言語処理学会 第25回年次大会 発表論文集 (2019年3月)

助動詞「れる」「られる」の自動意味判別
福嶋 真也

山本 和英

長岡技術科学大学{fukushima,yamamoto}@jnlp.org

1

はじめに

本研究では, 機能語である助動詞「れる」「られる」に対して意味付与を行ったデータセットを作成した.

日本語の語義曖昧性解消のタスクの一つとして, かな漢字換言 [1] が挙げられる. このタスクではひらがな

そして辞書を用いた手法と CRF を用いた手法で意味の自動判別を行った.の単語を漢字に変換することで語義の曖昧性を解消している.
本研究では, 換言によって語義曖昧性解消を行う考3

データセットの構築

え方を日本語の助動詞「れる」「られる」に適用させ本研究では「れる」「られる」に意味が付与された

る. 「れる」「られる」には受け身, 可能, 尊敬, 自発の4 つの意味が存在する. これらの中で, 可能と尊敬については換言が可能である. そのため,「れる」「られる」の意味を受け身と自発に限定することが可能である.
換言を行うためには,「れる」「られる」の意味を識別する必要がある. そこで今回は「れる」「られる」の意味を自動で判別することを行う.
しかし, 現在公開されている「れる」「られる」に対して意味を付与してあるデータセットが存在しない.
そのため, 機械学習を用いた判別や, 作成した自動判別データが必要である. そこで, 意味が付与されたデータを作成するために, ウェブコーパスから助動詞「れる」「られる」を含む文を抽出した. その後, 文中に含まれる動詞と「れる」「られる」の組み合わせに対して作業者 1 人で意味の付与を行った. その結果, 合計4,400 文に対して意味の付与を行った. 今回はこのデータセットを辞書作成用の 400 文と評価用の 4,000 文に分けて使用した. 表 1 はデータセットに出現するそれぞれの意味の出現頻度を表している.

器を評価することが出来ない.
本稿では,「れる」「られる」に対して意味を付与したデータセットを作成し,2 つの手法で意味を自動判別

意味の出現頻度意味した結果の評価を行った.

2表 1: データセット 4,400 文中に出現するそれぞれの関連研究
本研究に近い分野としては格助詞 「に」 の深層格推定が存在する. この研究では機能語である格助詞「に」の深層格の自動判別を行う. その推定手法として竹野

出現頻度 (個)

受け身

4,156

可能

361

尊敬

237

自発

195

合計

4,949

らのナイーブベイズ法による手法 [2] や田辺らのルールベースによる手法 [3] が提案されている.
また, 助動詞「れる」「られる」に対して意味付与を行った研究として小山田ら [4] の研究が存在する. こ

4

判別手法

ちらの研究では現代日本語書き言葉均衡コーパス (以下,BCCWJ と称する) のコアデータから助動詞「れる」本研究では, 可能または尊敬と判別された「れる」「られる」を抽出して手作業で意味のアノテーション「られる」に対して換言を行うことを目的としている.

を行っている. しかし, データは公開されていない.

そのため,「れる」「られる」を可能, 尊敬, その他の 3― 562 ―

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つに分類すれば良い. そこで, 自発を受け身と統合し,
表 2: 各辞書の動詞の収録数

可能, 尊敬, 受け身の 3 分類で判別を行う.
今回は辞書を用いた手法と CRF を用いた手法で実辞書名験を行った.

4.1

辞書を用いた手法

収録数 (個)可能表現辞書137

尊敬表現辞書269

準可能表現辞書64

準尊敬表現辞書82

この手法では, 助動詞「れる」「られる」の直前に出現する要素が意味に関係する [4] ことに注目し, 動詞で判別を行う. 「れる」「られる」が受け身で使用され

表 3: 各辞書の収録例る例は多く,BCCWJ では 9 割が受け身で使用されているため [5],「れる」「られる」が受け身かどうかを辞

辞書名

収録例

書で判別することは現実的でない. そのため, 可能と尊可能表現辞書得られる

敬で判別を行い, どちらにも当てはまらない場合に受聴き分けられるけ身とする手法を採用した.

尊敬表現辞書

そこで, 可能の意味で使用される動詞を収録した辞

感動される
住まれる

書 (以下, 可能表現辞書と称する) と尊敬の意味で使用

準可能表現辞書される動詞を収録した辞書 (以下, 尊敬表現辞書と称す

持ち上げられる, を上げられる, を, がる) を作成した. また, 動詞の直前に出現する格助詞,準尊敬表現辞書

係助詞によって可能または尊敬として判別できる動詞座られる, が舞われる, をも存在するため, 直前の格助詞, 係助詞と動詞で判別を行う準可能表現辞書, 準尊敬表現辞書も作成した.

4.1.2
4.1.1

判別の仕組みこの手法では, 以下の手順で判別を行う.

辞書の構築

1. 入力された文から, 動詞と「れる」「られる」の組

BCCWJ 全体から文を取り出し, 辞書に unidic-み合わせを抽出する.

mecab 2.1.2 を用いた MeCab で形態素解析を行った.
そして助動詞「れる」「られる」が文中に存在する場
合, その前の動詞を収集した. なお, 直前に出現する動2. 尊敬表現辞書と可能表現辞書を参照し, 辞書に同じ動詞が存在するなら, 辞書名に沿った意味を付詞が「する」の場合, 動詞の直前の品詞を確認し, 名詞与する. どちらの辞書にも存在しなければ 3 へ.

であればそれも動詞の一部として加えた. その後, 収集
した動詞から尊敬の意味で使用されそうな動詞, 可能

3. 動詞の直前の格助詞, 係助詞を取得し, 準尊敬表現の意味で使用されそうな動詞をそれぞれ, 尊敬表現辞

辞書, 準可能表現辞書を参照する. 取得した動詞と書, 可能表現辞書に収録した. その後, それぞれの辞書

格助詞, 係助詞の組み合わせが辞書内に存在する内にある動詞の用例を BCCWJ と今回作成したデー

場合, 辞書名に沿った意味を付与する. それ以外にタセットの一部である 400 文から検索した. そして直ついては受け身と判別する.

前の格助詞, 係助詞によって意味の出現頻度に違いがあるか確認した. 直前の格助詞, 係助詞と動詞の組み合わせによって, 可能または尊敬と判別できるならば,4.2

その組み合わせを準尊敬表現辞書または準可能表現辞書に収録した.

この手法では, 作成したデータセットを学習データとしてモデルを構築し,「れる」「られる」の意味識別を

表 2 は辞書に収録されている動詞の数を表す. また,
表 3 は各辞書に収録されている動詞の例である.

CRF を用いた手法行う. 形態素解析器は MeCab を使用し, 辞書は unidic-mecab 2.1.2 を用いた. ツールは CRF++を使用した.
判別に用いる素性は以下の 4 つである.

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1: 「れる」「られる」とその前後の N 単語

5

実験と考察

2: 「れる」「られる」とその前後の N 単語の品詞

5.1

予備実験

3: 「れる」「られる」の出現位置より以前に尊敬表現が含まれているか
4: 「れる」「られる」と直前の動詞の組み合わせが4.1.1 で構築したそれぞれの辞書に存在するか

CRF を用いた実験では, 素性に使用する「れる」「られる」の前後の単語数を決める必要がある. そこでその単語数 N を 1 から 4 まで変化させた時の正解率を比較した. なお使用する素性は,「れる」「られる」の前後の N 単語とその品詞とした. 評価については評価

今回の実験で使用する素性の組み合わせを表 4 に挙用のデータセット 4,000 文を無作為に 5 等分に分割し,げる. 素性の欄に記述されている数字は上記の 4 つの交差検定を行った. そして, 各意味での正解率と全体で素性と対応している.の正解率を算出した.

なお,3. の尊敬表現は「様」や「氏」など, 尊敬の意味を含む単語を指す. 尊敬の対象となりうる単語が出

表 6: 前後の単語数 N を変化させた時の正解率

現すると,「れる」「られる」が尊敬の意味で使われやすくなると考えたからである. 尊敬表現の収集方法は

N

受け身可能

尊敬

全体

まず,BCCWJ より,「れる」「られる」が尊敬の意味で

1

0.983

0.767

0.220

0.931

用いられる文をランダムで 100 文収集した. そして, そ20.981

0.743

0.261

0.929

れらの文から尊敬の意味を含むと思われる単語を収集

30.980

0.754

0.285

0.930

した.

40.9800.757

0.2520.928

表 5 は本研究で使用した尊敬表現の一覧である.
表 6 は N を変化させた時の各意味, そして全体での表 4: CRF に入れる素性の組み合わせ正解率である. 全体の正解率は N=1 の時で最も良くな名称素性ることが分かる. しかし, 本研究の目的は, 換言によっCRF(周辺文脈)1+2て「れる」「られる」の語義曖昧性を解消することでCRF+尊敬表現1+2+3ある. そのため, 可能, 尊敬での正解率が重要である. こCRF+辞書1+2+4

れらのことを踏まえると, 本研究では N=3 が最適であCRF+尊敬表現+辞書1+2+3+4ると言える. そのため, 以降の実験では「れる」「られる」とその前後 3 単語を CRF の素性として利用した.

5.2

実験

表 5: 尊敬表現の一覧

辞書を用いた手法と CRF を用いた手法でそれぞれ

氏 さん 様 家 方 殿下 長 ご 御 患者 お 天皇 婦人

自動判別した結果を評価する. 辞書を用いた手法では,教授 先生 将軍 警部 神父 殿 神 講師 親族 トップ

評価用のデータセット 4,000 文に含まれる「れる」「ら嬢 妃 上 閣下 大統領 です ますれる」について意味の自動判別を行った. そして, 各意味での正解率と全体での正解率を算出した. ベースラインの手法についても辞書を用いた手法と同様に正解率を算出した. CRF を用いた手法では, 予備実験と同4.3

じように, 評価用のデータセット 4,000 文を無作為にベースライン5 等分に分割し, 交差検定を行った.CRF に入れる素性

本実験のベースラインとして, 全て受け身と判別すは表 4 で示した 4 つの組み合わせを使用する.

る手法とランダムでいずれかの意味を付与する手法を

表 7 にそれぞれの判別手法での実験結果を示す. 今用いた. 全て受け身と判別する手法は,BCCWJ で受け回使用した手法はどれもベースラインの手法を上回っ

身が最も出現しやすい意味である [5] ため, 採用した.ていることが確認できる. 辞書による判別と CRF に― 564 ―Copyright(C) 2019 The Association for Natural Language Processing.
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おわりに6

表 7: 判別手法の評価

本稿では, 助動詞「れる」「られる」に意味を付与したデータセットを構築した. そして, 辞書を用いた手法

受け身

可能尊敬全体

受け身のみ

1.00

0.00

0.00

0.879

ランダム

0.335

0.312

0.347

0.334

辞書

0.990

0.579

0.329

0.928

結果となったことから,「れる」「られる」の直後の単CRF(周辺文脈)

0.980

0.754

0.286

0.930

語も意味の判別に有用であることが伺える. また,CRF+ 尊敬表現

0.983

0.740

0.345

0.934に尊敬表現と辞書を素性として組み込むことで, 可能+ 辞書

0.985

0.748

0.440

0.941と尊敬で改善が見られた. 本研究では,CRF に尊敬表+ 尊敬表現
+ 辞書

0.984

0.766

0.471

0.943

現と辞書を素性として組み込むことで尊敬と可能の正と CRF を用いた手法で「れる」「られる」の自動意味判別を行い, 作成したデータセットで評価を行った. 辞書と比較して,CRF では可能で正解率が 0.175 上回る解率を改善することができたが, 尊敬の正解率は受け身, 可能に比べて低い. そこで, 尊敬の判別に重要な情報を探して, 尊敬の正解率の改善することに取り組みよる判別を比較すると, 可能において CRF が辞書でたい.の結果に比べて正解率が 0.175 上昇している. 辞書でまた, 今回作成した「れる」「られる」に意味が付与

は「れる」「られる」より前の情報のみを使用しておされたデータセット及び自動判別に用いた辞書 4 種はり,CRF では「れる」「られる」の周辺の情報を使用し公開する予定である.ている. このことから可能の判別において「れる」「られる」より後の情報も有用であると考える.

CRF の実験結果では, 尊敬表現の有無を素性として参考文献加えると, 尊敬の正解率が上がったが, 反対に可能の正解率が下がっている. これは学習データの偏りが影響[1] 山本和英, 三上侑城. 語義曖昧性解消としてのかなしていると考える. この手法では,「れる」「られる」の漢字換言システムの開発. 言語処理学会第 22 回年

前に尊敬表現がある場合に, 尊敬と判別されやすくな

次大会発表論文集, pp. 180–183, 2016.

る. しかし, 尊敬表現がない場合は, 意味の出現頻度の[2] 竹野峻輔, 松田真希子, 梶原智之, 山本和英. 機械

偏りから, 受け身と判別される可能性が高い. その結果,学習を用いたニ格深層格の自動付与の検討. 言語

尊敬の正解率が下がったと言える.

処理学会第 20 回年次大会発表論文集, 2014.

一方で,CRF に辞書を素性として加えると, 尊敬において正解率が 0.154 上昇している.CRF で尊敬の正解率が低い理由の一つとしてサ行変格活用の動詞の多様性がある.「来場する」や「出席する」といった, 名[3] 田辺利文, 吉村賢治, 首藤公昭. 格助詞 「に」 の深層格推定−格助詞の意味再考−. 情報処理学会研究報告自然言語処理（NL）, Vol. 2008, No. 113,pp. 65–72, nov 2008.

詞に「する」が付いたサ変動詞に「れる」が付くと,「れる」が尊敬の意味を表す場合がある. サ変動詞には[4] 小山田由紀, 柏野和佳子, 前川喜久雄. 助動詞レル・多くの組み合わせがあるため, 学習データが少ないとラレルへの意味アノテーション作業経過報告. 第CRF では正確に尊敬と判別できない. 辞書には, サ変動詞も収録されている. そのため, 学習データに無い動2 回コーパス日本語学ワークショップ予稿集, pp.
59–68, 2012.

詞でも上手く判別出来たために正解率が改善したと考える.
また,CRF に尊敬表現と辞書の素性を同時に加える[5] 中俣尚己. 日本語教育のための文法コロケーショ
ンハンドブック, pp. 242–244. 株式会社 くろしおと, 尊敬と可能の正解率がさらに改善した. これは尊敬出版, 2014.

表現で発生した問題点を辞書の情報で補完することができたためであると考える.

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