自然言語処理 扱 紹介 総研大/NII 宮尾研究室 博士前期 2 年 宮澤 彬 2016 年 6 月 15 日 1/62

遍在性 日常 言語表現 ． 「 氏 近 持 選 」 質問 対 、平岡 氏 「ＩＯＣ 委員 ＰＲ 、 時 何 持 起用 仕方 」 話 。 「 （ 氏側 ）２億円 流 想定 」 述 、正当 支出 強調 。 日本経済新聞 2016 年 5 月 17 日 www.nikkei.com/article/DGXLZO02401500X10C16A5CC1000/ 辞書（岩波国語辞典 第七版） 引 ① 管。 （水・ ）導管。 「 通 」 （比喩的 、意思疎通 途 意 ） 「 役」 （仲介者） ② 首 大 西洋風 。巻 吸 口 言 。 2/62

用語 整理 広義 （比喩，転義） trope 直喩 simile 明示的 （ 「〜 」 語 用 ）別 表現． 「氷 冷 汗」 （隠喩） metaphor 非明示的 別 表現． 「朝 起 時間 」 換喩 metonymy 道具 必然的 因果関係 「隣接」 用 比喩． 「 」 「冷 （＝死 ） 」 提喩 synecdoche 必要以上 大 ， 小 意味 持 使 表現． 「空 白 （＝雪） 舞 」 3/62

分類 厳密 分 多 ． 「息 （＝落 着 ） 」 「東北 首 都 仙台」 古代 時代 （修辞学） 分野 詳 分析 仔細 分類 ． 佐藤 (1992) 佐藤 (2006) 参照． 4/62

重要性 I 1. 小説 詩 想像力 掻 立 効果 私 四五日、働 家 出掛 、魚 腸 疲 帰 来 林芙美子『放浪記』第一部 2. 新 語義 創造 不可欠 電源 落 ， 落 3. 抽象的思考 可能 問題 ，悪事 入 4. 見方 設定 機能 WAR IS A COMPETITIVE GAME→ 勝 負 性 強調 (Lakoff, 1991) 5/62

重要性 II 5. 普遍性 anger is heat: burn with anger; make one’s blood boil; he erupted arder de ira — burn with anger пылать гневом — burn with anger 怒 燃 ，復讐 炎 身 焦 怒火 nóng như lửa — as hot as fire “angry” öfke kaynıyor — anger is boiling (Aksan, 2006) 基本的 身体的経験（ 場合 体温 上昇） 反映 考 ． 6/62

何 （ 慣用化 問題） 慣用化 進 元々 語義 的 語義 喚起 ， 感 ．以下 Deignan (2005) 分類． 分類 用例 1. 革新的 … the lollipop trees He held five icicles in each hand. 2. 慣用化 The wind was whispering through the trees. There is no barrier to our understanding. 3. 死 deep「色 濃 」 crane 「 」 4. 歴史的 comprehend 「理解 」 ardent「熱烈 」 7/62

何 （ 違 ） 以下 性質 持 (Deignan, 2005)． 2 語以上 構成 ． 意味 構成的 ． 語彙的 固定 ． 文法的 固定 ． 典型的 kick the bucket raining cats and dogs ． 中 blue joke/film/comedy 程度 語彙的 多様性 ， 明確 区別 ． 8/62

自然言語処理 自然言語処理 対象 大 分 2 ． 1. 検出 2. 理解 表現 ，何 以 「 理解 」 言 ，定義 ．今日 2 紹介 ． 注意 ，人 処理 ， 2 段階 過程 踏 考 (Gibbs, 1994; Giora, 2003) ． → 人間 理解 仕方 分析 ，工学的 応用 9/62

自然言語処理 応用 I 処理 他 自然言語処理 応用 研究 行 ．何 教 ． 1. 情報検索 検索質問拡張 使 ？ 2. 表現 生成， 表現 言 換 初心者向 説明 「変数 箱 ． 」 多 用 ． 使 文 平易 ，理解 ． 文章 味 文章 書 換 ． 10/62

自然言語処理 応用 II 3. 機械翻訳 「彼 気持 汲 。 」 → ? “I scoop out his feelings.” 「汲 」 「推 測 」 語義 使用 頻度 高 ，辞書 載 問題 ．一方 似 使 方 「掬 」 頻度 高 1 辞書 「推 測 」語義 載 2 人々 表現 新 作 ， 表現 出 ．体系的 対応 必要． 1Google 検索 "気持 汲 " 約 58,500 件，"気持 掬 "約 15,700 件（2016 年 6 月 10 日） 2新明解国語辞典 第六版、岩波国語辞典 第七版 11/62

顕現性落差 概念写像

顕現性落差 概念写像

顕現性落差 「 、 行 。 」雪 狼 白熊 毛皮 三角帽子 、顔 苹果 、雪童子 歩 来 。 宮澤賢治「水仙月 四日」 持 出 何 伝 ？ ？ 14/62

顕現性落差 Tversky (1977) Ortony (1979) 顕現性 salience 理論 持 出 3 何 伝 ？ → 特徴 中 赤 丸 際立 （強度） ？ → 同類 （果物） 中 赤 丸 目立 （診 断性） 岩山 (1991) 「A B」 直喩表現 ， 理論 基 理解 提示 ． 3 何 説明 持 vehicle 呼 ．一方説明 topic 呼 ． 15/62

属性値集合 属性値（赤 ） 確率 対 集合 属性値集合 呼 ．概念 ∗ (C) 属性名 属性値集合 対（性質） 集合 表現 ． ∗ ( ) = { 色 : {赤 : 0.8, 緑 : 0.15, 茶 : 0.05} , 外形 : {球状 : 0.95, 円柱状 : 0.05} , 表面 : {滑 : 0.9, : 0.1} } 16/62

顕現性落差理論 計算 （強度） 属性値集合 Vi := {vi1 : wi1, vi2 : wi2, . . . , vim : wim} H (Vi) := − m j=1 wij log wij 、冗長度（強度 指標） r (Vi) =      0 m = 1 1 − H (Vi) log2 m 以外 定 ． 反対 増減 ， 1 属 性 確率 突出 大 値 ． 17/62

顕現性落差理論 計算 （強度） V 色 = {赤 : 0.8, 緑 : 0.15, 茶 : 0.05} r V 色 ≈ 0.44 V 色 = {紫 : 0.7, 黄緑 : 0.2, 茶 : 0.1} r V 色 ≈ 0.27 最尤性質 色 : 赤 最尤性質 色 : 紫 強度 大 ． 18/62

顕現性落差理論 計算 （診断性） 概念 ∗ (C) 性質 Si = ai : Vi 最尤性質 Si, max := ai : ˆ v ， 差異度（診断性 指標） 以下 定 ． d (∗ (C) , Si, max) := r (Vi) ∗(Cj)∈∗(C)∪(∗ (C) 兄弟概念) r (∗ (Cj) , Si, max) , r (∗ (Cj) , Si, max) :=    r (Vk) ∗ (Cj) 性質 Sk Si, max = Sk, max 0 以外 19/62

顕現性落差理論 計算 （診断性） 競合 小 性質 分母 小 差異度 大 ． d (∗ ( ) , 色 : 赤) = r V 色 r V 色 + r V 色 逆 競合 多 差異度 小 ． d (∗ ( ) , 表面 : 滑 ) = r V 表面 r V 表面 + r V 表面 + r V 表面 20/62

顕現性落差理論 計算 （顕現性） 概念 ∗ (C) 最尤性質 Si, max 顕現性 salience 次 計算 ． salience (∗ (C) , Si, max) := r (Vi) × d (∗ (C) , Si, max) 「A B 」 表現 ，∗ (B) 顕現性 大 最尤性質 使 ∗ (A) 最尤属性値 強調 ，他 属性値 目立 捉 ． 21/62

顕現性落差理論 計算 （顕現性） 例 ，以下 顕現性 閾値 0.1 ，has_a : 種 使 ． salience (∗ ( ) , 色 : 赤) = 0.20 salience (∗ ( ) , 表面 : 滑 ) = 0.15 salience (∗ ( ) , 形状 : 球状) = 0.14 salience (∗ ( ) , 味 : 甘酸 ) = 0.11 salience (∗ ( ) , has_a : 種) = 0.06 22/62

顕現性落差理論 計算 （比喩 理解） 「少女 頬 」 比喩表現 理解 以下 4． ∗ (頬) \ ∗ ( ) = { 色 : {肌色 : 0, 赤 : 1, 青白 : 0} , 外形 : {球状 : 1, 平面上 : 0} , 表面 : {滑 : 1, : 0} } 4 ∗ (頬) 味 性質 持 仮定 ． ∗ ( ) 味 最尤性質 味 : 甘酸 使 ． 23/62

心理実験 検証 徳永・寺井 (2008) 上述 人 感覚 違 検証 ． 1. 「N1 N2 」 形式 頻出 N1 , N2 被験者 32 名 「 N1 N2 」 比喩 作成 ．→312 種類 比喩表現 獲得 2. 1 生成 比喩 頻度 高 26 表現 1 別 被験者 31 名 提示 ，比喩，N1 , N2 性質 形容詞 形容動詞 3個以上回答 ， 程度 7段階 評定 ．評定値 4 以上 以降 分析 対象 ． 3. 比喩 性質 強調 推定 ． 4. 1, 2 別 被験者 25 名 ，比喩 N1 , N2 , 性質 提示 ．比喩， N1 , N2 性質 程度 7段階 回答 ． 24/62

心理実験 検証 「忙 」 「大変 」 「山」 顕現性 低 性質 ， 「山 仕事」 高 （創発特徴） ． ൺᄻͷղऍͱͯ͠ਪఆ͞Εͨੑ࣭ʹؔ͠ɼͲͷΑ͏ͳੑ࣭͕ൺᄻʹΑͬͯڧௐ͞ΕΔ͔Λ ௐ΂Δ࣮ݧΛߦͬͨɽੜ੒͞Εͨൺᄻ͔Βͦͷཧղ౓ͷఔ౓Λߟྀͯ͠ɼཧղ౓͕ߴ͍ɾத ఔ౓ɾ௿͍ൺᄻ 8 දݱΛબ୒ͨ͠ɽ͜͜Ͱ͸ 2 ͭͷྫʮՖͷΑ͏ͳʹ͓͍ʯ ɼ ʮࢁͷΑ͏ͳ࢓ ࣄʯʹ͍ͭͯৄ͘͠ड़΂Δɽ ʮՖͷΑ͏ͳʹ͓͍ʯʹ͍ͭͯɼϞσϧ͸ʮ؁͍ʯ ɼ ʮਗ਼͍ʯ ɼ ʮ༏ ͍͠ʯͱ͍͏ੑ࣭ͷݦݱੑ͕ߴ͍ͱਪఆͨ͠ɽҰํɼ ʮࢁͷΑ͏ͳ࢓ࣄʯʹؔͯ͠͸ɼϞσ ϧ͸ಛʹݦݱੑͷߴ͍ੑ࣭Λग़ྗ͠ͳ͔ͬͨɽ·ͣɼ͜Ε·Ͱʹߦͬͨೋͭͷ࣮ݧͷඃݧ ऀͱ͸ҟͳΔඃݧऀ 25 ໊ʹɼൺᄻɼN1 ɼN2 ͱɼͦΕΒͷੑ࣭Λఏࣔ͠ɼൺᄻ·ͨ͸ N1 ɼ N2 ʹͦΕΒͷੑ࣭͕Ͳͷఔ౓͋ͯ͸·Δ͔Λ 7 ஈ֊Ͱճ౴ͯ͠΋Βͬͨɽ 1 2 3 4 5 6 7 ★甘い　 ★清い⁑ ★優しい⁑ 暖かい 美しい⁑ かわいい⁑ 臭い⁑ 心地よい⁑ さわやかな⁑ 小さい⁑ 良い 儚い⁑ 評定値 花 におい 花のようなにおい 1 2 3 4 5 6 7 忙しい⁑ 美しい 多い⁑ 大きい 寒い　 大変な⁑ 高い⁑ 楽しい⁑ 近い　 深い　 辛い　 面倒くさい⁑ 評定値 山 仕事 山のような仕事 (a) ʮՖͷΑ͏ͳʹ͓͍ʯ (b) ʮࢁͷΑ͏ͳ࢓ࣄʯ (˒͸Ϟσϧ͕ਪఆͨ͠ੑ࣭) ਤ 1: ݦݱಛ௃நग़࣮ݧͷ݁Ռ ʮՖͷΑ͏ͳʹ͓͍ʯͱ͍͏ൺᄻʹؔ͢Δ݁Ռͱͯ͠ɼ֤ੑ࣭ͷ N1 ɼN2 ɼ ʮN1 ͷΑ͏ͳ 25/62

問題 理解 定式化 自然 ，以下 問題 ． 大規模 作 出力形式 他 扱 創発特徴 扱 5 5Utsumi et al. (1998) 場合 考慮 拡張 行 ． 26/62

顕現性落差 概念写像

概念写像 （概念 ） 私 金 関 述 ， 「公的資金注入」 ， 「金融資産 枯 渇」 ，液体 関 語 使 多 ． Lakoff6 表現 持 体系性 背景 概念 認知的 機構 主張 ．概念 ， 領域 (source domain) 別 領域 (target domain) 写像 定義 ． liquid source domain money target domain 6例 Lakoff and Johnson (1980) Lakoff (1990) 参照． 28/62

概念 性質 概念 “money is a liquid” “T is/are S” 形 表記 ．Source domain 具体的 target domain 抽象的 多 ． 以下 Lakoff et al. (1991) 概念 例 挙 ． 概念 表現 例 anger is fire His temper flared up / His eyes smouldered with rage money is a liquid liquid assets / cash flow / frozen assets life is a journey He’s lost his way / We’ve come a long way desire is hunger She thirsts for recognition / sexual appetite hope is light He has bright hopes / I have a very dim hope emotions are forces I was moved by the poem / pushed into depression 29/62

概念 性質 概念 生産的 ， 体系 ． 資金 潤 / 資金 枯渇 / 資金 凍結 利用 表現同士 関係 記述 ，言語 習得 役立 考 ． 表現 生成 向 ． 完全 体系 ． ?*資金 / ?*資金 乾 領域 選 方 恣意性 生 問題 ． 30/62

自然言語処理 概念 利用 概念 自然言語処理 応用 研究 多 ， Shutova et al. (2013) 紹介 ． 動詞 比喩 検出 理解 実現 提案 実装 行 ． 検出 出力：文中 的 使 V 含 SV VO （例）… and then swallow his anger and play tennis. 理解 出力：字義通 解釈 動詞 置 換 （例）… and then suppress his anger and play tennis. 31/62

検出 方法 I 1. V 的 SV 対 VO 対 BNC 手動 抽 出 ． （例）cast doubt, campaign surged （計 62 組） 2. BNC 最頻 2000 個 名詞 VerbNet 1610 個 動詞 ． CN 1 = {doubt, fear, passion, . . .} , . . . CV 1 = {cast, catch, spark, . . .} , . . . 32/62

検出 方法 II 3. 1 得 対 利用 CV i CN j 結 （概念 対応） ．動詞 具体的 source domain 対応 ． CV 1 = {cast, . . .} CN 1 = {doubt, . . .} cast doubt 4. SV VO 組 見 ．名詞 動詞 所属 結 動詞 的 使 判断 ． 33/62

検出 方法 III 5. Selectional preference strength 小 的 使 動詞 候補 除 ． 多 名詞 同程度 共起 動詞，例 remember influence 除外 ． SR (v) = c P (c | v) log P (c | v) P (c) 34/62

検出結果 4,456 個 表現 抽出 ．以下 例 ． Seed phrase Harvested metaphors BNC frequency cast doubt (V-O) cast doubt 197 cast fear 3 cast suspicion 2 catch feeling 3 catch suspicion 2 catch enthusiasm 1 catch emotion 1 spark fear 10 spark enthusiasm 3 spark passion 1 spark feeling 1 35/62

検出 評価 抽出 78 事例 ，英語 母語 非専門家 5 人 次 問 答 ，多数派 回答 正解 ． 1. Time and time again he would stare at the ground, hand on hip, if he thought he had received a bad call, and then swallow his anger and play tennis. > Metaphorical (X) / Literal ( ) 基準 個人 直感 委 ． 参考 Amsterdam Metaphor Corpus 渡 ． 36/62

検出 評価 人手 作 一致率 0.63 ，主 convey decline 慣用化 意見 割 ． 計 提案手法 精度 0.79 ．一方， ，WordNet 類義語 種 展開 作 0.44 ． 37/62

理解 表現 理解 的 使 単語 字義通 通 単語 置 換 ． （例）stir excitement → provoke excitement 以下 注意 ． 語義 定義 ． 置 換 用 語 ，字義的 ， 少 元 語 慣用化 語 ． 置 換 用 語 ， 的 語 類義語 ． 38/62

理解 方法 I 1. 的 使 動詞 1 含 文脈 受 取 ． （例）All of this stirred an uncontrollable excitement in her. 2. 言 換 候補 尤度 作成 ． 動詞 任意 解釈（言 換 用 動詞）i ，文脈中 語 文法的関係 組 列 (wj, rj) N j=1 尤度 求 ． L = P (i, (w1, r1) , . . . , (wN , rN )) 実際 独立性 仮定 ，各確率 中 頻度 置 換 計 算 ． L = N n=1 f (wn, rn, i) (f (i))N−1 k f (ik) 39/62

理解 方法 II 例 stir excitement 次 得 ． Log-likelihood Replacement -14.28 create -14.84 provoke -15.53 make -15.53 elicit -15.53 arouse -16.23 stimulate -16.23 raise -16.23 excite -16.23 conjure 40/62

理解 方法 III 3. WordNet 使 候補 中 ，元 語 何 共通 性質 持 除外 ． 4. Selectional association 再 S O 名詞 使 動詞 言 換 候補 7．尺度 selectional association 用 ． AR (v, c) = 1 SR (v) P (c | v) log P (c | v) P (c) 7Target domain（今回 S O 使 名詞） 「近 」動詞 的 ，言 換 候補 予想 基 ． 41/62

理解 方法 IV 例 stir excitement selectional association 用 次 ． Association Replacement 0.0696 provoke 0.0245 elicit 0.0194 arouse 0.0061 conjure 0.0028 create 0.0001 stimulate ≈ 0 raise ≈ 0 make ≈ 0 excite 42/62

理解 評価（ 出力 直接的 評価） 英語 母語 非専門家 7 人 ， 含 文 出力 見 ．言 換 前後 意味 保 ， 言 換 表現 字義通 使 YES， NO 回答 ． 片方 8 出力 ． 1. She couldn’t hold the truth back . conceal the truth YES/NO contain the truth YES/NO 84 再 省 ． 43/62

理解 評価（ 出力 直接的 評価） 回答 κ 0.62 ． 精度 平均 0.81 結 果 ． Relation System Baseline VO 0.79 0.52 SV 0.83 0.57 Average 0.81 0.55 44/62

理解 評価（人 言 換 比較） 前 理解 評価 回答者 別 英語話者 5 人 ， 表現 含 文 見 ，適切 言 換 書 ． 例 “brushed aside the accusations” 表現 対 rejected, ignored, disregarded, dismissed, overlooked, discarded 回答 得 ． 45/62

理解 評価（人 言 換 比較） MAP (mean average precision) 求 評価 ． MAP = 1 M M j=1 1 Nj Nj i=1 Pji M 表現 数，Nj 各 表現 j 正 言 換 数， Pji 正 言 換 精度 ． Relation System MAP Baseline MAP VO 0.60 0.54 SV 0.66 0.57 Average 0.62 0.56 人 思 言 換 偏 ，MAP 低 （ 出 力 “provoke” 正 ，人 単語 思 浮 ． ） ． 46/62

検出 理解 総合評価 各事例 ，英語 母語 非専門家 3 人 次 問 答 ，多 数派 回答 正解 ． A. His ‘fascist’ ideas had first been shaped by the First World War , which he felt Britain should not have entered. B. His ‘fascist’ ideas had first been influenced by the First World War , which he felt Britain should not have entered. 1. Do the highlighted expressions have the same meaning? > YES (X) / NO ( ) 2. Is the verb in the first sentence used > metaphorically? (X) / literally? ( ) 3. Is the verb in the second sentence used > metaphorically? ( ) / literally? (X) 47/62

検出 理解 総合評価 1. 回答者 3 人，事例数 35 人 判断 一致率 1 0.53，2, 3 0.63 ． # same, m→l # instances = 0.66, # same, m→l or l→l # instances = 0.71 2. 回答者 1 人，事例数 600 人 判断 一致率 1 0.59，2, 3 0.54 （35 事例，4 人 計算） ． # same, m→l # instances = 0.54, # same, m→l or l→l # instances = 0.67 48/62

理解 課題 Selectional Preference 語 字義通 使 ，再 排除 ． （例）“mend marriage” 対 “improve …” “repair …” 選 ． 慣用的 構成 組 合 共起頻度 高 ，再 上位 来 ． （例）“tackle a question” 対 “confront …” 出力 ． 違 意味 語 選 ． （WordNet 影響 ） （例）“tension mounted” 対 “… lifted” 出力 ． 狭 範囲 文脈 見 ． （例）“scientists focus” 対 “… study” “… think” 出 力 ． 49/62

Shutova et al. (2013) 特徴 全体的 短所 統語構造 SV VO 限 種 少 被覆率 低 挙 ． 最大 長所 ，他 連携 設計 ． 自動化 部分 大 検出 理解 両方扱 解釈（理解） 語 出力 50/62

顕現性落差 概念写像

認定基準 基 必要性 文化 政治，教育 特定 観点 興味深 分析 際 ， 中 観点 重要 抜 落 仕方 ． ， 中 包括的 分析 ， 複数 比較 際 ，一貫性 認定基準 必要 ． NLP 研究 ，自分 作 評価 研究 多 ． 再現性 観点 好 ．明 確 基準 以 作 共通 評価用 ． 52/62

(NLP) 検出 作 公開 Trofi Eample Base (Birke and Sarkar, 2006, 2007) 識別 Trofi 構築 用 能 動学習 Wall Street Journal Corpus 元 50 個 英語 動詞 literal/nonliteral Tsvetkov et al. (2014) 識別器 訓練用 literal/metaphorical 884 個 Adj-N 対（英語） 公開 9 9https://github.com/ytsvetko/metaphor 53/62

（汎用） VU Amsterdam Metaphor Corpus (Steen et al., 2010) BNC Baby 一部約 50,000 語 ・会話・ ・学術 4 判定 詳細 存在 → 程度慣用的 対処 ． 54/62

VUAMC 適用例 骨子 以下 手順 ． 1. 文脈語義 特定 ． 2. 文脈語義 基礎的 語義10 存在 確認 . 3. 十分 異 判断 ． 4. 種 類似性 認 検討 . 例 以下 文中 “struck” 行 ． His speech struck me as the feeblest of the day. strike /straɪk/ Macmillan Dictionary 1. to hit against, or to crash into, someone or something 2. to make someone have a particular opinion or feeling 10具体的 ，想像 見 触 容易 指 語義． 55/62

VUAMC 適用例 骨子 以下 手順 ． 1. 文脈語義 特定 ． 2. 文脈語義 基礎的 語義10 存在 確認 . 3. 十分 異 判断 ． 4. 種 類似性 認 検討 . 例 以下 文中 “struck” 行 ． His speech struck me as the feeblest of the day. strike /straɪk/ Macmillan Dictionary 1. to hit against, or to crash into, someone or something 2. to make someone have a particular opinion or feeling ← 文脈語義 10具体的 ，想像 見 触 容易 指 語義． 55/62

VUAMC 適用例 骨子 以下 手順 ． 1. 文脈語義 特定 ． 2. 文脈語義 基礎的 語義10 存在 確認 . 3. 十分 異 判断 ． 4. 種 類似性 認 検討 . 例 以下 文中 “struck” 行 ． His speech struck me as the feeblest of the day. strike /straɪk/ Macmillan Dictionary 1. to hit against, or to crash into, someone or something ← 文脈語義 基礎的 語義 2. to make someone have a particular opinion or feeling ← 文脈語義 10具体的 ，想像 見 触 容易 指 語義． 55/62

VUAMC 例 North Tyneside council says it is too starved of funds by central government to do much . 56/62

顕現性落差 概念写像

自然言語処理 扱 代表的 紹介 ． 何 顕現性 理論 (Ortony, 1979; Tversky, 1977) 理解 定式化 応用 (岩山 , 1991) 概念写像 理論 (Lakoff and Johnson, 1980) 検出・理解 行 応用 (Shutova et al., 2013) VU Amsterdam Metaphor Corpus (Steen et al., 2010) 計算 内海 (2013) 歴史的 流 説 明 ， 比較 行 ． 58/62

参考文献 I Aksan, Mustafa (2006) “The container metaphor in Turkish expressions of anger,” Dil ve Edebiyat Dergisi, Vol. 3, No. 2. Birke, Julia and Anoop Sarkar (2006) “A Clustering Approach for Nearly Unsupervised Recognition of Nonliteral Language,” in 11th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics LINK. (2007) “Active Learning for the Identification of Nonliteral Language,” in Proc. of the Workshop on Computational Approaches to Figurative Language, pp. 21–28 LINK. Deignan, Alice (2005) Metaphor and Corpus Linguistics: John Benjamins Publishing, 渡 辺秀樹・大森文子・加野 ・小塚良孝訳， 「 活用 認知言語学」 ，大修館書店. Gibbs, Raymond (1994) The Poetics of Mind: Figurative Thought, Language, and Understanding: Cambridge University Press. Giora, Rachel (2003) On our mind: Salience, context, and figurative language: Oxford University Press New York. 59/62

参考文献 II Lakoff, George (1990) Women, Fire, and Dangerous things: What categories reveal about the mind: Cambridge University Press. (1991) “Metaphor and War: The metaphor system used to justify war in the Gulf,” Peace Research, pp. 25–32. Lakoff, George and Mark Johnson (1980) Metaphors We Live By: University of Chicago Press. Lakoff, George, Jane Espenson, and Alan Schwartz (1991) Master metaphor list: University of California. Ortony, Andrew (1979) “Beyond literal similarity.,” Psychological review, Vol. 86, No. 3, p. 161. Shutova, Ekaterina (2011) “Computational approaches to figurative language,” Ph.D. dissertation, Computer Laboratory, University of Cambridge, UK. Shutova, Ekaterina, Simone Teufel, and Anna Korhonen (2013) “Statistical metaphor processing,” Computational Linguistics, Vol. 39, No. 2, pp. 301–353 LINK. 60/62

参考文献 III Steen, Gerard J., Aletta G. Dorst, J. Berenike Herrmann, Anna Kaal, Tina Krennmayr, and Trijntje Pasma (2010) A Method for Linguistic Metaphor Identification: From MIP to MIPVU: John Benjamins Publishing LINK. Tsvetkov, Yulia, Leonid Boytsov, Anatole Gershman, Eric Nyberg, and Chris Dyer (2014) “Metaphor Detection with Cross-Lingual Model Transfer,” in Proc. of the 52nd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, pp. 248–258 LINK. Tversky, Amos (1977) “Features of similarity.,” Psychological review, Vol. 84, No. 4, p. 327. Utsumi, Akira, Koichi Hori, and Setsuo Ohsuga (1998) “An affective-similarity-based method for comprehending attributional metaphors,” Journal of Natural Language Processing, Vol. 5, No. 3, pp. 3–31. 岩山真・徳永健伸・田中穂積 (1991) 「比喩 含 言語理解 顕現性 役割」 ， 『人工知能 学会誌』 ，第 6 巻，第 5 号，674–681 頁． 佐藤信夫 (1992) 『 感覚』 ，講談社． 佐藤信夫・松尾大・佐々木健一 (2006) 『 事典』 ，大修館書店． 61/62

参考文献 IV 徳永健伸・寺井 (2008) 「比喩理解 言語処理」 ， 『月刊言語』 ，第 37 巻，第 8 号， 46–53 頁． 内海彰 (2013) 「比喩理解 計算論的 」 ， 『認知科学』 ，第 20 巻，第 2 号， 249–266 頁 LINK． 62/62