言語処理学会 第24回年次大会 発表論文集 (2018年3月)

日本語呼びかけ・応答・挨拶・独言・間投表現レキシコンの性質と応用
田辺利文* 髙橋雅仁** 首藤公昭*****久留米工業大学 ***福岡大学名誉教授*tanabe@fukuoka-u.ac.jp **taka@kurume-it.ac.jp *** viggo_ksf@jcom.home.ne.jp*福岡大学工学部び，トピックで分割された 8 種のサブレキシコンで構成される．

1. はじめにJMWEL の全体，サブレキシコンや記載情報などの詳細は『油を売る』『赤の他人』『金魚のフン』などの，近年，構成[6][7][8][9]を参照されたい．

性に基づいて意味を扱うことが難しいイディオムや語の強い結合によって成り立つ決まり文句など特異性のある複数の単語からなる表現を複単語表現(Multi-Word Expression:MWE)と名

3. 日本語呼びかけ・応答・挨拶・独言・間投表現レキシコン

付け，機械処理の立場からその全体像を考察した Sag らの論文
[5]がきっかけとなり，自然言語処理における MWE の重要性が3.1.

レキシコンの記載情報広く認識されるようになった．著者の 1 人は，古くから新聞記

日本語呼びかけ・応答・挨拶・独言・間投表現レキシコンは，事，雑誌記事等から日本語の複単語表現の収集を行い，日本語JMWEL のトピックで分割されたサブレキシコンの 1 つで，基複単語表現レキシコン(以下，JMWEL: Japanese MWE

本的に JMWEL に収録された見出しのうち，呼びかけ，応答，Lexicon と呼ぶ)としてまとめ，広く研究用に公開している挨拶，独言，間投表現としての機能をもつ口語表現をまとめた[6][7][8][9]．

ものである．見出しには，例えば，『あーおもしろい』『今に見本論文では，JMWEL の現状を紹介するとともに，
『本当？』
，てろ』
『おととい来やがれ』『冗談じゃない』『すぐこれだ』『そ『参ったなあ』『今に見てろ』『おととい来やがれ』等の表現にうなんだよね』『そんなアホな』『なんということでしょう』『ほ発話者の感情情報が付与された，JMWEL のサブレキシコンのんとですかあ』『もう一度言ってみろ』『いやだ』などの多彩な

1 つである日本語呼びかけ・応答・挨拶・独言・間投表現レキシ

表現が現時点で約 1,100 件収録されている．

コンにスポットをあて，見出しに記載された感情情報をもとに日本語呼びかけ・応答・挨拶・独言・間投表現レキシコンのレキシコンの性質の一端を述べたのち，現時点での課題とこれ記載情報としては，一般的な JMWEL の記載情報には含まれてからの応用について紹介する．

いない，種別情報および意味用法がそれぞれの見出しに与えら

2. 日本語複単語表現レキシコン JMWELれているのが特徴である．次にそれぞれの詳細を述べる．
種別情報：Call(呼びかけ)，Res(応答)，Self(独言)，Lgh(笑い)，著者の 1 人は日本語複単語表現レキシコン(JMWEL:Grt(挨拶)，Fil(間投表現)，Sht(叫び)の 7 種のうちの 1 つ1．

Japanese MWE Lexicon)を古くから開発してきており，現時点

意味用法：<疑問>,<驚き>,<理解>,<感謝>,<肯定>,<否定・拒否では，見出し数は基本形で 10 万件を超え，一般の日本語処理用>,<納得・了解>,<同情>,<詫び・謝罪>,<合槌・単純応答>,<困惑

レキシコンとしても有効なレベルに達している[6][7][8][9]．

>,<不満>,<喜び・満足>,<共感>,<寂しさ>,<つらさ・痛さ・苦しJMWEL の見出しの採録基準としては基本的に次の 2 種の特さ>,<感動>,<鬱陶しさ>,<悲しさ>,<羨ましさ>,<面白さ>,<しく異性に着目している．1 つは，例えば，『油を売る』の意味が「油」，じり>,<怒り・不快>,<恨み>,<怖さ>,<依頼>,<応援> と極めて詳「を」，「売る」という要素語の通常の意味から導くことが難し細に設定された 27 種の感情情報(感情タグと呼ぶ)のそれぞれにいという性質(非構成性，イディオム性)，他の 1 つは，例えば，0(無い)から 9(きわめて強い)までの 10 レベルの強さを与えてい「こまねく」という動詞は『手をこまねく』以外にはほとんどる．
意味用法とは見出しに対応した 27 次元のベクトルである(以使われないというような性質(決まり文句性，要素語間の強共起降，これを感情ベクトルと呼ぶ)．

性)を言う．これらの性質のうち少なくとも 1 つを有するものをJMWEL の見出しとして採録している．採録に関しては，新聞感情タグの体系やレベルの設定も人手で設計していることなど記事，雑誌記事等をもとに内省に基づいているものの，これまも本レキシコンの特徴である．例えば，『本当かなあ』の意味用での研究で，(1) 収録表現は高頻度で文に現れるものが多く辞書法は，<疑問>が 4，<否定・拒否>が 1 のように設定されている2．

は相対的にコンパクトにまとまっていること，(2) ビッグデータにも現れない表現をも収録していること，などから収録方法が妥当であることが示されている[6][7][9]．JMWEL は，見出しの文法機能(相当品詞)で分割された 11 種のサブレキシコン，およ

1 同一の見出しで複数の種別情報をもつものも存在する．例えば，『こまったな』は Res(応答)と Self(独言)の 2 つの用法がある．また種別情報を，以降，カテゴリと呼ぶことにする．
2 レキシコン中での記載は，意味の強さが 0 の場合には空欄となっており，― 140 ―

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本レキシコンの感情ベクトルを自然言語処理システムに組み込

3.3.

感情タグ体系の設定

むことで，柔軟な対話処理，具体的には発話の強弱の調整や，日本語呼びかけ・応答・挨拶・独言・間投表現レキシコンで状況に応じた言い換えも可能になるなど，これまでに類をみな定義された 27 種の感情タグには，粒度が細かいことから似た意い，繊細な感情情報処理システムが実現できると考えられる．

味をもつ感情タグが存在しうることも容易に推測される．そこで本研究では，感情タグごとの相関係数を算出することを試み

3.2.

感情の強さた．本レキシコンでは感情タグは列ごとに記載されているため，見出しに与えられた感情ベクトルをもとに，本レキシコンの性質をうかがうことができる．感情ベクトルを構成するそれぞそれぞれの見出しにおける感情タグの値(0～9)を要素とする列ベクトルを用いる5．

れの感情タグには 0～9 と 10 レベルの数値が与えられているた

感情タグ間の相関係数を求めた結果，相関係数の絶対値が高め，感情ベクトルの絶対値(大きさ)が計算できる．絶対値が大きかったものから，<怒り・不快>と<不満>の間が 0.54，<納得・い見出しほど感情が「強い」ものと解釈できる．本レキシコン

了解>と<理解>の間が 0.50，<否定・拒否>と<怒り・不快>の間に採録されている見出しに対する感情ベクトルの大きさを算出

が 0.42，<合槌・単純>と<理解>の間が 0.42 と算出された6．相した結果，例えば，『なにっ』が 14.3，『だいじょうぶ』が 13.3，関係数の値が負のものの絶対値の最大値をとったものは<疑問>『おもてにでろ』が 12.7，『おぼえていろ』が 10.7，『おとといと<共感>の間の－0.16 であった．そこで具体的に見てみると，

きやがれ』が 9.9，また，『こまっちゃう』は 14.0 となった．こ

感情タグ<怒り・不快>と<不満>にかかわる表現として，『じょの結果から，おおむね強い感情をもつ見出しにはベクトルの絶うだんじゃないよ』では，<怒り・不快>の値は 6，<不満>は 8対値が高くなるように値が設定されていると考えることができであり，『じょうだんをいうな』では，<怒り・不快>の値は 5，る．

<不満>は 0 であった．このように，若干の依存関係はあるもの同様に，カテゴリごとについても感情ベクトルの絶対値を計算する．表 1 に，それぞれのカテゴリに対して，そのカテゴリの，具体的な見出し例から，細分化された感情タグを設定することには特に問題はないと考えることができる7．に属する見出し数，感情の強さの平均，感情の強さの分散3，最3.4.

小値，最大値，最大値を取った見出しの例を示す．

言い換えの可能性

表 1 から，感情の強さの平均は，Res(応答)に属するものが高日本語呼びかけ・応答・挨拶・独言・間投表現レキシコンをく，それに Self(独言)と Sht(叫び)が続き，Fil(間投表現)や Grt(挨用いた応用の１つとして言い換えが挙げられる．見出しに対応拶)が低いという結果となった．Grt の強さが低いのは，一部をした感情ベクトルを用いて，2 つの見出し間のコサイン類似度を除いて，感情があまりこもっておらず，感情伝達の上では挨拶計算することが可能である．コサイン類似度が 1 に近い場合にという行為が形骸化していると考えられる．また，Self(独言)は，は，それらの見出し同士は意味的に似ているものと解釈できる

例えば『こまっちゃう』は Self の強さの最大値である 14.04 を可能性がある．今回，コサイン類似度の算出結果が 1 になる見取っているなど，強い感情をもつものが観察された．しかし『こ出しのペアが複数存在することが確認された．このようなペアまっちゃう』は機能的には独言であるため，感情は強いものの，を使うことで工学的な応用が可能となりえる．

その感情を自分自身で消化しようとしていると捉えることもで

例えば，カテゴリが Self(独言)である『うれしいなー』と Res(応きる4．Call(呼びかけ)は，強さの平均はあまり高くないものの，答)である『よかったです』は，類似度が 1 になったペアの 1 つ強さの分散が大きいことが分かった．Call に属する見出しで強であり言い換えが可能である．このようなポジティブな意味をかったものとしては『だいじょうぶ』が 13.3，『おもてにでろ』

含むペアの場合には，独言ではなく，相手への応答という形式

が 12.7，『おぼえていろ』が 10.7，『おとといきやがれ』が 9.9に言い換えて，ポジティブな気持ちをダイレクトに相手に伝えと観察されたが，その反面，感情の強さが 0 である見出し(後述ることが考えられる．

する)も少なくないことが観察された．さらにすべてのカテゴリにおいて，感情の強さの最小値はいずれも 0 であることが観察された．

5 この列ベクトルの要素数はレキシコンの見出し数となる．
6 相関係数を r とすると，r は－1 から 1 の間の値をとり，一般的には，空欄でない場合には 1～9 までの整数の数値が記述されている．また，見出しと種別情報が同一でも，複数の意味用法をもつものも存在する．例
えば『そうですか』の種別情報が Res(応答)になるものは意味用法が 2 つ存在し，1 つは，<疑問>が 7，<否定・拒否>が 2 であり，もう 1 つは，<理解>が 2，<納得・了解>が 2，<合槌・単純>が 5 である．
3 ここでの分散は標本分散を用いている．
4 『こまっちゃう』は，Res(応答)の種別情報をもつものも別見出しとして収録されている．

0.7≦|r|≦1 の場合にはかなり強い相関があり，0.4≦|r|≦0.7 の場合にはやや相関があり，0.2≦|r|≦0.4 の場合には弱い相関があり，0≦|r|≦0.2 の場合にはほとんど相関はない，と言われている．
7 『じょうだんをいうな』と『じょうだんをいえ』は，共に<怒り・不快>と<不満>の値がそれぞれ 5，0 になっている．これらの表現は同じ意味として使われることから感情ベクトルも同一になっている．この場合，単語単位で意味を認識，合成しようとすると否定表現の有無により，表現同士が同じ意味であることの認識がしにくくなってしまうため，表現の意味の認識には，単語単位ではなく MWE を単位とみなす考え方が重要であることを示唆している．

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カテゴリ

表現数

強さの平均強さの分散最小値

最大値

最大値を取った見出しの例

Call(呼びかけ)

108

4.28

20.01

013.30

だいじょうぶRes(応答)

505

7.24

5.87

014.35

なにっSelf(独言)

224

5.76

10.58

014.04

こまっちゃうLgh(笑い)

19

3.30

5.76

06.40

うふふ

Grt(挨拶)

136

1.69

7.39

08

ごめんなさいFil(間投表現)

11

1.45

5.70

06

なんといいますかー

Sht(叫び)

42

5.73

13.26

012.25やったー

表 1 カテゴリごとの，感情の強さに関するデータ
それとは逆に，ネガティブな意味を含む表現の場合でも類似

現レキシコンは電子化されており，見出し約 1,100，感情タグが度が 1 になるペアがあり，言い換えが可能なものとして具体的

27 種類，感情の強さを 10 レベルで設けているため，詳細であには Res(応答)である『じょうだんも休み休み言え』と Self(独言)りながら計算機で利用しやすいという特徴をもつ．

『いやだなあ』が観察されたが，このようなネガティブケースである場合には，応答という形式を用いずに代わりに独言の形式を用い，間接的に，それとなく気持ちを伝えるような発話をするということが考えられる．

5. おわりに
本論文では，日本語の複単語表現を収録した JMWEL に触れるとともに，そのサブレキシコンの 1 つである日本語呼びかけ・その一方，類似度が 1 になるペアであっても言い換えが可能応答・挨拶・独言・間投表現レキシコンを紹介した．本レキシであるとは限らない．Call(呼びかけ)である『これはなに』は<コンは，従来の感情分類体系には見られない，人手で設計した疑問>が 8 で，Res(応答)である『さあね』は<疑問>が 4 である

詳細な感情タグとレベル設定が大きな特徴である計算機用レキ

ためこれらのペアは類似度が 1 になるが，意味的に正しく言いシコンである．

換えることは出来ない．感情ベクトルは疎であるものが多いこ今後の課題としては，まずは感情表現辞典やラッセルの円環ともあり，このように言い換えできないペアが多数散見されてモデルに挙げられるような既存の感情分類との対応関係の整理いる．また，コサイン類似度は，感情ベクトルの方向がどれだが考えられる．対応関係が階層的に表現できれば都合がよい．

け一致しているかの指標であり，感情の強さ(感情ベクトルの大次に，感情の強さの粒度の妥当性の評価が必要となる．それきさ)には無関係である．そこで，コサイン類似度が 1 である表

ぞれの感情タグには 10 レベルで感情の強さを表記しているが，現で言い換えできるペアに対して，それらの見出しの感情の強例えば，10 レベルの数値を，0～4(小)，5～9(大)の 2 レベルに分さも考慮できれば，相手に対して，意味は変えないまま感情のけたのち，感情タグの粒度が異なることでの違いを評価するこ

強さを変化させるようなより高度な言い換えも可能となる．とが考えられる．

4. 関連研究

ベクトルが対応していることから，例えば，表現 e の感情ベク

次はベクトル演算の可能性を示すことである．見出しに感情
感情分類の体系は研究者によって大きく異なる．日本語におトルを V(e)とすると，表現α，βに対して，V(α) + V(β) = V(γ)いて，表現と感情との対応関係が示されているものとして感情となる表現γが存在すれば，表現αとβを含む文に対して，α表現辞典[2]がある．感情表現辞典は，<喜>,<怒>,<哀>,<怖>,<とβの代わりにγで言い換えられるか等を調査する．

恥>,<好>,<厭>,<昂>,<安>,<驚>の10種類の感情を表した意味タ

本論文で提案した 27 種の感情は，日本語呼びかけ・応答・挨グ(感情タグ)を定義し，感情を持つ表現(複単語表現を含む)がど拶・独言・間投表現レキシコンの見出しにのみ存在するものでの感情タグをもつかの対応関係が示されている．また，ラッセはなく，一般的な単語や MWE にも含まれる．MWE に含まれルの円環モデル[4]は，「すべての感情は，快(pleasure)－不快る感情タグとしては，例えば，動詞性複単語表現『手に余る』(unpleasure)，覚醒(arousing)－眠気(sleepy) を 2 軸とする平面には<鬱陶しさ>，『目に余る』には<怒り・不快>，『手を結ぶ』に円環上に並んで存在する」というもので，すべての感情は 2には<納得・了解>などが，また動詞性以外の複単語表現，例え次元ベクトルとして表現できることを示しており，28 種類の感ば『火の車』には<つらさ・痛さ・苦しさ>，『荷が重い』には<情が円環状にどのように配置されるかが示されている．感情情

困惑>，『願ったり叶ったり』には<喜び・満足>などが考えられ報が 2 次元ベクトルで表現されることから計算機での取り扱いる．このように感情情報を含む MWE は少なくなく，JMWELには適切であるが，表現と感情との対応関係は明確に示されてに登録されている見出しに対して27種類の感情タグによる感情おらずモデルの提案に留まっている．

ベクトルを与えることができれば，より柔軟な感情情報処理が本研究で用いる日本語呼びかけ・応答・挨拶・独言・間投表可能になるだろう．

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その一方で，本レキシコンでの感情タグは 27 種類に設定され人特性がマッピングされる，というものであり，ラッセルの円ているが，感情の粒度は 27 種類で良いのかという問題がある．

環モデルと同様に低次元のベクトルで表現可能である．対話の本レキシコンに収録されている表現の感情ベクトルの大きさが状態は固定的ではなく，対話が進むにつれて対人特性が円環上0 である見出しは少なくなく，そのような見出しとしては，Callで変化することを仮定した上で，27 次元の感情ベクトルが円環の『いってきます』『いってらっしゃい』『こらーっ』『すみませ

上のどの位置に対応するかが分かれば，発話をモデルに組み込んが』，Fil の『うーん』，Grt の『おつかれさまです』『こんにちむことも可能であると考えている．

は』『じゃあね』，Lgh の『おほほ』『がっはっは』，Res の『お対話システムへの組み込みの延長線上にあるのが，対話ロボそれいりました』『そいつはありがたい』『まいったか』，Self のットへの実装である．現在，1 人暮らしの高齢者向けに，会話が『おー』『さーてね』『そうねえ』『しめたっ』，Sht である『おっできるペットロボットのニーズなどが高まってきているが，感とっと』『えいやっ』があるようである．このような表現は意味情情報つきの会話・口語表現を収集した言語資源が十分に整備がないものと考えて，文の解析処理中に除去することも考えらされていないことから，現状では，高齢者とペットロボットなれるが，このような表現にも何らかの意味があると考えると，どで潤滑に会話のやりとりを実現するのは難しいと考えてお既存のどれかの感情タグが示すわずかな意味が入っているか，り，本論文で紹介した日本語の呼びかけ・応答・挨拶・独言・または既存の感情タグには存在していない感情タグが必要にな間投表現レキシコンを用いることで，繊細な感情認識にも耐える，などが考えられる．感情タグの種類は研究者ごとにまちまうるような対話ロボットシステムの構築も目指している．

ちであり，粒度の細かいものとしては，感情表現辞典のあとがきによれば，「表現を素材として見た感情の諸相は「慶・喜・謝・幸・誇・楽・明・爽・快・温・浮・恍・躍・弾・笑・怒・憤・屹・不愉快・煮・癇・不機嫌・悲・淋・怖・恥・辱・好・厭・

参考文献[1] 橋 本 泰 央 , 小 塩 真 司 : 対 人 円 環 モ デ ル に 基 づ い た
IPIP-IPC-J の作成. 心理学研研究. 87, pp.395-404. (2016).

嫌・憎・悔・妬・惑・鬱・悄・苦・焦・苛・緊・昂・動・安・[2] 中村明: 感情表現辞典. 東京堂出版. (1993).

驚・衝・呆」という四六種ほどの広がりが観察される」とある．

[3] 大渕憲一，堀毛一也: パーソナリティと対人行動. 誠信書房.

つまり 27 種類の感情タグであっても多いとは断言できない．本(1996).

論中でも述べたが，類似度が 1 になるペアであっても言い換え[4] J.A.Russell: A circumplex model of affect. Journal ofが可能でないケース，例えば Call(呼びかけ)である『これはなに』

Personality and Social Psychology, Vol.36, pp.1161-1178,

は<疑問>が 8 で，Res(応答)である『さあね』は<疑問>が 4 の場(1980).

合などがあるため，言い換えできる条件として，新たな感情タ[5] Ivan. A. Sag et al.: Multiword Expressions: A Pain in theグを追加することなどして新規に感情ベクトルを定義した上でNeck for NLP. Proceedings of the 3rd International

類似度が 1 にならないようにすることなどが考えられる．

Conference on Computational Linguistics and Intelligent

さて，構想中ではあるが，上に列挙した感情ベクトルの大きText Processing, Volume 2276, pp 1-15. (2002).

さが 0 になる見出しとして，例えば，『こらーっ』『おほほ』『が[6] Kosho Shudo, Akira Kurahone, and Toshifumi Tanabe: Aっはっは』『さーてね』『おっとっと』には本レキシコンでは定Comprehensive Dictionary of Multiword Expressions,義されていない，<おかしさ> を意味する感情タグが潜んでいる

Proceedings of the 49th Annual Meeting of the ACL,

ように見受けられる．他にも，主観的ではあるが『おととい来やがれ』『なんということでしょう』『カンラカラカラ』『えらいこっちゃ』
『およよ』
『うえー』
『おっとどっこい』などにも潜ん

pp.169-177, (2011).
[7] 首藤公昭, 田辺利文: 日本語の複単語表現辞書：JDMWE,
自然言語処理, Vol.17, No. 5, pp.51-74. (2010).

でいると考えている．このタイプの感情タグは主観的な側面が[8] 髙橋雅仁, 田辺利文, 首藤公昭: 日本語複単語表現レキシコ

強いだけでなく発話状況にも依存するため感情タグの付与や値ン(JMWEL)の概要－動詞性複単語表現を中心として－,言語の設計は困難を極めることが予想されるが， 著者の知る限り<処理学会第 24 回年次大会. (2018).

おかしさ>を感情タグとして定義しているものはなく，適切に実[9] Toshifumi Tanabe, Masahito Takahashi, and Kosho

現できれば予想だにしないような斬新なシステムが登場するか

Shudo: A lexicon of multiword expressions for linguisticallyもしれない．このように，表現の意味を再考しつつ感情の粒度

precise,についても再検討する必要もある．

Computer Speech and Language, 28-6, pp.1317-1339.

応用としては，対話システムへの組み込みが考えられる．対wide-coverage natural language

processing.

Elsevier. (2014).

話システムへの組み込みには，対人関係のモデルも組み込むこ[10] Wiggins, J. S., Trapnell, P., and Phillips, N: Psychometricとを考えており，ラッセルの円環モデルと類似したモデルとし

and geometric characteristics of the Revised Interpersonalて対人円環モデルがある[1][3][10]．対人円環モデルの考え方は，

Adjective Scales (IAS-R). Multivariate Behavioral Research,

温和－冷淡(親密性)，支配－服従(支配性) を 2 軸とする平面に対

23, pp.517–530. (1988).

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