliman, E. C., and McDaniel, J. (1992). "SWITCHBOARD: Telephone Speech Corpus for Research and Development." In Proceedings of the 17th International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP-92), pp. 517-520. San Francisco, CA.細馬宏通 (2009). ジェスチャー単位. 坊農真弓, 高梨克也 (編), 多人数インタラクションの分析手法, pp. 119-137. オーム社.

五十嵐陽介, 菊池英明, 前川喜久雄 (2006). 韻律情報. 国立国語研究所報告 124 : 日本語話し言葉コーパスの構築法, pp. 347-453.

Kaplan, D., Iida, R., Nishina, K., and Tokunaga, T. (2012). "Slate-A Tool for Creating and Maintaining Annotated Corpora." Journal for Lanuage Technology and Computational Linguistics, 26 (2), pp. 91-103.

Kaplan, D., Iida, R., and Tokunaga, T. (2010). "Annotation Process Management Revisited." In Proceedings of the 7th International Language Resources and Evaluation Conference (LREC 2010), pp. 3654-3661. Valletta, Malta.

Kipp, M. (2001). "Anvil-A Generic Annotation Tool for Multimodal Dialogue." In Proceedings of the 7th European Conference on Speech Communication and Technology (Eurospeech 2001), pp. 1367-1370. Aalborg, Denmark. http://www.anvil-software.org/.
小磯花絵, 伝康晴, 前川喜久雄 (2012). 『日本語話し言葉コーパス』RDB の構築. 第 1 回コー パス日本語学ワークショップ, pp. 393-400.

国立国語研究所 (2006). 国立国語研究所報告 124 ：日本語話し言葉コーパスの構築法.

Kudo, T. and Matsumoto, Y. (2002). "Japanese Dependency Analysis using Cascaded Chunking." In Proceedings of the 6th Conference on Computational Natural Language Learning (CoNLL2002), pp. 63-69. Taipei, Taiwan. https://code.google.com/p/cabocha/.

前川喜久雄 (2004). 『日本語話し言葉コーパス』の概要. 日本語科学, 15, pp. 111-133.

Matsumoto, Y., Asahara, M., Hashimoto, K., Tono, Y., Ohtani, A., and Morita, T. (2006).

"An Annotated Corpus Management Tool: ChaKi." In Proceedings of the 5th International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC 2006), pp. 1418-1421. Genoa, Italy.

Müller, C. and Strube, M. (2001). "MMAX: A Tool for the Annotation of Multi-modal Corpora." In Proceedings of the 2nd IJCAI Workshop on Knowledge and Reasoning in Practical Dialogue Systems, pp. 45-50. Seattle, WA.

Müller, C. and Strube, M. (2006). "Multi-level Annotation of Linguistic Data with MMAX2." In Braun, S., Kohn, K., and Mukherjee, J. (Eds.), Corpus Technology and Language Pedagogy: New Resources, New Tools, New Methods, pp. 197-214. Peter Lang, Frankfurt am Main, Germany.

Noguchi, M., Miyoshi, K., Tokunaga, T., Iida, R., Komachi, M., and Inui, K. (2008). "Multiple Purpose Annotation using SLAT-Segment and Link-based Annotation Tool-." In Proceedings of the 2nd Linguistic Annotation Workshop, pp. 61-64. Marrakech, Morocco.角康之, 矢野正治, 西田豊明 (2011). マルチモーダルデータに基づいた多人数会話の構造理解.社会言語科学, 14 (1), pp. 82-96.

Tjong Kim Sang, E. F. and Veenstra, J. (1999). "Representing Text Chunks." In Proceedings of the 9th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics (EACL'99), pp. 173-179. Bergen, Norway.

Waibel, A. and Stiefelhagen, R. (2009). Computers in the Human Interaction Loop. Springer, Berlin/Heidelberg.

## A隣接語対を抽出するクエリ

同一節 (segClause) 内で隣接する単語 (segWord) の対を抽出するクエリ。階層関係テーブル (relWord2Clause) を用いない場合は，サブクエリを用いた煩雑なクエリとなる.

-- 階層関係を用いた場合

SELECT W1.id AS current, W2.id AS next FROM segWord AS W1

INNER JOIN relWord2Clause AS R1 ON R1.descendant = W1.id INNER JOIN relWord2Clause AS R2 ON R2.ancestor $=\mathrm{R} 1$.ancestor INNER JOIN segWord AS W2 ON W2.id = R2.descendant WHERE R2.nth $=$ R1.nth +1 ;

## B実用性評価で用いたクエリ

## クエリ 1 ：イントネーション句の末尾のアクセント句の先頭のモーラの継続長を算出

-- 抽象度の高い単一のセグメントを用いた場合

SELECT I.id, MATTR.value AS MoraEntity, M.end - M.start AS Duration

FROM seg AS I

INNER JOIN rel AS AI ON AI.ancestor = I.id

INNER JOIN seg AS A ON A.id = AI.descendant

INNER JOIN rel AS MA ON MA.ancestor $=$ A.id

INNER JOIN seg AS M ON M.id = MA.descendant

INNER JOIN attr AS MATTR ON MATTR.ref $=$ M.id

WHERE AI.nth $=$ AI.len AND MA.nth $=1$

AND I.type $=$ "IP" AND AI.type $=$ "AP2IP"

AND A.type $=$ "AP" AND MA.type $=$ "Mora2AP"

AND M.type = "Mora" AND MATTR.name = "MoraEntity";

-- 型ごとに個別化されたセグメントを用いた場合

SELECT I.id, M.MoraEntity, M.end - M.start AS Duration

FROM segIP AS I

INNER JOIN relAP2IP AS AI ON AI.ancestor $=$ I.id

INNER JOIN segAP AS A ON A.id = AI.descendant

INNER JOIN relMora2AP AS MA ON MA.ancestor $=$ A.id

INNER JOIN segMora AS M ON M.id = MA.descendant

WHERE AI.nth $=$ AI.len AND MA.nth $=1$;

クエリ 2 : イントネーション句の次末のアクセント句の末尾のモーラの継続長を算出

-- 抽象度の高い単一のセグメントを用いた場合

SELECT I.id, MATTR.value AS MoraEntity, M.end - M.start AS Duration

FROM seg AS I

INNER JOIN rel AS AI ON AI.ancestor = I.id

INNER JOIN seg AS A ON A.id = AI.descendant

INNER JOIN rel AS MA ON MA.ancestor $=$ A.id

INNER JOIN seg AS M ON M.id = MA.descendant

INNER JOIN attr AS MATTR ON MATTR.ref $=$ M.id

WHERE AI.nth = AI.len - 1 AND MA.nth = MA.len

AND I.type $=$ "IP" AND AI.type $=$ "AP2IP"

AND A.type $=$ "AP" AND MA.type $=$ "Mora2AP"

AND M.type $=$ "Mora" AND MATTR.name $=$ "MoraEntity";

-- 型ごとに個別化されたセグメントを用いた場合

SELECT I.id, M.MoraEntity, M.end - M.start AS Duration

FROM segIP AS I

INNER JOIN relAP2IP AS AI ON AI.ancestor $=$ I. id

INNER JOIN segAP AS A ON A.id = AI.descendant

INNER JOIN relMora2AP AS MA ON MA.ancestor $=$ A.id

INNER JOIN segMora AS M ON M.id = MA.descendant

WHERE AI.nth = AI.len - 1 AND MA.nth = MA.len;

クエリ 3 : 文末形式を持つ節単位の先頭の文節の末尾の短単位が係助詞「は」であるものを抽出し, その短単位の継続長を算出

-- 抽象度の高い単一のセグメントを用いた場合

SELECT C.id, S.end - S.start AS Duration

FROM seg AS $C$

INNER JOIN rel AS BC ON BC.ancestor $=$ C.id

INNER JOIN seg AS B ON B.id = BC.descendant

INNER JOIN rel AS SB ON SB.ancestor $=$ B.id

INNER JOIN seg AS S ON S.id = SB.descendant

INNER JOIN rel AS SMS ON SMS.ancestor = S.id

INNER JOIN useg AS SM ON SM.id = SMS.descendant

INNER JOIN attr AS CATTR ON CATTR.ref $=$ C.id

INNER JOIN attr AS SMATTR1 ON SMATTR1.ref = SM.id

INNER JOIN attr AS SMATTR2 ON SMATTR2.ref $=$ SM.id

WHERE BC.nth $=1$ AND SB.nth = SB.len AND SMS.nth = SMS.len

AND C.type $=$ "Clause" AND BC.type $=$ "Bunsetsu2Clause"

AND B.type = "Bunsetsu" AND SB.type = "SUW2Bunsetsu"

AND S.type $=$ "SUW" AND SMS.type $=$ "SUWMorph2SUW"

AND SM.type = "SUWMorph"

AND CATTR.name = "ClauseBoundaryLabel" AND CATTR.value LIKE "[\%]"

AND SMATTR1.name = "SUWLemma" AND SMATTR1.value $="$ は"

AND SMATTR2.name $=$ "SUWMiscPOSInfo1" AND SMATTR2.value = "係助詞";

-- 型ごとに個別化されたセグメントを用いた場合

SELECT C.id, S.end - S.start AS Duration

FROM segClause AS C

INNER JOIN relBunsetsu2Clause AS BC ON BC.ancestor $=$ C.id

INNER JOIN segBunsetsu AS B ON B.id = BC.descendant

INNER JOIN relSUW2Bunsetsu AS SB ON SB.ancestor $=$ B.id

INNER JOIN segSUW AS S ON S.id = SB.descendant

INNER JOIN relSUWMorph2SUW AS SMS ON SMS.ancestor $=$ S.id

INNER JOIN usegSUWMorph AS SM ON SM.id = SMS.descendant

WHERE BC.nth $=1$ AND SB.nth = SB.len AND SMS.nth = SMS.len

AND C.ClauseBoundaryLabel LIKE "[\%]"

AND SM.SUWLemma = "は"

AND SM.SUWMiscPOSInfo1= "係助詞";

## 略歴

伝康晴：1993 年京都大学大学院工学研究科博士後期課程研究指導認定退学.

博士 (工学). ATR 音声翻訳通信研究所研究員, 奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科助教授, 千葉大学文学部助教授・准教授を経て, 現在, 千葉大学文学部教授. 国立国語研究所客員教授. 専門はコーパス言語学・心理言語学・計算言語学. とくに日常的な会話の分析・モデル化. 社会言語科学会・日本認知科学会 - 人工知能学会 $\cdot$ 日本心理学会 - 日本認知心理学会各会員.
小磯花絵：1998 年 10 月奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科博士後期課程修了. 博士 (理学).ATR 知能映像通信研究所研修研究員, 国立国語研究所研究員を経て, 現在, 人間文化研究機構国立国語研究所准教授. 専門は談話分析・コーパス言語学・音声科学. 言語処理学会・社会言語科学会 $\cdot$日本認知科学会 $\cdot$ 日本音声学会 $\cdot$ 人工知能学会各会員.

