言語処理学会 第21回年次大会 発表論文集 (2015年3月)

風邪に罹ったのは誰か？ — 疾患・症状を保有する主体の推定
叶内 晨 ∗ 11

首都大学東京小町 守 1
2

東北大学

岡崎直観 2,43

京都大学

1 はじめに

荒牧英治 3,44

石川 博 1

科学技術振興機構さきがけ

口語表現特有の解析誤りがある．例えば「風邪引いた」

ソーシャルメディアの普及により，個人の意見・体験が言語ビッグデータとして蓄積されるようになった．同時に，言語ビッグデータを通して個人や社会の意見・状況を集約しようとする試みも進められている．荒牧ら [5, 6]
は，「風邪」や「インフルエンザ」などの疾患・症状を含むツイートから，個人やその周辺人物が疾患・症状に罹っている発言を選別し，風邪やインフルエンザの流行状況を把握するシステムを提案した．
荒牧らのシステムの解析誤りの分析を進めたところ，「誰が疾患・症状にあるのか」という，疾患を保有する主体の推定が重要であることが判った．例えば，「娘が風邪を引いた」という発言において「風邪」という疾患を保有するのは「娘」であることが解析できれば，発言者の近くで「風邪」が出現したことが分かる．一方，「風邪と風を誤変換していた」という発言では「風邪」という疾患を保有している主体が存在せず，風邪の流行とは無関係である．つまり個人の状態を把握するためにのようにヲ格が省略されると，述語項構造解析は失敗してしまう．さらに，「風邪ツラい」などカタカナの表現は，形態素解析にすら失敗する可能性がある．このように，既存の述語項構造解析の研究と，疾患・症状を保有する主体を推定するタスクの間には，かなりの乖離がある．
本論文では，疾患・症状を保有する主体を推定するという新しいタスクに取り組む．まず，ツイートの本文に対して，疾患・症状を保有する主体をラベル付けしたコーパスを構築するための方針を設計し，アノテーション作業を行った．構築したデータを訓練事例として用い，疾患・症状を保有する主体を推定する解析器を設計した．
評価実験では，主体を推定する解析器の精度を計測すると共に，主体を推定することによる後続のタスク（疾患の流行を認識するタスク）での貢献を実証した．また，疾患・症状の主体を推定するタスクは，個別の疾患・症状への依存することなく，一般的な解析器を構築できることが分かった．

は，調べたい状態に言及する表現を認識することに加え， 2 コーパス
その状態に置かれている人物の特定 が重要である．

本研究では，荒牧ら [5] によって作成されたコーパス「風邪・咳・頭痛・寒気・
自然言語処理においてこのタスクに最も近いのは，述 を利用する．このコーパスは，語項構造解析である．もし，調べたい疾患・症状が事態 鼻水・熱・喉の痛み」の 7 種類の症状に関して，ツイー性名詞である場合（例えば「発熱」）は，そのガ格を調トの発言者が疾患・症状にあるかどうかをラベル付けしべればよい．しかしながら，疾患・症状が事態性名詞にたものである 1 ．各症状を含む発言は，ツイート検索でなるかどうかは，述語項構造解析のアノテーション基準収集されており，例えば「熱」に関する発言は「発熱」に依る所が大きく，通常「風邪」「鼻水」などは事態性 「微熱」「高熱」をクエリとして収集された．
このコーパスでは，投稿者が発言した 24 時間前まで名詞として扱われない．
代わりに，用言の項構造に着目するアプローチも考え に疾患・症状にあったと判断できる発言に正例，それ以られる．先ほどの「娘が風邪を引いた」という例では， 外の発言に負例ラベルが付与されている．ただし，症状「風邪」は「引いた」のヲ格で，「娘」は「引いた」のガ格 を保有する人物が話者以外の場合でも，その人物が話者なので，「風邪」の保有者は「娘」と推定できる．しかし， と同じ都道府県にいると判断できる場合には，症状は正このアプローチにも複数の問題がある．第１に，風邪を例と判定されている．これはカゼミル＋ 2 において，都保有していることを表す述語を識別する問題である．例

道府県別に疾患の流行状況の集約をしているためである．

えば「医者が風邪を診察した」という文では，「風邪」はコーパスサイズは，風邪コーパスのみ 5,000 tweet で，他「診察した」のヲ格で，「医者」は「診察した」のガ格で の疾患コーパスはそれぞれ 1,000 tweet 前後である．
あるが，「風邪」の保有者は「医者」ではない．第２に，∗ kanouchi-shin@ed.tmu.ac.jp

1 「喉の痛み」のみ，エラー分析を行った結果，負例が一定数に達しなかったために実験の対象から外した．
2 http://kazemiru.jp― 206 ―

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ラベル

意味

一人称
周辺人物
その他人物
物体
主体なし

表 1: 疾患症状に関する主体ラベルの種類と発言例
発言例

発言した話者が疾患・症状に関与
話者が直接見聞きできる範囲の人物が疾患・症状に関与
それ以外の人物が疾患・症状に関与
人間以外の物体や生物が状態の主体
主体が存在せず，疾患のイベントが発生していない

風邪引いてひきこもりたい
弟がめっちゃ咳してて怖い@***** 風邪ですか？ お大事に。。。
また PC が発熱
だるいし、風邪薬買って帰る〜

表 2: 疾患クエリを保有する tweet の主体ラベルの比率

ラベル名
tweet 数
tweet 内に主体あり
正例：負例

一人称
2153
70
1833：320

周辺人物
129
112
99：30

その他人物
201
175
2：199

物体
40
38
0：40

主体なし
401
0
16：385

合計
2924
395
1950：974

した場合が例として挙げられる．
「主体なし」のラベルは，発言例にある「風邪薬」のように，風邪が名詞句の一部として出現する場合を含む．
他にも「寒気」が「さむけ」ではなくて「かんき」とし
図 1: ラベル付けの例て使われるような語義が異なる場合や，疾患・症状が慣

本研究では，荒牧ら [5] のコーパスに誰が疾患・症状用句的に使われている場合，記事・作品のタイトルとしにあるのかの情報を付与した．この作業は，各疾患毎にて出現する場合にも「主体なし」とした．
500 件ずつ行った．ラベルの種類と発言例を表 1 に，ラまた，主体推定の難しさを分析するため，発言中に主ベル付けの例を図 1 に示す．ソーシャルメディアの分析 体を示す表現がある場合は，その表現にもラベルを付与
では，一次情報（本人が観測・体験した情報）であるか した．表 2 を見ると，主体が「一人称」の場合にはほぼどうかの識別が重要なので，「一人称」「周辺人物」「その 省略されるが，主体が「周辺人物」「その他人物」「物体」他人物」「物体」「主体なし」の５つのラベルを用意した． の場合には約 9 割が発言内で言及される．荒牧らの正解「一人称」のラベルの，発言した話者が疾患・症状にラベルとの比率に着目すると，「一人称」と「周辺人物」関与する という意味は，必ずしも症状にある場合だけでの場合は約 8 割が正例である一方で，「物体」「その他人はなく，主体が症状の保有に関係する場合を全て含む． 物」「主体なし」の場合は 1 割以下であった．
例えば，表 1 の一人称の発言例のように症状に対して願望を抱いている場合は，今は症状を保有していないため，カゼミル＋の応用から考えると抽出したくない情報である．しかし，本研究は疾患・症状を保有する主体を推定することに重きを置いているので，「一人称」のラベルを付与する．主体が「周辺人物」「その他人物」「物体」の場合にも同様な条件で判断し，主体ラベルを付与した．
「周辺人物」のラベルは話者が直接見聞きできる範囲の人物が症状にあるかを一つの分類基準とした．荒牧らの疾患コーパスは，話者か話者と同じ都道府県の人物が症状にある場合に正例となるが，人手で主体のラベル付けする際に，同じ都道府県かどうかを判断することは極めて難しいためである．

3 実験
3.1 主体推定器
2 節のコーパスを利用して，発言内での「風邪」や「頭痛」などの疾患・症状を保有している主体を推定する分類器を構築する．今回の実験では，「物体」と「主体なし」のラベルを「主体なし」に統合した．なお，１つの発言に疾患・症状が複数言及されている場合と，同じ疾患・症状を保有する主体が複数存在する場合は，学習事例から取り除いた．ツイート中のリツイート，返信，URL は，有無のフラグを残した上で削除した．分類器には Classias

1.13 を利用し，L2 正則化ロジスティック回帰モデルを学習した．利用した素性を表 3 に示す．

「その他人物」のラベルは，症状を保有する主体とな 3.2 推定結果
表 4 に，5 分割交差検定により主体推定の精度を測定る人物が存在するが，「一人称」「周辺人物」「物体」には該当しない全てのケースを含む．返信先に症状の主体がした結果を示す．訓練事例として，6 つの疾患・症状に存在する場合が一例で，表 1 の発言例では話者と物理的 関するコーパスをマージした 3,000 事例を用いた．全ての素性を組み合わせた結果，macro F1 スコアはベースに見聞きできる距離にいることを確認できない．
「物体」のラベルは物体，もしくは人間以外の生物が ライン（BoW）と比べて約 20 ポイント上昇した．これ主体となる場合に付与され，パソコンなどの物体が発熱

3 http://www.chokkan.org/software/classias/index.html.ja― 207 ―

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表 3: 主体推定器の素性

表 4: 主体推定の素性と精度

Bag-of-Words (BoW)： 疾患クエリの前後 9 個の内容語の表層形．
疾患クエリ (Query)：疾患クエリが何か．
（例：風邪）
2,3gram：疾患クエリの前後 6 文字を 2 文字，３文字ずつ連結させた文字 2gram，文字 3gram．
URL： 発言内に URL があるかどうか．
RP, RT：その発言に返信（リプライ）・リツイート・非公式リツイートがあるかどうか．
周辺人物辞書 (Ndict)：周辺人物の主体として適切な単語を人手で集め 4 ，それらが発言内に一つでもある場合に発火（例：彼女・社員・部下）
その他人物辞書 (Odict)：上記の Ndict と同様にして，その他人物辞書を作成し使用．
（例：幼児）人名 (OnesName)：「さん・君・ちゃん」の正規表現と一致したものと，mecab の解析結果で人名が発言内にある場合に発火．
TweetSize：発言の形態素の長さ毎に，10 個以下，11個から 30 個，31 個以上の３つに分けた素性．
疾患クエリが主辞 (IsHead)：疾患クエリの次の形態素が名詞以外の時に疾患クエリが主辞であるとして発火 5 ．

素性BoW (baseline)
BoW+ Query
BoW+ 2,3-gram
BoW+ URL
BoW+ RP,RT
BoW+ Ndict
BoW+ Odict
BoW+ OnesName
BoW+ TweetSize
BoW+ IsHead
全ての素性

micro F1
0.772
0.819
0.791
0.773
0.800
0.776
0.773
0.771
0.774
0.776
0.840

macro F10.422
0.536
0.461
0.427
0.471
0.468
0.427
0.427
0.433
0.435
0.618

は，提案した素性がうまく作用していることを示唆して
図 2: コーパスサイズと推定精度いる．疾患クエリ，リプライの有無，周辺人物辞書，がいて学習した場合，点線は全てのコーパスで学習した場

特に強い貢献を示した．
表 5 に予測と正解の Confusion Matrix を示す．対角合の性能である．全てのコーパスの学習を行う際には，成分の太字の数値は予測が正解したケースである．
（+数 風邪コーパスを 100，200，300，400 件と増やすと同時字）はベースラインと比べ，予測した事例数が何件変化 に，風邪以外のコーパスもランダムに 625，1,250，1,875，したかを表す．例えば「周辺人物」の推定は 34 件成功2,500 件増やしている．風邪の主体を予測するタスクなし，ベースラインからは 22 件増加している．

ので，風邪に関する学習データとの相性がよく，400 件

表 4 において macro F1 スコアが micro F1 スコアよの学習データを用いた場合の F1 スコアは 0.451 であっり低い理由として，主体ラベルの正解比率の問題が挙げた．一方，風邪以外の症状に関する学習データを追加し，2,900 件の訓練事例を用いて風邪の主体を予測した場合約 7 割を占めることが分かる．この比率により，分類器 の F1 スコアは 0.546 で，風邪のみの学習データを用いのバイアス項の重みは「一人称」に傾き，主体推定器は た場合と比較すると 9.5 ポイント向上した．
「一人称」のラベルを付与しやすくなっている．よって， 風邪の主体を予測するだけであれば，風邪に関する訓られる．表 5 の右端の列より，「一人称」の主体が全体の「一人称」のラベルの再現率が高い一方で，その他のラ練事例を増やすことが最も効果的であるが，風邪以外のベルの再現率は低下している．その結果，発言数の少な疾患・症状の主体に関する訓練事例を増やすことで，特い「周辺人物」「その他人物」「主体なし」の推定性能が定の疾患・症状だけに依存しない汎用的な主体推定器を伸び悩み，macro F1 スコアが低下している．

構築できる可能性が示唆された．同様の傾向は，他の疾3.3 主体推定における疾患・症状への依存性患・症状を予測対象とした場合でも確認された．

ただ，疾患・症状を保有する主体の事前分布にばらつ
3.2 節の実験では，6 つの疾患・症状に関する全てのきがあるため，疾患・症状の依存性が皆無という訳では訓練事例を利用した．では，疾患・症状を保有しているない．例えば，頭痛に関する言及では 9 割以上の主体が主体を推定するタスクは，どのくらい個別の疾患・症状一人称の頭痛のことを表すが，熱に関しては物体の状況に依存するのか？ 本節では，風邪に関する訓練事例の（例えば PC の発熱など）を言及するものも多い．したみを用いた場合と，すべての疾患・症状に関する訓練事がって，幅広い疾患・症状をカバーしたコーパスを構築
例を用いた場合の性能を比較する．
し，主体推定器の汎用性を改善していく必要がある．
図 2 は風邪の主体を推定する際に 5 分割交差検定を3.4 疾患・症状判別器の結果行った結果を示している．実線は風邪コーパスのみを用本研究の大元の目的である，疾患・症状の流行を認識
4 ラベル付けしたコーパス全体を見た上で作成した．その他人物辞するタスクにおいて，本研究で構築した主体推定器がど書においても同様にした．
5 疾患クエリの次の名詞が「気味」など特定の場合は例外とした． のくらい貢献するのか，実験を行った．表 6 は本論文で― 208 ―

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表 5: 主体ラベルの予測と正解の Confusion Matrix

予測ラベル
一人称
正解
周辺人物
ラベル
その他人物
主体なし
予測の合計

info

一人称
2,089 (−10)
85(−15)96(−41)184(−148)
2,454(−14)

周辺人物
6(+1)
34 (+22)
6(+0)
2(+1)
48(+24)

その他人物
20(+16)5(−4)
81(+38)9(+3)
115(+53)

主体なし
38(−7)5(−3)
18(−3)
246 (+144)
307(+137)

表 6: 疾患・症状判別器の素性と F 値
風邪
咳頭痛
寒気
鼻水

正解の合計

2,153
129
201
441
2,924

熱

macro F1

ベースライン（BL）[F]

0.844

0.885

0.908

0.759

0.892

0.781

0.845

BL+推定した主体 [F]

0.850

0.883

0.907

0.814

0.894

0.802

0.858

BL+ゴールドデータの主体 [F]

0.877

0.926

0.935

0.885

0.914

0.886

0.904

提案した主体推定器を利用して主体ラベルを推定し，そ性があるか否かの事態性判別と，その後の項同定を別タの主体ラベルを素性に追加して症状の有無を判定した結スクとして扱い，解析精度を報告している．また，「娘の果である．なお，ベースライン手法は荒牧ら [5] の素性

風邪」などの名詞句内の関係を解析する研究 [4] も関連設計を参考にして，本研究で独自に実装し，それぞれのがある．発言内で疾患・症状の主体が省略されているこ

症状ごとに 500 tweet を 5 分割交差検定した．推定した とも多いため，省略・照応解析 [3] とも関連がある．
主体を素性として利用した結果，寒気の F1 スコアが 5.5

しかしながら，疾患・症状を保有する主体を推定するとポイント，熱の F1 スコアが 2 ポイント向上し，全体のいうタスク設定に完全に一致する関連研究はない．ソー

macro F1 スコアも 1.3 ポイント向上した．

シャルメディア上の発言から個人の状態を分析すること

本研究で付与した主体の正解ラベル（ゴールドデータ） は，疾患の流行予測・把握のみならず，個人の健康状態を素性として利用した場合とベースラインを比較すると， をモニタリングするなどの重要な応用がたくさんある．
「風邪・咳・頭痛・鼻水」は F1 スコアで 2〜4 ポイント程 今後は，さらに多くの疾患・症状でも検証を進め，ソー度向上し，「寒気・熱」は 10 ポイント以上向上した．こ シャルメディア上の投稿に対する自然言語処理の主要なれにより主体を正しく判定することができれば，平均でタスクとして育てていきたい．

約 6 ポイントの F1 スコアの向上が見込める．本研究で 参考文献
構築した主体推定器により，特に「寒気・熱」において， [1] Adam Meyers, Ruth Reeves, Catherine Macleod, Rachel
ゴールドデータとの差を縮めることができた．寒気の精度が向上した理由のひとつには，「寒気」が「さむけ」ではなく「かんき」として使われる場合や，「悪寒」が「予Szekely, Veronika Zielinska, Brian Young, and Ralph
Grishman. The NomBank Project: An interim report.
In Proceedings of the NAACL/HLT Workshop on Frontiers in Corpus Annotation, pp. 24–31, 2004.

感」として使われる場合を排除できたことが挙げられる． [2] Martha Palmer, Daniel Gildea, and Paul Kingsbury.

4 おわりに
本論文では，複数の疾患・症状に関して，その症状を保有する主体を推定する取り組みを紹介した．構築したコーパスを訓練事例とした主体推定器を作成し，主体の推定が micro F1 スコアで 84 ポイント程度の性能で行えること，異なる疾患・症状に対して横断的な主体の推定が可能であることを報告した．さらに推定した主体が疾患を判定する上でどの程度貢献するのか実証した．
関連研究としては，動詞の名詞化に着目し，Prop-The Proposition Bank: An annotated corpus of semantic roles. Computational Linguistics, Vol. 31, No. 1, pp.
71–106, 2005.
[3] Ryohei Sasano, Daisuke Kawahara, and Sadao Kurohashi.
A fully-lexicalized probabilistic model forjapanese zero anaphora resolution. In COLING, pp.
769–776, 2008.
[4] Ryohei Sasano and Sadao Kurohashi. A probabilistic
model for associative anaphora resolution. In EMNLP,
Vol. 3, pp. 1455–1464, 2009.
[5] 荒牧英治, 森田瑞樹, 篠原恵美子, 岡瑞起. ウェブからの疾病情報の大規模かつ即時的な抽出手法. 言語処理学会第 17回年次大会発表論文集, pp. 838–841, 2011.

Bank [2] に準拠した項構造を事態性名詞に付与した Nom[6] 荒牧英治, 増川佐知子, 森田瑞樹. 文章分類と疾患モデルのBank [1] がある．日本語では，京都大学テキストコーパ
融合によるソーシャルメディアからの感染症把握. 自然言語処理, Vol. 19, No. 5, pp. 419–435, 2012.
ス 4.06 や NAIST テキストコーパス 7 において，事態性名詞の項が付与されている．小町ら [7] は，名詞に事態
6 http://nlp.ist.i.kyoto-u.ac.jp
7 https://sites.google.com/site/naisttextcorpus/[7] 小町守, 飯田龍, 乾健太郎, 松本裕治. 名詞句の語彙統語パターンを用いた事態性名詞の項構造解析. 自然言語処理,
Vol. 17, No. 1, pp. 141–159, 2011.

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