# 言語処理技術と教材作成の連携一データベース・ソフトウェアを 用いた英語学習教材の自動作成一

神谷 健一 ${ }^{\dagger} \cdot$ 田中 省作 ${ }^{\dagger+} \cdot$ 北尾 謙治 ${ }^{+\dagger}$

本稿ではデータベース・ソフトウェアの 1 つである FileMaker Proによる, 英語学習教材の自動作成における言語処理技術と教材作成の連携可能性を提案する。著者 は, 実際の英語の授業でも利用しやすいプリント教材や簡易 E-learning 教材を出力 できるツールを開発し, 無料公開している。これらのツールでは GUI 環境での操作 が可能であるため, パソコン利用スキルが限られる一般の英語教員にも利用しやす く, 任意の英文素材から Phrase Reading を軸とした精読教材および Cloze テストを 利用した学習教材を短時間で作成することができる。

キーワード：データベース・ソフトウェア，ファイルメーカー, フレーズ・リーディング, ク ローズ・テスト，教材作成，E-learning
## Language Processing Technology and Educational Material Development-Generating English Educational Material using a Database Software-

\author{
Kenichi Kamiya $^{\dagger}$, Shosaku Tanaka ${ }^{\dagger \dagger}$ and Kenji Kitao $^{\dagger \dagger \dagger}$
}

This article provides an example of developing educational material using a database software, linking it with language processing technology. Teachers can download our software for free and create worksheets for studying phrase reading and e-learning materials based on cloze exercises. This software makes creating such learning materials very efficient, and provides integrated functions which are almost impossible to do manually. Since the operations can be done on graphical user interface, or GUI, even computer novices can use the software easily.

Key Words: Database Software, FileMaker, Phrase Reading, Cloze Test, Educational Material Development, E-learning

## 1 はじめに

英語教育の現場でも ICT (Information and Communication Technology)の活用により様々な取り組みがなされている。近年では E-learning のように学習者が教科書ではなく，まずはコ

ンピュータ端末に向かうような形態での学習環境も一部で行われている. しかし大学を含め, CALL 教室などが未整備となっている教育機関は少なくない。また E-learning のための教材作成が英語教育に直接関係する教師自身によって行われることは現実的にはほとんどなく，先進的な取り組みを行っている教育機関などにおいても既存のコースウェアが利用される場合が多い．教室で接する学習者のために教員自らがオーサリングソフトなどを利用して積極的に教材を作成するという事例は，英語教員全体の人数からすると極めて少数であると思われる.

近年, パソコンは爆発的に普及してきており, 現在ではほぼ全ての英語教員が日常の業務や教材作成でパソコンを利用することが当たり前のこととなった. しかし大多数の英語教員のパソコン利用スキルは基礎的なワープロ操作に限られると言っても過言ではない. 結果, ワープロソフトによる教材作成と, E-learning や CALL 環境のための教材作成の間にある溝はなかなか埋まりそうにないというのが現状である.

一方, 計算機科学の発展に伴い，言語処理技術に関する研究も急速に増加しつつある。そしてこれらの知見を教育や学習に生かすことを目標とする研究も盛んに行われている. しかしここで一つの疑問が浮かぶ. 言語処理技術と教育・学習の連携は，いわゆる文系の一般の教員が，極端に言えば翌日の授業からでも応用可能な形で提供されていると言えるのだろうか.

言語処理技術の教育・学習への応用を試みる際，まずはその方法論が優先される。そしてその実装は簡易なプロトタイプにとどまり，実際の使用に耐えうるシステムの構築は別途行わなければならない場合も多い。しかし，たとえどんなに軽微なものであったとしても CUIベースの処理やプログラミング言語の知識を必要とする手法を一般の英語教員に求めることはほぼ絶望的である。例えば Perl 言語を用いたテキスト処理などでさえも，その実行環境をインストー ルするといった時点で一般の英語教員のコンピュータ利用スキルからすれば十分にハードルが高いことは間違いない。また「UNIX 環境」といった文言でさえ，一般の英語教員を遠ざけるには十分な材料となる。これらのアプリケーションが CGI な゙を介して Web 上で提供される場合も同様である。通常これらは教育工学などの分野に関心がある一部の英語教員が, データ分析などの研究目的で利用することが多く, 授業に生かすという用途からは残念ながらほど遠いという印象がある.

それでは，仮に言語処理技術を教材作成に簡便に応用できるような仕組みが提供されていればどうなるであろうか. 例えば教科書に準拠した補助プリントなどを作る場合など，少しでも教員の負担を減らすことができればきっと喜ばれるに違いない。そして草の根的であったとしても，言語処理技術と教育・学習の連携がこれまで以上に有機的に行われていくことが予想される.

本研究では一般の英語教員でも簡単に使えることを念頭に, 様々な状況での実際の英語授業や自習環境で利用できるプリント教材および E-learning 教材の作成支援を行う 2 種類のツールを開発した。これらのツールは無料で公開しており，GUI 環境での簡単な操作で，任意の英文

から様々な教材を短時間で作成することができる．利用者である一般の英語教員はこれらをダウンロード，解凍し，フォルダ内に含まれている実行ファイルを起動するだけでよい，つまり別途ソフトウェアを購入する必要もなく, プログラミング言語の実行環境をインストールするというような負担もない. また，これらのツールでは言語処理技術によるデータ処理結果をデー タベース・ソフトウェアによって教材に加工するが, 内部設計はツール利用者である一般の英語教員には見せない形になっている 1 . 言語処理のアルゴリズムやデータベース・ソフトウェアについての知識は一切必要としない.

以下，2 節では，データベース・ソフトウェアの基本的な特徴を確認し, 本研究で使用した FileMaker について概観する。3 節では連携事例 I として，言語処理技術を活用した Phrase Reading 教材作成支援システムを紹介し，これを応用したプリント教材の自動作成について述べる。 4 節では連携事例 II として，任意の英文テキストに対して語彙レベルタグや品詞タグを付与するプログラムを紹介し，この処理結果を用いた E-learning 教材作成について述べる.

## 2 データベース・ソフトウェアについて

一般にデータベース・ソフトウェアはビジネス用途 2 で用いられることが多く, 数十万単位での大量のデータであっても，整合性を保ちながら高速で検索やソートを行うことができる仕組みが用意されている。また保持しているデータと，それを表示するレイアウトを別々に管理するという特徴があるため，同一のデータを異なるレイアウトに当てはめて出力することや，多数のフィールドから必要なもののみを組み合わせて出力することができるという点で優れている. 同様の出力をワープロや表計算ソフトを用いて行うことはかなり困難である.

本研究では市販のデータベース・ソフトウェアの 1 つである FileMaker³利用し, 教材作成に生かす方法を模索した．FileMakerには高度な自動処理ができるスクリプト言語が搭載されており，この上位パッケージである FileMaker Pro Advanced 4 を利用して開発を行うと FileMaker を所有しないユーザでも利用できるランタイム・アプリケーションを構築し, 自由に頒布することができる.このランタイム・アプリケーションはWindows XP/Vista 上でも Mac OS X上でも動作するため ${ }^{5}$, 大多数の英語教員が日常で触れる機会のあるプラットフォームで利用する

ことができる。また FileMaker には Webビューア機能が搭載されており，インターネット上にある各種情報やオンラインデータベースと連携したデータベース・ソリューションを開発することができる. この機能を使うと，画面レイアウト上に Webブラウザと同等の機能を持つ画面枠を配置することができ，そこで表示された HTMLソースは FileMaker に搭載されている関数を用いて取得することができる。

本研究で開発した教材作成ツールでは, 以下のような手法を用いることで, 言語処理技術と教材作成の連携を試みている。

（1）言語処理技術を用いたWebアプリケーションを，Webビューア機能によって教材作成ツールの画面内に表示する。

(2) Webアプリケーションの実行結果を HTML ソースとして取得し, FileMaker 側で様々なテキスト関数によって文字列処理を行うことで, 教材中に組み込むデータを準備する.

（3）このデータを様々なレイアウトに流し込み，教材の形に整形する.

## 3 連携事例 I: Phrase Reading 教材の自動作成

## 3.1 Phrase Reading とは

Phrase Reading とは次の英文のように適当な長さの意味の塊ごとに区切られたものを英語学習者ができるだけ塊の単位で素早く読み進める訓練方法であり，一般的にはスラッシュで区切って表示されることからスラッシュ・リーディングとも呼ばれる.

Scientists say / they have made more progress / in developing / malaria-resistant mosquitoes.

/ The idea / is to release / genetically engineered insects / like these / into mosquito populations / as a way / to control the disease. /

このような学習方法を繰り返すことによって，学習者は英語本来の語順で英文をより直接的に理解できるようになることが期待される. しかしこの学習方法を実践する場合, ある程度一貫性を持った方法で区切られた，一定の量の教材をこなす必要がある。また，スラッシュを挿入するタイミングは必ずしも一つではなく，学習者のレベルや作成者の意図によって様々な基準が考え得る。近年では市販の教材でもよく利用されているが，学習者が関心を持つことができる様々なジャンル，難易度の英文でこのような形式の教材がこれまで十分に提供されてきているとは言い難い.

に FileMaker Pro Advanced のライセンス形態は「1 ユーザが同時使用しない限り，2 台のマシンへのインストー ルが可能」であるため, 開発者が Windows と Mac OS の両方のパソコンを所有する場合, 1 ライセンスで両方の作成を行うことができる.

6 詳細は http://www.filemaker.co.jp/products/fmp/wvg/を参照のこと. 現行の 1 世代前の FileMaker Pro 8.5 (2006 年 9 月発売) から搭載された機能.

## 3.2 既存のシステムと問題点

田中・木村・北尾 (2006) および行野・田中・冨浦・柴田 (2007)ではこのような教材不足を解消するために，言語処理技術を用い英文中に自動的にスラッシュを挿入する手法を提案している.ここでは局所的統語構造およびチャンクの大きさが英文のスラッシュ挿入に強く関係していると仮定した上で，一定量のスラッシュ付きの英文から確率モデルを用いてスラッシュを入れる基準を自動学習させた分割モデルを用意している。そしてこれに基づいて任意の英文を自動的に分割する教材作成支援システムが Web 上から実行できるようになっており，さらに異なる分割モデルに基づいてスラッシュを挿入した，様々な難易度の計 128 英文書， 42,529 語を教材集として提供している 7.

この教材作成支援システムは数理的に厳密な処理に基づいたものであり，様々な分割モデルに対応する柔軟なスラッシュ付与が可能であったが, 自動付与のための手法の開発に主眼が置かれていたため，この手法を実装したプロトタイプでは最終的に英文にスラッシュをつけて出力することしかできていなかった。つまりスラッシュで区切られた英文を次々と読破する形で自習する場合や，多読を中心に据えた授業形態の場合を除けば，教室で即座に使えるような教材の体裁としては不十分という短所があった.

一方，ほぼ同時期に発表された神谷 (2006) や岡本・神谷 (2006)では, Phrase Reading 学習が容易に行える書き込み式のプリント教材を即座にプリンタから出力できるソフトウェア8を提案していた。しかし教材化する英文を Phrase ごとに分割する作業は，手作業で行うか，あるいは観察によって得られた 50 語の単語9 9 直前で機械的に分割するという単純な手法を導入しているにすぎなかったため, 柔軟性がないという短所があった.

## 3.3 FileMaker を活用した教材作成システム

そこで神谷・田中 (2007) は Phrase Reading Worksheet 作成ツール上に配置した Web ビュー アからスラッシュを自動付与する教材作成支援システムを呼び出し, その処理結果を Phrase Reading Worksheet 作成ツールへ取り込むという方法を提案した。これにより様々な教材パラメタに対応した柔軟なフレーズ分割が行えるようになり，かつ教室でも使いやすいきれいな体裁のプリント教材を作成できるようになった.

この Phrase Reading Worksheet 作成ツールは図 1 のような GUI 環境のものであり，データベース・ソフトウェアで作られていることを利用者には全く意識させない. また言語処理技術によるフレーズ分割と実行結果の取り込みは図 2 のような画面で行う。そして最終的に学習者

図 1 起動画面

図 2 確率モデルによるフレーズ分割

にどのような教材として与えるかの諸要因を考慮し, 用紙サイズの設定・行間・メモ闌の有無などの様々な条件を組み合わせながらレイアウト上に表示させることで 1 つの英文素材から 1,000 通り以上 ${ }^{10}$ のレイアウトのプリント教材を作成することができる。このようなレイアウトの柔軟さ ${ }^{11}$ はデータベース・ソフトウェアでしか為し得ないものである.

図 3 の形式のプリントは，フレーズごとに分割したものが縦方向に配置されており，右側に予習として各フレーズの意味を記入させる ${ }^{12}$ 。授業時に図 4 のような右側に予め日本語訳を入れたプリントを配布すると予習チェックなども簡単に行える ${ }^{13}$ 。これらの形式はツール上では 「縦方向」と呼んでいる.

図 5 の形式は「階段式」と呼んでおり，各フレーズ間の修飾関係や並列関係がわかりやすい階層の形で示すことができるプリントである ${ }^{14}$. 図 6 は「クローズテスト型」と呼んでおり，ここでは 7 語おきに単語を空欄に置き換えている。和訳を見ながら空所を埋める練習や，聞き取らせたい単語に焦点をあてたリスニングの補助教材などの用途で利用できるであろう。これらのプリントには全て各フレーズの位置を表す「文番号」「句番号」が自動で挿入されるため，授

図 3 予習用プリント

図 4 チェック用プリント

業時に指導中の箇所などを指示しやすい.

図 3 ・4の形式の場合, 縦方向に 2 つ折りにして利用することもできるため, 右側に和訳があらかじめ書き込まれた状態であっても，再度英語のみを見ながら日本語で意味を考えさせる，日本語を見ながら英語の原文を思い出させる，日本語を見ながら英文を書かせる，日英語の語順の違いを観察させるなど，同一授業内で学習者の習熟度に応じた異なるタスクを同時進行で学習させるということもできる 15.

このような Phrase Reading Worksheet はどちらかと言えば精読が中心となる授業において, これまで消極的に取り入れられがちであった文法訳読式や輪番制に代わる効率的な授業展開を可能にする.

Phrase Reading Worksheet 作成ツールの原型は 2004 年に初公開しており，新たな機能を加えながら随時アップデートを行っている。最新版や関連情報などは http://www.oit.ac.jp/ip/ kamiya/ prw/prw.html に掲載している。このツールは著者勤務校の多くの英語教員に利用されており， インターネットから入手した英字新聞記事などであってもすぐにプリント教材に加工できる点など，好意的な意見が寄也られることが多い. またこのツールから出力したプリント教材は学生の評判も良い. 例えば教科書本文を用いて図 3 の形式で出力したプリント教材の場合, 予習

図 5 階段式教材

図 6 クローズテスト型教材

＼cjkstart授業一復習のサイクルで効果的に活用できるのみならず，試験前にこのプリントを見直すだけで十分な復習ができる点などは特に好評のようである.

## 4 連携事例 II: Cloze テストの自動作成

## 4.1 Cloze テストとは

Cloze テストとは文書の $\mathrm{n}$ 番目（通常は 6 8 番目）の単語を空欄にして，被験者が元の単語を埋めるものであり，英語母語話者に対する読解教材の信頼度や難易度を測定する目的で Taylor(1953) により開発された. 以下は原文の 8 番目の単語を空欄にした場合の例である.

原文: Scientists say they have made more progress in developing malaria-resistant mosquitoes. The idea is to release genetically engineered insects like these into mosquito populations as a way to control the disease.

作成例: Scientists say they have made more progress ( ) developing malaria-resistant mosquitoes. The idea is to ( ) genetically engineered insects like these into mosquito ( ) as a way to control the disease.

その後，選択式問題など他の方式によるテストとの相関が高いことが分かり，読解力を測定するテスト形式として広く使われるようになった。また 1970 年代以降にも盛んに研究が行われ，
第二言語学習者への応用可能性についての実証が行われてきた. 国内の研究では佐藤 (1988) は Cloze テストが従来の言語テストに見られない様々な優れた特性を備えていることを指摘し，日本の英語教育へ応用する際の意義を述べている.

## 4.2 既存のシステムと問題点

Cloze テストを作成する場合，任意の $\mathrm{n}$ 語ごとに単語を抜き取り，空欄に置き換えるという作業が必要となる。一見単純な作業であるが, 手作業で行うには相当の労力が必要となる。北尾

を提案した．このプログラムの優れた点は，原文中から抜き取った単語を自動でランダム順に並べ替えたものが出力されるため，これを解答時の選択肢として表示することで，受験者の心理的負担を軽减することもできた。さらに抜き取った順番通りに並べたものも併せて表示されているため，この部分だけを切り取って後で答え合わせに利用することができるという長所があった。

加えて北尾 (2007) では JACET800017の語彙レベルに基づいてタグを付与したテキストを用

タグを付与したテキストを用いて，ある特定の品詞のみを抜き取り対象とするというプログラムも公開していた。これにより学習者の習熟度や各教員の指導目標に合致する Cloze テスト形式の練習問題を作成する新たな展望が開けたと言える.

しかしこれらのプログラムを利用するには別途 Perl 実行環境をインストールする必要がある上，抜き取りの間隔や語彙レベル範囲，抜き取る対象とする品詞を指定するための条件を変数として入力する際にはプログラムを一旦書き換える必要があった. またTreeTagger のタグセッ卜は学校英文法などで扱う品詞よりもはるかに厳密な分類を行うことから，例えば動詞を抜き取り対象とする場合には，動詞に相当するタグであるVB VBD VBG VBN VBP VBZ VH VHD VHG VHN VHP VHZ VV VVD VVG VVN VVP VVZ VBD VBG VBN VBP VBZ という非常に数多くの項目を変数に入力しなければならなかったため, 現実的には大変な困難を伴う利用形態であったと言える。 さらに JACET8000 レベルマーカーや TreeTagger を併用したCloze テストを作成するには，それぞれのタグ付けを行うWeb アプリケーションでの処理結果を一旦テ

キストファイルに保存してから Perl で処理を行うという手間が必要であり，結果的に一般の英語教員にはハードルが高く, 利用者が限られてしまうという短所があった.

## 4.3 FileMaker を活用した教材作成システム

そこで神谷・永野・北尾 (2007) では FileMakerを用いて GUI 環境で Cloze テストを作成できるツールを開発し，無料公開した。 またKitao \& Kamiya (2008) ではこのツールの改良が行われ，画面表示を日英両方に切り替えることも可能になった. このツールでは画面上に英文を貼り付けた後, 抜き取り間隔である $\mathrm{n}$ の指定をプルダウンメニューで選択するという簡便な操作のみで即座に作成することができる。またツール自体がランタイム環境であるため，実行環境のインストールも不要である.

JACET 8000 レベルマーカーやオンライン版 TreeTagger へは FileMaker の Web ビューア機能を利用して同一画面の中で処理できるようにしているため，特定の語彙レベルや品詞を考慮に入れた Cloze テストの作成もさらに省力化が図れることとなった.

このツールの目的は簡便な方法で Cloze テスト形式の教材作成を行うことにあるため, TreeTagger を併用する際においても膨大な数のタグセットを考慮しながら品詞を選択するのではなく, 8 種類の品詞から選ぶという操作方法を導入した. チェックボックスから選んた品詞は TreeTaggerのタグセットに自動的に置き換える仕組みになっており，仮に不必要なタグが含まれる場合でも手作業で取り除くことができる.

このツールは北尾 (2007) が提案した Cloze テストの自動採点が可能な JavaScript プログラムに対応した HTML ファイルを出力することもできる 19 ため, 簡易 E-learning 教材作成ツールとしても利用することができる。この HTML ファイルは以下のような形式で書かれており，単語

図 7 単語簡易抜き取り

図 8 作成結果

図 9 JACET8000 処理結果

図 11 TreeTagger 処理

図 10 作成条件設定

図 12 作成条件設定

を抜き取って空闌にすべき処理の代わりに，HTML タグの間に解答となる語を挟み达んで出力するという別の文字列処理を行っている.

Scientists say they have made more progress 1. (〈input okWord="in" $\rangle$ ) developing malariaresistant mosquitoes. The idea is to $2 .(\langle$ input okWord="release" $\rangle$ ) genetically engineered insects like these into mosquito 3. (〈input okWord="populations" $\rangle$ ) as a way to control the disease.

Cloze テストは 4.1 節で述べたように，元々は英語母語話者に対する読解評材の信頼度や難易度を測定する目的で開発されたものであり，語彙レベルや品詞を考慮したものは本来の Cloze テストとは言えない.そのため試用者から寄せられた評価の中には, これらは特に必要な機能ではないとの声もある。しかし学習者に与える教材において難易度を考慮することは重要であり，言語処理技術との連携によって学習内容や学習者の能力に焦点を当てたテストを短時間で作成することに関しては，研究を深めていく余地が大いにあると考えている。

今後, このツールも新たな機能を加えながら随時アップデートを行っていく計画である．最新版や関連情報などは http://www.oit.ac.jp/ip/〜 kamiya/mwb/mwb.html に掲載している.

## 5 おわりに

データベースという概念には様々な意味があり，本来は区別して扱うべき機能や仕組みなどが混同されて用いられることがある。例えば，様々な教材そのものを蓄積し，必要なものを必要な時に自由に取り出せるような仕組みを「教材データベース」と呼ぶことがある。また表計算ソフト上で様々な学習項目などを整理したものを「データベース」と呼ぶこともある．本稿で扱ったものはこのような仕組みとは無関係であり，意地悪な見方をすれば，単にデータベー ス・ソフトウェアを用いて教材をワープロソフトよりもきれいに清書できる可能性がある, ということを述べているにすぎない. しかしこれまで主にビジネス用途でしか用いられてこなかったデータベース・ソフトウェアを教材作成に利用することは，レイアウトの柔軟さなどの点で非常に有効であると思われる.

本稿では言語処理技術と教材作成の連携について, GUI 環境による使いやすいツールを構築していくことにより，今後一層両者のつながりが深まっていく可能性があることを述べた。またオンライン上で提供される言語処理関連のリソースの実行結果をデータベース・ソフトウェアで加工することで, プリント教材や E-learning 教材をシームレスかつ効率的に作成・出力できることを提案した．今後も一般の英語教員のニーズに合致し，すぐに使える教材の形式について検討を深めながら, 言語処理技術と教材作成の連携の可能性を追求し, 教材の自動出力を行うことができる汎用性の高い教材作成ツールの開発を進めていきたい.

本研究で開発したツールによって作成したプリント教材等を普段から授業で利用している筆者らの印象では, 予習 $\rightarrow$ 授業復習のサイクルを意識した学習活動の促進や, 様々な状況での実際の英語授業や自習環境において, 有効に機能していると考えている。また短時間で様々な教材を作成できることは，教員の負担軽減にもつながることであろう.

## 謝 辞

本文中で利用したサンプル英文は以下の記事を抜粋したものである. http://www.voanews.com/specialenglish/archive/2007-07/2007-07-01-voa2.cfm

教材作成ツール開発においてはツールをご利用頂く方々も含め, 多くの先生方からご指導をいただきました。またオンライン上のリソースを Webビューアを介して利用することを許諾頂いた諸先生方に感謝いたします.

本研究の一部は文部科学省科学研究費補助金・若手研究 (B)（課題番号 18720153）により実施したものである.

## 参考文献

Coffey, G. \& Prosser S. 小山香織ほか訳 (2008). FileMaker Pro 大全 Ver.7〜9 edition. ラトルズ.大学英語教育学会基本語改訂委員会 (2003). 大学英語教育学会基本語リスト JACET List of 8000

Basic Words. 大学英語教育学会.

大学英語教育学会基本語改訂委員会 (2004). 大学英語教育学会基本語リスト活用事例集：教育

と研究への応用. 大学英語教育学会.

神谷健一 (2006). データベースソフトを用いた読解プリント教材とその作成ツールについて. 社

団法人私立大学情報教育協会平成 18 年度全国大学 IT 活用教育方法研究発表会予稿集, pp. 20-21.

神谷健一, 田中省作 (2007). 言語処理技術を活用した Phrase Reading 学習プリント教材作成ツー

ル. 外国語教育メディア学会第 47 回全国研究大会発表論文集, pp. 34-37.

神谷健一, 永野友雅, 北尾謙治 (2007). データベース・ソフトウェアを利用したクローズ・テス

卜学習教材の自動作成. 社団法人私立大学情報教育協会平成 19 年度大学教育・情報戦

略大会, pp. 122-123.

Kenji Kitao \& Kenichi Kamiya(2008) "Creating Cloze Exercises Easily and Effectively" Proceedings of WorldCALL 2008, http://www.j-let.org/ wcf/proceedings/g-016.pdf 北尾謙治 (2007). 語彙レベルや品詞も考慮したクローズ・テスト方式の e ラーニング教材作成の

試み.外国語教育メディア学会第 47 回全国研究大会発表論文集, pp. 114-117.

岡本清美, 神谷健一 (2006). アカデミックリーディング教材一データベースを利用したプリン

卜教材作成ツールを用いて. 外国語教育メディア学会第 46 回全国研究大会発表論文集, pp. 243-251.

佐藤史郎 (1988). クローズ・テストと英語教育. 南雲堂.

Taylor, Wilson L. (1953) "Cloze procedure: A new tool for measuring readability" Journalism Quarterly, 30, pp. 415-433,

田中省作, 木村恵, 北尾謙治 (2006). 言語処理技術を活用した柔軟性の高いスラッシュ・リー ディング用教材作成支援システム, 外国語教育メディア学会第 46 回全国研究大会発表要項集, pp. 483-492.

行野顕正, 田中省作, 冨浦洋一, 柴田雅博 (2007). 統計的アプローチによる英語スラッシュ・リー ディング教材の自動生成. 情報処理学会論文誌, 48(1), pp. 365-374

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略歴

神谷健一：2000 年大阪大学大学院言語文化研究科言語文化学専攻博士前期課程修了. 高等学校教員を経て 2004 年〜大阪工業大学知的財産学部専任講師,英語科目を担当. 外国語教育に生かすコンピュータの活用方法に関する研究に従事. 外国語教育メディア学会, 大学英語教育学会, e-Learning 教育学会,社会言語科学会, 英語コーパス学会, 全国英語教育学会各会員.

田中省作：2000 年九州大学大学院システム情報科学研究科博士後期課程修了.同年九州大学情報基盤センター助手, 2005 年立命館大学文学部助教授（2007 年准教授に職名変更). 博士 (工学) 自然言語処理, 言語教育への応用に関する研究に従事. 情報処理学会, 英語コーパス学会各会員.

北尾謙治: 同志社大学英文学科卒業後, 米国カンザス大学大学院で TESOL を研究, M.A.と Ph.D. を取得. 現在同志社大学文化情報学部教授. 専門は応用言語学と異文化間コミュニケーション. 著書は Internet Resources: ELT, Linguistics, and Communication (英潮社), Intercultural Communication: Between Japan and the United States (英潮社), English Teaching: Theory, Research and Practice (英潮社) ほか多数.

\author{
(2008 年 9 月 2 日受付) \\ (2008 年 11 月 10 日再受付) \\ (2008 年 11 月 28 日採録)
}


# 概念ベースとEarth Mover’s Distanceを用いた文書検索

藤江 悠五 $^{\dagger} \cdot$ 渡部 広一 $\cdot$ 河岡 司 $\dagger$
}

近年, コンピュータとネットワークの発達に伴って, 個人が扱える情報は膨大なも のとなり，その膨大な情報の中から必要な情報を探し出すのは非常に困難となって いる. 既存の検索システムは基本的には表記のみを活用するため, 意味的には同じ 内容の検索でもユーザが入力する語によって検索結果が異なってしまう。そのため ユーザが適切なキーワードを考えなければならない。そこで本稿では文書の意味を 捉えた検索を実現するために単語の関連性にもとづいた文書間の類似性の定量化手法を提案する。具体的には概念べースを用い単語間の関連性を求め, Earth Mover's Distance により文書間の類似度を計算する方法を提案する。また概念べースに存在 しない固有名詞や新語に対して, Web 情報をもとに新概念として意味を定義し, 概念ベースを自動的に拡張する方法を提案する。これら提案手法を NTCIR3-WEBに よって他の手法と比較実験したところ, 本手法が他手法に比べ良好な結果が得られた. キーワード：情報検索，概念ベース， Earth Mover's Distance, NTCIR
## Associative Document Retrieval Using Concept Base and Earth Mover's Distance

\author{
Yugo fujie ${ }^{\dagger}$, Hirokazu Watabe $^{\dagger}$ and Tsukasa Kawaoka ${ }^{\dagger}$
}

Recently the development of computers and networks makes amount of information huge. It is very difficult to find necessary information in the huge information. The existing retrieval system uses not the meaning of input words but the notation of them. Therefore, different words bring a defferent result of retreieval even if they have the same meaning. A user of the system has to consider the input words to search the necessary information. This paper proposes the quantification technique of the semantic distance between documents based on relevance of the word to realize the search that captured the meaning of the document. Concretely the related degree between words is calculated by concept-base and the resemblance degree between documents is calculated by Earth Mover's Distance. Besides this paper proposes method that no existence word on concept-base is defined as a concept based on Web information to expand concept-base automatically. Retrieval experiments using the NTCIR3-WEB in comparison with the other method have shown that our method is effective than other method.

Key Words: Information Retrieval, Concept-base, Earth Mover's Distance, NTCIR

## 1 はじめに

一般家庭にも PC，ブロードバンドが普及し，ユーザは手軽に情報を収集できるようになってきている。しかし一方では, 情報が過度に溢れ過ぎ, 利用者の要求に合った情報を探し出す必要性が高まっている。その中で要求に適合した情報のみを選出するのではなく, 情報をランキング付けして提示することも重要となっている. ランキング付けは, 検索要求と検索対象との間の類似性や関連性をもとに行われ, これらを定量化することが求められる。その際, 従来の情報検索でよく用いられているべクトル空間モデル (Salton, Wong, and Yang 1975)などでは文書における単語の出現頻度や統計情報などを利用して検索要求と文書間の類似性を判断し，文書を選別している。このような手法は検索要求と文書内の各単語の表記が一致しない場合は関連性がないとの仮定にもとづいている。しかし, 実際の文書において, 語の表記が同じでも異なる意味を有したり (多義性), 同じ意味でも語の表記が異なる場合（表記摇れ，同類義語） がある。さらに単語間には，互いに意味的な関連性を持って存在しており，表記だけを頼りに検索を行う手法ではユーザが入力する語によって検索結果が異なってしまう．そのためユーザが適切なキーワードを考えなければならない。その問題を解消するために，ユーザが入力したキーワードの意味を捉えた検索手法が必要である.

このような背景から，本研究では文書における意味を捉えた検索を実現すべく，単語の意味特徴を定義した概念べース (奥村, 土屋, 渡部, 河岡 2007) を用いた検索手法を提案する。概念ベースを用いることによって, 単語の表記のみでの検索方式とは異なり, 意味を捉えた検索が可能になる。つまり, ユーザの入力語の表記的摇らぎに影響されず，意味的近さを定量化できる手法である。具体的には, 概念べースによって単語間の意味的な関連性を 0 から 1 までの数値として算出する。そして, その値をもとに検索要求と検索対象との類似度を画像検索等の分野で注目されている距離尺度である Earth Mover's Distance (EMD) (Rubner, Tomasi, and Guibas 2000)により求める方法を提案する。また, 概念ベースに存在しない固有名詞や新語に対して, Webをもとに新概念として定義し概念べースを自動的に拡張する手法を提案する.

## 2 先行研究と本研究の位置付け

体系的に整理された辞書である WordNet (Miller 1995)を用いて単語間の距離を定義し，EMD により文書間の類似度を定義する手法 (Wan and Peng 2006) が提案されている. これにより単語の意味的な関連性に着目した情報検索が実現されている。また, 単語の共起情報をもとに単語間の関連性を定義し, EMDにより文書間の類似度を定義する手法が提案されている (柳本,大松 2007). この手法では, 単語の共起情報を用いることにより, 全ての単語間の関連性を定義し, 文書間の類似度を定義することを実現している。しかしながらこれらの手法の問題点とし

て, WordNetなどの整理された辞書を用いる場合は，索引語の全てが辞書に含まれる保証がな

く, 全ての索引語間の関連性を求めることができない可能性がある。共起情報を手がかりにした場合は，用いる文書集合の特性や容量の影響を大きく受け，正確に関連性を定義しているとは言い難い.

提案手法では，概念べースを用いて索引語間の関連性を求め, さらに概念べースに存在しない語においては Webをもとに自動的に概念として定義する。これにより，単語間の関連性をよ

り正確に定義し，さらにあらゆる新語に対応できる索引語の網羅性を実現する。

## 3 基本事項

## 3.1 NTCIR3-WEB

本研究では提案手法の効果を検証するため, 日本での代表的な情報検索システム評価用のテストコレクションである NTCIR ${ }^{1}$ 用いた， NTCIR は文献データ集合，検索課題集合，各検索課題に対する文献の適合不適合判定からなるもので，同一のテストコレクションを利用することにより共通の基準で情報検索システムを評価することができるようにしたものである。その中でも，本研究では一般の利用者が実際に検索する環境に近いWeb 検索用のテストコレクションである NTCIR3-WEB を用いた。図 1 に NTCIR3-WEB の検索課題の一例を示す。検索課題には NUM, TITLE，DESC，NARR，CONC，RDOC，USERの7つのフィールドが含まれているが, このうち標準的なフィールドは TITLE (title), DESC (description), NARR (narrative), CONC (concept)の 4つである。TITLE とは検索課題の内容を簡単に表したタイトル，DESC は検索する内容を文で記述したもの，NARR は検索する内容の詳細な説明， CONC は検索する内容を表すキーワードである。本研究では検索要求を文章で入力するシステムの開発を想定し,

図 1 NTCIR3-WEB の検索課題の例

図 2 NTCIR3-WEB の検索対象の例

DESCのみを使用する。図 2 に検索対象（HTML もしくはプレーンテキストファイル．言語は主に日本語と英語, ごく一部にその他の言語. $100 \mathrm{~GB})$ の一例を示す. 実験には検索対象の夕グを省いた全文を用いる.

## 3.2 索引語の取得と重み付け

本研究は日本語での検索を想定している，日本語は英語などとは異なり，単語間に明確な区切りがない. そこで, 文章から単語を切り出す必要がある。本研究では形態素解析器を用いて行う.

## 3.2.1 形態素解析器

日本語構造の制約を利用し, 単語の切り出しや品詞を同定することを形態素解析という．例えば，形容詞は名詞の前に付くことができるという法則である。実際は, 日本語の複雑さのため完全に単語を切り出すことは難しいが, 代表的な形態素解析器である茶筌 2 は様々な工夫により高い精度で単語を正しく切り出すことができる。本研究では単語の切り出しに茶筌を用い,「名詞」,「形容詞」,「動詞」を索引語として用いる。

## 3.2.2 tf $\cdot$ idf

索引語に対する重み付けは，情報検索の分野で広く用いられている tf・idf 重み付け (Salton and Buckley 1988)を使用する。tf・idfによる重み付けとは, 対象としている単語の頻度と網羅性に基づいた重み付け手法である。文書 $d$ における索引語 $t$ の重み $w d(t, d)$ は以下の式 1 によって得られる。

$
w d(t, d)=t f(t, d) \times i d f(t)
$

図 3 検索課題 idf による不要語の削除

$t f(t, d)$ は文書 $d$ における索引語 $t$ の出現頻度である。ただし, $t f(t, d)$ は文書長の影響を受けやすいため, 本論文では以下の式 2 に示す正規化手法を用いた。単語 $t$ の出現頻度を $\operatorname{treq}(t, d)$,文書 $d$ に含まれる単語数を $\operatorname{tnum}(d)$ とする.

$
t f(t, d)=\frac{\log (\operatorname{tfreq}(t, d)+1)}{\log (\text { tnum }(d))}
$

また, $i d f(t)$ は文書数 $N$ と索引語 $t$ が出現する文書の数 $d f(t)$ によって決まり, 式 3 によって定義される。

$
i d f(t)=\log \frac{N}{d f(t)}+1
$

## 3.2 .3 不要語の削除

本研究では不要語を削除するために評価データの実験に使用する検索対象の空間での idf 値をもとに検索対象内の不要語を削除した，不要語とは「する」や「こと」のような，どの文書にも出現し, 文書を特定するために有効でない語を指す。検索対象の不要語削除の閾値は提案手法が適合判定レベルの LEVEL1 においての評価 (MAP) がidf 值 0 から 9 の間で一番高くなる idf 値 5 に設定した。，適合判定 LEVEL と評価 (MAP) などの評価方法については 8.1 節で述べる。 さらに検索課題空間での idf 値を利用し検索課題の索引語中の不要語を削除した. 削除の例を図 3 に示す.これにより検索課題によく出現する「文書」や「様々」などの語を削除でき，検索課題として比較的意味があると考えられる「将来」,「歴史」,「地域」などを残すことができる。この閾値は目視により設定した。

## 4 概念べース

概念べースとは複数の国語辞書や新聞などから機械的に構築した単語（概念）とその意味特徵を表す単語（属性）の集合からなる知識べースである。概念には属性とその重要性を表す重みが付与されている。概念ベースには約 12 万語の概念表記が収録されており，1つの概念に平均約 30 個の属性が存在する. ある概念 $A$ は属性 $a_{i}$ とその重み $w c_{i}$ の対の集合として, 式 4 で表される。

$
A=\left.\{\left(a_{1}, w c_{1}\right),\left(a_{2}, w c_{2}\right), \cdots,\left(a_{i}, w c_{i}\right), \cdots,\left(a_{n}, w c_{n}\right)\right.\}
$

任意の一次属性 $a_{i}$ は, その概念ベース中の概念表記の集合に含まれている単語で構成されている.したがって, 一次属性は必ずある概念表記に一致するため, さらにその一次属性を抽出することができる。これを二次属性と呼ぶ。概念べースにおいて，「概念」は $n$ 次までの属性の連鎖集合により定義されている（図 4). 以下に, 本研究で使用した大規模概念べースの構築方法について述べる。

## 4.1 概念ベースの構築方法

まず，基本となる概念べースを複数の国語辞書から構築する。概念は国語辞書の見出し語から, 属性は見出し語の語義説明文の自立語から, その重みは自立語の出現頻度に基づいて決定される (笠原, 松澤, 石川 1997). そして, 属性信頼度（語に関する種々の知識から属性として

図 4 概念ベース

の確からしさを定量化した値）により不適切な属性の削除を行い，信頼性の高い属性を抽出する (小島, 渡部, 河岡 2002). これらにより概念数約 3 万 4 千語で平均属性数が 16 個の基本となる概念べースが構築される。

複数の国語辞書には約 12 万語の見出し語（辞書に収録されている約 20 万語語彙のうち見出

し語として不適切な表記を除去した語）があり，辞書中の語義説明文だけでは属性が付与できない語が約 9 万語もあった。そこで，概念総数と属性数を拡張するために電子化新聞（毎日新聞，日本経済新聞）を用いて，各概念に対する共起語を属性候補として追加する。この際，もともと概念べースに定義されている概念についても，同様に属性を取得する。その後，5.2 節で説明する関連度計算により概念と属性の関連の強さを求め, その値と概念べースの頻度情報をもとに属性の重み付けを行う，以上の処理により本研究で使用した概念数が約 12 万語，平均属性数約 30 個の大規模概念ベース (奥村他 2007) が構築できる.

## 5 概念ベースを用いた単語間の関連性の定量化

概念べースを用いた単語間の関連性の定量化は，基本的に語意の展開結果を利用し数値として表す。何次属性まで展開するか, どの属性を用いるかによって值が変わってくるため, 状況に応じてどのように計算するかが問題になってくる．そこで本研究では二種類の方法を使い分ける，文書間の類似度を求めるための単語間の関連性の定量化には，概念べースの一次属性までを使用する一致度を用い，概念べースの自動拡張手法における単語間の関連性の定量化には，概念ベースの二次属性までを使用する関連度計算 (渡部, 奥村, 河岡 2006) を使用する。二次属性までを使用する方法が，概念べースを用いた単語間の関連性の定量化には一番有効であると報告されている(渡部他 2006)。一次属性までしか展開しないと，関連が薄い概念同士の関連性を定量化できず，三次属性まで用いると概念とはかけ離れた語が属性となり，雑音として働くため精度が低下してしまう。本研究では，文書を概念と文書間の類似度を求めるための単語間の関連性の定量化には一次属性までしか展開しない一致度を用いる。これは文書を概念と見立てた場合, 索引語が一次属性となり, 索引語の属性が二次属性となる。つまり, 索引語の二次属性まで展開すると文書を概念とした場合の三次属性まで展開したこととなり雑音が増加し, 概念（文書）とはかけ離れた語が計算に使用されてしまうためである.

## 5.1 一致度計算

任意の概念 $A, B$ について, それぞれ一次属性を $a_{i}, b_{j}$ とし, 対応する重みを $u_{i}, v_{j}$ とする. また，概念 $A, B$ の属性数を $L$ 個, $M$ 個 $(L \leq M)$ とする.

$
\begin{aligned}
A & =\left.\{\left(a_{i}, u_{i}\right) \mid i=1 \sim L\right.\} \\
B & =\left.\{\left(b_{j}, v_{j}\right) \mid j=1 \sim M\right.\}
\end{aligned}
$

このとき, 概念 $A, B$ の一致度 $\operatorname{Match} W R(A, B)$ を以下の式 5,6 で定義する.

$
\begin{gathered}
\operatorname{MatchW} R(A, B)=\sum_{a_{i}=b_{j}} \min \left(u_{i}, v_{j}\right) \\
\min (\alpha, \beta)=\left.\{\begin{array}{ll}
\alpha & (\beta>\alpha) \\
\beta & (\alpha \geq \beta)
\end{array} .\right.
\end{gathered}
$

ただし，各概念の重みの総和をそれぞれ 1 に正規化する。概念 $A, B$ の属性 $a_{i}, b_{j}$ に対し， $a_{i}$ $=b_{j}$ （概念 $A, B$ に共通する属性がある）となる属性があった場合, 共通する属性の重みの共通部分, つまり，重みの小さい分だけ有効に一致すると考え，その合計を一致度とする，定義から明らかなように両概念の属性と重みの両方が完全に一致する場合には一致度は 1.0 となる.

## 5.2 関連度計算

関連度計算は概念の二次属性間の一致度計算により求めた値をもとに概念間の関連性を数値として算出する。具体的には，計算する二つの概念の内，一次属性の数の少ない方の概念を $A$ とし $(L \leq M)$ ，概念 $A$ の一次属性を基準とする。

$
A=\left.\{\left(a_{1}, u_{1}\right),\left(a_{2}, u_{2}\right), \cdots,\left(a_{i}, u_{i}\right), \cdots,\left(a_{L}, u_{L}\right)\right.\}
$

そして概念 $B$ の一次属性を, 概念 $A$ の各一次属性との一致度 $\operatorname{Match} W R\left(a_{i}, b_{x i}\right)$ の和が最大になるように並び替える。

$
B_{x}=\left.\{\left(b_{x 1}, v_{x 1}\right),\left(b_{x 2}, v_{x 2}\right), \ldots,\left(b_{x i}, v_{x i}\right), \cdots,\left(b_{x L}, v_{x L}\right)\right.\}
$

これによって, 概念 $A$ の一次属性と概念 $B$ の一次属性の対応する組を決める。対応にあふれた概念 $B$ の一次属性は無視する（この時点では組み合わせは $L$ 個）。ただし，一次属性同士が一致する（概念表記が同じ）ものがある場合 $\left(a_{i}=b_{j}\right)$ は，別扱いにする。これは概念べー スには約 12 万の概念表記が存在し, 属性が一致することは稀であるという考えに基づく，従って，属性の一致の扱いを別にすることにより，属性が一致した場合を大きく評価する．具体的には，対応する属性の重み $u_{i}, v_{j}$ の大きさを重みの小さい方にそろえる。このとき，重みの大きい方はその値から小さい方の重みを引き，もう一度，他の属性と対応をとることにする．例えば， $a_{i}=b_{j}$ で $u_{i}=v_{j}+\alpha$ とすれば，対応が決定するのは $\left(a_{i}, v_{j}\right)$ と $\left(b_{j}, v_{j}\right)$ であり， $\left(a_{i}, \alpha\right)$ はもう一度他の属性と対応させる。このように対応を決めて, 対応の取れた属性の組み合わせ数を $T$ 個とする。このとき, 概念 $A, B$ の一致度 $\operatorname{Do} A(A, B)$ を以下の式 7 により定義する.

$
\operatorname{Do} A(A, B)=\sum_{i=1}^{T}\left.\{M a t c h W R\left(a_{i}, b_{x i}\right) \times\left(u_{i}+v_{x i}\right) \times\left(\min \left(u_{i}, v_{x i}\right) / \max \left(u_{i}, v_{x i}\right)\right) / 2\right.\}
$

関連度の値は概念間の関連の強さを $0 \sim 1$ の間の連続値で表す. 1 に近づくほど関連が強い.概念 $A$ と $B$ に対して関連度計算を行った例を表 1 に挙げる。最後に，概念「机」と「椅子」を例に用いて，関連度の計算例を説明する。概念「机」と「椅子」の一次属性および二次属性を表 2 , 表 3 に示す.

まず，概念「机」と「椅子」の一致度の計算を行う．例えば，概念「机」の一次属性「学校」 と概念「椅子」の一次属性「木」は，「木造」という共通する属性を持っているため，一致度は以下のように計算される。

$
\operatorname{Match} W R(\text { 学校, 木 })=\min (0.2,0.4)=0.2
$

同様に全ての一次属性の組み合わせについて一致度を計算した結果を表 4 に示す.

次に，関連度の計算を行う。関連度の計算は，まず属性が完全に一致している部分から行われる。続いて，一致度の大きい部分から順に対応を決める。この場合，表 4 から一次属性「勉強」と「勉強」,「学校」と「教室」,「本棚」と「勉強」の順に対応が決まることになる。結果,

表 1 関連度計算の例

表 2 概念「机」と「椅子」の一次属性

表 3 概念「机」と「椅子」の二次属性

表 4 概念「机」と「椅子」の一致度行列

関連度は次式のように計算される。

$
\begin{aligned}
\operatorname{DoA}(\text { 机, 椅子 })= & 1.0 \times(0.3+0.3) \times(0.3 / 0.3) / 0.2+0.4 \times(0.6+0.3) \times(0.3 / 0.6) / 2 \\
& +0.1 \times(0.1+0.2) \times(0.1 / 0.2) / 2 \\
= & 0.3975
\end{aligned}
$

本研究では 6.4 節で述べる概念べースに属性として追加する概念と追加される側の概念との間の関連性の定量化に関連度計算を用いる.

## 6 概念ベースの自動拡張手法

概念ベースに存在しない語（未定義語）にも属性を与えなければ，未定義語と他の単語との関連性を求めることができない。そこで，現在考えうる最大の言語データである Web 情報をもとに未定義語の概念化を行い, 概念べースに追加する方法を提案する。本章ではこの手法について説明する。

## 6.1 未定義語の概念化

以下の手順により, 未定義語の概念化を行うために, 未定義語の属性とその重みを Webから獲得する.

(1) 入力された未定義語をキーワードとして検索エンジン3を用いて検索を行い，検索上位 100 件の検索結果ページの内容を取得する.

（2） HTML タグなど不要な情報を取り除いた文書群に対して，形態素解析を行い，自立語を抽出する。

（3）得られた自立語の中から概念べースに存在する単語のみを未定義語の属性として抜き出す.

（4）得られた属性の頻度に Web 上の単語のidf を統計的に調べたもの (SWeb-idf) (辻, 渡部,河岡 2004)の値を掛け合わせたものを属性の重みとし, 得られた重み順に並び替える. SWeb-idf については次節で説明する。なお, SWeb-idfのデータベースに存在しない属性については, Web 上にあまり存在しない単語と考え, SWeb-idf 值の最大値を掛け合わせている.

表 5 に未定義語を概念化した例を示す.

表 5 未定義語「G ショック」,「クイニーアマン」の属性とその重み (一部)

## 6.2 SWeb-idf

SWeb-idf (Statics Web-Inverse Document Frequency) とは, Web 上の単語のidf を統計的に調べた idf 值である。まず，無作為に選んだ固有名詞 1,000 語を作成する。表 6 に無作為に選択した固有名詞の一部を示す.この作成した 1,000 語に対して個々に検索エンジンで検索を行い, 1 語につき検索上位 10 件の検索結果ページの内容を取得する。よって，得られた検索結果ページ数は 10,000 ページとなる. この 10,000 ページから, 複数の国語辞書や新聞などから概念（単語）を抽出した知識ベースである概念ベースの収録語数である約 12 万語とほぼ同等の単語数が得られたことから，獲得した 10,000 ページを Web の全情報情報空間とみなしている．そして， その中での単語のidf 值を表す SWeb-idf は，式 8 で求められる.

$
S W e b-i d f(t)=\log \frac{N}{d f(t)} \quad(N=10000)
$

これらにより得られた単語とその idf 値をデータベースに登録した. なお $d f(t)$ 項は, 全文書空間（10,000 ページ）に出現する概念 $t$ のページ数である. 獲得した SWeb-idf の値の例を表 7 に挙げる。なお，固有名詞の選び方を変えても SWeb-idf の値に大きな変化は見られないという報告がなされている (辻他 2004).

表 6 SWeb-idf の作成に用いた固有名詞（一部）

表 7 SWeb-idf $の$ 例

## 6.3 属性內出現頻度を用いた重み付け手法

未定義語の属性の重みは SWeb-idfによっても求まるが, Web 情報と概念べースでは語の頻度情報が異なり重みの値も変わるため, Web 情報の重みをそのまま用い概念べースに追加すると概念ベースの頻度情報に歪みが生じる。よって SWeb-idf は未定義語の属性候補を獲得する時にのみ用い，未定義語の属性の重み付けには使用せず，概念べースに未定義語を追加する場合には概念べースの頻度情報を用いて重み付けを行う必要がある。そこで, 未定義語の属性に対して重みを付与する方法として，概念べースの属性空間を考慮した重み付け手法を提案する。概念に付与された属性は, 特徴を表す語であるため, 概念の説明文書であると捉えることが出来る.この文書空間内での属性の出現頻度を, 概念に対する属性の確からしさだと考える。例として「個人情報」の属性を表 8 に示す。網掛けのセルに一次属性，各網掛けの下方のセルにはその二次属性を示している.

個人情報という概念を特徴付ける一次属性には, 「個人, 情報, 識別, “」という属性が存在する．これは，「個人を識別することができる情報を指す」という文書であると捉えることができる.このように，概念に対する $n$ 次属性空間はその概念についての説明文書の集合だとみなすことができる。この $n$ 次属性空間から算出した出現頻度を $n$ 次属性内出現頻度と呼ぶ. 本稿では 2 次属性空間を用いる。3 次属性空間までを用いると，概念「個人情報」に対して 2 次属性「力」の属性「動物, 筋肉, 物体, ㄱ」が含まれる。このため, 概念に関係のない語が多くなつてしまうためである.

3.2.2 節で説明した $\mathrm{tf} \cdot \mathrm{idf}$ 重みの考え方をもとに, 未定義語の属性 $A$ の 2 次属性内出現頻度を $\operatorname{freq}(A)$, 未定義語の一次属性の総数を $R$ とし, 未定義語の属性 $A$ の概念ベース空間の idf 値を $\operatorname{cidf}(A)$ とすると, 重み $w c(A)$ は以下の式で表される.

$
w c(A)=\frac{\log (\operatorname{freq}(A))}{\log (R)} \cdot \operatorname{cidf}(A)
$

## 6.4 相互追加

新規概念に属性を追加した場合，その概念自身は属性として他の概念を持つが，その概念を属性として持つ概念は存在しない. したがって，他の概念に新しく追加をした概念を属性とし

表 8 新概念「個人情報」の一次, 二次属性

表 9 新概念の属性と重み

表 102 対の関係がある概念の組の例

て追加する手法が必要となる．新概念と属性の例を表 9 に示す．新概念とその獲得した属性には Web 上のホームページにともに出現しており，共起という関係があり，属性から見ても新概念とのなんらかの関連性があると考えられる。このため, 新概念を属性の追加候補とする。例であると，概念「放送」，「テレビ」，「車両」に「ワンセグ」という語を属性追加候補とする。しかし，全ての属性追加候補を属性として追加すると雑音が非常に多くなってしまう．概念「車両」に対して「ワンセグ」という属性は不必要であるため, 選別して追加を行う．このように，新概念から取得した語に対して新概念を属性として選別して追加することを相互追加と呼ぶこととする。選別方法としては， 2 次属性内出現頻度を属性数で割った値（以下 2 次属性内出現頻度割合と記述）が 0.149 以上かつ関連度 0.068 以上の場合に追加を行う．選別のための閾値の設定は実験により定めた．実験方法としては，概念とその概念と関係がある概念の組を 1,780 組集め, その全ての組における 2 次属性内出現頻度割合と関連度を求め, その平均値を間値に設定した．実験に使用した 2 対の関係がある概念の組を表 10 に示す.

追加する概念 $A$ と追加される概念 $B$ との間の関連度 $D o A(A, B)$ と追加する属性の概念べー ス空間の $\operatorname{idf}$ 值を $\operatorname{cidf}(A)$ とすると追加した属性の重み $w c(A)$ は以下の式で表される.

$
w c(A)=\operatorname{DoA}(A, B) \cdot \operatorname{cidf}(A)
$

## 7 EMD を用いた文書検索

検索要求と検索対象の間の類似度を求める際，いくら単語間の関連性を正確に定義できたとしても，その値をもとにうまく計算できないと文書間の正確な類似度を求めることはできない.計算の仕方としては，様々な方法が考えられ，例えば単語間の関連性が高い順に単語の対応をとり計算する方法などが挙げられる．1 対 1 で対応を取る方法では, 検索要求と検索対象の語

の少ない方の語の数しか対応がとれない. 例えば, 検索要求の語が 3 語, 検索対象の語が 100 語であった場合, 検索対象の 97 語は計算の対象外となる。 さらに，実際の検索において，ユー ザは検索要求にあまり多くの語を入力しないと考えられ，検索要求と検索対象との語数の差は非常に大きいと想定され, 文書内の単語の重要性と単語間の関連性を考慮し $\mathrm{M}$ 対 $\mathrm{N}$ で柔軟に対応を取る必要がある。

そこで本研究では類似画像検索の分野で注目されている EMD (Rubner et al. 2000)を用いて文書間の類似度を算出する方法を用いる．EMD は輸送問題における輸送コストの最適解を求めるアルゴリズムであり, 需要地（供給地）の重みと需要地と供給地間の距離を定義できればどのような問題にも適用できる。この EMD を用いることで単語の重みと単語間の関連性を考慮して柔軟に対応を取り, 文書間の類似度を求めることができる.

## 7.1 EMDとは

EMD は線形計画問題の一つであるヒッチコック型輸送問題において計算される距離尺度であり，2つの離散分布において，一方の分布を他方の分布に変換するための最小コストとして定義される。輸送問題とは, 需要地の需要を満たすように供給地から需要地へ輸送を行う場合の最小輸送コストを解く問題である.

EMD を求める際，二つの分布は要素の重み付き集合として表現される。一方の分布 $P$ を集合として表現すると, $P=\left.\{\left(p_{1}, w_{p_{1}}\right), \ldots,\left(p_{m}, w_{p_{m}}\right)\right.\}$ となる. 今, 分布 $P$ は $m$ 個の特徴量で表現されており, $p_{i}$ は特徴量, $w_{p i}$ はその特徴量に対する重みである. 同様に, 一方の分布 $Q$ も集合として表すと， $Q=\left.\{\left(q_{1}, w_{q_{1}}\right), \ldots,\left(q_{n}, w_{q_{n}}\right)\right.\}$ となる. EMDの計算は, 2 つの分布において特徴量の数が異なっている場合でも計算が可能であるという性質を持っている．今, $p_{i}$ と $q_{j}$ の距離を $d_{i j}$ とし, 全特徴間の距離を $D=\left[d_{i j}\right]$ とする. ここで, $p_{i}$ から $q_{j} への$ 輸送量を $f_{i j}$ とすると, 全輸送量は $F=\left[f_{i j}\right]$ となる.ここで, 式 11 に示すコスト関数を最小とする輸送量 $F$ を求め, EMD を計算する.

$
W O R K(P, Q, F)=\sum_{i=1}^{m} \sum_{j=1}^{n} d_{i j} f_{i j}
$

ただし，上記のコスト関数を最小化する際，以下の制約条件を満たす必要がある.

$
\begin{gathered}
f_{i j} \geq 0, \quad 1 \leq i \leq m, \quad 1 \leq j \leq n \\
\sum_{j=1}^{n} f_{i j} \leq w_{p_{i}}, \quad 1 \leq i \leq m \\
\sum_{i=1}^{m} f_{i j} \leq w_{q_{j}}, \quad 1 \leq j \leq n
\end{gathered}
$

$
\sum_{i=1}^{m} \sum_{j=1}^{n} f_{i j}=\min \left(\sum_{i=1}^{m} w_{p_{i}}, \sum_{j=1}^{n} w_{q_{j}}\right)
$

ここで，式 12 は輸送量が正であることを表し， $p_{i}$ から $q_{j}$ に送られる一方通行であることを表している. 式 13 は輸送元である $p_{i}$ の重み以上に輸送できないことを表す. 式 14 は輸送先である $q_{j}$ の重み以上に受け入れることができないことを表す. 最後に式 15 は総輸送量の上限を表し，それは輸送先または輸送元の総和の小さい方に制限されることを表す。以上の制約条件の下で求められた最適な全輸送量 $F$ を用いて分布 $P, Q$ 間の EMD を以下のように求める.

$
\operatorname{EMD}(P, Q)=\frac{\sum_{i=1}^{m} \sum_{j=1}^{n} d_{i j} f_{i j}}{\sum_{i=1}^{m} \sum_{j=1}^{n} f_{i j}}
$

ここで，最適なコスト関数 $W O R K(P, Q, F)$ を EMD としてそのまま用いないのは，コスト関数は輸送元もしくは輸送先の重みの総和に依存するので，正規化することによってその影響を取り除くためである.

## 7.2 EMD の文書検索への適用

図 5 に EMD を文書検索に適用した例を示す。EMD を文書検索に適用するには需要地と供給地, 需要量と供給量, 各需要地と供給地間の距離を定義する必要がある. 需要地としては, 検索課題の索引語を, 供給地としては検索対象の索引語を割り当てる。需要量と供給量はそれぞれ索引語の 3.2 .2 節で説明した $\mathrm{tf} \cdot \mathrm{idf}$ 重みを用いる。そして, 需要地と供給地間の距離は索引語間の関連性と見立てることができ，提案手法においては概念べースを用いた一致度計算により求めることができる。一致度は関連性が高いと値も大きくなるため, 1 から一致度の値を引いた值に変換する．EMD の計算は図 5 の下方で求まる。「梅」と「祭り」間の輸送量が 1 となっているのは，「梅」から「うめ」に重み 2 を輸送し，「梅」の余った重み 1 を「祭り」に輸送し

図 5 EMD を文書検索に適用した例

たためである。このように，関連性が高い語に優先して重みを輸送し，供給量がなくなるか需要量が満たされるまで輸送を行う。このように索引語間の関連性と重みを考慮した $\mathrm{M}$ 対 $\mathrm{N}$ での柔軟な対応が可能である．EMD の特徵として，索引語間の距離の值が 0 から 1 であるなら, EMD も 0 から 1 の値になる。そして，EMD は文書間が似ていると値が低くなり，似ていないと値が高くなる。よって値が低い文書から順にユーザに提示することで文書検索が実現できる。

## 8 実験と評価

単語の関連性に着目した提案手法の有効性を検証するため情報検索システムテストコレクション NTCIR3-WEB を用いて, 表記を用いる他の手法との比較実験を行った. 比較手法としては, ベクトル空間モデル, Okapi BM25 と, 同じ索引語間の距離を 0 , それ以外を 1 とした素朴な EMDを用いた。

## 8.1 評価方法

今回の評価では, 検索課題 41 件と正解文書とランダムに選択した文書を合わせた 10,000 件の文書を使用し, 評価実験を行った。また, 正解文書リストが存在し, 各検索課題に対して, 各文書が $\mathrm{H}$ (高適合), A (適合), B (部分的適合), C(不適合) の 4 段階の適合度が設定されており，以下の基準で評価する。

LEVEL1: H 判定と A 判定を適合

LEVEL2: $\mathrm{H}$ 判定と A 判定と B 判定を適合

各検索課題に対して，10,000 件の検索対象全てのスコアを求め，スコア順に並べ変える。そして，正解文書リストを参照し正解文書の順位を調べ評価する.

## 8.2 評価指標

評価指標には, 各検索課題毎の平均精度 (Avelage Precision, AP), 平均精度の平均 (Mean Average Precision, MAP) と再現率一精度グラフを使用した。検索課題に対する平均精度 AP は式 17 のように定義される。まず順位 $i$ 位の文書が適合しているならば 1 , そうでなければ 0 となる変数を $z_{i}$ とする. $S$ を適合文書の総数, $n$ は出力文書数である.

$
A P=\frac{1}{S} \sum_{i=1}^{n} \frac{z_{i}}{i}\left(1+\sum_{k=1}^{i-1} z_{k}\right)
$

平均精度の平均 (MAP) は, 全ての検索課題に対して平均精度を平均したものであり, 式 18 によって求められる。具体的には, 検索課題が $K$ 件ありそれぞれの課題に対するあるシステムの平均精度を $A P_{h}$ と表記すれば $(h=1, \ldots, K)$, その平均が MAP に相当し, 以下の式に示す.

$
M A P=\frac{1}{K} \sum_{h=1}^{K} A P_{h}
$

再現率一精度グラフとは再現率の 11 個の点ごとに，41 個の検索課題の精度を平均してグラフを描いたものである.

## 8.3 比較手法

本節では, 提案手法との比較に用いているべクトル空間モデル (Salton et al. 1975) と OkapiBM25 (Robertson, Walker, Jones, Beaulieu, and Gatford 1995)について述べる.

## 8.3.1 ベクトル空間モデル

ベクトル空間モデルは，情報検索の分野で幅広く利用されている検索モデルである．各語の重みから構成されるべクトルとして検索課題と文書をそれぞれ表現し，二つのべクトルの成す角度の余弦によって類似度を計算する点に特徵がある。重みの種類にはいくつかの種類があるが，本実験では 3.2.2 節で説明した $\mathrm{tf} \cdot \operatorname{idf}$ 重みを用いる。検索課題 $q$ と文書 $d_{i}$ の索引語の語の総数（異なり）を $M$ とすれば，文書と検索課題はそれぞれ以下のような $M$ 次元べクトルで表現できる。

$
\begin{aligned}
& d_{i}=\left(w_{i 1}, w_{i 2}, \cdots, w_{i M}\right) \\
& q=\left(w_{q 1}, w_{q 2}, \cdots, w_{q M}\right)
\end{aligned}
$

検索課題 $q$ に対する文書 $d_{i}$ の得点 $s_{q}\left(d_{i}\right)$ は 2 つのベクトルの角度の余弦により求まる. 式を以下に示す。

$
s_{q}\left(d_{i}\right)=\frac{\sum_{j=1}^{M} w_{i j} w_{q j}}{\sqrt{\sum_{j=1}^{M} w_{i j}^{2}} \sqrt{\sum_{j=1}^{M} w_{q j}^{2}}}
$

## 8.3.2 Okapi BM25

S. Robertson を中心に開発された Okapi と呼ばれる次世代検索システムにおいて使用されている確率型の検索モデル BM25 は， ベクトル空間モデルと同等，あるいはそれ以上の性能を示すことでよく知られている。原理的には, 検索課題 $q$ と文書べクトル $d_{i}$ が与えられた時に, その文書が検索課題に適合している確率を推計するものである。検索課題 $q$ と文書 $d_{i}$ の索引語の語の総数（異なり）を $M$ とすれば, 検索課題 $q$ に対する文書 $d_{i}$ の得点 $s_{q}\left(d_{i}\right)$ は以下の式で表される.

$
s_{q}\left(d_{i}\right)=\sum_{j=1}^{M}\left(w_{i j} \times x_{q j} \times \tau_{j}\right)
$

ただし， $x_{q j}$ は検索課題 $q$ での語 $t_{j}$ の出現回数である.ここで

$
\begin{aligned}
w_{i j} & =\frac{3.0 x_{i j}}{\left(0.5+1.5 l_{i} / \bar{l}\right)+x_{i j}} \\
\tau_{j} & =\log \frac{N-n_{j}+0.5}{n_{j}+0.5}
\end{aligned}
$

である. $x_{i j}$ は文書 $d_{i}$ での $t_{j}$ の出現回数であり,$N$ は文書総数で, $n_{j}$ は語 $t_{j}$ が出現する文書数である。なお,

$
l_{i}=\sum_{j=1}^{M} x_{i j}
$

は文書 $d_{i}$ の長さであり，

$
\bar{l}=\frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} l_{i}
$

はデータベース全体での文書長の平均を意味する。

## 8.4 評価結果

平均精度の平均 (MAP) を表 11 に示す. 再現率一精度グラフを図 6,7 に示す.

表 11 より, LEVEL1 では提案手法の精度はべクトル空間モデルより $20.30 \%$, Okapi BM25 より $17.91 \%$, EMD より $9.22 \%$ の精度向上を達成し，LEVEL2 では提案手法の精度はべクトル空間モデルより $10.71 \%$, Okapi BM25 より $9.45 \%$ ， EMDより $4.03 \%$ の精度向上を達成した。

図 6,7 より全ての再現率レベルで精度が改善している。この結果より単語間の関連性にもとづき文書間の類似性を求める本手法が有効であることがわかる。また, ベクトル空間モデルより素朴な EMDがよりよい結果となっている。これは, EMDが輸送問題として距離を計算していることに起因する.

例えば，検索課題を $(\sqrt{3} / 2,1 / 2)$ としたとき，ベクトル空間モデルでは $(1,0)$ と $(1 / 2, \sqrt{3} / 2)$ では同じ類似度の 0.866 となるが, EMD では 0.134 と 0.268 と異なり, $(1,0)$ の方が検索要求に近くなる。これは $(1,0)$ では一番目の方が大きいが, $(1 / 2, \sqrt{3} / 2)$ では反転していることが理由で

表 11 MAP（表記のみ活用する他の手法との比較）

図 6 LEVEL1 での再現率一精度グラフ (他手法との比較)

図 7 LEVEL2 での再現率一精度グラフ (他手法との比較)

ある。本実験ではこの効果が良い方に働いていると考えられる.

次に, 比較手法と提案手法が統計的に有意な差があるか検定を行った．検定方法は参考文献 (岸田 2001) を参考にした。以下にその検定方法を述べる。

比較する 2 つの手法を $a$ と $b$, 検索課題数を $K$, 検索課題 $h$ の平均精度を $v_{h}$ とし，MAPを $\bar{v}=K^{-1} \sum_{h=1}^{K} v_{h}$ とする. 同一の検索課題に対する 2 つの平均精度を比較することになるので,対標本と捉えることができ, 検索課題ごとの手法間の差自体を標本と考える. すると, 帰無仮説「2つの手法の平均精度の母平均の差は 0 である」の下に正規母集団を仮定すれば,

$
t=\frac{\overline{v_{a}}-\overline{v_{b}}}{\sqrt{\frac{s_{a}^{2}+s_{b}^{2}-2 \operatorname{Cov}_{a b}}{K}}}
$

が自由度 $K-1$ の $t$ 分布に従うことになる.この時, $s_{a}^{2}$ と $s_{b}^{2}$ は平均精度の標本分散であり, $\operatorname{Cov}_{a b}$ は $v_{h a}$ と $v_{h b}$ との共分散で, $\operatorname{Cov}_{a b}=(K-1)^{-1} \sum_{h=1}^{K}\left(v_{h a}-\overline{v_{a}}\right)\left(v_{h b}-\overline{v_{b}}\right)$ となる.

この検定方法を利用し, 今回の実験での LEVEL1 における提案手法と比較手法の中で一番評価が高かった素朴な EMD との評価に有意な差があるかどうか片側検定を行う． $a$ を提案手法, $b$ を素朴な EMD とすると, $s_{a}^{2}=0.071701, s_{b}^{2}=0.067863, \overline{v_{a}}-\overline{v_{b}}=0.044005, \operatorname{Cov}_{a b}=0.056419$ となるので, $t=1.723548$ となる. 自由度 40 の $t$ 分布に従うので, $1.723548>1.684$ より, 帰無仮説は棄却され， $5 \%$ 水準で提案手法と素朴な EMD との差は有意であることがわかる。また,同様の検定をべクトル空間モデルと行うと $t=3.01916, \quad$ OkapiBM25では $t=3.563336$ となり $1 \%$ 水準で有意な差があることを確認できた．提案手法が表記に頼る比較手法に比べ統計的に有意な差があることがわかった。

## 9 概念ベースの自動拡張手法の評価

概念ベースの自動拡張手法の効果を検証するために，自動拡張手法を用いない手法（概念べー スに存在しない索引語で同じ索引語間の距離を 0 それ以外の距離を 1）と提案手法との比較評価を行った，評価方法は 8.1 節と同様の方法で行った，以下，自動拡張手法を用いない EMD と概念ベースを組み合わせた手法を EMD + CB と記す. 平均精度の平均 (MAP) を表 12 に示す.再現率一精度グラフを図 $8 ， 9$ に示す。表 12 から分かるように，LEVEL1 において $1.58 \%$ の精度向上を達成し, LEVEL2 において $3.04 \%$ 向上している. LEVEL1 においては全ての再現率レベルで提案手法が EMD+CB を上回っているが, LEVEL2 においては再現率レベル 0.3 の点で 0.0001 だけ $\mathrm{EMD}+\mathrm{CB}$ を下回っている.より詳細に検証するために, 検索課題ごとの平均精度の差をプロットしたものを図 10 に示す. 横軸は本実験における検索課題の番号（1～41）で,縦軸は検索課題毎のグラフが上に伸びているほど自動拡張手法によって精度が向上したことを示し, 逆に下にのびているほど精度は低下していることを示している.この結果から検索課題 14 と検索課題 29 の時に精度の低下が著しいことがわかる.

課題 14 は「宮部みゆきの執筆した小説に対する書評・レビューが読みたい」という課題で,課題 29 は「シフォンケーキの作り方が書かれている文書を探したい.」といった課題である.これらに形態素解析を施し, 検索課題 idfによる不要語の削除を行うと, 検索課題 14 は「宮部／

表 12 MAP (自動拡張手法使用と未使用での比較)

図 8 LEVEL1での再現率一精度グラフ（自動拡張手法使用と未使用での比較）

図 9 LEVEL2 での再現率一精度グラフ（自動拡張手法使用と未使用での比較)

みゆき／執筆／小説／書評／レビュー」となり，検索課題 29 は「シフォンケーキ／作り方」となる.このうち未定義語は「宮部／シフォンケーキ」であった.

検索課題 14 と検索課題 29 における上位 25 件の順位の変動を図 11 に示す. 図 11 において色が付いてる文書が LEVEL1 における正解文書である。一番精度低下が著しかった課題 29 で, $\mathrm{EMD}+\mathrm{CB}$ において 47 位であった不適合文書が提案手法では 3 位に，5位であった不適合文書が 4 位になり，適合文書が 3 位から 5 位に下がった。提案手法において 5 位であった高適合文書と 3 位であった不適合文書を図 12,13 に示す. 3 位の文書はケーキ屋の紹介が書かれている文書で， 4 位の文書もケーキに関する文書であった． 5 位の高適合文書はシフォンケーキの作り方の手順が書いてあった。提案手法では，シフォンケーキがケーキに関する様々な語と高関連であると判定し，ケーキに関する文書が検索の上位にきてしまった。 ユーザは「ケーキの作り

図 10 課題別の平均精度の差

図 11 課題 14 と課題 29 における上位 25 件のランク付け

方」と入力せず「シフォンケーキの作り方」と入力したのはケーキ全般の情報よりシフォンケー キに絞った情報が欲しいといったことを暗に示していると考えられ，シフォンケーキを定義してしまったことが悪影響を及ぼしてしまった.

シフォンケーキのようなケーキといった一般的な語に比べ, 具体的な語はユーザが検索結果を絞るために用いる語であり，具体的な語に対しては，表記に頼る方が有効に働くと考えられる. 具体的な語を判別し, なんらかの対応を行うことでこの問題は解決できると考えられる.

図 12 高適合文書

図 13 不適合文書

## 10 おわりに

本論文では，索引語の関連性を概念べースにより定義し，それをもとに EMDによって文書間の類似性を求める手法を提案した。さらに概念べースに存在しない語においては Webをもと

に語の意味を定義し概念べースを自動的に拡張することで対応し，全ての索引語間の距離を概念べースにより求めることを可能とする手法を提案した。そして，その有効性をWeb 検索評価用テストコレクション NTCIR3-WEBを用いて検証した。

結果として，表記に頼る他の手法に比べ良好な結果を得て，単語の関連性に着目した本手法の有効性を確認できた。さらに，統計的検定を用いることで，提案手法と比較手法の性能の差に有意性があることを確認した。またWebにより概念べースを自動的に拡張する手法を使用と未使用で比較評価を行い，Webにより未定義語を定義することの有効性を示し，あらゆる新語に対応できる索引語の網羅性を実現した。

今後の研究課題としては, 検索要求内に具体的な語が含まれている場合の対応である。 ユー ザは検索結果を絞るために具体的な語を用いていると考えられ，これらの語をシソーラスなどをもとに判別し対応を行えば更なる精度向上が期待できる。また，今後は情報検索に限らず文書分類など様々な分野へ応用していきたい.

## 参考文献

笠原要, 松澤和光, 石川勉 (1997). “国語辞書を利用した日常語の類似性判別.” 情報処理学会論文誌, $38(7)$, pp. 1272-1283.

岸田和明 (2001). “検索実験における評価指標としての Mean Average Precision の性質.”情報処理学会研究報告, 2001 (74), pp. 97-104.

小島一秀, 渡部広一, 河岡司 (2002).“連想システムのための概念ベース構成法一属性信頼度の考え方に基づく属性重みの決定.”自然言語処理, 9 (5), pp. 93-110.

Miller, G. (1995). "WordNet: A lexical database for English." Commun. ACM, 38 (11), pp. 39-41.

奥村紀之, 土屋誠司, 渡部広一, 河岡司 (2007). “概念間の関連度計算のための大規模概念べー スの構築.”自然言語処理, 14 (5), pp. 41-64.

Robertson, S., Walker, S., Jones, S., Beaulieu, M., and Gatford, M. (1995). "Okapi at TREC-3." In In proceeding of the 3rd Text Retrieval Conference, pp. 109-126.

Rubner, Y., Tomasi, C., and Guibas, L. (2000). "The earth mover's distance as a metric for image retrieval." Int. J. Comput. Vision, 40, pp. 99-121.

Salton, G. and Buckley, C. (1988). "Term-weighting approaches in automatic text retrieval." Information Processing and Management, 41 (4), pp. 513-523.

Salton, G., Wong, A., and Yang, C. (1975). "A Vector space model for automatic indexing." Communications of the ACM, 18 (3), pp. 613-6201.

辻泰希，渡部広一，河岡司 (2004).“wwwを用いた概念べースにない新概念およびその属性獲
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Wan, X. and Peng, Y. (2006). "The Earth Mover's Distace as a Semantic Measure for Document

Similality." In Proceeding of the 14th ACM international conference on Information and knowledge management, pp. 301-302.

渡部広一, 奥村紀之, 河岡司 (2006). “概念の意味属性と共起情報を用いた関連度計算方式.”自

然言語処理, 13 (1), pp. 53-74.

柳本豪一, 大松繁 (2007). “Earth Mover's Distance を類似度として用いた情報検索.” 平成 19 年

度電気学会全国大会, 3-065.

## 略歴

藤江悠五：2007 年同志社大学工学部知識工学科卒業. 2009 年同大学院工学研究科知識工学専攻博士前期課程修了. 同年, パナソニック株式会社入社. 知識情報処理の研究に従事.

渡部広一：1983 年北海道大学工学部精密工学科卒業. 1985 年同大学院工学研究科情報工学専攻修士課程修了. 1987 年同精密工学専攻博士後期課程中途退学. 同年, 京都大学工学部助手. 1994 年同志社大学工学部専任講師. 1998 年同助教授. 工学博士. 現在同教授. 主に, 進化的計算法, コンピュータビジョン, 概念処理などの研究に従事. 言語処理学会, 人工知能学会, 情報処理学会, 電子情報通信学会, システム制御情報学会, 精密工学会各会員.

河岡司：1966 年大阪大学工学部通信工学科卒業. 1968 年同大学院修士課程修了. 同年, 日本電信電話公社入社, 情報通信網研究所知識処理研究部長, NTTコミュニケーション科学研究所所長を経て, 同志社大学工学部教授. 2009 年定年退職. 工学博士. 主にコンピュータネットワーク, 知識情報処理の研究に従事. 言語処理学会, 人工知能学会, 情報処理学会, 電子情報通信学会, IEEE(CS) 各会員.

$(2008$ 年 11 月 12 日 $\quad$ 受付 $)$
$(2009$ 年 2 月 10 日 $\quad$ 再受付 $)$
$(2009$ 年 2 月 16 日 $\quad$ 採録)

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


# Wikipedia の記事構造からの上位下位関係抽出

隅田 飛鳥
}

本稿では, Wikipedia の記事構造を知識源として, 高精度で大量の上位下位関係を 自動獲得する手法について述べる。上位下位関係は情報検索や Web ディレクトリ など，膨大な Web 文書へのアクセスを容易にする様々な技術への応用が期待され ており，これまでにも様々な上位下位関係の抽出手法が開発されてきた。本稿では， Wikipedia の記事構造に含まれる節や箇条書きの見出しから, 大量の上位下位関係候補を抽出し, 機械学習を用いてフィルタリングすることで高精度の上位下位関係 を獲得する手法を開発した。実験では, 2007 年 3 月の日本語版 Wikipedia 2.2 GB か ら, 約 77 万語を含む約 135 万対の上位下位関係を精度 $90 \%$ で獲得することができた。 キーワード：上位下位関係, Wikipedia, SVM, 半構造情報, 記事構造
## Hyponymy Relation Acquisition from Hierarchical Layouts in Wikipedia

\author{
Asuka Sumida $^{\dagger, \dagger \dagger}$, Naoki Yoshinaga ${ }^{\dagger \dagger \dagger}$ and Kentaro TorisaWa ${ }^{\dagger \dagger \dagger}$
}

This paper describes a method of extracting a large set of hyponymy relations with a high precision from hierarchical layouts in Wikipedia articles. Hyponymy relation has been studied as one of the principal knowledge for information retrieval and web directory, which helps users to access the growing web. Various methods have been proposed to automatically acquire hyponymy relations. In this article, we first extract hyponymy relation candidates from sections and itemizations in hierarchical layouts of Wikipedia articles, and then filter out irrelevant candidates by using a machine learning technique. In experiments, we successfully extracted more than 1.35 million relations from the hierarchical layouts in the Japanese version of Wikipedia, with a precision of $90 \%$.

Key Words: hyponymy (IS-A) relation, Wikipedia, SVM, semi-structured information, hierarchical layouts

## 1 まえがき

本稿では，大量の上位下位関係をWikipedia から効率的に自動獲得する手法を提案する。ここで「単語 A が単語 B の上位語である（または，単語 B が単語 A の下位語である）」とは, Miller の定義 (Fellbaum 1998) に従い，「AはBの一種，あるいは一つである (B is a (kind of) A)」とネイティブスピーカーがいえるときであると定義する。例えば，「邦画」は「映画」の，また「イチロー」は「野球選手」のそれぞれ下位語であるといえ,「映画／邦画」、「野球選手／イチロー」 はそれぞれ一つの上位下位関係である。以降,「A／B」は $\mathrm{A}$ を上位語， Bを下位語とする上位下位関係（候補）を示す。一般的に上位下位関係獲得夕スクは，上位下位関係にある表現のぺアをどちらが上位語でどちらが下位語かという区別も行った上で獲得するタスクであり, 本稿でもそれに従う。本稿では概念一具体物関係（ex. 野球選手/イチロー）を概念間の上位下位関係（ex. スポーツ選手／野球選手）と区別せず，合わせて上位下位関係として獲得する.

上位下位関係は様々な自然言語処理アプリケーションでより知的な処理を行うために利用されている (Fleischman, Hovy, and Echihabi 2003; 鳥澤, 隅田, 野口, 風間 2008). 例えば, Fleischman らは質問文中の語句の上位語を解答とするシステムを構築した (Fleischman et al. 2003). また鳥澤らはキーワード想起支援を目的としたWebディレクトリを上位下位関係をもとに構築した (鳥澤他 2008). しかしながら，このような知的なアプリケーションを実現するためには，人手で書き尽くすことが困難な具体物を下位語とする上位下位関係を網羅的に収集することが重要になってくる.

そこで本稿では, Wikipediaの記事中の節や箇条書き表現の見出しをノードとするグラフ構造 （以降，記事構造とよぶ）から大量の上位下位関係を効率的に獲得する手法を提案する。具体的には，まず記事構造上でノードを上位語候補，子孫関係にある全てのノードをそれぞれ下位語候補とみなし，上位下位関係候補を抽出する。例えば，図 1 （b）の Wikipediaの記事からは 3 節で述べる手続きにより, 図 1 (c) のような記事構造が抽出できる. この記事構造上のノード 「紅茶ブランド」には, その子孫ノードとして「Lipton」,「Wedgwood」,「Fauchon」,「イギリス」，「フランス」が列挙されている。提案手法をこの記事構造に適用すると，「紅茶ブランド」 を上位語候補として, その子孫ノードを下位語候補群とする上位下位関係候補を獲得できる。 しかしながら獲得した下位語候補には,「Wedgwood」,「Fauchon」のように下位語として適切な語が存在する一方,「イギリス」,「フランス」のような誤りも存在する.この例のように, 記事構造は適切な上位下位関係を多く含む一方, 誤りの関係も含むため, 機械学習を用いて不適切な上位下位関係を取り除く。

以下， 2 節で関連研究と本研究とを比較する. 3 節で提案手法で入力源とする Wikipedia の記事構造に触れ，4節で提案手法について詳細に述べる．5 節では提案手法を日本語版 Wikpedia に適用し, 獲得された上位下位関係の評価を行う。最後に 6 節で本稿のまとめと今後の展望に

(a) MediaWiki ソースコード

（b）スクリーンショット

(c) 記事構造

図 1 「紅茶」に関する Wikipedia の記事の例

ついて述べる.

## 2 関連研究

本節では, 既存の上位下位関係の自動獲得手法について説明する。上位下位関係の獲得は, 1990 年代に Hearst が語彙統語パターンを用いて新聞記事から上位下位関係を獲得する手法を提案し (Hearst 1992), 以後各言語への応用がみられた (今角 2001; 安藤, 関根, 石崎 2003; Pantel and Pennacchiotti 2006; Sumida, Torisawa, and Shinzato 2006; 大石, 伊藤, 武田, 藤井 2006). その後 Web の発達に伴い, 箇条書き表現などのWeb 文書特有の手がかりを用いた獲得手法が提案されてきた (Shinzato and Torisawa 2004; Etzioni, Cafarella, Downey, Popescu, Shaked, Soderland, Weld, and Yates 2005) が, 近年, 具体物を含む概念間の知識を密に記述した Wikipedia に注目が集まっている (Ruiz-Casado, Alfonseca, and Castells 2005; Bunescu and Paşca 2006; Herbelot and Copestake 2006; Suchanek, Kasneci, and Weikum 2007; Kazama and Torisawa 2007) . 以下では，まず新聞記事や Web 文書を対象とした上位下位関係の獲得手法について紹介し，その後 Wikipedia に特化した上位下位関係の獲得手法について述べる。以下，各手法について提案手
法との違いについて述べる.

## 2.1 新聞記事・Web 文書からの上位下位関係獲得

まず, 語彙統語パターンを利用した研究として, (Hearst 1992; 今角 2001; 安藤他 2003; Sumida et al. 2006)があげられる. Hearst は英語の新聞記事を対象に, “〈上位語〉such as〈下位語〉” などのパターンを用いて上位下位関係を獲得した (Hearst 1992). 安藤らは Hearst に倣い，日本語の新聞記事コーパスを構文解析した結果から, “〈下位語 1$\rangle$ (や〈下位語 2$\rangle$ ) *という〈上位語〉”などの同格・並列表現を含む語彙統語パターンを用い上位下位関係を獲得した (安藤他 2003)．また今角は日本語の新聞記事コーパスに対して“〈上位語〉「〈下位語〉」”のような括弧を用いたパターンを適用している (今角 2001)。この括弧を用いたパターンと名詞連続パターンを利用して, Sumida らは Web 文書から上位下位関係を獲得した (Sumida et al. 2006). これらの手法では，信頼性の高いパターンを用いることで比較的高い精度で上位下位関係を獲得できるが, そのようなパターンで文書中に出現しない上位下位関係も数多く存在し, 語彙統語パター ンのみで大量の上位下位関係を獲得するのは本質的に難しい.

そこで, 語彙統語パターンにマッチしない上位下位関係を獲得するため, Web 文書に頻出する箇条書き表現の文書構造を用いる手法が, Shinzato らやEtzioni らによって提案されている (Shinzato and Torisawa 2004; Etzioni et al. 2005). Shinzato らは Web 文書中に繰り返し出現する HTML タグに囲まれた語の群を 1 つの単語クラスと見なし，この単語クラスに上位語を付与することで，上位下位関係を獲得する手法を提案した (Shinzato and Torisawa 2004).また Etzioni らは語彙統語パターンを用いて抽出した上位下位関係をより広範な下位語に対応させるため，抽出した下位語を多く含むりスト構造を用いて，未知の下位語に上位語を割り当てる手法を提案した (Etzioni et al. 2005)。これらの手法でリソースとして用いているWeb文書の箇条書き表現は, 上位下位関係の記述に限らず様々な用途に用いられるためノイズが多く, 高い精度を保ったまま大量の上位下位関係を獲得することは難しい。これらの手法では箇条書き表現を基本的に下位語候補を収集するためにのみ用いており，上位語候補は別途獲得する必要があるが，我々の手法では上位語も含めて文書構造から獲得している点が異なる.

本研究と同様に分類器を用いて上位下位関係候補の正誤を判断する手法としては, Webからタグ構造を手がかりに収集した見出し語（用語）とその説明文（見出し語を含む段落）の組を入力として, 見出し語間の上位下位関係を判定する手法を大石らが提案している (大石他 2006).彼らが説明文中に含まれる単語を素性としているのに対し, 我々は上位語候補／下位語候補自体に関する情報（例えば形態素）を主に素性として用いており，それぞれの手法の素性セットはほぼ独立である。また，彼らの手法の評価はコンピュータに関する用語のシソーラスを利用して人工的に作成したテストセットでの識別性能評価に止まっており，見出し語集合から生成した上位下位関係候補の分類精度は評価できていない。さらに, 彼らの手法では上位語候補 $/$
下位語候補は説明文が獲得できている用語に限定されるため，具体物を下位語とするような上位下位関係を大量に獲得することは難しいと考えられる。

また，以上の新聞記事・Web 文書を対象に上位下位関係を獲得する手法は，十分な量の関係を獲得するために，大量の文書が扱えるストレージやそれを処理するための高速な計算機などの大規模な計算機資源が必要となる。例えば，(Sumida et al. 2006)の手法を用いた場合, 約 700 GB の HTML 文書を処理して獲得できる上位下位関係の数は，約 40 万対であるが，我々の手法ではわずか $2.2 \mathrm{~GB} の$ Wikipedia 文書から同程度の精度で約 135 万対の上位下位関係を獲得できている（詳しくは節 5.3 の実験結果を参照のこと）.

## 2.2 Wikipedia からの上位下位関係獲得

Wikipedia からの上位下位関係獲得についても新聞記事や Web 文書からの上位下位関係獲得のときと同様に語彙統語パターンを用いる手法が開発されている (Ruiz-Casado et al. 2005; Herbelot and Copestake 2006; Toral and Muñoz 2006; Kazama and Torisawa 2007). これらの手法では，Wikipediaの記事に概念の定義を記述する定義文が多く含まれることに注目し定義文から上位下位関係を獲得している。図 1 （b）では「紅茶とは，摘み取った茶を乾燥させ，もみ込んで完全発酵させた茶葉。」という定義文が含まれており，紅茶の上位語（の一つ）である茶葉を用いて紅茶が説明されている。この文に対し“とは*〈上位語〉。というパターンを適用することで紅茶の上位語である茶葉を抽出することができる. Kazama らは, 英語の固有表現抽出タスクのために, Wikipedia の記事の見出し語を下位語として記事の冒頭の一文を定義文とみなし, その定義文中の特定の語彙統語パターンにマッチする表現を上位語として獲得した (Kazama and Torisawa 2007). また Herbelot らは, Wikipediaの記事の全文を意味解析し, 定義文に対応する項構造を認識することで, 約 $88.5 \%$ の精度で上位下位関係を獲得している (Herbelot and Copestake 2006). Ruiz-Casado らは WordNet (Fellbaum 1998)を利用して学習された上位下位関係からパターンを学習・適用することで， $69 \%$ の精度で上位下位関係が獲得できたと報告している (Ruiz-Casado et al. 2005). これらの手法は, Wikipedia に頻出する語彙統語パターンに着目した上位下位関係獲得手法であり，前節で述べた上位下位関係手法と同様に精度が高い一方で Wikipedia の記事数と同程度の数の下位語に関する上位下位関係しか獲得できないという問題がある.

一方, Suchanekらは Wikipedia の各記事の見出し語に対し，記事に付与されたカテゴリのラベルを上位語として上位下位関係を獲得する手法を提案している (Suchanek et al. 2007). 彼らは, 英語特有の経験則を用いてカテゴリを選別し, 外的知識として WordNet を利用することで,約 $95 \%$ と高精度で上位下位関係を獲得している。提案手法では, WordNet などの外的な言語資源を用いることなく，機械学習のみで高精度の上位下位関係を大量に獲得することを目指す。 また Kazama らや Suchanek らの手法のように，下位語候補が記事の見出し語に制限されない

ため，より網羅的な上位下位関係が獲得できると期待される.

また, 本研究と同様に Wikipedia の記事構造を用いた研究として (渡邊, 浅原, 松本 2008) が存在する。渡邊らは Wikipedia の記事構造からWikipediaのアンカーリンク間の関係を元に条件付確率場を学習し，そのモデルを適用することでアンカーリンクから固有表現を抽出した (渡邊他 2008). 本提案手法では記事構造から直接上位下位関係を獲得するのに対し, 渡邊らの手法では記事構造をアンカー間の関係が同じカテゴリか, 関連語か, 部分全体関係かどうかの判定に用いており，異なる手法といえる。

## 3 Wikipedia の記事構造

本節では提案手法について述べる前に本研究で知識源として利用する Wikipedia の記事構造について述べる. Wikipediaは, 様々な事物に関する常識的知識が密に記述されたフリーの多言語百科事典である。図 1 （b）は見出し語「紅茶」に対する記事の例である．Wikipedia の記事は，明確な構造をもつMediaWiki 構文により記述されており，多段の箇条書きを含む.この例のように, Wikipedia の記事には典型的なある概念（または具体物）の辞書的な定義に加えて，関連する概念（または具体物）の列挙を箇条書きとして含むことが多い.

本稿では Wikipedia の記事から上位下位関係候補を抽出するための媒体として, MediaWiki 構文で記事のレイアウト情報を扱う表 1 の修飾記号に注目し, 記事から見出し（表 1 では title と標記）をノードとするグラフ構造（記事構造）を抽出する。具体的には, title に付与されている修飾記号の優先度が高く修飾記号の繰り返し数が少ないほど，グラフ構造上の高い位置にノードを配置する。このとき, 修飾記号の優先度は記号の繰り返し数より優先される。例えば,「*リプトン」より「==イギリス $==$ の修飾記号の優先度が高いので, グラフ構造上で「イギリス」が「リプトン」より高い位置に配置される。また，「==イギリス $==」 は 「=$ 主な紅茶ブランド $=」$ と比較し修飾記号（この場合は “=”)の繰り返し数が多いので，「主な紅茶ブランド」 よりグラフ構造上で低い位置に配置される。たたしし, ルートノードは記事名とし, その修飾記号は繰り返し数 0 の「=」とする. 図 1 （b）の記事に対応する図 1 (a) の MediaWikiコードをもとに, 図 1 (c) のような記事構造が抽出できる.

表 1 記事構造に関する修飾記号

## 4 提案手法

本節では, 3 節の手続きで Wikipediaのの各記事から構築した記事構造を知識源として, 上位下位関係を獲得する手法を提案する。提案手法は以下の 2 ステップからなる.

Step1 Wikipedia の記事構造からの上位下位関係候補の抽出 3 節で説明した記事構造に含まれるノード間の先祖一子孫関係に注目して上位下位関係候補を抽出する。

Step2 機械学習によるフィルタリング SVM(Vapnik 1998)を用いて, Step1 で抽出された上位下位関係候補から不適切な関係を取り除く。

以下，提案手法について詳しく述べる.

## 4.1 Step1: Wikipedia の記事構造からの上位下位関係候補の抽出

このステップでは, 記事構造の各ノードを上位語候補, 子孫関係にあるノードを下位語候補とする全ての組み合わせを上位下位関係候補として抽出する。例えば，図 1 (c) の記事構造からは，「ブレンドティー/チャイ」や，「紅茶/リプトン」などの上位下位関係候補が抽出できる.

ここで, 訓練データの記事構造から得られる上位語候補を調べたところ, 階層構造中で上位語候補に対して箇条書きで下位語候補が列挙されるときには，上位語に箇条書き特有の修飾語が付くことが分かった。このような修飾語としては, 主観で一部の下位語を選んで列挙していることを示す「主な〜」や「代表的な〜」などの接頭語, 箇条書きが下位語の列挙であることを陽に示す「〜のリスト」や「〜の一覧」などの接尾語などがあり, 基本的に上位語を箇条書きのタイトルとするために付けられたものであるため, 適切な上位語を得るためには取り除く必要がある.

そこで我々は，抽出された上位語候補が図 2 のパターンをもつ場合，パターン中の $X$ 以外の部分を取り除いた。パターン中の $X$ は任意の文字列を示す. たたし，複数のパターンに一致

的な」）が最長一致するパターンを適用した. 例えば，上位語「主な紅茶ブランド」はパターン 「主な $X\rfloor$ を適用することで, 「紅茶ブランド」と置換される。

このようにして得られる上位下位関係候補には, 明らかに誤りとみなせる上位下位関係候補

図 2 上位語候補の不要な修飾語を取り除くためのパターン
上位下位関係候補が以下の条件を満たすとき，その候補を削除する。
- 上位語候補と下位語候補が完全に一致
- 以下の記号を含む

", ', $\uparrow, \rightarrow, \uparrow, \Leftrightarrow, \leftarrow, \Rightarrow$

上位語候補・下位語候補が以下の不要語を含むとき，その不要語を取り除き候補を訂正する
- HTML 夕グ, $, \diamond, \boldsymbol{\square}, \square, \bigcirc, \boldsymbol{\bullet}, \bigcirc, \triangle, \boldsymbol{\nabla}, \boldsymbol{\Delta}, \nabla, \ddagger$, 文字化け
- $*, \ldots, \cdots, \backslash$, 空白 (先頭あるいは末尾に含まれる場合のみ)
- $\#,+$ (先頭に含まれる場合のみ)

・ ‥ (末尾に含まれる場合のみ)

図 3 上位下位関係候補の削除・訂正ルール

や，上位語または下位語に記号などの不要語を含む上位下位関係候補が含まれていたため, 図 3 のルールに従って上位下位関係候補を削除，あるいは訂正した.

## 4.2 Step2: 機械学習によるフィルタリング

Step1 の手続きで得られた上位下位関係候補は多くの適切な関係を含む一方で,「生産地／インド」,「紅茶ブランド/イギリス」のような誤りも含む. Step2では, Step1で抽出した上位下位関係候補から教師あり機械学習を用い不適切な関係を取り除く。本稿では上位下位関係候補が適切な上位下位関係か否かを判定するため, Support Vector Machine (SVM)(Vapnik 1998)で学習された分類器を用いて上位下位関係候補を選別する.

SVM で各上位下位関係候補（上位語候補一下位語候補のぺア）が適切な上位下位関係であるかどうかを判定するには，分類対象の上位下位関係候補を，素性べクトルと呼ばれる分類対象の特徴（素性）を数値で表現したべクトルに変換する必要がある。この素性べクトル（上位下位関係候補）に正解（適切な上位下位関係か否か）をつけたものを学習データとして, Step2で用いる分類器 (SVM) を得る.

本研究では素性として, 上位下位関係候補がある条件（特徵）を満たすかどうかを一つの素性として表現し, 素性ごとに設定された条件を入力の上位下位関係候補が満たせば，対応する素性ベクトルの次元の値に 1 をセットし，満たさなければ 0 をセットする．実際に使用した素性をまとめたリストを表 2 に示す。表の各列は左から素性の種類, 各素性に対応する素性べクトルの次元の値を 1 にセットする条件, 図 1 から抽出した上位下位関係候補「紅茶ブランド／ Lipton」で実際に 1 にセットされる素性を表している。ただし, 同じ表現の上位下位関係候補が異なる記事構造から抽出された場合, 全ての抽出元の記事構造について生成した素性べクトルの論理和を用いる。次に生成した素性べクトルをSVMに入力し, その結果得られたSVM の
表 2 素性リスト

 &  &  \\

スコアが閾值以上の上位下位関係候補を正しい上位下位関係とみなす。以下で，各素性の設計方針について説明する。

POS まず上位語候補・下位語候補の品詞は，誤りの判定に有効である。例えば，「木次線／管轄」のように上位語に固有名詞を含み，下位語に固有名詞を含まない場合，誤りの関係と推定できる。ここでは，品詞として IPA 辞書 ${ }^{1}$ の品詞細分類レベル (ex. 名詞一固有名詞など）まで考慮する.

また上位語候補・下位語候補に含まれる品詞のうち, 主辞の品詞は語の意味的な特徴をよく捉えているため特に重要である。例えば，上位語候補の主辞の品詞が動詞であれば多くの場合その上位下位関係候補は誤りである。本稿では上位語候補・下位語候補の末尾の形態素を主辞とし，主辞の品詞を他の品詞と区別するように素性を設計した.

MORPH 品詞と同様に, 上位語候補・下位語候補中の形態素の表層文字列は上位下位関係らしさの判定に有効である. 例えば，「アメリカ映画／ウエスト・サイド物語」のように頻度が少ない，あるいは未知の上位語候補・下位語候補であっても，「映画」や「物語」などのより頻度が高い形態素に注目することで上位語らしさ・下位語らしさを判定するこ
^{1}$ http://sourceforge.jp/projects/ipadic/
}

とが出来る.また品詞と同様に上位語候補・下位語候補の主辞の表層文字列は適切な上位下位関係であるかどうかの手がかりとなりやすいので，他の形態素と区別する.

EXP 上位語候補，下位語候補にはStep1の不要語処理ではカバーしきれない，「背景」や「あ行」などの不要語が多く存在する。これら不要語の特徴を捉えるため, 上位語候補, 下位語候補の表層文字列ごとに次元を割り当てるように素性を設計した。

ATTR 上位語候補，あるいは下位語候補が属性語である上位下位関係候補は誤りの関係となりやすい。ここで属性語とは, その単語についてユーザが知りたい観点を指す単語である (徳永，風間，鳥澤 2006). 例えば，「紅茶」の属性語としては「生産量」や「価格」があげられる。このような属性語を含む関係（例えば，「紅茶／生産量」や「生産量／1 位インド」など）は多くの場合, 属性語と概念（または具体物）間の関係となり上位下位関係となることは少ない。そこでこの素性ではあらかじめ抽出しておいた属性語リストの各語に固有の次元を割りあてるように設計した。

本研究では, 属性語は以下のような手順で抽出した。まず各記事構造から根ノード以外のノードを抽出する。つぎに，抽出したノードのうち，Wikipedia 中の複数の記事に出現するノードを属性とみなす。例えば「紅茶」と「夕バコ」という記事の両方に「生産量」が見出しとして出現する場合「「生産量」を属性語とみなす。前述の上位語候補・下位語候補の表層文字列を素性とする素性 EXP もこの素性と同じく不要語らしさを扱うことができるがこの素性では教師無しで構築された属性語リストを用いることで，より被覆率高く不要語を検出することが可能であることに注意されたい.

LAYER 記事構造の箇条書き表現から抽出された下位語候補をもつ上位下位関係は適切な関係になりやすい．例えば，図 1 (c) の記事構造の箇条書き表現には「Lipton」,「Wedgwood」 などの固有名詞が列挙されており，これらは上位ノード「紅茶ブランド」の下位語として適切である。このような傾向を捉えるために, この素性では記事構造から抽出された上位語候補あるいは下位語候補のノードに付与されている修飾記号の種類（節見出し，定義の箇条書き，番号付き箇条書き，番号なし箇条書き）ごとに次元を割りあてた.

DIST 記事構造で上位語候補と下位語候補との間の距離が近ければ近いほど，正しい上位下位関係であることが多い。そこで，記事構造中における上位語候補・下位語候補間の距離を素性とすることで，この傾向を捉える。本稿では，上位語候補，下位語候補間の距離を記事構造中で上位語候補と下位語候補間に存在する辺の数とする。例えば, 図 1 (c) の記事構造上で「Wedgwood」と「紅茶ブランド」間の距離は 2 である。素性DIST では,上位語候補と下位語候補間の距離が 2 以上か否かという 2 つの状態にそれぞれ異なる次元を割りあてた。

PAT 上位語候補がStep1 の時点で図 2 のパターンにマッチしていた場合, 子孫ノードに適切な下位語が列挙されやすい傾向がある。例えば, 図 1 (c) 中の「主な紅茶ブランド」とい

うノードは下位階層に「Lipton」,「Wedgwood」などの適切な下位語が列挙されており，上位語がStep1 のパターンにマッチしていれば，その上位下位関係は適切だうう推定できる。素性 PAT では，Step1 の時点で上位語候補がパターンにマッチしている場合この素性に対応する素性べクトルの次元の值を 1 にセットするように設計した.

LCHAR 素性 MORPH では，形態素間の類似性を判断しているため，「高校」や「公立校」のように形態素の一部が一致する語の類似性はないと判断してしまう欠点が存在する.

そこで上記のような事例を扱えるようにするため，素性 LCHAR では，上位語候補と下位語候補の末尾の 1 文字が共通する複合語に意味的に似た語が多い特徴を利用し，素性 MORPH の欠点を補う，具体的には，上位語候補と下位語候補の末尾が同じとき，この素性に対応する素性ベクトルの次元の値を 1 にセットするように設計した.

## 5 実験

## 5.1 実験設定

提案手法の有効性を評価するため, 2007 年 3 月の日本語版 Wikipedia から Wikipedia 内部向けの記事を取り除いた 276,323 記事に対して, 提案手法を適用した. Wikipedia 内部向けのペー ジは，ユーザページ，特別ページ，テンプレート，リダイレクション，カテゴリ，曖昧さ回避ページを指すものとする。本稿では，形態素解析に $\mathrm{MeCab}^{2}$ を利用しその辞書として IPA 辞書 3 を用いた。SVMには TinySVM 4 を利用した，SVM のカーネルには予備実験結果から 2 次の多項式カーネルを用いた。また Wikipedia から Step2 で必要となる属性語リストを抽出した結果, 40,733 個の属性語が獲得でき，ランダムに取り出した 200 語を (徳永他 2006)の厳密な属性語を判定するための基準に従い評価したところ, 精度は $73.0 \%$ だった.

まず Wikipedia の記事に Step1 を適用し, 記事構造から重複を除いて $6,564,317$ 対の上位下位関係候補を獲得した，以降に示す全ての上位下位関係数は重複を除いた数を示す。次に，得られた上位下位関係候補からランダムに 1,000 対取り出してテストデータとした。続いて, テスト用データを除いた上位下位関係候補からランダムに 9,000 対, 抽出元の記事構造中で上位語と下位語が直接の親子関係にあった候補から 9,000 対，図 2 のパターンにマッチしていた上位下位関係候補から 10,000 対, 図 2 のパターンにマッチしなかった上位下位関係候補から 2,000 対をそれぞれランダムに取り出し，人手で正解をつけた。これらから重複を除いて得られた 29,900 対を訓練データとして用いた。 訓練データのうち 19,476 対は, 素性を決定するための予備実験に利用した。 上位下位関係の正解付けは, Miller ら (Fellbaum 1998)の基準に従い 1 名で行っ
^{2} \mathrm{http} / / /$ mecab.sourceforge.net/

${ }^{3}$ http://chasen.naist.jp/chasen/distribution.html.ja

 }^{4}$ http://chasen.org/ taku/software/TinySVM/

た. 具体的には, 各上位下位関係候補（上位語候補の表現 A と下位語候補の表現 B のペア）について，「Bは A の一種あるいは 1 つである」という文が適切であるとき正解とした.

## 5.2 比較手法

提案手法の有効性を確認するため，2 節で説明した既存の語彙統語パターンに基づく上位下位関係獲得手法 (Sumida et al. 2006), および既存の Wikipedia からの上位下位関係獲得手法 (Kazama and Torisawa 2007; Suchanek et al. 2007) と比較を行う. Wikipedia からの上位下位関係の獲得手法は, 英語版 Wikipedia に特化したものであるため, 以下で日本語版 Wikipedia に応用する際に変更した点を記載する.

## Wikipedia の定義文からの上位下位関係の獲得

Kazama らの手法は英語版 Wikipedia のための手法であるため, ここでは国語辞書の語釈文から上位下位関係を獲得した Tsurumaru らの手法を参考に人手で図 4 のような語彙統語パターンを 1,334 パターン用意した (Tsurumaru, Hitaka, and Yoshida 1986; Kazama and Torisawa 2007).

注: +は直前の文字列が連続して出現しうることを， $\{A \mid B\}$ は $A, B$ のいずれかが出現することを示す.

図 4 定義文に適用する語彙統語パターンの一例
図中の〈上位語〉は任意の名詞の連続，〈数字〉は $0 \sim 9$ までの数字の連続，〈漢数字〉は○九などの漢数字の連続を示す。このパターンを定義文に適用することで見出し語を下位語，パター ンで認識された〈上位語〉を上位語とする上位下位関係を獲得する。

## Wikipedia のカテゴリからの上位下位関係の抽出

Suchanek らの手法に従い, 各記事に付与されているカテゴリを上位語候補, 記事の見出し語を下位語候補として上位下位関係候補を獲得する。例えば，図 1（b）の記事からは，「茶／紅茶」という上位下位関係候補が得られる。Wikipedia のカテゴリから獲得できる関係には上位下位関係以外に「喫茶文化／紅茶」などのように見出し語とその関連語間の関係も多く含まれる. Suchanek らの手法では，英語による経験則を用いて，さらに獲得した関係を選別しているが, 日本語には適用できないため, ここではカテゴリから抽出できた全ての関係候補を上位下位関係とみなす。

## 5.3 実験結果

表 3 に提案手法と節 5.2 に述べた比較手法と (Sumida et al. 2006)の手法を比較した結果を示す. 表 3 の各列は左から順に手法の種類, リソース, SVM の閥値, 精度, SVMにより選別された上位下位関係数，およびこれらより求めた期待される正しい上位下位関係の数を示す。ここでは以下のような評価尺度を用いた。

精度 $($ Precision $)=\frac{\text { SVM により選別された上位下位関係のうち正解の関係の数 }}{\text { SVM により選別された上位下位関係数 }}$

再現率 $($ Recall $)=\frac{\text { SVM により選別された上位下位関係のうち正解の関係の数 }}{\text { 評価データ中に存在する正しい上位下位関係数 }}$

正解率 $($ Accuracy $)=\frac{\text { SVM により正しく正例・負例を識別できた関係の数 }}{\text { 評価データ中の関係候補の数 }}$

期待される正しい上位下位関係数 $=$ 抽出できた上位下位関係数 $\times$ 精度

表 3 提案手法と比較手法により獲得した上位下位関係の比較

 & 精度 &  &  \\

比較手法カテゴリ，定義文は 5.2 節で記述した手法を用い，提案手法で利用した Wikipedia と同じデー夕を利用し, 評価サンプル数は 1,000 対である. また比較手法 (Sumida et al. 2006) は, Web から無作為に収集した約 700 GB（HTML タグ含む）の Web 文書に (Sumida et al. 2006) を適用した結果を示し，評価サンプル数は 200 対である。表より提案手法は Wikipedia を入力源とする手法と比較し, 大量の上位下位関係を獲得することに成功した。また, 提案手法と比較手法 (Sumida et al. 2006) を比べると, 提案手法は小さなリソース（2.2 GB の XML 文書）から上位下位関係を抽出したにもかかわらず，より大量の上位下位関係（933,782 語を含む約 174 万対）を獲得できた。

獲得される上位下位関係の精度については, SVM の分類時の閥値を変更することであげることが可能である。精度と再現率とのトレードオフの関係を図 5 に示す. 横軸は再現率, 縦軸は精度を表す。このグラフより, SVM の閥値を大きくすることで, より信頼性の高い上位下位関係を獲得できることが確認できる。例えば閥値を 0.36 にすると, テストデータでの精度は $90 \%$ まで向上する（表 3).この精度でも，他の比較手法より獲得できた上位下位関係は多く, またこの関係に含まれる語数は 774,135 語であった.

次に Step2 で利用した素性の効果を調べるために，各素性を除いたときの精度の比較を表 4 に示す. 表 4 の各列は左から順に素性の種類, 正解率, 精度, 再現率, $\mathrm{F}$ 値を表す.またこのときの精度と再現率とのトレードオフの関係を図 6 に示す. 各素性は本稿で提案した全ての素性を含む素性セットを ALL, ALL から素性 $X$ を除いた素性セットをALL- $X$ とした。また（）内は素性セット ALL- $X$ の精度から素性セット ALLの精度を引いた結果であり,この値が低ければ低いほど，素性 $X$ が提案手法の性能の向上に役立っていることを意味する。これらの結果より, 全ての素性が Step2 のフィルタリング性能の向上に役立っていることが確認できた. また

図 5 精度と再現率とのトレードオフ
表 4 各素性による効果

図 6 再現率一精度グラフによる素性の比較
表より全ての素性が精度の向上に寄与しており, 特に素性 MORPH による効果が大きいことがわかった。一方, 再現率の向上には素性 POS, MORPH, LAYER, LCHARが寄与しており,特に素性 LCHAR が最も高い効果をもつことがわかった。

つづいて，訓練データの量を変化させたときの提案手法の性能の変化を調べた。訓練デー夕は Step1の結果からランダムに抽出した 9,000 対を利用し, 1,000 対から 9,000 対まで 3,000 対ごとに評価を行った．その結果を図 7 (a)，（b）に示す。図 7 （a）はSVM の分類時の閥値を 0 に固定したグラフで，横軸は訓練データの量，縦軸は精度，再現率， $\mathrm{F}$ 値を示す。また図 7 (b) はSVM 分類時の間値を変化させ精度と再現率のトレードオフを調べたグラフで，横軸は再現率, 縦軸は精度を示す. 図 7 （a）より訓練データの量を増やすことで再現率の性能が向上する

（a）訓練データの量の変化に伴う精度, 再現率, $\mathrm{F}$ 值の変化

（b） 訓練データの量の変化に伴う再現率と精度のトレードオフの変化

図 7 訓練データの量による性能の変化
傾向がわかった．また図 7 （b）より，SVM の間値を変化させた場合でも，訓練データのサイズを増やすことで，性能が向上する傾向にあることが確認できた。この結果は訓練データをさらに増やせば提案手法の性能がさらに向上する可能性を示唆している。

## 5.4 考察

提案手法により得られた上位下位関係の例を表 5 に示す.ここでは, 人手で選んだ 25 語についてランダムに 10 対の下位語を選択した。表中の* は上位下位関係が誤りの例を，\# は小説や映画などのフィクション上でなりたつ架空の上位下位関係を示す.このような架空の上位語, あるいは下位語は，フィクション自体に関する記述（感想）や，比喻表現として日常的に用いられることも多いため，本稿ではそれ以外の上位下位関係と特に区別せず，有用な上位下位関係知識とみなし Miller ら (Fellbaum 1998) の基準で正解か誤りかを判断した.これらの架空の上位下位関係とそうでない上位下位関係を識別することは今後の課題の一つである。 また表の各列は左から人手で選んだ上位語とその下位語の例を示している。この例より，ほとんどの上位下位関係は，上位語ごとに多少の精度の偏りがみられるものの正しく認識できていることが確認できる。

最後に，提案手法の性能を悪化させている原因を探るべく，SVM 分類器により誤りとされた上位下位関係候補を人手で分析した。テストデータ，訓練データ以外の上位下位関係候補からランダムに 1,000 対抽出し, 人手で評価した。誤り分析用データに提案手法を適用した結果，その精度は $89.1 \%$ であり，この内訳は内訳は陽性が 233 対，陰性が 658 対，偽陽性が 22 対，偽陰性が 87 対であった.

表 6 に偽陽性の分類結果を示す。表の各列は，左から分類の種類，数，SVM スコアの平均，例を示す。この結果から，部分全体関係が最も頻出する誤りであるうえに，SVM スコアの平均から最も除去しにくい誤りであることがわかった。このような誤りを取り除くことは今後の課題である。また，精度を低下させる原因として，属性・属性値と facet 含む関係を上位下位関係と誤判定する問題が多いことも分かった。ここでいう facet とはインスタンスを分類するための属性の值である，例えば，図 1 (c) の記事構造中の「主な紅茶ブランド」と「Wedgwood」 との間に挿入されている「イギリス」は「Wedgwood」などのブランドを国別で分類するための facet であるといえる。提案手法では自動抽出した属性リストを用いてこのような誤りの除去を試みたが，表 6 より提案手法の対策だけでは不十分であり，新たに記事構造中の他のノードの情報を素性とするなど改善が必要であることがわかった。また「プロレス技／代表的な技」のように，素性 LCHAR が悪影響を及ぼしていると思われる例も存在した。

つづいて，陽性と偽陰性と判定された関係の上位語が訓練データ中に存在したか否かを調查した。陽性では $66.6 \%$, 偽狯性では $16.7 \%$ の上位語が訓練データ中に存在していることがわかった.未知の上位語であっても正しく判定できるようにするために，より上位の語や同義語の利
表 5 獲得した上位下位関係の例

 \\

表 6 偽陽性の分類結果

表 7 陰性の分類結果

用を考えている.

最後に，表 7 に陰性を人手で分類した結果を示す. 表の各列は左から誤りの分類, 数を示す. ここでは，上位下位関係以外の何らかの概念間関係に分類できるかどうかに注目して分類した. この結果，約 $80 \%$ にいては何らかの概念間関係になっていることが分かった。これらについては，正しく分類できれば語彙知識として有用である。本稿では上位下位関係に注目し，二値分類の分類器を用いたが，適切な関係に分類する多値分類を構築することで，Wikipedia の記事構造を余すことなく，語彙知識に変換することができそうである.

## 6 まとめ

本稿では, Wikipedia の記事構造を知識源とした上位下位関係獲得手法を提案した。提案手法は，「Wikipediaの記事構造中のノード間の関係は多くの上位下位関係を含む」という仮定と機械学習を併用することにより，約 135 万対の上位下位関係を精度 $90 \%$ で獲得することに成功した。本稿では 2007 年 3 月時点での Wikipedia から上位下位関係を獲得したが, Wikipedia は現在も成長を続けており提案手法を最新の Wikipedia データに適用することでさらに多くの上
位下位関係を獲得することも可能であると考えられる.

実験結果より, Wikipedia の記事構造は上位下位関係だけでなく, 属性一属性値の関係, 部分全体関係などの記述にも頻繁に使われていることがわかった. 今後の課題として, 上位下位関係だけでなく部分全体関係や属性一属性値の関係を獲得したいと考えている。また 5 節で述べたように獲得した上位下位関係には，フィクションの世界でのみ成り立つ架空の上位下位関係が含まれている。これらの架空の世界でのみ成り立つ上位下位関係を識別することは今後の課題である. 更に, Wikipediaの記事には他の言語で記述された記事へのリンクが執筆者によって付与されており,これらのリンクを利用して様々な言語の上位下位関係を獲得することも考えている.

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## 略歴

隅田飛鳥 : 2007 年北陸先端科学技術大学院大学情報科学研究科前期課程終了.現在, 同大学情報科学研究科後期課程在学中. 修士 (情報科学). 自然言語処理の研究に従事.

吉永直樹: 2005 年東京大学大学院情報理工学系研究科博士課程修了. 2002 年より 2008 年まで日本学術振興会特別研究員 (DC1, PD)， 2008 年 4 月より東京大学生産技術研究所特任助教. 博士 (情報理工学). 自然言語処理の研究に従事.

鳥澤健太郎：1995 年東京大学大学院理学系研究科情報科学専攻博士課程中退, 同年同専攻助手. 北陸先端科学技術大学院大学助教授を経て, 2008 年より (独)情報通信研究機構・MASTAR プロジェクト・言語基盤グループ・グループリーダー. 博士 (理学). 自然言語処理の研究に従事.

$(2008$ 年 10 月 16 日 $\quad$ 受付 $)$
$(2008$ 年 12 月 28 日 $\quad$ 再受付 $)$
$(2009$ 年 1 月 28 日採録 $)$


# 日本語LFGにもとづく助数詞の処理

大熊 智子 $\dagger \cdot$ 梅基 宏 $\dagger \cdot$ 三浦 康秀 $\dagger \cdot$ 増市 博 $\dagger$
}

事物の数量的側面を表現するとき, 数詞の後に連接する語を一般に助数詞と呼ぶ.英語などでは名詞に直接数詞が係って名詞の数が表現されるが，日本語では数詞だ けでなく助数詞も併せて用いなければならない. 名詞と助数詞の関係を正しく解析 するためには, 助数詞が本来持つ語彙としての性質と構文中に現れる際の文法的な 性質について考慮する必要がある。本稿では，数詞と助数詞の構文を解析するため の Lexical-Functional Grammar (LFG) の語彙規則と文法規則を提案し，その規則 の妥当性と解析能力について検証した，提案した規則によって導出される解析結果 (f-structure) と英語, 中国語の f-structure をそれぞれ比較することによって，日本語内での整合性と多言語間との整合性を有していることが確認できた。また, 精度評価実験の結果，従来の LFG 規則に比べて通貨・単位に関する表現では $25 \%$ ，数量 に関する表現では $5 \%$, 順序に関する表現では $21 \%$ の $\mathrm{F}$ 値の向上が認められた.

キーワード：助数詞，語彙機能文法, 文法規則, 構文解析
## Treatment of Numerical Classifier Based on Lexical-Functional Grammar

\author{
Tomoko Ohkuma ${ }^{\dagger}$, Hiroshi Umemoto $^{\dagger}$, Yasuhide Miura ${ }^{\dagger}$ and Hiroshi Masuichi ${ }^{\dagger}$
}

Japanese numeral classifier (NC) expresses quantificational expressions by following number nouns. The parser based on phrase structure grammar like Lexical-Functional Grammar (LFG) or Head-driven Phrase Structure Grammar (HPSG) has to define the relationships between noun and $\mathrm{NC}$ or number and $\mathrm{NC}$ by the grammatical rules. NC has various relationships syntactically because of its' various characteristics. The treatment of NCs in LFG formalism should take account of their lexical and syntactical characteristics. This report proposed LFG rules for NCs and examined their validity and accuracy. The comparison between Japanese f-structure inducted by the rules proposed in this report and English f-structure and Chinese f-structure which correspond to the Japanese f-structures show that the rules make f-structures parallel between same phrases in Japanese and in other languages. The experiment of evaluations shows the rules improve F-score of NCs for currency and unit from $52.10 \%$ to $77.90 \%$ and F-score of NCs for quantity from $81.92 \%$ to $87.32 \%$ and F-score of NCs for Order from $59.62 \%$ to $81.26 \%$.

Key Words: Numerical Classifier, Lexical-Functional Grammar, grammar rules, syntactic parsing

## 1 はじめに

## 1.1 背景

事物の数量的側面を表現するとき，「三人」，「5 個」，「八つ」のように，「人」，「個」「つ」という付属語を数詞の後に連接する。これらの語を一般に助数詞と呼ぶ. 英語などでは “3 students”, “5 oranges” のように名詞に直接数詞が係って名詞の数が表現されるが, 日本語では「3人の学生」「みかん五個」のように数詞だけでなく助数詞も併せて用いなけれげならない.

形態的には助数詞はすべて自律的な名詞である数詞に付属する接尾語とされる. しかし, 助数詞の性質は多様であり，一律に扱ってしまうことは統語意味的見地からも計算機による処理においても問題がある。また構文中の出現位置や統語構造によって，連接する数詞との関係は異なる。つまり，数詞と助数詞の関係を正しく解析するためには1）助数詞が本来持つ語彙としての性質，そして2）構文中に現れる際の文法的な性質について考慮する必要がある.

KNP (黑橋 2000) や cabocha (工藤, 松本 2002) などを代表とする文節単位の係り受け解析では, 上記のような数詞と助数詞の関係は同じ文節内に含まれるため, 両者の関係は係り受け解析の対象にならない，ところが，単なる係り受け以上の解析，例えば Lexical Functional Grammar (以下, LFG) や Head-driven Phrase Structure Grammar（以下, HPSG）のような句構造文法による解析では，主辞の文法的役割を規程する必要がある。つまり文節よりも細かい単位を対象に解析を行うため, 名詞と助数詞の関係や数詞と助数詞の関係をきちんと定義しなければならない.

上記のような解析システムたけでなく, 解析結果を用いた応用アプリケーションにおいても助数詞の処理は重要である。(梅基, 杉原, 大熊, 増市 2008) で紹介されている検索システムにおける含意関係の判定では数量，価格，順番などを正しく扱うことが必要とされる。

## 1.2 本研究の目的

本稿では，数詞と助数詞によって表現される構文『を解析する LFG の語彙規則と文法規則を提案し，計算機上で実装することによってその規則の妥当性と解析能力について検証する。これらの LFG 規則によって出力された解析結果 (f-structure) の妥当性については, 下記の二つの基準を設ける。

(1) 他表現との整合

統語的に同一の構造を持つ別の表現と比較して, f-structure が同じ構造になっている.

(2) 他言語との整合

他の言語において同じ表現の f-structure が同じ構造になっている.

2 章では助数詞に関する従来研究を概観し, 特に関連のある研究と本稿の差異について述べる. 3 章では助数詞のための LFG 語彙規則と助数詞や数詞を解析するための LFG 文法規則を提案する。 4 章では 3 章で提案した LFG 規則を (増市，大熊 2003) の日本語 LFG システム上で実装し，システムによって出力される f-structure の妥当性を上記の二つの基準に照らして検証する。日本語と同様にベトナム語や韓国にも日本語のそれとは違う性質をもった固有の数詞と助数詞が存在する (矢崎 1999)。 また, 日本語の助数詞は一部の語源が中国語にあるという説もあり, その共通性と差異が (渡辺 1952) などで論じられている。そこで, Parallel Grammar Project (Butt, Dyvik, King, Masuichi, and Rohrer 2002)（以下，ParGram）において LFG 文法を研究開発している中国語 LFG 文法 (Fang and King 2007) で導出された f-structure を対象にして，基準 2 を満たしているかを確認するために比較を行う.

“ $3 \mathrm{~kg}$ ” の ' $\mathrm{kg}$ ’ や, “10 dollars” の 'dollar' など, 英語にも数字の後に連接する日本語の助数詞相当の語が存在する。また，日本語においても英語のように助数詞なしに数詞が直接連接して名詞の数量を表現する場合もある。ParGram において英語は最初に開発された LFG文法であり， その性能は極めて高い (Riezler, King, Kaplan, Crouch, Maxwell, and Johnson 2002). ParGram に参加する他の言語は必ず英語の f-structure との比較を行いながら研究を進める．以上のことから，中国語だけではなく (Riezler et al. 2002)の英語 LFG システムで出力された f-structure との比較を行う. 5 章では精度評価実験を行って，解析性能を検証する．数詞と助数詞によって形成される統語をLFG 理論の枠組みで解析し, 適切な f-structure を得ることが本研究の目的である.

## 2 先行研究

国語学や言語学の分野において，助数詞に関する研究は古くから行われてきた。また，文法的な性質だけでなく, 助数詞や助数詞の数える対象である名詞との関係に着目して, 意味的な分類を行う試みもある。 さらに，自然言語処理の分野では助数詞の特徴を考慮して処理を行う解析手法が提案されている. 本章では助数詞の文法に関する研究, 助数詞の分類に関する研究,助数詞を対象にした自然言語処理についてそれぞれ概観する。

## 2.1 助数詞の文法に関する研究

日本語助数詞の代表的な研究に (見坊 1965) が挙げられる. 形態的には「最も単純な品詞」とされてきた助数詞であるが用法の点では助数詞の振る舞いが複雑多様であることを指摘した上で，その個別的な用法を用例に即して紹介している.

(見坊 1965) では世の中には生活の必要に応じていろいろな物の数え方があり, 生活の新しい場面，新しい話題に即して新しい助数詞が生まれると述べられている。その一方で明治の始まる
前後までは助数詞として用いられてきたが，現在はその機能が失われている語の例が指摘されている.このような「助数詞の用いられ方の変化」に着目し, (荻野 1989) は大規模なアンケー 卜を実施して，助数詞の実際の用いられ方について調査を行った. さまざまな年代, さまざまな職種の男女半数づつ計 425 人に対して行われたアンケート結果から年齢層別の助数詞の使われ方の差異を明らかにしている. さらに (谷原, 顔瑞珍, Debbie 1990) では (荻野 1989)の調査結果に基づき，5つの助数詞の典型的な用法について考察している.

助数詞を数詞に連接する付属語ではなく数詞の語尾とする研究もある (森 1958). しかし, 本稿では二つの理由からこの立場は採用しない。一つは, 助数詞に関する様々な現象を説明するのに, 語尾という考え方は不適切であると考えるからである。(見坊 1965)で指摘されているような多様性や可変性を説明するのに，数詞と助数詞は独立した語であると考えるのが自然である.もう一つは, LFG 規則を実装する日本語 LFG システムにおいて, 形態素解析に茶筌 (数詞とその語尾としての助数詞) を用いているためである。茶筌では数詞と助数詞を明確に分けている ${ }^{2}$.

本稿で扱う対象ではないが, 日本語数量詞の大きな研究課題の一つに数量詞遊離構文の問題がある (岡部 2006). 遊離数量詞とは (a)「3 個のりんごを食べた」(b)「りんごを 3 個食べた」の (b)のような構文である。この構文をめぐって，(a)の連体数量詞文との置換の可否や，その決定要因, また (a), (b) の表現の意味やニュアンスの違いについて様々な先行研究が分析や解釈を行っている。これらの課題を解決するためには, 文法的な関係というよりはむしろ数量表現とそれが指す名詞や動詞などの意味関係に着目しなければならない.

## 2.2 助数詞の分類に関する研究

(Matsumoto 1993) はプロタイプ理論に基づいて, 認知意味論的な立場から, 助数詞の分類を試みている。(飯田 2004)は, 助数詞ならびに助数詞と同じ働きをする名詞 600 語に対し, 数えられる対象や同じ対象を数える助数詞群の共通点や差異について解説を行っている。（白井,徳永 2007) は(飯田 2004) に記載されている助数詞 $\mathrm{c}$ とそが数える名詞 $\mathrm{n}$ を書き起こしたデー タから一つの $\mathrm{c}$ が二つ以上の $\mathrm{n}$ とぺアになっているもの計 9,352 組を用いて, 自動的に助数詞オントロジーを構築する手法について提案している.

## 2.3 助数詞を対象とした自然言語処理に関する研究

(Bond and Paik 2000) は翻訳などのアプリケーションに必要となる日本語文生成の際に, オントロジーを用いて名詞の意味的な情報を参照し助数詞を選択する手法について提案している.英語でも “ten feet long” の 'feet’’ “two shelves higher” の 'shelves’のように日本語の助数詞に

似た数量表現が存在する。 (Flickinger and Bond 2003)はこのような表現を対象にして HPSG システム上で解析を行う手法を提案している.

上記と同様に HPSGに関する研究ではあるが, 本稿に最も関連のある先行研究は (Bender and Siegel 2004) である. (Bender and Siegel 2004) は日本語 HPSG 文法において助数詞を解析し,適切な解析結果，すなわち Minimal Recursion Semantics（以下，MRS）を出力する手法について提案している。本研究も基本的な目的は同様であるが，次の点が異なる。まず，(Bender and Siegel 2004) では網羅的な助数詞の処理を提案していながら，MRSについての考察は主に対象となる名詞を数え上げるための助数詞に限定されていることである。本稿では，その他の助数詞についても考察を行う．さらに，助数詞が省略されていてもその省略の有無に関係なく同一の f-structure を導出する文法や助数詞の性質を変化させる接頭辞や接尾語を考慮した文法について提案する。また，二つの基準を設定して f-strucrture の妥当性を検討することも本稿の特徴である。 さらに (Bender and Siegel 2004)には，提案されている語彙規則 (type hierarchy) に助数詞をどのように割り当てるかの具体的な記述がない. 本稿では, LFGの語彙規則 (lexical category) に語を割り当てる方法についても言及する。また，本稿では，今回提案した文法がどのくらい網羅的に実際のテキストを処理できるかを検証するための精度評価実験を行う．

## 3 助数詞のための日本語 LFG 規則

## 3.1 LFG 規則の表記法について

提案規則の詳細について述べる前に，この節では LFG 規則の表記方法について説明する.

LFG 規則は語彙規則と文法規則によって定義される。語彙規則では， f-structure の素性に対応する SUBJ(ect) や OBJ(ect) などの引数 (argument) や lexical category, 属性と属性值などを定義する。 (1) に語彙規則の例を示す。1 行目は動詞「読む」にV という lexical category が割り当てられており，PRED(icate)「読む」は argument に SUBJ と OBJ という二つの引数を持つことが記述されている。 2 行目には名詞「太郎」の lexical category が Nであり PREDが「太

が「本」であることが記述されている。 4 行目には格助詞「が」の lexical category が PP であり，主格を示す属性 NOM(inative) とその値 ‘十’を持つことが記述されている．5 行目には格助詞「を」の lexical category が PP であり，目的格を示す属性 ACC(usative) とその値 ‘十’を持つことが記述されている.

(1)

文法規則は，句構造規則とそれに付与される機能的注釈で表現される。注釈において用いられる ‘个'という記号は句構造の一つ上の節点に存在する f-strucutreを, ' $\downarrow$ 'は現在の節点の f-structure を指す.（2）に (1)の語彙規則を含む文法規則を示す. 1 行目の句構造規則では， 0 個以上の NP と V がSになることを定義している。 Vに付与されている注积は V の PREDが一つ上，すなわち文全体の PRED であることを定義している．NP に付与されている注釈は NOM 属性の値が‘十’であればNPの值が一つ上のSUBJに，ACC 属性が‘十’であればOBJになることを定義している. 2 行目の句構造規則では，N と PPがNPになることを定義している. Nに付与されている注釈は PREDが一つ上の節点である NP の PRED であることを定義している。(1)の語彙規則と (2)の文法規則を「太郎が本を読む」の解析に適用すると, 図 1 に示すように句構造

図 1 LFG 規則の適用例
規則によって c-structureの木構造が形成されると同時に，機能的注釈によって属性と属性値で表現される $\mathrm{f}$-structure が生成される。

## 3.2 助数詞のための語彙規則

表 1 に助数詞の語彙カテゴリの一覧を示す. 本稿では助数詞が数詞に持たせる数の性質（基数／序数）という側面から「数量」、「順番」という二つの語彙カテゴリを設定する。また，(国語学会 1980) では単位名を表す「メートル」,「円」などを助数詞に含めないとする説があることを紹介しているが，文法的には同じ働きをすることが指摘されている，本稿ではこの立場から，これらの語も助数詞とする。ただし，上述の二つのカテゴリとは別に「単位」，「通貨」という項目を設け，さらに数詞との位置関係から通貨を細分類した。それぞれの語彙カテゴリについて以下に述べる.

単位に関する語彙カテゴリは, 計測する対象の計測基準量を表す助数詞に割り当てられる。日本語 LFG システムにおいてこの語彙カテゴリには EDR 概念辞書 (日本電子化辞書研究所 1996) の接尾語のうち, 単位に分類されている語から「ヶ月」,「週目」などの時間に関する語を除いた

重は $\mathrm{Kg}$ で入力して下さい」や「対ユーロでドルが下落している」など，単位や通貨も数詞を伴わずに単独で名詞として用いられる場合がある，従って，このカテゴリの語には単に助数詞としての語彙ルールだけではなく, 名詞としてのカテゴリも割り当てる. さらに, 助数詞として働く場合でも名詞の属性である NTYPE を付与する。これは，後述する英語の f-structure と平行にするためでもある。

通貨に関する語彙カテゴリは (Bender and Siegel 2004)と同様にその語彙的な特徴から二つに分ける。まず，数詞の後に連接する後置詞，つまりいわゆる助数詞とほぼ同じふるまいをする語群である。この語彙カテゴリに属する語は EDR 概念辞書の「計量の単位」(概念 ID '30f93d') の下位概念である「金銭の単位」（概念 ID “ $4446 \mathrm{bd}$ ') の直下にある語を採用した. ただし，これらの語のうち「両」や「文」など通貨の単位ではあるものの現在ほとんど使われておらず，助

表 1 助数詞の語彙カテゴリ一覧

 &  & 人, 個, 粒, 膳, 部 \\

数詞の他のカテゴリに分類した方が適切であると判断した語は除いた. 一方，数詞の前に連接する前置詞のカテゴリにはコーパスを観察した結果得られた 3 語だけが割り当てられている. これらの語は助数詞というよりは純粋な名詞, もしくは記号としての性質が強い. しかし, 通貨に関する数量表現の整合を考慮して, これらの語にも語彙カテゴリと文法ルールを割り当てた。通貨も単位と同様の理由から名詞のカテゴリも割り当て, NTYPE 属性も付与する.

数量に関する語彙カテゴリはもっとも典型的な助数詞と言える語に割り当てるカテゴリである.このカテゴリには，助数詞の表層を示す CLASSIFIER-FORM 属性と助数詞の性質を示す CLASSIFIER-TYPE 属性を付与する。このカテゴリに属する語は IPA 辞書 (IPAdic) に登録されている接尾語のうち, 数えられるものを特徴づける語を人手で選別した.

順番に関する語彙カテゴリは物事の順序を示す助数詞である。このカテゴリにも CLASSIFIERFORM と CLASSIFIER-TYPE 属性を与える。このカテゴリには, 英語の序数を英訳したときに用いられる語である「等」, 「位」,「号」,「級」,「流」及び IPA 辞書において品詞が助数詞として定義されている語のうち「目」，「番」，「次」を含む語で，単位を示す「貫目」，「次元」を除いた語を採用した。

## 3.3 助数詞のための文法規則

表 2 に助数詞の語彙カテゴリの一覧を示す. 本節では数詞が助数詞もしくは名詞に連接して数量を表現している構文を解析するための文法について述べる．助数詞の語彙カテゴリは 3.2 節のものを用いる.

## 3.3.1 単位や通貨に関する文法規則

単位や通貨に関する文法規則を (3) に示す。単位や通貨を表す助数詞が数詞と連接する場合には，助数詞を PRED とし，数詞がそれを修飾する。これは英語の “ $3 \mathrm{~kg} "$ や10 dollars” の f-structure との整合性を図ると同時に， 3.2 節でも述べたようにこれらの助数詞が接尾辞という

表 2 助数詞を解析するための文法規則一覧

よりもむしろ独立した名詞としての性質が強いと考えるからである.

単位・通貨は修飾先の名詞の属性について述べるために用いられる。例えば「60デニールのストッキング」であれば「60デニール」はストッキングの数量ではなく,「繊維密度」を表現しているのであり，「300 円のストッキング」の「300 円」はストッキングの「価格」を表現している. つまり「60デニール（という繊維密度）のストッキング」，「300円（という価格）のストッキング」と解釈できる。従って，「60」や「300」などの数詞は直接「ストッキング」を修飾しているのではなく,「デニール」や「円」を修飾しているとして解析するのが妥当である.

さらに，通貨を示す接頭語が数詞に連接する表現を解析する文法を (4) に示す.これも上記と同じ理由から接頭語を PREDとし，数詞がそれを修飾する。

(3) $\quad$ Nadj $\longrightarrow \quad(N U M B E R)$

$(\uparrow$ SPEC NUMBER $)=\downarrow$
\{ CL_unit | CL_currency $\}$

$
(\uparrow \mathrm{PRED})=\downarrow
$

Nadj: 体言 NUMBER: 数詞 CL_unit: 単位に関する助数詞 CL_currency: 通貨に関する助数詞 () : 省略可能 |: OR PRED: 主辞 SPEC: 指定部

Nadj $\longrightarrow$ CL_Pref_currency

NUMBER

$
(\uparrow \text { PRED })=\downarrow \quad(\uparrow \text { SPEC NUMBER })=\downarrow
$

CL_Pref_currency：通貨に関する接頭語

## 3.3.2 数量に関する文法規則

数量を表す助数詞は，数詞の中でも「もの」や「こと」の数量を表現するのに用いられる典型的なものである.「3 個のりんご」や「3箱のりんご」の「3 個」や「3箱」はいずれもりんごの数や量を表している，単位・通貨とは異なり，数詞「3」は「りんご」を直接修飾していると考えられる。つまり，助数詞は「数え方」を表現するために補助的に用いられる接尾語として扱う。この場合, 「個」と「箱」の数え方の違いは f-structure の構造そのものには反映されないが，助数詞の表層を属性値として表現することで，オントロジなどの知識源を利用した意味解析や文脈解析の処理を利用してより詳細な数え方の違いを扱うことを想定している.

数量に関する文法規則は，数詞と助数詞だけではなく，それによって数えられる名詞についても記述する必要がある．例えば「りんご 3 個」と「 3 個のりんご」はそれぞれ「 3 個」が「りんご」の数を表しているため, これらの解析結果は同じであることが望ましい.

(5)に「3 個のりんご」と「りんご 3 個」を解析するための文法規則を示す.この規則では PRED はりんごであり，その数が 3 であると解析する. これは英語の “ 3 apples” と同じ $f$-structure を持たせることを意図した分析である.

$
\begin{aligned}
& \text { Nadj } \longrightarrow \\
& \text { \{ NPnum } \\
& (\uparrow \text { SPEC NUMBER })=\downarrow \\
& \text { | Nadj } \\
& (\uparrow \mathrm{PRED})=\downarrow \\
& \text { Nnumeric }\} \\
& (\uparrow \text { SPEC NUMBER })=\downarrow \\
& \text { NPnum } \longrightarrow \quad \text { Nnumeric } \quad \text { PPadnominal } \\
& (\uparrow \mathrm{PRED})=\downarrow \\
& (\uparrow \mathrm{PRED})=\downarrow \quad(\uparrow \text { NUMBER-TYPE })=\text { cardinal }
\end{aligned}
$

Nnumeric $\longrightarrow \quad$ NUMBER CL_cardinal

CL_cardinal: 数量に関する助数詞 PPadnominal: 連体化助詞

また「3個の値段」,「3 個を食べた」など，数える対象である名詞が省略され，数詞と助数詞が単独で現れる場合もある。このような現象を解析するための文法規則を (6) に示す.この文法規則では PRED には代名詞を示す記号 ‘PRO’を挿入し，その属性に表層が無いことを示す属性值 null を与える。この操作によって, 名詞の省略の有無によらず同じ構造の f-structure を出力することができる.

上述 (5) と下記の (6) の二つの規則は数詞と助数詞に同時に適用される. 体言には (7) に示すように連体化助詞による連体修飾のための規則も定義されていることから，数量に関する表現が連体化助詞によって連体修飾を行う場合には，常に二つの f-structure が出力される.

Nadj $\longrightarrow \quad$ Nnumeric

$(\uparrow$ SPEC NUMBER $)=\downarrow$

$(\uparrow$ PRED $)=$ 'pro'

$(\uparrow$ PRON-TYPE $)=$ null

e: 省略記号

$
\begin{aligned}
& \text { Nadj } \longrightarrow \quad \text { NPadnominal } \quad \text { Nadj } \\
& (\uparrow \text { ADJUNCT }) \ni \downarrow \quad(\uparrow \mathrm{PRED})=\downarrow \\
& \text { NPadnominal } \longrightarrow \quad \text { Nadj } \quad \text { PPadnominal } \\
& (\uparrow \mathrm{PRED})=\downarrow
\end{aligned}
$

ADJUNCT: 修飾成分

また，上述とは逆に，「3 自衛隊」や「7 競技」のように助数詞を伴わずに直接数詞が名詞に連接してその数を表すことがある。このような現象を解析するための文法規則を (8)に示す. この文法規則では助数詞の表層を表す CLASSIFIER-FORM 属性に表層が無いことを示す属性値 'null' を与えることにより，助数詞の有無によらず同じ構造の f-structure を出力することができる.

(8) $\quad \mathrm{Nadj} \longrightarrow$

NUMBER

e

$\mathrm{N}$

$(\uparrow$ SPEC NUMBER $)=\downarrow \quad(\uparrow$ CLASSIFIER-FORM $)=$ null $\quad(\uparrow$ PRED $)=\downarrow$

$\mathrm{N}$ : 名詞

## 3.3.3順番に関する文法規則

数詞が順番を示す表現は主に三つが想定される。まず一つは 3.2 節で挙げた順番に関する助数詞が連接した場合である。このような構文に対しては (5) の文法がほぼそのまま適用できる. もう一つは接尾辞や接頭辞の連接によって数詞や助数詞の性質が変化する場合である。これは, $\lceil 3$ 人目」,「5 回目」のように数量を表す助数詞に接尾辞「目」が連接する場合と「第 3 章」,「第 1 回」など数詞の前に接頭辞「第」が連接する場合がある。さらに，「第 3 回目」，「第 5 次」など，接頭辞は助数詞が順番を示していても任意に連接する場合がある.

これらの現象を解析するための文法規則を (9) に示す. 助数詞の属性値が基数を示す cardinal であっても，数詞の示す数の性質は基数から序数に変化する，従って，語彙ルールには接尾辞によって数詞の属性 NUMBER-TYPE が序数を示す値 ordinal になる可能性について記述しておく必要がある。(10)に数量を示す助数詞「回」の語彙規則の記述例を示す.

 &  \\

CL_Pre_ord: 第 CL_Post_ord: 目

(10) 回 CL_cardinal $\{(\uparrow$ NUMBER-TYPE $)=$ cardinal

${ }_{c}$ : 制約条件の相等

$\mid(\uparrow$ NUMBER-TYPE $)={ }_{c}$ ordinal $\}$

さらに接頭辞「第」は「第 3 の男」,「第 6 のコース」のように助数詞を伴わない単独の数詞に連接して数の性質を序数にする場合がある。このような現象を解析するための文法規則を (11) に示す.

(11) $\quad$ Nadj $\longrightarrow$

CL_Pre_ord

NUMBER

$(\uparrow$ NUMBER-TYPE $)=$ ordinal $\quad(\uparrow$ PRED $)=\downarrow$

## 3.3.4 機能的関係と照応的関係について

(Bender and Siegel 2004) は，可算名詞を修飾する助数詞の処理において，「猫を 2 匹飼う」のように，格助詞「を」に連接する NP の後に単独で現れる数詞と助数詞を NP の修飾要素とし

て扱う文法規則を提案している。しかし，本稿の文法規則はこのように数詞と助数詞が単独で現れる場合には助数詞の修飾先として代名詞を示す記号 'PRO'を挿入する。これは，「2匹」と 「猫」の関係が統語機能的な修飾関係にあるのではなく，照応関係にあると考えるからである。 (Bresnan 2001) では, f-structure では統語機能的関係を表現すべきであり，照応的な関係はその対象としないと述べているが，本稿もこの立場から文法規則を設計した.

日本語構文では数量表現が指す NPが必ず数量表現の直前に現れるとは限らない. 例えば「猫をマンションで 2 匹飼っていた」のように，「2匹」の係り先が構文中の任意の場所に現れる可能性がある。(Bender and Siegel 2004)の文法規則では修飾先のNP が直前に現れない場合は数量詞の修飾を特定しない. つまり本稿と同様に照応的な関係として解析する. しかしその結果,「猫をマンションで 2 匹飼っていた」と「マンションで猫を 2 匹飼っていた」の解析結果が異なることになる。本稿では, こういった単なる語順の違いに f-structure が影響されないことを配慮している。

## 4 f-structure の妥当性の検討

## 4.1 日本語 LFG システムの構成

LFG 規則の妥当性の検証と解析精度の評価実験を行う処理は (増市，大熊 2003)に改良を加えて拡張した日本語 LFG 解析システムを用いる。図 2 に, 本稿で用いる日本語 LFG システムの構成を示す。まず日本語入力文が日本語 tagger に渡される。日本語 tagger では ChaSen (cha)による形態素解析が行われる。その結果に表層文字列や品詞情報を利用した形態素区切りの修正ルールを適用し, 修正された形態素列に品詞情報を利用したアノテーションルールによって tagを付与する。

tag が付与された形態素列を Xerox Linguistic Environment (XLE) に入力する. XLE は LFG 理論の仕様をほぼ完全に実装した処理系である (Maxwell and Kaplan 1993). 日本語システムは大きく分けて 3 種類のデータで構成されている。一つはメモリ容量や探索深さ, LFG 規則の優先順位などの設定を定義するデータ群である。二つ目はLFGの文法理論に沿って実装された文法規則群である． 3.3 章で提案した文法規則群は名詞句に関する文法規則に追加されている。三つ目は語彙規則群である. 3.2 章で提案した助数詞に関する語彙規則はここに追加されている.

## 4.2 他表現の f-structure との比較

本節では 3 章で提案した LFG 規則が導出する f-structure が 1.2 節で設定した基準 1 を満たしているかを検証するために, 同じ統語意味構造を持ちながらも語順の変化や省略によって表層形が異なった構文の f-structure を比較する。

一般に通貨や単位は数詞を伴わないで単独の名詞として用いられる例も多い. そこで通貨の

図 2 日本語 $\mathrm{LFG}$ システムの構成

図 3 「100 ドルを両替した。」と「ドルを両替した。」の f-structure

助数詞が数詞を伴う構文「100 ドルを両替した。」に対して文法規則 (5) を適応して導出した f-structure と数詞を伴わない構文「ドルを両替した。」のf-structure を図 3 に示す. 両者を比較すると同じ構造を持っていることが分かる.

次に数量に関する表現の f-structure について検討する。数量を表現する文法規則は 3.3 節の文法規則 (5) と文法規則 (6) があり，これらは同時に適用されるので必ず 2 通りの f-structure が出力される。「3箱の煙草」について図 4 に文法規則 (5) によって導出された $\mathrm{f}$-structure を図 5 に文法規則 (6) によって導出されたf-structure を示す. 図 4 の f-structure で「煙草」の SPEC

図 4 文法規則 (5)によって導出された「3箱の煙草」の f-structure

図 5 文法規則 (6) によって導出された「3 箱の煙草」の f-structure

図 6 文法規則 (8) によって導出された「3 銘柄」の f-structure

の NUMBER 属性中の PRED が「3」になっているのは, 煙草の数量が 3 であることを表現している. 従って, 正しいf-structure は文法規則 (5) によって導出された図 4 の f-structure である. さらに，助数詞を伴わず直接数詞が名詞を修飾してその数を表す場合も，文法規則 (8) によって図 4 と同じ構造の f-structure で表現される. 図 6 に「3 銘柄」のf-structure を示す.

しかし，数詞の数える対象が係り先の名詞ではない場合がある。例えば，「3 箱の値段」という表現において数詞「3」の数える対象は「値段」ではない。この名詞句の解釈は「3 箱の何か (例えば煙草) の値段」とするのが妥当である. 図 7 と図 8 に 3 箱の値段」の f-structure を示す. 文法規則 (6) によって導出された図 8 の f-structure では表層が省略されていることを現す

図 7 文法規則 (5) によって導出された「3箱の値段」の f-structure

図 8 文法規則 (6) によって導出された「3箱の値段」の f-structure

PRON-TYPE の属性値 null を持つ代名詞 'pro’の数量として表現されている.つまり, 図 8 の f-structure が「3 箱の値段」の正しい統語意味構造を表している。また，数量表現が係り先の名詞を伴わずに単独で現れる場合も (6) によって適切な f-structure を出力する. 例として「彼が選んた 3 箱」のf-structure を図 9 に示す.

次に，順序を示す表現について検討する。それぞれの表現の差異は，属性や属性値によって表現されるが，基本的な構造はすべて等しいことが分かる.

図 10 に文法規則 (9) によって導出された「3 番目の男」のf-structureを示す。「番目」は順番を示す助数詞の語彙カテゴリが割り当てられているため, CLASSIFIER-TYPE 属性と NUMBERTYPE 属性の值は共に序数を示す $\operatorname{ord}($ inal) になっている.

図 11 に文法規則 (10)によって導出された「3人目の男」のf-structure を示す.「人」は数量を示す助数詞の語彙カテゴリが割り当てられているため, CLASSIFIER-TYPE 属性の値には基数を示す $\operatorname{card}($ inal) が入る。しかし, 接尾辞「目」が順番を表現しているため NUMBER-TYPE 属性の値が序数を示す $\operatorname{ord}($ inal) になっている.

図 12 に文法規則 (11)によって導出された「第 3 の男」のf-structure を示す.この名詞句には助数詞が存在せず，助数詞の省略も想定され難いため CLASSIFIER-TYPE 属性を持たない。し

図 9 文法規則 (6) によって導出された「彼が選んだ 3 箱」の f-structure

図 10 文法規則 (9) によって導出された「3 番目の男」の f-structure

図 11 文法規則 (10)によって導出された「3 人目の男」の f-structure

かし, 接頭辞「第」が順番を表現していることを NUMBER-TYPE 属性の値が ord(inal)になっていることで示している.

図 12 文法規則 (11) によって導出された「第 3 の男」のf-structure

図 13 "I exchanged 100 dollars" の f-structure

## 4.3 他言語の f-structure との比較

本節では 1.2 節で設定した基準 2 について検証するために，日本語の表現に対応する他言語の f-structure と日本語の f-structure の比較を行う.

まず通貨・数量に関する表現のf-structure について検討する。図 13 に 100 ドルを両替した.」 の英訳 "I exchanged 100 dollars."を入力として (Riezler et al. 2002)の英語 LFG システムで出力された f-structure を示す. 4.2 節の図 3 の日本語の f-structure と比較すると同じ構造を持っていることが分かる.

次に数量に関する表現の f-structure について中国語の f-structure との比較を行う．数量に関する表現は助数詞を伴う場合と助数詞が省略される場合がある。助数詞を伴う表現については (Fang and King 2007)の中国語 LFG システムで出力されたf-structure と, 助数詞を伴わない表現については英語の f-structure と比較する。

図 14 に文法規則 (5) が導出した「三本の酒」の f-structure を，図 15 に三瓶酒」に対応する中国語の f-structure を示す. 図 15 の f-structure では助数詞のための属性である CLASSIFIER

図 14 文法規則 (5) によって導出された「三本の酒」の f-structure

図 15 「三瓶酒」の f-structure

図 16 文法規則 (6) によって導出された「彼女は三本を飲んだ。」のf-structure

を PREDにしている．これは，中国語の助数詞が連体修飾を受けることができるほど名詞としての性質が強いためである。このような違いはあるものの, この表現に対するする日本語と中国語の f-structureの基本的構造はほぼ同じである.

次に，助数詞が数える対象である名詞が存在しない数量表現について「彼女が三本を飲んだ」 と「她喝了三瓶」の解析結果を比較する。図 16 に日本語の f-structure を，図 17 に中国語の f-strcuture を示す. 両者とも数える対象に，代名詞を示す 'pro'を代入している。これは，数える対象の名詞が存在する場合のf-structure との整合性を図るための手当てであるが，それと同

図 17 「她渴了三瓶」の f-structure

図 $18 「 3$ 家族」と「3 families」の f-structure

図 19 "third man" の f-structure

時に中国語と日本語の間の f-structre の整合性を保持することも可能にしている.

助数詞が省略される表現については英語の f-structure と比較を行う。図 18 に 3 家族」と“ 3 families" の f-structure を示す. 日本語の f-structure では助数詞が存在しないことを明示的に表現するために CLASSIFIER-FORM 属性が null になっているが, 英語では基本的に助数詞を用いないので，それに対応する属性は存在しない。しかし, 基本的な構造は等しいことが分かる。次に順序を示す表現について検討する。図 19 に 4.2 節の図 10～ 12 に対応する英語 “third man” のf-structure を示す. 特に図 12 の「第 3 の男」のf-structure とは同じ構造を持っている.

## 5 解析結果の精度評価

## 5.1 評価方法

解析結果の評価は f-structure を (King, Crouch, Riezler, Dalrymple, and Kaplan 2003) に準拠した形式 (triples) に変換して行う．この変換の際に文法的な情報ではなく実装の都合上付与されている属性は削除する。図 20 に 3 個のりんご」の f-structure と triples の対応関係を示す. triples 形式は “属性 $C$ (ノード $A$, ノード $B$ ) ”もしくは “属性 $C$ (ノード $A$, 属性値 $B$ ) ” という書式で表現される。いずれも「 $A$ の属性 $C$ は $B$ である」と解釈する。属性の要素はノー ドか值であるが, ノードは必ずノード ID を持つため, 同じ語が同一文中に現れても区別が可能である。図 20 中の triples 形式のデータは「りんご」の NUMBER 属性が 3 であること, 「3」 の CLASSIFIER-FORM 属性の值は「個」であること，「3」の CLASSIFIER-TYPE 属性の値が cardinal であること, 「3」の NUMBER-TYPE 属性の値が cardinal であることを表現している.解析対象は EDR コーパスから数詞を含む文を無作為に選び, 単位・通貨に関する表現, 数量に関する表現，そして順序に関する表現を人手で 200 表現ずつ抽出した.

本稿で提案する規則の効果を確認するために, 精度の比較を (増市, 大熊 2003)で採用されている LFG 規則の解析結果と行う．今回の提案規則による効果を正確に計測するために, 旧規則の解析結果に単なる仕様変更によって正解にない NUMBER-TYPE などの属性が含まれる場合はこの属性を削除した。評価実験における triplesに含まれる属性の一覧を表 3 に示す.

今回の実験では, 多義性の解消を行っていないため, 複数の解析結果が出力される可能性もあるが，精度の測定はそれらの解析結果すべてに対して行った。例えば， 4.2 節で「3 箱の煙草」 に対して得られた図 4 と図 5 の二つの解析結果のうち, 図 4 が正解であるならば, この解析結

図 20 f-structure と triples の対応関係
表 3 triples に含まれる属性一覧

表 4 「3 箱の煙草」の解析結果

果の精度は下記の表 4 のように求められる。

今回提案した LFG 規則のみを評価するため，解析する範囲を数詞，助数詞及びそれらが連体連体修飾を行っている場合はその修飾先の名詞句，連体修飾を受けている場合にはその修飾成分のみに限定した。また「およそ 30 個」の「およそ」や「5\%以下」の「以下」など直接連接して助数詞や数詞の修飾を行う付属語的な名詞も対象とした。下記に解析対象の例を示す.
- 単位・通貨に関する表現
- 400 万円のミンクのコート、250万円の腕時計も頭にちらついた。
- IBM およびコンパチはパソコン全体の $80 \%$ 以上を占めた。
- 数量に関する表現
- 3 国合わせての総人口が約 750 万人だから 5 人に 1 人が参加したことになる。
- 順序に関する表現
- 2 番目の LANは事務職員のための LAN だ。
- ASTの第1のライバルである強化ボードの開発者クォードラムでは、IBMが新しいラインに残したメモリー拡張のギャップに焦点を合わせている。

## 5.2 結果と考察

## 5.2.1 単位・通貨に関する表現

表 5 に単位・通貨に関する表現の解析結果を, 表 6 と表 7 に属性別の結果を示す. 旧規則では単位・通貨と他の助数詞との区別をしていなかったため, CLASSIFIER-FORM 属性と CLASSIFIERTYPE 属性が解析結果に含まれる。そこで, 今回の比較は, この二つの属性を予め削除して行った. 今回提案した LFG 規則により全体的な $\mathrm{F}$ 値はおよそ $25 \%$ 向上した. 表 6 の fragment は,部分解析結果の属性であり, 旧規則では適用される規則が存在せず部分解析しかできなかった表現があることを示している。表 7 にこの fragment 属性が存在しないことは提案規則ではすべ

表 5 単位・通貨に関する表現の解析結果

表 6 単位・通貨に関する表現の属性別の解析結果（旧規則）

表 7 単位・通貨に関する表現の属性別の解析結果（提案規則）

て全体的な解析に成功していることを示している。また，EDR 概念辞書を用いて語彙エントリを追加したことにより, 修飾関係を示す属性 adjunct の F 値が向上している。表 7 で subj, tense, atype, clause_type の precision の值が下がっているのはすべての単位・通貨に名詞の lexical categoryを割り当てた結果，文法規則 (8) が誤って適用されてしまう例があったためである。今後は一般的に名詞としても用いられる単位名とほとんど名詞としては現れない単位の分別が必要である.

併置関係を示す属性 conj の F 值が両規則ともに 0 なのは，下記の例にあるような数詞と記号による表現を提案規則でカバーできなかったためである。特に単位に関する表現は記号を含む表現が多く見られ，今後はこれらの記号と数詞に関する規則の精緻化が課題である.

・ $640 \times 400$ ドットの解像度でグラフィックを表示できるという。
- 旧システムの $30 \%$ \% $\%$ \%リプレースする大規模な計画で、 2 年がかりで構築する。

## 5.2 .2 数量に関する表現

表 8 に数量に関する表現の解析結果を，表 9 と表 10 に属性別の結果を示す. 全体的な $\mathrm{F}$ 値は

表 8 数量に関する表現の解析結果

表 9 数量に関する表現の属性別の結果（旧規則）

表 10 数量に関する表現の属性別の結果（提案規則）

およそ 5 \%向上している. 両者とも連体修飾を示す adjunct 属性の值が低いのは, 文法規則 (5) と文法規則 (6) によって生じた多義性によるものである。この種の多義性を解消するためには (白井, 徳永 2007) や (Bond and Paik 2000) で提案されているオントロジーのような知識資源の利用が有効であると思われる。その一方で，下記の例の「 2 人」と「仲間」のように，助数詞と数えられる対象の関係だけでは正しいf-structure を決定することが困難である場合もあり，文脈解析のようなより深い知識処理が必要である.
- 3 年前には、横浜防衛施設局に仲間 2 人が火炎瓶を投げて逮捕された。
- 2 人の仲間だったシンイチは、いつか姿を消した。

さらに，連体修飾成分と数詞，助数詞の関係を表現するのが難しい場合があった．下記の文の「長男と 2 人」は「長男と（自分の） 2 人」を指しており，「長男」と「2人」の並置と考えるよりは「長男と」が「2人」を修飾すると解釈するのが適切であるが，本稿で提案した LFG 規則ではこのような表現は扱えない.
- 10 年前、姉妹を頼って、長男と 2 人で引き揚げてきた。

また，本稿で提案した規則では評価用コーパス中の下記の表現が解析できなかった.「100万票差」の「差」, あるいは「合計」,「積」なども含めて数量操作に関わる名詞については今後 f-structure の表現方法も含めて扱い方を検討する必要がある.
- 71 年の大統領選挙で朴大統領に約 100 万票差で敗れる。
- 11 の市民団体が実行委員会を結成し、それぞれの企画を原爆忌の 9 日まで繰り広げる。

・これで輸入解禁州は全部で 38 になる。

上記の「11 の市民団体」の「11」や「全部で 38 になる」の「38」のように，助数詞や接頭辞,接尾辞など数詞の性質を表現する機能語が連接せずに名詞を修飾している場合，その数詞が何を表現しているのか判断するのが難しい．評価コーパスには数量を表す例しか出現しなかったが，下記の例文の「二百万のお宝」の「二百万」は「お宝」である「トルエン」の価格を表現しており，「一の富」の「一」は宝くじの一等を示している.
- 千本の物が一。二百万のお宝が。そのとき、トルエンが爆発した。[大沢在昌「ちきこん」『らんぼう』新潮文庫 (1998)]
- ふつうこれは百回ついたものだそうで、百回目を突きどめといって、これがつまり一の富、千両もらえるわけである。[横溝正史「鶴の千番」『くらやみ婿』春陽文庫 (1984)]

## 5.2.3順序に関する表現

表 11 に順序に関する表現の解析結果を，表 12 と表 13 に属性別の結果を示す。旧文法では CLASSIFIER-TYPE 属性の序数を表現する値 ordinal を定義していなかったため，解析結果を公平に比較するためにこの属性を削除した。 それでも，全体的な $\mathrm{F}$ 値は $21 \%$ 以上向上した.

ただし，本稿で提案した規則では扱えない表現も見られた。順序に関する表現は，通貨・単位や数量に関する表現よりも，助詞を介さずに直接他の名詞と連結して，複合名詞を形成する場合が多く，下記のように係り先がうまく決定できない例が散見された。本稿で用いた日本語 LFG システムでは, 処理時間を高速化するために (特許 2007)の手法を用いて, 名詞が二つ以上

表 11 順序に関する表現の解析結果

表 12 順序に関する表現の属性別の結果（旧規則）

表 13 順序に関する表現の属性別の結果（提案規則）

連続するときにはすべて最右の名詞を主辞とする複合名詞としてまとめる処理を実施する。その結果, 下記の (a) では「第 2 次」が複合名詞中で最も右にある「撤兵」を修飾するため正しい f-structure を得ることができる。しかし，（b）では「2 次」が複合名詞中の「下請け」を修飾しているので本稿のシステムでは誤った f-structure を導出する。

(a)このサマー地区はベトナム軍が第 2 次カンボジア撤兵の際に通過した地だ。

(b) 2 次下請け工場になると、忙しさだけは 1 次下請けに負けない。

また，下記の「版」、「条」，「面」のように助数詞が数量を現すものであっても実際には順序に関する表現である例があった。これは (荻野 1993)で示唆されているように, 助数詞には基数と序数の両方を表すものがあるためであると思われる，今後は，こういった助数詞の特定も必要である.

$\cdot$この批評は大阪本社発行の 13 版をもとにしています。
- 航空法施行規則 145 条に規定された各種の航空計器および航法装置。
- これは先日、離婚請求権が有責者にも認められたという判決が、新聞の 1 面に出た翌日の会話である。

## 6 おわりに

## 6.1 まとめ

本稿では数詞と助数詞によって表現される構文を日本語 LFG システムで解析するための語彙規則と文法規則を提案した. さらに提案した規則によって導出される $\mathrm{f}$-structure を他の表現や他の言語の f-structure と比較して解析結果の妥当性を検討した。また, 精度評価実験を実施して提案規則の解析能力について, 従来の LFG 規則との比較を行った。その結果, 通貨・単位に関する表現では $25 \%$, 数量に関する表現では $5 \%$, 順序に関する表現では $21 \%$ の値の向上が
確認できた.

## 6.2 今後の課題

3 章では, 助数詞を通貨・単位, 数量, 順序という三つの語彙カテゴリに分類し, それぞれに対して文法規則を提案した. しかし，助数詞の中にはこの三つのカテゴリのどれか一つに明確に分類できないものも存在する。例えば，本稿で「組」は数を表す助数詞として分類されるが,「ダース」は単位を表す助数詞として分類されている。このように，単位が数や量を表す場合には今回の分類を明確に適用することが難しい．また，5 章の実験結果にも見られたように，「版」

や「条」など数量と順序の両方を表す助数詞も存在する。このような問題を解決するためには,特殊な性質を持つ助数詞を特定し, 本稿で提案した分類の細分化や複数の語彙カテゴリの割り当てなどを検討する必要がある。

4.3 節では本稿で提案した LFG 規則が導出する f-structure の妥当性を検証するために, 英語と中国語の f-structure との比較を行った。これは, 両者とも実用的な LFG システムが既に構築されており，日本語文の訳文に対して適切な f-structure を得ることが可能だったためである。 しかし, 他の言語の LFG システムの研究開発が進めば, 他の言語の f-structure とも比較したい. 5 章の評価実験では, 解析精度の比較対象として旧 LFG 規則の解析結果を用いたが, より正確に解析能力を検証するためには，他のシステムの出力結果と比較する必要がある。しかし, 1.1 節でも述べたとおり，現在公開されている構文解析システムでは本稿が対象にしている助数詞と数詞, 名詞の関係を表現しないため, f-structure と直接比較することができない. 今後, 翻訳や質問応答などのシステムの出力を利用して間接的に比較を行うなど，評価の工夫が必要である。本稿の評価実験対象は助数詞に関する表現に限定した，今回の改良によって文全体のカバー率には特に変化が見られなかったが, 個々の解析結果が文全体の解析精度にどのような影響を及ぼしているかはより詳細に観察する必要がある.

今後は，今回解析できなかった構文を扱うためにLFG 規則の改良と拡張に取り組む。また, (Umemoto 2005) や (Crouch 2005) など f-structure を入力とする意味解析手段，つまり LFG 解析の次の段階の処理を用いて, 提案した規則によって生じた f-strcutureの曖昧性解消を実施したい.

## 謝 辞

ParGram のメンバー, 特に助数詞の解析に関する議論を通じて有益なコメントをいただいたり, 解析結果を提供していただいた Microsoft 社の Tracy Holloway King 氏, Martin Forst 氏, Palo Alto Research Center Inc.の Ji Fang 氏に感謝いたします.また，日本語LFG について有益なコメントをいただいた早稲田大学の原田康也教授，中野美知子教授に感謝いたします．XLE

の開発者であり，日本語システム構築時に実装に関する貴重な助言を頂いた Palo Alto Research Center Inc. の John Maxwell 氏, Microsoft 社の Ronald Kaplan 氏に感謝いたします。

## 参考文献

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## 略歴

大熊智子（正会員）：1994 年東京女子大学文理学部日本文学科卒業. 1996 年慶應義塾大学政策・メディア研究科修了. 同年, 富士ゼロックス（株）総合研究所入社. 2006 年より慶應義塾大学政策・メディア研究科後期博士課程在籍. 2009 年より東京女子大学非常勤講師. 現在, 富士ゼロックス (株) 研究技術開発本部研究副主任.

梅基宏（正会員）：1995 年東京大学大学院工学系研究科機械情報工学修士課程修了. 同年, 富士ゼロックス（株）入社. 日本語意味解析, 情報検索システムの研究開発に従事. 2004 2006 年 Stanford 大学 CSLI 客員研究員. 言語処理学会, 情報処理学会各会員.
三浦康秀 : 2004 年電気通信大学大学院電気通信学研究科電子情報学専攻修了.同年, 富士ゼロックス (株) 入社. 日本語の統計的構文解析, 医療テキストを対象とした自然言語処理の研究開発に従事.

増市博（正会員）：1989 年京都大学工学部機械工学科卒. 1991 年京都大学工学研究科精密工学専攻修士課程修了. 同年, 富士ゼロックス (株) 入社. 1998 2000 年米国 Stanford 大学 CSLI 客員研究員および Palo Alto Research Center Inc. コンサルタント研究員. 現在, 富士ゼロックス（株）研究技術開発本部研究主査. 博士 (工学).