言語処理学会 第30回年次大会 発表論文集（2024年3月）

知識グラフ構築に向けた物語文の構造分析
佐藤 浩輔 1 頼 展韜 1
1 株式会社バンダイナムコ研究所{k18-sato,z-lai}@bandainamco-mirai.jp

概要
ゲームやアニメ、映画、漫画などといった近年大規模化し領域横断的に展開するコンテンツ産業において、物語およびその設定に関わる知識をどのように整備・運用するかが課題になっている。物語においては世界内の状態が動的に変化するため、通常の知識グラフでは十分に扱いきれないという問題がある。そこで本研究では、知識グラフの構築の下準備として、物語文（グリム童話）を対象に物語を構成する述語の観点から予備的な分析を行い、課題を抽出した。自然言語処理タスクとしての物語文からの知識グラフ構築について議論する。

1

はじめに

近年、ゲームやアニメ、映画、漫画といった物語に関わるコンテンツの大規模化が進んでいる。
単一の作品が長期継続することで規模が大きくなるケースがある一方で、シェアード・ユニバースとしてシリーズとして共通ないしは関連する世界設定のもとに複数の作品を展開するような場合もある。
並行して、知的財産としてのコンテンツを展開する IP (Intellectual Property) ビジネスが成長しており、グッズ展開、アニメ化やゲーム化といった従来の展開にとどまらず、コラボカフェなどといった幅広い業態・領域でコンテンツを活用し、経済圏を日夜拡大している [1]。
このようなコンテンツの大規模化・越境化にともなって、それらコンテンツに関わる知識をどのように管理するかが課題になっている。
たとえばコンテンツの世界観やキャラクター設定、あるいは既存のエピソードといかに整合的に新規コンテンツを作成・展開するかがしばしば問題になる。具体的には、キャラクターを他メディアへ展開する場合、原作の世界観やキャラクターなどの設定を踏襲することが求められ、キャラクターの性格や口調などの設定が矛盾する場合に作品イメージの毀損であったり低評価につながることがある。
このような事態を避けるため、設定資料をまとめたり、企画・制作の段階で人手による監修を行うのが一般的であるが、一方でコンテンツが大規模化すればするほど前提・参照すべき知識が多くなり、コストが飛躍的に増大することになる。
大規模な知識を管理する手法のひとつとして、知識グラフ (knowledge graph) が着目されている。
知識グラフとは、様々な知識を体系的に連結し、グラフ構造によって表現したもの 1）で、典型的にはRDF[3] のような主語・述語・目的語の三つ組みとして記述されたデータから、人や事物をノード、述語（関係）をエッジとして構成される。
知識グラフを用いることで特定のエンティティ（人や事物）に関連する情報を取得したり、エンティティ間の関係性を調べることができるため、コンテンツのストーリーや世界観、設定資料などを知識グラフとして構築することで、コンテンツに関わる知識を効率的に管理できる可能性がある。
しかし、知識グラフのこの領域に特化した文献はこれまでなく、どのような固有の課題があるか必ずしも明確化されていないかった。
そこで本研究では物語文を対象に構造を分析し、物語に関わるコンテンツにおける知識グラフ構築に向けてどのような課題があるか明らかにした。
物語に関わるコンテンツは、コンテンツ本体に限らず脚本や設定資料など自然言語で記述された膨大な様々な文書群を背景に持つ。これら文書からの情報抽出および知識グラフ構築という観点から自然言語処理タスクを整理し、取り組むべき課題を明らかにした点が本研究の貢献となる。

1.1

物語と知識グラフ

広 義 の 物 語 (narrative) と は、語 り 手 か ら 受 け 手への事象 (event) の報告を指す [4]。物語研究の古1） 「知識をグラフ構造で表現する」という点では共通しているものの、様々な定義が乱立している [2]。

― 2870 ―This work is licensed by the author(s) under CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).

典的な分類では、物語は物語内容 (story) と物語言の物語論 (narratology) が提唱された。

説 (discourse) からなる。物語内容が内容、すなわちPropp ら初期の仕事が物語内のできごと、すなわ「何を」語るかを指すのに対して、物語言説は物語ち物語内容に関わるものであったのに対し、後に成の表現、すなわち「いかに」語るかを指す。ロシア

立した物語論では文学的表現としての物語言説の分フォルマリズムでは前者をファーブラ (fabula)、後析に重きを置いており、より抽象的かつ精緻な議論者をシュジェート (sjuzět) と呼び [5]、英語ではそれが積み重ねられていた一方で理論をプログラムとぞれストーリーとプロット (plot) の別に対応する。

して実装することが困難になっている [10]。そのたストーリーが物語世界内の事象を起きた順序で並べめ、物語からの知識グラフ構築という本研究の目的たものであるのに対しそれをどのような順序・方法に適うものではない。

で語るかがプロットである。物語内容がひとつの物本研究では、物語内容にのみ着目し、より基本的語につきただひとつであるのに対し物語言説は多数な単位である物語内のイベント、さらにはイベント存在できるため、知識グラフを構築する場合には物を構成する命題を単位として分析する。

語内容に基づいて情報を抽出することになる。
物語を知識グラフ化する際の課題は、第一に物語世界においては現実世界との連続性がない可能性がある点がある。現実世界における諸法則が物語内世界でも成立するとは限らない上、現実世界には存在しない概念や事象が存在したり、現実に存在する語であっても違う意味付けで用いられることがありうる。そのような場合既存のオントロジー（概念体系）や汎用的な知識グラフをそのまま使うことができず、設定資料などをもとに作品固有の知識グラフを構築する必要がある。よって、与えられた物語の本文や周辺資料から情報を抽出し、知識グラフを構築できるようなシステムが必要とされる。
第二に、物語が動的な性質を持つ点である。物語がイベントの系列である以上、状態の変化が伴う。
それゆえ参照する時点によって真理値が異なる命題が存在する。加えて物語においては「誤解」や「欺き」などといった登場人物の知識や認識が重要になるケースがしばしばある。このような要素は古典論理の枠組みを超えており、適切に扱うためには例えば時相論理、認識論理といった様相論理 (modallogic) などを取り入れる必要がある。
物語の知識グラフ化に向け、本研究では既存の物語集を対象に予備的な分析を行った。

1.2

関連研究

1.2.2

知識グラフ

静的でない知識を扱うために、イベントを扱うための知識グラフが提案されている (e.g., [11])。ただし、これらは基本的には汎用的な知識を想定しており、必ずしも物語に使えるとは限らない。たとえば[12] は Narrative Graph を提案しているがニュースのストーリーライン生成の文脈において現実世界の多数のニュースを対象にしたものであり、フィクションを対象にしたものではない。
ま た、ビ デ オ ゲ ー ム の 文 脈 で、知 識 グ ラ フ とOpenAI GPT-2[13] のような大規模言語モデルと組み合わせることで、ゲーム内クエストを生成しようという試みがある [14]。ただしここで想定している知識グラフはあくまでゲームを通して変わらない静的な要素からなるものであり、進行状態によって変わる動的な要素を想定していない。
本研究では、物語という固有ドメインにおける知識グラフを構築するための方法を見出すことを目的とする。その際、物語内において世界が動的に変化するという前提のもとに物語を構成する命題に含まれる述語の分析を行う。

2方法

2.1

データ

著名な物語集のひとつであるグリム童話 [15] を物語のモデル化
物語の構造分析の先駆的な業績である Propp[6] は

1.2.1

ロシア民話における「魔法昔話」と呼ばれるカテゴ
リの物語について、登場人物の果たす機能の観点から分析し、その話の筋が本質的には一つであると主張した。Lévi-Strauss[7]、Barthes[8] など構造主義者の仕事を経て、Todorov[9] によって研究分野として対象に分析を行った。この物語集は創作ではなく収集された民話を編纂したもので、版によって収録されている物語に異同がある。本研究ではグリム童話に含まれる物語のうち、日本語版 Wikipedia2）上に項目とあらすじの存在するものを使用した。2023 年
12 月の段階で、あらすじの存在する物語は 88 件で2） https://ja.wikipedia.org/― 2871 ―This work is licensed by the author(s) under CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).

あった。KHM38「奥様きつねの結婚」のようにひとを示す「なる」も多かった。「結婚する」「食べる」

つのタイトルに複数の物語が含まれるものは別個の「死ぬ」「生む」「暮らす」といった生活やライフイベ物語として扱い、合計 90 件の物語を分析対象としントに関わる単語が多かった。また、（条件を）「提た。利用した物語の一覧は付録の表 A.1 に示す。

示する」、「要求する」などといった取引や約束にか2.2
2.2.1

かわる述語も多かった。

手続き

述語の表現の違いについて集計したところ、意志（「〜しようとする」）が 52 件、受動が 55 件、否定がイベントの抽出

著者が手動でコーディングし、あらすじの中から52 件であった。各表現の出現のを物語ごとに集計

主要なイベントを抽出した。イベントには主要な名したところ、90 件の物語のうち、意志が 33 件、受詞と動詞が少なくともひとつずつ含まれるようにした。さらにイベントから命題を抽出した。命題は主動が 32 件、否定が 33 件であった。

語、述語、目的語の三つ組みを基本として表現した。

10 件を表 3 に示した。その結果、「行く」「帰る」な簡便のため述語は基本的に日本語の動詞を用いた

どの移動にかかわる単語カテゴリがもっとも多かっが、「仕立て屋には 3 人の息子がいた」などのような関係や所有の命題化には “has”、「竜は悪魔であった。次いで「手に入れる」「奪う」などといった所有の移転、“has”、 “is” などといった (静的な) 状態のた」のような性質や状態・属性を表す場合はは “is”

記述、「提案する」「約束する」といった取引/約束、を述語として用いた。

「死ぬ」「生む」といった生死、（ある状態に）「なる」

データとして用いたあらすじには記述の粒度にばらつきがあった。描写の多寡の影響を減らすため、物語の進行上省略可能な命題については省略した。
例として KHM26「赤ずきん」からイベントと命題を抽出した場合の例を表 1 に示した。ここから状述語のカテゴリ化を行った後の集計結果の上位「変わる」といった変化、の順で多かった。

考察

4

本研究では、物語文から物語を構成する主要な命題を抽出し、分析を行った。

態の変化を図示したものを付録の図 A.1 に示す。

その結果、移動・所有の移転・取引/約束・生死・上記手続きにより抽出された命題の数は全部で1,712 件であった。命題の個数の平均は 19.3、最大変化・婚姻といった、状態の変更をともなう述語が値は 47、最小値は 4 であった。

結果は物語文において状態の動的な変更が省略可能

2.2.2

でなく、重要な位置を占めることを示している。

述語の集計

前処理を行ったうえで命題に含まれる述語を集計した。前処理および集計は Python(3.11.3) で行った。
助ける/助けられるのような動詞の表層形の違いを吸収するため、MeCab (0.996) を用いて形態素解析を行い、主要な動詞を見出し語化したものを集計した。形態素解析の際、「連れていく」（連れ-て-行く）のような複数の語に分解されてしまう語はまとめて1 語の述語として扱った。分析用に述語の表現の違い（意志、受動、否定）の情報を付した。
「行く」
「来る」
「着く」のような似た意味を持つ述語の違いを吸収するため、似た意味を持つ述語群を手動でカテゴリとしてまとめ、別途集計した。

3

物語を構成する命題の中に多く含まれていた。この結果

また「〜しようとする」といった意志の表現が、1/3 程度の物語に含まれていた。これは特に登場人物が何か行動をしようとしたときに他者が妨害するといった物語上重要な場面で出てきやすく、物語において特別な役割を果たしていることを示唆している。このような表現を状態の動的な変化を考慮せずに記述することは難しいと考えられる。
本研究の結果は、イベント系列である物語の知識グラフ化を行う際に動的な側面を考慮することの必要性を例証するものである。
物語の知識グラフ化にあたって、情報抽出にあたっては少なくとも以下のタスクを解決する必要があると考えられる。
①イベント系列の抽出: 物語世界内のエンティ集計結果のうち、出現頻度が上位の術語を表 2 にティに関するできごとについての情報。

示した。「行く」がもっとも頻度が多く、次いで関②静的な情報の抽出: 物語世界内のエンティティ

係や所有を表す “has” が多く、状態を表す “is”、変化に関する、時間的に変化しない情報。
③状態の変化と時間的情報の抽出: (1) 人や事物・― 2872 ―This work is licensed by the author(s) under CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).

表1

KHM26「赤ずきん」におけるイベント系列

番号 内容
①

命題による表現

赤ずきんはお使いを頼まれておばあさんの家へと向かう(赤ずきん, 頼まれる, お使い)
(赤ずきん, 向かう, おばあさんの家)②

赤ずきんはお使いの途中で狼に遭う(赤ずきん, 出会う, 狼)③

赤ずきんは狼に唆されて道草をする(赤ずきん, 道草する)④⑤

狼は赤ずきんの先回りをしておばあさんの家へ行く
狼は家にいたおばあさんを食べる(狼, 行く, おばあさんの家)(狼, 食べる, おばあさん)⑥

狼はおばあさんの姿に変装して赤ずきんが来るのを待つ(狼, 変装する, おばあさん)⑦

赤ずきんがおばあさんの家に到着する(赤ずきん, 到着する, おばあさんの家)⑧

狼に赤ずきんは食べられてしまう(狼, 食べる, 赤ずきん)⑨

満腹になった狼は寝入る(狼, 眠る)⑩

猟師が通りかかる(猟師, 通りかかる)⑪

猟師が狼の腹の中から二人を助け出す(猟師, 助ける, 赤ずきんとおばあさん)

表2

上位出現頻度の述語

述語𝑛述語

行く
has5248

変わる
提示する

結婚する

35 やって来る𝑛

表3述語

22 受け入れる
22
変える

上位出現頻度の述語カテゴリ

𝑛述語/カテゴリ

述語の例

𝑛

15
14

移動
所有の移転

行く, 帰る, 渡る
与える, 手に入れる, 奪う

270
100

21

与える

13

状態

has, is, 持つ, 住む

100

is

34

死ぬ

20

出会う

13

取引/約束

提案する, 拒む, 約束する

92

帰る

31

見付ける

19

逃げる

12

変化

なる, 変わる, 変身する

78

食べる

29

暮らす

19

尋ねる

12

生死生む, 死ぬ

67

なる

27

要求する

17

言う

12

婚姻

結婚する, 求婚する

54

殺す

27

渡す

16

辿り着く

12

飲食

食べる, 飲む, 食事を与える

46

助ける

24

入る

16

命令する

12

遭遇

出会う, 会う, 現れる

37

手に入れる

22

生む

15

去る

12

欺瞞

嘘をつく, 隠す, だます

28

所有権の移動、(2) 物理的な状態の変化 (生死・肉体・変身など)、(3) 社会的な状態の変化 (名称・称号・婚姻など) といった状態の変化・継続についての情報。
①と②についてはこれまで知識グラフ構築研究において扱われてきたものであるが、③についてはこれまで必ずしも十分に取り扱われてこなかった。
自然文においては状態の開始・終了については不明
瞭であったり暗に示されることも多く、談話レベルでイベント系列を抽出し、様々な時点におけるエンティティの状態を推定することは自然言語処理のタスクとしても容易なものではないと考えられる。
物語の知識グラフの設計・構築に向けては、加えて以下の事項を考慮する必要がある。

（煩雑にはならない形で）扱うか。
線形でない時系列: 物語がタイムループや分岐といった構造を持つ場合にどう扱うか。
物語言説の要素: 物語が時系列順に提示されていない場合や、受け手の知識・信念をどう扱うか。
これら課題をクリアすることで、「物語の知識グラフ」の構築につながると考えられる。
本研究の限界として、扱った物語の代表性や、物語における主要なイベントの抽出・命題化など本研究の分析が質的かつ著者の主観的判断によるところが大きい点があげられる。今後様々な種類の物語に対して妥当かつ客観的に評価できる方法を検討していく必要があろう。

情報の粒度: 物語世界内のイベント・状態を、記述的・時間的にどの程度詳細に扱うか。

信念および知識: 登場人物の信念や知識をどう物語の情報抽出にむけた自然言語処理分野におけるさらなる研究を期待する。

― 2873 ―This work is licensed by the author(s) under CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).

参考文献[1] PwC コンサルティング合同会社. コンテンツ ip を中心とした我が国のコンテンツ産業の競争力強化に向けた提言：諸外国のコンテンツＩＰを中心とした競争力強化に関する調査事業 成果報告書. Technicalreport, 経済産業省, 2022.
[2] Lisa Ehrlinger and Wolfram Wöß. Towards a deﬁnitionof knowledge graphs. International Conference on Semantic Systems, 2016.
[3] W3C. Rdf 1.1 concepts and abstract syntax. https://www.w3.org/TR/rdf11-concepts/, 2014. Accessed:2024/01/11.
[4] Gerald Prince. A Dictionary of Narratology. the University of Nebraska Press, 1987.
[5] Boris Tomashevsky. Thematics. Russian formalist criticism: Four essays, pp. 61–95, 1925/1965.
[6] Vladimir Iakovlevich Propp. Morphology of the folktale.
University of Texas Press, 1928/1968.
[7] Claude Lévi-Strauss. The structural study of myth. The
journal of American folklore, Vol. 68, No. 270, pp. 428–444, 1955.
[8] Roland Barthes. An introduction to the structural analysisof narrative. New Literary History, Vol. 6, No. 2, pp.
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[9] T. Todorov. Grammaire du Décaméron. Approaches tosemiotics. Mouton, 1969.
[10] Pablo Gervás, Birte Lönneker-Rodman, Jan Christoph
Meister, and Federico Peinado. Narrative models :Narratology meets artiﬁcial intelligence. In International Conference on Language Resources and Evaluation. Satellite Workshop: Toward Computational
Models of Literary Analysis, pp. 44–51, 2006.

[11] Willem Robert van Hage and Davide Ceolin. The simpleevent model. In Situation awareness with systems ofsystems, pp. 149–169. Springer, 2013.
[12] Zhihua Yan and Xijin Tang. Narrative graph: Telling
evolving stories based on event-centric temporal knowledge graph. Journal of Systems Science and Systems
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[13] Alec Radford, Jeﬀrey Wu, Rewon Child, David Luan,
Dario Amodei, Ilya Sutskever, et al. Language models areunsupervised multitask learners. OpenAI blog, Vol. 1,No. 8, p. 9, 2019.
[14] Trevor Ashby, Braden K Webb, Gregory Knapp, JacksonSearle, and Nancy Fulda. Personalized quest and dialogue
generation in Role-Playing games: A knowledge graphand language model-based approach. In Proceedings ofthe 2023 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, No. Article 290 in CHI ’23, pp. 1–20,

New York, NY, USA, April 2023. Association for Computing Machinery.
[15] Jacob Grimm and Wilhelm Grimm.
Kinder- undHausmärchen. 1812-1858.

― 2874 ―This work is licensed by the author(s) under CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).

AAppendix
表 A.1
KHM

タイトル

KHM

分析に使用した物語の一覧

タイトル

KHM タイトル

KHM

タイトル

かえるの王さま、あるいは37

おやゆびこぞう125

悪魔とそのおばあさん

196

リンクランクじいさん

鉄のハインリヒ38

奥様きつねの結婚*

126

誠実なフェレナントと

197

水晶玉

2

猫とねずみとお友だち

40

強盗のおむこさん

不誠実なフェレナント

198

マレーン姫

3

マリアの子ども

41

コルベスさま鉄のストーブ

200

金の鍵

6a

1

127

こわがることをおぼえるために43

トゥルーデおばさん

139

ブラーケルの小娘

旅にでかけた男

44

死神の名付け親

143

旅にでる

5
6

狼と七匹の子山羊
忠臣ヨハネス46
47

フィッチャーの鳥
ねずの木の話145
148

親不孝なむすこ神様の動物と

9

十二人兄弟

50

いばら姫

10

ならずもの

52

つぐみの髭の王さま

149

梁の木

11

兄と妹

55

12

ラプンツェル

4

夜うぐいすとめくらとかげの話

8a22a

ほうちょうをもった手子どもたちが27a

死神とがちょうの番人

悪魔の動物

屠殺ごっこをした話*

ルンペルシュティルツ

151

三人の怠け者

33a

長靴をはいた猫

ヒェン

153

星の銀貨

43a

奇妙なおよばれ14

糸くり三人女56

恋人ローランド

154

くすねた銅貨54a

馬鹿のハンス15

ヘンゼルとグレーテル

57

黄金の鳥

156

ぬらぬらの亜麻の62a

青ひげ

18

わらと炭とそら豆64

黄金のがちょうかたまり

68a

夏の庭と冬の庭

21

灰かぶり（シンデレラ）

65

千匹皮

158

のらくら国のお話

73a

人殺し城

22

なぞなぞ

69

ヨリンデとヨリンゲル

159

ディトマルツェンの81a

鍛冶屋と悪魔23

はつかねずみと小鳥と腸づめの話

73
76

狼と狐
なでしこ

161

ほらばなし
雪白と薔薇紅

107a
143a

からす
飢死にしそうな

24

ホレのおばさん89

がちょう番の女

163

ガラスの棺

25

七羽のからす103

おいしいお粥

172

かれい

152a

哀しみの聖女

26

赤ずきん

104

賢い人々

177

死神の使いたち27

ブレーメンの音楽隊

108

ハンスぼっちゃん

181

池にすむ水の妖精

28

歌う骨はりねずみ

182

小人の使い

31

手なしむすめ117

わがままな子供184

釘36

おぜんやご飯のしたくと金貨を

122

キャベツろば190

机の上のパンくず生む騾馬と棍棒袋から出ろ

123

森のなかのばあさん

195

土まんじゅう子どもたち* 2 件以上の話を含む物語
Note: 日本語版 Wikipedia 上の「グリム童話の一覧」ページに記載されているタイトル表記を利用した。

赤ずきん

狼おばあさん

猟師

開始(おばあさんの家)①お使い②赤ずきん、狼に出会う③道草④おばあさんの家⑤狼、おばあさんを食べる(狼の腹の中)⑥変装⑦おばあさんの家⑧狼、赤ずきんを食べる(狼の腹の中)⑨睡眠⑩おばあさんの家⑪猟師、二人を助ける

終了

図 A.1

KHM26「赤ずきん」におけるイベントと登場人物の動的な状態の変化

イベント番号は本文表 1 に対応。状態をともなわないイベントを破線、状態の継続を矢印をで表す。物語上必ずしも明示的に記述されていない状態を括弧で示す。

― 2875 ―This work is licensed by the author(s) under CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).