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1 テキストマイニング 同志社大学文化情報学部夢告館 :50-11:15 小説会話文への話者情報付与と その問題点 山崎誠 ( 国立国語研究所 ) 1

2 目次 1. 本研究の概要 2. はじめに 3. データと問題点 4. 分析事例 5. まとめ 2

3 1. 本研究の概要 会話文への発話者情報の付与によるコーパスの拡張 基盤研究 B(15H032312) ~ 研究分担者 : 柏野和佳子 ( 国立国語研究所 ) 金明哲 ( 同志社大学 ) 高崎みどり ( お茶の水女子大学 ) 茂木俊伸 ( 熊本大学 ) 現代日本語書き言葉均衡コーパス (BCCWJ) の小説の会話文に話者情報 ( 話者名, 性別, 年代 ) を付与し, 研究に活用する 3

4 2. はじめに 4

5 2.1 話し言葉のデータ 近年, 話し言葉のデータ, コーパスが充実しつつあり, 様々な研究が行われている 日本語話し言葉コーパス (CSJ) 名大会話コーパス 多言語母語話者の日本語学習者横断コーパス (I-JAS) KY コーパス 日本語学習者会話データベース BTSJ による日本語話し言葉コーパス ( トランスクリプト 音声 )2011 年版 男性の言葉 女性の言葉 ( 職場編 ) ( 現代日本語研究会 ) 談話資料日常生活の言葉 ( 同上 ) 音声資源コンソーシアム (NII-SRC) 千葉大学 3 人会話コーパス 5

6 2.2 話し言葉の広がり 自然談話 対話 独話 擬似的な話し言葉 非自発的な発話 ( 朗読など ) 書き言葉における発話 ( 小説の会話文, シナリオなど, 最初から音声を伴わないもの ) 小説の会話文はかつては, 自然談話の代用として研究に使われていた 古典語など過去の言語の研究は, 書かれた話し言葉に依拠している 小説の会話文は, 自然談話に対してどのような位置づけにあるか 6

7 2.3 小説の会話文 高崎みどり (1981) 小説の会話文とは 登場人物たちの言動の描写であるというよりは さまざまの理由によって会話の形をとっている 地の文の延長であると考えた方がよさそうである 小説会話文は 話しことばの材料として そのまま行生かすことは難かしく 取り扱いに慎重を要するように思われる 7

8 2.4 小説の会話文 大石初太郎 (1987) つまるところ 会話文は話しことばの資料として役立つものではないという結論を導き出すことになる たしかに 会話文は話しことばのイミテーションである しかし, 同時に すぐれた作家の筆になる会話文は 話しことばの典型だとも考えられよう たとえば 会話の基本的性格をとらえようとするなど 話しことばの研究の一面として 会話文の研究が成り立つということになろう 8

9 2.5 日本語歴史コーパスにおける会話 9

10 3. データと問題点 10

11 3.1 現代日本語書き言葉均衡コーパス (BCCWJ) 会話文あるいは引用箇所であるという情報が付いている (<speech> タグ,<quote> タグ ) ただし, それはカギ括弧が付けてある箇所という意味であり, 厳密な意味での会話文という情報ではない 話者の情報は付いていない そこで, 会話文を厳密に認定するとともに, 話者情報を付与することにした 話者情報 ( 話者名, 性別, 年代 ) は 2019 年度に中納言での検索結果で表示されるよう, データ整備を進めている 11

12 3.2 <speech> タグ <quotation><speech><paragraph><sentence> 兄弟って素敵? </sentence><br type= automatic_original /></paragraph></speech> </quotation><quotation> <speech><paragraph><sentence> さあ どうかな もう七年も会ってないんですよ </sentence><br type= automatic_original /></paragraph></speech></quotation> Lba9_00017 中国行きのスロー ボート ( 村上春樹 ) 12

13 3.3 <quote> タグ <sentence><quote> ローマの休日 </quote> の 王女はホットドッグを立食いしたり 町を歩いたり して喜んだが あれは王女だったからなのだ </sentence> Lba9_00051 死はやさしく奪う ( 栗本薫 ) 13

14 3.4 BCCWJ における発話文 14

15 3.5 話者情報の付与作業 マニュアルを作り, 一定の基準に従い話者情報を付与した xml 数 会話箇所 <speech > <quote> 原 END 話者名性別年代 年代の確 信レベル 間 会話モー ド 会話認定 情報 1 会話認定 情報 2 備考職業相 Q <sentence> <squote_a> ねえ ジョン リチャードはなに考えてた # のかしら </squote_a> マーラに話しかける </sentence> ゴルディ シュルツ 成年層 30 代半ば Q <sentence><squote_a> テニスの上 な 持ちのセレブがよりどりみどりなのに はないし脳味噌は空っぽ あるのはクレンショーメロン # 顔負けの胸だけっていう若いストリッパーを選んだのは いったいどうして? </squote_a></sentence> ゴルディ シュルツ 成年層 30 代半ば 15

16 3.6 付与した属性 1~3 は必須 4~9 は必要に応じて記入 10,11 はすべてのサンプルには付与していない No. 属性 説明 1 話者名 登場人物の呼び名 2 性別 男, 女, 不明 3 年代若年層 (~19 歳 ), 成年層 (20~59 歳 ), 老年層 (60 歳以上 ) 4 年代の確信レベル 年代の推定が極めて難しい場合チェック 5 非人間 生物学的な人間以外のものの場合チェック 6 会話モード通常の対話場面でない場合に記入 電話, 方言, 外国人, テレパシー, 引用, 独話, 疑問, 沈黙, 驚き, 驚愕 など 7 会話認定情報 1 会話に準ずる場合, そのタイプを記入 独話, 心内発話など 8 会話認定情報 2 会話に準ずる場合に判定した根拠を記入 9 備考 注記 10 職業 発話者の職業 11 相手 会話の相手 宮嵜他 (2017) より 16

17 3.7 発話箇所の認定 小説の会話文は実際の発話ではないため, 何らかの基準で発話かどうかを認定する必要がある 基準 実際の会話に準ずるという考えで, その場面で声が出ていると見なせるかどうかを目安とする 具体的な目安 カギ括弧等の発話を示す記号が用いられている 発話動詞 ( 言う 話す など ) が用いられている 17

18 3.8 発話箇所の認定 発話かどうか迷う場合 A 部屋を掃除して下さいね B 花子は, 太郎に 部屋を掃除して下さいね と頼んだ C 花子は太郎に部屋を掃除してくださいと頼んだ D 花子は太郎に部屋を掃除するよう頼んだ E 花子は太郎に部屋の掃除を頼んだ 実際に声を出した発話とみなせるのはどこまでか 18

19 3.9 発話箇所の認定 引用 花子 太郎が この映画は面白い と言ってました 一次的には花子の発話であるが, その中に太郎の発話が含まれている アノテーションは, 一次的な発話の情報だけを付ける 想定された発話 好きな色は と聞かれたら 白 と答えるようにしている 外国で道を聞かれると困る 一人称小説 小説全体が一人称の語りであり, その中に発話が出てくる場合など 地の文を一人称の登場人物の発話とした 19

20 3.10 発話箇所の認定 発話に準ずる例 心内発話 あれはきっと悪い夢を見たのだわ と彼女は自分に言い聞かせた 夢の記憶を両親に確かめるが なんとなく憚られた (PB29_00066, 森村誠一 黒魔術の女 ) 沈黙 どないしたん 由香ちゃん 泣いたら疲れたか? (LBq9_00101, 佐藤ケイ Last kiss ) 非現実場面での発話 夢の中の会話 テレパシーによる会話 20

21 3.11 話者属性付与の問題点 話者の特定が困難 その場にいた誰かくらいしか分からない場合がある ( 重要でない登場人物 ) 性別, 年代も不明となる 年齢の特定が困難 具体的な年齢が記載してある場合はまれ 話者の社会的属性から分かる程度の年代を付与する程度にとどまる 21

22 4. 研究事例 22

23 4.1 日本語小説と翻訳小説との違い 23

24 4.2 先行研究 小西光 (2016) 明治中期 ~ 大正期に発表された外国語翻訳小説と日本語小説の計量語彙論的比較を行っている 文の長さ, 品詞比率,MVR, 文書間類似度には特徴的な結果はなかった 地の文と会話文との区別をしていない 矢野安剛 (2013) 小説などの日本語のテキストを英語に翻訳する際に, 方言性, 敬意表現, 性差語が失われ, 代名詞が補われる 今回扱った日本語小説では英語からの翻訳が多い 矢野の指摘の逆の現象が観察されるかもしれない 24

25 4.3 語数 現代日本語書き言葉均衡コーパス BCCWJ の中の小説のサンプル ( 作業中のもの ) 本語 説 翻訳 説 サンプル数 1, 延べ語数 ( 会話部分 ) 2,176, ,870 異なり語数 ( 会話部分 ) 36,809 12,077 語数は短単位によるもの 25

26 4.4 内訳 日本語小説と翻訳小説 本 進分類法 (NDC) 分類記号 分類項 名 本研究でのサンプル数 913 日本文学 小説 物語 中国文学 小説 物語 英米文学 小説 物語 ドイツ文学 小説 物語 フランス文学 小説 物語 スペイン文学 小説 物語 イタリア文学 小説 物語 ロシア ソヴィエト文学説 物語 小 3 26

27 4.5 高頻度語 上位語を見る限りでは日本語小説と翻訳小説に差はない 順位 本語 説翻訳 説語彙素語彙素読み品詞語数語彙素語彙素読み品詞語数 1 だ ダ 助動詞 だ ダ 助動詞 て テ 接続助詞 は ハ 係助詞 の ノ 格助詞 の ノ 格助詞 は ハ 係助詞 て テ 接続助詞 た タ 助動詞 た タ 助動詞 に ニ 格助詞 に ニ 格助詞 を ヲ 格助詞 を ヲ 格助詞 が ガ 格助詞 が ガ 格助詞 の ノ 準体助詞 の ノ 準体助詞 為る スル 動詞 為る スル 動詞 と ト 格助詞 と ト 格助詞 も モ 係助詞 も モ 係助詞 です デス 助動詞 居る イル 動詞 で デ 格助詞 です デス 助動詞 ます マス 助動詞 で デ 格助詞 居る イル 動詞 ます マス 助動詞 か カ 終助詞 ない ナイ 助動詞 う イウ 動詞 事 コト 名詞 ない ナイ 助動詞 う イウ 動詞 事 コト 名詞 よ ヨ 終助詞

28 4.6 特徴語 特徴語 (LLR 上位 30 語 ) 翻訳小説彼私 ( わたし ) 君 ( きみ ) 貴方 ( あなた ) を ( 格助詞 ) 作品バルザックイエスイギリスアンドルーバンストンショットマイケル僕 ( ぼく ) スーザンミスターオジール炉辺居る彼女カケイシーアンテッドビクタールチアーノ老爺は ( 係助詞 ) 我々ない ( 助動詞 ) リチャード 日本語小説 さん ( 接尾辞 ) や ( 助動詞 ) な ( 終助詞 ) 日本 御 ( お, 接頭辞 ) 様 ( さま, 接尾辞 ) 先生 ちゃん ( 接 尾辞 ) か ( 終助詞 ) 君 ( くん, 接尾辞 ) あっ ( 感動 詞 ) 居る 御座る 社長 私 ( わたくし ) 円 ( えん ) えっ ( 感動詞 ) はい ( 感動詞 ) トウキョウ から ( 接 続助詞 ) ず ( 助動詞 ) 屋 ( 接尾辞 ) うん ( 感動詞 ) じゃ ( 助動詞 ) 我 ( われ ) ね ( 終助詞 ) 言う 殿 ( どの, 接尾辞 ) やはり これ 28

29 4.7 他のコーパスとの比較 29

30 4.8 比較するコーパス 日本語話し言葉コーパス 学会講演 模擬講演 名大会話コーパス 男性の言葉 女性の言葉 ( 職場編 ) 日本語日常会話コーパス 30

31 4.9 品詞の割合 模擬講演学会講演 名大 職場 日常会話小説会話 名詞 代名詞 形容詞 形状詞 動詞 副詞 連体詞 接続詞 感動詞 助詞 助動詞 接頭辞 接尾辞

32 4.10 他のコーパスとの比較 終助詞, 感動詞の割合 独話会話書き言葉 CSJ 模擬講演 CSJ 学会講演名大職場会話日常会話小説会話 終助詞感動詞 - 一般感動詞 - フィラー 32

33 5. まとめと課題 33

34 5.1 まとめ (1) 小説の会話文は自然談話と違って, その認定が難しい部分がある ( 発話箇所, 話者情報 ) (2) 小説の会話文と自然談話との違いの一端が明らかになった (3) 日本語小説と翻訳小説には, 語彙的な違いが見られた 34

35 5.2 課題 現在, 話者情報が付与されているのは,BCCWJ の一部 ( 図書館サブコーパスの小説 ) である 談話分析に必要な, 話し相手の情報, 話し相手との関係性の情報が一部しか付与されていない データがある程度まとまってきたので, 本格的な分析に進む 35

36 参考文献 大石初太郎 (1987) 近代 現代小説会話文の資料性, 国文学解釈と鑑賞 52(7), 小西光 (2016) 近代口語文翻訳小説コーパス構築の概要と計量的分析 国立国語研究所論集 11(37-61), 高崎みどり (1981) 小説の中の会話文について, ことば 2, 宮嵜由美, 柏野和佳子, 山崎誠 (2017) 発話文への者情報付与基本設計 現代日本語書き言葉均衡コーパス 収録の小説を対象に, 言語資源活用ワークショップ

37 謝辞 本発表は, 国立国語研究所のプロジェクト 大規模日常会話コーパスに基づく話し言葉の多角的研究 ( プロジェクトリーダー 小磯花絵 ) および日本学術振興会 科学研究費補助金 会話文への発話者情報の付与によるコーパスの拡張 (15H03212) による成果です 37

38 ご清聴ありがとうございます 38

先行研究 pp

先行研究 pp N N 1 BCCWJ 1 はじめに 2007 362 a a. b. a. b. a b 2007 363 A B A B A B A A B A B 1 2014 2 5 53 54 2007 363 2 先行研究 200719771989 1998 2001 1993 2004 1977 pp.122 130 N N 55 1989 2 pp.20 21 3 pp.34 35 2 3 56 1998

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