\section{はじめに}
計算機技術の進歩に伴い，大規模言語データの蓄積と処理が容易になり，音声言語コーパスの構築と活用が盛んになされている．海外では，アメリカのLinguisticDataConsortium(LDC)とヨーロッパのEuropeanLanguageResourcesAssociation(ELRA)が言語データの集積と配布を行う機関として挙げられる．これらの機関では，様々な研究分野からの利用者に所望のコーパスを探しやすくさせるために検索サービスが提供されている．日本国内においても，国立情報学研究所音声資源コンソーシアム(NII-SRC)や言語資源協会(GSK)などの音声言語コーパスの整備・配布を行う機関が組織され，コーパスの属性情報に基づいた可視化検索サービスが開発・提供されている(Yamakawa,Kikuchi,Matsui,andItahashi2009,菊池，沈，山川，板橋，松井2009)．コーパスの属性検索と可視化検索を同時に提供することで，コーパスに関する知識の多少に関わらず所望のコーパスを検索可能にできることも示されている(ShenandKikuchi2011)．検索に用いられるコーパスの属性情報として，収録目的や話者数などがあるが，speakingstyleも有効な情報と考えられる．郡はspeakingstyleと類似の概念である「発話スタイル」が個別言語の記述とともに言語研究として重要な課題であると指摘している(郡2006)．Jordenらによれば，どの言語にもスタイルの多様性があるが，日本語にはスタイルの変化がとりわけ多い(JordenandNoda1987)．しかしながら，現状では，前述の機関では対話や独話などの種別情報が一部で提供されているに過ぎない．また，同一のコーパスにおいても話者や収録条件によって異なるspeakingstyleが現れている可能性もある．そこで，本研究ではspeakingstyleに関心を持つ利用者に所望の音声言語コーパスを探しやすくさせるため，音声言語コーパスにおける部分的単位ごとのspeakingstyleの自動推定を可能にし，コーパスの属性情報としてより詳細なspeakingstyleの集積を提供することを目指す．Speakingstyleの自動推定を実現するためには，まずspeakingstyleの定義を明確にする必要がある．Joosは発話のカジュアルさでspeakingstyleを分類し(Joos1968)，Labovはspeakingstyleが話者の発話に払う注意の度合いとともに変わると示唆した(Labov1972)．Biberは言語的特徴量を用いて因子分析を行い，6因子にまとめた上で，その6因子を用いて異なるレジスタのテキストの特徴を評価した(Biber1988)．Delgadoらはアナウンサーの新聞報道や，教師の教室内での発話など，特定の職業による発話を``professionalspeech''として提案し(DelgadoandFreitas1991)，Cidらは発話内容が書かれたスクリプトの有無をspeakingstyleのひとつの指標にした(CidandCorugedo1991)．Abeらは様々な韻律パラメータとフォルマント周波数を制御することにより小説，広告文と百科事典の段落の3種類のspeakingstyleを合成した(AbeandMizuno1994)．Eskenaziは様々なspeakingstyle研究の考察からメタ的にspeakingstyleの全体像を網羅した3尺度を提案した(Eskenazi1993)．Eskenaziは，人間のコミュニケーションは，あるチャンネルを通じて，メッセージが話し手から聞き手へ伝達されることであり，speakingstyleを定義する際，このメッセージの伝達過程を考慮することが必要であると主張した．その上で，「明瞭さ」(Intelligibility-oriented,以降Iとする)，「親しさ」(Familiarity,以降Fとする)，「社会階層」(soCialstrata,以降Cとする)の3尺度でspeakingstyleを定義した．「明瞭さ」は話し手の発話内容の明瞭さの度合いであり，メッセージの読み取りやすさ・伝達内容の理解しやすさや，読み取りの困難さ・伝達内容の理解の困難さを示す．又これは，発話者が意図的に発話の明瞭さをコントロールしている場合も含んでいる．「親しさ」は話し手と聞き手との親しさにより変化する表現様式の度合いであり，家族同士の親しい会話や，お互いの言語や文化を全く知らない外国人同士の親しくない会話などに現れるspeakingstyleを示す．「社会階層」は発話者の発話内容の教養の度合いであり，口語的な，砕けた，下流的な表現（社会階層が低い）や，洗練された，上流的な表現（社会階層が高い）を示している．話し手と聞き手の背景や会話の文脈によって変化する場合もある．ここで，本研究が目指すコーパス検索サービスにとって有用なspeakingstyle尺度の条件を整理し，Eskenaziの尺度を採用する理由を述べる．まず，一つ目の条件として，幅広い範囲のデータを扱える必要がある．音声言語コーパスは，朗読，雑談，講演などの様々な形態の談話を含み，それらは話者ごと，話題ごとなどの様々な単位の部分的単位により構成される．限られた種類の形態のデータからボトムアップに構築された尺度では，一部のspeakingstyleがカバーできていない恐れがある．Eskenaziの尺度は，様々なspeakingstyle研究の考察からメタ的に構築されたものであり，幅広い範囲のデータを扱える点で本研究の目的に適している．データに基づいてボトムアップに構築された他の尺度（例えば(Biber1988)など）の方が信頼性の点では高いと言えるが，現段階では網羅性を重視する．次に，二つ目の条件として，上述した目的から，コーパスの部分的単位ごとに付与できる必要がある．新聞記事，議事録，講演などのジャンルごとにspeakingstyleのカテゴリを設定する方法では，一つの談話内でのspeakingstyleの異なり・変動を積極的に表現することが困難である．一方，Eskenaziの尺度は必ずしも大きな単位に対象を限定しておらず，様々な単位を対象にした多くの先行研究をカバーするように構築されているため，この条件を満たす．最後に三つ目の条件として，日本語にも有効であることが求められる．(郡2006)や(JordenandNoda1987)から，speakingstyleの種類は言語ごとに異なると言え，特定の言語の資料に基づいてボトムアップに構築された尺度では，他の言語にそのまま適用できない恐れがある．Eskenaziの尺度はコミュニケーションモデルに基づいて特定の言語に依存することなく構築されたものであるため，本研究で対象とする日本語にも他の言語と同様に適用して良いものと考える．したがって本研究では，Eskenaziの3尺度を用いて音声言語コーパスの部分的単位ごとのspeakingstyle自動推定を行い，推定結果の集積をコーパスの属性情報として提供することを目指す．これによって，推定された3尺度の値を用いて，例えばコーパス内の部分的単位のspeakingstyle推定結果を散布図で可視化したり，所定の明瞭さ，親しさ，社会階層のデータを多く含むコーパスを検索するなどの応用を可能にする．以降，2章では，speakingstyle自動推定の提案手法について述べる．Speakingstyleの推定に用いる学習データを収集するための評定実験については3章で説明する．4章では評定実験結果の分析，speakingstyleの自動推定をするための回帰モデルの構築および考察を述べる．最後の5章ではまとめおよび今後の方向性と可能性の検討を行う．
\section{Speakingstyleの自動推定手法}
Speakingstyleの自動推定に寄与する要素として，イントネーションや時間構造などの音声的特徴と形態素や統語的構造などの言語的特徴との両方が考えられる．Eskenaziは，speakingstyleの先行研究のレビューに基づいて音声的特徴と言語的特徴の双方の重要性を述べている(Eskenazi1993)．郡の調査(郡2006)によって示された日本語の口調（speakingstyleと類似の概念）には，「ですます口調」や「漢文口調」など主に書きことばとしてのスタイルや言語形式によって特徴づけられるものが数多くあげられている．これらから，本研究ではspeakingstyleを扱ううえでまず言語的特徴に焦点を当てる．一方，自然言語処理の分野においては，言語的特徴を手がかりとしたテキストに対する文体・ジャンルの判別や著者推定などの研究が多く行われ，比較的精度の高い成果が得られている．小磯らは現代日本語書き言葉均衡コーパスと日本語話し言葉コーパスにおける7つのサブコーパス（白書，新聞，小説，Yahoo!知恵袋，国会議事録，学会講演，模擬講演）に対して，漢語率，名詞率，接続詞率，副詞率，形容詞率，機能語率を手がかりとする判別分析を行い，約80％の精度でサブコーパスの分類が可能であることを示した(小磯，小木曽，小椋，宮内2009)．小山らは形態素出現パタンを手がかりとし，学会における研究発表抄録データの類似性を評価し，いくつかの異なる学会間の類似度をほぼ再現する距離尺度を構成できることを示唆した(小山，竹内2008)．Mairesseらは言語的手がかりをパーソナリティの自動認識に用いることを試み，複数の機械学習の手法によって精度の比較と有効な特徴量の検討を行った(Mairesse,Walker,Mehl,andMoore2007)．これらの研究においては，品詞・語種率と形態素パタンなどの形態論的特徴を特徴量とした方法が有効であることがわかった．上述の理由と先行研究を踏まえた上で，我々はまず音声言語データの形態論的特徴から着手し，従来のテキストの文体・ジャンル判別の手法を用い，音声に付随する書き起こしテキスト（本論文では転記テキストと呼ぶ）に着目したspeakingstyle推定モデルを構築することにより，speakingstyleの自動推定を試みる．音声的特徴については，上述したようにspeakingstyleの推定に有用な特徴であり，今後の導入を検討しているが本稿では扱わない．前述した音声言語コーパスの検索サービスにおいて，形態論的特徴のみに基づくspeakingstyle推定結果を提供することも，例えば形態論的側面に焦点を当てた日本語教育に用いる資料や，話し言葉における言語情報の話者性変換技術(水上，Neubig，Sakti，戸田，中村2013)などの学習データを求めるような需要に応えることが可能と考える．Speakingstyle推定モデルの構築の具体的な流れを図1を用いて説明する．\begin{figure}[b]\begin{center}\includegraphics{21-3ia994f1.eps}\end{center}\caption{Speakingstyle推定モデルの構築の流れ}\end{figure}まず，speakingstyleの異なる様々な音声言語コーパスから音声の転記テキストを選出し（3.2.1節詳述），speakingstyleの最も安定する部分と思われる最中部の約300字程度のテキストを抽出する（3.2.2節）．続いて抽出したテキストに対し，Eskenaziのspeakingstyleの3尺度を用いてspeakingstyle推定モデルの構築に用いる学習データを収集するための評定を行う（3.3節）．同時に，UniDicを辞書として用いたMeCabで形態素解析を行い，品詞・語種率，形態素パタンを特徴量として抽出する（4.1節）．評定実験で得られた評定結果の平均を求め，3尺度の学習データとする．最後に重回帰分析により3尺度それぞれの回帰モデルを求め，speakingstyle推定モデルとする（4.2節）．構築したspeakingstyle推定モデルを用いて，任意の転記テキストに対して，speakingstyleを自動推定することが可能になる．
\section{評定実験}
本章では，2章で述べた評定実験の詳細について述べる．\subsection{評定者}本評定は，情報科学を専門とした大学生男女22名（その内男性は15名）の評定者による．全ての評定者は本研究に関わっていない．\subsection{刺激}刺激には音声言語コーパス内の転記テキストを使用する．\subsubsection{音声言語コーパス}Speakingstyleの多様さと実験のコストの両方を考慮した上で，本評定実験で使用する音声の転記テキストを，以下の6種類の音声言語コーパス（カテゴリ）から収録条件や話者の役割などによっての違いを区別せず，それぞれ10サンプルずつ無作為に選出した．\noindentI.日本語話し言葉コーパス(前川，籠宮，小磯，小椋，菊池2000)-講演（CSJ1と呼ぶ）日本語話し言葉コーパス(theCorpusofSpontaneousJapanese,CSJ)は，日本語の自発音声を大量に集めて多くの研究用情報を付加した，質・量ともに世界最高水準の話し言葉研究用のデータベースである．本研究では，CSJに収録された多様なspeakingstyleの中でも，特に学会講演及び模擬講演を対象とする．\noindentII.日本語話し言葉コーパス-インタビュー（CSJ2と呼ぶ）Iと同じくCSJから選出した，インタビュー形式の対話である．講演音声と対話音声のspeakingstyleは著しく異なると思われるので，今回の実験目的を考慮し，別のカテゴリとした．なお，インタビュアーとインタビュイーの発話を区別しないことにした．このコーパス（カテゴリ）は対面の自由対話である．\noindentIII.新入生対話コーパス(中里，大城，菊池2013)（FDCと呼ぶ）大学の研究室に所属の大学生同士の間の自由対話を収録したコーパスである．本コーパスは低親密度の二人の対話音声が，時間経過および二人の親密性の向上とともにどのように変化するのかを調べることを目的としている．このコーパスは大学生同士の間の自由対話である．\noindentIV.車載環境における質問応答の対話コーパス(宮澤，影谷，沈，菊池，小川，端，太田，保泉，三田村2010)（AUTOと呼ぶ）本コーパスは，模擬車内環境でドライビングゲームをプレイしたドライバー役被験者と，同乗してナビゲーションを行ったナビゲーター役被験者に対して，走行実験終了後に，実験中の動画を見せながら感想やナビゲーションの的確さをインタビューした際の対話音声である．質問がほぼ決まっているため，対話内容が定型文に近く，自由度の低い対話である．なお，インタビュアーとインタビュイーの発話を区別しないことにした．\noindentV.千葉大地図課題対話コーパス(堀内，中野，小磯，石崎，鈴木，岡田，仲，土屋，市川1999)（MAPTASKと呼ぶ）地図課題を遂行するための対話コーパスである．地図課題とは，目標物と経路の描かれた地図を持つ話者（情報提供者）が，目標物のみ描かれた地図を持つ話者（情報追随者）に対し，ルートを教えるという課題である．なお，情報提供者と情報追随者の発話も，話者の面識あり・面識なしなどのパラメータも区別しないことにした．このコーパスは課題による対話である．\noindentVI.研究室メンバー同士の対話コーパス(岩野，杉田，松永，白井1997)（TRAVELと呼ぶ）旅行の計画を立てるため，二人の研究室メンバーの間で交わされた対話を収録したコーパスである．このコーパスは高親密度な大学生同士の対話者の間の対面対話である．\subsubsection{転記テキストの加工}上述の6種類のコーパス（カテゴリ）から10個ずつ合計60個の音声サンプルを無作為に選出する．なお，対話に関しては，話者ごとに一つのサンプルとした．CSJ2は話者数が少ないため，結果として4話者のデータが2サンプル以上選択されていた．これ以外について話者の重複はなかった．\begin{figure}[b]\begin{center}\includegraphics{21-3ia994f2.eps}\end{center}\caption{転記テキストからの刺激作成（例）}\end{figure}Speakingstyleの最も安定する部分を抽出するため，上記の各音声に付随する転記テキスト中部約300字（約1分の音声の転記量に相当し，speakingstyleの知覚に十分だと考えるため）のテキストを切り出す．なるべく発話の内容の影響を避け，speakingstyleだけで評定するよう，テキストの名詞（代名詞は除く）の部分を全て「$\bigcirc\bigcirc$」に自動変換した（図2参照）．名詞の表現の使い分け（例えば「マイク」と「マイクロホン」など）もspeakingstyleの一つと扱えるが，名詞を刺激にそのまま表示すると，本来speakingstyleとは独立させるべき話題内容が明確に伝わってしまう恐れがある．したがって，データの話題内容によらないspeakingstyleを推定することを目指すために，話題を強く想起させ得る名詞（代名詞以外）を伏せることにした．なお，転記テキストにある時間情報，フィラー，言いよどみ，笑い，咳などの情報を消し，書式を統一し，図2に例を示したような仮名漢字文字の表記に揃えた上で評定の刺激とした．\subsection{評定方法}\begin{figure}[b]\begin{center}\includegraphics{21-3ia994f3.eps}\end{center}\caption{評定実験で用いた教示の例}\end{figure}本評定にはSD法を用いる．一つのテキストを読んだ後，3尺度のそれぞれについて7段階で評定してもらう．「明瞭さ」に関して，不明瞭の場合を1，明瞭の場合を7，「親しさ」に関して，親しくない場合を1，親しい場合を7，「社会階層」に関して，低い場合を1，高い場合を7とする．評定はウェブブラウザ上のアンケートページを介して行う．評定の前に，尺度についての詳細説明をよく読むように指示した．刺激用の転記テキストはランダマイズして提示する．テキストを読み終えてから評定するように指示し，評定中何度でも読み直して良いとした．なお，評定実験に先立って，3名の評定者（評定実験の被験者には含まれない）による予備実験を行い，3尺度に関しての説明の妥当性および評定の安定性を確認した．その結果，3尺度I,F,Cの級内相関係数(IntraclassCorrelationCoefficient,ICC)(Koch1982)のICC(2,1)（評定者間の信頼性）はそれぞれ0.50,0.79と0.82であり，Landisら(LandisandKoch1977)によれば，Iは``moderate''，Fは``substantial''，Cは``almostperfect''であるため，予備実験における評定者間の信頼性が高いことを確認できた．3尺度に関しての説明を若干修正した上で評定実験を行った．評定実験で用いた教示の例を図3に示す．\subsection{評定結果}3尺度は独立した尺度であることを想定しているが，全22名の評定者の評定結果に基づいて尺度間の相関係数を求めたところ，明瞭さIと親しさFの相関係数が$-0.27$，明瞭さIと社会階層Cが0.48，親しさFと社会階層Cが$-0.55$であった．明瞭さIと親しさFの相関は弱いが，社会階層Cと明瞭さI・親しさFとの間には中程度の相関が見られた．Eskenaziは3尺度の独立性については特に言及していないが，今回の実験で日本語を対象としたため，一部に3尺度の独立性が見受けられないことは，日本語での話し方や発話内容の教養度が話者の間の関係に影響されるという傾向によるものだと考えられる．1章で述べた音声言語コーパス検索サービスでの応用を考えると，属性情報による絞り込み検索や可視化検索などにおいて必ずしも属性間の独立性を保証する必要はないため，尺度の間に相関があっても大きな支障はないと考える．\begin{figure}[b]\begin{center}\includegraphics{21-3ia994f4.eps}\end{center}\caption{Speakingstyle評定結果の二次元散布図（全評定者の評定結果の平均による）}\end{figure}\begin{figure}[b]\begin{center}\includegraphics{21-3ia994f5.eps}\end{center}\caption{刺激ごとの評定結果の平均（左上はI，右上はF，下はC）}\end{figure}6コーパス（カテゴリ）のspeakingstyle評定値が実際にどのように分布してコーパスの特性と合致しているかを見るために，全22名の評定者の評定結果の平均を用い，IとF（図4の左上），FとC（図4の右上），IとC（図4の下部）のそれぞれの2次元散布図と箱ひげ図（図5）\linebreakを作成した．図4において，CSJ1は他のコーパス（カテゴリ）に比べてIが高く分布している（有意水準5％のt検定によって，MAPTASKを除いて有意）．図5の平均値でもCSJ1は最も高い．これは，CSJ1が講演音声であり話者が明瞭な発話を意識しているためと考えられる．CSJ2は，CSJ1と比べてFが高くCが低く分布している（t検定によって有意傾向が見られ，図5の平均値についても同様の傾向）．これは，CSJ2がCSJ1と異なり，講演話者へのインタビューであり，対話の形をとることによると考えられる．FDCはCが低く分布している（有意水準5％のt検定によって，図5の平均値ではTRAVELについで2番目に有意に低い）．これはFDCは大学生同士の間の自由対話であることによると考えられる．AUTOはFが低く分布している(有意水準5％のt検定によって，CSJ1を除いて有意，図5の平均値においても同様の傾向）．これはAUTOは実験者と被験者との間の自由度の低い対話であることによると考えられる．MAPTASKは，Iが広く分布し，同じ課題対話であるAUTOと比較してFやIも広く分布している．これは，MAPTASKが話者の面識ありとなしの両方を含むことによると考えられる．TRAVELは他のコーパス（カテゴリ）に比べてIが低くFが高く分布している（有意水準5％のt検定によって，FDC（Iのみ）を除いて有意，図5の平均値においても同様の傾向）．これは対話者同士が同じ研究室の大学生であることに加えて，同じ大学生同士のFDCよりも高親密度であることによると考えられる．以上のことから，3.2.1節で述べた各コーパス（カテゴリ）のspeakingstyleに関する特性が評定値の分布に現れているといえる．一方，3.2.1節で述べたように，speakingstyleが多様になることを意図して6コーパス（カテゴリ）を選び，上述の考察から予想されたように評定値が分布しており多様なデータを確保できたと言える．しかし，例えばIとFの評定値がともに高い刺激などは少なく，他にもスパースな象限が複数見られる．今後，より多様なコーパスを扱い，本研究の手法の有効性を検証する必要がある．なお，評定値の安定性を確認するために，3尺度の級内相関係数(Koch1982)を算出した．3尺度I,F,CのICC(2,1)（評定者間の信頼性）はそれぞれ0.11,0.53と0.35であり，ICC(2,k)（平均の信頼性）は0.72,0.96と0.92であった．Landisら(LandisandKoch1977)によれば，ICCの目安として，0.0--0.20が``slight''，0.21--0.40が``fair'',0.41--0.60が``moderate''，0.61--0.80が``substantial'',0.81--1.00が``almostperfect''とされている．これにしたがえば，ICC(2,1)においてFとCは許容範囲内の信頼性といえ，また評定者数が多いことに起因してICC(2,k)においてI,F,Cのいずれも評定値の平均の信頼性が高く，モデル構築に用いて良いと考える．なお，本研究が目指すコーパス検索サービスのための尺度としては，評定者によって大きく異ならないものであることが望ましく，上記の結果からIの尺度はこのままでは検索用途に適さない．今後，尺度の説明の見直しなど，検討の必要がある．
\section{Speakingstyle推定モデルの構築}
3章で述べた評定実験によって得られた評定結果と刺激に用いたテキストに現れた特徴量によってモデル構築を行う．\subsection{特徴量抽出}2章で述べた理由で，本研究では主に品詞・語種率，形態素パタンなどの形態論的特徴を特徴量とする．\subsubsection{形態素解析}3章で述べた60転記テキストに対し，UniDic(伝，小木曽，小椋，山田，峯松，内元，小磯2007)を辞書として用いたMeCabで自動解析する．\subsubsection{品詞・語種率}各コーパス（カテゴリ）の品詞・語種率（感動詞int，助動詞aux，動詞v，接頭詞pref，副詞adv，代名詞pron，接続詞conj，助詞par，形容詞adj，連体詞adno，機能語funcの合計11種）を箱ひげ図で示す（図6参照）．図6の縦軸は品詞・語種率の割合であり，横軸は左からCSJ1,CSJ2,FDC,AUTO,MAPTASK,TRAVELの順に6コーパス（カテゴリ）ごとの結果を示している．なお，個々の品詞・語種率は，転記テキストごとの延べ語数に対する各品詞・語種の延べ語数の割合として求めた．図6に示したように，品詞・語種率の傾向はコーパス（カテゴリ）ごとに異なることがわかった．例えば，AUTOやMAPTASKのような自由度の低い発話のコーパス（カテゴリ）に比べて，CSJ2,FDC,TRAVELのような相対的に自由度の高い発話のコーパス（カテゴリ）の代名詞(pron)の割合が高い（有意水準5％のt検定によって有意）ことや，AUTOのような定型文に近く自由度の低い対話のコーパス（カテゴリ）の助動詞(aux)の割合が高い（有意水準5％のt検定によって有意）ことなど，品詞・語種率が特徴量としてspeakingstyleの自動推定に寄与する見込みがあることを示している．\begin{figure}[p]\begin{center}\includegraphics{21-3ia994f6.eps}\end{center}\hangcaption{コーパス（カテゴリ）ごとの品詞・語種率（転記テキストごとの延べ語数に対する各品詞・語種の延べ語数の割合を縦軸とした箱ひげ図）}\vspace{2\Cvs}\end{figure}\subsubsection{形態素パタン}小山らによると，文章に出現する形態素パタンが文章間の類似性を定量化するための特徴量として有効である(小山，竹内2008)．沈らは日本語話し言葉コーパスの転記テキストから主に形態論情報や統語論情報などの言語的特徴を手がかりとし，印象形成に寄与すると思われる特徴を43パタン抽出した(沈，菊池，太田，三田村2012)．沈らが用いた特徴は全て音声コーパスの転記テキストから抽出したものであり，今回の推定対象となったコーパスの転記テキストの性質と一致している．金水によれば，ある種の日本語の話し方（speakingstyleと類似の概念）は，その話し手として，特定の人物像を想起させる力を持つ発話スタイルのことを「役割語」と名づけた(金水2011)．したがって，speakingstyleと特定のキャラクタ像の形成との間に関連はあるものと考え，これらのパタンを本研究に用いた．そのため，我々はこの43パタンについて，3章の評定実験に使用する転記テキストに現れた23パタンの出現数を本研究における使用特徴量とした（表1参照）．なお，刺激ごとに形態素数が異なるため，刺激内のパタン出現数を刺激内の形態素数で正規化した．\begin{table}[t]\caption{形態素パタン}\input{0994table01.txt}\vspace{4pt}\small（形態素パタンの記法は「出現形[辞書形](品詞)」の形式で1形態素を表し，``.''は任意の1文字以上の文字列を表し，``A\textbarB''は「AまたはB」を表す．）\par\end{table}\subsection{モデルと考察}Speakingstyleの自動推定をするため，重回帰分析により推定モデルを構築した．分析には，ステップワイズ変数選択（変数減増法）\footnote{具体的には，統計ソフトRのstep関数を用いる．まず全変数を取り込んでAICを最も改善させる一つの変数を削除する．次にAICが最も改善するように一つの変数を削除あるいは追加する．削除しても追加してもAICが改善しないなら止める．}の手法で，各コーパス（カテゴリ）の品詞・語種率と形態素パタンを説明変数とし，評定実験の結果の平均を目的変数として最適なモデルを求めた．もとめたモデルの有意性を検定するために，「全ての偏回帰係数がゼロである」という帰無仮説を立てたF検定を行った．その結果，3尺度共に有意水準1％でモデルの有意性が証明された．\begin{table}[t]\caption{交差検定(leave-1-out)の結果（決定係数/調整済決定係数）}\input{0994table02.txt}\end{table}さらに，モデルの信頼性を確認するため，交差検定(leave-1-out)によりモデルの決定係数(MontgomeryandPeck1982)を求めた．その結果を表2に示す．表2に示した結果は，ことわりのない限り全て，テストデータと同一コーパスの他データを学習データに含めて交差検定を行った結果であるが，交差検定の際に同一コーパスの他データを学習データに含めるかどうかを応用目的に照らして検討する必要がある．同一コーパスの他データを学習データに含めた場合の交差検定(leave-1-out)は，同一コーパスの他データの評定値が部分的に既知である場合に相当する．実際の応用において，推定精度をあげるためにコーパス内の一部の部分的単位に人手で推定結果を与えてモデル学習に利用することは充分考えられる．そこで，この方法の交差検定結果を表2の「全特徴量」に示した．一方で，同じコーパスの他データを学習データに含めない場合の交差検定(leave-1-out)は，同一コーパスの評定値が全て未知である場合に相当する．実際の応用においてこうしたケースもあり得るため，この方法の交差検定結果を「全特徴量（同一コーパスを含めない）」に示した．3.2.1節に述べたように，評定実験ではspeakingstyleの多様さと実験のコストの両方を考慮した上で，60サンプルを評定の刺激としたが，モデル構築のためのサンプルとしては少ないことが懸念される．サンプル数の少なさの影響を考慮するために自由度調整済決定係数を求めたところ，同一コーパスが学習データとして存在する場合，Iは0.37，Fは0.81，Cは0.66であった．1章で述べたとおり，本研究では，一つのコーパスに対して複数の部分的単位ごとの推定結果の集積が利用されることを想定しており，全ての部分的単位に対して正しく推定できていなくても，50％以上の部分的単位を説明できることに相当する推定精度（決定係数0.50以上）があれば，1章に述べたような応用は実現可能と考える．FとCの決定係数は0.50を大きく上回っているため応用には十分と考える．全特徴量（同一コーパスを含めない）の場合，すなわち，未知のコーパスの場合，自由度調整済決定係数はIが0.13，Fが0.74，Cが0.52であり，精度が下がるが，F,Cはやはり0.5を超えているため応用にとって有効と考える．Iについてはいずれの場合も推定の精度が高くなく，またCについては今後さらなる改善が必要と考える．さらに，表2には品詞・語種率のみと形態素パタンのみを使用した場合の決定係数を示す．この結果から，3尺度ともに，品詞・語種率と形態素パタンの両方を使用した場合のモデルの精度は，それぞれを単独で使用した場合よりも高いことがわかり，両方を特徴量として用いることの有効性が示された．\begin{table}[p]\begin{center}\rotatebox[origin=c]{90}{\begin{minipage}{571pt}\caption{選択された説明変数と重回帰分析結果における偏回帰係数}\input{0994table03.txt}\smallSignif.codes:0``***'',0.001``**'',0.01``*'',0.05``,'',0.1``''\\形態素パタンの記法は「出現形[辞書形](品詞)」の形式で1形態素を表し，``.''は任意の1文字以上の文字列を表し，``A\textbarB''は「AまたはB」を表す．\end{minipage}}\end{center}\end{table}表3に選択された説明変数とその偏回帰係数を示す．Fのモデルにおいて，形態素パタン「.[です](助動詞)\textbar.[ます](助動詞)」の偏回帰係数は2番目に絶対値が大きく，です・ます調の出現はFのモデルに負の働きがあるといえる．これは，心的距離が近ければ普通体を用いることが多い(川村1998)といった先行研究と対応付いている．4番目の「.[ちゃう](助動詞)」（例：行っちゃう）などの音の変化形の出現(川村1998)もFのモデルに大きく貢献することがわかった．他にも，3番目の「よ[よ](助詞)」（例：よ），6番目の「ね[ね](助詞)」（例：ね）のような終助詞の出現がFのモデルに正に働くことがわかった．「よ」や「ね」などの終助詞は，会話を親しげにしたり，同意を求める雰囲気にしたりする機能を持つという先行研究(川崎1989)の主張と対応付いている．Cのモデルにおいては，形態素パタン「.[けれど](助詞)も[も](助詞)」の偏回帰係数が最も大きく，「けれども」などの出現がCのモデルに正の働きがあるとわかった．このことは「けれども」などがよく改まった会話に用いられるという指摘(川村1994)と一致している．ほかにも，5番目の「連体詞率」などの形態素パタンがCのモデルに大きく貢献することがわかった．
\section{おわりに}
本研究では，speakingstyleに関心を持つ利用者に所望の音声言語コーパスを探しやすくさせるために，音声言語コーパスのspeakingstyleを自動推定して属性情報として付与することを目指す．本研究では，従来のテキストの文体・ジャンル判別の手法を用い，音声に付随する転記テキストの形態論的特徴を手がかりとし，speakingstyle推定モデルを構築することにより，speakingstyleの自動推定を試みた．先行研究より，speakingstyleを「明瞭さ」(\underline{I}ntelligibility-oriented)，「親しさ」(\underline{F}amiliarity)，「社会階層」(so\underline{C}ialstrata)の3尺度で定義し，6コーパス（カテゴリ）から選出した音声の転記テキストを刺激とし，speakingstyleの評定を行った．評定実験によって得られた評定結果の分布がコーパスの特性と合致していることを確認した上で，重回帰分析を行い，speakingstyleにおける3尺度のそれぞれの回帰モデルを求めた．モデル構築の際，テキストの文体・ジャンル判別や著者推定などの従来手法において重要性が確認されている品詞・語種率以外に，文書分類や印象形成に有効だと思われる形態素パタンを特徴量として導入した．交差検定を行った結果，特に同一コーパスのサンプルが学習データとして使用できる場合には，本研究の提案手法によって3尺度中FとCのspeakingstyle評定値を高い精度で推定できることを確認した．本稿では，言語的特徴としてまず形態論的特徴に絞って扱ったが，係り受け情報のような統語的特徴もspeakingstyleの推定に役立つ可能性がある．今後，こうした特徴を加えて推定精度の向上を目指す．本研究で提案したspeakingstyleの自動推定手法によって，コーパスの部分的単位ごとのspeakingstyleを推定した結果はコーパス全体のspeakingstyleの判断材料となる．今後の方針として，speakingstyle推定モデルを用いて，一つのコーパスに付随する転記テキストに対してspeakingstyleを自動推定した上で，3尺度の空間上でそのコーパス全体のspeakingstyleを可視化できるようにすることを目指す．また，本研究の成果を外国語教育分野において，speakingstyleの習得支援に生かせるようにする予定である．\begin{thebibliography}{}\itemAbe,M.andMizuno,H.(1994).``SpeakingStyleConversionbyChangingProsodicParametersandFormantFrequencies.''In\textit{ProceedingsoftheInternationalConferenceonSpokenLanguageProcessing},pp.1455--1458.\itemBiber,D.(1988).\textit{VariationAcrossSpeechandWriting}.CambridgeUniversityPress.\itemCid,M.andFernandezCorugedo,S.G.(1991).``TheConstructionofaCorpusofSpokenSpanish:PhoneticandPhonologicalParameters.''In\textit{ProceedingsoftheEuropeanSpeechCommunicationAssociationWorkshop},\textbf{17},pp.~1--5.\itemDelgado,M.R.andFreitas,M.J.(1991).``TemporalStructuresofSpeech:ReadingNewsonTV.''In\textit{ProceedingsoftheEuropeanSpeechCommunicationAssociationWorkshop},\textbf{19},pp.~1--5.\item伝康晴，小木曽智信，小椋秀樹，山田篤，峯松信明，内元清貴，小磯花絵(2007).コーパス日本語学のための言語資源：形態素解析用電子化辞書の開発とその応用.日本語科学,\textbf{22},pp.~101--122.\itemEskenazi,M.(1993).``TrendsinSpeakingStylesResearch.''In\textit{ProceedingsofEurospeech},pp.~501--509.\itemEuropeanLanguageResourcesAssociation(ELRA).\texttt{http://www.elra.info/}\item言語資源協会(GSK).\texttt{http://www.gsk.or.jp/index\textunderscoree.html}\item堀内靖雄，中野有紀子，小磯花絵，石崎雅人，鈴木浩之，岡田美智男，仲真紀子，土屋俊，市川熹(1999).日本語地図課題対話コーパスの設計と特徴.人工知能学会誌,\textbf{14}(2),pp.261--272.\item岩野裕利，杉田洋介，松永美穂，白井克彦(1997).対面および非対面における対話の違い〜頭の振りの役割分析〜.情報処理学会研究報告,\textbf{97}(16),pp.105--112.\itemJoos,M.(1968).``TheIsolationofStyles.''InFishman,J.A.(Ed.),\textit{ReadingsintheSociologyofLanguage},pp.185--191.TheHague:Mouton.\itemJorden,E.andNoda,M.(1987).\textit{JapanesetheSpokenLanguage}.NewHaven{\&}London:YaleUniversityPress.\item川村よし子(1994).上級クラスにおける表現の指導—「改まり度」に応じたことばの使い分け—.講座日本語教育,\textbf{29},pp.120--133.\item川村よし子(1998).目上に対して「親しさ」を表す会話のストラテジー.講座日本語教育,\textbf{33},pp.1--19.\item川崎晶子(1989).日常会話のきまりことば.日本語学,\textbf{8}(2).\item菊池英明，沈睿，山川仁子，板橋秀一，松井知子(2009).音声言語コーパスの類似性可視化システムの構築.日本音響学会秋季研究発表会講演論文集,pp.441--442.\item金水敏(2011).``現代日本語の役割語と発話キャラクタ.''金水敏（編），役割語研究の展開,pp.~7--16．くろしお出版.\itemKoch,G.G.(1982).``IntraclassCorrelationCoefficient.''InKotzS.andJohnsonN.~L.(Eds.)\textit{EncyclopediaofStatisticalSciences},\textit{Vol.4},pp.213--217.NewYork:JohnWiley\&Sons.\item小磯花絵，小木曽智信，小椋秀樹，宮内佐夜香(2009).コーパスに基づく多様なジャンルの文体比較—短単位情報に着目して—.言語処理学会年次大会発表論文集,pp.594--597.\item国立情報学研究所音声資源コンソーシアム(NII-SRC).\texttt{http://research.nii.ac.jp/src/}\item郡史郎(2006).日本語の「口調」にはどんな種類があるか.音声研究,\textbf{10}(3),pp.52--68.\item小山照夫，竹内孔一(2008).形態素出現パタンに基づく文書集合類似性評価.情報処理学会研究報告自然言語処理研究会報告,\textbf{2008}(113),pp.51--56.\itemLabov,W.(1972).``TheIsolationofContextualStyles.''InLabov,W.(Ed.)\textit{SociolinguisticPatterns},pp.70--109.Oxford:BasilBlackwell.\itemLandis,J.R.andKoch,G.G.(1977).``TheMeasurementofObserverAgreementforCategoricalData.''\textit{Biometrics},\textbf{33},pp.159--174.\itemLinguisticDataConsortium(LDC).\texttt{http://www.ldc.upenn.edu/}\item前川喜久雄，籠宮隆之，小磯花絵，小椋秀樹，菊池英明(2000).日本語話し言葉コーパスの設計.音声研究,\textbf{4}(2),pp.51--61.\itemMairesse,F.,Walker,M.A.,Mehl,M.R.,andMoore,R.K.(2007).``UsingLinguisticCuesfortheAutomaticRecognitionofPersonalityinConversationandText.''\textit{JournalofArtificialIntelligenceResearch},\textbf{30},pp.457--500.\item宮澤幸希，影谷卓也，沈睿，菊池英明，小川義人，端千尋，太田克己，保泉秀明，三田村健(2010).自動車運転環境下におけるユーザーの受諾行動を促すシステム提案の検討.人工知能学会誌,\textbf{25}(6),pp.723--732.\item水上雅博，Neubig,G.,Sakti,S.,戸田智基，中村哲(2013).話し言葉の書き起こし文章の話者性の変換.人工知能学会全国大会論文集,pp.1--4.\itemMontgomery,D.C.andPeck,E.A.(1982).\textit{IntroductiontoLinearRegressionAnalysis(2ndedition)},NewYork:JohnWiley{\&}Sons.\item中里収，大城裕志，菊池英明(2013).音声対話における親密度と話し方の関係．電子情報通信学会技術研究報告,\textbf{112}(483),pp.109--114.\itemShen,R.andKikuchi,H.(2011).``ConstructionoftheSpeechCorpusRetrievalSystem:CorpusSearch{\&}Catalog-Search.''In\textit{ProceedingsofOrientalCOCOSDA},pp.76--80.\item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タ付与.情報処理学会論文誌,\textbf{53}(4),pp.1269--1276．\itemYamakawa,K.,Kikuchi,H.,Matsui,T.,andItahashi,S.(2009).``UtilizationofAcousticalFeatureinVisualizationofMultipleSpeechCorpora.''In\textit{ProceedingsofOrientalCOCOSDA},pp.~147--151.\end{thebibliography}\begin{biography}\bioauthor{沈睿}{2005年中国華東師範大学中国語教育学科卒，2009年早大大学院修士課程了．同年同大学院博士課程入学．2012年より早大人間科学学術院助手．音声言語コーパス，言語教育の研究に従事．言語処理学会会員．}\bioauthor{菊池英明}{1991年早大・理工・電気卒，1993年同大大学院修士課程了．同年株式会社日立製作所中央研究所入社．早大理工総研助手，国立国語研究所非常勤研究員，早大人間科学部非常勤講師・専任講師・准教授を経て，2012年より早大人間科学学術院教授．博士（情報科学）．音声言語，音声対話，ヒューマン・エージェント・インタラクションの研究に従事．人工知能学会，日本音響学会，ヒューマンインタフェース学会，情報処理学会，電子情報通信学会等会員．}\end{biography}\biodate\end{document}