階層型クラスタリングを利用した文脈によるオノマトぺの分類
古宮 嘉那子
東京農工大学

小谷

善行

工学研究院

{kkomiya,kotani}@cc.tuat.ac.jp

概要

本稿の構成は以下のようになっている．まず 2 章でオノマトペ研究とそのクラスタリングの関連研究につ

日本語には数千ものオノマトペがあり，近年自然言いて紹介する．3 章ではオノマトペを分類するクラス

語処理の研究対象として注目を集めつつある．中にはタリングについて説明し，4 章では実験の設定につい意味的または音韻的に似通っているオノマトペもあり，て述べる．5 章に結果を，6 章に考察を，7 章にまとめそれらが微妙な意味の違いをもたらしている．筆者らを述べる．

は日本語のオノマトペを，周りの単語や品詞，意味のような文脈により，階層型のシングルリンク・クラス
タリングを使って分類し，明示的にそれらの関係を表

2

関連研究

示した．クラスタリングに用いる距離には通常，語義曖昧性解消に用いる素性の分布間の JS 距離を用い，語義的な関係を明らかにした．
「照る・晴れる」，「雨・雪・氷」，「寒い・冷たい」，「怒る・不機嫌・無愛想」のオノマトペの分類を行った結果を示す．

上述したように， オノマトペは近年，自然言語処理の研究対象として注目を集めつつある．Miyazaki らはオノマトペが面白い音とリズムをもつことに注目し，子供向けの「Onomato Planets」という教育システムを提案した ([7])．那須川らは日本語と英語の機器の不具合の報告に出現するオノマトペの傾向を分析した

1

はじめに

（[22] ）．黒澤らは共起情報を用いて Web 上のオノマ
トペの用例を絞り込む方法を示し，用例の質の向上を

オノマトペとは音を表すことで感覚や感性を表す言葉である．[18] によれば， 擬音語と擬態語に大別され，(1) 人間の発声器官以外から出た音を表した言葉, (2)人間の発声器官から出した音声で，ひとつひとつの音に分解できない音を表した言葉, (3) 音ないもの，または聞こえないものに対して，その状況をある音そのもはかった（[16]）.
オノマトペの辞書の構築についての研究もある．
Okumura らは Web の用例を用いて日本語オノマトペの辞書を自動的に構築する手法を報告している（[8]）．
また，古武らの用例に基づいたオノマトペ用法辞典の編纂についての報告がある（[14]）．

のが持つ感覚で表現した言葉という三つのグループか

朝賀らは Web 上から集めてきた用例文からなる「オら成る．日本語には数千ものオノマトペがあり ([18] ，ノマトぺディア」という用例ベースのオノマトペ辞典[21]) ，近年自然言語処理の研究対象として注目を集めつつある．

を提案した（[1]， [20]）．これらのオノマトペのクラ

オノマトペの中には意味的または音韻的に似通ってトペに焦点を当てているが，本論文は用例の分類ではいるものもあり，それらが微妙な意味の違いをもたらなくオノマトペ自身の種類の分類を提案する．森田ら

スタリングアルゴリズムは文脈によって多義のオノマしている．例えば，「にこにこ」も「にやにや」も共には SOM を利用して感覚を表すオノマトペを分類した

微笑みを表すオノマトペであるが，「にこにこ」は感じ（[19]）．Tomoto らはシソーラスマップを提案し，作の良い笑みを表すのに対し,「にやにや」はそうではな成した（[9]）．類似関係を可視化するために，シソーい．一方で，「にこにこ」と「にこり（と）」はほとん

ラスマップ上の事物にオノマトペ的な単語によってラ

ど同じ様子を表す．そこで，我々は周囲の単語や品詞，

ベルを付けるというものである．しかし Tomoto らは意味のような文脈をもとにオノマトペを分類し，その音韻的な特徴に注目しており，文脈の情報についての関係を示すためのクラスタリング手法を提案する．

クラスタリングを行ってはいない．Ichioka らもまた，

Web から用例を集め，Web 上の共起情報と音韻的素性を用いてオノマトペの自動分類を行っている（[2]）．
しかしながらこの研究も周辺の単語などの文脈情報は利用していない．
我々は周辺の単語やその品詞情報などの文脈情報に基づいたオノマトペのクラスタリングを提案する．これらの素性は語義曖昧性解消に使われるものであり，
我々のシステムは語義の観点からオノマトペを分類し，3.2

クラスタリングのための素性作成

学習の素性には，以下の 17 素性を用いた．これらの素性は大抵，語義曖昧性解消に用いられるものである．これらの素性を用いることで，オノマトペの語義的な分類を行う．

• オノマトペの前後二語までの形態素の表記（4 素性）

可視化することを目指している．
本論文は今年 5 月に書かれたものをもとにしているが（[3]）, 今年 6 月に人工知能学会においてオノマト
ペのセッションが行われ, さまざまな研究が発表され• オノマトペの前後二語までの品詞（4 素性）• オノマトペの前後二語までの品詞の細分類（4 素性）

た. 黒澤らは pLSA と SMO を用いて擬情語の分類を行った（[12]）. 分類には擬情語の直後に出てくる動詞を用いている. 宇野らは, オノマトペ辞書の構築を目指し, 身体的イメージとウェブコーパスを用いた方法の二つの手法を用いてオノマトペを分析した（[10]）.

• オノマトペの前後二語までの意味分類コード（4
素性）• 係り受け（1 素性）– オノマトペが修飾する動詞

他にも，橋本ら（[11]）平田ら（[23]）石橋ら（[13]）の研究が同セッションにある.

形態素解析器には ChaSen 1 を，分類語彙表の分類
コードには [15] を，係り受け解析には CaboCha 2 使

オノマトペの分類のためのクラス

3

タリング手法用した．
オノマトペ o の用例 x の素性ベクトル f x,o を 式 (1)とする．

我々のオノマトペのクラスタリングは以下の四ス

f x,o = (f1x,o , f2x,o , · · · , fnx,o )テップから成る．

1. コーパスからオノマトペの用例を集める
2. それぞれの用例について素性を生成する(1)

今回は 17 素性あるため，n は 17 である．
この段階で，システムは ChaSen により用例がオノ
マトペであるかどうかをチェックし，文字列としてオノマトペを含んでいてもオノマトペではない用例を除3. オノマトペの分布間の距離を測る

いている．

4. オノマトペ間の距離をもとにクラスタリグを行う
以下，四つのステップを順に説明する．

3.3

クラスタリングのための距離

このステップでオノマトペ間の距離を定義する．ひ3.1

オノマトペの用例収集

オノマトペの用例は「ひまわり」（[17]）を利用してとつのオノマトペの用例を分類するのではなく，複数のオノマトペの種類を分類するのが目的であることにご留意願いたい．

コーパスから抽出した．
「ひまわり」はオノマトペとクラスタリングの距離には Jensen-Shannon diver-マッチする文字列とその左右 10 文字ずつを抽出する．

gence (JSD) （[4]）を利用した．JSD は Kullback-

したがって，「かっか」を集める際に「まっかっか」もLeibler divergence (KLD) を対称にして平滑化したものである．KLD は P (i) を分布 P の出力 i の確率とすると，以下の式であらわされる．

集めてしまうなど，オノマトペにマッチするがオノマ
トペそのものではない表現も抽出されている．これらのケースは次のステップ「クラスタリングのための素性作成」において削除される．

DKL (P ||Q) =∑i

P (i)log

P (i)
Q(i)

1 http://sourceforge.net/projects/masayu-a/
2 http://sourceforge.net/projects/cabocha/(2)このとき，JSD は以下の式であらわされる．

DJSD (P ||Q) =ンバー同士の類似度とするものである．つまり，クラ1
1
DKL (P ||M ) + DKL (Q||M ) (3)22

スタ cu とクラスタ cv が cw = cu ∪ cv にマージされる際，クラスタ cw とクラスタ ck の類似度は，以下のように二つの個々の類似度の最大値となる．

where
M=

1
(P + Q)2

sim(cw , ck ) = max(sim(cu , ck ), sim(cv , ck ))式 (2) と式 (3) から式 (4) が導かれる．

4
DJSD (P ||Q) =

1∑
P (i)
1∑
Q(i)
P (i)log+
Q(i)log
2 i
M (i) 2 i
M (i)

(8)

実験
文献 [18] から選んだ以下の 4 パターンのオノマトペをコーパスから抽出して分類を行った．コーパスとしては，現代日本語書き言葉均衡コーパス（BCCWJ）

11
1
1= H( P + Q) − H(P ) − H(Q)
2
2
2
2

(4)

このとき H(P) は分布 P のシャノンのエントロピーであり以下の式であらわされる．

H(X) = −n∑（[5]）を利用した．

• 「照る・晴れる」についてのオノマトペ• 「雨・雪・氷」についてのオノマトペ

p(xi )logb P (xi )(5)i

ここで二つのオノマトペ（OA と OB ）間の JSD を• 「寒い・冷たい」についてのオノマトペ• 「怒る・不機嫌・無愛想」についてのオノマトペ

以下のように定義する．

DJSD (OA ||OB ) =n∑

DJSD (OA,j ||OB,j )(6)i

このとき OA,j はオノマトペ OA の j 番目の素性の分布を表し，m はオノマトペ OA の用例番号であるとすると，

OA,j = (fjx1,oA , fjx2,oA , · · · , fjxm,oA )「照る・晴れる」についてのオノマトペはうらうら，
おっと，かっ（と），かっか，からっ（と），からり，かんかん，ぎらぎら，けろり，さんさん，じりじり，すかっ（と），てかてか，とっぷり，なんなん，ぽかぽ
か，ぽっ（と）の 17 種類である．
「雨・雪・氷」についてのオノマトペは，ごろごろ，(7)

こんこん，ざーざー，さーっ（と），さっ（と），ざーっ（と），ざっ（と），ざざっ（と），ざんざら，ざんざである．

ん，しとしと，じとじと，じめじめ，しゃりしゃ，しょ言い換えれば，二つのオノマトペ間の距離は，それ

ぼしょぼ，ちらちら，どしゃどしゃ，どんより，はらぞれの素性の分布の JSD を計算して足し合わせるこ

はら，ばらばら，ぱらぱら，びしゃびしゃ，びちゃびとにより求める．

ちゃ，びしょびしょ，びちょびちょ，ぽつぽつ，みりりの 27 種類である．

3.4

クラスタリング手法「寒い・冷たい」についてのオノマトペは，じわじわ，しん（と），じんじん，すーすー，すかすか，ぞーっ

本ステップでは，オノマトペを分類しその関係を可（と），ぞくぞく，ぞくり，ひやっ（と），ひやり，ひ視化するために上述の距離によりクラスタリングを行

やひや，ひやりひやり，りん（と），じんじん，ひんう．クラスタリングとしては階層型のシングルリンク

やり，きーんの 16 種類である．

クラスタリングをボトムアップ方式で行った（[6]）．

「怒る・不機嫌・無愛想」についてのオノマトペは，

ボトムアップクラスタリングはそれぞれのオノマトペ

いけつんつん，からっ（と），かちん，かつん，かっを表す個々のクラスタから始まり，段々と最も良く似（と），かっか，かっかっ（と），がみがみ，かりかり，た二つのクラスタを一つの新しいクラスタにまとめ上かんかん，きっ（と），くさくさ，ぐつぐつ，くらく

げていくものである．類似度としては −DJS を利用

ら，ぐらぐら，こちん，ぞっ（と），つっけんどん，つした．また，シングルリンククラスタリングとは，二ん，つんつん，つんけん，とげと，ぷい，ぷー，ぶすっ

つのクラスタの類似度をクラスタ中の最も似ているメ（と），ぶすり，ぷっ（と），ぷりっ（と），ぷりぷり，

表 1: 辞書中のオノマトペの数と最終的な実験のオノ
マトペの数

ぎらぎら
てかてか
おっとり
じりじり
ぽかぽか

オノマトペの種類

辞書

最終的な実験

照る・晴れる

17
28

12
13

かっと

17
40

6
19

からっと

雨・雪・氷
寒い・冷たい怒る・不機嫌・無愛想

すかっと
ぽっと

表 2: 最終的な実験におけるオノマトペの用例数の最小，最大，平均

とっぷり
かんかん
からり

オノマトペの種類

最小

最大

平均

照る・晴れる

12

228

79.00

雨・雪・氷
寒い・冷たい

13
24

1175
243

230.46139.83

怒る・不機嫌・無愛想

15

5894

390.58

図 1: 「照る・晴れる」についてのオノマトペの階層型クラスタリングより」である．これら二つのオノマトペは曇っている
が雨は降っていない状態である．雷の音を示す「ごろごろ」を除いた「雨・雪・氷」についての他のオノマ
トペは雨が降っているので，これら二つが似通ってい

ぷん，ぷんぷん，ぼさっ（と），むっ（と），むかっるというのは直感的に納得できる．次に「ざっと」と（と），むかむか，むしゃくしゃ，むすっ（と），むっ「さっと」が小さなグループを作成する．次に「はら（と），むっつり，むらむらの 40 種類である．

はら」が「じめじめ」と「どんより」のグループに加

このうち，コーパス中に全くまたはあまり出現しな

わる．次に「ばらばら」と「びしょびしょ」が小さないオノマトペもあるが，文脈の分布をもとにクラスタ

グループを作る．
「はらはら」，「ばらばら」，「ぱらぱら」

リングを行うためには，ある一定以上の用例が必要では「ざっと」と「さっと」のように音韻的に似通ってある．そのため，10 回以上出てくるオノマトペだけをいるがこの結果によればこれらは似ていない．これに採用し，それ以下のものは最終的な実験の対象外としついては後述する．その後，「ごろごろ」がメイング

た．表 1 は辞書中のオノマトペの数と最終的な実験のループに加わり，「ぱらぱら」と「ぽつぽつ」のグルー

オノマトペの数を示している．また，表 2 は最終的なプがさらにそれに加わる．それから，「しょぼしょぼ」

実験におけるオノマトペの用例数の最小，最大，平均と「ちらほら」がこの順でグループに加わる．さらに，を示している．

「ざっと」と「さっと」が，そしてその後「ばらばら」と「びしょびしょ」が，最後に「しとしと」が加わる．

5

結果

さらに， 図 3 は「寒い・冷たい」についてのオノ
マトペのクラスタリング結果を示している．図 3 によ

図 1 は「照る・晴れる」についてのオノマトペのれば，最も似通っているオノマトペは「ぞくぞく」とクラスタリング結果を示している．図 1 によれば，最「ひんやり」である．その後，「じわじわ」が加わり，「ひも似通っているオノマトペは「ぎらぎら」と「てかてんやり」と「しんと」が新しいグループを生成する．

か」である．次に，「おっとり」, 「じりじり」, 「ぽさらにその後，「ひやひや」と「しんと」が新しいグかぽか」, 「かっと」がこの順で加わり, さらに別のループを作る．その後，二つのグループが合わさり，

グループ (「からっと」とすかっと」) が加わる. その最後に「りんと」が加わる．

後，「ぽっと」，「とっぷり」，「かんかん」，「からり」がこの順で加わる．

最後に，図 4 は「怒る・不機嫌・無愛想」についてのオノマトペのクラスタリング結果を示している．図

また，図 2 は「雨・雪・氷」についてのオノマトペ

4 によれば，最も似通っているオノマトペは「ぞっと」のクラスタリング結果を示している．図 2 によれば，と「むっと」である．そして「ぶすっと」，「むしゃく

最も似通っているオノマトペは「じめじめ」と「どんしゃ」，「かっと」がこの順で加わる．さらに，
「ぐらぐ

じめじめ

と」と「さっと」以外）は音韻的な素性からは抽出でどんよりきないものであると思われる．一方，「はらはら」，
「ぱ

はらはら

らぱら」，
「ばらばら」は音韻的には似通っているが，ごろごろ

図 2 によればあまり似ていない．図 2 には (1) 「じめじめ」から「ごろごろ」， (2) 「ぱらぱら」から「ちぱらぱら

らほら」，(3) 「ざっと」と「さっと」，(4) 「ばらばぽつぽつら」から「しとしと」の四つのグループがある. これしょぼしょぼらの区分は雨の激しさに対応しており，図の上方にあちらほらるオノマトペの方が，雨の勢いが少なくなっている．
言い換えれば，オノマトペのグループが雨の激しさのざっと順に集まっている．
「はらはら」を除くグループ (1) はさっと雨が降っていない状態であり（「ごろごろ」は雷の音であり雨の情報ではない），グループ (2) と「はらはばらばらら」は軽い雨そ示す．また「はらはら」は「ぱらぱら」

びしょびしょよりも軽い雨であることが予想できる．
「はらはら」，

しとしと「ぱらぱら」，「ばらばら」は音韻的に似通っており，雨が降っている様子であることも同じであるが，その違図 2: 「雨・雪・氷」についてのオノマトペの階層型

いは雨の激しさにあるため，本実験の結果ではこれらクラスタリングのオノマトペは遠くに表示されたと考えられる．

ぞくぞく
ひんやり
じわじわ

一方，直観的に納得感のない分類も存在する．例えば，「からり」と「からっと」は直感的に似通っているが，「照る・晴れる」についてのオノマトペの実験においてはそんなに似通っていない．原因として，形態素

ひやひや
しんと
りんと

解析の問題が挙げられる．
「からり」と「からっ」はほぼ同じ意味であるが，形態素解析器は「からっ」を抽出しないため本実験では「からっと」として扱っている．こうすると左右の形態素の素性がずれるため，「か

図 3: 「寒い・冷たい」についてのオノマトペの階層

らり」と「からっと」が遠ざかると考えられる．同様型クラスタリングの問題によって接尾語「と」をもつ単語が集まってしまっている．例として図 4 の「ぞっと」，「むっと」，「ぶら」と「むかむか」が別のグループを作り，二つのグ

すっと」，「かっと」が集まっていることが挙げられる．

ループが合わさる．それから「つんと」，「ぷりぷり」，

また，いくつかのオノマトペには多義性がある．例「ぷんぷん」，「むっつり」がこの順で加わる．そしてえば，「かっ（と）」や「かんかん」は「照る・晴れる」「かんかん」と「つっけんどん」が新しいグループをについてのオノマトペと「怒る・不機嫌・無愛想」に作成する．次に，「つんつん」，「ぐつぐつ」，「ぷんと」ついてのオノマトペの両方に出現している．
「はらはがメインのグループにこの順で加わり，二つのグルーら」は雨だけでなく「どきどきはらはら」のはらはら

プが合わさる．最後に「きっと」，「かちん」，「がみがの意味もあり，「ぐらぐら」にも物が揺れることを表すみ」がこの順で加わる．

場合がある．さらに，形態素解析によって文字列がオノマトペであるか判定できない場合もあった．例えば，

6

考察「きっ（と）」は怒りのオノマトペに属するが，「必ず」という意味もある．これらの問題の解決は今後の課題

5 章中の結果を見ると，意味的な類似が明示的に示されていることが分かる．
「ぎらぎら」と「てかてか」，「からっと」と「すかっと」「，じめじめ」と「どんより」，となる．

「ざっと」と「さっと」はその典型的な例である．さ題となる．

らに，これらのうちのいくつか（上記の例では「ざっまた，JSD を計算するときの素性の重みづけや，タ
グ付きコーパスが入手できた際の素性分析も今後の課

ぞっと
むっと
ぶすっと
むしゃくしゃ
かっと
ぐらぐら
むかむか
つんと
ぷりぷり
ぷんぷん
むっつり
つんつん
ぐつぐつ
ぷんと
かんかん
つっけんどんきっと
かちん
がみがみ
図 4: 「怒る・不機嫌・無愛想」についてのオノマトペの階層型クラスタリング

7

おわりに
本稿では，日本語のオノマトペを，語義の観点から

Asia-Pacific web conference on Progress in
WWW research and development, pp. 601–612,
2008.

関係を分類，可視化するために，オノマトペの文脈の分布をもとにしたクラスタリングを提案・実行した．

[2] Kenichi Ichioka and Fumiyo Fukumoto. Graph-

クラスタリング手法には階層型のシングルリンク・ク

based clustering for semantic classification of
onomatopoetic words. In Proceedings of the

ラスタリングを採用し，オノマトペ間の距離には JSDを利用した．また，オノマトペを語義の観点から分類するため，素性には，通常語義曖昧性解消に用いられる，周りの単語や品詞，意味のような文脈の素性を利用した．
「照る・晴れる」，「雨・雪・氷」，「寒い・冷たい」，「怒る・不機嫌・無愛想」のオノマトペの分類を行った結果，音韻的な素性からは抽出できないような意味的な関係が見られた．オノマトペは形態素解析で正しく切るのは難しく，接尾語などの問題が残る．また，オノマトペの多義性解消も今後の課題である．

参考文献[1] Chisato Asaga, Yusuf Mukarramah, and Chiemi
Watanabe. Onomatopedia: Onomatopoeia online example dictionary system extracted fromdata on the web. In Proceedings of the 10th

3rd Textgraphs Workshop on Graph-Based Algorithms for Natural Language Processing, pp.
33–40, 2008.
[3] Kanako Komiya and Yoshiyuki Kotani. Classification of japanese onomatopoeias using hierarchical clustering depending on contexts. In Proceedings of the 2011 English International Joint
Conference on Computer Science and Software
Engineering, pp. 108–1013, 2011.
[4] Jianhua Lin. Divergence measures based on the
shannon entropy. IEEE Transactions on Information Theory, Vol. 37, No. 1, pp. 145–151,
1991.
[5] Kikuo Maekawa. Balanced corpus of contemporary written japanese. In Proceedings of the6th Workshop on Asian Language Resources(ALR), pp. 101–102, 2008.
[6] Christopher D Manning and Hinrich Schütze.
Foundations of statistical natural language processing. The MIT Press, 1991.
[7] Aya Miyazaki and Kiyoshi Tomimatsu. Onomato planets: Physical computing of japanese
onomatopoeia. In Proceedings of the 3rd International Conference on Tangible and Embedded
Interaction, pp. 301–304, 2009.
[8] Manabu Okumura, Atsushi Okumura, and Suguru Saito. Automatic construction of a japanese
onomatopoeic dictionary using text data on thewww. In Proceedings of the 11th International
Conference on Applications of Natural Language
to Information Systems, pp. 209–215, 2006.
[9] Yutaro

Tomoto,TsuyoshiNakamura,[14] 古武泰樹, 佐藤理史. 用例に基づくオノマトペ用
法辞書の編纂. 言語処理学会 第 16 回年次大会
発表論文集, pp. 994–997, 2010.

[15] 国立国語研究所. 分類語彙表. 集英社, 1964.
[16] 黒澤義明, 目良和也, 竹澤寿幸. 自己組織マップ
som による心情を表すオノマトペ分類の再検討.
言語処理学会 第 16 回年次大会 発表論文集,
pp. 1058–1061, 2010.
[17] 山口昌也. 全文検索システム『ひまわり』を利用した言語資料検索環境の構築手法. In Japanese
linguistics 21, pp. 111–123, 2007.
[18] 小野正弘. 日本語オノマトペ辞典. 小学館, 2007.
[19] 森田一匡, 鈴木良弥. Web 上のオノマトペの妖精を共起単語で絞り込む用例抽出法. 言語処理学会
第 16 回年次大会 発表論文集, pp. 924–927,
2010.

Masayoshi Kanoh, and Takanori Komatsu.
Visualization of similarity relationships byonomatopoeia thesaurus map. In Proceedings[20] 朝賀千里, Yusuf Mukarramah, 渡辺千恵美. オ

of the IEEE World Congress on Computational
Intelligence, pp. 3304–3309, 2010.

係り受け関係を考慮したクラスタリング手法. In[10] 宇野良子, 鍜治伸裕, 大海悠太, 池上高志, 喜連川
優. オノマトペの意味共有度と主観性. In Proceedings of the 25th Annual Conference of the[21] 天沼寧. 擬音語・擬態語辞典. 東京堂出版, 1993.

Japanese Society for Artificial Intelligence, pp.
1C2–OS4b–8, 2011.
[11] 橋本喜代太, 竹内和広. ジャンル、文脈に応じた
オノマトペ表現の感性極性値の推定手法の提案.

In Proceedings of the 25th Annual Conference of
the Japanese Society for Artificial Intelligence,
pp. 1C2–OS4b–6, 2011.

ンラインオノマトペ用例辞典「オノマトペディ
ア」における用例を意味により分類するためのProceedings of DEWS2008, pp. A3–4, 2008.

[22] 那須川哲哉, 海野裕也, 村上明子. 機器の不具合を記述した日本語と英語のコーパスにおけるオノ
マトペ. 言語処理学会 第 16 回年次大会 発表
論文集, pp. 154–158, 2010.

[23] 平田佐智子, 澤井大樹, 藤井弘樹, 喜多伸一. Twitter を用いたオノマトペ記述データの収集システ
ム. In Proceedings of the 25th Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence, pp. 1C2–OS4b–9, 2011.

[12] 黒澤義明, 竹澤寿幸. 自己組織化マップ som を用いた擬情語の分類比較 〜確率的潜在意味解析 plsa
による効果の検討〜. In Proceedings of the 25th

Annual Conference of the Japanese Society for
Artificial Intelligence, pp. 1C2–OS4b–7, 2011.
[13] 石橋賢, 宮田一乘. 感情を表すオノマトペを用いた感情情報入力手法の提案と画像検索への応用.

In Proceedings of the 25th Annual Conference of
the Japanese Society for Artificial Intelligence,
pp. 1C2–OS4b–10, 2011.