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文脈の多様性に基づく
名詞換言の提案
長岡技術科学大学
梶原智之 山本和英
背景と目的
国語辞典を用いた換言 [梶原 13]
【語彙平易化】見出し語 → 語釈文中の語
課題1:語釈文の一部では見出し語と非等価
課題2:数語の語釈文では換言候補が少ない
→ 既存の換言知識に頼らず
  大規模コーパスを用いて換言を生成
2
提案手法
コーパスを用いた名詞換言
 分布仮説[Harris 54]
似た意味の語は似た文脈で用いられる
1.  入力文と同じ文脈で用いられる名詞を抽出
  → 自然な文を出力するための制約
2.  抽出した各換言候補語と文脈の類似度を計算
   → 意味を保持するための制約
3
提案手法による名詞換言の流れ
4
1. 換言候補の収集
「空港へのアクセスを調べる」
「空港への○○」  「○○を調べる」
コーパスを検索して○○を収集
前文脈と後文脈に共通する○○に
換言することで自然な文を出力できる
5
2. 換言先の選択(類似度計算)
   換言対象の語と換言候補の語が多くの種類
   の文脈を共有するほど換言可能性は高い
   換言候補の語が多くの種類の
   文脈を持つほど換言可能性は低い
sim(nt, nc) = com(nt, nc) * log(N/DF(nc))
 nt:換言対象の名詞、 nc:換言候補の名詞
 com(nt, nc):ntとncが共通して用いられる文脈の種類数
 N:文脈の総数、 DF(nc):名詞ncが用いられる文脈の種類数
6
1
2
1 2
提案手法の特徴
•  入力文脈に応じた換言が可能
•  単語の出現頻度を使わない
•  換言可能な語とは多くの種類の文脈を共有する
•  高頻度の単語に影響を受けない
•  頻度の偏りにも影響を受けない
→ 文脈の多様性に基づく名詞換言の提案
7
関連研究
•  [Marton et al. 09]
•  [Bhagat and Ravichandran 08]
1.  コーパス中で換言対象語の
文脈の語から特徴ベクトルを生成する
2.  特徴ベクトル同士のコサイン類似度を
計算し類似度最大の換言候補語へ換言する
8
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•  [Marton et al. 09]
•  未知語の換言により機械翻訳の精度を向上
•  文脈の語との共起頻度で特徴ベクトルを作成
•  [Bhagat and Ravichandran 08]
•  大規模コーパスから換言対を獲得
•  文脈の語とのPMIで特徴ベクトルを作成
9
関連研究
•  [Marton et al. 09]:共起頻度
•  重要な文脈:多く共起する文脈
→ 単体での出現頻度が高い単語の影響が強い
•  [Bhagat and Ravichandran 08]:PMI
•  重要な文脈:偏って共起する文脈
→ 単体での出現頻度が低い単語の影響が強い
10
実験
•  Web日本語Nグラム:1,365,705件を抽出
•  名詞 + … + 名詞 + … + 動詞原形
•  このうち頻出の200件について実験
•  文頭ではない名詞が換言対象の名詞
•  京都大学格フレーム:文脈の類似度計算
•  述語:34,059語
•  名詞:824,639語
•  【荷物を積む】と【経験を積む】を区別できる
11
評価
12
類似度1位
の名詞が換
言可能
20%
類似度2位
から10位ま
での名詞が
換言可能
21%
同じ文脈で
用いられる
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可能な名詞
がない
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200文の換言結果
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国内農業の【発展】を阻害する 国内農業の【成長】を阻害する
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13
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14
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•  「更新日順表示に【並び】かえる」
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① 浴衣にも【洋服】にも合う
ドレス、着物、ジーンズ、
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② 以上の【評価】を受けている
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15
①類義語を換言候補に集めることはできるが、
 上位下位関係の中で適切な階層の語を選択できない
②句単位の換言が必要
 【評価を受ける】→【認められる】
まとめ
•  本研究の目的
•  文脈の多様性に基づく名詞の換言手法の提案
•  提案手法の特徴
•  入力文脈に応じた換言
•  頻度を使用しない文脈の種類数に基づく換言
•  今後の課題
•  上位下位関係の中での語の選択
•  句単位の換言
16
予告
JSAI2014@愛媛
3I4:自然言語処理におけるコーパス・辞書生成
「文脈の多様性に基づく名詞換言の評価」
17
 入力文脈を考慮した制約の有効性
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2

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対話型自動作曲システムに関する研究 -Aメロ, Bメロ, サビで異なる印象を感じさせる楽曲生成-
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IGAを用いた個人の感性を反映した楽曲作成に関する研究 -Aメロ, Bメロ, サビに異なる感性的印象を感じさせる楽曲生成手法-
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文脈の多様性に基づく名詞換言の提案