形容詞述語文の換言事例の分析
大竹 清敬
山本和英
ATR 音声言語コミュニケーション研究所{kiyonori.ohtake, kazuhide.yamamoto}@atr.co.jp

概要

事例の収集よりコストが少ないと予想できる．しかし，問題となるのは，何のために換言するのかという目的旅行会話を集めた２言語パラレルコーパスから得ら（換言因子 [4]）である．無目的に換言事例の収集を行れた換言事例を分析する．末尾の文節に形容詞を含むう場合，ある程度の換言事例を容易に収集できると予文から末尾文節に形容詞を含まない文への換言事例を想する．しかし，収集した換言事例を有効に利用でき対象とする．
るかどうかの点は疑問である．逆に，ある換言因子が極端に厳しい条件を要求する場合，換言事例の収集が1 はじめに換言処理は，自然言語処理において非常に重要な処 困難になると予想する．今回の報告では，機械翻訳へ理である．一般に，あることを表現するために，様々な の適用を目的として，形容詞述語文から非形容詞述語言い方が存在する．そして，これは自然言語が持つ重 文への換言について分析する．
大量の多言語パラレルコーパスが存在したとき，そ要な特徴の一つである．しかしながら，同時にそれはこから換言事例を自動的に抽出できる [5]．本研究では，自然言語処理において一つの問題でもある．
我々は，自然言語処理の一つの応用として音声翻訳 旅行会話を集めた日英のパラレルコーパスが与えられを考え，研究を進めている．既存の機械翻訳の枠組で翻 たときに，そこから得られる換言事例について分析す
訳の精度を向上させるためには，規則を網羅的に整備 る．本研究の目的は，(a) パラレルコーパスから自動的する，さまざまな状況で用いられる用例を収集するな に得られた事例がどの程度，換言処理に利用できるのどの作業が必要となる．一方で，そのような作業を適切 か，(b) それらの換言事例によってどのような換言処理にすることができる人間は限られている．そこで，我々 を実現できるのかを明らかにすることである．
は，単言語内での処理に重点を置き，原言語と目的言2 換言事例の収集語の双方で換言処理を行うことで変換処理の負荷を最旅行会話を集めた日英のパラレルコーパス (以下，パ小限に抑えた翻訳方式 [1] について研究を進めている．
単言語における換言処理に重点を移すことによって， ラレルコーパスとする) を用意し，そこから換言事例を翻訳に利用できる資源が増える．たとえば，日本語の 抽出する．パラレルコーパスはのべ 162320 文からなる．
文から適切な英語訳を作成できる人間よりも，同等の 1 文毎に対訳が対応づけられている．英語文の異なりは意味を持つ文に適切に換言できる人間のほうがはるか 98290 であり，日本語文の異なりは 102664 である．に多い．そしてこの人数は，日本語からどの言語へ翻訳する場合にも，変わらずほぼ一定である．

基本的な換言事例の収集方法は，新しいものではな
く，Barzilay らの方法 [5] と同様である．それは，ある換言処理は同一言語における翻訳と考えることがで 文に対して複数の対訳が存在するとき，それらの対訳きる．そのため，従来の機械翻訳同様にいくつかのア を換言事例とみなす手法である．我々が使用するパラプローチが可能である．換言現象が比較的局所的な場 レルコーパスは文単位での対応がとれており Barzilay
合，人手で規則を記述し，処理することが実用的であ らが対象とした小説と異なり，換言事例を収集するたる事を示した [2, 3]．同時に，文献 [3] では，規則によ めに考慮しなければならないこと (対応づけの必要性やる換言処理のみでは対処しにくい現象があることにつ スタイルの違いに対する処理) は少ない．
いて触れている．そこでは，事例に基づく換言がそのような現象に適していると述べている．

具体的な収集方法は，ある英語の文 Ei に対して，複数の日本語訳 Ji1 , · · · Jim が存在するとき，可能な 2 文事例に基づく実用的な換言を実現するためには，大 の組み合わせ Jij と Jik を換言事例とする．このとき，量の換言事例が必要となる．換言事例の収集は，翻訳 1 ≤ j, k ≤ m, j 6= k である．そしてこれを全ての英語

規則に基づく翻訳手法によってこれらの文を翻訳す文について網羅的に収集する．一方，一度収集された換言事例に含まれる日本語文（たとえば，Jij ）に対応 ることを考えた場合，網羅的に規則を収集しなければ実する英語の文 (Ei , · · · , En ) を求め，それらの日本語訳 用的な翻訳を達成できない．また，用例に基づく機械翻を再度集めることによってより多くの換言事例を収集 訳手法であっても，対応する用例を持たなければ適切にできる可能性がある．しかし，この操作によって換言事 翻訳することは難しい．たとえば，市販されている O例としてはふさわしくない事例も多く集める可能性が 社の日英機械翻訳ソフトで上の例の一部を翻訳してみある．そのため，今回の報告では，ある英語の文に対す ると 「タバコを吸ってもいいですか．/May I smoke?」，る日本語訳が複数存在する場合に限定して換言事例を 「どのように書けばいいですか．/How are you good if収集した．つまり，再帰的に換言事例を収集すること you write it?」のようになる．我々はこの機械翻訳ソフは行っていない．この方法によってパラレルコーパス トの翻訳手法を知らないが，どのような手法であってから収集された換言事例は，全部で 102747 組である． も，一つの表現でさまざまな意味を表す述語に対する処理が難しいことを示している．

3形容詞述語文

文脈依存性の分析
本研究における形容詞述語文の具体的な定義は，普遍 4的な形容詞述語文の定義が困難であること，ならびに再収集された換言事例 102747 組から，本研究における現性を考慮して，実際に使用した解析器の品詞定義によ 形容詞述語文から非形容詞述語文への換言事例 13323るものとする．我々は，形態素解析器として ChaSen1 ， 組を抽出した．また，同一の形容詞述語文から複数の構文解析器として CaboCha2 を使用した．それらの解 非形容詞述語文へ換言される場合がある．これらの換析器を用いた本研究における形容詞述語文の定義は「末 言事例の数が多すぎる場合，いくつかの問題が考えら尾の文節に形容詞-* 3 または名詞-形容動詞語幹 の品 れたので制限した．
詞を持つ形態素を含む文」である．
一つめの問題は，実際に換言処理を適用する際に換形容詞述語文には，たとえば，「いえ結構です」のよ 言の候補が多くなりすぎて処理が繁雑になることであうないわゆるダ文が含まれる．また，「…いいですか」 る．もう一つの問題は，大量の換言候補を持つ場合のなどの述語も形容詞述語文に含まれる．これらの述語 多くは機能語の違いによって生じており，換言事例とは，さまざまな状況で使用することができる．そのた しての重要度が低いことである．具体的な制限として，め，一つの述語でさまざまな意味を表す．したがって， 一つの形容詞述語文から非形容詞述語文への換言事例
機械翻訳をはじめとする自然言語処理全般において形 が平均で 2 以下となるようにある閾値以上の換言事例
容詞述語文の換言の分析は重要である．
を除いた．結果として一つの形容詞述語文から非形容詞形容詞述語文の一部 (…大丈夫ですか，…いいですか， 述語文への換言事例が 5 以下のものを対象としたとき，など) は一つの表現でさまざまな意味を伝える．そのた 平均が 2 以下となった．このような換言事例は 3660 個め，これらの表現は非常に利用しやすく，会話でも多 あり，その換言対象となった形容詞述語文は 1879 文で用される．たとえば，「…いいですか」の機能的役割を ある．また，除かれた換言事例 9663 を構成する形容詞
見てみると，述語文は 638 文である．
• 確認例) これでいいですか．
• 許可を求める例) タバコを吸ってもいいですか．
• 方法をたずねる例) どのように書けばいいですか．
• 好みをたずねる例) どんな色がいいですか．などのように分類できる．
1 http://chasen.aist-nara.ac.jp/
2 http://cl.aist-nara.ac.jp/˜taku-ku/software/cabocha/
3 つまり形容詞–で始まる品詞全てを指している．

4.1

文脈依存性に基づく分類得られた 3660 個の換言事例が換言処理にどの程度用いることができるのかを調べるために換言事例を次の3 つのクラスに分類した．
(A) 文脈に依存せず，いつでも換言事例を適用できる．
(B) 換言事例の適用が文脈に依存する．つまり言い替えると，適用すると意味をとりちがえてしまう文脈が存在する．
(C) 不適切な換言事例．つまり換言事例ではない．
換言事例 3660 個をこれらの 3 つのクラス分類した結果を表 1 に示す．

表 1: 換言事例の文脈依存性の分類
クラス
(A)
(B)
(C)
事例数
2068
1258
334
全体に対する割合 56.50% 34.37% 9.13%

4.2

文脈依存性に関する考察する事例である可能性が高まる．
クラス (B) に属する換言事例を活用するためには，適用しようとする文 K の文脈 C(K) を単語で与える必要がある．もしこれが適切に与えられるならば，K に適用しようとする換言事例 K → Jiα が適用可能かどうかは，C(K) と C(Jiα ) が同一かどうかでわかる．

5換言事例の分析

クラス (A) に分類された 2068 の換言事例は，文脈に依存せず換言処理に用いることができる．これらの事例によってどのような換言処理が実現できるか分析した．
この報告では，換言処理を大きく 3 つに分けて考える．(1) 語彙的換言処理 (2) 構文的換言処理 (3) 意味的換言処理 である．(1) 語彙的換言処理とは，表記の違いや (財布⇔サイフ)，動詞の機能的表現の違い (X してく
クラス (B)(C) に属する事例を排除するために，換言 ださい⇔ X してくださいませんか) などの局所的変化事例を収集する段階で，制限する方法がある．今回報 を扱う換言である．(2) 構文的換言処理は，語順の入れ告した収集方法ではある英語の表現 Ei の対訳が複数 換え (どのくらいの高さ⇔高さはどのくらい) や，助詞存在したとき Ji1 , · · · Jim ，これらの全ての組み合わせ の交替を伴う述部の換言 (カットだけでいいです⇔カッを換言事例としている．そうではなく，m の大きさや トだけをお願いします) などを扱う．(3) 意味的換言処
個々の日本語表現のパラレルコーパス中での頻度など 理は，(1) および (2) の換言処理を併用しても実現できを考慮し，ある尤度を導入することにより不適切な表 ない換言を扱う．
我々は既に，換言現象が比較的局所的な場合，人手現を制限できると予想する．
また，今回収集した換言事例の中の 1 割近くがクラ で規則を記述し，処理することが実用的である事を示ス (C) に属する結果となった．この理由の一つは，文 している [2, 3]．したがって，パラレルコーパスから得脈の情報を無視して換言事例を収集したところにある． られたこれら 2068 の換言事例には，局所的な換言現象我々が用いたパラレルコーパスには，それぞれの文が ではなく，より大きな単位での換言が含まれているこ使用される文脈が何らかの形で記述されている．たと とを期待している．
表 1 から分かるのは，半数以上の換言事例を事例に基づく換言処理にそのまま適用できるということである．しかしながら，クラス (A) に属する事例を自動的に識別することは容易ではない．そのため，パラレルコーパスから収集した事例に基づく換言処理を考える場合には，クラス (B)(C) に属する事例をいかに排除するかが問題となる．

えば，「空港で」や「ショッピングで」などのキーワードによって表示される．しかし，現段階では，これらのデータが機械可読の形式になっていない．そのため，文脈によって内容が変化する同一表記異内容の表現から換言事例として不適切なものが抽出された．このことから，これらの文脈情報を用いることができれば，ク

5.1

換言事例の類別

文脈に依存せず用いることができる換言事例について，どのような換言処理を適用するとその事例を再現できるかという観点からこれらの事例に 3 つの素性を付与した．3 つの素性を以下に示す．

ラス (B) や (C) に属する事例を自動判別できるばかり (L) 語彙的な換言．換言されている部分の前後の形態素程度の条件でその換言を実現できる．
でなく，クラス (B) に属する事例を活かした換言処理が可能になる．
ここで，文脈情報を用いた自動判別の一例を与える．

例) お会いできて嬉しい．
→ お会いできてうれしく思います．

パスポートをなくしてしまいました．
まず，ある文 Jij の文脈 C(Jij ) が単語で与えられる→ パスポートを紛失してしまいました．とする．換言事例を Jiα → Jiβ と表記する．さらにC(Jiα ) = C(Jiβ ) であるとする．このとき，Jiα ある (S) 構文的な換言．語順の入れ替えや，態の変換，さらに用言相当句の換言による助詞の交替をともな
いは Jiβ に表記が非常に類似した Jlγ があり C(Jiα ) 6=C(Jlγ ) あるいは C(Jiβ ) 6= C(Jlγ ) ならば 換言事例う換言なども含める．

Jiα → Jiβ がクラス (B) に属する可能性が高まる．また，C(Jiα ) 6= C(Jiβ ) ならば，それはクラス (C) に属例) どのくらい深いですか．
→ 深さはどのくらいですか．

コーヒーが欲しいのですが．
→ コーヒーをください．

いいですか．→ すわってもかまいませんか．” は素性(L) を持つ．また，人間がこれらの素性 (L)，(S) を組みあわせた事例を作成することは比較的容易だと予想(E) (L) と (S) を組合せても実現できない換言．
する．このことから，ある換言因子を満たすためだけ例) いえ結構です．→ お断りします．
ならば素性 (L) または (S) を組み合わせた換言で十分そこまでは遠いのでしょうか．
対応できる可能性がある．
→ ここから離れていますか．
また，素性 (E) を持つ換言事例の一部は，副次的でそれ以上は安くなりませんか．
ある．Sa → Sb という換言事例が素性 (E) を持ってい→ それが最終的な値段ですか．
たときに，Sb に対して (L) または (S) の素性を持つ換どこで払えばいいですか．
言を適用して得られた Sb0 によって Sa → Sb0 という素→ 支払い場所はどこですか．
性 (E) を持つ換言事例が得られる．したがって，本質的これらの素性に基づき，文脈に依存しない 2068 の換 に素性 (E) を持つ事例は表 2 に示される数より小さい．
言事例を (L) のみ，(S) のみ，(L) と (S) 両方，(E) のみ
6 むすびをそれぞれ持つ 4 つのクラスへ分類した結果を表 2 に
日英パラレルコーパスから換言事例を収集し，形容示す．
詞述語文から非形容詞述語文への換言事例について分
表 2: 文脈に依存しない換言事例の分類析した．単純に自動収集した事例の約 4 割は，文脈に素性(L)(S) (L)+(S)(E)依存するもの，事例として不適切なものであった．自動事例数
629355330754
抽出した事例を換言処理に適用するためには，尤度に割合30.42% 17.17%
15.96% 36.46%
よる不適切な事例の制限などが必須である．また，文脈に依存せず適用できる換言事例の 6 割は規則化が可能であり，残り約 4 割は我々が望む規則化が困難な事
5.2 換言事例の類別に関する考察例であるが，副次的な事例も含まれる．
素性 (L) を持つ換言事例は，その変化が局所的であ
本研究は通信・放送機構の研究委託により実施したることから，規則の記述が比較的容易であり，規則によって実現できる．また素性 (S) を持つ換言事例も，動 ものである．
詞に関する辞書 (たとえば格フレーム) などの整備が必
参考文献
要であるが，その換言は同様に規則によって実現が可[1] Yamamoto, K., Shirai, S., Sakamoto, M. and
能である．一方，素性 (E) を持つ換言事例から規則をZhang, Y.: Sandglass: Twin paraphrasing spoken
抽出することは困難である．したがって，これらの事
language translation, in Proceedings of ICCPOL
例を数多く収集できれば，換言処理に幅を持たせるこ
2001, pp. 154–159 (2001).とができる．しかしながら実際に抽出した換言事例の[2] Yamamoto, K.: Paraphrasing Spoken Japanese for
約 6 割は (L) または (S) の素性を持つ．換言因子にもUntangling Bilingual Transfer, in Proceedings of依存するが，我々が用いたパラレルコーパスから素性NLPRS2001, pp. 203–210 (2001).
(E) を持つ事例を大量に収集できるとは断言できない．
[3] Ohtake, K. and Yamamoto, K.: Paraphrasing
コーパスから素性 (E) を持つ事例を集めることが容Honorifics, in Workshop Proceedings of Automatic
易ではないとすると，人手で作成する方法と比較検討
Paraphrasing: Theories and Applications (NLする必要がある．素性 (E) を持つ換言事例には，短時PRS2001 Post-Conference Workshop), pp. 13–20間で作成できそうにないものも含まれる．たとえば，“(2001).
もう少し安くなりませんか” に対する “それが最終的な[4] 山本和英：換言処理の現状と課題, 言語処理学会第 7値段ですか” などである．したがって，これらの換言事
回年次大会ワークショップ論文集, pp. 93–96 (2001).
例を人手で作成する作業は，容易ではないと予想する．
[5] Barzilay, R. and McKeown, K. R.: Extracting
一方，収集された事例には Jij → Jik が素性 (E) を持Paraphrases from a Parallel Corpus, in Proceedち，Jij → Jil が素性 (L) または (S) を持つ場合が存在
ings of ACL 2001, pp. 50–57 (2001).
する．たとえば，“すわってもいいですか．→ この席はあいていますか．” は素性 (E) を持つが，“すわっても