DEIM Forum 2017 C4-4

Yahoo!知恵袋を利用した施設名の曖昧性解消手法の提案
中川

智也†

新妻

弘崇††

太田

学†

† , †† 岡山大学大学院自然科学研究科 〒 700-8530 岡山県岡山市北区津島中 3-1-1
E-mail: †{nakagawa，ohta}@de.cs.okayama-u.ac.jp, ††niitsuma@cs.okayama-u.ac.jp
あらまし 近年，インターネットの普及に伴い，観光情報を気軽に発信・受信できるようになった．新井らは観光ルート推薦のため，予め収集した施設名を含む Yahoo!知恵袋の質問数を使ってその施設が観光スポットとして適切か判定した．しかし，注目している施設名と同名の他のエンティティがノイズとなり判定を誤ることがあった．そこで，本研究では doc2vec を用いて，Yahoo!知恵袋の質問が当該施設について述べているものかどうかを判定する手法を提案する．提案手法を用いて，岡山県内の施設名を含む質問を，当該施設に関する質問と同名の他のエンティティに関する質問に分類する評価実験を行った．岡山県内の施設名を含む質問 64 件と同名の他のエンティティに関する質問 64
件をテストデータとすると，その 86.72%は正しく判定された．このとき，当該施設に関する質問の 93.75%は正しく判定されたが，同名の他のエンティティに関する質問は 79.69%しか正しく判定されなかった．
キーワード

paragraph vector，Yahoo!知恵袋，観光スポット
そこで，本研究では paragraph vector の実装の 1 つであ

1. は じ め に

doc2vec [1] を用いて質問が本当に注目している施設に関する質

近年，スマートフォンなどの通信機器の普及率が 9 割を超え（注 1），インターネット上の情報にアクセスできる人口が大幅に増加している．こうした多くの人に 利用されているインター
ネット上 の情報の一つとして，本研究では観光体験情報に注目する．

問かどうかを判定する手法を提案する．また，この手法の評価
実験を岡山県内の観光スポットについて行う．

2. 関 連 研 究
2. 1 インターネット上の情報を用いた観光推薦に関する関（注 2）

新井らは観光ルート推薦のため，Twitterに投稿された連研究

ツイートの中から観光スポットに関するものを収集し分析した．

新井ら [2] は観光スポットのリストを予め用意し，観光スポッ

収集したツイートの投稿時刻やユーザごとのタイムラインの違トについて呟いているツイートの中から，実際に観光スポット

いに注目することで，さまざまな観光スポットの訪問時間帯やを訪れていると判別できるツイートを選別し，それらを利用し旅行者の傾向を分析した．この分析結果を利用して，新井らはて観光ルートを推薦する手法を提案した．彼らは収集したツ観光ルートの生成を行った．また，観光ルートを生成するため

イートから各観光スポットについて３種類のスコアを求めて，には，観光スポットのリストを事前に準備する必要がある．新これらのスコアを用いて推薦する観光ルートを決定した．

井らは観光スポットのリストを，Google Place API（注 3） を使っ

倉島ら [3] は，写真共有サイトのジオタグ情報を人々の旅行て，観光したいエリア周辺の施設名を収集することで作成した．

履歴として利用したトラベルルート推薦手法を提案した．倉島

この時，病院や駅など観光スポットではない施設名も収集されらの手法は，場所間の移動しやすさを考慮するマルコフモデル

るため，Yahoo!知恵袋の質問検索 API（注 4）を用いて収集した施と旅行者の興味を考慮するトピックモデルを確率論的枠組みの設が観光スポットとして適切か判定した．

中で結合して次に移動する場所を予測し，最良優先探索に基づ

しかし，新井らの判定方法では，施設名をクエリとして検索いて効率的に現在地からの推薦ルートを生成する．

した質問数を用いるため，施設名と同名のエンティティがノイ

藤坂ら [4] は位置情報付きツイートを用いて観光情報の抽出ズとなり判定を誤ることがある．例えばレストラン「小樽」をを試みている．彼らは，K-means 法により分割した日本の各検索したときに北海道の観光地である小樽に関する質問がヒッ

領域に対して，ツイート数，Twitter ユーザ数，Twitter ユー

トし，雑貨店「パスポート」を検索した時に旅券に関する質問

ザの移動量からノーマルパターンを規定し，ある時間におけるがヒットするため，判定を誤ることがある．

ツイート数，Twitter ユーザ数，Twitter ユーザの移動量をそれぞれのノーマルパターンと比較することで地域イベントが行（注 1）：総 務 省 ICT サ ー ビ ス の 利 用 動 向 ，http://www.soumu.go.jp/

johotsusintokei/whitepaper/ja/h28/html/nc252110.html（注 2）：Twitter，http://twitter.com/（注 3）：Google

Place

われている領域を検知した．
石野ら [5] は，ANPI NLP（注 6） で提供される震災情報に関わるツイートを利用して，被災時における避難経路を自動抽出す

API，https://developers.google.com/places/?hl=ja（注 4）：Yahoo!デベロッパーネットワークトップ，http://developer.yahoo.

（注 6）：ANPI NLP:メインページ，http://trans-aid.jp/ANPI_NLP/index.

co.jp/webapi/chiebukuro/chiebukuro/v1/questionsearch.html

php/メインページる手法を提案した．石野らは機械学習を用いて，移動元，移動る．新井らの手法では，まず最初に注目する観光地の中心と先，移動手段のタグを東日本大震災に関連するツイートに自動なる場所を決める．例えば京都を観光したいなら京都駅，岡付与することによって，被災者の行動経路を抽出した．

山を観光したいなら岡山駅など，注目する観光地の中心スポッ

郡ら [6] は行動計画の立案支援として，ブログからユーザのトを決める．次に，Google Places API を用いて，選択した中

旅行時の代表的な経路とその文脈を抽出し，地図上にマッピン

心スポット，例えば岡山駅の周辺の施設の情報を 20 件取得し，グして提示するシステムを提案した．郡らの手法では，ブログ

キューに入れる．次に，キューの先頭の施設を取り出し，この内に出現する各地名に対して，旅行者が実際にその場所を訪れ施設の周辺の施設を新たに収集し，未収集の施設をキューに追たかどうかを文脈から判定し，訪れたと判定した場合はその地加する．これをキューが空なるまで繰り返す．こうして収集し名をルート要素とする．その後，ルート要素に対して順序付けた施設名には岡山市立市民病院のような観光地として適当ではを行い，地名の系列パターンを抽出した．

ない地名も含まれているため，このような施設名を以下で説明

Lee ら [7] は目的関数として電気自動車の充電待ち時間を最する方法で Yahoo!知恵袋を使って除外する．

小化する観光ルートを遺伝的アルゴリズムを用いて推薦した．

Yahoo!知恵袋はカテゴリを指定して質問を投稿したり検索す

Lee らの手法は旅行者の観光ルートの中で代表的な観光スポッ

ることが出来る．そこで観光スポットとして適切かどうか調べ

トを出発点として観光ルートの突然変異や進化を行ない，よりる施設名をクエリとして「地域，旅行，おでかけ」のカテゴリ

良いルートを探索した．

下の「国内」カテゴリでの質問数を数えることで，観光スポッ

三富ら [9] は Twitter と Flickr の投稿の位置情報を比較する

トかどうかの判断基準とした．このとき，質問数が 10 件以下

ことで，FreeWiFi がない観光スポットを発見する手法を提案の施設は観光スポットではないとみなす．次にカテゴリを指定した．ツイートを発信するときはデータ通信が必要なため，ツせず全カテゴリでの質問を数える．そして式 (1) のようにしてイートに位置情報が付与されている場所は FreeWiFi がある．

関連度を求める．

Flickr に投稿されている写真に位置情報を付与するときはデー
タ通信は特に必要なく，観光スポットで撮られる写真に位置情「国内」カテゴリの質問数
関連度 =全カテゴリでの質問数(1)

報が付与されやすいことから位置情報が付与されている写真がこの関連度が高いほど注目している施設が観光スポットとして多い場所は観光スポットとした．以上のことから位置情報が付の人々の関心が高いとみなし，この関連度が閾値以上のものを与されている写真が多い観光スポットの中からツイートの少な

観光スポットと判定する．

い観光スポットを探して，FreeWiFi がない観光スポットを発見した．

しかし，同名の施設が他の場所にも存在したり，一般名詞と同名の施設もある．このような施設名を含む質問数を数えると，

2. 2 曖昧性解消問題に関する関連研究

同名のエンティティがノイズとなり，観光スポットではない施

木村ら [10] は検索エンジンを用いて人名を検索した際に，同設を観光スポットと判定してしまうことがある．

姓同名の人物がヒットする問題において，検索対象の人物の組
織名や肩書に注目して検索結果を人物単位に分類した．木村ら

4. 施設名の曖昧性解消手法

は，検索タイトルとスニペットから組織名や肩書などのターム本研究では 3 節で説明した同名エンティティの曖昧性を解消すを抽出し，それぞれのタームに重み付けを行い，文書ベクトル

るために，paragraph vector [15] の実装の 1 つである doc2vecを作成した．そして，文書間の類似度を利用してクラスタリンを用いて質問の特徴を数値ベクトル化する．さらに，そのベクグを行った．

トルを SVM で 2 値分類して質問が注目している施設に関する

片岡ら [11] は木村らと同じ問題において，2 段階のクラスタ
リングを行う手法を提案した．1 段階目は Web ページの中に現れる他の人物を比較してクラスタリングを行い，2 段階目は質問か判定する．
本節では 4. 1 節で doc2vec について説明し，4. 2 節で具体的に分類手法を説明する．

Web ページに含まれる組織名や地名等の特徴語を用いてベクト

4. 1 word2vec と doc2vec

ルを作成して，再度階層型クラスタリングを行う．

word2vec とは Mikolov ら [13] [14] が提案したニューラルネッ

落合ら [12] はマイクロブログを対象に地名の曖昧性解消手法

トワークで，単語の特徴を低次元な数値ベクトルで表現する手を提案した．落合らは，観光案内や Wikipedia（注 7） から抽出し法である．word2vec は，文章中のある単語を周辺の単語の前た季節変動などに依存しない静的特徴語と，マイクロブログか後関係から予測する問題をニューラルネットワークで学習し，ら抽出した既に曖昧性が解消された季節変動などに依存する

そのニューラルネットワークの中間層を単語の特徴ベクトルと動的特徴語，これらと地名の共起を用いて地名の曖昧性を解消して抽出する手法である．また，word2vec の生成する単語ベした．

クトルはベクトル同士の演算ができ，その演算によって単語間

3. 新井らの観光スポット収集手法
本節では新井らの観光スポット収集手法 [2] について説明す（注 7）：Wikipedia，https://ja.wikipedia.org/wiki/メインページの意味の関係を表わすことができる．例えば以下のような計算式が成り立つ．

king − man + woman = queen(2)

式 (2) は king から man を引き，woman を足すと queen のベクトルとなるということを示す．また，似たような意味を持つ
単語をそれぞれベクトル化した場合，互いに似たようなベクト

表 1 市町村別のスポット数 (S1 ) と新井らの方法で判定した観光ス
ポット数 (S2 ) と人手で判定した観光スポット数 (S3 )

S1

S2

S3

岡山市 37,455

179

37

倉敷市 20,610

85

22

津山市

6,342

26

7

真庭市

2,902

36

18

玉野市

ルが生成される．

paragraph vector は word2vec のベクトル化の対象を単語ではなく，文章に拡張したものである [15]．似たような文章からは似たようなベクトルが生成され，文章の特徴をベクトル化することが出来る．例えば，渋谷の待ち合わせ場所として有名な

2,698

18

5

ハチ公像のレビュー文書をベクトル化したものは，渋谷のモヤ

その他 23,378

156

65

イ像や上野公園の西郷隆盛像のレビュー文書をベクトル化した

計

93,385 500 154

ものとのコサイン類似が高くなる [16]．モヤイ像はハチ公像と同じ渋谷にあり，モヤイ像も待ち合わせ場所として知られており，渋谷の地名や待ち合わせに関する単語がレビュー中で共通するため類似度が高くなる．西郷隆盛像は所在地は渋谷ではないが，こちらも待ち合わせ場所として知られており，待ち合
わせに関する単語がレビュー中で共通するために類似度が高くなる．

4. 2 曖昧性のある施設に関する質問の判定手法
本研究では，paragraph vector が似たような単語が含まれている文章からは似たようなベクトルを出力することに注目する．まず，paragraph vector を用いて質問をベクトル化する．
さらに，曖昧性のない施設に関する質問のベクトルを用いて

paragraph vector を分類する SVM を学習することで，観光したいエリアの施設の質問に共通する特徴を取得する．次に，学図 1 実験に用いる質問

習した SVM で曖昧性のある施設に関する質問を 2 値分類して質問が注目している施設に関する質問か判定する．
具体的には，岡山県内にある施設について説明する文であ

5. 評 価 実 験

るかないかを分類する SVM を学習し，この学習した SVM を

5. 1 新井らの手法により収集した観光スポット

使って曖昧性のある施設の分類を行なう．本研究では，正例の3 節で示した新井らの方法で施設名の収集と観光スポット

みで学習を行う One Class SVM と正例と負例を学習に使う標の判定を行った．岡山駅を中心スポットとして Google Places

準的な SVM の 2 種類で分類を行った．まず，3 節で説明したAPI で収集した岡山県内のスポット数 (S1 )，3 節で説明した手法で収集した岡山県内にある施設についての Yahoo!知恵袋

Yahoo!知恵袋を用いて観光スポット候補か判定する方法で，観の質問を doc2vec を用いてベクトル化する．次に，岡山県内の光スポットと判定されたスポット数 (S2 )，S2 のスポット候補

施設の中から曖昧性の無い観光スポットを人手で決める．さらからさらに人手で観光スポットと判定したスポット数 (S3 ) をに，岡山県以外にある曖昧性の無い観光スポットを人手で決め，岡山県内の市ごとに表 1 にまとめる．なお，観光スポット候補

同様に Yahoo!知恵袋の質問を集めてベクトル化する．

の判定に用いる閾値は新井ら [2] と同じ 0.27 とした．

人手で決めた曖昧性の無い岡山県内の観光スポットに関する表 1 に示す通り，新井らの方法で観光スポットと判定した 500

質問のベクトル 1,000 件を正例とし，通常の SVM を用いる場

件を人手で観光スポットかどうか判定するとそのうちの 154 件

合は岡山県以外にある曖昧性の無い観光スポットに関する質問

しか正しくない．この適合率は 0.31 で，正確な選定とはいえのベクトル 1,000 件を負例として SVM を学習する．このとき，ない．

最終的に岡山県内の観光スポットに関する質問とそれ以外の都

5. 2 観光スポット名の曖昧性解消実験

道府県の観光スポットに関する質問に分類したいので，負例は

図 1 の赤色の質問を用いて SVM の学習を行い，青色の質問

岡山県以外の複数の観光スポットの質問のベクトルを含むようが黄色エリアに含まれるか分類するテストを行う．青色のデーにする．これらの SVM を用いて曖昧性のある施設に関する質タを提案手法により判定した結果と人手で判定した結果を比較

問のベクトルを 2 値分類することで，その質問が岡山県にある

して，式 (3) で分類精度を測る．

その施設に関するものかを判定する．
このようにしてその施設に関するものであると分類された質問のみを使って式 (1) の関連度を求めれば，観光スポットの判定がより正確になる．

分類精度 =

提案手法で正しく分類した質問数
人手で分類した質問数(3)

5. 2. 1 SVM の学習本研究ではまず，SVM を学習するために曖昧でない観光ス
ポット名を含む質問を表 2 の通り収集した．この質問のうち，

表 2 分類実験のために収集した質問
岡山県

広島県

スポット

質問件数

質問件数

282 原爆ドーム

1,000 八坂神社

1,000

岡山後楽園

57 厳島神社1,000 北野天満宮

1,000

美観地区

637 宮島水族館

136 天橋立

1,000

三井アウトレットパーク倉敷

19 広島城557 清水寺

1,000

42 金閣寺1,000

121 広島平和記念資料館

計1,116 計表 3 One Class SVM を用いた 128 件の質問の分類結果

2,735 計5,000

表 5 SVM を用いた 128 件の質問の分類結果

人手による判定

人手による判定

当該施設

その他

当該施設

その他

25

13

60

13

39

51

4

51

64

64

64

64

SVM による 当該施設
その他

計

表 4 One Class SVM を用いた 2,000 件の質問の分類結果

SVM による 当該施設
分類

その他

計

表 6 SVM を用いた 2,000 件の質問の分類結果

人手による判定

人手による判定

当該施設

当該施設

SVM による 当該施設
分類

質問件数 スポット

岡山城

大原美術館

分類

京都府

スポット

その他

計

その他

25

543

39

1393

64

1936

SVM による 当該施設
分類

その他

計

その他

60

479

4

1,457

64

1,936

正例として岡山県の観光スポットに関する質問 1,116 件の中かして当該施設と同名エンティティの質問それぞれの分類精度を

ら無作為に選んだ 1,000 件を用意した．また，負例として広島

測る．分類結果を表 4 に示す．2,000 件のうち 1,418 件が正しく県の観光スポットに関する質問 2,735 件の中から無作為に選ん分類され，式 (3) で全体の分類精度を求めると 70.9%となった．

だ 500 件，京都府の観光スポットに関する質問 5,000 件の中か当該施設の質問は 64 件のうち 25 件が正しく分類され，分類精ら無作為に選んだ 500 件を用意した．

度は 39.06%となった．同名のエンティティの質問は 1,936 件の5. 2. 2 実験に用いるテストデータ

うち 1,393 件が正しく分類され，分類精度は 71.95%となった．

本項では，評価実験に用いるテストデータについて説明する．

5. 2. 4 標準的な SVM によるテストデータの分類

表 1 の岡山県内の施設 (S1 )93,385 件のうち，「国内」カテゴリ

本項では学習データの正例 1,000 件と負例 1,000 件を使っての質問数が 10 件以上ある施設 1,593 件に関する質問を分類す学習した SVM を用いて，5. 2. 2 項で説明したテストデータのる．なお，この「国内」カテゴリの質問の中には同名エンティ

分類を行う．

ティに関する質問が含まれていることもある．まず，1,593 件

最初に，128 件の質問を 2 値分類し，人手による判定と比の施設に関する全質問 369,132 件から 2,000 件の質問を無作為較して分類精度を測る．分類結果を表 5 に示す．128 件のうちに選出し，その 2,000 件を人手で判定した．その結果，当該施111 件が正しく分類され，式 (3) で全体の分類精度を求めると設の質問は 64 件，同名のエンティティの質問は 1,936 件と偏り

86.72%となった．また，当該施設の質問は 93.75%，同名エンがあった．そのため，さらに同名のエンティティの質問 1,936

ティティの質問は 79.69%の分類精度となった．

件から 64 件を無作為に選出し，これらと当該施設の質問 64 件

次に，2,000 件の質問を 2 値分類し，人手による判定と比較しの計 128 件の質問集合を用意した．実験ではその 2,000 件の分て当該施設と同名エンティティの質問それぞれの分類精度を測類とこの 128 件の分類の 2 種類を行う．

る．分類結果を表 6 に示す．2,000 件のうち 1,517 件が正しく分

5. 2. 3 One Class SVM によるテストデータの分類

類され，式 (3) で全体の分類精度を求めると 75.85%となった．

本項では学習データの正例 1,000 件のみを使って学習した

当該施設の質問は 64 件のうち 60 件が正しく分類され，分類精One Class SVM を用いて，5. 2. 2 項で説明したテストデータ

度は 93.75%となった．同名のエンティティの質問は 1,936 件のの分類を行う．

うち 1,457 件が正しく分類され，分類精度は 71.95%となった．

最初に，128 件の質問を 2 値分類し，人手による判定と比

5. 2. 5 考察較して分類精度を測る．分類結果を表 3 に示す．128 件のうち5. 2. 3 項において，正例のみで学習した One Class SVM に76 件が正しく分類され，式 (3) で全体の分類精度を求めるとよる分類では岡山県内の施設の質問の分類精度は 39.06%，同59.38%となった．また，当該施設の質問は 39.06%，同名エン名のエンティティの質問の分類精度は 71.96%となった．岡山県

ティティの質問は 79.69%の分類精度となった．
次に，2,000 件の質問を 2 値分類し，人手による判定と比較

内の施設の質問の分類精度は 39.06%と低く，One Class SVM
では岡山県内の施設に関する質問の特徴を上手く取得できな

かった．
一方，5. 2. 4 項において，正例と負例で学習した SVM による分類では岡山県内の施設の質問の分類精度は 93.75%，同名[4]のエンティティの質問の分類精度は 75.26%となった．どちらも One Class SVM による分類より高い精度となり，特に岡山県内の施設の質問については大きく上昇し，岡山県内の施設に[5]関する質問の特徴を取得できた．また，SVM による分類実験では岡山県以外の施設の質問は京都府と広島県の施設に関する[6]

質問であるため，それ以外の都道府県ある施設の質問は考慮されない．例えば，「円通寺」は岡山県の他に京都府に存在するが，「円通寺」を含む質問 25 件を人手で判定すると，岡山県の[7]「円通寺」についての質問が 1 件，京都府の「円通寺」についての質問が 24 件で，提案手法を用いると 100%の分類精度となった．しかし，「妙立寺」は岡山県の他に石川県に存在するが，[8]「妙立寺」を含む質問 150 件を人手で判定すると，150 件すべて石川県の「妙立寺」についての質問で．提案手法を用いると[9]52.7%の分類精度となった．
「円通寺」は高い精度で分類できたことから，SVM の学習に石川県の施設に関する質問を追加す
れば「妙立寺」を含む質問の分類精度の向上が期待できる．

[10]

6. ま と め
本研究では，観光スポットとなる施設名の曖昧性を解消する[11]

手法を提案した．具体的には，Yahoo!知恵袋に投稿された質問からそのような曖昧な施設名を含む質問を選択し，岡山県内[12]の施設についての質問とその他の質問に分類した．提案手法では doc2vec を用いて質問をベクトル化し，正例のみで学習する[13]

One Class SVM，正例と負例で学習する SVM を用いて質問が岡山県内の当該施設に関する質問かどうかをぞれぞれ判定した．
提案手法について評価実験を行った結果，正例のみで学習し[14]

た One Class SVM は 59.38%，正例と負例で学習した SVM は86.72%の精度で分類された．One Class SVM は岡山県内の施[15]

設の質問の分類精度が 39.06%と低く，正しく分類出来なかっ
た．SVM は岡山県内の施設の質問のみ，同名のエンティティの質問のみの分類精度はそれぞれ，93.75%，75.26%と，どちらも One Class SVM より高くなった．また，同名のエンティ
ティの質問に関しては，SVM の学習に負例として使用した施設と同じ都道府県にある施設に関する質問は高い精度で分類できた．
今後の課題として，SVM の学習時のパラメータを調整することで，同名のエンティティの質問の分類精度を上げることが挙げられる．

文

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