The 19th Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence, 2005h 2D1-02 i

複層意味フレーム分析の紹介
領域を問わないオントロジー構築のための効果的な前処理としてMultilayered Semantic Frame Analysis Serves as a Preprocessing for Domain Ontology Construction
黒田 航∗1高梨 克也∗2竹内 和広∗3井佐原 均∗4Kuroda, Kow

Takanashi, Katsuya

Takeuchi, Kazuhiro

Isahara, Hitoshi∗1∗3∗4 情報通信研究機構 けいはんな情報通信融合研究センター
National Institute of Information and Communications Technology∗2 東京大学大学院 情報学環
Interfaculty Initiative in Information Studies, University of Tokyo

This paper introduces Multilayered Semantic Analysis (MSFA), which has been developed as a framework forsemantic role tagging. We suggest that besides its usability for semantic annotation/analysis, MSFA would also
serve as a useful heuristic procedure at the “preprocess” stage for domain ontology development due to its ability
to reveal links from natural language to world knowledge.

1.

はじめに私たちは以下で (B) のアプローチの一例を示す．これが本当にうまく行く手法なのかは未知数だが，効率的なオントロジー開発には，おそらく (A) の一本槍よりは (A), (B) の両面作戦が必要であり，有効であると私たちは考える．

オントロジーが何であるかに関して相当に広い定義を考えても，私たちの研究は，オントロジーの理論，構築，利用のどれにも属さない．その位置づけは，おそらく「言語科学者が行う自然言語の分析とオントロジー研究の (意外な) 接点」のようなものだろう．私たちはオントロジーの専門家ではないので，オントロジーの理論，開発の現状に関する無知に基づき，安易な提案，主張を行なう可能性がある．その点は大目に見て頂きたい．私たちの提案が仮にオントロジー研究ではすでに「自明なこと」に属している可能性はある．ただ，部外者の私たちには，[7, 8] のような成果紹介があるにしても，オントロジー開発の「内実」を知ることは困難だったし，これを相互に知ること自体，価値がないことではない．実際，言語の意味分析とオントロジー研究の接点は，少なくとも部外者である言語学者が前述のような基本文献から簡単に「見て取れる」内容でないのはまちがいない．以上の注意の下で，本論に入る．

2.

2.1 文章の複層意味フレーム分析
私たちの論点は以下の通りである: 私たちは将来的に「深い」意味処理を可能とする言語資源として，意味 (役割) タグつきコーパスを構築するという目的 [5] のために複層意味フレーム
分析 (Multilayered Semantic Frame Analysis (以下 MSFA と略す) と呼ぶ言語の意味の記述法を開発した [4]．MSFA は平均的な理解能力をもったヒトが文 s を読んだり，聞いたりしたときに理解する内容 (の明示化可能な部分) を s に関与する複数の意味フレームが統合された状態として指定する手法である．
私たちは MSFA を定義するにあたって，Berkeley FrameNet [2]の考えを参考にしながら，それを拡張した．

2.2 複層意味フレーム分析の解説
私たちは，ヒトが文 s を理解するとは，s を聞いて (あるいは読んで)，何らかの「状況」を思い浮かべることであると考え，この意味での状況を構成する要素を表 1 に示した形で一つ一つ文章にタグづけすることを意味役割タグづけと呼んでいる．MSFA は意味役割タグづけのための一手法である．
2.21 MSFA の実例: 例えば (1) の MSFA は，表 1 に示す表である．

概念体系の明示化としてのオントロジーと言語の意味分析の関係づける

部外者的な立場から見る限り，AI の分野では (A) オントロ
ジー構築は対象領域 D (工学, 生物学, 法律) を先に限定し，その実現手段の一つとして D に関連した自然言語の表現集合を収集し，それらの概念分析を行なうのが典型的な手法であるように思われる．これは目的志向的で，トップダウン的傾向の強いアプローチである．領域固有のオントロジーが存在するという前提が出発点にあり，それを効率的に抽出，表現するための技術としてオントロジー工学のようなものが存在する．
これはオントロジー開発の有効で正当な手法であることはまちがいないが，唯一無二の手法ではないだろう．(A) を補完するやり方として (B) オントロジー構築の対象領域を先に限定せず，言語の意味分析を広い意味でのオントロジー構築の作業工程の一つ (少なくともその前処理) であると見なすアプローチもありうるを私たちは考える．これは (A) に比べ，ボトムアップ的で汎用的である．

(1) 空腹のライオンがインパラの群れを襲った．
(2) スズメバチの大群が子供たちを襲った．
(3) 大型の台風が九州 (の人々) を襲った．
(4) 覆面の男が都銀の支店を襲った．

連絡先: 第 1,3,4 著者は {kuroda,kazuh,isahara}@nict.go.jp，
第 2 著者は takanasi@iii.u-tokyo.ac.jp1

表 1 に示した意味フレーム群が (1) の理解内容を近似するのに十分に網羅的だと主張したいわけではないが，この表 1 から示唆されるのは，MSFA は意味フレームという記述形式を媒介にして世界知識と言語との結びつきを特定する効果がある，ということである．
例えば，F8: h 狩り i という活動は次のようなフレームとして記述される:

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

F1F2F3F4F5F6elaborates
F-to-FF2;Relations constitutes F3Frame
感覚
感覚
欲求の満足 食物摂取
集団化
自衛Name
空腹空腹(感）感覚
欲求*
GOVERNO*
GOVERNOR*
GOVERNOR
目的*
手段
GOVERNORのMARKER
ライオン
空腹者
感覚者
欲主
食物摂取者
外敵が*
インパラ
行動者
自衛者のMARKER*
目的
GOVERNOR
群れ
GOVERNO
手段
*
食物*を*
*

F7F8F10F11F12F13F14F15F16F17F18

状態変化

使役

非生存

逃亡

生存[1]

生存[2]

elaborates
F13
攻撃

狩り

捕食

選択

殺害

死亡

脅威

目的

攻撃者
MARKER

狩り手

捕食者

選択者

標的

獲物

獲物の種類

除外項
候補

獲物の状態
獲物

殺害者

:EVO
選択項
犠牲者:EVOGOVERNOR

使役者

死亡体

変化体

被役者

外敵

脅威

逃亡者

生存者

GOVERNO

理由生存者

非生存者

MARKER

手段

**
襲っ
た

F9

GOVERNOR

手段

目的

GOVERNOR

GOVERNOR
EXTENDER

手段

起こされた
事態
目的?
副作用
目的

逃れた災難
GOVERNOR 結果状態
死因

理由

理由

図 1: (1) の MSFA

(5) { h 狩り手: ライオン (x) i が, h 獲物: インパラの群れ (y) iを, h 手段: F7: h 攻撃 i し i て, h 目的: F9: h 捕食 i i のために, . . . , h GOVERNOR: 捕獲 i する }2.22 意味役割タグづけの効用: (1) で「インパラ」が例えば
h 狩り i の構成要素である h 獲物 i という意味役割の実現値であるという情報が明示されることの効果は，言語理解の際に心内に構築される「理解内容」に (近似的) 記述を与えるという目的からすると非常に大きい．このようなタグづけ例が大量にあれば，従来は不可能であった「深い」意味処理が可能になるだろうと期待されている．
(1) の理解は (5) のレベルの記述が与えられたときにようやく達成される．これは (1) の理解内容と (3) や (4) の理解内容を比較すれば明らかになることである．記述にどれも同じく「襲う」という語が使われているけれど，(1, 3, 4) で記述されているのは，まったく異なる状況である．この点は，例えば，
表 1 の (1) の MSFA と表 2 の (3) の MSFA の比較から十分に明らかであると思う．

この記述を構成する { h 狩り手 i, h 獲物 i, . . . } を意味役割と呼ぶ．意味役割は [8, p. 178] の言う「ロール」概念とよく似ている．私たちが意味フレームと呼ぶ概念構造は，このような意味役割の組織化の単位である．
この意味での意味役割の集合が所与のものとは私たちは考えず，実際の文章の解析を通じて特定し，記述し，再利用可能な形で体系化してゆこうとしている．意味役割タグづけは，そのような体系化の作業と同時並行的に行われる．
私たちは，状況とは { 狩り, 逃亡, . . . } のような活動や出来事の束であると想定している．従って，私たちの言う (意味)
フレームの多くは (AI で受け入れられているようなモノのモデル化ではなく) 状況を構成する活動や出来事のモデル化である．状況を構成する個別的な活動や出来事の特徴づけが個別的な意味役割という形で特定されることになる．この意味での意
味フレームは，上位オントロジーで成立するような一般的な推論規則から演繹できないような個別的な情報をパッケージ化する単位であると考える．
!"!#

!$

!%

,-./0

123

45
<=>?
>?
<=678-9/:: 678-9/:: 678-9/:: 678-9/::/.;
/.;
/.;
/.;

"
#$XYKbZ[]^_`a_cde%fg

45h&p'(bb)b*b"+}~"""#b‚Kƒ„…

"$"%"&‡ˆ‰Š>?
hiaed>?h!&!'@ABC

Z[\Z[\@Ahjk!(!)!*!"+
IJK5 5OKP<DL
Q678-9/:: EFGH
678-.8:/ 678-9/::/.;
MN;/.;
Z[\lU!""!"#!"$RSTU

VWRyTU
ziaed

2.3 MSFA とオントロジー研究との接点
表 1 の F7: h 攻撃 i は「x が y を襲う」の辞書的意味，あるいは語義 (word sense) の一つだと見なせる．実際．語彙大系 [3]にある「襲う」の三つの定義の一つ∗1) は F7 と概ね一致する．
問題は，このような語義が与えられただけでは，(1) の状況レベルの理解内容は特定されたことにならない，という点にある．理解内容の特定が課題である場合，語義の脱曖昧化は解決のための手段というより，むしろ結果である．
「x が y を襲う」の基本的意味が例えば h x が y に (特に予期，予防できない仕方で) 危害を加える i のように抽象的に与え，(1, 2, 3, 4) で達成される具体的理解との差分を「推論」で補えばよいか? そのようなアプローチは過去に幾つも提案されたようだが，それによって一般的な形で解答を与えるのは不可能である，というのが過去の研究の結論であるようだ．これは「推論は基本的に事例ベースだ」と言う見解が AI の一部に定着している点 [1] にも伺えるのではないかと思う．
実際，(3, 4) の場合とは異なり，F7 は (1) では F8 と結びつかないと意味をなさないが，F7, F8 の結びつきは無条件ではない．(2) では F7 の目的は F8 ではなく，h 自己防御 i である
これが示唆しているのは，F8: h x が y を狩る i は { h y が x から逃げる i，h y が x から身を守る i，h y が x (の攻撃) を警戒すmno]^_`a_45q

rsvs
wxs

rsvs
<x
siaed

rsvs
<xsi
aed

Bmnh

tu|S•€BCq

BA†BC†]^_`a_cdeaed•€

5Lq• PQq•

<D†

cde
5L†

y{luiaedq
TUO
•iaed

PQ5O

図 2: (3) の MSFA

∗1) 襲う (おそう) (2) 23 身体動作 (動作): N1 が N2 を 襲う; N1 attack
N2 [N1(3 主体 535 動物 2416 病気) N2(2 具体)]].

2The 19th Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence, 2005
る i, . . . } と共に，自然界で h 捕食者 i と h 被捕食者 i が置かれている h 非友好的な相互作用 i の概念化が，理解を支える前提知識となっている，ということである．このような知識は —オントロジーと呼ばれるべきだろうとそうでなかろうと— 深い
意味処理を実現するためには明示的に記述されている必要がある．対象領域の限定は必ずしも専門知識の特定を保障しない．
2.31 アドホックな疑似オントロジーの発見支援: 問題は，{hxが y を狩る i, h y が x から逃げる i, h y が x から身を守る i, h y がx (の攻撃) を警戒する i, . . . } の相互作用の集合は広義のオントロジーの一部をなすと考えられるが，それは目標指向的，トップダウンなアプローチでは発見困難な知識だという点である．
それが発見困難である理由は，この種の知識は専門知識と民間知識の境界にある知識で，アドホックな性質をもつ「疑似」オントロジーだからである．
疑似オントロジーが AI のモデル化の対象となるオントロジーなのかどうかは怪しい．だが，この種の知識構造がヒトの言語理解に不可欠であるのは明白である．実際，疑似オントロ
ジーと真正のオントロジーを区別しない点が MSFA の長所であり，また短所であるだろう．文の意味が結びつけられているのが，真性オンロジーなのか疑似オントロジーかという問題は，ヒトが何を理解しているかを特定する手段としての意味(役割) タグづけの目的には差し当たって重要な問題ではない．
{ 襲う, 守る, 逃げる, . . . } のような概念化のパターンは，ドメイン，あるいはタスクを先に定めるトップダウン的アプロー
チでうまく発見できる保証がないように思われる．この点が仮に正しいとすれば，MSFA はアドホックな疑似オントロジーの発見を支援すると言える．これがいいことなのか悪いことなのかは，目的次第だろう．視点を変えると，MSFA 自体はオントロジーを提供することはないけれど，オントロジー構築の対象となる知識の「部品」を特定するという目的に有用である．
MSFA は対象分野を選ばず，記述内容がオントロジー化するに値するしないに関係なく知識の特定するのに有効で，本格的なオントロジー構築のための「前処理」として使える．
2.32 MSFA はそれ自体で完結していない: 以上のような利点，あるいは不利点があるとはいえ，MSFA 単独では完結した知識表現を達成しないのは明らかである．
文 (e.g., (1)) の理解に関与する意味フレームには (i) 文に現われている語彙に直接反映しているものと，(ii) 推論で結びついているものとの二種類がある．後者について (iia) 事例ごとの推論と，(iib) 事例によらない一般的な推論とに区別できるが，MSFA は (iia, b) を明示的に区別できない．
例えば，h 捕食者 i としての「ライオン」が h 生存 i に必要な h 食料 i を得るために h 狩り i を行なうことは，確かに (1) の理解を構成するが，これは「ライオン」のような語彙的にコードされているというよりは，h 肉食動物 i という上位レベルの概念で特定される内容であるように思われる．このレベルの知識は状況ごとに記述するより，(上位) オントロジーとして一括して記述した方がよいレベルの知識となっている．このことは
図 3 に示した意味フレームの階層化を伴った統合に明らかであろう．このように，MSFA という形で特定された記述 (例えば表 1) の一部 —特に上位階層— は明確にオントロジーとして解釈されないと，十分に有効な意味記述にはなっていない．
図 3 に示した統合的状態は表 1 の記述にオントロジー的解釈を行なったものとして得られる．ここに言語学者が行なう意
味分析と知識工学者が行なう概念化の記述体系としてのオントロジーとの接点があるように思われる．
2.33 オントロジーの「内」と「外」を前提にしない知識構造の中立的記述の必要性: オントロジーの定義はまちまちである．仮にそれが「概念化の規定」であるとしても，その概念の有効な範囲はどこまでか?という問題が常につきまとう．
実際，特にオントロジー構築を意識せず，ありふれた言語に現われる概念構造の分析をしていると，次のようなことが見えてくる: 特に概念体系の下位の部分では，(i) 概念化のパターンは集団によって異なりうるし，実際に異なる．(ii) 概念化のパターンは個人によって異なりうるし，実際に異なる．(iii) 同一の個人の中でも，複数の概念化の体系 C1 , . . . , Cn が存在し，それらのあいだで一貫性が保たれている保証はない．実際，個人が複数の領域ごと，課題ごとに異なるオントロジーを「使いわけ」している可能性は十分にありうることである．その場合，(iv) それらのうちのただ一つが正しい概念化であると考える十分な理由がないことが多い．
概念化でないものがオントロジーであるはずはないが，概念化が単純にオントロジーと同一視できるとは限らない．オントロジーとは言えないレベルでも概念化の体系が存在することは経験的に明らかであると思われる．MSFA のようなボトムアップ式のアプローチは，このようなオントロジー未満の概念化パターンをあぶり出すという目的には正しいアプローチであると思われる．
知識はオントロジー化に値するような共約性の高いものと，そうでない共約の低いものがあるように思われる．とすれば，どこかでオントロジー化が有意義であるレベルとそうでないレベルのあいだに線引きが行われなければならない．だとすれば，なおのこと，共約可能性の保証された体系化を前提としないで，うまい記述単位 (例えばフレーム) でオントロジー化の候補となる知識の断片を取り出す，結果に対して中立的な前処理がある方が好ましい．MSFA はそのような手法として機能するように思われる．

2.4 まとめ
MSFA は自然言語とある種のオントロジーの記述との間で二重の役割を演じる．第一に，既存の (ある種の) オントロジーと自然言語文を結びつけるインターフェスとして機能しうる．
第二に，MSFA は不特定の文書からオントロジー化の対象となる概念化を探り出す手段ともなる．つまり，オントロジー化の候補を見つける発見的手順として役立つ．これがこの論文で私たちが示唆したいと思ったことである．知識工学者は概念体系の上から，言語学者は概念体系の下から，おのおの探索を始め，概念体系のだいたい中間地点で出会う運命になっているように思われる．

3. 終わりに
呼び名はともかく，高品質の領域オントロジーを構築することは，今も昔も人工知能研究の重要な基礎作業の一つである．
その品質は，構想のよしあし，利用アルゴリズムのよしあしと並んで，成果物のよしあしを大きく左右する．だが，私たちが見る限り，高品質の領域オントロジー構築のための汎用的で効果的な解析の手法は確立していないように思われる．特に洗いだしの部分，つまりオントロジー開発の「前処理」の段階では，相当に行き当たりばったりの作業を強いられているのではないかと想像する．
これがないために，オントロジー開発者は研究の表に出てこない裏の部分では今でも新しい領域に挑戦する度に専門文書の意味解析で四苦八苦しているように思う．知識の自動獲得の技術の精度や性質を考えると，初期データになる人手解析の高度化，省力化，一貫性の向上を可能にする技法は，多くの人々が恩恵に預かれる，有用な技術だと思われる．

3

The 19th Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence, 2005
自然言語文

F2: <感覚>

空腹

満足者

感覚内容

満たされる欲求F1: <空腹>の空腹者

意味フレームの実現階層

F3: <欲求の満足>

感覚者

F19: <活動>F17: <生存>

ライオン

生存者
手段
空腹(感)

が

F6: <自衛>自衛者

インパラ

F4: <食物摂取>

F5: <集団化>
群れ

F18: <非活動>
逃亡者
非活動者

手段

を
襲っ

内容

F16: <逃亡>

食物手段
行動者

目的

目的

食物摂取者

外敵の手段

活動者

F10: <選択>

逃れた危険

選択者

目的

候補

F9: <捕食>

内容

たM

F

F7: <攻撃>

形態素 M の意味が意味役割 Rに対応することを示す
標的

選択理由

非選択項目

Bり抽象的な)意味役割 B を実現することによる[存在論的]含意を示す

A

B

A IS-A B 関係: 意味フレーム Aが意味役割 B を実現することを示す． B は{目的, 手段, ...}

F15: <非生存>

獲物
獲物の種類

F14: <使役>使役者

理由
起こした事態

手段

目的
A IS-A B 関係: 意味役割 A が(よ捕食者

非生存者
攻撃者

A

選択項目

F8: <狩り>F13: <状態変化>

狩り手

F11: <殺害>

獲物

殺害者

目的

犠牲者

手段

目的

変化体
F12: <死亡>
死亡体

初期状態

死因

結果状態

図 3: 意味フレームの階層化を伴った統合

私たちは，自分たちが BFN の研究成果 [2] を参考にしながら開発した MSFA という分析法がその目的のために有効である可能性を示唆した．MSFA は [4] で意味役割タグづけの技術として考案されたものだが，それは言語と世界知識の結びつき「切り出す」という目的のために一般的に使える技法であると考えられる．
オントロジー開発という研究の性質上，試行錯誤な部分を完全に消滅させることは不可能だが，データマイニングの段階で MSFA の手法を適当に利用することで，重要な基本情報の見落としや，誤った体系化の危険や，人手分析の際の時間的負荷，能力的選択性を減らすことが可能だと私たちは考える．
実際，MSFA は超人的な能力をもたない平凡な作業者に妥当な知識記述が行えるように作業を支援する環境の一部として機能するように考案されている．この点は [6] に詳しい．
これが正しい示唆であるならば，MSFA は領域オントロジー開発の初期状態に存在する，試行錯誤的で，名人芸的性質の強い解析作業を効率化し，体系化し，おそらく省力化，高品質化する基礎技術の一つとなりうる可能性があるように思われる．
重要なのは，[8] にも明言されているように，オントロジー開発には，ある種の熟練が必要とされるという点である．(A),(B) のいずれの方略をとるにせよ，熟練性の重要性は明らかである．熟練工の育成のためのノウハウが「畳の上の水練」であるのが現状であるような気がする．そのような熟練を支援する道具は，幾らあってもありすぎるということはないのではないだろうか?

[2] T. Fontenelle, editor. International Journal of Lexicography— Special Issue: FrameNet and Frame Semantics, Vol. 16 (5).
Oxford University Press, 2003.
[3] NTT コミュニケーション科学研究所 (監修). 日本語語彙大系. 東京: 岩波書店, 1997.
[4] 黒田航, 井佐原均. 意味フレームを用いた知識構造の言語への効果的な結びつけ. 電子情報通信学会技術研究報告,
第 104 (416) 巻, pp. 65–70. 電子情報通信学会, 2004. [増補改訂版: http://clsl.hi.h.kyoto-u.ac.jp/~kkuroda/
papers/linking-l-to-k-v3.pdf].
[5] 黒田航, 井佐原均. 日本語の意味タグ体系を定義する試
み: FrameNet の視点から. 言語処理学会第 10 回年次大会発表論文集, pp. 148–151. 言語処理学会, 2004. [増補改訂版: http://clsl.hi.h.kyoto-u.ac.jp/~kkuroda/
papers/jfn-nlp10-rev4.pdf].
[6] 黒田航, 井佐原均. 複層意味フレーム分析を用いた意味
役割タグつきコーパスの評価版の公開. 自然言語処理学会第 11 回大会発表論文集, pp. A5–3. 自然言語処理学会,
2005. [http://clsl.hi.h.kyoto-u.ac.jp/~kkuroda/
papers/sr-tagging-nlp11.pdf].
[7] 溝口理一朗. 特集「開発されたオントロジー」. 人工知能
学会誌: 特集「開発されたオントロジー」, Vol. 19, No. 2,pp. 135–193, 2004.

参考文献[8] 溝口理一朗. オントロジー工学. オーム社, 2005.

[1] 人工知能学会誌: 特集「事例ベース推論」, Vol. 7, No. 14.
日本人工知能学会, 1992.

4