言い換えとは言い換え：換言、パラフレーズ、言い替え< 電気関係学会東海支部連合大会, 2006.09.28 >同じ意味を持つ異なる言語表現

言い換え生成技術の研究動向、課題、応用

重傷を負う恐れ大きなけがをする可能性

藤田 篤

ある表現の言い換えを生成する行為

名古屋大学大学院 工学研究科
電子情報システム専攻
2006.09.28

ひとは言い換える。それはなぜ？

2

言い換え技術の重要性［高塚, 99］

言語による情報伝達の円滑化

第二言語の学習者が自らの言語能力を補う
 相手の理解を促進させるために自分の先行発話を言い換える 意味を確認するために相手の発話を言い換える［国広, 00］

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

情報伝達ツール：言語（言語表現）

分かりやすく言い換える（生成）同じことを言っていると理解する（認識）

計算機による言い換え処理＝自然言語処理のコア技術

メンツを傷つけることを避ける婉曲表現 仲間との連帯性を保つ集団語 相手によく理解してもらう

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生成と認識
同じ内容を伝達する
異なる表現を生成

言い換え生成技術の研究動向、課題、応用

異なる表現が同じ内容を伝達することを認識
重傷を負う恐れ大きなけがをする可能性
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言い換え技術の応用
読解支援
推敲支援
字幕生成 音声合成
前処理
日本語
学習支援

機械処理向け言い換え認識
複数の文書の要約生成［Barzilay, 03］

生成
機械翻訳
前後処理

機械処理
向け

人間向け
テキスト検索質問応答の解探索
複数文書の統合／要約
認識2006.09.28

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機械処理向け言い換え生成2006.09.28

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人間向け言い換え生成

機械翻訳の前編集［Shirai+, 98］［吉見+, 00］

テキスト簡単化による読解支援［Inui+, 03］

データは無料で配布する予定だ
機械翻訳機＊The data is a plan that distributes freely.

我々は＋データを無料で配布する＋つもりだ
機械翻訳機
We plan to distribute the data freely.

新聞記事やマーケットニュースの翻訳の品質向上に寄与

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人間向け言い換え生成：いくつかの路線
言い換え表現を用例付きで表示
して文書作成、推敲を支援する

リライト：入力を自動的に書き換える

e.g. 文章の標準化（新聞語彙，お薬DB，翻訳）

情報発信支援：代替表現を提示する


e.g. 表現の発想や推敲の支援

情報受信支援：読解・解釈を促す情報を付加

e.g. 語釈文や類義語の提示

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122主要な研究路線
生成
言い換え生成のフレームワーク
特定の種類の言い換えに着目した分析 アプリケーション指向の変形規則の開発


言い換え生成技術の研究動向、課題、応用認識

同義性判定（複数文書要約、質問応答）
言い換え表現対の獲得（言い換え生成、認識）

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言い換え生成のフレームワークの典型

70〜80年代に機械翻訳に用いられた方式


言い換える対象は入力の一部
構成性を仮定できるならば採用可能

どの抽象度で変形する？



狭義の意味構造（述語-項構造）
構文構造
入力
テキスト



形態素列
変換

出力
テキスト

誤り処理

変換対応表は作れる、という信念
言語に依存しない表現
狭義の意味構造（述語-項構造）知識獲得と整備

言い換え
知識

言語生成
知識

言語資源
やWeb
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構文構造
人間による記述・整備

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形態素列

入力
テキスト
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語句の置換

変換

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構文構造の変形
X2た海辺の丘陵に新しいマンションが完成した。

X3

なかっ

海辺の高台に新しいマンションが完成した。

食べ

言い換えのための知識は個別的（＝一般化困難）
は同義表現辞書を安価に構築することが課題
公算（N） ⇒ 可能性
VB TO comfort PRP,
⇒ VB TO console PRP,

X6

X1

［藤田+, 00］［Barzilay+, 01］［Shimohata+, 02］

出力
テキスト

誤り処理

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形態素列の情報のみに基づいて置換

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トランスファ方式

言語に依存しない表現言い換え生成

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逮捕する（V） ⇒ 捕まえる
burst into tears ⇒ cry

彼

X4X5

X7(助動詞：ない)(VMS)

X8(動詞)

X2(副助詞：しか)(名詞)

X3［Takahashi+, 01］(助動詞：だ)た(係助詞：は) X9(副助詞：だけ)(係助詞：の)X5(VMS)だっ(名詞)(動詞)

はだけのしか食べ

りんご

はかたい

りんごかたい彼
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構文構造の変形

語彙意味情報に基づく統語トランスファ［影山, 96］［Dorr, 97］［藤田+, 06］

様々な応用を考えたときに最低限必要な情報実用レベルに円熟した解析技術に支えられている 自動獲得できる言い換え表現対の実装先

BECOMEBECOME［鍜治+, 01］［Takahashi+, 01］［Lin+, 01］［Pang+, 03］［Shinyama+, 03］

意味構造変換BE WITH「受ける」 BE WITH

が［刺激］y ［活躍］x ［息子］z

今週当選したのは奈良県の男性でした。

をに

［映画］x

［息子］yがを語彙意味論的制約

今週は奈良県の男性が当選しました。

刺激？？？
刺激される

受ける

論点どの程度の言い換えをカバーできるか？
 変形規則の適用条件（語に依存）をどう扱うか？

息子がN（V1） を V2 ⇔ V1

活躍に刺激を

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語彙意味情報に基づく統語トランスファ

友人の息子が友人の活躍に息子が友人の活躍に刺激を受ける．
刺激される．
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言い換えた箇所と周辺の表現のつながり方が不自然になる場合がある（変換誤り）

他の意味的な特性をとらえる枠組

意味構造の変形・対応付け規則
意味構造からの生成規則（制約）

生成＋ランキング／フィルタリング


語彙資源の構築

文法規則に基づく手法
統計に基づく手法

語の振る舞いや意味に関する情報言語に依存しない表現

受ける（V）： ⇔ [BECOME z [y MOVE FROM x TO z]]

狭義の意味構造（述語-項構造）

語と語の関係の情報

構文構造

刺激する（V） ⇔ 刺激（N）
暖かい（A） ⇔ 暖まる（Vi）
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入力
テキスト

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規則に基づく誤り修正処理の例
X6

X1
X2

た

X3

なかっ食べは
彼

X4
X5

X7

(助動詞：ない)

(VMS)

X2

(副助詞：しか)

(名詞)

X3

X5

(VMS)

たは

食べ
がはかたい

誤り処理

出力
テキスト

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生成された言い換え表現をふるいにかける

e.g. 動詞と格要素の共起の誤り検出［藤田+, 04］

言い換え候補表現

統計的に推定した
文法的適格性傾向が強まる4.7888e-05

賛成が半数を超す

1.0655e-07

りんご

こちらより下回る

8.9903e-08

かたい判断を中心に据える

1.5676e-08

中心が買う

2.7903e-10だけのた変換だっ(名詞)

(動詞)

しかりんご

(助動詞：だ)(係助詞：の)2006.09.28

形態素列

統計的言語モデルによる誤り検出［Takahashi+, 01］(係助詞：は) X9(副助詞：だけ)X8(動詞)

活躍？
活躍に友人の誤り処理

言い換えの種類ごとに調査が必要


息子？
息子が統語構造変換



2006.09.28「刺激する」ACT ON［息子］z

MOVE FROM TO［息子］z彼2006.09.28

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4日本語の色々な言い換え
熾烈な視聴率争奪戦に進む公算が大きい。
激しい視聴率争奪戦に進む可能性が高い。
今週当選したのは奈良県の男性でした。

言い換え生成技術の研究動向、課題、応用

今週は奈良県の男性が当選しました。
息子が友人の活躍に刺激を受ける。
息子が友人の活躍に刺激される。
古びたお寺の年老いた住職を訪ねた。

単語や句の置換構文の組み替え

語の組合せ
品詞交替

古いお寺の年老いた住職を訪ねた。

2006.09.28

言い換え生成のフレームワークの典型高いカバレージの変換知識ベースの構築

狭義の意味構造（述語-項構造）

統語的言い換えについてはパターン記述が課題


構文構造
入力
テキスト



形態素列
変換

誤り処理



出力
テキスト

言い換え知識



言語資源
やWeb
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

言語生成
知識
人間による記述・整備

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V のは N だ ⇔ N が V

言語学／統語論を取り入れればカバーできそう

語彙的言い換えについては表現対の収集が課題
知識獲得と整備

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技術の確立に向けた課題（まとめ１）

言語に依存しない表現言い換え生成

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公算 ⇔ 可能性 手に負えない ⇔ 処理しきれない

自動獲得だけでは不十分、分解・保守が鍵

語彙構成的言い換えは生産的だが未踏の現象
彼に感動を与えた．

リサイクルの効率化が必要だ．

彼を感動させた．

効率的なリサイクルが必要だ．

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技術の確立に向けた課題（まとめ２）
語彙資源の構築


必要な情報




語の振る舞いや意味に関する情報
語と語の関係の情報まとめ

方法論の確立＋実装

曖昧性との付き合い

換喩なども含めて［Pustejovsky, 95］
これまでで一番良い記録が出た

過去最高を記録した
2006.09.28

これまでで一番速いタイムを出した
これまでで一番たくさん雨が降った
これまでで一番暑い日だった

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5言い換えという研究分野
計算機科学と言語学の接点


実際は人間の認知、社会的背景にも関わる

自然言語処理のコア技術


分かりやすく／処理しやすく言い換える（生成）同じことを言っていると理解する（認識）さらなる情報名古屋大学→佐藤理史研究室→藤田http://sslab.nuee.nagoya-u.ac.jp/~fujita/paraphrase/

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