常識表現となり得る用言の自動選定の検討

真嘉比 愛, 山本和英. 常識表現となり得る用言の自動選定の検討. 言語処理学会第19回年次大会, pp.822-825 (2013.3)

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1. 常識表現となり得る用言の   自動選定の検討 真嘉比 愛，山本 和英   長岡技術科学大学 電気系
2. 研究の概要 •  常識知識ベース構築にあたり，常識として適 切な用言の選定方法を提案   – 名詞と共起する用言の異なり数に着目   – 用言の出現頻度上位N件毎に，名詞に対する削 除用言を決定   – ベースラインと比較して，適切な用言が付与され ていることを確認   •  [課題]  共起する用言の少ない名詞に対して の常識付与方法
3. 研究の目的 •  自然言語処理で利用可能な常識知識ベースを構築 名詞と共起する用言   　→  常識と定義      ・ 動詞      ・ 形容詞    ・ サ変名詞                         名詞“犬”が持つ常識 動詞   吠える   しつける   走る   サ変名詞   散歩，病気，訓練，飼育 形容詞   かわいい   たのしい   いとしい
4. 既存知識ベースとの違い 既存の   上位オントロジー   　e.g.  SUMO，                        OpenCyc   利点:  厳密に定義された常識 を利用できる     欠点:  実際の語彙表現との乖 離が激しい 各Conceptに対し，   様々な関係で結 ばれる語や文を 付与   　e.g.  ConceptNet   利点:  自然言語処理のタス クに適用しやすい     欠点:  大半が人手で集めら れているため，網羅性が低 い
5. 常識がもつ性質 次の3つの性質を仮定：     1.   用言aと名詞nとの共起頻度が高いほど，用 言aは名詞nの常識である可能性が高い   2.   どのような名詞とも共起する用言aは，常識 として不適切   3.   用言aが名詞nの常識として適切か否かは， その名詞と共起する用言の異なり数に依存 する    
6. 常識の自動選定 Step.1 • Web日本語Nグラム中で共起する名詞と用言のペ アを抽出 Step.2 • 共起する用言の異なり数が多い順に名詞をソート • 上位N件毎に用言の出現分布を調査 Step.3 • 出現名詞数が多い用言を常識として不適切とみな し削除
7. 名詞と用言のペアを抽出 •  Web日本語Nグラム   – 200億文中から，出現頻度20回以上の文を抽出   – 7グラム総数:  570,204,252個   •  抽出した用言と名詞のペア   – 605,363,630対  (異なり数:  29,434,191対)   •  名詞の異なり数:  655,038語   •  用言の異なり数:  26,455語  
8. 名詞と共起する用言の異なり数   上位 N  件における用言の出現分布 出現名詞数が多い 出現名詞数が少ない 用言の出現名詞数  (N=1000) 用言の異なり数
9. 名詞と共起する用言の異なり数   上位 N  件における用言の出現分布 Nの増加に伴い，   出現名詞数の多い   用言が少なくなる 用言の出現名詞数  (N=10000) 用言の異なり数
10. 用言の出現分布に基づく   削除範囲の決定 出現名詞数が多い場合，用言の異なり数が加速度的に増加   　＝その範囲内の用言を除外の対象とする
11. Nの変化に伴う削除用言数の変化 削除される用言数は階段状に変化 グラフの特異点から，   名詞ごとの削除用言数を決定   （N=700，1100，1600，   2500，3600） Nの値は1000〜4500まで100刻みに変化
12. 各名詞に対する削除用言数   •  削除用言   –  わかる，もつ，みる，なる，ない，とる，できる，つく，しる，くる，おもう， おおい，いる，いう，ある，良い，入る，でる，つくる，つかう，きく，かく， おこなう，紹介，よい，ゆく，たつ，たかい，おる，いい，関係，やる，か ける 1: ໊֤ࢺʹର͢Δ࡟আ༻ݴ਺ (N=ڞى͢Δ༻ݴͷ ͳΓ਺) ର৅ͱͳΔ໊ࢺͷൣғ ࡟আ਺ N≤700 427 700<N≤1,100 267 1,100<N≤1,600 143 1,600<N≤2,500 73 ͦΕҎ֎ 33 ྫ͑͹ɼN=1,000 ͷ໊ࢺʹ͍ͭͯ͸ 227 ݸͷ༻ݴ͕ আର৅ͱͳΔɽͨͩ͠ N=3,600 ͷࡍʹ࡟আ͞ΕΔ ݸͷ༻ݴ͸ɼର৅ͱͳΔ໊ࢺΛબ͹ͳ͍༻ݴ͕ଟ 4 4.1 ෇ ͢Δɽ (1) (2) (3) N=3600における   33個の用言は，対 象となる名詞を選 ばない   =常識として不適切
13. 各名詞に対する常識の付与 •  名詞nに対する用言aを，Harman正規化した TF値で重み付け TF(a,n) = log 2 (n a,n +1) log 2 ( n k,n k ∑ ) 以下の3つのbaselineと比較   　・ 用言は削除せず，Harman正規化したTFで重み付けした場合   　・  TF-­‐IDFに則って重み付けした場合   　・  N≦700で削除される用言をすべて削除した場合 ：名詞   ：用言   ：名詞に対する   用言の出現回数 n a n a,n
14. 名詞に付与される用言の例  (1/2) ද 2: ໊ࢺʹରͯ͠෇༩͞ΕΔ༻ݴͷҧ͍ ໊ࢺɿ͍͵ baseline1 baseline2 baseline3 ఏҊख๏ baseline1 ͔͏ ͔͏ ۬Θͳ͍ ࢄา ೖֶ ͳΔ Ұॹ ࣂΘͳ͍ ͚ͭ͠Δ ڭҭ ͍Δ ੜ׆ ͔Έ͜Ζ͢ පؾ ͋Δ ͋Δ ൢച ๸͑ͳ͍ ͭΕΔ ͳΔ ੜ׆ ͨͷ͍͠ ༀࡴ ͘Β͢ ଔۀ ΈΔ ΍͍͢ ܨཹ ܇࿅ तۀ ͳ͍ Θ͔Δ ܇࿅ ΄͑Δ डݧ ͍͏ ొ࿥ ΍͚ͤ͜Δ ͔Θ͍͍ ͔Α͏ Ұॹ େ͖͍ ͔·ͳ͍ հޢ ֶश Ͱ͖Δ ͔Μ͕͑Δ ୅ࢀ ࣂҭ ࢦಋ
15. 名詞に付与される用言の例  (2/2) →  提案手法は，常識として適切な用言が付与されている ෇༩͞ΕΔ༻ݴͷҧ͍ (είΞॱ্Ґ 10 ݅) ໊ࢺɿখֶߍ ఏҊख๏ baseline1 baseline2 baseline3 ఏҊख๏ ࢄา ೖֶ बֶ ཭೚ ೖֶ ͚ͭ͠Δ ڭҭ ೖֶ ܇ಋ ڭҭ පؾ ͋Δ ෇ଐ Ί͟Ίͳ͍ ଔۀ ͭΕΔ ͳΔ ࢀ؍ ͔͍͞͠ तۀ ͘Β͢ ଔۀ څ৯ Ճݮ৐আ डݧ ܇࿅ तۀ डݧ ͦ͹ͩͭ ͔Α͏ ΄͑Δ डݧ तۀ ՎΘ͢ ֶश ͔Θ͍͍ ͔Α͏ ୲೚ ΍Γ௚͞ͳ͍ ࢦಋ հޢ ֶश ଔۀ ͷͼΏ͘ ґཔ ࣂҭ ࢦಋ ͔Α͏ ࣮ݧ बֶ
16. 付与失敗例について •  文中で名詞と共起しても，ほとんど関係がない   –  名詞に係っている用言のみを利用   •  接尾辞的な使われ方をする名詞（e.g.月）   •  曖昧性のある名詞   –  文中で共起する他名詞との関係性を考慮   •  名詞同士の関係性を定義する名詞（e.g.  原因）   –  常識を付与する対象として適切かどうか議論する必 要がある   　　→　常識を付与する対象の名詞をどのように        制限していくか