言語処理学会 第25回年次大会 発表論文集 (2019年3月)

文の過去/非過去分類と接続語に着目した文学作品に関する時間情報解析ヒューリスティクス

1

田中 武揚

鈴木 寿

中央大学大学院 理工学研究科
taktanak@suzuki-lab.ise.chuo-u.ac.jp

中央大学 理工学部
suzuki@ise.chuo-u.ac.jp

はじめに近年, TimeBank[5] など時間関係を付加したコーパスの整備などにより, 電子化されたテキストの時間情報抽出や時間的順序関係の推定などを扱う時間情報解析が盛んになりつつある.
本研究では時間情報解析の対象テキストとして, 特に散文で書かれた文学作品を扱う. 文学作品における

図 1: 時間情報解析システムの流れ

時間表現は, “ある日”や “秋”など厳密に定義されない場合が多い. また文学作品は複数の場面から構成され文分割されたテキストについて, テキストの先頭かるが, その時間的順序は新聞やニュース記事のようにら各文ごとに形態素解析をおこない, 分かち書きされ形式だっている場合は少なく, 過去/現在/未来などをた文とと各単語の品詞情報を得る. 得られた品詞情報複雑に行き来する. しかし, 我々人間は経験的に獲得と人手によって作成された規則群を用いて, 文の過去/した何らかの規則により, 様々な時間表現を取捨選択

非過去分類, 時間表現の抽出をおこなう. そして, 文のし, 作品の作者が意図した作品の時系列を適切に把握

直前および直後の文と時間区分が独立した 1 文についし理解することができる.て, 時間表現を持たず文頭に接続語および指示語があ

本研究では, 人間の読書の仕方からヒントを得た知る場合, 直前の時間区分と一致させる. その後, 時間表

見として, 主に文の過去/非過去分類, 接続語/指示語

現のない文に対し直近の同じ時間区分の時間表現を付の活用という 2 つを用いて各文で述べられている話題与する. 最後に各文に割り当てられた時間表現を出力の時間を判定し, 文の時間として付与することを試みする.

る. これを人手により付与された時間と比較し, 知見の有用性について検討する.

3
2

文の過去/非過去分類
文学作品の各文には, 多くの時間区分が存在するだ

時間情報解析システムの概要

ろう. 例えば, 文学作品の地の文において, 話の軸とな対象作品は, 青空文庫 [2] より “駅伝馬車”, “クリスる時系列で述べられる過去と現在が存在する. さらに,マス・イーブ”, “スリーピー・ホローの伝説”とする.

作者が作品を俯瞰した立場から言及し, 話の軸となる本研究で提案する文学作品の時間情報解析システムの時系列に配置できないメタ的な時間や, 未来や実際に流れについて, 図 1 に示す.

起きていない事を述べる仮定的な時間が存在する. ままず, ルビの削除など前処理を施したテキストを段た括弧文について, 会話文と特に時間を指定すること落および文単位で分割する. 本研究において, 段落はができない引用文の場合などがある. さらに, 会話文

青空文庫のファイル形式より改行で区切られたものとは発話された時間の話題である場合と, まったく別のする. また, 文は “。”, “！”, “？”で区切られたもの,時間を指定しそれについて述べる場合がある.

会話文や引用文など特殊な文 (以下, 括弧文) は “「」”

人間が読書をする際, 複雑な時間区分を文末の動詞または “（）”それぞれの組で囲まれたもののみを扱うや形容詞の時制などを基にしながら, 適切に感じ取ることとする.

ことができる. 例えば, 過去に属する話題が述べられ― 1145 ―Copyright(C) 2019 The Association for Natural Language Processing.
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ている最中に, 現在に属する文が得られた場合, その発話時”, “会話文でない”の 3 つとした. 人手によって文はメタ的な時間を用いた補足としての役割などが考“会話文でない”と判断された括弧文について, 提案手えられる. さらに, 過去に属する文が得られた場合, 元法では分類できなかったためすべて誤りとする. 判定の話題に戻ったと考えて読むことが多いだろう. この対象の総文数は 2949 文であり, 本手法による分類とように同一の時間区分に属する文において, 語られる人手による分類が異なる文の総数は 90 文であった.

話題は一致しており, 時間的にも連続している場合が多いと考えられる.

分類が異なった理由として, 会話文と引用文などの括弧文の区別を, 文末の表現のみでは判断できなかっこの知見の実現として, 単語の文の過去/非過去分類たことが挙げられる. また本研究では, より文末に近の段階では, 各文の文末の品詞情報などを利用し, 地

い単語の品詞情報をリストと照合し, 該当するリストの文や会話文の時間区分を明確にすることを目指す.の時間区分を文の時間区分とした. これにより, 文の中で倒置や省略が生じている場合は, 本手法では適切3.1に分類することができなかった.

文の過去/非過去分類の手法

地の文は, “過去”, “非過去”, “時間区分なし”の 3 つに分類する. 会話文は, “発話時より過去”, “発話時”の2 つに分類する. なお, 会話文とは括弧文の内 “「」”で括られたものとする.

時間表現抽出4

本研究では, 時間表現として “朝”や “1993 年”など明示的な時間表現のみを扱う. 明示的な時間表現の内,まず, 文末に出現しうる単語の品詞情報を “過去”,“1993 年”など数値によって時間を表した表現を数値“非過去”, “時間区分なし”, “判断対象とせず”の 4 つ

時間表現, それ以外の表現を言語時間表現と呼称する.に分類し, 各時間区分の品詞情報のリストを作成する.

この他の時間表現として, “スキー”といった連想にここで, ある品詞情報はただ一つのリストに登録されより時間を示す暗示的な時間表現や, 比喩による時間るものとする. “過去”には主にタ形, “非過去”には主表現が存在する. しかし, 暗示的な時間表現や比喩はに形容詞や動詞の基本形を含む. “時間区分なし”は体文脈に強く依存する. 例えば, “起床”という言葉は時言で終わる文など, 時間区分を判断できない文末表現

間帯として “朝”を連想させるが, “午後 3 時に起床しなどを含む. “判断対象とせず”は “〜である”など, 文た”という文は不自然ではない. このように暗示的, 比の時間区分が文末より前の表現によって判断される表喩的な時間表現は文脈・意味解析を含むため, 本研究

現などを含む.

では扱わない.

次に形態素解析を施したテキストの各文に対して,また, 時間情報解析の分野においては, 文書作成時地の文か会話文かを “「」”の有無により判定する. そ

刻がよく用いられる. しかし, 文学作品では, 現実として, 記号を除いた文末の単語の品詞情報と作成した異なる時間を軸として話が展開していく場合が多い.

リストを照合し, 該当するリストの時間区分を文末のよって, 本研究では文書作成時刻を取得しない.

時間区分とする. もし, “判断対象とせず”に該当した

本研究における基本となる時間の単位 (以下, 基本時

場合文の時間区分が確定するまで, 一つずつ前の単語間単位) を大きいものから, “世紀”, “年”, “月”, “週”,の品詞情報とリストの照合を繰り返す. 最後に文が,“日”, “曜日”, “時”, “分”の 8 つとする. なお, “日”おa) 地の文の場合, 文末の時間区分をそのまま文の時間よび “曜日”は同じ大きさであるとする.

区分とする; b) 会話文で, 文末の時間区分が “過去”に該当する場合, 時間区分を “発話時より過去”と判断し,4.1

それ以外の場合の時間区分は “発話時”と判断する.

時間表現抽出の手法

まず言語時間表現を 24 時制の数値時間表現に変換

文の過去/非過去分類の評価と課題するため, 計 106 の時間概念をまとめたデータベース

本手法の評価のため, 青空文庫の 21 作品の各文に対(以下, 時間概念データベース) を作成する. 時間概念
データベースには, 概念の見出し語と対応する数値時して本分類手法を適用し得られた時間区分を, 人手に間表現が登録されている. 例えば, “朝”という概念によって付与された各文の時間区分と比較した. 人手には, 数値時間表現として “6∼9”時とすることが登録さ3.2

よる評価の際は, 会話文の分類を “発話時より過去”,“― 1146 ―Copyright(C) 2019 The Association for Natural Language Processing.
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れ, “明日”という概念には, 作品内の時間を “+1”日す語データベースに登録された表現か判断する. 登録さることが登録されている. 登録基準として, 主に気象れた表現の場合, 直前の文と同じ話題について述べて庁 [3] が公表している用語を利用する. 深夜についている文として判断し, 文の時間区分を直前の文の時間は記載がないので, 青少年育成条例などで用いられる区分と一致させる.

23 時から 4 時とした.
次に, 時間概念データベースの見出し語の類義語, 計318 語をまとめた時間表現のデータベース (以下, 時間表現データベース) を作成する. 時間表現データベー
スには, 時間表現の見出し語と対応する概念が登録されている. 各見出し語に対応する概念はただ一つとする. 類義語は, 文学作品や辞書, 日本語 WordNet[4] から収集した.
次に, 形態素解析を施した各文に対して, 時間表現データベースに登録されている見出し語に合致する表現が存在するか否かを検索する. そして, 合致する表
現が存在した場合, 時間概念データベースに基づき言語時間表現を数値時間表現へと変換し, 文の時間表現として保持する. 1 文に複数の時間表現が存在する場合は, すべて保持する.

時間区分の分類および時間表現の抽出が終わったテキストに対して, 時間表現のない文へ同じ時間区分の直近の時間表現を付与する. このために, 各時間区分ごとに時間表現を取得と更新をおこなう.
文学作品において話題となる時間が変化する際, まったく別の時間へと変化することは少ない. つまり, 新たに時間表現を得た場合, 新たに取得された時間表現の最大の基本時間単位を求め, それ以下の基本時間単位の値を更新する. 例えば “2018 年 12 月 30 日朝”の話題について述べているとき, 新たに “夜”という時間表現を得たとする. その際, “朝”のみを更新し “2018年 12 月 30 日夜”の時間の話題へと遷移したとする.

接続語/指示語の抽出と活用

5

時間表現のない文へ時間付与

66.1

時間表現のない文への時間付与手法

時間表現を持たず, 時間区分が直前の文と直後の文

まず, 各時間区分ごとに最新の時間表現を保持するとは独立している場合がある. このような文の文頭がため, 各基本時間単位の数値時間表現を要素として持接続語または指示語である場合, 直前の文と同様の時つ配列を各時間区分ごとに用意する. 配列の初期値と間についての話題を述べていることが多いと考えられして空であることを示す値 null を与える.

る. そこで, 文頭の接続語および指示詞から時間表現

次に, テキストの先頭から各文について,を持たず, 時間区分が文の前後とは独立した 1 文を直• 時間表現を持つ文の場合前の時間区分と一致させる.

1. 文の時間区分に対応する配列を取得する

5.1

2. 新たに取得される時間表現の最大の基本時

接続語/指示語の抽出と活用の手法

間単位を求め, それ以下の基本時間単位に属

まず, 接続語のデータベース (以下, 接続語データする値をすべて null とするベース) を作成する. 作成にあたって主に 分類語彙表

3. 新たな時間表現を配列に与える

増補改訂版データベース [1] の接続に属する語のうち,文頭に置くことができる語を登録した. ここで接続語• 時間表現を持たない文の場合, 文の時間区分に対の内, “さて”や “ところで”などの転換としての役割を応する配列を取得し, 配列に保持されている時間持つ接続語は用いない. これは, 話題の転換を目的に表現を文の時間表現とする.

使用される語であり, 直後に語られる時間が異なる場合が多いからである.
指示語については, 形態素解析の段階で指示詞として判定されたものを用いる. ここで, “どれ”などド系に属する指示詞は, 不定称なので用いない.

7

時間情報解析システムの評価

7.1

評価手法

次に, 時間区分が直前の文と直後の文から独立してまず評価のため対象作品について人手によって, 各いる文について, 文の文頭の表現が指示詞または接続文に基本単位時間ごとに時間表現を付与する. メタ的― 1147 ―Copyright(C) 2019 The Association for Natural Language Processing.
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な時間や引用文などについては, それぞれに対応したた. 特に “月”に関しては, 手法 b+d よりも約 10%高値を付与する.

くなった. 文を過去/非過去に分類するとことは, 一定

次に, 本研究で提案した a 文の過去/非過去分類; b 時の効果があると考えられる. 一方で, 他作品では手法間表現抽出; c 接続語/指示語の抽出と活用; d 時間表

b+d が最も良い結果となる場合もあった. これは主に,現のない文への時間付与 のうち, “b+d”, “a+b+d”,時間表現を伴って出現することが少ない時間区分に属“a+b+c+d”を組み合わせたシステムをそれぞれ構築する文が保持する時間表現が, 長く更新されなかった

し, 対象作品の各文に時間を付与した. そして, 人手にことによる.

よって付与された時間とそれぞれの手法で付与された

最後に対象としたテキストにおいて, 提案した接続時間を, 各基本時間単位ごとに比較し, その正誤によっ語/指示語の活用手法は効果がなかった. これは主に,て評価をおこなう.

接続語/指示語の参照先を考慮していないこと, 直前の文が保持する時間表現が正しくなかったことによる.

7.2

評価結果および課題評価結果の例として, “駅伝馬車”に各手法を適用し8おわりに各基本時間単位ごとの正答率 (%) を求めたものを, 表

本研究は, 人間の読書の仕方から得た知見を基に, 文1 に示す. “駅伝馬車”の総文数は 118 文である. また,学作品を対象に時間情報解析をおこなった. 文の過去/各正答率は小数点第 2 位で四捨五入している.

非過去分類は作品により正答率を向上させたが, 更新の手法に課題があった. 接続語は提案手法では効果が

表 1: 提案手法による時間情報解析の正答率 (%)
基本時間単位 b+d a+b+d a+b+c+dなかった. 今後は, 検証対象の作品数を増やし詳細な評価をおこなうとともに, 得られた課題への解決手法

世紀

64.4

65.3

64.4

年
月

60.2
40.7

65.3
50.8

64.4
50.0

週

64.4

65.3

64.4

参考文献

日

1.7

1.7

1.7

曜日

[1] “分類語彙表増補改訂版データベース - ver.1.0”, 国

64.4

65.3

64.4

時

44.1

43.2

43.2

分

63.6

64.4

63.6

や, 別の知見を用いた手法を模索していく.

立国語研究所, 2004.

[2] “青空文庫”,⟨https://www.aozora.gr.jp/⟩,

2018/12/28 アクセス.
“世紀”, “週”, “曜日”, “分”についての時間表現は 3[3] “気 象 庁｜予 報 用 語

時 に 関 す る 用 語”,作品中に出現することがほとんどなかった. これらの⟨https://www.jma.go.jp/jma/kishou/know/

基本時間単位の正答率を下げた主な要因として, 提案

yougo_hp/toki.html⟩, 2018/12/29 アクセス.

手法では会話文と引用文などの区別をつけるに至らなかったことが挙げられる. また, メタ的な時間や仮定[4] Francis

Bond,

Timothy

Baldwin,Richard

Fothergill, and Kiyotaka Uchimoto, “Japaneseの時間などを分類できなかったため正答率が下がった.

SemCor: A Sense-tagged Corpus of Japanese”“日”は 1.69%と低い正答率となった. “駅伝馬車”は,主に “12 月 24 日”の出来事を述べたテキストだが, “in The 6th International Conference of theGlobal WordNet Association (GWC-2012), Matsue, 2012.

クリスマスの準備”のように “クリスマス”という表現が話題の時間に関わることなく出現し, それらを文の時間表現として判定したことによる. また, 他作品で

[5] James Pustejovsky, Patrick Hanks, Roser Sauri,は “アメリカの歴史がはじまったころ”など歴史的な

Andrew See, Rob Gaizauskas, Andrea Setzer,

出来事や知識を利用した明示的な時間表現, “一時”な

Dragomir Radev, Beth Sundheim, David Day,

ど多義性のある単語などによって正答率が下がった.

Lisa Ferro, and Marcia Lazo, “The TimeBank

その他の基本時間単位について, “駅伝馬車”の場合,corpus”, Proceedings of Corpus Linguistics, pp.

手法 a+b+d の結果が正答率が他の手法と比べ良かっ― 1148 ―647–656, 01 2003.

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