発表要旨
Retrieving Metaphorical Sentences from Japanese Literature
Using Standard text Classification Methods
Mateusz Babieno Rafal Rzepka Sho Takishita Kenji Araki
Graduate School of Information Science and Technology, Hokkaido University
要旨
Only recently we have proposed highly efficient method for recognizing Japanese sentences containing metaphors by utilizing figurative language examples from a dictionary. The model was trained also on non-figurative language sentences taken from Japanese Wikipedia, local assembly minutes and news articles. After testing three basic text classification methods (Naïve Bayes, Support Vector Machines and an Artificial Neural Network) we confirmed very high precision and recall (94-98% F-score depending on the training-testing data size ratio) achieved by the algorithm. Having proven high efficiency of our model, we now want to test it against better balanced data containing more examples of less formal language. In order to do so, we plan to excerpt test data using pieces of literature available at Aozora Bunko digital library.
参考文献
[1] Dybala P., R. Rzepka, K. Sayama, K. Araki. Semantic clues for novel metaphor generator. Proceedings of the Workshop Computational Creativity, Concept Invention, and General Intelligence, pp. 45-50, 2013.
[2] Lakoff, G. & M. Johnson. Metaphors we live by. Chicago: University of Chicago Press, 1980.
[3] Veale, T., E. Shutova & B. Beigman Klebanov. Metaphor: A Computational Perspective. USA: Morgan & Claypool, 2016.
[4] Dybala, P., R. Rzepka, K. Sayama & K. Araki. Detecting false metaphors in Japanese. Proceedings of the 6th Language and Technology Conference LTC, pp. 127-131, 2013.
【発表者プロフィール】
名前：Babieno Mateusz (バビェノ・マテウシュ)
所属：北海道大学大学院 情報科学研究科 博士後期課程生
専門：自然言語処理
「類似単語を元にしたメタファー生成の検討」
梅村 奏子（静岡大学（学部））・狩野 芳伸（静岡大学）
＜発表要旨＞
本研究では、非タスク指向型の雑談対話システムや、キャッチコピーや小説等の文生成のシステムにモジュールとして組み込める形にすることを目標とし、認知言語学における概念メタファーに基づいた比喩表現の生成を目指す。
Lakoff & Johnsonが提唱したメタファー理論では、概念メタファーとは概念領域間の対応関係(Ex. 議論は戦争)のことを指し、概念メタファーに基づく言語表現として比喩表現(Ex. 的を射る)があると定義されている。このような概念メタファーと比喩表現との間の関連性に着目し、1単語の入力からの比喩表現の生成を試みる。
概念メタファーにおける目標領域にあたる単語の入力から起点領域となるような概念を発見し、起点領域で使われる表現を目標領域に写像することで比喩表現の生成を行うシステムを作成し、その生成結果について検討する。
＜参考文献＞
・ 北田純弥、萩原将文「電子辞書を用いた比喩による文章作成支援システム」『情報処理学会論文誌』42(5)、2001年、1232～1241頁
・ 大石亨「共起情報を用いた概念メタファーの発見」『言語処理学会年次大会発表論文集』11、2005年、392～395頁
・ 宮澤彬、宮尾祐介「メタファーの自動生成に向けた客観的評価の検討」『研究報告自然言語処理（NL）』2017-NL-231(15)、2017年、1～8頁
・ 籾山洋介「認知言語学入門」、研究社、2010年
・ 河原大輔、 黒橋禎夫「高性能計算環境を用いたWebからの大規模格フレーム構築」『情報処理学会研究報告自然言語処理（NL）』2006-NL-171(1)、2006年、67～73頁
・ 日本電子化辞書研究所「EDR電子化辞書使用説明書」(1995)
・ Francis Bond、Hitoshi Isahara他「Enhancing the Japanese WordNet」『Proceeding ALR7 Proceedings of the 7th Workshop on Asian Language Resources』2009年、1～8頁
・ G・レイコフ、M・ジョンソン、訳：渡部昇一他「レトリックと人生」大修館書店 、1986年
＜発表者プロフィール＞
梅村 奏子(うめむら かなこ)
所属：静岡大学 情報学部 情報社会学科 学部4年
狩野 芳伸(かの よしのぶ)
所属：静岡大学 学術院 情報学領域 行動情報学系列 准教授
専門：自然言語処理・計算言語学・人工知能
「丸と温かさ」「四角と有能さ」の連合に関するメタファ一致効果
岡村靖人（追手門学院大学（院）・日本学術振興会）
概念メタファ理論（Lakoff & Johnson, 1980）によると、形（具体的概念）とパーソナリティ（抽象的概念）は結びついている。本発表では、形とパーソナリティの連合に関する先行研究を概観した上で、発表者がこれまで行ってきた丸と四角という形状としての具体概念の活性化が印象形成や自己判断といった高次の認知に影響を及ぼすことを示したいくつかの研究を紹介する（e.g., Okamura & Ura, 2018）。それらの研究によると、形とパーソナリティの連合に関してメタファ一致効果（Landau et al., 2010）が生起することが確認されている。また、メタファ一致効果が生起するメカニズムや、「丸と温かさ」「四角と有能さ・（論理的な意味での）堅さ」の連合がなぜ心的に表象化されているのかを考察する。
引用文献
Lakoff, G., & Johnson, M. (1980). Metaphors We Live By. Chicago, IL: University of Chicago Press.
Landau, M. J., Meier, B. P., & Keefer, L. A. (2010). A metaphor-enriched social cognition. Psychological Bulletin, 136, 1045–1067.
Okamura, Y., & Ura, M. (2018). Shapes of faces and eyeglasses influence the judgement of facial impressions in a metaphor-consistent manner. Current Psychology. Advance online publication.
発表者プロフィール
経歴
2017年より追手門学院大学大学院心理学研究科博士後期課程
2018年より日本学術振興会特別研究員
専門分野
社会心理学（身体化認知・メタファ）
主要論文
Okamura, Y. & Ura, M. (2018). Draw squares, and you will discover that many competent and rigorous people are around you: Shape priming influences impressions regarding the interpersonal environment. Psychological Thought, 11(2), 106-111.
Okamura, Y. & Ura, M. (2018). Shapes of faces and eyeglasses influence the judgement of facial impressions in a metaphor-consistent manner. Current Psychology. Advance online publication.
「人と機械学習モデルの類推・類似性判断の差異から人の関係性表現の特質を探る」
加藤龍彦（北陸先端科学技術大学院大学（院））・日髙昇平 (北陸先端科学技術大学院大学)
要旨
近年，自然言語処理分野で提案された機械学習モデル（ベクトル空間モデル）が四項類推やメタファー同定といった課題において，高い性能を発揮し得ることが示されてきた (Mikolov et al., 2013a,b; Penningnton et al., 2014)．ベクトル空間モデルは，コーパス中の単語の共起頻度を近似するようベクトル空間を構成することで，単語間の相対的な距離を表現する．こうしたモデルの類推，メタファーといった課題の高い性能は，課題を行う上で重要な関係性の表現において，モデルが人を近似し得ることを示唆する．実際，Baroniらははいくつかの人の類似性判断のデータセットと上記のモデルの単語間類似度とが，高い相関（相関係数0.7-0.8）を持つことを示している (Baroni et al, 2014)．一方でこうしたモデルに否定的な結果もあり，例えばChenらは様々な意味関係を表現する単語対のデータセットに関して，word2vecモデルがごく少数の関係しか表現できていない可能性を示している (Chen et al., 2016). 我々は人とモデルの間のギャップの要因を明らかにすることで，人の類推やメタファー能力の特質を明らかにできるのではないかと考え，研究
を行ってきた．本発表では，モデルの類推性能向上のために我々が提案した類推演算と，人とモデルの類似性判断のギャップの要因について議論する．
参考文献
Baroni, M., Dinu, G., & Kruszewski, G. (2014). Don’t count, predict! A systematic comparison of context-counting vs. context-predicting semantic vectors (pp. 238-247). Association for Computational Linguistics.
Chen, D., Peterson, J. C., & Griffiths, T. L. (2016). Evaluating vector-space models of analogy arXiv preprintarXiv:1705.04416.
Mikolov, T., Chen, K., Corrado, G., & Dean, J. (2013a). Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space. ArXiv:1301.3781 [Cs]. Retrieved from http://arxiv.org/abs/1301.3781
Mikolov, T., Sutskever, I., Chen, K., Corrado, G. S., & Dean, J. (2013b). Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality. In Advances in neural information processing systems (pp. 3111-3119).
Pennington, J., Socher, R., & Manning, C. (2014). Glove: Global Vectors for Word Representation. In Proceedings of the 2014 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP) (pp.1532-1543).
Zayed, O., McCrae, J. P., & Buitelaar, P. (2018). Phrase-Level Metaphor Identification Using Distributed Representations of Word Meaning. In Proceedings of the Workshop on Figurative Language Processing (pp. 81-90).}
発表者プロフィール
加藤 龍彦 （北陸先端科学技術大学院大学博士前期課程）
専門：意味表現，単語埋め込みモデル
日髙昇平 (北陸先端科学技術大学院大学)
専門：言語発達・意味認知
「順序構造に注目した感性情報の可視化と表現」
水野隆文（名城大学）
発表要旨
人間の選好に従い要素の順位付けを行う際, 一対比較により提示した局所的な順序構造と, 全体を見通し提示した大域的な順序構造が異なることがある.
前者の視点では三すくみのような不整合を示すことがあり, 後者の視点ではそれが解消されることが多い.
私は, これら「不整合がある」や「解消する」が, 「絡まる」や「解ける」と表現されることにヒントを得て, 順序構造という抽象的なモノを, 紐の絡み目という具体的な構造を用いて可視化した.
本発表では, 順序構造についての隠喩を実際に数理モデルで実装することにより, その局所構造と大域構造の関係について「自然さ」という新たな視点・表現が得られ, それが圏論の言葉「関手」で表現されることを指摘する.
関連研究として, 人間の心理的・社会的関係の, 結び目と絡み目による表現がある[1].
本研究は, 「順序」に注目し, その局所構造と大域構造の間の関係を, 絡み目を用いて可視化し, 関手を用いて表現した.
これにより, 構造間の表現と, その理解のしやすさやプロパティの分析が, 統一された言葉でなされることが期待される.
[1] Kawauchi, A.: "Mind-Knots and Mind-Relations: Knot Theory Applied to Psychology, "
Qualitative Mathematics for the Social Science (Edited by Rudolph, L.), Routledge (2013), pp.227-253
■ メタファーとの関連の補足
私は, 順序構造についてのメタファーを, 絡み目という数理モデルで可視化しました. そしてその可視化の過程から, 構造についての「自然さ」という新しい表現を得た, という内容で発表いたします.
■ 名前
水野 隆文
■ 所属
名城大学 都市情報学部
■ 専門分野
意思決定法, 感性工学, 人工知能
■ 主要な論文・著書等
+ Takafumi Mizuno: "A Link Diagram for Pairwise Comparisons," Intelligent Decision Technologies 2018, Smart Innovation, Systems and Technologies, Springer, 97 (2018), pp.181-186, DOI : 10.1007/978-3-319-92028-3_19
+ Eizo Kinoshita, Takafumi Mizuno: Big Data Management; editors Fausto Pedro, Garcia Marquez, Benjamin Lev, Springer (2017), pp.91-101, ISBN : 978-3-319-45497-9
+ 木下, 大屋, 杉浦, 水野: 戦略的意思決定法, 日科技連出版社 (2013), ISBN : 978-4817194824
「動詞を用いたメタファー表現の自動生成」
宮澤彬（総合研究大学院大学（院）／国立情報学研究所）・宮尾祐介（東京大学）
概要：
本発表では日本語の主語・動詞・目的語からなる句を対象に「よいメタファー表現」を自動生成を試みる。
メタファー表現の自動生成は詩や小説などの執筆支援や、わかりやすい表現の着想において有用であると考えられるが、既存研究は少なく、また“A like B”のような形式の直喩のみに着目している(Abe et al. 2006; Terai and Nakagawa 2010)。
本発表では、直喩ではない、動詞を用いたメタファー表現を生成する手法を示す。
はじめにタスクを、非メタファー的な表現中の動詞を入れ替えることにより、メタファー的な表現へ言い換える問題として定式化する。
例えば「〇〇が気持ちを理解する」という入力に対しては「〇〇が気持ちを汲み取る」や「〇〇が気持ちを掬い取る」といった表現を出力を期待する。
次に生成結果の「よさ」を評価するためMiyazawa and Miyao 2017で提案された「新規性」・「理解可能性」に加え、「適切性」・「メタファー性」・「相対的な好ましさ」という評価指標を導入する。
提案手法は、これらの評価指標に対応した自動的に計算可能なスコア「類似性」・「希少性」・「普遍性」・「比喩らしさ」・「総合評価」を導入し、これらで高く評価される表現を構成する動詞を出力するものである。
評価にはクラウドソーシングを用いる。
システムが自動的に計算したスコアと、クラウドソーシングの評価者が各評価指標について表現に与えたスコアを比較し、前者がどの程度後者を反映しているか分析する。
また「相対的な好ましさ」と「総合評価」で上位・下位に位置づけられた表現の分析を行う。
これらの結果から、提案手法の有用性や改善方法について議論する。
〈参考文献〉
Abe, Keiga and Sakamoto, Kayo and Nakagawa, Masanori (2006). “A computational model of metaphor generation process.” In Proceedings of the 28th Annual Meeting of the Cognitive Science Society, pp. 937–942.
Terai, Asuka and Nakagawa, Masanori (2010). “A computational system of metaphor generation with evaluation mechanism." Artificial Neural Networks{ICANN 2010, pp. 142–147.
Miyazawa, Akira and Miyao, Yusuke (2017). “Evaluation Metrics for Automatically Generated Metaphorical Expressions.” In Proceedings of the 12th International Conference on Computational Semantics (Short papers).
プロフィール：
宮澤 彬（みやざわ あきら）
所属：総合研究大学院大学 博士課程
専門：自然言語処理
「直喩文理解を用いた主題と喩辞の意味活性・抑制過程の実験的検討」
平知宏（大阪市立大学）
発表要旨
比喩理解の過程では、主題と喩辞の比較を通じて共通する意味を抽出しつつ、喩辞を主題の一種として見なすという過程が含まれているとされる（Bowdle & Gentner ,2005; Jones & Estes, 2006）。その中において、特に喩辞については、主題に適用するため比喩理解と直接的に関わる意味を活性化しつつ、無関係な意味を抑制するという2つの過程が同時並行して生じているとされる（Gernsbacher, Keysar, Robertson, & Werner, 2001）。一方で、こうした喩辞の処理過程とその結果に対して、主題の処理過程については不明な点も多い。主題それ自体は喩辞に比べて広範で抽象的な意味を持つため、喩辞の処理結果に関わらず全ての意味を活性化させている可能性があるという議論もあるが（Taira & Kusumi, 2012）、従来の研究の多くが隠喩表現（例：人生はギャンブルだ）を先行呈示した意味判断課題を用いているという性質上、主題単独の処理過程に文全体の処理過程が介入することで、主題単独の処理過程のみを取り出して検討することが困難であるという問題点もある。
そこで本研究では直喩表現とその意味（例：人生はギャンブルのようだ：人生はどうなるかわからない）をもとに、主題の意味を直接判断させる文（例：人生はギャンブルのようにどうなるかわからない）、また主題の意味判断までの過程が明確になるよう語順を操作（例：ギャンブルのように人生はどうなるかわからない）した文を用い、両者の意味評定や理解時間を用いた心理実験を行い、主題における直喩と直接的に関わる意味の活性化と、無関係な意味（例：人生はギャンブルのようだ：人生は人と歩む）の抑制の過程について検討を行った。実験の結果、主題においても喩辞の過程と同様、喩辞との相互作用性をもとに直喩と直接関連する意味の活性化とそれに基づく意味の適用が生じていること、また直喩の理解に伴い無関係な意味の棄却は、主題の処理の初期段階において生じていることが示唆された。これらの結果を踏まえ、比喩理解全体における主題と喩辞の双方の処理過程に共通する点、相違点などを総合的に議論する。
参考文献
Bowdle, B., & Gentner, D. (2005). The Career of Metaphor. Psychological Review, 112(1), 193-216.
Gernsbacher, M. A., Keyser, B., Robertson, R. R. W., & Werner, N. K. (2001). The role of suppression and enhancement in understanding metaphors. Journal of Memory and Language, 45(3), 433-450.
Jones, L., & Estes, Z. (2006). Roosters, robins, and alarm clocks: Aptness and conventionality in metaphor comprehension. Journal of Memory and Language, 55(1), 18-32.
Taira, T., & Kusumi, T. (2012). Relevant/Irrelevant meanings of topic and vehicle in metaphor comprehension. Metaphor & Symbol, 27(3), 243-257.
【発表者プロフィール】
平知宏（たいら・ともひろ）。大阪市立大学大学教育研究センター特任講師。専門は認知心理学・認知科学。現在の関心は、言語理解、言語産出・発話、言語・概念における身体化。主著にRelevant/Irrelevant meanings of topic and vehicle in metaphor comprehension.(Taira, T. & Kusumi, T. (2012)., Metaphor & Symbol, 27(3), pp.243-257.)、「文章理解における身体化理論」（2014, 川﨑惠里子(編) 『文章理解の認知心理学 ことば・からだ・脳』誠信書房）。
