DEIM Forum 2014 C2-4対立語抽出に基づく Web ニュースからの漫才ロボット台本自動生成手法の提案
真下遼†

灘本 明代†† 甲南大学 知能情報学部 〒 658-8501 兵庫県神戸市東灘区岡本 8-9-1
E-mail: †hr-x7type@yahoo.co.jp, ††nadamoto@konan-u.ac.jp
あらまし

ロボット工学の進歩によりコミュニケーションロボットの開発が進んでいる．しかし，人がロボットをコ

ミュニケーションの対象と捉えるのは未だ困難である．これまで我々は，人とロボットとの円滑なコミュニケーショ
ンの実現を目的とした漫才ロボットを行うために，ロボットに実装し実演するための漫才台本自動生成システムを提案してきた．本論文ではさらに，Web ニュースの主題の対立語を抽出し，その対立語を用いた漫才台本自動生成手法を提案する．
キーワード

ロボット，Web，漫才台本自動生成，対立語

1. は じ め に
近年，ロボット工学の技術は急速に進歩しており，様々なロボットの研究開発が行われている．特に人とコミュニケーショ

本生成素材に Web ニュースの速報記事を用いることで，漫才
ロボットはテレビよりもさらに速報性の高い情報提供が可能となる．また，先に述べたように漫才ロボットによりロボットへの親しみの向上や癒しの提供も期待できる．

ンを図ることを目的としたコミュニケーションロボットの研究

以下 2. 節で関連研究について述べ，3. 節では我々の提案す開発の発展は，近い将来にロボットがより身近な存在となってる漫才台本自動生成のシステムと台本の構成について説明し，人々と共存する社会の実現を予期させる．しかしながら，人が4. 節では，本論文で提案する対立ボケの自動生成手法について

ロボットをコミュニケーションの対象と捉えるには未だ抵抗が述べ，最後に 5. 節でまとめと今後の課題について述べる．

あると考えられる．
人とロボットに関する研究として，神田ら [1] はロボット同2. 関 連 研 究士の対話を人が観察することにより，人とロボットとの関係性

Web ニュースからの漫才台本自動生成にはニュースの理解度が緩和され，人はロボットに対して人と接するのと同様の自然を高めることを目的の 1 つとしているが，同様にニュースの理なコミュニケーションを実現できることを明らかにした．そこ

解度を高めることを目的とした研究として，北山ら [3] は，比で我々は，ロボット同士の対話の内，娯楽性の高い対話である

較ニュースに着目し，ユーザが閲覧しているニュースに関連す

漫才に着目した．ロボットが演じる漫才をユーザに提供するこるニュースをニュースアーカイブから的確に検索する検索方式とでロボットとのコミュニケーションの円滑化が容易に行えるを提案した．本研究では，ユーザが閲覧するニュース記事自体と考えた．一方で，漫才が情報提供コンテンツとしての役割をに娯楽性を付与して提供し，ニュースに対するユーザの親しみ持つことに着目すると，ユーザにはより理解しやすく親しみのの向上からニュースの理解度を高めるといった点で異なる．

ある情報提供が望ましいと考えられる．その手がかりとして元

本論文での漫才台本自動生成では，ニュースに中に含まれる

お笑い芸人であり作家の松本哲也氏は「時事ネタで漫才を作る

語に関連する語を発見し利用することで漫才を生成するが，このは，一番お客さんの共感を得られやすい」[2] と述べている．

のような情報発見の研究はいくつか行われている．佃ら [4] はあ

そこで我々は，ユーザが興味のある内容の Web ニュース記事る語に関する意外な情報の発見を目的に，語の意外度をグラフ

を漫才の題材に用いた漫才ロボット台本自動生成を提案する．

構造と認知度によって用いて計算する手法を提案した．Oyama

Web ニュース記事による漫才ロボット台本自動生成は以下のら [5] はある語を詳細に説明する詳細語を Web ページの文章構点で有用であると考えられる．１つは，ユーザがロボットの漫造を利用して発見する手法を提案している．また，語の関係性

才を観るという受動的な行為だけで Web ニュースの記事の情に関する研究として Church ら [6] は，2 語の意味的関係性を報を得ることが可能になり，若者を中心とした現代のニュース

相互情報量を用いて計算している．Turney ら [7] は，類義語の離れの克服を期待できるという点である．もう 1 つは，漫才ロ

関係性を Web 検索の検索結果数を用いて計算している．Rudi

ボットでは笑いを交えて情報を提供することで，堅苦しく難しら [8] の Google Similarity Distance も Google の検索エンジ

い内容の多いニュース記事であってもユーザは親しみを持ってンからの検索結果数を利用して，意味の関係性の度合いを計算容易に情報を得ることが可能であるという点である．同じ受動している．計算式として正規化 Google 距離というものを提唱

メディアであるテレビニュースと比較しても，漫才ロボットはしている．本研究では，Wikipedia を利用した語の階層構造とテレビニュースのように時間帯の制限を受けることがなく，台Web 検索の検索結果数の両方を用いることで，キーワードに関して対照性のある語を一意に発見する．
漫才に関する研究も行われており，関 [9] は漫才の分析により漫才の対話中に含まれる対話のズレと笑いの関係性を明らかにしている．安倍 [10] は笑いが生まれる構造として「フリ」，「ボケ」，「ツッコミ」の要因に着目し，その関係性を視覚的に表現している．

3. 漫才台本自動生成
3. 1 システムの概要
本論文で提案するロボットの漫才台本自動生成システムはユーザがキーワードを入力し，そのキーワードに関する記事の内容を漫才形式の台本に自動変換した後，その台本をロボットが演じてユーザに提示するシステムである．なお，本論文ではボケ役とツッコミ役の 2 体のロボットの対話形式でのしゃべく

図 1 漫才ロボットあいちゃん（左）とゴンタ（右）り漫才を前提としている．システムのおおまかな流れは以下のようになる．
（ 1 ） ユーザがキーワードを入力する．

3. 2 漫才の構成
漫才台本自動生成にあたり，台本をある程度形式化する必要がある．本論文では灘本ら [12] が提案していた漫才台本自動生（ 2 ） システムは入力されたキーワードを検索クエリとして Ya-

hoo ニュースより記事を最新のものから，無作為に 1 記事を決定し．その記事のタイトル及び本文を抽出する．
（ 3 ） 抽出した記事のタイトル及び本文から様々なボケやツッコミを自動で生成し漫才台本を自動生成する．
（ 4 ） 自動生成した漫才台本を 2 体のロボットに演じさせる．

成の枠組みを使用し，漫才台本をつかみ，本ネタ，オチに分割した三段構成の流れでの漫才台本の生成を行う．

3. 2. 1 つ か み
つかみでは，挨拶を兼ねた最初の笑いと本ネタへの話題提供を行う．導入としては，自動生成当時の月の行事に関する身近な話題で開始する．次に，つかみでの最初の笑いとして表情ボケを行う．表情ボケとは，ロボットが話す内容に応じて感情を目の表情で表現するが，その表情が話す内容には明らかに不適

入力キーワードは 1 語でも複数でも構わず，またニュース記事の URL を直接指定して記事を選出することも可能である．次に選出した記事の本文の抽出を行うが，記事の本文の長さは記事によって大きく異なる．本研究の漫才はロボットの演じる時
間を冗長の少ない 4 分以内と収めたため，抽出する記事の本文の文字数を 400 文字以下に制限する．ただし，記事の概要を損なう本文の抽出を避けるために本文の抽出を段落単位で行う．
通常ニュース記事は内容理解に重要な項目順に構成される [11]切であるというボケである．また，本ネタへの話題提供としては台本生成の題材となった Web ニュース記事のタイトルを読み上げて記事の詳しい内容に触れる対話の流れを作る．以下に『2020 年「東京五輪」に決定』の Web ニュース記事で自動生成した漫才台本のつかみの例を示す．なお，漫才の演者である 2体のロボットの内，主にボケ役を担当するロボットを「ボケ」，
主にツッコミ役を担当するロボットを「ツッコミ」とそれぞれ表記する．

ので，提案手法でも第 1 段落から順に 400 字の文字制限が超えない範囲まで段落単位で本文を抽出する．また，漫才の題材に
人の死や不幸を用いるのは不謹慎であるため，「死亡」や「殺害」等をストップワードとし，記事タイトル及び本文中にこれらが含まれている場合は台本生成に不適切な記事として記事の選出をやり直す．本文抽出後は，提案手法により台本を自動生成する．台本は XML ファイルの形式で生成され，出来上がった台本をもとに 2 体のロボットが漫才を演じる．台本には台詞以外に細かい動きや表情の変化等も自動生成で記述する．
本論文で提案する漫才台本を演じるロボットは図 1 の 2 体のロボットである．全長約 100cm の背の高い方のあいちゃんがツッコミ役，全長約 50cm の背の低い方のゴンタがボケ役をそれぞれ担当する．2 体のロボットはいずれも手足等のインターフェースが存在しないが，代わりにモーターでの回転動作でツッコミの動作を表現する．また，目の部分は 50 種類の画像で切り替わり，喜怒哀楽の感情を表現することが可能である．

ボケ「いやー，ひさびさの地球だなぁ．
」
ツッコミ「ホンマやなー．
」
ボケ「もう地球は 3 月で 卒業のシーズンや．
」
ボケ「ホンマ悲しいな〜．
」（表情ボケ：楽しそうな表情をしながら）
ツッコミ「おいおい，楽しそうな顔になっとるやないか悲しい
んならこっちやで．
」（悲しそうな表情をしながら）ボケ「おー，そうやった．この顔やったわ．
」（悲しそうな表情をしながら）
ツッコミ「分かればええんや．
」
ツッコミ「そんな事よりも．地球のことちょっとはわかってきたやん．
」
ボケ「当たり前やないか，地元で地球のこと勉強しとんねんから! 」

ツッコミ「ほな地球でこんなニュースあったん知ってるか?」から，その最初の 1 文を用いる．例えば，「凍傷」の説明には，

ボケ「ん?どれどれ・・・2020 年「東京五輪」に決定?・
・
・知らぬ．
」

「低温が原因で生じる皮膚や皮下組織の傷害」といった一文が抽ツッコミ「アカンやん!せっかくやし今ちょっと読んでみて．
」

出される．金水 [13] は漫才における笑いの発生は漫才の対話がGrice [14] の提案した言語表現の果たす機能である協調の原理
3. 2. 2 本 ネ タからズレるために生じると述べている．言葉遊びボケでのツッ

本ネタでは，題材となったニュース記事の内容を読み上げてコミの正しい単語への訂正の補足情報として Wikipedia 記事のユーザに説明しながら，同時に様々なボケとツッコミを挿んで文を用いることは，多くの場合訂正文としては冗長的印象を受

で笑いをとる．ここが漫才において最も主軸となる部分であける．しかし，冗長的な文は協調の原理の内の量の公理にズレり，漫才全体での割合時間も長く，ボケの回数も最も多く挿入る内容であるため，ツッコミの訂正文を笑いが生じる 1 つの要される．ボケの挿入は，記事の構造をユーザが把握できるよう因にできる利点があるので漫才においては有用であると考えらに，句読点による文単位で行い，1 文に付き最大で 1 ボケを挿れる．

入する．ただし，記事の最初の 1 文は記事の概要が顕著に表れノリツッコミるためボケの挿入は行わない．また，ボケが作成されない 1 文

ノリツッコミとは，通常のツッコミと異なりツッコミ役が一であっても，ツッコミは相槌を行うことで対話に参加する．本度ボケの内容に同調し（のっかり）話題を展開した後に，改め研究で自動生成されるボケとツッコミには，言葉遊びボケ，ノて正しいツッコミを行うというものである．ノリツッコミでは，

リツッコミ，過剰ボケ，そして対立ボケがある．以下は，自動ツッコミ役が一時的にボケ役に転じることからツッコミであり生成された本ネタでの言葉遊びボケ及びノリツッコミの一例をながら同時にボケにもなるという特徴がある．
「一つの漫才の中示す．

には，いろんな種類のボケが入っていた方がいい」[2] とのことから，本漫才にもできる限りボケの種類を増やすべきであり，

ボケ「東京は決選投票でイスタンブールを破り，1964 年以来 2

その意味でノリツッコミを本漫才に取り入れる価値があると考度目となるオリンピック開催を決めた．
」

えられる．本論文で行われるノリツッコミは，ボケ役の言葉遊

ツッコミ「なるほど．
」

びボケに対して適用し，読み間違えた別の単語の間違えにツッ

ボケ「マドリードは 1 回目の投票でイスタンブールと同票となコミ役が同調し，その後ツッコミ役が自らその間違えを訂正す

り，」るといった流れである．単語に同調する要素には様々あるが，ツッコミ「うん．
」

本研究ではその単語の印象を用いる．ここで印象の抽出を簡略

ボケ「最下位を決める 凍傷で落選した．
」（言葉遊びボケ）化するために，本研究では印象とはある単語を一つの形容詞にツッコミ「そうそう，凍傷はホント怖いなー・
・
・って．
」（ノリ

よって表現したものとする．ある単語とは先の言葉遊びボケに

ツッコミ）

おいて，読み間違えた単語のことである．先の例の場合「投票」

ツッコミ「なんでやねん!凍傷って!それは低温が原因で生じるという単語に対して読み間違えた「凍傷」という単語がこれに皮膚や皮下組織の傷害やろ!凍傷ちゃうくて投票や!」当たる．即ち，ノリツッコミの生成時の印象の抽出とは読み間

ボケ「おっと，うっかりしてもうた.」

違えた単語に関連した形容詞を抽出する．具体的には，印象をツッコミ「しっかりせえよ．
」

抽出する単語と共起する形容詞を検索結果のスニペットから抽出し，共起頻度の高い形容詞をその単語の印象とする．抽出さ言葉遊びボケ

れた形容詞の例を表 1 に示す．例えば，「凍傷」というキーワー

言葉遊びボケとは，ボケ役がニュース記事本文の単語を別のドに対しての印象は表 1 より，最も共起頻度の多い「怖い」と単語と読み間違うというボケである．例えば，「投票（とう-ひょ

いう形容詞が凍傷の印象となる．これにより「凍傷はホント怖う）」という単語を「凍傷（とう-しょう）」という単語と読み間いなー」という台詞になる．

違えるといったものである．この場合，ツッコミ役がその読み間違えた単語をツッコミ，正しい単語に訂正することでボケとツッコミの流れが成立する．言葉遊びボケの自動生成では，記表 1 キーワードと共起する形容詞

query 1st adjective 2nd adjective 3rd adjective
凍傷

怖い

寒い

白い

豆腐

おいしい

美味しい

やわらかい

洋風

かわいい

明るい

おいしい

成される単語は複数の場合があるが，ユーザへのわかりやすさ

賛辞

すごい

素晴らしい

うれしい

を考慮して小学生の国語辞典をコーパスとして生成した単語と

テレビ

楽しい

めざまし

幅広い

事本文中に含まれる一般名詞をキーワードとして設定し，ローマ字に変換する．さらにローマ字に変換したキーワードの母音と子音を総当りで変化させて別の単語を生成する．この時，生照らし合わせ，コーパス中に出現する単語のみをボケとして用いる．また，ツッコミとなる正しい単語への訂正には，その単3. 2. 3 オ語をタイトルとする Wikipedia の記事を利用することで，間違オチでは，まとめとして台本生成の題材となったニュース記

えた単語の説明を補足させる．補足情報として Wikipedia 記

事の内容を１つのキーワードで簡潔に表現し，最後にそのキー

事の最初の１文がそのタイトルの概要を顕著に表していること

ワードをお題に自動生成した謎かけで笑いをとり締める．以下

チ

に自動生成した漫才台本のオチの例を示す．

設定した後，同音異義語を先の小学生の国語辞典コーパス中から抽出し C 0 を設定する．同音異義語であるかどうかの判定は，

ボケ「以上!」

C をローマ字に変換して同じくローマ字の綴りが一致する語をツッコミ「もう終わりかいな!なんもわかってへんやん!」

同音異義語とする．C の同音異義語がコーパス中から発見でき

ボケ「そんなことないしなー．要するに東京五輪の話やろ!」ない場合は，共起頻度が次いで高い単語から C を再設定する．

ツッコミ「まぁせやけど，略しすぎや!」先の抽出の場合「オリンピック (orinpikku)」は同音異義語がボケ「それなら，最後に東京五輪で一句よませてもらうわ．
」

見つからないので，C を再設定して「開催 (kaisai)」の同音異ツッコミ「ほぉ〜，やってみ．
」

義語を探す．
「開催」の同音異義語には「快哉 (kaisai)」や「解ボケ「整いました!」

砕 (kaisai)」等が考えられるが，今回用いたコーパスではわかツッコミ「早いな!」

りやすさを考慮しているためにこれらの難解な語は抽出されなボケ「東京五輪とかけて．
」

い．
「夏季 (kaki)」に対しては「柿 (kaki)」が抽出されるため結ツッコミ「うん．
」

果的に C には「夏季」，C 0 には「柿」がそれぞれ設定される．

ボケ「果物と解きます．
」

最後に，B と C 0 が A と C の関係と同様に互いに連想関係にツッコミ「その心は・・・?」あることに着目して A から C を抽出した方法と同様の方法でボケ「どちらも夏季（柿）がつきものです．
」

C 0 から B を取得し設定する．
「柿」の共起頻度の高い単語にはツッコミ「・
・・もうええわ!」

「果物」，
「富有」，
「産地」，
「和歌山」等が抽出されるので B に

ボケ・ツッコミ「ども，ありがとうございましたー．
」

は最も共起頻度の高い「果物」を設定する．

4. 対立ボケの生成

謎かけ
謎かけとは，「A とかけて B と解く．その心は，どちらも C

対立ボケとは，ある語に関して対照的な関係にある語を対立（C ）がつきものです」といった形式で行われる一種の言葉遊語と呼び，対立語を用いて行うボケである．以下に東京をキーびである．ここで，C と C 0 は互いに同音異義語の関係を持つ．

ワードとして本論文で提案する対立ボケの例を示す．

00

謎かけの自動生成には A，B ，C ，C の 4 つの語を取得する必要がある．本論文での謎かけの自動生成の流れを以下に示す．
（ 1 ） A を台本生成の題材となったニュース記事のタイトル中から１語設定する．
（ 2 ） A と共起する単語を検索結果のスニペットから抽出し，共起頻度の高い単語を C に設定する．

ボケ「2020 年夏季五輪の開催都市を決める国際オリンピック委
員会総会が 7 日ブエノスアイレスで行われ，開催都市に東京を選んだ．
」
ツッコミ「なるほど・・・ところで東京ってどんなかわかってるか ?」ボケ「あれやろ？近畿地方に属する日本の都道府県の一つやろ ?」（ 3 ） C の同音異義語を小学生の国語辞典コーパス中から抽出しC 0 を設定する．
0（ 4 ） C と共起する単語を検索結果のスニペットから抽出し，共起頻度の高い単語を B に設定する．

ツッコミ「お前それ大阪と勘違いしてるやろ．東京は，日本の関東地方南部に位置し，1869 年 2 月 11 日以来，日本の首都が置かれている都市，地域や!」ボケ「そうなんか，でも似たようなもんやろ」
ツッコミ「どこがやねん・・・怒られるで！」

A は謎かけにおいて主題となる部分である．漫才台本の自動生成においてもオチの役割であるニュースのまとめの意味合い

対立ボケでは対立語のような対照的な関係にある情報をユーを担うことを考慮して，A にはニュースの主題を設定するこ

ザに提示することでユーザが記事を読むだけでは得られない知とにより，謎かけを通してニュースの概要をユーザに印象付け識の拡大が見込めるという利点がある．また，キーワードに関る効果が期待される．そのためニュースの主題が顕著に現れるする知識をユーザが持っていなくとも，提示された対立語に関ニュース記事のタイトル中から A を設定する．先の例では『２する知識をユーザが持っていればキーワードの情報をユーザが０２０年「東京五輪」に決定』というニュース記事のタイトル

ある程度推測可能になり内容把握の手助けになると考えられる．

から一般語をストップワードとして「東京五輪」を A に設定

同時に対立語は語同士の関係性が直感的に把握しやすくボケとする．次に，謎かけの定型句より A と C が互いに連想関係にしても明確でわかりやすいと考えられる．

あることに着目して C を取得する．取得手法としては，ノリ4. 1 対立語の定義

ツッコミの印象抽出と同様の方法で A と共起する単語を検索結

本論文で対象とする対立語の定義について述べる．我々が対果のスニペットから抽出し，共起頻度の高い単語を A から連象とする対立語は，例えば「東京」に関しては「大阪」，「イ

想される語として C を抽出する．
「東京五輪」の共起頻度の高チロー」に関しては「松井秀喜」，「サッカー」に関しては「野い単語には「オリンピック」，
「開催」，
「夏季」，
「プレゼンテー球」といったように 2 つの語同士が互いに対照的に，あるいはション」等の語が抽出される．C に最も共起頻度の高い単語をライバル的な関係性にある語のことである．それぞれの語の関係に着目すると，「東京」と「大阪」は共に日本の都市，「イチ位下位関係となる用語ペアを数百万対のオーダーで抽出できる

ロー」と「松井秀喜」は共に野球選手，「サッカー」と「野球」

ツールで，これを用いて Wikipedia 全記事の上位下位関係を抽は共に球技であるといったようにそれぞれの語同士が共通の上出し，語の上位語階層コーパスとすることで同位語の抽出を行

位語を持っていることがわかる．そこで我々は共通の上位語をう．例えば，「東京」の上位語は表 2 に示すように日本の都市や持つ同位語の中に対立語が含まれていると考えた．以下本論文

就航地の他にも曲や作品いったように 11 語の上位語を取得ででは共通の上位語を持つ語のことを同位語と呼ぶ．また，野球きる．このようにキーワードの上位語は 1 つとは限らず複数個選手を上位語に持つ「長島茂雄」も「イチロー」の同位語にな持つ場合があるが，これらのうち 1 つでも共通の上位語を持つ

り対立語である可能性があるが，野球選手であると同時に「イ語はキーワードとの同位語として取得する．

チロー」と同じメジャーリーガーでもある「松井秀喜」の方が得られた同位語とキーワードとの関連度に関して，共通の上「イチロー」との関係がより強く，対立語として適していると考位語を多く持つ同位語の方がよりキーワードとの関連度が強いえられる．そのため共通上位語の数も考慮する必要がある．さと考えられる．また，どのような上位語でキーワードと同位語

らに，「野球」の対立語候補のうち「サッカー」と類似競技であとなっているかも考慮する必要がある．例えば，東京の上位語るために共通の上位語を複数持ち，有力な対立語候補になるとである「作品」は 120257 語の下位概念語を持ち，同様に東京考えられる語に「フットサル」が挙げられるが，「サッカー」との上位語である「日本の都市」は 24 語の下位概念語を持つが，「フットサル」では競技人口を見ると「サッカー」の方が「フッ同じ上位語でも少数の概念だけに含まれる上位語の方がより重トサル」よりも圧倒的に普及しており「野球」の対立語には同要性が高いと考えられる．以上の考えに基づき，キーワードの程度に認知されている「サッカー」を対立語として選択する方

上位語にそれぞれ重みの値を与え，取得した同位語の共通上位が適切であると考える．

語の数だけ対応した重みを全て加算することで同位語の関連度

以上より，我々は対立語を，キーワードの同位語であり，より多くの共通上位語を持ち，且つ，同程度の認知度を持つ語と
定義する．

を求める．
上位語の重みは，コーパス内にその語がどれほどの割合で含まれるかで表現する．即ち，上位語 si の重み Sta(si ) は上位語

4. 2 対立語の取得手法の下位概念語総数 n とコーパスの概念語総数 N を用いて以下

本節では，Web ニュース記事本文に含まれるある単語１つの式で求める．

をキーワードとして，そのキーワードの対立語を発見し抽出する手法を提案する．例えば，ニュース記事のキーワードが「東京」である場合，その対立語の「大阪」を抽出する手法を提案する．提案手法では，大きく以下の 2 つの段階に分けて対立語を発見する．
（ 1 ） キーワードに関する同位語郡の取得と関連度による同位語
郡のランキング．
（ 2 ） 同位語郡からのキーワードと認知度が近似する単語の取得．
以下，同位語の抽出及び重みを用いた関連度の計算手法につnNSta(si ) = log(1)

なお，コーパスの概念語総数 N は今回用いたコーパスでは2931465 語である．上記の式を用いて東京の上位語の重みを計算した値を表 2 に示す．下位概念語数の数が少ないほど高い重みが与えられるのがわかる．結果的にキーワードと同位語 ei の
関連度 Rel(ei ) は以下の式で与える．

Rel(ei ) =n∑Sta(si )(2)

i=0

いて述べる．次に，語の認知度を Web 検索結果数を用いて取この時，キーワードと同位語の共通上位語の総数を n とする．

得し，キーワードの認知度との比率を計算する．これら 2 つのまた，Sta(si ) は重みである．

結果から対立語を発見する．

4. 2. 1 同位語の取得と関連度の計算
同位語を取得する手法として Google Sets [15] がある．Google

表2

東京の上位語とその下位語数による重み

上位語 si

下位概念語数 n 重み Sta(si )

日本の都市

24

11.7

就航都市

240

9.4

就航地

258

9.3

グループ

333

9.1

過去に存在した店舗

347

9.0

オリジナルアルバム

1100

7.8

曲

3717

6.7

シングル

19519

5.0

収録曲

35981

4.4

ALAGIN フォーラム [17] から提供されている上位下位関係抽

登場人物

95662

3.4

出ツールを用いる．これは Wikipedia から機械学習を使って上作品

120257

3.2

Sets は複数のキーワードの組み合わせを与えると，それぞれに関連性があると思われるキーワード郡を見つけて結果として返す．ただし，Google Sets は日本語に対応しておらずアルゴ
リズムも公開されていない．大島ら [16] は並列助詞「や」による Web 検索エンジンの組み合わせで Web 上から同位語を発見する手法を提案している．この手法では辞書等のデータベースを必要とせず瞬時に同位語を発見できるが，発見できる同位語の数が少ない場合がある．そこで我々は，キーワードに対す
る同位語郡を得るために，キーワードの上位語関係に着目し，

東京の同位語郡を式 2 を用いてランキングした結果の上位 10

表4

語を表 3 に示す．ランキング順位が高い語は対立語になる可能

同位語 ei性も高いと考えられる．
表3

東京の同位語の関連度によるランキング

同位語の検索結果数及び認知度の対比率

検索結果数 Cog(ei ) 対比率 Con(key, ei )ニューヨーク16100000

0.05

シドニー

2750000

0.01

同位語 ei

関連度 Rel(ei )ロンドン

16200000

0.05

ニューヨーク35.1

パリ

17600000

0.05

シドニー

34.2

居酒屋

40700000

0.17

ロンドン

33.9

バンクーバー

2430000

0.01

パリ

33.9

北京

625000000

0.52

居酒屋

31.8

ひまわり

9050000

0.03

バンクーバー30.7

上海1300000000

0.41

北京

30.7

大阪

470000000

0.69

ひまわり

30.6

上海

26.3

大阪

24.5

（ 5 ） ei の認知度 Cog(ei ) 及び，key の認知度 Cog(ei ) との対比
率 Con(key, ei ) を求める（4. 2. 2 節）．
（ 6 ） Rel(ei ) と認知度と Con(key, ei ) の相乗平均から対立語候

4. 2. 2 認知度の計算と対比率
我々の提案する語の認知度は，検索結果数が多い語ほど，認補をランキングする．

知度が高い語と考え，Google 検索を用いてキーワードと同位 （ 7 ） ランキング 1 位の語を対立語 antonym に設定し，key と語それぞれの Web 検索の検索結果数を取得することにより求antonym の Wikipedia 記事本文から key と antonym のめる．

概要 key inf o 及び antonym inf o をそれぞれ取得する．

4. 1 節でも述べたように，我々はキーワードと近い認知度を持つ同位語が対立語となると考え，語の認知度を語の検索

key に設定する語は階層構造の得られる Wikipedia 中に記事

結果数と見なし，キーワード key の検索結果数 Cog(key) とが含まれる語を設定する．key の上位語によって同位語集合が同位語 ei の検索結果数 Cog(ei ) を用いて語の認知度の対比率得られるが，key の同位語は key の上位語の数によっては数万Con(key, ei ) を以下の式で求める．

個と膨大な量に及ぶ．この同位語集合の中からより対立語らしCon(key, ei ) = 1 − log|Cog(key) − Cog(ei )|max{Cog(key), Cog(ei )}い語を選出するために語の関連度と認知度の対比率の 2 つの値(3)を用いて両方の値が共に高い語がより対立語らしい語という考えに基づき相乗平均によってランキングを行う．なお，相乗平

ここで，Con(key, ei ) の値が 1 に近いほどキーワードと同位語

均の計算の際に，同位語の関連度 Rel(ei ) が最も高い値を 1 との認知度は近いと言える，反対に，Con(key, ei ) の値が 0 に近して正規化を行う．得られたランキングの 1 位の語を antonym

ければ認知度に格差があると言える．

に設定し，key inf o 及び antonym inf o と合わせて以下のテ

東京の関連度の高い上位 10 語の同位語の検索結果数 Cog(ei )ンプレートに当てはめて対立ボケの台本を生成する．

と認知度の対比率 Con(key, ei ) を計算した結果を表 4 に示す．
なお，今回取得した東京の検索結果数 Cog(keyi ) は 324000000

ツッコミ「なるほど・・・ところで＜ key ＞ってどんなかわかっであった．認知度の対比率 Con(key, ei ) が高い語は対立語になてるか?」る可能性も高いと考えられる．

ボケ「あれやろ？＜ antonym inf o ＞やろ?」4. 3 対立ボケ生成の流れ
提案する対立語の取得手法を用いた対立ボケの自動生成の流れを以下に示す．
（ 1 ） ニュース記事本文を形態素解析して名詞を取得する．
（ 2 ） 取得した名詞の中から任意のキーワード key を 1 つ設定
する．
（ 3 ） 設定した key の持つ上位語集合及び同位語郡を抽出する（4. 2. 1 節）．

ツッコミ「お前それ＜ antonym ＞と勘違いしてるやろ．
＜ key ＞は，＜ key inf o ＞や!」ボケ「そうなんか，でも似たようなもんやろ」
ツッコミ「どこがやねん・・・怒られるで！」提案手法によって得られた対立語の結果の例を表 5 に示す．
得られた同位語の中で Rel(ei ) が最も高い語と Con(key, ei ) が最も高い語と 2 つの値の相乗平均が最も高い語をそれぞれ表記
する．キーワードから得られる上位語の数は様々であるが，基本的に上位語の数が多いほどより多くの同位語を得られる．ま（ 4 ） キーワードと同位語 ei の関連度 Rel(ei ) を求める（4. 2. 1
節）．

ず，Rel(ei ) が最も高い語を見ると，「バラク・オバマ」に対して同じアメリカ合衆国大統領であった「フランクリン・ルーズ

表5

キーワード

上位語数 同位語数

キーワードに関して取得された対立語

Rel(ei ) 最大語Con(key, ei ) 最大語

相乗平均

東京

13

264132

ニューヨーク

明星

大阪

アメリカ

10

371

フランス

韓国

フランス

イチロー

30

114920

新庄剛志

福山雅治

松井秀喜

バラク・オバマ

11101950

与党

1

301

共産党/労働党/野党/etc

野党

野党

野球

18

226471

サッカー/バレーボール

サッカー

サッカー

チェス

6

90481

将棋

フィギュアスケート

オセロ

インターネット

8

4134

新聞

雑誌

新聞

マイクロソフト

16

2454

アップル

東芝

東芝

マクドナルド88

311653

モスバーガーキャノン

吉野家

フランクリン・ルーズベルト ジョージ・ワシントン ジョージ・ワシントンベルト」が取得される等どの結果もキーワードに対して関連性

今後の課題として，対立語の取得に制約があり，Wikipediaの高い語が取得できていることがわかる．一方で Con(key, ei )記事中に含まれない語や上位語を多く持たない語の場合は対立が最も高い語は，「東京」に対して「明星」や「チェス」に対し語を取得できないという点である．これは設定したキーワードて「フィギュアスケート」等のように認知度が近くともそこにに応じた適切な対立語の取得手法を選択して対処していく必要

関連性を見つけることが困難な場合があり，Con(key, ei ) が最がある．また，提案手法によって取得された対立語がキーワーも高い語にだけ注目しても意味があまりないと考えられる．相ドの対立語として適切なものであるか検証の余地があり，同時乗平均では，Rel(ei ) が最も高い語や Con(key, ei ) が最も高いに対立語の定義についてもさらに厳密に定める必要がある．

語とは異なった語が取得されていることも多い．特に「与党」の場合，上位語が１語しか得られないために，Rel(ei ) が最も

謝辞

高い語となる同位語が 301 語取得される．相乗平均により認知

本研究の一部は JSPS 科研費 24500134 の助成によるもので度を考慮したことで「与党」の対立語は「野党」であるというす. 生成した漫才台本の実演にあたり，中山弘隆氏らによってことが一意に求めることが可能となる．同様に「野球」の対立製作された 2 体のロボット，アイちゃんとゴン太にご協力頂き

語は「バレーボール」ではなく「サッカー」であるとして一意ました．この場を借りて，深く御礼申し上げます．

に取得される．また，語の認知度として用いた Web 検索の検索結果数は取得日によって結果数が異なることがある．
「東京」の相乗平均による対立語が大阪となっているが，検索結果数によって Con(key, ei ) が変化したことで，相乗平均による対立
語に「北京」や「上海」が取得されることも見られ，認知度の計算には検索結果数以外の指標も必要になると考えられる．相乗平均により「バラク・オバマ」の対立語が「フランクリン・
ルーズベルト」から「ジョージ・ワシントン」に変わっているが，「ジョージ・ワシントン」の方がより対立語として適してい
るかはさらに検証の必要がある．

5. まとめと今後の課題
本論文では，人とロボットとの円滑なコミュニケーションの実現を目的として，ロボットの漫才台本を Web のニュース記
事から自動生成することを提案した．漫才台本をつかみ，本ネ
タ，オチに分割し，本ネタの部分にキーワードと対照的な語を提示することで情報視野の拡大等が期待できる対立ボケというボケの搭載を提案した．対立ボケの自動生成では，同位語の中に対立語が含まれることに着目し，キーワードの同位語郡を

Wikipedia の階層構造を利用して取得した．さらにより対立語
らしい語を同位語郡中から取得するために同位語の関連度と認知度の対比率にも着目してランキングを行い対立ボケの生成を
行った．

文

献

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