事例: 衆議院外務委員会の議事録

Kohei Watanabe and Akitaka Matsuo

Source: vignettes/pkgdown/examples/japanese_speech_ja.Rmd

コーパスのダウンロード

本例で用いる衆議院外務委員会の議事録は，1947年から2017年の間のすべての発言を含んでいる．このコーパスはquanteda.corporaを用いてダウンロードできる．

devtools::install_github("quanteda/quanteda.corpora")
full_corp <- quanteda.corpora::download("data_corpus_foreignaffairscommittee")

コーパスの作成手順

読者が独自のコーパスを作成できるように，本例のコーパスを作成した手順を以下に示してある．

議事録をダウンロード

国会会議録のダウンロードにはkaigirokuパッケージを使う．APIが応答しない場合に途中からダウンロードをやり直す必要がないように，年ごとにファイルに保存し，それらを最後に連結すると良い．

devtools::install_github("amatsuo/kaigiroku")
library(kaigiroku)

# 年ごとに議事録をダウンロード
folder_download <- "~/temp/download"
committee <- "外務"

for (year in 1947:2017) {
  cat(as.character(Sys.time()), year, committee, "\n")
  temp <- get_meeting(meetingName = committee, year = year)
  if (is.null(temp)) next
  saveRDS(temp, file = sprintf("%s/%s_%s.rds", folder_download, year, committee))
  Sys.sleep(10)
}

# ファイルを結合して保存
file_all <- list.files(folder_download, full = TRUE, pattern = ".rds")
speech <- lapply(as.list(file_all), readRDS) |> bind_rows()
saveRDS(speech, file = paste0(folder_download, "committee_speeches.rds"))
コーパスの作成 
load("temp/committee_speeches.rda")
full_corp <- corpus(foreign_affairs_committee_speeches, text_field = "speech")

議事録の数と期間を取得 

ndoc(full_corp)
## [1] 287298
range(docvars(full_corp, "date"))
## [1] "1947-06-30" "2017-11-29"

前処理

発言者のいないレコード（典型的には各議事録の0番目の出席者，議題等の部分）を取り除く，また，各発言の冒頭は発言者の氏名と役職名なので，その部分から役職名を取り出して新しいdocvarを作る．

full_corp <- corpus_subset(full_corp, speaker != "")

## capacity変数の作成
capacity <- full_corp |>
  str_sub(1, 20) |>
  str_replace_all("\\s+.+|\n", "") |> # 冒頭の名前部分の取り出し
  str_replace( "^.+?(参事|政府特別補佐人|内閣官房|会計検査院|最高裁判所長官代理者|主査|議員|副?大臣|副?議長|委員|参考人|分科員|公述人|君(（.+）)?$)", "\\1") |> # 冒頭の○から，名前部分までを消去
  str_replace("（.+）", "")
capacity <- str_replace(capacity, "^○.+", "Other") # マイナーな役職名は一括して"Other"に
knitr::kable(as.data.frame(table(capacity)))
capacity Freq
Other 17174
会計検査院当局者 47
会計検査院説明員 5
会計検査院長 7
公述人 70
内閣官房副長官 260
副大臣 3020
参事 8
参考人 11600
参考人（通訳つき 8
参考人（通訳なし 2
君 233
大臣 52850
大臣政務官 1135
委員 172692
委員外務大臣 1
委員大臣 2
委員長 24685
委員長代理 1361
政府特別補佐人 80
議員 27 
docvars(full_corp, "capacity") <- capacity

1991から2010年までの期間の議事録を選択 

docvars(full_corp, "year") <- docvars(full_corp, "date") |> year() |> as.numeric()
corp <- corpus_subset(full_corp, 1991 <= year & year <= 2010)

ndoc(corp)
## [1] 62670

委員，大臣，副大臣の発言を選択 

corp <- corpus_subset(corp, capacity %in% c("委員", "大臣", "副大臣"))
ndoc(corp)
## [1] 46890

トークン化

日本語の分析では，形態素解析ツールを用いて分かち書きを行うことが多いが，quantedaのtokens()は，ICUで定義された規則に従って文を語に分割することができる．さらに，漢字やカタカナの連続的共起をtextstat_collocations()を用いて抽出し，tokens_compound()によって統計的に優位な組み合わせを結合すると，より質の高いトークン化を実現できる．textstat_collocations()を用いる場合は，事前にtokens_select()と正規表現で，対象とする語だけを選択する．この際，padding = TRUEとし，語の間の距離が維持されるように注意する

toks <- tokens(corp)
toks <- tokens_select(toks, "^[０-９ぁ-んァ-ヶー一-龠]+$", valuetype = "regex", padding = TRUE)
toks <- tokens_remove(toks, c("御", "君"), padding = TRUE)

min_count <- 10

# 漢字
library("quanteda.textstats")
kanji_col <- tokens_select(toks, "^[一-龠]+$", valuetype = "regex", padding = TRUE) |> 
             textstat_collocations(min_count = min_count)
toks <- tokens_compound(toks, kanji_col[kanji_col$z > 3,], concatenator = "")

# カタカナ
kana_col <- tokens_select(toks, "^[ァ-ヶー]+$", valuetype = "regex", padding = TRUE) |> 
            textstat_collocations(min_count = min_count)
toks <- tokens_compound(toks, kana_col[kana_col$z > 3,], concatenator = "")

# 漢字，カタカナおよび数字
any_col <- tokens_select(toks, "^[０-９ァ-ヶー一-龠]+$", valuetype = "regex", padding = TRUE) |> 
           textstat_collocations(min_count = min_count)
toks <- tokens_compound(toks, any_col[any_col$z > 3,], concatenator = "")

文書行列の作成

dfm()によって文書行列を作成した後でも，dfm_*()と命名された関数を用いると分析に必要な文書の特徴を自由に選択できる．ここでは，平仮名のみもしくは一語のみから構成されたトークンをdfm_remove()によって，頻度が極端に低い語もしくは高い語をdfm_trim()によって削除している．

speech_dfm <- dfm(toks) |>
    dfm_remove("") |> 
    dfm_remove("^[ぁ-ん]+$", valuetype = "regex", min_nchar = 2) |> 
    dfm_trim(min_termfreq = 0.50, termfreq_type = "quantile", max_termfreq = 0.99)

分析

相対頻度分析

textstat_keyness()は語の頻度を文書のグループ間で比較し，統計的に有意に頻度が高いものを選択する．ここでは，同時多発テロが発生した2001年以降に頻度が高くなった30語を示してある．

key <- textstat_keyness(speech_dfm, docvars(speech_dfm, "year") >= 2001)
head(key, 20) |> knitr::kable()
feature chi2 p n_target n_reference
武正委員 462.8233 0 662 0
東門委員 444.2879 0 647 3
笠井委員 428.5473 0 613 0
アフガニスタン 360.4991 0 582 18
グアム 350.8133 0 561 16
防衛省 340.4229 0 487 0
小泉総理 339.0242 0 485 0
近藤 333.5359 0 481 1
中曽根国務大臣 328.5346 0 470 0
町村国務大臣 323.6395 0 463 0
赤嶺委員 318.2806 0 500 12
民主党 298.5617 0 678 77
岡田国務大臣 298.4658 0 427 0
軽減 298.3167 0 666 73
首藤委員 290.7970 0 435 5
政務官 290.2955 0 438 6
小野寺委員 283.7818 0 406 0
密約 268.3716 0 463 22
麻生大臣 260.7082 0 373 0
財務省 219.5688 0 318 1

上の表では，委員会出席者の名前が多く含まれるので，それらを取り除くと議論の主題が明確になる．

key <- key[!str_detect(key$feature, regex("委員|大臣")),]
head(key, 20) |> knitr::kable()
feature chi2 p n_target n_reference
4 アフガニスタン 360.4991 0 582 18
5 グアム 350.8133 0 561 16
6 防衛省 340.4229 0 487 0
7 小泉総理 339.0242 0 485 0
8 近藤 333.5359 0 481 1
12 民主党 298.5617 0 678 77
14 軽減 298.3167 0 666 73
16 政務官 290.2955 0 438 6
18 密約 268.3716 0 463 22
20 財務省 219.5688 0 318 1
23 ロードマップ 207.6848 0 301 1
27 米軍再編 199.1851 0 285 0
28 普天間 198.0009 0 514 74
29 山口 185.5153 0 439 54
30 負担軽減 184.2305 0 275 3
31 辺野古 183.5319 0 274 3
32 日米同盟 182.6724 0 376 34
33 金子 180.4233 0 262 1
34 六カ国協議 175.5304 0 255 1
37 六者協議 161.3439 0 281 14

共起ネットワーク分析

fcm()によって作成した共起行列に対して，textplot_network()を用いると語の関係が視覚化でき，文書の内容の全体像を容易に把握できる．

library("quanteda.textplots")
feat <- head(key$feature, 50)
speech_fcm <- dfm_select(speech_dfm, feat) |> fcm()
size <- sqrt(rowSums(speech_fcm))
textplot_network(speech_fcm, min_freq = 0.85, edge_alpha = 0.9, 
                 vertex_size = size / max(size) * 3,
                 vertex_labelfont = if (Sys.info()["sysname"] == "Darwin") "SimHei" else NULL)

トピックモデル

quantedaのdfmをconvert()で変換し，topicmodelsをパッケージを用いて潜在的な話題を推定する．

set.seed(100)
lda <- LDA(convert(speech_dfm, to = "topicmodels"), k = 10)
get_terms(lda, 10) |> knitr::kable()
Topic 1 Topic 2 Topic 3 Topic 4 Topic 5 Topic 6 Topic 7 Topic 8 Topic 9 Topic 10
地雷 公開 ある程度 パキスタン 経費 彼ら 管理 信頼 教育 成果
ミャンマー 出る 国内法 イギリス 速やか 写真 インドネシア コメント フランス 引き渡し
タイ 出席 コメント 核実験 香港 経過 国内法 沖縄県民 基準 沖縄県
拒否 部隊 配慮 アフガニスタン 防止 入る ドル 皆様 学校 身柄
被害 継続 前回 広島 提案理由 相談 規制 基本 農業 局長
済み 査察 完全 準備 文化 イスラエル 資源 軽減 与える 仮に
在日米軍 密約 二国間 一年 議題 パレスチナ 背景 抑止力 雇用 現場
朝鮮半島 決まって 児童 インドネシア 図る 女性 エネルギー パキスタン 児童 生活
配慮 軽減 利用 経過 促進 被害 人権 ドル 周辺 民主党
再開 進める 進める 長い 採択 前向き イラン 現時点 資源 警察 
get_topics(lda) |> table() |> barplot(xlab = "Topic", ylab = "Frequency")