言語処理学会 第26回年次大会 発表論文集 (2020年3月)

和語動詞を基本単位とした複合動詞と事態性名詞の予備調査
田村 花綾 †1

渋木 英潔 †2

永山 翔滋 †1

阪本 浩太郎 †1

森 辰則 †1

横浜国立大学 †2 国立情報学研究所
E-mail: {tamura-k,nagayama,sakamoto,mori}@forest.eis.ynu.ac.jp

神門 典子 †2

†1

1

はじめに

{shib,kando}@nii.ac.jp

ない。したがって、和語動詞およびその語幹となる漢字により含意関係を推測するという基本思想の下、本近年のフェイクニュースなどの問題から虚偽情報に

稿では複合動詞と事態性名詞を構成する動詞（漢字）対する信憑性判断支援が世界的に注目されている [1]。 間の関係を分析する。なお、本稿で分析対象とする複我々は、NTCIR QALab-PoliInfo[2] として政治情報に

合動詞は動詞連用形＋動詞型の語彙的複合動詞であり、関する shared task を開催する一方、虚偽情報の処理

事態性名詞はサ変動詞接続可能な二字熟語である。という観点から人狼知能プロジェクト [3] に参加し、人狼ゲームプラットフォーム LiCOS[4] の開発に取り組んでいる。人狼ゲームとは、対話を通して「村人」の中関連研究

2に潜伏した「人狼」を見つけ出す対戦型の多人数ゲー
ムであり、「人狼」となったプレイヤーは、他のプレイ

複合動詞に関しては、複合動詞レキシコン1 が参考とヤーに正体を悟られないよう、普通の「村人」のふりなる。複合動詞レキシコンには、動詞連用形＋動詞型をして「偽の推理」を披露したり、「占い師（人狼の正の語彙的複合動詞 2,759 語が収録されており、構成要体を知ることができる）」を騙って他のプレイヤーを素となる 2 つの動詞の間に以下の 4 つの関係を設定し扇動したりすることで勝利を目指す。そのため、プレている。

イヤーの言動間にある矛盾や齟齬などを手がかりに真C1 VV（動詞＋動詞）

実を導かなくてはならない。
こういった文（イベント）間の真偽関係を理解するためには、「狼が村人を殺した」が「村人が死んだ」を包含するかといった含意関係認識 [5] を行う必要がある。一般に、含意関係認識のためには「殺す」が「死ぬ」を包含するといった語彙的な知識が必要である。
しかしながら、日本語においてイベントの核となる述語には単独動詞以外にも「食い殺す」といった複合動

C2 Vs（動詞＋補助的な動詞）
C3 pV（接頭辞化した動詞＋動詞）
C4 V（一語化）
この関係は、複合動詞を構成する動詞の単独での意味がどの程度残っているかによるものである。例えば、

C1 の複合動詞「（人狼が）食い殺す」は前項動詞「食う」と後項動詞「殺す」で構成されており、動詞テ形＋語彙が存在する。これらの語彙間の含意関係を辞書に動詞形にした「食って殺す」とほぼ同義であるのに対全て登録するには多大な労力がかかる。一方で、人間し、C2 の複合動詞「（子供が）走り出す」は「走ってにとって「食い殺す」と「殺す」の間に含意関係が成出す」とは異なる関係である。本稿でも同様の考えにり立つことは容易に推測できる。また、事態性名詞を基づいて分析を行う。ただし、複合動詞レキシコンは構成する漢字には「襲う」や「来る」といった和語の言語学の観点から分析されており、我々が目的とする動詞となる漢字が含まれていることが多く、「襲来」と工学的応用については考慮されていない。
「襲う」の間の含意関係も容易に推測できる。したがっ我々は、事態性名詞を構成する 2 つの漢字の間にもて、和語動詞を述語の基本単位として複合動詞や事態同様の関係が成り立つと仮定した。すなわち、事態性性名詞を定義できれば、比較的少数の語彙で述語を表名詞「襲来」は前項漢字「襲（う）」と後項漢字「来現できると考えられる。これらは、表意文字である漢（る）」で構成され、「襲い来る」や「襲って来る」と同字を媒介に推測していると考えられるが、「狂い咲く」義の関係にあるのに対し、「履行」は「履いて行く」とと「狂う」、「履行」と「履く」のように共通の漢字があることが必ずしも含意関係を意味しているわけでは
1 https://db4.ninjal.ac.jp/vvlexicon/
詞や「襲来（する）」といった事態性名詞など多くの― 255 ―Copyright(C) 2020 The Association for Natural Language Processing.
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異なる関係である。事態性名詞を扱った従来研究 [6, 7]はないが、本稿では最も一般的と思われる用法での解は、こういった構成漢字の関係に焦点をあてていない。 釈で判断した。
また、複合動詞の関係を事態性名詞に応用し統一的な枠組みでイベントを解釈しようとする試みも我々が初4.2めてである。

事態性名詞

事態性名詞として抽出された単語は二字熟語の一種である。教科書や漢字検定3 などにおける二字熟語の構

対象データ

3成の種類には以下のものがある。

BCCWJ コーパス [8] のコアデータ2 を用いて、以下の手順で分析対象とするデータを抽出した。品詞が「動詞-一般」で、最初の 4 文字が「漢字-ひらがな-漢字-ひらがな」になっている単語を複合動詞として抽出した。
また、品詞が「名詞-一般-サ変可能」で、直後に原形が「する」となる単語が接続し、漢字２文字で構成される単語を事態性名詞として抽出した。結果として、複合動詞として抽出した異なり単語が 1,228 語、事態性名詞の異なり単語が 2,430 語となった。上記の方法
で全ての複合動詞と事態性名詞が抽出されるわけではないが、動詞（漢字）間の関係にどのような類型があるかを調査するのに大きな問題はないと判断した。

1. 同じ漢字を重ねたもの（例、「日々」、「青々」）2. 似たような意味の漢字を組み合わせたもの（例「思考」、「進行」）
3. 反対の意味や対の意味の漢字を組み合わせたもの（例「勝負」、「遠近」）
4. 前項漢字が後項漢字を修飾する言葉になっているもの（例「青空」、「再会」）
5. 前項漢字が主語、後項漢字が述語にあたるもの（例、「人造」、「国営」）
6. 前項漢字が動作、後項漢字が対象などを表しているもの（例、「消火」、「着席」）
7. 前項漢字が否定接頭辞で後項漢字の意味を打ち消すもの（例、「不足」、「無用」）

分析方法

4

8. 後項漢字が接尾辞で前項漢字の様子を表したり、意味を添えたりするもの（例、「知的」、「美化」）

抽出された複合動詞と事態性名詞に対して、第一著者が以下の手順でアノテーションを行った。

9. 長い熟語の略語（例、「国連」、「入試」）

4.1

複合動詞

本研究でも、最終的に上記の種類に準ずる分類にした

複合動詞レキシコンの 4 つの関係は、構成要素となる動詞の単独での意味がどの程度残っているかによるものである。したがって、複合動詞を構成要素となるそれぞれの動詞で換言できるかにより、以下の 4 つの類型に分類する。

V1 前項動詞、後項動詞ともに換言できる。

いと考えている。しかしながら、抽出された単語には「入金（金を入れる）」のように、和語動詞の語幹とならない漢字で構成されているものがある。そのため、4.1 で述べた複合動詞の分類をそのまま適用できない。
したがって、最初に、事態性名詞を構成する漢字が和語動詞の語幹となるか否かによって、以下の 4 つの類型に分類する。

V2 前項動詞のみ換言できる。

N1 前項漢字、後項漢字ともに和語動詞の語幹となる。

V3 後項動詞のみ換言できる。

N2 前項漢字のみ和語動詞の語幹となる。

V4 前項動詞、後項動詞ともに換言できない。

N3 後項漢字のみ和語動詞の語幹となる。

例えば、「人狼が食い殺した」という文は「人狼が食った」や「人狼が殺した」に換言できるので V1、「村に辿り着いた」は「村に着いた」に換言できるが「村を辿った」に換言できないため V3 に分類する。文脈によっては「飛び出す」が「飛んで出す」という解釈に

N4 前項漢字、後項漢字ともに和語動詞の語幹とならない。
ここで N1 と分類されたものに対しては複合動詞と同様の分類を行うことができると考えられる。

なることがあるため必ずしも一意に分類できるわけで
2 UniDic の短単位での形態素解析結果を利用した。

3 https://www.kanken.or.jp/― 256 ―

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表 1: 抽出された複合動詞 (Top20)
換言可能
複合動詞

頻度

前項動詞

後項動詞類型

取り組む

176
82
80
7954
48
47
47
40
40
3835
3433
32312828
28
28××××××〇×〇

〇

〇

〇××〇

〇

×××〇

×××〇

〇

〇

〇

×〇

〇

〇

×〇

×〇

×〇

×〇

〇

V4V4V4V2
V1
V1V4V1V4V3V4V3
V1V2
V1V2V2
V2
V2
V1

繰り返す
受け入れる
思い出す
引き続く
振り返る
盛り込む
取り上げる
付き合う
受け取る
落ち着く
打ち出す
取り入れる
持ち込む
引っ張る
呼び掛ける
呼び出す
茹で上がる
立ち上がる
取り出す

5

結果と考察

ムログなどを用いて同様の分析を行う予定である。

執筆時点では、アノテーション作業が継続中であり、複合動詞の上位 1,000 件と事態性名詞の上位 113 件のみ付与している。表 1 と表 2 に、BCCWJ コーパスのコアデータにおける出現頻度順での複合動詞と事態性名詞の上位 20 語をそれぞれ示す。また、アノテーショ

謝辞
本研究の一部は、JSPS 科研費 JP16H01756 の助成を受けたものである。

ンを付与した範囲における類型の割合を表 3 に示す。
表 3 から、現時点では、事態性名詞の中に和語動詞の語幹となる漢字が必ず含まれており、和語動詞を基本として含意関係の推測を行うための前提は満たされていることが分かる。

6

まとめ
本稿では、和語動詞およびその語幹となる漢字を手がかりとした含意関係認識を目的として、BCCWJ コー
パスを用いた複合動詞と事態性名詞を構成する動詞（漢字）間の関係を分析した。今後、アノテーション対象を拡大して分析を継続するとともに、人狼 BBS4 のゲー
4 http://www.wolfg.x0.com/

参考文献[1] P. Nakov, A. Barrón-Cedeño, T. Elsayed, R.
Suwaileh, L. Màrquez, W. Zaghouani, P. Atanasova,
S. Kyuchukov, and G. Da San Martino. Overviewof the CLEF-2018 CheckThat! Lab on Automatic
Identification and Verification of Political Claims.
Proceedings of the Ninth International Conference of
the CLEF Association: Experimental IR Meets Multilinguality, Multimodality, and Interaction, Lecture
Notes in Computer Science, 2018.
[2] Y. Kimura, H. Shibuki, H. Ototake, Y. Uchida,K. Takamaru, K. Sakamoto, M. Ishioroshi, T. Mitamura, N. Kando, T. Mori, H. Yuasa, S. Sekine
and K. Inui, “Overview of the NTCIR-14 QA LabPoliInfo Task,” Proceedings of the 14th NTCIR Conference, 2018.

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表 2: 抽出された事態性名詞 (Top20)
対応和語動詞
事態性名詞

頻度

前項漢字

後項漢字

実施

359
257
195
147
132
124
122
120
119
118
114
114
112
111
108
107
107
105
103
98

—
推す—
発つ—
説く
使う開く
活かす
提げる紹ぐ
確かめる
参る
設ける
発つ結ぶ—
増す
支える
検める

施す

推進
利用
発表
対応
説明
使用
開催
活用
提供
紹介
確認
参加
設置
発生
結婚
期待
増加
支援
検討

進める
用いる表す
応える
明らむ
用いる
催す
用いる
供える
介ける
認める
加わる
置く生む—待つ加わる
援ける討ねるV 類型

N3N1
N3
N1
N3
N1
N1
N1
N1
N1N1
N1
N1
N1
N1
N2
N3
N1N1
N1—
V1—
V1—
V1
V1
V1
V1
V1
V1
V1V1
V1
V1——
V1
V1
V1W. Shih, Y. Watanabe and T. Mitamura, “of theNTCIR-11 Recognizing Inference in TExt and Validation (RITE-VAL) Task,” Proceedings of the 11th
NTCIR Conference, 2014.

表 3: 類型の件数と割合
複合動詞

N 類型

事態性名詞

V1V2V3V4626
23162
189

(0.626)(0.023)(0.162)(0.189)

N1N2N3N487
10160(0.770)(0.088)(0.142)(0.000)

合計

1,000(1.000)

合計

113

(1.000)[3] Y. Kano, C. Aranha, M. Inaba, H. Osawa, D.
Katagami, T. Otsuki, and F. Toriumi, “Overviewof the AIWolf-Dial 2019 Shared Task: Competition to Automati-cally Play the ConversationGame “Mafia”,” Proceedings of the 1st International
Workshop of AIWerewolf and Dialog System (AIWolfDial 2019), the12th International Conference on
Natural LanguageGeneration (INLG 2019), 2019.

[6] 小町守, 飯田龍, 乾健太郎, 松本裕治. 名詞句の語彙統語パターンを用いた事態性名詞の項構造解析. 自然言語処理, vol. 17, no. 1v pp. 141-159, 2010.
[7] 黒田航. 事態性名詞の項構造と動詞の項構造の統合 PMAを使った日本語の支援動詞構文の分析とその含意. 言語処理学会第 14 回年次大会発表論文集, pp. 1128-–1131,
2008.
[8] 国立国語研究所コーパス開発センター『現代日本語書
き言葉均衡コーパス』DVD 版 (Version 1.1), 国立国語研究所, 2015.

[4] 阪本浩太郎, 永山翔滋, 石下円香, 渋木英潔, 森辰則, 神門典子. 人狼ゲームプラットフォーム LiCOS を用いた
欺瞞対話コーパスのためのゲームログの収集. 言語処理学会第 25 回年次大会発表論文集, pp. 1411-–1414,
2019.
[5] S. Matsuyoshi, Y. Miyao, T. Shibata, C.-J. Lin, C.-― 258 ―

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