言語処理学会 第25回年次大会 発表論文集 (2019年3月)

音素配列論に基づく未知オノマトペの意味的用法分類と考察
高山 拓夢

竹内 なつみ

浦田 大貴

中村 剛士

Ahmed Moustafa

伊藤 孝行

名古屋工業大学 情報工学科
名古屋工業大学大学院 情報工学専攻

takayama.hiromu@itolab.nitech.ac.jp{takeuchi, urata}@ai.nitech.ac.jp{tnaka, ahmed, ito.takayuki}@nitech.ac.jp

1

はじめに階として，オノマトペの自動意味的用法分類器を設計することを目標とした．オノマトペの自動意味的用法

近年，日本語を学習する外国人（以下，日本語学習分類器とは，提示されたオノマトペを適切な意味的用者）の数が増加しており，日本語学習者に対する日本法へ自動で分類するシステムである．このシステムを語教育がますます重要となっている現状がある．とこ

構築する事により，課題となっていた日本語学習者のろが，日本語学習者にとって意味を推定することが困オノマトペの意味推定の支援を目指す．

難な日本語が存在する．その代表例がオノマトペである．実際に，オノマトペが日本語学習者にとって理解が困難な言語であることが先行研究により報告されて2いる [7]．

オノマトペの自動意味的用法分類を目的とする既存

オノマトペとは擬音語，擬態語の総称である．オノマトペは，直感的かつ簡潔なコミュニケーションを実現する目的で使用されることが多い．これは音象徴性と呼ばれるオノマトペの持つ重要な性質が起因してい関連研究研究はいくつか存在する．市岡ら [3] は，オノマトペに含まれる母音・子音の頻度を要素としたベクトルを入力特徴量（以下，音素頻度特徴量）として設計し，る．音象徴性とは，言語が音形と意味との間に関係性オノマトペの分類を試みている．また，浦田ら [1] は，を持つことである．基本的に音象徴性は母国語特有のメルケプストラム周波数係数（以下，MFCC）と呼ばものであり，またどの言語においても，音象徴性を持つ言語は存在する事が認められている．とくに，日本語のオノマトペは，他言語に比べて数が多い上に，非常に豊かな表現の幅を持っているため，日本語においれる音響モデルを入力特徴量（以下，音響特徴量）として設計し，擬音語の自動分類を試みている．さらに，強力・竹内ら [2] は，前述の音素頻度特徴量と音響特徴量のそれぞれの分類器の結果を統合した値を推定値として，擬態語の６用法の自動分類を試みている．して重要な言語要素とされてきた．
ところが先述の通り，日本語を母国語としない人にかし，先行研究には，二つの課題がある．
まず一つ目として，強力・竹内らの手法では，音素とっては，オノマトペの意味の推定が困難であるという問題が存在する．これは，オノマトペの種類の多さや音象徴性が日本語特有のものであるためと考えられる．さらに，時代の流れとともに「もふもふ」のように新たなオノマトペが発生することもあるため，辞書を用いた学習には限界がある．そこで本稿では，辞書に掲載のない未知語にも対応したオノマトペの意味推定の支援を目的とする．但し，今回は意味推定の初段頻度特徴量がオノマトペの母音・子音の頻度のみに着目しており，音素の「位置」に関する情報が全く考慮されていない．例えば，歩く動作に用いる「とことこ」と煮る時に用いる「ことこと」と，二つの異なる意味を持つオノマトペが存在する．従来の手法では，「とことこ」と「ことこと」は母音・子音の頻度が同じなため，同一の推定値を導出してしまうことになり，従来の特徴抽出法がオノマトペの特徴を上手く捉えきれて― 862 ―

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いないことがわかる．従って，オノマトペの音素に基ペは音素の種類とその位置から意味を決定させる．次づいた特徴量においては，「音素配列」も考慮に入れるに，このような言語モデルを数値化することを考える．

必要性がある．
二つ目として，強力・竹内らの研究では，分類器による意味推定がどの程度人の推定結果に近いかが調査さ

3.2

母音・子音の印象評価（秋山らの研究）れていない．従来研究では，分類器の精度を交差検証

秋山らは，オノマトペを形成する日本語の子音，母法を用いて導出することで意味推定の有効性を示して音などの要素が持つ音象徴を数値化して表現した．日

いたが，これはあくまで機械（分類器）の推定精度を本語を構成する子音および母音などの要素が持つ印象示しているだけである．本来の目的は「オノマトペのが，43 項目の形容詞対の尺度で評価されると考えて，意味推定の支援を人（日本語学習者）に対して行うこアンケート調査を行った．その尺度に因子分析をかけと」であるため，従来研究の実験では目的に対する議て，「俊敏さ」「丸み」「躍動感」「大きさ」の４属性を論が不十分である．従って，分類器による意味の推定得た．ただし，因子負荷量が 0.4 未満の項目は除外しが，人の推定とどの程度近いかを調査する必要がある．

たため，最終的には 25 項目となっている．因子分析の概略図を図 1 にて掲載する．

提案手法

3

本稿では「音素配列論に基づく特徴抽出の方法」を提案する．これは浜野 [6] と秋山ら [4] の研究結果に基づいて設計しているため，まずこの二つの研究に関して説明する．

3.1

図 1: 因子分析の概略図

オノマトペの意味構造（浜野の研究）

今までオノマトペをモーラの繰り返しのパターンにより形態的に分けた（CV タイプ，CVCV タイプ）研究が幾つか存在した．浜野はこのような形態的な分類

3.3

提案手法のアルゴリズムが意味的な分類にもなっていることを明らかにしてモ提案手法である音素配列論に基づくオノマトペの特デル化した．CVCV 型のモデルの詳細を表 1 に掲載す

徴抽出の手順に関して「かたかた」を例に説明する．

る．例えば，CVCV 型オノマトペ「プスプス」は C1４属性を並べることにより設計する．

表 1: オノマトペの意味構造モデル（子音）CVCV の C1
CVCV の C2

pbtdkgsz強い張力
弱い張力
表面が固い
抵抗のない

軽い
重い
軽い
重い
軽い
重い

1. 図 2 のような特徴ベクトルを，秋山らが定義した

破裂叩く
図 2: 特徴ベクトルの初段階
開く

軽い

接触しながら2. 特徴ベクトルの重み付けを次の手順で行う．まず，重い動く「かたかた（katakata）」の k は，CVCV タイプのC1 に属するので，浜野のモデル（表 1）の「表面が/ p /で”強い張力”, C2 が/ s /で”接触しながら動が固い（CVCV タイプの C1）」に着目する．次く”と言う意味があるため，針をものに刺す印象を人に，浜野のモデルの「表面が固い」と秋山らの評に与えることがわかる．このモデルに基づきオノマト

価尺度の項目「柔らかい-かたい」を結びつける．

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浜野の意味構造モデルと秋山らの評価尺度（形容ノマトペ辞典 [5] に掲載されている自然に関する擬態詞対）の結びつけは事前調査により決定している．

語「雨・ 雪・氷 (21 語)」，「風・吹く (24 語)」，
「水滴・最後に，「柔らかい-かたい」は因子２に寄与して滴る・落ちる・はねる (21 語)」，「流れる・垂れる・注いるので，因子２の要素に重み付けをする．図 3ぐ (18 語)」，
「波立つ・泡立つ・沈む (18 語)」，「土・にその概要を示す．

土砂 (14 語)」の６用法計１１６語である．複数の用法に属するオノマトペは除外した．また，実験の評価指標には適合率・再現率・F 値を用いた．

4.2
図 3: 特徴ベクトルの重み付け

実験２（音響特徴の統合実験）

オノマトペから音響特徴を抽出し，「音素配列特徴量」に統合させることで，擬態語の意味的用法分類を

3. 次元圧縮のため，最初の２文字が繰り返される
XYXY 型のオノマトペに関しては特徴ベクトルの長さを半減する．代わりに，特徴ベクトルの末尾に XYXY 型かそうでないか（XY 型）のフラグ変数を追加する．図 4 にその概要を示す．

行った．音響特徴はテキスト情報からは陽に現れない特徴を持つため，本実験により精度向上が期待される．
音響特徴は MFCC を使用し，分類器は７層畳み込みニューラルネットワーク (以下 CNN) を用いた．その後，実験１と同様に６用法分類を行い，そこで出力された予測結果を音素特徴量の予測結果と統合させた．
実験の概要を図 5 に示す．

図 4: 次元圧縮
以上の手順により抽出された特徴ベクトルを「音素図 5: 実験の概要

配列特徴量」と定義する．
統合時の分類結果は，各用法（クラス）を c，音素特徴量の予測分布を P (c|v1 )，音響特徴の予測分布を

4

実験設定

4.1

実験１（提案手法の有効性の確認実験）

P (c|v2 ) とした時の，式（1）の cmax を計算することで得た．このような予測結果の導出方法を「統合手法」と定義する．

「音素配列特徴量」の有効性を示すため，擬態語のcmax

意味的用法分類を行った．実験ではまず擬態語の定量=

arg max P (c|v1 )P (c|v2 )(1)c∈C化を行い，その後 10 分割の交差検証法を用いた分類器による 6 クラス分類を行った．擬態語の定量化には提案手法である「音素配列特徴量」と従来手法である

4.3

実験３（人と機械との分類比較実験）「音素頻度特徴量」をそれぞれ使用した．分類器につ分類器が人と同程度の分類精度を持つかどうかを調いては，ランダムフォレスト (RF) を用いて実験を実査した．まず，事前調査により計１６語の未知のオノ施した．また，10 分割の交差検証を行う事で，既存のマトペを生成し，それが実験１の６用法のうちどれに擬態語の一部をテストデータとして実験を行った．

当てはまるかを，人に分類させた．未知のオノマトペ

擬態語は「擬態語のみの意味を持つオノマトペ」とを実験データとして扱った理由は，人には事前知識が「擬音語と擬態語の両方の意味を持つオノマトペ」を入ってない状態が望ましいためである．分類した結果合わせたものとした．実験に扱ったデータは日本語オを教師データ（評価データ）とし，実験１の６用法の― 864 ―Copyright(C) 2019 The Association for Natural Language Processing.
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り，統合時に，CNN の予測分布が RF の予測分布に強表 2: 音素特徴量における分類実験結果
適合率 再現率 F 値

く影響を与えすぎてしまうためであると考えられる．
表 4 に実験３の結果を示している．
「擬態語」「擬音既存研究 [2]

0.65

0.65

0.64

提案手法語」「全オノマトペ」ともに精度が低い．低い精度の0.70

0.71

0.68

大きな原因として，評価データである未知オノマトペの数が１６語と少ないことや用法ごとのオノマトペの

表 3: 音響特徴と統合手法における分類実験結果
適合率 再現率 F 値
既存研究 (音響特徴)[2]0.590.590.57

提案手法 (音響特徴)

0.600.590.58

数に偏りがあるためであると考えられる．

6

まとめ

既存研究 (統合手法)[2]0.760.750.74

提案手法 (統合手法)

本研究では，「音素配列論に基づくオノマトペの特0.720.740.70

徴抽出」により分類問題の精度が向上したことを確認し，「音響情報によるオノマトペの特徴抽出」を統合す

表 4: 未知オノマトペの分類実験結果
適合率 再現率 F 値る事でさらなる精度向上を確認した．
今後は未知のオノマトペの分類精度を上昇させるこ

擬態語

0.83

0.320.46とを目標に，漫画や web 上から新たな未知オノマトペ

擬音語

0.41

0.330.37のデータを獲得していく予定である．

全オノマトペ0.530.390.44

参考文献
オノマトペを訓練データとして分類を行った．実験は「擬態語」「擬音語」「全オノマトペ」の三種類で行い，[1] 浦田大貴, 中村剛士, 加納政芳, 山田晃嗣. 音響特徴を用いたオノマトペの分類に関する一考察. 第統合手法による分類を行った．

31 回人工知能学会全国大会，2G4-3, 2017.
[2] 強力萌花, 竹内なつみ, 浦田大貴, 中村剛士, 加納5

実験結果と考察政芳, 山田晃嗣. オノマトペの自動意味的用法分類のための音韻・音響特徴量の調査-「自然」に関す

表 2 に実験１の結果を示している．提案手法であるる擬態語の事例報告-. 第 34 回ファジィシステム

「音素配列特徴量」の適合率・再現率・F 値が従来手シンポジウム講演論文集, pp. 641–643, 2018.

法に比べ高い精度を出力していることがわかる．これにより，提案手法の有効性を示せた．但し，用法ごと[3] 市岡健一, 福本文代. Web 上から取得した共起頻度によって F 値の精度に偏りがあった．そこで，「用法と音象徴によるオノマトペの自動分類. 電子情報ごとの擬態語のみの意味を持つオノマトペの割合」と通信学会論文誌, Vol. J92-D, No. 3, pp. 428–438,「用法ごとの F 値」とで Peason の積率相関係数を導2009.

出したところ，-0.97 と非常に高い負の相関が見られた．ここから「擬態語のみの意味を持つオノマトペ」[4] 秋山広美, 小松孝徳, 清河幸子. オノマトペから感じる印象の客観的数値化方法の提案. 情報処理学が多い場合は精度が悪くなる事が推察される．理由と会研究報告, Vol. 2011-HCI-142, No. 23, pp. 1–7,

して，擬態語は擬音語に比べ音象徴性を直接的には持2011.

たないため，本研究のような音象徴性を用いた特徴抽[5] 小野正弘. 擬音語・擬態語 4500 日本語オノマトペ

出が上手く出来なかったと考えられる．

辞典. 小学館, 2007.

表 3 に実験２の結果を示している．
「音素配列特徴量」の結果が従来手法よりも精度が高く，「音響特徴[6] 浜野祥子. 日本語のオノマトペ. くろしお出版,量」も従来手法と比較して精度が低くないのにも関わらず，統合手法では精度が下がっている．これは，「音響特徴量」と「音素配列特徴量」で扱う分類器が異な

2014.
[7] 彭飛. ノンネティブから見た日本語のオノマトペの― 865 ―特徴. 日本語学, Vol. 26, No. 7, pp. 48–56, 2007.

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