本研究では、系列ラベリングの手法を用いて日本語の比喩表現をスパンレベルで抽出した。モデルにはBERTを使用し、コーパスにはBCCWJ-Metaphorコーパスを用いた。比喩表現一般を抽出するモデルと比喩表現の4つの種類である結合比喩、文脈比喩、換喩、提喩それぞれを抽出するモデルの2種類を作成した。さらに、各モデルの性能を評価し、エラー分析を行った。これにより、日本語の比喩表現の自動抽出とその課題を明らかにする。

比喩表現とはある物事を別の物事に喩えることである。例えば、「ほとんど環境を傷つけることもなく発展を遂げた。」という文中の単語「傷つける」は本来の意味である「物理的な傷を与える」ではなく、「悪影響を与える」という意味で使用されている比喩表現である。比喩は日常生活で幅広く使われており、LakoﬀとJohnsonら[1]が提案した概念メタファー理論(Conceptualmetaphortheory)では、比喩表現は人間の思考や認知に重要な役割を果たしていると述べられている。そのため、比喩表現を理解することは言語学、心理学、自然言語処理などの分野にとって重要である。比喩を自動的に検出する研究を行うためには、比喩表現を同定する必要がある。比喩表現を同定する手法は、(1)個別の構成語の基本義と派生義の変化に重きを置いて説明をする方式と、(2)複合化した格フレームの選択制限違反に重きを置いて説明する方式の二種類が主流である。英語コーパスについては上記二通りの手法に基づいたコーパスが公開されている。これに対し、日本語の比喩のコーパスは少ない。加藤ら[2]はMIPVU[3]という手法を援用し、「現代日本語書き言葉均衡コーパス」(BCCWJ)に比喩表現情報を付与したBCCWJ-Metaphorコーパスを構築した。これにより日本語の比喩表現の様々な実証的な研究を可能にした。MIP(MetaphorIdentiﬁcationProcedure)はPragglejazら[4]が提案した上記の(1)の手法の一種であり、MIPVUはMIPの拡張としてMetaphorRelatedWordを決める手法である。暗喩だけではなく、直喩や比喩の境界事例も対象としている。BCCWJ-Metaphorコーパスは多くの英語の比喩コーパスとは異なりトークンレベルのアノテーションではなく、スパンレベルの比喩のアノテーションがなされている点に特徴がある。本研究では、BCCWJ-Metaphorコーパスを用いて、日本語の比喩表現をスパンレベルで抽出した。スパン抽出は、日本語BERT1）を系列ラベリングとして定式化した上で、ﬁne-tuningを実施した。MIPによるトークンレベルの比喩の同定を行うには、単語が文字通りの意味、または基本的な語義の意味で使われているかどうかを意味ベクトルの比較を用いて行うものが多い[5,6,7,8]。しかし、スパンレベルの比喩検出のためには、スパンレベルの意味ベクトルを使用する必要があり、比較対象の字義通りの意味ベクトルの生成が困難である。そのため、本研究は、そのような情報を利用することなく、BCCWJ-Metaphorコーパス上の情報だけを利用し、比喩表現のスパンレベルの自動抽出を試みた。