情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report

歴史上の人物志に対する属性・属性値の推定
本澤 拓1

森 信介1,2

関野 樹3

概要：人文学の資料について，情報を資料横断的に共通したデータ構造でまとめることは人文学の研究を円滑に進める上で重要である．本稿では人物の説明文を対象とし，より多くの内容を被覆するような属性と属性値の策定を行う．そして機械学習を用いて，それらの属性および属性値を抽出する自動抽出器の構築を試みる．

1. はじめに

表 1 人物情報テキストと抽出対象の文字列の例．人物情報テキストの太字は抽出対象となる文字列を表す．

5W1H といわれるように，誰（Who）は物事を語る上で属性内容必須の要素である．そして，その「誰」を識別するのに広く短冊番号

23用いられるのが人名である．現代の人物であれば，SNS を人物名はじめとしするインターネット上のサービスで人名を検索し，その人物に関する情報を集めることが可能である．し熊谷尚之
熊谷尚之 ( 寛政 11 年) 漢学者。字履善、
号箕山、通称平一郎。京都の人、人物情報テキスト

かしながら，歴史上の人物となると，人名およびその人物

新町二条下ル町に住み井上金蛾に学んだ。
かねて詩を作り和歌を善くした。の関連情報を導き出すことは容易ではない．歴史人物は，寛政十一年十月十日没、年七十一。

人名自体が現代よりも複雑であり，姓名以外にも字，号な字どが人物の識別に用いられる．特定の歴史人物に関する情号

箕山

報を得ようとすれば，これらを史資料から抽出し，それぞ別名

平一郎

れの人物と関連付けてゆく作業が必要である．このため，

没年履善

寛政 11 年，寛政十一年十月十日

歴史人物の人名を収集し，そのデータを集約する取り組み

享年が始まっている [1]．従来，これらの歴史人物に関する情出身地

京都

報を抽出・集約する作業は人手で進められており，史資料住所

新町二条下ル町を読み解く知識および膨大な時間と労力が作業の進捗の妨師匠

井上金蛾

げとなってきた．そこで，本研究では，自然言語処理技術

職業

漢学者

得意分野詩， 和歌を歴史人物の情報の抽出に活用することを試みる．人物解説に関する史資料を題材とし，これに対するアノテーションとそのアノテーションデータを用いた推定を行う．これ
らに併せて，歴史人物に関する情報を集約するためのデータ構造についても検討を加える．さらに，本研究では，人物の関連情報として，時空間情報に注目する．人物の生没年，住居などの情報を人物開設から自動的に抽出する技術を構築し，人物を関連付ける．これにより，人物を時空間軸上に位置付けることが可能となり，当時の人間関係の傍証としたり，同名の複数の人物を弁別したりすることが可能となる．また，人物を時空間情報と関連付けることは，七十一

同様に時間や空間に関連付けることができる団体，建物，文書，事件などさまざまな事象と人物の関係を知るための手がかりともなり得る．

2. 課題
本論文では，人物についての説明文に対して，その属性を策定するとともに，各説明文から属性値を自動的に収集するための手法を提案する．人物についての説明文としては，インターネットを通じて公開されている「平安人物志」と「平安人物志短冊帖」を題材とする．
「平安人物志」は近世京都の文化人について記述した資料である．「平安人物123株式会社 Linfer
京都大学 学術情報メディアセンター
国際日本文化研究センター

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志短冊帖」には，「平安人物志」に掲載された諸家の短冊に関する情報とともに，一部の諸家の人物情報が付されて

1

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いる．
本論文での課題は，( 1 ) 人物の説明文に対して，記述されている内容の多くを被覆する属性と属性値の定義を策定することない．一方住所は「京都」や「江戸」など広い範囲で記述されているものもあれば，「新町二条下ル町」などのように詳細に記述されているものもある．これらは，人物の活動を特定する上で重要な情報であるといえる．

( 2 ) その定義に基づいて書く人物の説明文から属性・属性値を自動的に抽出する方法を提案することである．
表 1 の例では人物「熊谷尚之」の説明文と属性を示す．
人物情報テキストの太字の文字列は抽出対象の文字列で3.4 人間関係
家族，親，師匠，交友関係，仕えた人・組織の 5 属性を抽出対象とした．親以外の家族に関する記述に対し，親に関する記述が多く，抽出対象として分けている．

ある．

3. 属性および属性値の定義

3.5 その他人物情報
職業，得意分野，作品，名前が出ている資料の 5 属性を可能な限り多くの情報を自動抽出することを目指して属抽出対象とした．得意分野とは職業以外で携わっていたと性および属性値を定義する．このために，まず芳賀人名にされる学問および芸術活動を指すが，職業と内容が重複し対して人出で策定された属性である別名，親，仕えた人，ている場合もある．また，官位や法位は職業に含めた．

死没年月日，死没時齢を抽出した [1]．次にその結果を目視し，芳賀人名で策定された属性では被覆されない属性を4. 属性値の自動推定列挙して，最終的に 21 種類の属性を決定とした．各属性

参考テキスト中に部分文字列として含まれる属性の認に対して，属性値（文字列）の範囲を定義した．各人物に識・抽出を自然言語処理における固有表現認識（Named

対してただ 1 つに決まるであろう属性についても，該当すEntity Recognition）のタスクとして定式化する．ラベリン

る文字列が複数あれば全て抽出対象とする．例えば表 1 でグ付与形式は BIO 形式 [2] とし，固有表現抽出モデルとしは，没年に相当する「寛政 11 年」と「寛政十一年十月十ては，深層学習モデルである BiLSTM-CRF [3] を用いる．

日」という 2 つの文字列が説明文中に存在しているが，どちらも抽出対象とする．以下では，21 の属性を 5 つに分類して順に説明する．

4.1 固有表現認識
固有表現認識は与えられたテキストから人名や場所ある
いは，時間などを表す文字列もしくは単語列を抽出する自3.1 名前
姓，名，字，号，その他別名の 5 属性を抽出した．姓，名，字，号はそれ以外の別名と比べて数が多いので，属性然言語処理のタスクである．提案手法では，文字を単位とする．これは，対象分野が特殊であり，高精度の単語分割器が利用可能ではないと考えられるからである．

を分けた．諡や通称などは属性を分けるほど十分な数がな

固有表現認識は系列ラベリングのタスクとして捉えるこかったので，別名に分類した．近世の文化人は多くの別名とができる．系列とは記号の列のことを指し，自然言語にを持っており，資料によっては同一人物が別の名前で登場おいて文を構成する単語の列が系列に相当する．系列ラベしている可能性もあり，別の資料との連携を図る上で別名リングとは，系列に対してラベルづけを行うタスクのことは重要となる．

をいう．固有表現認識は，各文字に対して固有表現の一部分か否かのラベルを推定するタスクと定式化できる．

3.2 時間情報
生まれた年，没年，享年の 3 属性を抽出対象とした．生

4.2 BIO 形式

まれた年は他の 2 つの属性に比べて出現回数が少ないが，BIO 形式は系列ラベリングのタスクで頻繁に用いられ没年と享年が抽出できれば特定が可能である．生没年は人るアノテーション形式である．抽出対象となる文字列の始物の活動時期を特定する上で重要であり，住所などの詳細まりを表す B（Beginning），抽出対象となる文字列の継続な空間情報と合わせれば人物の詳細な活動範囲を特定でを表す I（Intermediate），抽出対象ではないことを表す O

きる．

（Outside）を用いて属性を付与した．
例えばある文中の「漢学者」という文字列に職業の属性3.3 空間情報（ラベル: Occ）を付与する際，まず事前に文を文字単位出身地，住所，墓地の 3 属性を抽出対象とした．出身地に分割しておき，文字列の始まりである「漢」にはラベルは「京都」や「江戸」などのように広い範囲で記述されてOcc-B，それに続く文字列である「学」と「者」にはラベおり，墓地は人物の活動場所とは関係がないので，人物のル Occ-I を付与する．

活動していた位置を正確に特定するのにはそれほど寄与し

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図 1 BiLSTM-CRF モデル．ラベル「Aza」は属性「字」を，ラベル「Go」は属性「号」を表している．
表 2 属性ごとの抽出対象の例．括弧内はアノテーション済みデータにおける出現回数を表す．
属性（出現回数）

高頻度の文字列の例（出現回数）

人名
姓（57）

源（18），藤原（3），平（3）

名（77）

教文（2），景雷（2），呉春（2）

字（126）

文仲（2），子行（2），節夫（1）号（223）

沖澹（3），東海（3），雪下庵（2）その他別名（204）

直徳（2），節助（1），河内主膳（1）

時間情報
生まれた年（74）

一七三四（2），寛保元年（2），一七三八（2）

没年（285）天保 2 年（5），天保 10 年（5），一八一八（4）

享年（114）

六十九（8），六十三（6），未詳（5）

空間情報
出身地（169）

京都（128），江戸（4），浪華（2）

住所（205）京（20），京都（17），江戸（6）墓地（57）

百万遍（3），延年寺（2），中堂寺（2）

人間関係
家族（25）

荷田春満の弟（1），義兄和庵（1），木下順庵の後裔（1）親（58）並河友之進宗武の男（1），羽倉信名の養子（1），上林久兵衛の子（1）

師匠（114）小沢芦庵（8），香川景樹（6），皆川淇園（3）

交友関係（39）

頼山陽（4），蕪村（2），池大雅（2）仕えた人・組織（58）

徳大寺家（3），鷹司家（2），妙法院宮（2）その他人物情報職業（391）

漢学者（44），医家（25），歌人（24）

得意分野（135）

書（8），篆刻（8），歌（8）

作品（118）

文画誘掖（2），古詩叢（1），国史略（1）

名前が出ている資料（30）

平安人物志（2），海内偉帖人名録（1），大雲院過去帳（1）4.3 BiLSTM-CRFることとする．BiLSTM は固有表現認識を含む系列に対す

BIO ラベルの推定には， 双方向長短期記憶ネットワークるラベル推定のタスクにおいて高い精度を実現することで（Bidirectional Long Short-Term Memory; BiLSTM）と条知られている．CRF は，一貫性のあるラベル列の推定に優件付き確率場（Conditional Random Fields; CRF）を用いれている．これらをモデルのレベルで多段に組み合わせたc 2021 Information Processing Society of Japan⃝3

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BiLSTM-CRF は，固有表現認識の一般的なモデルである．
4.3.1 BiLSTM
BiLSTM とは，入力文字列に対して順方向と逆方向にそ

5.2.1 ハイパーパラメータ
BiLSTM の層数は順方向と逆方向ともに 1 層とし，隠れ層の次元数は 320 に設定した．語彙は学習データ中に現れれぞれ異なる LSTM を用いることで双方向の情報を単語る文字のうち，頻度が 2 以上のものを選択した．学習時のレベルで抽出するモジュールである．

ミニバッチサイズは 10 とした．最適化手法には Adam [6]

言語処理における LSTM は，単語をベクトルに変換したを採用し，初期学習率は 1.0 × 10−3 に設定した．学習時

単語分散表現を用いている．入力単語列を単語分割して 1には 500 イテレーション毎に学習データから分割した開発

つの単語を 1 つのユニットとし，ユニットごとに処理をしデータ上で評価を行い，その精度が前回の評価時から悪化ていく．LSTM の特徴はユニットごとの処理の際に，そのする度に学習率を半減させた．学習率を 3 回半減させた時ユニットより前のユニットまでの情報を記憶するベクトル点で学習を終了し，開発データにおける精度が最もよいパを用いることである．つまり，処理している単語よりも前ラメータを保存した．にある単語の情報を用いることができる．さらに BiLSTM
は LSTM を文頭から文末，および文末から文頭の 2 つの5.3 自動推定実験方向に用いることで，ある単語の前だけでなく，後ろにあ属性ごとの抽出のしやすさを比較するため，単一の属性る単語の情報も固有表現の推定に利用することができるよのみを付与した学習データをそれぞれ用意した．評価の際うになり，より精度の高い推定が可能となる．にはデータの偏りによる精度のばらつきの影響を小さく

なお，前述のように，高精度の単語分割器が利用可能でするため，アノテーションされたデータを 7 分割し，学習はないので，単位を単語から文字に変更している．

データ:開発データ:テストデータ = 5:1:1 に分けたデータ

4.3.2 CRF群を 7 セット用意してモデルを 7 つ用意し，それぞれのモCRF は，文レベルで整合性の高いラベルの系列を推定

デルでテストを行った．各属性の結果を表 3 に，学習デーするためのモジュールである．ある文字列に対して考えらタサイズを全体の 1/8， 1/4， 1/2， 1/1 とした場合の結れるラベルの列に対しスコア付けを行う．これによって，果を図 2 に示す．

BiLSTM から整合性がないラベル列が候補として出力された時に，それを排除するように機能する．例えば BIO 形

5.4 評価基準

式では，O の直後に I が続くラベル列は解釈不可能である．

属性値推定モデルの評価には，固有表現認識と同様に，そのようなラベルの列に対して低いスコアを与えるよう学

適合率（Precision），再現率（Recall）， F 値（F-measure）

習することでそのようなラベルの列が出力されないようにを用いることとした．それぞれの定義は以下のとおりでなる．

ある．

5. 評価
提案する属性・属性値の定義およびその自動推定手法を評価するために，人手によるアノテーションとそれを用いた自動推定モデルの構築を行った．本節では，これらについて詳述する．

5.1 人手によるアノテーション

正解であった属性値の数
モデルが抽出した属性値の数
正解であった属性値の数
再現率 =テストデータ中の属性値の数
()
−1
−1 −1
適合率 + 再現率
F値 =
2

適合率 =

適合率は，抽出誤りの少なさを表す一方， 再現率は抽出漏

まず，「平安人物志短冊帖」に付されている人物についれの少なさを表す．これらはトレードオフの関係にあるのての説明文 708 件のうち，210 件について人手でアノテーで，総合的な精度を測るために，これらの調和平均であるションを行なった．アノテーションした文の数は 1165 文

F 値を用いる．となり，属性を付与した文字列の数は全部で 2559 件となった．属性ごとの文字列の出現回数と各属性における出現頻度の多い文字列の例を表 2 に示す．文章は単語単位ではな
く文字単位で分割した．

5.5 全体の結果全体の結果を表 3 に示す．この表から，属性により精度のばらつきが大きいことがわかる．また図 2 の学習曲線から，ほとんど全ての属性において学習データが増加するに

5.2 自動推定モデルの構築
次に，人手によるアノテーション結果を学習データとし，自動推定モデルの構築を行なった．

つれて，F 値が向上していること，多くの属性について大幅に向上することがわかる．これは追加の学習データを用意することでさらなる精度の改善が期待できることを示している．

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図 2

学習曲線．図中の青線，緑線，赤線はそれぞれ適合率，再現率，F 値に対応している．

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表 3 実験結果．各属性における適合率，再現率， F 値を示している．括弧内はアノテーション済みデータにおける出現回数を表す．
属性

適合率

再現率

F値

姓（57）

0.94640.77070.8306

名（77）0.92990.73530.8130

字（126）

0.93260.82820.8748号（223）

0.82770.73470.7769

別名（204）0.82410.54790.6538

生まれた年（74）0.89280.85300.8687

没年（285）0.94810.9501

0.9490

享年（114）0.91340.91770.9146

表 4 誤抽出の例．下線は誤って抽出した文字列．
属性

内容

短冊番号516

人物名

能勢晴臣

人名

能勢春臣 () 歌人。姓は源。

時間情報

空間情報

竹廼屋と号し、竹屋角左衛門と称した。
人物情報テキスト

京都の人。佛光寺油小路東に住し、和歌をよくし古筆刀剣の鑑定を以て知られた。

号

竹廼屋，竹，廼屋
佛光寺油小路東，住所

佛，光寺油小路東

別名

竹屋角左衛門，竹屋角左衛

姓

源

出身地

京都出身地（169）

0.91450.87910.8926

職業歌人

住所（205）0.7042

0.66480.6809

得意分野

和歌，古筆刀剣の鑑

墓地（57）

0.77380.70260.7240

家族（25）

0.00000.00000.0000親（58）0.1750

0.14280.1568

師匠（114）0.76850.47000.5664

交友関係（39）0.67850.29290.3971

仕えた人・組織（58）0.7166

0.34470.4607

職業（391）0.81550.72320.7645

作品（118）0.56680.35110.4285

得意なこと（135）

0.58120.50530.5358

名前が出ている資料（30） 0.2618

0.09650.1388

人間関係

その他人物情報

表 5

抽出漏れの例．下線は抽出できなかった文字列．

属性

内容

短冊番号

220

人物名

西村仙斎
西村仙斎 () 歌人。京都の人、5.6 属性ごとの結果

人物情報テキスト

住所は人物志に御影堂境内地と出ている。
短冊の書ぶりが余斎翁 (上田秋成) を学んだもののようである。秋成の門人か。

出身地

京都

職業

歌人，御師匠斎翁5.6.1 名前
別名を除き， 80%前後の F 値となっている．姓，名，字，号は抽出対象となる文字列が短く，前後の文字列からの推量の少なさが原因の 1 つとなっていると考えられる．

測が容易であると考えられる．別名は長い文字列である場

5.6.5 その他人物情報

合があること，前後の文字列にバリエーションがあること

属性によって F 値にばらつきがみられる．職業についてが抽出を困難にしている要因であると考えられる．

は F 値が 70%を超えており，他の 3 属性と比べて 20 ポイ

5.6.2 時間情報ント以上も大きい値となっている．これは抽出対象の出現どの属性も比較的高い F 値となっている．没年と享年に回数が多いことや「漢学者」や「医家」など一部の文字列関しては 90%を超えており，生まれた年に関してもそれにの出現回数が多いことが抽出をしやすくしている要因であ近い値を実現できている．いずれの属性も出現回数が多い

ると思われる．作品，名前が出ている資料に関しては抽出上に，前後の文字列からの推測がしやすいことが要因であ対象となる文字列が長いこと，得意分野に関しては前後のると考えられる．

文脈のパターンが多いことが大きな原因になっていると考5.6.3 空間情報えられる．職業に関しては，官位の抽出が文字列の長さゆ

出身地については 90%に近い F 値となっているが，住所と墓地については 70%前後の値となっている．住所は抽出対象となる文字列が長いものが多いため，抽出が困難になっていると考えられる．

5.6.4 人間関係
全体的に低い F 値となっている．抽出対象となる単語列の出現回数が他の属性に比べて少ないものが多く，データ

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えに失敗していることがある．

6. 未作業箇所に対する推定作成したモデルを用いて，アノテーションされていない残りのデータの推定を行った．属性によって抽出の精度の差はあれど，全体的によく抽出できているといえる．
次に，推定に失敗した例をあげる．

6

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6.1 推定に失敗した例[2]

6.1.1 誤抽出の例
表 4 にあるテキストでは，誤って抽出している文字列が[3]ある．号や別名，住所については正解の文字列の他に，それらの一部が候補として抽出されていることがわかる．
誤った抽出例は正解の文字列の部分文字列であることが[4]多く，その場合は人手による修正により対処可能である．

6.1.2 抽出漏れの例[5]

表 5 にあるテキストでは， 住所である「御影堂境内地」，師匠である「秋成」が抽出できていないことがわかる． 住所について， 他のテキストでは「御影堂境内地に住し」といったような文脈で出現する割合が圧倒的に多く，表 5 にあるような文脈での出現回数は少ないために抽出漏れが起[6]

Ramshaw, L. and Marcus, M.: Text Chunking using
Transformation-Based Learning, Third Workshop on Very
Large Corpora (1995).
Guillaume, L., Miguel, B., Sandeep, S., Kazuya, K. andChris, D.: Neural architectures for named entity recognition, arXiv preprint arXiv:1603.01360 (2016).
Graves, A. and Schmidhuber, J.: Framewise phonemeclassiﬁcation with bidirectional LSTM and other neuralnetwork architectures, Neural networks, Vol. 18, No. 5-6,
pp. 602–610 (2005).
Laﬀerty, J. D., McCallum, A. and Pereira, F. C.: Conditional Random Fields: Probabilistic Models for Segmenting and Labeling Sequence Data, Proceedings of the Eighteenth International Conference on Machine Learning, pp.
282–289 (2001).
Kingma, D. P. and Ba, J.: Adam: A method for stochasticoptimization, International Conference on Learning Representations (2014).

こっていると考えられる．

7. おわりに
本論文では，平安人物志を題材にして，人物の説明文から各属性の属性値を自動推定することを提案した．そのために，まずできる限り多くの情報を抽出することを目的として 21 の属性を策定した．次に，属性・属性値のアノテーションの基準を定め，一部の説明文について人手でアノテーションを行った．最後に，人手によるアノテーション結果から学習する自動推定モデルを提案し，自動推定実験を行い，評価した．
自動推定結果から，半数弱の属性は現状の少量のアノテーションでも比較的高い推定精度（75%以上）となっているが，残りの属性に関しては大きな精度向上の余地があると考えられる．人手によりアノテーションした量は少ないので，今後の見通しを得るために，学習データのサイズを変化させた場合の精度を測定した．その結果，精度が不十分な属性のほとんどにおいて増量することで精度向上が見込めることが確認された．
今後の取り組みとして，精度向上と並行して抽出された情報を活用することが考えられる．現時点でも比較的高い精度となっている時間に関する記述（生まれた年，没年，享年）と場所に関する記述（出身地，住所，墓地）の活用が有望であろう．これらにより，歴史上の人物がどの時代にどこで活動していたか，つまり時空間に関する情報を計算機で扱うことが可能となる．これにより，歴史学の研究をより円滑に行うことが可能となると考えられる．提案手法は，属性の策定とアノテーションという人手による作業を含むが，「平安人物志」以外のデータにも適用可能であるので， 資料横断的に歴史上の人物の時空間に関する情報活用するうえで大きな役割を果たしうる．
参考文献
[1]

白井 圭佑, 森 信介, 後藤 真: 人名辞典からの知識抽出, 人
文科学とコンピュータシンポジウム (2020).

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