\documentclass[10pt,a4j,twocolumn]{jsarticle}

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%\setlength{\intextsep}{-4pt} % 図と本文との距離 デフォルトは12pt 10->9

\setlength{\leftmargini}{1.9zw} % リスト環境(Lv1)のインデント

% ===========================
% Caption of Figure & Table
% ===========================
%\setlength{\abovecaptionskip}{ 0.8zw}
%\setlength{\belowcaptionskip}{-3mm} % -3mm

  % ====================================
  % Caption Font
  % ====================================
\renewcommand{\captionfont}{\footnotesize\rmfamily}
  
\renewcommand{\headfont}{\bfseries}

\title{\bf 042013 情緒生起情報付き結合価パターン辞書の開発}
\author{\hspace{100mm}計算機工学講座Ｃ\hspace{1.2zw}田中 努}
\date{}
\renewcommand{\thepage}{}

\begin{document}
% ====================================
% Page Setting(A4:210mmx297mm)
% ====================================
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% ====================================
\maketitle
\makeatother

\section{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\cite{saeki}，動詞の深層格関係に注目した解析\cite{mera}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
\cite{ikehara}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)情緒生起の原因と語義の関係を定める基準を設ける必要があること，
%2)情緒生起の判断には，文脈情報や世界知識を用いて解析しなければならない
%部分があり，こうした部分と語彙を結びつけておく必要があること，
%3)作成した辞書の精度と網羅性を確認する必要があることがあげられる．
1)情緒生起の原因が端的な記述で示されている\cite{tokuhisa}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．

\section{情緒推定の方法}
\subsection{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，\cite{tokuhisa}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．
\vspace{2mm}

{\footnotesize
(喜び:現状態は前状態よりも好都合である\\
\hspace{5mm}
  生理的(内的な快,外的な快)\\
\hspace{5mm}
  心理的(目標実現(情報収集(思惑どおり,発見,判明)\\
\hspace{17mm}
      計画(立案)\\
\hspace{17mm}
      実行結果(完遂,獲得,有効))\\
\hspace{15mm}
    対人関係(仲間意識(同意,同感,協力,仲直り)\\
\hspace{17mm}
      優劣関係(優越,賞讃,服従,厚遇,保護)))その他)
}
%\hspace{100mm}
\begin{figure}[!h]
\vspace{-2mm}
\caption{情緒生起の特徴フレーム}
\label{fig:fig1}
\end{figure}
\vspace{-5mm}

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．

\subsection{結合価パターンを用いた情緒推定}
%一般に結合価パターンは，文と適合することで文の表す言語規範としての意味を解析することができる．具体的に\cite{ikehara}は，用言を見出し語とし
%た文型パターンに，解析で得られる意味をあらかじめ付随させている．
%
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\ref{fig:fig2}のような情報を持つ．次
章では図\ref{fig:fig2}のような辞書の作成を行う．

\begin{figure}[h]
\begin{center}
{\small
\begin{tabular}{llll}\hline
見出し語：& \multicolumn{3}{l}{入手する}\\ 
意味属性：& \multicolumn{3}{l}{所有的移動}\\ 
パターン：& \multicolumn{3}{l}{$N1$(3主体)が $N2$(533具体物…)を} \\ 
          & \multicolumn{3}{l}{$N3$(*)から/より 入手する}\\ 
前提条件：& \multicolumn{3}{l}{情緒主$N1$が目標$G$を持つ}\\ 
          & \multicolumn{3}{l}{目標$G$はプラン$P$で実現可能}\\
          & \multicolumn{3}{l}{プラン$P$には対象$N2$が必要}\\
          & \multicolumn{3}{l}{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》\\  \hline
\end{tabular}}
\caption{情緒属性付き結合価パターン}
\label{fig:fig2}
\vspace{-20pt}
\end{center}
\end{figure}
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．

\subsection{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\cite{tokuhisa1}．
%そこで，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本パ
%ターン辞書では前提条件の形式で持つこととする\cite{tokuhisa1}．
%
%条件の作成に当たり，目的は文脈や世界観に応じた正しい情緒出力がされること
%にある．
条件の定義は，図\ref{fig:fig1}のようなフレーム構造の特徴の各段階で行う．
%例えば図\ref{fig:fig1}を用いて言えば，最上位特徴である《喜び》
%の下には中位特徴として〈心理的〉があり，更に〈目標実現〉，〈計画〉と続き最下位
%特徴として〈立案〉がある．
%まず，効率的に前提条件を語義に対応付けるために，フレーム構造の各段階に前
%提条件を割り当てる．
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．
%例として，最下位特徴〈立案〉の満たすべき前提条件の内容は，〈目標実現〉の条件で
%ある〈情緒主Nが目標Gをもつ〉と〈目標GはプランPで実現可能〉の2つの条件，
%その下位特徴〈計画〉の条件〈プランPに向けて行動Actを起こす〉と，最下位特徴
%である〈立案〉の条件〈自己の行動Actの入手／実行はコストが高い〉の4つ全てで
%ある．
%ここで用いるコストとは費用や時間の高さや長さ，人力の多さや一般的な価値観など多義に渡る．
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．
%図\ref{fig:fig3}にその一部を掲載する．
%中でも本稿では情緒対象となる名詞や，文脈
%上で発生するプランとそれに対する用言で示される行動との関連性に焦点を当て
%て条件を作成する．
%木構造上で形成される各情緒特徴に中位特徴から最下位特徴までにそれぞれに条
%件を定義し，最下位特徴別に見て全58種類を作成した．
%例えば，中位特徴＜目標実現＞の下には＜実行結果＞がある．更にその下に＜獲得＞や＜完遂＞など最下位の特徴が
%あり，それぞれに条件を定義した．図\ref{fig:fig3}にその一部を掲載する．最下位特徴は中位
%の特徴を含んでいるので，前提条件の内容も全て含んでいるものとして定義する．
%よって最下位特徴の一つである＜獲得＞の満たすべき前提条件内容は，“情緒主
%Nが目標Gをもつ”かつ“目標GはプランPで実現可能”かつ“プランPには対象Nが
%必要”かつ“対象Nの入手はコストが高い”の4つである．ここで用いるコストと
%は費用や時間の高さや長さ，人力の多さや一般的
%な価値観など多義に渡る．
%\begin{figure}[!h]
%\begin{center}
%\begin{tabular}{ccr|l} \hline
%\multicolumn{3}{c|}{情緒特徴}    & 条件内容 \\ \hline
%\multicolumn{3}{l|}{目標実現}    & 情緒主$N1$が目標$G$を持つ \\ 
%         &          &            & 目標$G$はプラン$P$で実現可能 \\
%\multicolumn{3}{c|}{→実行結果} & プラン$P$には対象$N2$が必要 \\ 
%         &          & →獲得     & 対象$N2$の入手はコストが高い \\ \hline
%\end{tabular}
%\caption{前提条件}
%\label{fig:fig2}
%\end{center}
%\end{figure}
%\begin{figure}[htbp]
%\begin{center}\scalebox{0.61}{
%\begin{tabular}{c|c|c|l} \hline
%\multicolumn{2}{c|}{中位特徴} & 最下位特徴 & 条件ID \\ \hline
%1目標実現 &	         &	   &	情緒主Nが目標Gをもつ \\ 
%           &             &         &      目標GはプランPで実現可能 \\ \hline
%→	   &1.1目標設定  &	   &	プランPは情緒主Nにとって必要なもの \\
%           &             &         &      である \\ \hline
%	   &→	         &1.1.1自由&	自己/他者の行動ActはプランPに有益 \\ \hline
%	   &→	         &1.1.2制限&	他者の行動ActはプランPに無益 \\ \hline
%	   &→	         &1.1.3強制&	プランPは正当なものである \\ \hline
%→	   &1.2情報収集  &	   &	プランPには対象Nが関係している \\ \hline
%	   &→	         &1.2.1判明&	対象Nの入手はコストが高い \\ \hline
%%	   &→	         &1.2.2不明&	対象Nの入手はコストが高い \\ \hline
%	   &→	         &1.2.3教訓&	自己/他者の行動ActはプランPに有益 \\ \hline
%	   &→	         &1.2.4迷信&	他者の行動ActはプランPに無益 \\ \hline
%	   &→	         &1.2.5嘘  &	プランPは正当なものである \\ \hline
%	   &→	         &1.2.6思惑通り&	対象Nは目標Gの達成と結び付くもの \\
%           &             &    &      である \\ \hline
%%	   &→	         &1.2.7思惑違い&	対象Nは目標Gの達成と結び付くもの \\ 
%%          &             &    &      である \\ \hline
%%	   &→	         &1.2.8発見&	対象Nの入手はコストが高い \\ \hline
%%	   &→	         &1.2.9見落す&	対象Nの入手はコストが高い \\ \hline
%%	   &→	         &1.2.a成行き&	対象Nは目標Gの達成と結び付くもの \\
%%          &             &    &      である \\ \hline
%%	   &→	         &1.2.b終了直前&	対象Nは目標Gの達成と結び付くもの \\ 
%%          &             &    &      である \\ \hline
%%	   &→	         &1.2.c注意事項&	対象Nは目標Gの達成を阻害するもの \\ 
%%	   &             &    &      である \\ \hline
%%          &→	         &1.2.d正体不明&	対象Nは目標Gの達成を阻害するもの \\
%%          &             &    &      である \\ \hline
%%	   &→	         &1.2.e存在不明&	対象Nは目標Gの達成を阻害するもの \\ 
%%          &             &    &      である \\ \hline
%%	   &→	         &1.2.f危機一髪&	対象Nは目標Gの達成を阻害するもの \\
%%          &             &    &      である \\ \hline
%→	   &1.3 計画	 &	     &  プランPに向けて行動Actをおこす \\ \hline
%	   &→	         &1.3.1立案&	自己の行動Actの入手/実行はコストが高い \\ \hline
%% 	   &→	         &1.3.2無計画&	自己の行動Actの入手/実行はコストが高い \\ \hline
%	   &→	         &1.3.3成算&	自己/他者の行動ActはプランPに有益 \\ \hline
%%	   &→	         &1.3.4試行&	自己の行動Actの入手/実行はコストが高い \\ \hline
%	   &→	         &1.3.5絶体絶命&	自己/他者の行動ActはプランPの達成を \\ 
%           &          &    &      阻害するものである \\ \hline
%→	   &1.4 実行結果 &	 &	プランPには対象Nが必要 \\ \hline
%	   &→	         &1.4.1獲得&	対象Nの入手はコストが高い \\ \hline
%%	   &→	         &1.4.2喪失&	対象Nの入手はコストが高い \\ \hline
%	   &→	         &1.4.3完遂&	自己の行動Actの実行はコストが高い \\ \hline
%%	   &→	         &1.4.4断念&	自己の行動Actの実行はコストが高い \\ \hline 
%	   &→	         &1.4.5有効&	自己/他者の行動ActはプランPに有益 \\ \hline
%%	   &→	         &1.4.6無駄&	自己/他者の行動ActはプランPに有益 \\ \hline
%%	   &→	         &1.4.7補助&	自己/他者の行動ActはプランPに有益 \\ \hline
%	   &→	         &1.4.8妨害&	他者の行動ActはプランPに無益 \\ \hline
%	   &→	         &1.4.9成功&	プランPの実行はコストが高い \\ \hline
%%	   &→	         &1.4.a失敗&	プランPの実行はコストが高い \\ \hline
%	   &→	         &1.4.bずる&	プランPは正当なものである \\ \hline
%\end{tabular}}
%\caption{前提条件(一部)}
%\label{fig:fig3}
%\end{center}
%\end{figure}
なお，前提条件の成立の判定は，\cite{kosio}で行うため，本研究では対象外である．

\section{辞書作成の過程}
%具体的な辞書作成の過程は，第一段階として「前提条件」以外の情緒属性の付与基準を設け，結合価パターン
%辞書に情緒属性の付与を試行する．
%第二段階では，「前提条件」の付与と校正を行う．
%第三段階は，辞書の精度を高めるために情緒分析の経験のある3名の分析者による検査を行う．
\subsection{第一稿}
\subsubsection{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．
%{\small
\begin{enumerate}
\item{情緒主となる人物がパターン中の変数で現れること．}
\item{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．}
\item{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．}
\end{enumerate}
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．

%\subsubsection{情緒属性の付与結果}
%以上の条件を基に，14,819個の結合価パター
%ンに情緒属性を付与したところ，付与基準を満たす結合価パターンは，5,606個
%であり，付与した情緒属性は，7,320個となった．これより，結合価パターンの
%うち，38\%が情緒生起の原因に関連することがわかった\cite{tanaka}．

%\subsubsection{問題点}
%第一稿を作成したことで，本研究で作成した結合価パターン辞書では世界知識や
%文脈情報を扱うことができず，より深い情緒推定が不可能であるという問題，
%作業者が一人であるため，作業揺れがある可能性や作業対象が情緒であるため正
%確さにおいて疑問が残るといった問題が浮上した．
%
%そこで，以上の問題点を解消するための校正を行った．

\subsection{第二稿}
%情緒推定を行うにあたり，第一稿で作成したパターン辞書のみでは世界知識や文
%脈情報を扱うことができず，より深い情緒をすることは困難である．
%そこで，第二稿では情緒推定時に結合価パターンの適合を確定する前に，情緒が
%生起する条件や状況を限定するための前提の条件を設け，結合価パターンに付与
%する．
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．
%\subsubsection{前提条件を用いた情緒推定}
%本稿で作成した情緒属性付きパターン辞書の一件あたりの情緒属性は第一稿に前提条件を加えた図\ref{fig:fig2}のとおりとなる．
%
%これを用いるとたとえば，「太郎はコンサートのチケットを入手した」という文
%章の推定を行うと，用言から結合価パターン辞書との照合を行い，辞書に付与し
%た情緒属性から＜獲得＞による《喜び》を推定すると判断することが可能となる．
%
%ただし，推定結果を出力する前に前提条件を判定し，これを満たすことが必要条
%件となるので条件の確認を行う．入力文の前後の文章，あるいは入力文中に例え
%ば「念願の〜」など目標GやプランPに関する記述と，情緒対象であるチケット
%のコストの高さを表す記述を見つけ出し，\cite{kosio}で条件内容の合致を確認
%する．条件を満たしていれば出力は辞書に付与した情緒属性が出力され，満たし
%ていなければ情緒は《なし》と出力される．これによって，情緒出力に対する文
%脈や世界状況を限定し，誤った出力がされるのを防ぐ．
%
%本稿の前提条件は情緒特徴に基づいて作成したために，文脈や世界知識の限定・
%選別に優れており，結合価パターンに付与した情緒属性が正しい場面で出力される．
%
%その一方で，情緒生起状況の想定外の場面では弱い面を持つ．
%例えば，情緒推定を行う際に「N1(3主体)がN2(533具体物)をN3から/より(2具体 2610場 *)盗む」とい
%うパターンが適合した時に，情緒主N3が《悲しみ》や《怒り》の情緒を生起する
%状況では正しく出力されるが，N3が盗まれることで《喜び》を生起するような特
%殊な場面では情緒出力は《なし》となり，求められる情緒とは異なる．
%
%今後は，特殊な状況化に対応できるように各パターンに前提条件の充足が必要である．
%
\subsection{第三稿}
%\subsubsection{検査方法}
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\cite{tokuhisa2}．
%3名には，第二稿の辞書の内容を3分割して，一人当たり4,940件のパターンを検査しても
%らう．分析者には，「何らかの情緒が生起すると思われる箇所」あるい
%は「すでに付与された情緒属性に疑問を感じた箇所」を指摘してもらう．
%その後，作業者と分析者との検討で詳細な情緒属性を定義していき，第三稿として
%編纂する，という手順をとる．

%\subsubsection{検査結果}
%これによって結合価パターン辞書の中から2,863個の修正必要個所が指摘され，そのうち2,494箇所に修正
%を加えた．

%369箇所の用言は，修正を加えなかった．
%その原因は主に3つに分類される．内訳と詳細を以下に示す．
%
%\textbf{・用言意味属性〔5属性〕} 
%
%修正の加えなかった用言のうち，307箇所は情緒属性付与の難しい用言意味属性
%〔5属性〕の用言であった．          
%〔5属性〕の用言の結合価パターンは例えば，「N1(3主体)は 金遣いが 荒い」
%，「N1(3主体)は 機転が 利く」，「N1(3主体)に 決断力が 無い」などである．
%これらの結合価パターンは，情緒主N1に何らかの情緒が生起する原因となるかも
%しれないが，この表現の話者の視点によるところが大きいと判断される為，本稿の範囲
%では情緒主N1についての情緒が定義することができなかった．
%
%\textbf{・感情の直接表現}
%
%直接表現と判断したパターンは25箇所あり，パターン例は，
%「N1(4人)がN2(*)に狂喜する」「N1(4人)がN2(*)に
%照れる」などである．これらのパターンは感情を直接的に表現したものであるため，本稿では作業対象外とした．
%
%\textbf{・その他の原因の用言}
% 
%その他の特殊な用言としたパターンは37箇所あり，「N1(4人)が死去する」「N1(4人 535動物)が/の命
%を落とす」など，情緒主の意識が失われている状態を表す用言である．このよ
%うなパターンは本稿では対象外とした．
%
%以上のように，今回の作業では保留あるいは対象外とした箇所とした範囲が数点
%あるが，今後は前提条件の徹底化や\cite{murakami}などと提携することで補って
%いくことができる範囲であると考えられる．

\section{辞書改訂の結果}
%\subsection{最上位特徴の分布の推移}
基本情緒ごとの情緒属性付きパターンの分布を表\ref{tb:table1}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．
%\vspace{-6pt}
\begin{table}[h]
\vspace{-10pt}
\begin{center}
\caption{最上位特徴パターン分布}
\label{tb:table1}
%{\small
\scalebox{0.97}{
\begin{tabular}{l|c|c|c|c}
\hline
         & 第一稿 & 第二稿 & 第三稿 & 上昇率\\ \hline
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\\ \hline
\end{tabular}}
\end{center}
\vspace{-10pt}
\end{table}

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．
%第一稿から第二稿への上昇率を見
%てもそれが現れている．

%\subsection{用言意味属性ごとの分布}
%結合価パターンは日本語の用言の語義を網羅的に収集しており，「用言意味属性」
%という語義の分類コードが付与されている．このコードは36個あり，深さが4段
%の木構造を形成している．
%
%用言意味属性別に集計をして，第一稿から密度が急激に増加したもの上位7つを表\ref{tb2:table2}に示す．ここでA
%は当該意味属性をもつ結合価パターンの数を，Bはその中で情緒属性の付与され
%たパターンの数をそれぞれ表す．また，B/Aは密度を示す．
%
%\begin{table}[!h]
%\begin{center}
%\caption{用言意味属性別}
%\label{tb2:table2}
%\scalebox{0.70}{
%\begin{tabular}{|l|c|c|c|c|c|c|c|c|c|}
%\hline
% &  &\multicolumn{2}{|c|}{第一稿} & \multicolumn{2}{|c|}{第二稿} &
% \multicolumn{2}{|c|}{第三稿}	& \\ \hline	
%用言意味属性 & A & B & B/A & B & B/A & B & B/A & 上昇度 \\ \hline
%13 心的状態 & 9	& 3 & 0.33 & 4 & 0.44 & 8 & 0.89 & 0.56 \\ \hline
%35 開始	  & 99 & 24 & 0.24 & 31	& 0.31 & 51 & 0.52 & 0.28 \\ \hline
%23 身体動作 & 1,811 & 504 & 0.28 & 602 & 0.33 & 995 & 0.55 & 0.27\\ \hline
%24 利用	  & 121	& 48 & 0.40 & 69 & 0.57	& 79 & 0.65 & 0.25 \\ \hline
%12 思考状態 & 25 & 13 & 0.52 & 14 & 0.56 & 19 & 0.76 & 0.24 \\ \hline
%18 物理的移動 & 511 & 88 & 0.17 & 122 & 0.24 & 207 & 0.41 & 0.24 \\ \hline
%16 行動	  & 159	& 84 & 0.53 & 84 & 0.52	& 120 & 0.75 & 0.22 \\ \hline
%\end{tabular}}
%\end{center}
%\end{table}
%ここで，密度が増加した〔13 心的状態〕の具体例を見ると，第二稿
%から第三稿で新たに4件の情緒を付与した．
%4件の結合価パターンを詳しくみると，a)「N1(4人)が/の手をこまねく」
%b)「N1(4人)が/の腕をこまねく」，c)「N1(3主体)がN2(1000抽象)に直面する」，
%d)「N1(3主体)がN2(1000抽象)に当面する」であった．
%
%a)とb)は類似した用言である．第三稿の段階で，付与した情緒属性は〈無計
%画〉による《悲しみ》と共通のものであった．
%また，c)とd)の用言も類似性があり，〈思惑違い〉による《驚き》など共通してい
%た．第三稿の分析者が見落とすことなく修正の指摘ができていたといえる．

%N1が/の 手を こまねく	N1 fold N1's arms	N1(4人)	Pre(1.41)	無計画	悲しみ	N1		手を拱(こまぬ)く/手出しをせず,傍観している			Yes	New!	1		
%N1が N2に 直面する	N1 be faced with/by N2	N1(3主体) N2(1000抽象)	Pre(1.34)	思惑通り	喜び	N1	N2				Yes	New!	1
%N1が N2に 当面する	N1 be confronted with N2	N1(3主体) N2(1000抽象)	Pre(1.34)	思惑通り	喜び	N1	N2				Yes	New!	1
%N1が/の 腕を こまねく	N1 fold N1's arms	N1(4人)	Pre(1.41)	無計画	悲しみ	N1		腕を拱(こまぬ)く/腕ぐみをして何もしない,傍観する			Yes	New!	1

\section{推定実験}
\subsection{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．
%比較として第二稿を用いた実験も同時に行った．

\subsection{実験方法}
情緒推定の対象は，\cite{isihara}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．
%実験は，日記には著者の情緒が現れているので，日記著者が動作主の文を対象と
%する．ただし，結合価パターンの構造上，「-」と言う，「-」と伝えるなどは一文として判定
%することとする．
%また，本稿の付与基準では情緒主となる変数がパターン中に現れるこ
%とを原則として付与を行ったので，所有格が動作主である文(「(日記著者の)体
%重が増えて」など)
%は結合価パターンの枠を逸脱するために実験対象外とする．その他に，結合価パター
%ンそのものが存在しない為にパターン辞書と適合しない文や，(情緒)直接表現
%文も本稿の作業外の範囲である為，対象外とする．
%
%以上の条件で，

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．

%\subsection{情緒正解の作成}
%実験を行うにあたって，正解基準を定める必要がある．しかし，一般に情緒には正解とよべる単一の答
%えを定めることは容易ではない．
%
%そこで，情緒の正解として，第2稿の分析者2名と情緒研究に携わる5名がそれぞれ独立に，各推定目標文にそ
%れぞれの場面で生起すると思われる情緒を，「喜び／悲しみ，好ましい／嫌だ，
%驚き，期待，恐れ，怒り」の8つの基本情緒と情緒《なし》から選択してもらう．
%また，異なる情緒が同時に生起する場合もあるので複数回答も認め，最も多く票
%が集まった上位のうち最大で2位までの情緒を正解とする．
%
%各正解作成者の〈正解信頼率〉は〈他作成者回答との適合数〉/〈作成者回答総数〉
%で計算し，図\ref{tb:table3}に示す．
%
%\begin{table}[!h]
%\begin{center}
%\caption{正解信頼率}
%\label{tb:table3}
%\begin{tabular}{|c|c|c|c|}
%\hline 
% A         & B       & C       & D\\ \hline 
%78\%        &80\%        & 70\%       & 74\% \\      
%(121/156) &(111/139)&(124/178)&(96/129)\\ \hline \hline 
% E       &F        &G        & -\\  \hline 
%77\%        &85\%        &73\%        & -\\ 
%(102/133)&(119/140)&(104/142)& -\\  \hline 
%\end{tabular}
%\end{center}
%\end{table}

%\subsection{実験過程}
%実際に情緒推定を行うに当たり，推定目標文の用言からパターンの照合後に，前提条件の判定を行った上で，情緒属性情報を出力し，情緒正解との比較を行う．
%なお，今回の実験では第三稿の結合価パターン辞書を用いて行うが，精度の比較
%として第二稿も用いて行う．
%
%具体的に実験の手順を図\ref{fig:fig4}の6文を用いて解説する．
%
%\begin{figure}[!h]
%\begin{center}
%\begin{tabular}{l} \hline
%1)文化の日の週末に家族4人で韓国へ行こうと思って，\\
%2)旅行会社に電話したが，\\	
%3)全てのフライトがすでに満席で\\ 	
%4)キャンセル待ちになると言われた．\\ 	
%5)十分早めに予約した方だと思ったんだけどなぁ．\\
%6)あ〜，残念！ \\ \hline
%%7)仕方がないので，\\ 
%%8)キャンセル待ちでお願いしておいた．\\ 
%%9)席が取れるといいけど…．\\ \hline
%\end{tabular}
%\caption{日記文の一例}
%\label{fig:fig4}
%\end{center}
%\end{figure}
%
%6文の中で，実験対象文となるのは1行目と2行目，及び4行目である．
%
%1行目から情緒推定を行う．1行目で生起する情緒は正解回答では《喜び》に1票，
%《期待》に3票，《なし》に3票であった．上位2位を正解とするので，《期待》
%と《なし》のどちらかが適合すれば正解とする．では，1行目の日記著者の用言
%「思う」を第二稿，第三稿の辞書を用いてパターンの照合に入る．適合する結合
%価パターンは「N1(4人)がN2(*)と思う」であり，情緒属性は第二稿，第三稿共に
%《なし》である．よって《なし》が適合するため，第二稿，第三稿の辞書ともに
%正解である．
%
%2行目の推定においては，正解回答では《期待》に4票，《恐れ》に1票，《なし》に2票
%であったため，正解情緒を《期待》或は《なし》とする．次に，結合価パターンを照合
%すると，「N1(3主体)がN2(3主体)に電話する」が適合する．情緒属性は第二稿では《なし》，第三稿では情緒主がN1，生起する
%情緒が〈協力〉による《期待》である．
%
%ここで，第三稿には前提条件が付与してあるのでその判定を行う．〈協力〉の条
%件はa)〈他者Prが存在する〉，b)〈他者Prとは信頼関係にある〉，c)〈自己/他者の行動Act
%は情緒主Nに有益〉の3つである．2行目の「旅行会社」を他者Prとする．a)とb)の
%条件は連想関係\cite{kosio}からこれを満たし，c)は行動Act(\=電話する)が1行
%目から有益であるので，条件全てを満たす．
%
%よって第三稿の出力は〈協力〉による《期待》となり，正解と適合する．また，第二稿
%の出力《なし》も正解回答と適合するので正解である．
%
%\begin{figure}[!h]
%\begin{center}
%\begin{tabular}{cccc} \hline
%行数 & 情緒正解 & 第二稿出力 & 第三稿出力 \\ \hline
%1    & 期待(3)なし(3)   & なし & なし     \\ \hline
%2    & 期待(4)なし(2)   & なし & 期待     \\ \hline	
%4    & 悲しみ(4)期待(3) & なし & 嫌だ     \\ \hline
%\end{tabular}
%\caption{推定結果(一部)}
%\label{fig:fig5}
%\end{center}
%\end{figure}

%\begin{figure}[!h]
%\begin{center}
%\begin{tabular}{lccc} \hline
%1)今日，英語の小テストがあった\\
%2)そして午後は歴史のテストを受け，\\	
%3)科学の小テストが返って来た\\ 	
%4)1日に何度も自分が判断されている\\ 	
%5)なんだかそんな感じだ\\ \hline
%\end{tabular}
%\caption{日記文の一例}
%\label{fig:fig4}
%\end{center}
%\end{figure}

%情緒正解を定めるに当たり，1行目と3行目，及び5行目は実験対象外の文章とな
%り，推定目標文となるのは2行目と4行目である．
%次は，各文に情緒研究者達の回答と日記文のテーマである「グチを言いたくなる
%ことを日記に書く」の2つから情緒正解を作成する．

%正解作成の回答では，2行目で生起する情緒は，《嫌だ》だとする回答が5票，《恐れ》であるとする回
%答が1票であった．回答の上位3位を正解とするので，ここでの情緒正解は《嫌だ》
%あるいは《恐れ》であるとする．4行目の正解はこれに習って《嫌だ》である．
%
%\begin{figure}[!h]
%\begin{center}
%\begin{tabular}{cccc} \hline
%文数 & 情緒正解 & 第三稿出力 & 第ニ稿出力 \\ \hline	
%1    & 対象外  & -    & -    \\ \hline
%2    & 嫌だ(5) 恐れ(1) & 恐れ & なし \\ \hline
%3    & 対象外  & -    & - \\ \hline
%4    & 嫌だ(4) & なし & なし \\ \hline	
%5    & 対象外  & -    & -    \\ \hline
%\end{tabular}
%\caption{推定結果(一部)}
%\label{fig:fig5}
%\end{center}
%\end{figure}
%
%2行目と4行目に対して情緒推定を行う．
%まずは，2行目の用言「受ける」からパターンの照合に入る．
%2行目に適合する結合価パターンは「N1(4人)がN2(1426試験)を受ける」であり，
%情緒属性は情緒主がN1，生起する情緒が〈成算〉による《期待》と〈試行〉によ
%る《恐れ》の2種類である．
%
%ここで，前提条件の判定を行い，文脈情報から判断して〈成算〉の条件はこれを
%満たさず，〈試行〉の条件はこれを満たすため，ここでの出力は〈試行〉による
%《恐れ》となる．
%
%正解との比較を行うと，2行目でのパターン辞書からの出力は第二稿では《なし》であるが，第三稿では
%《恐れ》となっているので第三稿では正解である．

%また，4行目では第二稿・第三稿ともに《なし》と出力され，不正解である．

%図\ref{fig:fig5}に例の結果を掲載する．
%なお，今回の前提条件の照合は手作業で行い，もしも条件を満たさない場合の文
%章においては結合価パターン辞書の情緒出力は《なし》となる．

%\subsection{実験過程}
%図\ref{fig:fig4}の4文を用いて解説を行う．推定目標文となるのが1行目
%と3行目であり，2行目と4行目は非実験対象文条件(b)に当てはまるので除外する．
%まずは各文に情緒研究者達の回答と日記文のテーマである「グチを言いたくなる
%ことを日記に書く」の2つから情緒正解を作成する．
%
%例えば，1行目で生起する情緒は，《期待》だとする回答が4票，《喜び》であるとする回
%答が1票であった．文章から判断してそのいずれかが生起するものだと判断し，
%ここでの正解は《期待》或は《喜び》であるとする．
%
%次に，第ニ稿と第三稿の結合価パターン辞書を用いて各文の用言と前提条件の照合を行い，
%それぞれに付与してある情緒を出力し，情緒正解との比較を行う．
%1行目でのパターン辞書からの出力は第ニ稿，第三稿ともに《なし》であるので
%不正解である．3行目では第ニ稿では《なし》であるが第三稿では，《悲しみ》
%が出力された．正解が《嫌だ》となっているので実験条件より正解とした．
%
%\begin{figure}[!h]
%\begin{center}
%\scalebox{0.80}{
%\begin{tabular}{lccc} \hline
%抽出文               & 情緒正解 & 第三稿出力 & 第ニ稿出力 \\ \hline	
%1)彼女が映画に行こう   & 期待(4) & なし & なし \\
%  と言うので付き合った & 喜び(1) &      &  \\ \hline
%2)女の子向けの恋愛もので，	 & 対象外 & - & - \\ \hline											
%3)僕にはとても         &         &       &  \\
%  つまらなかった       & 嫌だ(2)   & 悲しみ &	なし \\ \hline
%4)恋愛ものってどれも   &        &   &   \\
%  同じなんだよなぁ     & 対象外 & - & - \\ \hline	
%\end{tabular}}
%\caption{推定目標文}
%\label{fig:fig4}
%\end{center}
%\end{figure}
%
%なお，今回の前提条件の照合は手作業で行い，もしも条件を満たさない場合の文
%章においては結合価パターン辞書の情緒出力は《なし》となる．
%
\subsection{実験過程}
次の2文を例に解説する．
%{\small
\begin{enumerate}
\item{今日，旧友から手紙が届いていた．}
\item{嬉しい驚きだった．}
\end{enumerate}
%\vspace{-6.5pt}
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．

\subsection{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．
%〈正解率〉は〈適合文数〉/〈推定目標文数〉で計算する．
%
%推定目標である137文を判定したところ，第二稿のパターン辞書を用いた実験で
%は102文，第三稿では92文が正答した．
%
%よって第二稿の〈正解率〉は102/137=74\%となり，第三稿では〈正解率〉92/137=67\%となる．

%なお，対象とした実験文の中には本研究の幹となる結合価パターンに存在しない
%用言を用いた文が7文あり，それらを除外すると第三稿では正解率は83/134=62\%となっ
%た．

\subsection{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．
%第三稿はその15文の中で，
%何らかの情緒を出力し，4文は別解により正解とできるが，11文は不正解のまま
%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．

%仮にここで定義した前提条件の判定がより厳格であったならば，
%出力は《なし》であった．
%本来，情緒が生起しない場面で，辞書が情緒《なし》を出力するために前提条
%件を設けたが，現段階では十分に機能していないことがわかった．今後，前提
%条件の強化による徹底した状況限定が必要である．

\section{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．

%また，日記文を用いた推定実験を行うことにより，情緒属性付き結合価パターン
%辞書の校正と前提条件の強化を重ねていくことで情緒推定の可能性が向上することを確認で
%きた．同時に，助詞や接続詞，相・様相による情緒の変化も確認できた．

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．

\begin{thebibliography}{8}
\small
\bibitem{saeki}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.
\bibitem{mera}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.
\bibitem{ikehara}池原他:日本語語彙大系, 岩波書店, 1997.
\bibitem{tokuhisa}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.
\bibitem{tokuhisa1}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.
\bibitem{kosio}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).
\bibitem{tokuhisa2}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).
\bibitem{isihara}石原:英語で日記を書いてみる, べレ出版, 2002.
\end{thebibliography}
\end{document}