クエリと説明文の関係を表す記述要素辞書の構築

久保木 武承, 山本和英. クエリと説明文の関係を表す記述要素辞書の構築. 電子情報通信学会 テキストマイニングシンポジウム, 信学技報, vol. 112, no. 196, NLC2012-22, pp.67-72 (2012.8)

1. 長岡技術科学大学 久保木武承, 山本和英 {kuboki, yamamoto}@jnlp.org 1 クエリと説明文の関係を表す 記述要素辞書の構築
2. 研究概要(1) 2 　ローパスフィルタについて“どんな”説明してるの？
3. 研究概要(2) 3 ローパスフィルターは画像をぼか すことでモアレや偽色を低減する 働き ローパスフィルターの役目は、モア レや偽色の原因となる細かい模様 を、撮像素子に入射してくる前に ある程度ぼかしてしまおうというも のです 役目 話題語:ローパスフィルター 記述要素 話題語-説明文の関係名=記述要素を自動的に付与 したい
4. 記述要素の機能＝文を読まずとも、何についてどん な説明をしているかわかる 研究概要(3) 4 (話題語=クエリ)ステロイド (記述要素)副作用 (説明文)ステロイドの副作用には細胞の増殖ないし繊 維新生抑制作用に基づくものとして、皮膚萎縮、ステロ イド紫班、ステロイド潮紅、毛細血管拡張などがある 想定している利用例 ・まとめを作る際の検索支援 ・大量の文章を分析する時に、内容ごとに自動分類
5. 研究概要(4) 5 ローパスフィルターは画像をぼか すことでモアレや偽色を低減する 働き 話題語:ローパスフィルタ l  (話題語, 記述要素, キーワード) の対を使えば付与可能 記述要素の付与システム 記述要素
6. 研究概要(5) 6 (話題語, 記述要素, キーワード)の対を 大量に集めなくてはならない でも、記述要素となる語ってどのくらいあるの？ 名詞から選べばいいのは わかってるけど……
7. p まずは記述要素のみの辞書を作ろう 本研究の狙い 7 　記述要素となり得る語がどの程度あるのか把握 する Ø そもそも把握可能な数？ Ø それとも話題語ごとに毎回集めてこなくてはならな いもの？ しかし、もう１つ問題が……
8. 辞書構築上の課題 8 要職, 出来, 系譜, 街並み, きっかけ, つづり方, 雇人, コンサルティ ング, 作意, 縁, 便法, 生いさき, 原義, 戸長, 理解, つき合い, 民業, 家宝, 薬種, 認定, 捨値, 身構え, 性分, 縁由, ご利益, 絵柄, 演題, 曾祖父, 伝達, もの言い, 経閉期, 足代 , 測度, 縁者, 収集, 感性, 棟梁, 加減, 頻度, アイテム , 矛先, オーナー, 近況, レベル, 倅, 確度, 設題, 終期, 機運, 基本給, 帰結, 身の上, 有り金 , 礼儀, 感 想, 父君, 標目, 社風, 作り方, 案件, 景品, 積載, 仮名, 染上り, 音 響, 大姉, 光量, 浮き名, 嫁御, 潮位, 工数, 需給, 意訳, さじ加減, リスク, 延日数, 歳費, 原由, 精粗, 基底, フレーバー, 要領, … 課題:これらの語だけが満たす性質とは？ 適当に選んだ名詞群から記述要素を選ぶとして……
9. p まずは記述要素のみの辞書を作ろう 本研究の狙い 9 目標1 　記述要素となり得る語がどの程度あるのか把握 する Ø  そもそも把握可能な数？ Ø  それとも話題語ごとに毎回集めてこなくてはならないもの？ 目標２ 　記述要素が満たすべき性質を明らかにする Ø  これが明らかになれば、例え話題語ごとに集めてこなくては ならなくとも自動取得の可能性が残せる
10. Step １．一名の人手作業により、名詞群から記述要 素になり得る語を選別 Step ２．選別した語群を分類しつつ、記述要素が満 たすべき条件を明確化していく Step ３．三名での人手判定により、各性質の定義を 明確化し、再判定にかける 辞書構築手順 10
11. Step １．一名の人手作業により、名詞群から記述要 素になり得る語を選別 Step ２．選別した語群を分類しつつ、記述要素が満 たすべき条件を明確化していく Step ３．三名での人手判定を行う 辞書構築手順 11
12. p  一名の人手作業により、名詞群から記述要素にな り得る語を選別 １．IPADICから記述要素になり得る名詞群にあたる品詞 の細分類を選択
 (IPADICが日本語の言語処理で一般的に使われる辞書で あるため、網羅性を期待してこれを用いた) Step 1 12 名詞の細分類 　一般, 数, 固有名詞, 形容動詞語幹, 非自立, サ 変接続, 副詞可能, 代名詞, ナイ形容詞語幹 今回は一般, サ変接続, ナイ形容詞語幹の 3種類を用いることにした
13. p  一名の人手作業により、名詞群から記述要素にな り得る語を選別 ２．作業者一名で、明らかに記述要素(話題語と説明文の 関係名)になり得ない語を除外する (判断に迷ったものは記述要素候補とする) Step 1 13 (記述要素になり得ない語の例) ワンテンポà明らかに性質になり得ない語 レントゲンà独立した事柄になってしまう語 湾曲àこれだけ提示されてもなんの話か想起不可能な語
14. Step 1 14 種類 語数 抽出語数 名詞-一般 60818 3230(5%) 名詞-サ変接続 12146 437(4%) 名詞-ナイ形容詞語幹 42 7(16%) 合計 73006 3674(5%) 結論:記述要素になり得る語数が少ない事から、記述要 素になる語は何らかの条件を持った特定の語群である p  一名の人手作業により、名詞群から記述要素にな り得る語を選別 分類結果
15. Step １．一名の人手作業により、名詞群から記述要 素になり得る語を選別 Step ２．選別した語群を分類しつつ、記述要素が満 たすべき条件を明確化していく Step ３．三名での人手判定を行う 辞書構築手順 15
16. p  選別した語群(3674語)を分類しつつ、記述要素が 満たすべき条件を明確化していく 6つの性質の有無により判定出来ると判明 l  必要な性質 Ø  包含性 Ø  文接続性 l  曖昧にする性質 Ø  実在性 Ø  固有性 Ø  抽象性 Ø  非安定性 Step 2 16
17. p  選別した語群(3674語)を分類しつつ、記述要素が 満たすべき条件を明確化していく 6つの性質の有無により判定出来ると判明 l  必要な性質 Ø  包含性 Ø  文接続性 l  曖昧にする性質 Ø  実在性 Ø  固有性 Ø  抽象性 Ø  非安定性 Step 2 17
18. l  記述要素が話題語の特徴や性質を包含しているこ とを保証する性質 Ø  その話題語が"生来保有している、あるいは持つ事が 確定している"特徴、性質、機能、属性、事柄などであ る 包含性(必要な性質) 18 (包含性を持つ語à記述要素たり得る) 花瓶の色à生来保有している性質 自衛隊の装備à生来保有することが確定している特徴 (包含性をもたない語) ヨドバシカメラの広告à生来持つ性質とは言えない
19. 文接続性(必要な性質) 19 l  “話題語の記述要素とは”のあとに文章が接続され る性質 Ø  “話題語の記述要素とは”のあとに文が続く Ø  形容表現のみ(「雨脚が“強い”」など)は除く
 「話題語と文の関係を表す語」という機能を果たさない (文接続性を持つà記述要素たり得る語) 画風>いわき絵のぼりの画風とは江戸時代の浮世絵、 特に歌川派の影響が強いと言われています。 (文接続性を持たない) パソコンの型名à名詞一語で表現可能。説明文が続か ない
20. p  選別した語群(3674語)を分類しつつ、記述要素が 満たすべき条件を明確化していく 6つの性質の有無により判定出来ると判明 l  必要な性質 Ø  包含性 Ø  文接続性 l  曖昧にする性質 Ø  実在性 Ø  固有性 Ø  抽象性 Ø  非安定性 Step 2 20
21. p  選別した語群(3674語)を分類しつつ、記述要素が 満たすべき条件を明確化していく 6つの性質の有無により判定出来ると判明 l  必要な性質 Ø  包含性 Ø  文接続性 l  曖昧にする性質 Ø  実在性 Ø  固有性 Ø  抽象性 Ø  非安定性 Step 2 21
22. 実在性(曖昧にする性質) 22 l  当該語が話題語とは別の具体的事物として存在する事を 示す性質(àたとえ包含性があったとしても話題語を直接的に示す 説明との関係名にならない) Ø  実際に具体物として実在する事物である (実在性を持つà記述要素たり得ない) PCの代金à現金として提示可能な具体物 幼稚園の園長à連れてくることが可能な具体物 (実在性を持たない) 肌の色つやà色つやだけを取り出して具体物としてこれ、 と示すことはできない
23. 固有性(曖昧にする性質) 23 l  「話題語の記述要素とは」のあとに続く物が特定の名詞や 形容詞、そのリストなど固有のものである性質 ※記述要素は属性と違い「話題語と文の関係を表す」ことを目的とし ているためこの性質は困る (固有性を持つà記述要素たり得ない) 面積>日本の面積は377,911平方キロメートル 主要言語>ベルギーの主要言語はオランダ語、フランス 語、ドイツ語 音沙汰>**さんの音沙汰がある à 例外的にある/ない以外に 表現がなさそうなものも含む (固有性を持たない) 旋盤の扱いà文でしか説明できない
24. 抽象性(曖昧にする性質) 24 l  話題語の説明ならどんなものでも含んでしまう抽象的な 語である性質 (抽象性を持つà記述要素たり得ない) 概略>この論文の概略は、…である。 à概略の中には「この論文」の話題なら大抵なんでも入 れることができてしまう (抽象性を持たない) ドリルの選び方>基本的には…のような用途に合わせて 選んでください àドリルの話題でも選び方だけに限った説明をしている
25. 非安定性(曖昧にする性質) 25 l  「話題語の記述要素とは」の後に文が続くが、説明文が一 定の形式や特徴を持った文とはならず安定しない性質 (非安定性を持つà記述要素になるが、曖昧) 存否>親子関係の存否とは、生物学的な親子関係が存在 するか否かの問題で、倫理問題や司法判断が入り込む余 地は全くない問題だと思います。 à記述要素を特定するキーワードを持たない (非安定性を持たない) 働き>ローパスフィルターの働きとは画像をぼかすことでモ アレや偽色を低減することである àぼかす,低減する=記述要素を特定するキーワードを持つ
26. Step １．一名の人手作業により、名詞群から記述要 素になり得る語を選別 Step ２．選別した語群を分類しつつ、記述要素が満 たすべき条件を明確化していく Step ３．三名での人手判定を行う 辞書構築手順 26
27. l  性質判定結果 p  非該当=上記いずれにも分類されない名詞 Ø  純粋に記述要素と言えたのは1664個だった Ø  非安定要素、抽象要素、具体要素、純粋属性 「記述要素に対して余分な性質を持つその他の要素」を設定 記述要素辞書 27 　 包含性 文接続性 実在性 固有性 抽象性 非安定性 個数 記述要素 • • × × × × 1664(45%) 非安定要素 • • × × × • 222(6%) 抽象要素 • • × × • - 140(4%) 具体要素 • • • × × - 47(1%) 純粋属性 • - × • × - 795(22%) 全語数 　 　 　 　 　 　 3674 非該当 　 　 　 　 　 　 806(22%)
28. 記述要素 28 　 包含性 文接続性 実在性 固有性 抽象性 非安定性 個数 記述要素 • • × × × × 1664 アーキテクチャ, 因習, 原因, 客層, 業務, 国柄, オリジナリティ, 外 観, 会規, 外形, 剪定, 外見, 戒告, 解決, 外需, 会則, 解除, 害毒, 解消, 改正, 解析, 外聞, 涯分, 解法, 改定, 役目, … u  記述要素の果たす必要最低限の性質を持ち、かつ曖昧な語 を取り除いたもの=記述要素の核となる語群 u  このような性質をもつ語は元々の名詞群73006語の2% (話題語) ローパスフィルター (記述要素)役目 (例文)ローパスフィルターの役目は、モアレや偽色の原因となる細 かい模様を、撮像素子に入射してくる前にある程度ぼかしてしまお うというものです
29. u  記述要素に対して非安定性の性質を持つもの u  ここに属する語は説明文中に記述要素を確定させる特定 の語=キーワードを持ちにくいため、キーワードを用いて 記述要素を付与する先行研究とは別の手法が必要 非安定要素 29 工夫 , 悪因 , 悪材料 , 悪条件 , アウトプット , 悪例 , 出力 ,塩梅, 言い回し, 言回し, 印象, 言いよう, 言い様, 意趣, 異説, 意想, … 　 包含性 文接続性 実在性 固有性 抽象性 非安定性 個数 非安定要素 • • × × × • 222 (話題語) 日本 (記述要素)印象 (例文)日本の印象は、住空間の狭さと、物価の高さをマイナスに感 じているということが伺える。
30. u  記述要素のうちでも話題語に対する説明範囲が広い u  ここに属する語はいずれも話題語が決まればその話題語 における説明であればまず付与できてしまい「どんな説明 がされているのか」を知りたい時は利用価値が低い 抽象要素 30 含意, 考え方, 局面, プラン, 基軸, 基調, 基本, 言説, 言論, 梗概, 講説, 意, 細則, 雑題, 実質, 主意, 概説, 総論, 主旨, 主題, … 　 包含性 文接続性 実在性 固有性 抽象性 非安定性 個数 抽象要素 • • × × • - 140(4%) (話題語) オリンピック (記述要素)主旨 (例文)オリンピックの主旨はスポーツを通じて心身の成長を促し、 世界の相互交流と平和を目指す―ということになってはいるが、近 代に入ると打って変わり、一大ビジネスチャンスとしての側面が強 まっている。
31. u  記述要素の性質を満たしつつも実在性を保有する語群 u  ここに属する語は、話題語の性質でなく「話題語+具体要 素=別話題語」となる 具体要素 31 資財, 下地, ターゲット, 対価, 蓄え, 貯え, 着衣, 直系, 付き物, 取り 分, 取分, 標的, 物証, 核, ボーナス, 基礎, 骨組, 土台, 的, … 　 包含性 文接続性 実在性 固有性 抽象性 非安定性 個数 具体要素 • • • × × - 47(1%) (話題語)釈迦 (記述要素)着衣 (例文)釈迦の着衣は截金文様 （きりかねもんよう）で装飾され、画 面中央に光が集まる効果的手法がとられている。
32. u  属性として最低限の要件を満たした語 u  記述要素と区別することで 　「語と語の関係を表す純粋属性」 　「語と文の関係を表す記述要素」 という性質の違いで関係付与手法を分けて構築可能 純粋属性 32 音調, 公課, 呼び名, 色つや, カロリー, 本名, 学力, 春期, 課目, け た数, 兵員, 戸数, 定年, 常得意, 年産, 原価, 当字 , 国籍, … 　 包含性 文接続性 実在性 固有性 抽象性 非安定性 個数 純粋属性 • - × • × - 795(22%) (話題語)豆腐 (記述要素)カロリー (例文)豆腐のカロリーは100gで72kcal、特に絹ごし豆腐のカロリー は100gでなんと56kcal
33. まとめ(1) l  記述要素の辞書の構築を行った p  記述要素とは話題語と説明文の関係名を指す p  記述要素となる名詞は包含性、文接続性、実在性、 固有性、抽象性、非安定性の6つの性質により分類 可能 l  構築した辞書 p  記述要素は1664語(元々の名詞群の2%)得られた 33
34. まとめ(2) l  今後の予定=記述要素辞書の拡張 p  今回、記述要素となる語群を得られた p  次は、話題語と記述要素の対、また付与に利用可 能なキーワードとの対を得る à付与システムに直接利用可能な辞書の構築 l  記述要素辞書の配布について p  無条件・無償で公開します p  が、入手者を把握したいので メールで連絡ください！ 34
36. 記述要素の特徴 36 l  属性 Ø  自然言語処理で言う属性は定義が曖昧 1.  概念間の関係名としてとにかく列挙したり(Catherine[2007]) 2.  (対象, 属性, 属性値)の対として抽出できるものであったり(小 林[2005]) 3.  先にタスクを決めてそこに必要(と思われる)属性を自分で設 定したり(西村[2007]) では、記述要素はどう違う？
37. 記述要素の特徴 37 l  記述要素=話題語と説明「文」の関係名 Ø  属性よりも具体的なタスク設定 •  属性が「概念間の関係」であったり「あるパタンでとれるもの」 であるのに対して、記述要素は「話題語と説明文」と事前に扱 う単位が決まっている Ø  関係名を付与するというタスクを明確に分別可能 •  語と語で関係を与えたいのか パターンを使う、頻出する対のみ使う、等 •  語と文で関係を与えたいのか キーワードの有無で判定、等
38. 抽出数対比-品詞分類 38 種類 語数 抽出語数 記述要素 名詞-一般 60818 3230(-57588) 1340(-1890) 名詞-サ変接続 12146 437(-11709) 319(-118) 名詞-ナイ形容詞語 幹 42 7(-35) 5(-2) 合計 73006 3674(-69332) 1664(-2010)
39. p  三名での人手判定により、各性質の定義を明確化 し、 3674語の語群の性質の有無を再判定する l  判断が割れた場合 性質の判断条件が不明確とみなし、定義を再設定して 合意できるまで判定を繰り返す l  語彙の定義 辞書定義を参照 l  語の曖昧性への対応 辞書定義において一つでも性質を満たす物があれば性 質を満たすと判断 Step 3の詳細 39