# 発話テキストへのキャラクタ性付与のための音変化表現の分類
## 宮崎 千明 $\dagger \cdot$ 佐藤 理史 $\dagger$

「こりゃひでえ」(元の形：「これはひどい」）のような音変化表現は, 対話エージェントの発話や小説のセリフの自動生成において, 話者であるキャラクタを特徴付けるための強力な手段となると考えられる。音変化表現を発話のキャラクタ付けに利用するために, 本研究では, (i)キャラクタの発話に現れる音変化表現を収集し, (ii)それらを基に,音変化表現を人為的に発生させるための知識を整理した。具体的には, 収集した音変化表現を現象と生起環境の観点で分類し， 137 種類のパターンとして整理した。そして, これらのパターンが小説やコミックで用いられる音変化表現の $80 \%$ 以上をカバーすることを確認した. さらに, (iii) 音変化表現がキャラクタらしさを特徴付ける手段になるという仮説を検証するために，小説やコミックにおける発話文の話者（キャラクタ）を推定する実験を行い, 音変化表現のパターンの情報を利用することで, 推定性能が向上するキャラクタが存在することを確認した。

キーワード：音変化，キャラクタ，発話テキスト

## Classification of Phonological Changes Reflected in Text: Toward a Characterization of Written Utterances

\author{
Chiaki Miyazaki ${ }^{\dagger}$ and Satoshi Sato ${ }^{\dagger}$
}

\begin{abstract}
Phonological changes reflected in text can be powerful in characterizing utterances of dialogue agents or characters' lines in narratives. To use phonological changes to automatically characterize utterances, (i) we collected phonologically changed expressions from characters' written utterances and (ii) formalized the knowledge required to generate phonologically changed expressions. In particular, we categorized the expressions into 137 patterns by analyzing them from the points of the phenomena concerned and the environments of the occurrences. We experimentally confirmed that the patterns cover more than $80 \%$ of the phonologically changed expressions used in novels and comics. Furthermore, (iii) to investigate whether phonological change patterns can be effective in characterization, we conducted an experiment that estimated speakers (characters) of the utterances and confirmed that the information on phonological changes improved the performance of speaker estimation for several characters.
\end{abstract}

Key Words: Phonological Changes, Characters, Written Utterances


## 1 はじめに

登場人物（キャラクタ）は小説, コミック, アニメ, ドラマ, 映画などの物語世界における重要な構成要素の一つであり，ライトノベルのように「キャラクタ中心の物語」(メイナード 2012) すら存在する。近年は，ユーザの命令に従ってタスクを実行したり，会話をしたりする対話エージェントにおいても，エージェントのキャラクタが重視されるようになり，マイクロソフトの「りんな」1 をはじめとして，特定のキャラクタを冠した対話エージェントが数多く作られている ${ }^{2,3,4,5}$.

物語でも対話エージェントでも，それぞれのキャラクタの発話には，それぞれのキャラクタらしさが表れる．特定の人物像（キャラクタ）と結びついた話し方の類型は役割語 (金水 2011a) と呼ばれ, 「老人語」「幼児語」「お嬢様言葉」など, どのようなキャラクタがどのような表現を使うのか,文法的な特徴はあるか $($ 金水 $2011 b)$ などについて, 様々な研究が行われてきた.

我々が目指しているのは，キャラクタらしさを表す言語的特徴をうまく捉えて，その特徴を備えた発話テキストを自動生成する仕組みを実現すること，そして，その仕組みを対話エージェントの発話の自動生成や，小説の自動生成 (佐藤 2015) に適用することである，我々はこれまで，文末表現をはじめとする機能語の語彙選択に着目し，例えば，「これはひどいな」という発話を「これはひどいわね」のように変換する手法 (Miyazaki, Hirano, Higashinaka, Makino, and Matsuo 2015; 宮崎, 平野, 東中, 牧野, 松尾, 佐藤 2016) を提案してきた. しかしながら, 機能語の語彙選択による表現力には限界がある。具体的な課題としては, 性別や年代といった大まかなキャラクタらしさを表現することはできても，それ以上に細かなキャラクタらしさを表現することが難しい点が挙げられる．例えば，「これはひどいな」の文末表現「な」を「や」に置き換えて「これはひどいや」とすると，「どちらかというと男性らしい」「それほど高齢ではなさそう」という程度のキャラクタらしさは表現できても，これに加えて「もう少し粗野な感じにしたい」といった細かな調整は難しい. そこで，キャラクタらしさの表現力を高める方策として新たに着目したのが，「こりゃひでえや」 （元の形：「これはひどいや」）のような，発話テキストに文字として現れる音変化である．音変化を任意の発話テキストに対して人為的に施す仕組みを作れば，これを利用してキャラクタらしさの表現力を高めることができると考えられる。この仕組み作りに向け, 本研究では, テキストに文字として現れる音変化を音変化表現と名付け，日本語のキャラクタの発話に現れる音変化表現にどのような種類が存在するのかを調査する。具体的には，音変化表現と呼ぶべき事例を収集し，どのような環境下でどのような音変化が起きるかを示すパターンとして整理する。

音変化表現のパターンを分類する目的は 2 つある．1つ目は，音変化表現の生成のためである.
^{1}$ https://www.rinna.jp/

2 https://www.nttdocomo.co.jp/service/shabette_concier/shabette_chara/

3 http://line.froma.com/

${ }^{4}$ http://mezamane.com/

 }^{5}$ https://narikiri-qa.jp/oreimo-ayase/login.html

具体的には，どのような環境下でどのような音変化が起きるかを示すパターンを作成すれば，「ひどい」から「ひでえ」や「ひどーい」を生成するなど，音変化のない表現から音変化のある表現を人為的に生成することができると考えている。人為的に生成された音変化表現は，形態素解析用の辞書に登録して利用するなどの用途も考えられる．2つ目は，発話テキストに表れるキャラクタらしさの分析，および，発話テキストへのキャラクタらしさの付与のためである。一口に音変化表現と言っても，「ひでえ」と「ひどーい」とでは，その言葉を発する人物として想像されるキャラク夕が大きく違ってくる．音変化表現をパターンとして分類することは，この違いを捉えるうえで非常に意味がある．小説やコミックの発話テキストの分析においては，発話に現れる音変化表現のパターンを調べることで個々のキャラクタの特徵を捉えることができ，対話エージェントの発話や小説のセリフの自動生成においては，特定のパターンの音変化表現を使用することで，生成する発話やセリフにキャラクタらしさを付与できるようになると考えている.

音変化は従来より音声学や音韻論の観点から分析されており, 『現代言語学入門 2 日本語の音声』 (窪薗 1999) で取り上げられているように，「早う」のようなウ音便が子音+母音の連続から子音が消えて母音が残る現象 (e.g., haya $+\mathrm{ku} \rightarrow$ hayau $\rightarrow$ hayoo) であること (p. 40)，幼坚が「何ですか」 を「何でちゅか」と言うのは発音器官が未発達なためにサ行の子音を破擦音の $[\mathrm{t}]$ で代用する現象であること (p. 44),「すごい」と「すげえ」のような丁寧な発音とぞんざいな発音の間に見られる音変化は母音融合とそれに伴う代償延長で構成される現象であること (pp. 182-183),「書いておこう」が「書いとこう」に変化するのは母音で始まる音節を避けようとする現象であること (p. 218),「めえ (目)」のように近畿方言の 1 モーラ語が 2 モーラの長さに発音されるのは 1 モーラの長さの語を避けようとする制約による現象であること (p. 224) など，様々な現象について既に知られている.これに対し, 本研究で行いたいのはテキスト処理の観点からの分析であり, テキストに文字として現れる音変化をテキスト処理で利用しやすい知識として整理するのが本研究の目的である.

本研究では, 音変化表現のパターンを提案するとともに, 小説やコミックのキャラクタの発話を対象とした検証実験を通して，本研究で提案するパターンの網羅性を確認する。さらに，発話文の話者（キャラクタ）を推定する実験を通して，音変化表現のパターンが，発話のキャラクタらしさを特徴付けるための有効な手段となることを示す.

## 2 関連研究

話者に応じた発話生成の研究としては, 例えば, 話者の性格 (Mairesse and Walker 2007) や印象 (沈, 菊池, 太田, 三田村 2012), 年齢・性別などの人物属性 (Miyazaki et al. 2015), 特定の話者および聴者との関係性 (Li, Galley, Brockett, Spithourakis, Gao, and Dolan 2016) に応じた発話の生成が行われてきた。これらの研究では, 話者らしさを表現するための特徴として, 様々な語彙的・統語的・意味的・語用論的な特徴, および, 抽象化された意味的な特徵（単語埋め込み表現）

が利用されている．本研究で扱う音変化表現も，話者らしさを表現するための特徵の一つとなると考えられる。

日本語の音変化について調査・整理した文献に，「日本語話し言葉コーパスの構築法」の第 2 章 (小磯，西川，間淵 2006) や，「研究社日本語口語表現辞典」の付録 (山根，佐藤，松岡，奥村 2013) がある．前者では，話し言葉コーパスの音声を書き起こすうえで問題となる，様々な音変化の具体例が列挙・整理されている，後者では，日本語の学習者が利用することを想定して，日常の会話によく現れる音変化が列挙されている。いずれの文献も，キャラクタの発話で用いられる可能性のある音変化表現を把握するための重要な資料である。しかしながら，キャラクタの発話を対象として調査・整理されたものではないので，そこで挙げられている音変化が，キャラクタの発話に現れる音変化をどの程度カバーしているのかは明らかでない。

日本語の音変化を工学的に処理する研究としては, 既知の語に対して長音記号や小書き文字が挿入されるなどしてできた非標準的な表記に対する形態素解析 (笹野, 黒橋, 奥村 2014; 斉藤, 貞光,浅野，松尾 2017) があり，例えば，「冷たーーーい」や「冷たあああい」(笹野他 2014),「うっつらうっつら」や「だいちゅき」(斉藤他 2017) といった表記を形態素として正しく解析するための方法が提案されている，斉藤ら (斉藤他 2017) は, 非標準的な表記（崩れ表記）と標準的な表記（正規表記）をぺアにしたアノテーションデータを用いて，表記の崩れ方に関する多様なパ夕ーンを自動抽出する方法を提案している。これに対し，本研究のように人手でパターンを作成する枠組みで多様性を追求するのは難しい。しかしながら，キャラクタの発話において頻繁に観察される音変化表現にはそれほど多くのバリエーションはなく，人手でも主要なパターンは列挙できると考えられる. 本研究では, 日本語のキャラクタの発話で観察される音変化表現のパターンを, ある程度の網羅性を持った知識として子予め整理しておくことで，アノテーションデータを用意しなくても，キャラクタの発話を対象とした音変化表現の分析や生成が可能となる状態を目指す.

## 3 音変化表現の種類に関する分析

日本語のキャラクタの発話テキストに現れる音変化表現にどのような種類が存在するのかを把握するために，小説やコミックに登場するキャラクタなどの発話，および，日本語の口語表現に関する文献 (小磯他 2006; 山根他 2013) を参照し，音変化が起きている表現（音変化表現）と考えられるものを手作業で収集した。本研究では，音変化表現をおおよそ次のようなものと捉える。

## 音変化表現

元の形から一部の音が変化して派生したと思われる表現.

ここで, 元の形とは, 小型の国語辞書の見出し語として採用されているような, 現代の日本語話者の間で広く定着した表現を想定する。
音の違いを捉える観点には，音素・モーラ・アクセント・イントネーションなどがあり，どの範囲での変化を音変化とみなすかを厳密に定義することは難しい. そのため, 本研究では, 原則としてかな表記に基づいて音の変化を捉える。すなわち，「元の形とかな表記が異なる場合，音が変化した」と捉える。ただし，以下の例外がある。

例外 a ひらがなとカタカナは同一視する。

例外 $\mathbf{b}$ 母音を表す小書き文字（あ・い・う・え・お）は，通常の文字（あ・い・う・え・お）と同一視する。

例外 $\mathbf{c}$ 長音記号は，直前のかな文字（漢字の場合はその読み）の母音部分を表すかな（あ・い・ う・え・お，のいずれか）と同一視する。

例外 $\mathbf{d}$ 工段の長音を表す「い」と「え」は同一視する.

例外 e 才段の長音を表す「う」と「お」は同一視する。

以下に，上記の方針に沿った音変化表現の判定の具体例を示す.
- 「ひでえ」は元の形「ひどい」の音変化表現とみなす.

-「ひどーい」は元の形「ひどい」の音変化表現とみなす.
- 「ヒドイ」は, 国語辞典の見出し語で一般的に用いられる「ひどい」とかな表記が異なるが，例外 aにより，音変化表現とはみなさない.

-「ひどい」は, 国語辞典の見出し語で一般的に用いられる「ひどい」とかな表記が異なるが，例外 $\mathrm{b} により ，$ 音変化表現とはみなさない.
- 「おーきい」は, 国語辞典の見出し語で一般的に用いられる「おおきい」とかな表記が異なるが，例外 cにより，音変化表現とはみなさない。「おーきー」もこれに同じ.
- 「せんせえ」は, 国語辞典の見出し語で一般的に用いられる「せんせい」とかな表記が異なるが，例外 $\mathrm{d} により ，$ 音変化表現とはみなさない，「せんせー」もこれに同じ.
- 「がっこお」は, 国語辞典の見出し語で一般的に用いられる「がっこう」とかな表記が異なるが，例外 eにより，音変化表現とはみなさない．「がっこー」もこれに同じ．

・「ぼうっと」の元の形として「ぼうと」あるいは「ぼっと」が考えられるが，これらの語は現代の日本語話者にとってやや稀だ感じられる表現なので, 「ぼうっと」は音変化表現とはみなさない.「ぼーっと」,「ぼおっと」もこれに同じ.

-「だって」と「でも」は互いに派生関係にないと思われるので, 一方を他方の音変化表現であるとはみなさない.
- 「なんか」と「など」も互いに派生関係にないと思われるので, 一方を他方の音変化表現であるとはみなさない.

なお本研究では,「だって」と「でも」や「なんか」と「など」のような, 派生関係にないと思われ

る語同士の交替は，似たような意味を持つ語の集合から一つを選択する問題（以降，語彙選択）であると捉える。

次に, 収集した音変化表現のそれぞれを現象と生起環境の観点から分析し, 共通性のある表現同士を一つのパターンとしてまとめ上げた。本研究では，現象という用語によって「長音挿入」や「撥音化」のように「音がどのように変化したか」を指す。生起環境という用語は音変化が起きている環境のことを指す。それがどのような環境であるかは，音変化が起きている語およびその前後に位置する語の品詞・活用形・活用型・語形，文における位置などに基づいて分析した。また，パター ンとは現象と生起環境の組み合わせのことを指す。なお本稿では，語の境界や品詞・活用形・活用型にかかわる用語は，基本的には「益岡・田窪文法」(益岡，田窪 1992)に従う．ただし，文字単位での扱いやすさを考え，子音動詞の語幹・語尾の境界を変更した（例えば，本来なら「書く」の基本形語幹は「kak」，語尾は「u」であるが，語幹を「書」，語尾を「く」とする)，加えて，動詞の未然形を設けた。

## 3.1 パターンの作成

音変化表現のパターンの作成においては，まず，収集した音変化表現を現象の観点から分析し，下記の 11 種類に分類した。

（1）長音挿入任意の短母音が長母音に交替すること. 表記上は, 長音記号や小書き文字の挿入として現れる (e.g.,「嫌だ」 $\rightarrow$ 「嫌だニ」).

（5）母音交替（連続する）任意の母音が（連続する）別の母音に交替すること（e.g.,「おそい」 $\rightarrow$ 「おせえ」).

（6）子音交替（連続する）任意の子音が（連続する）別の子音に交替すること（e.g.，「ばっちり」 $\rightarrow$ 「ばっちしし).

(9) ウ音便化動詞やイ形容詞の活用語尾の先頭が「う」に交替すること。また, それに伴う語幹

(10) 縮約任意の音の系列が, 部分的な音素の脱落や交替を伴って, より短い系列へと形を変え

(11) その他上記 (1) (10) 以外の, 任意の音同士が交替すること（1 対複数, 複数対複数の交替も可).

なお本稿では，かな表記における 1 文字を指して音と呼ぶ（音の変化の捉え方は 3 節冒頭を参照のこと)，母音，子音と言う場合には，かな表記における 1 文字ではなく音素を指す。また，音が脱落した箇所は記号 $\phi$ によって明示する.

次に， 11 種類の現象を生起環境の観点から細分化することにより，全部で 137 種類のパターンを作成した。全 137 種類のパターンを，付録の表 12 に示す。各パターンは，現象の観点から見た 11 種類の分類（大分類）の配下に作成されている。例えば，長音挿入 (L1) の配下には，「嫌だー」 のように文末に長音が挿入されるパターン $(\mathrm{P} 1)$ や，「ばんざーい」「あたたかーい」のように，文末にあるイ形容詞型の活用語の基本形・子音動詞ラ行イ形の活用語の命令形・感動詞において，末尾の「い」「し」「ん」の前に長音が挿入されるパターン $(\mathrm{P} 2)$, 文末に位置する「です」の語中に長音が挿入されて「でーす」となるパターン $(\mathrm{P} 3)$ などを設けた. これらの例から分かるように，パターンの中には， P1 や P2のように，多くの語が該当するパターン（生産性のあるパターン）もあれば，P3のように，特定の語しか該当しないパターンもある。この違いを示すために，表 12 において，生産性のあるパターンには “*”を付与した。また，生起環境に何らかの共通点があるパター ン同士をまとめ上げるための中分類も用意した。例えば，P2 と P3 とは，ともに文末に位置する語の語中で起こる点において共通しているため, 文末の語中における長音挿入 (M2) という中分類でまとめ上げてある，中分類を用意したのは，音変化を生成する際の使いやすさを念頭に置いて細かく分類されたパターンを，説明のしやすい粒度でまとめて扱うためである.

## 3.2 パターンの概要

本節では， 3.1 節で作成した音変化表現のパターンの概要について述べる，具体的には，音変化の現象（大分類）ごとに，どのようなパターンを設けたかについて，事例を交えて説明する．説明の中で，キャラクタの発話における各パターンの出現頻度に言及することがあるが，具体的な頻度を確認したい場合は，後に 4.3 節で提示する図 3 を参照されたい.

## 3.2.1 長音挿入 (L1)

長音挿入は，文末への長音挿入 (M1), 文末の語中における長音挿入 (M2), および，その他の長音挿入 (M3) という中分類に区分した，長音挿入の中で特に多く観察されるのは，「嫌だー」（元の形：「嫌だ」）のような文末への長音挿入（M1；P1 と同義）である.「あたたかーい」（元の形：「あたたかい」）や「でーす」（元の形：「です」）のような，文末にある語の語中（語末以外の位置）における長音挿入 (M2；P2-P4) が利用される頻度はそれほど高くないが，発話において「あたたかいなー」や「ですよー」のような M1を使うか「あたたかーい」や「でーす」のような M2を使うかで，話者がどのような人物であるかに対する印象が違ってくると思われる．

その他の長音插入 (M3) として, 文末以外の環境にも現れうるパターン (P5-P8) を用意した. 例えば,「ずーっと」(元の形：「ずっと」）や「ちゃーんと」（元の形：「ちゃんと」）のように，副詞の
語末の「っと」「んと」の前に長音が挿入されるパターン (P5) がある.

なお，ここで言う長音は，「一」だけでなく「〜」や，ひらがな・カタカナの小書き文字などを含む。また，文末にある語とは，発話文の末尾にある語だけでなく，引用や伝聞を表す助詞「と」「って」や「。」「、」「!」などの句読記号の前にある語も含む.

## 3.2.2 促音挿入 $(\mathrm{L 2)$}

促音挿入は，文末への促音挿入 (M4)，イ形容詞・ナ形容詞型の活用語と副詞における促音挿入 (M5)，および，その他の促音挿入 (M6) という中分類に区分した. 促音挿入の中で最も多く観察されるパターンは，「走るっ」のように，文末に「っ」が挿入されるパターン (P9) である．P9 以外のパターンがキャラクタの発話において利用される頻度はそれほど高くないが，「すっごい」(元の形：「すごい」）のように，イ形容詞・ナ形容詞型の活用語や副詞の語頭から二拍目のカ・サ・夕・ パ・ガ・ザ・ダ・バ・ハ行音の前に「っ」が挿入されるパターン $(\mathrm{P} 10)$ や，「あたたかくって」(元の形：「あたたかくて」）のように，イ形容詞のテ形の「て（ちゃ $)$ の前に「っ」が挿入されるパターン (P12),「っという」(元の形：「という」）のように，助詞「と」の語頭に「っ」が插入されるパターン $(\mathrm{P} 13)$ はしばしば観察される.

なお，P10 および P11（語頭から二拍目・三拍目への促音挿入）の生起環境は，日本語の促音は母音の後のカ・サ・タ・パ行音の前で起こり，外来語や方言の場合は例外的にガ・ザ・ダ・バ行音およびハ行音の前などでも起こる (浜田 1955) とされていることを参考にして設定した.

## 3.2.3 撥音挿入 (L3)

撥音挿入には，「すごい」が「すんごい」に交替するパターン (P15),「おなじだ」が「おんなじだ」に交替するパターン (P16),「まま」が「まんま」に交替するパターン (P17) の 3 種が観察された. ただし，いずれも生産性のあるパターンではない（特定の語しか該当しないパターンである） ため,これらがキャラクタの発話において観察される頻度は高くない.

## 3.2 .4 脱落 $(\mathrm{L 4)$}

脱落は，イ形容詞型の活用語における脱落 (M8), テ形複合動詞における脱落 (M9), 語末の「う」 の脱落 (M10), および，その他の脱落 (M11) という中分類に区分した. 脱落の中で最も多く観察されるパターンは，テ形複合動詞における脱落 (M9)の一種で, 「して $\phi$ る」(元の形：「している」) のように，テ形複合動詞「いる」の語幹の「い」が脱落するパターン $(\mathrm{P} 21)$ である，その他には，「けれど」から「れ」が脱落し，「けど」に交替するパターン (P39)や,「だろう（でしょう）」が「たろ (でしょ)」に交替するパターン $(\mathrm{P} 25)$ が多く観察される.

## 3.2.5 母音交替 (L5)

母音交替は，イ形容詞型の活用語における母音交替 (M12) と，「せる」「させる」における母音交替 (M13) という中分類に区分した，母音交替の中で最も多く観察されるパターンは，「うるせえ」 （元の形：「うるさい」）のように，イ形容詞型の活用語の基本形の語幹末尾のア段音が工段音に交替し, 活用語尾の「い」が「え」に交替するパターン $(\mathrm{P} 43)$ であり, 物語作品において特定のキャラクタの発話で集中的に用いられる傾向がある.

## 3.2.6 子音交替 (L6)

子音交替は, サ行音と「つ」における子音交替 (M14) と，その他の子音交替 (M15) という中分類に区分した。开行音と「つ」における子音交替 (M14) とは，「ちまちた」(元の形：「しました」）や「あちゅい」(元の形：「あつい」)のようなもので，幼坚風の表現である. このような表現は，クマやイヌなど，人間でない生物のキャラクタの発話では頻繁に観察される (Miyazaki, Hirano, Higashinaka, and Matsuo 2016) が，小説やコミックに登場する人間のキャラクタの発話においては，それほど頻繁には観察されない。

## 3.2.7 促音化 $(\mathrm{L 7)$}

促音化は，動詞型の活用語における促音化 (M16)，指示詞における促音化 (M17)，および，その他の促音化 (M18) という中分類に区分した. 促音化は, その他の現象と比べて出現頻度が低いが,「走っから」(元の形：「走るから」）のように，母音動詞型またはラ行子音動詞型の活用語の基本形活用語尾の「る」が「っ」に交替するパターン (P53) や,「走ろっか」（元の形：「走ろうか」）のように，動詞型の活用語の意志形活用語尾の「う」が「っ」に交替するパターン (P54) はしばしば観察される。

## 3.2 .8 撥音化 $(\mathrm{L 8)$}

撥音化は，ナ行音の撥音化 (M19) とラ行音の撥音化 (M20) という中分類に区分した．撥音化の中で最も多く観察されるのは，助動詞「のだ（のです）」が「んだ（んです）」に交替するパターン (P78)であり，たいていのキャラクタの発話に出現する．次に多く観察されるのは，「走らん」（元の形：「走らぬ」）のように，助動詞「ぬ」が「ん」に交替するパターンである (P81)，ただし，このパターンが多く観察されるのは，関西などの方言を話すキャラクタの発話や，物語世界において支配的な立場にあるキャラクタ（部隊の指揮官など）が話すやや文語調の発話においてである.

撥音化は 11 種類の現象の中で最も多く観察される現象であり，P78 P P81 の他にも，様々なパターンが多く用いられる。例えば,「走るんは」（元の形：「走るのは」）のように，形式名詞「の」が 「ん」に交替するパターン $(\mathrm{P} 77)$ や，「走んの」（元の形：「走るの」）のように，母音動詞型またはラ行子音動詞型の活用語において基本形活用語尾の「る」が「ん」に交替するパターン (P86),「な

んも」(元の形：「なにも」）のように，「なに」が「なん」に交替するパターン (P74)は，キャラク夕の発話において頻繁に観察される。

## 3.2.9 ウ音便化 (L9)

ウ音便化は,「しもうて」(元の形：「しまって」）や「言うて」（元の形：「言って」）のような，動詞型の活用語におけるウ音便化 (M21) と，「たこうて」（元の形：「たかくて」）や「なつかしゅうて」(元の形：「なつかしくて」）のような，イ形容詞型の活用語におけるウ音便化 (M22)の中分類に区分した。これらは，関西などの方言を話すキャラクタや老人のキャラクタの発話に現れることを想定して作成したものであり，どんなキャラクタの発話にも広く出現するというものではない.

## 3.2.10 縮約 (L10)

縮約は, 活用語のテ形と助詞「は」の縮約 (M23), 指示詞と助詞「は」の縮約 (M24), 活用語の基本条件形における縮約 (M25)，テ形複合動詞における縮約 (M26)，「という」の縮約 (M27)，「のうち」の縮約 (M28)，および，その他の縮約 (M29) という中分類に区分した。縮約の中で最も多く観察されるパターンは，「嫌じゃない」(元の形：「嫌ではない」）のように，ナ形容詞型の活用語のテ形の「で」と助詞「は」が合わさって「じゃ」に交替するパターン (P93)であり, 多くのキャラクタの発話に現れる。その他には, 「食べちゃう」（元の形：「食べてしまう」）のように，動詞型の活用語のテ形の「て (で)」と「しまう」が合わさって「ちゃう（じゃう）」に交替するパターン (P104) や,「食べちゃ」(元の形：「食べては」）のように，動詞型の活用語のテ形の「て（で)」と助詞「は」が合わさって「ちゃ (じゃ)」に交替するパターン (P94),「食べりゃ」(元の形：「食べれば」) や「書きゃ」（元の形：「書けば」）のように, 動詞型の活用語の基本条件形において, 活用語尾のエ段音とそれに続く「ば」がイ段音と「ゃ」に交替するパターン (P99) などがある.

## 3.2.11 その他 (L11)

L1 から L10までのいずれにも当てはまらない音変化表現のパターンが 18 種類 (P120-P137) ある。その多くが生産性のないパターンであるため, キャラクタの発話において観察される頻度は高くなく,「気一使う」（元の形：気を使う）のように，助詞「を」が長音に交替するパターン (P132) や，「そうじゃなければ」（元の形：「そうでなければ」）のように，判定詞「だ」のテ形である「で」 が「じゃ」に交替するパターン (P134),「やはり」が「やっぱ」に交替するパターン (P136) がしばしば見られる程度である。

## 4 パターンの網羅性の検証

本研究で収集・整理した音変化表現のパターンの網羅性を検証するために，小説・ライトノベル・

コミックの具体的な作品を対象として, 表 12 に示すパターンの他に音変化表現と呼ぶべきものがあるか, どのような表現がどの程度存在するのかを調査した.

## 4.1 検証用データの作成方法

小説・ライトノベル・コミックの計 9 作品に含まれるキャラクタの発話 1800 文（200 文 $\times 9$ 作品）に対し, 作業者 2 名で音変化表現へのラベル付けを行った. なお, 作業者 2 名のうち 1 名は筆頭著者で，もう1名は著者に含まれない人物である。対象とした作品および発話文の選定は, 作者の異なる 9 作品において, 2 名以上のキャラクタの発話が登場する章または話の先頭から順に，発話部分に含まれる 200 文を抽出することによって行った. 対象とした 9 作品のうち 3 作品 (『響け! ユーフォニアム』,『ちはやふる』,『名探偵コナン』）には方言を使用するキャラクタが含まれるが, これら 3 作品を利用した理由は，方言の語彙には標準語が音変化した形だとみなせる表現が多く存在するという仮定に基づき, 本研究で提案する音変化表現のパターンの網羅性検証を, より多様な表現を対象として行いたいと考えたためである，音変化表現に対するラベル付けは，以下の方針に従って実施した。

## 音変化表現か否かの判断基準

「元の形から音が変わっていると思われる表現を音変化表現とする．言い換えると，音変化表現は音が変化する前の元の形を想定できる表現とする」とした. なお，表 12 に記載のパターンはラベル付けの作業者（著者に含まれない人物）には提示しない.

## ラベル付けの手順

音変化表現に該当する文字列を“[]” で囲んでマークし，マークした音変化表現の元の形として考えられる表現を，音変化表現の右隣に“<>”で囲んだ状態で記入する。

## マークする文字列の範囲

どこからどこまでの文字を音変化表現としてマークすべきかについては, 厳密な定義をしな

い．作業者が「音変化が起きている」と思った文字が含まれていれば，問題ない．

## ラベル付けされた結果の例

俺は [知んねえんだ]<知らないのだ $>よ$

音変化表現としてマークすべき文字列の範囲について厳密な定義をしなかったのは, 音変化が起きている一連の文字列の中から個々の音変化表現を切り出すための基準作りが困難だったためである。例えば，「知んねえんだ」をまとめて1つの音変化表現とみなすべきか，「知んねえ」と「んだ」 の 2 つに分けるべきか，「知ん」「ねえ」「んだ」の 3 つに分けるべきか，末尾の「だ」は取り除くべきかなど，あらゆる状況を事前に想定し，基準を作るのは困難であった．明確な基準を設けない代わりに，マークした文字列の音変化前の形（元の形）を併記することとした。これにより，音変化表現としてマークされた文字列と元の形として記入された文字列とを比較し, 変化した文字を機械
的に抽出できるようにした，例えば，「知んねえんだの場合は，元の形として記入された「知らないのだ」と比較し，2 番目から 5 番目までの文字（ん，ね，え，ん）が音変化を起こしていることが分かる.

以上の理由により，本検証では，音変化を文字単位で扱うこととする，検証用デー夕においては， 2 名の作業者のうち少なくとも1名のラベル付けの結果から元の形との差分として抽出された文字を検出対象として利用した，表 1 に，対象とした作品およびキャラクタの名称, キャラクタごとの発話文の数, 各発話を構成する文字数の平均値, および, 元の形との差分として抽出された文字の数を示す.なお, 発話文の数が 20 に満たないキャラクタは「その他」としてまとめた.

## 4.2 網羅性の検証方法

元の形との差分として抽出された文字のうち, 本研究で提案する 137 種類の音変化パターンに該当するものとしないものがどの程度存在するのかを確認する. 137 種類のパターンに該当するか否かについて, 全ての文字を目視で確認するのは大変な作業であるため, 137 種類の音変化パターンに該当する文字を自動検出する手段（以降，音変化検出器）を用意し，自動的に検出できなかった文字に対してのみ目視による確認を行うこととした.

音変化検出器としては, (1) 音変化表現辞書との文字列マッチングによる方法と, (2) 形態素解析結果に基づく規則とのマッチングによる方法の 2 種類を用意した. これは， 2 種類の方法を併用することにより，検出性能を高めるためである。(1)を利用するのは，正しく形態素解析されない （誤った形態素分割や品詞付与が行われた）音変化表現を漏らさず検出するためであり，(2)を利用するのは，文字列マッチでは扱えない，品詞連接を考慮したマッチングや品詞に付随して出力される意味的・形態的情報を利用したマッチングを行うためである.

## 4.2.1音変化表現辞書との文字列マッチングによる方法

音変化表現辞書との文字列マッチングの処理の流れを図 1 に示す. まず，検出の事前準備として，音変化表現辞書を作成する。具体的には, 音変化表現作成規則（図 1 の A; 規則の例は表 2 を参照） を読み込み，各パターンの音変化表現を作成するための規則を実行するのに必要な語を日本語形態素解析システム JUMAN version 7.01 (黒橋・河原研究室 2012)の形態素辞書（図 1 の B）から抽出し, 抽出した語に対して規則を適用することで, 各パターンに該当する音変化表現を作成する. このとき，パ夕ーンによっては，ウェブページ（2万ページ分）のコーパスを用いて作成された単語 N-gram とその出現頻度 6 （図 1 のC）を利用して, 出現頻度（つまり, キャラクタの発話において利用される可能性）が著しく低い語やフレーズを除外したうえで音変化規則を適用する.

表 2 に音変化表現作成規則および作成される音変化表現の例を示す. 音変化表現作成規則は,
^{6}$ http://www.ar.media.kyoto-u.ac.jp/member/gologo/lm.html
}
表 1 検証用データに関する統計量

} & 笠原郁 & 62 & 15.76 & 98 \\

発話数はデータに含まれる発話数, 平均文字数は各発話を構成する文字数の平均值, 音変化文字数は元の形との差分として抽出された文字の数を表す.
事前準備の流れ

検出の流れ

図 1 音変化表現辞書との文字列マッチングの処理の流れ

表 2 音変化表現作成規則および作成される表現の例

 &  \\

【で囲まれているのは, 音変化の起きている文字.
表 3 音変化表現との文字列マッチングの結果の例

【】で囲まれているのは，音変化の起きている文字.

表 12 に記載の「パターンの説明」を音変化表現を作成するための規則として記載し直したものである．作成される表現の例において【で囲まれているのは，音変化が起きている文字列である. なお，音変化検出器で利用する音変化表現辞書において音変化表現と呼んでいるものには，音変化が起きている文字列や，その文字列が属する語だけでなく，その語の左右に隣接する語も含まれていることがある。これは，マッチング対象の文字列をなるべく長くすることで，音変化表現の誤検出を防ぐためのものである.

例えば P22 のパターンに該当する音変化表現を作成する際は，まず，規則に従って JUMAN の形態素辞書から品詞が動詞または動詞性接尾辞である語（形態素）を抽出する。次に，抽出した語のテ形に「いく」の活用形を接続させ，さらにそこから「いく」の語幹である「い」を削除した形を作成する。このとき，「遭えていく」のように，元の形としても滅多に使われない（単語 N-gram の出現頻度が間値以下である）フレーズは除外したうえで音変化表現を作成する。なお，生産性のないパターンの場合は，JUMAN の形態素辞書から語を抽出せずに音変化表現を作成する，表 2 の例では，P15がこれに該当する。また，元の形の出現頻度が間値以下の語やフレーズを除外するか否か，および，間値の設定はパターンによって異なる。

音変化表現を検出する際は，キャラクタ発話（図 1 の E）を読み込み，事前に作成しておいた音変化表現辞書（図1のD）を参照して，キャラクタ発話の中から，音変化表現と完全に一致する部分文字列を検出する。表 3 に，音変化表現との文字列マッチングの結果（図 1 のF）の例を示す.文字列マッチングの結果は，発話 ID，発話，音変化が起きているとして検出された文字の位置，どのパターンの音変化表現とマッチしたかを示すパターン ID で構成される。表 3 では，分かりやすさのために音変化が起きているとして検出された文字を【で囲んである。なお，「だけ【どや 「って【こと」のように文字が脱落している場合は，脱落箇所の次の文字である「ど」や「こ」の文字位置を音変化文字位置としている。

## 4.2.2 形態素解析結果に基づく規則とのマッチングによる方法

形態素解析結果に基づく規則とのマッチングの処理の流れを図 2 に示す.まず，検出対象の発話を形態素解析にかけ, 発話に含まれる形態素の表記および品詞の情報を取得する. 形態素解析器としては, JUMAN version 7.01(黑橋・河原研究室 2012) と, UniDic (unidic-mecab ver. 2.1.2) (伝 2009)を辞書として指定した MeCab 0.996(Kudo, Yamamoto, and Matsumoto 2004)を利用した.次に, それぞれの形態素解析器で使用する形態素辞書の品詞体系に合わせて作成した音変化検出規則（図 2 の B，C）と形態素解析結果とを照らし合わせ，音変化の起きている文字列を検出する.

表 4 に JUMAN の品詞体系に合わせて作成した音変化検出規則の例を, 表 5 に UniDic の品詞体系に合わせて作成した音変化検出規則の例をそれぞれ示す。音変化検出規則はいずれも，音変化が起きている対象形態素の他に，その左右の形態素に関する条件を持ち, 条件にマッチした形態素を音変化を含むものとして検出する，対象形態素，および，その左右の形態素に関する条件としては,形態素の表記と品詞（活用型・活用形を含む）を利用した。JUMAN の解析結果において，「長音插入」や「代表表記：る/る」（語幹の脱落がない場合は「代表表記：いる/いる」）など，音変化が起きていることを直接的に示す情報（意味情報の欄）が出力される場合は, これも規則に取り入れた.なお, UniDicの場合は,「連体形-撥音便」(e.g., 走んの) や「仮定形-融合」(e.g., 食べりゃ) のように，音変化が起きていることを示す情報が活用形の中に組み込まれている。これらの規則を形態素解析結果と照らし合わせることで，表 3 と同様の形式の検出結果を出力する.

## 4.3 検証の結果と考察

4.2.1 節および 4.2 .2 節で述べた方法で, 元の形との差分として抽出された 1,848 文字のうち 1,241 文字 $(67 \%)$ が検出された. 一方で, 残り 607 文字 $(33 \%)$ は自動的には検出されなかったので, これらの文字が本研究で提案する 137 種類の音変化パターンに該当するものか否かを目視によって確

図 2 形態素解析結果に基づく規則とのマッチングの処理の流れ
表 4 音変化検出規則の例（JUMAN の品詞体系用）

 &  & 対象形態素の条件 &  & 音変化箇所の例 \\

【】で囲まれているのは, 音変化の起きている文字.

表 5 音変化検出規則の例（UniDic $の$ 品詞体系用）

 &  & 対象形態素の条件 &  & 音変化箇所の例 \\

【で囲まれているのは，音変化の起きている文字.
認し，検出に成功した文字と合わせて，以下に示す 5 種類に分類した.

(1) 音変化表現に該当しない

(2) 音変化表現に該当する

a. 検出成功音変化検出器で検出された文字

b. 検出器実装不足 137 種類のパターンに該当はするが, 音変化検出器で使用した音変化表現辞書や音変化検出規則の実装が不足していたため検出できなかった文字

c. パターン不足 137 種類のパターンに該当しない文字

d. 方言方言と思われる表現に含まれる文字

5 種類の内訳は表 6 に示すとおりである。音変化に該当しないと判断した 225 文字にどのようなものがあったかは, 表 7 に示す.「っていう」の元の形として「という」が記入された場合など, 語彙選択の問題として捉えたほうが良いと考えられるものは，音変化に該当しない文字とみなした。 また,「だったら」の元の形として「そうだったら」が記入された事例のように，文頭の語が丸ごと消失する場合や，「ない」の元の形として「ないか」が記入された事例のように，文末の語が丸ごと消失する場合，および，「あ、あたし」のような言い淀みについても，音変化に該当しない文字とみなした。

方言の一部だと判断した 135 文字にどのようなものがあったかは，表 8 に示す. それぞれの表現について音変化に該当するのかそうでないのかを判断するのは難しいので，ここでは全てまとめて音変化表現に該当するとみなした，表 8 を見ると，検証用デー夕作成時に仮定したとおり，方言を使用するキャラクタがいる作品を扱うことによって, 本研究で提案する 137 種類のパターンでカバーされていなかった多様な表現を検証の対象とすることができたと分かる.

パターン不足であった，つまり，本研究で提案する 137 種類のパターンに該当しない音変化である 141 文字にどのようなものがあったかを表 9 に示す. 表 9 に記載の表現のほとんどが，現象・生起環境の面で他の音変化表現との共通性が乏しく生産性のあるパターンが作れないものであり，新

表 6 元の形との差分として抽出された文字の内訳

 & 累積比率 &  & 累積比率

表 7 音変化に該当しないと判断した文字の内訳

 & 文字数 \\

たに生産性のあるパターンが作れそうな表現は,「置きっぱなし」（元の形：「置きはなし」）と「あんまり」（元の形：「あまり」）の２つだけであった，前者については，末尾に「はなし（放し）」が付く様々な語に適用できるパターンを作ることが可能だと考えられ, 後者については, 生産性のないパターンとして用意した P16「おんなじだ」やP17「まんま」と合わせて，ナ行・マ行音の前に 「ん」が挿入されるパターンとしてまとめられそうである。その他,「うーむ」（元の形：「うむ」）は既存のパターン P2 において, 語末が「い」「し」「ん」だけでなく「む」である感動詞も扱うように拡張すれば「うーむ」や「ふーむ」がカバーできるようになる。「置きっぱなし」「あんまり」「うー む」以外の表現は全て, 生産性のあるパターンが作り難いものであった. つまり, 本研究で提案する 137 種類のパターンで, 生産性のある音変化表現のパターンの多くがカバーできていると言える.以上の目視確認の結果を受け, 音変化に該当しない文字を除外して計算すると, 表 6 に示すとおり，137 種類の音変化パターンに該当する文字（検出成功と検出器実装不足の合計）は全体の $83 \%$
表 8 方言の一部だと判断した文字の内訳

を占めることが分かる．さらに，方言と思われる表現に含まれる文字を除外して計算すると， 137 種類の音変化パターンに該当する文字は全体の $90 \%$ 占めることが分かる. これにより, 本研究で提案する 137 種類が, 検証の対象としたキャラクタの発話に現れる音変化表現の主要なパターンをカバーすることが確認できた.

なお, 音変化に該当しない文字を除外した（方言は含む）状態での音変化検出器の性能は, 再現率 0.76 , 適合率 $0.85, \mathrm{~F}$ 値 0.80 である。再現率 $(R e c)$, 適合率 $(P r e c), \mathrm{F}$ 值 $(F)$ は, 音変化が起きていることを正しく検出できた文字の数を $T P$, 音変化が起きていることを検出できなかった文字の数を $F N$, 音変化が起きているとして誤って検出してしまった文字の数を $F P$ としたとき，下
表 9 パターン不足だと判断した文字の内訳

図 3 各パターンの音変化表現辞書, または, 音変化検出規則がマッチした回数

記の式で算出する.

$
\operatorname{Rec}=\frac{T P}{T P+F N}, \text { Prec }=\frac{T P}{T P+F P}, F=\frac{2 \cdot \operatorname{Rec} \cdot \text { Prec }}{\operatorname{Rec}+\text { Prec }}
$

また，各パターンの音変化表現辞書または音変化検出規則がマッチした回数を図 3 に示す. 図 3 では，マッチした回数が 2 以上のパターンについて，マッチした回数を棒グラフで，マッチした回数の合計に対する比率の累積値を線グラフで表示している。この図から，マッチした回数が 2 以上のパターンは全 137 種類のうち 56 種しかなく, マッチした回数の多い上位 5 パターン (P43) までで全体の約 $50 \%$ ，上位 25 パターン (P36) までで $90 \%$ 占めていることが分かる．音変化表現のバリエーションは多岐に渡るが，出現頻度はロングテールの傾向が強く，頻繁に観察されるパター ンはそれほど多くないと言える。

## 5 発話のキャラクタ付けにおける音変化表現の有用性検証

## 5.1 検証方法

音変化表現が発話テキストへのキャラクタ付けにおいて有用かどうかを検証する．具体的には，表 1 に記載の 9 作品における「その他」を除く 29 キャラクタを対象として, 各作品 200 発話の中から特定のキャラクタの発話を検出する実験を行い，発話にどのような音変化表現が含まれるかという情報を用いることで，検出性能が向上するか否かを検証する，音変化表現の情報を用いることで検出性能が向上すれば，小説やコミックにおける発話のキャラクタらしさと, 発話における音変化表現の利用実態との間に何らかの関係性があることが確認できる.

目的のキャラクタの発話の検出には, LIBLINEAR version 2.1(Fan, Chang, Hsieh, Wang, and Lin 2008)のロジスティック回帰（L2 正則化）を用いた. 学習と推定は 10 分割交差検定で行い, 目
的のキャラクタの発話である確率が 0.5 以上であると推定された発話を, 目的のキャラクタの発話として検出した。使用する特徴量としては，以下の 3 種類を用意した。

Word各発話に含まれる形態素の表記とその出現頻度.

Word+POS 各発話に含まれる形態素の表記および品詞とその出現頻度.

Word+POS+Pattern 各発話に含まれる形態素の表記および品詞と, 4.2 節で述べた方法で検出された音変化表現の大分類 (L1-L11), 中分類 (M1-M34) およびパターン (P1-P137) の出現頻度.

なお，形態素の表記と品詞を取得する際は, UniDic (unidic-mecab ver. 2.1.2) (伝 2009)を辞書として指定した MeCab 0.996(Kudo et al. 2004) を利用した. UniDicの品詞には，「連体形-撥音便」(e.g., 走んの) や「仮定形-融合」（e.g., 食べりゃ）のように，音変化が起きていることを示す情報が組み込まれているため, Word + POS の特徴量においても, 発話中にどのような音変化表現があるかに関する情報の一部が含まれることになる.

評価指標としては, 再現率 $(R e c)$, 適合率 $(P r e c), \mathrm{F}$ 值 $(F)$ を用いる．目的のキャラクタの発話として正しく検出できた数を $T P$, 目的のキャラクタの発話として検出できなかった数を $F N$,目的のキャラクタの発話として誤って検出した数を FPとして, (1)の式で算出する.

## 5.2 結果と考察

全 29 キャラクタのそれぞれについて， 3 種類の特徴量を利用して検出した結果（ $\mathrm{F}$ 値）を図 4 に

図 4 各キャラクタの発話を検出した結果（ $\mathrm{F}$ 値）
示す. 検出結果はキャラクタによってまちまちだが，いくつかのキャラクタにおいて，音変化表現の情報を使うことで $\mathrm{F}$ 値が向上した，最も向上したのは『図書館戦争』の柴崎麻子で，形態素の表記と品詞を用いる方法 (Word+POS) に音変化表現の情報を追加する（Word+POS+Pattern を用いる）ことで， $\mathrm{F}$ 値が 0.15 向上した。また, 『ソードアートオンライン』については，対象としたキャラクタの全てにおいて, 音変化表現の情報を用いる方法 (Word+POS+Pattern) の F 値が最も高かった。

『図書館戦争』および『ソードアートオンライン』のキャラクタに対する検出結果の適合率・再現率曲線を図 5 に示す。この曲線は, 目的のキャラクタの発話である確率がいくつ以上であれば目的のキャラクタの発話として検出するか（閥値）を少しずつ変化させ，様々な閥値を使用した場合の適合率と再現率をプロットしたものである。これを見ると，『図書館戦争』および『ソードアー トオンライン』のキャラクタについては，再現率 0.3 以上の範囲において，概ね常に，音変化表現の情報を用いる方法 (Word+POS+Pattern) の適合率が最も高くなっていることが分かる.

形態素の表記・品詞と音変化表現の情報 (Word+POS+Pattern) を特徵量として学習したロジスティック回帰のモデルにおいて，回帰係数（重み）の絶対値が大きい上位 15 件の特徴量を表 10 ,表 11 に示す。なお，ここで使うモデルは 10 分割交差検定の中で作成したものではなく，特徴量の分析のために，各作品につき全 200 発話を用いて学習し直したものである.

『図書館戦争』,『ソードアートオンライン』のいずれのモデルにおいても, 表記や品詞と並んで,音変化表現の情報が重みの絶対値の上位に挙がっている．表 10 の『図書館戦争』のモデルで目を引くのは，堂上淳のモデル（重みの絶対値の上位 15 件）において音変化表現の情報に対する重みが全て負の値となっていることである。これは，堂上淳というキャラクタが，L4（脱落）やL1（長音挿入）といった，ごく一般的な音変化表現をあまり用いない人物として特徴づけられていることを示唆している．『ソードアートオンライン』の茅場晶彦にも同様の傾向が見られ, L4（脱落）や L2（促音挿入）といった音変化表現に対して負の重みが付与されている.

堂上や茅場と対照的なのが, 『ソードアートオンライン』のクラインである。表 11 で示されているとおり，クラインのモデル（重みの絶対値の上位 15 件）に登場する音変化パターンに対する重みは全て正の値となっている。このモデルから，クラインというキャラクタが, L5 (母音交替), L10 (縮約)，M10（語末の「う」の脱落）といった音変化表現を積極的に用いる人物として特徴づけられていることが示唆される.

以上で述べた実験，および，特徴量分析の結果から，本研究で提案する音変化表現のパターンが発話のキャラクタらしさを特徴づけるうえで有用であることが示されたと言える.

$\rightarrow$ Word $\quad \rightarrow$ - Word+POS $\quad \rightarrow$ Word+POS+Pattern

柴崎麻子 (図書館戦争)

$\rightarrow$ Word $\quad-$ Word + POS $\quad$ - Word + POS + Pattern

キリト(ソードアートオンライン)

$\_$Word - Word+POS - Word+POS+Pattern

茅場晶彦(ソードアートオンライン)

$\leftrightharpoons$ Word - Word+POS - Word+POS+Pattern

$=$ Word - Word+POS $\rightarrow$ Word+POS+Pattern

小牧幹久 (図書館戦争)

-Word $\quad-$ Word+POS $\rightarrow$ Word+POS+Pattern

$\simeq$ Word - Word+POS - Word+POS+Pattern

図 5 適合率・再現率曲線（『図書館戦争』および『ソードアートオンライン』のキャラクタ）
表 10 『図書館戦争』の各キャラクタの発話を検出するためのロジスティック回帰のモデルにおいて, 回帰係数（重み）の絶対値が大きい上位 15 件の特徴量 (Word+POS+Pattern)

 & 0.9743 & な & 0.9761 &  & 0.9494 & 感動詞-一般, & -1.1825 \\

重みは小数点第 5 位を四捨五入して表示.

表 11 『ソードアートオンライン』の各キャラクタの発話を検出するためのロジスティック回帰のモデルにおいて，回帰係数（重み）の絶対值が大きい上位 15 件の特徴量 (Word+POS+Pattern)

 & 0.9001 & だ & -0.7524 \\

重みは小数点第 5 位を四捨五入して表示.

## 6 まとめと今後の課題

本研究では, 発話テキストの自動生成における音変化表現の利用に向け, 日本語の発話テキストに現れる音変化表現のパターンをテキスト処理において扱いやすい知識として整理した．具体的には，音変化表現を現象と生起環境の観点で分類し，137 種類のパターンとして整理した．また，検証実験を通して, 137 種類のパターンが，小説やコミックのキャラクタの発話に出現する音変化表現の $80 \%$ 以上をカバーすることを明らかにした. さらに，小説やコミックにおける発話文の話者 （キャラクタ）を推定する実験を通して，音変化表現のパターンが，発話のキャラクタらしさを特徵付けるための有効な手段となることを示した.

今後は, 対話エージェントの発話や小説のセリフの自動生成において, 音変化表現の生成を取り入れたいと考えている. そのためには, 日本語として自然な音変化表現を生成できる必要があるが,本研究で提案したパターンに基づいて生成するだけでは, 日本語として定着していない不自然な表現が出力される場合がある。例えば，P10で生成される「うっかつだ」(元の形：うかつだ）や，P11 で生成される「あいっついで」(元の形：あいついで)，P50 で生成される「うんざし」(元の形：うんざり）は日本語の表現としてあまり自然なものとは感じられない．日本語として自然な音変化表現を生成するために，個々の表現の定着度合いや発話の状況など（例えば，話者が感情的になって話しているか)，考慮すべき要因を明らかにし，それを反映できるテキスト生成の仕組みを作りたいと考えている.

## 参考文献

伝康晴 (2009). 多様な目的に適した形態素解析システム用電子化辞書 (〈特集〉日本語コーパス).人工知能学会誌, $\mathbf{2 4}(5)$, pp. 640-646.

Fan, R.-E., Chang, K.-W., Hsieh, C.-J., Wang, X.-R., and Lin, C.-J. (2008). "LIBLINEAR: A Library for Large Linear Classification." Journal of Machine Learning Research, 9 (Aug), pp. 1871-1874.

浜田敦 (1955). つまる音. 国語学辞典, pp. 655-656. 東京堂出版.

金水敏 (2011a). 役割語と日本語教育. 日本語教育, 150, pp. 34-41.

金水敏 (編) (2011b). 役割語研究の展開. くろしお出版.

小磯花絵, 西川賢哉, 間淵洋子 (2006). 転記テキスト. 日本語話し言葉コーパスの構築法. 国立国語研究所報告書, 124 号, 2 章, pp. 23-130. 国立国語研究所.

窪薗晴夫 (1999). 現代言語学入門 2 日本語の音声. 岩波書店.

Kudo, T., Yamamoto, K., and Matsumoto, Y. (2004). "Applying Conditional Random Fields to Japanese Morphological Analysis." In Proceedings of the 2004 Conference on Empirical

Methods in Natural Language Processing, pp. 230-237.

黒橋・河原研究室 (2012). 日本語形態素解析システム JUMAN version 7.0 使用説明書.

Li, J., Galley, M., Brockett, C., Spithourakis, G., Gao, J., and Dolan, B. (2016). "A PersonaBased Neural Conversation Model." In Proceedings of the 54th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, pp. 994-1003.

Mairesse, F. and Walker, M. (2007). "PERSONAGE: Personality Generation for Dialogue." In

Proceedings of the 45th Annual Meeting of the Association of Computational Linguistics, pp. 496-503.

益岡隆志, 田窪行則 (1992). 基礎日本語文法一改訂版一. くろしお出版.泉子・K・メイナード $(2012)$. ライトノベル表現論一会話・創造・遊びのディスコースの考察. 明

治書院.

宮崎千明，平野徹，東中竜一郎，牧野俊朗，松尾義博，佐藤理史 (2016). 文節機能部の確率的書き

換えによる言語表現のキャラクタ性変換. 人工知能学会論文誌, 31 (1). DSF-515.

Miyazaki, C., Hirano, T., Higashinaka, R., Makino, T., and Matsuo, Y. (2015). "Automatic Con-

version of Sentence-end Expressions for Utterance Characterization of Dialogue Systems."

In 29th Pacific Asia Conference on Language, Information and Computation, pp. 307-314.

Miyazaki, C., Hirano, T., Higashinaka, R., and Matsuo, Y. (2016). "Towards an Entertaining

Natural Language Generation System: Linguistic Peculiarities of Japanese Fictional Characters." In Proceedings of the SIGDIAL 2016 Conference, pp. 319-328.

斉藤いつみ, 貞光九月, 浅野久子, 松尾義博 (2017). 文字列正規化パタンの獲得と崩れ表記正規化

に基づく日本語形態素解析. 自然言語処理, 24 (2), pp. 297-314.

笹野遼平，黒橋禎夫，奥村学 (2014). 日本語形態素解析における未知語処理の一手法一既知語から

派生した表記と未知オノマトぺの処理一. 自然言語処理, 21 (6), pp. 1183-1205.

佐藤理史 (2015). 小説生成器とはどんなシステムか. 人工知能学会全国大会論文集, 29 巻, pp. 1-4.沈睿，菊池英明，太田克己，三田村健 (2012). 音声生成を前提としたテキストレベルでのキャラク

夕付与. 情報処理学会論文誌, 53 (4), pp. 1269-1276.

山根智恵, 佐藤友子, 松岡洋子, 奥村圭子 (編) (2013). 研究社日本語口語表現辞典. 研究社.

## 付録

## A 検証用データの書誌情報

青山剛昌 (2017). 名探偵コナン (93). 小学館.

有川浩 (2011). 図書館戦争図書館戦争シリーズ (1). KADOKAWA/角川書店.

鎌池和馬 (2017). ヘヴィーオブジェクト最も賢明な思考放棄. KADOKAWA/アスキー・メディアワークス.

川原礫 (2009). ソードアート・オンライン 1 アインクラッド. KADOKAWA/アスキー・メディア

$
\text { ワークス. }
$

尾田栄一郎 (1997). ONE PIECE 1. 集英社.

尾田栄一郎 (1998). ONE PIECE 2. 集英社.

佐島勤 (2011). 魔法科高校の劣等生 (1) 入学編〈上〉. KADOKAWA/アスキー・メディアワークス.末次由紀 (2008)。ちはやふる (1). 講談社.

武田綾乃 (2013). 響け! ユーフォニアム北宇治高校吹奏楽部へようこそ. 宝島社.

結城浩 (2015). 数学ガールの秘密ノート微分を追いかけて. SBクリエイティブ.

## B音変化表現のパターン

表 12 音変化表現のパターンの一覧

} & $\mathrm{P} 2^{*}$ &  &  \\

 & あたたかくって \\

} & P46 &  & (走ら/)して \\

 & 食べとく, 読んどく \\

“*”が付与されているパターンは，例として挙げたもの以外に多くの表現が該当するもの（生産性のあるもの）である。パターンの説明における“+”は，その左右の語が連接することを指す。音変化表現の例にて “()”で囲まれた文字列は，音変化が起きる語の周辺語の例であり，“/”によって語の境界を示してある.

## 略歴

宮崎千明 : 2008 年南山大学外国語学部英米学科卒業, 2010 年名古屋大学大学院国際開発研究科博士前期課程修了. 2010 年日本電信電話株式会社入社. 2016 年 NTT コミュニケーションズ株式会社へ転籍. 2017 年よりソニー株式会社勤務.現在, 名古屋大学大学院工学研究科博士後期課程に在学. 言語処理学会, 人工知能学会各会員.

佐藤理史：1988 年京都大学大学院工学研究科博士後期課程電気工学第二専攻研究指導認定退学. 京都大学工学部助手, 北陸先端科学技術大学院大学助教授, 京都大学大学院情報学研究科助教授を経て, 2005 年より名古屋大学大学院工学研究科教授. 工学博士. 言語処理学会, 人工知能学会, 情報処理学会, 日本認知科学会, ACM 各会員.