箱庭言語処理

─ 2 千語の言語空間における言語処理の意義─
natural language processing in 2K-word language space
長岡技術科学大学准教授

山本和英

豊橋技術科学大学大学院工学研究科博士後期課程システム情報工学専攻修了。博士（工学）。
1996 年～2005 年（株）国際電気通信基礎技術研究所（ATR）、2002 年～現在まで長岡技術科学大学、現在准教授。自然言語処理、及び日本語教育（ツール作成）の研究に従事。
yamamoto@jnlp.org

1 はじめに研究が行われている（例えば [梶原 2015]）。

本稿では「箱庭言語処理」という概念を提唱する。こ語へ自動で書き換える自動平易化のための様々な研究をれは本研究室で現在進めている一連のプロジェクトの総進めている。まず手始めとして、日本語文とやさしい日称である。一般の言語空間の部分集合である言語空間本語文が対応している「やさしい日本語コーパス」を構（我々は「やさしい日本語」と呼んでいる）を定義して、1。このコーパスのすべての文は築した（[山本 2017]）

その空間内において様々な自然言語処理のタスクに取り（固有名詞を除いて）2 千語の語彙で書き換えられてお組むという試みである。後述するように、このような試り、コーパスの規模は 5 万文である。

本研究室では一般の日本語文を入力し、やさしい日本みを行うことによって従来一般の言語空間において十分

従来、平易な日本語を用いたコーパス作成に関するな精度が得られずにいた言語処理タスクについて解決の関連研究として [杢 2013] がある。ここでは約 4 万文

糸口がつかめるのではないかと我々は見込んでおり、まの公的文書（市役所から市民へのお知らせ文書）に対したやさしい日本語という特殊な言語空間において様々なて文単位でやさしい日本語に書き換えた。このコーパス処理が実現できれば単独でも実用性が見込めるという点の大きな特徴はほぼ実在の文書に対して日本語教師が書でいわゆるトイモデルとは異なる。

き換えを行っている点で、長文や難解な概念を含んだ文

本稿では 2 章でこのプロジェクトを進める上で密接に対しても分かりやすく書き換えられていたり、場合にな関係にあるやさしい日本語及び自動平易化について説

よっては冗長な言い回しという理由で全文削除されてい明を行ったあと、3 章でやさしい日本語と箱庭言語処理たりする。また、様々な分野、話題を含んでいる。このの関係について述べる。4 章では箱庭言語処理にどう取結果、語彙数や文長、分野などの理由からこのコーパスり組むかについて我々の目論見などについて総括的な議を用いた処理は難解と判断し、より処理しやすい（つま論を行い、5 章で本稿のまとめを行う。

り現象として簡単化した）コーパスを作ることにした。
以上をまとめて本研究と比較した表を表 1 に示す。
我々は、書き換えを行う対象となる原テキストとして、

2 やさしい日本語

small_parallel_enja: 50k En/Ja Parallel Corpus「やさしい日本語」は近年重要性を増している考え方

for Testing SMT Methods2 を採用した。このテキスである。日本語初学者、子供、障害者などに向けた情報提供の一手段として重要であり、例えば関連する書籍も1

後述するようにこのコーパスは元々日英対照なので、我々の作業によって 3 対（日本語、英語、やさしい日本語）が文単位で対応している。

2

https://github.com/odashi/small_parallel_enja

いくつか出版されている（例えば [庵 2013]）。これに伴って（日本語の）自然言語処理においても自動平易化

342

表1

日本語の二つの平易化コーパスの比較[杢 2013]
文数

本研究

42,274 文

5 万文

コーパスで書き換え作業を行っていない文を対象にしてクラウドソーシングを用いて書き換え作業を進めている。この結果得られたデータの特性やクラウドソーシン

使用語彙 （6,000 語相当）

2 千語

作業者

日本語教師

一般（学生）

グによる作業品質などについては書き換え作業終了後に分野

公的文書（非限定）

平易化

3 種類（逐語訳/意訳/要約） 1 種類調査を進めていく。

英訳なし

あり

トは田中コーパス 3 の部分集合で日英機械翻訳のためにまた、第一期で得られたコーパス 5 万文を用いて自動平易化の研究を現在進めている。この研究成果については、今後学術的な場で報告したいと考えている。

作成された小規模対訳コーパスである。このコーパス中にある 5 万文すべてをやさしい日本語に変換することとした。
このコーパスの構築にあたって、やさしい日本語も同時に定義した 。まず 2 千語という語彙規模を決め、コー4

3 やさしい日本語と箱庭言語処理
次に、やさしい日本語と箱庭言語処理との関連について議論する。
やさしい日本語の研究は自動平易化の実現が直接の目を同時に洗練していく、という手順で作業を行った。ま的である。しかし、今回我々が定義した「やさしい日本語」

た、我々自身の作業の効率化のために、「やさしい日本という言語空間は、一般の日本語と比較すると使用され語チェッカー」 というツールも作成した。このツールのる語彙のみが異なり、その他の言語現象には一切の制限概観を図 1 に示す。このツールは、入力した文に含まを加えていない。これは自然言語処理の観点で考えると、れる単語がそれぞれ（暫定的に定義している）2 千語に解かなければいけない問題は（未知語収集など語彙数に含まれているかどうかを表示するツールである。

極度に依存する一部問題を除いて）ほぼ残っており、語55彙関連の問題に関しても（使用した2 千語の範囲での）問題を解くことによって、自然言語処理の技術の進展が可能なのではないかと考えた。一般の言語空間は語彙の規模
語義曖昧性解消問題などの問題は依然としてそのままでが大きすぎて、どのような手法で解こうにも多大なコストがかある。すなわち、我々が定義したやさしい日本語という産業日本語関連パスに対する書き換え作業を進めながら 2 千語の語彙かる。何らかの言語資源を作ろうにも膨大な時間がかかるし、言語空間は、使用語彙のみが制限されているが自然言語そもそもそのようなコストを費やす価値があるのかどうかの判処理の問題として何も簡単化されていない特殊な言語空断ができないので大規模化のリスクを取ることが難しい。コ

間だと捉えることができる。

ーパスを用いて自動処理しようとしても膨大な計算量と膨大

我々は、自動平易化とは別の観点からこの特殊な言語な記憶容量がかかり、さらにそれが組み合わせで効いてくる空間に着目した。すなわち、この言語空間に対して言語と（恣意的な語彙削減をしない限り）現実に処理するのは難しくなる。仮に可能だとしてもモデルの改良に時間がかかり、処理問題を解くことによって、自然言語処理の技術の進十分な精度が得られない場合にそれがモデルの問題なの展が可能なのではないかと考えた。一般の言語空間は語かデータの過疎性の問題なのか、明確に分離できない。

彙の規模が大きすぎて、どのような手法で解こうにも多以上より、どのようなアプローチで自然言語処理問題を解大なコストがかかる。何らかの言語資源を作ろうにも膨
図1

やさしい日本語チェッカー

図１：やさしい日本語チェッカー

くかに関わらず、やさしい日本語の言語空間を対象にして大な時間がかかるし、そもそもそのようなコストを費や研究を進めることで従来の大語彙を対象にした処理では隠さらに、現在はこのコーパスを拡張する作業も進め第一期で作成した５万文は研究室内で学生が分担して書きす価値があるのかどうかの判断ができないので大規模化れて見えなかった問題点や解決策が明らかになる可能性が換え作業を行ったが、第二期では上記田中コーパスで書きている。第一期で作成した 5 万文は研究室内で学生がのリスクを取ることが難しい。コーパスを用いて自動処ある。我々はこのように考えて、自動平易化以外についても換え作業を行っていない文を対象にしてクラウドソーシング分担して書き換え作業を行ったが、第二期では上記田中

やさしい日本語を対象にして研究を進めることにした。また、理しようとしても膨大な計算量と膨大な記憶容量がかかを用いて書き換え作業を進めている。この結果得られたデ

この研究の総称を箱庭言語処理と呼ぶことにした。
り、さらにそれが組み合わせで効いてくると（恣意的なータの特性やクラウドソーシングによる作業品質などについ箱庭は、単に現実世界を切り取った模型というだけでなく、

3

http://www.edrdg.org/wiki/index.php/Tanaka_Corpus

語彙削減をしない限り）現実に処理するのは難しくなる。

4

本研究で言う「やさしい日本語」は使用語彙を制限しただ

仮に可能だとしてもモデルの改良に時間がかかり、十分便宜上この呼称を用いている。
化の研究を現在進めている。この研究成果については、今な精度が得られない場合にそれがモデルの問題なのか

5 http://www.jnlp.org/SNOW/S13
後学術的な場で報告したいと考えている。

データの過疎性の問題なのか、明確に分離できない。ては書き換え作業終了後に調査を進めていく。

また、第一期で得られたコーパス５万文を用いて自動平易けなので、本当の意味での「やさしい日本語」ではないが、詳細にわたってとても精巧に作られているという意味合いがある。このことから、現実を極端に簡単化した世界ではないという思いでプロジェクト名に箱庭という用語を使うことにした。
４．箱庭言語処理に対する我々の取り組み

３．やさしい日本語と箱庭言語処理
次に、やさしい日本語と箱庭言語処理との関連について

箱庭言語処理とは、使用する語彙を制限した状況においYEAR BOOK 2O17 343て行う言語処理のことである。前述したように、自然言語処以上より、どのようなアプローチで自然言語処理問題

そこで、本研究では「箱庭言語処理」という考え方をを解くかに関わらず、やさしい日本語の言語空間を対象提唱している。これは、語彙を限定した言語空間を作り、にして研究を進めることで従来の大語彙を対象にした処

この中で言語資源を作成してその有効性を確認しようと理では隠れて見えなかった問題点や解決策が明らかにないう考え方である。これの意義は以下の 2 点にある。

る可能性がある。我々はこのように考えて、自動平易化以外についてもやさしい日本語を対象にして研究を進めることにした。また、この研究の総称を箱庭言語処理と呼ぶことにした。

（A）「箱庭」モデルを単独で使用する
ここでの箱庭言語処理として、2 節で説明してやさしい日本語 2 千語の言語空間をそのまま使用する。2 節

箱庭は、単に現実世界を切り取った模型というだけでで述べたように、我々はすでに 2 千語で書かれた 5 万なく、詳細にわたってとても精巧に作られているという文のコーパスを所有しており、現在さらにこれを拡張す意味合いがある。このことから、現実を極端に簡単化しべくクラウドソーシングでテキストの書き換え作業を進た世界ではないという思いでプロジェクト名に箱庭といめている。仮に田中コーパス全文である 16 万文まで収う用語を使うことにした。

集できれば、一定規模のモデルの検証や機械学習が可能

4

箱庭言語処理に対する我々の取り組みになるのではないかと考えている。
2 千語で書かれた文は語彙制限があるため原文と同じ意味を表現できないことも多いが、その一方である程度

箱庭言語処理とは、使用する語彙を制限した状況におは原文に近い意味を表現できていることも確かである。

いて行う言語処理のことである。前述したように、自然

よって、仮にこの 2 千語で書かれた日本語に対して様々言語処理の部分問題と考えることもできる。この問題にな自然言語処理の問題が解けるようになれば、少なくと対して、我々はどのように取り組むのかについて述べる。

もこの言語空間においてはいろいろな自動処理が実現す

自然言語処理の高度化のためには、何らかの形でよりることを意味する。現在の自然言語処理の性能が依然と高度な語彙資源を整備する必要があると我々は考えていして限定的であることを考慮すると、限られた状況である。現在のように、言語資源として形態素解析辞書とシるにせよ 2 千語を使って自然言語を記述すれば機械でソーラスのみを使用している状況では明らかに言語情報誤りのない処理ができるという状況を創り出せるかもしとして不足している。現在主流となっているコーパスをれない。

用いた自然言語処理においては様々な知識獲得の試みが続けられている。ここでは、基本的には単語の出現文脈

344（B）箱庭モデルと現実世界との写像が情報源で、必要に応じてアノテーションを行った上で次に、箱庭モデルはある種の部分空間であるが、もし何らかの言語知識を獲得する。しかし、テキストの情報この空間において問題が解けたのであれば、現実の自然だけで人間の持つ言語情報や知識を獲得することはおそ言語を解く方法はいくつかある。

らく不可能で、仮に可能だとしても非常に効率が悪い。

一つは、空間の拡張である。現在は我々が選定した 2このため、コーパスを用いた言語処理は有益だとしても、千語のみを用いた言語空間を考えているが、将来はこれこれのみですべての処理を行うのは賢明ではないと考えを例えば 6 千語、さらには 2 万語のように拡張しているのが我々の立場である。

くことで徐々に現実の自然言語に近づいてくる。2 千語

このように、何らかの知識（規則、パタン、辞書など。

のみで構築した何らかの語彙知識も、2 千語でうまく

本稿では、予め作成する言語処理に必要な静的情報を知機能しているという結果が得られているのであればこれ識と呼ぶ）を構築する必要性があることは感じているが、を大規模化していくことにそれほどリスクはないであろその一方でこれら言語知識は簡単に構築できるものではう。

ない。一般に、言語知識は大規模となるので、有効性がもう一つは、やさしい日本語空間と現実との写像を行確認できない状況において作り始めるには大きなリスクうことである。箱庭モデル自身を拡張するという考え方を伴う。

を採用するのでなく、このモデルはこのままある種の意味空間と考え、現実の言語空間との間で何らかの写像を参考文献行うことができれば、箱庭モデルをそのまま内部処理と[庵 2013] 庵 功雄，イ ヨンスク，森 篤嗣（編集）．「やして用いることができるかもしれない。

さしい日本語」は何を目指すか：多文化共生社会を実現するために．ココ出版（2013）

5 おわりに
本稿で考えているような、ある種制限された状況にお[梶原 2015] 梶原 智之，山本 和英．語釈文を用いた小学生のための語彙平易化．情報処理学会論文
誌，Vol.56, No.3, pp.983-992， 情 報 処 理 学 会

ける自然言語処理のアプローチは私の知る限り聞いたこ（2015）とがない。しかし、自然言語処理は様々な問題が複雑に[杢 2013] 杢 真奈見，山本 和英．「やさしい日本語」関係していることが明らかになっている以上、このよう変換システムの試作．言語処理学会第 19 回年次大会，な考え方で研究を進めていくことも必要なのではないだ

pp.678-681（2013）

ろうかと我々は考えている。

[山本 2017] 山本 和英，丸⼭ 拓海，⾓張 ⻯晴，稲岡

箱庭言語処理の利点は、決して人工的な言語空間でも夢⼈，⼩川 耀⼀朗，勝⽥ 哲弘，髙橋 寛治．やさしなくトイモデルでもないという点、及びその処理に一定い日本語対訳コーパスの構築．言語処理学会第 23 回の実用性がある点の２点にある。今後はやさしい日本語

年次大会，pp.763-766（2017）

への平易化処理の研究を進めると同時に、やさしい日本語空間における構文解析や意味処理など、様々な言語処

5

産業日本語関連理の高度化に挑戦していきたい。

謝辞
本研究は、平成 27〜31 年科学研究費補助⾦ 基盤（B）課題番号 15H03216、課題名「⽇本語教育用テキスト解析ツールの開発と学習者向け誤用チェッカーへの展開」、及び平成 29～31 年科学研究費助成事業 挑戦的萌芽 課題番号 17K18481、課題名「やさしい日本語化実証実験による言語資源構築と自動平易化システ
ムの試作」の助成を受けています。

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