ゲームやアニメ、映画、漫画などといった近年大規模化し領域横断的に展開するコンテンツ産業において、物語およびその設定に関わる知識をどのように整備・運用するかが課題になっている。物語においては世界内の状態が動的に変化するため、通常の知識グラフでは十分に扱いきれないという問題がある。そこで本研究では、知識グラフの構築の下準備として、物語文（グリム童話）を対象に物語を構成する述語の観点から予備的な分析を行い、課題を抽出した。自然言語処理タスクとしての物語文からの知識グラフ構築について議論する。

近年、ゲームやアニメ、映画、漫画といった物語に関わるコンテンツの大規模化が進んでいる。単一の作品が長期継続することで規模が大きくなるケースがある一方で、シェアード・ユニバースとしてシリーズとして共通ないしは関連する世界設定のもとに複数の作品を展開するような場合もある。並行して、知的財産としてのコンテンツを展開するIP(IntellectualProperty)ビジネスが成長しており、グッズ展開、アニメ化やゲーム化といった従来の展開にとどまらず、コラボカフェなどといった幅広い業態・領域でコンテンツを活用し、経済圏を日夜拡大している[1]。このようなコンテンツの大規模化・越境化にともなって、それらコンテンツに関わる知識をどのように管理するかが課題になっている。たとえばコンテンツの世界観やキャラクター設定、あるいは既存のエピソードといかに整合的に新規コンテンツを作成・展開するかがしばしば問題になる。具体的には、キャラクターを他メディアへ展開する場合、原作の世界観やキャラクターなどの設定を踏襲することが求められ、キャラクターの性格や口調などの設定が矛盾する場合に作品イメージの毀損であったり低評価につながることがある。このような事態を避けるため、設定資料をまとめたり、企画・制作の段階で人手による監修を行うのが一般的であるが、一方でコンテンツが大規模化すればするほど前提・参照すべき知識が多くなり、コストが飛躍的に増大することになる。大規模な知識を管理する手法のひとつとして、知識グラフ(knowledgegraph)が着目されている。知識グラフとは、様々な知識を体系的に連結し、グラフ構造によって表現したもの1）で、典型的にはRDF[3]のような主語・述語・目的語の三つ組みとして記述されたデータから、人や事物をノード、述語（関係）をエッジとして構成される。知識グラフを用いることで特定のエンティティ（人や事物）に関連する情報を取得したり、エンティティ間の関係性を調べることができるため、コンテンツのストーリーや世界観、設定資料などを知識グラフとして構築することで、コンテンツに関わる知識を効率的に管理できる可能性がある。しかし、知識グラフのこの領域に特化した文献はこれまでなく、どのような固有の課題があるか必ずしも明確化されていないかった。そこで本研究では物語文を対象に構造を分析し、物語に関わるコンテンツにおける知識グラフ構築に向けてどのような課題があるか明らかにした。物語に関わるコンテンツは、コンテンツ本体に限らず脚本や設定資料など自然言語で記述された膨大な様々な文書群を背景に持つ。これら文書からの情報抽出および知識グラフ構築という観点から自然言語処理タスクを整理し、取り組むべき課題を明らかにした点が本研究の貢献となる。1.1物語と知識グラフ広義の物語(narrative)とは、語り手から受け手への事象(event)の報告を指す[4]。物語研究の古1）「知識をグラフ構造で表現する」という点では共通しているものの、様々な定義が乱立している[2]。.典的な分類では、物語は物語内容(story)と物語言説(discourse)からなる。物語内容が内容、すなわち「何を」語るかを指すのに対して、物語言説は物語の表現、すなわち「いかに」語るかを指す。ロシアフォルマリズムでは前者をファーブラ(fabula)、後者をシュジェート(sjuzˇet)と呼び[5]、英語ではそれぞれストーリーとプロット(plot)の別に対応する。ストーリーが物語世界内の事象を起きた順序で並べたものであるのに対しそれをどのような順序・方法で語るかがプロットである。物語内容がひとつの物語につきただひとつであるのに対し物語言説は多数存在できるため、知識グラフを構築する場合には物語内容に基づいて情報を抽出することになる。物語を知識グラフ化する際の課題は、第一に物語世界においては現実世界との連続性がない可能性がある点がある。現実世界における諸法則が物語内世界でも成立するとは限らない上、現実世界には存在しない概念や事象が存在したり、現実に存在する語であっても違う意味付けで用いられることがありうる。そのような場合既存のオントロジー（概念体系）や汎用的な知識グラフをそのまま使うことができず、設定資料などをもとに作品固有の知識グラフを構築する必要がある。よって、与えられた物語の本文や周辺資料から情報を抽出し、知識グラフを構築できるようなシステムが必要とされる。第二に、物語が動的な性質を持つ点である。物語がイベントの系列である以上、状態の変化が伴う。それゆえ参照する時点によって真理値が異なる命題が存在する。加えて物語においては「誤解」や「欺き」などといった登場人物の知識や認識が重要になるケースがしばしばある。このような要素は古典論理の枠組みを超えており、適切に扱うためには例えば時相論理、認識論理といった様相論理(modallogic)などを取り入れる必要がある。物語の知識グラフ化に向け、本研究では既存の物語集を対象に予備的な分析を行った。1.2関連研究1.2.1物語のモデル化物語の構造分析の先駆的な業績であるPropp[6]はロシア民話における「魔法昔話」と呼ばれるカテゴリの物語について、登場人物の果たす機能の観点から分析し、その話の筋が本質的には一つであると主張した。L´evi-Strauss[7]、Barthes[8]など構造主義者の仕事を経て、Todorov[9]によって研究分野としての物語論(narratology)が提唱された。Proppら初期の仕事が物語内のできごと、すなわち物語内容に関わるものであったのに対し、後に成立した物語論では文学的表現としての物語言説の分析に重きを置いており、より抽象的かつ精緻な議論が積み重ねられていた一方で理論をプログラムとして実装することが困難になっている[10]。そのため、物語からの知識グラフ構築という本研究の目的に適うものではない。本研究では、物語内容にのみ着目し、より基本的な単位である物語内のイベント、さらにはイベントを構成する命題を単位として分析する。1.2.2知識グラフ静的でない知識を扱うために、イベントを扱うための知識グラフが提案されている(e.g.,[11])。ただし、これらは基本的には汎用的な知識を想定しており、必ずしも物語に使えるとは限らない。たとえば[12]はNarrativeGraphを提案しているがニュースのストーリーライン生成の文脈において現実世界の多数のニュースを対象にしたものであり、フィクションを対象にしたものではない。また、ビデオゲームの文脈で、知識グラフとOpenAIGPT-2[13]のような大規模言語モデルと組み合わせることで、ゲーム内クエストを生成しようという試みがある[14]。ただしここで想定している知識グラフはあくまでゲームを通して変わらない静的な要素からなるものであり、進行状態によって変わる動的な要素を想定していない。本研究では、物語という固有ドメインにおける知識グラフを構築するための方法を見出すことを目的とする。その際、物語内において世界が動的に変化するという前提のもとに物語を構成する命題に含まれる述語の分析を行う。