DEIM Forum 2011 B5-6

ニュースにおけるバーストキーワードの話題への集約高橋 佑介†

宇津呂武仁††

吉岡真治†††† 群馬工業高等専門学校専攻科生産システム工学専攻 〒 371-8530 群馬県前橋市鳥羽町 580 番地†† 筑波大学大学院システム情報工学研究科 〒 305-8573 茨城県つくば市天王台 1-1-1††† 北海道大学大学院 情報科学研究科 〒 060-0808 北海道札幌市北区北 8 条西 5 丁目
あらまし ウェブ上では情報爆発が起こり，ニュース記事に限っても，日々，多種多様な話題が発信され続けている．
このような多様な情報から特に重要な情報を選びだす手法として Kleinberg のバースト解析アルゴリズムを用いることができ，これにより，ある時期において，特に頻繁に報道された話題に関する記事や，頻出したキーワードを抽出することができる．本論文では，Kleinberg のバースト解析アルゴリズムによって得られたバーストキーワード集合に対してさらに，複数のバーストキーワードが共通に出現するニュース記事のクラスタリングを行うことにより，バーストキーワードを話題ごとのまとまりに集約した．これによって，各キーワードのバーストの背景となった話題，および，各バーストキーワード間の関係の把握が容易になった．また，ここで，バーストキーワード群を利用して，ニュース記事のクラスタリングを行う手法を導入した．その結果，既存手法よりも少ない次元数の特徴ベクトルによって，既存手法と同程度のクラスタリング性能が達成できることがわかった．
キーワード

ニュース, バースト, トピック, 集約

Aggregating Bursty Keywords in News Stream into Topics
Yusuke TAKAHASHI† , Takehito UTSURO†† , and Masaharu YOSHIOKA†††† Advanced Production Systems Engineering Course, Gunma National College of Technology,Maebashi, 371-8530, Japan†† Grad. Sch. of Systems and Information Engineering, University of Tsukuba, Tsukuba, 305-8573, Japan††† Graduate School of Information Scienceand Technology, Hokkaido University, Sapporo, 060-0808, Japan
Abstract Among various types of recent information explosion, that in news stream is also a kind of serious
problems. Especially, when one wants to detect a kind of topics that are paid much more attention than usual, it isusually necessary for him/her to carefully watch every article in news stream at every moment. In such a situation,
it is well known in the ﬁeld of time series analysis that Kleinberg’s modeling of “bursts” is quite eﬀective in detecting
burst of keywords. Based on this argument, this thesis proposes a technique of aggregating such bursty keywords
in news stream according to the topic that is closely related to each bursty keyword. The proposed technique isbased on clustering news articles which share a group of bursty keywords. This approach enables to easily identify
the event occurring in the real world which caused the burst of keywords. It also helps to understand the relation
among several bursty keywords. We compare the proposed technique of clustering news articles based on bursty
keywords with a baseline clustering technique, and show that we can achieve comparative clustering performanceeven with keyword vectors of a much smaller number of dimension.
Key words news, burst, topic, aggregation

1. は じ め にているため，そこで例えば一週間のニュースの中でも大きな話題の動きを簡潔にまとめて提示できるようなシステムがあれば，ウェブ上の世界を始めとして，膨大な情報が溢れ，いわゆるニュース記事を閲覧するにあたり大きな時間の節約になるだろ

情報爆発が起こっている．文献 [3], [7] でも述べられているようう．本論文は，このように，情報爆発における情報の集約といに，この現状の課題を克服するような取り組みがなされている．

う背景に基づいて研究を行った結果を報告するものである．

ウェブ上のニュース記事に限っても，同様に多くの情報が流れネット上の文書ストリームでは，時間を問わず文書情報が送図 1 バーストキーワードの話題への集約られている．そこでは，ある時からある話題に関する記述が急る．まず，バースト解析の手法の一つである enumerating バー

激に増加するような現象が起こることがあり，こういった現象ストについて説明し，そこからバーストランクを定義する．3.

を，ある話題に関するバーストと呼ぶ [4]．例えば，世間で騒がでは，バーストキーワードの集約について，その手順と評価結れるような出来事が起こると，その時期には，その話題に関連果について述べる．バーストキーワードの集約は，バーストしたニュース記事が爆発的に多くなり，ニュース記事ストリーキーワードを含む記事をクラスタリングすることによって行う．

ムにおいてその話題がバーストする．したがって，ニュース記その際，文書間類似度を，提案手法と比較手法の二種類定義し事におけるバーストの時期を解析できれば，そういった世の中て，記事のクラスタリング結果を評価して比較する．4. では，の異変を掴むのに役立つと考えられる．

関連研究について述べる．最後に 5. では，まとめと今後の課題

Kleinberg のバースト解析 [4] を用いることによりそのような時系列解析が可能となり，さらにその応用として，ある日における各キーワードのバースト度を求めてランク付けすることができる [9]．これにより，例えば各日におけるバースト度の高を述べる．

2. Kleinberg のバースト解析
本節では，Jon Kleinberg の考案した，バースト解析アルゴい上位数件のキーワード（バーストキーワード）を得ることがリズム [4] について述べる．

できる．ここから，得られた結果を時系列に沿って並べること

2. 1 バースト解析とはで，キーワードの時系列推移を見ることができるはずである．

バースト解析は，典型的には，電子メールやネット上のニュー

そこで，得られた上位数件のバーストキーワードを調べると，ス記事などの文書ストリームに対して適用されるアルゴリズム

異なるキーワードであっても，それらは同じ話題を示すものがである．文書ストリームを時系列に沿って観測すると，ある期多いことがわかった．このことより，キーワードのバーストは，間において，あるキーワードを含む文書の時間軸方向の密度がそのキーワードを関連概念とした話題のバーストが背景にある高くなるような状態が発生する．このような状態をバーストとと考えた．キーワードの集約化ができれば，より俯瞰的に，話いう．Kleinberg のバースト解析アルゴリズムを用いれば，文題そのもののバーストを捉えることができるようになるはずで書ストリーム中のあるキーワードのバースト期間と非バーストある．そして，時系列推移を見たとき，単なるキーワードの推期間とを自動で切り分けることが可能になる．図 2 に文書スト移ではなく，話題の推移が見られるようになると考えた．本論

リームにおけるバーストのイメージ図を示す．

文ではこの考えを元に，各日ごとにバーストキーワードの出現

2. 2 enumerating バーストしたニュース記事をクラスタリングし，それを用いてバーストenumerating バーストのアルゴリズムは，離散時間で送られキーワードを話題ごとに集約する手法を提案する．提案手法のる文書のまとまり (文書バッチ) に対して適用される．つまり，枠組みは図 1 のようになる．

常に連続的に，単体で文書が送られる状況ではなく，ある期間以下，2. では，Kleinberg のバースト解析 [4] について説明すをおいてまとまった文書が送られてくるような状況において適状態 q0 が選ばれる.
ただし，閾値付近の入力が続くなどして頻繁に状態遷移が起こると，途切れ途切れにバースト状態と非バースト状態が切り替わり不自然である．そのために，状態遷移を妨げるための関数 τ (i, j) を定義する．
図28<(j − i)γτ (i, j) =:0

バーストのイメージ(j > i)(j <= i)用される．
最も簡単なモデルでは 2 状態オートマトン A2 を定義し，2つの状態を非バースト状態 q0 ，バースト状態 q1 とおく．入力

τ は，パラメータ γ によって調節されるが，特に理由がない場
合は γ = 1 とする．

に対して状態が遷移することにより，2 つの状態を切り分ける

以上に述べた，ある状態 q にいることに対してコストを与え仕組みである．目的とする文書（注 1）を「関連文書」，そうでなる関数 σ と，状態遷移にペナルティを課す関数 τ を使って，状い文書を「非関連文書」として扱い，バーストか否かは，文書態の系列 q を通るためのコスト関数を定義する．

バッチ中の関連文書の割合によって決まる．
解析期間において，n 個の文書バッチ B1 〜Bn が離散時間でc( q | rt , dt ) ==バッチに含まれる文書の数を dt とおく．文書バッチには関連文

n“Xt=1とができる．
次に，オートマトンの 2 状態にそれぞれ期待値を割り当てる．

+n“X”
σ(it , rt , dt )t=1”
τ (it , it+1 )
− ln

t=1

t=1rt と表すこ

“ n−1X
t=0

書と非関連文書が含まれ，Bt に含まれる関連文書の数を rt とnX
dt ，解おく．解析期間における全ての文書の数 D は D =nX”
τ (it , it+1 )

t=0

送られてくる状況を考える．t 番目のバッチを Bt とし，その析期間における全ての関連文書の数 R を R =“ n−1X

h+!
i”
dt rt
pit (1 − pit )dt −rtrt

オートマトン A2 は二つのパラメータ s，γ によって決まる
ことから，A2s,γ と表記される．本実験では，s = 2，γ = 1 として A22,1 のオートマトンを用いている．

2. 3 バーストランク

初期状態である非バースト状態 q0 には，分析期間全体を見たバーストランクとは，各キーワードのバーストの強さを計ときの期待値 p0 = R/D を割り当てる．バースト状態 q1 には，算し，その大きさによってキーワードをランク付けしたものでp0 にパラメータ s をかけた値である p1 = p0 s を割り当てる．
ただし，s > 1 であり，p1 <= 1 となるような s でなくてはならない．s の値が小さいほど，バッチ中の関連文書の割合が低くてもバーストと見なされやすくなる．
解析は，n 個のバッチが与えられたときの，状態の系列を通ある．
まず，各キーワードのバーストの強さを測るものとしてバースト度を定義する．期間 t1 〜t2 におけるバースト度は以下の式で表される．

るためのコスト計算によって行う．考えられる状態の系列のうt2X`´
σ(0, rt , dt ) − σ(1, rt , dt )ち，最も系列のコストが小さいものが解となり，その系列の状t=t1

態に応じて，バースト期間と非バースト期間を決定する．
状態遷移は dt と rt が入力となって決まる．状態の系列は

q = (qi1 , . . . , qin ) と表され，qin は，n 番目のバッチによって決定された状態 qi (i = 0, 1) である．バッチ中の関連文書が二項分布 B(dt , pi ) にしたがって現れるという考えに基づき，状態 qi にいることに対してコストを与える関数 σ(i, ri , dt ) を以

t=t1t2

コストX

σ(1, rt , dt ) との差によって求められる．

t=t1

以上のようにしてキーワードごとに求めたバースト度についてキーワードを昇順にソートすることで，期間 t1 〜t2 における下のように定義する．

σ(i, rt , dt ) = − ln

つまり，期間 t1 〜t2 に，非バースト状態 p0 だけを通る系列のt2
Xσ(0, rt , dt ) と，バースト状態 p1 だけを通る系列のコストh!
idt rtpi (1 − pi )dt −rtrt

この関数は，入力 rt と dt ，及び状態 qi (i = 0, 1) によってコ各キーワードのバーストランクを作成することができる．本実
験では，1 日ごとにバーストランクを算出している．

3. バーストキーワードの集約ストが決まる．p1 > p0 であり，t 番目のバッチ中における関連

本節では，ある日に求められたバーストキーワードを話題ご文書の出現確率 rt /dt が p1 に近ければ σ(1, rt , dt ) < σ(0, rt , dt )とに集約するための手順と，それを評価した結果について述となり，コストの低いバースト状態 q1 が選ばれる．逆に，rt /dt

べる．

が p0 に近ければ σ(1, rt , dt ) > σ(0, rt , dt ) となり，非バースト

3. 1 ニュース記事のクラスタリングによるバーストキーワー
ドの集約手順（注 1）：例えば，特定のキーワードを含む文書．

バーストキーワードの集約は，以下の手順で行った．

（ 1 ） ある日において，バーストランク上位 20 個の各クラスタに含まれる記事の特徴ベクトルの重心によって求めバーストキーワードを含むニュース記事を収集する．

た．また，クラスタの分割数を決める際には，クラスタリング（ 2 ） 人手で記事を選別する．

結果に対する評価尺度 (F 値) が最大となる分割数を人手で選（ 3 ） ニュース記事間の類似度を測定し，んだ．

この類似度を用いて記事をクラスタリングする．

ここで，記事間の類似度としては，提案手法，および，比較（ 4 ） クラスタごとにバーストキーワード集合を作成し，手法の 2 通りを評価した．提案手法においては，20 個のバー話題ごとに集約されたバーストキーワード集合とする．

ストキーワードの有無を二値で表現した 20 次元ベクトルを記

上記 4 つの手順の詳細を以下に示す．

事の特徴ベクトルとして定義し，特徴ベクトル間の内積，およまず，キーワードの選定においては，ニュース記事本文に対しび，余弦によって類似度を測定した．比較手法においては，記て茶筌 （注 2） および IPAdic （注 3） を用いて形態素解析を行った後，事中に出現したキーワードを特徴ベクトルの次元とし，各次元名詞と動詞を抽出した．さらに，それと並行して，Wikipediaのキーワードの tf-idf 値を各次元の値として特徴ベクトルを定エントリ名を抽出した．ただし，1 文字だけのもの，数字のみ義し，特徴ベクトル間の内積，および，余弦によって類似度をのもの，記号だけのもの，および，形態素解析誤りに起因する測定した．比較手法における特徴ベクトルの次元数は，平均し文字列断片は除外した．て 20 以上となる．

次に，評価対象とする日付を 10 日分選定し，日付ごとにバー最後に，クラスタリングの結果を用いて，バーストキーワー

ストランクの高い上位 20 個のバーストキーワードを取得する．

ドを集約する．この時点で，記事は話題ごとにクラスタリン

ただしこの際，「６月」や「８月」など，月を表すキーワードがグされている．したがって，クラスタごとに，記事に含まれる頻繁にバーストランクに上位に現れたため，これらはノイズとバーストキーワードを収集してバーストキーワード集合を作成なると考え，バーストキーワードからは除外した．

することにより，話題ごとにバーストキーワードが集約された

なお，本論文では，2009 年 6 月 1 日 ∼2010 年 5 月 31 日の 1

結果が得られる．

年間の期間において収集したニュース記事集合（注 4）から選定し3. 2 ニュース記事のクラスタリング結果の評価たニュース記事を評価対象として用いる．また，ニュース記事ニュース記事のクラスタリング結果の評価においては，参照集合に対する df(文書頻度)，idf(逆文書頻度) の統計量を算出す用正解クラスタを用いる．評価尺度には，以下に定義する，再る際には，この記事集合の全ニュース記事を用いる．

現率，適合率，F 値を用いる．

次に，各日において，バーストキーワードと密接に関連する記事を人手で選別するため，はじめに，バーストキーワードを2 つ以上含む記事を選出する．その後，システムの出力したクラスタリング結果の評価のため，まず人手でニュース記事を話題単位でクラスタリングして，参照用正解クラスタを作成する．
そして，それを用いて，各日における主要な話題との関連性が低い記事を除外する．具体的には，参照用正解クラスタのうち，出力された各クラスタに含まれる記事組のうち，参照用正解クラスタに含まれる記事組数の和
再現率 =各参照用正解クラスタに含まれる記事組数の和出力された各クラスタに含まれる記事組のうち，参照用正解クラスタに含まれる記事組数の和
適合率 =各システム出力クラスタに含まれる記事組数の和主要な話題のクラスタに含まれなかった記事が除外される．以上の手順により，評価実験に用いるニュース記事集合および参F 値 =照用正解クラスタを用意する．評価実験の対象とした日付およ211+再現率
適合率

び記事数を表 1 に示す．
両手法の性能を比較するため，実験で評価した 10 日分のマク
表 1 評価対象の日付およびニュース記事数

ロ平均とミクロ平均を算出した．その結果を表 2 に示す．

日付

記事数

日付

記事数

2009 年 6 月 1 日49

2009 年 12 月 19 日

292009 年 8 月 1 日

542010 年 1 月 13 日

126

提案手法

比較手法

内積

余弦

内積

余弦

再現率

97.1

94.7

88.5

88.4

適合率

86.6

91.6

90.5

87.7

F値

91.0

92.3

88.0

87.5

再現率

95.3

91.0

85.4

84.2

適合率

77.7

83.7

86.6

76.5

F値

85.6

87.2

86.0

80.2

2009 年 9 月 1 日

1122010 年 3 月 1 日

1012009 年 10 月 9 日

592010 年 4 月 12 日

672009 年 11 月 1 日

242010 年 5 月 1 日

47

次に，ボトムアップクラスタリングによって，選別された記事集合を話題ごとにクラスタリングする．各クラスタの中心は，

表2

両手法のクラスタリング性能の比較 (10 日分の平均 (%))

マクロ平均

ミクロ平均

（注 2）：http://chasen-legacy.sourceforge.jp/（注 3）：http://sourceforge.jp/projects/ipadic/（注 4）：日経新聞 (http://www.nikkei.com/)，朝日新聞 (http://www.asahi.

com/)，読売新聞 (http://www.yomiuri.co.jp/) の各新聞社のサイトから収集した 56,503 記事，38,758 記事，および，62,684 記事の合計 157,945 記事．

この結果より，提案手法によって特徴ベクトルを作成し，余弦によって記事間類似度を測ることによってクラスタリングする手法が最も F 値が高いことが分かる．提案手法では特徴ベクトルの次元数が少ないにも関わらず，両手法のクラスタリン
グ性能は比較手法と同等以上である．これより，バーストキー

5. お わ り に

ワードのみを参照するだけでも，各記事の話題をある程度と本稿では，バーストキーワードを含むニュース記事をクラスらえることができているといえる．また，提案手法においてタリングし，その結果を用いてバーストキーワードを話題ごは，余弦によって類似度計算を行う方がクラスタリング性能がとに集約する手法を提案した．本手法では，クラスタリングが高いが，比較手法においては，内積を用いる方が良いことがわ

ニュース記事単位で行われているため，キーワードのバーストかった．の背景にある話題ごとに，キーワードを集約することができる．

3. 3 バーストキーワードの集約結果

また，クラスタリングされたニュース記事を閲覧することによニュース記事のクラスタリングによって，バーストキーワーり，どのような話題に基づいてキーワードが集約されたかを容ドの集約をすることができた．類似度として余弦を用いた場合易に知ることが可能である．

について，提案手法によってニュース記事をクラスタリングしさらに，記事のクラスタリングを行う際，バーストキーワーた結果，および，バーストキーワード集約結果を，表 3，およドのみを用いて記事間の類似度を測定する手法を評価した．評び，表 4 に示す．この結果から分かるように，人手によって作価実験の結果，記事中の全てのキーワードを次元として tf-idf成した参照用正解クラスタの各々が，それぞれ固有のバーストの重みを用いて測定した類似度と比較して，次元数がより少キーワードを多く含む場合には，クラスタリング性能が高くなくても同程度のクラスタリング性能を維持できることが分なり，逆に，複数の参照用正解クラスタ間で，多くのバーストかった．

キーワードが共有されている場合には，クラスタリング性能が低くなっている．

今後は，Wikipedia を知識源として，記事中の観点の時系列分布を分析する手法 [5] を導入することにより，バーストキー

なお，2009 年 9 月 1 日における「衆議院選挙」と「民主党新ワードおよびニュース記事群の集約性能をより高める方式を開政権発足に向けて」という 2 つの話題や，2010 年 4 月 12 日に発する予定である．また，現在は最適なクラスタ数の決定を手おける「バンコク騒乱」と「バンコク騒乱で邦人男性死亡」な動で行なっているため，その自動方式について検討を行う．

どの，因果関係を持つ 2 つの話題を，それぞれ「衆議院選挙」や「バンコク騒乱」といった，1 つの大きな話題としてみなした参照用正解クラスタを作成した場合には，クラスタリングの性能がより高くみなせることが分かる．しかし，今回の場合，このような 2 つの話題に関する記事が，それぞれ同程度の記事数で分布していたため分割して扱うことにした．

4. 関 連 研 究
Kleinberg のバースト解析を利用せずにバーストキーワードを集約する関連研究がある．文献 [1] では，キーワードに対して生成確率分布を仮定してバーストを判定し，確率分布の形状が類似しているキーワード同士をまとめることで，バーストキーワードの抽出とイベント単位の集約を行う方法を提案している．また，文献 [6] では，Twitter（注 5）のツイートログからバーストキーワードを抽出し，共起性の高いバーストキーワード同士を集約することにより，Twitter 上のトレンドを提示する枠組みを提案している．一方，文献 [2] では Kleinberg のバース
ト解析を用いているが，文書クラスタリングが主眼である．ここでは，特徴ベクトルの次元として，分析期間中にバーストしたキーワードを用い，重みとしては，tf-idf 値などに加え，分析期間中におけるキーワードのバースト度を付加する手法を提案している．その他，バーストを多角的な視野でとらえることを主目的として，異なる言語間のニュース記事ストリームのバーストパターンを比較し，相関性のあるバーストトピックを抽出する手法 [8] なども提案されている．

（注 5）：http://twitter.com/

文

献[1] G. P. C. Fung, J. X. Yu, P. S. Yu, and H. Lu. Parameter
free bursty events detection in text streams. In Proc. 31stVLDB, pp. 181–192, 2005.
[2] Q. He, K. Chang, E-P. Lim, and J. Zhang. Bursty feature representation for clustering text streams. In Proc. 7thSDM, pp. 491–496, 2007.
[3] 喜連川優. 特定領域研究「情報爆発（Info-plosion)」: 本格稼働
から 2 年を経過して. 情報処理, Vol. 49, No. 8, pp. 881–888,2008.
[4] J. Kleinberg. Bursty and hierarchical structure in streams.
In Proc. 8th SIGKDD, pp. 91–101, 2002.
[5] 牧田健作, 横本大輔, 宇津呂武仁, 福原知宏. トピックに関する話
題の時系列分布に着目したブログ分析. 第 3 回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム—DEIM フォーラム— 論文集, 2011.
[6] M. Mathioudakis and N. Koudas. TwitterMonitor: Trend
detection over the Twitter stream. In Proc. SIGMOD, pp.
1155–1157, 2010.
[7] 鳥澤健太郎, 中川裕志, 黒橋禎夫, 乾健太郎, 吉岡真治, 藤井敦,喜連川優. キーワードサーチを超える情報爆発サーチ — 自然
言語処理で価値ある未知をマイニング —. 情報処理, Vol. 49,No. 8, pp. 890–896, 2008.
[8] X. Wang, CX. Zhai, and R. Sproat X. Hu. Mining correlated bursty topic patterns from coordinated text streams.
In Proc. 13th SIGKDD, pp. 784–793, 2007.
[9] 吉岡真治. 多言語ニュースの対象分析のための Wikipedia 活用手法の研究. 第 23 回人工知能学会全国大会論文集, 2009.

表 3 10 日分のニュース記事のクラスタリング結果及びバーストキーワード集約結果 (1)参照用正解クラスタ
日付

クラスタ

集約されたキーワードとの対応

番号(キーワードが出現した参照用正解クラスタの ID)(参照用正解クラスタの話題及び ID)

2009 年
6月1日

1

申請／民事／米政府／再生／ゼネラル・モーターズ

GM 破綻 (ID:1)

ニュース記事のクラスタリング
結果の評価(再現率/適合率/F 値 (%))
100/100/100／民事再生法／ gm ／破産／破綻／連邦／適用／条／連邦破産法 11 条 (ID:1)

2

新型インフルエンザ／補正／新型／感染／インフル

新型インフルエンザ流行 (ID:2)

エンザ (ID:2)

2009 年
8月1日

1

上田 (ID:1,2,5)，公認 (ID:2,5)，京都 (ID:3,4,5)， 衆院選に向けての動き (ID:5)

96.9/95.3/96.1

青森 (ID:4,5)，自民党／訴える／衆院選／衆院／訴え／麻生首相／県連／自民／立候補 (ID:5)2メートル (ID:1,2,3,4)，選手権／決勝 (ID:1,2,4)， リコー全英女子オープン (ID:1) ／世
上田 (ID:1,2,5)，水泳 (ID:2)，公認 (ID:2,5)

界水泳選手権 (ID:2) ／全国高校野球選手権大会 (ID:4)

3

選手権／決勝 (ID:1,2,4)，京都 (ID:3,4,5)，甲子園

全国高校野球選手権大会 (ID:4)(ID:4)，青森 (ID:4,5)
4

選手権／決勝 (ID:1,2,4)，上田 (ID:1,2,5)，ゴルフ

リコー全英女子オープン (ID:1)(ID:1,3)5

メ ー ト ル (ID:1,2,3,4)，ゴ ル フ (ID:1,3)，京 都

近畿南部豪雨被害 (ID:3)(ID:3,4,5)
2009 年
9月1日

1

民主／民主党 (ID:1,2,3)，自民党／衆院選／政権／

消費者庁発足 (ID:1) ／民主党新政権

麻生／自民／衆院／選挙／行政 (ID:1,2,3,5)，当選

発足に向けて (ID:2) ／衆議院議員総69.8/63.2/66.4／復活／比例 (ID:2,3)，政権交代／交代 (ID:2,3,5)， 選挙 (ID:3) ／自民党総裁選 (ID:5)
学期 (ID:3,4)

2

民主／民主党 (ID:1,2,3)，新型インフルエンザ／イ

民主党新政権発足に向けて (ID:2) ／ンフルエンザ／新型 (ID:1,2,3,4)，自民党／衆院選

衆議院議員総選挙 (ID:3) ／自民党総／政権／麻生／衆院／選挙 (ID:1,2,3,5)，政権交代

裁選 (ID:5)／交代 (ID:2,3,5)

3

民主／民主党 (ID:1,2,3)，新型インフルエンザ／イ

消費者庁発足 (ID:1) ／民主党新政権

ンフルエンザ／新型 (ID:1,2,3,4)，政権／麻生／自発足に向けて (ID:2)

民 (ID:1,2,3,5)
民主／民主党 (ID:1,2,3)，自民党／政権／麻生／自消費者庁発足 (ID:1) ／民主党新政権

民／選挙／行政 (ID:1,2,3,5)

発足に向けて (ID:2) ／衆議院議員総5

民主 (ID:1,2,3)，政権／自民 (ID:1,2,3,5)，政権交

民主党新政権発足に向けて (ID:2)

6

自民党／麻生／自民／選挙／行政 (ID:1,2,3,5)

自民党総裁選 (ID:5)

7

新型インフルエンザ／インフルエンザ／新型

新型インフルエンザ流行 (ID:4)

4

選挙 (ID:3)
代／政権 (ID:2,3,5)(ID:1,2,3,4)，学期 (ID:3,4)

2009 年
10 月 9 日

8衆院 (ID:1,2,3,5)，民主党 (ID:1,2,3)，復活 (ID:2,3)

民主党新政権発足に向けて (ID:2)

9行政 (ID:1,2,3,5)，民主党 (ID:1,2,3)

民主党新政権発足に向けて (ID:2)

連休 (ID:1,3)，オバマ大統領／核兵器／平和／ノー

オバマ大統領がノーベル平和賞受賞

ベル平和賞／ノーベル／受賞／大統領／ノーベル賞(ID:3)

1／オバマ (ID:3)

2

国土，凍結 (ID:1,2)，補正予算／今年度／予算／国3

台風 (ID:1)，国土／凍結 (ID:1,2)，連休 (ID:1,3)

国交相各種事業方針決定 (ID:2)

交／来年度／補正／前原 (ID:2)
台風 18 号の影響と被害 (ID:1)

100/100/100

表 4 10 日分のニュース記事のクラスタリング結果及びバーストキーワード集約結果 (2)参照用正解クラスタ日付クラスタ集約されたキーワードとの対応

番号(キーワードが出現した参照用正解クラスタの ID)(参照用正解クラスタの話題及び ID)

2009 年
11 月 1 日

1

市長／告示／現職／無所属／再選／投票 (ID:1)，市各地の市長選 (ID:1)

ニュース記事のクラスタリング
結果の評価(再現率/適合率/F 値 (%))
100/100/100

民 (ID:1,2)

2

市 民 (ID:1,2)，追 う ／ 藍 綬 ／ 受 章 ／ 褒 章 ／ 黄 綬

秋の褒章 (ID:2)(ID:2)
2009 年
12 月 19 日

1

削減／気候／首脳／合意／締約／条約／会議／途上

COP15 協議 (ID:1)

100/100/100

経済 (ID:4)

90.1/91.2/90.7／枠組み／国連／先進／コペンハーゲン／排出／交渉／変動／ cop ／途上国／先進国／ガス／来年(ID:1)
2010 年1 月 13 日

1

昨 年 (ID:1,2,3,4)，準 備 ／ 中 国 (ID:1,4)，前 日(ID:2,3,4)，預金 (ID:2,4)，経営 (ID:3,4)，引き上げ／預金準備率／反落／中国人民銀行 (ID:4)

2

昨年 (ID:1,2,3,4)，陸山会／東京地検特捜部 (ID:2)， 小沢氏違法献金事件 (ID:2) ／小沢一郎／小沢／一郎 (ID:2,3)，前日 (ID:2,3,4)， 日本航空破綻と再建 (ID:3) ／預金 (ID:2,4)，日本航空／日航／経営 (ID:3,4)

経済 (ID:4)

3

昨年 (ID:1,2,3,4)，前日 (ID:2,3,4)，日本航空／日日航経営破綻と再建 (ID:3) ／航／経営 (ID:3,4)

経済 (ID:4)

4

ハイチ／地震 (ID:1)，昨年 (ID:1,2,3,4)，中国／準

ハイチ地震 (ID:1)

備 (ID:1,4)

2010 年
3月1日

1金メダル／冬季五輪／団体追い抜き／メダル／会式

バンクーバー五輪 (ID:1)

100/76.5/86.7／スケート／閉会／冬季／追い抜く／ 3 月 1 日／
バンクーバー／スピード／五輪／銀メダル／スピードスケート (ID:1)

2

大地震／チリ／津波／南米／地震 (ID:2,3)

チリ大地震 (ID:2) ／国内の津波の影響など (ID:3)

2010 年4 月 12 日

1

バンコク／反政府／治安部隊／タイ／デモ／衝突

バンコク騒乱 (ID:4) ／バンコ

(ID:1,4,5)， 博之 (ID:3,4,5)，カメラマン／村本ク騒乱で邦人男性死亡 (ID:5)

92.4/90.0/91.2／ロイター通信 (ID:4,5)

2

週末 (ID:1)，バンコク／反政府／治安部隊／タイ／

経 済 (ID:1)，バ ン コ ク 騒 乱

デモ／衝突 (ID:1,4,5)，博之 (ID:3,4,5)(ID:4)

3

連合 (ID:1,3)，投票 (ID:2,3)，平沼赳夫／平沼／たたちあがれ日本が結成 (ID:3)

ちあがれる (ID:3)，博之 (ID:3,4,5)

2010 年
5月1日

4

ユーロ圏／週末／ギリシャ(ID:1)，連合 (ID:1,3)

経済 (ID:1)

5

市長／投票率 (ID:2)，投票 (ID:2,3)

各地の市長選 (ID:2)

1

各地 (ID:1,2,4)，水俣市／水俣／水俣病／救済／慰

水俣病犠牲者慰霊式 (ID:2)

霊／患者 (ID:2)，メーデー (ID:2,3,4)，防止／熊本
県／熊本／打つ (ID:2,5)

2

渋 滞 ／ 行 楽 ／ 大 型 連 休 ／ 連 休 (ID:1)，各 地

ゴールデンウィーク (ID:1)(ID:1,2,4)，上海 (ID:1,3)，キロ (ID:1,4)
3

上海 (ID:1,3)，メーデー (ID:2,3,4)，上海万博／万上海万博 (ID:3)

博 (ID:3)

4各地 (ID:1,2,4)，キロ (ID:1,4)，メーデー (ID:2,3,4)

メーデー (ID:4)

5

熊本県／熊本 (ID:2,5)

普天間問題 (ID:5)

6防止／打つ (ID:2,5)

普天間問題 (ID:5)

97.4/100/98.7