社団法人 電子情報通信学会
THE INSTITUTE OF ELECTRONICS,INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERS

信学技報
TECHNICAL REPORT OF IEICE.

話し言葉における言語情報の個人性変換における変換辞書拡張
水上雅博†

GrahamNeubig†

SakrianiSakti†

戸田智基†

中村哲†

† 奈良先端科学技術大学院大学〒 630-0101 奈良県生駒市高山町 8916-5
E-mail: †masahiro-mi@is.naist.jp
あらまし

ユーザや状況に合わせて，対話システムが柔軟に個人性を変換することは円滑なコミュニケーションを行うために不可欠である．我々は，話し言葉を対象として，言語モデルと翻訳辞書を用いて文章の個人性の変換を行う手法について提案し，その有効性を示してきた．しかしながら，今まで提案してきた手法では，変換はいかなる文脈においても文章の意味を変化させない変換の対象となる語彙を限定していた．また，対訳コーパスを収集することが困難なため，翻訳辞書には翻訳モデル確率を与えられずにいた．そこで本稿では，シソーラスや N-gram を用いた翻訳辞書の自動構築と，N-gram 類似度を用いた翻訳モデル確率の付与を提案する．また，言語情報の個人性変換に対する評価法として，人手による主観評価と，容易に利用可能な自動評価を検討する．実験的評価結果から，助詞および助動詞を対象とした翻訳辞書の拡張と，N-gram 類似度による翻訳モデル確率付与により個人性変換の精度が向上することを示す．
キーワード

個人性変換，個人性モデリング，同言語間翻訳，言い換え

Improvements to Translation Dictionary in a Method for Transforming
Individuality of Spoken Language
Masahiro MIZUKAMI† , Graham NEUBIGI† , Sakriani SAKTI† , Tomoki TODA† , and Satoshi
NAKAMURA†† Nara Institute of Science and Technology
Takayama-cho 8916-5, Ikoma, Nara, 630-0101 Japan
E-mail: †masahiro-mi@is.naist.jp
Abstract In text and speech, there are various features that reflect the individuality of the writer or speaker.
Reflecting these features in dialogue systems can be expected to help achieve rapport between the system and theuser. We suggested method for transforming individuality by using a translation dictionary and language model.
However, in this method, the vocabulary of the translation dictionary was limited because we limited the target
vocabulary to words that can be transformed in any context without changing the meaning of the sentence. In
this paper, we propose improvements to the translation dictionary. Specifically, we propose a method for automaticconstruction for a translation dictionary by using a thesaurus and N-gram statistics, and estimation of translation
model probabilities using the N-gram similarity. Experimental evaluations demonstrate that the proposed method
yields significant improvements in the quality of translation individuality.
Key words Transforming Individuality, Individuality Model, Same Language Translation, Paraphrasing

1. ま え が き
円滑な意思疎通を行う上で，伝えたい内容のみならず，その内容を伝えるために用いる語彙や，発話の際に用いる韻律や声質など，内容に直接しない要素も非常に重要な役割を果たす．

例を挙げれば，対話相手が子供であれば柔らかい話し方を，大人であれば硬い話し方を用いることで，より円滑な対話を実現できる．そのため，対話システムにおいても，話し方を適切に制御する技術の構築が望まれる．
対話システムの応答生成に関連する技術の一つである音声合—1—

成においては，非言語情報に着目した研究が盛んに行われていえ、はい、そうです

る．特に，話者性に関しては，個人性を考慮した音声合成の研Source Text V

W = argmax P(V|W)P(W)

究 [1] が進んでおり，その発展として，話者の声質を考慮した音

あー、うん、そうですTranslated Text W

Translation Dictionary

声翻訳システム [2] なども実現されている．その一方で，話しDic. 1
ああー
ええー

言葉特有の言語表現や，言語情報における話者ごとの特徴（以下，言語情報の個人性と呼ぶ）までも制御する研究は少ない．
例えば，性格や礼儀正しさなどの心理学的要因に基づいて話者性を考慮するルールベースの文生成を行う研究 [3] などに限定

Dic. 2はいうん

Dic. 3
こんにちは
こんちは

図 1 個人性変換の概要

される．
そこで我々は，翻訳辞書と言語モデルを用い，話し言葉の書せる．

き起こし文章に対して個人性を変換する手法 [4]（以下，個人性変換と呼ぶ）を提案している．個人性変換は，文章生成ではな
く文章変換を行うことで既存の対話システムの内部に変更を加えることなく個人性を制御可能である．例を挙げれば，フレンドリーな個人性を持った対話システムを求めているユーザに対し，既存のシステムの出力として「こんにちは，何かご用ですか」という文章が与えられた場合，「ハロー，なんか用かな」のようなユーザの望む個人性を持った文章へ変換できる．また，対訳コーパスを必要とせず，置き換え可能な語彙を集めた翻訳辞書と目標話者の言語モデルを学習する発話コーパスのみで利用できる．しかしながら，翻訳辞書はいかなる文脈においても文章の意味を変化させない変換の対象となる語彙が限定されてŴ = argmax P (V |W )P (W )(2)W

個人性変換では，一般的な統計的機械翻訳と異なり，対訳コーパスとして，ある話者の個人性を持ったテキストと，同じ意味で別の話者の個人性を持ったテキストを必要とする．しかしながら，そのような対訳コーパスを収集するのは容易ではなく，翻訳モデルを構築するのは困難である．この問題に対して，
先行研究 [4] では翻訳モデルを対訳コーパスから学習せず，文章の意味を変化させずに交換可能な機能語であるフィラーや感動詞を対象として翻訳辞書を構築し，これに一様な翻訳モデル確率を割り当てることで翻訳モデルを構築した．

3. モデル確率の計算いた．
本稿では，より幅広い用語に対する変換を実現するために，個人性変換手法の拡張と評価を行う．従来法の翻訳辞書と言語モデルを用いた個人性変換手法に加え，シソーラスや N-gramを用いた翻訳辞書の自動構築と N-gram 類似度を用いた翻訳モデル確率の付与を導入する．また，言語情報の個人性変換に対する評価法として，人手による主観評価と，容易に計算可能な自動評価を検討する．実験的評価結果から，翻訳辞書の自動拡
張と N-gram 類似度を用いた翻訳モデル確率の付与がそれぞれ有効であり，個人性変換において変換後の文章の目標話者らしさを向上させることを示す．

3. 1 翻訳モデル確率の計算
個人性変換においては，対訳コーパスの収集が困難な点から，統計的機械翻訳で用いられるような翻訳モデル確率の学習を行うことができない．そこで，本稿では N-gram 類似度を用いた翻訳モデル確率を提案する．N-gram 類似度を用いた翻訳モデ
ル確率では，類似度の高い単語同士は交換できる可能性が高いと仮定し，N-gram の頻度により計算される類似度を用いて，それぞれの語における翻訳モデル確率を計算する．
まず，言語モデルに登場する全単語 L とその中の二つの単語w と v に対して，類似度 Sim(w|v) を以下のように定義する．

2. 言語モデルと翻訳辞書を用いた個人性変換
個人性変換 [4] では，変換の対象となる話し言葉のテキストV から変換先の目標となる話者性を持つテキスト W への変換処理を，両テキスト間の翻訳処理とみなし，話し言葉から書きSim(w|v) =1 ∑(1 − |P (w|l) − P (v|l)|)
2|L|
l∈L

1 ∑+(1 − |P (l|w) − P (l|v)|)
2|L|(3)l∈L

言葉への変換処理 [5] と同様に，統計的機械翻訳の枠組みで変類似度は単語 w と v に対して N-gram の頻度分布の差を求める

換を行う．
統計的機械翻訳では利用可能なコーパスの分量を考慮し，大ことで計算する．もし単語 w と v が類似の用法を持つ語なら，量に確保することが難しい対訳コーパスを用いて得られる翻訳ある単語 l に対する N-gram の頻度分布の差 P (w|l) − P (v|l)

モデル確率 P (V |W ) と大量に確保可能な出力側コーパスを用および P (l|w) − P (l|v) は 0 に近づき，類似の用法を持つ語でいて得られる言語モデル確率 P (W ) の二つを用いて，事後確率なければ 1 に近づく．
得られた類似度 Sim(w|v) に対して，変換前の語 v を固定しP (W |V ) を以下のようにモデル化する．て，総和が 1 となるように正規化する．

P (W |V ) =P (V |W )P (W )P (V )(1)

与えられた V に対して P (W |V ) が最大となる Ŵ を探索する．

P (V ) は W の選択によらず変動しないため，以下のように表P (w|v) = ∑Sim(w|v)
L∈l Sim(l|v)(4)

これにより，対訳コーパスを用いずに類似語間の翻訳モデル確—2—率を計算することができる．

表 1 シソーラスを用いた翻訳辞書の一例

3. 2 言語モデルの適応

辞書 No

翻訳対象

翻訳後翻訳モデル確率

1

カメラ

カメラ

0.9

目標話者の発話を集めて言語モデルを構築する上で，一人の話者から集めることのできる発話は限られており，内容も限定的である．そのため，目標話者の発話のみから構築された言語

キャメラ

0.01

ビデオカメラ

0.01

写真機

0.01

モデルを用いて正確に言語モデル確率 P (W ) を推定することは他 2 単語困難である．この問題を解決するために，大規模なコーパスか良い

2

良い

0.4

ら学習した言語モデルと，対象とするタスクやドメインに応じいい

0.4

た少量のコーパスから学習した言語モデルを混合することによ

よろしい

0.01

見事

0.01

り，効率的に分野適応を行う手法が，音声認識などで用いられ

他 42 単語ている [6]．本稿においても，少量の目標話者データから学習された言語モデル Pt (e) と，大量の全話者混合データから学習さ表 2 N-gram を用いた翻訳辞書の一例れた言語モデル Pg (e) を線形補間することで，目標話者言語モ辞書 Noデルを構築する．

翻訳対象 翻訳後1です

線形補間によって生成される言語モデル P (e) は，学習に利用していないテスト用の目標話者データに対して最大の言語モ2けどデル確率を得られる言語モデル P (e) を生成するような λ を計3算することで得られる．

4P (e) = λPt (e) + (1 − λ)Pg (e)0<=λ<=1もが翻訳モデル確率です

0.7だ

0.3

けど

0.8よ

0.2も0.6で0.4が0.6

は0.4(5)

4. 翻訳辞書の拡張

4. 2 N-gram を用いた翻訳辞書
シソーラスは一般的に名詞や動詞のような内容語を中心に構フィラーや感動詞のみの置き換えでは柔軟な個人性変換を行築され，助詞や助動詞の同犠牲についての記述がなされていなうことはできず，より多様な変換が可能な翻訳辞書の構築が望い．しかしながら，終助詞および助動詞は，日本語において話まれる．本研究では，この翻訳辞書の構築を自動で行う手法に者の個人性を表わす重要な要素として取り上げられている [9]．

ついて提案する．言い換え可能な語彙を検討する様々な手法 [7]そこで，同義語や類義語を得る手法の一つとして N-gram を用が提案されている．代表的な手法としてシソーラスを用いた言

いた類似語クラスタリング [10] を参考にして，単語 3-gram をい換えや N-gram を用いた類似語クラスタリングなどが挙げら利用した類似の助詞，助動詞の抽出および翻訳辞書の構築をれる．本稿では，シソーラスを用いた名詞，動詞，形容詞表現行う．などの言い換えを目的とした翻訳辞書と，3-gram を利用した翻訳辞書の自動構築は以下の手順で行う．

類似の助詞，助動詞などを対象とした翻訳辞書の自動構築およ（ 1 ） 様々な話者の発話を集めたコーパスから 3-gram 言語

び，N-gram 類似度を利用した翻訳モデル確率の付与についてモデルを学習する．

述べる．

（ 2 ） 3-gram において，2 番目の要素に助詞および助動詞を4. 1 シソーラスを用いた翻訳辞書含むデータを抽出する．

同義語，類義語を取得可能な語彙資源としてシソーラスが（ 3 ） 以下のように，前後の単語が 1 回以上一致している助挙げられる．日本語の代表的なものでは日本語 WordNet [8] や詞，助動詞を集めて類似語とする．

EDR 日本語単語辞書などが存在し，非常に細かい意味分類に例）カメラ は 高い, カメラ も 高い

基づく単語間の同義関係が与えられている．

（ 4 ） 全類似語において翻訳モデル確率を計算し，辞書に格

本稿では，WordNet を用いて翻訳辞書を構築する．

納する．

翻訳辞書の自動構築は以下の手順で行う．

構築された翻訳辞書の一例を表 2 に示す．

（ 1 ） 変換対象の文章を形態素解析する．
（ 2 ） 形態素解析して得られた形態素を取り出し，それをクエリとして WordNet のデータベースを検索する．

5. 評価指標の提案
一般的な統計的機械翻訳においては BLEU [11] に代表される（ 3 ） 語彙が見つかった場合はその語の持つ同義語集合 ID

多くの評価指標が提案されている．これらは対訳コーパスが与を利用して，WordNet のデータベースから同義語を取得する．

えられたとき，システムによる翻訳結果と人間の翻訳者による（ 4 ） 全類似語において翻訳モデル確率を計算し，辞書に格翻訳文との距離を測ることで翻訳システムの精度を評価する．

納する．

しかしながら，本研究では対訳コーパスを得ることが困難であ構築された翻訳辞書の一例を表 1 に示す．

り，このような自動評価指標は利用できない．そのため，シス—3—

テムの評価に必要な評価指標をいくつかに分けて定義し，それ表 3 各辞書の組み合わせと表記（翻訳確率をつけるかどうかも入れる）らの評価から総合的にシステムの評価を行う．今回提案する評パターン

価指標は「目標話者らしさ」，「変換の幅広さ」と「変換が間違っ（表記）ていないか」の三つについて評価する．

5. 1 自 動 評 価
自動評価では以下の二つの要素についてそれぞれ評価する．

提案手法

N-gram 類似

シソーラス（フィラー） （助詞など） （名詞など）

PD

○××

ND○○×TD

○×○

ND+TD

○○○

エントロピー 言語モデルにおける負の底 2 の対数尤度を単語数で正規化して得られる．目標話者の発話としての尤もらしさ

表 4 各辞書の組み合わせと変換結果の例

を評価する．（注 1） エントロピーは低いほどよい評価となる．

辞書

変換結果

カバレッジ

PD

あー，やっぱり携帯と比べて変換対象の文章のうち，翻訳辞書に変換候補が存撮れる画は全然違いますね

在する単語の割合を示す．カバレッジが高いほど，翻訳辞書が様々な語彙を変換することが可能であるため，変換の幅広さをND

あー，やっぱり携帯 に 比べてTD

あー，やっぱり携帯 と 比べ て撮れる画 も 全然違い ますね

評価するのに用いられる．

5. 2 人手による主観性評価

撮れ る 写真 は 全く違い ますね

上記の評価指標は自動で評価できるが，細かいニュアンスや，あー，やっぱり携帯に比べ てND+TD

同義語の微細な意味の差などは評価することができず，目標話撮れ る 写真も全く違いますね

者らしさや日本語としての正しさを評価するには人手による評価も必要となる．以下の項目に対して，人手による主観評価を

6.4

行う．

6.3

目標話者らしさ 被験者に目標話者の話し方を学習データからしているかを 1(一致しない)〜5(一致する) の 5 段階で評価してもらう．
単語誤り率 (Word Error Rate; WER)

変換によって文章に間違った意味が与えられた割合を示す．被験者に与えられた変換前と変換後の文章対において，意味を変質させてしまった変換を指摘してもらうことにより得られる．

6. 実験的評価

6.2
Entropy (bit/word)

学習してもらい，与えられた文章がどの程度その話し方に一致

6.1
6
5.9
5.8
5.7
5.6
PDTD

ND+TD

Dictionary

6. 1 実 験 条 件
実験の題材として 3 名の店員と 19 名の客による一対一のカND

図2

各辞書使用時のエントロピー

メラ販売に関する対話をまとめたカメラ販売対話コーパス [12]を利用する．店員 3 名のコーパスをそれぞれ話者ごとに分け，に対して主観評価指標，WER と目標話者らしさを 5 段階で評

さらに学習データと評価データに分けて利用する．

価してもらう．この実験は被験者 3 名に対して行い，各被験者言語モデルの分野適応を行うために，個人性変換の対象であには 3 話者，1 話者あたり 10 個の計 30 の変換結果に対してるカメラ販売対話コーパスの各話者から学習した言語モデル評価を行ってもらう．また，各評価指標の信頼区間を有意水準と，BTEC コーパス [13] および英辞郎の辞書例文コーパス [14]p < 0.05 の Bootstrap Resampling を用いて求める [15]．

から学習した一般言語モデルを用意する．この両方の言語モデ

6. 2 実 験 結 果

ルを，変換の対象とするカメラ販売対話コーパスのトピックに

6. 2. 1 辞書拡張の効果合致するような線形結合パラメータをそれぞれ話者ごとに計算

まず，翻訳辞書の自動構築について評価する．本稿で提案しする．

たシソーラスおよび N-gram 類似語を用いて自動構築した翻訳

辞書拡張の実験的評価では，まず変換目標の話者の学習デー辞書に，先行研究と同様に一様な翻訳モデル確率を与える．自タを被験者に読んでもらう．次に，変換前の文章とそれを各辞動構築された辞書を利用し，個人性変換を行った結果のエント書を使用して個人性変換を行った結果 4 文を読んでもらう．各

ロピーを図 2 に，カバレッジを図 3 に示す．また，変換結果の辞書の組み合わせパターンを表 3 に示す．それぞれの変換結果一例を表 4 に示す．
この結果から，利用する辞書を多くするほどエントロピーお（注 1）：学習とテストに異なるデータを利用するクロスエントロピーを言語モデよびカバレッジの評価は向上している．本稿で提案した N-gram

ルの評価に用いることが通常である．しかし，今回は利用できる目標話者データ類似語およびシソーラスによる辞書の両者を同時に用いるこが少ないため，複数の言語モデルを用意すれば，データが少なくなることで言語モデルの性能が悪化する恐れがある．そのため，本研究では，エントロピー評価と個人性変換に用いる言語モデルは同じものを利用する．とで，エントロピーは平均 5.95 bit/word，カバレッジは平均49%まで改善された．

—4—6.855

using N-gram similarity
uniform50
6.645
Coverage (%)

40

6.4
Entropy (word/bit)

35
3025

6.220615
5.8105PD

ND

TD

ND+TD

5.6
PD

Dictionary

ND

TD

ND+TD

Dictionary

図 3 各辞書使用時のカバレッジ

図630

翻訳モデル確率付辞書使用時のエントロピー

3025252020

WER [%]WER [%]

using N-gram similarity
uniform

151510105500PD

ND

TD

ND+TDPD

ND

Dictionary

図 4 各辞書使用時の WER

ND+TD

図 7 翻訳モデル確率付辞書使用時の WER

4.7

え間違いによって文章の意味が破壊され，個人性の評価が正し

4.6

く行われなかったためであると考えられる．その理由として，

4.5

WER は PD の 14%および ND の 6%に比べて，TD は 21%，

4.4

ND+TD も 14%と高い値を示しており，変換間違いが多く含

4.3
Individuality

TDDictionary

まれていることがわかる．

4.2

6. 2. 2 翻訳確率推定の効果

4.1

N-gram 類似度を用いた翻訳モデル確率について評価する．

4

シソーラスおよび N-gram 類似語を用いて自動構築した翻訳辞
3.9

書に，N-gram 類似度を用いた翻訳モデル確率を与える．構築
3.8

された辞書を利用し，個人性変換を行った結果のエントロピー
3.7を図 6 に示す．

3.6
PDND

TD

ND+TD

Dictionary

図 5 各辞書使用時の話者らしさ

人手による評価の結果として，WER を図 4 に，目標話者らしさを図 5 に示す．全体として目標話者らしさは 3.8 を超えており，高い値となっているが，その中でも ND を用いた場合の主観評価値が最良で 4.4 を超え，従来法より改善した．しかしながら，TD および ND+TD を用いた場合は先行研究に比べ目標話者らしさは低下した．これはシソーラスによる置き換

N-gram 類似度を用いた翻訳モデル確率を考慮して変換を行った場合，一様に翻訳モデル確率を与えた場合に比べてエントロピーはわずかに上がってる．
翻訳辞書に N-gram 類似度による翻訳モデル確率を与えた場
合の人手による評価の結果として，WER を図 7 に，主観評価の結果を図 8 に示す．一様に翻訳モデル確率を与えた場合と同様に，全体として目標話者らしさは 3.8 を超え，従来法よりわずかに改善している．さらに，N-gram 類似度による翻訳モデル確率を与えた ND を用いた場合の主観評価値が最良で 4.5 と—5—

4.8
using N-gram similarity
uniform
4.6

Individuality

4.4

4.2

43.8

3.6PDNDTD

ND+TDDictionary

図 8 翻訳モデル確率付辞書使用時の話者らしさなった．また，目標話者らしさは TD を用いた場合のみ一様に翻訳モデル確率を与えた場合より低下しているものの，それ以外の全ての辞書において翻訳モデル確率を一様とした場合に比べて向上している．WER も改善しており，N-gram 類似度による翻訳モデル確率が個人性変換における辞書を用いた置き換えに効果的であることを示している．

7. ま と め
本稿では，先行研究である言語モデルと翻訳辞書を用いた個人性変換に対して，シソーラスおよび N-gram 類似語による翻訳辞書の自動構築と，N-gram 類似度を用いた翻訳モデル確率の付与を提案した．翻訳辞書の自動構築では助詞および助動詞を対象とした N-gram 類似語による翻訳辞書が個人性変換において効果的であることを示した．また，N-gram 類似度を用いた翻訳モデル確率を考慮して変換を行うことで，シソーラスに[5] G. Neubig, Y. Akita, S. Mori, and T. Kawahara, “A monotonic statistical machine translation approach to speaking style transformation,” Computer Speech & Language,vol.26, no.5, pp.349–370, 2012.
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よる翻訳辞書を用いた場合でも正しく置き換えを行うことが可能となった．今後の課題として，文脈や単語の順序を考慮し，単語の並び替えと挿入，削除に対応した個人性変換のモデルが考えられる．また，N-gram 類似度を用いた翻訳モデル確率を計算する際に，Kullback-Leibler 距離など様々な類似度の尺度を利用し，最適なものを選ぶ必要がある．
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—6—