言語処理学会 第24回年次大会 発表論文集 (2018年3月)

ヒューリスティック手法による隠喩判定システムの精度改善
猫本隆哲 †澤山大陸 † 中島陽子 ‡ 本間宏利 ‡ M. Ptaszynski∗† 釧路高専 情報工学科, ‡ 釧路高専 創造工学科∗ 北見工業大学 地域未来デザイン工学科∗∗ 豊橋技術科学大学 情報・知能工学系

桝井文人 ∗増山 繁 ∗∗{yoko, honma}@info.kushiro-ct.ac.jp

1

はじめに強調型隠喩
喩辞が被喩辞の特徴を強調する形式. 強調型隠喩

比喩とは, ある概念を他の概念によって説明またはの例として, 「彼女は天使だ」のように「彼女」と強調する修辞技法の一つである. 心理学や言語学, まいう人物を「天使」という言葉が持つ「美しい」,た自然言語処理の分野についても, 機械翻訳における「優しい」といった特徴で割り当て, 被喩辞を強調

比喩表現の誤訳回避などの目的で比喩の抽出・解析のする.

研究が行われている [1, 2]. 比喩表現については, 様々なアプローチによる研究が行われているが, その多く連想型隠喩は直喩を対象としたものであり, 隠喩に関する研究は被喩辞と喩辞が共通の特徴を持つ形式. 連想型

多いとはいえない [3]. 直喩に見られる「のような」,隠喩の例として, 「時は金なり」のように「時」「みたいに」などの比喩指標が存在しないことが隠喩と「金」はどちらも「貴重である」, 「大切であの検出を困難にさせる原因の一つになっている.

る」といった, 被喩辞と喩辞が共通のイメージを本研究では, 以前より開発を行なってきた隠喩判定有する.

システムの精度改善を試み, 文章中から隠喩表現を抽擬人型隠喩出するシステムの開発を目的とする. コンピューター

被喩辞が人体に係る名称である形式. 擬人型隠喩での隠喩判定は, 構文情報のみでは実現がほぼ不可能の例として, 「鋼の肉体」, 「鉄の拳」のようにであるため, 意味情報や概念情報を取り扱う必要があ「肉体」, 「拳」はどちらも人体に関係のある名称る. そこで, 形態素解析エンジンと日本語語彙大系をであり, それを名詞で例えている.

用いた新たな判定モデルを構築し, 従来までの隠喩判定システムについて, 新たな判定システムを提案する.

事前研究では連想度と類似度を隠喩判定の素性として用いることで，一定数の隠喩判定が可能であったが,2

これらのみでは強調型と連想型以外の隠喩を判定, 抽隠喩の判定出することが困難であった. また, 非隠喩表現 (以下,

本研究では「人生は旅だ」, 「鋼の肉体」のような単純な短文から, 「彼は長身で鋼の肉体をもつ大男だった」のような助詞や接続詞などを含む文章までの隠喩表現判定を試みる. 隠喩表現の判定指標として, 最も表現が単純である「A は B」, 「B の A」という形をリテラル) の判定が考慮されていなかったため, リテラルを隠喩と誤判定してしまう傾向があった. 本研究では，前述した 3 種類の隠喩形式以外の隠喩判定の精度を高めることに重点を置き, 形態素解析エンジンと日本語語彙大系を利用した新たなアプローチを試みた.

ベースとして, A と B が隠喩関係にあるかどうかを判定する. なお, A と B はどちらも名詞に限定し, 動詞

2.1

連想度を含む隠喩表現は判定対象としては扱わない. 比喩表
現において, 例えられる側である名詞 A を被喩辞, 例ある言葉から連想できる別の語のことを連想語と定える側である名詞 B を喩辞とよぶ. 隠喩の形式として義する. 連想度は，2 つの単語のそれぞれの連想語か以下の 3 種類を想定する.

ら, 共通する連想語が存在する割合を表す数値である.

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2 つの単語組を a, b, 抽出した連想語集合を A, B とす
ると, 連想度 assoc は式 (1) で導出できる.

ん” の連想語に “りんご” が存在するため, これらは相互連想の関係にある. 相互関係を満たさない連想語はすべて連想語辞書から削除する.

assoc(a, b) =A∩B
A+B

(1)

2.2

類似度

連想型隠喩の連想度の値は大きくなり, 非隠喩の連類似度はシソーラスにおける 2 単語間の距離を 0 か想度は小さくなる, もしくは 0 になる傾向がある. 判定尺度として利用する連想語は kizasi ラボの連想語抽ら 1 の数値で表す尺度である.

2 つの単語組を a, b の根からの深さをそれぞれ da ,出ツール keygram1 を使用して抽出する. keygram

db とし, これらの共通する親からの深さを dc とすると, 単語組 a, b の類似度 sim は式 (2) で導出できる.

から抽出される連想語の例を表 1 に示す.
表 1: “りんご” と “みかん” の連想語例
単語連想語

りんご

みかん

紅玉

柑橘類

コンポート

デコポンシナモン

ミカン

リンゴ

寒天

キウイ

こたつぶどう

りんご

林檎

柑橘

バナナ

蜜柑

レーズン

缶詰

みかん

皮

sim(a, b) =dc × 2da + db(2)

強調型隠喩の類似度を算出すると値は小さくなり,隠喩ではない非隠喩の類似度は大きくなる傾向がある.
本研究では日本語の大規模シソーラスである日本語語
彙大系 2 を使用する.

3リテラルの判定リテラルを正しく判定することで, 隠喩判定の精度向上が実現できる. 対応する 2 つの名詞 A, B の意味領域が互いに排斥している場合は比喩表現である傾向が高く, 反対に名詞 A の意味領域が名詞 B の意味領

keygram では, 連想語検索を行なった語に対し, Web上でのエントリ数, 掲載数などの情報から最新の連想域に含まれている場合はその傾向は低くなる. 以下の語と考えられる語が抽出されるが，稀に連想語とは程3 つの性質を有する場合, リテラルと断定できると考える.

遠い語が混在することがある. 以下に, 連想語の精度(以下, 連想精度) がより高い連想語辞書の構築のため対比リテラル
被喩辞が喩辞の概念に含まれている形式. 対比リの精度改善アプローチ手法を示す.

テラルの例として, 「知床の大自然」のように「大自然」は「知床」の下位概念, また保有物である.

2.1.1

閾値設定による精度改善アプローチ
動的リテラルkeygram より抽出される連想語には, 元の語との関被喩辞または喩辞の表現が状態, 状況である形式.

連性の大きさを示す関連度というパラメーターが設定

動的リテラルの例として, 「財政の問題」のようされている. この閾値を適切に設定することで, 連想に「問題」は場合によって意味合いが変動する表精度が高い語のみを抽出することを可能とした.

現であることから, 例示を示すリテラルである.
特定リテラル

相互連想を利用した精度改善アプローチ

喩辞が人称代名詞, 現在過去の時制名詞, 物事の元となった語と連想語の連想関連は, 相互的である評価を表す名詞である形式. 特定リテラルの例とものの方が連想度は高くなると考える. 例えば, 表 1

して, 「従来の研究」のように「従来」は過去をでは “りんご” の連想語に “みかん” が存在し, “みか表す時制名詞であり, 対比リテラルと同様に比喩2.1.2としての意味を持たない.
1 http://kizasi.jp/labo/keygram/keygram.py/

2 http://www.kecl.ntt.co.jp/icl/lirg/resources/GoiTaikei/― 90 ―

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隠喩判定対象が上記のいずれにも該当しない場合,隠喩である可能性が高いと判断する. リテラルの判定には, 名詞が持つ品詞の種類を形態素解析エンジンを用いて解析し, 日本語語彙大系から意味情報を検出することで表現の除外を行なう.

3.1

形態素解析エンジン
図 1: 従来モデルの判定手順概略

本研究では形態素解析エンジンとして MeCab3 を用いる. MeCab は, 辞書とシステムが完全分離されており, 他の最新の IPA 辞書を参照することができる.

表 2: 従来モデルによる判定結果 [個]本研究では, 固有名詞を含めた新語が多く収録されている mecab-ipadic-NEologd4 を利用し, 品詞情報判定結果を解析することでリテラルを除外をする.

3.2

意味情報検出隠喩

リテラル

98/1004/100と考えられる. 適合率は 0.51, 再現率は 0.98 となり,日本語語彙大系には, 単語や単語属性の他に意味属F 値は 0.67 となった.

性番号が割り当てられている. 隠喩は抽象名詞を異種概念, またはそれに属する具体物で例えることが多い.
動的リテラルを判定する際, 語彙系から意味属性番号

4.2

本研究モデルの判定実験

本研究での提案手法を用いた新規モデルの判定手順を参照することで被喩辞が喩辞に属するか調べること

概略を図 2 に示す.

ができる.

隠喩判定実験

4

精度改善を施した連想語辞書と類似語辞書にリテラル判定システムを組み合わせた新規の段階判定モデルにより, 隠喩の判定実験を行なった. 自作した隠喩表
現 100 組, リテラル 100 組をテストケースとして, 従来モデルと本研究モデルを用いて実験を行なった.

4.1

従来モデルの判定実験

従来モデルの判定手順概略を図 1 に示す.
従来モデルでは「A は B」, 「B の A」という単純な文体に対して, 名詞 A と B の連想度 0 以上，または, 類似度 0.6 以下を隠喩と判定する. このモデルの

図 2: 本研究モデルの判定手順概略

判定結果を表 2 に示す.
隠喩 100 組中 98 組と非常に高い判定精度となったが, リテラルは 100 組中 4 組しか正常に判定されていない. 原因として閾値の緩さ, 過去に利用したテストケースの品質の悪さなどが挙げられるが, リテラルを考慮した判定モデルではないことが最大の要因である
3 http://taku910.github.io/mecab/
4 https://github.com/neologd/mecab-ipadic-neologd

本研究モデルでは, 連想度と類似度の算出値を保持しつつ, 初期の判定段階でリテラルと判定された文を隠喩候補から除外する. 最後までリテラルと判定されなかった表現に対して, 閾値を設定し最終判定を行なう. 新規モデルでは, 連想度 0.03 以上と類似度 0.25 以下を隠喩と判定する. 判定結果を表 3 に示す.

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にした一方で, 依然として判定しきれていないリテラ

表 3: 本研究モデルによる判定結果 [個]

判定結果

隠喩

リテラル

75/10081/100

ルと隠喩表現が存在し, 隠喩判定前のリテラル除外数も不十分であることから, 今後どのようなアプローチを試みるか検討する必要がある.

従来モデルに比べ, 隠喩判定精度はやや低下したが5おわりにリテラルを 100 組中 81 組正常に判定できた. リテラ

本研究では「A は B」, 「B の A」という文に対しルの除外判定, また連想語辞書の精度改善から隠喩とて隠喩であるかリテラルであるかの判定を行なうため,リテラルが共に均衡した判定結果が得られた. 適合率

隠喩表現の被喩辞と喩辞の関係性から辞書を参照し,は 0.78, 再現率は 0.75 となり, F 値は 0.76 となった.

連想度と類似度を算出した. また, 形態素解析エンジンと日本語語彙大系を利用し, リテラルの判定も行な4.3

うことで連想度と類似度のみでは判定困難な非隠喩表

判定結果検証現の判定精度向上を実現した.
現在, 不特定の文章から隠喩を検出し, 抽出するシス

図 2 に示した各フェーズ毎に検出されたリテラル,テムを本研究で作成した隠喩判定モデルを利用し, 開

誤判定表現の一部を表 4 に示す.

発を続けている. 形態素解析エンジンによる品詞情報の出力の他に分かち書きによる出力を加えることで,

表 4: 比喩性判定結果

形態素ごとの品詞情報を取得し, 隠喩判定の対象とする文を限定することで, 不特定の文から隠喩表現を抽検出箇所

リテラル

Phase1:

太平洋は広い手術は成功

しかし, 辞書を参照する現状の隠喩判定モデルでは,明日の天気

火力が弱い

文脈の前後表現が考慮されていないため, 文脈に依存出できると考える.

嘘は得意だ

Phase3:Phase4:

した比喩性の判定はできない. 隠喩表現の場合, 「彼国民の信頼今回の調査は鬼だ」という単体の文は隠喩と判定されるが, 「鬼子供はやんちゃだ

お金は大事だごっこで彼は鬼だ」という前表現が存在する場合では日本の国技アメリカの情勢リテラルとなる. 「鬼」というのは「彼」の風貌につ東京は都会だ

紅茶は飲み物だ

いて例えているのか, 「鬼ごっこ」という枠組みの中での役割としての「鬼」なのか, このような文脈の処

住宅の基礎

Phase5:

犬は従順だ

夫は医師だ

理手法を考案し, 判定可能としていくことが比喩判定

夏の季節

焦りは禁物だシステムの今後の永続的な課題となるだろう.

車は便利だ

道路の勾配 etc..

誤判定リテラル

参考文献

立場は逆だ

財布は空だ

教育の義務

機械の修理

動物の餌

環境の変化

[1] 桝井文人, 他, “確率的尺度を用いた比喩性検出手法,” 自然言語処理, vol.9, no.5, pp.71–92, 2002.
[2] 田添丈博, 他, “ 名詞 A のような名詞 B 表現の比喩性判定モデル ,” 自然言語処理, vol.10, no.2,pp.43–58, 2003.

誤判定隠喩表現
景色の圧力

詩の叫び

ガラスの心

雪の肌

紅葉の手

芝の絨毯

灰色の日

無重力の海

言葉は刃物

100 組のリテラルから, 隠喩判定前に除外されたリ
テラルは 100 組中 25 組, 残る 75 組は隠喩判定まで除[3] 関口育栄, 他, “類似度と連想度を用いた隠喩表現判定に関する研究,” 言語処理学会第 23 回年次大会, P2-1, 2017.

外されず, 最終的には連想度と類似度から多くのリテラルが正常に判定される結果となった. 連想語辞書の精度改善から隠喩判定時に多くのリテラルを検出可能― 92 ―

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