国立国語研究所学術情報リポジトリ
読み時間と情報構造について（ちょっとながめ）
メタデータ

言語: Japanese
出版者:
公開日: 2018-03-20
キーワード (Ja):
キーワード (En): Balanced Corpus of Contemporary
Written Japanese (BCCWJ)
作成者: 浅原, 正幸
メールアドレス:所属:

URL

https://doi.org/10.15084/00001496

言語資源活用ワークショップ2016発表論文集

読み時間と情報構造について（ちょっとながめ）
浅原 正幸 (国立国語研究所コーパス開発センター) ∗Between Reading Time and Information Structure(longer version)
Masayuki Asahara (National Institute for Japanese Language and Linguistics)
要旨
本研究では『現代日本語書き言葉均衡コーパス』に対して付与された，文の読み時間デー
タ『BCCWJ-EyeTrack』と，名詞句の定性などの情報構造アノテーションデータの対照分析を行った。日本語母語話者 24 人分のデータを線形混合モデルにより分析した結果，特定性(specificity)・有情性 (sentience)・共有性 (commonness) が文の読み時間に影響を与え，それぞれ異なったパターンの読み時間の遅延を引き起こすことがわかった。特に共有性においては
新情報 (hearer-new)・想定可能 (bridging) が識別可能なレベルで異なった。このことは，ある名詞句が言語受容者にとって新情報なのか想定可能なのかを読み時間データから推定することができる可能性を示唆しており，文書要約のユーザ適応などの応用に利用することが期待できる。

1. はじめに
情報構造は和文翻訳時の冠詞選択や文書要約において重要であるが，言語処理の分野ではあまり研究されてこなかった。
情報構造のうち定性 (definiteness) や特定性 (specificity) は，言語によっていずれかもしくは両方が名詞句の冠詞の選択に影響を与える。しかし，日本語をはじめとする冠詞のない言語の母語話者が産出する名詞句に対しては，それがどのような情報構造なのかを明らかにする必要がある。さらに，冠詞のない言語を，人間もしくは機械翻訳により，冠詞をもつ言語に翻訳する場合には，原言語の名詞句の情報構造を考慮する必要がある。
情報構造のほかの観点として，情報状態 (information status) と共有性 (commonnness) がある。情報状態は共参照関係に関連する概念で，先行文脈に出現しているか (discourse-old)
否か (discourse-new) を表すものである。一方，共有性は言語生産者側が想定する「言語受容者側がその情報を知っているか (hearer-old)，推定可能か (bridging)，そうではないか (hearer-new)」といった観点である。このうち，テキスト中の名詞句に対する推定可能性(bridging) について検証する Bridging reference (Asher and Lascarides 1998) は共参照関
係解析の分野で難しいとされている。書かれたテキストの表層情報のみで難しく，(Hou et al.

2013) の研究においては，タグ付けコーパスと世界知識を用いて bridging reference を解こう
∗ masayu-a@ninjal.ac.jp416

2017年3月7日-8日

言語資源活用ワークショップ2016発表論文集としている。このように，完全な世界知識を用いて完璧な文書理解を行うことも重要ではあるが，言語受容者側が彼らの知識のみでは推定不可能である新情報であることを検出することも，利用者志向 (user-oriented) の情報抽出や文書要約には必要であると考える。
一般に，統語・意味情報処理が完全に行われたとしても，テキストの表層のみから機械学習に基づき情報構造の推定を行うことは困難であろう。一方，人間の文処理機構において，情報構造が文処理速度の促進・阻害の双方に影響を与えられることが考えられる。本稿では，人間の読み時間に基づく情報構造の推定手法を確立するために，情報構造が人間の文処理時間のどのように影響を与えるかについて分析する。
日本人母語話者の読み時間データとして『現代日本語書き言葉均衡コーパス』(以下 BC-

CWJ)(Maekawa et al. 2014) に対して読み時間を付与した BCCWJ-EyeTrack (Asahara
et al. 2016) を用いる。同データに対して，情報構造アノテーション (宮内ほか 2017) を重ね合わせたうえで，線形混合モデルに基づく統計分析を行う。
結果，いくつかの情報構造について，読み時間の測定値に差が出ることを発見したので報告する。

2. 関連研究
最初に読み時間付与コーパス関連の先行研究について示す。Dundee Eyetracking Corpus(Kennedy and Pynte 2005) は英語とフランス語の新聞社説をそれぞれ 10 人の母語話者の読
み時間を視線走査装置を用いて記録したコーパスである。Dundee Eyetracking Corpus は特定の言語現象を仮定したものではなく，テキストに出現する自然な言語現象の中から探索的に研究することを目的として構築されている。例えば，Demberg and Keller (2008) は Gibson(2008) の Dependency Locality Theory や Hale (2001) の Surprisal Theory を検証している。このようなコーパスの存在は，被験者実験と統計的検証の分業にしたほか，統計的検証の再現可能性を可能にしており，Roland et al. (2012) は先行研究 (Demberg and Keller 2007)の結果がいくつかの外れ値により歪められたものであることを指摘している。
次に，情報構造関連の先行研究について示す。Götze et al. (2007) は言語理論と独立した情報構造アノテーション基準として，情報状態 (information status: given/accessible/new)・
話 題 (topic:

aboutness topic/frame setting topic) ・焦 点 (focus new-information fo-

cus/contrastive focus) に対するタグ集合を定義している。また，Prasad et al. (2015) はDiscourse Treebank (Miltsakaki et al. 2004) や PropBank(Palmer et al. 2005) に対するブリッジングのアノテーション基準について議論している。
最後に視線情報や読み時間に基づく言語分析や解析モデルについて示す。Barrett et al.

(2016) は視線のパターンに基づいた品詞タグ付け手法について提案している。Klerke et al.
(2015) は機械処理したテキストの文法性判断を視線情報に基づきモデル化する手法を提案している。Iida et al. (2013) は述語項構造アノテーションの作業者の視線走査情報を分析している。
我々の研究はこれらの先行研究と異なる立場をとる。均衡コーパスに対して，自然な設定での視線情報と，言語の専門知識に基づくアノテーションを重ね合わせることで，心理言語学的417

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言語資源活用ワークショップ2016発表論文集

表 1 Data format
列名

データ型

摘要

surfacetimelogtimemeasuresamplearticlemetadata orig
metadata
lengthspace
subj
setorderdependent
sessionN
articleNscreenN
lineN
segmentN
is first
is lastis second lastinfostatus
definite
specificity
animacy
sentience
agentivity
commonness

factorint
num
factorfactorfactorfactorfactorint
factorfactorfactor
int
int
int
int
int
int
factorfactorfactorfactorfactorfactorfactorfactorfactorfactor

出現書字形
読み時間
読み時間 (常用対数)
読み時間の種類
サンプル名
記事情報
文書構造タグ
メタデータ
文字数
文節境界空白の有無
実験協力者 ID
文節境界空白の呈示順係り受け関係
セッション順
記事呈示順
画面呈示順
行呈示順
文節呈示順
最左要素
最右要素
右から 2 つ目の要素
情報状態
定性
特定性
有生性
有情性
動作主性
共有

な統計的分析を行い，言語受容者の視線情報を含む読み時間と情報構造との対照分析を行う。

3. 分析手法
分析データとして BCCWJ-EyeTrack (Asahara et al. 2016) に情報構造アノテーション (宮内ほか 2017) を重ね合わせたもの (表 1) を用いる。以下，データの詳細について説明する。

3.1 読み時間データ
自己ペース読文法は，他の文節をマスクしたうえで 1 文節単位に逐次的に呈示する読み時間測定手法である。読み戻しができないために，文節単位の読み時間がそのままデータとなる (SELF)。視線走査法で取得したオリジナルのデータから文字の半角単位に Start Fixation

Time （注視開始時刻）と End Fixation Time （注視終了時刻）と Fixation Time （注視時間）を得る。このデータを国語研文節単位でグループ化しなおした注視順データを集計して，テキスト生起順データに加工する。テキスト生起順データは以下の 5 種類からなる。

• First Fixation Time (FFT)• First-Pass Time (FPT)

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言語資源活用ワークショップ2016発表論文集

表 2 Parameters of the linear mixed model for the self paced reading time (SELF) (logtime)
t value
Estimate Std. Error(Intercept)
2.893
0.062
46.51
length
0.102
0.002
42.31
space=T
0.003
0.004
0.86
dependent-0.0050.003-1.61
sessionN-0.021
0.022-0.94
articleN-0.0230.007-3.23
screenN-0.032
0.002-11.19lineN-0.0140.002-6.10
segmentN-0.0050.001-4.83
is first=T
0.047
0.006
7.19
0.040
0.008
4.71
is last=T
is second last=T-0.0110.005-2.11
space=T:sessionN-0.0190.044-0.43
is=discourse-old-0.0050.005-0.98
def=indefinite
0.004
0.015
0.30
spec=specific
0.044
0.016
2.78
spec=unspecific
0.001
0.010
0.16
ani=inanimate-0.0000.050-0.02
sent=insentient-0.1050.067-1.56
sent=sentient-0.0980.050-1.94
ag=both-0.0580.049-1.18
ag=neither-0.0040.007-0.69
ag=patient-0.0130.008-1.63
com=hearer-new
0.025
0.007
3.59
com=hearer-old-0.0200.009-2.11
com=neither
0.000
0.025
0.01
45 data points (0.69%) were excluded in the 3-SD trimming.

• Regression Path Time (RPT)• Second-Pass Time (SPT)• Total Time (TOTAL)
こ れ ら の 読 み 時 間 情 報 (time, logtime) に 対 し て ，出 現 書 字 形 (surface)・記 事 情
報 (sample, article)・文 書 構 造 (metadata orig, metadata) の ほ か ，出 現 書 字 形 文
字 数 (length)，文 節 単 位 の 空 白 の 有 無 (space)，実 験 協 力 者 ID (subj)，係 る 文 節 数(dependent)，実験協力者ごとの呈示順序 (sessionN, setorder, articleN, screenN,
lineN, segmentN) ，画面水平方向の位置 (is first,is last,is second first) を付与したデータを分析に用いる。係る文節数は BCCWJ-DepPara (Asahara and Matsumoto 2016)のものを用いる。
本研究では日本語母語話者 24 人分のデータを統計分析に用いる。データの詳細については(Asahara et al. 2016) を参照されたい。
3.2 情報構造アノテーション
情報構造は，BCCWJ の短単位について以下の情報を付与したものを用いる。基準の詳細については (宮内ほか 2017) を参照されたい。

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言語資源活用ワークショップ2016発表論文集

表 3 Parameters of the linear mixed model for the first fixation time (FFT) (logtime)
t value
Estimate Std. Error(Intercept)
2.151
0.078
27.32
length-0.0110.003-3.55
space=T-0.0030.006-0.61
dependent-0.0020.004-0.56
sessionN-0.0200.016-1.26
articleN-0.0090.004-1.94
screenN-0.008
0.003
-2.14
lineN
-0.0140.003-4.61
segmentN
0.002
0.001
1.65
is first=T-0.0000.009-0.03-0.0020.012-0.17
is last=T
is second last=T-0.0100.008-1.25
space=T:sessionN
0.040
0.032
1.25
0.008
-0.42
is=discourse-old-0.003
def=indefinite
0.021
0.020
1.01
spec=specific
0.039
0.022
1.79
spec=unspecific
0.017
0.014
1.22
ani=inanimate
0.119
0.083
1.43
sent=insentient-0.0050.103-0.05
sent=sentient
0.092
0.068
1.35
ag=both
0.060
0.069
0.87
ag=neither
0.009
0.009
0.93
ag=patient-0.001
0.012-0.14
com=hearer-new
0.003
0.009
0.38
com=hearer-old
0.016
0.013
1.25
com=neither
0.019
0.034
0.58
2 data points (0.03%) were excluded in the 3-SD trimming.

• 情報状態 (information status:speaker-new)
談話中に同一指示名詞句が出現した (discourse-old) か否 (discourse-new) か。既
存の共参照情報ラベルを見ながら判定する。想定可能 (bridging) は言語受容者側の判断として，共有性に委ねる。

• 定性 (definiteness:hearer-identify)
言語受容者が外延の示す実体を認識できる (definite) か否 (indefinite) か。

• 特定性 (specificity:speaker-identify)
言語生産者が外延の示す実体を認識できる (specific) か否 (inspecific) か。

• 有生性 (animacy)
名詞句が指示しているものが生きているか (animate) か否 (inanimate) かを述語を見ないで判定する。

• 有情性 (sentience)
名詞句が指示しているものが自由意志を持つ (sentient) か否 (insentient) かを述語項の対を見て判定する。

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言語資源活用ワークショップ2016発表論文集

表4

Parameters of the linear mixed model for the first pass time (FPT) (logtime)
t value
Estimate Std. Error(Intercept)
2.303
0.102
22.53
length
0.144
0.004
33.61
space=T-0.032
0.007-4.23
dependent-0.0050.006-0.89
sessionN-0.0410.028-1.46
articleN-0.001
0.009-0.19
screenN-0.023
0.005
-4.76
lineN
-0.0180.004-4.64
segmentN-0.0080.002-4.07
is first=T
0.068
0.011
5.94
0.021
0.015
1.40
is last=T
is second last=T
0.028
0.010
2.84
space=T:sessionN
0.062
0.056
1.11
is=discourse-old
0.005
0.010
0.50
def=indefinite
0.024
0.026
0.90
spec=specific
0.064
0.028
2.26
spec=unspecific
0.031
0.018
1.70
ani=inanimate
0.210
0.104
2.01
sent=insentient-0.0010.129-0.01
sent=sentient
0.194
0.086
2.25
ag=both-0.0500.087-0.57
ag=neither
0.014
0.012
1.19
ag=patient-0.0060.015-0.43
com=hearer-new
0.024
0.012
1.95
com=hearer-old
0.000
0.017
-0.03
com=neither
0.002
0.043
0.05
13 data points (0.24%) were excluded in the 3-SD trimming.

• 動作主性 (agentivity)
節レベルで動作主 (agent)・被動作主 (patient) になるかを判定する。従属節側と主節側の両方で検討するため，どちらも可 (both) も許す。

• 共有性 (commonness:hearer-new)
共有性は，言語需要者側が既知であると，言語生産者が想定している (hearer-old) か否 (hearer-new) かを判定する。談話上，世界知識を利用して想定可能 (bridging) である場合を許す。
読み時間の分析が文節単位であるために，文節内の最右要素の情報構造を文節を代表する情報構造として用いることとした。

3.3 統計処理手法
ま ず ，対 象 は 情 報 構 造 が 付 与 さ れ て い る 名 詞 句 の み と す る 。デ ー タ の 前 処 理 と し て ，metadata が {authorsData, caption, listItem, profile, titleBlock} のものを除外した。さらに視線走査実験結果の 0 (fixation がない対象) のデータポイントを除外した。この時点でのデータポイント数は SELF が 6444 件，FFT・FPT・RPT・TOTAL が 5268 件，

SPT が 2081 件である。

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2017年3月7日-8日

言語資源活用ワークショップ2016発表論文集

表5

Parameters of the linear mixed model for the second pass time (SPT) (logtime)
t value
Estimate Std. Error
0.164
14.099(Intercept)
2.318
length
0.015
0.007
2.101
space=T-0.0430.013-3.099dependent
0.001
0.011
0.175
sessionN-0.0300.019-1.5560.008-0.635articleN-0.005screenN-0.0200.008-2.497lineN-0.0130.007-1.821
segmentN-0.0090.003-2.564is first=T-0.0190.019-1.013-0.0610.029-2.103is last=T
is second last=T
0.015
0.017
0.864
space=T:sessionN
0.052
0.037
1.380
is=discourse-old
0.023
0.018
1.279
def=indefinite
0.022
0.046
0.471
spec=specific
0.000
0.049
0.010
spec=unspecific-0.0260.032-0.800ani=inanimate-0.0770.217-0.355
sent=insentient
0.243
0.252
0.965
sent=sentient
0.126
0.144
0.880
ag=both-0.1180.156-0.7570.021-1.083
ag=neither-0.023ag=patient-0.0450.027-1.655com=hearer-new
0.037
0.023
1.616
com=hearer-old-0.0130.030-0.4550.066-0.765com=neither-0.050
1 data point (0.04%) was excluded in the 3-SD trimming.

分析は常用対数時間に対して線形混合モデルに基づいて行い，最初に一度モデル化したうえで，標準偏差 ± 3.0 を超えるデータポイントを除外した。subj と article をランダム切片
として，次のような式に基づき分析を行った。なお，ランダム切片に対する係数の組み合わせ
によるモデル選択は行っていない。
logtime ~ space * sessionN + length + dependent+ is_first + is_last + is_second_last+ articleN + screenN + lineN + segmentN+ infostatus + definite + specificity + animacy+ sentience + agentivity + commonness+ (1 | subj) + (1 | article)

4. 結果
自 己 ペ ー ス 読 文 法 (SELF) と 視 線 走 査 法 (FFT,FPT,SPT,RPT,TOTAL) の 結 果 を 表

2,3,4,5,6,7 に示す。
ここでは情報構造以外の傾向について確認しておく。文字数 (length) が多くなれば読み時間が長くなる傾向，および，実験が進むにつれて読み時間が短くなる傾向 (articleN,

screenN, lineN, segmentN) がある。さらにレイアウト上，最左文節 (is first)・最右文

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2017年3月7日-8日

言語資源活用ワークショップ2016発表論文集

表6

Parameters of the linear mixed model for the regression path time (RPT) (logtime)
t value
Estimate Std. Error(Intercept)
2.188
0.118
18.48
length
0.120
0.004
24.79
space=T-0.0210.008-2.47
dependent
0.001
0.006
0.18
sessionN-0.0480.028-1.67
articleN
0.001
0.007
0.14
screenN-0.014
0.005
-2.50
lineN
-0.0120.004-2.69
segmentN-0.0140.002-5.91
is first=T
0.026
0.013
2.00
0.063
0.017
3.59
is last=T
is second last=T
0.030
0.011
2.65
space=T:sessionN
0.065
0.057
1.13
is=discourse-old-0.0030.011-0.30
def=indefinite
0.041
0.030
1.34
spec=specific
0.095
0.032
2.95
spec=unspecific
0.038
0.020
1.82
ani=inanimate
0.112
0.119
0.94
sent=insentient
0.248
0.150
1.65
sent=sentient
0.345
0.102
3.37
ag=both-0.0540.100-0.54
ag=neither
0.013
0.014
0.91
ag=patient-0.0000.017-0.01
com=hearer-new
0.001
0.014
0.09
com=hearer-old-0.0180.019-0.94
com=neither
0.042
0.049
0.86
43 data points (0.81%) were excluded in the 3-SD trimming.

節 (is last)・右から 2 番目の文節 (is second first) で読み時間が長くなる傾向がある。
視線走査法においては，文節単位に半角空白を置いたほうが読み時間が短くなる傾向がある。
一方，係る文節の数 (dependent) の効果は，対象を名詞句のみとした結果，有意差がなかった。

5. 考察
表 8 に結果のまとめを示す。0 は読み時間に有意差がなかったものである。+ は読み時間が増える傾向にあり，- は読み時間が減る傾向にある固定要因である（いずれも有意差あり: 1.96

< |t value|）。
定性 (definite) は読み時間に影響を与えることがない一方，特定性 (specificity) が，自己ペース読文法 (SELF) と視線走査法 (FPT, RPT, TOTAL) の読み時間を長くする効果がある
ことがわかった。
また，有生性 (animacy) は視線走査法 (FPT) の読み時間を長くし，有情性 (sentience) は，
視線走査法 (FPT, RPT) の読み時間を長く効果があることがわかった。日本語の文処理においては，他言語で言及される有生性よりも，日本語学で言及される有情性のほうが読み時間に影響を与えやすいことがデータから読み取れる。

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2017年3月7日-8日

言語資源活用ワークショップ2016発表論文集

表 7 Parameters of the linear mixed model for the total time (TOTAL) (logtime)
t value
Estimate Std. Error(Intercept)
2.500
0.105
23.69
length
0.135
0.004
30.44
space=T-0.0430.007-5.51
dependent-0.001
0.006-0.30
sessionN-0.0500.027-1.82
articleN-0.0000.009-0.09
screenN-0.037
0.005
-7.17
lineN
-0.0200.004-4.84
segmentN-0.0150.002-7.27
is first=T
0.061
0.011
5.16
-0.0070.016-0.49
is last=T
is second last=T
0.027
0.010
2.62
space=T:sessionN
0.062
0.054
1.14
is=discourse-old
0.009
0.010
0.89
def=indefinite
0.036
0.027
1.32
spec=specific
0.070
0.029
2.39
spec=unspecific
0.016
0.019
0.88
ani=inanimate
0.177
0.108
1.63
sent=insentient-0.0270.133-0.20
sent=sentient
0.130
0.089
1.46
ag=both-0.0250.091-0.28
ag=neither
0.006
0.013
0.50
ag=patient-0.011
0.015-0.70
com=hearer-new
0.030
0.013
2.34
com=hearer-old-0.0000.017-0.02
com=neither
0.033
0.045
0.74
5 data points (0.09%) were excluded in the 3-SD trimming.

さらに，共参照情報から得られる情報状態 (infostatus) は読み時間に影響を与えることがな
い一方，共有性 (commonness) については，言語受容者にとっての新情報 (hearer-new) が想定可能な要素 (bridging) に対して，有意に読み時間を長くする効果が自己ペース読文法と視線走査法 (TOTAL) に見られた一方，言語受容者にとっての旧情報 (hearer-new) が想定可能な要素 (bridging) に対して，有意に読み時間を短くする効果が自己ペース読文法に見られた。
最後に動作主性の差異は読み時間に影響を与えなかった。
このことから読み時間の差異により，特定性・(有生性・) 有情性・共有性について推定できる可能性があることがわかった。さらに，それぞれ読み時間の差異の出現傾向に違いがあることから，読み時間の測定値の組み合わせにより，各情報構造が推定できる可能性がある。

6. おわりに本研究では，読み時間と情報構造の対照分析を行い，名詞句の特定性・有生性・有情性・共有性について，読み時間の差異が出現することを確認した。
本研究では『現代日本語書き言葉均衡コーパス』に対して付与された，文の読み時間デー
タ『BCCWJ-EyeTrack』と，名詞句の定性などの情報構造アノテーションデータの対照分析

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表 8 Summary: reading time and information structures
Fixed Eﬀect
infostatus=discourse-old
definite=indefinite
specificity=specificspecificity=unspecificanimacy=inanimate
sentience=insentient
sentience=sentient
agentivity=both
agentivity=neither
agentivity=patientcommonness=hearer-new
commonness=hearer-old
commonness=neither(vs. discourse-new)(vs. definite)(vs. either)(vs. either)(vs. animate)(vs. either)(vs. either)(vs. agent)(vs. agent)(vs. agent)(vs. bridging)(vs. bridging)(vs. bridging)

SELF
0
0
+
0
0
0
0
0
0
0
+
0

FFT
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

FPT
0
0
+
0
+
0
+
0
0
0
0
0
0

SPT
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

RPT
0
0
+
0
0
0
+
0
0
0
0
0
0

TOTAL
0
0
+
0
0
0
0
0
0
0
+
0
0

を行った。日本語母語話者 24 人分のデータを線形混合モデルにより分析した結果，特定性(specificity)・有情性 (sentience)・共有性 (commonness) が文の読み時間に影響を与え，それぞれ異なったパターンの読み時間の短縮・延長を引き起こすことがわかった。特に共有性においては新情報 (hearer-new)・想定可能 (bridging) が識別可能なレベルで異なった。このことは，ある名詞句が言語受容者にとって新情報なのか想定可能なのかを読み時間データから推定することができる可能性を示唆しており，文書要約のユーザ適応などの応用に利用することが期待できる。
謝辞

本研究は JSPS 科研費 基盤 (B) 25284083 「言語コーパスに対する読文時間付与とその利用」の助成を受けました。
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