論文

DBSJ Journal Vol.8, No.1

大規模コーパスからの語義のマイニ
ング

れがどの意味で使われているのかを決定する必要がある．これはMining Word Sense from Large Corpora

して知られている [9]．

合もある．そのため，多義語がテキストに出現した場合には，そ
語義曖昧性解消と呼ばれ，自然言語処理における古典的な問題と現在のところ，語義曖昧性解消は教師有り分類問題として解く

田淵史郎 ♥
吉永直樹 ♠

鍜治伸裕 ♦
喜連川優 ♣

Shiro Tabuchi
Noki Yoshinaga

Nobuhiro Kaji
Masaru Kitsuregawa

方法が主流となっている．そのため，既存の方法で語義曖昧性解
消を行おうとした場合，コーパス中に出現する多義語に対して，各語義に対応する訓練事例をあらかじ め作成し ておく必要がある．しかし ，ウェブのような大規模テキストを扱おうとする場合，
そこにどのような多義語が出現しており，それがどのような語義を持っているのか必ずしも自明ではないため，訓練事例をあらかじめ作成しておくことが難しくなる．
本論文では，大規模なウェブコーパスにも適用可能な語義曖昧

自然言語処理におけ る基礎技術の一つである語義曖昧性解消

性解消の実現を目的として，多義語の語義をコーパスから自動的

は，多義語の語義があらかじめ分かっているという問題設定でこに発見する手法を提案する．語義の発見とは共起語のクラスタリ

れまで議論が行われてきた．しかし，ウェブのような大規模コーングであるという考えに基づき，グ ラフ構造で表現された共起パスを処理対象とする場合，このような問題設定は必ずしも現実

語集合にクラスタリングアルゴ リズムを適用することによって，的ではない．そこで，ウェブのような大規模テキスト にも適用可

コーパスからの語義発見を試みた．これまでにも，共起語のグラ

能な語義曖昧性解消の実現を目指し，多義語の語義をコーパスかフ構造にもとづいて語義発見を行う研究報告は存在するものの，ら自動的に発見する手法を提案する．語義の発見とは共起語のク

その数は極めて少なく，また異なるクラスタリングアルゴ リズ

ラスタリングであるという考えに基づき，グラフ構造で表現されム間での定量的比較もほとんど 行われていない．そこで，我々はた共起語集合にクラスタリングアルゴ リズムを適用することにニューマン法，3-クリーク法というこれまでに試されていないア

よって，コーパスからの語義発見を試みた．74 の多義語に対して提案手法を適用したところ F 値で 0.77 という実験結果を得た．

ルゴ リズムの有効性を検証するとともに，過去に提案されているCurvature 法との比較を行った．74 の多義語に対して 3 つの手法の比較実験を行ったところ，3-クリーク法が ，F 値 0.77 といWord Sense Disambiguation (WSD) is the problem that has long been investigated in NLP community. In conventional problem settings of WSD,
it is assumed that all senses of polysemous words
are identified in advance. This assumption, however, is obviously inappropriate in dealing with large
Web corpora. To compensate for this situation, we
present a method of discovering word senses from
corpora.

う最も良い結果を得た．

2.

共起語クラスタリングに基づく語義発見

まず，何をもって多義語の「語義」を発見することができたと言えるか，ということを議論しておく必要がある．当然，これについては様々な立場がありうるが，本論文における基本的な考え方は「共起語のクラスタリングを語義の発見と捉える」というものである．以下，これについて詳しく説明をしていく．
多義語に おけ る語義と 共起語の 関係を 見るため ，例とし て「ジャガー」という多義語を考える．この単語は少なくとも車と

1.

はじめに

近年，ウェブに代表されるテキストデータは益々増加の一途を動物の 2 つの語義を持っているが，もし「ジャガー」が前者の意
味で使われた場合「ポルシェ」や「ベンツ」などの車に関連する語と共起することが予想される．一方，後者の意味であれば「ラ辿っており，そこからの価値創出，知識発見は重要な課題となっイオン 」や「シマウマ」などが共起語になると考えられる．このている．これに伴い，自然言語で記述されたテキストを計算機を例から分かるように，多義語の語義と共起語の間には対応関係を用いて機械的に処理する必要性が高まりつつある．

見て取ることができる．そこで我々は，語義の発見とは共起語をテキストを計算処理する場合に発生する問題の一つが多義語のクラスタリングすることであると考えた．つまり，もし多義語の扱いである．自然言語では，一つの単語が文脈に応じて複数の異共起語を適切にクラスタリングすることが出来れば ，得られたクなる意味で使われることがある．例えば「ジャガー」という語は，

ラスタはその多義語が持つ語義に相当するであろうと考えた．

車の意味で使われることもあれば ，動物の意味として使われる場
♥
♦
♠
♣

1

野村総合研究所 s-tabuchi@nri.co.jp
東京大学 生産技術研究所 kaji@tkl.iis.u-tokyo.ac.jp
東京大学 生産技術研究所 ynaga@tkl.iis.u-tokyo.ac.jp
東京大学 生産技術研究所 kitsure@tkl.iis.u-tokyo.ac.jp

では，実際に共起語のクラスタを得ることが出来たとして，それがど のように語義曖昧性解消の高度化につながるのであろう
か．共起語クラスタの利用方法として最初に考えられるのは，それを擬似的な訓練事例 [8] として用いることである．これによっ

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node1て，訓練事例を人手で作成するコストを大幅に削減することができる可能性がある．次に ，得られた共起語クラスタを提示する
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ことによって，辞書や訓練事例の作成を支援することも考えられ

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ㄝធ⛯

ὐធ⛯

る．近年では，Wikipedia や WordNet をはじめとして，日本語処理のための言語資源の整備が進みつつある [4, 15]．しかしなが
図1

ら，ウェブのような大規模コーパスを処理対象に考えた場合，既3-クリーク

存の言語自然には以前として量的，質的な問題が残っており，さらなる整備および拡張が重要な課題となっている．

3.

3.3.1

Newman 法

まず一つめの手法として Newman 法を用いた [10]．Newman

コーパスからの語義発見手法

法は，同一クラスタ (に含まれるノード ) 間にはエッジが多く，異提案手法では，入力語の共起語をコーパスから取得してそれをなるクラスタ間にはエッジが少なくなるようにノード をクラスタグラフで表現する．このグラフでは共起語はノード，共起語間のリングするアルゴ リズムである． Newman 法では，クラスタリ

類似性はエッジとして表現される．そして，グラフのノード をク

ングの良さを以下の関数 Q で定義し ，この値が大きくなるよう

ラスタリングすることによって共起語のクラスタリング，すなわにクラスタリングを行う．

ち入力語の語義を発見する．

3.1

共起語集合の取得

Q=

まず，入力語に対する共起語集合をコーパスから取得する．一般に，共起語の取得には，同一ウインド ウに出現する語を取得する方法などが良く知られているが，ここではより正確な共起語を

eij =
ai =

た単語を共起語対として取り出す．このとき，X または Y のど

3.2

(1)

i 番目と j 番目のクラスタ間のエッジ数



全エッジ数

eik .

(2)
(3)

k

ちらか一方が入力語であった場合，残りの単語を入力語の共起語

XもYも



ただし

取得するために語彙統語パターンを用いた．以下の 4 つのパター

XやY

eii − a2ii

ンを形態素解析済みのテキストに適用して， X と Y にマッチしとして収集する．



である．

XとYと

Newman 法では，通常のボト ムアップ クラスタリングと同様

X，Y，に ，はじ めに ノード と同じ 数だけをクラスタを作成する．そしグラフ表現

このようにして得られた共起語集合をグラフとして表現する．
まず全ての共起語に対応するノード を作成する．そして，共起語て，Q の値が最も大きく増加するように， 2 つのクラスタを統合
する．i 番目と j 番目のクラスタを統合したときの Q の増分は以下の式で求めることができる．

間の意味的類似性を捉えるため，共起語同士が共起している場合

ΔQ = eij + eji − 2ai aj = 2(eij − ai aj ).

にはノード 間にエッジを作成する．共起語間の共起関係も，上と(4)同じ 語彙統語パターンを用いて求める．エッジには PMI の値を重みとして与える．2 つの共起語 w と w の PMI は以下の式で上記の処理は Q の値が極大値に達するまで続ける．
語義発見における Newman 法の利点の一つは，クラスタ数 (=求める．

PMI(w, w ) = log

語義数) をあらかじめ設定しておく必要がないことである．もしf (w, w )f (∗, ∗)f (w, ∗)f (∗, w )K-means のようなアルゴ リズムで語義発見を行う場合には，全ての入力語についてあらかじめ適切なクラスタ数を設定しておく

ここで f (w, w ) は，2 つの共起語 w と w が上記の語彙統語パ必要がある．一方，Newman 法においては，Q の極大解が発見

ターンにおいて共起した回数であり，∗ は全ての単語について和された時点でアルゴ リズムが終了し ，それに伴いクラスタ数も自を取ることを意味する．もし PMI の値が閾値 σ よりも小さい場
合はそのエッジを除去する．以下では，こうして作成されたグラ

3-クリーク法2 つ目の手法として，3-クリークに着目したシンプルなボトム

フのことを入力語の共起語グラフと呼ぶ．

3.3

然に決定される．

3.3.2

アップ クラスタリングアルゴ リズムを考案した．この手法では，

グラフクラスタリング

共起語グラフに対してクラスタリングアルゴ リズムを適用し ，

図 1 左側のような 3 つのノード で構成されるクリーク (3-クリー得られたクラスタから大きさが N 以下のものを除去する ．これク) に着目する．共起語グラフにおいて 3-クリークを構成する共によって，入力語の語義に特徴的な共起語クラスタを取得するこ

起語は，互いに類似した意味を持っていると考えられる．そこで，とができる．クラスタリング手法には以下の 2 つを用いた．

共起語グラフ内の 3-クリークを最小単位とし ，点接続または辺

1接続の関係にある 3-クリーク (図 1 右側) を順次統合していくこ
1

2

実験では N = 3 とした．

とによって，共起語のクラスタリングを行う (Algorithm 1)．

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Algorithm 1 3-クリークに基づく共起語クラスタリング
入力: 共起語グラフ G = (V, E)
出力: 共起語クラスタ集合 C
1: C ← φ
2: while V = φ do3:
Cv ← pop(V )4:while ∃v ∈ Cv , ∃(u, u ) ∈ E s.t. (v, u), (v, u ) ∈ E do
5:
Cv ← Cv ∪ {u, u }6:
E ← E − {(u, u )}7:
end while
8:
C ← C ∪ Cv
9:
V ← V − Cv
10: end while
11: return C

4.

実験

本節では，実際に多義語に対し Curvature 法，Newman 法，
および 3-クリーク法を適用し ，提案手法である 3-クリーク法の表1

多義語「ロス」の共起語のクラスタリング結果に対する語義判定

ID
1
2

クラスタに含まれる共起語
香港 ハワイ NY 日本
ニュー ヨ ー ク シ カゴ ロンド ン
サンフランシスコ
ミス コスト 手間 トラブル リスク
方向性 アフロ ニューオリズ
近藤 ボール シオン ベントン

3
4
5

表2

語義判定
○（ロサンゼルス）×（ 1 と重複）○（ 損失）
××

共起語クラスタリングの実験結果

手法

Curvature
Newman3-クリーク (σ = −∞)3-クリーク (σ = 0)
3-クリーク (σ = 5)

適合率

再現率

F値

平均語義数

0.63
0.48
0.41
0.70
0.74

0.66
0.95
0.40
0.70
0.79

0.65
0.64
0.40
0.70
0.77

1.6
2.1
1.8
0.98
1.8

有効性を確認する．

4.1

データセット

まずテストデータとして，Wikipedia2 の曖昧さ回避のための

例えば ，「 ロス」という多義語に対して，表 1 のような共起語

ページなど を参考に ，人手で 多義語を 74 語用意し た ．次に ，クラスタが得られた場合，その適合率，再現率は以下のように計Web から自動収集した約 1 億 7000 万文から，前節に述べた手算される．まず「ロス」という語の共起語集合から人手で列挙さ法により各多義語の共起語を収集し ，それぞれ 共起語グ ラフをれた語義は，地名のロサンゼルスと損失を意味するロスの二つで構成した．このようにして得られた共起語グラフを入力として，あった．この語義をもとに表 1 のクラスタを順に確認すると，ク

Newman 法と 3-クリーク法により共起語のクラスタリングを行

ラスタ 1 は地名の意味に対応し ，正解となる．次に，クラスタ 2

い，各多義語に対する共起語のクラスタを得た．なお，比較のたも地名の意味に対応しているが ，既にクラスタ 1 に地名の語義

めに Curvature 法 [2] を用いた同様の実験も行った．Curvature

として正解ラベルを与えているので，このクラスタは不正解とな法の詳細は文献を参照されたい．

る．クラスタ 3 は損失の意味に対応し ，正解となる．クラスタ 4,

4.2

評価方法

5 は語義に対応しないので，共に不正解のラベルを付与する．こまず，各多義語に対して得られた共起語クラスタに対し，以下

れらの正解／不正解ラベルから，表 1 の「ロス」に関する再現率
は 2/2 = 1.0, 適合率は 2/5 = 0.4 と計算される．F 値は式 7 かの手順に従い，人手で正解／不正解のラベルを付与した．

1. 多義語の共起語集合を参考にして，語義を人手で列挙する．
2. 得られた各共起語クラスタが， 1 で列挙した語義に対応する
とき，正解のラベルをクラスタに付与する．ただし，複数のクラスタが同一の語義に対応するとき（ 過分割）には，一つのクラスタのみ正解とし，残りは不正解とする．

ら 0.57 となる．

4.3

実験結果

Web から抽出した多義語 74 語に対する Curvature 法，Newman 法，3-クリーク法による共起語クラスタリング 結果を表 2に示す．手法の再現率，適合率，F 値は，各多義語に対して得られた共起語クラスタの再現率，適合率，F 値のマクロ平均を用い

このようにして各クラスタに付与された正解ラベルをもとに，以た．平均語義数は，各手法により発見された語義（ 共起語クラス

下の尺度を用いて，各多義語に関する共起語クラスタの評価をタ ）の数である．Curvature 法では，curvature の値が 0.35 以

行った．

下のノード を削除し ，その上で繋がったノード を一つのクラスタ
正解ラベルを付与したクラスタの数
列挙した語義の数
正解ラベルを付与したクラスタの数
適合率 =全クラスタの数
2 · 再現率 · 適合率
F 値=
再現率 + 適合率

再現率 =

2

3

http://ja.wikipedia.jp/とした．3-クリーク法では，PMI に基づくエッジカットを行い，

(5)
(6)
(7)

閾値 σ = −∞, 0, 5 のときの結果を調べた．
実験結果から，適合率，F 値に関して我々の提案する 3-クリーク法 (σ = 5) により最も良い結果が得られることが分かった．特に，PMI に基づくエッジカットの閾値を上げ ることで，適合率，再現率共に大幅に改善できることを確認した．また，再現率については，Newman 法が最も良い結果となった．テストデータに

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表 3 3-クリーク法により獲得された語義クラスタ

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多義語

獲得した語義クラスタ

マーチ

リングマーチトライアンフ ＢＳＡ ミニ

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フォーム文字 禁則処理 改行 ダ イアログボックス
タイトルバー ツールバー ツリー 記号 アドレスバー
ウィンド ウ スペース 角スペース メニュー リン ク

図2

Curvature 法による多義語「ロフト 」のクラスタリング結果

改行文字 スラッシュ
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ロフト

百貨店

リブ ロ

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文具店

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ブックファースト 無 印 ヨド バ シ 紀 伊 国 屋 書 店
ジュンク堂書店 東京国際フォーラム

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次に，多義語「 マーチ 」，「タブ 」，「ロフト 」にに対して 3-ク

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「 マーチ 」ではリーク法で得られた語義クラスタを表 3 に示す．

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それぞれスポーツカー，自動車，行進曲の意味の共起語クラスタ

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が得られている．共起語クラスタとして語義を表現することで，概念的に上位下位の関係にあり，本来区別の難しいスポーツカー

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と自動車の語義が区別されていることは興味深い．一方，「 タブ 」
については，「（ 植物の ）タブ ノキ」，
「 Tab キー」に相当する共起

図3「屋
語クラスタが，「 ロフト 」については「（ 雑貨屋）の LOFT 」

Newman 法による多義語「ロフト 」のクラスタリング結果

根裏部屋」に相当する共起語クラスタが得られた．ど ちらの多義語についても，共起語の集合として語義を捉えることで，明確に異なる複数の語義を持つことが確認できる．
最後に，多義語「ロフト 」の共起語グラフに関する，Curvature（ 過分割）が分かる．

5.

関連研究

法，Newman 法，3-クリーク法に よるクラスタリング 結果を共起語をグ ラフで表現し ，それをクラスタリング することに

図 2, 3, 4 にそれぞれ示す．どの例でも「ロフトの」の語義「屋よって語義発見を行ったのは本論文が初めてではない [1, 2, 14]．

根裏部屋」、「 雑貨屋」が得られているもの，Newman 法では同

しかし ，これまで語義発見に関する研究例は極めて少なく，異な一の語義に対し て複数のクラスタが 得られてし まっていることるアルゴ リズム間の定量的な比較はほとんど 行われていない．そ4

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論文

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4B

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定した．これを語義曖昧性解消のための擬似訓練事例として用いてその性能を検証するなど ，得られたクラスタの有用性に対する

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3-クリーク 法による多義語「ロフト 」のクラスタリング結果のため，ど のようなクラスタリングアルゴ リズムが有効である
かは十分に議論がつくされていなかった．これに対して，我々はニューマン法，3-クリーク法というこれまでに試されていないア
ルゴ リズムの有効性を検証するとともに，過去に提案されているCurvature 法との比較を行った．今後は，混合モデルに基づくク
ラスタリングアルゴ リズムなどの有効性の検証も行っていきたい[11]．
Lin と Pantel は，語義発見のためのクラスタリングアルゴ リ
ズム Clustering By Committee (CBC) を考案した [7, 12]．彼らのクラスタリング手法はグラフに基づくものではなく，分布類
似度 [6] に基づくものとなっており，この点において提案手法と異なる．グラフに基づく手法と分布類似度に基づく手法は，互いに相補的な性質を持っているため [5]，今後はこの 2 つの手法を統合したアルゴ リズムを検討していきたいと考えている．

Erk は外れ値検出に基づく新語義発見手法を考案した [3]．彼が議論しているのは辞書などの外部知識に記述されていない新しい語義を検出する問題であり，本研究とは問題設定が異なるものの関連が深い．語義発見において外部知識をど うに活用すべきかということは重要な問題であるが ，ウェブに出現する単語には，そもそも辞書など の外部知識に登録されていない未知語も多い．
そのため，ウェブテキストを処理する場合には，提案手法のような外部知識にできる限り依存し ない方法が 重要になると考えて
いる．

6.

[文献]

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8=

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ているのか直感的に理解しづらくなっているため，クラスタへのラベル付けにも今後取り組む予定である．

O=

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図4

より詳細な分析は今後の課題である．また，現在のシステムの出おわりに

本論文では大規模なコーパスから多義語の語義を発見するための手法について述べた．語義発見を共起語のクラスタリング問題と考え，2 つのクラスタリングアルゴ リズム (Newman 法と 3-ク
リーク法) の適用を試み，それぞれの有効性の検証を行った．実験の結果，我々の提案する 3-クリーク法が良い結果が得られることが分かった．

[1] Dorow, B. and Widdows, D.: “Discovering CorpusSpeciﬁc Word Senses”, In Proc. of EACL, pp. 79-82,(2003).
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Proc. of LREC, (2008).
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Academy of Sciences 104 (23), pp. 9564-9569 (2007).
[12] Pantel, P. and Lin, D.: “Discovering Word Senses fromText”, In Proc. of KDD, pp. 613-619, (2002).
[13] Purandare, A. and Pedersen, T.: “Word Sense Discrimination by Clustering Contexts in Vector and Similarity
Spaces”, In Proc. of CoNLL, pp. 41-48, (2004).
[14] Widdows, D. and Dorow, B.: “A Graph Model for Unsupervised Lexical Acquisition”, In Proc. of COLING,

実験では，得られた共起語クラスタの妥当性は人手によって判

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日本データベース学会論文誌 Vol.8, No.1

論文

DBSJ Journal Vol.8, No.1

(2000).
[15] 白井清昭: “SENSEVAL-2 日本語辞書タスク”, 自然言語処
理 10(3), pp. 3-24, (2003).

田淵史郎 Shiro Tabuchi
2009 年東京大学大学院情報理工学系研究科修士課程修了．同年より野村総合研究所勤務．

鍜治伸裕 Nobuhiro Kaji2005 年東京大学大学院情報理工学系研究科博士課程修了．情報理工学博士．現在，東京大学生産技術研究所特任助教．自然言語処理の研究に従事．

吉永直樹 Noki Yoshinaga2005 年東京大学大学院情報理工学系研究科博士課程修了．2002
年より 2008 年まで 日本学術振興会特別研究員（ DC1，PD ）．
2008 年 4 月より東京大学生産技術研究所特任助教．博士 (情報理工学)．自然言語処理の研究に従事．

喜連川優 Masaru Kitsuregawa

1978 年東京大学工学部電子工学科卒業．1983 年同大大学院工学系研究科情報工学専攻博士課程修了．工学博士．同年同大生産技術研究所講師．現在，同教授．2003 年より同所戦略情報融合
国際研究センター長．データベース工学，並列処理，Web マイ
ニングに関する研究に従事．現在，日本データベース学会理事，
情報処理学会，電子情報通信学会各フェロー． ACM SIGMOD

Japan Chapter Chair，電子情報通信学会データ工学研究専門委員会委員長歴任．VLDB Trustee(1997-2002), IEEE ICDE,PAKDD,WAIM など ステアリング委員．IEEE データ工学国際会議 Program Co-chair(99),General Co-chair(05).

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