DEIM Forum 2016 E8-5

小説を対象とした知的ナビ機能の付いた電子書籍リーダの提案
西岡

渉†

沼尾

雅之††

† 電気通信大学電気通信学部情報工学科 〒 182-8585 東京都調布市調布ヶ丘 1-5-1†† 電気通信大学情報理工学部情報・通信工学科 〒 182-8585 東京都調布市調布ヶ丘 1-5-1
E-mail: †n0611077@edu.cc.uec.ac.jp, ††numao@cs.uec.ac.jp
あらまし

電子書籍が普及し, 従来と異なる方法で読書を楽しめるようになった. そのひとつに電子書籍リーダの読書支援機能がある. 機能の例に, 小説の登場人物などのキーワードの出現場所の可視化や, キーワードに対する初出箇所
付近の文の提示などがある. しかし, 電子書籍リーダは使えるコマンドに制限がある. 電子書籍リーダに場面の自動分
割や場面ごとの意味抽出の機能があるとより便利である. そこで, 本稿では小説を対象として, テキストの場面解析を用いた知的ナビ機能の付いた電子書籍リーダを提案する.
キーワード

固有表現抽出, 情報要約, 小説

1. 背景と目的

自然言語には英語のように語がわかち書きされているものと,日本語のようにわかち書きされていないものがある. 前者の場

電子書籍が広く定着し利用されるようになり, 従来と異なる合, 形態素解析ではテキストを形態素に分解しその品詞などを方法で読書を楽しめるようになった. 小説が電子化されたこと決定する. 後者の場合, これらの前に, 形態素解析でテキストので計算機による処理を行えるようになり, ジャンルの推定やス語への分解も行なう.

トーリーの抽出などを自動で行えるようになった. その応用

とど 分割例をここに示すのひとつに電子書籍リーダの読書支援機能がある. たとえば

2. 1. 3 形態素解析器 JUMAN

Amazon Kindle の X-ray には小説の登場人物などの重要な語

形態素解析をおこなうシステムを形態素解析器という.

の出現箇所の可視化や, 重要な語に対して初出箇所付近の文を形態素解析器のひとつに JUMAN （注 1） がある. JUMAN は表示する機能などがある. しかし, 電子書籍リーダには機能の辞書や品詞体系の定義ファイルが解析システムと独立している.

制限がある. キーワードの出現箇所を検索する場合でも対象は

このため, 解析方法についてユーザが自由に定義をすることが単一のキーワードに限られ, 複数のキーワードを組み合わせたできる. 形態素の品詞のほかにカテゴリやドメインなどの意味

出現箇所の検索はできない. ことに小説を読む場合には, 意味

情報を持つことが特徴のひとつである.

的なまとまりである場面を単位にした複数の登場人物の出現を

2. 2 固有表現抽出検索できると便利である. そこで本稿では小説を対象として, 場

2. 2. 1 固 有 表 現

面分割および登場人物を対象とした場面要約を行う場面解析シ

固有表現とは人名, 地名, 日時などの情報をもつ表現のことをステムおよびテキストの場面解析手法を提案し, 用いた知的ナ

いう. IREX [6] は, 固有表現とは固有名詞的表現, 時間表現, 数

ビ機能の付いた電子書籍リーダ作成する.

値表現のことであると定義している. この固有表現は 8 種類の

2. 関 連 技 術

細目からなる.
表 1 固有表現種類一覧

2. 1 形態素解析
2. 1. 1 形 態 素

固有表現種 対応する開始タグ 対応する終了タグ
組織名<ORGANIZATION></ORGANIZATION>

計算機で自然言語を扱うことを自然言語処理という. 自然言

固有名詞的表現

人名<PERSON></PERSON>

語処理ではテキストをなんらかの単位に分解したうえで, その

地名<LOCATION></LOCATION>

固有物名<ARTIFACT></ARTIFACT>

日付表現<DATE></DATE>

時間表現<TIME></TIME>

金額表現<MONEY></MONEY>

割合表現<PERCENT></PERCENT>

並びなどを扱う.
その単位のひとつが形態素である. 形態素は意味を持つ最小

時間表現の音素のまとまりである. 音素とは人間の意思伝達に用いられる際の音の単位のことである.

数値表現

文を形態素の並びとみたとき, 形態素はその前後で影響を及
ぼしあい音韻的なつながりによって変形した状態で表れている.
この文中の現われている状態のものを形態と呼ぶ. [13]2. 1. 2 形態素解析
形態素解析とは, 与えられたテキストを形態素に分解し, その品詞などを推定することをいう.

（注 1）：黒 橋・河 原 研 究 室

日本語形態素解析システム

http://nlp.ist.i.kyoto-u.ac.jp/index.php?JUMAN

JUMAN

2. 2. 2 固有表現抽出

義に加え, 構成主義の人物に着目した物語分析を参照し, シーン

テキストに対してそれぞれの固有表現文字列のタグ付けを行の境界要件として場所, 時間, 登場人物を導入する. これら 3 種

うことを固有表現抽出とよぶ. 固有表現のタグを用い入れ子にの場面の構成要素に変化に注目し, 場面分割を行う. ここではならず, 重複もしないようにタグ付けを行う. 表の 8 種のほか場面を構成する最小単位を文とした場面分割の手法を提案してに, タグ付けが困難なものやタグ種を一意に決定できないもの

いる. テキストを形態素解析器 JUMAN を用いて形態素解析をを示す <OPTIONAL></OPTIONAL> を用いる.

行い, 形態素の共起などから場所, 時間, 登場人物を表す語を推2. 3 セグメンテーション

定する. それぞれの文間の異なり数の線形和から求めたペナル

テキストを意味的なまとまりで分割することをセグメンテー

ティ値が閾値を超えたか否かで, 文境界がシーン境界であるかを判定する.

ションという.
手法には併合と分割の二つがある [2]. 併合は, テキストを文

渡邊 [5] では形式段落を最小単位にした場面分割を行なってなどの単位で小分けにしたものを結束性によってマージしてゆいる. 場所, 時間, 人物を表わす語によってそれぞれの形式段落

く手法である. 分割は, 区切りのないテキストに対して分割点

間の単語距離を求め, 距離が閾値を越えたものをそれぞれの区切り候補とする. あるいは時間と人物の区切り候補, あるいはを探す手法である.
分割の代表的な手法は Text Tiling 法 [1] がある.

時間と場所の区切り候補である形式段落境界を場面の境界と判

2. 4 小説テキストの特徴定する. このときの閾値の条件による分割精度を評価を行なっ

2. 4. 1 作品独自の固有表現ている.

小説テキストの特徴のひとつには作品独自の固有表現がある.

3. 2 固有表現抽出

小説にはしばしば架空の登場人物名や地名, 組織名などが現わ

固有表現抽出の手法として, 人手によって抽出規則を作成すれる. 固有表現を収集した辞書はさまざまなものがある. 人名

る手法がある. 竹元ら [11] では固有表現辞書とパターンマッチに例をとると, 歴史上の人物を中心に収集した人名辞典や存命ルールを用いた固有表現抽出手法を提案している. ここでは辞の人物を中心に収集した紳士録, フィクション中の登場人物をま書の強化や人手によるルールの整備により精度を改善している.

とめた架空人名辞典などがある. また, 形態素解析器 JUMAN

一般的な固有表現抽出の手法として機械学習を用いるものがは新聞記事をもとに語彙辞書を作成しており, 固有名詞に対しある. 山田ら [7] では SVM を用いて学習を行う. 固有表現をタて人名や地名などの情報を付与してある.

グ付けしたテキストをサンプルとして, 固有表現の抽出規則を

しかし, 作品独自の固有表現は既存の知識やテキストから生学習する.

成した辞書には含まれないことがある. 解析の対象となる小説

馬場ら [9] は人名辞書を利用した小説テキストを対象としたにおいてのみ独自に表われる固有表現については, 既存のテキ

人名抽出の手法を提案している. 人名抽出の際に, 形態素解析

ストから作成した辞書を利用できない.

器 JUMAN の人名辞書に加え, 既存の人名辞典を利用して候補とど 例を示すたとえば、山月記の人名にりちょう、えんさん、地名にろうさい文字禍 では 人名にナブアヘエリバ、 地名にアッシリアなどなど がある

2. 4. 2 場

面

もうひとつの特徴として場面概念があげられる. セグメン
テーションの単位として場面を用いることができる.
小説テキストはその物語内容の変遷によって, いくつかのま語を選別する. また, 候補語の出現頻度に基づいて人名と判別するか否かの推定を行う.
荒井ら [8] は造語を対象にした固有表現抽出手法を提案している. これは Web 検索の検索数から候補となる語を選別し, 候
補語の素性を Amazon.com や Wikipedia で検索した結果から判定するものである. このように判定した固有表現を既存の手法で抽出した固有表現と合併する.

とまりに区切ることができる. 小説において意味的につながり

馬場 [10] では小説テキストにおける人名の抽出と, 抽出したのある連続した文のまとまりを場面とよぶ. 計算機によって小人名を用いた人物の関係情報の体系化を行なっている. 人名抽説テキストに対して場面の区切りを推定することを場面分割と出には, 形態素解析器 ChaSen の解析情報を利用している. まよぶ.

た, 「8 万人西洋人名よみ方綴り方辞典」に収録された人名情場面分割のために, 場所, 時間, 登場人物などの変化に着目す

報を ChaSen の辞書に追加している.

る. 場所を移動したとみられる表現, 時間が移り変わったとみ

3. 3 課られる表現, 登場人物が入れ替わったとみられる表現から場面

小説テキストを対象とした自然言語処理の課題として作品独の区切りを推定する.
場面は小説の意味解析の際にネットワークを構成するノードとして用いられる.

3. 関 連 研 究

題

自の固有表現の扱いがあげられる.
既存研究ではタグ付けしたテキストによる機械学習, 辞書やWeb などの外部のデータベースの利用などによって固有表現抽出を行っていた. いずれも既存のテキストをもとにしたデータベースを参照するものであり, 処理の対象である小説テキスト

3. 1 場 面 分 割

において初めて現れるような作品独自の固有表現を扱うことが小林 [4] は, シーンの定義およびその分割手法を提案していできない.

る. 自然言語処理における従来の時間と場所によるシーンの定

本稿では解析対象である小説に表われる作品に特有の固有表

現を独自の固有表現と呼ぶことにする。独自の固有表現うち,

4. 1. 3 区切り候補
単語ベクトルからそれぞれ区切り候補を求める.

とくに人名を表わすものを扱った。

テキストの分割には Text Tiling 法を用いる. Text Tiling 法

4. 予 備 実 験は, 基準点から前後に同じだけ広げたウィンドウを作成し, とな

提案に先立ち, 二つの予備実験を行なった.

りあう基準点におけるウィンドウの類似度を求め, ウィンドウ

ひとつは小説テキストの場面分割の実験, もうひとつは固有の類似度が低い基準点間でテキストを分割するものである. こ
こでは形式段落の境界における, 形式段落を単位としたウィン

表現辞書作成についての実験である.
場面分割の実験では既存研究の手法を参考に簡易的なシステ
ムを実装し, その解析精度を F 値に基づいて評価した.

ドウサイズ n = 1 の分割を行った.
すべての形式段落 Si を場面分割候補として, 以下の操作を

固有表現辞書作成の実験では人力で作成した抽出規則を用い行なう. 予め定めたウィンドウサイズ n により, 任意の形式段

た固有表現抽出を行ない, 抽出規則を固有表現の再現率によっ

落 Si に対応するウィンドウ Wi を作成する. ウィンドウ Wi はて評価した.

形式段落 Si およびその前後 n 個の形式段落のまとまりである.

予備実験の結果をもとに提案を行う.

すべての ウィンドウ Wi について, ウィンドウに含まれる形態

4. 1 予備実験 (1): 小説テキストの場面分割

素からなる 3 種類のベクトル, 人物ベクトル Ci , 時間ベクトル

渡邊 [5] の手法を参考にして, 形式段落を最小単位とした小説

Ti , 場所ベクトル Pi を作成する.

テキストの場面分割を行うシステムを作成した. 実験を行いこ

4. 1. 1 構

任意の形式段落 Si のベクトル種類ごとの距離 Dc,i , Dt,i ,Dp,i を, 隣り合う形式段落に対応するウィンドウの特徴ベクトのシステムの解析精度を評価した.

ルとのユークリッド距離とする. すなわち,

成システムの構成を図 4. 1. 1 に示す.
テキストを形態素解析し, JUMAN の意味情報を利用して,

vumu∑
Dc,i = Ci+1 − Ci = t(ci+1,k − ci,k )2

人物・時間・場所を表す語を抽出する.

k=1

形式段落ごとに, 抽出した語からなる単語ベクトルを作成する.
この単語ベクトルを用いて, ウィンドウサイズ 1 の Text Tiling法によって人物・時間・場所それぞれの区切り候補を求める. 2
種類以上の区切り候補である箇所を場面の区切りと判定する.
図1

v
um
u∑
Dt,i = Ti+1 − Ti = t(ti+1,k − ti,k )2
k=1

v
um
u∑
Dp,i = Pi+1 − Pi = t(pi+1,k − pi,k )2
k=1

システムの構成とする. ただし, m は特徴語の数とする.
人物, 時間, 場所についてそれぞれ距離が閾値を超えたとき,
形式段落 Si と Si+1 との境を場面の分割候補点とする.

4. 1. 4 場 面 分 割
時間と人物の分割候補点, または時間と場所の分割候補点である形式段落の境を場面の分割点と判定する.

4. 1. 2 特徴語抽出
JUMAN の意味情報より, 人物・時間・場所を表わす語からなる 3 種類の単語ベクトルを作成する.

•人物を表わす語は, 「カテゴリ:人名」あるいは「カテゴリ:人物」と解析されたものとした.

•

時間を表わす語は, 「カテゴリ:時間」と解析されたもの

とした.

•

場所を表わす語は, 「カテゴリ:場所」「カテゴリ:地名」と解析されたものとした.

4. 1. 5 実験

システムによって中島敦の「山月記」「文字禍」「狐憑」の場
面分割を行なった.
さらに, 人手の場面分割を正例としてシステムの判定結果を評価した.
ただし, 場面分割の閾値は中島敦の「木乃伊」の分割結果が最良となった 10 とした.

4. 1. 6 結果

単語ベクトルの次数は小説テキストの全文に表われる比較語

作品名とし, 各成分は形式段落における特徴語の出現回数を表わすも

山月記

4/9

4/8

0.47

のとする.

文字禍

5/7

5/9

0.62

3/8

3/6

0.42

狐憑
表 2 単語ベクトルの例: 人物を表わす語
私 人

(

4,

0,

表3

適合率 再現率

F値

場面分割の結果太郎

1)

3 作品の F 尺度の平均値は.50 であった. これは [5] の結果と同程度であり, [4] の結果より.03 低かった.

4. 1. 7 考察

形態素解析の結果を見たところ人物を表すと見做されるべき語の見落としがあった.
ひとつに, 日本語では常用しない漢字からなる中国の人名は複数の形態素として分割されていた. 例えば, 『山月記』における「李徴」や「袁□ (人偏に参)」が該当する.
また, カタカナからなる古代の神の名前や外国人名は未定義
語と解析されていた. 例えば, 『文字禍』における「死者の霊エティンム」や「ナブ・アヘ・エリバ」などがこれにあたる.
このように, JUMAN の辞書にはない語について形態素解析に失敗していた.
また, 人物の表現と比べて時間や場所の表現は抽出数が少な
く, 距離が閾値を超えにくい傾向にあった.

4. 2 予備実験 (2): 単一の形態素からなる独自の固有表現
辞書の作成

4. 2. 1 手法

テキストから独自の固有表現を抽出し辞書を作成するシステ

図2

ムの実験を行った.
テキスト全文を形態素解析する. 助詞「は」の直前にある形
態素のうち未定義語であるものを独自の固有表現の候補とする.
さらに, 候補のうちテキスト全文において複数回出現したものを独自の固有表現として判定する.

4. 2. 2 実

験

中島敦「文字禍」「山月記」を対象に, 独自の固有表現辞書を作成する実験を行った.
さらに人手で抽出した人名と独自の固有表現辞書とを比較してシステムの評価を行なった.

4. 2. 3 結果システムの再現率は 5 ％ であった. ただし, 人名が複数の形
態素からなる場合はその末尾の形態素のみを独自の固有表現と判定した.

4. 2. 4 考察

漢字からなる人名についてはその末尾の一字が抽出された.
例えば「李徴」のうちの「徴」などが抽出された.
カタカナからなる人名についてはその末尾の形態素ひとつが抽出された. 例えば「ナブ・アヘ・エリバ」のうち「エリバ」などが抽出された.
これらから, 求めるべき独自の固有表現を得るためには, 複数の形態素にまたがった抽出を行なう必要があることがわかった.

5. 提5. 1 概案
要以上の予備実験や前述の課題をふまえて, 独自の固有表現を扱える場面解析システムを提案する. これは次のような特徴がある.

a ) 複数の形態素からなる独自の固有表現辞書を作成
予備実験 4. 2 では単数の形態素からなる独自の固有表現のみを抽出したため, 複数の形態素からなる固有表現を取り零した.
そこで, 独自の固有表現を正確に扱うために複数の形態素からなる独自の固有表現辞書を作成する.

システムの構成「文字の精霊」(中島敦「文字禍」) や「私」(夏目漱石「こころ」) などを固有表現と見做したいがために, IREX [6] の固有表現の定義を逸脱し接続助詞の「の」を含むことや, 代名詞を許すような判定条件を用いた.
予備実験と同様に, 登場人物はハ格になるという考えから助詞「は」のひとつ前の形態素をなめて候補を抽出する.
次に, さらに前に遡った形態素を加えても人名として妥当である場合は候補の形態素の列を拡張する. これ以上拡張できな
くなるか, 列の長さが上限値に到達するまでこの拡張を繰りかえす.
このようにして, 複数の形態素からなる独自の固有表現辞書を作成する.

b ) 場面分割の改善
場面分割は各比較語の単語ベクトルが正確になれば精度を改善できると考えた. 予備実験では, とくに人物について取り零しが目立った. そこで, JUMAN の意味情報に加え, 独自の固有表現辞書を用いて抽出した比較語をもとに場面分割をする.
また, 予備実験 4. 2 において, 人物に比べて時間や場所の表
現の種類が少なく, また複数回出現することも少なかった. そのため比較語ベクトルの距離の閾値の超えやすさに差があった.
そこで, 比較語の種類によって閾値を替えた.

c ) 場面のキーワード抽出
独自の固有表現辞書を用いて場面に出現した人物のキーワードを抽出する.

5. 2 構成システム全体の構成を 図 5. 2 に示す. 以下に流れをおって各部を説明する.

5. 2. 1 テキスト読み込み
小説テキストのプレーンテキストデータを入力として与える.
テキストは本文のみからなるものとする.
青空文庫形式のテキストファイルを扱う場合は, システムに

{ 場面番号: {入力するまえに以下の整形を行う.

•

冒頭部および末尾部の除去"text": 本文•

入力者註の除去"tag": [登場人物のリスト]

•

ルビの除去

}...

これらにより, メタ情報を除去し本文のみを取り出し, マーク
アップされたテキストをプレーンテキストにする.
他の場合でも題名, 作者名, 目次, その他メタ情報などは除去したうえで, 本文のみのプレーンテキストを入力とする.

5. 2. 2 形態素解析}}
出力は, 解析結果として場面ごとの本文と登場人物のリスト,
さらに小説テキストのメタ情報として, 分割した場面数, リーダの表示に用いる著者名と作品名からなる.

形態素解析器 JUMAN を用いて形態素解析を行う.

5. 2. 7 リ ー ダ

5. 2. 3 独自の固有表現辞書作成

リーダでは場面単位でページ分けし, 小説を閲覧する.

複数の形態素からなる独自の固有表現辞書を作成する.

a ) インポート

まず, 助詞「は」の直前にある形態素ひとつを始めの候補として, 形態素とその出現回数を記録する. ただし, 以下の条件を満すものに限る.

はじめに結果のインポートを行う. 解析部から出力された結果の json をパースし, データベースに登録する.

b) 閲

覧

•

句読点や鉤括弧ではない (文を跨がない)•

動詞ではない読みたい場面を選択し, 小説を閲覧する. 検索メニュー, 場面の•判定詞, 助詞, 接続詞ではない

本文, 場面の登場人物, 次のページへのリンクが表示される.

次に候補の長さをひとつ前に拡張する. 上の 3 つの条件を満

インポートが完了すると, 場面一覧が表示される. ここから

c) 場 面 検 索

すようなひとつ前の形態素があるならば, その形態素加えた語

人物キーワードによって場面の絞りこみ検索を行なう. 検索

をあらたに候補とし, 形態素の列と出現回数 n を記録するととキーの登場人物が現れる場面を検索する. キーワードは組み合

もに, 現在の候補の出現数から n を減ずる. この拡張を候補のわせて, 複数の登場人物が同時に登場する場面を検索すること

長さが最大形態素数 M になるか, これ以上拡張できる候補がなができる.

くなるまで行う.

キーの選択は, 検索メニューおよび登場人物一覧から行う.

このようにして求めた候補のうち, 2 回以上出現したものを
図 3 リーダの概観

独自の固有表現として辞書に登録する.

5. 2. 4 単語ベクトル作成
JUMAN の意味情報と独自の固有表現辞書より, 人物・時間・場所を表わす語からなる 3 種類の単語ベクトルを作成する.

•人物を表わす語は, 「カテゴリ:人名」あるいは「カテゴリ:人物」と解析されたもの. または独自の固有表現辞書にある語句とした.

•

時間を表わす語は, 「カテゴリ:時間」と解析されたもの

とした.

•

場所を表わす語は, 「カテゴリ:場所」「カテゴリ:地名」と解析されたものとした.

5. 2. 5 場 面 分 割
4. 1 の予備実験と同様の手法で場面分割を行う.
5. 2. 6 場面のキーワード抽出
独自の固有表現辞書から, 人物を表わす語を抽出する.
また, 場面分割おようびキーワード抽出による小説の解析結果を次に示すの json 形式で出力し, リーダに渡す.

6. 実験と評価

結果出力に用いる json フォーマット

6. 1 目{"meta": {"amount": 場面数

的

本提案では場面分割, 辞書作成, 場面要約などを行ない, 小説
テキストを解析する.

"author": 表示用の著者名

それぞれの部分システムの性能を評価するために実験を行"title": 表示用の作品名なった. 解析の精度のついて主に人手で作成した正例をもとに}"bamen": {計測した.

6. 2 場 面 分 割
6. 2. 1 実

験

6. 2. 5 結果と考察
独自の固有表現辞書の導入によって場面分割の精度は変化し

1

JUMAN の意味情報のみからなる場面分割と, 独自の固有表
現辞書を加えた場面分割との分割精度を比較した.
予備実験と同様に中島敦の「山月記」「文字禍」をサンプルに, 人手の場面分割を正例として判定精度を算出した. また, 場
面分割の閾値は中島敦の「木乃伊」の分割結果が最良となった

なかった. これは比較に用いた単語ベクトルに含まれる語のうち独自の固有表現の占める割合が小さく, 閾値を跨ぐほどの影
響を及ぼさなかったためであると考えられる.
また, 比較語種別の閾値を設定することで場面分割の精度が向上した.

6. 3 独自の固有表現辞書作成

10 を用いた.
6. 2. 2 実験 1 の結果

6. 3. 1 実

験

複数の形態素からなる語句をもって特定の人物を指すような結果は作品ごとに以下のようになった.
表 4 実験 1 「山月記」の場面分割の比較

作品独自の表現を抽出することが目的である. この実験では中
島敦「文字禍」を対象に独自の固有表現を抽出した.

山月記

F値

独自の固有表現辞書なし

0.47

提案手法である複数の形態素からなる独自の固有表現辞書と

0.47

単一の形態素からなる手法によって独自の固有表現辞書を作成

独自の固有表現辞書ありした.
さらに人手で抽出した人名リストを作成した. ここでは JU表 5 実験 1 「文字禍」の場面分割の比較
文字禍

F値

独自の固有表現辞書なし

0.62

独自の固有表現辞書あり

0.62

MAN の解析によって人名と判定されないもののうち人物を表わす語句と, 繰り返し表われて特定の人物を指す一般的な語句とを人名として抽出した.
この人名リストを正例として, 予備実験 4. 2 で行なった単一の形態素からなる手法と比較し結果を評価した.

両手法について共に 3 作品の F 尺度の平均値は.50 であった.
また, 「文字禍」について分割箇所を比較したところ違いがな
かった.

また, 複数の形態素からなる独自の固有表現辞書の作成における最大形態素数 M は 10 とした. これは人手で抽出した人名をすべて扱うために十分な長さである.

6. 2. 3 実

験2

6. 3. 2 結閾値を比較語種別に設定して場面分割を行い, 共通の閾値による場面分割と分割精度を F 値に基づいて比較した.
予備実験と同様に中島敦の「山月記」「文字禍」をサンプルに, 人手の場面分割を正例として判定精度を算出した. また, 場
面分割の際に, 人物の閾値には中島敦の「木乃伊」の分割結果が最良となった 10 を用い, 時間と場所の閾値については 3 を用いた.

果

作成した独自の固有表現辞書の語彙数は 17 項目であった.
複数の形態素からなる独自の固有表現辞書では, 人名リストのうち 15 ％ が独自の固有表現と判定できた. 予備実験の単一の形態素からなる場合に比べ, 3 倍の語を判定することができた.
さらに辞書に含まれる語の内容について, JUMAN が複数の形態素に分析したものに対してひとつの固有表現として判定す

6. 2. 4 実験 2 の結果

ることができた.

表 6 実験 2 「山月記」の場面分割の比較

6. 3. 3 考

察

山月記

F値

単一の形態素からなる手法に比べ, 複数の形態素からなる独

共通の閾値

0.47

自の固有表現辞書にすることで網羅性を改善することができた.

比較語種別の閾値

0.56

提案手法では助詞「は」の前にある語句のみを見たため, ハ格として表われなかった人名は抽出できなかった. また, テキ

表7

実験 2 「文字禍」の場面分割精度の比較
文字禍

F値

共通の閾値

0.62

比較語種別の閾値

0.71

結果は表 6, 7 のようになった.
共通の閾値による場面分割に比べ, 10 ％ 程度精度が改善された.

ストに複数回表われることで重要度を測り選別を行うため, 人
名のうち一度しか表われない語句についても抽出できなかった.
図4

リーダの実行例

7. ま と め
本稿では, 小説の電子書籍リーダの作成を目的に, 小説テキス
トを対象とした固有表現抽出, 場面分割, 場面要約を行うシス
テムの提案し, 検討を行なった. さらにこれらの成果からキーワードによる検索機能を備えた電子書籍リーダを作成した.

文

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