042013 情緒生起情報付き結合価パターン辞書の開発^{計算機工学講座Ｃ田中努}

1 はじめに 言語の意味理解の 1 つとして，発話された文から話 者や登場人物の情緒を推定する技術の実現が期待され ている．これに対して既に文中の副詞や形容詞の感情 表現性に注目した解析や [1]，動詞の深層格関係に注 目した解析 [2] が提案されているが，今後さらに表現 の構造に着目した解析方法の実現が期待される． 本研究では，表現の構造から語義を解析する能力が 「結合価パターン」にあること [3] に着目して，日本語 語彙大系に収録されている全ての結合価パターンに対 して情緒の生起に関する情報を付与をした情緒推定用 の結合価パターン辞書の開発を目的とする． 本パターン辞書の開発は，次の 3 段階に分けて実施 する． 1) 情緒生起の原因が端的な記述で示されてい る [4] に着目し，情緒生起の原因と語義の関係を定め る． 2) 語義の解析に続いて意味理解の観点を含んだ 情緒推定のために，世界知識や文脈情報を取り込むた めの条件を辞書に設ける． 3) 作成した辞書の精度と 網羅性を確認するために，新たに 3 名の分析者が分担 で辞書の検査を行い，校正を行う． 最後に開発した辞書の精度を計測するために日記文 に対する情緒推定の実験を行う． 2 情緒推定の方法 2.1 情緒推定の原理 本研究における情緒推定とは，文の表す状況におい て登場人物に「喜び」や「悲しみ」という情緒が生じ ていることを読み手（計算機）が推定することである． 情緒を推定する原理は，情緒の生起する原因を，文の 表す状況から解析することである． ここで， [4] は 8 つの基本的な情緒である「喜び／ 悲しみ，好ましい／嫌だ，驚き，期待，恐れ，怒り」 について，原因となる状況の特徴分析をしている． (喜び:現状態は前状態よりも好都合である 生理的 (内的な快, 外的な快) 心理的 (目標実現 (情報収集 (思惑どおり, 発見, 判明) 計画 (立案) 実行結果 (完遂, 獲得, 有効)) 対人関係 (仲間意識 (同意, 同感, 協力, 仲直り) 優劣関係 (優越, 賞讃, 服従, 厚遇, 保護))) その他) 図 1: 情緒生起の特徴フレーム 例えば，《喜び》の生起する状況には〈現状態は前 状態よりも好都合である〉という特徴がある．これは 「最上位の特徴」である．特徴の下位分類をみると，例えば〈獲得〉，すなわち，〈目標実現に必要な物を手に ; 入れた〉という具体的な特徴がある．これは「最下位 ; の特徴」という． ; 2.2 結合価パターンを用いた情緒推定 ; 結合価パターンを用いた情緒推定を行うために，結 ; 合価パターンに情緒生起の特徴を付随させておく．こ ; うすることで，文と結合価パターンの照合により，文 ; の表す状況に情緒生起の原因が含まれていることが解 ; 析できるようになる．そのような結合価パターンは， ; 例えば図 2 のような情報を持つ．次章では図 2 のよ ; うな辞書の作成を行う． ; \begin{aligned}見出し語： & 入手する \\ 意味属性： & 所有的移動 \\ パターン： & N1(3 主体) が N2(533 具体物…) を \\ & N3(*) から/より入手する \\ 前提条件： & 情緒主 N1 が目標 G を持つ \\ & 目標 G はプラン P で実現可能 \\ & プラン P には対象 N2 が必要 \\ & 対象 N2 の入手はコストが高い \\ 情緒主： & N1 & 情緒対象： & N2 \\ 原因： & 〈獲得〉 & 情緒名： & 《喜び》 \end{aligned}_{図 2: 情緒属性付き結合価パターン} ; 本研究では，「情緒主」，「情緒対象」，「原因」，「情緒 ; 名」，「前提条件」をまとめて「情緒属性」と呼ぶ． ; 2.3 前提条件 ; 情緒生起の特徴の認識には，文脈情報や世界知識を ; 用いて解析しなければならない部分がある．これは， ; 結合価パターンによる意味解析を越える範囲である． ; そのため，その部分は意味理解により判断情報を得る ; 必要がある． ; そこで，本パターン辞書では情緒推定という意味理 ; 解のプロセスで焦点をあてなければならない部分を前 ; 提条件の形式で定義する [5]．条件の定義は，図 1 の ; ようなフレーム構造の特徴の各段階で行う．フレーム ; 構造において下位の特徴は上位の特徴を含んでいるの ; で，前提条件も上位の条件を含んでいるものとして作 ; 成する．このように，中位特徴から最下位特徴までそ ; れぞれに条件を定義し，情緒特徴別に見て全 68 種類 ; の前提条件を作成した．なお，前提条件の成立の判定 ; は， [6] で行うため，本研究では対象外である． ; 3 辞書作成の過程 ; 3.1 第一稿 ; 3.1.1 情緒属性の付与基準 ; 第一稿では，情緒属性付きパターン辞書作成の基礎 ; として結合価パターンに情緒属性を次の基準に従って ; 割り当てる．

1. 情緒主となる人物がパターン中の変数で現れること．

2. 1 の人物の立場に立ち，用言の語義を考え，生起特徴の中心的な動作・状態を比較すること．

3. 結合価パターンに指定のない限り，様相は標準形で考えること．

ただし， 1 つの結合価パターンに複数の情緒属性が考えられるときは，各場合に分けて付与する． 3.2 第二稿

第二稿では前提条件の付与と共に，第一稿での付与ミスや過不足などを修正するための校正を行う． 3.3 第三稿

第一稿および第二稿では一人の作業者が情緒属性の付与を行った．そこで，別の分析者によって辞書の偏りを検査する．分析者は，大規模な情緒注釈つきコーパスの構築に携わった者で，タグ付けの正解率が高かった上位 3 名である [7]．

4 辞書改訂の結果

基本情緒ごとの情緒属性付きパターンの分布を表 1 に示す．最終稿である第三稿で全ての情緒が大きく数を増し， 14,819 個の結合価パターンのうち， 52% が情緒属性を持つことがわかった．なお，上昇率は〈第三稿〉 / 〈第一稿〉× 100% である．

表 1: 最上位特徴パターン分布第一稿第二稿第三稿上昇率 喜び  1,887 2,204 2,298  122 期待  717  1,149 1,827  255 恐れ  462  763  1,109  240 驚き  64  76  86  134 嫌だ  1,271 1,556 1,905  150 好ましい 1,656 1,998 2,644  160 怒り  193  457  494  256 悲しみ  1,070 1,250 1,361  127 なし  9,213 8,310 7,060  77

最終的には，《怒り》，《期待》，《恐れ》の 3 つの情緒の上昇率が高い．この原因は，第一稿の段階では結合価パターンのみではこの 3 つの情緒が生起する状況の判断が困難であったが，第二稿で前提条件を設けたことで他の情緒よりも情緒が生起する状況が明確になったためだと思われる．

5 推定実験

5.1 実験の目的

第三稿の辞書の精度を計るために，結合価パターンによる推定の精度を第二稿と比較実験で確認する． 5.2 実験方法

情緒推定の対象は， [8] における日記文とする．この文献には，「嬉しかったことを日記に書く」など情感でテーマ分けされた日記文が紹介されている．

本研究では日記文の 8 テーマから 298 文を抽出し，そのうちの 137 文を推定目標文とした．各文に対する情緒正解は 7 人による集計で作成した． 5.3 実験過程

次の 2 文を例に解説する．

1. 今日，旧友から手紙が届いていた．

2. 嬉しい驚きだった．

第 2 文は直接表現であるので対象外である．第 1 文の用言「届く」を辞書で照合すると，情緒属性は〈獲得〉による《喜び》である．ここで，前提条件を判定する．条件を満たしていれば出力は《喜び》となる． 5.4 推定結果

出力とあらかじめ作成した正解とを比較して〈正解率〉を導く．〈正解率〉 = 〈適合文数〉 / 〈推定目標文数〉で求めると，第二稿の〈正解率〉は 74%(=102/137) となり, 第三稿では 67%(=92/137) となった． 5.5 考察

〈正解率〉が第二稿と比較して，第三稿の結果が低下した点について考察する．実験対象文の中で，第二稿との出力結果が異なった文数は 15 文あった．第三稿はその 15 文の中で，何らかの情緒を出力し， 4 文は正解であったが， 11 文は不正解であった．例えば，「来月から人事部に異動だと言われた．」の 1 文がある．ここでの情緒正解は《怒り》と《なし》であるが，出力では《嫌だ》となり，不正解であった．しかし，この後の文章は「あそこだけには行きたくないのに…」と続いており，日記著者が嫌だと感じていても不自然ではない．従って，第三稿の辞書の精度が著しく悪いものではないことが推察できる．

6 おわりに

文の表現構造に着目した情緒推定の実現に向けて，情緒生起の原因に根ざした情緒属性を結合価パターンに付与した．日本語の主な用言の語義に相当する 14,819 個の結合価パターンのうち， 52% が情緒属性を持つことがわかった．また，前提条件を設けることで世界知識や文脈情報の判断の手がかりとすることが可能となり，文章中の場合に応じた情緒の出力分けが可能となった．

今後の課題は，前提条件で定義した変数と結合価パターン中の変数との関連づけを行うことである．

参考文献

[1] 佐伯他:副詞および形容詞による感情表現性の判定, FIT2003(2), pp.117-118, 2003.

[2] 目良他:語の好感度に基づく自然言語発話からの情緒生起手法, 人工知能学会論文誌, 17(3), pp.186-195,2002.

[3] 池原他:日本語語彙大系, 岩波書店, 1997.

[4] 徳久他:パターン理解的手法に基づく知能エージェントの情緒生起, 情報処理学会論文誌,39(8), pp.2440-2451,1998.

[5] 徳久他:情緒推定の手がかりについて, 言語処理大会, S3-2, pp.652-655, 2005.

[6] 古塩他:テキストを対象とした情緒推定のための事象間関係の解析に向けて, 言語処理大会, 2006(発表予定).

[7] 徳久他:漫画における表情に着目した情緒注釈付き対話コーパスの作成, 電子情報通信学会, 総合大会, AS-4-6, 2006(発表予定).

[8] 石原:英語で日記を書いてみる, べレ出版, 2002.