言語処理学会 第21回年次大会 発表論文集 (2015年3月)

比較記述テキスト中の比較表現の分析
飯田 諒 †飯田 龍 ‡† 東京工業大学 大学院情報理工学研究科

徳永 健伸 †‡ 情報通信研究機構

iida.r.ab@m.titech.ac.jp, ryu.iida@nict.go.jp, take@cl.cs.titech.ac.jp
1 はじめに記述するという点では本研究の比較記述テキスト生成の目的と類似しているが，直接比較は対象が 2 つに限定さ参照表現の生成はテキスト生成の中心的な課題として れているため，3 つ以上の対象を比較する場合の生成の研究されてきた [4]．既存の参照表現の生成に関する研 方略については言及されていない．本稿でもこの種の局
究の主な関心は，指示対象を他の対象と区別するために， 所的な比較方略は個々の対象の特徴を記述する際には用指示対象が持つ属性の中からどの属性を選び，言語化す いるが，比較記述テキストで中心的に扱うのは 3 つ以上るかという点にある．また，そのような属性を選択する の対象を横断的に比較する大域的な比較である．
上で曖昧性なく簡潔な表現で他の対象と区別することが比較記述テキストの自動生成を実現するために，我々中心的な研究課題であり，そのために種々の属性選択のはこれまでに表 1 に示すような表形式で提示された複数ためのアルゴリズムが提案されている [1, 2]．これに対の商品とその属性値を対象にして人間に比較記述テキス
して我々は，複数の対象が様々な特徴を与えられた際に，トを生成させ，それらの分析を行った [10]．その分析で聞き手が対象を比較する上で必要な情報を提供するテキは，表の中の商品と属性の組み合わせで特定される項目スト（以下，比較記述テキスト）の生成を目指している．
（以下，セル）がどの程度言及されやすいかを調査し，さ対象の特徴を記述する点は既存の参照表現生成と同じでらに回帰分析の問題として各セルが言及される割合を特あるが，目的が他の対象からの「弁別」ではなく，他の定する手法を提案した．これは比較記述テキスト生成に対象との「比較」であるという点が異なる．
おける属性選択の問題を解いていると考えることができ
比較記述テキスト生成の利用例として，インターネッ る．この延長として本稿では，選択された属性を記述す
ト上の商品の評判サイトなどに見られる商品の情報のう る際にどのような表現を使うかについて調査する．我々
ち，明示的に比較すべき商品・属性を特定し，それらに が収集した比較記述テキストには，ある対象の属性につ基づいてある商品群に対して特に言及すべき内容を文章 いて述べる際に他の対象の同じ属性と比較した記述が多に要約して提示することが考えられる．商品比較は表 1 く含まれている．これは上述の局所的な比較表現を使っに示す各対象（商品）の各属性について属性値が与えら た属性の記述であると考えることができる．そこで本稿れた形式で提示されることが多い．人間がこの表から各 では，特に選択された属性を表現する上で他の対象との対象の情報を読み取る際には，表の内容を解釈し，各対 比較表現を使用する傾向について調査し，それをモデル象が他の対象に比べてどのような特徴があるかを把握す 化することを試みる．以下，「比較表現」は局所的な比較る必要があり，表の規模・複雑さ次第では多大なコスト を行う表現という意味で使用する．
を必要とする．そこで，このような表の内容のうち特筆
本稿では，まず 2 節でこれまでに構築した比較記述テすべき内容のみを文章として生成することで，ユーザが キストコーパスの概要について述べる． 3 節で，比較表表を解釈する負担を軽減することができると考えられる． 現に対するアノテーション結果について報告する．さら
ある対象に関する数値データなどの非言語情報から対 に， 4 節で各セルの比較表現の用いられやすさに関する象に関するテキストを生成する研究はこれまでにも行わ 分析と，比較対象の選択の傾向に関する分析結果についれてきた．例えば，気象情報データから天気予報士が読 て報告する．最後に 5 節でまとめと今後の課題についてみ上げる天気予報の原稿を生成するシステム [9] や株価 述べる．の変動データをテキスト化するシステム [5] などが開発されている．しかし，これらの既存研究は個別の場所の 2 比較記述テキストコーパス
天気や株価について独立にテキストを生成しており，対我々はこれまでに比較記述テキストの自動生成を目的
象間の関係については生成を行っていないため，その関として，複数人の記述者に比較記述テキストを記述させ係についてはユーザが個別に読み取る必要がある．一方
た．また，属性選択の傾向やテキスト中の比較表現の利で，本研究では，対象横断的に中立的なテキストを生成用傾向を分析するための準備として，収集したテキストするため，その点が大きく異なる．
に対して，主題として記述される対象と比較される対象
対象の特徴を記述する際に，類似した対象との相違点 に関するアノテーションを行った．
を説明することでわかりやすい説明ができると言われている [3,6]．このように，他の対象と対比することで，言 2.1 比較記述テキストの収集実験
収集実験では，表 1 に示すような 10 種類の表（以下，及したい対象を説明する方略は初期のテキスト生成でも使われてきた [7]．例えば，直接比較 [8] という比較手法 評価表）を作成し，20 名の記述者に各評価表について各では，2 つの対象を比較して，類似点と相違点を述べる 製品の特徴を比較して述べるテキストを記述させ，合計方略をとる．この際に，2 つの対象をそれぞれ偏りなく 200 の比較記述テキストを収集した．この比較の対象と― 980 ―Copyright(C) 2015 The Association for Natural Language Processing.
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表 1: 記述者に与えられる評価表の例
属性
デザイン
サイズ
機能性
応答性能
音質
画質
操作性
価格
満足度

テレビ A
★★★★★
★★
★
★★★
★★
★★★
★★
75,000
★★★

テレビ B
★★
★★
★★★★★
★
★★★
★
★★★
70,000
★★★

テレビ C
★★
★
★★★
★★★★★
★★★
★★
★★★★★
80,000
★★★

テレビ D
★
★★
★★
★★★
★★★★★
★★
★★★
75,000★★★

しては，家電製品を選択し，各家電製品に対する評価項
目（属性）は価格.com1 のレビューに利用されている項目を用いた．比較する各製品の属性値には，星で記載された 5 段階評価，もしくは実数値が記入されている．属
性の項目は価格.com で使用されているものをそのまま利用したが，属性値は異なる表の特性を調べるために，5 種類の要因を考慮して恣意的に決定した．5 種類の要因の詳細と各評価表と要因の関係については文献 [10] を参照されたい．価格.com に掲載された家電製品のうち，テレビ，掃除機，電子レンジ，（ブルーレイ・DVD）レコーダ，炊飯器の 5 種類を記述対象とする製品クラスとして選択し，各製品クラスに対してそれぞれ 2 種類の評価表を作成し，合計 10 種の評価表を用意した．また，各評価表に対して 400 字程度の比較記述テキストを生成するように指示を与えた．

テレビ E
★★★
★
★★
★★
★
★★★★★
★★
75,000★★

属性の説明
見た目のよさ，質感
省スペース性・コンパクトさ機能が充実しているか
動画などで残像が残らないか
音質の良さ
映像の鮮明さなどリモコンや本体の操作のしやすさ
価格
総合的に評価した値

評価対象を含むグループの中で評価対象がどのようであるかという記述に大別できる．本研究では前者を「対比」，後者を「包含」と呼び，比較対象がどちらの比較表現で言及されるかをアノテーションする．
例えば，「A は B より属性 X で優れている」という記述では，図 1 に示すように，評価対象 A が比較対象 B と対比的に比較されているため「比較の種類」は「対比」となる．一方，「A は属性 X で最も良い評価を得ている」という記述では，図 1 に示すように，評価対象 A を含めた全対象のグループを考え，その中で属性 X において，A が最も優れていることを述べているため，「比較の種類」は「包含」となる．

「対比」の関係「包含」の関係C	

2.2 比較表現のアノテーション
B	 A	 D	B	A	
2.1 で説明した実験で収集した比較記述テキストに対E	し，各製品の記述に使われた比較表現のアノテーションをする前に先行研究 [10] で実施したように，テキスト中
図 1: 「対比」の関係と「包含」の関係のどの部分がどの対象のどの属性に言及しているかをアノテーションする．まず評価表のセルに対する言及は， 評価対象と比較対象の評価の差評価対象と比較対象が比較される際に，ある属性に「（A のデザインが）良い」等の評価表現を伴うため，こ関して評価対象の評価が等価であるのか，相違であの評価表現を言及部分として抽出する．次に，その抽出るのかを区別することが可能であり，これらの違いした評価表現に対して，どの対象のどの属性が言及されによって生成の実現方法が異なる可能性がある．そているかをアノテーションし，さらにその評価の極性をこで，比較表現のアノテーション時には，この属性アノテーションする．例えば，「テレビ A は画質が非常値の等価性を「相違」もしくは「等価」というラベに優れている」のような記述では，評価表現として「優ルでアノテーションする．例えば，「A は B より属性れ」を抽出し，評価対象が「A」，評価の属性が「画質」，X で優れています」では，A の属性 X による評価は評価の極性が「肯定」の 3 つの情報をアノテーション
B の属性 X による評価より優れており，属性値間にする．そして，それらに追加する形で，比較表現のアノ違いがあるため「相違」をアノテーションする．一テーションとして，以下の 3 種類のタグ情報を付与する．
方，「A は B と同様に属性 X で良い評価です」の場
比較対象
合は，A と B の属性 X による評価に差はないため，記述者は，言及すべき評価対象に加えて，必要に応じ「等価」をアノテーションする．て比較対象を適切な比較表現とともに記述する．そこれらのタグ情報を用いてアノテーションを実施し，こで，タグ「比較対象」を利用して，このような比その結果について分析を行った．先行研究[10] で行った
較対象として選択された製品名を評価対象と関連付
属性選択の分析は，各対象の特徴を記述する上でどの属ける．例えば，「テレビ A はテレビ B に比べてデザインが良いですが」という記述では，評価対象として 性を用いるかを特定するために，評価表から算出される特徴を記述されているテレビ A に対し，その比較の 特徴量から各セルの言及されやすさを特定するモデルを対象として明示的に記述されているテレビ B が比較 導入した．しかし，このモデルだけでは，どのセルを比較記述テキスト中で言及するかを特定できても，その特対象となる．
徴を記述するのに比較表現を使うかどうかは決定できな
比較の種類
い．比較表現を含むテキストを生成するためには，ある比較表現は「A に対して B は〜」のような対比的なセルについて言及した上で，比較表現を用いるかの決定記述と「（A，B，C の中で）A が最も〜」のようなと，比較対象とする対象を選択することが必要である．
1 http://kakaku.com
そこで本研究では比較表現の利用傾向と比較対象の選― 981 ―Copyright(C) 2015 The Association for Natural Language Processing.
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択における傾向を明らかにするために，比較表現のアノテーション結果を分析した．

3 比較表現使用の分析

4.1 「包含・相違」の比較を対象とした回帰モデル「包含・相違」の比較表現数は今回構築したコーパス
では最も多く存在し，それらの比較はほとんどが最上級の表現を用いた比較であった．また，この種の比較表現の数は 0 から 12 の分布であったため，各セルに対して最上級の表現の用いられやすさを推定する回帰モデルの導出を行った．また，比較表現を用いるかどうかは言及することが前提となるため，全記述者の半数である 10名以上が言及したセル 244 件を分析対象とした．回帰分
析では，目的変数は各セルの「包含・相違」の比較表現が用いられた数とし，説明変数には次の 5 種類の素性を利用した．

比較表現のアノテーションをしたコーパスを対象にして，まず比較表現の利用傾向について調査した．ここでは比較記述テキスト中の「A は B に対して音質が優れた」のような 1 つの評価表現を単位として比較表現を計上する場合と，評価表のセルを単位として比較表現が使われたと計上する場合の 2 通りで調査した．セル単位の場合は，例えば「A は B に比べて音質と画質で優れている」というような記述では，評価対象 A の音質と画質の2 つで比較が行われていると計上する．実施した比較表 属性値の唯一性 (F1)
現のアノテーションは，比較の種類が「対比」と「包含」
各セルの属性値が属性内の観点で唯一の属性値かどの 2 種類，評価対象と比較対象の評価の差が「等価」とうかを表す二値素性である．例えば，表 1 のデザイ「相違」の 2 種類あるため，それぞれの組み合わせとしンにおける A と D と E はそれぞれ★★★★★，★，て 4 種類に分類できる．表 2 に各単位で計上した各分類★★★で唯一の属性値であるため 1 を取り，B と Cの利用数を示す．表 2 が示すように「包含・相違（包含は★★で唯一の属性値ではないため 0 を取る．
かつ相違の分類を指す）」の比較が最も多い．
属性内で最大もしくは最小の属性値 (F2)
各セルの属性値が属性内の観点で最大もしくは最小の属性値かどうかを表す二値素性である．例えば，表 1
評価表現単位 セル単位のデザインにおける A と D は 1 を取り，B，C，E
対比・相違
261
303
は 0 を取る．
対比・等価
6683
対象の属性値と属性内の属性値の平均の差 (F3)
包含・相違
577692
属性内で属性値の平均を計算し，各セルの属性値と包含・等価00差を取った値である．例えば，表 1 の（A，デザイ
次に比較記述テキストを生成した記述者ごとに，比ン）のセルの場合，デザインの属性値の平均を計算
較表現の利用傾向にどのような差があるかを調査した．
し，（A，デザイン）の属性値との差を計算する．
図 2 に各記述者が各分類の比較表現をどの程度利用し対象の属性値と製品内の属性値の平均の差 (F4)たかを示す．図 2 から記述者によって比較表現の利用傾製品内で属性値の平均を計算し，各セルの属性値と向が異なることがわかる．縦軸は評価表現単位で計上し差を取った値である．例えば，表 1 の（A，デザイた比較表現の利用数を表しており，記述者によって比較ン）のセルの場合，A の属性値の平均を計算し，（A，表現の利用数には差があることがわかる．各記述者の比デザイン）の属性値との差を計算する．
較表現の利用数を平均すると 45.0 で標準偏差は 35.4 であった．また分類の観点では，「包含・相違」の比較を割 対象の属性値と表全体の属性値の平均の差 (F5)
表内で属性値の平均を計算し，各セルの属性値と差を合多く用いる記述者がいる一方で，「対比・相違」の比較取った値である．例えば，表 1 の（A，デザイン）のを割合多く用いる記述者もいることがわかる．
セルの場合，表 1 全体の属性値の平均を計算し，（A，デザイン）の属性値との差を計算する．
4 比較表現の利用と比較対象の選択
表 2: 比較表現の分布

3 節の調査結果を元に，比較記述テキスト生成で比較 素性の計算では，文献 [10] で述べられている正規化を各表現を適切に使用するための分析を行った．本研究では， 属性値に対して適用したものを用いた．このような設定
特に利用数の多い「包含・相違」と「対比・相違」の比 で各セルの最上級の比較の用いられやすさを数値化する回帰モデルを導入した．複数の素性を組み合わせる重回較に対して，異なる手法で分析した．
帰分析も行ったところ，自由度調整済み決定係数が最も140高いのは，素性 F1 と F5 の 2 つを説明変数とした回帰分析であり，その際の決定係数は，0.512 であった．
120
10080
包含・等価
包含・相違
対比・等価60

対比・相違
40

20

324d15d16d17d18d19d20d11d10d1d1d1d8d9d6d7d3d4d5d1d20

図 2: 各記述者の比較表現の利用傾向

4.2 「対比・相違」の比較における比較対象の選択
3 節で既に述べた通り，303 件観測された「対比・相違」の比較では，評価対象を除いた他の全ての対象を「その他の製品」のような表現を伴って，比較対象として選択するものも含まれている．しかし，本研究では特定の比較対象の選択を扱うこととして，これらの比較は分析対象から除いた．記述者の 1 人は，他の記述者に比べて「対比・相違」比較の利用数が極端に多いため，分析するデータに偏りを与えないために，今回の分析対象から除外した．このような基準によって限定された「対比・相違」の比較表現に対して比較対象の選択における傾向を分析する．ここで「対比・相違」の比較が用いら― 982 ―

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れたセルは 102 種類あり，今回はこれらのセルに言及し 対比した比較対象であるか調査したところ，正解率 0.64た際に，どの比較対象と対比するかという問題を扱う． で比較対象を選択できることがわかった．
例えば，「C は使いやすさと機能・メニューで A より高い
本研究では，分類した比較表現が各セルでどのように評価を受けています」のような記述を生成するために， 利用されるかを分析したが，各セルで比較表現の用いら評価対象 C の属性「使いやすさ」と「機能・メニュー」 れやすさを予測する問題の分析対象は，「包含・相違」の(セル) に言及する際に，「対比」の比較表現を使うとした 比較に限られている．
「対比・相違」の比較に関しては，
ら比較対象として A を選ぶという問題を解くことにな 比較表現が用いられるという前提のもとで，比較対象のる．対象 x の属性 p の値を v(x, p) で表わすとし，属性 選択に関する分析を行ったが，各セルで「対比・相違」
a ついて言及する際の対象 x の比較対象として対象 y の の比較が用いられるかどうかに関しては分析できていな
選択されやすさ C(x, y) を以下の式で定義する．
い．そのため，本研究で設定した素性の洗練もしくは新たな素性を追加することで，「包含・相違」以外の比較表
C(x, y) = |v(x, a) − v(y, a)| − avep̸=a |v(x, p) − v(y, p)| 現の利用に関する予測モデルを開発することが今後の課題として挙げられる．また，属性選択のモデルと比較表
つまり，着目する属性値の両者の差が大きく，その他の 現のモデル，さらに比較対象選択のモデルを開発して組属性値の差の平均が小さい程，比較されやすいと考える． み合わせることで，実際に比較記述テキストを表層化すコーパス中で対比が用いられた 102 件のセルに対して， ることが，重要な今後の課題として考えられる．
全ての比較対象との組み合わせのスコアを計算し，スコア基準で上位 1 件の比較対象が実際に対比されていた比 参考文献
[1] Robert Dale. Cooking up referring expressions. In較対象となっている場合を正解として表 3 に示す結果をProceedings of the 27th Annual Meeting of the As得た．
sociation for Computational Linguistics, pp. 68–75, 1989.
表 3: 比較対象の選択[2] Robert Dale and Ehud Reiter. Computational interpretation of the Gricean maxims in the gener評価表
分析セル数 正解数 正解率
ation of referring expressions. Cognitive Science,
テレビ 1
991.00Vol. 19, No. 2, pp. 233–263, 1995.
テレビ 2
930.33[3] Athanasios Karasimos and Amy Isard. Multi掃除機 11040.40
lingual evaluation of a natural language genera掃除機 211111.00
tion system. In Proceedings of 4th International
電子レンジ 11380.62
Conference on Language Resources and Evalua電子レンジ 2
1150.45
レコーダ 1630.50tion (LREC 2004), pp. 829–832, 2004.
レコーダ 21060.60[4] Emiel Krahmer and Kees van Deemter. Computa炊飯器 11060.60
tional generation of referring expressions: A sur炊飯器 213120.92
vey. Computational Linguistics, Vol. 38, No. 1, pp.
平均0.64
173–218, 2012.
[5] Karen Kukich. Design of a knowledge-based report generator. In Proceedings of the 21st Annual
表 3 が示すように，評価表ごとによって正解率が異Meeting of the Association for Computational Linなっている．正解率の平均は 0.64 であり，全体の 6 割以guistics (ACL 1983), pp. 145–150, 1983.
上のセルで正しく比較対象を選択できる．しかし，評価[6] Matthew Marge, Amy Isard, and Johanna Moore.
表によっては正解率が低いものもあるため，これらの差
Creation of a new domain and evaluation of comparison generation in a natural language genera異が生じた原因を分析し，より正確に比較対象が選択で
tion system. In Proceedings of the 5th Internaきるようなスコアの導出が今後の課題として考えられる．
tional Natural Language Generation Conference(INLG 2008), pp. 169–172, 2008.
5 おわりに[7] Kathleen McKeown. Text Generation. Cambridge
本稿では，比較記述テキスト中の比較表現を生成する
University Press, 1985.
[8] Maria Milosavljevic and Robert Dale. Strategies
ために，収集した比較記述テキストに対して局所的比較
for comparison in encyclopedia descriptions. In表現のアノテーションを行い，特に「相違」，つまり，比Proceedings of 8th International Natural Language
較される対象間で優劣がある場合に生成される明示的なGeneration Workshop (INLG 1996), pp. 161–170,比較表現に対して，分析を行った．
「包含・相違」の比較
1996.
に対しては，どのセルで最上級の表現を用いるかという[9] Somayajulu G. Sripada, Ehud Reiter, Jim Hunter,and Jin Yu. Exploiting a parallel TEXT-DATA問題として，5 種類の素性を用い，比較の用いられやす
corpus. In Proceedings of the Corpus Linguistics
さを数値化する回帰モデルを作成し，そのモデルの有効2003 conference, pp. 734–743, 2003.
性を調査した．その結果，「属性の唯一性」と「対象の属[10] 飯田諒, 飯田龍, 徳永健伸. 比較記述テキスト生成性値と表全体の属性値の平均の差」の 2 つの素性を用いのための属性選択. 研究報告自然言語処理（NL）,た場合が最も性能が良く，決定係数として 0.512 というVol. 2014-NL-218, pp. 1–7, 2014.
結果を得た．
「対比・相違」の比較では，対比的な比較を用いる際に評価対象に対してどの対象を比較対象として選択するかについて分析を行った．対象間のスコアを属性値の差異を利用して算出し，そのスコアがどの程度正しく比較対象を選択できるかを分析した．スコアの順位付けを行い，上位 1 件が記述者のうち少なくとも 1 名が― 983 ―Copyright(C) 2015 The Association for Natural Language Processing.
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