論 文
テレビニュース字幕の語義属性解析のための辞書作成
井手 一郎†

浜田 玲子††

坂井 修一†††

田中 英彦†††

Compiling dictionaries for semantic attribute analysis of television news caption
Ichiro IDE† , Reiko HAMADA†† , Shuichi SAKAI††† , and Hidehiko TANAKA†††

あらまし 日々放送される映像量の増加につれ，将来の再利用や検索を前提として，それらを整理して蓄積する必要性が高まっている．とりわけ，重要性と利用価値の点から，ニュース映像への索引付けに対する期待は大きい．映像中のテキスト情報を利用して適切な自動索引付けを実現するためには，従来手法で一般に採用されてきた単純な索引抽出・付与手法では不十分であり，索引候補の語義属性を考慮して取捨選択することが重要である．そこで本稿では，テレビニュース映像中の字幕（ 名詞句）の語義属性を解析するのに必要な辞書を作成するために，テキストコーパス及び類義語辞書から一定の条件に基づいて語を抽出して収集した過程を紹介する．また，実際のニュース映像中に出現する語の語義属性解析を通して，辞書の性能評価を行なった結果もあわせて紹介する．既存の固有名詞辞書及び時相名詞辞書を併せて用いた評価実験の結果，79〜93%の再現率，41〜71%の適合率が得られた．この結果において適合率は低いものの，索引候補を取捨選択する際には，再現率の方が重要であるため，作成した辞書を実際の索引付けの際の解析に利用するのは現実的であると考えられる．
キーワード 索引付け，字幕，語義属性，接尾名詞，辞書

1. ま え が きとなる．

放送される映像量の増加につれ，それらを整理して蓄積し，再利用や検索に供する必要性が高まっている．

media プロジェクト [18] の News-on-Demand システ
ム [17] に代表されるように，このような統合メディア

なかでも，内容の重要性や利用価値の点から，ニュー処理によるニュース映像への自動索引付けの様々な試ス映像への索引付けの需要は高い．現在，このようなみが行なわれている．しかし，それらの多くは，自動作業は主に人手で大雑把に行なわれているが，増加す索引付けへの要請をある程度までは満たすものの，出る量に対応し，きめ細かな検索要求に応え得る索引付

現頻度などの統計情報に基づく索引抽出や，語句の出けの粒度を確保するために，自動化への期待は高い．

現タイミングに基づく単純な索引付けであり，索引と筆者らは，画像情報とテキスト情報を統合的に利用

画像内容との対応を必ずしも保証しない．このようなすることにより，ニュース映像への自動索引付けの実手法でも，話題単位の大雑把な索引付けには適用でき

現を目指している．きめ細かな検索要求に応え得る索

るが，ショットなどのより粒度の細かい単位への索引

引付けを行なうためには，既存手法の多くに見られる付けにおいては，対応する範囲内の画像と索引が適当ような単純で大雑把な索引付けのみでは不十分であに対応しないことが考えられる．

た と え ば ，Carnegie Mellon 大 学 に お け る Infor-

り，索引候補の取捨選択のための語義属性解析が重要

筆者らは，このような問題点を背景として，図 1に示すような，索引と画像内容の属性別対応を考慮した† 国立情報学研究所，東京都
National

Institute of

自動索引付けシステムの構築を目指している．図 1にInformatics,

2–1–2

Hitotsubashi,

Chiyoda-ku, Tokyo 101–8430, Japan†† 東京大学大学院工学系研究科，東京都

おいて，索引付けは画像の属性及びテキストの属性が一致するもの同士の対応を考慮して行なわれる．このGraduate School of Engineering, The University of Tokyo,
7–3–1 Hongo, Bunkyo-ku, Tokyo 113–8656, Japan††† 東京大学大学院情報理工学系研究科，東京都

システムの中の自然言語処理部において，索引候補となるテキストの語義属性の解析が必要となる．本稿でGraduate School of Information Science and Technology,
The University of Tokyo, 7–3–1 Hongo, Bunkyo-ku, Toky-

は，このような目的のために必要となるニュース映像
中の字幕（ ニュース字幕）の語義属性解析のための辞

o 113–0033, Japan

電子情報通信学会論文誌 D–II

Vol. J85–D–II No. xx pp. 1–10 2002 年 xx 月

1

電子情報通信学会論文誌 ’02/xx Vol. J85–D–II No. xx

り [1]，いまだ本格的に利用できる段階にはない．
一方，字幕は重要な情報を簡潔に表現しており，他の情報源に対しては必要となる重要語句抽出の処理が省ける．しかし，背景の画像の上に重なって表示されること，走査線の本数の少なさ（ NTSC 放送方式の場合で 525 本）に比例して文字あたりの解像度が低いことにより，既存の OCR（ 光学的文字認識 ）手法を単純には適用できない．そのため，字幕に対する文字認識に特化したいくつかの研究が行なわれており [3], [9]，図 1 索引と画像内容の属性別対応を考慮した索引付け
Fig. 1 Indexing considering correspondences between indices and image contents.

一定の成果が得られている．
以上のような理由により，ここでは字幕を索引付けのためのテキスト情報源として直接利用することを考え，その解析のために必要な辞書の作成について述べ書の作成過程について述べ，実際のニュース字幕の解る．なお，以下の実験では人手で書き下した字幕を利析を通じて，その性能を評価する．

用しているが，将来は上記のような様々な研究成果のなお，ここでいう語義属性解析とは，具体的には名詞句を 4 つの語義属性，すなわち，（ 1 ）人物，（ 2 ）場所・利用や，データ放送などの手段により入手することを考えている．

組織，（ 3 ）時相，（ 4 ）その他，に分類することと等価で2. 1 字幕の言語的性質ある．また，本稿ではニュース字幕の解析を主眼とし字幕は他の一般のテキストと比較して，文法的にもた評価を行なうが，作成された語義属性別接尾名詞辞

内容的にも特殊な性質を有する．

書は，固有表現の抽出など情報検索分野への応用や，

まず文法的には，体言止めや名詞列などの形をとる

他の類似した索引付け手法 [6], [12], [15] への適用，更名詞句がほぼ半数を占める．ここで属性分類を行ないにはより一般的な自然言語理解のための利用も考えら

たい，人物，場所・組織，時相を表す字幕はほとんどれる．

がこのような名詞句であるため，名詞句を解析対象と

以下，第 2 章では語義属性解析手法について，第 3する．

章では辞書の作成過程について，第 4 章では実際のまた内容的には，人物，場所・組織，時相を表す字幕

ニュース字幕への適用による評価について述べ，最後は全体の 48.3%，1 ショットあたり 0.39 件存在し（ 注 1 ），に第 5 章でまとめる．

索引付けするのに比較的十分な情報量が得られる．

2. 末尾の名詞に着目したニュース字幕解析
ここでは，まずニュース字幕の性質を示してから，辞書を用いた語義属性解析の手法を紹介する．

2. 2 名詞句の語義属性解析
前節で述べたような言語的性質を考慮し，名詞句からなる（ 1 ）人物，
（ 2 ）場所・組織，（ 3 ）時相に関する
字幕を解析する．ここで，通常この種の解析では独立

字幕（ オープンキャプション）以外にも，音声，文したものとして扱われる場所と組織とを分けなかった

字放送字幕（ クローズドキャプション）など，映像にのは，映像に対する索引付けにおいて，画像内容とのは様々なテキスト情報が含まれる．一般に，これらの対応を考慮する際，組織名が画像中の具体的な場所を情報源には多くの情報が含まれるものの，内容的に冗示すこと（例：「〜銀行」が組織を示すのと同時に銀行長であり，重要な語句を抽出しなければならない．更の建物そのものの画像と対応する）が多く，実質的にには，音声認識技術の性能は向上しつつあるものの，場所と明確に区別する必要性が少ないためである．

音声を正確なテキスト情報源として利用し得る水準に

ここではまず，既存の名詞（ 句 ）解析手法として，は達していない．文字放送字幕はこのような音声認識

本研究の目的にある程度適用可能な関連研究を紹介し，技術の欠点を補い得る可能性があり，実際に欧米では次にここで採用する字幕の特徴を考慮した語義属性解

広く普及している．しかし，日本ではニュース映像に析手法について述べる．

対しては，ようやく特定話者（ アナウンサ）に限定した音声認識による部分的な提供が始まったばかりであ2（ 注 1）： 370 分間のニュース映像に出現した 2,842 件の字幕を人手で分析した結果

論文／テレビニュース字幕の語義属性解析のための辞書作成

Table 1

森
森
森

+
+

首相
町

表 1 接尾名詞による語幹の語義決定の例
Example of determination of stem’s meaning by the suﬃx.
…
…
…

森
森
森

［ 名詞-？］［ 名詞-固有名詞-人名］ +［ 名詞-固有名詞-地名］ +首相
町［ 名詞-普通名詞］［ 名詞-普通名詞］

2. 2. 1 関 連 研 究
類似した語義属性解析問題として，英語を対象とした Message Understanding Conference（ MUC ）や日本語を対象とした Information Retrieval and Extrac-

tion Exercise (IREX) の課題として定義された，固有表現抽出（ Named entity task [16], [20] ）がある．この課題では，参加者に提示されたテキストに対して，
人物，場所，組織，時相，数値など（ このうち前三者
は固有名詞に限定）に関する表現を抽出してタグ付けすることを課している．
このような課題に対して，たとえば一般的なテキス
ト中において，文脈を解析することにより固有名詞の語義を解析する手法 [14] などがある．これらの課題や手法は，人物，場所，組織に関する表現の抽出及び分類を行なう点においては本研究で必要とする技術に近いが，いずれも固有表現，なかでも固有名詞に解析対象を限定している点で異なる．このような固有名詞のみの解析と，普通名詞のみからなる一般の名詞句を含めた解析とでは，本質的に異なる困難さをはらむ．補助的な情報なくして，「 森」などの固有名詞単体でその語義を決定することは困難であり，那須川の手法 [14]や固有表現抽出の様々な手法のように，文内の格構造や周囲の文の文脈から推測することになる．
更に，渡辺らはニュース映像における字幕の出現位
置と文法的特徴を考慮した字幕解析手法を提案してい図 2 接尾名詞に注目した字幕の語義属性解析の例
Fig. 2 Example of caption analysis referring to sufﬁxes.

るが [19]，出現位置を含めたデザインは番組により異なり，汎用性に欠けるという問題がある．

「首相」と結合することにより人名となることを，「 町」

2. 2. 2 接尾名詞に基づく解析と結合することで地名となることを示している．この以上の字幕の性質と既存手法の問題点を考慮し，こように，一般に日本語において，接尾名詞を解析する

こでは，周囲の文脈や格構造を参照できない字幕に対ことにより名詞句全体の語義を決定できる．このようして，単独で語義属性を解析する手法を採用する．

な仮定に基づく研究は，固有名詞を含む名詞句の認識

一般に特定の名詞が普通名詞であるか固有名詞であにおいても行なわれている [7], [13]．本研究では，こるか，固有名詞の場合でも人名，地名，組織名のいずのような性質を仮定したうえで，接尾名詞に注目するれであるかを，文脈を考慮せずにその名詞単独から判ことにより，名詞句からなるニュース字幕の語義属性

断することは人間でも著しく困難である．実際には，を解析する．

表 1に例示するように，末尾の名詞（ 接尾名詞）によ

図 2にこのような方針による字幕の語義属性解析のり語幹及び名詞句全体の語義が決定されると考えられ例を示す．まず，字幕に形態素解析を施すことによりる．この例では，「 森」単独では語義を決定できないが，接尾名詞を切り出し，切り出された接尾名詞を語義属
3

電子情報通信学会論文誌 ’02/xx Vol. J85–D–II No. xx

性別接尾名詞辞書中の語と比較することにより解析する．
なお，この例や以下の議論では接尾名詞に重点をおくが，本手法では固有名詞を含む名詞句のみならず，「俳優」や「台所」のように，単独で人物や場所を示す
普通名詞をも収集，解析対象とする．

3. 語義属性別接尾名詞辞書の作成
ここでは，前章で述べた接尾名詞に注目したニュース字幕の語義属性解析手法を実現するために必要となる語義属性別接尾名詞辞書の作成について述べる．具体的には，（ 1 ）人物，（ 2 ）場所・組織，（ 3 ）時相を示す接尾名詞を集めた辞書を各々作成する．

Table 3

順位
1
2
3
4
5
6
7
7
9
10
11
12
13
14
14

表 3 抽出された人物名詞（ 上位 30 件）
List of extracted personal nouns (Top 30).

抽出された語
者
氏
さん
会長
長
議員
人
教授
家
幹部
首相
被告
業者
長官
相

頻度
75
57
51
32
26
21
16
16
15
14
13
10
9
8
8

順位
14
14
14
19
20
20
20
20
20
20
20
27
27
27
27

抽出された語
書記長
客
員
代表
容疑者
職員
助教授
局長
関係者
官
委員長
大使
社長
幹事
課長

頻度
8
8
8
7
6
6
6
6
6
6
6
5
5
5
5

前述のように，純粋な接尾名詞以外に，「 俳優」，「台所」，「 今日」のように単独で人物，場所・組織，時相を示す名詞も収集対象とする．なお，固有名詞は，単独では語義決定が困難であることから，収集対象から除外した．

表 4 収集された人物名詞の語彙数の推移：分類項目及び分類段落は新分類語彙表中語が属するものの数を示す
Table 4 Number of collected personal nouns: Numbers of classes and sub-classes indicate thosethat extracted words listed in the thesaurus
belong to.

辞書の作成にあたり，以下の 2 つのテキストコーパ
スを利用した．これらのテキストコーパスは人手で形態素解析された結果が本文にタグ付けされており，形
態素の区切りや種別を正しいものとみなして利用した．

新分類語彙表中語（ 分類段落数）（ 小分類項目数）
新分類語彙表外語
総語彙数

コーパス
からの抽出
117
125
59
19
136

新分類語彙表
による拡張
1,776
125
59
19
1,795

• RWC テキストデータベース（ 第 2 版 ）[2] 中のRWC-DB-TEXT-95-2
1994 年版の毎日新聞記事の 27,418 文からなる．
• 京都大学テキストコーパス（ 第 2 版）[11]1995 年版の毎日新聞記事の 19,956 文からなる．

ス字幕解析に適用するには語彙が不十分である．そこれらを合わせた 47,374 文から一定の条件のもとに接こで，類義語辞書を用いて語彙を拡張した．拡張にあ尾名詞を抽出した．

たっては，類義語辞書のなかで，抽出された語が含ま

以下の各項では，各々の語義属性別接尾名詞辞書の作成手順と収集結果について述べる．

3. 1 人物名詞の収集

136 件の接尾名詞が抽出されたものの，汎用的なニューれるものと同一分類に含まれる語は全て該当する語義分類に属すると判断した．
類義語辞書としては，「『分類語彙表』形式による語

本節では，「 人物名詞」，すなわち，「 〜博士」のよう

彙分類表（増補版）」[8]（以下，新分類語彙表）を用いに人物を示す接尾名詞や「俳優」のように単独で人物

た．新分類語彙表は，87,743 語（ 異なり数 70,858 語 ）を示す普通名詞の収集手順と結果について述べる．

を 4 大分類項目の下の 842 小分類項目，10,334 分類段

3. 1. 1 コーパスからの抽出

落に分類した概念分類辞書である．最小分類単位であ人物名詞を表 2に示す基準に従ってコーパスから抽る分類段落には，平均 6.8 個の語が含まれる．

出した．ここでは，接尾辞「ら」及び「 たち」が通常複数の人間（ のみ）を表すのに用いられることを利用した．

表 4に辞書の作成過程で得られた語彙数の推移を示す．最終的に，1,795 件の人物名詞が収集された．

3. 2 場所・組織名詞の収集

また，表 2の最下段にこの基準による抽出例を，表

本節では，「 場所・組織名詞」，すなわち，「 〜駅」の3に抽出された語の一部を頻度の高い順に列挙する．

ように場所や組織を示す接尾名詞や「台所」のように

3. 1. 2 類義語辞書による語彙の拡張

単独で場所や組織を示す普通名詞の収集手順と結果に

表 2に示した基準によるコーパスからの抽出によりついて述べる．

4

論文／テレビニュース字幕の語義属性解析のための辞書作成
表 2 コーパスからの人物名詞抽出条件：以下の語と形態素に関するパターンを同時に満たす単語列から，下線部の語を抽出する．
「 ＊」は，該当箇所の単語及び形態素が何でも良いことを示す．RWC コーパスと京大コーパスでは形態素体系が異なるため，各々における条件を示す．抽出例は日本語形態素解析システム JUMAN により形態素解析した結果を示す．
Table 2 Personal noun extraction rules: Extract the underlined word from asequence that matches the following patterns of both words and morphemes. “＊” denotes that any word or morpehme is applicable. Patterns
for both RWC corpus and Kyoto University corpus are shown, since they
have diﬀerent morphological systems. The extraction example shows theresult from automatic morphological analysis performed by the Japanesemorphological analysis system JUMAN.
語
RWC 形態素

京大形態素
抽出例

＊

…

［ 名詞-＊］RWC 形態素

京大形態素
抽出例
人物名詞混入例［ 名詞］［ 名詞-非自立-＊］［ 名詞-接尾］［ 名詞-接尾］［ 名詞-普通名詞］［ 接尾辞-名詞性名詞接尾辞］…
［ 接尾辞-名詞性名詞接尾辞］
一郎
教授ら［ 名詞-人名］ ［ 名詞-普通名詞］［ 接尾辞-名詞性名詞接尾辞］…

［ 名詞-＊］［ 接尾辞-名詞性名詞接尾辞］
田中［ 名詞-人名］

Table 5

語

「ら」
「たち」

＊

＊

表 5 コーパスからの場所・組織名詞抽出条件
Locational/organizational noun extraction rules.

＊

…

＊

「から」
「で」
「に」
「へ」
「より」
「にて」

［ 名詞-固有名詞］［ 名詞］［ 名詞-固有名詞-組織］［ 名詞-＊］…
［ 名詞-非自立-＊］［ 助詞-格助詞］［ 名詞-固有名詞-地域-＊］［ 名詞-接尾］［ 名詞-地名］［ 名詞-＊］［ 名詞-普通名詞］［助詞-格助詞］…
［ 名詞-組織名］［ 接尾辞-名詞性名詞接尾辞］［ 接尾辞-名詞性名詞接尾辞］
東京
大学
工学部
構内
へ
［ 名詞-地名］［ 名詞-普通名詞］ ［ 名詞-普通名詞］ ［ 名詞-普通名詞］［ 助詞-格助詞］
東京
大学
工学部
教授
へ
［ 名詞-地名］［ 名詞-普通名詞］ ［ 名詞-普通名詞］ ［ 名詞-普通名詞］［ 助詞-格助詞］

3. 2. 1 コーパスからの抽出て混入した人物名詞を除去するために，ここで抽出さ場所・組織名詞は表 5に示す基準に従ってコーパスれた語から，3. 1節で抽出された人物名詞を削除する．

から抽出した．ここでは，格助詞「から」「
， で」「
， に」，

表 6に人物名詞を削除した後の，抽出された語の一「へ」「， より」，「 にて」が場所や方向を示すのに用いられることを利用した．
また，表 5の下から 2 段目に，この基準による抽出例を示した．

部を頻度の高い順に列挙する．

3. 2. 3 類義語辞書による語彙の拡張
人物名詞の削除後に 696 件の接尾名詞が残ったものの，汎用的な字幕解析に適用するには語彙が不十分で

3. 2. 2 人物名詞の削除ある．そこで，3. 1節で述べたように，類義語辞書を表 5に示した基準は緩やかなため，これに従った抽

用いて語彙を拡張した．

出では，最下段に例示するように，本来は人物名詞で表 7に辞書の作成過程で得られた語彙数の推移を示

ある語が混入してしまう．これは，たとえば，格助詞

す．最終的に，7,908 件の場所・組織名詞が収集された．

「 へ」が抽出例では方向を示すのに対し，人物名詞混

3. 3 時相名詞収集

入例では目的格の人物を指すことに示されるように，

本節では，「 時相名詞」，すなわち，「 〜後」のように助詞の用法の多様性によるものである．このようにし時相を示す接尾名詞や「今日」のように単独で時相を
5電子情報通信学会論文誌 ’02/xx Vol. J85–D–II No. xx
表 6 抽出された場所・組織名詞（ 上位 30 件）
Table 6 List of extracted locational/organizational
nouns (Top 30).
順位
1
2
3
4
5
6
7
7
7
10
11
12
13
14
14

抽出された語
市
内
側
大会
県
市内
駅
政府
戦
問題
署
地方
区
大震災
国内

頻度
163
108
78
60
46
43
39
39
39
38
36
31
30
29
29

順位
16
16
18
19
20
20
22
22
24
25
25
25
28
28
28

抽出された語
会談
選
地裁
町
市場
間
地区
会
館
沖
会議
地域
村
場
軍

頻度
28
28
27
25
23
23
22
22
20
19
19
19
18
18
18

表 7 収集された場所・組織名詞の語彙の推移
Table 7 Number of collected locational/ organizational nouns.

新分類語彙表中語（分類段落数）（小分類項目数）
新分類語彙表外語
総語彙数

コーパス
からの抽出
674
764
318
91
765

人物名詞
の削除
607
697
307
89
696

新分類語彙表
による拡張
7,819
697
307
89
7,908

表 8 コーパスからの時相名詞抽出条件
Table 8 Temporal noun extraction rules.
語
RWC
形態素
京大形態素

抽出例

＊

「から」
「に」
「より」

［ 名詞-副詞-＊］［ 助詞-格助詞］［ 名詞-非自立-副詞可能-＊］［ 名詞-副詞的名詞］［ 助詞-格助詞］
ころから［ 名詞-副詞的名詞］［ 助詞-格助詞］

Table 9

順位
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15

表 9 抽出された時相名詞（ 上位 30 件）
List of extracted temporal nouns (Top 30).

抽出された語
ため
時代
中
間
前
時
ところ
うち
際
場合
上
直後
以来
日
後

頻度
465
145
128
123
117
116
79
65
54
47
46
45
43
40
31

順位
16
17
18
19
19
19
22
23
24
24
26
26
26
29
29

抽出された語
ほか
ころ
戦後
当時
時期
まま
とき
結果
今年
現在
度
直前
長期
以降
なか

頻度
30
27
25
24
24
24
23
22
20
20
16
16
16
15
15

表 10 収集された時相名詞の語彙の推移
Table 10 Number of collected temporal nouns.

新分類語彙表中語（ 分類段落数）（ 小分類項目数）
新分類語彙表外語
総語彙数

コーパス
からの抽出
136
213
104
20
156

新分類語彙表
による拡張
2,124
213
104
20
2,144

156 件の接尾名詞が抽出されたものの，汎用的な字幕解析に適用するには語彙が不十分である．そこで，3. 1
節で述べたように，類義語辞書を用いて語彙を拡張した．
表 10に辞書の作成過程で得られた語彙数の推移を示す．最終的に，2,144 件の時相名詞が収集された．

4. ニュース字幕の解析による辞書の性能評価
前章で作成した語義属性別接尾名詞辞書を用いて，示す普通名詞の収集手順と結果について述べる．

3. 3. 1 コーパスからの抽出
時相名詞は表 8に示す基準に従ってコーパスから抽

実際のニュース字幕を解析し，辞書の性能評価を行
なう．

4. 1 実 験 条 件

出した．ここでは，格助詞「 から」，「 に」，「 より」が字幕解析は，図 2に示した手順に従って行なった．本

時相を示すのに用いられることを利用した．また，表稿では，字幕領域検出と文字認識は目視と人手により8には記していないが，京都大学テキストコーパスに限って，［ 名詞-時相名詞］の形態素をあらかじめ付与

書き下し，形態素解析には日本語形態素解析システム

JUMAN [10] を用いた．JUMAN は形態素の境界とそされた全単語も併せて抽出した．

の属性または品詞を出力するので，ここでは解析対象

また，表 8の最下段にこの基準による抽出例を，表9に抽出された語の一部を頻度の高い順に列挙する．
3. 3. 2 類義語辞書による語彙の拡張
表 8に示した基準によるコーパスからの抽出により6の字幕の末尾が名詞であれば，各語義属性別接尾名詞
辞書と比較して解析した．
一方，JUMAN 自身も固有名詞辞書及び時相名詞辞書を内蔵しており，末尾に人名，地名，組織名の固有論文／テレビニュース字幕の語義属性解析のための辞書作成
表 11 作成した辞書による字幕解析結果（人物）：Nc ，Nm ，
No は各々正答，誤答，洩れの数を表す
Table 11 Result of personal caption analysis by thecreated dictionary: Nc ，Nm ，and No standfor numbers of correct, mistaken, and oversight answers, respectively.
提案手法による解析
JUMAN による解析
総合

Nc
210
33
243

Nm
54
45
99

No
—
—
62

適合率
79.6%
42.3%
71.1%

再現率
68.9%
10.8%
79.7%

表 12 作成した辞書による字幕解析結果（ 場所・組織）
Table 12 Result of locational/organizational caption
analysis by the created dictionary.
図 3 JUMAN と提案手法を組み合わせた解析処理
Fig. 3 Analysis process by combination of JUMAN
and the proposed method.

名詞が存在する字幕，及び一部の時相名詞に関しては提案手法による解析
JUMAN による解析
総合されなかった名詞のみを対象として提案手法により解析した．このような各辞書の利用手順について，図 3に示す．
実験に用いた字幕は約 370 分間のニュース映像に出現した 2,546 件である．なお，話題の冒頭のタイトル

Nm
491
12
503

No
—
—
127

適合率
38.5%
94.8%
51.3%

再現率
46.9%
33.6%
80.5%

表 13 作成した辞書による字幕解析結果（ 時相）
Table 13 Result of temporal caption analysis by thecreated dictionary.

JUMAN の出力結果を解析結果として優先的に採用し，JUMAN によって固有名詞とも時相名詞とも判定

Nc
307
220
527

提案手法による解析
JUMAN による解析
総合

Nc
142
17
159

Nm
221
0
221

No
—
—
11

適合率
39.1%
100.0%
41.8%

再現率
83.5%
10.0%
93.5%

各解析処理単独での性能を示し，再現率は，総合的結果の再現率に対する各解析処理の貢献度を示している．

など名詞句ではない字幕と，CG やフリップによる模式図などに現れる字幕については，実験対象から除外

適合率 =

正答数 (Nc )正答数 (Nc ) + 誤答数 (Nm )再現率 =正答数 (Nc )正答数 (Nc ) + 洩れ数 (No )した．これは，これらの字幕は直接画像内容を描写することが少ないためであり，これらは画像認識や自然言語処理により容易に弁別できる．
なお，評価の際の正解は第三者によって与えられた

4. 2. 2 考察

ものを用いた．複数の属性の可能性があると解析され実験の結果，いずれの語義属性においても高い再現た場合は，正解が含まれていれば正答と判断した．

率が得られた．このことは，画像処理など他の処理か

4. 2 実験結果と考察らの制約により，特定の語義の索引を求める際に重要以上の条件のもとに実験を行なった結果を示し，考な要素である．人物を示す字幕以外における適合率は，察を述べる．

本手法単体としても総合的にも全体に低かった．これ4. 2. 1 実 験 結 果

は，辞書作成時に不適格語が混入したためと，語義の「 提案手法に解析結果を表 11，12，13に示す．表中，多様性により提案手法では正しく解析できなかったた

よる解析」に示す数値は，図 3中の提案手法による解めと考えられる．

析処理の結果を，「 JUMAN による解析」に示す数値は

しかしながら，人物を示す字幕の解析については，

JUMAN による解析結果を示す．前述のように，末尾再現率，適合率のいずれにおいてもほぼ実用的な解析に人名，地名，組織名の固有名詞が存在する字幕，及性能が得られた．また，適合率については，同じ日本

び一部の時相名詞に関しては JUMAN により解析され語を扱った IREX の結果 [21] よりも値が低いが，再現る．
「 総合」は両者により解析された総合的結果を示す．

率については匹敵しうる値を示している．このことは，

以下のように定義される，適合率と再現率を評価尺より多くの情報を拾い上げ，過剰に存在するものは後度として用いた．各々の解析結果に対する適合率は，の画像処理や統合処理の際に取捨選択することを想定
7

電子情報通信学会論文誌 ’02/xx Vol. J85–D–II No. xx
表 14 誤答と洩れの原因（ 異なり数の比率を示す）
Table 14 Reasons of mistakes and oversights.
（ a）
（ b）
（ c）
（ d）
（ e）

原因
比率
作成した辞書中の普通名詞の語彙不足
44%
JUMAN 固有名詞辞書・時相辞書の語彙不足 39%
語義の多様性9%例）「小錦-関」（ 人物）と「箱根-関」（ 場所・組織）
JUMAN による形態素解析の誤り
6%例）○「 6 年-生」
（ 人物）→×「 6-年生」（ その他）
作成した辞書中の不適格語の存在
2%

表 15 人手で類義語辞書から分類項目を選択して作成した辞書による字幕解析結果（括弧内は表 11，12，13との比較）
Table 15 Result of caption analysis by manually created dictionary.

人物
場所・組織
時相

Nc
243
(±0)
534
(+7)
159
(±0)

Nm
93
(-6)
172
(-331)
29(-192)

No
62
(±0)
120
(-7)
11
(±0)

適合率
72.3%
(+1.2%)
75.6%(+24.3%)84.6%(+42.8%)

再現率
79.7%(±0.0%)
81.7%(+1.2%)
93.5%(±0.0%)

している，映像への索引付けという応用例においては，十分実用的な精度である．
また，JUMAN による解析では固有名詞と一部の時辞書から適切な分類項目を人手で選択した辞書（ 理想的な辞書）を用いた結果を，表 11，12，13の結果と比相名詞の属性解析のみしかできないが，提案手法と組較したものを表 15に示す．これは，提案手法を用いてみ合わせることにより，固有名詞を含む含まないにか

語義属性解析を行なった場合の性能の上限との比較をかわらず，末尾の名詞が普通名詞である名詞句につい示すものである．理想的な辞書を用いても正答数はほても解析できるため，再現率で 46%から 83%の範囲でぼ向上しないことから，原因（ a ）は頻度としては大解析性能が向上している．

きな問題になっていないことが分かる．一方で，誤答誤答と洩れの理由として，主に表 14に示すような 5通りのものが考えられる．

数は大幅に減少していることから，原因（ e ）が頻度としては大きな問題となっていることが分かる．また，原因（ a ）と（ e ）は作成した辞書の性能を直接反映

理想的な辞書を用いても洩れ（ No ）がほとんど改善さしたものである．しかし，原因（ a ）のうちの 4 割程度れないことから，不足語彙を補うためには，用いた類はより細かい形態素に分解されていれば正しく解析で義語辞書に未収録の語彙を補完せねばならず，提案手きたものである．このような場合への対処法として，法を用いてより大規模なコーパスからさらに語を抽出

現在の完全一致による照合ではなく，最長後方一致にすることが必要であることが示唆される．

よる照合を採用すれば良いと思われるが，逆に誤答を増やすおそれもある．原因（ e ）は，表 2，5，8に示し

5. む す び

た抽出条件が緩いために生じた不適格語の存在による

本稿では，ニュース映像の自動索引付けに必要とな問題と，類義語辞書を用いた語彙の拡張の際に混入しる，字幕の語義属性解析のための辞書作成の過程おた不適格語の存在による複合的な問題であるが，辞書よびその性能評価について述べた．具体的には，字幕を人手で修正することにより解消される．前者の問題（ 名詞句 ）の末尾の名詞（ 接尾名詞）に着目して，人による不適格語の多くは，抽出条件中で想定されたも物，場所・組織，時相のいずれを示すかを解析するたのとは異なる助詞の用法に起因して抽出されたため，めに，まず各語義属性を示す接尾名詞をコーパスからこの問題を解消するためには，コーパス中の形態素情抽出した辞書を作成した．その結果，人物名詞辞書に報に助詞の用法に関して記述されることを期待したい．

は 1,795 語，場所・組織名詞辞書には 7,908 語，時相名

また，後者の問題による不適格語の多くは，用いた類

詞辞書には 2,144 語，合計 11,847 語の語彙からなる辞義語辞書の分類方針と提案手法で必要とする分類が一書が得られた．同様の辞書を新分類語彙表の分類段落

致しないことによる問題であり，より分類方針の近いを人手で選択することにより作成することも考えられ辞書を採用することにより，改善が期待される．

るが，自動で作成することにより，人手で作成する労一方，原因（ c ）は語義を扱う際に直面する本質的力が省けるうえ，事例に基づく裏付けが得られ，またな問題であり，本手法のような表層的な解析手法では新分類語彙表非収録語を収集できる利点がある．ここ

容易に解決できず，原因（ b ）と（ d ）については，形では，人物名詞として 19 語，場所・組織名詞として 89

態素解析ツールの語彙及び解析性能の向上をまつしか語，時相名詞として 20 語の合計 128 語が非収録語とない．

して収集できた．

ここで，コーパスからの抽出を行なわずに，類義語
8

次に，実際のニュース字幕の解析に適用して提案手論文／テレビニュース字幕の語義属性解析のための辞書作成法を評価した．その結果，解析結果の適合率は低かっ[9]tion and visual feature matching of text region in

たものの，索引付けの際に重要となる再現率は高い値

video for conceptual indexing,” Proc. SPIE Conf.

を示し，実用性が示された．なお，理想的な辞書を用

3022: Storage and Retrieval for Image and Video

いた比較実験の結果でも，辞書の語彙不足が改善されず，索引付けの際に重要視される再現率を向上させる

Databases V, pp.368–379, 1997.
[10]

ために必要な類義語辞書非収録語の補完のためにも，提案手法を用いてより大規模なコーパスからさらなる語の収集を行なうことの必要性が示唆された．

[11]

なお，実際に作成された辞書の内容（ 該当分類項目
及び分類語彙表外語の一覧 ）については [5] を，本稿で作成した辞書を用い，図 1に示すような機構に基づ

S. Kurakake, H. Kuwano, and K. Odaka, “Recogni-

京都大学大学院情報学研究科知能情報学専攻言語メ
ディア 研 究 室 ，“日 本 語 形 態 素 解 析 シ ス テ ム JUMAN
第 3.6 版，” http://www-lab25.kuee.kyoto-u.ac.jp/nlresource/juman.html より入手，Dec. 1998．
京都大学大学院情報学研究科知能情報学専
攻 言 語 メ ディア 研 究 室 ，“京 都 大 学 コ ー パ ス
第 2.0 版，” http://www-lab25.kuee.kyoto-u.ac.jp/nlresource/corpus.html より入手，June 1998．

[12]

Y. Nakamura, and T. Kanade, “Semantic analysis

き，実際のニュース映像へ索引付けした結果についてfor video contents extraction –spotting by association

は [4] を参照されたい．

in news video–,” Proc. Fifth ACM Intl. Multimedia

謝辞 「『 分類語彙表』形式による語彙分類表（ 増Conf. (ACM Multimedia ’97), pp.393-402, Nov. 1997.

[14]

長瀬友樹，“形態素タイプを用いた日本語構文解析前処理，”第 41 回情処学全大 1S-6，vol.3，pp.109–110，Sep. 1990．
那須川哲哉，“文脈情報を利用したキーワード語義決定，”[15]

第 11 回人工知能学全大 17-1，pp.348–349，July 1997．
S. Satoh, Y. Nakamura, and T. Kanade, “Name-It:[13]補版）」[8] は，国立国語研究所との間のモニタ契約のもとに，「 RWC テキストデータベース」[2] は技術研究
組合新情報処理開発機構（ RWCP ）との間のライセン
ス契約のもとに使用した．

Naming and detecting faces in news videos,” IEEE

実験に用いた字幕の映像からの書き下しは，平博司
氏及び織田友恵氏の多大な労力の賜でり，ここに謝意

MultiMedia, vol.6, no.1, pp.22-35, March 1999.
[16]

B. M. Sundheim, “Named entity task deﬁnition, version 2.1,” Proc. Sixth Message Understanding Conf.

を表す．

(MUC-6), pp.317–332, Nov. 1995.

文
[1]

献

[17]

brock, “Informedia News-on-Demand: Using speech

安藤彰男，今井 亨，小林彰夫，本間真一，後藤 淳，清recognition to create a digital video library,” CMU

山信正，三島 剛，小早川健，佐藤庄衛，尾上和穂，世木寛之，今井 篤，松井 淳，中村 章，田中英輝，都木 徹，
宮坂栄一，磯野春雄：“音声認識を利用した放送用ニュース
字幕製作システム”，信学論（ D-II ），vol.J84-D-II, no.6,
pp.877–887，June 2001．
[2][3]

技術研究組合新情報処理開発機構（ RWCP ），“RWC テ
キストデータベース第 2 版，” July 1998．
堀 修，三田雄志，“テロップ認識のための映像からのロバストな文字部抽出法，” 信学論（ D-II ），vol.J84-D-II，no.8，pp.1800–1808，Aug. 2001．

[4]

I. Ide, R. Hamada, S. Sakai, and H. Tanaka, “Anattribute based news video indexing,” Proc. ACM
Multimedia 2001 Workshops –Multimedia Information Retrieval–, pp.70–73, Oct. 2001.

[5]

井手一郎，“映像への自動索引付けに関する研究 –統合

H. D. Wactler, A. G. Hauptmann, and M. J. Wit-

Tech. Rep. CMU-CS-98-109, Carnegie Mellon University, 1998.
[18]

H. D. Wactler, M. G. Christel, Y. Gong, and A. G.
Hauptmann, “Lessons learned from building a Terabyte digital video library,” IEEE Computer, vol.32,
no. 2, pp.66–73, Feb. 1999.

[19]

渡辺靖彦，岡田至弘，長尾[20]

れる テロップの 意味解 析 ，” 情処 学自然 言語処 理研報
96-NL-116，pp.107-114，Nov. 1996．
“付録 H：NE 定義，” IREX ワークショップ予稿集，pp.264–

眞，“TV ニュースで用いら[21]

273，Sep. 1999．
“付録 J：NE 評価結果，” IREX ワークショップ予稿集，pp.286–294，Sep. 1999．

（ 平成 13 年 8 月 24 日受付，12 月 13 日再受付）

メディア処理による索引付けとそのニュース映像への適用–，” 博士請求論文，東京大学大学院工学系研究科電気工学専攻，Dec. 1999．

[7]

井手一郎，山本晃司，浜田玲子，田中英彦，“ショット分類に基づく映像への自動的索引付け手法，” 信学論（ D-II ），vol.J82-D-II，no.10，pp.1543–1551，Oct. 1999．
加藤直人，浦谷則好，相沢輝昭，中瀬純夫，“英日機械[8]

翻訳における固有名詞処理，” 第 40 回情処学全大 2F-2，
pp.421–422，March 1990．
国立国語研究所，“「 分類語彙表」形式による語彙分類表[6]

井手 一郎 （ 正員）
平 6 東大・工・電子卒．平 8 同大学院工学系研究科情報工学専攻修士課程了．平 12 同
研究科電気工学専攻博士課程了．博士（ 工学）．同年より国立情報学研究所助手．自然言語処理，映像理解，統合メディア処理（ 増補版）［ 増補モニタ用電子化データ］，” March 1996．

9電子情報通信学会論文誌 ’02/xx Vol. J85–D–II No. xxに興味をもっている．平 7 第 51 回情報処理学会全国大会奨励賞受賞．人工知能学会，情報処理学会，IEEE
Computer Society，ACM 各会員．

浜田 玲子 （ 学生員）
平 10 東大・工・電子情報卒．平 12 同大
学院工学系研究科電気工学専攻修士課程了．
修士（工学）．現在同専攻博士課程在学中，
日本学術振興会特別研究員．平 12 第 63 回
情報処理学会全国大会奨励賞受賞．情報処理学会会員．

坂井 修一 （ 正員）
昭 56 東大・理・情報科学卒．昭 61 同大
学院工学系研究科情報工学専門課程了．工学博士．同年工業技術院電子技術総合研究所入所．この間平 3〜4 米国マサチューセッ
ツ工科大学招聘研究員，平 5〜6RWC 超並列アーキテクチャ研究室室長．平 8〜10 筑波大学電子・情報工学系助教授．平 10 より東京大学大学院工学系研究科助教授．平 13 より同大学院情報理工学系研究科教授．計算機システム一般，特にアーキテクチャ，並列処理，ス
ケジューリング問題，マルチメディアなどの研究に従事．平 2
情報処理学会論文賞，平 3 日本 IBM 科学賞，平 7 市村学術賞，
平 7ICCD Outstanding Paper Award など受賞．情報処理学会，IEEE，ACM 各会員．

田中 英彦 （ 正員）
昭 40 東大・工・電子工学卒．昭 45 同大
学院工学系研究科博士課程了．工学博士．
同年東京大学工学部講師．昭 46 同助教授．
昭 62 より同教授，現在同大学院情報理工学系研究科教授．この間昭 53〜54 ニュー
ヨーク市立大学客員教授．計算機アーキテ
クチャ，並列処理，人工知能，メディア処理，自然言語処理，
分散処理，CAD 等の研究に興味をもっている．著書「 非ノイマンコンピュータ 」，「 情報通信システム 」，共著書「 計算機「 ソフトウェア
アーキテクチャ」，「 VLSI コンピュータ I，II 」，
指向アーキテクチャ」．“New Generation Computing” 編集長．情報処理学会，人工知能学会，日本ソフトウェア科学会，
IEEE，ACM 各会員．

10