言語処理学会 第21回年次大会 発表論文集 (2015年3月)

国際音声記号を素性とした
3 文字以下の未知のオノマトペ自動抽出手法の提案
池田祐一†1阪本浩太郎†2渋木英潔†3森辰則†3†1 横浜国立大学 理工学部 †2 横浜国立大学 大学院 環境情報学府†3 横浜国立大学 大学院 環境情報研究院
E-mail: {ikd8e3a1,sakamoto,shib,mori}@forest.eis.ynu.ac.jp

1

はじめにうち，未知のものに対応することを目的としている点も従来研究には見受けられない．

日本語におけるコミュニケーションの中で擬音語，擬態語といったオノマトペは，表現を豊かにするためのものとして様々な場面で用いられている．例えば，患2 従来研究者が医者に痛みの質や程度を伝える場合 [1, 2] や，新しく作成したデザインの印象 [3, 4] や素材の触感 [5] なJUMAN1 では，笹野ら [11] や勝木ら [12] の研究成どを伝える場合などである．他にも，第二言語として 果を利用して，パターン一致によりオノマトペの候補の日本語学習者に対するオノマトペ学習支援 [6] や，オ 語を決定する．ここで用いられるパターンはいずれもノマトペを利用したレビュー文の評価極性推定 [7] な 4 文字以上のものである．
どオノマトペに関する研究は多い．我々は，地方議会
木村ら [13] は，地方議会会議録コーパスにおけるテ会議録を対象とした政治情報システムの構築 [8] に取 キスト中からオノマトペを適切に抽出する手法として，り組んでいるが，地方議会会議録においてもオノマト 形態素解析結果に基づく規則と，構文解析結果に基づペが豊富に使用されており，「きちっと進めていきたい」 く規則を用い，オノマトペを 4 文字以上と 3 文字以下のように政策の推進や「はっきりと述べてください」 の 2 種類に分けそれぞれに異なる規則を適用した．3のように厳格な言及を求めるために用いられているこ 文字以下のオノマトペの抽出に効果を発揮する手法でとが指摘されている [9]．こういったオノマトペを正し あり，3 文字以下のオノマトペの場合目的のオノマトく抽出することができれば，発言議員の政策に対する ペを内部辞書にあらかじめ登録するだけの手法と比較積極性などを判断するのに役立つと考えられる．
して適合率が 39.5 ％から 85.4 ％と大きく向上した．対象とするオノマトペがあらかじめ決まっている点が本手法と異なる．

3

田守・スコウラップによる分類提案手法では，オノマトペの持つ基本的なパターンに合致するものをオノマトペ候補とすることで解析を行う．
田守・スコウラップによる，オノマトペの音韻パター
ン分類 [14] を利用してオノマトペ候補を認識する．子音「C」，母音「V」，撥音「N」，促音「Q」，CV のペ
図 1: 処理の流れ
アに付随して現れる「り」を表す「ri」といった表記を用いて表される田守・スコウラップの分類には「ど「ばたり」のような CVCVri 型
本研究では，図 1 のように，まず入力テキスト中の ん」のような CVN 型，など16種類がある．本稿の実験では3 文字以下のオ文字列からオノマトペの候補となる文字列（オノマトノマトペを対象とした研究の手始めとして，「ばたっ」
ペ候補）を決定する．オノマトペ候補を認識する手法
として，オノマトペを辞書に登録してそれを利用する や「ぴちゃっ」のような CVCVQ 型のみを対象に実験方法もあるが，オノマトペには新語や造語が多く存在 を行った．
音韻パターンをテキスト上の表層パターンと対応さするため，すべてのオノマトペをあらかじめ辞書に登せるため，CV の組を小文字を除くひらがなカタカナ録することは不可能である．そこで本手法では音韻パ１文字，または大文字と「っ」を除く小文字の組み合
ターンに基づいてオノマトペ候補を決定する．次に認識されたオノマトペ候補とその前後 n 文字における各 わせに対応させ，C を伴わない V を「−」，N を「ん」
文字の音素情報と各形態素の品詞を手がかりとして， または「ン」，Q を「っ」または「ッ」とそれぞれ対応させた．
オノマトペ候補がオノマトペかどうかを判断する．
本手法で用いる音素は国際音声記号に基づくものであり，この点が本手法の特徴の一つである．
また，比較的解析が難しい 3 文字以下オノマトペの1
http://nlp.ist.i.kyoto-u.ac.jp/index.php?JUMAN― 47 ―

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4

品詞および音素情報の利用

表 2: Yamcha のデータフォーマット
3 節の分類を利用して抽出したオノマトペ候補語がす 副詞 摩擦音
NONEO
オノマトペか否かを判定するために，素性として品詞
ぐ 副詞 破裂音
NONEOや音素情報を利用する．オノマトペの周辺，特にオノそ名詞
摩擦音
NONEO
マトペの直後に付随して現れる語の品詞を情報としてれ
名詞
はじき音
NONEO
利用する手法は内田ら [15] の研究などで見受けられるが助詞破裂音
NONEOが，音素情報を利用した情報は従来手法にないものでば 名詞 破裂音
CVCVQ BOnomatopoeiaある．オノマトペ候補語の判定に品詞および音素情報
く 名詞 破裂音
CVCVQ IOnomatopoeia
を用いる理由は以下のとおりである．
っ助詞破裂音CVCVQ IOnomatopoeia
CVCVQ 型は直後に助詞を伴うことが多いなど，オと助詞破裂音
NONEO
ノマトペはパターンごとに直前直後の共起しやすい品
折動詞
NONE
NONEO
詞が存在する．また，例えばオノマトペ「がくっ」をれ 動詞 はじき音 NONE
O
含む文「なにかがくって落ちた」という例文においてNONEO
オノマトペ「がくっ」が助詞「が」＋動詞「食って」 て 助詞 破裂音
し動詞摩擦音
NONEOの一部，として解析されるように，「がくっ」は助詞＋動詞という誤解析になりやすい，といったオノマトペの解析され方の特徴も考えられる．これらを考慮に入れた解析を行うために，オノマトペ候補とその前後のて付与し，今回の実験ではそれ以外のパターンに該当品詞列情報を利用する．品詞の付与には形態素解析器する箇所は無視した．
MeCab を利用した．
また，オノマトペの新語や造語に対して受け取り手がそれをオノマトペと判断するための要因の一つとして音素による情報が重要である [10] という事実から, 5.2 素性の抽出と正解ラベルの付与音素による情報も利用する．音素情報として国際音声訓練データの作成は，[9] において作成された地方議
記号 (IPA)2 を用いて表 1 の分類情報を利用する．
会会議録コーパス中で形態素解析によってオノマトペとして解析された箇所に対して人手でオノマトペか否かを判定した結果をまとめた評価データ群をコーパス
表 1: IPA による分類として利用した．この評価データは，木村ら [13] の研
母音, 破裂音, 破擦音, はじき,究において利用されたものと同様である．形態素解析
鼻音, 摩擦音, 接近音によってオノマトペと解析された箇所を１つ以上含む
各々の文について，人手での判断が情報として付与されている．1 つ 1 つの評価データはオノマトペ 177 語
これらのうち各ひらがなカタカナ 1 文字が持つ子音 ごとに分かれており，1 つの評価データ中には対象との調音方法 (あ行の文字は母音) を付与する．
なるオノマトペに関する判定がなされた文が集められている．つまり，「ばくっ」に関する評価データ中には，形態素解析の結果オノマトペ「ばくっ」であると解析
5 機械学習手法による解析ルール獲 された箇所を含む文とそれに関する人手による判定の結果が集められており，そのような評価データが 177
得語それぞれに 1 つずつ存在するということである．た
本研究では，様々な素性を利用した解析を行うため， だし，形態素解析によってオノマトペと解析された箇
それらを用いた解析のためのルール構築には機械学習 所の出現位置についての情報は付与されていない．
正解データの作成は利用するコーパスの情報から自を用いる．本稿では，チャンキングツール Yamcha3 による SVM を用いた系列ラべリング手法によって機械 動で行った．1 つの文中に形態素解析によってオノマトペとして解析された箇所が複数存在する場合それら学習を行った．のうちいずれか 1 つの判定結果のみ情報として保持するためこのような場合は複数箇所すべてに対してコーパスが保持する判定結果を適用させた．そのため実際
5.1 データフォーマットの判定と異なる場合がある．今回の実験ではこれを誤Yamcha の入出力および機械学習に用いる訓練デー 差と捕らえたが，今後この誤りによる影響がどの程度タのフォーマットは以下のようになるのものであるかに関する判定と判定結果によるこの誤上の例は本稿の実験で用いた訓練データの一部であ りの扱い方について検討する必要がある．
る．本実験では文字によるチャンクを利用し，タグはまた，この方法では対象でないオノマトペにはタグオノマトペの出現位置を表す IOB2 フォーマットのタ を付与することができないため，そのことによる誤まグである．品詞は該当する形態素中の文字すべてに付 りが含まれたデータとなっている．この誤りに関して与し，音素情報は文字ごとに付与する．先にも述べた も今後の検討が必要である．
とおり，3 文字以下のオノマトペに対する手法の有効
コーパス中で学習に利用されるべき部分はオノマト性の予備的な実験として，今回の実験ではパターンは ペの付近のみであると仮定し，そこに含まれない部分
CVCVQ のみを利用する．パターンに合致した箇所に における学習結果が解析に悪影響を与えないようにす
含まれる文字すべてに合致するパターン名を素性とし るため，オノマトペタグが付与された各部分の前後 5
2 https://www.internationalphoneticassociation.org
文字を含めた 13 文字を 1 つの文として学習に用いた．
3 http://chasen.org/ taku/software/yamcha/
つまり，評価データ中に「・・・ほんとうにばさっとして― 48 ―

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がくっときたので・・・」という部分が含まれていた場 にあることが結果からわかる．よって CVCVQ 型のよ合，オノマトペ「ばさっ」と「がくっ」に対して「ほ うに助詞「と」を後ろに伴いやすい 3 文字以下のパター
んとうにばさっとしてがく」と「さっとしてがくっと ンに該当するオノマトペを解析する場合，パターンにきたので」という二つの文が生成され順に並べられた よって取り出した箇所の直後に「と」が来てかつそれ構造の学習データを作るということである．
が形態素解析器によって副詞の一部として解析されてまた，Yamcha の設定として前後 5 チャンク (本手 いたならば品詞を副詞に変更した状態で品詞付与を行
法では文字チャンクなので前後 5 文字) までを利用し， うなどの工夫が有効であると考えられる．
文頭からラべリングを行う方法で学習を行った．
また，CVCVQ に合致しており，該当箇所とその前後の品詞が同一であるが，IOB2 タグが付与されているものとされていないものがそれぞれ一定数以上存在するようなケースも存在した．これらは該当箇所前後
6 評価実験の音素情報の違いによる影響が大きいと考えられる．
音素情報は CVCVQ に合致した部分のみ有効であると
6.1 実験方法考えられるため，前後の音素情報は含めない学習手法
5.2 節の評価データの中で判定が行なわれている全 を検討する必要がある．
177 語のうち，CVCVQ 型は 25 個存在する．CVCVQ
さらに，系列ラべリング手法では，CVCVQ に合致型のオノマトペに関する評価データ 25 個を 24：1 に した部分以外も学習の対象となるが，本手法では音韻分け，それらから作成した訓練データ 24 個と入力デー パターンによってあらかじめオノマトペの候補部分をタ 1 個のデータセットを，25 語それぞれの評価データ 決定するため，候補部分のみを学習の対象とする手法
が入力データとなるような組み合わせ 25 通り作成し に変更するのが有効であると考えられる．
交差検定を行った．コーパス中でオノマトペと判定さ以上の考察から今後の課題として YamCha によるれている箇所，オノマトペではない (非オノマトペで 系列ラべリング手法ではなく SVM を用いた学習方法ある) と判定されている箇所それぞれについて，本手 を行う，音韻パターンに合致する部分のみを学習の対法によるタグ付けがオノマトペであると判定した箇所 象とし，その前後の部分からは品詞情報のみを利用すの個数，非オノマトペであると判定した箇所の個数を る，その直後に「と」を伴う場合は先に述べたような人手で確認した．
処理を施すといった改良を行っていく必要がある．

6.2

結果と考察

7

まとめ

交差検定の結果は表 3 のようになった．
今回は音韻パターンのうち CVCVQ 型のみを対象にこれをもとに計算されるシステム全体の再現率は 実験を行い，3 文字のオノマトペに対するシステムの563/1520 = 37.0 ％，適合率は 563/777 = 72.4 ％ であ 有効性を評価した．6.2 節で述べたような問題に関するる．3 文字以下のオノマトペを抽出するための他の手法 検討を行うこと，その他の音韻パターンにおいても同と異なり，未知のオノマトペの抽出を可能にすること 様の評価実験を行うこと，また複数の音韻パターンをが本手法の目的であるため，再現率が重要となる．再 同時に利用して実験を行った際のシステムの有効性の現率に関しては比較対照がないため今回の結果をベー 評価を行うことが今後の課題である．さらに，音素情スラインとし，今後の手法改善に取り組む必要がある． 報がシステムに与える影響についてこれを利用す場合一方適合率に関して，今回利用した評価データ作成時 としない場合の比較により評価することが必要である．に利用された形態素解析による適合率が 39.5 ％，木村ら [13] の手法による適合率が 85.4 ％であることと比較すると，本手法と形態素解析は対象とする語が複数ある (本手法は未知のオノマトペを含めた無数の語，形 参考文献
態素解析は辞書に含まれている語) もの同士の比較が[1] 坂本真樹, 小野正理, 清水祐一郎. 痛みを表すオノでき，適合率の向上が行えている．それに対し対象とマトペを用いた問診支援システム, 第 26 回人工知する語が 1 つである木村らの手法との比較では，再現能学会全国大会口頭発表, 2N1-OS-8c-2, (2012).
率は低下している．
解析の質に悪影響を与えた原因について考察する． [2] 上田祐也, 清水祐一郎, 坂口明, 坂本真樹. オノ
素性に用いた品詞による原因と考えられるものは 2 通
マトペで表される痛みの可視化, 日本バーチャルりある．1 つは MeCab の内部辞書においてオノマト
リアリティ学会論文誌, vol.18, no.4, pp.455–463,
ペ＋助詞「と」による副詞節が副詞 1 語として登録さ(2013).
れている場合である．表中で「*」が 1 つ付随するオ[3] 飯場咲紀, 志賀彩乃, 坂本真樹. オノマトペによるノマトペがこれに当たる．この場合オノマトペと後続色彩提案システム，第 26 回人工知能学会全国大する助詞「と」に副詞タグが付与される．もう 1 つが会口頭発表，1M2-OS-8b-4, (2012).
形態素解析の結果，オノマトペの後ろ 2 文字 (ここで「ちゅ」や「ふぁ」などは 1 文字と数える) ＋助詞「と」[4] 土斐崎龍一, 飯場咲紀, 及川歩唯, 清水祐一郎, 坂本が副詞として解析されやすかったものである．表中で真樹. オノマトペによる画像色彩推薦，日本バーチ「*」が 2 つ付随するオノマトペがこれに当たる．このャルリアリティ学会論文誌, vol.18, no.3, pp.357–
場合オノマトペの末尾 2 文字と後続する助詞とに副詞360,(2013)
タグが付与される．いずれもオノマトペに付随した助詞「と」が助詞ではなく副詞のタグを付与されやすく，このようなケースでは比較的再現率が小さくなる傾向― 49 ―

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コーパス本手法
ばくっばりっ*
ばさっ**
ぼやっ*
どきっ**
ふわっ*
がばっがくっがしっがたっ*
かちっ**
からっ*
きちっ*
ころっ
ことっもやっにやっ**
ぴちっ*
ぴしゃっ*
ぴたっ*
さらっ
しとっ
すかっ*
ずばっ
ずらっ

表 3: 交差検定による評価実験結果
オノマトペ
非オノマトペオノマトペ 非オノマトペ オノマトペ 非オノマトペ
730001047
1234
58001827033
32
10000360039
271
84920210038
34
10537803649180102018127
0500873907010409017862500
141000095
40069940100090184504043400321200[5] 渡邊淳司, 加納有梨紗, 坂本真樹. オノマトペ分 [12] 勝木健太, 笹野遼平, 河原大輔, 黒橋禎夫. Web 上
布図を利用した触素材感性評価傾向の可視化, 日の多彩な言語表現バリエーションに対応した頑健
本感性工学会論文誌, vol.13, no.2, pp.353–359,な形態素解析, 言語処理学会第 17 回年次大会発表(2014).
論文集, pp.1003–1006, (2011).
[6] 楊碩, 橋本敬, 李冠宏, 李暁燕. 創作タスクによる日本語オノマトペのニュアンス学習方法に関する研究, 言語処理学会第 20 回年次大会発表論文集,
pp.117–120, (2014).

[13] 木村泰知, 渋木英潔, 内田ゆず, 乙武北斗, 高丸圭一, 森辰則. 地方議会会議録におけるオノマトペの自動抽出手法の提案, 第 30 回ファジィシステム
シンポジウム, (2014).

[7] 五十嵐沢馬, 笹野遼平, 高村大也, 奥村学. オノマ [14] 田守育啓, ローレンス・スコウラップ, オノマトペ
トペの音象徴を利用した評判分析, 言語処理学会―形態素と意味―, くろしお出版, (1999).
第 18 回年次大会発表論文集, pp.715–718, (2012).
[15] 内田ゆず, 荒木健治, 米山淳, ブログ記事から抽出[8] 筒井貴士, 我満拓弥, 大城卓, 菅原晃平, 永井隆広,
したオノマトペの多義性について, 第 24 回ファ
渋木英潔, 木村泰知, 森辰則. 地方議会会議録コー
ジィシステムシンポジウム, (2012).
パスの構築および政治情報システム構築を目標としたアノテーションの一提案. 自然言語処理, vol.
21, no. 2, pp. 125–156, (2014).
[9] 高丸圭一, 内田ゆず, 乙武北斗, 木村泰知. 地方議会会議録コーパスにおけるオノマトペ -出現傾向と語義の分析-, 人工知能学会論文誌, vol.30, no.1,pp.306–318, (2015).
[10] 戸本裕太郎, 中村剛士, 加納政芳, 小松孝徳. 音素
特徴に基づくオノマトペの可視化, 日本感性工学会論文誌, vol.11, no.4, pp.545–552, (2012).
[11] 笹野遼平, 黒橋禎夫. 形態素解析における連濁および反復形オノマトペの自動認識, 言語処理学会
第 13 回年次大会発表論文集, pp.819–822, (2007)― 50 ―

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