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\Volume{32}
\Number{1}
\Month{March}
\Year{2025}
%%%%\Issuetitle{「　　　　」特集号}


\received{2024}{7}{1}
\revised{2024}{9}{20}
\accepted{2024}{10}{16}

\setcounter{page}{36}

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\jsubject{一般論文}
\jtitle{大規模なメタファー自動推定結果に基づくメタファーに\\
	関する仮説の検証}
\jauthor{青野広太郎\affiref{Author_1} \and 笹野　遼平\affiref{Author_1} \and 武田　浩一\affiref{Author_1} }
\jabstract{%
どのような単語がメタファーとして使われやすいかについて，言語学においていくつかの仮説が存在する．しかし，大規模なコーパスに含まれる，日常的かつ多様なテキスト表現に対してこれらの仮説を検証した研究は少ない．本研究では Web データを収集した大規模なコーパスである Common Crawl から抽出した文に自動メタファー判別器を適用することによって，メタファーに関する既存の仮説について大規模コーパスに基づく検証と分析を行う．具体的には，動詞メタファーの目的語の具象度，心像度，親密度に関する 3 つの仮説と，メタファーが含まれる文における感情および主観性に関する 2 つの仮説の合計五つの仮説を検証する．検証を通じて，これら 5 つの仮説がすべて成立し，目的語の具象度，心像度，親密度が低い動詞のほうが，メタファーとなりやすいことや，感情，主観性を持つ文の方がメタファーが使われやすいことを示す.
\renewcommand{\thefootnote}{}
\footnote[0]{本論文は，NAACL 2024 \cite{Aono2024}，および情報処理学会第258回NL研で発表した論文\cite{Aono2023}を基にしたものである．}
\renewcommand{\thefootnote}{\arabic{footnote}}
}

\jkeywords{メタファー，言語学仮説の検証，メタファー判別}

\etitle{Verifying Claims About Metaphors with Large-Scale Automatic Metaphor Identification}
\eauthor{Kotaro Aono\affiref{Author_1} \and Ryohei Sasano\affiref{Author_1} \and Koichi Takeda\affiref{Author_1} } 
\eabstract{%
There are several linguistic claims about situations where words are more likely to be used as metaphors. However, few studies have sought to verify such claims against large corpora. This study conducts a large-scale, corpus-based analysis of claims about metaphors, by applying automatic metaphor detection to sentences extracted from Common Crawl and using the statistics obtained from the results. Specifically, we verified a total of five claims: three claims concerning the direct objects of the verb metaphors and two claims concerning emotional polarity and subjectivity. The verification results support all of the five claims and indicate that the direct objects of verbs used as metaphors tend to have lower degrees of concreteness, imageability, and familiarity, and that metaphors are more likely to be used in emotional and subjective sentences.
}
\ekeywords{Metaphors, Verification of Linguistic Theories, Metaphor Identification}

\headauthor{青野，笹野，武田}
\headtitle{大規模なメタファー自動推定結果に基づくメタファーに関する仮説の検証}


\affilabel{Author_1}{名古屋大学}{Nagoya University}



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


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\section{はじめに}
\label{section:intro}

メタファー（隠喩）とは「のような」といった直接的な例えの表現を伴わない比喩表現である．
メタファーは日常のテキストにおいて頻繁に出現することから，多くの研究が行われている．
例えば，認知言語学の分野ではLakoffとJohnsonによる研究\cite{mwlb}が代表的である．
そこでは，メタファーは単なる言葉の綾でなく人間の認知を大きく反映する重要な機能である，と指摘されている．
具体例として以下の 2 つの例を挙げる．
\begin{exe}
 \ex He \textit{attacked} weak points in my argument.\label{ex:attack}
 \ex You can't \textit{win} this argument.\label{ex:win}
\end{exe}
これらの例では，『議論 (argument)』の概念を記述する際に\textit{attack}や\textit{win}などの『戦い』の概念に属する用語が使われている．
このようなメタファーが使われるのは，『議論』には勝ち負けがあり，何らかの戦術を用いて攻めたり守ったりするなどの『戦い』と共有する性質があるためと考えられ，メタファーを使うことによって『議論』という概念を『戦い』というより具体的な概念を通じて理解することが可能となる．
LakoffとJohnsonはメタファーの本質とは上の例のように，ある概念を別の概念を通じて理解することであり，そのメタファー的理解が人間の認知を形作っていると主張した．
彼らはこのような認知の構造を概念メタファーと呼び，この考え方は言語学において大きな影響を及ぼした．
その結果，メタファーは認知言語学において重要なテーマとなり，数多くのメタファーに関する仮説\cite{japmet,roleofmet}が生み出されてきた． 
しかし，そのような研究の多くは仮説の検証を，比較的少数の用例に対する内省に基づき行っており，大規模なコーパスに基づいた検証を行っている研究は少ない．
そこで本研究では大規模言語モデルを用いたメタファー判別モデルと大規模なコーパスを用い，人手による分析では不可能な規模でメタファーに関する仮説の検証に取り組む．


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\section{本研究で扱うメタファーに関する仮説}

\citeA{mwlb}は人間は概念メタファーを用いて，ある概念を他の概念を通じてメタファー的に理解していると主張した．
(\ref{ex:attack})，(\ref{ex:win})に示した例では，『戦い』という，より具体的な概念を勝ち負けや戦術という共有の性質を通じて『議論』という概念に写像するはたらきが人間の認知を助けているといえる．
このようなメタファー的写像において，『戦い』のような写像の起点となる概念は起点領域，『議論』のような写像先となる概念は目標領域と呼ばれる．
また，\citeA{japmet}は「起点領域は具体的で表現しやすく，経験豊かな事物であるが，目標領域は抽象的で表現しにくく，身体的な経験があまりない事物である」と述べている．
例(\ref{ex:win})と比較するため次の文を考える．
\begin{exe}
 \ex You can't \textit{win} this battle.\label{ex:battle}
\end{exe}
例(\ref{ex:win})における``argument'' （目標領域）と例(\ref{ex:battle})における``battle'' （起点領域）はどちらも動詞``win''の目的語であるが，``win''がメタファーとして使われている例(\ref{ex:win})の目的語である``argument''の方が抽象的であり，イメージしにくく，親密に感じにくいと考えられる．
このようなメタファーの特性は，自然言語処理におけるメタファー判別タスクにおいても判別の手がかりとして利用されている\cite{turney,tsvetkov,rai}．
例(\ref{ex:win})，(\ref{ex:battle})からも分かるように，一般的に非メタファー用例の場合の目的語は起点領域であるのに対し，メタファー用例の場合の目的語は目標領域となる．
\kot{
このような性質から，動詞とその直接目的語を含む文は，目標領域や起点領域に関わる仮説を検証するための用例として，目標領域や起点領域に属する単語を自動的に判別できる．
そのため，\citeA{japmet}に関する仮説については動詞メタファーとその目的語に着目して検証を行う．
}
本研究では，目標領域が「抽象的で」「表現しにくく」，「身体的な経験があまりない事物である」という説を基に，\kot{具象度(concreteness)，心像度(imageability)，親密度(familiarity) の3つの指標を新たに導入することによって，動詞メタファーにおける動詞の目的語とそれ以外の動詞の目的語を比較し分析する．}
\kot{ここで，具象度はある単語がどれだけ具体的な物事を指しているか，心像度はある単語がどれだけ表現しやすいか，親密度はある単語がどれだけ身体的な経験に紐づいているかをそれぞれ表す．
仮に\citeA{japmet}による仮説が成り立つならば動詞メタファーの目的語は低い具象度，心像度，親密度を示すこととなる．
}

\citeA[pp.~181--182]{roleofmet}は\kot{``they can paint a richer and more detailed picture of our subjective experience than might be expressed by literal language.''（メタファーは，文字通りの言語によって表現されるよりも豊かで詳細な主観的経験を表現できる）}\footnote{{\kot{以降のものも含め，日本語訳は著者らによるものである．}}}と述べ，さらに \kot{``Thus, one might expect people to employ more metaphorical descriptions when trying to characterize the subjective experiential quality of emotional states than when trying to characterize the overt behaviors associated with such states.''（感情的な状態の主観的な経験を特徴付けようとするときは，行動を特徴付けようとするときよりも，比喩的な説明を用いることが多くなる）}と主張している．
また，\citeA[p.~67]{LEDOUX201867}は\kot{``that subjective emotional experience, the feeling, is the essence of an emotion, and that objective manifestations in behavior and in body or brain physiology are, at best, indirect indicators of these inner experiences.''（主観的な感情体験が感情の本質であり，行動，身体，脳生理学における客観的な発現は，せいぜいこれらの内的体験の間接的な指標にすぎない）}と主張している．
もしこれらの仮説が正しければ，主観的な経験や感情を表現する文ではメタファーが使われやすいということになる．
そこで本研究ではある文の集合においてメタファーが使用される文の割合であるメタファー用例率という指標を用いてこれらの仮説を分析する．具体的には，主観的であったり，感情極性を持っていたりする文の集合においてメタファー用例率が実際に高いか検証する.

\kot{
また，本研究ではメタファーの定義として，本研究で使用したメタファー判別モデル\cite{misnet}が採用しているメタファー判別法であるMIP \cite{mip}に基づき，「基本義から意味的な推移が起きた単語」という定義を採用した．そのためシミリー（直喩）やメトニミー（換喩），シネクドキ（提喩）などについても，意味的な推移が起こっているものはメタファーとして扱う．また，慣習化され，慣用句とみなせるようなメタファー表現（``kill time''，``eat dirt'' など）も動詞の辞書的な意味からは離れているため，メタファーとして扱うことになる．この定義は，概念メタファーによる意味的な写像を重視する\citeA{japmet}の定義とも合致し，また，比喩的な表現全般を取り扱う\citeA{roleofmet}のメタファーの定義とも矛盾は起こらない．
}


最終的に，本研究では\citeA{japmet}と\citeA{roleofmet}による仮説を基に，表\ref{tab:Claims}に示す5 つの仮説を大規模なコーパスと大規模言語モデルによるメタファー判別モデルを用いて検証する．
このうち，仮説A，B，Cは\kot{\citeA{japmet}を基に筆者が考案した}動詞-目的語と概念メタファーの関係性に関する仮説であり，仮説D，Eは\kot{\citeA{roleofmet}を基に著者らが考案した}メタファー表現における感情や主観性に関する仮説である．

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%% table 1
\begin{table}[t]
\input{02table01.tex}%
\caption{本研究で検証する仮説．}
\label{tab:Claims}
\end{table}
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\section{仮説検証の準備}

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\subsection{メタファー判別モデル}

本研究では，MisNet \cite{misnet}を用いてメタファー判別を行った．
MisNetは，Metaphor Identification Procedure (MIP) \cite{mip}とSelectional Preference Violation (SPV) \cite{spv}という二つの考えに基づいた特徴量をメタファー判別に利用している．
前者 (MIP)はある単語について，メタファーとしての使用例と文字通りの意味での使用例でその単語の意味が異なるという考えを基にしたものである．
MisNetはこの考えをもとに，ある単語における文脈を与えない場合の単語埋め込みと文脈を考慮した場合の単語埋め込みをそれぞれBERT \cite{bert}を用いて算出し，それらの差を特徴量の1 つとして利用する．
後者 (SPV)はある単語がメタファーかどうかは，その周囲の単語との意味的な違いによって識別されるという考えに基づいたものである．
MisNetはこの考えをもとに，ある単語に文脈を考慮した場合の単語埋め込みとその単語を含む文の文ベクトルをBERTを用いて算出し，それらの差を特徴量の1 つとして利用している．
本研究では，19万の字句単位について，メタファー，非メタファーのラベルが人手でアノテートされたデータセットであるVU Amsterdam
Metaphor Corpus \cite{vuamc}を用いて訓練されたモデル\footnote{\url{https://github.com/SilasTHU/MisNet}}を利用した．

メタファーに関する仮説の検証に先立ち，MisNetの実用的な性能を確認するため，MisNetを学習データと異なるデータに適用した場合の精度を調査した．
結果を表\ref{tab:misnetacc}に示す．
学習データセットであるVUAMCに適用した場合の精度0.95と比べると大幅に低い精度であるものの，それ以外のデータセットに対しても平均で0.74の精度で判別できることが確認できる．
個別の判別精度は十分に高いとは言えないものの，本研究のように極めて大規模な用例を用いた統計的な分析においては，70\%程度の精度で解析できれば全体の傾向に関して正しくない結論が導かれる可能性は低く，十分に実用的な性能であると考えられる．

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%% table 2
\begin{table}[t]
\input{02table02.tex}%
\hangcaption{MisNetの複数のデータセットにおける判別精度．VUAMCデータセット\protect\cite{vuamc}はMisNetの学習データセットであり，TroFiデータセット\protect\cite{trofi1,trofi2}，MoH-Xデータセット\protect\cite{moh}，TSVデータセット\protect\cite{tsvetkov}は学習に用いられていないデータセットである．}
\label{tab:misnetacc}
\end{table}
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\subsection{具象度・心像度・親密度}

用例に含まれる単語の具象度と心像度は，\textbf{L}jube\v{s}i\'{c}，\textbf{F}i\v{s}er，\textbf{P}eti-Stanti\'{c}が作成したデータセット\footnote{\url{https://github.com/clarinsi/megahr-crossling/}} \cite{objs-dataset-conc}を用いて決定した．
以下では，本データセットを\textbf{LFP}データセットと呼ぶ．
LFPデータセットでは，77言語において，\kot{ある単語がどれだけ具体的かを表すスコア(concreteness)，どれだけイメージしやすいかを表すスコア(imageablity)}が単語ごとに機械学習モデルによって算出され，その結果がまとめられている．
このモデルは，英語とクロアチア語のデータセットからSVM回帰モデルとフィードフォワードネットワークを用いて訓練されたものである．本研究で利用したLFPデータセットの英語部分は，約10万の英単語に対して\kot{concreteness}と\kot{imageability}が付与されたものであり，値の範囲は\kot{concreteness}は 0.87～5.35，\kot{imageability}は1.77～5.26 である．
\kot{本研究では具象度としてLFPデータセットにおけるconcretenessを利用し，心像度として，表現しやすい単語はイメージしやすいと考えimageabilityを利用する．}

また，親密度は， 単語の複雑度(complexity)に関するデータセットである\textbf{W}ord-\textbf{C}omplexity \textbf{L}exico\footnote{\url{https://github.com/mounicam/lexical_simplification}} \cite{objs-dataset-comp}を用いて算出した．
以下，本データセットを\textbf{WCL}データセットと呼ぶ．
WCLデータセットは，約15,000の英単語に対して非常に簡単(1)から非常に複雑(6)までの6段階の複雑度がアノテートされたデータセットである．
各単語の複雑度スコアは非ネイティブの英語話者11名の評価の平均をとったものであり，\kot{複雑度スコアである}$c$は1～6の範囲で与えられる．
\kot{
人間にとって複雑と感じる語彙は，身体的な経験があまりない，つまり親密度の低い語彙であると考え，}
本研究では親密度として6から$c$を引いた$6-c$の値を使用した．
ここで，親密度に関するデータセットを使用せず，複雑度に関するデータセットから親密度を算出した理由は，本研究では親密度を算出可能な単語のカバー率を重視したためである．親密度を表す代表的なデータセットとしてMRC psycholinguistic database (Wilson and Division 1997) が挙げられるが，親密度が付与された単語数は約9,000 語である．これに対しWCLデータは15,000 語のデータを含んでいる．このため，親密度を算出可能な単語数が多くなるように，本研究では複雑度に関するデータセットから親密度を算出し使用した．


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\subsection{用例の収集}

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\subsubsection{動詞-目的語ペアの収集}

動詞メタファーの目的語に関する仮説である仮説A，B，Cの検証に利用するため，動詞と目的語のペアを収集した．
まず，Webデータを収集した大規模なコーパスであるCommon Crawl\footnote{\url{https://commoncrawl.org/}}を基にして作成されたコーパスであるCC-100\footnote{\url{https://data.statmt.org/CC-100/}}から得られた10億の英語文から動詞-目的語ペアを含む文を抽出した．
具体的には，構文解析ツールであるstanza \cite{stanza}を用いて各文の品詞タグ付け，係り受け解析を行うことによって文中の動詞に直接目的語が存在するか判別を行い，それらが同時に出現する文\footnote{\kot{本研究では句動詞（``carry on'', ``carry out'' など）も通常の動詞と区別せずに計数をした．句動詞は動詞本来の意味と異なる意味を持つ場合が多いことから計数の対象から除くことも考えられるが，使用したデータセット中に現れる句動詞の割合は6.5\%と限定的であったことから，処理の簡素化のため句動詞を区別せずに計数した．}}のみを分析対象とした．
次に抽出された文をメタファー判別モデルに入力し，各文中の動詞がメタファーとして使われているかどうかを判別した．
そして，目的語を見出し語化し，同一の動詞・目的語ペアごとに文をグループ化した上で，ある動詞-目的語ペアにおいて，データセットにおけるその用例が現れる文のうち，7割以上の文においてその動詞がメタファーと判定されたらその動詞-目的語ペアをメタファー用例，3割以下であったら非メタファー用例として扱った．
例えば，attack-ideaのペアは，データセット中で``idea''とともに現れた``attack''のうち99\%の文で``attack''がメタファーであると判別されたため，メタファー用例として扱った．一方，attack-shipのペアは``ship''とともに現れた``attack''のうち18\%のみがメタファーであると判断されたため，非メタファー用例として扱った．

ここでは直接目的語を持つ動詞が分析の対象であるため，主に他動詞として使われる動詞，具体的には収集した用例の70{\%}以上で他動詞であった動詞のみを検証に使用した．
さらに，分析の信頼性を確保するために，メタファー用例と非メタファー用例の両方について，動詞と目的語のペアが異なり数で10以上ある動詞のみを分析した．
その結果，表\ref{tab:allverbs}で示される49動詞が分析の対象となった．
続いて，動詞-目的語ペアにおいてメタファー用例，非メタファー用例数を算出する．
その際，具象度，心像度，および親密度の決定に使用するデータセットに含まれない目的語は除外して計数した．
その結果，分析対象の動詞を含む動詞-目的語ペアのうち20\%程度が除外された．
最終的に，動詞ごとに分析に使用された目的語の異なり数はメタファー用例については最大 2,377，最小 13，中央値 743，非メタファー用例については最大 3,292，最小 18，中央値 679 であった．

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%% table 3
\begin{table}[t]
\input{02table03.tex}%
\caption{分析対象とする49動詞の一覧．}
\label{tab:allverbs}
\end{table}
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\subsubsection{感情極性・主観性の異なる文の収集}

仮説D，Eの検証に利用するため，異なる感情極性，主観性を持つ文を収集する．
ここでは，CC-100コーパスから，3つの感情極性タイプと2つの主観性タイプの組み合わせごとに2万文ずつ，合計12万文を収集する\footnote{\kot{本研究ではコーパス中に含まれる重複文に対する処理は行っていない．}}．
感情極性については，Stanza \cite{stanza}の感情分類モデルを使いCC-100の各英語文をポジティブ・ニュートラル・ネガティブの3 つのグループに分類する．
主観性については，主語が一人称代名詞(I, we)である文は主観表現を記述している可能性が高い文とみなし，主語が三人称代名詞(he, she, they)である文は客観的である可能性が高いとみなす．
また，ここでは文長によるバイアスを取り除くため，6つのグループ間で文長の分布が一定になるように文を収集する．
次に，収集した文にメタファー判別モデルを適用し，メタファーを含む文の割合を計算する．
ここでは文中の単語が1つでもメタファーであると判断された場合，その文はメタファーを含むとみなす．

\kot{
ここで主観性(subjectivity)の判別において人称代名詞を使うことの妥当性について補足する．
主観性の判別は評判分析などの分野で盛んに研究が行われており，人称代名詞を含む複数の指標が発見されている．
一人称代名詞以外にも例えば感嘆符や形容詞の誇張表現\cite{Icardetal}，絵文字，評価形容詞，疑問詞，強意詞\cite{savinova-hoek-2024-subjectivity}などが存在する．
その中でも一人称の代名詞はここで挙げた両者を含む複数の研究\cite{niekrasz,KRUGER_LUKOWIAK_SONNTAG_WARZECHA_STEDE_2017,Icardetal,savinova-hoek-2024-subjectivity}で予測因子として利用されており，かつ人称代名詞であれば三人称と一人称の比較がしやすいこともあり，人称を指標とした．
}


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\section{仮説の検証}


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\subsection{メタファー用例における目的語の具象度・心像度・親密度}

仮説A，B，Cを検証するため，動詞ごとにメタファー用例と判別された目的語，非メタファー用例と判別された目的語それぞれについて，具象度，心像度，親密度の平均を算出した．
表4に，全49動詞の平均値と95\%信頼区間を示す．

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%% table 4
\begin{table}[b]
\input{02table04.tex}%
\caption{全49の動詞における目的語の具象度，心像度，親密度の平均と95\%信頼区間(CI)．}
\label{tab:all-result}
\end{table}
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

具象度については，メタファー用例の場合の平均が3.16，非メタファー用例の場合の平均が3.99と，メタファー用例における直接目的語が非メタファー用例に比べて具象度が低い傾向に
あることを示しており，概念メタファーにおいて目標領域の具体性が低いという\citeA{japmet}の主張（仮説A）と一致している．
表\ref{tab:conc-table}に，全49の各動詞について，メタファー率，メタファー用例および非メタファー用例の具象度の平均，目的語の例およびそれらの具象度を示す\footnote{表\ref{tab:conc-table}，\ref{tab:img-table}，\ref{tab:fam-table}における目的語の例は，それぞれスコアが算出できた目的語のうち頻度が多いもの2つを記載している．}．
この結果から，全49の動詞において，メタファー用例における直接目的語の具象度の平均が非メタファー用例よりも低いことが確認できる．
この分布を符号検定で検証した結果，p値は約$3.6\times10^{-15}$となり，有意水準0.0001で統計的に有意であることが確認できた．

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%% table 5
\begin{table}[p]
\input{02table05.tex}%
\caption{各動詞についてのメタファー用例および非メタファー用例における具象度の平均値と目的語の例．}
\label{tab:conc-table}
\end{table}
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

続いて，心像度についても，メタファー用例の場合の平均が3.57，非メタファー用例の場合の平均が4.28と，メタファー用例における直接目的語が非メタファー用例に比べて心像度が低い傾向にあることを示しており，概念メタファーにおいて目標領域の心像度が低いという鍋島(2011)の主張（仮説B）と一致している．
表\ref{tab:img-table}に，全49の各動詞について，メタファー率，メタファー用例および非メタファー用例の心像度の平均，目的語の例およびそれらの心像度を示す．
この結果から，全49の動詞において，メタファー用例における直接目的語の具象度の平均が非メタファー用例よりも低いことが確認できる．
この分布を符号検定で検証した結果，p値は約$3.6\times10^{-15}$となり，有意水準0.0001で統計的に有意であることが確認できた．

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%% table 6
\begin{table}[p]
\input{02table06.tex}%
\caption{各動詞についてのメタファー用例および非メタファー用例における心像度の平均値と目的語の例．}
\label{tab:img-table}
\end{table}
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

親密度についても，メタファー用例の場合の平均が3.63，非メタファー用例の場合の平均が3.87と，メタファー用例における直接目的語が非メタファー用例に比べて親密度が低い傾向にあることを示しており，概念メタファーにおいて目標領域の親密度が低いという\citeA{japmet}の主張（仮説C）と一致している．
表\ref{tab:fam-table}に，全49の各動詞について，メタファー率，メタファー用例および非メタファー用例の親密度の平均，目的語の例およびそれらの親密度を示す．
親密度については，全49の動詞のうち，``kiss'', ``attack'', ``welcome'', ``kill''の4動詞以外の45動詞において，メタファー用例における直接目的語の親密度の平均が非メタファー用例よりも低いことが確認できた．
この分布を符号検定で検証した結果，p値は約$7.5\times10^{-10}$となり，有意水準0.0001で統計的に有意であることが確認できた．

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%% table 7
\begin{table}[p]
\input{02table07.tex}%
\caption{各動詞についてのメタファー用例および非メタファー用例における親密度の平均値と目的語の例．}
\label{tab:fam-table}
\end{table}
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

非メタファー用例の方が直接目的語の親密度が低くなった4動詞のうち，メタファー用例と非メタファー用例の差が0.1以上あった``attack''と ``welcome''の直接目的語のうち頻度上位のものを確認したところ，``attack''については``Iraq''や``Syria''，``welcome''については``Kim''や``Julie''，``Susan''などの固有名詞が非メタファー用例の直接目的語として出現していることが分かった．
これらの固有名詞は，相対的に低い親密度となることから\footnote{``Iraq'', ``Syria'', ``Kim'', ``Julie'', ``Susan''の親密度はそれぞれ3.80, 3.00, 3.50, 3.67, 3.57であった．}，``attack''および``welcome''において，非メタファー用例の方が直接目的語の親密度が低くなった要因の1つとして，固有名詞が非メタファー用例の直接目的語となる場合が多かったこと\footnote{\kot{メタファー用例，非メタファー用例ごとに，welcomeとattackを除く各動詞の目的語の頻度上位10単語に含まれる固有名詞を調査したが，メタファー用例では1例 (``Congress'')，非メタファー用例では2例 (``Scott'', ``English'') であり，全体的な傾向として固有名詞の取りやすさに関する差異は確認できなかった．}}が考えられる．

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%% table 8
\begin{table}[p]
\input{02table08.tex}%
\hangcaption{感情，主観性による分割されたグループごとのメタファー用例率．メタファー用例率は仮説Dが正しければ感情がニュートラルの場合に他の場合よりも小さくなり，仮説Eが正しければ主語が一人称の場合に三人称の場合よりも大きくなる．}
 \label{tab:Iwemetper}
 \end{table}
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%% table 9
\begin{table}[p]
\input{02table09.tex}%
\caption{感情，主観性によって分割されたグループごとのメタファー用例率における検証結果．}
\label{tab:Iwepermtest}
\end{table}
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%% table 10
\begin{table}[p]
\input{02table10.tex}%
\hangcaption{主観性，感情極性，メタファー・非メタファーの組み合わせごとの用例．モデルによってメタファーと判別された単語には二重下線，主語には下線を付した．}
\label{tab:exs}
\end{table}
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%


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\subsection{感情・主観性とメタファー用例率の関係}

仮説D，Eを検証するため，感情極性や主観性の異なる文のグループごとにメタファー用例率を比較することで，感情極性・主観性とメタファー使用率との関係を分析した．各グループに対するメタファー用例率を表\ref{tab:Iwemetper}に示す．
また，表\ref{tab:Iwepermtest}にニュートラルとポジティブ・ネガティブ，ポジティブ・ニュートラルとネガティブ，ネガティブ・ポジティブとニュートラル，および一人称と三人称のペアに対するメタファー用例率の差と並び替え検定\footnote{ここでのp値は試行回数100,000回の並び替え検定によって推定した．また有意水準は0.01とし，多重比較の問題に対処するためにボンフェローニ法\cite{bonferroni}を適用した．}で算出したp値の結果を示す．
\kot{さらに，表\ref{tab:exs}に主観性，感情極性，メタファー・非メタファーの各組み合わせにつ}
\kot{いて一例ずつ，計12例の用例を示す．}
まず，感情極性に関して，ポジティブまたはネガティブな文はニュートラルな文に比べて有意に高いメタファー用例率を示した．
さらに，ポジティブな感情を持つ文はニュートラルまたはネガティブな文に比べて有意に高いメタファー用例率を示したが，ネガティブな感情を持つ文ではそのような性質は確認できなかった．
この結果は，感情極性を持つ文，特にポジティブな極性を持つ文においてメタファーの頻度が増加することを示しており，仮説Dを支持している．
また，一人称代名詞を主語とする文は三人称代名詞を主語とする文に比べて有意に高いメタファー用例率を示した．
一人称代名詞を主語とする文がより主観的な内容を表現する傾向があるという仮定が真である場合，この結果は，主観的な内容を表現する文においてメタファーが使用される可能性が高いことを示しており，仮説Eを支持している．


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\section{関連研究}

メタファーに関する自然言語処理に関する取り組みとして，メタファーの自動検出に関する研究は多く存在する．
\citeA{tsvetkov}は単語埋め込みに加えてMRC Pscycholinguistic database \cite{mrc}を用いて算出した心理言語学的指標を用いた教師あり学習によってメタファー検出を行った．
\citeA{shutova2016}はメタファーによる概念間写像において視覚イメージは重要な役割を果たすとして，メタファー検出に視覚埋め込みを利用し，モデルの性能向上を達成した．
また，近年ではBERT \cite{bert}などの事前学習済みモデルを用いる手法が広まっている．
\citeA{melbert}は前述したMIP \cite{mip}とSPV \cite{spv}というメタファー判別における理論をBERTを用いた単語埋め込み表現を用いることによって自動化した．
具体的には，MIPについてはBERTを用いて文脈を考慮した場合の単語埋め込みと，文脈を考慮しない，つまりBERTに判別する単語のみを入力した場合の単語埋め込みの差分を算出している．
またSPVについては文脈中の単語埋め込みとその文埋め込みの差分を算出し，最後にその2 つの差分を特徴量にしてメタファー判別を行っている．
本研究で利用したMisNet \cite{misnet}は\citeA{melbert}の手法を発展させた手法で，MIPにおける文脈を考慮しない場合の埋め込みを辞書を用いて算出することによって精度向上を達成している．

メタファーに関するコーパスに取り組んだ研究も多く存在する．
\citeA{vuamc}はBNC-Babyコーパス\footnote{\url{http://www.natcorp.ox.ac.uk/corpus/index.xml?ID=products}}からニュース，フィクション，会話，アカデミックの4 つのジャンルの文を収集し，合計19万の字句単位についてメタファー，非メタファーのアノテーションを行った．
このデータセットにおけるメタファー，非メタファーのアノテーションはMIPVUという，MIPを洗練させたメタファー判別法に基づいて行われており，対象とする単語が文中の意味より基本的な意味を持つ場合，メタファーと判別される．
\citeA{tsvetkov}はWebから収集した頻出する形容詞-名詞ペアについてアノテーションを行い，メタファー，非メタファー，それぞれ約1,000の用例を収集した．
\citeA{moh}は，WordNetに含まれる動詞についてメタファー用例かどうかのアノテーションを行った．
アノテーションはクラウドソーシングを用いて集められた10人のアノテータによって行われ，WordNet内に現れる1,639の例文中の動詞についてメタファー，または，非メタファーのタグが付与され，全アノテータのうち七割以上がメタファー，または，非メタファーと判断した事例のみを収集することによってコーパスが作成された．
\citeA{kato2020}はBCCWJから人手で比喩表現である可能性のある97,118用例から822件を抽出し，クラウドソーシングを用いて比喩情報のアノテーションを実施した．
また，このデータセットにおいてもアノテーションはMIPVUに基づいて行われている．

近年は，GPT-3などの大規模言語モデル(LLM)がどのようにメタファーを扱っているかにも興味が集まっている．
\citeA{wachowiak2023}はメタファーにおける起点領域をGPT-3に生成させることによって，GPT-3のメタファー認識能力を調査した．その結果，英語やスペイン語で実験した場合や，12の例文を含むfew-shotプロンプトを与えた場合起点領域の推定精度が高くなることを示した．
また，\citeA{tian2024}はMIPやSPVなどのメタファー判別法における推論のステップをLLMに指示することで，LLMのメタファー判別能力が向上することを示した．

コーパスに基づきメタファーに関する仮説の検証に取り組んだ研究としては\citeA{goto2018}の研究がある．
\citeA{goto2018}は，「不満をこぼす」は成立するが，「不満がほとばしる」は成立しないなどのような，感情を液体に例えるメタファーの成立条件についてそれまで提唱されていた仮説を現代日本語書き言葉均衡コーパス(BCCWJ)を用いて検証した．
具体的には，感情を表すメタファーに現れる液体に関わる表現を手作業で数えることにより，従来の仮説では十分に成立条件を説明できないことを示し，感情における「活発さ」などの要因が大きく成立条件に関わっていることを示した．
\citeA{goto2018}の研究で使用しているコーパスは人手でアノテーションが付与されたコーパスであるが，本研究ではメタファーの自動検出を行うことで，圧倒的に規模の大きいコーパスに基づく分析を行った．


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\section{おわりに}

本論文では，大規模なコーパスを用いて，メタファーに関する既存の仮説から着想を得た5 つの仮説の検証を行った．
具体的には，概念メタファーと動詞メタファーの目的語の関係に関する3 つの仮説とメタファーと感情，主観性の関係性に関する二つの仮説を検証した．
検証結果は，メタファー用例の直接目的語は具象度，心像度，親密度が低い傾向があること，メタファーは感情極性があり，主観的な内容を記述する文で多く使用されることを示すものであり，これらの結果は，本研究で検証した5 つの仮説の全てをそれぞれ支持するものであった．
本研究の課題として，次の三点が挙げられる．
まず，分析が英語に限定されている点である．
メタファーは多くの言語で使用されているが，本研究で得られた結果が他の言語にも有効であるかどうかはさらなる検証が必要である．
第二に，本研究ではWeb上のテキストコーパスであるCommonCrawlから作成されたデータセットを用いて用例を収集しているため，主に書き言葉が分析対象となっている点である．
異なる特性を持つコーパス，例えば話し言葉を含むコーパスから収集した例を分析した場合に同様の結果が得られるかの検証は今後の課題である．
最後に，複雑度の指標を使用して親密度を近似した点である．
複雑度のスコアと親密度のスコアは負の相関関係にあることを仮定したが，この仮定が誤っている場合，本研究で得られた結論が必ずしも正しくない可能性がある．


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\acknowledgment

本研究の一部は，JSPS科研費24H00727の支援を受けたものである．



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\bibliographystyle{jnlpbbl_1.7}
\bibliography{02refs}


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\begin{biography}

\bioauthor{青野広太郎}{%
2023年名古屋大学コンピュータ科学科卒業．同大学院情報学研究科知能システム学専攻博士前期課程在学中．
}

\bioauthor{笹野　遼平}{%
2009年東京大学大学院情報理工学系研究科博士課程修了．京都大学特定研究員，東京工業大学助教を経て，2017年より名古屋大学准教授．2019年より理化学研究所AIPセンター客員研究員を兼任．博士（情報理工学）．
}

\bioauthor{武田　浩一}{%
1983年京都大学大学院工学研究科情報工学専攻修士課程修了．同年日本アイ・ビー・エム株式会社に入社．2017年より名古屋大学教授．2024年より国立情報学研究所特任教授．博士（情報学）．
}

\end{biography}



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\biodate

\end{document}






