2021/3/3 @ オンライン, F31-4 (10:00~)

因果関係に基づく類似出来事の検索
東京都立大学澄川 靖信

背景｜歴史の重要性●

歴史を知ることは重要○○○

現代の形成過程の理解
過去の知見を現代で活用
小学校から開講されている基礎科目の一つ

背景｜歴史の重要性●

歴史を知ることは重要
○
○
○

●

現代の形成過程の理解
過去の知見を現代で活用
小学校から開講されている基礎科目の一つ

歴史学習支援の実際・研究○○

内容理解 → 思考力育成 → 歴史を活用できることが目標[1]
学校教育における歴史活用能力を支援する学習環境の研究[2][1]: 文部科学省 (2018): 学習指導要領[2]: P., Lee (2005) : Historical Literacy: Theory and Research, History Education Research Journal 5(1)

背景｜因果関係に着目する意義●

過去の知見を現代・未来に活用出来る

背景｜因果関係に着目する意義●

過去の知見を現代・未来に活用出来る●

歴史的類推の促進[3]○○カードゲームで過去と現代の出来事の因果関係の類似性を見出す教材
題材はゲームの作者が決め、手動で構造を決定[3]: 池尻良平 (2011): 歴史の因果関係を現代に応用する力を育成するカードゲーム教材のデザインと評価. 日本教育工学会論文誌 34巻4号, 375-386.

背景｜因果関係に着目する意義●

過去の知見を現代・未来に活用出来る●

歴史的類推の促進[3]○○●カードゲームで過去と現代の出来事の因果関係の類似性を見出す教材
題材はゲームの作者が決め、手動で構造を決定

将来起こりうる出来事を予測出来る[4~5]○○A→Bの関係性を学習
A’→○の○を予測[3]: 池尻良平 (2011): 歴史の因果関係を現代に応用する力を育成するカードゲーム教材のデザインと評価 . 日本教育工学会論文誌 34巻4号, 375-386.
[4]: K., Radinsky, S., Davidovich, S., Markovitch (2012): Learning to Predict from Textual Data. J. Artif. Intell. Res. 45: 641-684.)[5]: A., Jatowt, C.-m. A., Yeung (2011): Extracting collective expectations about the future from large text collections. CIKM: 1259-1265

目的●

因果関係を表す出来事集合の類似度を評価○

前提：出来事のグラフは予め定義されている
産業革命

IT革命

地震・津波

本発表での貢献●

主な貢献は以下の通り

本発表での貢献●

主な貢献は以下の通り
a.

因果関係を表す出来事間の類似度を求めるアルゴリズムを提案

本発表での貢献●

主な貢献は以下の通り
a.
b.
c.

因果関係を表す出来事間の類似度を求めるアルゴリズムを提案
トイデータセットを用いた評価
広く使われている手法との比較

本発表での貢献●

主な貢献は以下の通り
a.
b.
c.

●

因果関係を表す出来事間の類似度を求めるアルゴリズムを提案
トイデータセットを用いた評価
広く使われている手法との比較

今後の課題
a.
b.
c.
d.

因果関係を木構造で表現できる一般化
ground truthとなるデータセットの構築とその上での評価
文書検索アルゴリズムのstate-of-the-artな手法との比較
歴史的類推を促進させる学習環境としての検索エンジンの実現

目次
●
●
●
●

提案手法を適用するためのデータ表現の定義
アルゴリズム
実験まとめデータ表現
比較する因果関係はサブ出来事を節とする線形リストで表す
出来事B：産業革命
出来事A：IT革命

サブ出来事A1

b1

a1

出来事C：地震・津波

c1
b2

サブ出来事A2a2c2b3

データ表現
比較する因果関係はサブ出来事を節とする線形リストで表す

因果関係の比較のために二部グラフを構築する

データ表現
比較する因果関係はサブ出来事を節とする線形リストで表す

因果関係の比較のために二部グラフを構築する●

サブ出来事同士の類似度を辺の重みとする※プレゼンのために一部の辺の重みは無視

アルゴリズム｜理論●

二部グラフ上での最大重みマッチングを拡張
赤線：本研究で解く最大重みマッチング
青線：一般的な最大重みマッチング

アルゴリズム｜理論●二部グラフ上での最大重みマッチングを拡張
赤線：本研究で解く最大重みマッチング
青線：一般的な最大重みマッチング●

拡張方法：以下の制約を追加解となる辺集合で交点は無い

アルゴリズム｜動的計画法
a1a2・・・

ai

b1・・・

bj・・・・・・

b|B|-

a|A|

b|B|

1

緑線：解として選択済みの辺
赤線：解に含めるか分析中の辺青線：未だ分析していない辺

アルゴリズム｜動的計画法
a1

a2・・・

ai

b1・・
・

bj・・・・・・

b|B|-

a|A|

b|B|

1

1
2
3…
i…
|A|

170
22758
8266
182685
55

39973
1354
14…
57
1096
3878

j56
82
79
46

緑線：解として選択済みの辺
赤線：解に含めるか分析中の辺
青線：未だ分析していない辺…
76698967|B|
94
32230

アルゴリズム｜動的計画法
2b1

a1
10b21b3W

b1b2b3b4

a12004a20

1000

a30010DP0000

a2
a3004b40アルゴリズム｜動的計画法
2b1

a1
10b2

1b3

W

b1b2

b3

b4

a1

2004

a2

0

1000

a3

0010DP

000002a2
a304b40アルゴリズム｜動的計画法
2b1

a1
10b21

b3W

b1

b2b3

b4

a12004

a2

0

1000

a3

0010DP000002

a2a304b4012アルゴリズム｜動的計画法
2b1a110b21b3Wb1b2b3b4

a12004a201000a30010DP000002a2a304b401213アルゴリズム｜動的計画法
2b1

a110b21b3W

b1b2b3b4

a12004a201000a30010DP0000022260212121202121313a2
a34b4

実験｜データセット●

Wikipediaから記事を収集
a. WikipediaでEventとして定義されているカテゴリを参考に記事を収集した。
b. セクションごとにサブ出来事が記述されているものを対象●

因果関係として表1のものを収集実験｜比較対象（先行研究2+提案手法）
1. コサイン類似度
Wikipedia記事の本文を抽出して純粋な類似文章の検索

実験｜比較対象（先行研究2+提案手法）
1. コサイン類似度
Wikipedia記事の本文を抽出して純粋な類似文章の検索
2. 動的時間伸縮法（DTW）
時系列性を考慮したデータ間の類似度を評価（信号処理でよく使われている）

実験｜比較対象（先行研究2+提案手法）
1. コサイン類似度
Wikipedia記事の本文を抽出して純粋な類似文章の検索
2. 動的時間伸縮法（DTW）
時系列性を考慮したデータ間の類似度を評価（信号処理でよく使われている）
3. 提案手法※ 特徴ベクトルはTF-IDFのみで生成※提案手法ではTF-IDF+コサイン類似度で辺の重みを計算

実験｜評価（p@1）●●

交差検定（分割数：１０）で訓練/テストデータに分割
次の表は結果の平均まとめ
本発表：因果関係の類似度を評価するアルゴリズムを提案した。
●●●

研究のゴール：歴史的類推を促進するための因果関係に着目した類似出来事を 検索できる学習環境の実現
本研究の提案手法：2つの出来事の類似度をDPで評価
実験：Wikipediaにある因果関係が記載されている記事+一般的な手法

今後の課題
1.
2.

アルゴリズム：因果関係の表現形式をグラフ構造に一般化
実験：専用のデータセットを構築して本格的な評価の実施