2023年度日本認知科学会第40回大会

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単語分散表現を用いた概念の数量的意味の獲得
Acquiring quantitative meaning of concepts using distributed
word representation
佐々木 康佑 † 西川 純平 † 森田 純哉 †Kosuke Sasaki, Junpei Nishikawa, Junya Morita†

静岡大学

Shizuoka University
sasaki.kosuke.19@shizuoka.ac.jp

概要

著者らは，上記のような仮説は，近年主流となって人間の思考は身体動作と結びつく．この結びつきのいる深層学習ベースのボトムアップなジェスチャー生

現から多次元の数量的意味を抽出する手法を提案する．なぜなら，コミュニケーションにおける人間の身成（例えば [5]）によって検討することは困難と考え詳細を明らかにするために，本研究では，単語分散表

体動作は，会話の制御を含む多様な機能を持ち，心的る．本手法は，単語分散表現のベクトル空間に，大き表象の影響は埋没してしまうためである．

さ/速さ/丸さの軸を定義し，その軸に基づいて単語のデータによらない仮説ベースのジェスチャー生成をイメージを生成する．この提案手法を検証するオンライン調査を実施した．その結果，記号と数量の変換機実現するためには，単語に含まれる記号的意味（思キーワード：単語分散表現（Distributed word rep-する仕組みを考案する必要がある．この点に関して，考における表現）と数量的意味（身体的表現）を変換構を持つ人工物の開発可能性が示唆された．

Grand ら [6] は単語分散表現を用いて文脈依存の関係resentation）， ロボット工学（Robotics）

1.

を抽出する手法を提案した．これにより，大きさや危はじめに険性などの意味的特徴に従って様々な単語を分類し，Lakoff and Johnson [1] によると，人の言語の大部人間の認識との整合を確認した．さらに著者ら Grand分はメタファーを通して形成されている．つまり，人らの手法を単語の大きさの意味に適用し，ロボットのが新たな状況（ターゲット）に直面した際，その状況動作を生成させる実験を実施した [11]．と類似した過去の経験（ソース）を利用することで，本研究では上記の先行研究 [11] を発展させ，身体動状況へのラベル（単語）を付与する．逆にいえば，人作と結びつく多元的な数量の抽出に取り組む．身体運のソースとして存在する．そして，単語のソースの連る．ラバン理論は人間の心理状態と身体動作の相関関身体的経験が存在するとされる．このような身体経験働きをエフォートと呼ぶ．エフォートは「重さ」「時間が利用する単語の多くには，その語源がメタファー

動の多元性に関しては，ラバン理論 [4] を参考に考え鎖を遡った先に，環境との相互作用の中で蓄積された係を規定する理論であり，身体動作の元にある内的なからの概念への写像をプライマリーメタファーという．
心的表象を身体によって表すプライマリーメタフ

間」「空間」の 3 つのパラメータで構成される．本研

究ではこれらのパラメータを参考に，「大きさ（重さ）」

ァーは，アイコニックジェスチャーの形で人間の会話「速さ (時間）」「丸さ（空間）」の 3 つの次元が単語う発話をした際，話者の有する夢の大きさに応じて，説を提起する．そして，これらの各次元に対して人間に自然に出現する [3]．例えば，「私には夢がある」とい手が広がる状況を考えることができる．このジェス
チャーにおいては，夢の大きさが，話者の身体構造に分散表現のベクトル空間に埋め込まれているという仮が一般的に単語に付与するイメージを「大きさイメージ」「速さイメージ」「丸さイメージ」と呼ぶことにより規定される空間に写像されている．Margaux andする．

Stacy [2] は，このような隠喩的なジェスチャーにより，話者の思考が促進されることを示した．この知見

2.

提案手法

1 章にて，単語分散表現のベクトル空間には「大きさ」や「速さ」，「丸さ」に関する数量的イメージが埋を拡張し，著者らは，話者の有する心的表象を身体動作に埋め込むことが，意味の伝達を伴う人間的な人工め込まれているという仮説を提起した．この仮説に物のコミュニケーションを生起させると考える．

511

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P2-0583.

実験:「大きさ/速さ/丸さイメージ」の生成「大きさ/速さ/丸さイメージ」の生成を行うことで，1 章に示した仮説を検証する．まず，単語の大きさ/速さ/丸さに関する人間の認識を抽出するアンケート調査を実施し，その結果を用いて，「大きさ/速さ/丸さの指標」を生成する．

図 1: 「大きさイメージ」の生成例

3.1

従って「大きさ/速さ/丸さイメージ」を生成するため

3.1.1には，単語のベクトル空間における軸（指標）を定義方法

分散表現モデル・シソーラス

本研究では分散表現モデルとして，鈴木ら [7] によっする必要がある．以下，多次元ベクトル空間から「大て開発された日本語 Wikipedia エンティティベクトルきさ/速さ/丸さの指標」を抽出し，任意の単語に対すを用いた．このモデルは，word2vec[8] によって構築る「大きさ/速さ/丸さイメージ」を取り出すまでの処された学習済みモデルである．word2vec は，BERT[9]理を示す．なお，処理の流れを簡潔にまとめたものをなど，近年に開発された分散表現モデルに比べて軽量

図 1 に示す．

であり，リアルタイム性を求められる身体イメージの単語分散表現の多次元ベクトル空間から単語の指標生成を考えた上で有効と考えた．

を構成する手法は，Grand ら [6] の手法に従う．この手法では，例えば大きさの指標を検討する際，「大きい」と「小さい」の両極からなる軸上の値を大きさの指標ととらえる．両極を定義するには，分散表現空間上の「大きい」と「小さい」の座標を抽出すればよい．
しかし，これらの単語には，形容詞であることに由来する余剰な意味が備わる．そういった余剰な意味を除さ ら に ，本 研 究 で は ，類 義 語 の 選 定 に 日 本 語
WordNet[10] を 用 い た ．日 本 語 WordNet を 用 い て得られた，各指標の極の単語の synset から日本語
Wikipedia エンティティベクトルに含まれない単語を削除した．また，属する類義語の存在しない synset も削除した．これらの処理の結果，「大きい」の synsetは 23 個，「小さい」の synset は 13 個となり，全ての外するために，本研究では単語分散表現の中で，「大き組み合わせは 23 × 13 = 299 通りとなった．
「速い」のい/速い/まっすぐ」「小さい/遅い/丸い」と同様の役

synset は 5 個，「遅い」の synset は 2 個となり，全て割を有する類義語集合を定義する．そして，それら類の組み合わせは 5 × 2 = 10 通りとなった．
「まっすぐ」

義語集合の平均ベクトルを計算することで極座標を定める．

「大きい/小さい」，「速い/遅い」，「まっすぐ/丸い」の類義語集合は人力で構成されたシソーラスを参照することで定めることができる．通常，単語は多義的であり，複数の意味を有する．単語の類義語は，それらの意味ごとに集合 (synset) として定義される．これらの synset は 1 個，「丸い」の synset は 3 個となり，全ての組み合わせは 1 × 3 = 3 通りとなった．これら全ての組み合わせに対して，「大きさ/速さ/丸さ」それぞれで指標を算出した．

3.1.2の synset から，人間の認識と整合する極座標を定める

ために，人間に対する調査から得られる大きい単語，小さい単語の距離を最大化させる synset の組み合わせを求める．この差分が大きければ大きいほど，人間アンケート調査

人間の認識と整合する「大きさ/速さ/丸さの指標」を定義するために，オンライン調査によって，人間が認識する大きい/小さい単語，速い/遅い単語，直線的/曲線的な単語の集合を取得した．大きさに関するの認識と同様に単語を判別できることが示される．そして，「大きさ/速さ/丸さの指標」と入力単語のベクトルのコサイン類似度を「大きさ/速さ/丸さイメージ」と定義する．

調査は先行研究 [11] において行っており，今回は速さと丸さに関する調査を行った．回答者は，クラウド

ソーシングサイト Lancers にて募集した 100 名であった．単語のカテゴリとして，生物，無生物，無形概念を設定した．設問は「あなたが速い/直線的もしくは遅い/曲線的と思う生物/無生物/無形概念を 5 個挙げ

512

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表 1: 各指標の単語数一覧

指標
ベクトルに含まれる単語数大きい/速い/直線的な生物
小さい/遅い/曲線的な生物
大きい/速い/直線的な無生物
小さい/遅い/曲線的な無生物
大きい/速い/直線的な無形概念
小さい/遅い/曲線的な無形概念

「大きさ」
828
62
83
117
150
188
228

「速さ」
1210
118
106
112
242
267
365

「丸さ」
1499
183
185
209
264
309349図 2: アンケートにより得られた単語群と各指標との表 2: 各アンケート設問に対して得られた回答（上位

コサイン類似度（大きさ/速さ/丸さイメージ）の平均5 単語）．括弧内の数字は回答頻度を示す．
大きいゾウ (85)
クジラ (68)
キリン (60)
クマ (25)
カバ (19)大きい

小さい
アリ (74)
ミジンコ (33)蚊 (31)
ダニ (30)
ノミ (23)小さい
東京スカイツリー (45)
砂 (26)
富士山 (35)
ビーズ (20)
東京タワー (29)
針 (26)
エベレスト (22) マイクロチップ(15)
ピラミッド (18)
ネジ (14)大きい
宇宙 (36)
愛 (18)
夢 (17)
心 (16)
海 (15)

小さい
心 (13)嫉妬 (9)
妬み (7)
見栄 (6)点 (5)値（エラーバーは標準誤差）

生物
速い
遅い
直線的
曲線的
チーター (94)
カメ (78)キリン (37)
ヘビ (46)
馬 (32)
ナマケモノ (77)
竹 (34)
ネコ (32)
ハヤブサ (27) カタツムリ (43)
スギ (26)タコ (20)ライオン (27)
コアラ (40)
イノシシ (16) イルカ (16)ダチョウ (25) ナメクジ (31) ヒマワリ (15) ミミズ (16)
無生物
速い
遅い
直線的
曲線的
新幹線 (65)
三輪車 (46)
ビル (27)
ボール (28)
飛行機 (48) エスカレーター (25) 定規 (25)
タイヤ (12)ロケット (35)
観覧車 (20)
電柱 (19)波 (11)
戦闘機 (20)雲 (12)
線路 (17)月 (9)光 (19)
砂時計 (10)
無形概念
速い
遅い
光 (32)
時間 (12)
時間 (30)空気 (11)
音 (24)
成長 (11)風 (17)水 (7)噂 (8)睡眠 (5)

鉛筆 (16)
直線的光 (19)
時間 (16)
信念 (11)
音 (9)
視線 (8)という意味を持ち，“peanut” は「重要性のない」という意味を持つ．
「速さイメージ」に関しては，3 つのカテゴリの総合順位の最も小さい synset の組み合わ

せは “spry” と “slow” であった．“spry” は「速く動く様」という意味を持ち，“slow” は「スローテンポで」螺旋階段 (9)曲線的
愛情 (8)
空気 (6)心 (6)
人生 (6)
水 (6)という意味を持つ．
「丸さイメージ」に関しては，日本語 Wikipedia エンティティベクトルにおいて未学習の単語を除外した結果，「丸い」の synset に属する単語が全て同じ単語となった．そのため，3 つの組み合て下さい」というものを設定した．回答者は，回答をわせ全てで同じ値を取った．“straight” は「逸脱なし

自由記述で記載し，謝金は 110 円を受け取った．

3.2
3.2.1で」という意味を持ち，“spherical” は「球に関する」，“globose” は「球体の形をした」，“round” は「円形を結果している様」という意味を持つ．

これらの単語のうち日本語 Wikipedia エンティティ

アンケート回答の分布ベクトルにおいて未学習であった単語は，本研究における「大きさ/速さ/丸さの指標」の算出において除外調査により得られた単語数を表 1 に，各設問に対しした．その結果，「大きさの指標」におけるそれぞれのて回答された上位 5 単語とその頻度を表 2 に示す．こsynset には「壮大，大規模」，「軽微，ささい，安っぽ

れらの結果から，3 つの指標に共通して，生物，無生い，微々たる，わずか」という類義語，「速さの指標」

物，無形概念の順にイメージの共通性が薄いことが分におけるそれぞれの synset には「敏捷，素早い，すばかる．また，単語数は丸さ・速さ・大きさの順で多くしっこい，機敏」，「スロー」という類義語，「丸さの指なっており，大きさよりも速さ，速さよりも丸さにお標」におけるそれぞれの synset には「一路, すぐ, 真っいてイメージが共通化されていないことが分かる．

3.2.2

直ぐ, 真直, 真っ直, 真っすぐ, 真直ぐ, 直ぐ」，
「円い，丸っこい」という類義語が属した．

「大きさ/速さ/丸さの指標」の抽出

299 の「大きさの指標」（synset の全組み合わせ），10 の「速さの指標」，3 の「丸さの指標」から人間の3.2.3

大きいと回答された単語の各イメージの平均値，小さい「大きさ/速さ/丸さの指標」により計算される「大ごとの上位 5 単語で計算し，その差分を求める．

ケートにより得られた各カテゴリに含まれる単語の認識と最も整合する指標を選定する．選定において，「大きさ/速さ/丸さイメージ」の検証

3.2.2 の検討によって抽出された，最も差分の大ききさ/速さ/丸さイメージ」を検討する．図 2 は，アンいと回答された単語の各イメージの平均値をカテゴリ
結果，「大きさイメージ」に関して，3 つのカテゴリの総合順位の最も小さい（平均して最も差分の大きい）

synset の組み合わせは “larger-than-life” と “peanut”となった．“larger-than-life” は「非常に印象的である」513

上位 5 単語によって生成された「大きさ/速さ/丸さイメージ」の平均値である．

「大きさイメージ」のグラフから，全てのカテゴリにおいて「大きい」単語の「大きさイメージ」が「小2023年度日本認知科学会第40回大会

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上記の課題を踏まえた上で，将来的には「大きさ/速さ/丸さ」など様々な指標でのロボットの身体的イ「速さイメージ」と「丸さイメージ」のグラフでは一貫メージ生成に取り組む．そして，3 つの指標によるイ法は単語の大きさ判別には有効であるものの，速さ/討する．これによって，「記号と数量の変換機構を持ち，メージが混ざり合って生成される身体的イメージを検した結果が得られていない．よって，本研究の提案手

人間とのスムーズなインタラクションを実現する高度

丸さ判別は困難であることが示された．

3.3な人工物」の発展に貢献できると考える．

考察

本研究の結果は，仮説「記号的表現である単語から，数量的表現である「大きさ/速さ/丸さ」という空間的なイメージを抽出できる」に対して限定的である．
「速さ」
・「丸さ」に関して仮説を支持しなかった理由としては，類義語の少なさが挙げられる．
「遅い」の類義語には未学習の単語が数多く存在した．また，「丸さ」
に関しては，「ストレート」，「カーブ」という単語でsynset を検索してみるとそれぞれ 11 個，3 個存在したことから，外来語に「丸さ」に関する意味が多く埋め込まれていることが示唆された．

また，本研究において次元間で異なる結果が得られた理由については，プライマリメタファーの観点から考えることもできる．Grady[12] によって分析されたプライマリメタファーの代表に “Importance as size”がある．このメタファーに示されるように「大きさ」は言語表現と密接に結びつく．それに対して，Gradyの分析したプライマリメタファーにおいて，「速さ」「丸さ」に関しては含まれておらず，これらの数量と言語表現とのつながりは明示的ではない可能性がある．

4.

結論

本研究では，「大きさ」「速さ」「丸さ」に関する数量的意味の抽出手法を提案した．提案手法を検証する実験により，単語分散表現から人間の認識と整合する「大きさイメージ」を生成できること，現在の提案手法では「速さ/丸さイメージ」を抽出することは難しいことを確認した．

本研究の課題は指標の構成における 2 極の構成単語の選定である．
「速さ」「丸さ」ともに，「大きさ」と比較して類義語の数が少なく，想定とは違う結果となった．しかし，「大きさ」に関する数量的意味が単語分散表現のベクトル空間に埋め込まれていることと同様に，「速さ」「丸さ」の数量的意味を内包する軸は存在すると考えられる．そのため．word2vec のベクトル空間において，「速さ」「丸さ」を定義し得る類義語の514

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T. and Kanzaki, K. (2009) “Extending the Japanese
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[12] Grady, J. E. (1997) Foundations of meaning: Primary
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