杢真奈見, 山本 和英. 「やさしい日本語」変換システムの試作. 言語処理学会第19回年次大会, pp.678-681 (2013.3)

1. 長岡技術科学大学 電気系
杢 真奈見、 山本 和英

2. 現在、日本には十分な日本語能力を持たな い外国人が数十万人いる。
これらの人々のために日本語をやさしくする 「やさしい日本語」プロジェクトがある。
「やさしい日本語」
・・・対象は留学生や外国人労働者等の日本語 能力の低い人々（日本語初学者）。
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3. 国語辞典を使った放送ニュースの名詞の平易化 (美野秀弥ら, 2010)
◦国語辞典の見出しとその説明文より平易化対を取得し、 日本語能力試験(JLPT)を基にした単語への級の付与によ り難語と平易語を定めた。
Plain Japanese (PJ) システム (松田真希子ら, 2009)
◦日本での工学教育で使用するために開発された。留学生 のために工学の文章の語彙と文法を制限する。
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4. 対象：公的文書
・・・市役所、学校、病院などで配布される文書。生 活する上で重要な情報を含む。
しかし、公的文書は日本語初学者が学習する文 に比べ理解が困難であり、特有な表現も含む。
(筒井千絵, 2009)
日本語初学者の公的文書の理解のため、
容易に「やさしい日本語」を
得ることができる
システムを構築することを目的とした。
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5. 「やさしい日本語」コーパスから確立させた ルールベースによる以下の4つのステップで システムを構成した。
デザイン
文の分割
表現意図を用いた図示への変換
重要部分の強調
変換
「やさしい日本語」への変換
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※「やさしい日本語」コーパス：
約40名の日本語教師が45,209文の公的文書を
「やさしい日本語」へ変換したもの

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7. 「やさしい日本語」へ変換することによって語 彙がやさしくなり、理解しやすくなると考える。
使用データ：「やさしい日本語」変換対
例）ご不明な点がありましたら（原文） →わからないことがありましたら(逐語訳)
方法：原文－逐語訳の6236対を用いて、入 力文の一部が原文側と一致した場合に逐語 訳側へ変換する。
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8. システムの出力例
入力：
入学手続が済めば、日本語学校の職員が代理 で就学ビザの在留資格認定証明書を申請する ことができます。
出力：
入学手続が済めば、日本語学校の人が代わり で就学ビザの在留資格認定証明の紙を申し込 みすることができます。
複合名詞処理(赤字)と形態素解析(/) の結果： 入学手続/が/済め/ば/、/日本語学校/の/職員 /が/代理/で/就学ビザ/の/在留資格認定証明/ 書/を/申請/すること/が/でき/ます/。
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・名詞連続、数字+助数詞、
動詞+「こと」は複合名詞とする
（名詞中の接尾辞にあたるものは除く）

9. 「やさしい日本語」への変換について、 小規模な評価実験を行った。
①正しさの評価
日本語母語話者（発表者）による日本語の 文法と意味の評価
②やさしさの評価
日本語非母語話者による入力文（公的文 書）と出力文のやさしさの評価
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10. 「やさしい日本語」コーパスより無作為に300 文を公的文書から抽出し、原文－逐語訳の 変換対を用いて評価文を作成する
評価者（発表者）は入力文と出力文を見て、 出力文の日本語の意味と文法の適切さにつ いてそれぞれ2択で評価する
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評価文の例)
入力：健康被害発生時の保障は、太田市のみの保障と なります。
出力：体の調子が悪くなるようなことが 起こったの時の保 障は、太田市だけ の保障となってます。
意味→○
文法→×

11. 意味
合計
○
×
文法
○
137
53
190
×
35
20
55
合計
172
73
245
変換された文： 245文 / 300文
（変換率：81.7%）
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結果、助詞や用言の活用の変化・
複合名詞処理を含む変換ルールについて、
まだ改良が必要である。

12. 意味の間違い
複合名詞ではないとした「名詞+接尾辞」のうちの 「名詞」だけが変化したもの
変換例） 費用は対象外 → お金はのため外
文法の間違い
助詞や用言の活用の変化に対応していないことが 原因
変換例） 意味のある単語 → 意味のあります言葉
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13. ①正しさの評価で「日本語が正しい」と評価さ れた137文より無作為に100文を抽出する
評価者は入力文と出力文を見て、どちらの文 がやさしいか、または同じくらいかと評価する
評価文それぞれに対してどちらがやさしいか を多数決方式で決定する
例） 入力：離乳食のお話
出力：子どもの食べ物の話
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14. 13/14
やさしいと評価した
評価者数が多い文
変換後
同程度
変換前
全員
8名
15
85
0
日本在住期間
1年以上
4名
11
89
0
日本在住期間
1年未満
4名
46
54
0
「変換後の方が やさしい」
という評価が
増えた
結果、「やさしい日本語」変換は
日本在住期間の短い
「日本語初学者」に効果があった。

15. デザインと変換から構成される「やさしい日本 語」変換システムの構築を目指した。
「やさしい日本語」への変換について評価実 験を行い、ルールの改善方針や日本語初学 者への効果が確認できた。
全工程において、高精度なもの（81%以上） はできたが、ルールの改善によりさらに精度 が向上する可能性がある。
最終的に、市役所で「やさしい日本語」による 文書の作成支援や日本語初学者が直接利 用できる環境づくりを目指したい。
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16. 予備スライド

17. 出身国
人数 [名]
マレーシア
3
タイ
1
中国
1
ドイツ
1
ベネズエラ
1
ベトナム
1

18. 評価者が保有するJLPTの級
JLPTの保有級
人数 [名]
N1
0
N2
4
N3
3
N4
0
N5
0
なし
1
合計
8
※ただしN3には
N2の試験に僅差で
不合格してJLPTの
級を保有していない
者を含み、
「保有級なし」は
点数の情報が
なかったために
「保有級なし」とした。

19. 評価者の日本在住歴
人数 [名]
期間
人数 [名]
現在も在住
8
~1年
4
1~2年
2
2~3年
0
3~4年
2
4~5年
0
5年~
0

20. 評価者の日本語学習歴
※5年以上の評価者は学習期間が約6年
日本語学習期間
人数 [名]
~1年
2
1~2年
1
2~3年
0
3~4年
2
4~5年
1
5年~
2
合計
8

21. 「やさしい日本語」コーパスの公的文書と対応する 「やさしい日本語」の差異(句)を対とし構成している。
文単位で言い換えているため、句単位では等価で ない場合もある。
例）
公的文書：その他、申請に関してご不明な点があり ましたら、下記までお問い合わせください。
タグ対象語（原文）： ご不明な点がありましたら
逐語訳： わからないことがありましたら
意訳： わからなかった
要約： わからなかった

22. 原文、逐語訳、意訳、要約の4つの組み合わせで 以下の3つの変換対を作成した。
原文－逐語訳： 6236対
原文－意訳： 4772対
原文－要約： 3944対
変換の際には、原文側の句を 以下の順で優先順位を付けている。
i.文字数が多いもの
ii.出現頻度の多いもの
iii.Sort順

23. 表現意図タグの網羅性
旧ルール・・・9種類のタグを初期のルールで付与
新ルール・・・11種類のタグを最終ルールで付与
総文数
総節数
タグの付与数
網羅性
旧ルール
45209
[文]
53375
[節]
19380
[節]
34.8
[%]
新ルール
53322
[節]
24291
[節]
45.6
[%]

24. 公的文書の性質と精度を基にタグを決定
13/14
タグの種類
タグ数 [節]
付与誤り [節]
精度 [%]
忠告・助言
0
0
-
勧告
15
0
100
指示・命令
37
0
100
理由
40
1
98
条件・仮定・項目
164
3
98
通知・事実
207
12
94
禁止
0
0
-
接続詞
15
0
100
平均
98

25. タグの種類
例
忠告・助言
～したほうがいいですよ
勧告
～しませんか・しましょうよ
依頼
～してもらえますか/くれませんか
指示・命令
～してください・しなさい・お願いします
許可与え
～してもいいです
申し出
～してあげましょうか
許可求め
～してもいいですか
確認
～してもいいですね
通知・宣言
～します・させてもらいます
条件・仮定
～の場合・際、～方は、～として、～すれば（用言の仮定形）
理由
～ので、～ため、～により
題目・タイトル
～について
項目
（各種項目の形式となっているもの）
既定の事実
（過去形）
禁止
～いけません

26. 新ルール
文字列・・・「場合」「際」「について」「ので」「ため」 「により」「方は」
品詞・・・接続詞、接続助詞、用言の仮定形
11/20
文数
[文]
節数
[節]
分割誤り
[節]
精度
[%]
旧ルール
500
669
13
96
新ルール
706
20
97
分割誤りの例） ①また、 ②口座振替の指定口座が残高不足等により振替に よるお支払いがいただけない場合は、 ③年金からのお支払いに切り替える場合が ④あります。←※この節1つで意味を成していない。

27. 3.表現意図を用いた図示への変換
システムの出力例
14/14
出力：
しかし、
【予防接種を受けることの義務はなく、 ご本人が接種を希望する場合のみに】
予防接種を行います。
接続詞以降は インデントを増やす
条件や理由は
【 】で囲み、
次の節へ矢印を引く

28. 評価文
(1) 文で表示
(2) 節で表示
(3) 関係を図で表示
①
25%
83%
②
100%
0%
③
67%
58%
④
79%
54%
⑤
67%
46%
⑥
63%
71%
⑦
58%
63%
⑧
46%
71%
下線・・・半数の評価者がわかりやすいとしたもの 斜体・・・何らかの変化を加えた方がわかりやすいもの

29. 4.重要部分の強調
システムの出力例
入力：
保護者の判断で登校を見合わせてください。
句： 1) 保護者の判断で見合わせてください。 2) 登校を見合わせてください。
係り受け解析の結果：
保護者の –D
判断で –D
登校を –D
見合わせてください。
⇒ 強調
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30. 順位
助詞
分類
種類
備考
1
ト
格助詞
一般
2
ヲ
格助詞
一般
動詞数が多い句が優先
3
カラ
格助詞
一般
ヲより動詞数が多いとカラが優先
3
マデ
副助詞
*
ヲより動詞数が多いとマデが優先
5
ニヨリ
格助詞
連語
6
ガ
格助詞
一般
動詞数が少ない句が優先
7
へ
格助詞
一般
8
ニ
格助詞
一般
9
ハ
係助詞
*
10
デ
格助詞
一般
-1
カ
副助詞
／並立助詞
／終助詞
*
並立助詞があると、
その句の重要度が下がる。
※全27個の助詞に重みを付けた。

31. 重要部分の正解を人手で作成したが、人手 でも1つに絞ることが難しいものが多かったた め、正解を1つとした正解データ、重要部分で あれば複数でも可とする正解データの2種類 で行った。
評価文1文20文字以上の40文
節数
正解が単一
正解が複数可
正解節数
精度
正解節数
精度
45節
30節
64%
38節
81%