言語処理学会 第25回年次大会 発表論文集 (2019年3月)

⼼理表現を含む運転関連表現辞書の構築
岩井 律⼦ 1,2・熊⽥ 孝恒 1,2・⾼橋 憲⽣ 1・河原 ⼤輔 1・⿊橋 禎夫 11

京都⼤学⼤学院情報学研究科

2

理研 BSI-トヨタ連携センター

iwai.ritsuko.8n@kyoto-u.ac.jp;{ t.kumada, dk, kuro}@i.kyoto-u.ac.jp; takahashi.norio.24x@st.kyoto-u.ac.jp

1.

しかし、そのようなコーパスは存在しておらず、まはじめにた構築するのは容易ではない。
「⾞・⾃動⾞」でウェブ

⼈間は、相⼿の意図を推測し⾏動を予測するための検索すると、事故ニュース記事の引⽤、新⾞のレビュ知識を発達過程で獲得し、その知識を⽤いて他者と⾃ーサイト、⾃動⾞販売店の宣伝サイト、また最近は運然なコミュニケーションや共同作業を⾏っている

転マナーがなっていないという⼀般論等も含まれる。

（Tomasello, 1999）。つまり、知識を基に、他者の⾏動そのためには、実際の運転状況を記述しているだろうからその意図や感情等の⼼理状態、次の⾏動を予測し、と判断できる表現が必要である。例えば、「⾞」という⾃⼰を内省し、⾃分の⾔動を調整しながら他者と接し語だけでは、「この⾞は加速度が優れている」という⾞ている。また、相⼿も同様のことを⾏い、互いに⾃分のの性能を記述したテキストを抽出してしまうが、「⾞を⾔動を調整し合うことによって⾃然なやりとりが成⽴運転する」や「対向⾞とすれ違う」という表現を⽤いれしている。

ば、実際の運転⾏動を記述したテキストを抽出できる。

近年、対話システムやロボットの開発が活発化してまた、運転⾏動に限定せず、主観に関わる表現（⼼理表いる。しかし、現在の対話システムや⼈⼯知能は上記現）も必要である。例えば、ある⼈が「このパンがとての知識を備えないため、ユーザーは対話システムやロも美味しい」と思うのは主観だが、運転⾏動に関わるボットとのやりとりに対して対⼈同様の⾃然さを実感とは想定しづらい。しかし、「渋滞で苛々する」や「運しづらい。

転するのは不安だ」という⼼理表現は、テキスト中でそこで、我々はテキストに表れる⾏動と主観の共起著者の、ある運転⾏動に対する主観として出現する可関係から⼈間の⾃然なコミュニケーションを⽀える知能性が⾼い。そのため、まず⼈間の⼼理表現を含む運識の収集を試みている。主観とは、他者や⾃⼰の⾏動転関連表現辞書を構築した。また、構築した辞書を活に関する評価や⼼の動き（感情、思考など）といった、⽤して、運転⾏動・主観コーパスの⾃動構築を試みた。

他者が観察できない個々⼈の⼼理状態を指す。⾏動は多岐にわたるため、本研究では⽐較的知識が限定され2.

関連研究

る⾃動⾞運転に着⽬した。煽り運転・飲酒運転・⾼齢者

⾃動⾞運転に関わる⾃然⾔語処理に関連した先⾏研による危険運転等が社会的な問題になっており、運転究はいくつか存在する。平ら（2014）は、⾃動⾞運転

⾏動と主観に関する知識の収集は重要だと考える。

免許試験への回答が交通法令や運転のマナー、運転操そのために、運転⾏動とその⾏動に対する主観の記作など幅広い知識を要求することに着⽬し、学科試験

述を多く含むと思われるコーパスが必要となる。例え問題集の問題⽂について交通法令等を関連付けてテキば、「⾞が進路を妨害する」という運転⾏動を⾒て、あスト含意認識に関わる評価⽤コーパスを作成した。河の運転⼿は⾃分勝⼿だと主観を持ち、この先も⾃分勝

辺ら(2015) は、運転に必要な交通法規や交通マナーな⼿な運転をするかもしれないと推測し対策を⼈間は考ど交通に関する知識のオントロジー構築を、交通教則える。

本を⽤いて半⾃動拡張して⾏った。鈴⽊ら（2015）は、― 1201 ―Copyright(C) 2019 The Association for Natural Language Processing.
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交通オントロジーに対する問い合わせに機械が回答でで、あらゆる⽅向のミラーを確認した後、前進しようきるよう質問⽂を SQL クエリに変換している。また、とした時、右側から原チャが直進してきて、接触しそ⾼⼭ら(2017)は、交通オントロジーを⽤いた質問応答

うだった」などが含まれる。また、苦⼿操作についてのシステム構築を⽬的に、質問応答データセットの構築

回答例は、対向⾞とのすれ違いを苦⼿な運転操作とし、を⾏っている。いずれも、交通法規や運転操作、マナー「ぶつかるような気がする。
」という苦⼿理由と「必ず、などが中⼼である。

⽩線なり、分離帯の位置を確かめる。
」という⾃分の対

また、中川（2017）は⼈⼿で収集した運転シードコ

処法というなどがあった。これらのデータに対し、形ーパス(62 記事)の単語出現率を元に 1,000 万ブログ記

態素解析を⾏い、動詞・名詞（但し、固有名詞・形式名事から運転⾏動コーパス（16,011 記事)を抽出した。し詞を除く）・形容詞を収集した。

かし、本コーパスは⾃転⾞やバイクのみの場⾯が多く含まれており本研究には適していなかった。

3.

以上の 3 つをすべて統合(1,976 語）し、港湾・出国等無関連なものを除き 1,173 語（59.3%）、更に、動詞・サ変名詞を抽出（836 語）し運転⾏動語をリスト化し運転関連表現辞書の収集・構築た。運転、右折、左折、横断、当てる、という運転につ運転操作・⾏動や運転環境に限らず、運転⾏動に伴う⼼理的表現を含めた⾔語資源を収集するために、次の 4 段階により構築した。

いてだけではなく、落ち着く、不⾜、注意、確認等の⼼理表現単語が含まれるのが特徴である。

3.2. 運転関連述語項構造の取得

3.1. 運転⾏動語の獲得

前節の運転⾏動語を元に、以下の 3 つのテキストに

まず、運転⾏動に深く関連すると思われる単語を収集すべく、(1)中川(2017)が作成した運転関連語（426

対して述語項解析を⾏い、1 つ以上の項を持つ述語項構造を取得した。

語）、(2)JUMAN 交通関連語（426 語）、(3) 独⾃に収1.

集したヒヤリ・苦⼿回答から抽出した単語（1,292 語）

ヒヤリ・苦⼿回答（3.1 節(3)と同じ）：全記述に対して、出現頻度にかかわらず述語項構造11を⽤いた。(2)は、形態素解析器 JUMAN の基本語辞（2,106 表現）を収集した。

書からドメインが交通の単語を抽出したものである。

2.

運転教本（学科・運転）：トヨタ名古屋教育セン

ヒヤリ・苦⼿回答は、2012 年 8 ⽉から 2015 年 10ター(1998, 2004)が制作・販売する運転教本を、⽉にかけて産業総合研究所及び理化学研究所で収集さ本研究⽬的により提供を受けた。出現頻度にかれた、639 名の研究協⼒者（Mage=42.2, SD=22.6, ⼥性

かわらず述語項構造（2,722 表現）を収集した。

=260）が⼿書きで記述した運転体験・操作に関するテ

3.

運転ブログ：運転⾏動コーパス（中川, 2017）

キストである。運転歴の浅い若齢ドライバーから 40 年に対し述語項解析を⾏った。うち、運転⾏動語を超える⾼齢ドライバーと幅広い運転歴を持つ協⼒者

を述語、あるいは項に含む述語項構造で、出現（平均免許保有年数=20.0 年, SD =19.8）が、運転中ヒ頻度上位 10,000 表現を収集した。

ヤリとした体験と運転で苦⼿な操作（苦⼿な運転操作・ヒヤリ・苦⼿回答と運転教本については、運転に焦理由・対策を最⼤ 10 件まで記述）について回答した。

点化されているため、1 つ以上の項を持つすべての述

ヒヤリの回答例としては、「⻑時間のドライブで疲れ語項構造を収集することにした。「道が狭い」などは、ていた時に、右⾞線が空いていたので、思わずハンド

運転⾏動語を含まないが、運転中に出てくる描写の可ルを右に切ったところ、右すぐ後⽅にトラックが来て能性が⾼い。このような運転の周辺環境の描写などにいた。 私の⾞は左ハンドルだったので、右後⽅を振りも対応するためである。

返らずに、右ハンドルを切った 」、「信号の無い⼗字路1

従って、表現には、運転⾏動語を述語とする述語項

http://nlp.ist.i.kyoto-u.ac.jp/index.php?JUMAN― 1202 ―Copyright(C) 2019 The Association for Natural Language Processing.
All Rights Reserved.構造（Type 1）、運転⾏動語を項に含む述語項構造

カテゴリには、「距離を保つ」、「速度を出す」が該当す(Type 2)、運転⾏動語を含まない述語項構造（Type 3）る。
「距離を保つ」は、⼈間関係において「距離を保つ」の 3 種類が存在する。など⽤いられるが、運転場⾯で先⾏⾞との距離を保つことは運転⾏動に該当する。また、「速度を出す」はマ

3.3. ⽇本語・ブログ関連フィルタリング

ラソン、歩⾏などの場⾯も想定できるが、運転場⾯で得られた述語項構造全体のうち、まず⽇本語としては⾞の速度を出す運転⾏動が想定できる。

成⽴しない表現を削除した。また、運転⾏動コーパス

上記の内容を定義書として作成し、3.3 節の表現リから取得した述語項構造についてはブログ特有表現

ストに対し、評価者（⼥性 6 名）がカテゴリを付与し（例：続きを読む、広告がブログに表⽰、読者になる）た。カテゴリは、1 表現に 1 つではなく複数付与されを排除した。表 1 に、フィルタリング後の各データのているものも存在する。但し、⼈的リソースの都合上数、並びにタイプの内訳を⽰す。これらの表現を運転評価者の運転知識は限定的であり（無免許/ペーパード関連表現と呼ぶ。

ライバー）、1 名の評価による結果である。
表 2 に各カテゴリの内訳を、また、表 3 に各カテゴ

表 1: 運転関連表現内訳
データ元

リの表現例を⽰す。

Type 1

Type 2Type 3

合計

⼿書き

744

110

673

1,527

教本

973

211

564

1,748

AB

C

D

該当無ブログ

4,907

857

5,764

1,491

2,338

1,825

2,694

3,633

----

表 2：各カテゴリの内訳

表 3：各カテゴリの表現例

3.4. カテゴリ付与
前項の運転関連表現に対し、直接的に運転に関わるカテゴリ

例A

アクセルを踏む、ニュートラルにギものから周辺環境、状況や⼼理関連と内容が多岐にわたるため、以下、4 つのカテゴリを付与した。

ア、ハンドルを切る、バックで駐⾞BA) 運転⾏動表現：直接的な運転⾏動。

相⼿を先に⾏かせる、スピードが速い、⽅向に回避、トランクを開く

B) 運転⽂脈表現：運転中であれば、運転⾏動としCて使⽤可能。

ブレーキを確認、⽬視をシッカリ、⽬視が⽢い、⾶び出しに気を付けるC) ⼼理表現：運転時の意識・⼼がけに関する表現

D（知覚・認知・⼼理状態等）。例えば、対向⾞に歩⾏者が⾶び出す、信号が⻩⾊に変わる、カーブが続く、渋滞がある

気をつける、⽅向に気を配る、集中⼒を失う。
D) 運転周辺表現：運転中に遭遇する、周囲の状況や出来事。例えば、⽼⼈が⾶び出す, ⾃転⾞が4.

運転⾏動・主観コーパス構築

⾶び出す、カーブが続く、路⾯が凍結等。

運転関連表現辞書を⽤いて、運転⾏動とその⾏動に運転⾏動表現とは、このカテゴリに属するいずれか対する主観が多く含まれるコーパスを構築した。これの述語項構造が現れれば、⾞を運転している記述だとを運転⾏動・主観コーパスと呼ぶ。

推測できそうな表現である。例えば、「⾞を運転する」、

まず、ブログサイトで公開されている⽇本語のブロ「バックミラーを確認する」、「ハンドルを切る」、「アグ記事をクローリングし、約 7,000 万記事のブログコクセルを踏む」などが本カテゴリーに属する。運転⽂ーパスを構築した。 次に、以下に⽰す⽅法でブログコ

脈表現とは、⽂脈から⾞の運転場⾯だと明らかであれーパスから、運転⾏動・主観コーパスを構築した。

ば、運転⾏動を表現すると推測できる表現を指す。本― 1203 ―Copyright(C) 2019 The Association for Natural Language Processing.
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(1) 3 節の辞書から特徴的な名詞・動詞・形容詞を抽出し、運転特徴語(384 単語) を得た。例えば、

5.

終わりに

表 3 の A の表現例からは、運転特徴語「アクセ本研究では、運転に関連が⾼いと思われる⼼理表現ル、ニュートラル、ギア、ハンドル、バック、を含む運転関連表現辞書を整備し、運転⾏動・主観コ駐⾞」を抽出した。

ーパスの⾃動構築を試みた。

(2) 各記事に対して運転特徴語出現率を計算し、上Iwai et al. (2018)は、⼈⼿でタグを付与した運転体験位 1,000 万件の記事を抽出した。出現率は「運コーパスを構築し、本研究の運転⾏動語と運転関連表転特徴語数/記事中の⽂の数」で計算した。

現辞書を素性として CRF による運転⾏動（F 値 0. 698）(3) (2)のブログ記事に対して運転関連表現出現率と主観（F 値 0. 749）の⾃動抽出を試みた。今後は、当（以降、表現出現率と呼ぶ）を同様に計算し、

該 CRF モデルを運転⾏動・主観コーパスに適⽤し運転上位 100 万件の記事を抽出した。

⾏動と主観の⾃動抽出を⾏う予定である。

(4) (3)のブログ記事から、「運転⾏動及び主観」の記述を含むブログ記事の正例 296 記事、負例569 記事、合計 865 記事を⼈⼿で抽出した。
(5) ⽬的変数を「運転⾏動及び主観」の有無、説明

本研究で作成した運転⾏動語ならびに運転関連表現
辞書は、研究利⽤に限り公開予定である。

謝辞

変数を記事中の⾃⽴語として、RBF カーネルを本研究にあたりデータ利⽤を快く許諾してくださっ

⽤いた SVM で学習を⾏い、分類器を作成した。

た（株）トヨタ名古屋教育センターに感謝いたします。

適合率は 0.776、再現率は 0.507 であった。
(6) 分類器で、(3)のブログ記事を分類し、23,121件を抽出し、これを運転⾏動・主観コーパスと参考⽂献
Iwai, R., Kawahara, D., Kumada, T., & Kurohashi, S. (2018).

した。

Annotating a driving experience corpus with behavior

運転⾏動・主観コーパスをクラウドソーシングで評

and subjectivity. In Proceedings of PACLIC 32.

価すべく、2,000 記事をランダムに抽出した。１記事当河辺⼀仁ら (2015). 交通オントロジーの半⾃動拡張のためたり５⼈のワーカーが「運転⾏動及び主観」の有無をの交通⽤語認識. ⾔語処理学会第 21 回年次⼤会発表評価した。５⼈中３⼈以上が「有」と評価した記事は論⽂集, 135-138.

511 件、「無」と評価した記事は 1,123 件、適合率は中川裕貴. (2017). コーパスから獲得した運転関連語に基づ0.313 であり、(5)より低かった。これは、学習⽤記事

く運転⾏動コーパスの⾃動構築. 卒業論⽂. 京都⼤学.の抽出が表現出現率上位の記事に偏っており、(3)の鈴⽊遼司ら (2015). 交通オントロジーを対象とした質問⽂

100 万記事全てに適⽤した場合に表現出現率下位の記の SPARQL クエリ変換. ⾔語処理学会第 21 回年次⼤事を精度良く分類できなかったためと考えられる。

会発表論⽂集, 171-174.

また、クラウドソーシングで「運転⾏動及び主観」

平博順ら (2014). ⾃動⾞運転免許試験 RTE コーパスの構築.

が「無」と判定されたブログ記事を分析すると、運転⾏

⼈⼯知能学会全国⼤会論⽂集, Vol.28, 314-315.

動を含む記事は多かったが、主観を含む記事は少なか⾼⼭隼⽮ら. (2017). 交通オントロジーに基づく質問応答デった。これは、学習に使⽤した正例 296 記事中に主観ータセットの構築. ⾔語処理学会第 23 回年次⼤会発に関する表現をカバーすることが難しく、SVM で主観表論⽂集, 691-694.

表現の有無を精度良く分類できなかったと考えられる。

Tomosello, M. (1999). The Cultural Origins of HumanCognition. Harvard University Press.

クラウドソーシングの判定結果は今後学習データに加え、運転⾏動・主観コーパスを改良する予定である。

トヨタ名古屋教育センター. (1998). 学科教本.
トヨタ名古屋教育センター. (2004). 運転教本.

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