言語処理学会 第25回年次大会 発表論文集 (2019年3月)

格要素の典型性と連想性に基づいた換喩判定
高橋 良輔
名古屋大学 工学部

名古屋大学 情報学研究科

takahashi.ryosuke@e.mbox.nagoya-u.ac.jp

1

武田 浩一

笹野 遼平

{sasano,takedasu}@i.nagoya-u.ac.jp

はじめに6

換喩とは比喩の一種であり，隣接性に基づく比喩と小説典型性される [1]．たとえば「漱石を読む」は，「漱石」と「小心情漱石連想性説」の隣接性によって成り立つ換喩であり，一般的に「漱石の作品を読む」として解釈される．換喩の研究は，与えられた表現が換喩か否かを自動判定する研究と，換喩の解釈を目的とする研究に分けられる．本研

図 1: 「読む」のヲ格要素における典型性，連想性と究では「漱石を読む」のように動詞とその格要素 1 つ

換喩性の関係からなる文を解析対象とし，与えられた文が換喩を含し，動詞 V の格要素として代表的な名詞 B に対し「Aむか否かの自動判定に取り組む．
換喩性を判断する手がかりとして，まず格要素の典の B 」という用例が多く存在するとき，名詞 A は動詞型性が挙げられる．たとえば，換喩でない「小説を読V の代表的な格要素との連想性が強いと定義し，連想性の強さを換喩判定に利用する．
「読む」のヲ格要素における典型性，連想性と換喩性の関係を図 1 に示す．図 1 では，「読む」のヲ格要素において，典型性が高く，連想性が低い「漱石」のようなものが換喩性が高いことを表す．本研究では与えられた格要素と動詞のペアに対し，上述の典型性と連想性を評価し，典型性が一定以上小さく，連想性が一定以上大きい場合に与えられたペアを換喩と判定する．
既存の換喩の研究では，典型性を考慮するため格フレームを利用する研究や連想性を考慮するために「Aの B 」や「AB 」を利用する研究 [2]，連想概念辞書や日本語 WordNet 利用する研究 [3] があるが，いずれも人手で構築したリソースを用いた手法である．また，既存の統計的手法を用いた換喩の研究 [4] では，換喩の解釈を目的としており，換喩の判定は行われていない．一方，本研究では，大規模コーパスから自動獲得した知識と近年急速に発展している単語埋め込み技術を用いて典型性，連想性を考慮した換喩の判定に取り組む．

む」の場合，「小説」は「読む」のヲ格要素の典型例となっているのに対し，換喩である「漱石を読む」の場合，「漱石」は「読む」のヲ格要素の典型例とはなっていない．このように対象の格要素と動詞のペアが換喩である場合，その格要素はその動詞の格要素としての典型性が低いと考えられる．
しかし，典型性のみに基づき換喩の判定を行うと，動詞が代表的用法で使用されていない場合，格要素が典型例でない場合でも換喩ではない事例が考えられる．
たとえば，「心情を読む」といった表現は換喩ではないと考えられるが，「心情」は「読む」のヲ格要素の典型例とはなっておらず，格要素の典型性の低さのみに基づき換喩性判定を行った場合，換喩と判定されてしまうと考えられる．そこでもう一つの手がかりとして格要素の隣接性を考える．
上述したように，「漱石を読む」などの換喩は「漱石」と「小説」の隣接性によって成立すると考えられ，「漱石の小説を読む」と言い換えることが可能であるが，このような言い換えに用いることができる「小説」のような名詞は「漱石」から強く連想することができ，かつ対象の動詞の代表的な格要素であると考えられる．
そこで本研究では与えられた動詞の格要素の代表的用

2

提案手法

例と，解析対象として与えられた格要素の連想性の強本研究では「A を V する」や「A に V する」のよさを考える．具体的には「A の B 」という用例に着目

うに，動詞 V と 1 つの格要素からなる換喩を解析の― 711 ―Copyright(C) 2019 The Association for Natural Language Processing.
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対象とする1 ．以下本節では，典型性スコアと連想性う用例が相対的に多く存在すると考えられる．そこでスコアをどのように算出するかについて説明する．

まず，本研究では格要素の連想性スコア score′連想性 (A)を動詞 V のヲ格要素の集合 SB = Set(ヲ,V ) と名詞 A

2.1の自己相互情報量 (PMI) を用い，以下の式により定用例の収集と単語ベクトルの構築義する．

典型性スコア，連想性スコアの算出に先立ち，動詞score′連想性 (A) = PMI(A, SB )V の格要素の収集を行う．CommonCrawl の日本語データ2 から抽出した約 6.6 億文に対して，形態素解析，係り受け解析を行い，係り受け関係に基づき「Aを V する」および「A の B 」の用例を収集する．本

P (A の SB )P (A の)P (の SB )= log2(3)

ただし，P (A の SB )，P (A の)，P (の SB ) は名詞句研究では，形態素解析には MeCab3 ，係り受け解析に「A′ の B ′ 」の出現回数 N(A′ の B ′ ) を用いて以下の式では J.DepP4 を使用し，MeCab の辞書としては多くの計算する．

∑5

固有名詞を処理できるように NEologd を用いた．また，形態素解析済みの約 6.6 億文に fastText を適用し，単語埋め込みベクトルを構築した．

2.2

典型性の算出∑(4)∑′ N(A の B ′ )P (A の) = ∑ B
A′ ,B ′ N(A′ の B ′ )(5)

A′ ,B ′ N(A′ の B ′ )∑格要素の典型性は単語埋め込みベクトルを用いて算P (の SB ) =出する．具体的には，「A を V する」という文が与えられた場合，まずその動詞 V のヲ格要素の中心ベク
トル vcenter(ヲ,V ) を下記の式により求める．

∑vcenter(ヲ,V ) =B ′ ∈Set(ヲ,V ) N(A の B ′ )P (A の SB ) =6A′ ∈Set(ヲ,V ) vA NA′ , ヲ,V∑

A′ ,B ′ ∈Set(ヲ,V ) N(A′ の B ′ )∑A′ ,B ′ N(A′ の B ′ )

(6)

さらに，
「A を V する」が換喩であるならば，名詞A は動詞 V の格要素として，より一般的な用例である名詞 B に対して強い連想があると考えられること′(1)から，PMI を計算する際，動詞 V のヲ格要素の集合

ここで，vA′ は長さを 1 に正規化した名詞 A′ の単語ベ

SB すべてではなく，与えられた名詞 A よりも格要素として高い頻度で出現する名詞の集合 SB|NB >NA のクトル，NA′ , ヲ,V は文「A′ を V する」の出現回数，みを利用するという制約を加える．したがって提案手

Set(ヲ,V ) は動詞 V のヲ格要素の集合を表す．ただし，法における最終的な連想性スコアは以下の式により算本研究では出現回数が 2 回以上のヲ格要素のみを使用出する．

A′ ∈Set(ヲ,V ) NA′ , ヲ,Vした．名詞 A の典型性が高いならば A の単語埋め込み

score連想性 (A) = PMI(A, SB|NB >NA )vA は中心ベクトル vcenter(ヲ,V ) と類似していると考え(7)られることから，A の典型性スコア score典型性 (A) を以下の式により算出する．

2.4

score典型性 (A) = cos(vcenter(ヲ,V ) , vA )2 つの指標による換喩の判定与えられた文「A を V する」において，格要素で(2)ある名詞 A の典型性が低く，かつ名詞 A の一般的2.3な格要素への連想性が高いとき，「A を V する」は連想性の算出換喩であると判定する．本研究では，典型性スコア与えられた文「A を V する」が換喩であるならば，score典型性 (A) と連想性スコア score連想性 (A) の 2 つの動詞 V のヲ格要素となる名詞 B に対し「A の B 」とい指標に対してそれぞれ α，β というパラメータを導入
し，score典型性 (A) < α，かつ，score連想性 (A) > β の

1 以下，本稿では簡単のため単に「A を Vする」と記載する

2 http://statmt.org/ngrams/

場合，換喩であると判定し，それ以外の場合，換喩で3 http://taku910.github.io/mecab/ないと判定する．ここでパラメータ α と β は，後述

4 http://www.tkl.iis.u-tokyo.ac.jp/

する開発用データにおいてグリッドサーチを用い，換~ynaga/jdepp/
5 https://github.com/neologd/mecab-ipadic-neologd
6 https://fasttext.cc

喩判定の正解数が最大となる組を使用した．

― 712 ―

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3

実験

3.1

実験に使用するデータの作成

表 1: 開発用データにおける各パラメータでの正解数

提案手法の評価を行うため，人手により，換喩と考えられる動詞と格要素のペアと，同じ動詞に対して換喩ではないと考えられる動詞と格要素のペアから構成αされる実験用データを作成した．まず，換喩の用例を多く持つと考えられる動詞を助詞とセットで 12 個選び，このうち 6 動詞 (動詞セット A) に対しては換喩と考えられる用例と換喩でないと考えられる用例をそれ

0.56
0.58
0.60
0.62
0.64
0.66
0.68
0.70
0.72

β-0.4 -0.2 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 1.246 46 47 48 49 49 48 47 44
48 48 49 50 51 51 50 49 4549 49 50 51 52 52 51 50 4649 49 50 51 52 53 52 51 47
48 48 49 50 51 52 51 51 47
49 49 50 51 52 53 52 52 48
47 47 48 49 50 51 50 51 47
46 46 47 48 49 51 50 51 47
46 46 47 48 49 51 50 51 47

ぞれ 12 個程度，それ以外の 6 動詞 (動詞セット B) についてはそれぞれ 6 個程度作成した．続いて，用例を表 2: 評価用データにおける各パラメータでの正解数作成した人と別の評価者が各用例の換喩性を判定し，用例の作成者の見解と一致した用例を実験に使用した．
この際，必要に応じて用例の追加，削除を行い，最終的に動詞セット A に関しては換喩であるもの，換喩でないものがそれぞれ 10 個，動詞セット B に関してはαそれぞれ 5 個となるように調整した．
作成したデータのうち，動詞セット A の用例の半分をパラメータ決定用の開発用データとして使用し，
動詞セット A の残りと動詞セット B の用例を評価用

0.56
0.58
0.60
0.62
0.64
0.66
0.68
0.70
0.72

β-0.4 -0.2 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 1.2
86 86 86 89 85 84 82 80 80
89 89 89 92 88 87 85 83 83
94 94 94 98 94 93 91 88 88
95 95 95 99 95 94 92 89 89
95 95 95 99 95 94 92 89 89
97 97 97 101 97 96 95 92 93
94 94 94 98 94 93 92 89 91
92 92 92 96 92 91 90 89 91
92 92 92 96 92 91 90 89 91

データとして使用した．作成したデータの詳細をそれ
ぞれ表 4，表 5 に示す．

評価用データにおける推定結果の詳細を表 3 に示す．
さらに，換喩性判定において典型性と連想性をそれぞ3.2

実験結果

れ考慮する必要性を確認するため，典型性スコアのみ

まず，開発用データに対し，α は 0.5 から 0.8 の範囲を 0.02 刻みで，β は-1.0 から 2.0 の範囲を 0.2 刻みで動かし，パラメータの探索を行った．その結果の一部を表 1 に示す．正解数が最大となったパラメータの組み合わせ (α, β) は (0.62, 0.6)，および，(0.66, 0.6)で，正解数はいずれも 53/60 であった．隣接するパラメータに対する正解数を考慮し，最終的にパラメータを用いた実験，および，連想性スコアのみを用いた実験，および，連想性スコアの計算において，格要素としての名詞 A と名詞 B の出現頻度に関する制約を取り除いた場合の実験 (頻度制約なし) も行った．表 3 はこれらの結果も含んでいる．

3.3

考察

(α, β) は (0.62, 0.6) に決定した．これらのパラメータ

表 3 において，典型性スコアのみを用いた手法では，を用いて評価用データで換喩性判定を行った結果，正換喩を換喩であると判定した割合は大きくなっている

解数は 94/120 であった．

が，換喩でないものを換喩でないと判定した割合は小

続いて，適切なパラメータの一般性を確認するため，さくなっている．この手法において，換喩でないもの評価用データに対してもパラメータを動かし，正解数を換喩と判定した用例を確認すると，「空気を読む」のの変化を調査した．結果を表 2 に示す．正解数が最大ような，換喩ではないが，格要素の名詞が，動詞の典となったパラメータの組み合わせ (α, β) は (0.66, 0.2)

型的な格要素と異なっている用例が多く占めており，であり，開発用データにおけるグリッドサーチの結果連想性を導入する効果が確認できた．とは一致しなかったものの，いずれの場合も α が 0.60

一方，連想性スコアのみを用いた手法では，換喩でから 0.68 の範囲，β が-0.2 から 0.6 の範囲で正解数がないものを換喩でないと判定する割合は，典型性スコ多くなる傾向が確認できた．

アのみを用いた手法と比較して高くなっているが，提案手法と比べて低くなっている．換喩でないものを換― 713 ―Copyright(C) 2019 The Association for Natural Language Processing.
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表 4: 開発用データの用例

表 3: 換喩であるもの，換喩でないものそれぞれに対する手法ごとの正解数
両スコア (頻度制約あり)
典型性スコアのみ
連想性スコアのみ
両スコア (頻度制約なし)

換喩
42/60
53/60
42/60
42/60

非換喩
52/60
28/60
39/60
45/60

合計
94/12081/12081/12087/120を読む
を聴くを飲むを食べる

喩であると判定した用例を確認すると，「おやつを食を観る

べる」のようなものがある．この例では，「食べる」のを着る

代表的なヲ格要素となる名詞に対して，「おやつの〜」換喩であるもの
村上春樹, 宮部みゆき,漱石, シェイクスピア, 岩波,ショパン, バッハ,ビートルズ, ＣＤ, ピアノ
一升瓶, ボトル,水筒, 缶, サッポロ
鍋, 昼, マクドナルド,王将, 北海道
ゴッホ, 黒澤明, ジブリ,ハリウッド, ＤＶＤ
ユニクロ, ミンク,黒, 長袖, 縦縞

換喩でないもの小説, 暗号, 心情,記事, コメント
音楽, 曲, ＢＧＭ,講義, 洋楽
水, ビール, 酒,息, 条件
料理, 果物, 朝食,ランチ, ラーメン
映画, 風景, 芝居,試合, 番組
服, スーツ, 制服,ジャケット, 鎧といった表現が多数存在するため，連想性スコアが大きくなり，換喩と判定されていると考えられる．したがって典型性を導入する効果が確認できた．
両スコアを用いる手法では，共に正解数の合計値が比較的高い結果になっていることが確認できる．頻度
制約ありの手法は頻度制約なしの手法と比較して，換喩でないものの正解数が高いことが分かる．これは頻度制約によって連想関係にある単語を絞ることにより，換喩でないものの連想性スコアを抑える作用をしたからであると考えられる．
提案手法において換喩を換喩でないと判定した用例に「二輪に乗る」や「鍋を食べる」がある．
「二輪に乗る」では，「二輪」から「バイク」への連想の強さを連
想性スコアによって捉えたいが，「二輪のバイク」という用例がほとんど出現しないことにより連想性スコアが低くなっていることが分かった．また，「鍋を食べる」では，「鍋」の単語ベクトルが「料理」のような「食べる」のヲ格要素として代表的な名詞の単語ベクトルと類似度が高いことが原因である．したがってこのよう

表 5: 評価用データの用例
換喩であるもの
夏目漱石, 東野圭吾, 角川,を読む
ヘミングウェイ, カフカ
モーツァルト, マーラー,を聴く
美空ひばり, テープ, ギター
ペットボトル, グラス,を飲む
瓶, ジョッキ, サントリー
大皿, 朝, 旬, 串,を食べる
ケンタッキーピカソ, 東映, ブルーレイ,を観る
スピルバーグ, 北斎
バーバリー, カシミア, 赤,を着る
タートルネック, チェック
ショパン, ビートルズ,を弾く
バッハ, ジブリ, 坂本龍一
トイレ, ＣＤ, テープ,を流す
ショパン, ビートルズ
黒板, テレビ, コンロ,を消す
ろうそく, パソコン
ビートルズ, 美空ひばり,を歌う
コブクロ, アルバム, ＡＫＢ
アディダス, ブリジストン,を履く
ナイキ, スケート, 厚底
トヨタ, フェラーリ,に乗る
日産, ＪＲ, 二輪

換喩でないもの漫画, 新聞, 地図,レビュー, 空気
歌, 演奏, 演歌,効果音, 説明
お茶, 涙, 要求,ワイン, ジュース
ごはん, おやつ, 寿司,フルーツ, ディナー
アニメ, 遺跡, 絵,歌舞伎, ダンス
着物, コート, 濡れ衣,ユニフォーム, 白衣
ピアノ, メロディ, 曲,バイオリン, ギター
水, 音楽, 汗,電流, 噂
文字, 姿, 火,証拠, データ
歌, 洋楽, 君が代,アニソン, 友情
靴, サンダル, 草履,スニーカー, タイヤ
自動車, 電車, 相談, 流行,ジェットコースターな換喩に関しては，本研究の提案手法で換喩性判定を行うことは難しいと考えられる．と「器」に近いベクトルを得られることを利用する方4法が考えられる．今後はこのような方法も考慮しながまとめと今後の展望

ら，換喩判定の精度を向上することが課題である．

本研究では，格要素の典型性と連想性に基づいた換喩の判定手法を提案した．実験結果より提案した典型

参考文献

性と連想性の 2 つの指標が有効であることを確認し[1] 山梨正明．比喩と理解．東京大学出版会．1988．

た．また，「二輪に乗る」や「鍋を食べる」といった，[2] 村田真樹, 山本専, 黒橋禎夫, 井佐原均, 長尾真. 名詞句「A のB」「AB」の用例を利用した換喩解析. 人工知能学会誌, Vol.15,No.3, pp.503–510 2000.
[3] 寺岡丈博, 石崎俊. 単語間の連想関係を考慮した換喩解析. 情報処理学会第 78 回全国大会講演論文集, 5B-01, 2016．
[4] 内山将夫, 村田真樹, 馬青, 内元清貴, 井佐原均. 統計的手法による換喩の解釈. 自然言語処理, Vol.7, No.2, pp. 91–116,2000.
[5] Ben Athiwaratkun, Andrew Gordon Wilson, and Anima Anandkumar. Probabilistic FastText for Multi-Sense
Word Embeddings. In Proc. of ACL’18, pp.1–11 ,2018

本研究での典型性と連想性の算出方法では換喩判定が難しい用例も確認した．
「鍋を食べる」の換喩判定のアイデアとして，「鍋」が「料理」と「器」という複数語義を持つ単語であると考え，近年提案されている，

1 単語に複数のベクトルを割り当てる単語埋め込み手法 [5] を用いることで，「鍋」に対してそれぞれ「料理」― 714 ―Copyright(C) 2019 The Association for Natural Language Processing.
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