フレーザル・シソーラス
語よりも大きな単位の表現の体系（化）

同義／類義関係（言い換え）
再現可能性

フレーザル・シソーラスの実現に向けて

藤田篤名古屋大学大学院工学研究科
電子情報システム専攻

再現できるかどうかできたばかりの店

最近オープンした店

増収増益となる

収入も利益も増える

上位／下位、部分／全体、含意、因果などの関係
人の物を盗む

罪を犯す ［乾ら, 次のセッション］

マッチをする

火をつける ［山本ら, 次の発表］

居酒屋に行く居酒屋で飲む ［鳥澤, 2006］

2006.09.14『語彙資源の深化とNLP新時代』

2

目標：「句」「節」の言い換え生成機構
言い換え表現を用例付きで表示
して文書作成、推敲を支援する仕様


入力：「句」「節」
出力：入力表現の言い換え表現のリスト

ねらい
頑健で言い換え生成機構を実現
言い換えの基本処理単位についての検討
 意味的等価性の計算方法を検討


ご利益


従来のシソーラスと同様、幅広いタスクに有用

2006.09.14『語彙資源の深化とNLP新時代』

3

2006.09.14『語彙資源の深化とNLP新時代』

4

設計上の論点
提供したい機能

フレーザル・シソーラスの実現に向けて与えられた表現に対する言い換え表現のリストを生成する

論点
どの範囲の表現？
分類体系？距離空間？
 辞書？生成機構？


1.

青写真

2. 設計上の論点
3.
4.
5.

課題とアプローチ
最初の検討
まとめ

2006.09.14『語彙資源の深化とNLP新時代』

61

論点1：どの範囲の表現？

論点2：分類体系？距離空間？
品詞に基づく表現のパタン（以下「型」）

語よりも大きな単位の表現
句、節、文、その他？



実刑判決を言い渡す[N1,N2,C,V]

決勝進出を決める

激しく怒る[N,C,V]

表現間の類似性の表現方法

実刑を言い渡す決勝に進む

実家に立ち寄る

事前に意味分類（クラス）を与えるか？
類似度を見積もって近傍を探索するか？

[Adv,V]
is-a

雷を落とす

is-atroponym

注意を払う
感動を与える

実家にちょっと寄る

激怒する

例：EDR、WordNet、FrameNet
感動させる[N,C,Adv,V]
2006.09.14

注意する『語彙資源の深化とNLP新時代』[V]
7

論点3：辞書？生成機構？
語のシソーラスと同様の静的な辞書？

各種アプローチ

1.対象

2.分類

3.静動

シソーラスに基づく手法

語+成句

分類

静的

不定形
（※1）

分類/距離
（※2）

静的

定型−

動的

広義の動詞句距離

動的（同分類の表現との置換）

生成機構


8

『語彙資源の深化とNLP新時代』

他の言い換え生成研究との比較辞書

2006.09.14

コーパスに基づく手法（自動獲得したパタンの適用）

入力に対して類義表現を動的に生成する？

変形規則に基づく手法（規則/パタンと語彙的制約）

フレーザル・シソーラス※1：獲得の際に用いられる制約によって制限される※2：クラスタリング（自動的に分類）する場合と直接距離を計算する場合がある
2006.09.14『語彙資源の深化とNLP新時代』

9

2006.09.14『語彙資源の深化とNLP新時代』

10

なぜ動詞句？
語を言い換える場合に生じる問題
語義曖昧性
文脈依存性
 非構成的表現の誤認識

フレーザル・シソーラスの実現に向けて上記の問題の軽減をねらって動詞句

1.

自立的に言い換え可能なのでは？
＝言い換えの基本単位としてはどうか？

2.

3. 課題とアプローチ

フレーザル・シソーラスではこの仮説を検証する
2006.09.14『語彙資源の深化とNLP新時代』

青写真
設計上の論点

4.
11

5.

最初の検討
まとめ

2

研究課題1：多様な候補表現の生成（1/3）

研究課題
2つの研究課題

典型的な動詞句の「型」（1）多様な候補表現の生成（2）言い換え表現の順位付け再現できるかどうかを調べる
入力
再現可能性
を調査する

（1）

再現できることを確かめる
もう一度できるかどうかを調べる

実刑判決を言い渡す

出力再現できるかどうかを調べる（2）…

再現できることを確かめる[N1,N2,C,V][N,C,V]

実刑を言い渡す決勝に進む[Adv,V]

実家に立ち寄る

雷を落とす
注意を払う

感動を与える
実家にちょっと寄る[N,C,Adv,V]
13

研究課題1：多様な候補表現の生成（2/3）

2006.09.14

激怒する
感動させる

[V]

注意する

14

『語彙資源の深化とNLP新時代』

研究課題1：多様な候補表現の生成（3/3）

複合語や節にも及ぶアプローチ
Step 1. 入力を「型」で固定して事例収集
Step 2. 言い換え生成機構の実装
解く：瞬間接尾辞の展開

再現可能性を調査する
再現できるかどうかを調べる[V]

どこに集合するかを決める
法案の成立を阻止する

使う：継続
…

[N,C,Adv,V]

名詞の疑問詞への置換

集合場所を決める

容疑⇔疑い詰める⇔決める…

格要素を動詞化

法案が成立しないようにする[N1,N2,C,V]
買う⇔売る
借りる⇔貸す
…

理由：なぜ
場所：どこ
時間：いつ…

格助詞と複合辞の置換懸案を議論する

決勝進出を決める

激しく怒る

もう一度できるかどうかを調べる

再現チャンス
を調査する『語彙資源の深化とNLP新時代』

2006.09.14

構成語：名詞（格）、副詞、動詞



問題について話し合う
2006.09.14

15『語彙資源の深化とNLP新時代』

2つの研究課題

16

言い換え候補表現の「型」や長さに依存しない
評価指標（1）多様な候補表現の生成（2）言い換え表現の順位付け

再現できるかどうかを調べる（1）

再現できることを確かめる
もう一度できるかどうかを調べる（2）

再現チャンス
を調査する『語彙資源の深化とNLP新時代』

入力と候補表現の意味的類似性


出力
再現できるかどうかを調べる…

2006.09.14[N,C,V]『語彙資源の深化とNLP新時代』

研究課題2：言い換え表現の順位付け（1/2）

研究課題

入力
再現可能性
を調査する

[Adv,V]2006.09.14



もう一度できるかどうかを調べる

17

候補表現の文法的適格性

再現できることを確かめる

2006.09.14

候補表現は入力と同じ意味を持っているか？
どんな違いは許容でき、どんな違いは致命的か？
候補表現は受理できるものか？
候補表現は与えられた文脈で使えるか？
（文脈適合性）『語彙資源の深化とNLP新時代』

183

研究課題2：言い換え表現の順位付け（2/2）
使える情報

意味的類似性：同じ型の表現：構成語の類似度で近似
 異なる型の表現：
言い換え規則に当てはまれば類似度1


フレーザル・シソーラスの実現に向けて文法的適格性：1.

表現そのもの：コーパス中の出現頻度や出現確率で近似（統計的言語モデル）2.
3.

文脈適合性：
ユーザ任せ

2006.09.14

4. 最初の検討

最初の調査

典型的でない部分もカバーすべき

Step 1. 事例収集（214事例）



言い換え先の「型」と言い換え方
 言い換え生成に必要となる語彙知識
言い換え先の「型」



用例数 言い換え方の例

名詞+格助詞+動詞

56[N1,が,v（N2）] 、 [N1,C,V]

名詞+名詞+格助詞+動詞

48[N1,N2 ,C,V’]、 [N 1’,N2 ,C,V]

名詞+格助詞+名詞+格助詞+動詞

27[N1,の,N2,C,V] 、 [N 2 ,の,N1,C,V]

節+名詞+格助詞+動詞

15[v（N 1）,N2,C,V]

名詞+動詞

15

[N1,v（N 2 ）]形容動詞+名詞+格助詞+動詞

7[N1,的な,N2,C,V]

46−『語彙資源の深化とNLP新時代』

ある表現の言い換え（類似表現）を探す＝ある表現と同じ「型」の類義表現を探す＋その類義表現の言い換えを真似て言い換える[N,C,V] メールを受ける 注意を受ける
メールをもらう

約80%

ここが有用かつ面白い21

用例ベース言い換え生成

持続可能性
持続できるこを証明するとを確かめる

2006.09.14

語彙知識[V]

用例ベース言い換え生成で多様性の確保と頑健な生成を目指す『語彙資源の深化とNLP新時代』

2006.09.14

22

評価実験に向けて再現できるか再現できること
もう一度できるかどうかを調べる
を確かめる
どうかを調べる

距離関数の定義についての考察
用例の増加に伴う精度向上の確認

実装状況


類似する言い換え用例の検索



平行して語彙資源を構築中



順位付け



言い換え
用例集合

注意される

攻撃を受ける
攻撃される

実装状況

人手で与えた言い換え用例に基づいて言い換えを生成する

言い換え生成未開拓、有用、チャレンジング（p.15）

仮説



用例検索

まとめ

実現に向けて「名詞+名詞+格助詞+動詞」 [N1,N2,C,V]

再現可能性を調査する

5.

19『語彙資源の深化とNLP新時代』

その他（18種類）
2006.09.14

青写真
設計上の論点
課題とアプローチ再現できること再現できるかもう一度できるかを確かめる
どうかを調べる
どうかを調べる『語彙資源の深化とNLP新時代』

23

2006.09.14

共起する語のベクトル間の分布類似度
同義語辞書：名詞⇔名詞、動詞⇔動詞
派生語：名詞⇔動詞、動詞⇔形容詞、名詞⇔形容詞『語彙資源の深化とNLP新時代』

24

4

まとめ
フレーザル・シソーラスの提案


フレーザル・シソーラスの実現に向けて与えられた表現に対する言い換え表現のリストを生成する

設計上の論点
対象は広義の動詞句
恣意的な意味分類はなし
 言い換えを動的に生成



1.
2.
3.
4.

青写真
設計上の論点
課題とアプローチ
最初の検討

5. まとめ研究課題
2006.09.14

多様な候補表現の生成
言い換え表現の順位付け『語彙資源の深化とNLP新時代』

26

今後の進め方知識獲得（動詞句よりもプリミティブな）語の関係の知識

同義語、派生語、複合辞、慣用表現

評価実験



用例検索に用いる距離関数についての考察
用例の増加に伴う精度向上の確認

他の「型」を対象とした調査「名詞+格助詞+動詞」
 「名詞+格助詞+動詞+動詞」


実家に寄り道する
ちょっと実家による問題を検討し直す
2006.09.14

問題についてもう一度考える 27『語彙資源の深化とNLP新時代』

5