フレーザル・シソーラス
語よりも大きな単位の表現の体系（化）同義／類義関係（言い換え）



再現可能性

用例に基づく言い換え生成

最近オープンした店

増収増益となる

収入も利益も増える

上位／下位、部分／全体、含意、因果などの関係

藤田篤再現できるかどうかできたばかりの店

名古屋大学大学院工学研究科
電子情報システム専攻

人の物を盗む

罪を犯す ［乾ら, 進行中］

マッチをする

火をつける ［山本ら, 進行中］

居酒屋に行く居酒屋で飲む ［鳥澤, 2006］

2006.09.15

NLP若手の会第1回シンポジウム

2

目標：「句」「節」の言い換え生成機構
言い換え表現を用例付きで表示して文書作成、推敲を支援する仕様


入力：「句」「節」
出力：入力表現の言い換え表現のリスト

ねらい
頑健で言い換え生成機構を実現
言い換えの基本処理単位についての検討
 意味的等価性の計算方法を検討


ご利益


従来のシソーラスと同様、幅広いタスクに有用

2006.09.15

NLP若手の会第1回シンポジウム

3

NLP若手の会第1回シンポジウム

4

論点1：どの範囲の表現？

設計上の論点
提供したい機能

2006.09.15

品詞に基づく表現のパタン（以下「型」）

語よりも大きな単位の表現与えられた表現に対する言い換え表現のリストを生成する

句、節、文、その他？



論点

実刑判決を言い渡す

どの範囲の表現？
 分類体系？距離空間？
 辞書？生成機構？

決勝進出を決める[N1,N2,C,V]
激しく怒る[N,C,V]

実刑を言い渡す決勝に進む

実家に立ち寄る[Adv,V]

雷を落とす
注意を払う

感動を与える
実家にちょっと寄る[N,C,Adv,V]
2006.09.15

NLP若手の会第1回シンポジウム

52006.09.15

激怒する
感動させる
NLP若手の会第1回シンポジウム

注意する

[V]
6

1

論点2：分類体系？距離空間？

論点3：辞書？生成機構？

表現間の類似性の表現方法

辞書

事前に意味分類（クラス）を与えるか？
 類似度を見積もって近傍を探索するか？



語のシソーラスと同様の静的な辞書？

生成機構
is-a

入力に対して類義表現を動的に生成する？

is-atroponym

例：EDR、WordNet、FrameNet
2006.09.15

NLP若手の会第1回シンポジウム

7

他の言い換え生成研究との比較

2006.09.15

NLP若手の会第1回シンポジウム

なぜ動詞句？
語を言い換える場合に生じる問題

各種アプローチ

1.対象

2.分類

3.静動

シソーラスに基づく手法

語+成句

分類

静的

不定形
（※1）

分類/距離
（※2）

静的

定型−

動的

上記の問題の軽減をねらって動詞句

広義の動詞句距離

動的（同分類の表現との置換）コーパスに基づく手法（自動獲得したパタンの適用）

変形規則に基づく手法（規則/パタンと語彙的制約）

フレーザル・シソーラス

語義曖昧性
文脈依存性
 非構成的表現の誤認識※1：獲得の際に用いられる制約によって制限される※2：クラスタリング（自動的に分類）する場合と直接距離を計算する場合がある
2006.09.15

NLP若手の会第1回シンポジウム

92006.09.15

NLP若手の会第1回シンポジウム

10

研究課題1：多様な候補表現の生成（1/2）

2つの研究課題

複合語や節にも及ぶ（1）多様な候補表現の生成（2）言い換え表現の順位付け（1）

再現できることを確かめる
もう一度できるかどうかを調べる

接尾辞の展開再現可能性を調査する
再現できるかどうかを調べる

再現できるかどうかを調べる

出力再現できるかどうかを調べる（2）…

2006.09.15

自立的に言い換え可能なのでは？
＝言い換えの基本単位としてはどうか？
フレーザル・シソーラスではこの仮説を検証する

研究課題

入力
再現可能性を調査する

8

再現チャンスを調査する
NLP若手の会第1回シンポジウム

名詞の疑問詞への置換

集合場所を決める

どこに集合するかを決める

もう一度できるかどうかを調べる

法案の成立を阻止する

格要素を動詞化

法案が成立しないようにする

再現できることを確かめる

懸案を議論する

格助詞と複合辞の置換問題について話し合う
11

2006.09.15

NLP若手の会第1回シンポジウム

122研究課題1：多様な候補表現の生成（2/2）

研究課題2：言い換え表現の順位付け（1/2）

アプローチ

言い換え候補表現の「型」や長さに依存しない評価指標

Step 1. 入力を「型」で固定して事例収集
Step 2. 言い換え生成機構の実装
解く：瞬間



使う：継続…

[N,C,Adv,V]

[V][N1,N2,C,V][Adv,V]NLP若手の会第1回シンポジウム[N,C,V]13

研究課題2：言い換え表現の順位付け（2/2）

2006.09.15



表現そのもの：コーパス中の出現頻度や出現確率で近似（統計的言語モデル）
文脈適合性：
ユーザ任せ

2006.09.15

NLP若手の会第1回シンポジウム

15実現に向けて56[N1,が,v（N2）] 、 [N1,C,V]

名詞+名詞+格助詞+動詞

48[N1,N2 ,C,V’]、 [N 1’,N2 ,C,V]

名詞+格助詞+名詞+格助詞+動詞

27[N1,の,N2,C,V] 、 [N 2 ,の,N1,C,V]

節+名詞+格助詞+動詞

15[v（N 1）,N2,C,V]

名詞+動詞

15

[N1,v（N 2 ）]形容動詞+名詞+格助詞+動詞

7[N1,的な,N2,C,V]

再現可能性
を調査する

ある表現の言い換え（類似表現）を探す＝ある表現と同じ「型」の類義表現を探す＋その類義表現の言い換えを真似て言い換える[N,C,V] メールを受ける 注意を受ける

2006.09.15

約80%ここが有用かつ面白い16

人手で与えた言い換え用例に基づいて言い換えを生成する

未開拓、有用、チャレンジング（p.15）

メールをもらう46−
NLP若手の会第1回シンポジウム

その他（18種類）
2006.09.15

仮説

用例数 言い換え方の例

名詞+格助詞+動詞

用例に基づく言い換え生成

典型的でない部分もカバーすべき

言い換え先の「型」と言い換え方
言い換え生成に必要となる語彙知識

言い換え先の「型」

文法的適格性：14

Step 1. 事例収集（214事例）

同じ型の表現：構成語の類似度で近似
 異なる型の表現：
言い換え規則に当てはまれば類似度1


NLP若手の会第1回シンポジウム「名詞+名詞+格助詞+動詞」 [N1,N2,C,V]

意味的類似性：

候補表現は受理できるものか？
候補表現は与えられた文脈で使えるか？
（文脈適合性）

最初の調査

使える情報


候補表現は入力と同じ意味を持っているか？
どんな違いは許容でき、どんな違いは致命的か？

候補表現の文法的適格性
買う⇔売る
借りる⇔貸す
…

理由：なぜ
場所：どこ
時間：いつ
…

2006.09.15





容疑⇔疑い
詰める⇔決める…

入力と候補表現の意味的類似性

持続可能性
持続できるこを証明するとを確かめる

用例検索
注意される

[V]

攻撃を受ける
攻撃される

用例に基づく言い換え生成で多様性の確保と頑健な生成を目指す
NLP若手の会第1回シンポジウム

言い換え用例集合17

2006.09.15

言い換え生成語彙知識再現できるか再現できること
もう一度できるかどうかを調べる
を確かめる
どうかを調べる

順位付け再現できること再現できるかもう一度できるかを確かめる
どうかを調べる
どうかを調べる

NLP若手の会第1回シンポジウム

183

実装状況

今後の進め方

評価実験に向けて知識獲得

距離関数の定義についての考察
 用例の増加に伴う精度向上の確認



実装状況

評価実験







類似する言い換え用例の検索
（動詞句よりもプリミティブな）語の関係の知識

共起する語のベクトル間の分布類似度



平行して語彙資源を構築中

同義語、派生語、複合辞、慣用表現

用例検索に用いる距離関数についての考察
用例の増加に伴う精度向上の確認

他の「型」を対象とした調査

同義語辞書：名詞⇔名詞、動詞⇔動詞
 派生語：名詞⇔動詞、動詞⇔形容詞、名詞⇔形容詞「名詞+格助詞+動詞」
 「名詞+格助詞+動詞+動詞」



実家に寄り道する
ちょっと実家による問題を検討し直す
2006.09.15

NLP若手の会第1回シンポジウム

19

2006.09.15問題についてもう一度考える 20

NLP若手の会第1回シンポジウム

4