言語処理学会 第26回年次大会 発表論文集 (2020年3月)

視覚情報を活用したテキストマイニング辞書構築システムの提案
山下 紗苗 †

小比田 涼介 ‡上 泰††

明石工業高等専門学校 機械・電子システム工学専攻‡
日本アイ・ビー・エム株式会社 東京基礎研究所†me1912@s.akashi.ac.jp ‡ kohi@ibm.com † kami@akashi.ac.jp

1

はじめに繰り返し

本稿では，視覚情報を用いて効率的にテキストマイニング辞書を構築するシステムを提案する．テキスト

ユーザ

マイニング辞書とは，何らかの観点で意味を共有するコーパス

アノテーション

単語の集合であり，分析の観点を表す．しかし辞書はドメインや分析目的に依存するため，分析ごとにそのシステム提示

選出

図 1: 小比田ら [1] による対話的な辞書構築の流れ都度作り直さねばならない．したがって，その構築を支援するシステムが求められている．
辞書構築の支援のひとつに，図 1 のようにシステムがユーザの求める単語を推薦する方法がある [1]．この方法では，ユーザが辞書に登録したい単語を指定す
ると，システムは図 2 のように候補となる単語のリス

地下鉄

空港

行ける

位置

トラム

バス

近い街停

ダウンタウンへ

辞書に登録

図 2: 候補単語の表示例（リストベース）

トを提示する．単語に対して辞書に登録するかどうかのアノテーションを行うと次の候補単語が提示され，単語の選択

この繰り返しによって辞書を拡充していく．このよう

個別選択
範囲選択

なリストベースの辞書構築支援は，あらかじめ分析の関係操作観点が定まっている，つまり，作りたい辞書が決まっ

移動
同義語ている際に効果を発揮し，膨大な単語群から辞書に登上位語・下位語録したい単語を探す手間を削減する．

モード

しかし分析の初期段階などでは，様々な辞書を構築していく中で分析の観点を見出すことがよくある．我々

機械

動物

植物

食物

はそのような場面を探索的辞書構築と呼ぶ．探索的辞

IBM本

猫猿

書構築には，リストベースの方法は必ずしも適してい人名

社名るとは言えない．なぜならリストベースでは，ユーザ俯瞰
アノテーション
辞書に登録
単語を更新

図 3: 提案システムの画面（マップベース）

は初期段階から作りたい辞書の概要を想像することが求められ，また，探索の幅も提示される候補に狭めら探索的な辞書構築の支援を目的としたときに，候補単れてしまうからである．テキストマイニングは，情報語の提示において重要なのは，その仕組が新たな発見源に潜在する興味深いパターンを試行錯誤しながら見を促すように設計されていることである．すなわちシつけ出し，有用な情報を得ることを目指している [2]ステムは，ユーザがまだ気づいていない分析の観点にため，探索的辞書構築の支援は重要な課題である．

気づくように候補単語を提示できればよい．そのため探索的な辞書構築の支援システムについて，次の 3には，提示される候補は豊富でありながらも見やすさつの要件が考えられる．

が担保されており，ユーザが単語全体を俯瞰できるよ(i) 候補単語全体を俯瞰できる(ii) 探索深度を調節できる(iii) 繰り返し行う作業を効率化できる

うな形が望ましい (i)．さらに探索には，全体を俯瞰する，大まかなあたりをつける，詳しく見る，などの段― 792 ―

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階があるため，これを調節できる必要もある (ii)．まターゲットの理解が促進される [6]．プライマーとター

た，辞書構築は試行錯誤の繰り返しであるため，見たゲットが同一の場合のプライミングを直接プライミン

目や操作がユーザの直感に沿うように考えられている

グ，プライマーとターゲットが何らかの関係がある場と，より効率的な辞書構築につながる (iii)．

合のそれを間接プライミングという [7]．内海 [8] は

我々は，人間の視覚特性に基づいたマップベースの間接プライミングについて，3 つの単語「dog」「cat」辞書構築支援システムを提案する．図 3 のように単語「pen」を用いて次のような例を挙げている．dog に続を地図的に表示することで，単語全体の俯瞰や意味関いて提示される cat に対する反応（単語か非単語かを係の素早い把握を可能にする．加えて，テキストマイ判断させる語彙性判断課題や，単語を読み上げさせるニング辞書の特性や人間の直感に符合する機能・操作

命名課題など）は，pen に続いて提示される cat に対によって，辞書構築における試行錯誤を効率化する．

する反応よりも反応時間が短い．つまり，dog と catは意味的に類似しているが，pen と cat は類似してい視覚に関する人間の特性2ない，といった単語間の意味的な類似性が単語認知に人間の特性を考慮することで，より使いやすいシステムを構築できる．この章では近接の要因とプライミ影響を及ぼすのである．本稿では，この間接プライミングのことを単にプライミングと呼ぶ．
猪原ら [9] によれば，プライミング効果を引き起こしング効果について述べる．
本システムでは，ユーザが新しい分析の観点に気づうる概念間関連には数多くの種類があることが分かっけるように候補単語を提示したい．大量の単語の中かている．猪原らは概念間関連のひとつとして潜在意味ら潜在的な共通点を見つけやすくするためには，近接解析による単語間類似度を挙げ，語彙性判断課題と命の要因を用いて視覚的に単語のグループを作ればよい．

名課題において，この単語間類似度とプライミング効また効率化の観点から，単語を辞書に登録するかどう果の間には正の相関関係があることを示した．

かの判断は頻繁に発生するため，迅速に行いたい．似た意味の単語が近くに配置されるようにすれば，プラ3

我々は，2 章のような視覚特性を活用したマップベーイミング効果により判断速度が上がると期待できる．

2.1

辞書構築システムの提案

スのテキストマイニング辞書構築システム（図 3）をゲシュタルト法則の近接の要因提案する．このシステムは Web アプリケーションとゲシュタルト法則は，人間が視覚を使ってどのようしてブラウザ上で動作し，ユーザのアノテーションとに事物を見分け，とらえているのかについて説明する

サーバによる候補単語の選出を繰り返すことで，対話ものである [3]．この法則には近接，類同，連続，閉的に辞書を構築できる．Word2Vec などを用いて単語合，対称性などの要因があるが，本稿では近接の要因の意味表現を 2 次元空間に写像し，その結果を当該単に注目する．近接の要因 [4] は，表示されているオブ語の位置として取り扱うことで，単語間の類似度が高

ジェクトどうしの相対的な視覚距離が，オブジェクトいほどマップ上で近くに配置されるようにする．のグループ化に影響を与えるというものである．他のオブジェクトよりも視覚距離の近いオブジェクトどうしは同じグループに属するように見えるが，離れたオ

このシステムは主に以下の 4 つの機能を有する．
マップ表示 候補単語間の関係を 2 次元上の位置関係で表し，マップとして画面に表示する

ブジェクトどうしは同じグループには見えない [3]．
広川ら [5] は，多くの UI 要素を見やすくまとめる

辞書登録 候補単語を選択し，辞書に登録する．候補手段としてこれを紹介している．例えば，iPhone のホーム画面におけるアイコン群はドック部と上部に分かれているが，境界にスペースがあり近接の要因がは単語は適宜更新できる
関係操作 マップ上で候補単語の位置を移動することで，意味空間上の位置も移動させる．候補単語どたらくため，別々のグループだと認識できる．

2.2

うしを，同義語や上位語・下位語などで関係づける

プライミング効果

エントリ管理 辞書，同義語，上位語・下位語の構造

プライミングとは，先行刺激（プライマー）が後続を管理する刺激（ターゲット）の処理に影響を及ぼすことをいう．
プライマーとターゲットの間に意味的関連がある場合，マップ表示を俯瞰モード，その他の３つをまとめたアノテーションモードとも呼ぶ．続いて，これらの機― 793 ―

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1

図 4: 俯瞰モード

範囲を指定して…

単語から2辞書に登録したい単語を個別に選択辞書に登録したい単語を個別に選択範囲から

図 6: 辞書登録（範囲選択）

図 5: 辞書登録（個別選択）

図 7: 候補単語を更新する

1

1

11つの単語を移動すると…

複数の単語を選択すると…

複数単語を選択すると…

2

2

2

近くにあった別の単語も移動同義語として1つの単語にマージ

階層構造を作成する

図 8: 移動

図 9: 同義語

図 10: 上位語・下位語

能がどのように探索的な辞書構築支援システムの要件

では候補単語全体を俯瞰して探索できる (i) ほか，ズー(i)〜(iii) を満たしているか，またどのようにユーザにム操作によって探索深度を調節できる (ii)．候補単語の新たな発見を促すかを説明する．

分布を把握することが目的であるため，単語名は周辺3.1の単語群を代表して数個だけを表示する．2.1 節で述べ

マップ表示

た近接の要因により，近い位置にある単語どうしは同

渡辺はテキストマイニングのための可視化技術につじグループに属しているように見えるため，グループいて，情報の外観や情報間の関連性を提示することのどうしの関連や傾向から新しい分析の観点を見つける

有用性を 2 つ述べている [10]．ひとつは，探しているための支援ができる．また，類似度が高い単語はマッ情報を見つけだすためのガイドになること，そしてもプ上でも近くに配置されるようになっているため，2.2

うひとつは，主要なテーマは何か，テーマ間の関連は節で述べたプライミング効果により，辞書に登録するどうなっているのかといった傾向を把握するための支かどうかの判断が速くなると期待できる (iii)．このよ

援になることである．本システムのように探索的な辞うに，探索的に辞書を構築したい場合は，単語間の類書構築を目的とする場合には，後者が関係する．

似度を視覚的に表現しやすいマップベースのほうが，俯瞰モードは図 4 のような画面をもつ．このモードリストベースよりも優れている．

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3.2

辞書登録

援システムのインタフェースを提案した．このシステ

単語を選択して辞書登録ボタンを押すことで，単語ムは探索的な辞書構築の支援を目的とし，そのために，を辞書に登録できる．選択方法には図 5 の個別選択と単語全体を俯瞰し，探索深度を調節し，繰り返し発生

図 6 の範囲選択がある．範囲選択では一度に複数の単する作業を効率化できる機能を備えている．この機能

語を選択できるため，辞書構築が効率的になる (iii)．

を活かすため，我々は近接の要因とプライミング効果

また，ユーザは適宜，表示する候補単語を更新できを根拠に，単語を類似度に基づいて地図的に提示する

る．図 7 のように単語や範囲を指定すると，サーバは，マップベースの方法を採用した．
本稿はシステムのインタフェースを提案したもので指定された単語やその範囲に含まれる単語をもとに新あり，現時点では，候補単語の選出や提示がうまくでたな候補単語を返す．

きることが前提となっている．実際に単語間の類似度

3.3

関係操作

を 2 次元地図上の距離として正しく表現できるかは，候補単語間の関係操作には，単語の移動，同義語の今後の課題である．

作成，上位語・下位語の作成がある．単語の移動とは，
図 8 のようにマップ上で単語を移動することで，その参考文献

単語と周辺の単語のベクトル空間上での位置も更新さ[1] 小比田涼介, 那須川哲哉, 吉田一星, 金山博. ドメ
イン・ユーザー指向辞書の対話的構築. 第 25 回言語処理学会年次大会発表論文集, pp. 1273–1276,2019.

れる機能である．これによって単語ベクトル構築時には得られなかった情報を人手で与えることができ，単語間の新たな関係に気づくことができる．
同義語や上位語・下位語は，図 9 と図 10 のような操作で作成する．ユーザは選択した単語の中から代表語をひとつを選び，以降はこの単語だけをマップに表示する．このように，単語に対する移動，結合，階層の操作を単語や辞書が持つ概念と結びつけることで，より直感的なアノテーションができるようになる (iii)．

3.4

エントリ管理作成した辞書，同義語，上位語・下位語の構造をエントリと呼ぶ．ひとつのコーパスに対して複数の辞書を構築することができ，作成したエントリはコーパスごとに共有される．例を図 11 に示す．これらのエントリはコピーが可能で，例えばより細分化されたエントリを作る際に効率的である (iii)．
辞書

機械

動物

植物

食物

同義語

IBM

本

猫猿

上位語・下位語人名

社名[3] Jeﬀ Johnson. UI デザインの心理学−わかりやすさ・使いやすさの法則. 株式会社インプレス,
2016.
[4] M. Wertheimer. Laws of organization in perceptual forms. A source book of Gestalt psychology,
pp. 71–88, 1938. Ellis, W. 英訳.
[5] 広川美津雄, 井上勝雄, 岩城達也, 加島智子. 直感的インタフェースデザインの設計論の基礎的考察−
体制化と親近性の視点からのアプローチ−. 日本
感性工学会論文誌, Vol. 13, No. 5, pp. 543–554,
2014.
[6] D.E. Meyer and R.W. Schvaneveldt. Facilitation in recognizing pairs of words: evidence of adependence between retrieval operations. Journal of experimental psychology, Vol. 90, No. 2,
pp. 227–234, 1971.

ニホンザル[7] 太田信夫. 長期記憶におけるプライミング−驚くべき潜在記憶（implicit memory）−. 心理学評論, Vol. 31, No. 3, pp. 305–322, 1988.

マントヒヒ
マンドリル
クロザル

[8] 内海彰. 言語と類似性. 人工知能学会誌, Vol. 17,
No. 1, pp. 8–13, 2002.

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図 11: エントリ管理エリア

4[2] Ronen Feldman and James Sanger. テキスト
マイニングハンドブック. 東京電機大学出版局,
2010. 辻井潤一 監訳，IBM 東京基礎研究所テキストマイニングハンドブック翻訳チーム 訳.

[9] 猪原敬介, 楠見孝. 潜在意味解析に基づく概念間類似度の心理学的妥当性. 心理学評論, Vol. 54,
No. 2, pp. 101–122, 2011.

おわりに
本稿では，テキストマイニングにおける辞書の構築[10] 渡辺勇. ビジュアルテキストマイニング. 人工知能学会誌, Vol. 16, No. 2, pp. 236–232, 2001.

方法に注目し，人間の視覚特性を考慮した辞書構築支― 795 ―Copyright(C) 2020 The Association for Natural Language Processing.
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