The 19th Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence, 2005

1B1-03

コンテクストに依存するテクスト生成の実現
Realization of Text Generation Depending on Context
高橋 祐介*1

小林 一郎*2

Yusuke Takahashi

Ichiro Kobayashi*1

理化学研究所 脳科学総合研究センター
Brain Science Institute, RIKEN

菅野 道夫*1**
Michio Sugeno*2 お茶の水女子大学理学部

Faculty of Sciences,
Ochanomizu University

This paper describes the text generation using the Semiotic Base. Conventional text generation requires
input information which previously depicts the structure of text to be generated and rarely uses contextualinformation. In contrast, this paper suggests a context-sensitive method in which to generate texts by using
constraints on the use of the linguistic resources organized into the Semiotic Base.

1. はじめに
本稿では選択体系機能言語学（SFL）[Halliday 2004]に基づく資源を用い、コンテクストを利用するテクスト生成について述べる。このテクスト生成において、本稿はコンテクスト情報を最大限に用いることを試みる。さらに、入力情報を最小限にし、かつ言語の体系に由来する制約を最大限に用いることも目指す。
本稿は以下の理由で入力情報とコンテクスト情報を論ずる。
まず、初期情報として生成文字列の統語構造などの豊かな情報を入力とするテクスト生成は、複数の文字列候補が生ずる事態は避けられるものの、言語資源を最大限に用いているとは言い難い。さらに、本稿の視点に立つと、コンテクスト情報はテクスト生成において必要であるにもかかわらず、多くのテクスト生成システムにおいてその取り扱いは不十分だからである。
本稿は、既存の SFL に基づくテクスト生成システムにおける問題点を取り上げた後、言語の体系に由来する制約に基づいて文字列を生成するための最小の入力情報の仕様について考察する。続いて、入力の仕様に影響を与える要素として、コンテクスト情報に関する論点を取り上げ、コンテクスト情報に基づくテクスト生成のプロセスについて考察する。さらに、本稿の提案するアイディアに基づくテクスト生成プロセスのシミュレーションを提示する。

2. 背景と問題点生成に必要な言語特徴をほぼ直接的に指定するので、容易にテクストの生成ができる。しかし、なぜ所与のコンテクストにおいて当該の SPL が入力情報として与えられるのかについては、議論の余地がある。
(p1 / class-ascription:domain(A2 / adder:identifiability-q identifiable):range(B1 / binary-operator: identifiability-q notidentifiable))

図 1 SPL [Matthiessen 1991: Figure 12.7]
また、入力情報に関しては構造化という問題も存在する。本稿の筆者らは以前概念フレームを入力情報として用い、フレーム内の概念とスロットを言語特徴と意味役割に変換することによって選択体系網に記載されている特徴を特定するという手法でテクスト生成を提案した[Takahashi 2004]。しかし、このように生成文字列の統語構造をあらかじめ指定する手法は、言語資源として与えられている言語の体系に内在する制約を十分に利用しているとは言い難い。

ask-propositon
speakersecretary

ここでは、既存の SFL を用いたテクスト生成システムを概観しつつ、入力情報とコンテクスト情報に関する問題点を述べる。

userchanging
agent

objectbody

2.1 入力情報
一般に、テクスト生成の入力には、その入力情報が要求される動機が必要である。しかしながら、本稿の筆者らは、従来のSFL を用いたテクスト生成システムにおいては、なぜ当該の入力情報が要求されるかについて、入力情報の内容そのもの、およびコンテクスト情報との連関の双方の観点から、十分な考察が行われてこなかったと考える。
例 え ば 、 Penman[Matthiessen 1991] は SentencePlanning Language（SPL: 図 1）という形式によってコンパイルされた入力情報を持っている。このテクスト生成システムはSPL を用いて詳細な言語特徴を取得し、その特徴から選択体系網（system network）と呼ばれる決定木状のネットワークをたどることによってテクストの特徴を決定する。SPL はテクストのcontent

hearerqualifiedsummer-greeting-card
図 2 概念フレーム[Takahashi 2004]

2.2 コンテクスト情報
既 存 の SFL を 用 い た テ ク ス ト 生 成 シ ス テ ム の 中 に は 、COMMUNAL[Fawcett 1993] や MULTEX[Matthiessen1998]のようにコンテクストに関連する情報を用いるものもある。
しかし、両者とも SFL に由来するコンテクスト情報を十分に利用しているとは言えない。COMMUNAL においてはインタラクションの参与者の社会的関係から結果的にテクストが持つ性質が考慮されているが、社会的階層関係や社会的距離そのもの連絡先：高橋祐介，独立行政法人理化学研究所 脳科学総合**2005 年 4 月より、菅野は同志社大学文化情報学部に異動。
研究センター 脳数理研究チーム，埼玉県和光市広沢 21，Tel: 048―462-1111(内線 7165)，Fax: 048-467-9693， - 1 E-mail: tkhsysk@brain.riken.jp

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を直接的に取り扱っているわけではない。また、MULTEX では、テクスト生成のための複数のドメイン知識（たとえば海外における天気予報や感染症情報など）の使用を通じてコンテクスト情報が考慮されるが、この種のドメイン知識はコンテクスト情報の一部に過ぎない。

3. テクスト生成の手法
ここでは、本稿におけるコンテクスト特徴の扱い方を示し、入力情報となる「グローバルプラン」について説明し、さらに本稿において使用される資源を提示する。

3.1 選択体系機能言語学と選択体系網
SFL において、テクスト分析の対象はコンテクスト（context）、意味（meaning）、語結合（wording）、表現（expression）の四つに分層化される。表現層以外の層は観念構成（ideational）、対人 （ interpersonal） 、 テ ク スト形 成 （ textual）の、メタ機能（metafunction）と呼ばれる三つの機能群に類別・分析される。
各 層 に お け る そ れ ぞ れ の メ タ 機 能 は 選 択 体 系 網 （ systemnetwork）と呼ばれる決定木状のネットワークの集合として記述される。なお、選択体系網の具体例は後出の図 8 を参照のこと。
選択体系網はテクストの意味を決定するための選択肢の集合である。SFL に従うと、意味を決定する過程はテクストとして現れうる複数の選択肢の中から言語特徴を選択するというものであり、それらの選択肢は言語資源として与えられる。これらの候補はシステム（system）と呼ばれ、それらのシステムの集合が選択体系網と呼ばれる。また、選択体系網を構成する各特徴には、具現制約（realization statement）と呼ばれる言語資源を選択するための制約が付随されている（図 8 では四角で囲ってあるもの）。

コンテクストの選択体系網は活動領域、役割関係、伝達様式の組み合わせとして指定される状況のコンテクストを決定する役割を担う。さらに、それぞれの選択体系網に付随する具現制約によって、選択されたコンテクスト特徴に関連するステージと言語特徴とが指定される。
ステージベースは所与のステージにおけるコミュニケーション行為の資源である。ステージにおけるインタラクションはステージベースに格納されている複数のステージを組み合わせることによって取り扱われる。コンテクスト選択体系網において具現制約にステージが記載されている特徴が選択された場合、それに対応するステージベースの資源が活性化される。個々のステージにおいて活性化される資源として、ステージベースは処理（理解または生成）すべき文字列を指定するためのグローバルプラン（次項にて詳述）と呼ばれるテンプレートを格納する。
概念辞書は所与の状況において使用されるすべての概念を格納し、概念と言語特徴との対応関係とを記述する。加えて、個々の概念は同一のコンテクストにおける他の概念との階層関係を持つ。
状況特化辞書は個々の状況において使用される語彙項目を格納する。既に述べた通り概念辞書には所与の状況におけるすべての概念を記載しているが、概念辞書に登録された概念の言語特徴は状況特化辞書によって説明されるということを意味する。
Contextual
System Network

Stage Base

Realization
StatementStageStage

Realization
Statement
Concept Repository
Situation Type

3.2 コンテクストとコンテクストベース
SFL において、コンテクストは文化のコンテクスト(context ofculture)と状況のコンテクスト(context of situation)とに分類されるが、本稿の枠組みでは状況のコンテクストを取り扱う。状況のコンテクストは活動領域（Field）、役割関係（Tenor）、伝達様式（Mode）の三項の組み合わせとして表現される1。活動領域とはインタラクションにおける社会的活動そのものの性質を指す。
役割関係とはインタラクションの参与者間の対人関係の性質のことである。伝達様式とはインタラクションにおいて使用される媒体の性質である。SFL ではこれら三つの値が一定の範囲内にある（ほぼ共通のコンテクストを持つ）インタラクションはテクストとして類似の展開を示す（ほぼ共通のテクストの流れを示す）ものとされる。このとき、テクストの展開はコミュニケーションにおいて果たす機能に応じて設定された複数のステージの組み合わせとして類型化され、このように類型化されたテクストの展開の仕方は、ジャンル構造（generic structure）と呼ばれる。
コンテクストベースは SFL に依拠してコンテクストを取り扱うためのデータベースである。このデータベースは活動領域、役割関係、伝達様式の選択体系網を主要構成要素とし、ジャンル構造に基づくインタラクションを構築するために用いられるステージベース、所与の状況における概念を格納する概念辞書、所要の状況で使用される語彙を格納する状況特化辞書によって補完される。コンテクストベースの構造は図３の通りである。2

1 なお、活動領域は観念構成、役割関係は対人、伝達様式はテクスト形成の各メタ機能に対応する。
2 [Takahashi 2004]では、ステージベースを主要構成要素

・Generic Structure isexpressed by the
combination ofrealization statements

Linguistic Resources

Situation Specific Dictionary図 3 コンテクストベース

3.3 グローバルプラン
グローバルプランはテクストとして現れる概念と文字列の最終的な形を決定するためのテクスト形成的情報とを格納する。ただし、グローバルプランは生成文字列の統語構造をあらかじめ直接的に与えるような情報はもたない。つまり、単にテクストに現れうる概念を列挙するのみである。もっとも、本稿の手法は概念間の階層関係は与えてはいるが、この種の階層関係は文字列が持つ統語的依存関係を与えるようなものとは全く異なる。
グローバルプランに格納される概念はメタ機能に応じて観念構成的概念、対人的概念、テクスト形成的概念に区分される。
こ の う ち 、 観 念 構 成 的 概 念 は domain-action と domain-としたが、本稿では補完構成要素とした。ステージベース
を補完構成要素とした場合、コンテクストベースはパラディグマティックな構成要素（コンテクスト選択体系網）とシンタグマティックな構成要素（ステージベース）とに分割されるが、このような構成では、理論的な整合性がとれない。つまり、理論に忠実に従うならば、シンタグマティックなテクストの展開（ジャンル構造）はパラディグマテ
ィックにコンテクスト選択体系網内で指定されている具現制約を用いて指定されなければならない。[Butt 2004]参照。

-2-

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concept に区分される。domain-action とは生成文字列において 表 現 さ れ る 動 詞 的 概 念 を 指 す 。 domain-concept と はdomain-action として表現される事象の参与者である。対人的概念は本稿の枠組みでは speech-function と呼ばれ、話し手が聞き手に伝達する対人的意味を担う。テクスト形成的概念はグローバルプランに現れる概念の情報として、主に所与のコンテクストにおける情報の新旧にかかわる概念の位置付けを表す。
なお、グローバルプランは、図 4 の左側のような形でステージベースに格納される。
グローバルプランはコンテクストの影響を受け、それに応じて変形する。この際、グローバルプランに記載されている概念のいくつかがコンテクストに応じてより特定的なものに変化する。さらに、グローバルプランがコンテクストに応じて変化するとき、テクスト形成的情報が追加されることがある。この情報はユーザから要求されるテクスト形成的語彙文法特徴として記述される。なお、
この種の情報は複数の文字列を生成する可能性を残してもよい
場合には不要なこともあるが、最終的な生成文字列の形を一つに絞る必要がある場合には要求されるのが普通である。よって、この種のテクスト形成的情報はユーザによって指定される。図４の右側はコンテクストの影響を受けて変形したグローバルプランを示す。実際の生成文字列は変形したものから作られる。
G P a da pted to c o ntex t

GPConcepts::
Ideational:
domain-concept body document user
domain-action changing
Interpersonal: ask-proposition
Textual: old new theme
Constraints to concepts
old/document#"old" concept must be conflated with "document"
new/body#"new" must be conflated with "body"theme elliptical userC o nt ex t::
F ie ld ： c r e a t in g a s u m m e r -g re e t i n g -c a r dT e n o r： U s e r vs . S e c re t a ry
M o d e ： L e t t e rs b y d is p la y
C o nc e p ts ::Id e a t io n a l:d o m a in - c o n c e p t b o d y s u m m e r-g re e t in g -c a rd u s e r
d o m a in -a c t io n c h a n g in g
In t e rp e r s o n a l: a s k -p ro p o s it io nT e x t u a l: o ld n e w t h e m e
C o n s t ra in t s t o c o n c e p t so ld / s u m m e r-g re e t in g -c a r dn e w /b o d yt h e m e e llip t i c a l u s e r
Te x t u a l c o n s t ra in t s : :t h e m e e llip t i c a l u s e r
im p lic it -t o p ic a l-t h e m et h e m a t ic - a g e n t - s u b je c t

図 4 グローバルプラン：ステージベースに格納される原型（左）と、コンテクストに応じて変化したもの（右）間の依存関係が SFL に基づき選択体系網を用いて指定される。
この段階までの状態を図示すると図 6 のようになる。

4. シミュレーション
本節では以下のシナリオを用いたシミュレーションを提示する。
本稿で問題にするのは、秘書が発話する最後の文である。
秘書：暑中見舞いをどなたに送りますか？
ユーザ：友人と会社の同僚です。
秘書：暑中見舞いの文面を変えますか？

Input Information(Global Plan
Adapted to Context)

Systemnetworks

Situation Type
(Embedding Concept
Repository)

Dependency
Structure

Ideational Meaning:domain-concept
domain-action

SystemnetworksInterpersonal Meaning:speech-function

Grammatical Relations
Systemnetworks

Textual Meaning:
Lexicogrammatical
Constraints

SSD

Lexical Items

Final Structure
Lexical Selection

concept

user

Ideational

Actor
Agent

summergreetingcard

bodychanging

GoalMedium

Procinterpersonal

文字列生成のプロセスは図 5 に示す通りである。本シミュレーシ
ョンの出発点コンテクストに応じて変化したグローバルプラン（図4 右）に示す通りである。
Situation Type(Embedding ConceptRepository)の(no)StringOutput::
GeneratedText

図 5 生成プロセス

textual

図 6 観念構成的意味
図 8（次頁）は意味選択体系網のパスを根本に向かってたどり、必要な語彙文法特徴を検出する過程を図示したものである。各
特徴に付随する具現制約は語彙文法特徴のパスの末端が記載されているので、語彙文法選択体系網の該当する特徴から同様にパスをたどり、具現制約に付随する統語的特徴を検出する。
次に対人的意味を決定して生成文字列の大まかな文法関係を確定する。ここでは概念辞書で対人的概念（speech-act）を検索し、選択体系網で具現制約を検索する。本シミュレーションでは、”ask-proposition”を参照し、意味特徴と語彙文法特徴のパスの末端を取得する。続いて獲得した特徴から選択体系網のそれぞれのパスをたどることで必要な具現制約を取得する。このステップで、図 7 のように主述関係等の文法関係が確定する。

生成プロセスは観念構成的情報の処理から始まる。はじめに概念辞書を用いて domain-action 概念と意味特徴との対応関係を検索し、意味特徴のパスの末端を取得する。この例の場合、まずグローバルプランの”changing”を参照し、対応する意味特徴のパスの末端を取得する。次いで、獲得したパスの選択体系網をたどることによって関連する具現制約を取得する。このステッ プ で は domain-action 概 念 で 表 さ れ る 事 象 （ 過 程 構 成transitivity）の参与要素がどの概念で担われるかという、概念の(no)Stringconcept

user

Ideational

Actor
Agent

summergreetingcard

bodyGoalMedium

Interpersonal
TextualProc
Predicator Negotiator

Rheme* Not yet decided: Subject

図 7 対人的意味-3-changing

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fg-contact
preselect mat-contact if no-grammatical-metaphoric-figure
fg-elaborating

start

preselect mat-elaborating if no-grammatical-metaphoric-figure
fg-alteration
preselect mat-alteration if no-grammatical-metaphoric-figure#lexify Process "kidoo-suru" etc.

fg-despositive
preselect despositive if no-grammatical-metaphoric-figure
fg-enhancing
insert SpatialExtent
preselect mat-enhancing if no-grammatical-metaphoric-figure

fg-doing-to-with

fg-extending

conflate Actor Agentinsert Goal
conflate Goal Medium
preselect Goal el-thing or sq-element
preselect mat-doing if no-grammatical-metaphoric-figure

preselect mat-extending if no-grammatical-metaphoric-figure

applytem#insert#insert
#ins
saved
#ins
#ins

fg-attachment

input

preselect mat-attachment if no-grammatical-metaphoric-figure#ins

fg-detachment
preselect mat-detachment if no-grammatical-metaphoric-figure
fg-transfer
preselect mat-transfer if no-grammatical-metaphoric-figure
fg-givingfg-receiving

fg-means-specified *
insert Circumstancepreselect Circumstance ph-cir-means#preselect means-specified if no-grammatical-metaphoric-figure
fg-creativel

flhf

fg-means-unspecified#preselect means-unspecified if no-grammatical-metaphoric-figure

図 8 意味選択体系網からの具現制約の獲得
さらに、グローバルプランに記載されるテクスト形成的語彙文法特徴を基にテクスト形成的制約を求め、文字列の最終的な構造を求める。このステップでも、グローバルプランを参照し、そこから選択体系網をたどることによって必要な具現制約を求める。
ここまでで、図 9 のように概念に対応する語彙項目以外の生成文字列の構造が確定する。なお、下図で灰色に塗りつぶしてある部分は、省略の処理がなされ、実際の文字列には現れない。の(no)は(wa)Stringを(o)summergreetingcard

concept

user

Ideational

Actor
Agent: overwritten

Goal
Medium: ngrp-participant-obody

interpersonal

Subject

Complement

textualTopicalTheme: implicitか(ka)changing
Proc
Predicator

Negotiator:
final-ka

最後に、状況特化辞書を用いて語彙項目の選択を行う。ここでは、状況特化辞書を使って状況に最も適した語彙表現を選択する。本シミュレーションで”changing”に対応する語彙項目を選択する場合、まず”changing”と状況”service encounter”をキーとして語彙項目の候補を選択する。続いて頻度情報を参照し、状況に照らし合わせて最も適切と思われる「変えます」を選択する。同様の処理が他の概念についても処理され、図 10 の生成文字列が出力される。
暑中見舞い(syotyuu-mimai)

concept

summer-greetingcardの(no)本文(honbun)

を(o)

body

Ideational

Goal
Medium: ngrp-participant-ointerpersonal

Complement

textual[Butt 2004] David G. Butt, M.A.K. Halliday, Christian
M.I.M. Matthiessen, Kazuhiro Teruya and Wu
Canzhong: Review Report on the Research Results ofthe Lab. For Language-Based Intelligent Systems,
BSI, RIKEN，2004, 言語知能システム研究チーム 『研究成果報告書』 独立行政法人理化学研究所脳科学総合研究センター, pp. 163 – 178, 2005.
[Fawcett 1993] Robin P. Fawcett, Gordon H. Tucker, andY.Q. Lin, How a systemic functional grammar works:
the roles of realization in realization, H. Horacek andM. Zock (Eds.) New Concepts in Natural Language

Generation: Planning, Realization and Systems,Pinters, London and New York, pp. 114-186, 1993.

Rheme

図 9 テクスト形成的意味

String

参考文献

変えます(kae-masu)か(ka)[Halliday 2004] M.A.K. Halliday and Christian M.I.M.
Matthiessen: An Introduction to Functional
Grammar，Third Edition，Arnold, 2004．
[Matthiessen 1991] Christian M.I.M. Matthiessen andJohn Bateman, Text Generation and Systemic-Functional Linguistics: Experiences from English andJapanese, Pinter, London, 1991.
[Matthiessen 1998] Christian Matthiessen, Lichen Zeng,Marilyn Cross, Ichiro Kobayashi, Kazuhiro Teruyaand Canzhong Wu, The Multex generator and its
environment:
applicationanddevelopment,

Proceeding of the 9th International Workshop on
Natural Language Generation (INLG-98), Niagara-changing
Proc
Predicator

Negotiator:
final-ka

Rheme

図 10 生成文字列とその構造

5. まとめon-the-Lake, pp. 228 – 237, 1998.
[Takahashi 2004] Yusuke Takahashi, Ichiro Kobayashi,
Michiaki Iwazume, Noriko Ito and Michio Sugeno:
The Contents and Structure of the Context Base, andIts Application, J.L. Vicedo et al (Eds.) Advances in

Natural Language Processing, 4th International
Conference, EsTAL 2004, Alicante, Spain, October 2022, 2004, Proceedings, Lecture Notes in Artificial

本稿はテクスト生成のための最小の入力について論じ、さらにコンテクスト情報を用いたテクスト生成の方法も提示した。
入力情報として本稿で用いたグローバルプランは、テクスト生成に必要な概念のリストとテクスト形成的制約によって構成され、セミオティックベース内のステージベースに埋め込まれる。また、テクスト生成において、本稿では選択体系網を探索し、言語特徴に付随する具現制約を参照するという方法を選択した。以上の方法を用いて、本稿では言語資源として与えられる言語体系内の制約を十分に活用することで最小の入力情報によるコンテクスト依存のテクスト生成を提示した。

Intelligence 3230, Springer-Verlag, pp. 103-114, 2004.

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