# 注釈事例参照を用いた複数注釈者による評判情報コーパスの作成

宮崎 林太郎
}

本稿では評判情報関連タスクにおいて必要不可欠と考えられる, 評判情報コーパス を人手により効率良く作成する手法について検討し，作成されたコーパスについて 基礎的な分析を行う。まず，注釈付けに用いる評判情報モデルとして，項目一属性一属性値一評価の 4 つ組からなる 2 層構造モデルを提案する。次に，複数注釈者の人手によるコーパス作成について検討する。その際に，注釈者間の注釈摇孔が問題と なる。予備実験の結果, 注釈者が他の注釈者と相談をせずに独自に注釈付けの判断 を行った場合には注釈付けの一致率が十分でないことがわかった。そこで，複数の 注釈者間で判断に関する情報を共有するための方法として, 注釈事例参照の利用を 提案し, 注釈事例参照を組み达んだ注釈付け支援ツールの試作を行った. これによ り，注釈付けの判断に関する情報を複数の注釈者間で緩やかに共有することができ る。評価実験によれば，注釈事例の参照機能が注釈摇れ削減に効果があることがわ かった。さらに，上記の手法を用いた評判情報コーパス作成について報告する。ま た，注釈事例参照の有効性を確認した後，1万文のレビュー文書に対して 10 名の注釈者が注釈付けを行い，評判情報コーパスを作成した。そして，作成したコーパス について, 評判情報の各構成要素の統計的調查を行った結果, 提案した 2 層構造モ デルを用いて評判情報を捉えることが有効であることがわかった.

キーワード：評判，コーパス, 注釈付け支援
## Creation of Sentiment Corpus by Multiple Annotators with an Annotation Tool that has a Function of Referring Example Annotations

\author{
Rintaro Miyazaki ${ }^{\dagger}$ and Tatsunori Mori ${ }^{\dagger \dagger}$
}

In this paper, we investigated an effective way of creation of a sentiment corpus by using manual annotation. Sentiment corpora are regarded as indispensable resource in related tasks of sentiment information processing. First, we proposed a two-layered model of structure of sentiment information, each of which is a tuple of four kinds of elements, i.e., 'item', 'attribute', 'value', and 'evaluation'. Second, We investigated corpus annotation by multiple annotators. In this situation, a corpus to be annotated is divided into multiple parts, and they are assigned to multiple annotators. Result of preliminary experiment shows that agreement of annotation among multiple annotators is not enough when annotators perform annotation individually. We

proposed utilization of example annotations in the corpus of manual annotation, and a tool for supporting manual annotation based on example annotation. The proposed tool offers annotators with a way to moderately share the criterion of annotation by referring existing annotations that have been already performed. Our experimental result shows that referring example annotations is effective to control discrepancy in annotation. Third, we reported an experiment of creating a sentiment corpus by using the tool. After confirming the effectiveness, ten annotators annotated a corpus of review text that contains of 10,000 sentences in order to create a corpus of sentiment information. According to a statistical investigation of each element in the annotated corpus, the proposed two-layered model is effective to analyze sentiment information in text more precisely.

Key Words: sentiment, corpus, annotation with supporting tool

## 1 はじめに

近年，Webを介したユーザの情報流通が盛んになっている。それに伴い， CGM (Consumer Generated Media) が広く利用されるようになってきている.

CGM のひとつであるロコミサイトには個人のユーザから寄せられた大量のレビューが蓄積されている。その中には製品の仕様や数値情報等の客観的な情報に加え，組織や個人に対する評判や，製品またはサービスに関する評判等のレビューの著者による主観的な見解が多く含まれている。また, Weblog も CGMのひとつである. Weblog にはその時々に書き手が関心を持っている事柄についての記述が存在し，その中には評判情報も多数存在している.

これらの Web 上の情報源から，評判情報を抽出し，収集することができれば，ユーザはある対象に関する特徴や評価を容易に知ることができ，商品の購入を検討する際などに意思決定支援が可能になる．また，製品を販売する企業にとっても商品開発や企業活動などに消費者の生の声を反映させることができ，消費者・企業の双方にとって，有益であると考えられる，そのため，この考えに沿って，文書中から筆者の主観的な記述を抽出し，解析する試みが行われている.

本研究の目的は評判情報抽出タスクに関する研究を推進するにあたって，必要不可欠と考えられる評判情報コーパスを効率的に，かつ精度良く作成すると共に，テキストに現れる評判情報をより精密に捉えることにある。

既存研究においても，機械学習手法における学習データや評価データに評判情報コーパスが利用されているが，そのほとんどが独自に作成された物であるために共有されることがなく， コーパスの質に言及しているものは少ない。また，コーパスの作成過程においても評価表現辞書を作成支援に用いるなど，あらかじめ用意された知識を用いているものが多い.

本研究においては「注釈者への指示が十分であれば注釈付けについて高い一致が見られる」

という仮説が最初に存在した。その仮説を検証するため，注釈者へ作業前の指示を行った場合の注釈摇れの分析と注釈摇れの調査を行う． 4.2 節で述べるように，注釈者間の注釈付けの一致率が十分では無いと判断されたが，注釈摇れの主要な原因の一つとして省略された要素の存在があることがわかった。そのため，省略されている要素を注釈者が補完しながら注釈付けを行うことで注釈付けの一致率を向上できるという仮説を立てた． 4.4 節で述べるように，この仮説を検証するために行った実験から，省略の補完という手法は，ある程度効果があるものの，十分に有用であったとはいえないという結果が得られた.

そこで，たくさんの注釈事例の中から，当該文と類似する事例を検索し提示することが，注釈摇れの削減に効果があるのではないかという仮説を立てた。この仮説に基づき, 注釈事例の参照を行いながら注釈付けが可能なツールを試作した. ツールを用いて, 注釈事例を参照した場合には, 注釈事例を参照しない場合に比べて, 高い一致率で注釈付けを行うことが出来ると期待される。

また, 評判情報のモデルについて, 既存研究においては製品の様態と評価を混在した状態で扱っており，評価対象一属性一評価值の 3 つ組等で評判情報を捉えていた。本研究では, 同一の様態に対してレビュアーにより評価が異なる場合にも評判情報を正確に捉えるために，製品の様態と評価を分離して扱うことを考える。そのために, 項目一属性一属性値一評価の 4 つの構成要素からなる評判情報モデルを提案する.

なお，本研究で作成する評判情報コーパスの利用目的は次の 3 つである.
- 評判情報を構成要素に分けて考え, 機械学習手法にて自動抽出するための学習データを作成する
- 属性一属性値を表す様態と, その評価の出現を統計的に調査する
- 将来的には抽出した評判情報の構成要素の組において, 必ずしも評価が明示されていない場合にも，評価極性の自動推定を目指す

上記の手法により 10 名の注釈者が作成した 1 万文のコーパスについて, 注釈付けされた部分を統計的に分析し, 提案した評判情報モデルの特徴について実例により確認する。また, 提案モデルを用いることでより正確に評判を捉えられることを示す.

## 2 関連研究

乾ら (乾, 奥村 2006) は「評価を記述するもの」や「賛否の表明」は意見の下位分類に含まれるとしている。本研究でも，意見の一部として評判が存在すると考える．意見は主に主観的言明全般を指しているが，物事に対する肯定や否定を表明する評判はその中の一部と考えるからである。

評判情報に関連する研究は，レビュー中の意見記述部分や評判情報記述部分を特定する問題

を扱う研究と，記述されている評判が肯定的か否定的かの極性を判断する問題を扱う研究の二つに大きく分かれる.

評判情報記述部分を特定する問題に関連する研究の一つに, 文書中のある程度まとまった範囲での意見性を判定するものと，文単位での意見性判定を行うものがある，それとは別に，評判情報記述部分を特定する問題に対するアプローチの中には, 評判情報の構成要素を定義し, 各構成要素組を抽出しようとするものがある。

文単位での意見性判定においては Yu el al. (Yu and Hatzivassiloglou 2003) や Pang et al. (Pang and Lee 2004) が評価文書中の事実文と意見文を分け, 意見文を抽出している。峠ら (峠他 2005) においても文単位で意見性の判定を行っている。この研究では, 文中に現れる単語が意見文になりやすい単語であるか否かを学習しWeb 揭示板から意見文の抽出を行っている。 さらに，日本語における評判情報抽出に関する先駆けの研究でもある立石ら (立石他 2001) の研究は, あらかじめ用意された評価表現辞書を用いて，対象物と評価表現を含む一定の範囲を，意見として抽出している。

評判情報の構成要素を定義し, 各構成要素組を抽出しょうとする研究においては, 村野ら (村野, 佐藤 2003) が評価文の文型パターンを整理し, その構成要素を“対象” “比較対象” “評価” “項目” “様態”としている．また，各構成要素毎に辞書を用意することで抽出を行っている。

Kobayashi et al. (Kobayashi et al. 2007) では評判情報を "Opinion holder", "Subject", "Part", "Attribute", "Evaluation", “Condition", “Support”からなるものとし, 対象とその属性$\cdot$評価の関係を抽出している。また, 構成要素組の同定に着目した研究として, 飯田ら (飯田他 2005) は評判情報における属性一属性値の組同定問題を, 照応解析における照応詞一先行詞の組同定問題に類似した問題と捉え，トーナメント手法を用いて属性一属性值対を同定している。

次に，記述されている意見の極性を判断する研究について述べる。極性を判断する単位についても文書単位, 文単位など様々な範囲を対象とした研究が行われている. Turney (Turney 2002) は文書中に含まれる評価表現の出現比率から評価文書全体の評価極性を求めている. Pang et al. (Pang et al. 2002) も文書単位での極性判断を行っており,これには機械学習手法を用いている.文単位の極性判断としては Yu el al. (Yu and Hatzivassiloglou 2003) が, Turney (Turney 2002) と同様の手法で評価文を肯定，否定，中立に分類している。

上記の研究に関連して, 評判情報に関するコーパスの必要性に着目した研究も行われている.日本語の評判情報コーパスに関係する研究としては, 小林ら (小林他 2006)が, あらかじめ辞書引きにより評価值候補を与えた上での意見タグ付きコーパスの作成を行っている. この研究では，評価值候補に対する注釈者の判断はある程度一致したが，関係や根拠に対する判断の摇れは無視できるものではないことを報告している。また, Kaji et al. (Kaji and Kitsuregawa 2006) では箇条書き，表，定型文などを用いて HTML 文書から評価文コーパスの自動構築を行っている.

また，意見分析に関するコーパス研究においては Wiebe et al. (Wiebe et al. 2002)が MPQA コーパスを作成している。これは，新聞記事に対して，主観的な表現とその意見主が注釈付けされた大規模なコーパスである. Seki et al. (Seki et al. 2007) は日本語, 中国語, 英語の新聞記事に対し，文単位で意見文かどうかを注釈付けしている。また，意見文に対してその極性や意見主を注釈付けしている。

既存研究のコーパスと本研究で作成するコーパスの違いについて述べる. MPQAコーパス (Wiebe et al. 2002)においては, 主観表現に対して注釈付けを行っており, この点が本研究で作成するコーパスと関連がある。評判情報を正確に捉えるには対象の項目がどのような様態かを表している表層表現に対して主観表現であることに限らず注釈付けを行う必要があるが, MPQA コーパスでは対応していない。一方で，本研究で作成したコーパスでは客観的表現にも注釈付けを行っている。次に Seki (Seki et al. 2007)のコーパスとの比較だが，このコーパスでは文単位で意見性の有無を注釈付けしている。評判情報の構成要素の抽出を行うためには文単位ではなく構成要素単位での注釈付けが必要であるが，これには対応していない。一方で，本研究で作成しているコーパスでは対応している.

また, Kaji ら (Kaji and Kitsuregawa 2006)のコーパスは文書源として Webデータを用いている点では, 本研究で作成したコーパスと同じだが, 注釈付けの単位は文単位であり, 評判情報の構成要素の単位で注釈付けはされていない。小林ら (小林他 2006)のコーパスも文書源は Webデータである。しかし, 同論文に公表されている情報によれば注釈付けされている評価値は一語単位である。また，評価値として主観的な表現のみを注釈付けしており，客観的な値は評価値として扱っておらず，評価値に付随する根拠として扱っている。本稿では主観的な値に加え，客観的な値も属性値の一部として扱っている．小林ら（小林他 2006) では客観的な値には注釈付けがされているわけではないため, この点が異なる。さらに，様態を表す表現も全て評価値として扱われている上, 評価対象間の階層構造の注釈付けは必要性を認めながらも扱っていない. これに対して, 本研究のコーパスでは様態を表す属性値と評価を分離している。さらに，評価対象間の関係についてはオントロジー情報として記述を行う.

加えて, 本研究のコーパスでは, 長い表現や客観的な表現に対しても注釈付けを行っている.製品の評価に対して一語単位でのみ注釈付けを行うと，「好き」「嫌い」「良い」「悪い」などの特定の表現のみに注釈付けが行われてしまう。しかし，レビュアーがレビューを記述する際には様々な表現を用いて肯定否定を明示している。また，製品の様態についても，レビュアーは様々な様態に着目してレビューを記述している。このため, 一語単位でのみ注釈を行う場合, レビュアーが着目した製品の様態を誤って注釈付けしたり，注釈付けを落としてしまうことがあると考えられる。さらに，これらの長い表現は，表現の一部の語のみに注釈付けを行っても正しい注釈にならないため，長い表現を注釈付けする必要性があると考えた。長い表現に注釈付けを行う必要性がある例を図 1 に示す.
値段は8000～9000 円くらいだったので買わなければ良かった。

図 1 注釈付け対象となる長い表層表現の例

図1の例における下線部は一語だけに注釈付けを行うことはできないが, これらは製品の様態を表す値段や，評価であり評判情報の一部となる.

注釈付け支援に関する研究では, 野口ら（野口他 2008)がセグメント間の関係を注釈付けするためのアノテーションツール SLAT を作成している。 また, 洪ら (洪, 白井 2005) は対話コーパス作成の際に，事例参照を注釈付け作業の支援として用いており，有効性を報告している。他にも，翻訳の分野においては翻訳メモリと呼ばれる原文と訳文のデータベースを用いた翻訳支援が行われている。これも, ある種の事例参照と言える. 本研究では, Kaji ら (Kaji and Kitsuregawa 2006) や小林ら (小林他 2006)のコーパスのように注釈を自動的に付与せずに, 注釈事例の参照を用いた評判情報コーパスの作成を行う。注釈者が注釈付けを行う際に，あらかじめ注釈付けがなされている状態で対象の文を見てもらうと，あらかじめ付与された注釈が判断の前提となってしまうことが予想される。あらかじめ付与された注釈が注釈者の判断に与える影響に関する実験については今後の課題とし本稿では行わない. 本研究では注釈者が判断に迷う場合に，事例を参照しつつも独自の判断の下で注釈付けを行ってもらうというアプローチを採用した。

また，評判情報のモデル化についても，従来研究においては製品の様態と評価が混在するモデルがその多くであった，本研究では，様態に対する評価がレビュアーによって異なる場合を正確に表現するために，これを分離するモデルを提案する.

本研究では製品全体やその部分について以下の 2 種類を様態として扱う.
- 具体的な値

例 : $30 \mathrm{~cm}, 2 \mathrm{G}$
- 他の製品との比較から得られる値など主観的であっても, 特にその表層表現のみからでは肯定的や否定的といった評価が一意に決まらないもの

例：速い, 静か, 明るい

一方，以下に示す例のように，肯定や否定といった極性が陽に記述されている部分を評価として扱う。
- 陽に記述されている極性表現

例 : 大満足である, いいです, ちょっと不満

## 3 評判情報の提案モデル

## 3.14 つ組による評判情報モデル

本節では，本研究で提案する評判情報モデルについて説明する，提案モデルでは，評判情報は製品やサービスに対する個人の見解やその製品がどのようなものであるかが述べられたものであるとし，4つの構成要素から成るものとする．構成要素の各項を以下に示す.

項目製品やサービスを構成する要素を意味する概念クラスやそのインスタンス

属性項目の様態を表す観点

属性値属性に対する様態の内容

評価項目に対する極性を明示している主観的見解提案モデルに沿った評判情報の解析例を例文 1 に示す.

提案モデルでは（属性, 属性値）の組で表現される項目の様態が属する層と, 評価の属する層との 2 層構造とすることで, 従来の研究 (小林他 2005) では混同されることが多かった対象となる項目の様態と話者の評価を分離することができる。これにより，例文 2 , 例文 3 のように同一の様態に対して異なる極性の評価が記されている場合にも，評判情報を正確に捉えることが出来るようになる.

例文 2 :このフィギュア項目はフォルム属性を忠実に再現している属性値のがお気に入りです評亚。例文 3 : この製品項目はフォルム属性を忠実に再現している属性値ために魅力が薄い評価。

本研究で提案するモデルにおける評価は，主観的な表現の中でもその表現のみでいかなる文脈でも変わらない極性を示す表現である。文脈に依存して異なる極性を暗示する表現は評価としない. 提案モデルの構造を図 2 に示す. 図 2 では製品の部分全体関係とその様態を表す層と,製品やその部分に関する評価の属する層を示している。この 2 層の関係は, 様態を表す層に属する属性一属性值の組を評価の属する層にある評価の理由とし, 様態を表す層に属する製品やその部分を対象に評価が記述することで表される。このように，製品の様態と評価を分離した 2 層構造にすることで, 同一の属性一属性値の組からレビュアーにより異なる評価が与えられている場合には異なる評価への関連付けが可能となっている。提案モデルでは, 肯定・否定は評価によってのみ決定され, 属性一属性値の組についてはそれが主観性を含むものであっても,製品の様態のみを表し, 評価は含まれていないとして扱う.

また, 様態を表す層では, 製品の項目が部分一全体関係や上位一下位関係のような階層構造を持ち，それぞれが属性，属性値を持つことを表している。これは必ずしも階層構造の葉の部分のみが属性，属性值を持つわけではなく，上位の項目の属性一属性值の組について記述され

図 2 評判情報モデル概要

ている場合もある。さらに, 下位の階層の項目が持つ属性一属性値の組を理由に上位の階層の項目を評価する場合もありえる。

項目が指示するモノが属する概念クラスは全体一部分関係や上位一下位関係といった階層構造を有する。この情報はいわゆるオントロジー（の一部）であり，必ずしも文書中に陽に現れるものではない. しかし, 製品への評価を考えた場合に，その部分の属性や評価が全体の評価の理由になっている場合が考えられる。そのため, 次の 2 点を目的としてオントロジーに関する情報を注釈者に記述してもらう。
- 注釈者が項目間の関係をどのように捉えたかを，コーパス利用者が特定できるようにする
- 注釈者が製品をどのように捉えたかについての構造を残すことで, コーパス利用者が項目と属性の切り分けを確認できるようにする

図 3 オントロジー情報の記述例

なお，オントロジーに関する情報は文中に付与する夕グとは別に記述する方法を提案する.記述されたオントロジー情報の例を図 3 に示す.

オントロジー情報はオントロジーの木構造に現れる各ノードを先順で記述してあり, 行頭にある＋は深さを，その後ろの [ ] の中が各階層の概念番号を表している。この概念番号は item タグを注釈付けする際の class 属性の値と対応している。く>の中は表層表現であり, 同一概念や指示物を表す表層表現は同一の概念番号を付与している。なお，提案モデル中ではレビュー で着目している製品に対応する概念が起点になっており, それより上の側には概念の上位一下位関係が，そしてそれよりも下側には概念の全体一部分関係が記されている。図 3 の例では「この圧力鍋」が起点となっている。この方法により注釈者毎にオントロジー情報を作成してもらうことを想定している．また，各注釈者が作成したオントロジー情報を 1 つに統合することは想定していない.

また, このモデルにおいては評価の理由となるのが属性一属性値の組であると考える。先行研究のモデルの多くでは，評価と属性値とが区別無く扱われていた．本研究ではこれらを別々に扱う。また, 一般的には主観的な表層表現と評価には密接な関係がある。しかし, 主観的な表層表現が必ずしも極性を一意に決定するわけではない。つまり，評価ではない．提案モデルでは肯定・否定・中立の判断にかかわる表層表現を評価と呼び，主観的な表現であっても評価の理由となる様態を表現しているものを属性一属性値と呼ぶ。例を以下に示す.

例文 $4:$ ディスプレイ項目 9 画質属性もきれい属性値でいいです評価ね。

なお, 構成要素の各項は表層表現が文中で省略されている場合がある。特に, 属性一属性値の組については片方が省略されている場合が多く存在する。例文を次に示す.

例文 $5:$ このカメラ項目

例文 5 では属性値「小さい」が単独で出現している。これは本来ならば属性として現れるべき「大きさ」や「サイズ」といった表現が省略されているものと解釈する.

## 3.2 評判情報を注釈付けするためのタグセット

本研究では, 前節で述べたモデルの項目を item, 属性を attribute, 属性値を value, 評価を evaluation としてXMLのタグセットを作成した。作成したタグセットを図 4 に示す. item 夕グは対象となる製品やその部分を表す表層表現に付与する。同様に attribute タグ, valueタグ, evaluation 夕グはそれぞれ，属性，属性值，評価を表す表層表現に付与する。図 4 には注釈付与のための XML タグの要素名と属性情報を示してある。なお，各夕グにはそれぞれ一意に決まる識別子を id 属性として付与する。 attribute タグと value タグは片方が省略されている場合を考え, 組ごとに一意に決まる識別子をそれぞれの pair 属性の値として付与する. evaluation 夕

図 4 評判情報構成要素のタグセット

グにはその評価の理由となる attribute-valueの pair 属性の値を reason 属性として付与する。また，評価の極性を positive, neutral, negative の 3 值で orientation 属性として付与する.

## 4 予備実験

本節では予備実験の内容について述べる。本研究の目的は人手による評判情報コーパスの作成である。大規模なコーパスの作成，将来におけるコーパスの拡張を考えた場合に，複数注釈者による注釈付け作業の並列化が不可欠であると考えた.

複数注釈者による注釈付け作業を行う際には, 注釈摇れが問題となる。本研究では, 2 章で述べたように注釈付け対象となる文書に対して，事前に機械的に注釈付けすることを想定していない．注釈者に先入観を与えずに判断をしてもらう必要があると考えたためである．さらに， あらかじめ用意された辞書等の知識を注釈付けに用いるのならば，その知識を直接抽出に用いればいいと考えたためである。本研究では, 特定の表現にとらわれず，注釈者には様々な表層表現に対して注釈付けを行ってもらう.

ここで本稿では，注釈者には事前に指示を行い，それが十分ならば複数の注釈者が独立して注釈付けを行っても，注釈付けにおいて高い一致が見られるという，以下の仮説 1 を立てた.

仮説 1 : 注釈者への事前の指示が十分ならば，複数の注釈者が独立して注釈付けを行っても注釈付けの高い一致が見られる。

上記の仮説 1 が成立するなら、コーパスを作成するために複数の注釈者に個別に仕事を割り振り，並列作業を行うだけで十分であると言える。仮説 1 を確認するため, 予備実験として複数注釈者による注釈付け作業を行い，注釈者間の注釈付けの一致率を調査した.

## 4.1 予備実験 1 の方法

本稿では注釈付けの対象として Amazon ${ }^{1}$ からレビュー文書を収集した。本稿の前提としては, あらゆる製品に対してレビューがあればその全てに注釈付けを行いたいと考えている。そのため, Amazon のトップページの製品分類を元に，なるべくそれらを網羅することを考えた.

コーパスに用いるテキストを Amazon から収集した時点2では Amazon のトップページにある製品分類は「本, ミュージック, DVD」「家電, エレクトロニクス」「コンピュータ, ソフトウェア」「ホーム\&キッチン」「おもちゃ, ゲーム, キッズ」「スポーツ, アウトドア」「ヘルス, ビューティー」の 7 種類であった.

これらに属する製品は, 製品の主要部分が有形物であるものと, 無形物であるものに分類で
^{1}$ http://www.amazon.co.jp

22007 年 2 月
}

きるが，これら二つに分類される製品は互いに構造が異なるため，レビューに表れる表現が異なる．有形物のレビューにおいては，物理的な特徴に関する記述が多くなると考えられる。一方，無形物に対してはその機能や物語に対する特徴が記述される場合が多い. これに関連して， Turney ら (Turney 2002)は，映画のレビュー分析において，映画は「出来事や俳優といった映画の要素」と,「様式や美術といった映画の形態」という二つの様相を持つ特徴があるため, 自動車などのレビューと異なる特徴があると述べている。

Amazon の製品分類において我々が有形物と分類したものは「家電, エレクトロニクス」「ホー ム\&キッチン」「おもちゃ, キッズ」「スポーツ，アウトドア」「ヘルス，ビューティー」「コンピュー夕」である。また,「本, ミュージック，DVD」「ソフトウェア」「ゲーム」は無形物とした.「ゲーム」を無形物としたのは，レビューの対象がボードゲームのように形を持つものではなくゲームソフトだったためである.

次に，有形物の中から，複数の機能を有しそれを実現するために自動的に動作することが多い電化製品と, 自ら動作することはなく人間に道具として使われる非電化製品の 2 つのジャンルにさらに分類した. Amazon の製品分類の中では「家電, エレクトロニクス」に加えて「コンピュータ，ソフトウェア」の中の「コンピュータ」を電化製品として分類した. 残りの「ホー ム\&キッチン」「おもちゃ, キッズ」「スポーツ, アウトドア」「ヘルス, ビューティー」を非電化製品とした．本稿ではこれら非電化製品の中から「ホーム\&キッチン」「おもちゃ，キッズ」 を注釈付けの対象とした。

無形物に対しては，ユーザが視聴，閲覧といった受動的な関わり方をするだの映像・音楽と，操作等の能動的な関わり方をするソフトウェアの 2 つのジャンルにさらに分類した。実際の製品分類の中からは，「ミュージック，DVD」を映像・音楽として分類した。また，「コンピュー 夕, ソフトウェア」の中の「ソフトウェア」と「おもちゃ, ゲーム, キッズ」の中の「ゲーム」をソフトウェアとして分類した.「本」に関しては, 事前の調査において, レビュー文章中に本の中の記述が引用されている場合が存在することが確認された. こうしたレビューについて，本の引用部分は評判情報の注釈付けの対象外であるので, 引用部分に引用であることを示す別の注釈づけを行い，レビューの本文と分離して管理をする必要がある。しかし, 本稿の目的はレビュー文に対する注釈付けであり, 引用については本稿の目的の範囲外であると考え除外した.

上記の各ジャンルについて 50 文，計 200 文を実験毎に用意し，条件を変えて次に示す予備実験 1 を行った. なおitem に関しては, 製品名やその部分の呼称, 照応表現などに限られているため, あらかじめ別の注釈者により注釈付けを行った状態で, それ以外のタグの注釈作業を行ってもらった. 同時に, item 間の関係を参照できるようにitem夕グを注釈付けした際に作成されたオントロジー情報を各注釈者に配布した。

予備実験 1 item タグが既に付与されている文書に対して, 評判情報の構成要素（すなわち, attribute, value, evaluation）を注釈者に注釈付けしてもらった。また, 注釈付けの対象

となるレビュー文書はあらかじめ文単位に分けて XML ファイル化し, 注釈付けを行ってもらった。オントロジー情報は各注釈者が同じものを参照している。注釈付けの際に特別なツールは利用せず，テキストエディタのみを使用してもらった．注釈を行った被

験者は情報工学を専攻する学生 5 名であり, 2 名は本研究との直接の関係を持つ.

また，予備実験 1 の際に注釈者に行った作業指示を付録 A に示す.

## 4.2 予備実験 1 の結果

予備実験において, attribute, value, evaluationの 3 要素について注釈者間の注釈付けの一致率を調べた。次に示す 3 つの場合を，注釈者間の注釈付けが一致したものと判定した。
- 完全一致
- 部分文字列一致

・一方では attribute と value を分けているが, 他方では両方を一つの value としている場合最初に, 完全一致である。これは同一箇所の全く同一の文字列に対して同一の夕グが付与されている場合である。次に，部分文字列一致である。これは完全一致ではないが, 夕グが付与されている両文字列に共通部分が存在する場合である。予備実験では，形態素区切りや文節区切りを明確にして注釈付けを行ったわけではないために，夕グの範囲についてはわずかに異なってしまう場合がある。このような状況を許容して一致とみなすものである.

完全一致と部分文字列一致の例を図 5 に示す。図 5 における部分文字列一致の例では,「強さ」の attribute に対する value が「頑強」であるという点ではどちらの注釈者も注釈付けが一致している。しかし, 程度を表す表現「それなりに」の部分を夕グに含めているかどうかという点が異なっている.

最後に，一方では attribute と value を分けているが，他方では両方を一つの value としている場合がある. 図 6 に示すように, attribute 夕グを付与するかどうかが異なっているが value 夕グを付与した表層表現は部分一致している。これは, valueタグの注釈付け範囲の細かさの違いから起こるものである。例を図 6 に示す.

図 6 の場合, 注釈者 $\mathrm{A}$ の注釈付けが，我々が意図していた注釈付けである。この例について考えると，注釈者 B が省略されていると考えた attribute は「操作のしやすさ」である。また，
:<$ evaluation>優れていますく/evaluation>

注釈者 B:それなりにくvalue>頑強</value>
}

図 5 完全一致と部分文字列一致の例
注釈者 $\mathrm{A}$ は「操作」の表層部分が「操作しやすさ」を意味する attribute であると認識している. この点を考えると，図 6 の場合は 2 人の注釈者が「しやすい」という点では同じ認識をしていると考えられる。また, 図 6 の摇れは「サ変名詞＋す」の組み合わせである点が摇れの理由として挙げられる。その間を区切るかどうかが注釈者によって分かれている。しかし, 注釈摇れに対する注釈事例参照の効果の確認実験ではこの点については注釈者に指示をしていなかった。本稿では，このような場合は valueについて部分一致しているものとして扱った.

また，一致率の評価尺度には $\kappa$ 値を用いた。 $\kappa$ 值は主観が入る判定が偶然に拠らず一致する割合であり，0.41から 0.60 の間ならば中程度の一致，0.80を超えるとほぼ完璧な一致と考えられる。

$
\kappa \text { 値 }=\frac{(\text { 二人の注釈者が同じ判断をしている割合 })-(\text { 偶然に一致すると期待される割合 })}{(1-\text { 偶然に一致すると期待される割合 })}
$

予備実験 1 における注釈付けの一致率を調べた結果を表 1 に示す。表 1 において注釈者 2 名の組（注釈者は全部で 4 名なので全 6 組）の中で最も高い $\kappa$ 値（上段）と低い $\kappa$ 値（下段）を示してある。

一致度の高い注釈者の組では $\kappa$ 值で 0.6 以上の値となっている部分も多数あり, ある程度の一致率となっていると考えられる。しかし, 一致率の低い注釈者間では $\kappa$ 値は 0.3 以下となってしまっている。これは仮説 1 が成り立たなかった事を意味する.

次に, 予備実験 1 で明らかになった注釈付けの摇れについて, それらが生じる場合にどのようなものがあるのかをその数とともに調査した。まず，予備実験 1 において注釈付けを行った 200 文の内， 5 人の注釈者全員の注釈付けが一致した文は 42 文， 4 人の注釈者のみ一致して 1 人

注釈者 $\mathrm{B}:<$ value>操作しにくい</value>

注釈者 $\mathrm{A}:<$ attribute>操作</attribute><value>しにくい</value>

図 6 value の中に attribute を含んでしまっている例

表 1 予備実験 1 の注釈付けの一致率（ $\kappa$ 値）

一致しなかった文は 42 文であった，以上についてはほぼ一致していると考え，残りの 116 文中に存在した注釈摇れについて調査した。

同一箇所の同一文字列に対する注釈摇れに注目すると，a) 注釈者により同一箇所の同一文字列対する注釈付けの有無が異なる注釈摇れが存在する文が 91 文, b) 同一箇所の同一文字列に対して異なる夕グを付与されているために注釈摇れが存在する文が 52 文存在した. この 52 文の内，一方の注釈者が value タグを付与している箇所について，別の注釈者は evaluation タグを付与している文が 47 文存在した.

また，注釈付けを行う範囲が異なり，場合によってはタグも異なるために注釈摇れとなっている文が 17 文存在した。この 17 文の内，c) 注釈付けされた文字列の最後の文節については同じ注釈付けがなされているものが 9 文，d）注釈者により注釈付けの粒度が異なるために摇れが複数夕グにまたがるものが 8 文であった。

加えて，e）一方の注釈者が evaluation タグを付与している箇所について，別の注釈者はこれを二つわけて attribute と valueの組として捉え, attribute タグならびに value 夕グを付与しているために注釈摇れとなっている文が 4 文存在した。なお，同一文中に複数の摇れがあり得るので，合計数は注釈付けが一致していないとした 116 文を超えている。それぞれの注釈摇れの例を図 7 に示す.

なお，我々のモデルでは図 7 においては，注釈者 $\mathrm{A}$ のように注釈付けすることを意図している.

図 7 の「a) 同一箇所の同一文字列に対する注釈付けの有無が異なる摇れの例」について述べる.この例において, 本来ならば「声」にattribute を注釈付けし，「機械的」にvalueを注釈付けするのが正しいが，注釈者 B は注釈付けを行っていない。注釈者が注釈付けを行う部分が存在すると判断するかどうかが摇れている.

次に，「b）同一箇所の同一文字列に対する注釈が異なる摇れの例」について述べる。ここでは，同一箇所の同一文字列に対して value と evaluation という異なる夕グが付与されることで注釈が摇れている。この場合には本来ならば，「可愛い」という表現は必ずしも肯定的に使われるとは限らないので, value タグを注釈付けするのが正しいが, 注釈者 B は evaluation 夕グを付与している.

「c) 末尾部分が同じ注釈付けをされている例」の場合には，注釈者 $\mathrm{A}$ と注釈者 $\mathrm{B}$ は共に「すばらしい」の部分は評価であると認識している。一方で，「その日の気分によって聞ける」の部分を valueとするか, evaluationの一部とするかが異なっている。この摇れは, 注釈者により注釈付けの粒度が異なるために発生すると考えられる。

「d) 複数タグにまたがる注釈摇れの例」の場合, valueタグのみに注目すると部分文字列一致となっている。しかし, 前の attribute タグを見ると「踊っている」をどちらの夕グに含めるかが異なっている。つまり, 区切りが摇れている.
a) 同一箇所の同一文字列に対する注釈付けの有無が異なる注釈摇れの例

注釈者 B: 機械的な声です

b) 同一箇所の同一文字列に対して異なるタグを付与されている注积摇れの例注釈者 A:届いたときは<value>\verb 可愛い</value>と思わずつぶやきました.

注釈者 B:届いたときは<evaluation>可愛い</evaluation>と思わずつぶやきました.

c) 末尾部分が同じ注釈付けをされている摇れの例注釈者 $\mathrm{A}$ :<value>その日の気分によって聞ける</value>のが<evaluation>すばらしい</evaluation>注釈者 B：<evaluation>その日の気分によって聞けるというのがすばらしい</evaluationn>

d) 複数タグにまたがる注釈摇れの例

注釈者 A：<attribute>茶葉が踊っているく/attribute>のが<value>目に見えるく/value>注釈者 B：<attribute>茶葉</attribute>が<value>踊っているのが目に見えるく/value>

e) attribute-value 組と evaluation の注积付けが異なる摇れの例

注釈者 A：<attribute>落ち着き</attribute>がくvalue>ありますく/value>注釈者 B：<evaluation>落ち着きがありますく/evaluation>

図 7 予備実験 1 の結果における注釈摇れ

「e) attribute-value 組と evaluation の注釈付けが異なる例」の場合, 極性を持たないvalueが attribute と組になることで，注釈者が極性を持つと判断し， evaluationとしてしまった事が原因となる摇れと考えられる。

上記の内 a), b) が最も多い. これらの注釈摇れの原因として, 省略された要素の存在があるのではないかと考えた，省略された要素が注釈摇れの原因となっているのならば，注釈者が注釈を行う際に，省略されている要素を補完した上で注釈付けを行うことで，注釈付けを行おうとしている表現に対して，4つ構成要素の内のどれに当たるかを判断する際の注釈摇れを削減することが期待できる。例えば，図 7 のb)の例では, attributeが省略されている。この例に対して「外観」を attributeとして補うことで「可愛い」がその属性値として認識されやすくなると期待される。そこで次の仮説 2 を立てた.

仮説 2 : 省略されている要素を注釈者が補完しながら注釈付けを行うことで複数注釈者間の注釈付けの一致率を向上できる.

この仮説を検証するために行った実験が予備実験 2 である.

## 4.3 予備実験 2 の方法

予備実験 1 と同様に Amazon から収集したレビュー文 200 文を, item タグが付与された状態で注釈者に配布した。以下に示す条件で予備実験 2 を行った.

予備実験 2 item タグが既に付与されている文書に対して, attribute-valueの組については片方の要素が省略されている場合にはその要素を補完しながら注釈付けを行ってもらった.補完作業は注釈者が想像するだけでなく, 実際に省略されている要素の内容がどのようなものになるかを記述してもらった．記述の方法は 3.2 節の attribute と value の注釈付け規則に，省略であることを明示する属性を追加し， attributeが省略されていると注釈者が判断した場合には， attribute が省略されていると思われる value タグの直前に attribute タグを記述し，夕グの要素として省略されていると思われる表現を注釈者に記述してもらった. 同様に value タグが省略されていると思われる場合には valueが省略されていた attribute タグの直後に同様に注釈者に省略されていると思われる表層表現を記述してもらった，用いた文書は予備実験 1 とは異なる。予備実験 1 と同様特別なツールは利用せず，テキストエディタのみを使用してもらった．注釈を行った被験者は本研究と直接の関係がある情報工学を専攻する学生 2 名であり, 予備実験 1 に参加している.

予備実験 2 で作成した, 省略されていた要素を補完した注釈付けの例を図 8 に示す。また, 予備実験 2 で利用した作業指示を付録 Bに示す。

## 4.4 予備実験 2 の結果

予備実験 2 を行った結果を表 2 に示す. 予備実験 2 は注釈者が 2 名だったため, 2 名の間の $\kappa$ 值のみを記してある。なお，一致の評価については予備実験 1 と同じ方法を用いている.結果を見ると, 多くの場合で $\kappa$ 値が 0.4 を超えている。このことから, 中程度の一致はして

図 8 省略されていた要素を補完して注釈付けを行った例（下線部が省略を補完した部分）

表 2 予備実験 2 の注釈付けの一致率（ $\kappa$ 值）

いると言える. しかし, 予備実験 1 の最低値と比較すれば一致率は良いが, 最高値と比べると一致率が安定しているとはいえず，十分であるとは言えない。この結果から，省略の補完という手法は，ある程度効果があるものの，十分に有用であったとはいえない.このため仮説 2 自身は成立すると思われるが，その適用範井が限定的であると考えられる。

予備実験 $1 ， 2$ においては，各注釈者は注釈付けを行う際に，他の注釈者と相談等による情報共有をせず，それぞれが独自に注釈付けを行っている。しかし，各注釈者が独自に注釈付けを行った場合に, 省略された要素の補完を各注釈者が行っても, 一致率は十分とは言えなかった. さらなる注釈摇れの削減のためには，注釈者が完全に独立して注釈付けを行うのではなく，注釈付けを行う個別の場合について，注釈付けの判断に関する情報を共有した状態で注釈付けを行う必要があると考えられる.

そこで以下の仮説を立てる。

仮説 3 : 注釈者が完全に独立して注釈付けを行うのではなく, 注釈付けの判断に関する情報共有をすることで注釈付けの一致率を向上させることができる.

仮説 3 を実験するための具体的な方法として，次章で注釈事例の参照について述べる.

## 5 注釈事例を用いた評判情報の注釈付け

本章では注釈者が独立に注釈付けを行いつつも，判断に関する情報共有を行える手法を提案する.

4 章の予備実験において一致率が十分ではなかったため, 仮説 3 を立てた.この仮説 3 における注釈付けの判断に関する共有を，どのように行うかを検討した。まず，注釈者間の話し合いを定期的に設けて, 注釈摇れについて議論を行う手法を検討した。しかし, 主に時間的な側面からコーパス作成作業のコストが膨大になってしまう点が問題となった。そこで，本稿では過去の注釈事例を参照しながら注釈付けを行う手法を提案する。そして，仮説 3 を検証するために，具体的な方法として次の仮説 $3^{\prime}$ の検証を行うこととする.

仮説 $3^{\prime}$ : 複数注釈者間で注釈事例を共有し, これを参照しながら注釈付けを行うことで注釈摇れを減らすことが出来る.

話し合い等により注釈者間の判断を共有しない場合には, 複数の注釈者間で共有する判断材料としては注釈者に対する指示が基本となる。あらゆる状況を網羅して想定した上で個別事例に対する指示を用意することが理想であるが，それは現実的ではない．そこで，個別事例に対する指示を用意するかわりに，過去の注釈事例の中から注釈付け対象となる文に「似た」事例を探し出し, 文単位で提示する手法を提案する。 さらに事例の中には, 注釈付け作業の発注者

が注釈付けを行った事例も含めることが出来るので, 発注者の要求を事例として含めることも出来る，このため，個別事例に対する指示を用意するのと同様の効果が得られるのではないかと考えた。

図 7 に示される注釈摇れについて，注釈事例の参照を用いることによる注釈摇れの削減効果について考えてみる。注积付け対象となる表現については，表層表現が一致した事例を提示することが出来れば，これは当然注釈摇れの削減に繋がると考えられる。例えば図 7 のb) における「可愛い」やe) における「あります」などは，レビュー文に出現しやすそうな表現であるが， こういった表現に対する注釈事例を提示できれば，注釈摇れが減らせる。

また，注釈付け対象となる表層表現が必ずしも完全に一致しなくても，類似した表現を事例で提示出来れば注釈者の判断の支援になると考えられる。図7のa) における「機械的」やd) における「目に見える」などは類似した表現が存在する可能性が高いと思われる。

さらに，注釈付けを行う対象として注目している表現の周囲の表現について見てみると，文単位で事例を提示することで, 注积付けの判断対象となる表現の周囲の表現も注釈者は参照可能となる.この周辺の表現が事例により参照可能になることで, どこまで注釈付けの範囲とするかの摇れの削減に効果があるのではないかと考える。例えば図 7 の c) における注釈摇れにおいては，両方の注釈者が「すばらしい」の部分は evaluation だと判断しているが，その前の部分のどこまでが注釈付けの範囲となるかを判断する際の支援が可能になると思われる.

また，図７の例にはないが，注釈付けされたコーパスの中にある，注釈付けを含まない文も事例として登録しておき，参照できるようにしておくことにより，注釈者が注釈付けを行わないという判断を支援できると考える。すなわち，注釈者が注釈付けを行おうとしている文がそのような事例に類似しているときには，それを提示することにより注釈付けが行われていないこと注釈者が確認できるので，注釈者はあえて注釈付けを行わないという判断を下すことができる。

上記のいずれの場合においても，注釈付けを行おうとしている文に対して，複数の事例を提示する事ができる。これにより，図 7 のb)のような場合，レビュアーが記述した主観的な表現にどのような注釈付けがされているか示す過去の注釈事例を複数提示することで, value と evaluation のどちらを注釈付けすればよいかの判断を支援する事が出来るのではないかと考えた.

これは, 複数注釈者間で判断を緩やかに共有することを目的とするものである。注釈事例の参照により，注釈者間の話し合いに時間をかけずに，注釈摇れを減らすことが期待される。ここでも， 4 章冒頭で説明したように，前もって機械的な注釈付けを行うことはせず，注釈者が判断に悩む時に，事例を参照してもらうというアプローチを用いた。一方で，注种事例の参照の利用は，注釈者が，すでに付与されている一つの注釈可能性をみるだけでなく，複数の注釈可能性が存在しうることがわかるという効果も考えられる。この点は, 事例となる文の選択が適切に働けば，注釈付けの際に有効だと思われる。

## 5.1 注釈事例の提示機能を有する注釈付けツール

本稿で我々が提案する手法は, 評判情報コーパス作成に従事する注釈者へ注釈事例の提示を行うことにより，注釈摇れを削減しながら複数注釈者による注釈付けができるようにする方法である。既存のエディタや注釈付けツール (野口他 2008) では事例の提示が行えないため, 新たに注釈付けツールを試作した。図 9 に作成した注釈付けツールの画面例を示す.

上段部には注釈付け対象となる文とその前後の文を表示している。注釈者は注釈付け対象となる文を順に見ていく，文中の範囲を指定し，中段部にある夕グ付与のためのボタンで注釈付けを行う。この際，下段部には編集中の文に類似した注釈付け済みの文を例示しているので， どのようなタグを注釈付けすると良さそうかを下段部の事例を参照して判断することが出来る. さらに，XML タグの属性情報の入力を行うことにより，組となる要素の指定などを行う.

試作した注釈付けツールの特徴は, 注釈付けを行おうとしている文に似た過去の事例を提示することにより，注釈者が注釈付けを行う際に参考に出来る点である。これを実現するためには，注釈付け対象文に類似した注釈事例を事例集の中から検索する必要がある。事例の提示においては, 注釈付け対象となっている文において, 注釈付けが必要となりそうな部分と類似し

図 9 注釈付けツールの画面

た表現をなるべく多く含む事例を提示することが望ましい，そのために，注釈付けが必要となる部分と同一の表層表現に対して過去に注釈付けされた例の提示を行う。本稿では類似度計算に文字 bigram の一致の度合いとして定義される次式を用いた。

$
\text { 類似度 }=\frac{\text { 両文での文字 bigram の一致数 }}{\text { 対象文の長さ }+ \text { 事例文の長さ }}
$

上記の式は単純なものだが, 簡単な事例提示を行うだけで注釈付けの一致率が向上するのならば，事例提示の有効性が示せると考えられる。

また，本稿で用いた提示事例の類似度計算においては，事例中の各文と注釈対象文との一致を文字 bigram で計算しており, 既に付与されたタグの有無は考慮しない. タグを付与するべきではない文を明示的に扱ってはいないが，事例中の類似度が高い文において夕グが付与されていないものが提示されれば，間接的に「現在の対象文に対しては夕グを付与するべきではない」 ということが例示により示せる.

今後さらなる注釈付けの一致率向上を考えた際には，表層表現の一致だけではなく，意味的に類似した注釈事例の提示を行う等の, 異なる文間の類似度を用いることが必要になると思われる。また，本実験で使用した事例集合では確認できなかったが，事例中に非常に似かよった文が存在する場合には, 簡単な類似度計算のみでは提示される注釈事例が類似した文で埋め尽くされてしまう可能性がある，今後コーパスサイズを拡大する際には， MMR (Carbonell and Goldstein 1998)のような手法を用いて，提示事例中の類似文を除去する必要がある.

なお，現在の設定では，新たな注釈付け対象文が読み込まれる度に，事例集として指定されたファイルに含まれる文の中から注釈付け対象文との類似度が高い，上位 5 文を検索し表示する。 また, 注釈事例の提示に併せて, 注釈付け対象文に注釈付けがされていた文字列が存在する場合には，強調表示するようにした。これは注釈付けの見落としを少なくするためである．現在の版のツールでは，提示事例中で注釈付けがなされている文字列と，注釈対象文の文字列との間で文字 bigram が 2 つ以上連続して一致した部分については, 注釈対象文中の文字を太字で強調表示している.

上記に加え, 注釈者の作業を軽減するため, タグの付与作業の支援と, 各夕グの id 属性値の自動入力が行えるように実装した。

## 6 注釈摇れに対する注釈事例参照の効果の確認実験

本節では 5 章で述べた注釈事例の参照と注釈付けツールの有効性について検証するための実験について述べる。注釈付けツールを用いない場合と用いた場合, 注釈事例の参照を行った場合と行わない場合の注釈付けの一致率の変化と, 予備実験 1 で発見された注釈摇れが, 注釈事例を参照することでどのように減少するかを調査することで仮説 $3^{\prime}$ 確認する.

## 6.1 注釈摇れに対する注釈事例参照の効果の確認実験の方法

予備実験 1 と同様に Amazon から収集したレビュー文書, 4 ジャンル 200 文について注釈者が注釈付けを行った。予備実験 1 と同様に製品についての部分一全体関係を記述したオントロジー情報があらかじめ作成してあり, item タグがあらかじめ付与されている文書を使用した.本節で行う注釈摇れに対する注釈事例参照の効果の確認実験では, 次の三つの条件で注釈者に注釈付けを行ってもらった。

条件 1 ツール無し：注釈付けツールを使用しない. 注釈事例の提示も行わない.

条件 2 事例無し：注釈付けツールを使用する。しかし, 注釈事例の提示は行わない.

条件 3 事例有り：注釈付けツールを使用する。注釈事例の提示を行う.

3 つの条件下での注釈付けの比較を行うため, 6 人の注釈者を 2 名ずつ 3 つのグループに分けて各文書について条件を変えて 3 回注釈付けを行ってもらった. 注釈者のグループ分けと注釈付けの順番を表 3 に示す。また, 注釈摇れに対する注釈事例参照の効果の確認実験で注釈事例として使用した文書は, 予備実験の過程で注釈付けされた文書の中の一人分（200 文）である.

表 3 のように, 注釈者 1 から注釈者 4 までには「事例有り」を最後に行ってもらい, 注釈者 5 ・6には「事例有り」を最初に行ってもらった。また，注釈摇れに対する注釈事例参照の効果の確認実験で注釈を行った被験者は情報工学を専攻する学生 6 名である。2 名（注釈者 3 と注釈者 4）は本研究との直接の関係を持ち, すべての予備実験に参加している. 他の 4 名は本研究と直接の関係を持たず，その内の 2 名（注釈者 1 と注釈者 2 ）は予備実験に参加していない.残りの 2 名（注釈者 5 と 6）は予備実験に参加している.

本章の実験，すなわち「注釈摇れに対する注釈事例参照の効果の確認実験」で用いた作業指示は予備実験 1 の指示に加えて 5.1 節で紹介した注釈付けツールの使用説明書と, 上述の実験の手順である。ここで，予備実験 2 に際して，追記された作業指示（補完に関するもの）は破棄していることに注意されたい。これは, 予備実験 2 の結果, 仮説 2 は成立するが, 効果が少なかったためである.

## 6.2 注釈事例の効果に関する確認の実験結果

本節では，評判情報の注釈付けにおいて事例参照を用いた場合と用いなかった場合を比較した時の, 複数注釈者間における一致率の変化, 図 7 における注釈摇れの変化について述べる.

表 3 注釈付けツールを用いた実験の手順

## 6.2.1 注釈者間の一致率

本節では, 注釈摇れに対する注釈事例参照の効果の確認実験の結果の内, 同じ条件の 2 名の注釈者が注釈付けした文書断片の数と，注釈付けの一致率について述べる.

最初に, 各注釈者が注釈付けをした文書断片の数, すなわち, 付与したタグの数を調べた. 結果を表 4 に示す. 表 4 を見ると, 注釈者 1 と , 注釈者 3 と 4 は, attribute 夕グと value タグについては 3 回目の注釈付けで最も多くの部分に注釈付けを行っている。このことから, 注釈付けのために付与した夕グの数については注釈者の学習による影響が懸念される。しかし, 注釈者 5 ・6 が注釈のために付与された value 夕グの数を見ると, 3 回目に行った「ツール無し」の場合が 2 回目に行った「事例無し」の場合に比べて減っている.この点から考えると, 注釈者の学習による影響が全ての要因であるとは言えない. 何回目に注釈付けを行ったかに関わらず，事例有りの多くの場合が注釈付けされたタグの数が最多である。このように注釈付けされた順序だけに因らないことを考慮すると，注釈事例の提示による注釈付け支援により，注釈者がより細かく注釈付けを行うことができたと推測される。

次に，注釈者間の注釈付けの一致について調べた。注釈摇れに対する注釈事例参照の効果の確認実験では 4.2 節と同様に次に示す 3 つの場合を, 注釈者間の注釈付けが一致したものと判定した。
- 完全一致
- 部分文字列一致

$\cdot$一方では attribute と value を分けているが, 他方では両方を一つの value としている場合

表 4 各注釈者が付与したタグの数

上記の一致に関する判断基準に基づき，各被験者の組における注釈付けの一致率（ $\kappa$ 值）をタグの種類ごとに調べた。表 5 に結果を示す.

注釈摇れに対する注釈事例参照の効果の確認実験の結果では, 多くの場合で「事例有り」の場合に $\kappa$ 值が高かった。注釈者 5 と 6 における value においてのみ「事例無し」の結果の方がよくなっているが, これは「事例有り」の場合から先に実験を行ったグループでのことなので,注釈者が学習をしてしまった結果とも考えられる。しかし,「事例有り」から注釈付け作業を開始した注釈者の組と,「事例無し」から注釈付け作業を開始した注釈者の組の一致率に大きな違いが無い。さらに，過去に 1 度も予備実験に参加していない注釈者の組（注釈者 $1 \cdot 2$ ）を見ると，回数を重ねた 2 回目においても 1 回目と比べて安定した一致率が得られているとはいえない.しかし, 注釈事例を参照した 3 回目においては他の組と同程度の安定した一致率が得られている。これより, 注釈者が注釈付け作業を経験し学習してしまった効果よりも, 事例提示を行った効果の万が大きいと考えられる.

また, 事例参照の有効性については,「事例有り」から注釈付け作業を開始した注釈者の組の結果に注目したい. 同じデータに対して 3 回の注釈付け作業を行っていながら, 注釈事例の参照を行わなくなることで一致率が低下している。これは, 注釈者の学習効果により一致率が高まるよりも，事例を参照しなくなったことにより注釈者が独自の判断で注釈付けを行ってしまい, 一致率が低くなってしまうためと考えられる。このことからも，注釈事例の参照は一致率を安定させるために有効であると言える。この結果, 仮説 3 'は正しかったといえる.

なお, 本稿で用いた事例集合が十分に参考になる情報を提示しているかということを確認するためには本来ならば，個々の注釈付けにおいて，その都度表示された事例が有効であったか

表 5 注釈付けの一致率 ( $\kappa$ 値)

という検証を行いながら，事例集合の量と質を検証することが必要である。しかし，本稿では,相対的な結果として，本稿で用いた事例集合であっても注釈摇れの削減に効果があったという提示のみとなっている。本稿で用いた事例の量が十分であるかどうかはわからないため, 事例集合の量と質の検討が今後の課題として挙げられる.

## 6.2.2 注釈摇れの分析

本節では注釈摇れについて，細かく分析を行う。まずは，注釈付けが一致した部分がどのように変化したかを調べるために，典型的な例である，二人の注釈者が注釈付けした結果の中で，両方の注釈者が同一の文に対して完全に一致した注釈付けを行っている場合の数を調べた。ここで,「完全に一致した注釈付け」とは文中に注釈付けがなされた箇所が存在し, 複数の注釈付けがあったときにはその全てが可不足なく一致している場合である。二人の注釈者が共に注釈付けを全く行わなかった文については調査外としている。表 6 に結果を示す.

表 6 においては，注釈事例を参照した場合が，注釈者間で完全に注釈付けが一致した文の数が最も多く，最も良い結果となっている。また注釈者がどのような順番で注釈付け作業を行った場合でも，「事例有り」の時に一致した文が増えたということは仮説 $3^{\prime}$ を裏付けるものである.

さらに, 表 6 において, 注釈者の各組について, 注釈付けが完全に一致した文について分析した結果を表 7 に示す. 表 7 の結果を見ると注釈付けが摇れていた部分については，事例の参照を行うことで注釈摇れが改善した。なお, 表 7 中の「ツール無し」の場合に一致していなかった文の内，「事例有り」で一致した文については，同一文中にて複数種類の改善が行われたために注釈付けが一致するようになった文が存在する。このため，改善の種類の内訳について文数を合計すると, 一致するようになった文数よりも多くなっている場合がある。また, 注釈事例の参照を行ったために新たに注釈付けが摇れるようになった文を見ても，注釈付けの範囲が変わったため一致しなくなった文については，完全一致たったものが部分一致になるという摇れであった．部分一致を正解とする判定においては，この摇れは一致率に影響を与えない．以上の各点より, 全体で見ると注釈事例の参照により注釈付けの一致率の向上が見られる.

表 6 完全に一致した注釈付けが行われた文数

表 7 完全に一致した注釈付けが行われた文数の変化

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次に，図 7 に示した a)～e)の注釈摇れが注釈事例の参照を用いることでどのように変化したかについて述べる。まず最初に，予備実験 1 における図 7 の「a）注釈付けを行うかどうかが異なる摇れ」がどのように変化したかを調べるために，一方の注釈者のみがタグを付与した部分の数をタグごとに調べた数を表 8 に示す.

この表によると, 実験の順番や, ツールの有無, 注釈事例の有無の各条件と, 一方の注釈者のみが注釈のために付与したタグの数の間には相関が見られない.しかし, 表 4 と比較してみても，付与されたタグの数が増えた場合に一方のみが注釈付けしたタグの数が増えているというわけではないため, 注釈事例の提示による悪影響は考えられない.

次に予備実験 1 で確認した図 7 の「b) value と evaluation の注釈が異なる摇れ」の変化を調べる.「b) value と evaluation の注釈が異なる摇れ」は同一箇所の同一文字列に対して異なるタグが付与された注釈摇れの一つである。表 9 に本章の実験, すなわち「注釈摇れに対する注釈事例参照の効果の確認実験」において同一箇所の同一文字列に対して異なる夕グが付与された時のタグの違い方とその数を示す.

表 9 を見ると, value夕グと evaluation タグの摇れが最も多かった。これは予備実験 1 の結果と同じである。注釈摇れに対する注釈事例参照の効果の確認実験によると, この問題点についても必ずしも「事例有り」の場合に摇れが減っているとは言えない. しかし, これについても
表 8 一方の注釈者のみが注釈付けしたタグの数

表 9 同一箇所の同一文字列に異なるタグが付与された数

表 4 と比較して,「事例有り」で注釈付けされたタグ数が増えた場合に注釈摇れが増えているわけではない.

続いて，予備実験 1 で確認した残りの注釈摇れの事例についても調査した. 図 7 で述べた 「c) 末尾部分が同じ注釈付けをされている注釈摇れ」,「d) 複数タグにまたがる注釈摇れ」,「e) attribute-value 組と evaluation の注釈付けが異なる摇れ」のそれぞれの数を表 10 に示す.

表 10 を見ると，予備実験 1 でもそうであったように，この 3 種類の注釈摇れは図 7 のa), b) の摇れに比べて少ない. しかし, 注釈者 1 と注釈者 2 の結果を見ると事例の参照の効果がうかがえる.
表 10 事例を参照した場合の図 7 における c),d),e)の注釈摇れの変化

最後に, 注釈摇れに対する注釈事例参照の効果の確認実験において問題となった注釈摇れをまとめると以下のようになる.

1) 同一箇所の同一文字列に注釈を付与するかどうかの摇れ

これについては注釈者に因るところが大きく, 完全に無くすことは不可能と考える.摇れを減らすために各注釈者に，なるべく細かく注釈付けを行うように依頼することとする。なお, 現在行っている事例の提示は注釈付けがなされた表層表現に注目しているが, 注釈付けがなされなかった表層表現にも注目して事例の提示を行うことが今後の課題として考えられる。

2) 同一箇所の同一文字列に異なる夕グが付与されている摇れ

特に value タグと evaluation タグの違いが多かった. これについては, 注釈事例を増やすことで注釈摇れを減らすことが出来ると予想される。注釈事例を増やした場合の効果として，類似した表層表現を検索・提示する際のヒット率が上がる事が考えられる。また, 注釈付けの判断対象となる周囲の表現についても，事例を増やすことで事例中に表示することが可能になると予想される。このような表現は注釈者間の判断を摇れなくす材料になると考えられる。

3）注釈付けの範囲が異なる

注釈付けの範囲については，表現を注釈付けに含めるか含めないかの判断が摇れている. そのため, どの場合に含め, どの場合に含めないかを示すため, 注釈付け対象となる表現の周囲の文脈を提供することで，注釈摇れの削減が期待できる。しかし，十分な量の注釈事例が無く, 事例の探索についても簡単な方法を用いている現在では, 注釈付

けの範囲についての規則を追加することが摇れを減らすために効果的と考える。

またさらに注釈摇れを減らす方法として，提案した評判情報モデルを実例に適応する際の判断の基準を洗練する等が考えられる。これは, 注釈者のモデルに対する理解度の差による摇れを解消しようとするものである。これについては，注釈者の判断を確認するテスト等を行うなどの方法を今後検討する必要がある。

## 7 評判情報コーパスの作成実験

本章では試作した注釈付けツールを用いた，評判情報コーパスの作成実験について述べる。

## 7.1 評判情報コーパスの作成実験の方法

最初に, 各注釈者へ事前説明を行った。注釈者には 4 章や 6 章の実験と同じく 3.1 節で述べた評判情報モデルについての解説をし, 過去の実験で得られた注釈事例から「注釈摇れが起きた実例」と「判断が難しかった実例」を示しながら事前説明を行った.

6.2.2 節の分析から, 注釈付けの量については, 注釈付けが必要かどうか判断に迷った場合には，その部分にはなるべく注釈付けを行うように依頼した. 同様に，6.2.2 節において分析した注釈付けされた文字列の最後の文節における注釈摇れ，複数夕グにまたがる注釈摇れの 2 点に関しても，注釈付けの粒度をなるべく細かくすることを注釈者に注意した。なお，これらの説明を行う際にも，6章の実験で得られた注釈事例から実例を提示して説明を行った。

また, 当初から評判情報の構成要素が省略される場合としては, attribute が省略され value や evaluation が現れる場合か, attribute が記述されているが valueが省略され evaluation が現れる場合か，もしくは attribute と valueの両方が省略され evaluation のみが現れる場合が想定されていた。しかし予備実験 1 の結果 attributeが記述されているにもかかわらず, value も evaluation も記述されない場合が発見された. 以下に例を示す.

例文 $6 ：$ こ製品は値段が...

例文 6 のような場合は，文として不完全である，また，評判情報という性質上，“どのような製品であるかという記述”, “レビュアーの評価”のどちらも記述されていない部分については注釈を付与する必要性が無いと考えられる。このため, 本章の実験では, 最初に value 夕グもしくは evaluation タグを注釈付けする部分を探しながら注釈付けを行うように，各注釈者に指示した。また，その際に value と evaluation に該当する文字列がどちらも存在せずに item や attributeのみが現れた場合には注釈付けを行わなくてもよい旨を説明した.

さらに，6.2.2 節で述べた注釈摇れ 3)のような注釈摇れや， 6 章の結果では部分文字列の一致に基づく一致として扱った事例を減らすために注釈付けの規則を追加した。これは 6.2 .1 節の分
析結果等から追加したものである。この規則には，本稿で提案した評判情報のモデルで意図した注釈付けを行ってもらうための規則と，注釈の範囲に関する注釈摇れを減らすための規則がある。

前者について追加した規則と追加した理由を図 10 に示す. 図 10 は，一方の注釈者が我々が意図しない注釈付けを行ってしまったために注釈付けの範囲が摇れている例であり，実例を示しながら注釈者への指示を指示書に追加した。

また，後者について追加した規則を図 11 に示す。図 11 の例は，評判情報の注釈付けという本来の目的においては, どちらでもよい。一方で, 注釈付けの一貫性を保つためには, 注釈付けの発注者が指示を与えて，一方の注釈付けに合わせる必要がある。図 11 の規則はそのためのものである.

加えてモダリティに関して追加した規則を図 12 に示す. 図 12 の規則はモダリティを除いた命題部分のみに注釈付けしてもらうために追加した規則である。疑問については，その命題についてレビュアーが直接言及していないので除外した。

上記の説明を行った後に，コーパス作成に利用するレビューとは別に，次に述べる各製品ジャンルから 40 文ずつ，計 200 文のレビューを Amazon から収集し，コーパス作成に参加する注釈者に注釈付けの練習を行ってもらった。また練習の後, 注釈間違いや注釈摇れについては筆者

・副詞的表現が直近にある場合は注釈付けの範囲に含める.

副詞的表現が直近にある場合には属性値や評価に対してその程度や範囲を表してることが確実であるため，属性値や評価のタグの範囲に含めるようにした。

例 :

正 : <attribute>バランス</attribute>が<evaluation>とても悪いのです</evaluation>

誤 : <attribute>バランス</attribute>がとても<evaluation>悪いのです</evaluation> $\cdot$「〜ならば」のような条件部分は注釈付けの範囲に含めない.

条件部分は，属性値や評価の範囲を表すものではなく，4つ組となった評判情報全体全体に対して範囲を表すものであるため, 注釈付けの外とした.

例 :

正 : 妥協ができるならば<evaluation>買いだと思いますく/evaluation>

誤：<evaluation>妥協ができるならば買いだと思いますく/evaluation>

$\cdot$attribute と valueとをなるべく細かく分解する.

attribute と value を細かく注釈付けしてもらうことで，評判情報をより精密に捉えることが可能となるため，指示した。

例 :

正 : <attribute>満足度</attribute>が<value>変わる</value>

誤：<value>満足度が変わる</value>

図 10 意図した注釈付けを行ってもらうために追加した規則
$\cdot$ 注釈付けされた文字列の末尾が句読点, 感嘆詞，疑問符，助詞だった場合，それらを除外するように終了タグの位置を調整する。

例:

正 : <value>対応してません</value> !

誤：<value>対応してません! </value>

・詳細な説明を表現する文節は注釈付けの範囲に含めない.

例 :

正 : きれいな元のガラスの輝きに<value>戻りますく/value>

誤 : <value>きれいな元のガラスの輝きに戻りますく/value>

・サ変動詞の語尾は注釈付けの範囲に含める.

例 :

正 : <value>可動するく/value>

誤：<value>可動く/value>する

$\cdot$ value-attribute の順番で出現し，一語になっている部分はまとめて value とする.

例 :

正 : <value>黄色</value>

誤 : <value>黄</value><attribute>色</attribute>

図 11 注釈の範囲に関する注釈摇れを削減するために追加した規則

図 12 モダリティ部分に関する規則

を中心とし注釈者間で指摘をし合い，注釈者間で話し合いを行い，判断の統一を試みた.

次に，注釈付けに用いた文書について述べる。注釈付けに用いた文書は，Amazon から収集したレビュー 1 万文である。使用した製品のジャンルは基本的に予備実験と同様であるが，非電化製品を Amazon の製品ジャンルを基に「ホーム・キッチン」，「ホビー・おもちゃ」の二つに分けて, 電化製品, ホーム・キッチン, 映像・音楽, ソフトウェア, ホビー・おもちゃの 5 ジャンルとした。それぞれのジャンルから 2,000 文ずつを収集した. さらに, 1 万文の内の 1,000 文（5 ジャンルから 200 文ずつ）は事前に第一著者が注釈付けを行い, 事例用コーパスとして用いた.注釈者は情報工学を専攻する学生 10 名である。注釈付けは 9,000 文を 200 文程度に分割し,作業時間に余裕がある人に順次配布していく形で行った。作業量は注釈者により 2,000 文から

200 文まで様々である.

なお，過去の実験の知見を元に，本章の実験すなわち「評判情報コーパスの作成実験」における注釈者への作業指示を付録 Cに示す.

## 7.2 コーパス作成実験結果

## 7.2.1 コーパス修正作業

10 名の注釈者によるコーパス作成を行った後, 注釈者の入力ミス, 同一文字列に対する注釈摇れ等の明らかに分かる誤りに関しては筆者が修正作業を行った.

最初に注釈者の入力ミス，入力忘れが判明した部分を修正した。入力ミスが確認されたタグ

の内容としては，「夕グに付与する属性情報の入力忘れ」，「入力する属性項目が入れ替わってしまっている」、「注釈付けツール使用時にマウスの操作を誤ったために注釈範囲が誤っている」等が主なものであった. 以上の入力ミスは注釈付けツールのインターフェースに起因すると思われるものもあり，注釈付け作業者の使い勝手という面から注釈付けツールの改良を検討する必要性がある.

次に, 同一表層表現に対し, 異なる夕グが注釈付けされている部分について, 修正を行った.具体的には, 同一表層表現に対し, 異なる夕グが注釈付けされている部分を確認し, 正しいと考えられる注釈付けへと統一した。表 11 に注釈摇れの種類と数を示す.

さらに, 各注釈付けを確認し, 事前説明に沿わない部分, 明らかに一部の注釈者のみが異なるタグを付与している部分については修正をし，正しいと考えられる注釈付けに揃えた。

次に，同一文字列に対する異なるタグの中で，上記の方法によっても一方のタグに統一することができなかった部分について述べる。 itemに関連する部分では, 製品の特徴を表現し得る語句が名称の一部に用いられている場合が 12 個で最も多かった。例を以下に示す.

例文 7 : 少なくとも観た事のあるシリーズの中では<evaluation>ベスト</evaluation>です.

表 11 同一文字列の同一範囲に対する注釈摇孔

例文 8:注目を集めた一彼女一の<item>ベストく/item>も初回盤で<value> 5040 円</value>.例文 9 : 決して寄せ集めではない<item>ベストアルバム</item>.

例えば，「べスト」は一般的には評価を表す表現と考えられ，その事例は例文 7 のようなものである。一方で, 例文 8 における「べスト」という表層表現は評価を表す「べスト」ではなく,「ベストアルバム」という商品を指し示すため用いられている，つまり，例文 9 と同じ商品を指して入る。この場合, 例文 7 のように評価を示す「べスト」には evaluation タグを, 例文 8 のように商品の指し示す「べスト」にはitem夕グを付与した状態を正しいものとした. 同様の例として「コンパクト」,「ブラック」等が挙げられる。また, 今注目している item が別の item と関係をもって記述されるときには attribute として扱われる場合がある。その場合においては,一方の夕グに統一することができないものが 6 個あった. 同様の理由でitem と valueが同じ表層表現になっているものが 4 個あった. このような問題は表現が指し示す概念が多義であるために起こると考えられる。例を図 13 に示す.

attribute と value について，一方のタグに統一することが出来ずに残ったものに，サ変動詞の省略が行われているために表層表現が同じになっているものがあった. 例を図 14 に示す。他に，動詞や形容動詞が活用形により名詞と同じ表層表現になってしまったもの，「〜的」という表現等, 同音異義語, 言葉の意味自体がよく分からないために修正すべきではないとした部分がある。

最後に，さらに追加で行った修正について述べる。我々は作成したコーパスを教師情報とした

図 13 視点となるitem に起因する摇れの例文

<attribute>対応</attribute>も<value>はやかったく/value>.

<attribute>再生</attribute>に<value>対応</value>な点も

図 14 サ変動詞の省略が行われているために表層表現が同じになっている例
学習型の抽出手法を用いた評判情報の構成要素の抽出を検討している。文字を単位としたチャンク同定手法を用いて, 評判情報の構成要素の抽出予備実験を行ったところ, item の抽出精度が著しく低い結果となった．評判情報コーパスの作成実験におけるコーパス作成では，「value も evaluation も無い文には注釈付けを行わなくてもよい」と注釈者に説明したため，ある場所では item夕グが付与されているが，別の個所に現れる同一の表層表現には付与されていない場合がった。このために学習がうまく進まなかったと考えられたため, itemに関しては全文を第一著者が見直し, 追加で注釈付けを行った，修正前と修正後のitem タグの数と抽出精度を表 12 に示す。抽出には固有表現抽出に用いられるチャンク同定手法を用いた。表に示す抽出精度は， ジャンルごとに itemの自動抽出を行った際の F 值の平均である.

## 7.2.2 基礎統計

本節では，コーパス作成実験の結果得られたコーパスの全体的な傾向を把握するための基礎的な分析を行う.

最終結果として得られた，1万文のコーパスに注釈付けされた表現の数を表 13 に示す.

表 13 をみると，ジャンルごとに注釈のために付与されたタグの数に多少の違いがある。製品のジャンルごとの特徴を見てみると, 映像・音楽における attribute タグを付与した回数が

表 12 item夕グの修正前後の比較

表 13 注釈付けされた表現の数

他ジャンルに比べてわずかに少ない. 一方で, value タグについてはソフトウェアや, ホーム・ キッチンよりも多くなっている。映像・音楽については製品の性質上，製品の部分の性能について細かく説明するよりも，その製品についてどう思うかという感想が述べられやすいという特徴が注釈付けの量にも現れていると考える.

次に，評判情報の構成要素の組について，ある要素が省略されている場合について考察する。提案モデルでは要素の省略を認めている。各要素が省略されていた場合の組数を表 14 に示す. なお，提案モデルでは要素の 1 対多関係も認めており，要素の組の数を延べ数で調べた結果は 9,287 組であった．表中の $\phi$ が省略されていた要素である．実験では注釈者に，まずは value と evaluationのどちらかを探してから注釈付けを行うように依頼した。そのため, 本来ならば, item-attribute- $\phi-\phi$ という組は存在しないはずである。しかし，注釈者が作業中に覚書として注釈付けをした部分の消し忘れ，コーパス全体の修正作業をした際に誤って注釈付けされていた value を削除した際の残りである。これらについては, item との組は正しいので付与した情報を削除せずに残してある。その他に，製品の様態のみを記述し，評価について言及していない部分が多数存在した. これにより，コーパス全体として value タグが非常に多くなる一方で, evaluation は少ない結果となった。 これはレビューを書く際にはっきりと評価を書くことを避ける傾向があるためと考えられる。

次に，出現回数の多い表層表現に着目する。attribute, value, evaluationの各タグに頻出した表層表現の上位 10 位を表 15 に示す。また，各製品ジャンルごとの各夕グに頻出した表層表現の上位 5 位を表 16 に示す.

各ジャンルごとに頻出している表層表現を見ると, その製品ジャンルに特徴のある表現が上位にきている。しかし，表 16 で示した全コーパス中で出現回数の多い表現の中には，複数の製品ジャンルにおいて出現頻度の高い表現が多く存在する。特に, attributeに注目して見ると,「音」や「値段」のように，製品のジャンルに関わらずレビュアーがよく言及してる表現が存在していると考えられる。

表 144 つ組における各要素の省略

表 15 attribute, value, evaluation の頻出表層表現上位 10 個

 & 16 \\

evaluation については，頻出表層表現を見ても，肯定的な意見がコーパス中に多く存在しているように見える。そこで, evaluation夕グの orientation 属性について, 值として現れる positive, negative, neutral の個数を調べてみた. orientation 属性には, 対応する評判が肯定なのか否定なのかを表す值が与えられている。結果を表 17 に示す.

表 17 を見ると, positiveが圧倒的に多くなっている. この理由の 1 つとしては, 製品レビュー という情報源そのものの特徴が挙げられる。 すなわち, レビューを書く動機が，「この製品を他の人に紹介したい」や「この製品を他の人に勧めたい」といった，肯定的なものであることが多いからではないかと考えられる。

itemについても頻出する表層表現を調查した．7.2.1節で述べた修正作業により注釈付けされた部分が増え，総数としては value夕グに次いで多くなっている。しかし，一方でレビュアーが製品名を連呼することで頻度が上がってしまうような例もあり，統計的な傾向が記述形式に拠るところが大きい.

最後に, 同じ value に対して異なる極性の evlauation が記述されている部分について調べた. 3.1 節で述べた提案モデルでは，製品の同一の様態に対して評価が異なる場合を考慮し, value と evaluation を分離している。同じ表層表現の value に対して極性の異なる evaluation が組になっている部分がコーパス中に存在する事を確認する. value と evaluation を分離した提案モデルを用いたことにより，より正確に評判を捉えられた部分であり，提案モデルの有効性が示されている.この場合の value と evaluation の組を表 18 に示す.

評判情報コーパスの作成実験で作成したコーパス中にも，同じ value に対して極性の異なる evaluation が組となっている部分が存在した。上記の「高い」などは attributeが「値段」と「コ
表 16 各製品ジャンルにおける attribute, value, evaluation $の$ 頻出表層表現上位 5 個

 & 表層表現 &  & 表層表現 &  \\

表 17 evaluation の極性

表 18 同一の様態に対する異なる極性の evaluation

ストパフォーマンス」の場合であり, attributeが異なるために極性が異なっている場合もある. これは組となる attributeを考慮することで極性の違いを捉えることが出来る。一方で，同種の製品の同一 value に対して異なる極性の evalution が付与されている場合もある. 例を図 15 に示す.このような場合には特に，製品の様態と評価を分離する提案モデルにより評判情報をより正確に捉えることができると考えられる.
着ぐるみを<value>忠実に再現しているく/value>がために，<item>この玩具</item>も<evaluation>魅力の薄いく/evaluation>品物となってしまったように思います.

<value>忠実に再現されており</value><evaluation>とてもよい</evaluation>.

図 15 同種の製品の同一 value に対して異なる極性が付与されている例文

## 8 おわりに

本稿では, 製品の様態と評価を分離した評判情報のモデルを提案し, 同様の様態に対する評価がレビュアーにより異なる場合にも対応可能とした。注釈付けについては，注釈事例を用いた複数注釈者の人手による評判情報コーパス作成手法を提案した。また，提案手法を用いてコー パス作成を行った.

コーパス作成おける複数注釈者間の注釈摇れについては，注釈者に指示を与えるだけでは一致率が十分ではないということがわかった. 省略されている要素の補完を行いながら注釈付けを行うことで一致率の向上は見られたが, 十分とは言えなかった. しかし, 注釈事例の参照という注釈者間の緩やかな知識共有を行うことにより注釈付けの一致率が向上することが分かった.

作成したコーパスについて特徴を統計的な面から調査し, 作成されたコーパス中にも，提案モデルが想定していた様態と評価の分離が必要な記述が存在したことが確認され, 提案モデルにより評判情報をより正確に捉えることができた.

今後は，評判情報の抽出システム等でコーパスを利用することを考えている．コーパスを教師データとする機械学習手法による評判情報の抽出において，1 万文というコーパスサイズが十分なものであるかの確認を行う必要がある。 さらに，本コーパスの公開についても検討している。これについては, Web上の文書を元データとする際の 2 次配布方法について, さらなる検討が必要と考えられる.

## 謝 辞

本研究の一部は, (独) 独立行政法人情報通信研究機構の委託研究「電気通信サービスにおける情報信憑性検証技術に関する研究開発」プロジェクトの成果である.

また, 本研究の一部は横浜国立大学環境情報研究院共同研究プロジェクトの援助により行った。

## 参考文献

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## 付録

## A 予備実験 1 における注釈者への作業指示

作業指示中にて四角で囲われている部分は, 実際に注釈者への作業指示へ記述した文ではなく，本稿の他の部分に記述されている文言を挿入した部分である.

## 目的

Web 上にある，製品レビューに対して，評判情報のモデル化に必要な要素に注釈 (夕

グ）を付与し，コーパスの試作を行う.

今回の作業は, 注釈者間における夕グの付与の違いを調べることが目的である.結果

・タグ付けが行われたテキストデータ

・ 1 ファイルごとの作業時間

・気になる点などがあったら記録しておく

注意点

・タグの付与に迷いが生じたときに，他の人に相談をしない

・ファイルの中を一回見たら，途中でやめないでタグ付けを行う

・配布したテキストエデイタを用いて注釈付けの作業を行う

評判情報のモデルの説明

3 章と同一の評判情報モデルの解説

次ページに続く

## 評判情報コーパスの作成手順

対象にはあらかじめ item タグが付与してあります。また, 対象の階層構造を示したデータも一緒に用意してあります。

*注意点

item 夕グが付与されるべきであろう場所に item 夕グが付与されていないために，作業に支障をきたすような場合.

A: 階層構造はすでに存在する場合 $\rightarrow$ item 夕グを追加してしまってかまいません.

評判情報の構成要素がテキスト中に存在する場合には, 下記の注釈付けを行ってください.

1３の数字は注釈付けの順番を意味するものではありません.

1: 属性にタグを付与

<attribute id="a01" pair="p01" target="c01">属性</attribute>

id: a01, a02“のようにidをつける.

pair: p01, p02“のように属性一属性值組を示すための番号をつける。組になる属性値にも

同じ番号をつける.

target: 属性を有する<item>の class を指定. 複数指定の場合はスペースで区切って列挙.

2: 属性値にタグを付与

<value id="v01" pair="p01" target="c01">属性値</value>

id: v01, v02“のようにid をつける.

pair: <attribute>の pairを参照.

target: <attribute>の target を参照.

3: 評洒にタグを付与

<evaluation id="e01" target="c01" reason="p01" orientation="positive">評

価</evaluation>

id: e01, e02“のようにid をつける.

target: <evaluation>が評価している<item>の classを指定する.

reason: <evaluation>の理由となる<attribute>-<value>の pair の値を指定する. 複数指定する場合にはスペースで区切って列挙.

## B 予備実験 2 における注釈者への作業指示

予備実験 2 で利用した作業指示は付録 A に以下の各項目を作業指示の末尾に追加したものである.

attribute-value の組については片方の要素が省略されている場合にはその要素を補完する省略されている要素の内容がどのようなものになるかを以下の方法で記述する attribute が省略されている場合には attribute が省略されていると思われる value 夕グの直前に attribute タグを記述する

value タグが省略されている場合には value が省略されていると思われる attribute タグの直後に value タグを記述する

省略されていた要素を補完して注釈付けを行った例（下線部が省略を補完した部分）

<item id="i11" class="c2">このソフト</item>は<attribute id="a101" pair="p101" target="c2" abbr="1"> 重さ </attribute><value id="v101" pair= "p101" target= "c2"> 軽く </value> て <evaluation id="e101" target="c2" readon="p101"> 気に入っている</evaluation>.

## Ｃ評判情報コーパスの作成実験における注釈者への作業指示

評判情報コーパスの作成実験における注釈者の作業指示は付録 A に以下の変更と追加を行ったものである．作業指示中にて四角で囲われている部分は，実際に注釈者への作業指示に記述した文ではなく，本稿の他の部分に記述されている文言を挿入した部分である.

$\cdot$ 予備実験 1 の作業指示から変更した点

目的

今回の作業は, 今後利用する本コーパスの作成である.

注釈摇れの分析を行うための作業ではない

次ページに続く

## 注意点

タグの付与に迷いが生じたときに，注釈者間のみで相談して判断を決めずに，第一著者へ訪ねること。

注釈付けツールを用いて注釈付けを行うこと。

注釈付けの粒度をなるべく細かくすること。とくに attribute と valueの粒度に注意すること。

図 6 をここに挿入

注釈付け対象データの配布について

200 文の注釈付けが終わった注釈者へ次の 200 文を配布する.

上述の注意点について補足説明をする。注釈摇れの分析を目的とした実験ではないので，作業者からから発注者へ質問があった場合は, 発注者が質問とその回答を全注釈者へ連絡している.

$\cdot$予備実験 1 の作業指示から追加した点

注釈付けの際の規則の追加

図 10 , 図 11 と図 12 をここに挿入

注釈付けの順番について

最初に value タグ，もしくは evaluation タグを注釈付けする部分を探しながら注釈付けを行う。

value，evaluation に該当する文字列がどちらも存在せずに，item や attributeのみが現

れた場合には注釈付けを行わなくてもよい。

注釈摇れの事例の提示

注釈付けが必要な場所には忘れずに注釈付けを行ってくたさいい

例のような場合には注釈付けを行ってください

例 :

: <value>機械的</value>な<attribute>声</attribute>です

$\times$ : 機械的な声です

次ページへ続く
評価はその表現のみで肯定否定がいかなる場合でも決定できる表現です例のような value だけでは肯定否定は決定できません

例 :

○：届いたときは<value>可愛い</value>と思わずつぶやきました

×届いたときは<evaluation>可愛い</evaluation>と思わずつぶやきました

：<item>画面</item>の<attribute>色</attribute>は<value>きれい</value> × : <item>画面</item>の<attribute>色</attribute>は<evaluation>きれい</evaluation>

○:<attribute>色</attribute>が<value>はっきり出て</value>いて<value>見やす $\omega</$ value>

× : <attribute>色</attribute>が<value>はっきり出て</value>いて<evaluation>見やすい</evaluation>

○: <value>使いやすい</value>です。

× : <evaluation>使いやすい</evaluation>です。

例のような evaluation はその表現のみで肯定否定が決定できるので評価として扱います

例:

○:<item>シール</item>の<attribute>品質</attribute>は<evaluation>かなり悪い</evaluation>

× : <item>シール</item>の<attribute>品質</attribute>は<value>かなり悪 $\omega</$ value>

○: <attribute>内容</attribute>は<evaluation>良い</evaluation>だけに<evaluation>残念</evaluation>

× : <attribute>内容</attribute>は<value>良い</value>だけに<evaluation>残念</evaluation>

次ページへ続く
様態を表す値が属性値で観点しか述べていない部分は属性です

例の場合は attribute として注釈付けしてください

例 :

○：購入の決め手としては<attribute>大きさく/attribute>と<attribute>デザインく/attribute>が挙げられます。

×: 購入の決め手としては<value>大きさ</value>と<attribute>デザイン</attribute>が挙げられます。

○：その<attribute>シンプルさ</attribute>に<evaluation>感心してしまいます</evaluation>。

× :その<value>シンプルさ</value>に<evaluation>感心してしまいます</evaluation>。

注釈付けはなるべく細かく行ってください

例 :

○:<value>その日の気分によって聞けるく/value>のが<evaluation>すばらしい</evaluation>

× : <evaluation>その日の気分によって聞けるのがすばらしい</evaluation>

○：<value>熱を持ってしまい</value>とてもではないですが<value>手では持てなくなるく/value>

×：〈value>熱を持ってしまい、とてもではないですが手では持てなくなるく/value>

属性値は様態の内容なので，観点は属性に含めてください.

例:

○：<attribute>茶葉が踊っている</attribute>のが<value>目に見える</value>

× : <attribute>茶葉</attribute>が<value>踊っているのが目に見えるく/value>

○:<attribute>操作が慣れるまで</attribute><value>ほんの少しかかった</value>

× : <attribute>操作</attribute><value>慣孔るまでほんの少しかかった</value>

次ページへ続く
attribute-value 組はそのものがどのようなモノであるかを表すだけであり，その組に対する肯定・否定は人によって異なります

例 :

○:<attribute>落ち着き</attribute>が<value>あります</value>

× : <evaluation>落ち着きがありますく/evaluation>

○:<item>このディスプレイ</item>は<attribute>解像度</attribute>が<value>高 $\omega</$ value $>$

× : <item>このディスプレイ</item>は<evaluation>解像度が高い</evaluation>

特に属性は省略されている場合があります。省略を想定しながら注釈付けしてください

例の場合は「サイズ」という属性が省略していると考えられます

例 :

O：<item>画面</item><value>大きい</value>

x :<attribute>画面</attribute><value>大きい</value>

上記の作業指示に加えて, 別紙にて注釈付けツールの使用説明書を配布.

## 略歴

宮崎林太郎：2002 年神奈川大学理学部情報科学科卒業. 2004 年同大学大学院理学研究科情報科学専攻博士課程前期修了. 現在, 横浜国立大学大学院環境情報学府情報メディア環境学専攻博士課程後期在学中. 自然言語処理に関する研究に従事.

森辰則：1986 年横浜国立大学工学部情報工学科卒業. 1991 年同大学大学院工学研究科博士課程後期修了. 工学博士. 同年, 同大学工学部助手着任. 同講師, 同助教授を経て, 現在, 同大学大学院環境情報研究院教授. この間, 1998 年 2 月より 11 月まで Stanford 大学 CSLI 客員研究員. 自然言語処理, 情報検索, 情報抽出などの研究に従事. 言語処理学会, 情報処理学会, 人工知能学会, ACM 各会員.

(2009 年 10 月 3 日受付)

(2009 年 12 月 15 日再受付)

(2010 年 6 月 29 日再々受付)

(2010 年 7 月 27 日採録)


# 日本語の複単語表現辞書：JDMWE
## 首藤 公昭 $^{\dagger \cdot$ 田辺 利文 $\dagger$}

日常の自然言語文には構成性 (compositionality) に基づいて意味を扱う事が難しいイデイオムやイデイオム的な複数単語からなる表現, また, 語の強い結合によって成り立つ決まり文句や決まり文句的表現が数多く使われているが, 現在の自然言語処理 (Natural Language Processing: NLP) ではこれらに十分な対応が出来ていない.近年, この種の特異性を持つ表現を複単語表現 (Multi-Word Expression: MWE) と名付け，NLP の立場から英語の MWE 全体を俯瞰・考察した論文 (Sag et al. 2002) が端緒となって, その重要性が広く認識されるようになった. しかし, その後の活発な研究にも拘わらず, 包括的で信頼性のある言語資源を構築するには至っていない. 筆者らは, 現代日本語を対象とした概念語相当 MWE 辞書の構築を古くから進めてきており, 本論文ではその初版の概要を報告する。本辞書, JDMWE (Japanese Dictionary of Multi-Word Expressions) は主として人の内省に基づき，以下を目標に編纂されている.

1. 典型的なイデイオムや決まり文句に限定せず，いわば準イデイオム，準決まり文句的表現の候補も採録すること

2. 特定の構文構造に限定せず，広範囲かつ体系的に収録すること

3. 異表記, 派生形を網羅すること

4. 構文構造情報を与え，表現の構文的柔軟性にも対処すること

現在の収録表現数は基本形で約 104,000 件であり，記載した異表記，派生形情報を使えば 750,000 表現程度をカバーする。本辞書は各 MWE に依存（木）構造を与えた一種のツリーバンクと見なすことができる.

キーワード：言語的特異性, 非構成性, 慣用句, イディオム, 決まり文句, コロケーション,支援動詞構文, 機能動詞結合, 四字熟語, 連結詞, オノマトペ, 擬音語, 擬声語, 擬態語, 比喻, 換喻, 格言, 諺, 故事成句, 挨拶, 呼び掛け, 独言, 応答, フィラー, クランベリー表現, ツリーバンク, $\mathrm{n}$-グラムデータ，内部修飾句，フレーズベース機械翻訳

## JDMWE: A Japanese Dictionary of Multi-Word Expressions

\author{
Kosho Shudo ${ }^{\dagger}$ and Toshifumi TanaBe ${ }^{\dagger}$
}

Since (Sag et al. 2002) is presented, the NLP society has been aware that one of the most crucial problems in NLP is how to cope with idiosyncratic multiword expressions, which occur in authentic sentences with unexpectedly high frequency. Here,
 Fukuoka University
the idiosyncrasy of expression is twofold in principle; one is idiomaticity, i.e. noncompositionality of meaning and the other is the strong probabilistic boundness of word combination. Thus, many trials to extract those expressions from corpora by using mostly statistical method have been made in NLP field. However, presumably because of the difficulty with their correct extraction without human insight, no reliable, extensive resource has yet been available. Authors recognized the crucial importance of such irregular expressions in around 1970 and started to develop a machine dictionary which contains Japanese idioms, idiom-like expressions and other multiword expressions which consist of frequently co-occurring words. In this paper, we give an overview of the first version of the dictionary, namely JDMWE (Japanese Dictionary of Multi-Word Expressions). It has about 104,000 head entries and is characterized by;

1. the wide notational, syntactic and semantic variety of contained expressions,

2. the syntactic function and structure given for each entry expression and

3. the possibility of internal modification indicated for each component word of the entry expression.

Key Words: linguistic idiosyncrasy, non-compositionality, lexicalized phrase, institutionalized phrase, idiom, collocation, support verb construction (SVC), light verb construction (LVC), discourse connective, discourse marker, four Kanji character word, onomatopoeic expression, metonym, proverb, saying, call, answer, greeting, filler, soliloquy, cranberry expression, tree-bank, n-gram data, internal modification, phrase-based machine translation

## 1 はじめに

日常の自然言語文には構成性 (compositionality) に基づいて意味を扱う事が難しいイディオムや相当数のイディオム的な複数単語からなる表現, また, 語の強い結合によって成り立つ決まり文句や決まり文句的な表現が数多く使われている。しかし，現在の自然言語処理 (Natural Language Processing: NLP) ではこれらには必ずしも十分な対応が出来ていない1.
{ll} & \mathrm{B} \text { 社; He heard it and turned eyes. } \\ \text { 私は過去を水に流す } & \mathrm{A} \text { 社; I throw the past into water. }\end{array}$

$\mathrm{B}$ 社; I pass the past in water.

彼は引くに引けない

A 社 ; He ..pull.. is not closed.

B 社 ; He cannot pull to pull.

私は何とは無しにそれを見たA A 社；I regarded it as what nothing. $B$ 社；..it was. was seen very much..me..
}
近年, このような特異性のある複数単語からなる表現を複単語表現 (Multi-Word Expression: MWE) と名付け, 英語の機械処理の立場からその全体像を俯瞰し, 対応を考察した論文 (Sag et al. 2002) が端緒となって, NLP における MWE 処理の重要性が広く認識されるようになった. これを受け，（国際）計算言語学会 (Association for Computational Linguistics: ACL) は 2003 年以降，MWEに関するワークショップをほぼ毎年開催しており，活発な議論が行われている。 しかし, これまでの研究にはなお, 以下の様な基本的な問題点が残っている.

1. 複合名詞 (Noun Compound: NC), 動詞・不変化詞構文 (Verb-Particle Construction: VPC),動詞・名詞構文 (Verb Noun Construction: VNC)，イディオム (Idiom) など，限られた構文，意味の表現だけを対象とする研究が多い.

2. 典型的なイデイオム, 典型的な決まり文句などを対象とする研究が多く, 意味的非構成性や要素語の共起に特異性を持つと認められるそれ以外の表現が顧みられていない.

3. コーパスから MWEを自動抽出する研究において，基準となる表現集合が不備なために再現率を的確に検証することが難しい.

筆者らは, 機械翻訳研究 (首藤 1973) の経験からフレーズベースの訳出が必要であること，一般の NLP にも複数単語からなる特異的な表現を総括的に資源化しておくことが不可欠であることを認識し，現代日本語におけるそれらの候補を収録した辞書の構築を目指してきた。本論文ではその初版の概要を報告する，以後，この辞書を JDMWE (Japanese Dictionary of Multi-Word Expressions) と呼ぶ. 本辞書は上記の問題を解消し, 日本語の特異的複単語表現の基準レキシコンを与えることを目標に，主として人の内省によって編纂されている，編纂においては以下の点に留意した。

（1） NLP に有効と思われる，出来るだけ広範な MWE 候補を体系的に整理・提示すること ${ }^{2}$具体的には，イディオム (慣用句), 決まり文句（常套句）, 慣用的な比喻表現, 機能動詞結合（一部），支援動詞構文（一部），クランベリー表現，四字熟語，格言，浐，擬音・擬声・擬態語表現，複合語（一部），呼びかけ表現，応答表現等を対象とする。以後, これらの表現および外国語でこれらに相当する表現を MWE (Multi-Word Expression) と総称する。

（2）異表記，派生形をできるだけ網羅すること

（3）各MWEに機能情報のほか，構文構造情報を与えることにより，MWE を単語と見なした処理だけではなく，構文的柔軟性（内部修飾可能性）にも対応できるようにすること現在の収録 MWE は基本形で約 104,000 表現，記載した異表記，派生形情報をすべて適用して見出しを生成すれば 750,000 表現程度をカバーしていることになる.

本辞書は MWE ごとにスロット付きの依存（木）構造を与えた一種のツリーバンク，あるいは, 語の組み合わせに特異性があると同時に纒まった意味・談話上の機能を持つ, 構造付き $\mathrm{n}-$ グラム $(2 \leqq \mathrm{n} \leqq 18)$ データセット (syntactically annotated n-gram dataset) と見なすことが出来る.

以下，2. で関連研究を概観し，本研究の位置付けを明らかにする．3. で本辞書に収録した表現について詳しく述べる. 4. で辞書形式を簡単に説明し, 辞書内容として異表記に関する情報,機能に関する情報, 構造に関する情報について順に述べ，例を用いて構造情報と内部修飾句との関係を説明する．5.では既存の大規模日本語 n-グラム頻度データとの比較等によって収録表現の統計的性質に基づいた考察を行う. 6. で総括と今後の課題を述べてむすびとする.

## 2 関連研究

(Gross 1986) は, フランス語の複合副詞 (compound adverb), 複合動詞 (compound verb)の種類が単独の副詞, 動詞の, それぞれ, 3.3 倍, 1.7 倍程度存在することを指摘した. また, (Jackendoff 1997) は，英語の日常使用者の持つ MWE レキシコンは単語レキシコンと同数規模たと推定されること, (Sag et al. 2002) は WordNet1.7 (Fellbaum 1999)のエントリーの 41\%が MWE であることを指摘した。日本語でも [ 動詞 + 動詞] 型の複合動詞が動詞の種類の $44 \% を$ 占めることが (Uchiyama et al. 2003) で示されている。この様に日常の自然言語には意外に多種類の複単語表現が使用されており, 充実したMWEレキシコンを整備することが重要であることが認識されている。本論文で述べる MWE 辞書, JDMWE の基本見出し数は 104,000 表現であり, (Jackendoff 1997) の指摘した英語における MWEの分布も日本語における分布と大差ない事が推定される.

(Sag et al. 2002)は, さらに, 英語の MWE 全体を俯瞰し, 語彙的に纒められる句 (lexicalized phrase)を形態・構文的な柔軟性の度合いによって, 固定表現 (fixed expression), 半固定表現 (semi-fixed expression), 構文的に柔軟な表現 (syntactically flexible expression)に分け, 慣習的に使われる句 (institutionalized phrase) と合わせて，それぞれの NLP における取り扱い方を論じた. 具体的には複合名詞 (compound nominal: CN), 固有名詞 (proper name: PN), 動詞・不変化詞構文 (verb-particle construction: VPC), 軽動詞構文 (light verb construction: LVC), 分解可能イディオム (decomposable idiom), 分解不能イディオム (non-decomposable idiom) などの種類ごとに, 単語的な扱い (words with spaces approach, holistic approach) と形態, 構文, 意味上の構成的な扱い (compositional approach)の是非について論じた. (Sag et al. 2002)の指摘の本質は，MWE 現象が広範に亘る事，MWE を単語として扱うだけでなく, 多様な形態・構文的柔軟性に応じた取り扱いをしなければならないという事であり，その後の MWE 研究に多くの示唆を与えた. (Sag et al. 2002)の朹組みによる日本語 MWE に関する考察には (Baldwin et al. 2003a)がある. (Villavicencio 2004) は (Sag et al. 2002)の分類に基づき，英語イデイオムと動
詞・不変化詞構文を例に, 従来の単語辞書をいくつかの表で拡張する形で MWE をデータ化する方法を論じた。本論文の JDMWE も一般の単語辞書や構文解析機との併用を想定しており,内容的に (Villavicencio 2004)の要請の多くを満たしているが，対象とする表現がより広範である点, 辞書としての独立性がより強い点, 意味と細かな形態・構文的変化に関する情報は未記載であるが，各表現に対して内部修飾 (internal modification)の可能性を記載している点，日本語特有の異表記に対応している点などに違いがある ${ }^{3}$.

NLP 用の MWE 辞書を作成したという報告には限られた形態の表現のみを対象とするものや採録表現数が比較的少ないものが多い. 例えば，フランス語の 22 種の構文構造を持つ動詞型 MWE，12,000 個を辞書化した (Gross 1986), 13,000 個の英語のイデイオムを構文構造付きでデータベース化した (Kuiper et al. 2003), ポルトガル語の 10 種の構文構造を持つ動詞型 MWE, 3,500 個を辞書化した (Baptista et al. 2004), オランダ語の一般的 MWE，5,000 個に構文構造を与えて辞書化した (Grégoire 2007), フランス語の 15 種の構文構造を持つ副詞性 MWE, 6,800 個を辞書化した (Laporte et al. 2008) などが見られる，そのほか，英語とドイツ語のクランベリー表現をそれぞれ 77 個と 444 個収集した (Trawiński et al. 2008)の報告がある ${ }^{4}$.

日本語 MWE の NLP 向け辞書化に関する研究としては, 古くは日本語の機能語性 MWE, 2,500 種を組み込んだ文節構造モデルを提唱した (首藤他 1979; Shudo et al. 1980) や, 約 20,000 個の概念語性 MWE 集を作成した (首藤 1989) がある。また，機能語性 MWE の異表記，派生表記を生成する階層的な手法を考案し，これによって 16,771 表現（341 見出し）の辞書を編纂した (松吉他 2007) の研究がある。日本語イデイオムに関しては, 市販の数種の慣用句辞典から 3,600 個の慣用句を収集して NLP の立場から考察を加えた (佐藤 2007) がある．イディオム，準イディオムに対して形態的・構文的変化への制約や格要素等, 修飾句への制約がどこまで意味の曖昧さ解消に利用できるかは今後の重要な課題である。この点を考慮して辞書構築を試みる研究に (Hashimoto et al. 2006) があり, 今後の成果が注目される.

本論文の日本語概念語性 MWE を対象とする JDMWE は，収録表現の構文・意味機能が 26 種類にのぼり，上記の各辞書化研究に比べてより広範囲のMWE を対象としていること, 特に, イディオム，決まり文句以外に準イディオム，準決まり文句と言える表現候補を多数収録していること, 取り扱う構文構造の種類が多彩で, 例えば動詞型 MWE の場合, 80 種以上の依存パタンを持つ表現が収録されていること，異表記に対応していることなど，従来の研究に見られない特徴がある。

MWE 候補をコーパスから自動抽出する研究が近年盛んであり，例えば，日本語，英語のコ

ロケーション検出を統計的手法と一種のコスト評価で試みた (Kita et al. 1994)の研究, 中国語複合名詞の抽出を統計的手法で試みた (Pantel et al. 2001), 既存の意味的タグ付けシステムを統計的手法で補強することによって英語の MWE 候補抽出を試みた (Piao et al. 2005), 形態・構文的柔軟性の少なさを統計的に検出して英語の [動詞 + 名詞] 型イディオム候補抽出を試みた (Fazly et al. 2006; Bannard 2007)の研究など数多い. この種の研究では相互情報量 (mutual information, pointwise mutual information), $\chi^{2}$ (chi-squared), 対数尤度 ( $\log$ likelihood), KL 情報量 (Kullback Leibler divergence) などが相関尺度 (association measure) としてよく用いられるが，自動抽出における相関尺度と MWE との適合性を比較検討した研究に (Pecina 2008; Hoang et al. 2009) がある. MWEとその要素語のコーパス中でのコンテクストの違いを検出して MWE を認定する研究に (Baldwin et al. 2003b) がある. また, 最近は対訳コーパスを利用してMWE 候補を抽出する試み, 例えば，英語—ポルトガル語で行った (Caseli et al. 2009), ドイツ語一英語で行った (Zarreß et al. 2009) などが見られる。一定の概念が言語 A では単語で表現され, 言語 B では複数単語の列で表現されるということはしばしば起こる。このとき, 言語 B の単語列は MWE である可能性がある。この種の現象を対訳コーパスから検出しようというのがこれらの研究の基本的な考えである ${ }^{5}$.

コーパス中の MWE データはスパースな場合が多く，統計的手法による MWE 捕捉では十分な再現率 (recall) の達成が難しい. また, 基準となる表現集合も明確でないため, MWE 自動抽出の再現率評価自体が難しいという問題がある。人の利用を目的としたイデイオム辞典類は古くから編纂されてきており, 日本語に関しても慣用句を対象とした (白石（編）1977), (宮地裕 (編）1982), (米川他（編）2005), 故事ことわざ慣用句を対象とした（尾上（監修）1993; 田島 2002), 四字熟語を対象とした (竹田 1990), 擬声語・擬態語慣用句を対象とした (白石（編） 1992) 等々, 数多くの成果が出版されているが, これらには典型的表現しか収録されていない場合や, 表現の機能, 内部構造, 異表記, 変化形, 用法に関する体系的な記述が見られない場合が多く，そのままでは NLP における基準集合とはなりにくい.これらの問題点を緩和するのに JDMWEが役立つことが期待される.

NLP における言語資源の評価は, 応用システムの性能向上にどれだけ貢献したかで行うのが現実的であるが，MWEを対象としてそこまで行った研究はまた多くないようである。この種の研究には, 日本語 MWE の主に文字面の情報を使って市販日本語ワープロの仮名漢字変換初回正解率を向上させた (Koyama et al. 1998)の研究, 日本語の機能語的 MWE を検出して用いれば，より正しい係り受け解析が実現出来ることを示した (注連他 2007) の研究などがある. その他の日本語 MWE 処理に関する近年の研究には, 複合動詞の多義選択法を考察した (Uchiyama et al. 2003), 複合名詞の機械翻訳方式を考察した (Tanaka et al. 2003) などがある.

## 3 採録表現

新聞記事, 雑誌記事, 小説, 随筆, 事典・辞書類などの広範な文書から, 語の共起に何らかの特異性が認められ, 構文・意味・談話上の一定の働きを持つMWEを, 主として編者の内省によって収集・整理した $6{ }^{6}$. 共起の特異性は, 基本的なものとして次の 2 種に注目した ${ }^{7}$.

1. 非構成（イデイオム）性

2. 要素語間の強い共起性

## 3.1 非構成性 MWE

要素単語の標準的な機能から表現全体の構造・意味を規則で導くことが難しい, 即ち形態・構文・意味上の非構成性 (non-compositionality) を持つ表現，あるいは構成性は成立しているが適用すると過生成 (overgeneration) をもたらすと思われる表現を収録した。細かくは次の様な種類がある ${ }^{8}$.

（1）意味上の非構成性を持つ表現通常, イディオム（慣用句）と呼ばれている表現で, 例えば,「赤の他人」,「耳を貸す」,「手を抜く」，「足が出る」，「首が回らない」，「顔を売る」，「気を取り直して」，「気が利く」等々である。これら，典型的表現以外にも非構成性には次のような種々のレべルが存在する。

（2）形態・構文上の構成性が不備，あるいは不明膫な表現

例えば，文頭で連結詞（文脈接続詞，discourse connective）として使われる「とはいえ」，「にもかかわらず」,「といった訳で」など，挨拶表現の「ありがとう」,「こんにちは」など, サ変名詞性の「見える化」, 形容動詞性の「いわずもがな」, 副詞性の「しょっちゅう」, 掛け声「どっこいしょ」など，また，動詞性の「身につまされる」, 連体詞性の「名うての」のようなクランベリー表現, その他, 構成的な扱いが過生成を招く表現には, 連体詞性の「確たる」，「切なる」，「良から女」などがある。

(3) 一部の支援動詞構文 (Support Verb Construction: SVC)

例えば，「批判を加える」，「磨きを掛ける」，「計画を立てる」，「旅行に行く」，「顔をする」，「思いをする」，「ウロウロする」，「心待ちにする」など．
 とった。

8 (1)-(7) は必ずしも互いに排他的な概念ではない.

9 「研究-する」のように全体の意味が規則で求められると思われる表現は対象外とする.

(4) 一部の複合語

例えば，「練り歩く」，「打ち拉がれる」，「積み立てる」，「膝小僧」，「袋吒き」など 10.

(5) 四字熟語

「支離滅裂」,「雲散霧消」, 「一心不乱」,「乱離骨灰」,「多事多端」,「危機一髮」,「百鬼夜行」など 11.

（6）慣用的な比喻表現

例えば，「火ダルマになって」，「命の限り」，「死ぬ程」、「黒山の人だかり」，「血の雨が降る」「眼を血にして」，「霧の中にある」など.

（7）その他，意味の構成性に問題が有ると思われる表現通常イデイオムとは呼ばれないが, 機械処理において構成性に問題が生じる可能性のある準イデイオムと呼ぶべき表現も日常の文書には頻繁に出現する。これらの候補も出来るだけ収録した，例えば，「伝票を切る」，「辞書を引く」，「要求を呑む」，「大学を出る」，「頭が良い」,「風邪を引く」,「思いが熱い」,「命の洗濯」,「約束を反古にする」,「元気が良い」，「扇風機を回す」，「車を転がす」，「カメラを回す」，「だからといって」，「足が速い」等々である。

以上の MWE は，䌂まった構文・意味・談話における一定の機能を持つ単語列であり，いずれかの要素単語を同意語，類似語あるいは下位概念の語で置き換えたとき，同じ（類似の）意味にならないか，意味をなさなくなるか，あるいは不自然になるという性質を持つ．例えば，「赤の他人」を「真紅の他人」，「耳を貸さない」を「耳を貸与しない」，「手を抜く」を「手を引き抜く」，「一票を投じる」を「一票を投げる」，「要求を吞む」を「要求を飲用する」などと言い換えたとき，少なくとも元の意味は保存されない．表現の採否は基本的にこの性質に準拠している.

## 3.2 単語間共起性の強い MWE

語の共起性の強い表現は, 構文・意味解析において係り先を優先的に決定して解析の曖昧さを低減する処理や語の出現を予測する種々の処理に有効である。ここでの表現には以下のものが含まれる 12.

（1）共起性の特に強い表現

決まり文句的表現で「風前の灯」,「付きっ切り」,「矢継ぎ早」,「禍転じて福となす」,「雲一つ無い」,「時は金なり」,「願ったり叶ったり」,「手をこまぬく」,「程度の差こそ有れ」,「眼にも止まらぬ早技」,「右肩上がりに」,「不俱載天の敵」,「灯火親しむ候」など.

（2）格言, 諺, 故事成句の類

「急がば回れ」,「一寸の虫にも五分の魂」,「ペンは剣より強し」,「柳に風折れ無し」,「一寸の光陰軽んず可からず」，「初心忘る可からず」，「大海は芥を択ばず」，「石の上にも三年」「人の振り見て我が振り直せ」，「美に惩りて鱠を吹く」，「蛍雪の功」など 13.

(3) 擬声，擬音，擬態語を伴う表現

擬声，擬音，擬態語は共起する用言に強い制約のある場合が多い，例えば，「ノロノロと歩く」,「ユルユルと動く」,「グラグラ摇れる」,「グッスリ眠る」,「クルクル回る」,「ポッカリと空く」など.

（4）その他，共起性が比較的強いと思われる表現

「肩の荷を下ろす」，「警鐘を鳴らす」，「景気が上向く」，「烙印を押す」，「悪口を言う」，「メリハリの利いた」,「面子の丸潰れ」,「妄想が膨らむ」など。

(5) 概念に固有の固定的言い回し

特定概念を表現するとき強い単語間の排他的共起性を持つ表現で「情報検索」，「文句を言う」，「女流作家」，「疑惑を生む」，「機械翻訳」，「静寂を破る」等々である ${ }^{14}$.

(1)-(4) は，䌂まった構文・意味・談話上の機能を持つ単語列 $w_{1} w_{2} w_{3} \cdots w_{n}$ で，いずれかの要素単語 $w_{i}$ について, 条件付後方出現確率 $p_{f}\left(w_{i} \mid w_{1} \cdots w_{i-1}\right)$ あるいは条件付前方出現確率 $p_{b}\left(w_{i} \mid w_{i+1} \cdots w_{n}\right)$ が相対的に高いという確率的な特異性 (probabilistic idiosyncrasy) を持つと思われる表現である。例えば， $p_{f}$ (灯 $\mid$ 風前の), $p_{f}$ (無し|柳に風折れ), $p_{f}$ (三年｜石の上にも), $p_{f}($ 押す|烙印を $), p_{f}($ 言う $\mid$ 悪口を $), p_{f}($ 鳴らす|警鐘を $), p_{f}($ 眠る|グッスリ $), p_{b}($ 手|をこまぬく), $p_{b}\left(\right.$ 時 $\mid$ は金なり), $p_{b}($ 面子 $\mid$ の丸潰れ $), p_{b}$ (初心 $\mid$ 忘る可からず $), p_{b}($ 景気 $\mid$ が上向く), などは比較的大きいと判断した。（5) は特定概念を表現するという条件のもとで高い単語間共起確率を持つもので，例えば， $p_{b}$ (女流 $\mid$ 作家), $p_{f}$ (生む|疑惑を), $p_{f}$ (破る|静寂を)は，それぞれ， $p_{b}($ 女性 | 作家 $), p_{f}$ (起こす|疑惑を $), p_{f}$ (壊す|静寂を)などよりかなり大きいと想像できる.

## 3.3 表現の長さ

本辞書に収録した表現のグラム数と収録数の関係を表 1 に示す。基本的には市販の国語辞典類の単語・接辞を単位としたグラム数である．2５グラムの表現が全体の $90 \%$ 超える 15 .

## 4 記載情報

本辞書の形式を表 2 に示す. 現在，約 104,000 行，9列（A 欄〜 $\mathrm{I}$ 闌）からなっている.以下，各表現に与えた情報について説明する。

表 1 表現の長さと採録表現数の関係

 &  &  &  \\

2 & 18.26 & 11 & 0.03 \\
3 & 41.18 & 12 & 0.03 \\
4 & 23.39 & 13 & 0.01 \\
5 & 8.86 & 14 & 0.01 未満 \\
6 & 3.29 & 15 & 0.01 未満 \\
7 & 1.58 & 16 & 0.01 未満 \\
8 & 0.6 & 17 & なし \\
9 & 0.23 & 18 & 0.01 未満 \\

表 2 辞書の形式

## 4.1 表記に関する情報

## 4.1.1 平仮名見出し（A 欄）

見出しは平仮名の音表記に基づいている，例えば，「良い」は「よい」と「いい」に，「得る」 は「える」，「うる」に，「言う」は「いう」，「ゆう」に適宜読み分けて別見出しとする。また，「はんでいーたいぷ」，「はんでいたいぷ」など，外来（カタカナ）語の摇れによる異表記も原則として別見出しとする。見出し総数は約 104,000 件である.

## 4.1.2 字種，表記の摇れ情報（B, $\mathrm{C$ 欄）}

$\mathrm{B}$ 欄のハイフンおよびドットは語境界を示し, $\mathrm{C}$ 欄は字種情報と表記の摇れ情報を与える. 例えば， $\mathrm{C}$ 欄，「組 (み)-合 (わ)せ」などの括弧は送り仮名などの文字の任意性を,「(有/在) る」,「(良/好/善)い」などの括弧と斜線の組み合わせは文字の選択肢を与える。B欄， $\mathrm{C}$ 闌を組み合

わせれば，殆ど全ての異表記を簡単に生成できる ${ }^{16}$.

## 4.2 機能に関する情報（D 欄）

$\mathrm{D}$ 欄には表現の文法的機能，あるいは意味的，談話的種別をコード化して記載する。これらの種類とその表現の概数, 表現例を表 3 , 表 4 に示す. コードは各表現の構文木におけるルートノードのラベルに相当する.

表 3 の連結詞性表現 (C), 副詞性表現 (D), 連体詞性表現 (T) のコードに付した添え字 $\mathrm{v}, \mathrm{a}, \mathrm{k}$ は表現がそれぞれ動詞, 形容詞, 形容動詞を含むことを示す.また, サ変以外の動的名詞性表現 (Md) とは，「する」ではなく「をする」が後接して動詞化する表現である．様態名詞性表現 $(\mathrm{Mk})$ とは, 名詞の性質と物事の広義の様態を表す性質とを併せ持つ形容動詞的な名詞表現である.これに対し, 形容動詞, 準形容動詞性表現 (Yk)は, 物事の広義の様態を表すが, 名詞性が弱く, 格助詞の後接等が出来ない表現である。擬声・擬音・擬態語 (Yo) は, 主として G 欄で MWE を派生させる目的で便宜上 MWE の見出し表現に加えている．格言，諺，故事成句 (_P) は，その構造によってさらに 13 種に下位分類されているが，煩雑のため，ここでは説明を省く. _Self, _Call, _Grt, _Resの表現には状況によって意味合いが変わるものがあり，これらのクラスは互いに素ではない，例えば，ねぎらいの呼びかけ表現「お疲れ様です」は，近年，単なる軽い挨拶としてもよく用いられる。

## 4.3 構文構造に関する情報

## 4.3.1 構成単語間の境界（B 欄）

$\mathrm{B}$ 闌のハイフンおよびドットは語境界を示すが，ドットは，その直後の単語の独立性が比較的強く，内部修飾句（列）を取り得る事を示す.

表現の単位切りは基本的には市販の国語辞典類の単語単位とするが，異表記を簡潔に表現するため, 字種が変化する可能性のある所には区切りを入れた 17.

## 4.3.2 述語の支配構造（ $\mathrm{E$ 欄）}

収録表現のうち用言を用いた述語性表現 (Yv, Ya, Yk) 約 57,800とこれらが連体，連用化した様態表現 (Tv, Ta, Tk, Dv, Da, Dk) 約 19,700 は表 3 の例に示した様に格要素等からなる依存構
$ 闌「気-の-(良/好/善)い-(奴/ヤッ)」から，次の 24 種の表記が得られる。「きのいいやつ」,「きのいい奴」,「きのいいヤッ」,「きの良いやつ」, “,「気のいい奴」,「気のいいヤッ」,「気の良いやつ」,「気の良い奴」,「気の良いヤッ」,「気の好いやつ」,「気の好い奴」,「気の好いヤッ」,「気の善いやつ」,「気の善い奴」,「気の善いヤツ」.

17 接頭・接尾語, 助数詞および造語性の強い使われ方をしている一漢字造語成分は単語と見なして切り離した. また, 活用語尾は原則として語幹から切り離さないが, 形容動詞の連用形語尾「に」,「と」, 連体形語尾「な」は格助詞との機能・用法上の類似性から助詞相当と見なして切り離した．形容動詞語幹に続く「だ」,「たり」，「なり」 は助動詞扱いとした。
}
表 3 収録表現の文法的機能と表現例

 & 連結詞性 & 1,000 &  \\

表 4 収録表現の意味的, 談話的種別と表現例

 \\

表 5 構造パタンと表現の例 ( $\mathrm{Adv}$ : 副詞, $\mathrm{N}$ : 名詞, $\mathrm{p}$ ：助詞, $\mathrm{Y}$ : 用言）

 &  &  \\

造を備えている場合が多い． E欄はこれらの依存（木）構造，約 80 パタンを va1, aa5, ve7のように記号化して与える。表 5 に Yv, Ya, Ykの場合の依存（木）構造パタンと表現の例を示す.

## 4.3.3 末尾の構造情報（ $\mathbf{F$ 欄）}

MWE に用言とその支配構造が含まれる場合, $\mathrm{F}$ 欄には一般形で $(\alpha-)^{*} \beta^{*}$ と正規表現される英字列を記載する。ここで， $\alpha$ は $\mathrm{E}$ 欄に補うべき係り要素がある時にこれを表す。 $\beta$ は述部が他を修飾していたり，複合動詞であったり，助動詞，助詞等を含んでいることなどの情報を与える. 例えば, 「目玉が飛び出る程」では, 全体として名詞性様態表現であることが $\mathrm{D}$ 䑌で $\mathrm{Mk}$ と記され，「目玉が飛び出る」の部分の依存（格）構造が $\mathrm{E}$ 欄で va2，すなわち $[[\mathrm{N}$ が $] \mathrm{V}]$ 型と与えられ, さらに,「飛び出る程」の構造が $\mathrm{F}$ 欄で [VV]hodo と与えられる. これらの動詞部を一体化すれば, 全体の依存（木）構造が [[[目玉が] 飛び出る] 程] が得られる. 本辞書は対象とする表現の構造が多岐に亘るため, 辞書の作成・管理上の便宜性を考慮して, 構造を分割して記載するこのような方式を採った。述部が単一の用言の場合は $\beta^{*}$ は空とする.

MWEが用言を含まない場合や含んでいても支配構造を有しない場合, $\mathrm{F}$ 欄は, 自立語の品詞および接辞を表す大文字と機能語性表現をローマ字表記した小文字列とからなる英字列で構造記述を行う，例えば，「酒は百薬の長」には Mha[MnoM] と記す ${ }^{18}$. 品詞記号は, M: 名詞, V:動詞, $\mathrm{K}$ : 形容動詞, $\mathrm{D}:$ 副詞, $\mathrm{T}$ : 連体詞, $\mathrm{P}:$ 接辞とする.

## 4.3.4 構文的柔軟性（内部修飾可能性）

一般に形態・構文的な柔軟性と意味的非構成性とは相反する関係にあるが, この関係を一律に規定することは難しい. 例えば，比較的固いイデイオムであっても構文的な柔軟性を持つ場合がある。例を挙げれば，イデイオム「油を売る」，「気の置けない」は，それぞれ内部修飾句を取って「油を何時も売る」、「気の全く置けない」と使われることがある．従来の NLPでは， イディオムに対して内部修飾句を許さない取扱いが数多く見られる 19.

本辞書では D $, \mathrm{E}, \mathrm{F}$ 闌に MWE の骨格構造を与え， B 欄のドットでこの直後の単語が内部修飾を受ける可能性がある事を示す。図 $1,2,3,4$ に例を示す.

図 1 は動詞性イデイオム「手が回る」の例である。D，E 欄の情報，Yv, va2 から表現の骨格となる構造が図の太線の如く与えられ，B欄のドットによって「手」，「回る」がそれぞれ修飾
\right] A_{2}\right] \cdots A_{n}\right]$ 型以外の場合のみ括弧 [] で句表示を行う.

19 市販の日英翻訳ソフト 2 種にイデイオムを翻訳させた結果を以下に示す。結果 $(1),(2),(5),(6)$ から「油を売る」,「気の置けない」はイディオムとして認識されていることが判るが,「油を何時も売る」,「気の全く置けない奴」に対する訳 $(3),(7),(8)$ ではこれらのイディオム性が捉えられていない.

彼は油を売るA 社；He loafs.

彼は油を何時も売る

気の置けない奴

気の全く置けない奴

$\mathrm{B}$ 社; He idles away his time.

A 社; He always sells oil.

$\mathrm{B}$ 社; He always idles away his time.

A 社; Intimate fellow

$B$ 社; A fellow easy to get along with

A 社; Fellow who cannot put nature at all

$B$ 社 ; The fellow who cannot place mind at all

(1)
}

図 1 「手が回る」に与えたスロット付き依存 (木) 構造

図 2 「気の良い奴」に与えたスロット付き依存 (木) 構造

句（列）を取り得ることが示されている。このことから「警察の手が回る」，「警察の手が遂に回る」のような変化形への柔軟な対応が可能になる.

図 2 は名詞性 MWE「気のいい奴」の例である。D, E, F 欄から太線の骨格が与えられ，B欄から「いい」，「奴」がそれぞれ修飾句（列）を取り得ることがわかる。これらから，「いつも気のとてもいい明るい奴」などの派生的表現にも対応可能となる ${ }^{20}$. F 欄に記されている AMは表現末尾が形容詞述語による連体修飾構造であることを表し, 全体の構造は $\mathrm{E}$ の構造を $\mathrm{F}$ の構造の形容詞部に埋め込むことで得られる。

図 3 は, 副詞（連用修飾）性 MWE,「先に述べた様に」に与えられている構文情報である. ここでも B 闌のドットによって「先に詳しく述べた様に」，「理由を先に詳しく述べた様に」な

図 3 「先に述べた様に」に与えたスロット付き依存（木）構造

図 4 「とは言うものの」に与えた依存 (木) 構造

どへの対応が可能となる.

図 4 は文頭で用いられる連結詞性のMWE「とは言うものの」の例である.この表現は構成語間の結合の特に強い表現であるため，B欄にドットが記されていない，図の（不完全な）依存（木）構造は $\mathrm{D}, \mathrm{F}$ 欄から導くことが出来る。この表現は文頭に位置しなければならないことが $\mathrm{H}$ 欄に記されている.

以上の様に，JDMWE は表現ごとに修飾句スロット付き木構造を明記した表現集となっている.

## 4.4 派生情報（G 欄）

形容動詞や形容動詞性名詞，副詞，連体詞など，物事の広義の様態を述べる表現をここでは様態表現と総称する. 様態表現は連体, 連用, 動詞化に関しては用法が様々で, 十分な整理を
行っておく必要がある ${ }^{21}$. 本辞書では様態表現 (D, Mk, _P, Yk, Yo) に対して G欄に

〈連体修飾形〉,

〈連体修飾形〉-〈連用修飾形〉 あるいは

〈連体修飾形〉-〈連用修飾形〉-〈動詞形〉

の形式で派生の仕方を記載する，例えば，「我関せず」という表現では，「我関せず-の」，「我関せずーという」，「我関せず-といった」で連体修飾，「我関せず-と」，「我関せず-で」と連用修飾句が派生することを

$
\langle\text { no, toiu, toitta }\rangle-\langle\text { to, de }\rangle
$

と記載する。また，「目玉が飛び出る程」では，「目玉が飛び出る程一の」で連体修飾，「目玉が飛び出る程」あるいは「目玉が飛び出る程-に」で連用修飾，「目玉が飛び出る程-になる」と動詞化することを

$
\langle\text { no }\rangle-\langle\varepsilon, \text { ni }\rangle-\langle\text { ninaru }\rangle
$

と記す。同様に，擬態語「フラフラ」に対しては，「フラフラ-の」，「フラフラ-した」，「フラフラ-とした」で連体修飾，「フラフラ」，「フラフラ-と」，「フラフラ-して」，「フラフラ-として」で連用修飾，「フラフラ-する」，「フラフラ-とする」と動詞化することを

$
\langle\text { no, sita, tosita }\rangle-\langle\varepsilon, \text { to, site, tosite }\rangle-\langle\text { suru, tosuru }\rangle
$

と記す。同じ擬態語でも「グングン」では連用句としての「グングン」,「グングン-と」しか有り得ないので,

$
\phi-\langle\text { to }, \varepsilon\rangle
$

と表わされる ${ }^{22}$.これら $\phi$ - $\langle$ to, $\varepsilon\rangle$ などの派生パタンは約 300 種である.

この種の派生形を別見出しとすれば，見出し数は約 130,000 件程度に膨らむ。

## 4.5 コンテクスト情報

## 4.5.1 文頭側情報（H 欄）

表現が MWE として存立するための制約条件として文頭側コンテクストを指定する．例えば，「顔をする」は単独では用いられず，「嬉しそうな-顔をする」のような連体修飾句が必要であることを〈連体修飾〉と記す。また,「割れになる」は「元本-割れになる」のように，文頭側に連接した名詞による修飾が必要であることを〈名詞連接〉と記す，等々である。この種の条件は約 30 種定めている.

## 4.5.2 文末側情報（I 欄）

$\mathrm{H}$ 闌と同様に文末側コンテクストを指定する．例えば，「如何とも」は文末側に「難い」など

の困難性を表す表現を要求することを〈困難性〉と記載する．同様に，「どの程度まで」に対しては〈疑問〉と記される，等々である。この種の条件は約 70 種定めている.

## 5 考察

収録表現群の統計的性質の一端を探るため, (工藤 2007) の GoogleN グラムデータ（以降, GNG あるいは GNG データと略記する.）との照合を試みた。これは 200 億文からなる日本語 WEB コーパスにおける単語 1～7 グラムの出現頻度を求めた大規模データである。対象とした表現は [名詞 $w_{1}+$ 格助詞 $w_{2}+$ 動詞 $\left.w_{3}\right]$ 型の動詞性表現 $(\mathrm{Yv})$ で，格助詞 $w_{2}$ をを」,「が」,「に」に，動詞部 $w_{3}$ を単独の動詞, [動詞 + 動詞] 型複合動詞, あるいは [サ変名詞 + する] 型動詞のそれぞれ終止形に限定した.これらの見出し数は 29,389 個であり, 辞書中の $\mathrm{B}, \mathrm{C}$ 欄の情報で展開した対象表記数は 82,125 個である。これらの $w_{1} w_{2}$ 部分の表記数は 13,806 個で, その内 12,120 個が GNGにおける 2,3 グラムデータに一致した ${ }^{23}$. これらの表記を前部分列とする GNG の 3, 4, 5 グラムデータ中で格助詞の直後に上記の種類の動詞（終止形）が出現するものは 1,194,293 個であった. これらの前部分列 $w_{1} w_{2}$ ごとに, 各動詞の出現頻度を GNGで求めた結果 ${ }^{24}$, 本辞書デー夕の動詞が GNG で出現頻度第 1 位である場合が 5,787 件であり, 対象とした前部分列表記 $w_{1} w_{2}$ の $47.74 \%=(5,787 / 12,120) \times 100$ に対して 3.2 で述べた $p_{f}\left(w_{3} \mid w_{1} w_{2}\right)$ が最大の動詞部 $w_{3}$ が選ばれていると推定できた。「ちょっかいを出す」, 「熱戦を繰り広げる」,「アクションを起こす」などはこれらに該当する。同様に, 第 2 位の場合は 1,699 件で $14.02 \%$, 3 位は 877 件で $7.24 \%, 4$ 位は 482 件で $3.98 \%$, 等々であった。 20 位までの結果をグラフ化して図 5(a)に示す. 収録表現は高い条件付き確率のものほど多いというこの結果は 3.2 で述べた MWE 採録の目標から見て妥当なものと思われる。

図 5(a)を累積の比率に改めたグラフを図 5(b) に示す.これから, 例えば, 本辞書では, 対象とする前部分列 $w_{1} w_{2}$ の約 $80 \%$ に対して頻度 8 位までの動詞 $w_{3}$ が選ばれ, $w_{1} w_{2}$ の約 $86 \%$ に 20 位までの動詞 $w_{3}$ が選ばれていることなどが分る. GNG データで高い頻度順位の動詞であるのに本辞書で選ばれていないのは, 動詞の出現確率に偏りが少なく, 絞り込みが効果的に行えないと判断されたためと思われる。また, 図 5(b) を外挿すれば, 前部分列の $10 \%$ 強に対して, 後接する動詞が GNGでは同環境に現れていないことが推定できる。例えば，本辞書に在る「才知に長ける」,「轢き逃げを働く」は GNGに存在しない.このことは, 200 億文規模の WEB コー パスであっても，かなりの表現が捕捉出来ない可能性を示唆しており，Zipf の法則におけるロングテール部に対する表現収集の難しさを示すものと考えられる.
$ が 2 グラムの場合を含む.

24 GNG データ上の品詞判定には (浅原 2003) の IPADIC 動詞辞書 (verb.dic) およびサ変名詞辞書 (noun.verbal.dic) を用いた。
}

図 5 [名詞 + 格助詞 + 動詞 $]$ 型表現の GoogleN グラムにおける動詞の出現頻度順位別の動詞採録率 $(\mathrm{a})$ と順位別の動詞採録累積比率 (b)（格助詞を「を」「が」，「に」に限定）

上記 $1,194,293$ 表現の出現頻度の合計は $1,389,568,825$ であるのに対し，本辞書デー夕 82,125 個の出現頻度の合計は $374,718,334$ であり, 本辞書の表現は GNG の出現数の $26.97 \%$ をカバー している。いっぽう, 動詞のバリエーションは GNG で平均 $98.54=1,194,293 / 12,120$ 個であるのに対し, 本辞書データでは平均 $5.95=82,125 / 13,806$ 個にすぎない. すなわち, $6.04 \%$ とい

が分る.

以上の結果は, 限られた形式の表現に対する条件付後方出現確率のみに関するものであるが,採録基準は全体に共通しており，条件付前方出現確率に関しても，また，その他の形式の表現に関しても類似した結果が得られるのではないかと推測している.

本辞書の収録表現が一般の新聞紙上でどの程度使われているかの調査も随時行ってきた。無作為に取った 5 日分の日本経済新聞朝刊第 1 面と最終面における本辞書採録表現の出現比率を表 6 に示す. 新聞の 100 文当り本辞書の 73 表現程度が日常的に現れていると推測される.

以上のように, 日常の文書ではイデイオム性あるいは強い共起性を持つ, 比較的少ない種類のMWEが相当高頻度で用いられていることが推測される。

イデイオム性データの再現率は, 本辞書を利用するシステムの意味構成ルールが明確でない現時点で正しく検証することは難しいが，本辞書データが市販の慣用句辞典類に収録されている表現をほとんど網羅していることは確認済みであり 25 , また, 数々の机上実験から弱いイディオム性表現もかなり網羅されていると考えている 26.

表 6 新聞紙上における 1 文当りの採録表現出現比率 $(\mathrm{B} / \mathrm{A})$

## 6 おわりに

本辞書は日本語の日常使用者が持っていると思われる言語モデルを「語の慣用」という視点に絞って提示する試みである。表現の選定等は基本的に編者の内省に基づいているため，ある程度の恣意性が入ることは免れない，しかし，5.で見た様に，確率的側面に関しては，大局的には表現の選定に大きな瑕㾟は無いものと考えている。表現の選定に際しては再現率を重視したため，構成性が認められそうな表現や共起の排他性がそれ程高くない表現が採録されている可能性がある。しかし, その様な表現に対しても辞書中に構文構造と内部修飾（分離）可能性を記載しており，それは入力文の通常の構文解析結果を部分的に先取りした情報となっている. この意味で本データは表現レベルの係り受けデータとなっており, これらの表現が機械処理上,障害あるいは無駄になることは少ないと考えている.

本辞書の想定する基本的な応用領域はコンピュー夕による日本語の構文・意味・文脈解析であるが，日本語学，日本語語彙・語句論, 辞書学, 日本語教育等の領域にも参考デー夕を提供できる可能性がある。NLP システムとしては,

1. フレーズベース仮名漢字変換

2. フレーズベース機械 (音声) 翻訳

3. フレーズベース音声認識

4. 日本語による検索エンジン

5. 日本語による対話システム

6. 日本語読み上げ，仮名振りシステム

7. 日本語教育システム

など，多岐に亘る貢献が期待される。

辞書内容の更なる充実策として以下の点が挙げられる.

a. 並列, 反復, 対照など, 依存以外の構造記載
b. 要素語に対する活用形の記載

c. 形態・構文的変化形, 例えば, 助詞の交替・挿入・脱落, 受動態化や語順の入れ替えによる体言化などへの制約の記載

d. 格要素等, 修飾句への構文的, 意味的制約の記載

e. 意味上の曖昧さの有無情報の記載

f. 標準的な表現への言い換え情報（含，分解可能性情報）の記載

g. コンテクスト条件として選好 (preference) 条件の記載

h. 「です」,「ます」調，会話調表現の充実

i. 古語, 現代語の区別情報の記載

j. 異表記間の優先度情報の記載

k. 条件付き確率, 条件付きエントロピー推定値の記載

今後, これらの補強を行って完成度をさらに高めて行く事が望まれる 27.

## 謝 辞

本研究の端緒を与えて下さった故栗原俊彦元九州大学教授, その後, 研究上のお世話になった故吉田将元九州芸術工科大学長, 長尾真元京都大学総長現国立国会図書館長, ご鞭撻を賜った大野克郎九州大学名誉教授に深甚の謝意を表します。また，有益な助言を頂いた島津明北陸先端科学技術大学院大学教授, 翻訳の立場から貴重な意見を頂いた倉骨彰氏, デー夕の収集作業に協力頂いた武内美津乃氏，高丘満佐子氏をはじめとする方々に心から感謝いたします。本論文で検証に用いた IPADIC, Google N グラムデータの関係者の皆様にも深く感謝いたします.

## 参考文献

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, \mathrm{b})$ の後に日本語の MWE 解説書と併せてリリース予定である.
}

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## 略歴

首藤公昭：1965 年九州大学工学部電子工学科卒業. 1970 年九州大学大学院工学研究科電子工学専攻博士課程満退. 工学博士. 同年, 福岡大学工学部電子工学科講師。現在, 同電子情報工学科教授. 機械翻訳, 自然言語処理, 特に日本語処理に関する諸研究に従事. ACL, 情報処理学会各会員.

田辺利文：1993 年九州大学工学部情報工学科卒業. 2000 年九州大学大学院システム情報科学研究科知能システム学専攻博士課程修了. 博士 (工学). 同年, 福岡大学工学部電子情報工学科助手. 現在, 同学科助教. 自然言語処理の研究に従事，人間の気持ちを理解できるシステムをつくることが当面の目標. ACL, 情報処理学会, 電子情報通信学会, 人工知能学会各会員.

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


# 小学生の作文コーパスの収集とその応用の可能性
## 坂本 真樹†

現在共有されている日本人の子供の書き言葉コーパスは非常に少ないが, 子供の書き言葉コーパスは, 日本語の使用実態の年齢別推移の分析や, 子供の言葉に特徴的に現れる言語形式の分析, 国語教育・日本語教育への活用など日本語研究での利用はもちろんのこと, 認知発達, 社会学など, さまざまな分野での応用の可能性がある. そこで本研究では, 全国 4,950 校の小学校の Web サイトを調査し, 公開されている作文について, 各テキストが子供の書いたテキストであることや学年などの情報を確認の上, 作文データの収集を行った. 収集したテキスト総数は 10,006 , 語数は $1,234,961$ である. 本研究では, 大人よりも子供の言語使用において豊富で多様な使用が観察されると予想されるオノマトぺに着目し, その学年別の使用実態の推移について調査した. その結果, オノマトぺの出現率は学年が上がるにつれ減少していくことが確認できた. さらに, 社会学的応用例として, 子供と父母との関係性について調査し, 父母とのやりとりとそれに対する子供の反応との関係性が，母親の場合の方が強いことを示し，本コーパスのさまざまな応用の可能性を示した.

キーワード : 小学生の作文, コーパス, 言語学, 社会学

## Corpus of Texts Composed by Japanese Elementary School Children and its Application in Linguistics and Sociology

\author{
MaKi SaKAmoto $^{\dagger}$
}

One of the problems in corpus-based Japanese linguistics is a shortage of shared linguistic corpus written by Japanese children. Written language corpus of Japanese children shared as language resources would enable us to analyze a change of the Japanese use according to age or examine words and grammatical style characteristically used by children. Such corpus would be expected to contribute to a Japanese study or Japanese education as well as related fields such as cognitive development and sociology. Therefore, in this study we collected essays written by Japanese elementary school children shown in Websites of 265 elementary schools. As a result we collected 10,006 texts, about 1.23 million words. Using date collected through this process, we investigated how children in each school year used mimetic words. Results showed that the amount of mimetic expressions rose to a third grader, the kinds of onomatopoeic expressions increased to a second grader, and then they were dropping. Furthermore, as a sociologically applied study, we investigated what children wrote about their parents and how they reacted to the exchanges with parents. Result showed that the reaction of a child was rich and strong in the case of mother.

Key Words: essays of elementary school children, corpus, linguistics, sociology

## 1 まえがき

本研究では, 子供の書き言葉コーパスの収集の取組みとその活用方法の可能性について述べる.自然言語データに関する情報が詳しくまとめられている奈良先端科学技術大学院大学松本裕治研究室 (松本, http://cl.aist-nara.ac.jp/index.php) で情報提供されている公開ツール・ データによると, 現在共有されている国内の言語資源には, 国立国語研究所により作成された分類語彙表, 小学校・中学校・高校教科書の語彙調査データ, 現代雑誌九十種の用語用字全語彙, 日本経済新聞や毎日新聞・朝日新聞などの新聞記事データ, 国立国語研究所で作成された現代雑誌九十種の用語用字全語彙, IPAL など各種辞書の文例集, 源氏物語・徒然草や青空文庫など著作権の消滅した古い文学作品データなどが挙げられる. 全て列挙することはできないものの, いずれも調査対象が教科書や新聞, 雑誌, 辞書, 文学作品などに偏っているコーパスが多い. 子供の発話資料を共有する取組みである CHILDES には日本も参加しているものの，日本語を使う子供のコーパスは非常に少ない。子供の言葉コーパスの現状として，海外には主に

(1) Child Language Data Exchange System (CHILDES)（英語をはじめ 29 ヶ国語の発話デー タが収められている大規模コーパス)

(2) Vocabulary of First-Grade Children (MOE)（延べ 286,108 語, 異語数 6,412 語の小学 1 年生（5 歳から 8 歳） 329 名の話し言葉のデータ）

(3) The Polytechnic of Wales Corpus (PoW)（6 歳から12歳の児童 120 名より収集された約 65,000 語の話し言葉コーパス)

(4) The Bergen Corpus of London Teenager Language (COLT)（ロンドンの 13 歳から 17 歳の少年少女の自然な会話を録音した約 50 万語のコーパス)

がある. (1) (4)のコーパスはどれも話し言葉コーパスであり， 子供の書き言葉コーパスはほとんど存在しない。また子供の発話資料を共有する取組みである CHILDES には日本も参加しているものの，日本においては，子供の話し言葉コーパス，書き言葉コーパスどちらもほとんど存在しない.

電子コーパスの作成においては，コンピュータに機械的にテキストを収集させる方法が一般的である. 特定の年齢で使用される書き言葉の電子コーパスを作成するためには, どの年齢の人が書いたテキストなのか判断する必要があるが，コンピュータではその判断が困難である. そのため手作業によって集めざるをえず，多大な手間と労力を必要とする. これが子供の書き言葉電子コーパスがほとんど存在しない理由のひとつであると考えられる.

また, 研究者が収集した子供の書き言葉資料に基づく研究結果を事例研究の域を越えて普遍的なものにするためには，その資料を共有できるようにすること, 特に電子化された言語資源

として公開することが必要と考えられるが，その際に立ちはだかる問題の一つとして著作権の保護がある．本研究では，Web上に公開されている作文を収集することによって子供の書き言葉コーパスの作成を行った。しかし, Web 上で用例を探して見るだけでなく，その元になった文章を自分の $\mathrm{PC}$ にダウンロードし， ダウンロードした本人が使用するだけでなく，その資料を研究グループで複製して共有する場合は問題になる。そのため，著作権処理が必要になる。

このように子供の書き言葉コーパスの収集と利用には多大な労力と注意すべき問題があるが,日本の子供の書き言葉コーパスが言語資源として共有されれば，日本語の使用実態の年齢別推移の分析や，子供の言葉に特徴的に現れる言語形式の分析など，国語教育や日本語研究での利用はもちろんのこと, 認知発達, 社会学など関連分野への貢献など, さまざまな応用の可能性がある。そこで本研究では, 子供の書き言葉コーパスとして Web 上に公開されている小学生の作文データを収集し，書き言葉コーパスとしてまとめたプロセスと結果の報告を行い，そのコー パスの実用例について述べる.

## 2 小学生の作文データの収集

## 2.1 収集手順

収集は 2004 年〜 2005 年にかけて行った. 調査対象となる全国 4,950 校の小学校の Web サイトをひとつひとつ訪れ, それぞれのテキストが子供の書いたテキストかどうかを目で判断した. Web 上でのキーワード (作文, テキストなど) 検索や文部科学省のサイトの利用なども検討したが, 多くの小学校が登録している点とサイトの内容により,「Yahoo!きっず」(http://kids.yahoo.co.jp/) の小学校カテゴリを調査対象とすることにした.「Yahoo!きっず」とは, 株式会社 Yahoo! Japan が運営している子供向けポータルサイトである.トップページから小学校カテゴリを選択すると，登録している全国の小学校の Webサイトに進むことができる。これらをひとつひとつ訪れ，小学校が公開している児童の作文を総当りで収集した。各作文が実際に児童の書いたテキストかどうか, 何年生が書いたテキストかについては, 目で判断した。（1)は収集したテキストの例である（下線は著者によるものである）:

(1) 3 月 6 日に、ぼくたちのために「6 年生を送る会」を下級生が開いてくれました。体育館へ入場する時、「地上の星」の音楽がかかる中、一〜五年生が拍手をして迎えてくれました。

ぼくたちが主役なので、かなりドキドキしました。ぼくは、「去年の 6 年生もこんなにドキドキしよったんやなー。と思いながら、みんなの前に 6 年生が並びました。

最初にゲームをしました。ゲームは校内ウォークラリーです。1～6 年生の縦割り班で、校内に隠れている 5 年生を見つけてゲームをクリアし、シールと言葉の書いたカードをもらいます。カードをならべて文章にするゲームです。ぼくは 1 回も 1 位になったことがない

ので今日こそ 1 位になるぞと思いました。

ゲームがスタートしました。みんないっきにスタートしました。ぼくは自分の班に「卓球室に行こう。」と言いました。さっそく 5 年生はカーテンにかくれていました。ここではボーリングをしました。みんな上手に転がして残り一個になりました。最後はぼくの投げる番できんちょうしました。ゆっくり転がすと全部当たって「よっしゃー!」とみんな大喜びしました。シールを一つゲットしてカードをもらいました。他にも次々とクリアしていきました。ゲームの内容は、校内のすな時計と鏡の数を当てるとか、つみ木を十個積み上げるとかです。全部クリアして体育館にいくと、ぼくらが一位でした。僕たちの班みんな大喜びでした。班で記念写真をとってもらいました。

会の最後に在校生から贈る言葉をもらいました。卒業生のそれぞれの良いところを $1 \sim 5$ 年生に言ってもらいました。とてもうれしくて、心に残る会になりました。

(URL：http://www.kochinet.ed.jp/osaki-e/02/6/0306okurukai/newpage9.htm)

このテキストでは，下線部の文脈のつながりから，6年生が書いた文章であることがわかる.

このような文脈，もしくは「この作文は 3 年生によって書かれたものです」といったような明確な提示によって判断し，テキストをひとつずつ収集した．様々な観点からの解析の可能性を考え，Webに掲載されているデータにはあえて特別な処理は施さずにコーパスとして登録した. 作成したコーパスの情報は以下の通りである.

テキストのファイル形式はプレーンテキスト (.txt), 使用文字コードは Shift JIS, 使用改行コードは CR-LF である。本文格納情報は表 1 の形式によりWebぺージで確認された項目のみ掲載した：

量的情報は表 2 および表 3 の通りである：

なお, 形態素数の算出においては全テキストに対して形態素解析を行い, 全形態素数を集計した. 形態素解析には日本語形態素解析システムである茶鉒 (ChaSen) version 2.1 for Windows である WinChaを使用した。

収録語数 123 万語を超える本コーパスは，子供の言葉コーパスとして代表的な COLT の約 50 万語と比較しても，教育研究利用価值の高いコーパスと言える.

さらに, 収集されたテキストは学年別にフォルダに分類するとともに, 県別にもフォルダに分類している. 県別のテキスト数は表 4 の通りである.

以上より, 国語教育・日本語研究との関係で語や文法の学年別使用実態の推移の分析のみなならず，県別デー夕による方言研究や性別による比較分析を行うことができる. さらに，夕イトルごとに作文を分類すれば，子供が家族や未来，環境問題など社会のことについてどのように考えているかといったことについて調査するなど, さまざまな応用的研究にも役立つ可能性がある.
表 1 コーパスの本文格納情報

表 2 コーパスの量的情報 (1)

表 3 コーパスの量的情報 (2)

} & \multicolumn{2}{|c|}{ (単位：byte) } \\

表 4 コーパスの県別テキスト数

## 2.2 著作権処理

収集したデータを上述のような教育研究のために広く役立てることができるようにするために，著作権法上の問題を処理するよう取り組んた．著者が所属している大学の知的財産部と「文化庁発行の著作権標準テキスト」によれば，収集した作文データの利用法については次の可能性がある。

まず，何も著作権処理を行わない場合，収集した作文を分析することは著作権法上問題なく,作文の引用も一定の要件（文化庁発行の著作権標準テキスト「8．著作物などの例外的な無断利用ができる場合」記載）を満たせば侵害しないとされる。しかし，作文の複製については，授業の教材としての複製などを除いては著作権（複製権）を侵害する，とされる.

本研究で収集したデータは Web 上に公開されている作文であるため, 出典を明記すれば本研究論文中に引用することは問題ないと考えられる。しかし, 収集した作文データを上述のような教育研究のために広く役立てるには，複製権の問題を解消する必要がある．作文の著作権者は原則作文を書いた児童本人であり，未成年者の場合その保護者に帰属する。しかし，作文を Web サイトに公開する段階で，小学校側が保護者に許可を得て，小学校長に権利が移行している可能性があると考えられた．作文を書いた児童の保護者全員と直接連絡を取ることは困難であるため, 小学校長に連絡をとることを試みた. 著者が所属している大学の知的財産部門と相談の上作成した文書を，作文を Web 上に公開している小学校の校長宛に郵送し，作文文章をデータベースに採録し公開及び解析に用いることを許可するかどうか, その際学校名の公開をするかどうかについての可否を尋ね, 学校長名のサインを頂戴し, 一部を学校に保管し一部を返送してもらった。本来作文の著作権は作文を書いた児童ないしは保護者に帰属するため, 览童によって書かれた文章をホームページに公開する段階で小学校の方で保護者の同意を得ていない場合には，保護者の許可を得ていただけるよう便宜を図ってもらえるように依頼した。

コーパスに収録した 10,006 テキストの公開元となっている全 265 校の小学校長宛に上述の内容の文書を郵送した。その結果， 129 校から返信があり， 74 校からデータベースへの掲載と公開の許諾を得ることができた。掲載・公開が許可された作文を格納しているファイル数は 3,706

であるが, 今後協力的な小学校のホームページの作文が掲載されているぺージを随時閲覧し, 更新された作文があれば追加収集し，再度許可を得るなどのプロセスを経てより大きい言語資源としてゆく可能性があると思われる。以下では，本コーパスを実際に使用して分析を行った実用例について述べる.

## 3 言語学的利用 : 子供のオノマトペ学年別使用実態の推移

## 3.1 日本語のオノマトペ

オノマトペとは，仏語の “onomatopée”，もしくは英語の “onomatopoeia”に相当する．田守ら (田守, スコウラップ 1999)によると，オノマトぺはさまざまに定義されており，その定義は実に多様であるが，それらに共通している考え方は，オノマトぺと考えられている語彙の形態と意味の関係が恣意的ではなく, 何らかの形で音象徴的に結びついているということである.例えば「がたん」という語は，一般に現実の音を真似たものであると考えられている。「げらげら」「びりっ」「ひらひら」などの語は，それぞれ擬声語・擬音語・擬態語と呼ばれる。田守らが指摘するように，これらの概念が日本語においてオノマトぺという言語範疇と実際に対応するかどうかは本来検討が必要であるが，本研究では，擬声語・擬音語・擬態語をまとめて便宜的にオノマトぺと呼ぶ.

飛田ら (飛田，浅田 2001) は, 外界の物音や人間・動物の声を表現する方法はいろいろあるが,具象的な現実から抽象的な言葉に至るまでには，(1) 類似の音・声で対象の音・声を模倣する, (2) 音・声による対象の音・声の表現，(3)「映像」による対象の音・声の表現，(4) 文字による対象の音・声の表現, (5) 擬音語というような 5 つの段階を踏んでいるとしている. 本研究では, これらの 5 つうち，(5)にあたるものを擬音語とする。また，本研究では物音と人間・動物の声を分けずに，実際に音が出ているものの表現という観点でひとまとめにし，音の出ていない表現である擬態語と対をなすものとして，擬声語を区別せずに擬音語として扱うことにした。飛田らは，擬態語に関しても，音や声の表現とまったく同様に，外界の様子や心情の表現に， (1) 類似の様子で対象の様子を模倣する，(2) 音・声による対象の様子の表現，(3)「映像」による対象の様子の表現，(4) 文字による対象の様子の表現，（5）擬態語という５つの段階があるとしている。本研究では, これらの 5 つのうち (5)にあたるものを擬態語とした。

擬音語は外界の物音や人間・動物の声を表し, 擬態語は外界の様子や心情を表すと述べてきたが，その区別はそう簡単ではない．「雨がザーザー降っているよ」という発話において，話者が軒下にいれば，確かにザーザーで表現される現実音は聞こえてくるため，擬音語ということができる。一方, 建物の中からガラス窓越しに見るときなどは, ザーザーという音は聞こえなくとも，話者は激しく降る雨の様子が見えれば，「ザーザー降っている」と表現するだ万う。この場合, この「ザーザー」は雨が激しく降る様子を表す擬態語ということになる。このように，
元は外界の音を表す表現だったものが，その様子をも表す表現になったとき，擬音語と擬態語を区別することは容易でないばかりか，あまり意味のないことにもなる，以上のことを踏まえ，本研究では『現代擬音語擬態語用法辞典』(飛田, 浅田 2001) を参考にし, 擬音語, 擬態語, また擬音語とも擬態語ともとることができる語, の 3 つのパターンに分類し, 調査・分析を行った.

## 3.2 オノマトペ使用の学年別推移調査手順

作成した小学生の作文コーパスには, 各学年のテキスト数に大きな差が見られるため, オノマトぺ使用の学年別推移を観察するにあたり, オノマトぺの出現絶対数ではなく, 出現率による比較を行った．その出現率算出の際の母数には，10,006テキストの形態素の数を用いることにした. そこで, 各学年の全テキストに対して形態素解析を行い, 形態素に分け, その数を集計した.形態素解析には日本語形態素解析システムである茶筌 (ChaSen)の, version 2.1 for Windowsである WinCha を使用した。解析例を以下に示す：

(2) 原文

時間がたつにつれてひじきは、ぐんぐんへっていきます。ひじきの太さも細くなっていきます。

(URL : http://www4.i-younet.ne.jp/〜smihama/hijiki/hijiki10.html)形態素に分けた文

時間/が/たつ/につれて/ひじき/は/、ぐんぐん/へつ/て/いき/ます/。/ひじき/の/太/さ/ も/細く/なっ/て/いき/ます/。

形態素数 : 24 語

オノマトペを集計するにあたり，集計の対象となるオノマトぺの電子データ化を行った，才ノマトペには, 『現代擬音語擬態語用法辞典』(飛田, 浅田 2001)の見出し語 1,064 語を用い, それらを手作業で打ち込んだ。またその際, 擬音語をオノマトぺ 1 , 擬態語をオノマトぺ 2 , 擬音語とも擬態語ともとれる語をオノマトペ 3 という 3 つの分類情報も付加し, オノマトぺ辞書を作成した，飛田らは，元は外界の音を表す表現だったものがその様子をも表わす表現になったとき，擬音語と擬態語を区別することは容易でないし意味がないとし，このような語は「〜の音や様子を表す」という記述の仕方で統一するとしている. また, 音や声のみを表現する擬音語は「〜の音（声）を表す」とし，様子や心情のみを表現する擬態語は「〜の様子を表す」としている. 本研究でもこれらの記述を参照し, 下例のように各表現を分類した：

オノマトペ 1 : 擬音語（き一ん，ぱん，ぶーん）

オノマトペ 2 : 擬態語（するする，ころころ，どきどき）

オノマトペ 3 : 擬音語 + 擬態語（がーん, どんどん, ばしばし）
作成したオノマトペ辞書を用いて, コーパスからオノマトぺを抽出し, 出現数と種類数の集計を学年別に行った. オノマトぺは，ひらがなとカタカナで表現されるが，その二つの表現方法に違いが見られなかったため，同じオノマトぺであれば，ひらがなとカタカナを区別せずに集計を行った．また，集計の方法としては Perlを使用した，集計の際， 1 文字から 4 文字のものに関しては，(3)や (4)のように，才ノマトぺでないものが抽出される可能性があった. そのため，コーパスから抽出されたオノマトぺのうち，4文字以下のものについては一つ一つ目視で確認を行い，誤って抽出されたものを除去していった。

## (3) 誤抽出例

抽出すべき語：ぱく

私は谷口君の所へ行った時に、梅干作り用の塩がすっごくしょっぱくて大粒だった。

(URL：http://www.agri.gr.jp/kids/sakubun/2000/sakubun17.html)

## (4) 誤抽出例

抽出すべき語：ガー

例えば、ぼくが大好きなハンバーガーは、パンの材料の小麦の八九％、牛肉は六四\%を輸入している。

(URL : http://kids.yahoo.co.jp/docs/event/sakubun2004/contest/sakubun 03.html)

## 3.3 結果

子供の作文コーパスから抽出されたオノマトぺの出現数と種類を表 5 に示す。ここでオノマトぺの出現数, 種類数とは, A というオノマトぺが 4 つ, B というオノマトペが 3 つ抽出され

表 5 オノマトペの集計結果

た場合, 出現数は 7 , 種類の数は 2 となる：

以上の結果から，出現数と種類の数を全形態素数で割り，それぞれ表 6 に示されるように出現率を求め, 図 1 から図 2 のようにグラフ化した. グラフの横軸は学年を，縦軸は出現率を表している。ただし，種類の数は，学年が上がるに従い上昇する全形態素数と比例しないため, 種類の数を用いた出現率については参考程度として記載する。図 1 より, 出現数は 3 年生まで増え, それ以降は減少していることがわかる。また 4 年生以降は変化が少ない.

オノマトペの分類別での出現率をグラフ化した図 1 から顕著であるのは，擬音語としての用法（オノマトペ1）は学年を通して少なく，擬態語としての用法（オノマトぺ2）が多いということである.

表 6 オノマトペの出現率 [\%]

図 1 オノマトペ全体の学年推移

図 2 オノマトペの分類別学年推移（出現数のみ）

## 3.4 考察

オノマトペ使用の学年別推移を観察していくにあたり, オノマトぺの出現率の変化要因として，オノマトペで表されていたことが，意味の類似するオノマトぺ以外の表現で表わされるようになることがあるのではないかと考えた，そのため，以下の手順により，相互に意味が類似するオノマトぺと形容詞の出現率を学年別に比較することを試みた。

五感を表す形容詞 34 語（楠見，1995）のうち，意味が類似するオノマトぺが存在する「明るい」「うるさい」「臭い」「柔らかい」など 20 語を抽出対象とする形容詞とした。それぞれの形容詞と意味が類似するオノマトぺは，例えば「明るい」を『日本語大シソーラス』の索引で検索し，そのカテゴリ内にあるオノマトペ（「きらきら」「ぎらっ」「ぎらぎら」）とした. 各形容詞に対応するオノマトペが数多く見られたため，各形容詞との AND 検索により Google 検索エンジンにかけ，検索件数が多い順にオノマトぺを 3 個選定した。検索は 2009 年 10 月 12 20 日にかけて行った。その結果, 形容詞 20 個につき 3 個のオノマトペ, 合計 60 個のオノマトペが抽出対象となった。選定された形容詞とオノマトぺについては, それぞれの学年別の出現数とともに付録 1 に記載する。

これらの形容詞とオノマトぺを学年別に分類されたコーパスから抽出し，各々の出現数を集計した．抽出には grep コマンドを使用した．また，表記ゆれ・品詞活用などに対応するために正規表現を用いて抽出した（例えば，/(明る|あかる)(かろれた出力結果について目視で確認し，誤抽出・誤検索を除去しつつ集計した。その後，形容詞とオノマトペのそれぞれについて学年別に集計された総出現数を形態素数で割り，学年ごとの
出現率を得た. 結果は表 7 と図 3 に示す.

オノマトペの出現率が 3 年生を境に減少する原因として, オノマトペで表されていたことが,意味の類似するオノマトペ以外の表現で表わされるようになることがあるのではないかと考え，意味が類似する形容詞の出現率との比較を行った. しかし, 形容詞の出現率もオノマトぺと同様の推移を示し，予想通りの結果とはならなかった。

そこで次に, オノマトぺの出現率の変化要因を探るため, 千葉大学大学院安部朋世準教授による小学校の教科書にみられるオノマトぺに関する調查報告 (安部, http://www.u-gakugei.ac.jp/〜taiken/houkoku013.pdf) をもとに考察する.

安部は, オノマトぺが小学校（及び中学校）の国語教科書にどのように現れるかを調査している. 平成 16 年度の小 - 中学校国語教科書全て（各 5 種類）を対象として調査した結果, 各学年のオノマトぺ総数において, 最も多いのが中学 1 年の 1,041 で, 小学 2 年は 582 であることから, 小学 2 年の出現数の多さが特徴的であるとしている. 安部によれば, 小学 2 年で各教科書

表 7 形容詞とオノマトぺの出現率 [\%]

図 3 形容詞とオノマトぺの出現率推移

が「音をあらわすことば」や「かたかなで書くことば」を学習することによるものである。平成 10 年告示の小学校学習指導要領における国語では，第 1 学年・第 2 学年の〔言語事項〕「イ文字に関する事項」（ア）に「平仮名及び片仮名を読み、書くこと。また、片仮名で書く語を文や文章の中で使うこと。」とあるとのことである．また，『小学校学習指導要領解説国語編』には, その項目の解説として「指導に当たっては、擬声語や擬態語、外国の地名や人名、外来語などについて、文や文章の中での実際の用例に数多く触れながら、片仮名で書く語が一定の種類の語に限られることに気付くようにする。とあるということから，各教科書でオノマトぺを扱う学習が展開されていると考えられるとしている。本研究による小学生の作文にみられるオノマトペの出現率が 2 年生で顕著に高いという結果は, この小学生の教科書についての調査結果と整合性がある。 さらに，安部は，教科書においては，物事を描写する際に小学校低学年から中学年頃までは「オノマトぺを使用して描写するもの」あるいは「オノマトぺを使って描写することが望ましい」と認識されており，高学年以降になると，次第に「オノマトぺ以外の方法で描写するもの」あるいは「オノマトペ以外の方法で描写するのが望ましいもの」として認識されているとしている。この調査結果についても, 小学生の作文においてオノマトぺの出現率が高学年で減少しているという本研究の解析結果は整合性がある. 本研究による作文にみられるオノマトぺの出現率の解析結果は, 教科書による学習指導の成果あるいは子供の書き言葉への影響を定量的に示しているといえる。

以上より，本コーパスを用いることにより小学生が使用する言語表現の学年別使用実態の推移を分析することができ，国語の学習指導の効果指標として，言語習得や国語教育へ貢献できることが示された。また, 本コーパスを用いてオノマトぺと共感覚比喻の一方向性仮説の関係性について言語学的観点からより詳細な分析を行った研究として, 坂本 (坂本 2009) があり, 本コーパスの有効性はすでに示されつつある.

## 4 社会学的利用の可能性

## 4.1 調査対象と手順

作文には小学生が考えていることが反映されていることから, 本コーパスは何らかの社会学的テーマについて小学生が考えていることを調査するためにも利用できるのではないかと考え,現代の小学生が家族についてどのような捉え方をしているのかをコーパスから探ってみることにした．本コーパスの幅広い応用の可能性を示唆したい.

2.1 節に記載したが, 男子が書いた全作文数は 2,642 , 女子が書いた全作文数は 3,023 , 男女の別の記載がない作文数が 4,341 の合計 10,006 作文である. 性別（男・女・記載なし）に分類されたコーパスに対して家族に関する単語（家族語）を抽出し各々の出現数を集計した。単語の抽出には grep コマンドを使用した。表記ゆれの対応のため検索パターンにそれぞれ表 8 中の検
表 8 検索パターン

索パターンとして記載している正規表現を用いた。得られる出力結果には, 「母」から「酵母」「外反母趾」，「パパ」から「パパイヤ」，「はは」から「見るのははじめて」や「わははは」など，抽出対象とする家族語と関連のない語が抽出される場合がある. このような例は, 目視で確認し出力結果からは除外して集計した.

ただし，このようなテキストの抽出方法では，記述された文章が作文を書いた本人の家族について述べている文なのかどうかが判別できない. 実際 (5)や (6) の例のように，自分の家族以外の人を指しているものも多く見られたため，目視によりこのような文章を削除した．該当部分に下線を引いた。

（5）私は、ミニトマトを植えました。土がぐにゃぐにゃで足がつかなかったけどついたとこもあったよ。創麻君のお母さんとか、勇人君のお母さんが優しく教えてくれてとっても嬉しかったです。

(URL：http://www.agri.gr.jp/kids/sakubun/2000/sakubun13.html)

（6) 帰るとき、ある家族にあって、ふくろをもっていたので「何につかうんた？」とわたしのお父さんがききました。答えたのは、むこうのお母さんでした。「これにホタルをつかまえてかうんだよ」と言ったので、お父さんは、どなってしまいました。

(URL : http://www.nagano-ngn.ed.jp/higashjs/activities.html)

以上の手続きの結果, 作文を書いた本人の家族に関して書かれたと明確に判別できた作文を格納したファイル数（以下，作文ファイル数）および男女別の内訳は，表 9 の通りとなった.

家族について書かれている全作文中で，父母について言及されている作文とそれ以外の家族について言及されている作文との比率の差の検定を行ったところ $1 \%$ 水準で有意差がみられた $\left(\chi^{2}=(1, N=5,665)=46.650, p<.001\right)$. このことから子供にとって両親の影響が大きいこと
表 9 家族に関する作文ファイル数内訳

わかる。

男女ともに母親について言及している作文が最も多く, 次に父親について言及している作文が多いことがわかる．男子が書いた作文に占める母親について記述した作文と父親について記述した作文の比率の差の検定を行ったところ， $1 \%$ 水準で有意差がみられた $\left(\chi^{2}=(1, N=\right.$ $1,374)=7.166, p<.001)$. 同様に，女子が書いた作文に占める母親について記述した作文と父親について記述した作文の比率の差の検定を行ったところ，1\%水準で有意差がみられた $\left(\chi^{2}=(1, N=1,374)=18.576, p<.001\right)$. また，父について記述した作文における男女の比率も，母について記述した作文における男女の比率も比較したが， $5 \%$ 水準で有意差はなかった. このことから，男子と女子のどちらの方がより母親について記述しやすいかといった傾向はみられなかった。

## 4.2 分析

亀口 (亀口 2003) は, 小学生の標準的な家族のイメージを研究するにあたり, 兄弟姉妹や祖父母などが同居しているかどうかに関わらず，親子の関係に限定して研究を行っている．前節で述べたように，作文コーパス中でも，父親と母親に関する記述を含む作文ファイル数が顕著に多い.

本研究では，家族のイメージを探る上で，子供が父親や母親とのかかわりをどのように捉えているかという点に着目した。コーパスから抽出された自分の父母について記述している作文を格納しているファイルについて, 男女どちらが記述しているものか, 父母と何らかのやりとりをしているかどうか, そのやりとりの相手ややりとり自体に対する自分の何らかの感情・評価や行動を記述しているかどうかという観点から分類を行った.

分類したファイルについて, 父親と母親それぞれとのやりとりと, 子供の感情・評価や行動の共起関係を比較してみた。そして，父親と母親とのやりとりとそれに対する子供の感情・評
価や行動についての関係性の視覚化を試みた。手順としては，まず，抽出された母親と父親についての記述からやりとりと子供の感情・評価や行動に関する部分を抜き出し，やりとりと子供の感情・評価や行動の要素の頻度とそれぞれの要素間の共起頻度を集計した。結果は付録 2 に示す。ここで，やりとりもしくは子供の感情・評価や行動の要素が記述されていなかった場合は 0 とした。抽出されたやりとりと子供の感情・評価や行動の関係で，一度しか出てこない事例は削除し，頻度 2 以上のものを視覚化する対象要素とした. ただし，例えば図 4 において，父親が子供を「怒る」というやりとりにおいては, 子供の「怖い」という感情・評価との共起頻度と「好き」という感情・評価との共起頻度はそれぞれ1であるが，「怒る」との関係から出ている矢印は 2 本となるため，このような場合は視覚化している，視覚化に打いては，まず，父親と母親それぞれとのやりとりを矢印の線でつないだ。また，やりとりは実線の円で表現した。次に，やりとりと共起関係にある子供の感情・評価や行動を同じように矢印でつないだ。供の感情・評価や行動は点線の円で示した。やりとりに関する記述がなかった子供の感情・評価や行動については, 父親や母親と直接矢印でつないだ。矢印と共起頻度の値の関係性は, 図中に凡例として示した。

父親との関係性の視覚化結果を図 4 , 母親との関係性の視覚化結果を図 5 に示す. 父親と母

図 4 父親との関係性

図 5 母親との関係性

親両者との関係で共通して重要なやりとりは,「言う」であることがわかる．たたし，後でも考察するが，母親の場合の方がより強い結びつきが示されている.

まず，父親との関係性の視覚化結果を中心に考察する。父親との関係において興味梁いこととしては，母親とのやりとりでは挙げられていない「遊ぶ」というやりとりの要素について，「楽しい」，「嬉しい」，「おもしろい」という子供の感情が結びついていることがわかる。

父親と遊ぶことは子供にとって重要なコミュニケーションであることがうかがえる．亀口 (亀口 2003) も，父母ともに子供との絆の形成にはスキンシップが重要であることを述べており，中でも父親においては， やや乱暴に子供を宙に投げて受け止め, 肩車をするなど，子供を興奮させて喜ばせる類の筋肉を使う身体接触が大切であるとしている。母親の場合には，「しゃべる」,「聞く」といった言語的なやりとりに対して「楽しい」という感情が結びついているのに対し,父親の場合には，「言う」，「教える」といった言語的なやりとりに対しては「楽しい」という感情が結びついていない. また,「遊ぶ」というやりとりは,「ビデオに撮ってもらう」といった 「楽しい」という感情と結びついているその他のやりとりよりも強く「楽しい」という感情と結びついている. このような本研究の分析結果は, 亀口の考察を裏付けるものといえる.
次に, 図 5 に示す母親との関係性の視覚化結果をもとに考察する，全体として，母親とのやりとりは多様であり，その多様なやりとりから子供が何らかの反応を示していることがわかる.特に，母親の「言う」という行為は子供の作文に非常に多くみられ，数値的にも，「言う」は子供と母親とのやりとり全体の約 $25 \%$ 占めている。このことは, 子供にとって母親の発言が大きな影響力をもっていることを示唆している。 さらに，この「言う」という母親とのやりとりに対して,「うれしい」という子供の感情が非常に強く結びついている.「言う」は他の様々な子供の感情, 評価, 行動とも関係性があることも確認され, 子供にとって母親との会話が重要であることが示された，また，「嬉しい」という子供の感情は，母親とのやりとりの様々な行為と結びついていることもわかる.

父親との関係性と母親との関係性を比較してみると, やりとりの多様性は母親の場合の方が多く，父親が 16 種類であるのに対し，母親では 25 種類ある．また，各やりとりから子供の感情, 評価, 行動が喚起されている場合も，父親より母親の場合の方が多く, 父親では 11 種類なのに対し，母親では 21 種類に上り，ほぼ全ての母親とのやりとりに対して何らかの反応が示されている. 特に，母親とのやりとりから「うれしい」という感情に結びついている場合が非常に多く，母親が何かを「言う」と「うれしい」という感情が喚起されている。この上うに視覚化し，全体像を比較しやすくすることにより，各要素の数や広がりが母親の方が大きく，子供との関係性の強さと多様性が大きいことを確認できた。

以上の分析結果から, 小学生の作文コーパスを分析することによって，なかなか把握しにくい子供と子供をとりまく様々なもの, 社会との関係, 子供の心の中を垣間見ることもできることを示した。

## 5 むすび

日本の子供の書き言葉コーパスは非常に少ないという現状に着目し, 本研究では, 全国 4,950 校の小学校の Webサイトを訪問し, 公開されている作文について, 各テキストが子供の書いたテキストであることや学年などの情報を確認の上, 作文データの収集を行った. また, 2.2 節で述べた著作権処理によって, 収集したコーパスが教育研究のために広く利用されるようにするための取り組みを行った.

収集したコーパスの利用の可能性は多岐にわたると期待されるが，本研究では大人よりも子供の言語使用において豊富で多様な使用が観察されると予想されるオノマトぺに着目し, その学年別の使用実態の推移について調査した. その結果, オノマトぺの出現率は 2 年生が最も高く, その後は学年が上がるにつれ減少していくことが確認できた。本研究による作文にみられるオノマトぺの出現率の解析結果は, 教科書で用いられるオノマトぺに関する先行研究による調査結果と整合性があり, 小学校での国語学習指導の成果を定量的に示しているといえる.

さらに, コーパスの社会学的応用の可能性を示唆するため, 子供と父母との関係性について調査し, 父母とのやりとりとそれに対する子供の反応との関係性が，母親の場合の方が強いことなどを示した。

日本の子供の書き言葉を収集し分析した本研究が, 言語学, 教育学的研究はもちろんのこと,社会学など関連分野へ幅広く貢献できることを願う.

## 謝 辞

本稿に対して有益なご意見，ご指摘をいたたきました査読者の方に感謝いたします.また，本研究の開始時に助言くださった古牧久典氏と，著者の研究室に所属し，本コーパスの収集編纂に協力してくれた児玉公人君 (2004 年度所属), 佐々木大君 (2005 年度所属), 水越寛太君 (2007 年度所属)，小野正理君と清水祐一郎君（2010 年度現在所属）に感謝いたします。

なお，本コーパスについてのお問い合わせは, http://www.sakamoto-lab.hc.uec.ac.jp/をご参照下さい.

## 参考文献

安部朋世. 安部朋世「体験活動と言語教育」第 2 章小・中学校国語教科書にみられるオノ

マトペ. http://www.u-gakugei.ac.jp/〜taiken/houkoku013.pdf.

亀口憲治 (2003). 家族のイメージ. 河出書房新社.

松本裕治. 自然言語処理学講座奈良先端科学技術大学院大学松本裕治研究室.

http://cl.aist-nara.ac.jp/index.php.

坂本真樹 (2009). 小学生の作文にみられるオノマトぺ分析による共感覚比喻一方向性仮説再考.

日本認知言語学会第 10 回大会発表論文集, pp. 155-158.

田守育啓，ローレンス・スコウラップ (1999). オノマトペ一形態と意味一. くろしお出版.

飛田良文, 浅田秀子 (2001). 現代擬音語擬態語用法辞典. 東京堂出版.

## A 付録

## A. 1 オノマトペの集計結果

3.4 節の考察で用いた, 五感形容詞とオノマトぺの集計結果を表 10 に示す.

## A. 2 視覚化のためのやりとりと子供の感情, 評価, 行動の分類結果

4.2 節の分析で図 4 および図 5 を視覚化するための, 父親ないし母親とのやりとりと子供の感情・評価や行動に関する集計結果を表 11 および表 12 に示す.

表 10: 五感形容詞とオノマトペの Google 検索共起数および学年別出現数

表 11 父親の分類結果

表 12 母親の分類結果

## 略歴

坂本真樹（正会員）：1998 年東京大学大学院総合文化研究科言語情報科学専攻博士課程修了. 博士 (学術). 同年, 同専攻助手に着任. 2000 年電気通信大学電気通信学部講師, 2004 年同学科助教授を経て, 2010 年より同大学大学院情報理工学研究科総合情報学専攻准教授. 日本認知言語学会, 日本認知科学会, 電子情報通信学会, Cognitive Science Society 等各会員.