論文

デジタルヒストリーとの対話を促す Twitter チャットボット
澄川靖信† a)

ヤトフト

アダム†† b)Designing Chatbot Systems for Disseminating History-focused Content in Online Social
Networks
Yasunobu SUMIKAWA†a) and Adam JATOWT††b)

あらまし 歴史を理解することの重要性は広く認識されている．多くの人に知られている過去や地域史は
Twitter 上でも共有されているので，利用者ごとの関心に沿った歴史を提示できる対話システムが実現できると，多くの人に対して歴史への理解や関心を促進させることが期待できる．しかし，歴史学者ではない一般の人が気軽に歴史と対話できるシステムは実現されていない．本研究では Wikipedia から収集した過去の出来事をツイートするチャットボットを実現する．本チャットボットは，同じ日に起きた過去の出来事を定期的にツイートするだけでなく，利用者からのツイートに応じて適切な出来事をリプライする．また，利用者からのツイートが歴史に関するとき，そのツイートをリツイートして拡散する．本稿では，チャットボットの実現方法と，リツイートのために利用する分類器の訓練方法について述べる．訓練した分類器は再現率・適合率・F 値のすべてにおいて
92% を超えることを確認した．
キーワード デジタルヒストリー，パブリックヒストリー，Twitter，分類

れている [8]．

1. ま え が きソーシャルメディアは現代で生じている事柄を報じ

歴史をよく知り，深く理解することは，現代社会のるニュース等の情報収集のために用いられるだけでな

形成課程のより良い理解や，様々な地域や時代で生じ

く，過去に関する情報収集やその共有のためにも利用た事を類推して現代社会の諸問題について考察するされている．この特徴を利用して，Twitter に投稿されための足場かけとなる効果があることが知られていたパブリックな態度を利用したアメリカ大統領選挙にる [1] [15]．そのため，歴史は社会的に重要な役割を果関する予測 [39] といった研究だけでなく，第一次世界たしており，実際，歴史の授業が多くの国で小学校か大戦に関するコメモレーションの分析 [9]，大規模な過ら開講されている基礎科目の 1 つであることや，歴史去に関するツイートデータセットを構築し，そのデー的類推を促すための学習デザインに関する研究 [43] がタセットではどのような過去が参照されるのか，なぜ行われていることから，その重要性は広く認識されてそのような過去を利用者は思い出したのか，を分析しいる．歴史を学習するための方法論として，前述したた研究が行われている [37]．

ような歴史教育や教育工学の研究だけでなく，「歴史と本研究では，Twitter 利用者と歴史との対話を促す

研究者以外の人との対話」と定義されているパブリッ

ためのチャットボットを実現する．このチャットボッ

クヒストリーの研究領域においても実現方法が議論さ

トは Web 上に蓄積されている歴史の収集と分析を行い，利用者に共有する一方通行なコミュニケーション† 東京都立大学

大学教育センター，東京都八王子市

ではなく，利用者からの問い合わせに応じた返答を行University Education Center, Tokyo Metropolitan University, 1-1 Minami-

うことを目的とする．この目的を実現するために，本Osawa, Hachioji-shi, Tokyo, 192-0397, Japan

研究では以下の方法でのコミュニケーションが可能な†† 京都大学大学院情報学研究科，京都市

Graduate School of Informatics, Kyoto University, Yoshida-honmachi, Sakyoku, Kyoto 606-8501 Japana) E-mail: ysumikawa@acm.orgb) E-mail: adam@i.kyoto-u.ac.jp

電子情報通信学会論文誌

チャットボットを実現する．

•

過去に起きた同日の出来事の共有•

利用者が指定した日に起きた過去の出来事のD Vol. Jxx–D No. xx pp. 1–12 ©（社）電子情報通信学会 xxxx

1

電子情報通信学会論文誌 xxxx/xx Vol. Jxx–D No. xx

共有•

表 1 データセットの統計情報

利用者が指定した固有表現に関する過去の出来

事の共有

•

利用者からの歴史ツイートの拡散

1 番目の方法は本チャットボットが定期的に過去に関するツイートを行うので，利用者は受動的に歴史を知ることができる．2∼3 番目の方法は，利用者が指定した日付や固有表現に関する過去をチャットボットがリ

過去の出来事数
言語数
歴史ツイート数
非歴史ツイート数
歴史ツイートの平均単語数
非歴史ツイートの平均単語数
歴史ツイートの収集期間
非歴史ツイート数の収集期間
歴史カテゴリ数

71,374
7
113,645
113,64511.5
11.9
2020/11/4 ∼ 2020/11/11
2020/11/4 ∼ 2020/11/11
6

プライするので，利用者が興味を持つことに特化した歴史を知ることができる．なお，利用者からのツイー
トが歴史に関するものかどうかを判別するために，歴史に関するツイートかどうかを判別する分類器を実現する．
本研究の主な貢献は，歴史に特化した情報を共有することである．歴史学習に関する先行研究としては，
歴史家達による紹介活動やワークショップといった活動を通して行われていた [24], [30]．これらの活動は歴史家が紹介した内容を知ることができる機会ではあるが，学習者がいつでも知りたい内容を検索できるように支援することは難しい．近年では，利用者が知りたい歴史をいつでも提示できるように，歴史を対象にした検索エンジンを実現する研究が行われている [36], [43]．このような検索エンジンは利用者が歴史を深く探求するための足場かけとしての支援を実現できるが，既に一定の知識があることを前提にしているので，未知の歴史を知るためには不向きである．本研究で実現するチャットボットは，定期的に過去の出来事をツイートすること，利用者からのリプライに応じること，の 2 つを実現することによって，歴史学習の先行研究で目指していた，いつでも，様々な歴史をよく知る足場かけを提供する．本研究のようにチャット
ボットを学習活動に向けて利用する研究はこれまでに行われているが，それらの先行研究では，他者との交流を要求する場面で，人の代わりとしてチャットボッ
トの有用性を議論している [2], [20]．
本稿では，上記の歴史と非歴史のいずれかに判別する 2 クラス分類器の精度を評価した．分類器の評価のために，広く利用されているサポートベクターマシー
ン（support vector machine，SVM），ランダムフォレスト（random forests，RFs），単純ベイズ分類器（naive

Bayes，NB）を訓練したところ，SVM が再現率・適合率・F 値の結果として 92% 程度が得られたことを確認した．
本稿の構成は以下の通りである．まず，第 2 章で本
2研究が利用するデータセットについて述べる．次に本
チャットボットのツイート方法について第 3 章で述べる．本手法の効果を第 4 章で評価した後，第 5 章で本チャットボットについて議論する．第 6 章で関連研究と本研究を比較し，最後に第 7 章でまとめる．

2. データ収集
本節で本チャットボットが利用するデータの収集方法について述べる．収集したデータの統計情報を表 1に示す．

2. 1 過去の出来事データの収集
本チャットボットが多くの人に利用されるシステムとなるように，チャットボットがツイートする過去の出来事の読みやすさとデータベース（DB）の拡張性を考慮してデータを収集した．読みやすさに関しては，

1∼2 文程度で記述された短文のもののみを選出する．
また，DB の拡張性に関しては，オンラインで無料公開されている文章データセットを利用して自動的にデータを収集する．特に，データ収集中のエラーを防ぐた
めに，本稿では，Wikipedia に記録されている出来事を集めた．Wikipedia は，年や月日をタイトルとする
記事に，各年（注 1）や月日（注 2）に生じた過去の出来事を記録している．収集データの期間は 1∼2019 年，1 月 1
日 ∼12 月 31 日までの各年・各日である．これらの記
事の英語・日本語・ポーランド語・中国語・ドイツ語・
フランス語・スペイン語の各言語版の Wikipedia に記録されているデータを収集した．この結果，71,374 件の出来事を収集した．図 1 に 1862 年（注 3）に起きた出来事の例を示す．本稿で利用する DB（以降，歴史情報

DB と呼ぶ）は，「できごと」節に記録されている記述（注 1）：例：https://ja.wikipedia.org/wiki/1998 年，https://ja.wikipedia.
org/wiki/138 年（注 2）：例：https://ja.wikipedia.org/wiki/2 月 25 日，https://ja.
wikipedia.org/wiki/3 月 19 日
（注 3）：https://ja.wikipedia.org/wiki/1862 年

論文／デジタルヒストリーとの対話を促す Twitter チャットボット
表 2 トレンド単語のツイート数上位 12 件
Pfizer#ElectionResults2020
Four Seasons Total Landscaping#MondayMotivation

NevadaVeterans Day
YOU LOST
hobi

Xbox
Trump
ParlerWhite House

図 1 Wikipedia の出来事記述の例

トの収集を 2020 年 11 月 4 日から 2020 年 11 月 11 日
（注 4）

を BeautifulSoup

を用いて収集した．また，出来事の潜在意味解析を実現するために，収集した出来事の記述からリンクされている Wikipedia 記事のタイトル

までの期間に実施し，113,645 件のツイートデータを得た．

2. 3 非歴史ツイート収集とカテゴリも収集した．

本稿では Twitter API で取得可能なトレンドツイー

2. 2 歴史ツイート収集

トを非歴史ツイートとみなす．表 2 に本稿で使用した

本稿では，分類器を訓練するために [37] で収集したトレンド単語の一部を示す．トレンドの中には歴史に

歴史ハッシュタグを用いる．このデータセットは，ハッ関係するツイートを含む可能性はあるものの，表 2 がシュタグテキストに基づくクローリングとブートスト

示すように，それらの多くは歴史とは関係しないと考ラップ法によって収集した歴史的な出来事や固有表現にえられるので本稿では非歴史ツイートとして扱う．

関係するハッシュタグを含んでいる．具体的な収集手順

非歴史ツイートは本チャットボットの分類器を訓練

は以下の通りである．まず，歴史に関係するハッシュタ

するために利用するので，多くが英語で記述されていグを研究している専門家によって選別されたハッシュタ

る歴史ツイートと言語を統一するために，アメリカ・

グ (#history，#HistoryTeacher，#WmnHist など) を収

イギリス・カナダの三ヶ国に限定してトレンドを収集

（注 5）

集した

．また，過去を参照する際に広く使用されてした．歴史ツイートと同様に，Twitter 社が提供していいる 7 個 のハッシュタグ (#throwbackthursday，#his-

る公式 API を用いて非歴史ツイートを収集した．この

toryrepeating， #historicalevent，#thisdayinhistory，

収集手続きは，2020 年 11 月 4 日から 2020 年 11 月 11

#otd，#onthisday， #timetravel) も収集した．このと日の期間に実施し，計 113,645 件の非歴史ツイートをき，これらをシードハッシュタグとし，そのテキスト集めた．なお，トレンドになっていないツイートでもを検索語として Twitter 社が提供している公式 API（注 6）

歴史に関係しないものは多く存在しているが，それらを用いてツイートを収集した．このようにツイートをがどのような内容なのかを体系立てて調査した結果は収集しながら，ブートストラップ法を適用してシード

明らかになっていないので，非歴史ツイートを網羅的ハッシュタグの数を増やした．すなわち，シードハッに収集することは難しい．実際，ツイートを分類する

シュタグと共によく使用され，未だシードハッシュタ

先行研究が利用しているカテゴリは，Sports，Business，グとして扱われていない歴史的なハッシュタグ候補をTechnology，Entertainment，Politics，Education の 6 カ集め，専門家による検査の後にシードハッシュタグとテゴリ [19]，Sports，Business，Technology，Entertain-

して追加した．シードハッシュタグの収集は，2016 年

ment，Politics，Health の 6 カテゴリ [40]，などのよう

3 月 8 日から 2018 年 7 月 2 日までの期間に実施し，に，歴史かどうかの観点ではその体系を定義していな

最終的に 130 個のハッシュタグを得られた．本データ

い．非歴史ツイートの種類を増やす方法として，非歴セットに含まれるハッシュタグの言語は全て英語なの

史ツイートに含まれる固有表現や非歴史ハッシュタグ

で，本稿でデータセット構築のために収集するツイーをツイート収集のために用いるブートストラップ法

トも英語のみを対象とする．上記のシードハッシュタ

を適用することが考えられるが，本稿ではトレンドツ

グのテキストと Twitter 公式 API を用いた歴史ツイー

イートが非歴史ツイートとみなせるかどうかを著者が手作業で分析し，多くのトレンドツイートが歴史には（注 4）：https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/（注 5）：http://blog.historians.org/2013/08/history-hashtags-exploring-a-visual-network-of-twitterstorians/（注 6）：https://dev.twitter.com/rest/public

関係が無いことを確認したので，非歴史ツイートとみなして利用する．ブートストラップ法で収集したデータを用いた分類器の評価は今後の課題とする．
3

電子情報通信学会論文誌 xxxx/xx Vol. Jxx–D No. xx
表3
カテゴリ
GH
NH
FH
GC
Hv
Hn

カテゴリ分布ハッシュタグ
歴史
非歴史
30,324
22
3,450
3
4,927
2
46,268
221
9,214
11
3,110
0

歴史
3,245
92
2
1,067
400
351

本文
非歴史
102
0
0
25
9
6

2. 4 歴史ツイートカテゴリ
本稿では，[37] で提案された歴史に関係するハッシュ

HistoryṔྐ᝟ሗ '%

タグのために定義されたカテゴリを，ツイートに関するものとみなして利用する．
（ 1 ） 一般的な歴史 (General History，GH)：#history᝟ሗ※
図2

チャットボットシステムの全体像

や #historicalcontext といった，一般的な歴史を参照
するツイートで使用されているハッシュタグを含む．
（ 2 ） 一国史・地域史 (National or Regional History，

NH)：#canadianhistory や #ushistory のような，ある
特定の国や地域に関する歴史について言及しているツイートで使用されているハッシュタグを含む．
（ 3 ） テーマ史 (Facet-focused History，FH)：美術
史やスポーツ史といった，歴史の特定の側面に関連するハッシュタグを含む．
（ 4 ） コメモレーション (General Commemoration，

GC)：このカテゴリは，#onthisday，#otd，#todayweremember，#4yearsago のような，ある特定の日や期間に生じた事柄への記憶を表すハッシュタグを含む．
（ 5 ） 歴史的なイベント (Historical Events，Hv)：過去の特定のイベントに関係するハッシュタグを含む．
例えば，#wwI，#SevenYearsWar などが含まれる．
（ 6 ） 歴史的な固有表現 (Historical Entities，Hn)：
人や組織や物などの固有表現 (ただし，国や地域，土トボットで利用する歴史ツイート分類器を実現することが有用であることがわかる．

3. 提 案 手 法
図 2 に本稿で実現するチャットボットのシステム全体像を示す．図 2 の右上にあるロボット型のアイコンが本チャットボット，その左にある人型のアイコンが利用者を表す．本チャットボットと利用者との対話はTwitter 上のみで行う．チャットボットが出力する歴史
データは，図 2 の左下に例示した 5 つのアイコンにあるように，Twitter 以外にも Wikipedia，歴史の教科書，
デジタル化された本，デジタル図書館に所蔵されているデジタルデータ，といった様々な種類の情報源から歴史データを抽出して構築した歴史情報 DB（図 2 右下）から取得する．本チャットボットがツイートする
歴史データは関数 Result を用いて決める．

地は除く) に関するハッシュタグを含む．
表 3 の 2 列目と 3 列目に本稿で収集したツイートに含まれる歴史ハッシュタグの分布を示す．この表から，非歴史ツイートに含まれる歴史ハッシュタグは少ないことが確認できる．また，収集したツイートから

Impr(evt) =∑Link(ett)(1)

Result(E) = arg max Impr(evt)(2)

ett∈Entity(evt)evt∈E

ハッシュタグを除いた本文の単語を用いて，各歴史

evt は出来事，ett は固有表現，Entity(evt) は引数 evt のハッシュタグのテキストと字面が一致するかどうかを記述で用いられている固有表現の集合，Link(ett) は引分析した結果を 4 列目と 5 列目に示す．歴史ツイート数で与えられた ett の被参照数を求める関数，E は出来と非歴史ツイートの両方で，ハッシュタグテキストと事集合，をそれぞれ表す．上記の式は，出来事の記述

同じ字面の単語が使われている数が減少している．こから抽出した固有表現の重要度の総和をその出来事のの結果から，単純な字面の一致性のみで歴史ツイート

重要度とする関数 Impr を適用し，その値でランキンを検出することは難しく，第 3.5 節で述べる本チャッ

グを求めている．本稿では，固有表現は Wikipedia の4

論文／デジタルヒストリーとの対話を促す Twitter チャットボット

記事として存在し，Wikipedia 内での被参照数によって固有表現の重要度を測定できると仮定している．本
チャットボットがツイートするとき，特に関数の再定
義を行わない限り，上記の式 1 と式 2 の関数を用いる．
なお，関数 Result は Impr の最大値が同値となる evt
が複数存在する場合，それらの中からランダムに選択したものを返戻する．以降では，本チャットボットと利用者との対話を実現するためのアクティベーション
機能を述べる．

3. 1 カレンダーに基づくツイート

図 3 「3/19/1987」ツイートへのコメモレーションに関す
るリプライ例本チャットボットの最も基本的な機能は，過去のその日に起きた出来事を，定期的にツイートするものである．この機能の意図は，その日に起きた事を報じる
夕刊と同じである．主な違いは，本チャットボットは

1 年以上前に起きた同じ月日に起きた過去についてツイートすることである．
本機能は，この目的を実現するために，次式の関数によって出力する出来事を求める．

図4「8 月 7 日」ツイートへのコメモレーションに関す
るリプライ例Result(d, E) = arg max{Impr(evt) | date(evt) = d}(3)evt∈Ed は月日で表された日付情報，date(evt) は引数で与えられた出来事が起きた月日を返す関数である．なお，
この機能では歴史情報 DB が更新されない限り，同一
月日の複数年で同じ内容がツイートされる可能性がある．従って，日々，図 2 の左下に示した情報源から最新の情報を取得することや，対象とする情報源を拡充し，歴史情報 DB を更新することが本システムで毎年異なる歴史データをツイートさせるために重要である．
この機能は，本チャットボットで唯一のチャット
ボットから利用者への方向でのコミュニケーションを実現している．

3. 2 コメモレーションに関するリプライ
利用者が特定の年月日に起きた出来事を知りたいとき，その日付をチャットボットにツイートすると，その日に起きた過去の出来事をチャットボットが返答す
る．mm/dd/yyyy の形式（注 7）でチャットボットにツイー
トすると本機能が実行される．なお，年か月日のいず
れか片方は省略できる．
例：図 3 と図 4 はコメモレーションに関するリプライの例を示す．なお，本稿の図では「HistoChatbot De-

veloper」が本チャットボットの利用者としている．図3 は mm/dd/yyyy 形式でツイートした場合の結果を示（注 7）：日本語では yyyy 年 mm 月 dd 日の形式も受け付けている．

す．Twitter API を用いると，このようなツイートの言
語は英語とみなされるので，本チャットボットは，歴史情報 DB に 1987 年 3 月 19 日の起きた出来事として記録されている英語で記述された歴史データを出力する．図 4 は利用者がチャットボットへのツイートとして月日のみを指定したツイートの例を示す．このツイートの言語を Twitter API は日本語とみなすので，8
月 7 日に起きた出来事として日本語で記述されている
歴史データを歴史情報 DB から出力する．
本機能は式 3 を利用し，利用者が入力した年月日 dに起きた出来事の中から重要なものを出力する．

3. 3 文章類似度に基づくリプライ
現在，広く普及している検索エンジンのように，単語列や文章をチャットボットに入力して過去の出来事を検索できるようにすることが本機能の目的である．
例：図 5 は文章類似度に基づくリプライの例を示す．
チャットボットは利用者のツイートから特徴ベクトルを作成し，歴史情報 DB の各歴史データの特徴ベクトルとの類似度を計算する．その結果，利用者のツイー
トに含まれる World War II と Kleisoura から，第二次世界大戦中にギリシャのクレイソウラ（Kleisoura）で起きた出来事を出力した．
類似度を求めるために，本チャットボットは，利用者が入力したツイート，および歴史情報 DB に記録さ5

電子情報通信学会論文誌 xxxx/xx Vol. Jxx–D No. xx

図 5 「World War II Kleisoura」ツイートに類似する出来事を検索する文章類似度に基づくリプライの例

れている歴史データの記述や潜在意味解析のために収集した Wikipedia 記事のタイトルとカテゴリ，の全てから単語を取り出して特徴ベクトルを作成する．次に，ツイートの特徴ベクトルと歴史データの各特徴ベクトルとの類似度をコサイン類似度で求める．最後に文章間の類似度と出力候補の出来事の重要度を基に出力する過去を決定する．この文章間類似度と出来事の重要度は，以下に示す式を用いて求める．

∑
Impr(evt) =

Max({

∑

図 6 「1988 #japan #china」ツイートへの固有表現フィルタを用いたリプライの例

トに含まれるすべてのハッシュタグのテキストを収集し，japan と china の 2 つの固有表現をフィルタとして用いる．図 6 でチャットボットが出力した文章は，Wikipedia 上では World War II に第二次世界大戦に関する内容をまとめた Wikipedia 記事へのリンクが付与されており，その記事に対して割り付けられたWikipedia カテゴリから 2 つの固有表現がこの過去の出来事に関係していることが解析できるので，この出来事は出力候補の 1 つとして選ばれている．次に，

ett∈Entity(evt) Link(ett)ett∈Entity(evt′ ) Link(ett)) | evt′ ∈ E})

Score(m, evt) = αCosSim(m, evt) + (1 − α)Impr(evt)
Result(m, E) = arg max Score(m, evt)

ハッシュタグを除いた文章が年を表すので，コメモ
レーションに関するリプライを実行するために式 2 を実行して出力結果を決める．

(4)

固有表現フィルタの具体的な動作手順は以下の通り

ここで，Max は引数で与えられた集合の中から最大

現を含む出来事を探し，リプライする候補を選ぶ．も値を返す関数，m は利用者からチャットボットへのツ

しすべての固有表現を含むものが無い場合，少なくとイート，α は CosSim と Impr の二つの値を調整するたも一つを含む出来事を出力候補とする．この出力候補

めのハイパーパラメータ，CosSim は文章間類似度をを E として，利用者のツイートが「#japan #poland」

evt∈Eである．まず，歴史情報 DB の中から，すべての固有表

コサイン類似度によって求める関数を表す．本稿ではのようなハッシュタグのみを含む場合は式 2，ハッシュ

このハイパーパラメータを 0.95 とする．

タグを除いたツイートがコメモレーションの形式ならコサイン類似度が取る値の範囲は [0, 1] なので，固有表現の重要度も同じ値の範囲を取るように，この機式 3，文章を含む場合は式 4，をそれぞれ適用して最もスコアが高いものを出力する．

能で用いる Impr 関数は正規化した値を返戻する．正3. 5 歴史ツイートの検出規化の方法は，歴史情報 DB の全出来事の重要度の中最後に，もし利用者が歴史に関係する文章を入力しで最大値で各出来事の重要度を割ることで求める．

た場合，他の利用者に情報共有するために，利用者か

3. 4 固有表現フィルタを用いたリプライ

らのツイートをリツイートする（注 9）．

固有表現をフィルタとして用いることによって，利

例：図 7 は本チャットボットによるリツイートの例

用者が特定の国や人物に関係した歴史を検索できるよを示す．現在のチャットボットは，利用者がチャットうにする．

ボットに向けて発信したツイートのみをリツイートの例：図 6 は固有表現フィルタを用いたリプライの例を対象とする．もし利用者のツイートが歴史カテゴリに示す．本稿ではハッシュタグのテキストを固有表現とみなす（注 8）．まず，チャットボットは利用者のツイー（注 8）：現在のシステムはハッシュタグのみを固有表現として利用でき

6

るが，今後は自動的に文章中から抽出できるように固有表現抽出 (Named
Entity Recognition, NER) の手法を利用する計画である．

（注 9）：現在のシステムでは英語に限定しているが，他の言語にも順次対応する計画である論文／デジタルヒストリーとの対話を促す Twitter チャットボット

Algorithm 1 リプライアルゴリズム(a)ࢳࣕࢵࢺ࣎ࢵࢺ࡟ࡼࡿࣜࢶ࢖࣮ࢺ

ᅛ᭷⾲⌧ࣇ࢕ࣝࢱ࡟ࡼࡿࣜࣉࣛ࢖

(b)

図7

歴史ツイートの検出の例

分類できる場合，図 7(a) に示すようにリツイートする．なお，図 7(b) に示すように，本機能のリツイート

Input: 利用者が入力したツイート本文 tweet_text，ハッシュタ
グテキスト htag_texts，言語 lang
Output: 歴史データ evt
1: Function Replying(tweet_text, htag_texts, lang)
2: // 歴史データを歴史情報 DB からロード
3: if htag_text , ∅4:
E ← LoadEvents(htag_texts, lang)
5:
tweet_texts ← RemoveHashTags(tweet_texts, htag_texts)
6: else7:
E ← LoadAllEvents(lang)
8: // 入力文章の形式の解析と出力データの決定
9: if tweet_text = ∅ ∧ htag_text , ∅ // 固有表現フィルタのみを入
力した場合
10:
evt ← Result(E) // 式 2
11: else if tweet_text が mm/dd/yyyy 形式
12:
evt ← Result(tweet_text, E) // 式 3
13: else if tweet_text が文章
14:
evt ← Result(tweet_text, E) // 式 4
15: else
16:
evt ← Asking(lang)
17: // 入力文章が歴史に関係するならリツイート
18: if isHistory(tweet_text)19:
Retweet(tweet_text)
20: return evt

を実行するときは，第 3. 2∼3. 4 節の各機能も一緒に行う．この例では利用者が固有フィルタを用いた文章を入力しているので，本チャットボットは第 3. 4 節の方

3. 6 リプライアルゴリズムの全体像
最後に，本チャットボットがリプライする手順をア
ルゴリズム 1 にまとめる．関数 Replying は第 3. 2 節か法でリプライも行う．
このリツイートを実現するために，まず利用者のツら第 3. 5 節までの各機能を実行するための関数である．

イートの文章に対して特徴ベクトルを構築する．特徴

Replying 関数は，まず，チャットボットが出力するベクトルの構築手順は，まず，各ツイートに対してス候補となるデータを歴史情報 DB からロードする（2∼7

トップワードの除去とレンマ化（注 10）を行う．次に，以行目）．このとき，もし利用者が入力した文章が固有表現フィルタを利用している場合（3∼5 行目），第 3. 4下に示す TF-IDF を適用する．

TFIDF(w, t, T ) = tf w,t ∗|T || {t′ ∈ T | w ∈ t′ } |節で述べた手順に従って出力候補となるデータのみを(5)

ロードする．現在のチャットボットはハッシュタグテ
キストを固有表現フィルタのために用いているので，

ここで，w をレンマ化後の単語，t を一つのツイート，（注 11）
5 行目は本文からハッシュタグを削除している．
さT を全ツイートの集合とする．すなわち，本チャッ

もなければ（6∼7 行目），歴史情報 DB に記録されてトボットでは一つのツイートを一つの文章とみなしているすべての歴史データをロードする．なお，現在のTF-IDF を算出する．

チャットボットは入力文章と同じ言語で記述された歴この特徴ベクトルに対して，第 2 章で述べた歴史ツ

史データを出力するので，Twitter API から取得可能な

イートと非歴史ツイートに対して作成した特徴ベクト

言語情報を歴史情報 DB から歴史データをロードする

ルを用いてあらかじめ訓練していた，歴史カテゴリとときに用いる．

非歴史カテゴリのいずれか片方を付与する 2 クラス

次に，入力文章の本文の形式を解析して，出力する分類器を適用する．このとき，確信度が一定値以上で歴史データを決める（8∼16 行目）．もし入力文章が固歴史カテゴリが付与されるとき，そのツイートをリツ

有表現フィルタのみを用いている場合（9∼10 行目），

イートする．

4 行目でロードした歴史データの中から最も重要な（注 10）：本稿で実現したシステムでは NLTK（http://www.nltk.org/）のstopwords と WordNetLemmatizer を利用した．

（注 11）：NER を用いて固有表現を自動で抽出するときはこの行を実行しないことを検討する．

7電子情報通信学会論文誌 xxxx/xx Vol. Jxx–D No. xx

ものを出力する．もし入力文章がコメモレーション

表4（11∼12 行目）や文章（13∼14 行目）の形式で記述され
SVM
RFs
NB

ている場合，第 3. 2 節や第 3. 3 節で定義した関数を実行して出力結果を求める．なお，Twitter では，画像や精適合率92.2 %
91.7%
88.3%

度.
再現率
92.2 %
91.7%
88.3%

F値
92.2 %
91.7%
88.3%

URL のみをツイートすることができる．現在のチャットボットは，利用者が文章を入力することを仮定しているので，上記のようなツイートに対して過去を提示

表 5 歴史ツイートと非歴史ツイートのそれぞれの予測ミ
ス率.

しない．もし文章が何も無いツイートが入力されたと
SVM
RFs
NB

き（15∼16 行目），現在のチャットボットは「When?

(please ask in the order of month/day/year)」というよう

歴史
9.6%
7.8%
3.6%

非歴史
5.5%
8.6%
19.9%

に，関数 Asking を用いて第 3. 2 節から第 3. 4 節のいずれかの形式でツイートするように利用者にリプライする．

表 6 歴史ツイートと非歴史ツイートそれぞれから抽出された特徴の上位 20 件.

以上の手続きを終えた後，関数 isHistory を適用して入力文章が歴史かどうかを第 3. 5 節で述べた分類器を用いて解析し（18 行目），歴史カテゴリが付与できるな
らば関数 Retweet によってリツイートする（19 行目）．
最後に，チャットボットがツイートするために，8∼16
行目の実行結果を返戻してこの関数の実行を終了する．

4. 実

験

本稿では第 3. 5 節で述べた歴史ツイートの検出につ

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

歴史
#otd
fighting#fantasy
together
forever
history
memoryamericanoctober#botd

非歴史
trishapatriot
conwayclaudia#dwts
gaspingcharlton#glow
stefani
átila

11
12
13
14
15
16
17
18
19
20

歴史
peoplehitlerremembering
ottoman#onthisday
holocaust
napoleonbalkanleaderbecame非歴史
haileybutthole
unitedonlyfansleaguepresident
manchesterarsenalpleasereallyいて評価する．他のツイートやリプライが適切に行われていることは，それぞれの実現方法の具体例で示し

広く利用されている線形カーネルを用いた SVM，RFs，ており，実際に本チャットボットを利用することで確

NB の 3 つである．

認できる（注 12）．なお，第 3. 3 節で述べた文章類似度に

4. 2 実 験 結 果

基づくリプライが入力に対して適切な歴史データを出

表 4 に各手法のマイクロ平均の適合率，再現率，F

力できることを確認するために，小規模データセット

値を示す．いずれの分類器も高い精度が得られているを用いて出力結果を確認した．この結果，91% の入力

が，SVM が最も高い精度で，3 種類全ての評価指標でに対して適切な結果を出力していることを確認した．

92% を超えている．この結果は，本チャットボットの実際に利用した小規模データセットは誰でも検証でき

分類器は実用的に利用できることを示している．

るように公開している（注 13）．

4. 1 準備

次に，分類器ごとの予測ミスの傾向を分析する．表5 に歴史ツイートと非歴史ツイートごとの，各分類器

第 3. 5 節のリツイートの評価のために，第 2 章で述が誤まって予測した割合を示す．歴史ツイートを誤べた，歴史ツイートと非歴史ツイートとして収集した

まって非歴史ツイートと分類した割合が最も小さいの

データを利用した．これらのデータに対して分割数をは NB，大きいのは SVM であった．一方，非歴史ツ

10 とした交差検定を適用し，訓練用データを用いた分

イートの誤分類が最も少なかったのは SVM，最も多類器の訓練と検証用データを用いた評価を 10 回行っ

かったのは NB であった．本チャットボットは歴史をた．本稿では，各評価で適合率，再現率，F 値を算出

他の Twitter 利用者に共有するためにリツイートを行し，それらの平均値を用いる．

うので，誤まって非歴史ツイートを共有してしまう恐

本稿の実験で利用した分類器は，文章分類の研究でれが少ないことが重要である．表 4 で示した結果も併せて考慮すると，本チャットボットで利用する分類器（注 12）：https://twitter.com/HistoChatbot（注 13）：http://www.ysumi.sakura.ne.jp/20201027_histochatbot_small_dataset.tsv

8としては SVM が最も適している．
最後に，各分類器を構築する前に抽出した特徴単語

論文／デジタルヒストリーとの対話を促す Twitter チャットボット

について分析する．表 6 に歴史ツイート，非歴史ツ

5. 2 情報源の多様化

イートそれぞれのツイートから抽出された特徴の上位

現在のチャットボットがツイートする過去は20 件を示す．歴史ツイートから抽出された特徴単語

Wikipedia から収集している．一方，Twitter にはオ

は，#otd，history，memory といった過去の同じ日を参ンラインで公開している新聞記事をツイートする新聞照している単語やハッシュタグが上位に多くあること

社の公式アカウント（注 14）が存在している．これらのアがわかる．その他にも歴史上の人物（hitler，napoleon）

カウントがツイートした情報は，その時点においてはや国（ottoman）も含まれている．一方，非歴史ツイー

最新だが，将来的には過去の情報となり，本チャット

トには現代の人物名（trisha，conway，stefani，átila，

ボットがツイートする対象になる．また，上記の新聞

hailey）やグループ（charlton，butthole），Web サービ

社のアカウントは，報道している情報の要約をツイー

ス（onlyfans）が上位を占めていることがわかる．すトして拡散し，詳細を確認できるようにオンライン新なわち，特徴単語として抽出された上位を比較すると，聞記事へのリンクが付与されていることが多い．これ

時間軸上で参照する点が異なることを示す単語が歴史らの情報を本システムの歴史情報 DB に蓄積し，将来，ツイートと非歴史ツイートそれぞれから抽出されてい本チャットボットが出力できるようにすることは本研るので，表 4 で示した 3 つの分類器が高い精度を得ら究の重要な今後の課題の 1 つである．

れたと考えられる．

5. 議

論

5. 1 出力候補が無い時の対応方法

6. 関 連 研 究
6. 1 デジタルヒューマニティ
電子化された過去の出来事に関するデータを分析

コメモレーションに関するリプライや固有表現フィする研究はデジタルヒューマニティとして行われてルタを用いたリプライでは，利用者が指定した年月日

いる．特に，集合的記憶に関する研究として，一人一や固有表現に関係する過去の出来事が記録されていな

人のアカウントデータや政治的・文化的な組織ごとい可能性がある．現在のチャットボットは，「No storedの活動記録を分析した研究 [22]，20 世紀に発行されevents」「記録されているイベントはありません」のよた新聞記事を用いて時間の経過と名声の失墜の関係

うに，単に記録されている過去の出来事は無いと出力を調査したもの [11]，90 年分の英語版の新聞記事 [3]する．歴史との対話を促すためには，時間的・意味的や Wikipedia [14] [21]，Twitter [37] をデータセットとに近い他の出来事を代わりに出力する方法も考えられして，どのように過去が記憶され，どのように忘れらる．しかし，このような代替的な過去を出力することれていくのかを調査した結果が報告されている．

によって利用者が満足するのかどうか，あるいは意外

6. 2 短 文 分 類な結果から興味・関心が向上するのかは，歴史学習の

過去に起きた出来事は簡潔な記述によって文章中で観点で明らかにするべき重要な問題である．特に後者言及されていることがある．例えば，地震が起きたこの観点での議論は，2 つの事柄の間に差異があると類とを報じる新聞記事が，これから取るべき対策につい推が促進されることが明らかになっているように [17]，て過去に生じた地震の結果を踏まえて議論することや，

本チャットボットの利用者が歴史に関する知識から類

歴史上の都市に関する文章において，過去にその場所推させ，探求的な学習を促す可能性がある．一方，こでどのような出来事が起きたのかを述べることがあの類推が促進される条件として，2 つの事柄間に高階る．なお，このような過去の出来事は，上記のような関係（higher-order relations）を明示的に議論できる能長文の中で言及されるだけでなく Wikipedia の Current力も必要であることも明らかになっている [17]．すな

Portal（注 15）のような時系列に列挙されることや，関連すわち，入力と出力の間にある高階関係を利用者が見出る出来事をまとめてリスト化されている場合もある．

し，この関係を考慮しながら入出力間の類似性を求めしたがって，出来事に関する文章分類では，新聞記事なければならない．したがって，時間的・意味的に差のような十分な記述量のある文章を対象としている研異がある過去を出力する方法は，歴史的類推を促進さ

究 [25] だけでなく，上述したような副次的に言及されせるチャットボットの活用方法として教育工学的な観点を考慮して実現するのが望ましく，本研究の重要な（注 14）：例えば，https://twitter.com/BBCNews，https://twitter.com/

今後の課題である．

（注 15）：https://en.wikipedia.org/wiki/Portal:Current_events

nytimes9電子情報通信学会論文誌 xxxx/xx Vol. Jxx–D No. xx

る場合や時系列に列挙される出来事はわずかな分量でを作成していることを仮定している．Sumikawa and

簡潔に記述されている傾向があるので，効果的な特徴

Jatowt は，カテゴリを入力すると，分類器によって付与ベクトルを設計することによって精度を向上させる研されたカテゴリとの類似度を基に過去の出来事を出力究が行われている [34] [35]．

する検索エンジンを提案し，拡張性の問題を解決してこれまでに行われた短文分類に関する研究は，文脈いる [36]．これらの検索エンジンを用いた研究は，利情報を用いるものと外部の情報源を用いるものの 2 種用者が起点となって利用者と歴史のコミュニケーショ

類に分けられる．前者の研究としては，ツイートの分ンを行っていると考えられるが，歴史が起点となる両類のために Twitter ユーザのプロフィールやツイート者のコミュニケーションは難しい．本研究で実現するに含まれる URL とハッシュタグを用いた手法 [33]，

チャットボットは，定期的に過去の出来事をツイート

Q&A 文章のために画像や動画を利用した単純ベイズ

すること，利用者からのリプライに応じること，の 2分類器を利用したもの [27]，Web 検索におけるユーザ

つを実現することによって，両者が起点となる双方向の目的を明らかにするために各ユーザがクリックしたのコミュニケーションが可能である．

情報を利用したクエリ分類 [26] といった研究が行わ

6. 4 チャットボットれている．一方，外部の情報源を用いた後者の研究とチャットボットは「自然言語を入力および出力としして，Wikipedia 上でモデルを構築した latent seman-て使用して人間と会話するように設計された人工構

tic analysis （LSA）[12] を適用した特徴ベクトルを基造」と定義されている [7]．Eliza や A.L.I.C.E. といっに分類器を訓練した手法 [42]，LSA や latent Dirichlet

た古典的なチャットボットは，人間を模倣し，人間のallocation [6] といった潜在意味解析を用いた分類器のような会話を通じて利用者を楽しませることを目標と訓練法を一般化した枠組みの提案 [28]，が行われていしていた．近年，このような目標だけでなく，教育やる．また，明示的意味解析を用いて短文に対応する学習のためにチャットボットを利用する活動が行われWikipedia 記事を取得し，その文章を基に分類器を訓ている．これまでに実現された教育・学習用チャット

練する手法も提案されている [38]．

ボットはサービス指向と学習指導指向の 2 種類に分6. 3 パブリックヒストリー

類できる [29]．サービス指向チャットボットは，大学

歴史家による非研究者と歴史の対話を促す試みは古が提供するサービスに関する内容を職員の代わりに回くから行われている．イタリアの歴史家である Guic-

答するもの [2]，大学生活を始める学生を支援するもcardini による市民への歴史の紹介 [24] など，15 世紀の [13]，図書館サービスの一部を提供するもの [16] がにはパブリックな役割を担う歴史家による活動が行わある．一方，学習指導指向のチャットボットとしては，れているが，歴史家とパブリックの間の関係性に影響

競争相手となって計算機科学の学習を促進するためのを及ぼすような歴史の専門性を見出す研究は 19 世紀

もの [5]，言語学習支援 [20], [23]，学習モチベーショ

末から始まった [8]．また，Rebecca Conard は，教育以ンを維持させるためのもの [4] がある．学習指導指向

外の活動のために歴史が利用されていることを指摘しチャットボットは上記のような学校教育（フォーマルながら，現代と関係する歴史を作る価値を 20 世紀初頭

教育）を対象にしたもの以外にも，看護師教育を支援すに提案した [10]．歴史家の Raphael Samuel は，Ruskin

るためにあらかじめ作成されたシナリオに沿った対話

大学で歴史のワークショップを開催し，ワークショッ

を行う仮想的な患者となったもの [32]，会計処理の練プ開催者が地域史やオーラル口述歴史の新たな実践を習用途のもの [31]，子供を持つ大人を対象にした教育推進したと述べている [30]．

情報へのアクセスを提供するもの [41]，といった様々

近年では，コンピュータを用いて，単に過去の出来な年代を対象にしたインフォーマル教育に関係する活事を暗記するだけでなく，その知識を活用できるよう動のために実現されたチャットボットも存在する．

に支援する研究が行われている．池尻・澄川は現代社

本研究で実現するチャットボットは学習指導指向で会の問題のカテゴリを入力すると，同じカテゴリを多あり，また，インフォーマル教育を提供することを目く持つ過去の因果関係を出力する検索エンジンを利的とする．既に実現されたインフォーマル教育向け用した高等学校の授業デザインを提案した [43]．このチャットボットと比較すると，本チャットボットは，研究で利用している検索エンジンは，予め研究者や教

歴史的な内容に特化していること，他の利用者との情師が適切なカテゴリを過去の因果関係に付与した DB

報共有を目的としていること，の 2 点が異なる．

10

論文／デジタルヒストリーとの対話を促す Twitter チャットボット

7. む す び

M., Nugraha, A., Firdausillah, F.: Dinus intelligent assistance

歴史を理解することには様々な利点があるので，歴tional Seminar on Application for Technology of Information and(dina) chatbot for university admission services. In: 2018 Interna-

史学習の重要性は多くの国で広く知られている．本稿

Communication, pp. 417–423 (2018)[3]

Au Yeung, C.m., Jatowt, A.: Studying how the past is remem-

では歴史学者ではない一般の人が気軽に歴史と対話で

bered: Towards computational history through large scale text

きるように支援するためのチャットボットを設計し，

mining. CIKM ’11, pp. 1231–1240. ACM, New York, NY, USA

その実現方法を議論した．本チャットボットは，単に(2011)[4]

Auccahuasi, W., Santiago, G.B., Núñez, E.O., Sernaque, F.: In-

過去の出来事を定期的にツイートするだけでなく，利teractive online tool as an instrument for learning mathematics

用者の関心に沿った過去を出力できるように，コメモ

through programming techniques, aimed at high school students.

レーション，文章，固有表現フィルタ，の 3 種類の形

ICIT ’2018, pp. 70–76. Association for Computing Machinery,式を定義し，それらに即した過去をリプライする．まNew York, NY, USA (2018)[5]

た，利用者が過去の出来事をチャットボットにツイー

ing computer science with automatic formative assessment. IEEEトをしたとき，それを他の利用者と共有できるように
リツイートする．このリツイートのために，歴史と非
歴史の 2 カテゴリのいずれかにツイートを分類するたTransactions on Learning Technologies 11(2), 179–192 (2018)[6]

本研究の主な今後の課題は次の 5 つである．1 つ目
は，歴史的類推を促進するための時間的・意味的にボットが出力する歴史情報源を多様化する．3 つ目は，

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Cauvin, T.: The rise of public history: An international perspective. Historia Crítica No.40 68, 3–26 (2018)[9]

過去の出来事がどの程度人々の興味を引くのかを推定する方法が考えられる．4 つ目は，プロフィールや既Brennan, K.: The managed teacher: Emotional labour, education,and technology. Educational Insights 10(2), 55–65 (2006)[8]

差異がある出来事の出力方法を検討する．2 つ目は，

Twitter 上に存在している情報を蓄積し，本チャット

Blei, D.M., Ng, A.Y., Jordan, M.I.: Latent dirichlet allocation.
Journal of Machine Learning Research 3, 993–1022 (2003)[7]

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to help students in their university life. In: M. Kurosu (ed.)
Human-Computer Interaction. Interaction Technologies, pp. 103–することが可能となり，更なる歴史学習への関心を促す可能性があると考えられる．5 つ目は，過去の出来116. Springer International Publishing, Cham (2018)[14]

や地域によって異なる視点で記述されていることがあるので，チャットボット内で翻訳しながらツイートでACM, New York, NY, USA (2011)[15]

Personality and Social Psychology 40(5), 797 (1981)[16]

e12156 (2017)[17]

Grant 2018 の助成を受けたものである.
文
[1]

献

[2]

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処理系の研究に従事．情報処理学会，日本

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京都大学大学院情報学研究科社会情報学

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専攻特定准教授．2005 年東京大学大学院情study. J Med Internet Res 21(10), e14658 (2019)

報理工学系研究科電子情報学博士後期課程

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修了．博士（理学）．主にウェブ検索，ウェ

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アダム （正員）

A virtual counseling application using artificial intelligence for

報処理学会，日本データベース学会, ACM
会員．

Abstract Having good knowledge and comprehension of history is important for understanding our society andworld. Microblogging platforms can provide novel opportunities for disseminating content on important historicalevents. We discuss in this paper the design of a novel chatbot system that posts history-related content in relation to
current temporal context and in reply to user tweets. The chatbot is currently active on Twitter sharing history-related
content in several languages. We are the first to propose the guidelines for designing history-focused chatbot systems
that have educational and entertaining objectives.
Key words social media analysis; public history; collective memory; Twitter