論文 / 著書情報
Article / Book Information
論題(和文)

Wikipediaのセクションを考慮したリンク解析による関連項目検索手法の提案

Title(English)

Proposal of an Extraction Method for Related Articles using Link
Structure and Content Structure in WIkipedia

著者(和文)

近藤 直樹, 渡辺 陽介, 横田 治夫

Authors(English)

Naoki KONDOH, Yousuke WATANABE, Haruo YOKOTA

出典(和文), , ,Citation(English), , ,発行日 / Pub. date2010, 3

権利情報 / Copyright

ここに掲載した著作物の利用に関する注意: 本著作物の著作権は（社）情報処理学会に帰属します。本著作物は著作権者である情報処理学会の許可のもとに掲載するものです。ご利用に当たっては「著作権法」ならびに「情報処理学会倫理綱領」に従うことをお願いいたします。
The copyright of this material is retained by the Information Processing
Society of Japan (IPSJ). This material is published on this web site withthe agreement of the author (s) and the IPSJ. Please be complied with
Copyright Law of Japan and the Code of Ethics of the IPSJ if any users
wish to reproduce, make derivative work, distribute or make available tothe public any part or whole thereof.

Powered by T2R2 (Science Tokyo Research Repository)

Wikipedia のセクションを考慮したリンク解析による関連項目検索手法の提案
近藤 直樹 ††

1渡辺 陽介 ††東京工業大学工学部情報工学科††

百科事典サイトインターネット百科事典例として、Wikipedia[1]、はてなキーワード [2]、Yahoo!百科事典 [3]、コトバンク[4] などがある。これらの共通点は、項目中にサイト内リンクが含まれていることである。項目中のキーワードにリンクがあることによって、そのキーワードの項目へ容易に移動できる。本研究では、百科事典サイトにリンクだけでなくセクション構造を必要とする。実験対象として Wikipedia を用いるが、提案手法は条件に合う百科事典サイトなら適用可能である。

3

東京工業大学学術国際情報センター

はじめに近年、Wikipedia[1] のような不特定参加者による百科事典サイトが普及した。これらの主な特徴は、誰にでも簡単に執筆、編集できることである。この特徴により、百科事典の項目数は爆発的に増えている。また、他の特徴として他の項目とリンクすることによって項目中の語を簡単に調べることができる。
これまでに、関連項目をキーワードの共起やリンク解析などで探す手法は提案されている。本研究では、キーワード検索や共起性では探すことの難しい項目、つまり項目内に語やリンクとして出てこない項目を探すことを目標とする。また、項目を対象としてリンク解析をすると、出てくる候補が多すぎるため、欲しい情報が探せない場合が増えている。Wikipedia の各項目はセクション毎に内容が整理されており、セクションの情報を用いることで利用者の検索意図に合った関連項目の絞り込みが可能である。
本研究では、リンク関係に基づく重要度を用いて、百科事典サイトにおける項目内のセクションの関連項目を検索する手法を提案する。その際、項目間のリンクをセクション間のリンクに変換する処理を行う。次に、重要なリンクに重みを付けてリンクを解析する。

2横田 治夫 ††提案手法

3.1 目的百科事典のセクションで関連項目を探すために、項目をセクション単位に分けて考える。図 1 左では、項Proposal of an Extraction Method for Related Articles using Link Structure and Content Structure in
Wikipedia
Naoki KONDOH† , Yousuke WATANABE†† and HaruoYOKOTA††† Faculy of Engineering, Department of Computer Science,
Tokyo Institute of Technology †† Global Scientiﬁc Informationand Computing Center, Tokyo Institute of Technology   㡯┠
図 1: 項目単位 (左) とセクション単位 (右) のリンク
解析目 A 全体の関連項目として探すと欲しい項目が含まれているが、利用者にとってあまり興味のない方面の項目も多く含まれる。そこで、図 1 右のように利用者の興味のあるセクション B に限ると、欲しい項目を探しつつ欲しくない項目を減らすことができる。
本研究では、利用者が閲覧している百科事典サイトの項目 A のセクション B に対してセクション内から直接リンクのないものも含めて関連が強いセクションの関連度に従ったリストを提示することを目的とする。
このため、対象セクション内のリンク先を探すだけではなく、その項目をリンクしているセクションや、複数ステップ先のリンクのセクションも関連項目として扱い、関連度を算出し、順位付けを行う。

3.2 アプローチ
セクションの関連項目を探すため、元のセクションからのリンクは重要であり、重みを付ける。また、セクション中のリンク先の項目以外の関連項目を探し出すため、元のセクションから out-リンクで距離 d のセクションと元のセクションの in-リンク先のセクションをリンク解析する。しかし、リンクの多くは項目全体を指していて、本来どこのセクションを指しているのかを考慮する必要がある。そこで、項目へのリンクはリンク先のすべてのセクションへのリンクとみなし、あるセクションと相互リンクする場合、そのセクションが本来のリンク先と考え、他のセクションへのリンクより重みを高くする。
このようにして得られる重み付きグラフに対して、リンク解析をする。本研究では、Authority の高い項目を探したいので HITS[5] を用いる。

ධຊ    㔜ࡳ ࣜࣥࢡ
᧯సゎᯒ

表 1: 出力例
ฟຊ

項目名

入力からリンク

1

市場原理主義ありࢭࢡࢩ࣭ࣙࣥ

2

小さな政府

あり

ࣜࣥࢡ

3

新自由主義

あり

ࢹ࣮ࢱ࣮࣋ࢫ

4

クラウディングアウトなし

5

世界金融危機 (2007 年-)

あり

6

サッチャリズムあり

7

レーガノミックスあり

8グローバル資本主義なし

9ワシントン・コンセンサス

あり

10

物価あり

11

金利あり

12累進課税あり

13

設備投資あり14

ビルト・イン・スタビライザー

あり

15民営化

なし

16リバタリアニズムなし

17

インフレーション

なし

18

新保守主義

なし

19

規制緩和

なし

20

経済政策なし図 2: システム概要

4

システム

システムの概要を図 2 に示し、以下簡単に説明する。
百科事典の項目内のセクションの関連項目を探したいので、本システムへの入力は項目名とその項目内のセクション名である。出力はリンク解析の上位 n 件の項目名とセクション名のペアをリストとして返す。
ステップ 1 では、リンク解析をするために、データベースからセクションとリンク情報を取得する。このデータベースは、事前に辞書データを解析して構築する。データベースには、辞書の項目、セクション、リンクの情報が格納されている。
取得する範囲は、入力セクションから out-リンクを距離 d でたどれるセクションとそのセクションの inリンク先のセクションである。その際、セクションはトップレベルのセクションを考え、下位のセクションはそのトップレベルのセクションの中に属しているとみなす。
ステップ 2 では、リンク解析のための隣接行列を作成する。その際、入力セクションの out-リンクに重みow、セクションを特定する相互リンクに重み cw を付ける。
ステップ 3 では、ステップ 2 で求めた隣接行列を用いてリンク解析を行う。ここでは、HITS[5] を適用し、Authority の高い n 件を出力する。
システムの詳細については、文献 [6] を参照されたい。

4.1 出力例
辞書に Wikipedia 日本語版 (2009 年 11 月 17 日時点)を使った場合の出力例を示す。入力を項目 d デフレー
ション c のセクション d デフレスパイラル c とし、重みを ow = 10, cw = 100 とする。出力の表示はセクション単位でも項目単位でもできる。ここでは見やすさのため項目単位で表 1 に示す。
上位は入力セクション内にリンクがある項目である。
その中でランキングされていて、項目の関連度が分かる。また、4,8 位に入力セクションに直接リンクのない項目がある。これらも入力セクションに十分関係している。15 位以降にも直接リンクがない項目が出力されたが、これらも入力セクションと関連している。このように、直接リンクがなくても関連項目を探すことができた。
なお、14 位以内に入力セクション内にリンクがある項目がすべて入っている。これは、入力セクションのout-リンクを重視したことによる影響と考える。今後は、パラメータを変えた実験をする必要がある。

5

おわり

本論文では、百科事典サイトの関連項目検索をセクション単位でするために、相互リンクに着目し重み付けしたグラフに対して HITS を適用する方法を提案した。この結果、セクションからリンクされている項目の重要度の分析とセクションからリンクされていない関連項目の発見が可能となる。
今後の課題として、パラメータを変更させた実験をする必要がある。また、さまざまな項目に対する相対的な評価も行う予定である。

謝辞
本研究の一部は文部科学省科学研究費補助金特定領域研究 (#21013017) の助成により行われた。

参考文献[1] Wikipedia 日本語版, http://ja.wikipedia.org/[2] はてなキーワード,
http://d.hatena.ne.jp/keyword/[3] Yahoo!百科事典, http://100.yahoo.co.jp/[4] コトバンク, http://kotobank.jp/[5] J.Kleinberg. Authoritative Sources in a Hyperlinked Environment. In Proc. Of the 9th ACM
SIAM Symposium on Discrete Algorithms, 1998
[6] 近藤直樹、渡辺陽介、横田治夫:Wikipedia のセクションを考慮したリンク解析による関連項目検索の実現, DEIM2010, 2010