周辺文書と語感を利用した日本語オノマトペの感性指標の提示
中部 文子

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(指導教員：渡辺知恵美)

はじめに二通りの方法で感性評価値を求める．

• オノマトペの語感から求める

オノマトペとは「にこにこ」「しっとり」などのいわゆる擬音語・擬態語である．微妙なニュアンスを伝えることができコミュニケーション上重要であるが，感覚的な語であることや外国語に対応語が少ないこと，一つのオノマトペが複数の意味を持つことなどから，日本語学習者にとって習得が難しい．そこで我々は，これまでにオノマトペを習得するためのオンライン用例辞書「オノマトペディア」[1] を開発してきた．オノマ
トペディアは Web 空間からオノマトペを含んだ文章を収集し，文例として適切な文章を提示している．しかし用例だけでは，日本人がそのオノマトペを聞いたときに感じる微妙なニュアンスまでは伝わりにくい．例
えば，「雨がぽつぽつ降っている」「雨がざあざあ降っている」は，日本人ならばまったく違う情景が想像できるが，オノマトペに初めて触れる人はこの感覚が得られにくいと考えられる．そこで本研究では，オノマトペを使ったり聞いたりする際重要となるオノマトペの持つ微妙なニュアンスや聞き手に与える印象に着目し，それらを提示するシステムを提案する．

2• オノマトペ周辺の単語から求めるそれぞれの詳細について 3 節，4 節で述べる. この二通りで算出した値を集計し，最終的なオノマトペの感性評価値とする.

オノマトペの感性情報提示システム

本システムは，Web から抽出したオノマトペとその周辺文章を分析し，感性評価値を計算・集計し，提示する. 感性評価値は，53 組の評価尺度に対して計算す
る．53 組の評価尺度には，Sagara et al.(1961) の SD
尺度 [3] と，音のイメージ表 [5] で使われていた尺度をあわせたものを使用する．
集計結果は，図 1 のようにユーザに提示する．オノマトペディアの「オノマトペ かかる動詞」の横に，集計した感性のうち最も特徴的な評価尺度とその感性評価値が表示され， より詳しく をクリックすると，集計した全評価尺度についての値を見られるようにする．

図 2: システム概要

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語感から感性評価値を求める

3.1

語感の数値化

感性語で表現される「語感」を数値として表すために，図 3 に示す音のイメージ表を利用した．全アルファ
ベットの感性が 10 個の評価尺度に対して◎，○，△，▲，マークなしで表現されている. ◎をとてもそうだ，○をどちらかというとそうだ，△をどちらでもない，▲をどちらかというとそうでない，マークなしを全くそうでないと判断し，それぞれ 2，1，0，-1，-2 と数値化し重みとし使用する. これを用いてオノマトペを構成するアルファベットの音の感性を出現割合に応じて計算し，オノマトペの語感を各評価尺度の値として表す．値は-2 から 2 の実数になるようにする．

3.2

感性評価値を求める流れ

まず，データベースからひらがなの対象オノマトペを取得しローマ字表記に変換する. これは，使用する語感情報がアルファベットについて定義されているためである. そして，オノマトペを構成する各アルファベットについて，以下の式で感性評価値を求める.
感性評価値 = 重み ∗ 出現率(1)

ここでの重みとは，その文字の感性を測る各評価尺度での度合いで，3.1 項で述べた音のイメージ表の記号を数値化したものである．オノマトペ中の出現率は，以下の式で定義する

図 1: ユーザへの提示方法
図 2 にシステムの流れを示す. Web からオノマト
ペを含む文例をデータベースに格納しておき，データベースから取得した情報をもとに大きく分けて以下の出現率 =1

対象アルファベットの文字数
対象オノマトペの文字数(2)4.3

step3：感性評価値化

オノマトペ o に対する単語 w の感性評価値
Score(o, w) は次の式で表される.

W eight(o, w) ∗ Relevence(w, adj) ∗ Score(adj) (6)adj : min( d|d = Relevance(w, adj), adj ∈ A )A : 評価尺度の形容詞の集合
W eight(o, w) は step2 で求めた単語 w のオノマトペ
o に対する重要度である. Relevance(w, adj) は，単語w とすべての評価尺度の形容詞を比較したとき，最も類似度の高い組 (w,adj) の類似度である．評価尺度の形容詞の値 Score(adj) とは adj の端の値のことで，2または-2 である．
単 語 w と 評 価 尺 度 の 形 容 詞 adj と の 類
似 度 Relevance(w, adj) は 0〜1 の 値 を と る.
類 似 度 Relevance(w, adj) を 求 め る 際 に は ，WordNet::Similarity[7] の getRelatedness 関 数 を利用する．getRelatedness の二つの引数に、単語 wと，評価尺度の形容詞 adj を指定し，すべての adj について類似度を求め，最も類似度が高い組を採用する．
その際，引数となる二つの単語は和英辞書 EDICT[4]を使って英訳したものを使用する．
周辺単語が名詞である場合は，「連想概念辞書」[6][8]を利用する．この辞書を参照することで，名詞から感性語（形容詞）を得ることができる. 形容詞を得た後は，形容詞・形容動詞の場合と同じ手順を踏む.

図 3: 音のイメージ表

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周辺単語から感性評価値を求める

オノマトペ周辺の単語から感性評価値を求める流れ
は以下の通りである.

• step1:有効な単語の抽出• step2:単語の重要度計算• step3:感性評価値化
4.1

step1：有効な周辺単語の抽出

まず「オノマトペ＆周辺文章データベース」から対象オノマトペを含む周辺文章を取得し，日本語係り受け解析機 CaboCha[2] を用いて文章中から単語を品詞情報と共に取り出す. 有効な単語とは，主に品詞が「名詞」「形容詞」「形容動詞」であるものである．

4.25

step2：単語の重要度計算

次に，取り出した単語のオノマトペの感性に対する重要度を計算する. この値は感性評価値を求める計算に使用する. オノマトペにとって重要度の高い単語の特徴として以下の 2 点が挙げられる．

参考文献[1] Chisato Asaga, Yusuf Mukarramah and Chiemi
Watanabe.: ONOMATOPEDIA: Onomatopoeia Online Example Dictionary System Extracted from Dataon the Web, Proceedings of Asia-Pacific Web Conference (APWeb’08), pp.601-612 (2008)• そのオノマトペと共に登場することが多い• 他のオノマトペとは共に登場することが少ない[2] Cabocha: http://chasen.org/taku/software/cabocha/[3] 岩下 豊彦: SD 法によるイメージの測定―その理解と実施の手引, 川島書店, p.204 (1983)

そ こ で 今 回 は ，TF/IDF(Term Frequency/InverseDocument Frequency) 法を利用する. TF/IDF 法は，「ある文章グループでの出現頻度が高い」単語のうち「他の文章グループにあまり出現しない」ものをその文章グループに特徴的な単語とする，というものである．
今回は，単語 w のオノマトペ o に対する重要度
Weight(o,w) を以下のように定義する.

Weight(o,w) = TF(o,w) ∗ IDF(o,w)

まとめと今後の課題

オノマトペの持つ感性に着目し，複数評価尺度に対して感性評価値を自動算出し，提示するシステムについて提案した．今後は，精度の向上、評価実験を行っていきたい。

[4] EDICT,edict.html

http://www.csse.monash.edu.au/˜jwb/j-[5] 岩永嘉弘: ネーミングの成功法則, PHP 研究所, p.241(2002)[6] 岡本 潤, 石崎 俊: 連想概念辞書の距離情報を用いた重要文の抽出, 自然言語処理, Vol.10, No.5, pp139 – 151(2003)(3)[7] T. Pedersen, S. Patwardhan, and J. Michelizzi. Wordnet::similarity - measuring the relatedness of concepts. Proceedings of the Nineteenth National Conference on Artificial Intelligence (AAAI-04), pp.10241025(2004)

オノマトペ o 全文例中の単語 w の数
T F (o, w) =オノマトペ o 全文例中の全単語数(4)
全オノマトペ数) (5)IDF (o, w) = log(
単語 w を含むオノマトペ数[8] 高橋もも: イメージにあった楽曲推薦手法の提案, お茶の水女子大学人間文化研究科 修士論文 (2007)

TF(o,w) の値が大きいほど単語 w がそのオノマトペo にとって関係が強く，IDF(o,w) の値が小さいほど単語 w がオノマトペ o にとって特有である，といえる．

[9] 中部文子：周辺文書と語感を利用した日本語オノマトペの感性指標の提示 データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM2009), D5-1 (2009) (発表予定)

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