一般論文

大規模コーパスからの呼応表現抽出
Extraction of KO-OU Expressions from Large Corpora
木田敦子＊

山本英子＊＊

神崎享子＊＊

井佐原均＊＊

By Atsuko KIDA, Eiko YAMAMOTO, Kyoko KANZAKI and Hitoshi ISAHARA

１．はじめに作成することを試みている。従来、このような客観的な基準を用いて実用規模の呼応表現データを作成

文の意味は述語によって決まるという観点から見する研究は行われていなかった。本研究で作成する

ると、英語などの SVO 型言語では述語が出現した

呼応表現データは、対話処理システムに求められる時点で文内容が把握でき、後続要素の予測がつきや漸進的な文理解２）や文予測のための基礎データとしすいと説明できる。これに対して、日本語のようなて役立つと考えられる３）。また、このデータは、構SOV型言語では、述語が目的語などに後置されるた文解析の曖昧性解消や係り受け関係決定の補助情報め、後続要素の予測がつきにくいということになる。

としても役立つと考えられる。

だが、日本語でも文を読む時や日常会話において、そこで我々は、コンピュータによる処理を前提と理解に困難はなく、人は各要素の出現順序に従って、した電子テキストの集合体であるコーパス７）から呼進行していく文を漸進的に理解していると考えるの応表現を自動抽出し、データを作成することを目指が自然である。我々は、これを漸進的文理解と呼ぶ。

している４）、５）、６）。本稿では、コーパスから呼応表現述語が後置される文法構造を持つ日本語において、を抽出する手続きと、抽出した呼応表現データの分この漸進的文理解を可能にする要因の一つに、「呼析結果について報告する。

応関係」という構文構造があると考えられる。
「呼応関係」とは、「決して行かない」の「決して」と「ない」のように、「先行する一定の語に応じて２．本研究の位置付け後ろに特定の形が来る」（『岩波国語辞典』より）関大野１）は、古語の係助詞に代わって「ある種の副係である。これに対して、「共起関係」
は、「赤い花」

詞」が、「時間的に線状的に発展し連続していく言の「赤い」と「花」のように、二つの語が同一文内語表現の早い部分で、一文の行く手、肯定か否定かに出現する関係である。共起関係には出現順序に制疑問かなどを予告しておこうとする」役割を果たし約はないが、呼応関係には制約がある。本稿では、ていることを示唆している。

以下、「先行する一定の語」を「呼」要素、「後ろにくる特定の形」を「応」要素と呼ぶ。
中世以前の日本語には、係助詞と文末の活用形とまた、益岡９）のモダリティ論では、文を階層構造と呼応関係を持つものと捉え、以下のような呼応関係を挙げている（表−１）。

が形態的な呼応関係を持つ係り結びの用法があった。
古語では、係り結びの機能によって、係助詞が後続

表−１ 益岡による呼応関係要素を予告する働きを担っていたと見ることもでき「呼」要素「応」要素る。大野１）は、係り結びが消滅した現代語においてねえ、おいね、よぜひ、なんてて下さい、なあ

たぶん、どうも、いったいだろう、らしい、かい」「決して〜ない」などの呼応関係が存在する。我々むかし、かつて、もうすぐたは、このような表現を収集して、呼応表現データを決して、必ずしもないも、ある種の副詞が古語の係助詞と似た役割を果たしており、文の行く手を予告する働きを持っていることを指摘している。実際、現代語にも「しか〜な＊言語情報研究室

44＊＊独立行政法人通信総合研究所

IBS Annual Report 研究活動報告 ２００３

．論 文大野１）の現代語における係り結びに代わる現象の指摘は大変貴重なものだが、具体的な例を挙げてのである以下の語を調査対象語とした。これらを呼応関係の「呼」要素と仮定して調査を進めた。

９）

説明はない。また、益岡 は、呼応関係にある「呼」要素のグループ「たぶん・どうも・いったい」に対［調査対象語］して「応」要素のグループ「だろう・らしい・か」は・も・こそ・さえ・しか・決して・ぜひを挙げているが、個々の語がそれぞれどの語と呼応まるで・もし・きっと関係にあるのかは記述していない。また、挙げられている要素の数が少なく、挙げられている「呼」要調査データには、１９９１年から２０００年までの毎日素と「応」要素の客観性が保証されていない、など

新聞、日本経済新聞、読売新聞の新聞記事データをの弱点がある。そこで我々は、大規模な電子化コー使用した。データの規模は、毎日新聞記事データパスから自動的に呼応関係を抽出することで、客観

１０年 分 の１０，２７３，３８５文、２８２，８５９，８６７形 態 素、読的かつ実用に耐える規模の呼応表現データを作成す

売 新 聞 記 事 デ ー タ１
０年 分 の１４，９３８，７３４文、ることを目指す。

４６６，６４２，０４３形態素、日本経済新聞記事データ１０
年 分 の１５，５６５，３４４文、４６１，７３３，３２６形 態 素、合 計３．方法と調査対象（１）方法
補完類似度は文字認識（パターン認識）の分野で用いられている類似尺度である。出現パターン（ベ４０，７７７，４６３文、１，２１１，２３５，２３６形態素である。

４．補完類似度を用いた呼応表現の抽出処理の流れを図−１に示す。

クトル）の包含状況を測ることによって関係を推定するため、パターンの包含関係の抽出に強い。
新聞記事データ（生データ）

山本・梅村１３）は、出現パターンの包含関係に強い
補完類似度を用い、コーパスから事象の一対多の関係を抽出する実験を行っている。

形態素解析

呼応関係の出現パターンを見ると、「応」要素は 類似度計算「呼」要素より頻繁に出現する。補完類似度は出現パターンの包含関係を測るものなので、「応」要素

 共起ペア作成の出現パターンが「呼」要素の出現パターンを包含 語順による判定するかどうかを測り、その二つが包含関係にあれば、「呼」要素の出現パターンは「応」要素の出現パターンと重なる部分が多く、補完類似度は高い値を保持「応」要素候補データする。
図−１ 処理の流れ

呼応関係は「呼」要素がいくつかの「応」要素を持つ一対多関係である。一方、出現パターンに関しては、「応」要素が「呼」要素を包含する一対多関新聞記事データ（生コーパス）を一文ごとに係になる。そこで、我々は補完類似度を用い、出現区切った後、形態素解析システム茶筌１１）を用パターンにおいて「応」要素が「呼」要素を包含すいて形態素解析を行う。活用語は原形に変換る関係にあることを利用して、呼応表現の抽出実験する。

を行った。本研究では、調査対象語を呼応関係の「呼」

 補完類似度によって、固有名詞、普通名詞、要素と仮定し、補完類似度を用いて調査対象語に対数詞以外の全形態素間の類似度計算を行う。

する「応」要素を抽出することを試みる。

類似度計算は、新聞の種類別に１０年分の記事データに対して行う。

（２）対象データ
本稿では、いわゆる副助詞、係助詞と副詞の一部

 類似度計算の結果から、調査対象語を含むペアを抽出する。これを共起ペアと呼ぶ。

IBS Annual Report 研究活動報告 ２００３45

 ３で得られた共起ペアに対して、語順による５．得られた「応」要素の分析判定を行う。共起ペアが、「呼」要素−「応」要素の順で出現している文の数が、「応」要

本章では、「応」要素候補の分析結果の中から、「呼」

素−「呼」要素の順で出現している文の数よ

要素「きっと」に対する「応」要素候補の分析結果り多ければ、呼応候補ペアであると判定する。

を取り上げて詳細を述べる。表−３の 「応」要素

ここで得られた呼応候補ペアのうち、調査対候補

象語ではない方の要素が「応」要素候補となる。

抽出された候補から、類似度順に上位１０位までを

表−２は、各「呼」要素に対して抽出された「応」選んだものである。それぞれの「応」要素候補に対要素候補の出現数を示したものである。出現数が最欄は、「きっと」に対する「応」要素としてして、目視で実例を１００例ずつ観察し、も多い「は」では１８，５９０個の要素が、最も少ない・単独で「応」要素になるもの○「ぜひ」では１，９７７個の要素が抽出された。抽出さ・組み合わせで「応」要素になるもの△

れた「応」要素候補には、「決して（副詞―一般）−・「応」要素ではない可能性があるもの

×「決して（副詞―一般）」
平たん（名詞―形容動詞語幹）の判定を行った。判定の結果は、表−３の 分類」のような呼応表現と−偶然（名詞―形容動詞語幹）欄にそれぞれ上記の○×△の記号で付与した。迷う関係ないものも多く含まれている。類似度が低くなものは判定を保留し、空欄とした。

るにつれ、このような呼応表現ではないと判断でき判定の結果、「呼」要素「きっと」に対する「応」るものが増えていく傾向が見られる。そこで、それ要素候補として得られたものの中には、「応」要素ぞれの「呼」要素に対する「応」要素候補として抽ではない可能性があるもの（×） と判定できるも出されたものの中から、類似度順に上位１０位までのは見られなかった。そこで、以下では 単独で「応」を選び分析を行った。

要素になるもの（○）、 組み合わせで「応」要素になるもの（△） について詳しく述べる。
表−２ 各「呼」要素に対して抽出された「応」要素候補の出現数

候補数

はもさえしかこそもしきっとまるで

決してぜひ

１８，５
９０９，５９７３，７１２３，５３０６，０
９４８，２２２２，８
６
５４，
６７３４，０３
９１，９７７表−３ 抽出実験から得られた「きっと」に対する「応」要素候補上位１０語
「呼」
要素

46

「応」要素候補

類似度「応」要素候補・出現数

分

きっとう（助動詞／不変化型）

０．
００４
７２６１，３３３，０１６△

きっとだ（助動詞／特殊・ダ）

０．
０
０
４
１８０

１５，６
４２，８６９△

きっとと（助詞−格助詞−引用）

０．
０
０
３７２
２

１０，１
９３，１
１
９

きっとて（助詞−接続助詞）

０．
０
０
３０
３０

１
９，８
４０，８１
２

きっと思う（動詞−自立／五段・ワ行促音便） ０．
０
０
２
６
３
６６
４
７，６
９
２

きっとです（助動詞／特殊・デス）

０．
０
０
２
２
１
５

１，０
４
２，０
８７

△

きっとない（助動詞／特殊・ナイ）

０．
０
０
２０
０
２

５，
４
９２，２２５△

きっとます（助動詞／特殊・マス）

０．
０
０
１
９５
７１，４
１７，３２０きっとの（名詞−非自立−一般）

０．
００１９５３３，８５５，７７３

きっとはず（名詞−非自立−一般）

０．
００１５６０１３１，９７６IBS Annual Report 研究活動報告 ２００３○類．論 文（１）単独で「応」要素になるもの（例４） 落語家にならなかったらきっと、長屋の表−３に挙げた「呼」要素「きっと」に対する「応」要素候補のうち、「はず」をなるもの

住民の目線で生きる庶民的な弁護士に単独で「応」要素にと判定した。

なっていたでしょう。
（例５） 酸いも甘いもかみ分ける武双山ならきっ（例１） 広大な海辺で見る作品はきっと魅力的にと正しい方向性を見つけるに違いない。

映るはずだ。
だが、これ以外には、単独で「きっと」の「応」要素となると判定できるものが見られなかった。単独で「応」要素になるものと判定できる要素が少６．呼応表現データの実用可能性（１）曖昧性解消・係り受け関係決定

ないことは、「きっと」に対する「応」要素候補以「呼」要素と「応」要素の関係を記述した呼応表外のデータにも共通して見られる傾向である。

現データは、構文解析の曖昧性解消や係り受け関係

なお、「思う」は単独で「応」要素になるものの決定に役立つ。と判定しなかった。
「きっと」は「だろう」などの「かみしめれば、きっとサケの味がするに違いな推量の意味を持つ要素と呼応する傾向にある。そのい。」を構文解析システム KNP８）を用いて解析する

ため、主観的な意味の強い「思う」を「応」要素とと、下記のような結果が得られる。

判定したくなる。だが、実例をあたると、多くの場
かみしめれば合、「思う」は引用の助詞「と」に後続する形で出きっと現していることが観察できる。
（例２） 厳しい道だが、後に続く選手はきっとたサケのくさん出てくると思う。
味が例２は、「きっとたくさん出てくるだろうと思う」「きっとたくさん出てくるはずだと思う」に言い換するにえ可能である。そして、このように言い換えた場合、違いない。

「きっと」と「だろう」、「きっと」と「はず」に呼応関係が認められると判断されることになる。この

ここで「きっと」は「する」に係ると誤って解析ように考えると、例２の場合も、呼応関係にあるのされている。このような場合、呼応表現データは正は「きっと」と「思う」ではなく、「きっとたくさしい係り受け関係を決定するための補助情報となりん出てくる得る（図−２）。と思う」の「きっと」と「 」であると見ることもできる。本稿では「 」を「応」要素と見るか否かについてはこれ以上議論せず、重要な問題であるとの指摘のみにとどめたい。

（２）漸進的文理解
呼応表現データをシステムに組み込めば、人が進行していく文を漸進的に理解していくように処理を（２）組み合わせで「応」要素になるもの
「だ」
「う」
「です」
「ない」を 組み合わせで「応」要素になるものと判定した。「だ」は「だろ」の原進めることが可能になる。たとえば「呼」要素「きっと」が現れた段階で、システムは後続要素に推測や確信の意味を持つ語が現れることが予測できる（図形である。これと「う」が組み合わさり、「だろう」−３）。これは、話し言葉に見られる言い差しの文や、になる。

Web 上の文章などに見られる完全ではない文の処（例３） 宇宙飛行士たちは、きっとこのような漆理に対応できる柔軟な技術の開発につながると考え黒の空間を見たのだろう。

られる。

同様に、「です」「う」が組み合わさって「でしょまた、呼応表現によって文末表現の予測が可能にう」に、「違い」「ない」が組み合わさって「違いななることから、複数人の会話において話者が交替しい」になる。このように前後の語とのまとまりで見た箇所の推測ができると考えられる。これは会議議ることによって、呼応関係が認められる「応」要素事録などの自動書き起こしシステムのための基礎技候補がある。

術として利用できる可能性がある。

IBS Annual Report 研究活動報告 ２００３47図−２ 曖昧性解消

図−３ 前進的文理解

７．意味情報付与の必要性る。日本語の文の述語は、動詞に続く助詞、助動詞の連続によって成り立っている場合が多い。この連呼応表現データを文の漸進的理解に用いるなら、続部分に含まれる助詞、助動詞は機能語である。そ

データに意味情報が付与されていることが必要であ

れ故に、助詞・助動詞の中には単独で見ても、意味る。データに意味情報が付与されていれば、「呼」要が決定できないものがある。また、他の語と組み合素が現れた段階で、呼応表現データを参照することわさることによって意味が変わるものもある。

によって文内容を十分につかんだり推測したりする

表−３に挙げた「応」要素候補「だ」は「今日はことが可能になる（図−３）。だが、第４章の処理で雨だ」という文では断定の意味になる。一方、「明得られた「応」要素候補に意味情報を付与するのは日は晴れるだろう」という文では推量の意味になる。

難しい。形態素解析によって一形態素ごとに分割さ

また、「ない」は否定を表す助動詞である。だが、「かれており、各要素が短すぎるためである。

もしれない」「に違いない」という語とのまとまりで通常、述語は文意決定に重要な役割を果たしてい48

IBS Annual Report 研究活動報告 ２００３

は、否定の意味は消える。そして、語のまとまり全．論 文体で、推量、確信の意味になる。
呼応の「応」要素である判断できるものには、述語が多く見られる。したがって、前述した述語の語

言語処理学会第８回年次大会発表論文集，pp．
６５−
６８，２００２．
４）木田敦子，山本英子，井佐原均：後続要素を予告

構成の性質上、意味情報付与の前段階で複数要素をする表現の分析，情報処理学会研究報告，NL−組み合わせる作業が必要であると考えられる。

１５２−２０，pp．
１３７−１４３，２００２．
５）木田敦子，山本英子，神崎享子，井佐原均：呼応関係を産み出す構文手がかり，言語処理学会第９８．おわりに回年次大会発表論文集，pp．
２３−２６，２００
３．

以上、大規模コーパスからの呼応関係の抽出方法とその分析結果について報告した。
本稿では、補完類似度を用いた大規模コーパスからの呼応表現データ作成の手順、呼応表現データの分析結果、呼応表現データの有用性について述べた。
また、意味情報付与の必要性について述べ、意味情報を付与する前に、複数要素を組み合わせる作業が必要であることについて論じた。現在、我々は複数要素の組み合わせを自動生成する課題に取り組んでいる。現段階の処理では「応」要素として得られるのは「はず」「だ」のように一形態素のみだが、複数要素の組み合わせ自動生成が実現できれば「に違いない」「でしょう」「だろう」「かもしれない」などの自動抽出が可能になる。複数要素の組み合わせの自動生成は、今後の課題としていきたい。

６）Kida, A., Yamamoto, E., Kanzaki, K. and Isahara,
H. : Extraction and verification of KO-OU expressions from large corpora, ACL-03 Companion Volume to the Proceedings of the conference, pp. 169-172, 2003.
７）後藤斉：言語理論と言語資料−コーパスとコーパ
ス 以 外 の デ ー タ−，日 本 語 学４月 臨 時 増 刊 号，Vol．
２２，pp．
６−１５，２００３．
８）黒橋禎夫：日本語構文解析システムKNP version 2.0b 6，京都大学大学院情報学研究科，１９９８．
９）益岡隆志：モダリティの文法，くろしお出版，１９９１．
１０）益岡隆志、田窪行則：基礎日本語文法―改定版―，
くろしお出版，１９９２．
１１）松本裕治，北内啓，山下達雄，平野善隆，松田寛，高岡一馬，浅原正幸：形態素解析システム『茶筌』
version２．
２．
９ 使用説明書，２００２．
１２）山田孝雄：日本文法学概論，宝文館，１９３６．
１３）山本英子，梅村恭司：コーパス中の一対多関係を参考文献
１）大野晋：係り結びの研究，岩波書店，１９９３．

推定する問題における類似尺度，自然言語処理，
Vol．
９，No．
２，pp．
４５−７５，２００２．

２）木田敦子，乾裕子，神崎享子，高梨克也，井佐原
均：構文論から見た対話−円滑な話者交替を可能

謝辞：本稿を纏めるにあたり、検索ツール tea の使用にする構文構造−，第３３回人工知能学会言語・音を許可して下さいました通信総合研究所の内山将夫氏

声理解と対話処理研究会資料，SIG−SLUD−A１０２，に感謝致します。また、毎日新聞社、読売新聞社、日

pp．
３
３−３８，２００
１．

本経済新聞社の新聞記事の電子化データを使用させて

３）木田敦子，乾裕子，高梨克也，井佐原均：文構造頂きました。感謝申し上げます。の漸進的予測を可能にする日本語の諸特徴の分析，

IBS Annual Report 研究活動報告 ２００３49