言語処理学会 第24回年次大会 発表論文集 (2018年3月)

クラウドソーシングによる大規模なやさしい日本語換言辞書の構築
角張竜晴
山本和英
長岡技術科学大学{kakubari, yamamoto}@jnlp.org

はじめに

1以上のことから、本研究では、クラウドソーシングを利用して、大規模なやさしい日本語換言辞文章の自動平易化は、複雑な文章の意味を保持書を構築した。対象となる換言対象は、BCCWJしつつ、簡単な単語や文法を用いて書き換えるタと田中コーパス 2 に含まれる基礎語彙ではない高スクである。平易化された文章は、理解しやすい情頻度語（以下、難解語という）である。本論文で報を提供することができ、言語学習者や外国人に対は、実際にクラウドソーシングを行なった作業過して重要な役割を果たす。そのため、近年は、英語程で得られた知見を報告するとともに、そのクラを始めとする様々な言語で統計的機械翻訳 (SMT)ウドソーシングの利用方法について考察する。

を用いた自動平易化の研究がされている (Zhu etal., 2010)。自動平易化の研究が比較的進んでいる
英語では、Simgle English Wikipedia 1 という大規模な平易化されたデータがある。一方で日本語は、語彙平易化の研究がされており (?; Hading etal., 2016)、文脈を考慮した平易化があまり進んでいない。何故ならば、日本語の平易化データで公開されているものがなく、機械翻訳に用いるために必要な言語資源が不足しているからである。よって、機械翻訳を利用して意味や文脈を考慮した自動平易化の研究が思うように進められない状況にある。そこで、我々は先行研究でやさしい日本語対訳コーパスを構築し (山本, 2017)、その過程で基礎語彙を 2,000 語選定した。しかしながら、平易化データは未だに少なく、より多くの言語資源を構築するには非常に時間が必要であり、我々だ
けの作業量では限界がある。
そこで、大規模な言語資源を構築する方法に、クラウドソーシングを用いた研究がある (Finin et al.,2010)。クラウドソーシングでは、不特定多数の人に作業依頼の募集をかけることができ、作業内容や作業期間、報酬などの条件を提示し、合意が得られた作業者に対して、指示し作業を行なってもらうことができる。よって、大規模な言語資源を構築する上で有効な方法である。
1

作業

2
2.1

対象語彙

換言対象である難解語は、以下のような特徴がある。

• BCCWJ とやさしい日本語対訳コーパスの原文に出現する難解語のうち高頻度 20,000 語を換言対象とする。
• 上記の難解語のうち、オノマトペや固有名詞、アルファベットなどは換言対象から除外する。
また、書き換えが不要だと考える語（漢数字「五十」や「七十」のように換言することが有意義ではない場合）も対象外としている。
本研究で利用したクラウドソーシングサービス
は、クラウドワークス 3 である。作業データは上記の難解語を 5,000 語ずつ計 4 つのファイルにまとめ、作業者にはいずれか 1 つのファイルに対して換言作業を行なったもらった。作業者には Googleスプレッドシートでデータを共有し、作業を行なってもらうことで、我々が作業の進捗状況を把握で2
3

https://simple.wikipedia.org/― 508 ―

http://www.edrdg.org/wiki/index.php/Tanaka Corpus
https://crowdworks.jp/

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きるようにした。共有したデータの項目とその説

1. BCCWJ と田中コーパスを解析することで、明を以下に示す。

コーパス中の難解語を抽出し高頻度順にソートする。次に、人手で大まかに高頻度な難解表 1: 作業者に提示したデータの項目とその説明セルの項目
説明語のうち対象外の難解語を除外する。その際

例文

コーパス中で難解語を含む文

合は、出来るだけ容易に意味を理解できる例

難解語

やさしい日本語辞書の基礎語彙文と入れ替える。実際に、作業者に提示したではない語

例文の平均的な文字数は、約 33 文字である。

品詞

換言対象である難解語の品詞書き換えた

作業者が換言結果を記述するに、作業者が難解語の意味を推定できない場

2. 上記の調整後、高頻度順に 5,000 語毎に 1 つのファイルにまとめ、データセット data 1 か表現
書き換え対書き換えた表現と対応する例文象の文字列の文字列

ら f 4 を作る。そして、クラウドソーシングで作業者を募る。

3. 作業者に data 1 から data 4 のいずれかを共有し、換言作業を行なってもらう。換言作業

2.2

作業方針

は指定された難解語をやさしい日本語のみで可能な限り意味や文法を保持して行なう。換本研究で構築する換言辞書は、先行研究ではで言作業によって意味が一部欠落してしまうこ

きなかった意味や文法を考慮した自動平易化を行とは避けられないが、2.2 節で述べたように、なうために構築している。

文法は書き換えた表現と書き換え対象の文字そのため、難解語とその例文を提示することで意列が例文において置換できる関係が成り立つ

味や文法を意識して換言するように指示した。従っように行なう。て、作業者によって書き換えられた表現は、例文中4. 適宜、作業者からの質問に回答し、指定されの難解語と同じ意味になる。だが、文法を考慮すている難解語が固有名詞などの場合に報告しる場合、難解語だけでなく周辺の語と書き換えたてもらい、例文と難解語を新たに提示する作方が文法的に正しくなる場合がある。例えば、難業を行なう。定期的に作業者の進捗状況を確解語が複合名詞の一部である場合やサ変動詞とし認し、連絡をする。て用いられている場合がある。その際、表 1 で示した「書き換え対象の文字列」の欄に、換言表現に対5. 作業が終了した場合は、こちらが意図通りに応する例文中の文字列を記述してもらった。つま書き換えが行われているか、記入漏れがないり、例文中の書き換え対象の文字列と書き換えたかを確認する。

表現は、そのまま置換することが可能である。さらに意味的にも文法的にも正しい表現の対であり、書き換えた表現がやさしい日本語で構成されて機械翻訳の訓練データとして容易に用いることがいるかを判断するために、作業者にはやさしい日できる。

本語チェッカー 4 を使用するように案内した。

2.3

作業手順

所感3

クラウドソーシングに依頼する前の処理から検今回のクラウドソーシングは、複数の作業者に収までの具体的な流れを以下に示す。本研究では同時で、作業者と対話しながら作業を進めた。そデータを data 1 から data 4 の 4 つに分割しておのため、次のような問題があった。

り、各データの換言作業に作業者を 3 人ずつ割り当てた。換言作業は 2017 年 12 月から 2018 年 1 月• 作業者ごとに質問や報告の頻度が異なるので、作業者によっては作業の二度手間になること中旬までの 1ヶ月半で実施した。
4― 509 ―http://box.jnlp.org/easy-japanese/checker

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がある。作業者の中には契約して間も無く、連られる動詞の多くを表現可能であると言える。一絡が途絶える人もいる。

方で、名詞の難解語を書き換えるには、意味を保持しようとすると冗長になりやすく、また定義文• 作業者間で進捗状況の差が大きい。のようになるため好ましくない。従って、今後は• 作業者からの質問への回答や報告の迅速な対応が必要である一方で、依頼した作業者が多名詞の難解語に対して、人手によって適度に意味を保持した書き換えが必要である。

いことでその対応に追われてしまう。
まず、クラウドソーシングに依頼する前に、デー4収集したデータタセットの作成の段階で少人数で書き換え作業を本研究で収集したデータの例を表 2 に示す。現行なう必要があると考える。その理由は、本研究では人手で大まかなチェックを行ない、換言対象外段階で完成したデータは、data 1 が 2 人、data 2の語を除いたが、実際に作業者から報告される修が 2 人、data 3 が 1 人が完成した。data 4 は 1 人

正依頼は多かった。そこで、大規模な言語資源を構築する場合には、下記の 2 段階で行なうことを推奨する。

が作業中である。
実際に得られたデータでは作業者が異なっていたとしても、例文 1 のように書き換えた表現の一部が異なる場合があった。似た表現になる原因は、

1. まず少人数の作業者に依頼をし、作業対象外使用可能な語彙数を制限し、換言作業の基準となの語をデータセットから除外・修正を行なう。

る例文を提示したためである。換言作業を依頼す

2. 次に、大規模に募集をかけて、換言作業を依頼する。

る場合には、例文を提示することで、作業者間の一致を取ることができる。例文 2 から、作業者によって、難解語周辺の語を積極的に巻き込んで、スその結果、作業者からの修正依頼の報告が減り、ムーズな文に書き換える場合と、難解語のみを換作業の二度手間を防ぐことができる。また、一度言した最小コストの場合の違いがあった。どちら作業を行なってもらった作業者に、別のデータのもやさしい日本語で表現されているが、サ変動詞作業を依頼することで、質問の対応は最低限で済より動詞で表現されている方がより平易な印象がみ、作業結果の品質も確保することができる。

ある。例文 3 では、難解語を書き換えた表現が作次に、作業者との対話によって得られたやさし業者によって異なるが、それぞれは意味的にも文法的にも正しい。一方、例文 4 では、書き換えられい日本語の特徴を以下に示す。

た表現が文中で表している現象が異なる。
「目に入• 「レモンとライムはすっぱい果物である。」のる」と換言された場合、「林の中にある竹を見る」

ように、同一カテゴリの語が併記されているという動作を表すが、「たくさんある」と換言され場合、制限された語彙だけでその違いを表現た場合は、「林の中に竹が存在している」という存することは困難である。

在を表している。このように、表している現象自• 法律用語や医学用語、人体の組織名などの専門性が高い難解語（ex. 「胆汁」「気功」）は、文の意味を保持することが難しい。

体は異なるとしても、どちらの換言表現でも文意を読み取ることができる。したがって、人によって理解しやすい表現が異なるため、換言作業を複数の作業者に依頼することで様々な表現を収集すこれらの特徴があるため、同一カテゴリの語がることができる。また、換言に使用できる語彙数併記されている場合には、可能な限り難解語の特を制限していることもあり、書き換えができない徴を明記して表現することで差別化している。併が難解語を削除することで文を理解しやすくなる

記された語を差別化できない場合は、それらの語場合がある。例文 5 では、1 人の作業者が難解語のをまとめて、カテゴリ名に書き換えるように指示「本部」を削除することで文が意味的にも文法的にした。また、専門性が高く換言が困難な語の品詞も分かりやすくなると判断している。確かに、やは名詞であり、動詞では報告されなかった。そのさしい日本語を必要としている人が「大学の本部」

結果から、現在の基礎語彙は一般的な文章で用いと「大学」のような違いを理解する必要性は高く― 510 ―Copyright(C) 2018 The Association for Natural Language Processing.
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ない。そのため、平易化する際には、難解語を削おわりに5除することも有効な手段である。
本研究では、クラウドソーシングで機械翻訳の表 2: 難解語をやさしい日本語へ換言した結果
例文 1

訓練データに用いるための換言データを構築した。

パソコン を 持っ て ない 人 は 、 この M P 3には、作業者とのやりとりが必要であり、大規模クラウドソーシングで大規模なデータを構築するプレーヤー 機能 を フル に 使い こなせ ませ

な依頼前に少数の作業者に依頼し、指示やデータん。
換言作業者
作業者 1が理解しやすいか精査し調整するべきである。ま書き換えた表

書き換え対象た、実際に収集されたデータから、人手で平易化

現の文字列する際の特徴を調査した。

個人型のコン

パソコン

謝辞

ピューター
作業者 2

自分のコンピパソコン

本研究は、平成 27〜31 年科学研究費補助基盤

ューター（B) 課題番号 15H03216、課題名「日本語教育用テ

例文 2

キスト解析ツールの開発と学習者向け誤用チェッ

政府 が 住民 に 問う 一般 投票 を 実施 し まカーへの展開」、及び平成 29〜31 年科学研究費助した。

成事業挑戦的萌芽課題番号 17K18481、課題名「や書き換えた表

書き換え対象さしい日本語化実証実験による言語資源構築と自現の文字列

動平易化システムの試作」の助成を受けています。

作業者 1

実行実施

作業者 2

行いました

実施しました

参考文献

換言作業者

例文 3

Finin, T., Murnane, W., Karandikar, A., Keller,

母親 は 病気 の 子供 の 背中 を さすっ た 。

N., Martineau, J., and Dredze, M. (2010). An-

換言作業者

書き換えた表

書き換え対象notating named entities in twitter data with

現の文字列crowdsourcing. In Proceedings of the NAACL

作業者 1

背の中央

背中

HLT 2010 Workshop on Creating Speech and

作業者 2

体の後ろ

背中

Language Data with Amazon’s MechanicalTurk, pages 80–88.

例文 4

Hading, M., Matsumoto, Y., and Sakamoto, M.

林 に 竹 が 目立つ 。
換言作業者(2016). Japanese lexical simplification for non-

書き換えた表

書き換え対象

現の文字列

作業者 1

目に入る

目立つ

作業者 2

たくさんある目立つ

native speakers. Proceedings ofthe 3rd Workshop on Natural Language Processing Techniques for Educational Applications, pages 92–96.

例文 5

Zhu, Z., Bernhard, D., and Gurevych, I. (2010).

大学 本部 は ニューヨーク に 分校 を 設立 すA monolingual tree-based translation model

る こと を 決定 し た 。

for sentence simplification. In Proceedings of

換言作業者
作業者 1

書き換えた表

書き換え対象the 23rd International Conference on Compu-

現の文字列

tational Linguistics, pages 1353–1361.

活動の中心に

本部

梶原, 智. and 山本, 和. (2015). 語釈文を用いた小学生のための語彙平易化. 情報処理学会論文誌,

なる場所
作業者 2

※削除

本部

56(3):983–992.
山本, 他. (2017). やさしい日本語対訳コーパスの構築. 言語処理学会第 23 回年次大会, pages

763–766.

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