言語処理学会 第21回年次大会 発表論文集 (2015年3月)

評判分析における品詞情報と意味類型情報の有効性比較
岡田 正平

山本 和英

長岡技術科学大学 電気系{okada, yamamoto}@jnlp.org

1序論

形容詞という表層的な情報を用いた自然言語処理を行うタスクにおいて，品詞情報の代わりに利用すること

日本語における用言は動詞と形容詞に分類される 1 ．

ができる．応用例としては評判分析や感情解析，テキその分類基準はその終止形が母音ウを持つ拍で終わるスト中からの動作や変化の抽出などが挙げられる．本（動詞），拍「い」で終わる（形容詞）という形態的な研究では評判分析の例をとり意味類型の有用性を示ものである．また，一般的に動詞は客観的に観測可能す．具体的には，品詞の代わりに意味類型を用いるこな人や物の動きや変化を，形容詞は物事の特徴や性質とでブログ記事中から評判表現を含む文の抽出の精度を表すとされている．しかし形態的な基準に基づく品を 4.7 ポイント，F 値を 27.2 ポイント向上させた．

詞分類は，その品詞に属する語の意味を完全に分離しているわけではない．例えば動詞の中には「優れる」のような物事の特性を表す語や「むかつく」のような2関連研究

人の感情を表す語が存在している．したがって，テキ品詞情報の代わりに意味類型情報を利用することは，ストから動作のみを抽出する目的ですべての動詞を抽語の意味をより正確に扱うことにつながり，性能向上

出すると動作とは無関係な上記のような動詞が含まれに寄与できると考える．本研究では意味類型を評判分てしまう，などの問題が生じることになる．

析に応用することでその有用性を示す．

このような問題に対し，本研究室の先行研究におい近年，個人が Web 上に意見を発信することが可能にて中山ら [1] は形態上の特徴に関係なく，その意味になったことに伴い，テキストを対象とした評判分析・感よって用言を「作用性用言」と「形状性用言」に分類

情解析への関心が高まっている．品詞情報を用いていすることを提案した．そのうえで，分類の前段階としる研究としては以下のような例が挙げられる．Scholzて動詞，形容詞と作用性用言，形状性用言の中間概念

ら [3] は語ごとに計算されるエントロピーに基づく指と言える 4 種類の意味類型（動作，変化，感覚・感情，標を品詞毎に平均し素性とする手法で，新聞記事中の形容）を定義した．また中山らは，用言のうち形容詞文に対する肯定/否定/中性（客観）の極性推定で最高は常に意味類型の「形容」のみを取り，動詞はその語義や用法により同じ動詞でも異なる意味類型を取り65%の精度を達成している．また，小林ら [4] は意見を（対象，属性，評価値）という 3 つ組で定義，共起パタ得るとし，IPA 品詞体系日本語辞書 (1) 中の全ての動ンに基づく属性・評価値表現の半自動抽出方法を提案

詞に対して，取り得る意味類型を人手により付与したしており，抽出時のノイズ軽減を目的としたフィルタ

2

リングの 1 つに品詞情報を用いている．感情解析におSNOW D1：動詞意味類型辞書を作成し，公開した ．
また我々[2] は，文中の動詞の意味類型はその文脈から 1 つに決定できると仮定し，形態素解析結果と既性を表す隠れ変数と，事前極性や極性反転の有無，品存の言語資源から得られる情報を素性とした教師あり詞等の組み合わせを素性として用いた条件付き確率場

機械学習を用いて文中の動詞の意味類型を 1 つに決定を用いて文の感情極性を 2 値分類する手法を提案し，する意味類型曖昧性解消器を作成した．

日本語を対象に最高 84.7%の精度を達成している．

いては，Nakagawa ら [5] は依存構造木のノードの極

これらの先行研究により形態素解析済みの日本語文

品詞情報を用いない手法の例としては，Socher ら中のすべての用言に意味類型を付与することができる[6] は再帰的ニューラルネットワークをテンソルの導ようになった．用言に付与された意味類型情報は動詞・入によって改良した Recursive Neural TensorNetwork

1 本稿では特に言及しない限り形容動詞を形容詞に含めて考える．
2 http://www.jnlp.org/SNOW/D1

によって，文レベルでの感情極性 2 値分類で 85.4%の精度を達成している．

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• 直後に原形が「する」の動詞を伴うサ変接続の名
詞は動詞として扱う

意味類型の評判分析への応用

3

中山らは日本語の用言を意味的に分類することを目• 直後に助詞「を」と原形が「する」の動詞を続けて伴うサ変接続の名詞は動詞として扱う的として，動作，変化，感覚・感情，形容という 4 種類の意味類型を定義した．文中の用言はその用言が持つ意味によって 1 つの意味類型を持つと考える．また，– 上記 2 つに当てはまった場合，動詞「する」同じ語であっても文脈によって持つ意味類型が異なるは用言として扱わない場合がある．例えば「コップに水を満たす」の「満た• 直後に原形が「だ」「です」の助動詞を伴う形容す」は意味類型の動作を，「条件を満たす」の「満た動詞語幹の名詞は形容詞として扱うす」は意味類型の形容を持つ．現在までの我々の先行研究により，形態素解析結果から文中の用言に対して• IPA 品詞体系日本語辞書上の品詞細分類が自立でない動詞（「〜している」の「いる」や「〜し得その用言が持つ 1 つの意味類型を付与することが可能になっている．そこで本研究では意味類型を実際の自る」の「得る」など）は用言として扱わない

然言語処理タスクに応用し，その有効性を示す．
応用例として本研究では評判文抽出を扱う．評判表

この後処理はそれぞれ次に示す目的に基づく 4 ．

現の多くは「良い」「〜が多い」などの形容表現が用• 意味類型曖昧性解消を「する」ではなく，語義を担うサ変名詞に対して行ういられる．意味類型の情報を用いることで「〜に優れる」といった動詞の形容表現を扱うことができる，ま• 形容動詞（形容動詞語幹（名詞）＋「だ/です」（助た「〜を感じる」「〜だと思う」のような意味類型の感覚・感情に対応する表現も評判になりやすい．この動詞））を形容詞として扱う

ようなことから，意味類型情報を利用することでより• 事実上機能語として振る舞う動詞を用言から除外

網羅性高く評判表現を扱うことができ，性能向上に貢する献できるという仮説を立てた．
対象とするコーパスには 249 記事，4186 文からなる

その後，用言として扱われる動詞に対しては意味類型

人手による解析済みブログコーパスである KNB コー

曖昧性解消器を用いて意味類型を付与し，形容詞に対パス (2) を用いた．本研究における評判表現の定義はしては意味類型の「形容」を常に付与する．

KNB コーパスに従い「ある対象に対して述べられた肯定的，もしくは否定的判断や態度，叙述」とする．
KNB コーパスは評判表現についてアノテーションさス中の全文から評判文の抽出を行いそれぞれの結果をれており，「感情」「批評」など 7 種の評判タイプや評用いられていること，また，動作を表す表現は結果と価の極性，評価保持者，評価対象といった詳細な情報して客観的な事象を表していると考えられることから，も付与されている．しかし，本研究の目的は純粋な品以下に示す規則用いて評判文の抽出を行う．

次に品詞情報，または意味類型情報を用いてコーパ比較する．先述のとおり評判表現の多くは形容表現が詞情報と意味類型情報の比較であるため，評判表現の詳細な情報についての予測・同定は行わない．本研究

品詞情報のみを用いた規則

では KNB コーパス中で評判表現を含む文を評判文，言の品詞が動詞であれば非評判文であると，形容詞で含まない文を非評判文と定義し，各文を評判文/非評あれば評判文とする．

文中の最後に出現する用判文に分類する 2 値分類タスクを考える．
品詞情報のみを用いた場合と意味類型情報を用いた

意味類型情報を用いた規則

文中の最後に出現する用場合とを比較するため以下に示す手法を用いて実験を言の意味類型が動作であれば非評判文であると，変化，行う．

感覚・感情，形容のいずれかであれば評判文とする 5 ．

3.1

評判文抽出手法

まず，入力文を MeCab(3) を用いて形態素解析した
あと以下に示す形態素解析の後処理を行う 3 ．
3 KNB コーパスは形態素アノテーション済みであるが，意味類型曖昧性解消器の入力が IPA 品詞体系日本語辞書の品詞体系に基づいていることを前提としているため再度態素解析を行っている．
4 なお，この後処理を行わずに品詞情報のみを用いて評判文抽出を行う場合，後述する結果と比較して悪い結果を示した．具体的には分類精度が 0.574，F 値が 0.310 となった．
5 意味類型が変化，感覚・感情の場合に評判文とするのは予備実験の結果に基づく．

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表 1: 品詞情報のみを用いた評判文抽出

表 2: 意味類型情報を用いた評判文抽出

評判文
非評判文
再現率 [%]
正解\予測
評判文
533
1512
26.1
177
1964
91.7
非評判文
適合率 [%]
75.1
56.5
59.7
評判文抽出の観点からの F 値=38.7%

評判文
非評判文
再現率 [%]
正解\予測
評判文
1442
60370.58891252
58.5
非評判文
適合率 [%]
61.9
67.564.4
評判文抽出の観点からの F 値=65.9%

文中の 1 つの用言だけを見るという単純な規則を用「〜し てしまう」「〜 れた」「〜し てくれる」

いるのは，結果に寄与する要因を減らし品詞情報と比「〜しか 〜し ない」「〜し てみたい」「〜し較した意味類型情報の特徴を明らかにする意図に基づやがって」「〜し ないでくれ」「〜し ない」

いている．また，最後の用言に注目しているのは，日「〜す べきではないだろうか」「〜し て行き本語文の主要部は後ろに出現しやすいという仮定に基たい」

づいている．
なお { 品詞が動詞の用言 } ⊃ { 意味類型が動作の用言 } であるので，意味類型を用いた場合は必ず評判文に対する再現率が上昇することに留意されたい．

また，「普段から 使っ ている」
「観光客が 押し寄せる」「騒ぎ 散らす」のように特定の用法で評判表現になる例も存在した．
用言以外が評判表現（のトリガ）になる例（12 件）

3.2

用言以外の語にも評判表現になる，あるいはその語を結果・考察伴うことではじめて評判表現になる，という語が存在
表 1, 2 に品詞情報のみを用いた場合と意味類型情報を用いた場合の評判文抽出結果をそれぞれ示す．意味類型情報を用いた場合，品詞情報のみを用いた場合と比べて評判文/非評判文の分類精度において 4.7 ポ
イント，評判文抽出の観点から見た F 値において 27.2ポイント上昇している．以下，各種誤りについて解析する．具体的には「それ以上のもの」「宝もの」「人だかり」「バカ」「抜群」といった名詞，「ぜひ」「あっさり」「日常的に」といった副詞，「ありがとう」「ジーザス」といった感動詞，「超」といった接頭辞が確認された．
「抜群」や「バカ」といった名詞に関しては形容動詞語幹として辞書に登録された方が良いと思われる．

した結果について述べる．
品詞情報のみでは誤りで，意味類型情報を扱うこと評判表現が文の途中に出現する例（11 件） 1 文に複で正しく評判文であると判断された例は 909 文存在し数の節が含まれているなどの理由により，文の途中のた．誤りには「〜が わから なかったです。」「〜と 思い用言が評判表現になっている場合がある．このようなます」「〜と 感じ ました」など，意味類型が感覚・感事例は係り受け解析や述語項構造解析を行い，その情情の動詞で終わる文を多く含んでおり，動詞をその意報を用いることで扱うことができる．

味によって分類するという意味類型導入の意図が反映されており，有用性が確認できた．

形態素解析誤りに起因する誤り例（7 件）

品詞情報，意味類型情報どちらを用いた場合にも共通して誤りだった例は 780 文存在した．うち評判文をうち 4 件はブログ記事の文体に起因するものであった（話し言葉，方言，小文字化，カタカナ化）．

非評判文としてしまった例は 603 文，非評判文を評判文と判定してしまった例は 177 文だった．さらに前者形容動詞語幹の扱いに起因する誤り例（3 件）について誤りの原因の解析を行った．全 603 文から 50に「だ」や「です」を伴わない場合でも，形容表現と文を無作為に抽出した解析を行った結果の内訳は以下して形容動詞語幹が用いられている場合がある．
「〜がのとおりである．

お洒落。」のように文末に出現する場合が該当する．

意味類型が動作でも評判表現になる例（16 件）

以6

意味類型付与誤りに起因する例（1 件）

直後

意味類型を下に示す表現においては下線部の動詞 の意味類型に付与する際に誤った意味類型が付与されてしまい，結よらず評判表現になり得る．このような誤りはパター果として誤った例が 1 件存在した．

ンマッチで個別に扱うことで解決できる．
6 下線部が 1 動詞を表す．
「〜する」表記だがサ変動詞に限らない．

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表 3: KNB コーパス中の評判表現に含まれていた動詞「ある」の項
意味\項（属性を）有する存在する（事象）が起こる
感情

名詞単体
名詞句
楽しみ，問題，雰囲気，制限，弱点，開き，魅力，例）見直す必要，得るもの，参考になる点，おそれ，価値，歴史，見所，ご利益，種類，威厳，QOL を高める要素，興味深いもの，義務，由来，メリット，距離，人気，チャンス，オチ，引き込まれるもの，歴史を感じさせるもの，使い道，違和感，文化，割引，安心感
色々な機能
自然，名所，見所
例）いいところ，有用なもの，素敵なカフェ，お勧めスポット
火事例）迷うこと，無料になる場合，不安になるとき
興味，文句，思い入れ，不満，意見例）納得した覚え，そんなに使わなかった記憶，面白いことになりそうという意識，多いという印象

品詞情報のみでは正しかったが意味類型情報を扱う

情報だけでは扱うことのできない評判表現は，パターことによって本来は非評判文である文を評判文と判断

ンマッチや項の名詞の属性情報を利用することで扱えし誤りとなった例は 712 文存在した．その中で最も大るようになることを確認した．

きい割合（2 割程度）を占めていたのが，文中の最後

意味類型情報は，これまで「動詞」「形容詞」といの用言が動詞「ある」の場合である．動詞「ある」はう表層的な情報を用いてきた手法において品詞情報の存在を表すので意味類型は常に形容であるが，実際に代わりに用いることにより，用言の意味をより正確に評判表現になるか否かは項の名詞（句）に依存する．

反映させることが可能になる．

例えば「レトロで綺麗なお庭が あり ます。」は評判文であるが，「〜、その先に町家風の店内が ある」は非評判文であった．表 3 に KNB コーパス中の評判表現に含まれていた動詞「ある」の項を示す．表中で「例」と書かれていない項目は，コーパス中で見つかった全ての項を挙げている．項が名詞単体の場合，評判表現になるか否かは名詞自身の持つ極性によって決まると考える．
「〜がある」を伴った際の名詞の評価極性情報は日本語評価極性辞書（名詞編）(4) に含まれており，これを利用することで評判表現か否かを判別することが可能になると考えられる．実際に表 3 中の名詞単体使用した言語資源およびツール(1) IPA 品詞体系日本語辞書．Ver.
sourceforge.net/src/

2.7.0．http://mecab.

(2) 橋本力，黒橋禎夫，河原大輔，新里圭司，永田昌明．構文・照応・評判情報つきブログコーパスの構築．自然言語処理 Volume
18，Number 2，pp. 175-201．2011．
(3) 工藤拓．形態素解析器 MeCab. Ver. 0.996．http://mecab.
sourceforge.net/(4) 東山昌彦，乾健太郎，松本裕治．述語の選択選好性に着目した名詞評価極性の獲得．言語処理学会第 14 回年次大会論文集，pp. 584-587．2008．のうち「由来」「使い道」「オチ」「割引」「意見」を除いた全ての名詞が日本語評価極性辞書（名詞編）に含まれていた．項が名詞句の場合は主辞である名詞に依存する場合と，修飾部に依存する場合に分けられる．
項の主辞が「機能」「印象」などの特定の名詞の場合は修飾部に依らず評判表現になりやすいが，「もの」や「ところ」あるいは「カフェ」のような単体では評判に結びつきにくい名詞が主辞の場合は評判表現か否かが修飾部に依存すると考えられる．

4

参考文献[1] 中山匠, 山本和英. 用言の新しい意味類型 ー作用性用言と形状性用言ー. 言語処理学会 第 17 回年次大会 発表論文集, pp.
560–563, 2011.
[2] Shohei Okada and Kazuhide Yamamoto. Semantic TypeDisambiguation for Japanese Verbs. In Proceedings of theIALP 2014, pp. 6–9, 2014.
[3] Thomas Scholz and Stefan Conrad. Opinion Mining inNewspaper Articles by Entropy-Based Word Connections.
In Proceedings of the EMNLP 2013, pp. 1828–1839, 2013.
[4] 小林のぞみ, 乾健太郎, 松本裕治, 立石健二, 福島俊一. 意見抽出のための評価表現の収集. 自然言語処理, Vol. 12, No. 3, pp.
203–222, 2005.

まとめ
本研究では，先行研究において日本語の用言を意味に基づいて分類することを目的として提案された意味類型の有用性を評判文抽出タスクで確認した．その結果，品詞情報のみを用いた場合と比較して評判文/非評判文の分類精度で 4.7 ポイント，F 値で 27.2 ポイン[5] Tetsuji Nakagawa, Kentaro Inui, and Sadao Kurohashi.
Dependency Tree-based Sentiment Classification using
CRFs with Hidden Variables. In Human Language Technologies: NAACL 2010, pp. 786–794, 2010.
[6] Richard Socher, Alex Perelygin, Jean Wu, Jason Chuang,Christopher D. Manning, Andrew Ng, and Christopher
Potts. Recursive Deep Models for Semantic Compositionality Over a Sentiment Treebank. In Proceedings of theEMNLP 2013, pp. 1631–1642, 2013.

トの上昇を確認した．また誤り解析を通じて意味類型― 500 ―

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