言語処理学会 第26回年次大会 発表論文集 (2020年3月)

Twitter 上の対話に着目した罹患者への定型的応答の自動抽出
浅川 玲音

秋葉 友良

豊橋技術科学大学 情報・知能工学専攻{asakawa.reine.ci, akiba.tomoyoshi.tk}@tut.jp

1

はじめにある．そのような問題に対し，本稿では「お大事に」を含む対話の構造に着目して罹患者への定型的応答を疾病の発生動向を監視し迅速かつ的確な対策をとる自動的に獲得する手法を検討した．見做し罹患ツイー

疾病サーベイランスは，多様な疾病の発生と蔓延を防トのリプライには「お大事に」以外にも「養生して下止する為に重要な課題である1 ．従来は病院等が収集さい」等の特に罹患者に対してかけられやすい言葉がした情報をもとに行われてきたが，近年では Twitter含まれている．見做し罹患ツイートのリプライに頻出ベースの疾病サーベイランスシステムが提案されていする文字列パターンを抽出し，罹患者への定型的応答る．Twitter は一般の多くの人々が発信するリアルタの信頼性スコアを計算した．[3] で提案された罹患判イムの情報を大量に保有しているという点が疾病サー定器を用いて信頼性スコアの妥当性を検討し，罹患判ベイランスシステムに適していると考えられ，Twitter定器の学習データ自動獲得法のクエリ拡張の可能性をベースの疾病サーベイランスシステムは世界中で研究示唆した．本稿の構成は次の通りである．まず第 2 章

され始めている [1]．Twitter ベースのアプローチでで関連研究について述べ，第 3 章で提案法の詳細を紹は，まず対象疾患の名前を含むツイートを収集し，そ介し第 4 章で実際に獲得した罹患者への定型的応答候の中から特に疾患への罹患を話題にしたツイートを検補と信頼性スコアについて述べ，最後に第 5 章で結論出し集計することで流行を予測する．ツイートの罹患と今後の課題をまとめた．

判定の先行研究の多くは教師ありの機械学習を利用しており，いずれもある程度の学習コーパスを人手でア2関連研究ノテーションして作成する必要がある [2]．しかしな

大量の文書の中から何らかの手がかり表現を用いてがら，人手によるラベリングはコストが高く，病気・目的の情報を取得する研究は多くの分野で取り組まれ症状への罹患を表す多様な表現をカバーするツイートてきた．特許明細書からの情報抽出の分野では，「ことのサンプルを用意することが困難であるといった理由により」という手がかり表現を利用して特許明細書かから，学習コーパスを十分に用意することは非常に困ら手段とその効果で構成される因果関係知識を抽出す難であると言える．

る手法が石川らによって研究されている [4]．
「ことにツイートの罹患判定器の学習データ不足の問題に対より」は有力な手がかり表現であるが，「ことにより」し，「お大事に」をクエリに自動的に学習コーパスをを使用していない文からの因果関係知識を抽出するこ獲得する手法が提案されている [3]．罹患者に対してとができないという問題が指摘されている．

「お大事に」と声をかける日常会話に着目し，「お大事１つの手がかり表現では情報を取得しきれないといに」を含むツイートにリプライされているツイート，う問題に対して，「ができる」という１つの手がかり見做し罹患ツイート，を罹患 Positive なツイートの学表現から大量の手がかり表現を自動的に獲得する手法

習データとして利用することで罹患判定器の学習デーが酒井らによって提案されている [5]．酒井らの研究タを拡張する手法である．しかしながら，浅川らの手は膨大な特許出願情報を可視化するパテントマップの法では「お大事に」とリプライされ得る罹患 Positive自動生成のために，特許明細書から技術課題及び解決なツイートしか取得することができないという問題が手段を抽出することを目的としている．最初に１つの1 厚 生 労 働 省,

”感 染 症 発 生 動 向 調 査 に つ い て”,https:www.mhlw.go.jp/stf/seisakunitsuite/bunya/0000115283.html , 参照 (2019/8/29).

手がかり表現「ができる」を人手で与え，手がかり表現の直前に出現する共通頻出表現候補を抽出し，様々― 1137 ―Copyright(C) 2020 The Association for Natural Language Processing.
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な手がかり表現に修飾している共通頻出表現は適切でに共通頻出表現が係っている手がかり表現候補を抽出㢖ฟᩥᏐิ䝟䝍䞊䞁ᢳฟ䜲䞁䝣䝹䛻䛺䛳䛯あるという仮定のもとで共通頻出表現を選別する．次䛚኱஦䛻䛽し，様々な共通頻出表現に修飾されている手がかり表ぢ೴䛧⨯ᝈ䝒䜲䞊䝖䜈䛾䝸䝥䝷䜲཰㞟

現は適切であるという仮定のもとで新たな手がかり表⨯ᝈ⪅䜈䛾ᐃᆺⓗᛂ⟅ೃ⿵䛾ಙ㢗ᛶ䝇䝁䜰ィ⟬
㢌③

現を選別する．この手順を新たな表現が得られなくなるか予め定めた回数まで繰り返す．候補から適切な表⇕

現を選別するための評価には前述の仮定のもとに式 1

䜲䞁䝣䝹が提案されており，その値が閾値以上の表現を選択す㣴⏕䛧䛶ୗ䛥䛔㣴⏕䛧䛶ୗ䛥䛔㣴⏕䛧䛶ୗ䛥䛔㣴⏕䛧䛶ୗ䛥䛔㣴⏕䛧䛶ୗ䛥䛔㣴⏕䛧䛶㣴⏕䛧䛶㣴⏕䛧䛶㣴⏕䛧䛶ೃ⿵䜢䜽䜶䝸䛻䝸䝥䝷䜲ඛྲྀᚓ㣴⏕䛧䛶㣴⏕䛧䛶䛶ୗ䛥䛔

㢌③䛔㣴⏕䛧䛶䛽

ることが提案されている．ここで，e は選別したい表

図 1: 罹患者への定型的応答の自動獲得
イに頻出する文字列を罹患者への定型的応答候補とし現，s は確定している表現を表し，S(e) は e と共起すて抽出した．

る s の集合を表している．P (e, s) を求める式は，後に酒井と坂地らが提案した Cross-bootstrapping 法 [6]で採用されている式 2 を本研究では参考にした．

像を図 1 に示す．まず最初に「お大事に」をクエリとして見做し罹患ツイートとそのリプライを収集し，リH(e) = −Σs∈S(e) P (e, s) log2 P (e, s)(1)

e と s の共起数
e の数

(2)

P (e, s) =提案する罹患者への定型的応答の自動獲得法の全体

本稿では，見做し罹患ツイートの自動獲得手法を応用して罹患者への定型的応答候補を抽出し，多様な病名・症状名を含むツイートを取得できた候補は適切であるという仮定のもとに，罹患者への定型的応答を選プライをまとめた文書から頻出文字列パターンを抽出する．抽出したパターンを罹患者への定型的応答の候補とし，各候補をクエリにツイートとそのリプライ先を収集する．最後に各候補の信頼性スコアを計算する．
候補の抽出手順を 3.2 節に，信頼性スコアの計算方法を 3.3 節にまとめた．

3.2

別することを試みた．本研究は酒井らの手法と次の点文字列パターンマイニングを用いた罹患者への定型的応答候補の抽出で異なっている．(1) 共通頻出表現を選別する代わり本節では罹患者へのリプライをまとめた文書から罹に一般的な病名・症状名のリストを用いている．これ

患者への定型的応答候補を抽出する手順についてまは様々な病気・症状への罹患を表すツイートを獲得でとめる．まず初めに収集した見做し罹患ツイートのリきるクエリを獲得するのが本手法の目的であるので，プライの本文を１つの文書にまとめ，語彙制限等の前酒井らのように共通頻出表現を自動獲得する必要がな処理を行った後，頻出文字列パターンマイニングを行いからである．(2) 手がかり表現候補を見做し罹患ツうことで取得した．その後，抽出したパターンからツイートのリプライから頻出パターンマイニングによっイートの検索クエリとしてふさわしくないパターンをて抽出する．これは罹患を話題としたツイートへのリ削除し，包含関係にありそうなパターンの削除を行っプライに定型的な言葉を候補とするためである．

た．具体的な手順を下記に示す．

3

提案法

3.1

概要

1. リプライ本文を１つの文書にまとめた
2. 正規表現を用いて 数，URL，ハッシュタグ，改行コード，文末

日常生活において罹患者にかけられる言葉は「お大3. MeCab を用いて分かち書きし，語彙と各単語の出現頻度を調査した事に」だけではない．見做し罹患ツイートに対する「お大事に」以外のリプライを観察したところ，相手の症状を繰り返す・励ます・回復を願う・休息や治療法ををタグ化した

4. 出現頻度が 2000 より少ない単語は語彙から削除
し，見做し罹患ツイートへのリプライ中の未知語を UNK タグ で置換した提案する・原因について考察する・心配や驚きを表すといったリプライが多く見られ，「元気になって」「早5. 文字分割で Suﬃx Array を作成した2

く良くなりますように」「養生して」「薬を飲んで」と

6. Suﬃx Array を用いて長さ 4 から 20 までのパターンを抽出したいった定型的な言葉が見られることが分かった．本稿
では以上の洞察から，見做し罹患ツイートへのリプラ

2 Suﬃx Array の作成には，効率的なアルゴリズム「SA-IS」をC 言語で実装した「sais-lite」の Python ラッパー版「pysais-utf8」を利用した．https://github.com/lars76/pysais-utf8― 1138 ―Copyright(C) 2020 The Association for Natural Language Processing.
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7. 頻度 1000 以下のパターンを削除した
8. Twitter の検索クエリとして使用できないパターンを削除した

まず最初に，前節で抽出した罹患者への定型的応答候補をクエリにしてツイートとそのリプライ先のツイートを収集した．ここで罹患者への定型的応答候• タグを含むパターンは削除．ただしパター補を含むツイートによってリプライされているツイー

ンの末尾に文末タグがあるものはタグだけ

トのことを見做し罹患ツイート候補と称することにを除去して採用した• (,),（,）を含むパターンは削除した

する．収集した罹患者への定型的応答候補を含むツ9. 漢字を１文字も含んでいないパターンは削除した
10. 長さ M と長さ M+k の２つのパターンを比較しのペアから，罹患者への定型的応答候補の信頼性スたとき，それぞれの出現頻度が誤差 10%未満で一E = e1 , e2 , ..., eN (N ; 候補数)，病名・症状名の集合を致し，かつ，先頭もしくは末尾から M 文字が完S = s1 , s2 , ..., s234 ，Nsj ,ei を sj を含む見做し罹患ツイートとそのリプライ先の見做し罹患ツイート候補全一致するようなら，長さ M のパターンは削除した．

3.3

コアを計算した．罹患者への定型的応答候補の集合をイート候補と ei を含むツイートのペアの数とし，Neiを ei を含むツイートの数とおいたとき，任意の罹患エントロピーを用いた罹患者への定型的応答の信頼性スコアの計算者への定型的応答候補 ei の信頼性スコア hei を式 3 により計算した．

hei = −Σsj ∈S Pei (sj ) log2 Pei (sj )Nsj ,eiPei (sj ) =Nei

本節では前節で抽出した候補から適切な罹患者への定型的応答を選別するための信頼性スコアについてまとめる．各候補が自動獲得法のクエリに適しているかどうかは，候補を用いて実際にツイートを収集し罹患クラスを評価することができれば確認できるが，その4(3)
(4)

実験と考察

評価を人の手で行うのは非常にコストがかかり現実的

実際に罹患者への定型的応答候補の自動抽出と信頼ではない．そこで本研究では，多様な病名・症状名を性スコアの計算を行い，信頼性スコアの妥当性を検討含むツイートを自動獲得することができる候補が罹患した．
候補の抽出に利用した見做し罹患ツイートとそのリ者への定型的応答であると仮定して，各候補の信頼性スコアを計算する．罹患者への定型的応答候補は見做

プライのサイズと収集期間を表 1 に示す．3.2 節の手し罹患ツイートへのリプライに頻出した文字列パター順により 803 個の罹患者への定型的応答候補を得た．

ンであり，罹患を話題としたツイートへのリプライに出現頻度上位 28 個のパターンを表 2 に示す．表 2 を定型的に含まれる言葉であるといえる．そのような言見ると，「ゆっくり休んで」「大丈夫ですか？」等の罹患葉の中で，様々な病名・症状名を含むツイートのリプ者にかけそうな言葉が抽出できていることが分かる．

ライに用いられやすい言葉は，何らかの病気・症状へ一方で「下さいね」「良かった」等の罹患者にかける言の罹患を表すツイートを自動獲得するためのクエリと葉としては想起しなさそうな言葉も抽出されている．

して相応しいのではないかという直感に基づいている．

また，例「大丈夫ですか？」は一見して罹患者への声

一般的によく知られている病気や症状を共通頻出表

掛けらしい言葉だが，異なるシーンでは非罹患者に対現として利用することを考え，NHK 健康チャンネルしても使用されることが考えられる．自動獲得法のクのウェブサイトにおける「病名・症状から探す」のペーエリとして利用することを考えると罹患者に対してだ

3

ジ に掲載されている病名と症状名を参考に病名・症け使われるパターンを選別することが望ましい．

状名のリストを作成した．病名は「50 音から病気を探罹患者への定型的応答候補を含むツイートを各候補す」に一覧されている 181 個の病名を利用し，インフごとに 200 件ずつ取得し，その見做し罹患ツイート候

ルエンザなどの幾つかの病名は省略形や漢字・かなで補を収集した．リプライ先を持っていないツイートが表した形などの表記揺れへの対策をとった．症状名は「症状から病気を探す」に一覧されている症状を参考

表 1: 見做し罹患ツイートとそのリプライの収集期間に，できるだけ名詞のみの形で症状を検索できるように 53 個の症状名を構成した．
3 日 本 放 送 協 会,
”病 名・症 状 か ら 探 す”,https://www.nhk.or.jp/kenko/disease/, 参照（2019/8/29)― 1139 ―ツイート数
keyword
収集期間見做し罹患ツイート
リプライ
257,151
1,180,551
お大事に2019 年 1 月下旬〜2019 年 2 月下旬（合計 12 日間）

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表 3: 罹患者への定型的応答の候補

表 2: 罹患者への定型的応答の候補
ゆっくり休
大丈夫で良かった
気をつけして下さい
思いますって下さい

り休んでお疲れ様
頑張って大丈夫？
下さいね
無理しないと思いますて下さい
大丈夫ですかお疲れ様でした
大丈夫ですか？
ゆっくり休んでくださいと思いまて下さいね

ゆっくり休んでお疲れ様で休んでください
り休んでください
気をつけて楽しみに無理しないであることや１つのツイート中に複数のクエリが含まれている場合があることにより，実際に取得された見做し罹患ツイート候補は 51,974 件となった．罹患者への定型的応答候補を含むツイートと見做し罹患ツイート候補のペアをもとにして，803 個全ての罹患者への定型的応答候補の信頼性スコアを計算した．比較のために「お大事に」の信頼性スコアも計算した．スコア上
位 30 個と下位 30 個の罹患者への定型的応答候補を，
表 3 に示す．表 3 を見ると，信頼性スコア上位の候補には罹患者に対してのみよく使われそうな表現が，信頼性スコア下位の候補には非罹患者に対してもよく使われそうな表現が挙げられており，直感的にも罹患者への定型的応答らしさをスコア化できているように思われる．
信頼性スコアの妥当性を検討するために，見做し罹患ツイート候補の罹患クラスを浅川ら [3] の罹患判定器を用いて推定し，判定結果と信頼性スコアとの相関を求めた．罹患判定器には浅川らが提案した 2STEPモデルにハイパーパラメータの変更や開発データの導入を加えたもの（論文の 2STEP モデルの Accuracyと比較すると NTCIR テスト −0.030(0.848)，実テスト +0.12(0.712)）を用いた．まず全ての見做し罹患ツイート候補に対して罹患判定を行ってから，各罹患者への定型的応答候補についてペアの見做し罹患ツイート候補の罹患判定結果の平均を求めることで，罹患スコアの列 X = xe1 , xe2 , ..., xe803 を得た．続いて信頼性スコアの列 H = he1 , he2 , ..., he803 と罹患スコアの列 R のピアソンの相関係数を計算したところ，信頼性スコアと罹患スコアの相関係数は r ∼ 0.801 となった．罹患スコアとの間に強い正の相関が確認されたことにより，自動獲得法のクエリとして有用な罹患者への定型的応答を選別するためのスコアとして，提案する信頼性スコアの妥当性が示唆された．

5

おわりに見做し罹患ツイートの自動獲得法のクエリを拡張するために、罹患者への定型的応答を自動獲得する手法を提案した。実際に抽出した罹患者への定型的応答候補の信頼性スコアを計算し、罹患判定器 [3] による罹患判定結果と信頼性スコアとの間に強い正の相関を確

上位罹患者への定型的応答候補

スコア

下位

罹患者への定型的応答候補

スコア

123456789101112131415161718192021222324252627282930

良くなりますように．
良くなりますように早く良くなりお大事に早く良くなりますように良くなります
早く良くな早くよくなりますようにちゃん，大早く良くなるゃん，大丈夫
早く良くなりますように．
早く良くなると辛いですよね
病院に行早くよくな良くなる
早く治ります良くなりますように！
治りますように良くなると早く良くなるといい病院に行って早く良くなって一日も早早く治りますように治ります
ゆっくり休んで早く日も早く良くなるといい

4.501
4.193
4.191
4.189
4.184
4.170
4.128
4.074
4.043
3.882
3.872
3.802
3.799
3.761
3.752
3.728
3.700
3.686
3.676
3.667
3.666
3.647
3.642
3.642
3.611
3.583
3.578
3.564
3.554
3.551

803
802
801
800
799
798
797
796
795
794
793
792
791
790
789
788
787
786
785
784
783
782
781780
779
778
777
776
775
774

池江さん
池江選手
青木アナ
で待って日頑張りま待ってます．
せて頂きて頂きませて頂きま了解です！
応援してます．
慎吾ちゃん
待っています．
大丈夫ですよ頑張って！と信じて楽しみに待ってますが大好きでに待ってますも大丈夫を応援し了解です
誕生日おめでとうございます！
可愛すぎ応援します
るの楽しみ
で大丈夫
好きです．のを楽しみにしての楽しみ

0.000
0.000
0.240
0.285
0.287
0.453
0.478
0.496
0.506
0.507
0.528
0.536
0.544
0.590
0.613
0.615
0.626
0.630
0.631
0.637
0.649
0.655
0.660
0.669
0.670
0.679
0.699
0.703
0.720
0.746

認し，罹患判定器の学習データ自動獲得法のクエリ拡張の可能性を示唆した．今後の課題として，手順中の変数や信頼性スコアの閾値の妥当な値の範囲を決めるための基準について検討する必要がある．それから，新しい罹患者への定型的応答が自動獲得法のクエリとして利用可能かどうかを罹患判定器の分類精度を比較して検証する必要がある．また，新たな罹患者への定型的応答をもとにして見做し罹患ツイートとそのリプライを収集することで，酒井らの手法のようにブートストラップ的にクエリ拡張を行うよう手法を拡張することも考えられ，その場合には適切な終了条件の設定の検討などが課題となると考えられる．
謝辞

本研究は JSPS 科研費 19K11980 の助成を受けた．

参考文献[1] Eiji Aramaki, Sachiko Maskawa, and Mizuki Morita.
Twitter catches the flu: Detecting influenza epidemics using twitter. In Proc. Conf. on EMNLP,
EMNLP ’11, pp. 1568–1576, 2011.
[2] 松田紘伸, 吉田稔, 松本和幸, 北研二. Twitter を用いた病気の事実性解析及び知識ベース構築. 人工知能学会全国大会論文集, Vol. JSAI2016, pp. 2C5OS21b4–
2C5OS21b4, 2016.
[3] 浅川玲音, 秋葉友良. 罹患者への定型的応答を利用した罹患ツイートの自動獲得と rnn 罹患判定器学習への適用.
言語処理学会大会発表論文集, Vol. 25, pp. 1177–1180,March 2019.
[4] 石川大介, 石塚英弘, 宇陀則彦, 藤原譲. 特許文献における因果関係の抽出と統合. 情報知識学会誌, Vol. 14,
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[5] 酒井浩之, 野中尋史, 増山繁. 特許明細書からの技術課
題情報の抽出. 人工知能学会論文誌, Vol. 24, No. 6, pp.
531–540, 2009.
[6] 坂 地 泰 紀, 野 中 尋 史, 酒 井 浩 之, 増 山 繁.
Crossbootstrapping：特許文書からの課題・効果表現対の自動抽出手法. 電子情報通信学会論文誌 D, Vol. 93, No. 6,pp. 742–755, 2010.

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