計量データに基づく名詞概念の選択－「統合物語生成システム」における一機構として

摘要

小方らが開発している「統合物語生成システム」の現状においては，事象の概念表現を構成する個々の名詞概念は，それぞれ一つもしくは複数のカテゴリーの中から任意に選択される．そして基本的に，その名詞概念に基づき表層文における名詞の単語が表記される．概念と単語は直結している．現状では，様々な性格の名詞概念（簡単／難しい，良く使われる／あまり使われない，新しい／古い，等）があるカテゴリーの中に混在しているため，選択される概念の性質にばらつきが生じたり，馴染みの無い語彙が頻出することが問題となっている．ここでは，テキスト（主に近·現代小説）における語彙の出現頻度を調べ，これに基づいて名詞概念を選択することによって，この問題を解決しようとする．具体的には，「青空文庫」に収録されている4907作品を用いて43270の名詞概念に出現頻度を付与し，それを使って概念·語彙選択が行えるようにした．この方法によれば，必ずしも，馴染みのある（理解が容易な）名詞概念を選択するだけでなく，逆に故意に難解な表現を作り出すこともできる．