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Lyric Jumper：アーティストごとの歌詞トピックの傾向に基づき様々な歌詞に出会える歌詞探索サービス佃 洸摂1,a)

石田 啓介1,b)

後藤 真孝1,c)

概要：本稿では，アーティストごとの歌詞トピックの傾向に基づいて様々な歌詞に出会える歌詞探索サービ
ス Lyric Jumper について述べる．各アーティストには，「恋愛」や「友情」といったトピックの歌詞が書かれやすい，といった傾向が存在する．Lyric Jumper ではそのような傾向を考慮することで，アーティス
トごとのトピックの傾向の可視化や，トピックの類似度に基づくアーティストの推薦などの機能を提供する．そうした機能を利用することで，Lyric Jumper によって様々なアーティストや楽曲の歌詞へのユーザの理解が深まることを目指している．Lyric Jumper の実現にあたり，本稿ではアーティストごとの歌詞ト
ピックの傾向を推定するためのモデルを提案する．提案モデルでは，各アーティストがトピックの分布を持ち，その分布に応じて各歌詞にひとつのトピックが割り当てられる．歌詞データセットを用いた実験により，従来研究において歌詞トピックを推定する主要な手法である latent Dirichlet allocation（LDA）よりも提案モデルが優れていることを定量的に示した．さらに，web サービスとして公開した Lyric Jumperにアクセスした 92,962 ユーザの操作ログおよび，Lyric Jumper について Twitter に投稿されたコメントを収集し，Lyric Jumper の有用性について分析を行った．

1. はじめにあるアーティストは「恋愛」に関する歌詞をよく歌い，
別のアーティストは「友情」に関する歌詞をよく歌う，といったように，各アーティストには固有の歌詞の傾向が存在する．人々が音楽を聴くときは，ジャンルやムード，メ
ロディやリズムといった音響的な特徴量だけでなく，歌詞のトピックも考慮してアーティストを選択する [1], [2]．
しかし，音楽情報検索の分野では，歌詞のトピックが持つ可能性を十分に活用できているとは言えない．例えば，歌詞のトピックに応じてアーティストや楽曲を選択したり，ユーザの好みのアーティストと歌詞のトピックの傾向が類似したアーティストを推薦したりすることは難しい．本研究の目的は，楽曲の歌詞のトピックを考慮した音楽情報検索を実現することである．
この目的を果たすために本稿では，アーティストごとの歌詞トピックの傾向に基づいて様々な歌詞に出会える歌詞
探索サービス Lyric Jumper *1 を実現して提供する．Lyric

Jumper では「一途な恋」や「青春」など 20 個のトピックを用意し，各歌詞にいずれかのトピックが割り当てられる．
1
a)
b)
c)
*1

産業技術総合研究所
k.tsukuda@aist.go.jp
ksuke-ishida@aist.go.jp
m.goto@aist.go.jp
https://lyric-jumper.petitlyrics.com© 2018 Information Processing Society of Japan

これにより，従来行われていた，アーティスト名や楽曲のタイトルを検索したり，歌詞内の文字列を直接検索したりする方法 [3], [4], [5] では困難であった，トピックに基づく新
しいインタラクションを通じた歌詞との出会いや歌詞のより深い理解を実現する．また，Lyric Jumper では，ユーザが様々な歌詞と出会うために，トピックに基づくアーティ
ストや楽曲の探索も実現する．これらを実現するために，
アーティストごとのトピックの傾向の可視化や，トピックの類似度に基づくアーティストの推薦，歌詞内でトピックと関連の強いフレーズの強調表示などの機能を提供する．

Lyric Jumper を実現するにあたり，本稿ではアーティ
ストごとの歌詞トピックの傾向を考慮したトピックモデルを提案する．これまで，音楽情報処理の分野で歌詞のトピックを扱う際は，トピックモデルとして latent Dirichlet

allocation（LDA）[6] が主に用いられてきた．トピックモ
デルにおけるトピックは単語の確率分布によって表され，トピックの意味はその分布に応じて解釈される．LDA では各歌詞がトピックの確率分布を持ち，歌詞内の単語ごとにひとつのトピックを割り当てる．LDA はアーティスト
ごとの楽曲集合を考慮しておらず，歌詞のトピックに対するアーティストごとの傾向を明示的に反映したモデルにはなっていない．それに対して提案モデルでは，各アーティ
ストがトピックの確率分布（アーティストのトピックに対96情報処理学会 インタラクション 2018
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する傾向を表す）を持つ．また，歌詞を書き始める前にひ中に，リンクされたフレーズをクリックすることで同じフとつ主題を決めることが一般的である [7], [8] ことから，各レーズを持つ別の楽曲に遷移できる．楽曲集合を俯瞰する

歌詞にひとつのトピックを割り当てる（以下「歌詞トピッ

アプローチのひとつとして可視化の研究も行われてきた．

ク」と呼ぶ）．つまり，ある歌詞にトピック k が割り当て

SongWords [30] は，自己組織化マップを用いて歌詞とタグられると，その歌詞内の全ての単語にもトピック k が割りを二次元平面上に表示するテーブルトップコンピュータ向当てられる．提案モデルによって推定した歌詞トピックをけのシステムである．Lyricon [31] は，ユーザが直感的に利用することで，LDA では実現が難しい様々なインタラ

歌詞の内容を理解できるように，歌詞中の単語と適合するクションを Lyric Jumper で提供可能になる．

アイコンを歌詞に沿って表示するシステムである．

本研究の主な貢献を以下に述べる．

これらの研究では，歌詞中の単語を直接用いているが，• アーティストごとの歌詞トピックの傾向に基づいて

我々は歌詞から推定されるトピックを用いるため，歌詞の様々な歌詞との出会いを実現する歌詞探索サービス

潜在的な意味に基づいてユーザが歌詞を探索できるという

Lyric Jumper を提案した．（3 章）

優位性がある．

• アーティストごとの歌詞トピックの傾向を考慮し，各歌詞はひとつのトピックを持つという仮定に基づいた
新しいトピックモデルを提案した．（4 章）• 歌詞の配信企業により提供された歌詞データを用いて，既存研究で主に使用されていた LDA よりも提案
モデルが優れていることを、perplexity の観点から定量的に示した．（5 章）• 9 万人以上のユーザの操作ログを用いて，Lyric Jumper
がユーザの探索行動に与える影響を分析した．また，

Lyric Jumper について Twitter に投稿された 400 件
以上のコメントを収集し，Lyric Jumper に対するユー
ザのフィードバックを分析した．（6 章）

2. 関連研究
これまでの研究で，歌詞は様々な目的のために使用されてきた．具体的には，歌詞と音響データの対応付
け [9], [10], [11]，歌詞の特徴分析 [12], [13], [14], [15], [16]，歌詞の高精度な検索 [17], [18], [19]，ジャンルやムードの分類 [20], [21], [22], [23], [24], [25]，歌詞創作の支援 [26]，
動画生成 [27] などがあげられる．本章では，本研究と関連の深い研究として（1）歌詞に基づく楽曲検索システムおよび（2）トピックに基づく歌詞分析およびシステムに関する研究について述べる．

2.2 トピックに基づく歌詞分析およびシステム
トピックモデルは歌詞の潜在的な意味を考慮できるた
め，歌詞の分析 [32], [33], [34]，歌詞検索システム [35]，音楽プレーヤー [36] などの研究で使用されてきた．歌詞の分
析では，Sharma ら [34] は LDA を用いることで歌詞が持つセンチメントを分析し，LDA により求められたいくつかのトピックがセンチメントと関連することを明らかにした．また，ラップの歌詞に LDA を適用することで，「streetlife」や「religion」といった想定通りのトピックだけでな
く，「family/childhood」といった予想外のトピックが発見されたことも報告されている [32]．Ren ら [33] は楽曲の人
気度を推定するために歌詞のトピックを利用し，人気のある楽曲の半数以上が「love」を表すトピックと関連していることを示した．アプリケーションに関する研究では，レー
ダーチャートを用いて各楽曲のトピックの混合比を可視化することで，ユーザがインタラクティブに歌詞を検索できるシステム LyricsRadar [35] が提案された．また Nakano
ら [36] はユーザが音楽を再生中に，再生されている歌詞の文字列と意味が類似した文字列を持つ他の曲を閲覧できる
音楽再生システム LyricListPlayer を提案した．文字列間の意味の類似度はトピックに基づいて計算される．
これらの研究では，トピックモデルとして LDA が使用されている．それに対して我々は，各アーティストがトピッ

2.1 歌詞に基づく楽曲検索システム
Brochu ら [3] は，メロディと歌詞テキストを入力として楽曲を検索できるように，両者を同時にモデル化する手法を提案した．Müller ら [4] は楽曲と歌詞のペアに対して，
歌詞に対応する楽曲中の歌唱部分を割り当てる手法を提案
し，歌詞の一部をクエリとして入力できる楽曲検索システ
ムを提案した．ユーザが検索結果中の楽曲を選択すると，クエリの歌詞を含む箇所から音楽が再生される．ユーザが歌った歌詞と一致する楽曲の検索も多数取り組まれていクの確率分布を持ち，各歌詞にひとつトピックが割り当てられるモデルを提案する．5 章で示すように，歌詞の生成過程を表すモデルとして，提案モデルは LDA を上回る精度を持つため，提案モデルを用いることで既存研究の歌詞分析やシステムを改善できる可能性がある．
本研究と最も関連のある研究は Kleedorfer ら [37] の研究である．彼らは歌詞集合に対して非負値行列分解を適用して歌詞をクラスタリングし，各クラスタをトピックのようにみなして人手で名前を付けている．本研究ではアーティ

る [28], [29]．Fujihara ら [5] は歌詞中のフレーズに基づい

ストごとの歌詞トピックの傾向を考慮している点が彼らのて歌詞間にハイパーリンクを貼る「Music Web」という概研究とは異なる．これにより，アーティストとトピックの念を提唱した．これにより，ユーザが楽曲を聴いている最© 2018 Information Processing Society of Japan

関係に基づいて好みの歌詞を発見することが可能になる．

97

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A 20トピック

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C 類似アーティスト

B トピック「センチメンタル」に対するアーティストランキング

D 「奥田民生」の上位５トピックE 「奥田民生」のトピックの傾向を表したドーナツチャート「トピック別アーティスト」をクリック
図 1

Lyric Jumper の概観．

さらに，我々は新しいモデルを提案しただけでなく，提案

見の実現だけでは不十分である．例えば Lyric Jumper でモデルで推定された歌詞トピックを基にした新たなインタ

最も楽曲数の多いアーティストは「松山千春」で 528 曲もフェースを備えた web サービスも実装し公開している．

存在し，この中からユーザが好みの曲を発見するのは容易

3. Lyric Jumper
Lyric Jumper は，アーティストごとの歌詞トピックの傾向を考慮することで，ユーザが様々な歌詞と出会うことではない．そこで「トピックに基づく楽曲の発見」では，
アーティストの楽曲のトピックによる楽曲のフィルタリン
グを可能にする（アーティストの楽曲ランキング機能）．それに加え，トピックと関連した様々なフレーズを起点としを実現する web サービスである．現段階では，日本語の歌た楽曲の発見を実現するため，アーティストの楽曲の中で詞を持つポピュラー音楽を対象としている．Lyric Jumper

特定のトピックに関する歌詞のフレーズを推薦する機能をでは「センチメンタル」や「自分探し」など 20 個のトピッ提供する（フレーズ推薦機能）．

クを用意し，各歌詞にいずれかのトピックが割り当てられる．これにより，従来行われていた，アーティスト名や楽曲のタイトルを検索したり，歌詞内の文字列を直接検索したりする方法 [3], [4], [5] では困難であった，トピックに基づく新しいインタラクションを通じたアーティストや楽曲，歌詞との出会いや歌詞のより深い理解を実現する．より具体的には，次の３項目の実現を目標とする：（１）ト
ピックに基づくアーティストの発見，（２）トピックに基づく楽曲の発見，（３）トピックに基づく歌詞の閲覧．
「トピックに基づくアーティストの発見」では，ユーザがトピックを選択した際に，トピックと関連の強いアーティ
ストを容易に発見できる機能を提供する（アーティストラ
ンキング機能）．また，ユーザが興味を持ったアーティス
トとトピックの傾向が類似したアーティストを推薦することで，様々なアーティストとの出会いが可能になる機能も提供する（類似アーティスト推薦機能）．さらに，アーティストの歌詞トピックの傾向を把握できるように，アーティ
ストがどのトピックと関連が強いのかを可視化する機能も備える（トピック傾向表示機能）．

ユーザが興味を惹かれる楽曲を発見すると，Lyric Jumper
はその楽曲の歌詞を表示するが，歌詞とトピックの関連性を把握するのは必ずしも容易ではない．そこで，「トピックに基づく歌詞の閲覧」では，トピックと歌詞の関連性を容易に把握できるように，歌詞の中でトピックと関連の強い箇所を強調して表示する機能を提供する（歌詞フレーズの強調表示機能）．
以下では，これまでにあげた各機能の詳細を述べる．

[アーティストランキング機能] Lyric Jumper では図 1
A のように 20 個のトピック名を表示する．トピックを選⃝択することで，そのトピックと関連の強い順にアーティス
B）
トが最大 100 件表示される（図 1 ⃝．これによりユーザ

は，興味のあるトピックと関連のある多くのアーティスト
を見ることができ，また意外なアーティストの選択トピックとの関連性も知ることができる．

[類似アーティスト推薦機能] Lyric Jumper ではユーザが選択したアーティストとトピックの傾向が類似した 10
C）
アーティストを推薦する（図 1 ⃝．10 アーティストは，ポピュラーな８アーティストとマイナーな２アーティストか

楽曲との出会いを支援するためには，アーティストの発© 2018 Information Processing Society of Japan98

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楽曲「Shine」の歌詞推薦されたフレーズ
A トピック「永遠の愛」に関する楽曲ランキング
図 2

図 3 フレーズ推薦．

楽曲ランキングおよび歌詞フレーズの強調表示．

ら構成される．ポピュラーなアーティストだけでなくマイザは，「歌詞のサビの部分が特にトピックと関連が強い」のナーなアーティストも表示することで，ユーザにとって馴

ように，トピックと歌詞の関連性を容易に把握できるよう染みはないが，興味のあるアーティストと関連のあるアーになる．「YouTube 検索」ボタンを押すと，YouTube*3 でティストにも触れてもらうことを狙っている．推薦された

アーティスト名と楽曲名を AND 検索した検索結果が表示

アーティストのグラフを選択することで，そのアーティス

され，Lyric Jumper 上で動画を視聴できる．

トのドーナツチャート（次項で述べる）が中心となった画面に遷移する．

[トピック傾向表示機能] ユーザがアーティスト a を選択すると，a と関連の強い５トピックの名前が表示される
D）（図 1 ⃝．関連性が高いほどトピック名は大きく表示される．これにより，ユーザは選択したアーティストのト

4. Lyric Jumper の実現方法
本章では，Lyric Jumper の実現方法として，歌詞のト
ピックを推定するためのモデル（4.1 節）と Lyric Jumperの各機能の実装方法（4.2 節）について述べる．

4.1 モデル

ピックの傾向を把握できるだけでなく，意外なトピックも本研究では，歌詞のトピックを推定するためにトピック関連していることを把握できる．ユーザがトピックの意味

モデルを利用する．トピックモデルでは，歌詞内の各単語をより容易に理解できるように，トピックに特徴的な４の生成過程についてある仮定を置き，その仮定に沿ったモ

つの単語をトピック名の下に表示している．さらに Lyric

デルを構築する．提案モデルには複数のパラメータが含Jumper では，５トピックの関連度に応じて円周が分割さ

まれ，適切なパラメータを求めることで，各歌詞が持つト

れたドーナツチャートも用いてトピックの傾向を表示してピックを推定することができる．本節ではまず，歌詞のトE）いる（図 1 ⃝．

ピックを扱う従来研究で利用されていたトピックモデルで[アーティストの楽曲ランキング機能] ユーザがアーティある LDA の歌詞の生成過程と，Lyric Jumper で LDA をストのトピックを選択すると，そのトピックに割り当てら利用する場合の問題点を述べる（4.1.2 項）．その後，LDA

A）
れた楽曲のランキングが表示される（図 2 ⃝．トピックの問題点を解決するため，歌詞の生成過程をより適切に反と関連の強い曲にユーザが容易にアクセスできるよう，ト映した仮定に基づく新しいモデルを提案する（4.1.3 項）．

ピックとの関連度が高い順に楽曲が順位付けされる．楽曲

4.1.1 記号の定義を選択するとその楽曲の歌詞が歌詞フレーズの強調表示機
能により表示される．

[フレーズ推薦機能] アーティストのトピックを選択後，歌詞データセットが与えられたとき，A をデータセット
内のアーティスト集合とする．Ra をアーティスト a ∈ A
aの楽曲数とすると，a の楽曲集合は {Sar }R
r=1 と表される．

「フレーズ」ボタンをクリックすると，アーティストの楽Sar は a の r 番目の楽曲を表す．また，Var を楽曲 Sar の歌

曲の歌詞の中でそのトピックと関連のあるフレーズが推薦

ar
詞内の単語数とすると，Sar = {varj }Vj=1と表される．varj

される（図 3）．さらに，「PUSH!」ボタンを押すたびに新は Sar の j 番目の単語である．したがって，すべての歌詞

しいフレーズが推薦される．これによりユーザは，同じトar Ra
内のすべての単語は D = {{{varj }Vj=1}r=1 }a∈A となる．

ピックに関する様々な表現に触れることができる．フレー

4.1.2 LDA（latent Dirichlet allocation）

ズを選択すると，そのフレーズを含む歌詞が歌詞フレーズの強調表示機能により表示される．

LDA を歌詞の生成過程に適用する際は以下の３つの仮定を基にしている：（１）各歌詞がトピックの確率分布を持[歌詞フレーズの強調表示機能] 楽曲の歌詞を表示する際

つ，（２）歌詞ごとのトピックの確率分布に応じて歌詞内のは，歌詞の中でトピックと関連の強い行 *2 ほど，大きな各単語にトピックが割り当てられる，（３）トピックごと

フォントかつ濃い色で表示される（図 2）．これによりユーの単語の確率分布に応じて単語が生成される．図 4（a）に*2

本稿では歌詞の「フレーズ」と「行」を同じ意味で用いる．

© 2018 Information Processing Society of Japan*3

https://www.youtube.com/

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(a)

(b)

図 4 （a）LDA と（b) 提案モデルのグラフィカルモデル．

LDA のグラフィカルモデルを示す．図中の色付きの円は観測変数，白地の円は未知変数を表す．K はトピック数，

z はトピック，θ は歌詞ごとのトピックの確率分布，ϕ はト
ピックごとの単語の確率分布である．また，θ と ϕ それぞれの事前分布として，α と β をハイパーパラメータに持つディリクレ分布を仮定している．
既存研究の中で，歌詞に LDA を適用する有用性は報告されてきたが [32], [33], [34], [35], [36]，LDA ではアーティ
ストごとの楽曲集合を考慮しておらず，Lyric Jumper のようなアーティストのトピックの傾向に基づいた歌詞探索の実現には適していないという問題点がある（問題点１）．
また，LDA では歌詞内の単語ごとにトピックを割り当てるため，歌詞全体が持つトピックを明示的に扱えない点もLyric Jumper を実現するうえで問題点となる（問題点２）．
4.1.3 提案モデル
本研究では，あるアーティストは「恋愛」というトピッ
クに関する歌詞の楽曲が多く，別のアーティストは「人生」というトピックに関する歌詞の楽曲が多いといったように，
各アーティストには歌詞のトピックに対する固有の傾向が存在すると仮定する．この仮定に基づき，アーティストのトピックに対する傾向を考慮した歌詞生成モデルを提案する．図 4（b）に提案モデルのグラフィカルモデルを示す．
提案モデルでは，各アーティストはトピックの確率分布 θを持つ．これにより 4.1.2 項の問題点１を解決する．さらに，歌詞を書き始める前に歌詞の主題（すなわちトピック）を決めることが一般的であることから [7], [8]，各歌詞は θから生成されたひとつのトピック z を持つと仮定する．これにより 4.1.2 項の問題点２を解決する．しかし，歌詞中の全ての単語がトピックと関連しているとは限らない．たINT18012
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Algorithm 1 提案モデルの歌詞生成過程．
for each topic k ∈ {1, · · · , K} do
Draw ϕk ∼ Dirichlet(β)
end forDraw ψ ∼ Dirichlet(γ)
for each artist a in A do
Draw θa ∼ Dirichlet(α)
Draw λa ∼ Beta(ρ).
for each song Sar do
Draw a topic zar ∼ Multinomial(θa )for each word varj in Sar do
Draw switch x ∼ Bernoulli(λa )if x = 0 thenDraw a word varj ∼ Multinomial(ϕzar )else if x = 1 thenDraw a word varj ∼ Multinomial(ψ)
end ifend forend forend forトはベルヌーイ分布 λ を持ち，この分布に応じてトピックと背景語のどちらからどの程度単語が生成されるかが決まる．つまり，アーティスト a が歌詞中の単語を生成するとき，確率 λa0 (x = 0) でトピックの単語確率分布 ϕ から単語が生成され，確率 λa1 (x = 1) で背景語の単語確率分布

ψ から単語が生成される．ここで，λa0 + λa1 = 1 である．
提案モデルの歌詞生成過程を Algorithm 1 に示す．

4.1.4 パラメータ推定
崩壊型ギブスサンプリング [38] により提案モデルのパラメータを推定する．パラメータ θ，ϕ，ψ の事前分布としてディリクレ分布を，λ の事前分布としてベータ分布を用いる．
これらの事前分布は各パラメータの共役事前分布であるため，パラメータに関して周辺化を行える．Θ = {θa }a∈A ，

Φ = {ϕk }Kk=1 ，Λ = {λa }a∈A とすると，全ての歌詞中のa
全単語データ D，潜在変数 Z = {{zar }R
r=1 }a∈A および
ar Ra}r=1 }a∈A の周辺化された同時分布は次
X = {{{xarj }Vj=1

式により解析的に計算できる．

P (D, Z, X|α, β, γ, ρ)∫∫∫∫=P (D, Z, X|Θ, Φ, ψ, Λ)P (Θ|α)× P (Φ|β)P (ψ|γ)P (Λ|ρ)dΘdΦdψdΛ∏∏ Γ(ρ + Na0 )Γ(ρ + Na1 )v∈V Γ(N1v + γ)∝Γ(2ρ + Na )
Γ(N1 + γ|V |)
a∈A
∏
K
∏
∏ ∏K Γ(Rak + α)v∈V Γ(Nkv + β)
k=1
×
. (1)
Γ(Nk + β|V |)Γ(Ra + αK)
k=1

a∈A

とえば，
「これ」や「事」などの単語は多くの歌詞に出現す

Na0 ，Na1 はそれぞれ，アーティスト a の全ての歌詞のるが，固有のトピックとの関連度が高いとは言えない．そ中 で x = 0，x = 1 が 割 り 当 て ら れ た 単 語 数 を 表 すこで，提案モデルでは背景語の存在を考慮する．図 4（b）

（Na = Na0 + Na1 ）．N1v は単語 v に x = 1 が割り当て

中で ψ が背景語の確率分布を表し，いずれのトピックとられた回数である（N1 =も関連度の低い単語が高い生起確率を持つ．各アーティス

合を表す．Nkv は単語 v が x = 0 の下でトピック k から生© 2018 Information Processing Society of Japan∑．V は D 内の語彙集
v∈V N1v ）100

情報処理学会 インタラクション 2018
IPSJ Interaction 2018∑

INT18012
2018/3/2．Rak はアーティv∈V Nkv ）ト内の楽曲数が 100 曲以上のアーティストの中から類似度

スト a の歌詞の中でトピック k が割り当てられた歌詞の数の上位 8 組をポピュラーなアーティスト，100 曲未満の中を表す（Ra =から類似度の上位 2 組をマイナーなアーティストとして選成された回数である（Nk =∑K．式（1）に基づき，zar および
k=1 Rak ）xarj をサンプリングする．十分な回数のイテレーションの後，サンプリングされた値を用いてパラメータの値を求める．紙面の都合上，詳細は割愛する．

4.2 Lyric Jumper の機能の実装
4.2.1 データ
Lyric Jumper を実装するにあたり，商用的に歌詞の配択し，計 10 アーティストをユーザに推薦する．

[トピック傾向表示機能] ユーザがアーティスト a を選択
すると，θa において生起確率の上位５トピックの名前を表示する．トピックの生起確率が高いほどトピック名は大きく表示される．トピック名の下に表示される単語は，各トピックの単語生起確率分布 ϕ からトピックに特徴的な４単信を行っている企業から提供された歌詞データを使用し語を人手で選択した．アーティスト a のドーナツチャート

た．データセットには，歌詞ごとの曲名とアーティスト名は θa の上位 5 トピックの割合に応じて円周を分割する．

も含まれる．2016 年 12 月末時点で利用可能な全ての歌詞を使用し，形態素解析エンジン MeCab [39] を用いて各歌
詞から日本語の名詞を抽出した．提案モデルは言語に非依存であるが，Lyric Jumper のユーザにとって，推定されたトピックが理解しやすいよう，日本語のみを使用した．ト
ピックの質を保障するため，登録されている楽曲が 10 曲未満のアーティストおよび，10 件未満の歌詞にしか出現しない名詞は除いた．最終的に，3,722 アーティストの 147,990
曲の歌詞データを使用した．
トピック数に関しては，トピック数が少なすぎると，ユー
ザは Lyric Jumper の使用にすぐに飽きると考えられ，多す
ぎると，類似したトピックが多数出現し，ユーザがトピッ[歌詞フレーズの強調表示機能] 歌詞の各行とトピッ
ク k の関連度を求めるために，まず ϕk を用いて，各名
詞 の ス コ ア を 計 算 す る ．rank(k, v) を ϕk 内 で の 名 詞 vの生起確率の高さの順位とする．rank(k, v) ≤ 100 であれば w rel(k, v) = 101 − rank(k, v)，それ以外であれば

w rel(k, v) = 0 とする．行 l は n(≥ 0) 個の名詞を含み，
l = (v1 , · · · , vn ) と表せ，行 l とトピック k の関連度を∑nl rel(k, l) = i=1 w rel(k, vi ) により求める．歌詞内の全ての行のスコアを計算したら，各行のスコアが [0, 1] に収まるよう min-max 正規化を行う．文字サイズと文字の色はスコアが 0 の行の 16pt・#FFFFFF からスコアが 1 の行の 36pt・トピックの色まで線形に変化させる．

ような理由から，様々なトピック数の結果を比較したうえ[アーティストの楽曲ランキング機能] 楽曲 s とトピック∑
k の関連度は s rel(k, s) = |L1s | l∈Ls l rel(k, l) により求め

で，Lyric Jumper のトピック数は 20 とした．提案モデル

る．Ls は楽曲 s の歌詞内の全ての行のリストである．つ

ク間の差異を把握するのが難しくなると考えられる．こので 20 個のトピックを求めた後，ユーザが各トピックの特徴を容易に理解できるよう，人手で各トピックの名前をラ

まり，s と k の関連度は s の歌詞の各行と k の関連度の平均値により求められる．

ベル付けした．トピック名には「センチメンタル」「青春」[フレーズ推薦機能] アーティスト a とトピック k が与「自分探し」などが含まれる．５つのトピックは「恋愛」にえられると，以下の方法で推薦フレーズを選択する．i 番

関するものであったが，Lyric Jumper ではそれらを「永遠目のループ（i = 1, 2, · · · ）では，アーティスト a の楽曲の愛」「一途な愛」「ラブソング」「大人の恋愛（女性編）」

で s rel(k, s) の値が高い順に，各楽曲の歌詞の i 番目に「大人の恋愛（男性編）」と表現している．

l rel(k, l) の値が高い行を抽出する．抽出された行数が 100

4.2.2 機能3 章で述べた Lyric Jumper の各機能は，4.1.4 項で推定したパラメータを用いて以下のように実現している．

[アーティストランキング機能] トピック k が選択された
とき，トピック k とより強く関連したアーティストほど上件になるまで，このループを繰り返す．ユーザが Lyric

Jumper を使用するたびに異なるフレーズに触れられるよ
うにするため，抽出した 100 件のフレーズをランダムな順
番で推薦する．

5. 提案モデルの評価実験

位に表示されるように，アーティスト a のトピック分布 θa4.1 節では，LDA の問題点を指摘し，Lyric Jumper のにおけるトピック k の順位を第一キー（小さいほど良い），実現に適した新しいトピックモデルを提案した．提案モデトピック k に割り当てられた楽曲数 Rak を第二キー（大きルは Lyric Jumper の実現のためだけに特化したモデルでいほど良い）として全アーティストをランキングし，上位100 アーティストをユーザに表示する．
[類似アーティスト推薦機能] ユーザが選択したアーティ
スト a が与えられると，a と a′ ∈ A \ {a} の類似度を θa と

θa′ の JS ダイバージェンスの逆数により求める．アーティ
スト a と各アーティストの類似度を求めた後，データセッ© 2018 Information Processing Society of Japanはなく，歌詞の生成過程を LDA よりも適切に反映したモデルであると言えるだろうか．もしそう言えれば，提案モ
デルは Lyric Jumper だけでなく，歌詞のトピックを扱う
様々な研究にも応用できる可能性が広がる．本章では，この疑問に答えるため，提案モデルの定量的評価を行う．

[データセット] 4.2.1 項で述べた企業から提供された歌詞

101

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1400

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PC

35

提案モデル

30

1300

25
20

1200
1100

スマートフォン

万PV

LDA

15

横軸：トピック数
縦軸：perplexity
0

図 5

10

20

30

40

10
5

50

LDA と提案モデルの perplexity の比較結果．

0
2月

3月

図 6

累積ページビュー数（PV）の月ごとの推移．

4月

表 1

データを使用した．評価には，2016 年 12 月末時点におけ

5月

6月

7月

8月

9月

各機能の使用回数．

る楽曲数の上位 1,000 アーティストの歌詞，計 93,716 件を機能PC

スマートフォン

使用した．出現する歌詞の数が 10 以上の名詞を対象とし，

アーティストランキング機能

5,574

41,169類似アーティスト推薦機能

4,206

10,557

アーティストの楽曲ランキング機能

12,37524,717

フレーズ推薦機能

12,333

456,429

各歌詞から日本語の名詞を抽出した．各歌詞から 80%の名詞を学習データとしてランダムに選択してパラメータを推定し，残りの 20%の名詞をテストデータに使用した．

[実験設定] LDA および提案モデルでは，既存研究に倣い，
150
ハイパーパラメータの値を α = K，β = |V| とした．これ50に加えて，提案モデルでは γ = |V
| ，ρ = 0.5 とした．LDAと提案モデルの精度を比較するため，トピックモデルの精度を評価する際の指標として広く使用されている perplexityを使用した [6]．モデルの精度が高いほど perplexity の値は小さくなる．トピック数は K = 2，4，6，8，10，20，30，

40，50 とし，各値に対する perplexity を比較した．
[結果] 結果を図 5 に示す．トピック数に関わらず，提案モデルは LDA を上回った．いずれのモデルでも，トピック数が 8 のときに perplexity の値は最小となった *4 ．
トピック数が 30 を超えて大きくなるほど，２モデル間のperplexity の差も大きくなる傾向が見られた．これらの結果から，提案モデルは LDA よりも優れたモデルであり，
アーティストのトピックに対する傾向を考慮することは歌
詞のモデル化を行う際に有用であると言える．

6. Lyric Jumper の利用状況分析

た，デバイスごとのページビュー数に着目すると，スマー
トフォンからのアクセスによるページビュー数が，常に累積ページビュー数の 90%前後を占めていた．

6.1.1 機能別・トピック別の利用状況
各機能の使用頻度を表 1 に示す．表の上２つの機能はアーティストを探すための機能であり，下２つは楽曲を探すための機能である．スマートフォンのアーティストラン
キング機能を除き，楽曲を探すための機能の方がアーティストを探すための機能よりも使用回数が多かった．これは，Lyric Jumper で使用しているアーティスト数が 3,722であるのに対して楽曲数が 147,990 と多いことから，ユー
ザがアーティストを発見した後に様々なインタラクション
を経て楽曲を発見しているためだと言える．スマートフォ
ンで Lyric Jumper にアクセスすると PC とは異なるインタフェースが表示されるようになっており，アーティスト
ランキング機能への導線が PC より明確であることから，
スマートフォンのアーティストランキング機能の使用回数が多かったのではないかと推測される．

我々は Lyric Jumper を無料で利用可能な web サービ

フレーズ推薦機能は，スマートフォンでは 456,429 回使

スとして 2017 年 2 月 21 日に公開した．本章では，Lyric

用され，PC の 12,333 回とは大きな差が見られた．PC のJumper の利用状況を，サービス上のログと Twitter*5 上

フレーズ推薦機能では，推薦用のボタンをクリックするとの書き込みから分析する．

７つのフレーズがまとめて推薦されるが，スマートフォン

6.1 ログ分析
Lyric Jumper 上でのユーザの行動を分析するため，2 月
21 日から 9 月 30 日までの全ユーザの操作ログを収集した．PC とスマートフォンのユニークユーザ数はそれぞれ

6,040 と 86,922 であった．図 6 に累積ページビュー数の月ごとの推移を示す．サービスの公開から半年以上経過しても累積ページビュー数はほぼ線形に増加しており，一定のニーズをもってユーザに利用され続けていると言える．ま*4*5

4.2.1 項で述べたように，Lyric Jumper ではユーザの利便性を考慮して，トピック数を 20 とした．
https://twitter.com/© 2018 Information Processing Society of Japan

ではボタンを押すたびに１つずつフレーズが推薦される（図 7）．７倍の差を正規化した場合でも，スマートフォン
では約 65,204 回使用されており，アーティストの楽曲ランキング機能との比率では PC よりも依然として高い．これは，フレーズが１つずつ推薦されることで，フレーズに対するユーザの興味をより強く喚起でき，ユーザが思わず次々とボタンを押した結果ではないかと推測される．
ここからは，ページビュー数の多いスマートフォンを対象として，トピック別の利用状況について分析を行う．
図 8 に，アーティストランキング機能において各トピックがクリックされた回数を示す．図中のトピックの並び順は，

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01000 2000 3000 4000 5000

7.39

永遠の愛

9.75

一途な恋

9.48

ラブソング

7.29

大人の恋愛（女性編）

4.26

大人の恋愛（男性編）

7.69

コトバ遊び

3.75

イケイケ
みんなでうたおう
戦うヒーロー

2.01
2.78
3.52

夢と未来

4.99

青春
人生

3.22

自分探し

5.83

混沌（カオス）

5.28
4.44

センチメンタル
ノスタルジー
硬派

2.94
1.63
5.14

光と影

図 7

スマートフォンのフレーズ推薦用インタフェース．

自由気まま

3.25

浮世離れ

5.35

Lyric Jumper で表示されるトピックの並び順と同じである．一般的に，リスト形式でアイテムが表示されると，アイ

図 8 トピックごとのクリック回数（横軸）．棒グラフの横の数値は全トピックのクリック回数に占める割合（%）を表す．

テムの順位と各アイテムをユーザが選択する頻度の間には高い相関があることが知られているが [40]，Lyric Jumper

割合を調べたところ，前者が 34.8%，後者が 65.2%であっ

では，トピックを表示する順位とトピックがクリックされた *6 ．前者を利用するユーザは，自分が興味のあるアー

た回数の順位に関するスピアマンの順位相関係数は 0.46

ティストがどのようなトピックを持っているかを知りたくと中程度であった．恋愛に関する５トピックは，ユーザのて，直接アーティスト名を入力したと考えられる．最初か興味を惹くことが予想されたためリストの上位に表示した

ら特定のアーティストについて調べたいユーザが一定数存

が，それらのトピックを除いた 15 トピックに限ると，ス

在する一方で，多数のユーザはトピックを起点としていず

ピアマンの順位相関係数は −0.025 と相関はみられなかっ

れかのアーティストにたどり着いていた．この結果から，た．したがって，ユーザは単純に上位に表示されたトピッ

トピックを起点としてアーティストを見つけるというアプクを選択したのではなく，ある程度は自分が興味のあるト

ローチは新規性が高いだけでなく，ユーザにも積極的に利ピックを選択していると言える．これらのことを踏まえて用されていることが明らかになった．その他，フレーズ推図 8 を見ると，我々の予想通り，恋愛に関するトピックは薦機能において「PUSH!」ボタンが押されると，20.5%の平均してクリック回数が多く，恋愛に関する歌詞を探した

割合で推薦されたフレーズのいずれかをユーザはクリック

いというユーザのニーズの高さを表している．また，同じし歌詞を表示していた．このことから，トピックに関連す「大人の恋愛」に関するトピックであっても，「大人の恋愛る様々なフレーズを推薦することは，ユーザが興味を持つ（女性編）」がクリックされた割合は全体の 7.29%であるの歌詞を探し出すうえで有効に働いていると考えられる．

に対して「大人の恋愛（男性編）」は 4.26%であり，女性視

6.2 Twitter の書き込み分析

点での恋愛ソングにより強い興味を持っているユーザが多2017 年 2 月 21 日から 10 月 10 日の間に Twitter に投稿

いことがわかった．恋愛以外のトピックでは，「コトバ遊された，Lyiric Jumper に関するツイート 429 件を収集しび」，「自分探し」，「浮世離れ」，「混沌（カオス）」，「光とた *7 ．収集したツイートのうち 256 件は，GIZMODO*8 や影」の順にクリック回数が多かった．

マイナビニュース *9 といったニュースサイトに掲載され6.1.2 ユーザの行動遷移*6

スマートフォンで Lyric Jumper のトップページにアクセスし，「はじめる」をクリックすると，アーティスト名を*7

直接入力して検索する方法とトピックからアーティストを選択する方法のいずれかによって特定のアーティストの結果を表示することができる．それぞれの方法が利用された© 2018 Information Processing Society of Japan*8*9

ユーザの行動遷移データを取得する際，クリック回数の下位４ト
ピックについてはデータが取得できなかったため，ここでの割合
は残りの 16 トピックのクリック回数の合計値を基に求めた．
「“lyric jumper” OR “リリックジャンパー”」をクエリとし，検索結果から Lyric Jumper について言及しているツイートを人手で選択した．429 件のツイートにはリツイートは含まれない．
https://www.gizmodo.jp/
http://news.mynavi.jp/

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た Lyric Jumper の紹介記事上に設置されたツイートボタ

Lyric Jumper では，アーティストランキング機能，類似ンから投稿されたものであった．

アーティスト推薦機能，トピック傾向表示機能，アーティス

98 件のツイートでは，ツイートを投稿したユーザが興味

トの楽曲ランキング機能，フレーズ推薦機能，歌詞フレーのあるアーティストのトピックについて述べており，6.1.2

ズの強調表示機能の６つの機能を実現した．こうした機能

項でも述べたように，自分が興味のあるアーティストがどを利用することで，ユーザが歌詞に対する理解を深めながのようなトピックを持っているかを知りたいユーザが一定

ら，インタラクティブに歌詞を探索することを可能にし数存在することがここでも示された．また，プロの歌手がた．また，提案モデルの評価を行い，トピックの数に関わ自らのバンドのトピックについて投稿したツイートも１件，らず提案モデルが従来モデルの LDA を上回る精度である「便利」という言葉と共に投稿されており，プロの立場からことを perplexity を用いて定量的に示した．さらに，Lyric

も Lyric Jumper が受け入れられていることが確認できた．

Jumper の 9 万人以上のユーザの操作ログおよび 400 件以より詳細にユーザのツイートを分析すると，Lyric Jumper

上のツイートの分析の結果，トピックを起点とした歌詞のが表示するアーティストのトピックが妥当であり，納得感

探索はユーザから積極的に利用されており，Lyric Jumper

を表すツイートが多数を占めていた．他にも，自分の好きの楽しさや有用性が評価されていることを明らかにした．

なアーティストは「ラブソング」トピックの割合が高いと

現在の Lyric Jumper で扱っていない情報のひとつとし思っていたが「自分探し」トピックの割合が高く，意外なて，時間，つまり楽曲が発売された日にちがあげられる．

発見ができた，という投稿をしているユーザも見られた．

時間情報を考慮し，例えば各年に発売された楽曲集合ごと収集した各ツイートにポジティブな表現またはネガティに提案モデルを適用することで，トピックの流行り廃りや，ブな表現が含まれているかを人手で判定した結果，ポジ

各アーティストが歌ってきた歌詞トピックの時間変化など

ティブな表現を含むツイートが 95 件，ネガティブな表現を明らかにできることが期待される．このような情報を提を含むツイートが 10 件であった．ポジティブな表現とし示することで，ユーザの歌詞に対する理解をより深めるこては「面白い」，「楽しい」，「便利」といったものが多く見とができるようになると考えている．また，提案モデルにられた．その中には，フレーズ推薦機能や類似アーティス

よって得られたトピックを，音響特徴量やタグなどと組みト推薦機能などの個別の機能について言及したものも見ら合わせることで，より柔軟にユーザの検索意図を反映できれた．その他，音楽の楽しみ方が増えた，歌詞を探すのがる楽曲の探索システムの提案も行っていきたい．

楽しい，作詞家の素晴らしさを改めて知ることができた，といったより具体的なコメントも投稿されていた．自分がどのようなタイプの歌詞が好きなのかが分かる点が興味深い，と述べているユーザもおり，Lyric Jumper を利用する

謝辞 Lyric Jumper の運営を共同で行い，歌詞データを提供していただいた株式会社シンクパワーに感謝する．本研
究の一部は JST ACCEL (JPMJAC1602) の支援を受けた．

ことが自分でも明確には認識していなかった歌詞の好みを把握するためにも役立つことを確認できた．
ネガティブな内容としては，個別の楽曲について，割り

参考文献
[1]

当てられたトピックが妥当でない点に言及したものが見られた．提案手法ではトピックの割り当てを確率的に推定している以上，完璧な精度でトピックを割り合てることは難[2]

しい．この問題への対処方法としては，楽曲に割り当てられたトピックが不適切であるとユーザが感じたら，ユーザ
自らがより適切なトピックを容易に訂正して割り当てら[3]

れるインタフェースを提供することなどが考えられる．また，Lyric Jumper に洋楽が含まれていないことを残念がる投稿もあった．これに関しては，提案モデルは言語に非依[4]存であるため，提案モデルを英語歌詞に適用し，洋楽版のLyric Jumper を今後公開する予定である．

[5]

7. まとめ本稿ではアーティストの歌詞トピックに対する傾向を考慮したモデルを提案し，3,722 アーティストの 147,990 件[6]の歌詞に提案モデルを適用することで，ユーザが様々な歌詞に出会える歌詞探索サービス Lyric Jumper を提案した．

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