場・時・人に着目した物語のシーン分割手法
小林 聡
島根大学 総合情報処理センター

skoba@ipc.shimane-u.ac.jp
プロップに代表される、構造主義における物語の構造分析の研究では、登場人物に重点を置いて分析がなされていた。しかし 、物語の構造分析の基礎といえるシーン分割についての計算機を利用した研究は、従来の場所と時間によるシーンの定義に沿って行なわれており、両者には齟齬がある。構造主義における物語の構造分析によって得られた知見を有効に利用するためには、両者の齟齬を解消する必要がある。本研究では、その端緒として、場所、時間、登場人物に着目し 、物語のシーン分割を試みた。作成したシステムにより、物語に現われる場所、時間、登場人物を示す語句を推定し 、それらの文間の異り数に基づいてペナルティを求め、ある文境界がシーン境界の候補となるか否かを判断した。その結果、F 尺度の最高値で、調査用データでは 54 、評価用データでは56 という結果を得た。

Scene Segmentation Method for Folktales basedon Place, Time and Cast
Satoshi KOBAYASHI
General Information Processing Center, Shimane University
Structural analysis of stories in structuralism, represented by Plopp, focused on characters.
However, most scene segmentation methods performed by computer are based on traditional
place and time scene definitions. There are mismatches between them. To use the resultsof analysis in structuralism, we need a bridge between them. As the first step, the author
attempted scene segmentation for folktales based on description of place, time and cast. The
scene segmentation system estimated words that designated place, time or cast. Then the system
calculated penalty from differences of words for place, time and cast between sentences. After
that, based on the penalty, the system judged a sentence boundary appropriate as a sceneboundary. As a result, the system achieved 54 for the training set and 56 for the test set inF-measure.

1

はじめに人間がどのような方法で、またどのような形式で世界を理解しているのかを知ることは、人工知能やその他の研究領域において重要な課題である。対して、民表 1: バルトの機能体
機能体:機能体:枢軸機能体: 物語 (または物語の断片) の真の蝶番となるもの。それが指示する行為が、物語内容の続きに対して、因果的な二者択一を開始 (または維持、または閉止) するもの。

俗学もしくは神話学においては、神話などを含む説話には、人々の世界観が現れているという考え方がある。
ならば 、人間が説話を、方法、形式両面からどのように理解するのかを研究することは、すなわち人間がど

触媒: 蝶番をへだてている物語空間を《埋める》だけのもの。のように世界を理解しているのかを知る端緒となる。
そのためには、計算機を用いたモデルの検討が有用で指標:
指標: ある性格、ある感情、ある雰囲気 (たとえば疑惑のそれ ) 、ある哲学に関係する固有の意味での指標。

あろう。
ここで、世界を理解する際に重要と思われる能力の一つを、バルトにならい仮に「分節」化する能力と呼情報提供子: 同定し 、時間的空間的に位置づける役目を果たす情報。

ぶ [1]。これは、体験や記録を意味的あるいは内容的な視点を持って、何が一まとまりのモノゴトであり、何が別個のモノゴトであるかを認識・識別する能力であるとする。この、「 分節」化する能力とは 、単に体験

なお、ここでいう「機能」とは、プロップは以下のようなものと定義している。

や記録を分割する能力ではない。分割は必要ではあるが 、分割された単位が上位の単位から見てどのような位置や役割あるいは意味を持っているのかを認識・識別し 、また分割された単位間の関係を理解することにより、体験や記録は「分節」化がなされ 、また個々の単位は「分節」となると考える。この際、記録からの重要箇所の抽出や要約などの技術の応用も可能であろう [2]。

〔そこで、ここでは〕機能という用語を、登場人物の行為で、しかも、筋=出来事全体の展開過程にとって当の行為がもちうる意義〔位置〕という観点から規程された登場人物の行為、というふうに解することにします。
また、グレマスは、物語は登場人物間の相互作用によって表わすことができるとし 、6 種類の登場人物をまた、物語の構造分析に関する研究には、プロップ用いた行為項モデルとして、それを示している。[4]。に始まり、グレマスやバルトらによる、構造主義におバルトは「物語内容のある種の線分を単位に変えるける一連の研究がある。のは、その線分の機能的性格である」と述べ、表 1 のプロップはロシアの魔法昔話を基に、一般に「プロッような一連の機能体等を提案している [1]。バルトの枢プのファンクション 」と呼ばれる、物語において継起軸機能体は、言わば行為あるいは出来事であるが 、そする出来事の列を登場人物の機能 (ファンクション ) にのような行為を行なう者という捉え方をすれば 、ほぼ着目して整理したものを示している [3]。プ ロップは登場人物に言及しているとみなせる。

「プロップのファンクション 」を求めるあたって、以下のような仮定を置いている。

このように、プロップに端を発っする、構造主義における物語の構造分析の研究は、多くが登場人物ない1. 昔話の恒常的な不変の要素となっているのは、登場人物たちの機能である。そし登場人物の行為に着目し 、物語の単位等を提唱しての際、これらの機能が、どの人物によっ対して、演劇や映画、TV ド ラマ等の考え方に則して、またどのような仕方で、実現されるた、物語の単位の捉え方がある。これは一般にシーンかは、関与性を持たない。これらの機能あるいは場面と呼ばれる。Stam らは 、シーンを以下が 、昔話の根本的な構成部分である。のように定義している [5]。

2. 魔法昔話に認められる機能の数は、限られている。

いる。

シーン (SCENE) — 裂け目や中断がないと感じられる空間・時間的な継続性。

プロップあるいは他の構造主義における物語研究者
表 2: シーン境界の基準によるものと異なり、登場人物はここには表われていない。つまり、プロップらによる物語の構造分析の研究と、従来のシーンの概念あるいはシーン分割手法とでは、登場人物に着目しているか否かの点において齟齬がある。
しかし 、例えば「プロップのファンクション」と物語とを対応させる等、構造主義における物語分析によって得られた知見を工学的に利用することを考えると 、物語のシーン等も登場人物を考慮し 、例えば「プロップのファンクション 」に対応した形で分割がなされる条件
使用
a: 舞台によるもの
a-1: 場所 (舞台) が変更される箇所○
a-2: 舞台の状態が変化する箇所
×b: 時間によるもの
b-1: 物語中の時間が不連続となる箇所○
c: 登場人物によるもの
c-1: 舞台上にいる人物に増減が生じる箇所○
c-2: 物語の中心として語られている人物が○変わる箇所
d: 語り手の視点によるもの
d-1: 読み手に対しての状況説明の開始点・終了点 △d-2: 物語のまとめ (含むエピローグ ) や、△
訓示の開始点・終了点のが望ましい。
そこで本研究では、計算機による物語理解のために物語を「分節」化すること、およびプロップに端を発っす

表 3: 登場人物の定義

る構造主義における物語分析によって得られた知見の

a: セリフがある者
b: 他の登場人物や舞台を対象にした行動を起こしている者

工学的応用の端緒として、場所、時間、登場人物に基づいて物語のシーン境界を推定する予備実験を行なった。

2

実験

2.1

準備

本研究では、物語として日本の昔話を対象とした [6]。の概念として有効と思われる概念情報を、NTT 日本語
彙体系 CD-ROM 版を用いて付加している [9]。NTT
日本語語彙体系 CD-ROM 版の検索には 、EB ライブ
ラリ [10] と RubyEB[11] を用いている。

掲載された 101 話の内、80 話を用いて、表 2 に示す
シーン境界の基準、および表 3 に示す登場人物の定義を求めた。表 2 の「使用」欄に○印が付いているもの
が 、本研究において考慮した基準である。ただし 、今回の実験では表 3 の条件は使用していない。

2.2

場・時・人候補語句の抽出

次に、場所、時間、登場人物の候補となる語句の抽出を行なった。

また、これらの基準の妥当性を確かめるため、2 名

まず場所を示す語句については、助詞のついた名詞の被験者により、これらの基準に基づいてシーン境界から、準備の段階で場所に関する概念を含む語句であラベルを人手により与え 、ラベルの一致率を求めた。

るとされたものを場所候補とした。

その結果を表 4 に示す。物語 b で一致率が低いが 、これは登場人物の入れ替わりが頻繁であったため、どのタイミングで区切りとするかの判断にズレが生じたも

表 4: シーン境界ラベル一致率のと思われる。しかし 、シーン境界の基準としては概区切箇所ね妥当であると判断した。

一致率一致不一致[%]

シーン境界の推定に関する実験には 、この 80 話の物語 a240100

内の 11 話を調査用として、この 80 話以外の 4 話を評物語 b18675

価用として用いた。

物語 c30294

シーン境界の推定に先立ち、物語テキストの形態素解

物語 d42295

析および構文解析を行なった。形態素解析には JUMAN

平均——91ver. 5.1[7] 、構文解析には KNP ver. 2.0 を使用した[8]。また、名詞および一部の動詞については、場所等時間を示す語句については、名詞のうち、準備の段付きの和を最終的なペナルティとした。例えば 、3 つ

階で時間に関する概念を含む語句であるとされたもの、を組み合わせる場合は以下のようになる。なお、このおよび接続詞等の手がかり語を時間候補とした。

際、場所候補、時間候補、登場人物候補に関するペナ

なお、JUMAN/KNP において相対名詞とされる語ルティは正規化している。

については、場所候補にも時間候補にもなりうる。今回は、相対名詞に先行する語句およびその品詞や活用ペナルティ最終情報に基づき、それらの相対名詞を場所候補とするか、=0.13 ∗ ペナルティ場所 +0.55 ∗ ペナルティ時間 +時間候補とするかを決定した。
登場人物を示す語句については、助詞「が 」あるい

0.32 ∗ ペナルティ登場人物

は「は」が続く語句、および人に付く接尾辞 (「さま」
このような方法によって得られたシーン境界の結果等) が続く語句を登場人物候補とした。ただし 、名詞の概念として抽象的なものを示す語句や時間を示す語を表 6 に示す。
なお表中の「改良」とは、上記方法によりシーン境句、また形式名詞等は登場人物候補から除いた。
なお、場所候補、時間候補、登場人物候補のいずれ界と推定された箇所に対して、場所候補、時間候補、も、一度抽出を行なったのちに再度物語テキストを走登場人物候補の少なくとも 1 つが空でない 2 文前、も査し 、先に抽出から漏れた各々の候補を抽出している。

しくは直前のシーン区切の近い方から各プールを再構

この結果の、場所、時間、人物に関する語句の、の築し 、ペナルティを再計算してシーン境界であるかをべ出現数に対する抽出性能を表 5 に示す。F 尺度で 、推定しなおした結果である。
また「時&人 (2) 」は、処理対象となった各文におい場所候補については 72 程度、時間候補と登場人物候補については 86 程度の性能となっている。て、直前のシーン境界から各々のプールを構築し 、時間と登場人物のみに対してペナルティを計算し 、そのペナルティに基づいてその文がシーン境界であるかを

2.3

シーン境界推定実験

以上のような各候補の抽出結果に基づき、物語のシーン境界を推定する実験を行なった。
基本となる推定方法は以下のようなものである。
まず、シーンの開始文から、場所候補、時間候補、登場人物候補の語句を、各々のプールに蓄積する。各々のプール内の候補は、各々の候補が空でない二文分保持される。また、処理対象となる新しい入力文毎に 、その文に含まれる場所候補、時間候補、登場人物候補の語句と、各々のプールに含まれる語句との異なり数に基づいてペナルティを計算する。特に、時間については、接続詞等の手がかり語が出現した際にもペナルティを与えている。また登場人物については、既知/未推定した結果である。
「改良 (2) 」は、処理対象となった各文において、直前のシーン境界から各々のプールを構築し 、時間と登場人物のみに対してペナルティを計算し 、一旦シーン境界の推定を行なう。その後に 、シーン境界候補の前後各 1 文の登場人物候補を比較し 、両者に同じ候補が特定の助詞を伴なって現れている場合には、そこをシーン境界候補から除いた結果である。
結果として、シーン境界推定の性能は 、場所候補、時間候補、登場人物候補を個別に利用した場合、F 尺度でおおむね 45 程度となった。また、場所候補、時間候補、登場人物候補のうちの 2 つを組み合わせた場合、F 尺度でおおむね 47 程度となった。3 つを組み合わせた場合、F 尺度で 53 程度となった。

知によってもペナルティを変えている。これらの、ペナルティを与える条件やペナルティの値は経験的に決定した。結果として得られるペナルティが閾値を越えていれば 、入力文が新しいシーンの冒頭であると推定する。

3

考察
対象が異なるため今回の結果とは単純には比較できないが 、場所候補、時間候補、登場人物候補の 3 つをまた、場所候補、時間候補、登場人物候補について組み合わせた結果は、F 尺度で、福田ら [12] の結果よのペナルティを 2 つ、あるいは 3 つ組み合わせてシーり高いが、柴田ら [13] の結果より低い値となっている。

ン境界を推定する場合には、各々のペナルティの重み表 5: 語句抽出性能
対象
場時
人

正解
263262629

脱落
50746

挿入14170146

調査用
Recall
84.0
97.4
93.2

Precision
65.1
78.981.2

F 尺度73.4
87.2
86.8

正解
84
75
161

脱落
64
7

挿入
61
21
45

評価用
Recall
93.3
94.9
95.8

Precision
57.9
78.1
78.2

F 尺度
71.5
85.7
86.1

表 6: シーン境界推定性能
条件
場
時
人場& 時
場& 人時& 人時&人 (2)場& 時& 人改良
改良 (2)

正解
76
78
96
83
102
111
117
101
101
115

脱落
91
89
71
84
65
56
50
66
66
52

調査用データ (11 話)
挿入 Recall Precision
158
45.5
32.5
92
46.7
45.9
180
57.5
34.8
105
49.7
44.1
170
61.1
37.5
143
66.5
43.7
151
70.1
43.6
107
60.5
48.6
103
60.5
49.5
146
68.9
44.1

F 尺度
37.9
46.343.3
46.8
46.5
52.7
53.8
53.9
54.4
53.7

正解
27242925333538312938

脱落
2427
2226
181613202213

評価用データ (4 話)
挿入 Recall Precision
47
52.9
36.5
28
47.0
46.2
3956.942.6
3349.0
43.1
56
64.7
37.1
4468.644.3
4774.544.7
3560.8
47.0
34
56.9
46.0
4674.5
45.2

F 尺度
43.2
46.6
48.7
45.9
47.1
53.8
55.9
53.0
50.9
56.3

今回、場所等の候補となる語句の異なり数に基づいより、分割位置を推定する。だが 、物語の場合、場所てシーン境界を推定する方法を試みた。これは、新しや時間に関する語彙が提示されるのはそれらに変化がい文を処理対象とした場合に、前の文に現われていなあった場合の一度のみであること、登場人物の人数はい場所等を示す語句が現われても、それだけではシー限られていること、あるいは記述が簡潔であるというン境界と判断することはできないためである。そのよ特徴がある。そのため、Text Tiling 法は今回の物語うな条件を念頭に、一つの方法として試みた。しかし 、のシーン分割に適しているとは言えないと判断した。

この手法では、今後の研究に必要と思われる性能は得物語を対象としたテキストの分割に関しては、今らられなかった。

による研究がある [15]。今らは、物語テキストの段落十分な性能が得られなかった理由の一つとして、挿番号、文番号、場所に付与された番号を用い、クラス入誤りが多いことが挙げられる。今後、挿入誤りを減タリングによりシーン分割を行なっている。システム

らすことでの性能向上が検討課題である。の出力を人間が評価した結果、シーン区切りの 90%がなお、本実験では、表 2 の d の項目にあたる条件は、妥当であるという評価を得ている。

シーン境界推定の基準に明示的には取り入れていない

福田らは、話し言葉の書き起こしテキストの話題分が 、調査用データでは d にあたる箇所 30 箇所中 20 箇割において、F 尺度で 45 という結果を得ている [12]。

所 (67%) が 、評価用データでは 8 箇所中 5 箇所 (62%)

柴田らは、料理教示発話を対象として話題分割を行が検出されている。

ない、F 尺度で 72 という結果を得ている [13]。
加藤らは、レストラン検索対話を対象とし 、対話の4関連研究
テキストを分割する代表的な手法としては、Hearstによる Text Tiling 法が挙げられる [14]。TextTiling 法
では窓内における語彙の重なり尺度に基づく類似度に構造を求める手法について報告している [16]。
馬場らは、WWW 上に公開されている小説から、人名辞典を用いて、人物抽出を行なっている [17]。
三宅らは、BMCL 法を提案し 、「星の王子さま」のストーリ・マップを表わす意味ネットワークを構築している [18]。
物語の生成に関しては、筆者は、手続き的なプロット作成ツール “scena1” を公開している [19]。
藤田らは、登場人物に着目した物語生成を検討している [20]。
また、佐久間らは、プロップのファンクションを利用した、物語作成支援システムを検討している [21]。

5まとめ
本研究では、計算機による物語理解のために物語を「分節」化すること、および構造主義における物語の構造分析により得られた知見を工学的に利用するための研究の端緒として、場所、時間、登場人物に基づいたシーン境界推定手法を予備実験として試みた。結果として、場所、時間、登場人物についての語句の文間での異なり数に応じたペナルティに基づく方法により、F 尺度で、調査用データで 54 、評価用データで 56 という結果が得られた。
今後、本研究の結果をベースラインとし 、場所候補、時間候補、登場人物候補の語彙ないし概念によりペナルティを変える、あるいは文としての意味および文間の関係を考慮に入れる等の方法によってシーン境界推定の性能の改善を試みる。また、得られたシーン等と「プロップのファンクション」や登場人物等の対応付けを行なうことを前提に、シーン等の内容の要約ないし[5] Robert Stam, Robert Burgoyne, Sandy FlittermanLewis, “New Vocabularies in Film Semiotics”, England, Routledge (1992). [ロバート・スタム, ロバート・バーゴ イン , サンディ・フリッタマン =ルイス, 「 映画記号論入門」, 丸山 修, エグリントンみか , 深谷 公宣,森野 聡子 訳, 松柏社 (2006).][6] 川内 彩友美, “決定版 まんが日本昔ばなし 101”, 講談社 (1997).
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http://nlp.kuee.kyoto-u.ac.jp/nl-resource/knp.html[9] NTT コミュニケーション科学基礎研究所, “日本語語彙体系”, 岩波書店 (1999).
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第 11 回 年次大会予稿集, pp. 317-320 (2005).

は抽象化に関する研究を行なう。

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