DEIM Forum 2014 C3-1

英語形容詞の語順決定システム
松井悠太郎†

新妻

弘崇††

太田

学 †††

† 岡山大学工学部情報工学科 〒 700–8530 岡山県岡山市北区津島中 3 丁目 1 番 1 号†† , ††† 岡山大学大学院自然科学研究科 〒 700–8530 岡山県岡山市北区津島中 3 丁目 1 番 1 号
E-mail: †，†††{matsui, ohta}@de.cs.okayama-u.ac.jp, ††niitsuma@suri.cs.okayama-u.ac.jp
あらまし

名詞を前置修飾する形容詞の語順は, 日本語では自由に決められるが, 英語の場合は自由に変更できない.

本稿では, 英語形容詞を自然な語順に決定するシステムを提案する. 提案システムは, 形容詞を色や材料などのカテゴリに分類し, 形容詞をそのカテゴリの配列順序に基づいて並べる. カテゴリに分類できない, または同じカテゴリに分類される形容詞があるなど形容詞の語順が決定しない場合には, 検索エンジンを用いて語順を決定する. 実験の結果,
提案システムの正解率は 91.20% であった. また, Lapata らの手法より正解率が 6.75 ポイント高いことを示した.
キーワード

英語形容詞の語順、検索エンジン, 形容詞の配列ルール

A System for Deciding English Prenominal Adjective Order
Yutaro MATSUI† , Hirotaka NIITSUMA†† , and Manabu OHTA†††† Department of Information Technology, Faculty of Engineering, Okayama University
3–1–1, Tsushima-naka, Kita-ku, Okayama, 700–8530 Japan†† , † † †Graduate School of Natural Science and Technology, Okayama University
3–1–1, Tsushima-naka, Kita-ku, Okayama, 700–8530 Japan
E-mail: †，†††{matsui, ohta}@de.cs.okayama-u.ac.jp, ††niitsuma@suri.cs.okayama-u.ac.jp
Key words English Adjective Order, Search Engine, Adjective Ordering Rule

1 はじめに自然な語順に決定するシステムを提案する. 提案システムは,

Adjective Ordering Rule (AOR) と検索エンジンを利用して形

日本語の形容詞は自由に並べられる. 例えば, 「石造りの美

容詞の語順を決定する. AOR とは次のようなカテゴリ分けにしい古代の橋」「古代の石造りの美しい橋」「美しい古代の石造よる語順決定ルールである. はじめに, 形容詞を色や材料などりの橋」などのように並べても問題がない. しかし, 英語の場のカテゴリに分類する. 次に, 分類した形容詞をそのカテゴリ

合は “beautiful ancient stone bridge”と表現するのが一般的での配列順序に基づいて並べることである. カテゴリに分類できある. そのため, 英語形容詞の語順を理解していないと, 形容詞

ない, または同じカテゴリに分類される形容詞があるなど AOR

を正しく並べることは困難である [1].

では語順が決定しない場合は, 検索エンジンを用いる. 検索エ

この問題を解決するには, 英文法書で形容詞の配列順序につンジンを用いた語順決定は, Lapata らの手法 [2] を拡張して実いて調べたり, ネイティブユーザに尋ねることが考えられる. し装した. Lapata らの手法は二つの形容詞だけを対象としていかし, 目的の形容詞が英文法書に記載されていないこともあれるが, 提案システムでは三つ以上の形容詞にも対応する.

ば, 身近にネイティブユーザがいないことも珍しくない.

本稿は次のような構成となっている. 2 節では, 英語形容詞の別の解決法として, 検索エンジンを利用することが考えられ語順を扱う関連研究を紹介する. 3 節では, 提案する形容詞語順

る. ウェブ上には膨大な文章が存在し, その中にはネイティブ

決定システムについて説明する. 4 節では, 提案システムの評価

ユーザが書いた文章も多い. そのような文章は, 形容詞の語順を実験を行う. 5 節では, 実験結果から形容詞の語順について考察決定する参考になる. 例えば, 形容詞の語順を入れ替えた複数する. 6 節では, 本稿のまとめと今後の課題を述べる.

のフレーズで検索する. 検索した結果数を比較することで, 一
般的な語順が分かる. しかし, このような手順を踏むことは手間である.
これらの問題を解決するために, 本稿では, 英語形容詞を

2 関連研究
本節では, 名詞を前置修飾する英語形容詞の語順決定に関する研究を紹介する. 形容詞の語順を決定する研究は, 主にコー

パスを用いる手法と検索エンジンを用いる手法に分けられる.

䝣䝺䞊䝈䛾ධຊ

2. 1 節でコーパスに基づいた形容詞の語順決定に関する研究,
2. 2 節で検索エンジンを用いた形容詞の語順決定に関する研究」ྜྡモ䛾᳨ฟ

について述べる.

2. 1 コーパスに基づく形容詞の語順決定
コーパスに基づく形容詞の語順決定では, 新聞記事や書籍

ᙧᐜモ䛾ᩘ䛜
䠎䛴௨ୖ

のテキストから作成された大規模英語コーパスが用いられ

No

Yes

る [3] [4] [5] [6] [7] [8]. コーパス中に出現する二つ以上の形容詞の列から形容詞の語順を自動で決定している.

Shaw ら [3] は, 形容詞の語順を決定するために Direct Evi-

Adjective Ordering Ruledence, Transitivity, Clustering という三つの方法を提案している. Direct Evidence では, 形容詞 {a, b} を並べるためにトレーニングコーパスから形容詞の列 <a, b> と <b, a> の出

Unknown䛜䛒䜛

現回数を数える. そして, よく現れる形容詞の列を決定する.

No

Yes

Transitivity では, コーパス中に出現する三つの形容詞 a, b, cྠ୍䜹䝔䝂䝸
䛜䛒䜛

の間に順序関係 a ≺ b と b ≺ c があるとき, これらの関係から

No

Yes

新たに a ≺ c の関係を導き出す. Clustering では, 他の形容詞と相対的に類似した並び方をする形容詞を分類している.
しかし, コーパスに基づく手法の問題として形容詞の語順に᳨⣴䜶䞁䝆䞁䛻䜘䜛Ỵᐃ

関する文章の不足が挙げられる. 名詞を前置修飾する二つ以上の形容詞の列は, 従来のコーパスでは比較的少ない. そして, 同時に出現する形容詞の列は, コーパス中に一度しか現れないものが多い [7].

2. 2 検索エンジンを用いた形容詞の語順決定
Lapata ら [2] は, 検索エンジンを用いて様々な英文法の問題
解決に取り組んでいる. 研究対象の一つに形容詞の語順を決定するものある. Lapata らの手法は, Shaw ら [3] の Direct

Evidence の考え方を検索エンジンに対応させている. この手法は, 二つの形容詞から順序を入れ替えたクエリでフレーズ検索を行う. 二つのクエリのうち, 検索結果数の多いクエリをよく現れる形容詞の語順として決定する. Malouf [4] が British

National Corpus (BNC)（注 1） から抽出した二つの形容詞の列
263,838 個を実験データとし, 検索エンジン AltaVista（注 2） を用いた手法やコーパスに基づく Direct Evidence 手法などとの比較をしている. コーパスに基づく手法の正解率が 78.28% であるのに対し, Lapata らの手法の正解率は 89.20% であった.

3 英語形容詞の語順決定システム
本節では, 提案する英語形容詞の語順決定システムについて説明する. 3. 1 節で提案システムの概要, 3. 2 節で複合名詞の検出方法, 3. 3 節で Adjective Ordering Rule, 3. 4 節で検索エンジンを用いた語順決定について述べる.

3. 1 提案システムの概要
提案する英語形容詞の語順決定システムは, まず, 二つ以上の形容詞と名詞で構成されるフレーズを入力する. 提案システム
は, 形容詞の配列が累積構造（注 3） であるフレーズを対象として

⤖ᯝ䛾ฟຊ

図1

提案システムのフローチャート

いる. 次に, フレーズ中に複合名詞が含まれるかを判定する. そして, フレーズ中の形容詞を色や材料などのカテゴリに分類し,形容詞をそのカテゴリの配列順序に基づいて並べる. すべての形容詞がカテゴリに分類され, 形容詞の語順が決まると結果を出力する. しかし, カテゴリに分類できない, または同じカテゴ
リに分類される形容詞が複数ある場合は, 形容詞の語順が決定できない. そのような場合は, 検索エンジンを利用した語順の決定を試みる. 複数の検索クエリを生成し, フレーズ検索を行う. 得た検索結果数を用いて形容詞の語順を決定する. この処理の流れをフローチャートで表すと図 1 になる.

3. 2 複合名詞の検出
二つの形容詞と一つの名詞で構成される名詞句の場合, 「形容詞 + 名詞」が一つの概念を構成していれば, もう一つの形容
詞は一番前に来ざるを得ない [9]. ここで言う「一つの概念」とは, コロケーションやイディオム, 複合名詞である. フレーズ中の形容詞と名詞が一つの概念を構成していれば, その部分の語順は決定される. 以下で, 入力フレーズから複合名詞を検出す
る処理について説明する.
複合名詞の検出には, オンライン英語辞書 Weblio（注 4） を利用
する. 入力フレーズ中から形容詞を一つ選び, その形容詞の後ろに名詞を加えたフレーズが Weblio のエントリにある場合, そ（注 3）：形容詞の配列には等位構造と累積構造がある. 等位構造とは, “a big（注 1）：BNC XML Edition, http://www.natcorp.ox.ac.uk/

and tall man”のように “and”などで要素が繋がっているものである. 累積構（注 2）：2004 年 3 月に AltaVista は Yahoo!の検索データベースを使用し始め造とは, “a silly young English man”のように “and”などで要素が繋がってている.

いないものである.

[例 1] Italian black high heels[例 2] grey Gothic crumbling church

表 1 AOR で使用するカテゴリ一覧
カテゴリ

主観を表す形容詞

Opinion[例 3] round silver tiny bell

カテゴリの要素[例 4] morphophonemic puzzling system

SSA

大きさ, 形, 年齢を表す形容詞[例 5] little spotty brown cute dog

Color

色を表わす形容詞

Origin

起源を表わす形容詞

Material

材料を表わす形容詞

図 2 入力フレーズの例

Unknown AOR のカテゴリに含まれない形容詞のフレーズを複合名詞の候補とする. その候補から複合名詞を

表 2 各カテゴリの形容詞の数決めるために検索エンジンを使用する. 複合名詞の候補を検索

Opinion SSA Color Origin Material

クエリとしてフレーズ検索し, 検索結果数が 20,000,000 件を超

301

えるクエリを複合名詞と判定する. もし, 複数ある場合には, 検

297

1,240

854

154

索結果数が最も多いクエリを複合名詞とする.
複合名詞の検出処理が終了したとき, その複合名詞に修飾す

詞 (Opinion) は客観 (Fact) を表す形容詞より前に来る. また,る形容詞が無いまたは一つの場合は, 図 1 に示したように結果客観 (Fact) を表す形容詞の中にも順序があり Color, Origin,を出力する. この場合, 形容詞の配列が一意に決まり, これ以上Material の順に並んでいる場合が多く見られる. また, BNC

形容詞を動かす必要がないためである.

での形容詞の数が二つの場合のカテゴリ別出現頻度の結果から例として図 2 の入力フレーズ中に複合名詞が含まれるかを判定する. [例 1] では, Weblio にあるエントリは “high heels” である. よって, “high heels” を複合名詞として扱う. [例 2], [例も, 形容詞の並び方の傾向が分かる [14]. 以上を参考にして, 形
容詞の語順決定に用いる AOR を以下のように定義する.
Fact

3], [例 4], [例 5] には Weblio で見つかるエントリは無いため,}|{zOpinion → SSA → Color → Origin → Material → Noun

複合名詞は検出されない.

以後, AOR に示した Opinion, SSA, Color, Origin, Mate-

3. 3 Adjective Ordering Rulerial, Noun をカテゴリと呼ぶ. SSA は Size, Shape, Age から名詞を前置修飾する英語形容詞の語順は, 文法書などに記載

それぞれの頭文字をとったものである. AOR で使用するカテされている. しかし, この形容詞の配列規則は複雑で, その細部

ゴリの説明を表 1 に示す. AOR に当てはまらない形容詞があは文法書によって異なっている [15]. 本節では, 英文法書などる場合, その形容詞は Unknown に分類する.

に共通する形容詞の配列順序を用いて, 形容詞の語順を決定す

各カテゴリの形容詞は, ウェブで見つけたこれらのカテゴリ

る Adjective Ordering Rule (AOR) を定める. 提案システムに分類した形容詞リスト（注 5） から収集した. 各カテゴリにおいは, このルールを使用して入力フレーズ中の形容詞の語順を決て収集した形容詞の数を表 2 に示す.

定する.

3. 3. 1 AOR の定義
英語形容詞の語順については先行研究 [10] [11] [12] [13] [14]3. 3. 2 AOR による形容詞の語順決定
図 2 の例に出てくる形容詞をカテゴリに分類すると表 3 のよ
うになる.

も多く, 一般的な英文法書やウェブページにも記載がある. こ[例 1] では, “high heels” を複合名詞と判定しているため, 形

れらの文献に見られる英語形容詞の代表的な順序を示すと次の容詞が修飾する語は “high heels” である. よって, “high heels”

ようになる.

は Noun となる. Noun を修飾する形容詞はそれぞれ “Italian”

1. judgement/attitude → size, length, height → age →colour → origin → material → purpose [15]2. size → general description → age/little → shape →colour → material → purpose [16]3. General opinion → Specific opinion → Size → Shape →Age → Colour → Nationality → Material [17]4. 属性・性質 → 大きさ → 形 → 年齢 → 色 → 出所 → 材
料 → 動名詞など [18]これら形容詞の順序にはまったく同じものはない. しかし, 一部に注目すると共通する順序がある. 例えば, 主観を表す形容が Origin, “black” が Color に分類される. Unknown に分類される形容詞はないため, 形容詞の配列は一意に決まる. AOR
で語順を決定すると “black Italian high heels” となる. 仮に “high heels” を複合名詞と判定しなければ, カテゴリ分類で “high”が SSA, “heels”が Noun となる. 出力結果は “highblack Italian heels” となるが, これは誤っている. AOR による語順決定では複合名詞を考慮しないと, このように不自然な語順になることがある.

[例 2] では, 複合名詞が検出されないので “church” は Nounとなる. Noun を修飾する形容詞はそれぞれ “grey” が Color,（注 5）：使用した代表的なサイトを以下に示す

http://www.paulnoll.com/Books/Clear-English/adjective-choices.html
http://simple.wikipedia.org/wiki/Web_color
http://en.wikipedia.org/wiki/List_of_adjectival_and_demonymic_forms_（注 4）：Weblio 英和辞典・和英辞典, http://ejje.weblio.jp/

for_countries_and_nations

“Gothic” が Origin, “crumbling” が Unknown に分類される.

図 2 の [例 3] では, 1 回目で生成した検索クエリから Noun

Unknown に分類される形容詞があるので AOR では語順を決に分類される “bell” を除き, “round tiny silver”, “tiny round

定できない. [例 4], [例 5] にも Unknown に分類される形容詞

silver” の二つのクエリでフレーズ検索をする. 検索結果数はがあるため, 語順を決められない. また, [例 3] は SSA に分類

それぞれ 17 件, 212 件である. 形容詞の語順は “tiny round

される形容詞が二つあるので AOR では語順を決定することがsilver” に決定し, 出力結果は “tiny round silver bell” になる.

できない. これらの例のように, 形容詞を Unknown に分類す[例 4] の場合, 二つの検索クエリの検索結果数は共に 210 件でる場合と同じカテゴリに二つ以上分類する場合は, 3. 4 節で説あった. [例 5] の場合, 四つの検索クエリの検索結果数はすべて明する検索エンジンを用いた語順決定の処理へ進む.

0 件であった. これらは語順の決定ができないため, 3 回目の語

3. 4 検索エンジンを用いた語順決定
一般的な形容詞の語順を決めるため, ウェブ上の文章を利用す順決定処理へ進む.

3. 4. 3 語順決定: 3 回目

る. 検索フレーズ中の語の順序をそのままの形で含む文章を見

3 回目の語順決定は形容詞の数で語順の決め方が分かれる.

つける方法にフレーズ検索がある. 複数の検索クエリでフレー

形容詞が二つの場合は形容詞と名詞の位置関係を考慮した方法,

ズ検索を行い, 検索結果数を用いて形容詞の語順を決定する.

形容詞が三つ以上の場合は局所的な二項関係から形容詞全体の3. 4. 1 語順決定：1 回目
検索クエリの生成のために, AOR で分類した語を Noun と並びを決定する方法で語順決定をする.

3. 4. 3. 1 形容詞が二つの場合

Noun 以外のカテゴリの二つに分ける. Noun 以外のカテゴリ

名詞との関係が強く, 名詞をより具体的にできる形容詞は名とは Noun に修飾する複数の形容詞のことである. その形容詞

詞に近い位置に置かれる傾向がある. つまり, 具体性の強い形

n 個をすべて一列に並べ, n! 通りのフレーズを生成する. 生成

容詞は名詞の近くに置かれ, 具体性の低い形容詞は名詞から離したフレーズの中には, AOR で決定される順序と異なるフレー

れた位置に置かれる. 形容詞と名詞の位置関係を考慮して語順ズが含まれる場合がある. それは次の条件を満たすときである.

を導き出す方法について述べる.

入力フレーズ中に Unknown 以外の形容詞が二つ以上あり, そAOR で分類した語を Noun と Noun を修飾する形容詞のの形容詞が違うカテゴリに分類される. このとき, AOR の順序

二つに分ける. 二つの形容詞の中から形容詞を一つ選ぶ. 選んと異なるフレーズを削除する. 残ったフレーズの後ろに Noun

だ形容詞と名詞から「形容詞＋名詞」フレーズを生成する. 同を加えたものを 1 回目の語順決定で用いる検索クエリとして使様にもう一つの形容詞でもフレーズを生成する. この二つのフ用する. 生成した複数のクエリでフレーズ検索し, 検索結果数

レーズを検索クエリとする. 二つのクエリでフレーズ検索し, 検が最も多いクエリを出力する. もし, 出力結果が複数ある場合,

索結果数を求める. それらクエリの検索結果数を比較して, 多い

語順を決定できない. その場合は 2 回目の語順決定処理へ進む.

方を名詞と結び付きが強い形容詞とする. その結果数が多いク

例えば図 2 の [例 2] では, 形容詞が三つあるので 6 (= 3!)

エリの前に結果数が少ないクエリの形容詞を置く. このフレー通りの検索クエリを生成する. しかし, AOR より “grey” →ズを結果として出力する.

“Gothic” は Color → Origin の順序関係が成立するため, こ

図 2 の [例 4] では, 検索クエリ “morphophonemic system”,の順序関係を満たさないクエリは AOR と異なるので不要とな“puzzling system” でフレーズ検索し, 検索結果数はそれぞれる. つまり, “crumbling grey Gothic church”, “grey crumbling

14,200 件, 1,540 件である. 名詞と結び付きが強い形容詞はGothic church”, “grey Gothic crumbling church” の三つのク“morphophonemic” であり, 出力結果は “puzzling morpho-

エリでフレーズ検索をする. 検索結果数はそれぞれ 1 件, 5 件,

phonemic system” になる.

0 件である. 検索結果数が最も多いクエリは一つなので, 語順は3. 4. 3. 2 形容詞が三つ以上の場合“grey crumbling Gothic church” に決定する. [例 3] から生成しフレーズ検索は, フレーズ中の単語の順序をそのままの形でた検索クエリ “round tiny silver bell”, “tiny round silver bell”,

含むページを検索する. そのため単語の数が増加するにつれて,[例 4] から生成した検索クエリ “morphophonemic puzzling sys-

見つかるページが減少する. 見つけるページを増やすために, 検tem”, “puzzling morphophonemic system”, [例 5] から生成し索クエリは二つの形容詞とする. 三つ以上の形容詞の中から選た検索クエリ “spotty cute little brown dog”, “cute spotty

択した二つの形容詞の語順に関する局所的な二項関係から, そlittle brown dog”, “cute little spotty brown dog”, “cute littleの形容詞全体の語順を導き出す手法について述べる.

brown spotty dog” の検索結果数はすべて 0 件であった. これ

AOR で分類した語を Noun と Noun を修飾する形容詞の二らは語順の決定ができないため, 2 回目の語順決定処理へ進む.

つに分ける. その形容詞 n 個の中から 2 個を選んで一列に並3. 4. 2 語順決定: 2 回目

べ, n P2 通りのフレーズを生成する. AOR で順序関係が成立す1 回目で生成したクエリから Noun を除いたフレーズを 2 回るフレーズは削除し, 残ったフレーズを検索クエリとする. この目の検索クエリとする. 1 回目と同様に, フレーズ検索で得た検クエリでフレーズ検索し, 検索結果数を求める. 検索結果数を用

索結果数が最も多いクエリを正しい形容詞の語順とする. そのいて形容詞同士の対戦を繰り返し, 対戦結果を総合したスコア

クエリに Noun を加えたフレーズを出力する. ここでも, 出力によって語順を決定する. ここでいう対戦は, 検索結果数を比

結果が複数ある場合, 語順を決定できない. その場合は 3 回目

較すること意味する. 形容詞の総数を n とする. Pij は形容詞の語順決定処理へ進む.

Ai が形容詞 Aj と対戦して得られるポイントであり, i と j は

表3

OpinionSSA[ 例 1]

Color

Originblack

Italiangrey

Gothic[ 例 2][ 例 3]

round, tiny

入力フレーズをカテゴリに分類した例

cutelittleUnknownhigh heels
crumblingchurchmorphophonemic, puzzling

systemspottydog

表5

データセットの詳細

bell

brown

1 から n の値をとる. ポイント Pij を以下のように計算する.

3
Pij = 1


α

Noun

silver[ 例 4][ 例 5]

Material

形容詞の数(Ai → Aj )Data

(Ai ← Aj )Tij
Tij +Tji

BNC(otherwise)

Tij : Ai , Aj の順に並べた検索フレーズの検索結果数

2

3

4

5 Total2,007 308 53

2

2,370

Brown 2,086 255 28

4

2,373

Quiz

8

689

347 289 45

α: 対戦結果に対する勝ち点
AOR で形容詞の順序関係が成立している場合, ポイント Pij
は式の一つ目, または二つ目になる. 式の一つ目は形容詞の順

ので, 出力結果は “cute little brown spotty dog” になる.

4 評価実験

序関係が正しい場合, 二つ目は順序関係が誤っている場合を表している. 検索結果数を用いて対戦した結果の勝ち点 α は以下

4. 1 節で実験に用いるデータセット, 4. 2 節で評価尺度, 4. 3 節のようにして求める.

α=

本節では, 提案システムの性能を評価実験により検証をする.

{
3
1

で検索エンジンを用いた方法との比較結果について述べる. な(Tij > Tji )(Tij <= Tji )

形容詞 Ai に対する形容詞 Aj の検索結果数 Tij が, 形容詞 Aj
に対する形容詞 Ai の検索結果数 Tji よりも相対的に大きい場

お, 検索エンジンには Windows Azure Marketplace（注 6） で提供されている Bing Search API を利用する.

4. 1 データセット
実験データとして, 二つ以上の形容詞と名詞で構成するフレーズを収集した. イギリス英語のコーパス BNC Baby [19]合に Pij > Pji となる.
すべての対戦が終了したら, 形容詞 Ai のスコア Si を以下のの Newspapers から抽出した 2,007 フレーズ, アメリカ英語のコーパス Brown Corpus [20] の Informative Prose から抽出しように計算する.

た 2,373 フレーズ, 英語形容詞の語順に関する問題が載ってい

Si =

n
∑

Pij

j=1

るウェブサイト （注 7） から集めた 689 フレーズを実験で用いる
データセットとする. 以後, それぞれのデータセットを BNC,得られた Si が形容詞 Ai が持つスコアである. このスコア S

Brown, Quiz と呼ぶ. 表 5 にデータセットのフレーズを形容が高いものから形容詞を前から並べ, Noun を最後に加えたも詞の数に基づき分類した詳細を示す. 実験では, これらデータのを出力する.
図 2 の [例 5] の形容詞 Ai を A1 = “cute”, A2 = “little”,

セットを提案システムへ入力し, 出力される形容詞の語順を確認した.

A3 = “brown”, A4 = “spotty” とする. 形容詞が四つあるの

4. 2 評 価 尺 度

で 12 (= 4 P2 ) 通りのクエリを生成する. AOR より, “cute”

形容詞の語順決定で用いる評価尺度について述べる. 語順決→ “little” → “brown” は Opinion → SSA → Color の順

定の結果は, 以下の三つのうちのいずかになる.

序関係が成立する. この順序関係から自明なクエリを削除

corr: 正しい語順を出力したフレーズ数

し, “cute spotty”, “spotty cute”, “little spotty”, “spotty lit-

err: 誤った語順を出力したフレーズ数

tle”, “brown spotty”, “spotty brown” の六つのクエリでフo: 語順を決定できなかったフレーズ数

レーズ検索する. 検索結果数を用いて対戦を繰り返し, 形容

この三つの結果から, 以下の三つの尺度で評価する.

詞のスコアを出す. 例えば, A1 と A4 を対戦させると “cutespotty” の検索結果数 4,480 件に対し, “spotty cute” は 159

Correct =corr
corr + err + o

件である. 対戦に勝利した “cute” には勝ち点 3, “spotty” には勝ち点 1 が与えられる. この結果から, ポイント P14 が 3（注 6）：Windows Azure Marketplace, http://datamarket.azure.com/

4480
159
× 4480+159= 2.8971761155422, ポイント P41 が 1 × 159+4480（注 7）：使用した代表的なサイトを以下に示す= 0.0342746281526 となる. 表 4 に [例 5] の対戦結果を表した.

http://www.usingenglish.com/quizzes/139.html

スコア S は, “cute”, “little”, “brown”, “spotty” の順に高い

http://www.learnenglishfeelgood.com/esl_adjectiveorder1.html
http://web2.uvcs.uvic.ca/elc/studyzone/410/grammar/adjord1.htm

表 4 [例 5] の対戦結果

cutelittlebrown

spotty

スコア

3

3

4480
3 × 4480+159

8.8971761155422

3

33900
3 × 33900+4630

6.6395016869971

7050
3 × 7050+5470

3.6892971246005

cutelittle

1

brown

1

1

spotty159
1 × 159+4480

4630
1 × 4630+33900

表7

正解率 (%)

2
BNC

ALL

4

AOR の実験結果について考察する. 順序関係が把握し易い
5

Total

形容詞の数が 2 個の場合を考察対象とする. 表 8 に AOR で語

50.00

88.95

順が決定したフレーズ中における形容詞の順序関係の詳細を示

64.94

52.83

50.00

82.32

す. この表は BNC, Brown, Quiz の結果をまとめたものであ

提案システム92.38 72.40 56.60

検索エンジン

85.80

95.11 90.02

82.14

75.00

94.40

る. フレーズの前に来る形容詞を表の列, 後に来る形容詞を表

検索エンジン

88.06

82.14

75.00

87.02

の行で表す. 表の対角成分の上側は正しい順序関係, 下側は誤っ提案システム96.25 82.01 71.11 40.00

87.95

た順序関係のフレーズ数を示している. 表から確認できるよう

検索エンジン

90.20

25.00

75.62

に, 対角成分の上側の数は下側の数をすべて上回っている. 例

提案システム93.96 80.99 67.46 50.00

91.20

検索エンジン

87.21

83.52

えば, Opinion と SSA を比較すると, Opinion → SSA が 111

Brown 提案システム
Quiz

3

0.5913416909534

5. 1 AOR の考察

語順決定の性能評価

Data

5470
1 × 5470+7050

79.22
65.40

69.37

37.78

53.97

42.86

err
Incorrect =corr + err + ooMiss =
corr + err + o
正解率 (Correct) は, 実験対象のフレーズのうち正しい語順が出力できたフレーズの割合である. 不正解率 (Incorrect) は, 実
験対象のフレーズのうち誤った語順が出力したフレーズの割合である. ミス率 (Miss) は, 実験対象のフレーズのうち語順が決定できなかったフレーズの割合である.

4. 3 実 験 結 果
表 6 に提案システムの語順決定の結果を示す. 表から確認できるように, どのデータセットにおいても err は 0 個であるので, 提案システムは必ず語順を決定して結果を出力することが分かる.

件であるのに対し, SSA → Opinion は 3 件である. これより,Opinion と SSA の順序関係は Opinion → SSA で概ね正しいと言える. 以上から, AOR のカテゴリ分類と順序関係は正しく定義できたと考える. AOR による語順決定の誤り原因を分析すると以下の 2 通りに分かれる.

1. 複合名詞検出において複合名詞を検出できなかった場合
例えば, “gray tall hat”, “Soviet black market” を入力フ
レーズとする場合, 複合名詞はそれぞれ “tall hat”, “black

market” である. しかし, これらは入力フレーズから検出されない. “tall” と “black” は, それぞれ SSA と Colorに分類される形容詞である. そのため, 提案システムでは“tall gray hat”, “black Soviet market” と不自然な語順を出力する.

2. 他の形容詞より情報価値の高い形容詞がある場合

表 7 に検索エンジンだけを用いた方法と比較した結果を示AOR で “big” と “red” はそれぞれ SSA と Color に分

す. 検索エンジンを用いた手法は, 3. 4. 2 節で説明した方法であ類され, 形容詞の順序は “big red” になる. しかし, 例 1 かる. 表中の網掛け部分は Lapata らの手法の結果を示している.

ら抽出したフレーズ “big red flowers” は AOR と結果が提案システムは, 全体的に検索エンジンを用いた方法を上回っ異なる. 林 [9] と Rosato [13] は, 形容詞の配列順序においている. Lapata らの手法よりすべてのデータセットで正解率て, このような例外的な形容詞の順序になる理由を提示しは 6 ポイント以上高い結果となった. 形容詞の数が 5 個の場合,ている. それによると, 例外的な順序の場合, 先頭に来る

データセットの数が少ないため二つには大きな違いは見られな

形容詞は話者がその会話で伝えたいと思う度合いの高い情

い. 検索エンジンを用いた方法との正解率の差が特に大きいの報を表していることがある. “big red flowers” という形容

は, 形容詞の数が 3 個の場合であった. 形容詞の数が増えるに詞の例外的な順序の前に “thier bride has to wear all in

つれて二つとも正解率は低下した. これらより, 提案システム

red”, 「花嫁は赤ずくめの衣装を着なければいけない」とは形容詞の数が 3 個以下の場合, 検索エンジンを用いた方法よ

いう文があり, それを受けて「花婿は赤い大きな花をつけり語順決定が特に有効である.

た裾の長い衣装を着なければならない」という文が来てい5 考察

本節では, 形容詞の語順について考察する. 5. 1 節で AOR の実験結果について考察する. 5. 2 節で異なる検索クエリでの結果を比較する.

る. “red” はこの文で特に聞き手に伝えたい情報であり,“big” より価値の高い情報になっていると考えられる. また, Rosato は話者の方言のために例外的な順序になっている可能性を挙げている.

表 6 提案システムの語順決定の結果

2
Data

corr

BNC

3
err o corr4

err o corr err o corr err o

corr

err o

1,854 153 0

223

85 0

30

23 0

1

1 0 2,108 262 0

230

25 0

23

5 0

3

1 0 2,240 133 0

Quiz

237

52 0

32

13 0

3

5 0

690 162 0

85

41 0

7

7 0 4,954 478 0

334

13 0

4,172 268 0

SSA

Opinion606

83 0

今後の課題として, 入力データを英文全文に対応させること

表 8 形容詞の順序関係

Color

OriginMaterialが挙げられる. 英文から名詞句を検出するには, パーサを用い

31

40

5

ることが考えられる. パーサは入力された英文が正しいもので

96

78

10

あると想定しているため, 形容詞の語順誤りを含む英文に正し

9

26

111

SSA

3

Color

0

4

Origin045Material

0

0

0

例 1:

Total

Brown 1,984 102 0

ALL

Opinion

520

く品詞のタグを付けることは難しい. 入力データを英文全文にするには, この問題をまず解決しなければならない.

And their bride has to wear er, all in red ander the bridegroo er groom has to wear a long costumewith a red big flowers in front i aha and then they
get married and there’s erm band, ...
5. 2 検索クエリの考察
3. 4 節で述べた検索エンジンを用いた語順決定の 1 回目と 2回目を比較する. 二つの違いは, 検索クエリの 1 回目が「形容詞の列 + 名詞」, 2 回目が「形容詞列」である. 以後, 1 回目を名詞あり, 2 回目を名詞なしと呼ぶ. 図 3 に名詞ありと名詞なしを比較した結果を示す. データ全体を見ると名詞なしの方がミ
ス率は 9.31 ポイント低い. 名詞ありに比べ, 名詞がない分だけクエリが短くなり, フレーズ検索で見つかるページ数が増える.
その結果, 名詞ありよりミス率が低くなっている. また, 名詞ありより正解率が 1.73 ポイント, 不正解率は 7.59 ポイント高い.
正解率は上回っているが, 不正解率の差に比べ正解率の差は小さい. 以上より, ある程度のミス率が許容できて不正解率をなる
べく小さくしたい場合は, 検索クエリに名詞を加えた方が良い.
また, データセット別に結果を見ると Brown では名詞ありの方が正解率が良い結果となった. Brown のミス率は, 他のデー
タセットに比べると差が小さい. このことから, Brown のフレーズは他のデータセットよりウェブ上に多くあることが分かる. よってそのような場合には, 検索クエリに名詞を加えた方がより正確に語順を決定できる.

6 おわりに本稿では, 英語形容詞の語順決定システムを提案した. 提案
システムは, カテゴリ分けによる語順決定ルールと検索エンジンを用いて形容詞の語順を決定した.
実験では, 三つのデータセットを用いて提案システムの性能を評価した. 提案システムの正解率は 91.20% であった. 検索エンジンを用いる方法とのを比較した結果, 正解率を上回ることができた. また, Lapata らの手法より正解率が 6.75 ポイン
ト高いことを確認した.

文

献[1] Meerman, A.D. and Tamaoka, K. “Measuring the Eﬀects
of Intensive Instruction on the Rules of Adjective Order inEnglish Noun Phrases for Japanese EFL Students”, International journal of curriculum development and practice,Vol. 10, No. 1, pp. 1–12, 2008.
[2] Lapata, M. and Keller, F. “Web-based models for natural
language processing”, ACM Trans. Speech and Language
Processing, Vol. 2, No. 1, pp. 1–31, 2005.
[3] Shaw, J. and Hatzivassiloglou, V. “Ordering among premodifiers”, Proceedings of the 37th Annual Meeting of the
Association for Computational Linguistics on Computational Linguistics, pp. 135–143, 1999.
[4] Malouf, R. “The order of prenominal adjectives in natural language generation”, Proceedings of the 38th Annual
Meeting of the Association for Computational Linguistics.
pp. 85–92, 2000.
[5] Bogart, Z. “Learning Positional Probabilities: An Automatic System for Ordering Adjectives”.
[6] Mitchell, M. “Class-based ordering of prenominal modifiers”, Proceedings of the 12th European Workshop on Natural Language Generation, pp. 50–57, 2009.
[7] Dunlop, A. and Mitchell, M. and Roark, B. “Prenominal
modifier ordering via multiple sequence alignment”, Human
Language Technologies: The 2010 Annual Conference of theNorth American Chapter of the Association for Computational Linguistics, pp. 600–608, 2010.
[8] Liu, J. and Haghighi, A. “Ordering prenominal modifierswith a reranking approach”, Proceedings of the 49th Annual
Meeting of the Association for Computational Linguistics,
pp. 1109–1116, 2011.
[9] 林裕, “英語形容詞の配列順序 (2) 個人用コーパスを用いた決定
要因の推定”, 科学/人間, No. 40, pp. 71–85, 2011.
[10] 林裕, “英語形容詞の配列順序 (1) コーパス検索による調査”, 科学/人間, No. 34, pp. 89–100, 2005.
[11] Kemmerer, D. “Selective impairment of knowledge underlying prenominal adjective order: Evidence for the autonomy
of grammatical semantics”, Journal of Neurolinguistics, Vo.
13, No.1, pp. 57–82, 2000.
[12] Teodorescu, A. “Adjective ordering restrictions revisited”,
Proceedings of the 25th West Coast Conference on Formal
Linguistics, pp. 399–407, 2006.
[13] Rosato, E. “Adjective order in English: A semantic accountwith cross-linguistic applications”, 2013.

ӸᚺƋǓ

4.68

18.82

$0%

76.50

ӸᚺƳƠ

82.32

ӸᚺƋǓ

13.08

4.13 5.10

$TQYP

90.77

4.60

ӸᚺƳƠ

87.02

ӸᚺƋǓ

11.55

13.06

17.85

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69.09

1.43

ӸᚺƳƠ

75.62

18.43

81.79

ӸᚺƳƠ

83.52

5.50

12.70

#..

ӸᚺƋǓ

5.95

0%

10%

20%

30%

40%
ദᚐྙ

図3

50%
ɧദᚐྙ

60%
ȟǹྙ

検索エンジンを用いた方法の結果[14] Zielińska, D. “A Polish-English Contrastive Study of theOrder of Premodifying Adjectives: A Procedural Model Account”.
[15] Swan, M. 「Practical English Usage」, Oxford University
Press, 1995.
[16] Thomson, A. J. and Martinet, A. V. 「A Practical English
Grammar」, Oxford University Press, 1986.
[17] British Council,
http://learnenglish.britishcouncil.org/en/english-grammar/
adjectives/order-adjectives[18] 池田重三、加須屋弘司, 「英文用例事典 < 文法 >」, 日本図書ライブ, 1981.
[19] BNC Baby, http://www.natcorp.ox.ac.uk/[20] Brown Corpus, http://icame.uib.no/brown/bcm.html

70%

80%

13.09

3.39

90%

100%