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

35. 35

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