出来事の望ましさ判定を目的とした語彙知識獲得3
乾孝司
乾健太郎
松本裕治
奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科

ftakash-i,inui,matsug@is.aist-nara.ac.jp

1 はじめに

表 1: リサイクル領域の pn 辞書エントリ例
楽しい 回収 再生品 分別
positive
分別作業 ごみ減量 低公害車
negative 恐れる ゴ ミ問題 深刻化 回収コスト
捨てる 過剰包装 環境破壊 無駄

情報検索や情報抽出に代表されるように，膨大な量のテキストデータから何らかの有益な情報を獲得する技術の確立が強く求められている．特に近年では，テキストから意見を収集したり，例文 (1) のように，意見
本稿では，環境保全を目標状態と定め，リサイクル中の出来事が望ましい（以下，positive あるいは p ）出 関連の新聞記事を取り扱う．この場合，ごみの削減や来事か望ましくない（ 以下，negative あるいは n ．ま 紙の再利用などが positive な出来事となる． (2) ， (3)た，以下では望ましさに関する属性値を pn 値と呼ぶ） にリサイクル領域に現れる例文を示す．表 1 は，リサ出来事であるかを自動判定する技術に対する需要が高 イクル領域の pn 辞書エントリの例である．
まりつつある（ 例えば，文献 [8, 9, 6] ）．
(2) a. スチール缶の再資源化率を引き上げる。hpi
b. 店の袋を使わない消費者を優遇する。hpi(1) a. 美味しくて良かったよ。hpib. せっかく来たのにお店が閉まっていた。hni(3) a. ＯＡ化が進み紙ごみが急増する。hnib. イメージダウンを恐れ簡易包装には消極的だ。hni

ここで，\良い/positive " や \悪い/negative " のような，pn 値が付与された語彙知識集合（ 以下，pn 辞 3 pn 辞書書）は，出来事（を表す文）の望ましさを判定する際 3.1 エント リの特徴
我々が想定する pn 辞書は次のような特徴をもつ．に有益な情報となり得る．しかしながら，望ましさは，取り扱う対象領域に強く依存し ，領域毎に個別に辞書
 「 楽しい」のように広範な領域で現れるエントリを構築する必要がある．そのため，辞書構築時にかかを含む一方で，「 回収」や「環境破壊」のように，領る人手負荷をできるだけ排除した，効率的な辞書構築域に固有なエントリを含む．
手法が求められている．
 複合語自身とそれを分解した構成要素の両方を辞
我々は，人手処理を介在させずに，初期 pn 辞書から書登録する．これは，\回収ペットボトル /positive
ブートストラップ的に pn 辞書を拡張する手法を検討し」と \使用済みペットボトル /negative " のように，ている．本手法は，図１に示すように，3 つの過程から同一の主辞形態素をもつにも関わらず複合語とし構成され，コーパスから収集したテキスト・セグメントての pn 値が異なるエントリが存在することによる．
間における望ましさの一致関係を手がかりとして用い モノ概念を表す語は，以下のように，存在や増加とる．本稿では，pn 辞書拡張手法の概要を説明し，提案いった出来事として拡大解釈し，pn 値を特定する．
手法の実現可能性に関する現状の調査結果を報告する．

2 望ましさの定義ある出来事の望ましさは，それがどのような対象領域であるか，主体がその出来事とどのような側面や視点から関わるかに依存する．本稿では，出来事の望ましさを次のように定義する．

{ 『モノ』がある（例：ごみがある）{ 『モノ』が増える（例：ごみが増える）

例えば，「ごみがある（増える）」は negative として解釈でき，\ごみ/negative " を辞書に登録する．

3.2 pn 演算子

表 2 に示す程度や開始，継続などを表す表現はそれ 出来事の望ましさ： 主体間で共通する一つの目標 単独では pn 値が定まらない [7]． 本稿では，このよう状態を仮定する．もし ，目標に到達する，あるい な表現を pn 演算子と呼び，pn 値をもつ通常のエントは目標到達に近付いているならば，その出来事を リとは別に取り扱う．演算子は，スロットを持つパタpositive とし，逆に，目標の達成から遠のくような ンを構成し ，ある要素がスロットのフィラーとして埋出来事のことを negative とする．どちらにも該当 まることで始めて pn 値が特定できる． (4a) の「 高しない出来事は中立（ neutral あるいは e ）とする． い」は，単独では pn 値が特定できないが，スロットに3 Acquiring lexical knowledge for event desirability analysis
INUI Takashi, INUI Kentaro and MATSUMOTO Yuji
Graduate School of Information Science, Nara Institute of Science and Technology

positive である「リサイクル率」を伴うことで組合せとして positive であると特定できる．同様に， (4b) は組合せとして negative であると特定できる．

plus
minus

表 2: pn 演算子の例
高い 増える 乗り出す 進める 取り組む
減らす 少ない 抑制 なくす 抑える 〜ない(4) a.

リサイクル率p が 高いplus

hpib. リサイクルコスト n が 高いplusc.

環境負荷n が 少ないminusd.

株価e が 高いplus

hni

hpihei（ 単語右下の（ pjnje ）は単語の pn 値を表す）

pn 演算子は pn 値ではなく plus か minus の２極の属性値をもつエントリとする．属性値が plus であればフィラーと pn 演算子の組合せの pn 値は，フィラーのpn 値を継承し，属性値が minus であればフィラーの pn値を反転させた値とする（ (4c) ）．フィラーが neutralである場合は，演算子の属性値にかかわらず組合せのpn 値は neutral とする（ (4d) ）．後述するパタンの文
脈制約を満たさない場合，pn 演算子は neutral の pn値をもつ通常のエントリとして扱う．式 (1) に本稿で用いたパタンを示す．スロットは pn 演算子の係り元文節にあり，助詞を介して演算子表現に係るものとする．

図 1: 処理のながれる．この過程を実現するには，pn 値の一致関係が成立する節の対を同定する手法が必要となる．
小林ら [4] の国語辞典を利用した pn 辞書構築手法では，辞典中の見出し語と語釈文の双方の pn 値をブート
スロット （が j を j に j の j は ） ! pn 演算子(1) ストラップ的に求め，pn 辞書を構築する．この手法で（ \ ! " は係り受け関係を示す）は，「 見出し語と語釈文の間では pn 値が一致する」という仮定に基づきpn 一致関係を得ているが，この場合，本稿では，表 1 や表 2 のような語彙知識集合のこと被覆率が確保できないという問題があった．
を pn 辞書と呼ぶが，pn 演算子は一般的な語クラスか
我々は，知識源としてコーパスを利用し ，コーパスら成り，領域間で共通していると想定できる．そこでpn 一致関係から抽出した因果関係に立つ出来事対から
本稿では，pn 演算子は獲得対象からは除外し，pn 値をを得ることを考える．これは因果関係に立つ出来事間属性値としてもつ通常のエントリの獲得のみを目指す．の pn 値は一致するという次の仮説に基づく．

4 提案手法 仮説：positive な出来事は，positive な出来事を引
本節では，人手処理を介在させずに，初期 pn 辞書かき起こす．また，negative な出来事は，negativeらブートストラップ的に pn 辞書を拡張する手法についな出来事を引き起こす．て述べる．本手法は図 1 のように 3 つの過程からなる．
まず，図中の「リサイクル運動を推し進める」のよう もし上記の仮説が正しければ，文献 [3] で示した手法にに，あるテキスト・セグメント（以下，節）の構成内容 より因果関係に立つ出来事対を大量に収集することに語が初期 pn 辞書に登録されている時，構成語の組合せ よって，pn 一致関係をもつ節の対が自動的かつ大規模から，節の pn 値は positive であると推測できる（図 1 に獲得できる可能性がある．の（ 1 ）（，2 ））．このような節を pn 既定節と呼ぶ．次に，4.1.2 検証
pn 既定節の pn 値が，pn 値の定まっていない pn 未定
新聞記事 [1, 2] 中のリサイクル関連記事から獲得し節（例えば，「 環境保全への関心が高まる」）と一致するた因果関係に立つ出来事対 539 件を対象にして，2 つのことがわかれば，pn 既定節を経由して pn 未定節の pn出来事間での pn 値の一致率を調査した．表 3 に新聞記値が特定できる（図 1 の（ 3 ））（． 3 ）によって新たに得事に含まれていた因果関係に立つ出来事対の例，関係られた pn 既定節の構成内容語の中に，現在の pn 辞書毎の出現頻度と pn 値が一致していた事例数をそれぞれエントリに存在しないものがあれば（ 例えば，「 環境保示す．因果関係は文献 [3] に従って 4 種に分類した1 ．
全」），pn 辞書と節の pn 値を利用して，単語の pn 値
関係種類により一致率は異なるが，cause 関係，e ectを判定し，新エントリとして pn 辞書に登録する（図 1関係，means 関係では一致傾向があった．これらの関の（ 4 ）と（ 5 ））．新規登録により更新された pn 辞書を係からは，ある程度高い割合で pn 一致関係が同定でき用いて，新たな pn 未定節の pn 値判定を試み，新規登ることが伺える．一方，precond 関係では一致と不一致
録単語が無くなるまで（ 1 ）〜（ 5 ）の処理を繰り返す．
が同数程度あった．特に，表 3 の例のように「望ましpn 構成，pn 遷移，pn 分解の個々の過程の実現可能くない出来事を解消するための行為」という形式での性について調査した．以下，各々について報告する．
不一致が多く観測された．現状の調査は小規模ではあ4.1 pn 遷移過程
るが，今後必要に応じて因果関係の種類をさらに分類，4.1.1 pn 一致の同定
1 それぞれ の因果関係は ，おおよそ次の 意味関係をあらわ す．
pn 遷移過程では，節間における pn 値の一致関係を \cause"（ 原因-結果），\e ect"（効果），\precond"（前提条件），利用し，pn 既定節から pn 未定節へ pn 値を遷移させ \menas" （ 手段）．詳細は文献 [3] に譲る．

表 3: リサイクル領域に現れる因果関係例
関係名
causee ectprecondmeans

前件
天候不順により回収量が伸び悩む hni
自治体がゴミ分別回収に積極的に取り組む hpi
大量の生ごみが発生する hni
再生紙利用のガイド ラインを作成する hpi

pn tree (i; j ) =pn bp (j )pn T REE (i)if

後件
段ボール古紙などの流通在庫が半分以下に落ち込む hni
使用済み缶の集荷率が高まる hpi
たい肥に変えてリサイクルを推進する hpi
古紙のリサイクルを促進する hpi

1073770325

一致数893028316

表 4: pn tree (i; j ) を求める pn 構成表

pn bp (j ) = p j notherwise

頻度pn T REE (i)pneppppnnnn

pn bp (j )plus minus
pnnpeeepne

表 5: pn 構成による節の pn 値判定精度
再現率
適合率

pne

0.90
0.87
0.60

(656/725)(104/119)( 12/ 20)

0.99
0.79
0.18

(656/665)(104/132)( 12/ 67)

pn 構成アルゴリズム（ 図 3 ）： pn 構成表に従って，節頭文節から順に係り受け木のpn 値を順次判定して
図 2: pn 構成規則
いき，最終的には，pn T REE (節末文節) を節の pn値とする．文節の pn 値は，格助詞などの補足語はforeach i ( 節頭文節 ... 節末文節)考慮せず，内容語の pn 値で代表させ，内容語の pn① 文節 i を根とする最大係り受け木の pn 値 pn T REE (i) を特定
値は pn 辞書を引くことで特定した．図 3 の操作② if i = 節末文節 then 終了③ 文節 i の係り先文節 j を取得⑤では，受け側文節 y とそのすべての係り側文節 x④ pn 辞書を用いて文節 j の pn 値 pn bp (j ) を特定から得られる pn tree (x; y ) を，求めた順にリスト⑤ pn 構成表を用いて pn tree (i; j ) を特定，値を記憶領域に格納list(y ) に格納する．リストは文節毎に用意し，文節end
y のリスト list(y ) は，操作① で pn T REE (y ) を特
図 3: pn 構成アルゴ リズム
定する際に利用する．具体的には，list(y ) の最も選択的に利用することで，pn 一致関係をもつ節の対が末尾側にある positive か negative を pn T REE (y )コーパスから得られると期待できる．とした．
4.2 pn 構成過程
4.2.2 評価実験
4.2.1 手法
提案手法による節の pn 値判定精度を実験的に検証しpn 構成過程では，pn 辞書を利用して節の pn 値を判 た．実験の設定を以下に示す．
定する．判定アルゴ リズムは，部分係り受け木の pn 値
 対象データは 4.1.2 節で用いた因果関係の出来事対を推定する規則を用いて，係り受け木の pn 値を段階的539 件のうち，cause 関係，means 関係の 432 件，に構成することによって節の pn 値を求める．
864 節（ 平均 5.2 文節／節）．
pn 構成規則： 本規則は「主辞要素ほど節全体の pn 値に強く影響を与える」という仮説に基づく．この仮説を係り受け関係に対して考えるならば，これは「係り側文節よりも受け側文節ほど節の pn 値に強い影響を与える」と解釈できる．例えば，例文(5) では，下線部の要素が節全体の pn 値に最も強く影響すると考えられる．

 864 事例に含まれるすべての単語を洩れなく収録
し た pn 辞書を 人手で 構築し て 使用し た ．エン
トリ数はそれぞれ，positive/1126，negative/489，plus/124，minus/52，それ以外は neutral である．
 「〜ない」「，〜にくい」は独立した文節として扱う．

表 5 に判定精度を示す．提案手法は，係り受け関係に基づく単純な手法ではある2 が，新聞記事中から得たリ(5) a. 再生pが ! 難しいn ! 材料eを ! 含むe hni サイクル領域の節に関する限り，positive と negativeb. 深刻化n する !ゴミ問題nに! 対処するp hpi に関しては高い精度を得ており，本手法の有効性を示唆している．本アルゴリズムでは対処できない典型的な誤（ \!" は係り受け関係を示す）り事例を例と共に以下に示す．まず，pn 値が positiveか negative である単語がひとつでも節内に含まれてい構成規則を図 2 に 示す．文節 i は 文節 j に 係っれば，節の pn 値を neutral と判定できない（ (6a) ）．ており，pn bp (j ) は文節 j の pn 値，pn T REE (i)逆に，節内に含まれている単語の pn 値がすべて neutral
は ，文節 i を根とする最大係り受け木の pn 値，であれば，節の pn 値を positive あるいは negative と
pn tree (i; j ) は文節 i を根とする最大係り受け木に判定できない（ (6b) ）．また，省略表現（ (6c) の「値文節 j を加えた部分木全体の pn 値を表す．pn 構段の」）や連体修飾（ (6d) の「再使用可能な」）を含む成規則および 3.2 節で述べた pn 演算子から導出さ2 例えば，目良 [5] の情緒値計算式は，格役割を考慮するなど，我々れる pn tree (i; j ) は，表 4 のように pn 構成表としの手法を精緻化したものと捉えることができる．てまとめられる．

表 6: pn T REE (i) を求める pn 分解表

pe

pn T REE (j ) np000n000

pn bp (j )plus minus
pnnpeeepne

表 7: pn 分解による単語の pn 値判定精度
制約なし
制約あり

図 4: pn 分解

pne

0.92
0.71
0.10(157/170)( 44/ 62)
( 9/ 90)0.94
0.74
0.17(124/132)( 32/ 43)
( 4/ 24)

表 7 右側（ \制約あり" ）に判定精度を示す．制約下節での誤りが比較的多く観測された．今後は対象領域，では，被覆率が低下する一方で，精度の改善が確認でデータ規模を増やしつつ，これらの誤りに対応したア
きる．制約によって保留された事例を (7) に示す．
「家ルゴ リズムの開発を進めていく予定である．
庭ごみ」が出力を保留された対象語である．
(6) a. 【 neutral と判定できない場合の誤り例】(7)
回収pを 家庭ごみ に 広げるe hpi
排水nの 再利用pを 繰り返すeと 水分eの正答=hnegativei 制約なしでの出力=hpositivei
イオン濃度eが 上がる
plus

正答=hneutrali

出力=hpositivei

b. 【 neutral と判定した場合の誤り例】
微生物eの 働きeで 土eに 戻るe
正答=hpositivei
出力=hneutralic. 【省略表現を含む誤り例】
再生紙pの（値段nの）方eが 上質紙eより 高いplus
正答=hnegativei

出力=hpositivei

d. 【連体修飾を含む誤り例】
再使用可能pな 包装紙nの 普及plusを 目指すplus
正答=hpositivei

4.3 pn 分解過程
4.3.1 手法

出力=hnegativei

上記の分解過程の基本原理は構成過程に依る部分が大きい．そのため，制約の有無に関わらず，構成過程で誤っていた事例については，同様に分解過程でも誤る傾向があった．定性的な誤り分析は今後の課題である．

5 おわりに本稿では，初期 pn 辞書からブートストラップ 的にpn 辞書を拡張する手法を提案した（図 1 ）．現在までの調査結果から，pn 遷移過程では，因果関係に立つ出来事間で pn 一致関係が成立する傾向があることを確認した．また，pn 構成・分解過程では，「 主辞要素ほど 節全体の pn 値に強く影響を与える」という仮説に基づく規則およびアルゴ リズムを提案し ，ある程度高い精度でpn 値が判定できることを確認した．ただし，ブートストラップによって自動的に pn 辞書を拡張するには，各過程の精度は十分に高いとは言い難く，今後，各々の洗練を進めていきたい．
参考文献

pn 分解過程では，pn 辞書と節の pn 値を利用し，節内の単語の pn 値を特定する．具体的には，表 4 に代わり，表 6 の pn 分解表を用い，構成過程の逆の操作を行う．ある受け側文節 j に対して最も節末に位置する係り側文節が i である時，pn T REE (j ) と pn bp (j ) の [1] 日本経済新聞社. 日経産業新聞 CD-ROM 版.
値を利用して文節 i（ の内容語 ）の pn 値 pn bp (i) を [2] 日本経済新聞社. 日本経済新聞 CD-ROM 版.
判定する（ 図 4 ）．pn 分解表によって得られる pn 値 [3] 乾孝司, 乾健太郎, 松本裕治. テキストから獲得可能な因果関係知識の類別およびその自動獲得の試み-接続助詞「たは pn T REE (i) であるが，受け側文節優先仮説を踏襲め」を含む文を中心に-. 言語処理学会第 9 回年次大会,
し ，ここでは pn T REE (i) で pn bp (i) を近似する．pn
pp. 707{710, 2003.
分解表に従って，節末から節頭に向かって処理を進め， [4] 小林のぞみ, 乾孝司, 乾健太郎. 語釈文を利用した「 p/n辞書」の作成. 人工知能学会言語・音声理解と対話処理研
pn T REE (i) が特定できなった時点で処理を終了する．
究会 (SLUD-33), 2001.
4.3.2 評価実験
[5] 目良和也. 語の好感度に基づく自然言語発話からの情緒
4.2.2 節と同一のデータ，条件設定で pn 分解過程の生起手法. 信学技報 (NLC98-26), pp. 1{8, 1998.
精度を検証した．表 7 左側（ \制約なし " ）に判定精度 [6] 村野誠治, 佐藤理史. 文型パターンを用いた主観的評価を示す．また，判定できたエントリ例を以下に示す．
文の自動抽出. 言語処理学会第 9 回年次大会, pp. 67{70,2003.
 分別回収p 食い止めるp 再利用率p 循環型社会p[7] 長江朋, 望月源, 白井清昭, 島津明. 製品コンセプトと製品評価文章の関係の分析. 言語処理学会第 8 回年次大会,
 回収漏れ n 伸び悩むn 生ごみ廃棄物n 過剰包装npp. 583{586, 2002.
表 7 から，pn 値が neutral である単語に対して，誤っ [8] 立石健二, 石黒義英, 福島俊一. インターネットからの評た pn 値を割り当てるケースが多いことがわかる．そこ
判情報検索. 情報処理学会自然言語処理研究会 (2001-NL144), pp. 75{82, 2002.
で，次の制約を新たに課して分解過程を実行した．
[9]P.D. Turney. thumbs up? thumbs down? semantic
 分解制約：分解過程で新たに pn 値が特定された単orientation applied to unsupervised classi cation of re語について，pn 値を e に置き換えて構成過程を実views. In Proc. of the 40th. ACL, pp. 417{424, 2002.
行する．この時，もし節の pn 値が正しく特定されるならば，分解過程の出力を保留する．