言語処理学会 第24回年次大会 発表論文集 (2018年3月)

口語会話文からの話題推定手法の提案
芋野 美紗子

渡部 広一

土屋 誠司

大同大学 情報学部
同志社大学 理工学部

{mimono}@daido-it.ac.jp{stsuchiy, hwatabe}@mail.doshisha.ac.jp

はじめに

1

意味定義は，属性と呼ばれる他の概念群と属性それぞれの重要さを表す重みによってなされる．概念ベース

本稿では，ある一つの話題についての口語会話文をの具体例を表 1 に示す．

入力し，そこから話題を表す語（話題語）を出力する手法を提案する．話題とは会話の中に継続して存在し

表 1: 概念ベースの具体例
概念
属性ている主軸の事を指し，例えば発話内で繰り返し出現する語句などはその会話群の話題である可能性が高い．
しかし一方で話題とは，会話を形成している発話群全体から新たに想起される語句で表現される場合も多い．
「食事」という語句が発話中に出現していなかったと

野球(本塁打,1.06) (硬球,1.00)…

本塁打(長打,1.95) (安打,0.87)…

投手(完投,1.78) (失投,1.78)…

しても，「好きな料理」や「昨夜のメニュー」などについての会話は食事の話題であると言える．会話文から概念ベースにおいて属性に現れる語句は，全て概念全体に共通する要素を自動的に抽出し，それを表現すとして定義されている．そのため，概念「野球」の意る語句を新たに想起する機構があればより人間らしい味定義を行う属性「本塁打」も概念ベースにおいて意話題推定を行うことができると考える．提案手法は入味定義がなされている．このような意味定義の連鎖的力を自然な口語会話とし，文法の崩れた発話から得らな構造により，より人間らしい語句の意味定義が可能れる名詞群のみからの話題語想起を行う．話題となるとなる．図 1 に概念ベースの連鎖構造の例を示す．

語を会話文中以外の語句からも出力するために，語概୕ḟᒓᛶ念連想システム [1, 2] という語の意味定義と関連性の஧ḟᒓᛶ

定量化を行う機構を活用する．
䝒䞊䝷䞁

語概念連想システム2Ᏻᡴ㛗ᡴ

語概念連想システムとは，人間のように柔軟な語句の意味理解を行うことを目指す機構である．語の意味㔝⌫ᮏሠᡴຊᢞ㔝⌫ኻᢞ᏶ᢞᢞᡭ㔝ᡭ㉮ሠ୍ḟᒓᛶ┐ሠを定義した「概念ベース」および関連性の定量化を行う「関連度計算方式」により語概念連想システムは構
図 1: 概念ベースの連鎖構造築される．

2.1

概念ベース

2.2

概念ベース [1] は複数の電子化国語辞書などの見出し語を概念として定義し，人間が持つ概念への常識的な知識をモデル化した知識ベースである．ある概念の関連度計算方式

関連度計算方式 [2] は概念と概念の関連性を関連度とよばれる数値で定量的に表現する手法であり，その有効性が示されている．関連度は 0.0 から 1.0 の値を― 647 ―Copyright(C) 2018 The Association for Natural Language Processing.
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取り，概念間の関連が強いほど大きな値を示す．関連度の具体例を表 2 に示す．
表 2: 関連度計算の例
概念 A 概念 B 関連度の値
野球

野球

1.00

野球

バット0.11

野球

叔母0.00㻲㻜㻜㻞䠖䜎䛒䚸᪂ே⋤䚸䛿䚸ྲྀ䜛䛰䜝䛖䛸ᛮ䛳䛶䛯䛡䛹䚹䠄඲㒊䛿䛽䛘䠅䛒䛸䝂䞊䝹䝕䞁䜾䝷䝤䚸䛒䚸䝂䞊䝹䝗䜾䝷䝤㈹䛿ྲྀ䜛䛰䜝䛖䛸ᛮ䛳䛶䛯䛡䛹䚸㤳఩ᡴ⪅䚸┐ሠ⋤䚸䠩䠲䠬䛿䛹䛖䚸䛹䛖䛛䚹䜋䛛䛿ぢ䛶䛺䛔䛛䜙䚸䜟䛛䜙䛺䛛䛳䛯䜣䛷䛩䛡䛹䛽䚹䛷䜒䚸䛤ぴ䛻䛺䛳䛶䛯䜣䛷䛧䜗䛖䚹䛒䛾䚸ఱ䛛䝲䞁䜻䞊䝇䛻⡆༢䛻㈇䛡䛯䛸䛛䛔䛴䛛䠄䛭䛖䛭䛖䛭䛖䠅ゝ䛳䛶䜙䛳䛧䜓䛳䛯䚹㻲㻜㻢㻢䠖඲㒊ぢ䛶䜎䚸඲ヨྜ䛿ぢ䛶䛺䛛䛳䛯䛡䛹䚸䛛䛺䜚ぢ䛶䜎䛧䛯䛡䛹䛽䚹༗๓୰䚸᭱㏆䛾䜋䜙䚸䜘䛟䛒䛾䚸ᨺ㏦䜔䛳䛶䜛䛨䜓䛺䛔䛷䛩䛛䚹㻲㻜㻜㻞䠖䛒䛒䚸䛒䛒䚸䛒䛒䚹⚾䛿䚸䛒䛾䚸ኪ䛾▷⦰∧䚹䠄䛒䛒䠅䝝䜲䝷䜲䝖䛾᪉䜢䜘䛟ぢ䛶䜎䛧䛯䛡䛹䚹䜔䛳䜁䜚䛩䛤䛔䛒䜜䛰䛡䜰䝯䝸䜹⾜䛳䛶䛔䛝䛺䜚䚸䛽䚸ఱ䛷䜒ྲྀ䛳䛱䜓䛳䛶䛩䛤䛔䛺䛒䛸ᛮ䛳䛶䚹
䈈

関連度は概念同士の属性の対応により算出される．
互いが持つ属性の内，最も意味が近いもの同士の組を
図 3: 口語会話文の例作った上でそれぞれの重みを用いて関連度を算出する．

名大会話コーパスの口語会話文は一つの話題が継続

口語会話文からの話題推定手法

3したものではないため，文中から目視で同じ話題の続提案手法はある一つの話題についての口語会話文を入力し，そこから話題を表す語（話題語）を出力する．
提案手法の流れを図 2 に示す．
ཱྀㄒ఍ヰᩥࡢධຊྡモᢳฟ࡜㔜ࡳ௜ࡅㄒࡢᢳ㇟໬

く会話部分を抜粋している．抜粋した会話文に対して話題を表す語を付与し，それを 3 名の被験者で評価した．抜粋した会話文と付与された話題を表す語が正し
いと 3 名全員が判断した場合のみを採用する．図 3 に示した例であれば話題は「野球」となった．

㔜ࡳ


3.2
ヰ㢟ㄒฟຊձ

名詞抽出と重み付け入力された口語会話文から名詞を抽出し，T F・IDF

㧗㛵㐃ㄒࡢྲྀᚓによる重み付けを行う．

ඹ㏻୍ḟᒓᛶࡢྲྀᚓ

重み付けの文書集合は名大会話コーパスに収録されඹ㏻ᴫᛕࡢྲྀᚓている全会話文とした．この時，名詞に付与した重みが閾値 1.0 を超えていた場合はその名詞を話題語としヰ㢟ㄒฟຊղて出力し，処理を終了する．例えば，図 4 に示す会話文を入力した場合には文中の名詞「バーゲン」に付与される重みが 4.08 となった．この場合，話題語とし

図 2: 提案手法の流れて「バーゲン」を出力する．

まず口語会話文から形態素解析により名詞を抽出し，それらに対し TF・IDF による重み付けを行う．重みに対して閾値を定め，この値を超えた名詞は話題語として出力する．閾値を超える語が存在しない場合は三つの処理を行い「語の抽象化」を行う．

3.1

口語会話文の入力

入力はある一つの話題についての，複数人による口語会話文とする．話題が継続している限りは一つの入㻲㻝㻜㻝䠖䛖䜣䚸䠄䛖䜣䠅ఱ䛛䛥䚸㈙䛚䛖䚸㈙䛚䛖䛸ᛮ䛳䛶䛺䜣䛛䛔䜝䛔䜝䛒䜛䛡䛹䞊䚹㻲㻜㻥㻟䠖௒䚸䝞䞊䝀䞁䠛㻲㻝㻜㻝䠖䝞䞊䝀䞁䜔䛳䛶䛯䜘䚸䛩䛤䛔䚹㻲㻜㻥㻟䠖䛽䛘䚹㻲㻝㻜㻝䠖䜔䛳䛶䛯䛡䛹䛽䚸䛺䜣䛛䝞䞊䝀䞁䛷䜒㈙䛘䛽䞊䜔䛳䛶䛔䛖䛾䛜䛔䛳䜁䛔䛒䛳䛯䛛䜙䞊䚸䠄䛖䜣䠅䛺䛛䛺䛛㈙䛘
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力として扱うため，文量に制限はない．本稿においては入力する口語会話文を名大会話コーパス [3] より抜粋した．口語会話文の例を図 3 に示す．

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図 4: 話題語「バーゲン」の会話例

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T F ・IDF による重みが著しく大きいということは
口語会話中にある頻出する語が存在し，他の会話中でᴫᛕ(㧗㛵㐃ㄒ)

୍ḟᒓᛶ

はその語が出現しづらいことを示す．特に出現頻度は

ࢢࣛࣈ㔝⌫㸪࣑ࢵࢺ㸪ࢢ࣮ࣟࣈ㸪ࣇ࢙ࣥࢩࣥࢢ㸪⌫ᢏ…

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┐ሠ࣮࣒࣍ࢫࢳ࣮ࣝ㸪㉮⪅㸪┐ሠ㸪㉮ሠ㸪⌫ᢏ…

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㛫㣗㛫㸪㛫ᘏࡧ㸪┱㛫㸪Ἴ㛫㸪ᬕࢀ㛫㸪ி㛫㸪ḍ㛫…

話題の決定において重要であると考える．会話中で何度も繰り返される語が存在する場合，その語を話題の中心として会話が行われている可能性が高いと考えられる．

3.3

語の抽象化-高関連語の取得重み付けにより話題語が取得できなかった場合は，

ඹ㏻୍ḟᒓᛶ

語の抽象化を行う．抽象化とは会話文中に出現する語㉮⪅㸪⌫ᢏ㸪㔝⌫㸪㑅ᡭ㸪ᩘ࠼ࡿの集合から共通要素を抽出し，その共通要素を持ち合わせた別の語を概念ベースを用いて想起することを指す．会話全体が共通して背景に持っている要素が話題

図 5: 共通一次属性の取得例

であると考え，まずその共通要素が何であるかを自動的に判別する．その上で共通要素をすべて説明できる

この例では最終的に共通一次属性として「走者，球技，語を想起すれば，それが話題となるのではないかと考野球，選手，数える」が得られる．

えられる．

高関連語は共通要素を持つと思われる名詞群である．

まず，3.2 節で付与した重みが最も大きい名詞と会その名詞の意味は概念ベースにおいて各々が持つ属性話中のすべての名詞との関連度を算出する．この関連によって定義されている．高関連語が持つ意味のうち，度が高い上位 5 語を高関連語として取得する．重みが出来るだけ多くに共通して出現するものは共通要素を大きい名詞は会話中に存在する共通要素を持っている表すと考えられる．と考えられるため，その名詞と関連の強い他の名詞を取得することで同じく共通要素を持つと思われる名詞

3.5の数を増やす．

語の抽象化-共通概念の取得

例として図 3 に示した会話文では，最も重みの大き共通一次属性は会話文中に存在する共通要素を表すい名詞として「グラブ」が得られる．この「グラブ」語群であるため，その共通要素で意味定義されていると会話文中のすべての名詞との関連度を算出した結果，概念はつまり話題を示す語ではないかと考えられる．

上位 5 語は「グラブ，打者，盗塁，選手，間」となっ

そこで 3.4 節で得られた「共通一次属性」を多く属性た．これらを高関連語とする．

として持つ概念を共通概念として取得し，得られた語を最終的な話題語とする．処理の例を図 6 に示す．

3.4

語の抽象化-共通一次属性の取得㉮⪅㸪⌫ᢏ㸪㔝⌫㸪㑅ᡭ㸪ᩘ࠼ࡿࡇࢀࡽࡢㄒࢆᒓᛶ࡜ࡋ࡚ከࡃᣢࡘᴫᛕࢆᴫᛕ࣮࣋ࢫࡼࡾྲྀᚓ

3.3 節で取得した高関連語の一次属性を概念ベースを用いて展開し，共通する属性（共通一次属性）の取得を行う．処理の例を図 5 に示す．

ᴫᛕ䝧䞊䝇ᴫᛕ୍ḟᒓᛶ⏕㑏த࠺㸪㑏ࡿ㸪㑅ᡭ㸪せሰ㸪㉮⪅㸪຾㈇㸪㔝⌫㸪ᖐ㝕㸪⌫ᢏ…

ᡴ⪅ᡴ⌫㸪ࣂࢵࢱ࣮㸪㉮⪅㸪ᡴ㡰㸪㔝⌫㸪⌫ᢏ㸪ᮏሠᡴ㸪㑅ᡭ…

語のうち 3 語に出現している．同様にすべての一次属㔝⌫㔝⌫㸪⌫ᢏ㸪⊛ᡴ㸪┐ሠ㸪㑅ᡭ㸪እ㔝㸪㉮⪅㸪እゅ…

性について共通して出現する高関連語の数を調べ，そ…

…

3.3 節で取得した高関連語「グラブ，打者，盗塁，選手，間」の一次属性をすべて展開する．その上で多くの高関連語が共通して持つ一次属性を共通一次属性として取得する．図 5 では「球技」という属性が高関連の数が多い上位 5 語を取得する．共通して出現する高関連語の数が同じ一次属性が取得された場合は 3.3 節で算出した関連度が高い高関連語の属性を優先する．

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図 6: 共通概念の取得例

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3.4 節で取得した共通一次属性は「走者，球技，野ฟຊヰ㢟ㄒᩘ㸸ㄒ

球，選手，数える」である．図 6 に示す通り，例えば⏕㑏㸪㑅ᡭ㸪㉮ሠ㸪ᡴ⪅㸪ᢞᡭ㸪┐ሠ㸪㉮⪅㸪ᤕᡭ㸪㔝⌫㸪่ẅ㸪⌫ᑂ㸪៽Ṛ㸪ຊᢞ㸪ࢺࢫ㸪⌫ඣ㸪ࢫࢱ࣮ࢸ࢕ࣥࢢ࣓ࣥࣂ࣮㸪ࢫࣃ࢖ࢡ

生還，打者，野球といった概念はこれらの共通一次属性のうち 4 語を属性として持っている．この数を概念ベース内すべてで調べ，最も多く共通一次属性をもつ概念を最終的に話題語として出力する．共通一次属性

図 7: 出力された話題語の所持数が同値の場合はその概念をすべて話題として出力する．

54まとめ
本稿ではある一つの話題についての口語会話文を入評価力し，そこから話題を表す語（話題語）を出力する手

名大会話コーパスの口語会話文から目視で同じ話題法を提案した．会話文中の語から共通要素を自動的にの続く会話部分を抜粋したものを 50 セット用意し，そ抽出し，概念ベースの連鎖構造を利用することでそれれらを用いて評価を行う．会話文には 3 名の被験者にらの共通要素をできるだけ持ち合わせた語を新たに想よる目視によって評価された「正解の話題語」が付与起する．この処理により会話文中には出現していないされている．提案手法では最終的に複数の話題語が出語でも話題として出力することが可能である．ただし，力される可能性もあるため，評価としてすべての出力提案手法では会話に関連のある語は出力できても，そに対する評価（精度）と正解の話題語を出力できていれが話題を表す語として適切であるかの判断がまだ不るかの評価（再現率）の二つを算出する．

足していると分かった．今後は人間がどのような語を3 名の被験者に対して入力会話文と出力された全て話題として適切と感じるのか，そのメカニズムを調査の話題語のセットを見せ，話題語に対して適する順にした上で話題語の精錬処理を追加する必要がある．

2 点，1 点，0 点の三段階評価を付けてもらう．3 名分の評価を合算し，合計点が 4 点以上の話題語を○，2点および 3 点を△，0 点および 1 点を×としてこの割謝辞合を精度とした．

本研究の一部は，JSPS 科研費 16K00311 の助成を

表 3 に評価結果を示す．

受けて行ったものです．

表 3: 評価結果
精度○精度△精度×

再現率

参考文献

40.9 ％

15.7 ％

42.6 ％

56.0 ％[1] 奥村紀之, 土屋誠司, 渡部広一, 河岡司. 概念間の関連度計算のための大規模概念ベースの構築, 自然言語処理, Vol.14, No.5, pp.41-64, 2007.

結果として精度は○が 40.9 ％，再現率は 56.0 ％となった．再現率に比べ精度が低くなったが，これは 3.3[2] 渡部広一 奥村紀之 河岡司. 概念の意味属性と共節以降の語の抽象化処理で多くの話題語が出力された

起情報を用いた関連度計算方式, 自然言語処理,場合に雑音も多く含まれているためである．例えば図Vol.13, No.1, pp.53-74, 2006.

3 に示した会話の場合，正解の話題語「野球」は最終出力に含まれていたため再現率は増加するが，それ以[3] 藤村逸子 大曽美恵子 大島ディヴィッド義和. 会話

外にも 16 語が話題語として出力されていた．出力された話題語を図 7 に示す．
全てが野球に関連する語ではあるが，話題としてはコーパスの構築によるコミュニケーション研究, 藤村逸子 滝沢直宏編,『言語研究の技法：データの収集と分析』, ひつじ書房, pp.43-72，2011.

適切でないものが多い．精度評価において○となった話題語は野球のみであり，5 語が△，残りは×となった．全く関連のない語が出力されているわけではないが，話題を表す語として適切なものをさらに選別する必要がある．

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