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%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%% author's definition
\usepackage{shogi}
\newcommand{\secref}[1]{\StrSubstitute{\getrefnumber{#1}}{.}{ }}
\def\ssf#1{{\small\sf #1}}
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\def\iob{IOB2}
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%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

\Volume{28}
\Number{3}
\Month{September}
\Year{2021}
%%%%\Issuetitle{「　　　　」特集号}

\received{2021}{1}{31}
\revised{2021}{5}{1}
%%%%\rerevised{2006}{5}{6}
\accepted{2021}{7}{16}

\setcounter{page}{847}

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\jsubject{一般論文}
\jtitle{将棋解説文への固有表現・モダリティ情報アノテーション}
\etitle{Japanese Chess Commentary Corpus\\with Named Entity and Modality Annotation}

\jauthor{%
亀甲　博貴\affiref{ku-accms} \and 松吉　　俊\affiref{tut} \and John Richardson\affiref{ku-ist} \and 牛久　　敦\affiref{ku-ist} \and \\
	笹田　鉄郎 \and 村脇　有吾\affiref{ku-ist} \and 鶴岡　慶雅\affiref{ut} \and 森　　信介\affiref{ku-accms}}
\eauthor{%
Hirotaka Kameko\affiref{ku-accms} \and Suguru Matsuyoshi\affiref{tut} \and John Richardson\affiref{ku-ist} \and \\
	Atsushi Ushiku\affiref{ku-ist} \and Tetsuro Sasada \and Yugo Murawaki\affiref{ku-ist} \and \\
	Yoshimasa Tsuruoka\affiref{ut} \and Shinsuke Mori\affiref{ku-accms}}

\jabstract{%
近年，シンボルグラウンディングや言語生成，自然言語による非言語データの検索など，実世界に紐づいた自然言語処理への注目が高まっている．我々は，将棋のゲーム局面に付随する解説文がこれらの課題の興味深いテストベッドになると考えている．解説者は現在の局面だけでなく過去や未来の指し手に言及しており，これらはゲーム木にグラウンディングされることから，ゲーム木探索アルゴリズムを活用した実世界対応の研究が期待できる．本論文では，我々が構築した，人手による単語分割・固有表現・モダリティ表現・事象の事実性のアノテーションを行った将棋解説文コーパスを説明する．
}
\eabstract{%
In recent years, there has been a surge of interest in the natural language processing related to the real world, such as symbol grounding, language generation, and nonlinguistic data search using natural language queries. We argue that \s\ (Japanese chess) commentaries, which are accompanied by game states, are an interesting testbed for these tasks. A commentator refers not only to the current board state but also to the past and future moves, and yet such references can be grounded in the game tree, possibly with the help of modern game-tree search algorithms. In this paper, we build a \s\ commentary corpus and augment it with a manual annotation of word segmentation, named entities, modality expressions, and event factuality. This corpus can be used to train a computer to identify words and phrases that signal factuality and to determine events with the said factuality, paving the way for grounding possible and counterfactual states.
}

\jkeywords{コーパス，ゲーム解説，固有表現，モダリティ，事実性，シンボルグラウンディング}
\ekeywords{Corpus, Game Commentary, Named Entity, Modality, Factuality, Symbol Grounding}

\headauthor{亀甲，松吉，Richardson，牛久，笹田，村脇，鶴岡，森}
\headtitle{将棋解説文コーパスの構築とアノテーション}

\affilabel{ku-accms}{京都大学学術情報メディアセンター}{Academic Center for Computing and Media Studies, Kyoto University}
\affilabel{tut}{東京工科大学メディア学部}{School of Media Science, Tokyo University of Technology}
\affilabel{ku-ist}{京都大学情報学研究科}{Graduate School of Informatics, Kyoto University}
\affilabel{ut}{東京大学情報理工学系研究科}{Graduate School of Information Science and Technology, The University of Tokyo}



%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\begin{document}
\maketitle


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\section{はじめに}

自然言語処理分野では，シンボルグラウンディング課題 \cite{The.Symbol.Grounding.Problem}が注目を集めている．
自然言語と画像や動画といった実世界を表すものを紐づけたコーパスが数多く公開され，利用可能となっている \cite{KUSK.Dataset:.Toward.a.Direct.Understanding.of.Recipe.Text.and.Human.Cooking.Activity,Flow.Graph.Corpus.from.Recipe.Texts,A.Survey.of.Current.Datasets.for.Vision.and.Language.Research}．
このようなデータセットを活用したシステムの例として，画像や動画からの文生成 \cite{Automatic.Sentence.Generation.from.Images,Corpus-Guided.Sentence.Generation.of.Natural.Images}などがある．


我々は，チェスのような展開型ゲームへの解説文は真に知的なシステムを開発するためのテストベッドとなると考えており，特に将棋に着目している．
典型的な画像キャプショニングと異なり，将棋解説文は過去や未来への言及を含む．
一方で，ゲームの世界は明確に定義されており，解説文中の過去や未来への言及の多くはゲーム木の中に対応づけることができる．
また，自然言語の曖昧性の一部は，その事象が実現するか否かをゲームの世界におけるゲーム木探索 \cite{Tsuruoka02game-treesearch}を活用して評価することで解消が期待できる．
この性質を活用し，我々はゲーム解説生成システムを機械学習ベースの手法により構築した \cite{Learning.a.Game.Commentary.Generator.with.Grounded.Move.Expressions}．

本論文では，我々が構築したゲーム解説コーパスの説明を行う．
我々は人間によるゲーム状態（将棋などのゲームにおいては\doubleQuote{局面}と呼ばれる）に紐づいた解説文を収集し，その一部に人手で以下の複数の層からなるアノテーションを行った．
\begin{itemize}
\item 日本語テキストに対する単語分割アノテーション
\item 将棋ドメイン特有の固有表現 (Named Entity; NE) タグの定義とアノテーション
\item 過去・未来や非事実の事象への言及を認識する上での事象の事実性とそれを伝えるモダリティ表現を表すための3層のアノテーション
\end{itemize}

本コーパスに期待される活用ケースは以下の通りである．
\begin{itemize}
\item ゲーム世界は明確に定義されており，またこれらのゲームを解くAIプレイヤの中には人間トッププレイヤを上回る性能のものがある．
これらのAIプレイヤは局面を理解したり解析するのに役立てられている．
本コーパスはこれらのAIを活用したシンボルグラウンディング研究への活用が期待できる．
\item 解説文は現在の局面だけでなく過去や未来，あるいは仮定の局面への言及を含む．
モダリティ情報を解析することは，これらの解説文を理解する上で重要である．
本コーパスは，実世界を参照するモダリティ情報解析研究への活用が期待できる．
\item 本コーパスはNEとモダリティ表現のアノテーションの両方を含む，局面に対応する解説文からなる．
これらの要素の間には強い相関がある．
例として，モダリティ表現は時として局面と解説文中のNEとの関連性を表している．
実世界の状態・NE・モダリティ情報の関連性を解析することは，自然言語を理解する上で非常に重要である．
本コーパスは，このような解析課題におけるテストベッドとしての活用が期待できる．
\end{itemize}


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\section{関連研究}

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\subsection{ゲーム解説コーパス}

\shortciteA{jhamtani2018learning}はチェスの自動解説システムの学習のため，チェスの解説文コーパスを構築した．
このコーパスはゲームの履歴とその履歴中のそれぞれの局面に対応するコメントからなる．
ゲーム履歴とそのコメントはオンラインフォーラムへ投稿されたものであり，そのゲームのプレイヤやコメントを付与した人は専門のプレイヤや解説者とは限らない．
そのため，このコーパスのゲームの実力の上での質を保証することはできない．

本研究では，プロ棋士同士の対局棋譜と，専門家によって付与された解説文に着目する．
これにより，コーパス中の棋譜や解説文の品質が担保されていると期待できる．

\shortciteA{pasunuru2018game}はビデオゲームのライブストリーミング動画とその動画にライブストリーミング中に付けられた視聴者のコメントからなる対話コーパスを構築した．
このコーパスはサッカーゲームのプレイ動画を放送しているライブストリーマーの動画に着目して動画とコメントを収集している．
これらのコメントは，他の視聴者のコメントへの返信が含まれており，ゲーム動画に紐づいた対話コーパスとなっている．
このコーパスはビデオゲームを対象としており，チェスや将棋における局面に対応する，本ビデオゲームにおけるゲーム状態は動画である．そのため，チェスや将棋のように記号化されておらず，またビデオゲームの内部状態にアクセスすることができないことから，これを世界モデルとして用いることは難しく，チェスや将棋のように探索によって過去や未来の局面にアクセスすることは容易ではない．

本研究で対象としているのは将棋の棋譜と解説文である．将棋はゲーム世界が記号化されており，かつその遷移のルールがよく定義されている．
また，ゲームプログラミング分野においてコンピュータ将棋プログラムの研究は長年に渡って行われており，十分な性能を持ったコンピュータ将棋プログラムを局面の解析器として活用することができる．
これらは，実世界の代替としてのゲーム世界と，それに言及している自然言語との対応関係を獲得する上で大きな助けになると期待できる．


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\subsection{モダリティコーパス}

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\subsubsection{モダリティ表現}

一般に，文章には命題だけでなく，その命題に対する情報発信者の主観的な態度も記述される \cite{Palmer,masuoka1991modality}．
そのような態度を\textbf{モダリティ}と呼び，それを示唆する文章中の表現を\textbf{モダリティ表現}と呼ぶ．

英語において，TimeML \cite{HLA-TimeML,SauriVP06}と呼ばれる時間表現と事象を表現するマークアップ言語によってモダリティ表現と事象のモダリティを表現することができる．
主なモダリティ表現は\doubleQuote{must}や\doubleQuote{may}といった助動詞で，これらは$\langle$MAKEINSTANCE$\rangle$タグの$@$modality属性として表現される．
事象のモダリティはテキスト中のその事象の周辺に現れるモダリティ表現によって決定され，事象に関連する助動詞や否定がラベル付けされて事象のモダリティを表現する．

日本語においては，多数の文末表現を収録した辞書が編纂されており \cite{shuto2010jdmwe,matsuyoshi2007dict}，必要に応じてこれらの辞書を利用してモダリティ表現を自動検出していることが多い \cite{Izumi-Modality,Suzuki-Modality}．
\shortciteA{matsuyoshi2010factuality}と\shortciteA{Kamioka-Modality}は現代日本語書き言葉均衡コーパス (Balanced Corpus of Contemporary Written Japanese; BCCWJ)\footnote{\url{https://ccd.ninjal.ac.jp/bccwj/}} \cite{Balanced.Corpus.of.Contemporary.Written.Japanese}に対してモダリティ表現・事象のモダリティ・事実性ラベルを付与した．
\shortciteA{matsuyoshi2010factuality}はモダリティクラスを定義し，それらをそれぞれの事象にラベル付けした．
\shortciteA{Kamioka-Modality}は機能表現集合を定義してBCCWJに人手アノテーションを行った．
また，これらは事実性ラベルをFactBankのガイドラインに従ってアノテーションを行った．

日本語における先行研究が対象としている主なモダリティ表現は，助動詞や助動詞型機能表現，および叙実動詞である．
本研究では，品詞にかかわらず，広くモダリティ表現をラベル付けする．


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\subsubsection{事象のモダリティ}

テキストにおいて述語項構造によって表現される命題のことを\textbf{事象}と呼ぶ．
TimeML \linebreak
\cite{HLA-TimeML,SauriVP06}に従い，行動や出来事のみでなく，述語項構造によって表現される状態や状況のことも事象という用語で指すこととする．

事象に対する情報発信者の主観的な態度は，テキストにおいて事象の周辺に存在する複数のモダリティ表現により決定される．
英語においては，TimeMLに見られるように，関連する助動詞や否定辞を直接ラベル付けする．
%%%%日本語において，\shortciteA{matsuyoshi2010annotation}はいくつかのモダリティクラスを定義し，
    日本語において，松吉 他 (2010) はいくつかのモダリティクラスを定義し，
事象にそのクラスの一つを付与した．
これは，日本語は膠着言語であり，英語での方法を直接適用することは難しく，また日本語には同じような意味を表す複合辞が豊富に存在するためである．

本研究では，この分類を再整理し，事象のモダリティに含意関係認識や情報検索などの応用タスクも考慮したクラスを追加する．


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\subsubsection{事実性}

英語において，\shortciteA{sauri2009}は，事象のモダリティクラスのうち，推測と否定に関する項目を切り出し，\textbf{事実性}ラベルの体系を提案した．
彼らはこの体系に従って人手でアノテーションを行い，事象の事実性をアノテーションしたコーパスであるFactBank \cite{FactBank}を構築した．
%%%%日本語においてもこの体系が取り入れられ，事実性アノテーションが実施されている \cite{Kamioka-Modality,matsuyoshi2010annotation}．
    日本語においてもこの体系が取り入れられ，事実性アノテーションが実施されている  (Kamioka et al. 2015; 松吉 他 2010)\nocite{Kamioka-Modality,matsuyoshi2010annotation}．

本研究でも，FactBankの事実性アノテーション体系を取り入れて事実性のラベルを付与する．

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%% fig. 1
\begin{figure}[b]
\begin{center}
\includegraphics{28-3ia5-2f1.pdf}
\end{center}
\caption{将棋（初期局面）．}
\label{fig:将棋盤}
\end{figure}
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\section{将棋とその解説文}

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\subsection{将棋}

将棋はチェスに似た2人ゲームである．
初期局面を\figref{fig:将棋盤}に示す．
ゲームの目的は相手の玉\footnote{チェスにおけるKingを将棋の場合は一般的に王ではなく玉と呼ぶ．}を捕まえることであり，お互いのプレイヤは交互に駒を1個動かす．
将棋において各プレイヤが選択する1手を指し手と呼ぶ．
チェスとの最大の違いは，将棋では駒を動かす代わりに捕まえた相手の駒を自分の持ち駒として盤上に打つことができる点である．


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\subsection{将棋の解説文}
\label{subsec:commentary}

プロ棋士と呼ばれる職業プレイヤ同士の対局の多くに対して，第三者のプロ棋士や観戦記者と呼ばれる将棋の観戦記事の執筆を専門とする新聞記者が解説文を付けている．
それぞれの解説文は，指し手の理由や現在局面の評価，次の手の予測などを含む．
これらの解説文は，棋譜と呼ばれるゲームの履歴と共に~\figref{fig:解説アプリ}のような形式で配信されている\footnote{2021年7月時点ではKifu for JavaScript (\url{http://kakinoki.o.oo7.jp/js/kifujs.html})が用いられている．}．
我々は，これらを収集することで大量の局面と解説文の組を入手することができる．

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%% fig. 2
\begin{figure}[b]
\begin{center}
\includegraphics{28-3ia5-2f2.pdf}
\end{center}
\hangcaption{インターネット上で配信されている棋譜とその解説．専門家による解説文が画面下部に表示されている．（図は著者による擬似的な棋譜と解説文）}
\label{fig:解説アプリ}
\end{figure}
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

これらの解説文の多くは，指し手符号と呼ばれる記法を用いて局面への言及を行っている．
指し手符号の例として，\doubleQuote{\underline{\whiteP １四香}とすれば決戦}などがある．
なお，解説文の一部はプレイヤのプロフィールなど局面と無関係な情報への言及である．

将棋の解説文は，過去への想起や未来の想像を多く含んでいる．
これらの過去や未来への言及は，多くの場合指し手符号によってその言及されている局面を示している．
例として，過去への言及は\doubleQuote{その前の\whiteP ８七歩に対しても（以下解説）}といったように，対象の手を指した過去の局面を示す．
また，未来の想像への言及は\doubleQuote{恐らく\blackP ２四歩\whiteP 同歩\blackP 同角を狙う}といったように，想像した未来の局面への手順を示す．
このように，それぞれの解説文は紐づいている局面そのものではなく，過去や未来の局面に言及していることがあるというのが，本研究で着目している将棋解説文の大きな特徴の一つである．

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%% fig. 3
\begin{figure}[b]
\begin{center}
\includegraphics{28-3ia5-2f3.pdf}
\end{center}
\hangcaption{ゲーム木探索とその局面への解説文の関係．解説者は現在局面だけではなく，過去や未来の局面，あるいは仮定の局面について，ときには予測を行いながら言及する．}
\label{fig:ゲーム木}
\end{figure}
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\subsection{解説文とゲーム木}

将棋解説者は，次の手や将来起こり得る局面といった未来の予測について言及することがある．
この未来の予測の表現方法は，主として2通りある．
一つは，\ssecref{subsec:commentary}で示したように指し手符号の列を提示する方法である．
もう一つは，\doubleQuote{矢倉囲いになりそう}といったように戦形名や囲いの名前などの将棋特有の表現を用いて未来の局面を表現する方法である．
これらのドメイン特有の表現を認識するため，我々は将棋ドメイン特有の固有表現を定義する．

解説者が予想を説明するとき，\doubleQuote{になりそう}といったモダリティ表現を用いることがある．
例として，\figref{fig:ゲーム木}の場合は，\doubleQuote{振り飛車になりそう}という解説文で，解説者は振り飛車という戦型になる可能性が高いと考えていることを表現している．
この文を理解するためには，(a)モダリティ表現と(b)そのモダリティ表現が言及している事象を正しく認識する必要がある．

\figref{fig:ゲーム木}における未来の局面は以下の条件を満たす．
(1)その未来の局面は現在の局面から到達可能である．
(2)その未来の局面は振り飛車が選ばれた局面である．
(3)その未来の局面は解説者が実現する確率が高いと評価している局面である．
ゲームのルールが明確に定義されていることから，局面からゲーム木を生成することは容易であり，特に(1)は展開された木を走査することで確認ができる．
また(2)は判定のルールを用意するなどで確認ができる．
(3)の条件は，十分に強いAIプレイヤを解説者の代わりとして用いることで，それぞれの局面の評価を求めることで確認することができる．


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\section{固有表現}

この節では，将棋固有表現 (shogi named entities; sNE) の定義について説明する．
解説文は多くのドメイン特有の表現を含み，これらの表現は一般ドメインや生物医学ドメインにおけるNEと同じようにいくつかのグループに分けることができる．
将棋プレイヤはこれらのsNEやそのカテゴリ名に慣れ親しんでいることが多い．

\figref{fig:layers}にアノテーション例を示す．
これは後述するモダリティアノテーションの例も含む．

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%% fig. 4
\begin{figure}[b]
\begin{center}
\includegraphics{28-3ia5-2f4.pdf}
\end{center}
\hangcaption{固有表現・モダリティ表現・事象クラス・事実性ラベルのアノテーション例．（例文は第72期順位戦C級2組4回戦矢倉規広六段対神埼健二七段の対局への解説文）}
\label{fig:layers}
\end{figure}
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\subsection{指し手符号}
\label{sec-notation}

将棋には，棋譜の記録のために定義された指し手符号と呼ばれる記法がある．
指し手符号は以下に示す部分に分解することができる．

\begin{description}

\item[\ssf{Tu}:]
手番 (turn)．
このカテゴリは\doubleQuote{先手}，\doubleQuote{後手}，\doubleQuote{\blackP}（先手），\doubleQuote{\whiteP}（後手）のみを含む．

\item[\ssf{Po}:]
場所 (position)．
\doubleQuote{７六}など，一つのアラビア数字と一つの漢数字からなる．
アラビア数字が列を，漢数字が行を示す．

\item[\ssf{Pi}:]
駒の種類 (piece)．
\doubleQuote{歩}や\doubleQuote{金}などがある．
駒の種類は成駒を含む14種類である．

\item[\ssf{Ps}:]
駒の詳述 (piece specification)．
指し手符号は原則として手番・動く先の場所・駒の種類の3要素からなるが，同じ場所に動ける同じ種類の駒が複数あってこれを満たす指し手に曖昧性がある場合に，この曖昧性を解消するために付与される．
例として，\doubleQuote{右}は右の駒を動かす場合に付与される．

\item[\ssf{Mc}:]
指し手の明確化 (move complement)．
このカテゴリは\doubleQuote{成}と\doubleQuote{不成}のみを含む．
将棋には\doubleQuote{成り}と呼ばれる駒の動きを変化させる指し手があるが，この成りを選択できる場合に選択するかしないかを示すものである．

\end{description}

全ての指し手符号は以下のパターンに含まれる．
\[
\text{\ssf{Tu} \; \ssf{Po} \; \ssf{Pi} \; (\ssf{Ps}) \; (\ssf{Mc})．}
\]
なお括弧は含むかどうかが選択的であることを示す．


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\subsection{指し手に関する表現}

いくつかの指し手について，解説者は指し手符号ではなく以下のような表現を用いて言及する．

\begin{description}

\item[\ssf{Mn}:]
指し手の名前 (move name)．
例として次の1手で相手の玉を取れる局面に移行する手であることを意味する\doubleQuote{王手}などがある．

\item[\ssf{Me}:]
指し手の評価 (move evaluation)．
例として良い手であることを意味する\doubleQuote{好手}などがある．

\end{description}


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\subsection{定跡に関する表現}

将棋における序盤の決まった指し手の順を定跡と呼ぶ．
それぞれの定跡は以下のような名前を持つ．

\begin{description}

\item[\ssf{St}:]
戦型名 (strategy name)．
定跡のうち，主に攻撃の形を表現する．
基本的に戦型名の集合は閉じているが，新たな戦型が編み出され，それに新しい名前がつけられることもある．
例として，\doubleQuote{ゴキゲン中飛車}などがある．

\item[\ssf{Ca}:]
囲いの名前 (castle name)．
囲いとは玉の周りの駒の特定の配置を示し，主に防御の形を表現する．
戦型名と同様囲いの名前の集合は基本的に閉じているが，新しい囲いが開発され命名されることもある．
例として\doubleQuote{ミレニアム}があるが，これは2000年に新しく開発された囲いの名前である．

\end{description}

これらはシンボルグラウンディング研究において最初の対象となりうる．


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\subsection{局面の評価に関する表現}

解説文のもっとも重要な要素は，現在の局面の評価である．
例として\doubleQuote{先手が勝ちそう}のような表現で局面の評価に言及される．

\begin{description}

\item[\ssf{Ev}:]
盤面全体の評価 (evaluation)．
例として，評価が高いことを表す\doubleQuote{自信あり}や，逆に低いことを表す\doubleQuote{大変}などがある．
このカテゴリは以下のカテゴリが示すような特定の視点からの評価に関する表現を含まない．

\item[\ssf{Ee}:]
特定の視点からの評価 (evaluation element)．
例として，駒を相手より多く獲得していることを意味する\doubleQuote{駒得}や，それぞれの駒の場所を評する\doubleQuote{配置が良い}などがある．

\end{description}


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\subsection{場所に関する表現}

解説者はそれぞれのマスを直接指す以外に，以下のような表現で盤上の場所を示すことがある．

\begin{description}

\item[\ssf{Re}:]
盤上の一部 (region)．
例として，\doubleQuote{中央}，\doubleQuote{４筋}，\doubleQuote{３段目}などがある．

\item[\ssf{Pa}:]
駒の属性 (piece attribute)．
駒にはそれぞれ動ける方向があり，これについて言及したもの．
例として，斜めに複数マス動ける角の動けるマスを意味する\doubleQuote{道}などがある．
また，これに関連して駒との相対的な位置関係を示す表現もある．
例として，駒の隣のマスを意味する\doubleQuote{腹}などがある．

\end{description}


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\subsection{局面に関する表現}

上記以外にも局面に関する表現がある．

\begin{description}

\item[\ssf{Ph}:]
ゲームの進行具合 (phase)．
代表例として\doubleQuote{序盤}，\doubleQuote{中盤}，\doubleQuote{終盤}があるが，これ以外にも\doubleQuote{終盤の入り口}のような表現もある．

\item[\ssf{Pq}:]
駒の数 (piece quantity)．
基本的には基数詞と助数詞の組からなるが，駒が無いことを示す\doubleQuote{切れ}や，駒が多くあることを示す\doubleQuote{豊富}なども存在する．

\end{description}


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\subsection{盤面外の事象に関する表現}

解説者は，盤面とは関係ないが対局に関係することに言及することがある．

\begin{description}

\item[\ssf{Hu}:]
プレイヤや解説者などの人名 (human)．
\doubleQuote{名人}などの称号も含まれる．
また，複数人のグループを意味する表現も含み，例としてゲームの内容を議論する第三者が集まる部屋である\doubleQuote{検討室}も含まれる．
なお，他のカテゴリに人名を含む場合があり，例として\doubleQuote{石田流}は石田検校が生み出したとされる戦型であることからこう名付けられているが，これに含まれる\doubleQuote{石田}にはHuラベルは付与しない．

\item[\ssf{Ti}:]
時間 (Time)．
消費した時間や残り時間などに関する言及において用いられる．
例として，\doubleQuote{残り時間は\tag{10分}{Ti}。}といった表現がある．

\end{description}


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\subsection{行動に関する表現}

一般的なNEと異なり，我々は動詞的なNEも定義する．

\begin{description}

\item[\ssf{Ac}:]
プレイヤが主語である動詞 (action)．
このカテゴリに含まれる表現は，盤面に関連するものである．
例として，駒を相手に取らせることを意味する\doubleQuote{捨てる}などがある．
一方で，ゲームに関係しない行動である\doubleQuote{目を瞑る}などは含まない．

\item[\ssf{Ap}:]
主語が駒である動詞 (action by piece)．
将棋解説文においては，駒を手前に動かすことを\doubleQuote{駒が下がった}というように駒が主体であるかのような表現をすることがある．

\item[\ssf{Ao}:]
上記以外の動詞 (action by other)．
例として\doubleQuote{戦いが始まる}などの表現がある．

\end{description}

なお，活用語尾にはタグを付与しない．


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\subsection{その他の表現}

上記以外の関連する表現にも以下のカテゴリとしてラベルを付与する．

\begin{description}

\item[\ssf{Ot}:]
その他の重要な表現 (other)．
典型例として，\doubleQuote{戦型}など上記のカテゴリそのものを指す表現がある．
これは\ssf{St}には含まない．

\end{description}


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\section{モダリティ情報}

この節では，本コーパスにおけるモダリティ情報アノテーションについて説明する．
本コーパスを構築するにあたり，我々は3層のモダリティ情報アノテーション体系を設計した．
例を\figref{fig:layers}に示す．

日本語においてモダリティ表現を認識する先行研究はいくつか存在する \cite{Suzuki-Modality,Izumi-Modality,Kamioka-Modality}が，これらは助動詞と機能語からなる表現に着目しており，モダリティ副詞や接続助詞を対象としていない．
対して，我々は品詞の限定をせず全てのモダリティ表現にアノテーションを行う．


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\subsection{第1層：モダリティ表現}

モダリティ表現は命題や事象のモダリティを文中の命題に付与する単語あるいや複数単語からなる表現である．
以下にモダリティ表現の例を示す．（MEがモダリティ表現を示し，EVはそのモダリティ表現に対応する事象を示す．）
{
\renewcommand{\labelenumi}{EX \theenumi}
\setlength{\leftmargini}{34pt}
\begin{enumerate}
\item 後手は歩を成り\tag{捨て}{EV}\tag{た}{ME}
\label{EX:ta}
\item この試合では居飛車を\tag{採用}{EV}する\tag{かもしれな}{ME}い
\label{EX:kamo}
\item \tag{おそらく}{ME}\whiteP １四香が\tag{良好}{EV}
\label{EX:prob}
\item \blackP ８五桂の\tag{跳ね}{EV}出しを\tag{防}{ME}いだ
\label{EX:prevent}
\item ここで△１四歩と\tag{受け}{EV}れ\tag{ば}{ME}先手はつらい
\label{EX:if}
\end{enumerate}
}

\exref{EX:ta}の\doubleQuote{た}は過去時制の助動詞であり，その事象が事実であることを示す．
\exref{EX:kamo}の\doubleQuote{かもしれな}は複数単語で助動詞としての機能を果たし，低い確率でその事象が生じることを示す．
\exref{EX:prob}の\doubleQuote{おそらく}はその事象が確実ではないが生じそうであることを示す副詞である．
\exref{EX:prevent}の\doubleQuote{防}は本動詞であると同時に対象となる事象が生じる可能性を否定するモダリティ表現としても用いられている．
この反実仮想的な動詞は\doubleQuote{跳ね}が表す事象が起こらないことを明示している．
\exref{EX:if}の\doubleQuote{ば}は条件を示す助詞である．
対象の事象は仮定の下に言及されており，その事実性はこの文からは不明である．

モダリティ情報アノテーション体系の第1層として，これらのモダリティ表現へのアノテーションを行う．
モダリティ表現として，以下の通り事実性関連のものと時間関連のものの2群を定義する．


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\subsubsection{事実性関連}

以下の5種類は確信度や極性に関連するものである．

\begin{description}
\item[\ssf{MEy}] 確実な肯定を示唆．

銀の\tag{捕獲}{EV}に\tag{成功}{MEy}

\item[\ssf{MEa}] 肯定の可能性を示唆．

先手はこのあと居飛車に\tag{組}{EV}む\tag{可能性が高}{MEa}い

\item[\ssf{ME0}] 可能性を保留．

後手陣に\tag{迫}{EV}る攻めがある\tag{かどうか}{ME0}

\item[\ssf{MEm}] 否定の可能性を示唆．

先手の角も\tag{あまり}{MEm}\tag{利}{EV}いていない

\item[\ssf{MEn}] 確実な否定を示唆．

\whiteP ９四歩とは\tag{し}{EV}\tag{な}{MEn}かった
\end{description}


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\subsubsection{時間関連}

以下の3種類は，極性にかかわらず時系列に関連するものである．

\begin{description}
\item[\ssf{MEp}] 過去を示唆．

銀\tag{交換}{EV}に応じ\tag{た}{MEp}

\item[\ssf{MEf}] 未来を示唆．

先手は\tag{将来}{MEf}的に飛車を\tag{振}{EV}ることになる

\item[\ssf{MEh}] 仮定の話であることを示唆．

ここで\whiteP １四歩と\tag{受け}{EV}れ\tag{ば}{MEh}先手はつらい
\end{description}


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\subsection{第2層：事象クラス}

テキストにおいて述語項構造によって表現される命題のことを事象と呼ぶ．
TimeML \cite{TimeML}に従い，行動や出来事のみでなく，述語項構造によって表現される状態や状況のことも事象という用語で指すこととする．

本研究では，以下に示す事象クラスを導入し，それぞれの事象に対して事象クラスのラベルを付与する．

事象クラスとして，以下の通り事象らしさ関連と態度関連の2群を定義する．


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\subsubsection{事象らしさ関連}

形式上は述語句の形をしている表現が，実質的な命題を指さず，機能語相当であるということがある．
以下の5クラスは，一般の事象および事象でない述語句に関する分類である．

\begin{description}
\item[\ssf{EVe}] 断定や推量の事象．事実性ラベルの付与が必須である．

後手は歩を成り\tag{捨て}{EVe}た

\item[\ssf{EVc}] 対象述語が複合名詞の一部になっているもの，または対象述語が別の述語句の修飾要素になっているもの．本動詞としても解釈できる機能動詞や複合辞内の述語．

\tag{遊び}{EVc}駒をぶつけた

\tag{残り}{EVc}時間は10分

\item[\ssf{EVf}] 機能語，もしくは複合辞の一部．

封じ手に\tag{つ}{EVf}いて検討が進んでいる

\item[\ssf{EVi}] 時間軸上に接地できない概念．主として仮定された事象と事象タイプを指すものがある．

ここで\whiteP １四歩と\tag{受け}{EVi}れば先手は\tag{つら}{EVi}い

\item[\ssf{EVs}] 明喩や暗喩．

先手陣を\tag{あざ笑}{EVs}うかのような進行
\end{description}


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\subsubsection{態度関連}

以下の3クラスは，断定と推量を除く書き手の態度に関連するものである．
\begin{description}
\item[\ssf{EVa}] 希望，依頼，命令，勧誘など．

多くのファンに\tag{楽し}{EVa}んでもらいたい

\item[\ssf{EVq}] 疑問や問い掛け．

先手は桂を\tag{取}{EVq}るか

\item[\ssf{EVp}] 許可．

サイン会だけの\tag{参加}{EVp}も可能です
\end{description}

事象クラスを導入する主な理由は，\ssecref{ssec:factuality}に示す事実性のラベルの付与が必須である事象 (EVe) とそうでない事象を区別するためである．


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\subsection{第3層：事実性}
\label{ssec:factuality}

アノテーション体系の第3層として，\ssf{EVe}が振られた事象について，その事実性のラベルを付与する．
なお，事実性は事象クラスのサブタイプであるが，FactBank \cite{FactBank}のアノテーション体系を採用し国際的な統一規格に従うため，事実性解析のみに着目する研究における利便性のための2点の理由から，事実性を独立の層とするアノテーション体系を設計した．

事実性ラベルとして，FactBank \cite{FactBank}で提案されているアノテーション体系を利用する．
ただし，\ssf{Uu}はこれが付与されうる事象クラスは\ssf{EVq}または\ssf{EVi}であって\ssf{EVe}ではないため，本コーパスへのアノテーションには利用しない．
以下の6種類を事実性ラベルのアノテーションに用いる．
またFactBankにおける値を$<>$で示す．
\begin{description}
\item[\ssf{FPc}] 事象の成立を断定する． $<$\ssf{CT$+$}$>$

後手は歩を成り\tag{捨て}{FPc}た

\item[\ssf{FPr}] 事象の成立を高い確信度で推測する． $<$\ssf{PR$+$}$>$

おそらく\whiteP １四香が\tag{良好}{FPr}

\item[\ssf{FPs}] 確信度は低いが，事象の成立を推測する． $<$\ssf{PS$+$}$>$

この試合では居飛車を\tag{採用}{FPs}するかもしれない

\item[\ssf{FNc}] 事象の不成立を断定する． $<$\ssf{CT$-$}$>$

角\tag{交換}{FNc}には応じなかった

\item[\ssf{FNr}] 事象の不成立を高い確信度で推測する． $<$\ssf{PR$-$}$>$

穴熊に\tag{組}{FNr}むつもりはないだろう

\item[\ssf{FNs}] 確信度は低いが，事象の不成立を推測する． $<$\ssf{PS$-$}$>$

\whiteP ９四歩は\tag{指}{FNs}しづらいかもしれません
\end{description}

なお，事象クラスと事実性は共にモダリティ表現の性質であるが，本アノテーション体系では，これらのラベルを事象に対して付与している．
これは，第一に事象の統計調査やフィルタリングを実施する際に事象にラベルがついていた方が都合がよいという応用的理由である．
第二に，モダリティ表現そのものの性質は例文によらず，曖昧性の解消など一部の例外を除いてコーパスへのタグ付与ではなくつつじ \cite{matsuyoshi2007dict}などのモダリティ表現の辞書による整理の方が適切であると考えているためである．


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\section{アノテーションコーパス}

この節では，本コーパス作成におけるアノテーションの手順を説明する．
またアノテーションされた本コーパスの諸元を示す．
加えて，本コーパスを用いた予備的な分類実験について説明する．


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\subsection{アノテーション手順}

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\subsubsection{将棋解説文データの収集}

はじめに，人間の専門家による解説文が付与されたプロ棋士同士の対局棋譜を収集した．
我々は名人戦と順位戦と呼ばれる棋戦の棋譜を生配信しているWebサイト\footnote{名人戦棋譜速報．\url{http://www.meijinsen.jp/}（2021年4月21日アクセス．）収集方法の詳細は後述．}から収集した．
名人戦は最高位のタイトル戦の一つであり，順位戦は名人戦の予選大会である．
ほとんどのプロ棋士が順位戦に参加しており，また最近の全ての対局がこのWebサイトを通じて配信されている．
そのため，特定のプレイヤの棋譜を多く収集することによる棋譜の偏りが生じる可能性は低く，様々な戦型の棋譜が含まれている．

本コーパスは6,523棋譜を含んでいる．
本コーパスを構築するにあたり，我々はこのうち9棋譜（\tabref{tab-GCC}における\textit{manu.}）の解説文に人手でのアノテーションを行った．
それ以外の6,514棋譜（\tabref{tab-GCC}における\textit{auto.}）は自動ラベリング対象の生テキストとして用いた．

これらの解説文は日本語で書かれており，単語分割はされていない．
そのため，我々は最初に単語分割アノテーションを行った．
最初に形態素解析器のKyTea\footnote{\url{http://www.phontron.com/kytea/}} \cite{Word-based.Partial.Annotation.for.Efficient.Corpus.Construction,Pointwise.Prediction.for.Robust.Adaptable.Japanese.Morphological.Analysis}を用いて単語分割を行った．
これに用いたKyTeaモデルは一般ドメインのコーパスである現代日本語書き言葉均衡コーパス (Balanced Corpus of Contemporary Written Japanese; BCCWJ)  \cite{Design.Compilation.and.Preliminary.Analyses.of.Balanced.Corpus.of.Contemporary.Written.Japanese}とUniDic辞書 \cite{A.Proper.Approach.to.Japanese.Morphological.Analysis:.Dictionary.Model.and.Evaluation}を用いて学習されたものである．
次に，将棋に詳しい日本語母語話者によって9棋譜に含まれる解説文の単語分割境界の修正を行った．


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\subsubsection{将棋NEのアノテーション}

NEアノテーションを行うにあたり，我々は\iob タグ \cite{Introduction.to.the.CoNLL-2003.Shared.Task:.Language-Independent.Named.Entity.Recognition}を用いた．
以下は解説文へのアノテーション例である．

\begin{quote}
広瀬/\ssf{Hu-B}
は/\ssf{O}
対/\ssf{O}
ゴ/\ssf{St-B}
キゲン/\ssf{St-I}
中/\ssf{St-I}
飛車/\ssf{St-I}
の/\ssf{O}
超速/\ssf{St-B}
\blackP/\ssf{St-I}
３七/\ssf{St-I}
銀/\ssf{St-I}
戦法/\ssf{St-I}
を/\ssf{O}
採用/\ssf{Ac-B}
し/\ssf{O}
た/\ssf{O}
。/\ssf{O}
\end{quote}


（例文は第71期順位戦B級1組8回戦広瀬章人七段対久保利明九段の対局への解説文）

このアノテーションは，将棋に詳しい日本語母語話者が行った．


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\subsubsection{モダリティ表現・事象クラスラベル・事実性ラベル}
\label{subsub:mefprocess}

モダリティ情報アノテーションにおいて，モダリティ表現のアノテーションには\iob タグ \cite{Introduction.to.the.CoNLL-2003.Shared.Task:.Language-Independent.Named.Entity.Recognition}を用いた．
これは，モダリティ表現は複数の単語からなる可能性があるためである．
一方で事象クラスラベルと事実性ラベルのアノテーションはそれぞれ1単語へのアノテーションであるため，各タグを直接それぞれ対応する単語に付与した．
アノテーターはモダリティ表現・事象クラスラベル・事実性ラベルの順番でアノテーションを行った．
このアノテーションは，モダリティに詳しい日本語母語話者が行った．

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%% table 1
\begin{table}[b]
\input{05table01.tex}
\hangcaption{本コーパスの諸元．局面数は解説文が付与された局面のみを数えている．\doubleQuote{*}は自動解析の結果であることを示す．}
\label{tab-GCC}
\end{table}
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%% table 2 and 3
\begin{table}[b]
\setlength{\parindent}{0pt}\setlength{\captionwidth}{210pt}
%%%%\begin{tabular}{@{}c@{}c@{}}
\begin{minipage}{210pt}
\input{05table02.tex}
\caption{sNEの各タグの出現頻度と全体に占める割合．}
\label{tab:freq_ne}
\end{minipage}
\begin{minipage}{210pt}
\input{05table03.tex}
\hangcaption{3層のモダリティ情報層の各ラベルの出現回数と全体に占める割合．}
\label{tab:freq}
\end{minipage}
%%%%\end{tabular}
\end{table}
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\subsection{コーパス諸元}

\tabref{tab-GCC}に本コーパスの諸元を示す．
また\tabref{tab:freq_ne}にアノテーションされたsNEの数とその全体における割合を示す．
表中の局面数は，解説文が付与されたもののみを数えた．
1対局あたりの（解説文の有無を考えない）平均局面数は111であった．
つまり37.8\% ($=273,303 / (6,514 \times 111)$)の局面に解説文が付与されていたことになる．

\tabref{tab:freq}にモダリティ情報アノテーションの3層においてアノテーションされた各タグの数とその全体における割合を示す．
本コーパスは1,622個のモダリティ表現と3,092個の\ssf{EVe}タグを含む．
このうち2,646個は\ssf{FPc}が，140個は\ssf{FNc}が付与されており，これらはそれぞれ肯定または否定の断定を示すタグである．
これら以外のタグは，その事象の事実性について推量を示すものである．


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\subsection{自動解析器の学習実験}
\label{subsec:experiments}

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\subsubsection{単語分割}

本コーパスは単語分割境界の情報を含む．
そのため，第一に本コーパスを用いて単語分割器の精度評価を行った．
一般に，対象ドメインの単語分割済みコーパスを用いて単語分割器を学習することで，その性能を有意に向上させることができることが知られている \cite{Language.Resource.Addition:.Dictionary.or.Corpus?}．
我々は，一般ドメインのコーパスで学習された単語分割器による精度評価とともに，本コーパスによって追加学習を行った単語分割器による精度も調査した．
単語分割器としてKyTea \cite{Word-based.Partial.Annotation.for.Efficient.Corpus.Construction,Pointwise.Prediction.for.Robust.Adaptable.Japanese.Morphological.Analysis}を用いた．
\tabref{tab-corpus}に実験に用いたコーパスの諸元を示す．

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%% table 4
\begin{table}[b]
\input{05table04.tex}
\caption{各実験において用いたコーパスの諸元．}
\label{tab-corpus}
\end{table}
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%% table 5
\begin{table}[b]
\input{05table05.tex}
\caption{テストデータにおける単語分割精度．}
\label{tab-WS}
\end{table}
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

\tabref{tab-WS}に結果を示す．
一般ドメインのコーパスで学習されたベースラインの単語分割器の精度は不十分なものである一方，本コーパスによる追加学習によってその精度は大きく向上した．
この結果から，我々は将棋解説文に対して正確な単語分割器を獲得することに成功したことが分かる．


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\subsubsection{固有表現認識}

第二に，将棋NEの認識器の学習を行った．
\pagebreak
\tabref{tab-corpus}に実験に用いたコーパスの諸元を示す．
本実験を行うにあたり，固有表現認識器のPWNER\footnote{\url{http://www.lsta.media.kyoto-u.ac.jp/resource/tool/PWNER/home.html}}を用いた．
これは\iob タグベースの固有表現認識器であり，二つのモジュールから構成される．
一つ目のモジュールは各\iob タグの確率を単語ごとに，他の単語のタグとは独立に予測する予測器である．
確率の予測には対象単語の周囲の文字列と文字種（漢字・ひらがな・算用数字など）を素性として用いている．
二つ目のモジュールは予測された\iob タグの確率から条件付確率場に基づいて最適なタグ系列を求める探索器である．

\tabref{tab:fscore-ne}にsNEの予測精度を示す．
適合率と再現率はそれぞれ0.9116，0.7894で，F値は0.8461であった．
これは一般ドメインにおける精度（約0.9） \cite{Introduction.to.the.CoNLL-2003.Shared.Task:.Language-Independent.Named.Entity.Recognition,Early.Results.for.Named.Entity.Recognition.with.Conditional.Random.Fields.Feature.Induction.and.Web-Enhanced.Lexicons}に近い値であり，この結果は本コーパスを用いて学習した固有表現抽出器がsNEの認識に成功していることを示している．

タグのカテゴリごとに精度を比較するとばらつきが見られる．
このうち，\ssf{Tu}や\ssf{Po}などが高い理由として，そのカテゴリが含む表現が限定的であることが挙げられる．
例えば\ssf{Tu}は，\ssecref{sec-notation}に示したように，\doubleQuote{先手}，\doubleQuote{後手}，\doubleQuote{\blackP}（先手），\doubleQuote{\whiteP}（後手）の4表現のみから構成され，かつそれぞれの表現が頻出であることから，機械学習ベースの手法による認識は容易である．
一方で，出現頻度の低いカテゴリについては，単純な機械学習ベースの手法による解決は難しい．
Distant supervison \cite{mintz2009distant}のような半教師あり学習手法などによって，学習データ量の不足と偏りを解決する必要がある．
出現頻度が高いにも関わらず精度の低いカテゴリとして，\ssf{Hu}がある．
これは対局者や観戦している第三者の名前を主な表現としているが，これらは基本的に同じ対局において大きな入れ替わりはない．
本研究においてアノテーションは9棋譜を対象に棋譜中の全ての解説文に対して行っており，対局の多様性は担保できていない．
棋譜中の解説文の前後関係に着目する目的があり，また棋譜を参照しながらアノテーションするため一連の棋譜の方がアノテーションにかかるコストが低いことが想定されたことから本研究では同一棋譜の全ての解説文にアノテーションを行ったが，表現の多様性に着目した場合はより適したアノテーション対象の選定方法が存在する可能性があり，対象の選定基準の改善は今後のアノテーションにおける課題である．

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%% table 6 and 7
\begin{table}[t]
%%%%\begin{tabular}{cc}
\setlength{\parindent}{0pt}\setlength{\captionwidth}{210pt}
\begin{minipage}{210pt}
\input{05table06.tex}
\hangcaption{sNEの認識結果．\textbf{頻度}はテストデータ中の対象ラベルの数を示す．}
\label{tab:fscore-ne}
\end{minipage}
\begin{minipage}{210pt}
\input{05table07.tex}
\hangcaption{モダリティ表現・事象クラスラベル・事実性ラベルの認識結果．\textbf{頻度}はテストデータ中の対象ラベルの数を示す．\textbf{NA}はその値を計算できないことを表す．}
\label{tab:fscore-modality}
\end{minipage}
%%%%\end{tabular}
\end{table}
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\subsubsection{モダリティ表現の認識と事実性ラベルの予測}

モダリティ表現の認識と事象の事実性解析は非常に難しい課題である．
これを示すため，簡単なモデルと素性を用いて分類器の学習を試みた．
\tabref{tab-corpus}に実験に用いたコーパスの諸元を示す．
本実験では，sNEの認識と同様にPWNERを用い，各モダリティ情報層に対して独立にモデルの学習を行った．
事象クラスラベルと事実性ラベルは\iob タグのフォーマットは用いられていないが，\ssf{O}タグ以外の全てのタグを\ssf{TAG-B}に変換して\iob タグとして扱い，同様のモデルで予測を行った．

\tabref{tab:fscore-modality}にそれぞれの認識結果を示す．
各層のF値は，それぞれsNEのF値に比べて低いことが分かる．
これはモダリティ情報の認識がNEの認識に比べて難しい課題であることを示している．

モダリティ情報の認識のうち，モダリティ表現は出現頻度がある程度高いものはそれなりに高い性能を示しているが，事象クラスと事実性の認識の精度が非常に低く，難しい課題であることが分かる．
難しい理由の一つに，これらのタグはモダリティを表す表現そのものへのタグではなく，そのモダリティ表現が係る事象へのタグであることが挙げられる．
例として\doubleQuote{ここで\whiteP １四歩と\tag{受け}{EVi}れば先手は\tag{つら}{EVi}い}を考える．
この文が仮定の事象への言及であることは\doubleQuote{ば}から分かるが，\ssecref{ssec:factuality}で述べた応用的理由によるアノテーションの設計により，アノテーション対象は\doubleQuote{ば}ではなく事象の\doubleQuote{受け}や\doubleQuote{つら}である．
今回自動認識器として用いたPWNERは周辺単語のみからタグを推定するものであり，これらの表現が遠い場合はそもそもタグ推定に本来必要な情報が得られない可能性がある．
それぞれの表現が近い場合でも，述語項構造を正しく解析する必要があると考えられる．

その上で，事象の認識には局面の参照が有効である可能性がある．
我々は本コーパスを用いて，モンテカルロシミュレーションによる探索空間と認識的モダリティ表現との関係性を考察した \cite{kameko2019monte}．
実験においては有用性を検証するのに十分な結果は得られていないが，探索空間中の事象の出現頻度とモダリティ情報との間に相関があることが示唆された．
本研究で構築した局面と対応づけられたモダリティ表現コーパスはモダリティ表現の自動認識手法の研究への活用が期待できる．


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\subsection{コーパスの公開}

本コーパスのうち，棋譜とそれに付与されている解説文は，棋譜速報サイト\url{http://www.meijinsen.jp}において有料で配信されている．
我々はこれの収集スクリプトを\url{https://github.com/hkmk/shogi-comment-tools}において配布している．
本コーパスのうち，我々が付与したラベル情報を\url{http://www.lsta.media.kyoto-u.ac.jp/resource/data/game/home.html}において配布している．
これは上記の収集スクリプトを用いて収集した解説文付き棋譜に対して，ラベル情報を復元するスクリプトを含む．
スクリプトの詳細は上記のWebページに記している．


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\section{コーパスの応用}

本コーパスに含まれる全ての解説文は，実世界の代替とみなせる局面に紐づいている．
そのため，本コーパスはシンボルグラウンディング研究への活用が期待できる．
以下に本コーパスの応用として考えられる研究課題を挙げる．
この中でも特に我々はモダリティ情報の状態空間へのグラウンディング手法の確立（\ssecref{ssec:app_grounding}）が本コーパスの活用の次の課題であり，その情報がモダリティ情報認識など他の課題解決に寄与すると考えている．


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\subsection{固有表現認識とモダリティ情報認識}
\label{ssec:app_recognition}

本コーパスは局面と，sNEとモダリティ情報がアノテーションされた解説文のペアからなる．
本コーパスを活用することで，固有表現認識やモダリティ表現認識にシンボルグラウンディング手法を応用することができる．
特にモダリティ表現認識は現状の精度が低い難しい課題である．

我々は，モダリティ表現は実世界に強く関係していると考えており，実世界を参照してモダリティ表現認識の精度を向上させることは非常に興味深い研究の方向性だと考えている．
本コーパスを用いることで，局面を実世界情報とみなし，これを用いることによるモダリティ表現認識の精度向上への寄与を評価できる．
また，別の方向性として，本コーパスにおける3層のモダリティ情報層の認識をマルチタスク学習手法を用いて解決することも考えられる．


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\subsection{モダリティ情報グラウンディング}
\label{ssec:app_grounding}

本コーパスはゲームを対象ドメインとしているため，\ssecref{ssec:app_recognition}に示した情報認識課題に探索手法を導入する手法の研究への応用が考えられる．

モダリティ情報の認識に関連して，モダリティ情報の局面へのグラウンディングも興味深い研究課題である．
ゲームを実世界の代替として用いていることで，ゲーム木を現在局面から到達可能な世界（アクセス可能世界）の集合であると見なすことができる．
もし解説文が未来の局面に言及していた場合，その解説文は未来のアクセス可能世界と紐づいていると言える．
モダリティ表現は現在の局面と言及された局面との関係性を示している．
モダリティ表現の解析は自然言語の理解の上で非常に重要な要素であり，モダリティ情報のグラウンディングはモダリティ表現の認識を助けることが期待できる．

本コーパス中の全ての解説文は局面に紐づいており，またsNEのラベルが付与されている．
これらの情報は事象の事実性の解析に用いることができる．
sNEは事象を表現していることが多いことから，sNEと事象の事実性ラベルの同時解析も興味深い手法である．

本コーパスは非テキストデータに紐づいたテキストデータに対してモダリティ情報を含むアノテーションが行われたコーパスという点で特徴的である．
特に非テキストデータである局面の情報は，将棋というよく定義されたゲームに基づくものであり，遷移のルールが厳密に定義されている点とその遷移の確率を推測する高性能な手法が既に知られているという点の，モダリティ情報の自動認識への活用が期待できる2点の特徴を持っている．
この点において本コーパスはモダリティ乗法の状態空間へのグラウンディング手法の研究に寄与すると考えている．


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\subsection{モダリティ解析の転移学習}
\label{ssec:app_transfer}

\ssecref{ssec:app_grounding}に示した応用手法によってモダリティ解析の精度向上が実現できれば，これをドメイン外のテキストに対するモダリティ情報認識器の構築に応用することも考えられる．

NEはドメイン特有のものである一方，モダリティ情報や事実性に関する知見はドメインを横断するものであると考えている．
例として，\doubleQuote{〇〇になる\tag{可能性が高}{MEa}い}という表現はその事象について肯定の可能性の示唆（\ssf{MEa}）を示す表現であるが，これはゲームドメイン特有の表現ではなく，他の様々なドメインでも同様の表現が用いられる．
我々は，本コーパスを用いて構築したモダリティ情報解析器を基に，転移学習などの手法を用いることで他のドメインでのモダリティ情報解析や事実性解析の精度を向上させることができると期待している．


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\subsection{モダリティ表現に基づく情報検索}
\label{ssec:app_ir}

本コーパスを，モダリティ表現を含む曖昧な自然言語クエリによる情報検索システムの構築へ応用することもできる．
既存研究での局面の検索システムは，駒の場所をクエリとしたもの \cite{Retrieval.of.Similar.Chess.Positions}やNEをクエリとしたもの \cite{Game.State.Retrieval.with.Keyword.Queries}がある．
駒の場所をクエリとする場合にはその対象についての知識を既に持っていることが求められ，ゲームへの理解が十分でないプレイヤには利用が難しい．
また，NEをクエリとする場合，そのNEは過去や未来の局面への言及であることがあるため，検索された局面が常にクエリとなったNEと関連しているわけではないという問題がある．
事実性解析の結果を活用した検索システムを構築することで，例えば解説者がそのクエリとなった戦型が良いと判断した局面や，その戦型が選択肢として挙げられたが実際には選ばれなかった局面といったような，より細かい検索の実現が期待できる．


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\subsection{ゲーム解説文の自動生成}
\label{ssec:app_generation}

本コーパスを用いることで，ゲームの解説文の自動生成システム \cite{Real.Time.Commentary.System.for.Shogi,Learning.a.Game.Commentary.Generator.with.Grounded.Move.Expressions,jhamtani2018learning}の性能向上が期待できる．
事象の事実性を考慮することで，適切なモダリティ表現を含んだ文生成を行うことができる．


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\section{おわりに}

本論文では，将棋とその解説文を対象として我々の構築したゲーム解説文コーパスについて説明した．
本コーパスを構築するにあたり，我々は固有表現とモダリティ情報のアノテーション体系を定義し，一部の解説文に人手で単語分割境界・将棋固有表現・モダリティ表現・事象クラスラベル・事実性ラベルのアノテーションを行った．
人手アノテーションによって，本コーパスは10,287個のsNE，1,622個のモダリティ表現，5,014個の事象クラスラベル，3,092個の事実性ラベルを含むコーパスを構築した．
\ssecref{subsec:commentary}に示す通り，将棋の解説文は過去や未来の局面への言及を多く含んでいる．
これは将棋やゲームの解説文に限った現象ではなく，人が操る言語は過去への想起や未来の想像を多く含んでおり，これの理解のためにモダリティ表現に着目することは非常に重要である．
本コーパスは，事象を表現するsNEとそれを修飾するモダリティ表現の両方に着目したものであり，シンボルグラウンディング技術を用いたモダリティ表現とそれに付随する事象の事実性の自動認識課題を推進する．
これらは人間によって記述された解説文を自動解析したり，解説文の自動生成を行ったりする上で重要な課題である．

本コーパスの最大の特徴は，全ての解説文が実世界の代替としての局面と紐づいていることである．
本コーパスを活用することにより，自然言語処理研究やその他の人工知能研究において，多くの新しい課題に挑戦することが期待できる．


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\acknowledgment

本コーパスを構築するにあたり，公益社団法人日本将棋連盟より同連盟が公開している将棋の棋譜およびその解説文を学術的目的のため利用することに問題がないことを確認いただきました．
ここに謝意を表します．

本研究は情報処理学会第233回自然言語処理研究会（NL-233）~\cite{matsuyoshi2017annotation}，10th edition of the Language Resources and Evaluation Conference (LREC 2016)~\cite{A.Japanese.Chess.Commentary.Corpus} および11th edition of the Language Resources and Evaluation Conference (LREC 2018)~\cite{Annotating.Modality.Expressions.and.Event.Factuality.for.a.Japanese.Chess.Commentary.Corpus} で発表したものです．
本研究はJSPS科研費26540190，26280084，18K11427，19K20341の助成を受けたものです．


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\bibliographystyle{jnlpbbl_1.6}
\bibliography{05refs}


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\begin{biography}
\bioauthor{亀甲　博貴}{%
2018年東京大学大学院工学系研究科博士課程修了．
博士（工学）．
同年より京都大学学術情報メディアセンター助教．
自然言語処理，ゲームAI等に関する研究に従事．
言語処理学会，情報処理学会各会員．
}
\bioauthor{松吉　　俊}{%
2003年京都大学理学部卒業．
2008年同大学院情報学研究科博士後期課程修了．
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科特任助教，
山梨大学大学院医学工学総合研究部助教，
電気通信大学情報理工学研究科助教を経て，
現在，東京工科大学メディア学部講師．
京都大学博士（情報学）．
計算言語学，自然言語処理の研究に従事．
情報処理学会，言語処理学会，各会員．
}
\bioauthor[:]{John Richardson}{%
2016年京都大学大学院情報学研究科博士後期課程修了．
博士（情報学）．
}
\bioauthor{牛久　　敦}{%
2017年京都大学大学院情報学研究科修士課程修了．
修士（情報学）．
}
\bioauthor{笹田　鉄郎}{%
2007年京都大学工学部電気電子工学科卒業．
2009年同大学大学院情報学研究科修士課程修了．
2012年同大学院情報学研究科博士後期課程単位取得認定退学．
}
\bioauthor{村脇　有吾}{%
2011年京都大学大学院情報学研究科博士後期課程修了，博士（情報学）．
同年京都大学学術情報メディアセンター特定助教，
2013年九州大学大学院システム情報科学研究院助教，
2016年京都大学大学院情報学研究科助教，
2020年同講師，現在にいたる．
テキスト解析および計算言語学に関する研究に従事．
言語処理学会，情報処理学会各会員．
}
\bioauthor{鶴岡　慶雅}{%
2002年東京大学大学院工学系研究科電子工学専攻博士課程修了．
博士（工学）．
科学技術振興事業団研究員，マンチェスター大学Research Associate，北陸先端科学技術大学院大学准教授，東京大学大学院工学系研究科准教授を経て，2018年より東京大学大学院情報理工学系研究科教授，現在に至る．
自然言語処理およびゲームAIの研究に従事．
}
\bioauthor{森　　信介}{%
1998年京都大学大学院工学研究科電子通信工学専攻博士後期課程修了．
同年日本アイ・ビー・エム（株）入社．
2007年京都大学学術情報メディアセンター准教授．
2016年同教授．
京都大学博士（工学）．
1997年情報処理学会山下記念研究賞受賞．
2010年，2013年情報処理学会論文賞受賞．
2010年第58回電気科学技術奨励賞受賞．
言語処理学会，データベース学会，ACL各会員．
}

\end{biography}



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\biodate




\end{document}

