DEIM Forum 2012 E2-4

ニュース・ブログにおける話題の相関と変遷の分析— 震災に関する話題を例題として —小池 大地†1河田容英†4大輔†2牧田健作†2鈴木吉岡 真治†5神門典子†6

福原 知宏†7清田陽司†

関洋平††

横本浩子†2宇津呂武仁†3中川裕志††1 筑波大学理工学群工学システム学類 〒 305-8573 茨城県つくば市天王台 1-1-1†2 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†3 筑波大学 システム情報系 知能機能工学域 〒 305-8573 茨城県つくば市天王台 1-1-1†4 (株) ナビックス 〒 141-0031 東京都品川区西五反田 8-3-6†5 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
†6 国立情報学研究所 〒 101-8430 東京都千代田区一ツ橋 2-1-2†7 産業技術総合研究所 〒 135-0064. 東京都江東区青梅 2-3-26† 東京大学 情報基盤センター 〒 113-0033 東京都文京区本郷 7-3-1†† 筑波大学 図書館情報メディア系 〒 305-8550 茨城県つくば市春日 1-2
あらまし本論文では，震災に関する話題についての時系列のニュース記事集合，および，ブログ記事集合を対象として，トピックモデルを用いたトピック同定を行う．そして，ニュース・ブログの間での話題の相関，および，時系列での話題の変遷の様子を分析する．分析の結果，ニュース・ブログ間の相関が高いトピック，ニュース記事特有のトピック，ブログ記事特有のトピックなどの違いを容易に発見することができた．
キーワード ニュース，ブログ，話題，時系列分析

Analyzing Correlation of Topics in News and Blogs and their Changes:
A Case Study of Topics on Earthquake Disaster
Daichi KOIKE†1 , Daisuke YOKOMOTO†2 , Kensaku MAKITA†2 , Hiroko SUZUKI†2 , Takehito
UTSURO†3 , Yasuhide KAWADA†4 , Masaharu YOSHIOKA†5 , Noriko KANDO†6 , Tomohiro
FUKUHARA†7 , Hiroshi NAKAGAWA† , Yoji KIYOTA† , and Yohei SEKI†††1 College of Eng. Sys., School of Science and Engineering, University of Tsukuba, Tsukuba 305-8573
Japan†2 Grad. Sch. of Systems and Information Engineering, University of Tsukuba, Tsukuba 305-8573 Japan†3 Faculty of Engineering, Information and Systems, University of Tsukuba, Tsukuba 305-8573 Japan†4 Navix Co., Ltd. Tokyo 141-0031, Japan†5 Graduate School of Information Science and Technology, Hokkaido University, Sapporo, 060-0808, Japan†6 National Institute of Informatics, Tokyo 101-8430, Japan†7 National Institute of Advanced Industrial Science and Technology, Tokyo 135-0064 Japan† Information Technology Center, University of Tokyo, Tokyo 113-0033, Japan†† Faculty of Library, Information and Media Science, University of Tsukuba, Tsukuba 305-8550 Japan
Key words news, blog, topic, time series analysis

1. は じ め に有の特徴を表すとする．その一方で，クエリ尤度モデルの枠組
み [10] に基づき，Wikipedia エントリタイトルを話題ラベル

現代の情報社会においては，情報の氾濫の問題が顕著であり，とみなして，個々のニュース記事，および，ブログ記事に付与

このことは，いわゆる情報爆発の問題を引き起こしている．そし [13](3. 節)，各文書の特徴付けを行ったうえで分析を行ってして，そのように爆発的に増大する情報の集約や，俯瞰をするいる．

ための技術の開発が強く望まれている．中でも，情報爆発が最分析の結果，ニュース記事における報道内容とブログにおけも顕著に現れているのはウェブである．ウェブ上には，様々なる関心事項が高い関連を示す場合が多いトピック，ニュース記

メディア上で情報が氾濫しているが，その中でも，ニュースや事特有のトピック，ブログ記事特有のトピックなどの違いを容ブログなどは，実世界において注目すべき出来事が起るとその易に発見することができた．また，各日に特徴的な話題ラベル事実をニュースが報道し，一方，その出来事に対して，一般個を同定することにより，同一のトピックにおいても，時系列に人のレベルでの反応や感想，意見がブログに書かれる，という沿って話題がめまぐるしく変遷する様子を容易に観測することサイクルで情報が行き交うことになる．

ができた．

このように，ウェブ上で情報が氾濫する状況をふまえて，我々また，以上の方式と同一の枠組みにより，ニュース (新聞記は，ウェブ上の情報の中でも，特に，ブログ空間における多種多様事)，ブログに加えて，2011 年 3 月 11 日から 12 月 31 日の期な話題を俯瞰的に閲覧する方式の研究を行ってきた [8], [9], [12]．

間の NHK 放送字幕テキスト（注 1） を混合した文書集合を対象と具体的には，基本的な方式 [12] として，Wikipedia を知識源として，ニュース・ブログとテレビ放送との間の話題の相関と変して話題の体系を構築し，この Wikipedia の体系を元に，ブロ遷の分析を行った結果についても報告する．

ガーのブログ記事集合に対して話題を対応付ける方式を提案した．また，そのほか，複数の言語間で話題の分布を比較分析す2. トピックモデルを用いた話題分布の分析る方式 [8]，あるいは，時系列方向の話題の分布を分析する方

2. 1 トピックモデル

式 [9] 等を提案した．

本研究では，トピックモデルとして潜在的ディリクレ配分

また，そのようなウェブ上のニュースとブログを関連付ける法 (LDA; Latent Dirichlet Allocation) [1] を用いる．LDA をことにより情報の集約を行う，という方向の研究も行われてい用いたトピックモデルの推定においては，語 w の列によっる．それらの研究の基盤となる技術は，ニュース記事とブログて表現された文書の集合と，トピック数 K を入力として，記事の間で話題の対応をとる技術であるが，それらの技術は，各 ト ピック zn (n = 1, . . . , K) に お け る 語 w の 確 率 分 布

大別すると，ニュース記事およびブログ記事のテキスト情報

P (w|zn ) (w ∈ V ) ，及び，各文書 b におけるトピック zn の確の間の関連性に基づく手法 [3], [11]，および，ブログ記事から率分布 P (zn |b) (n = 1, . . . , K) を推定する．これらを推定する

ニュース記事へのリンクによる引用情報を用いる手法 [2], [4], [6]ためのツールとしては，GibbsLDA++（注 2）を用いた．LDA のに分けられる．

ハイパーパラメータである α，β には，GibbsLDA++の基本以上の研究の成果をふまえて，本論文では，特に，一定期間設定値である α = 50/K ，β = 0.1 を用いた．LDA ではトピッにおけるニュース・ブログの話題の相関と変遷の分析を行った

ク数 K を人手で与える必要があるが，本論文では，トピック結果を示す．特に，題材として，2011 年 3∼12 月の期間におい数を 50，および，100 としてトピック推定を行い，得られたトて，「東日本大震災」に関連する話題のニュース記事，および，ピックを人手で見比べ，トピックの推定結果の性能がより高くブログ記事を収集し，ニュース・ブログの間の話題の相関と変なったトピック数 50 を採用した．なお，このツールは推定の際遷の分析を行った結果を報告する．に Gibbs サンプリングを用いているが，その反復回数は 2,000

本論文で用いた手法の外観図を図 1 に示す．この手法においとした．ては，まず，2011 年 3∼12 月の期間のニュース記事，および，2. 2 文書に対するトピックの割り当て

ブログ記事を収集したものを一つの文書集合とみなして，トピッ

本研究では，一つのニュース記事，あるいは，ブログ記事

クモデル (本論文においては，LDA (Latent Dirichlet Alloca-に対して，トピックを一意に割り当てる．文書集合を D，トtion) [1] を用いた) を適用し，トピックを推定する (2. 1 節)．次

ピック数を K ，1 つの文書を d (d ∈ D) とすると，トピックに，各ニュース記事 d，あるいは，ブログ記事 d に対して，確zn (n = 1, . . . , K) の記事集合 D(zn )(ニュース記事・ブログ記率値 P (zn |d) が最大となるトピック zn を割り当てる (2. 2 節)．

事の和集合) は以下の式で表される．

これにより，各トピックに，どの程度の数のニュース記事，あるいは，ブログ記事が対応しているのかの分析を行う．また，D(zn ) =d ∈ D | zn =argmax
zu (u=1,...,K)P (zu |d)

各トピックにおいて，中心的な話題が時系列にどのように変遷するのかについての分析を行う．さらに，ニュース特有の話題，（注 1）：本字幕テキストデータは，国立情報学研究所平成 23 年度共同研究『NIIおよび，ブログ特有の話題について分析を行う．

研究用テレビジョン放送アーカイブを用いた東日本大震災の社会的影響の学術的

これらの分析においては，まず，各トピック zn において，確率値 P (w | zn ) が上位の語 (実際には，Wikipedia エントリタ
イトルを利用) を参照して，全期間に渡ってトピック zn に特分析』(戦略研究公募型) No.74 「テレビジョン放送アーカイブと新聞・ブログ・マイクロブログの特性を考慮した東日本大震災の社会的影響の学術的分析」の一環として利用しているものである．
：http://gibbslda.sourceforge.net/（注 2）

図 1 ニュース・ブログにおける話題の相関・変遷の分析の流れ

これはつまり，文書 d におけるトピックの分布において，確率るユニグラム言語モデル θd からクエリ q が生成される尤度，すが最大のトピックに，文書 d を割り当てていることになる．

なわちクエリ尤度 P (q|θd ) は，語彙 w ∈ V = {w1 , . . . , w|V | }3. Wikipedia を知識源とする文書への話題ラベルの付与

P (w | θd )c(wi ,q)

クエリ尤度モデル [10] について説明する．
クエリと文書集合が与えられ，クエリに適合する度合いに従って文書をランキングしたい場合，文書 d (∈ 文書コレクション C) がクエリ q に適合する確率 P (d | q) を求めることができれば，これに従ってランキングを行うことができる．このとき，ベイズの定理を用いることにより，次式を得ることがで上式を求めるためには，文書モデルのパラメータ θd を推定しなければならない。そのための推定方法の 1 つとしては，文書 d における最尤推定値 PM L (wi | θd ) と，文書コレクション

C における最尤推定値 PM L (wi | θC ) を線形補間するという手法をもちいる．まず，文書 d における最尤推定値 PM L (wi | θd )は，相対頻度を用いて以下のように定義される．

PM L (wi | θd ) =きる．

P (q | d)P (d)
P (q)

(2)

wi ∈V

本節では，情報検索の手法 1 つであり，本研究で用いている(1)

P (q) は文書 d に依存しないので定数とみなせる．また 文書 dに関しての何らかの事前知識がない限り，P (d) は一様であるとみなす．このとき，式 (1) を次のように簡略化できる．

P (d | q) =義される．

P (q | θd ) =3. 1 クエリ尤度モデル

P (d | q) =のクエリ q における出現頻度 c(wi , q) を用いて次式のように定P (q | d)P (d)∝ P (q | d)P (d) ∝ P (q | d)P (q)上式に基づく情報検索手法をクエリ尤度モデルと呼ぶ．

c(wi , d)|d|(3)

ここで，c(wi , d) は文書 d において語 wi が出現する頻度，|d| は
文書 d の文書長すなわち総語数を示す．一方，文書コレクショ
ン C における最尤推定値 PM L (wi | θC ) は次のようにして推定できる．

c(wi , d)
PM L (w | θC ) =d∈C|d|(4)d∈C

次に，文書中の単語は独立に生起すると仮定して，文書をユ

ここで，文書コレクション C は，検索対象の文書集合である．

ニグラム言語モデルとして表現する．このとき，文書 d におけ式 (3)，および，式 (4) と，補間の度合いを表現する定数

図 2 トピックの抜粋およびニュース記事・ブログ記事の典型例λ ∈ [0, 1] を用いて，線形補間法による推定値は次のように定義

そして，クエリ尤度モデルに基づいて，文書 A をクエリとみなして，Wikipedia エントリ集合 (A) のランキングを行う．

される．

P (wi | θd ) = λPM L (wi | θd ) + (1 − λ)PM L (wi | θC )(5)上式を用いることで，式 (2) のクエリ尤度 P (q|θd ) を求めることができる．

具体的には，q = A，d = E ∈ (A)，C = ( ) として，式 (2)の P (A | θE ) を求める．
以上のように推定した P (A | θE ) を用いることで，文書 A に付与する話題ラベル集合 L(A) を以下のように決定する．

t(E) ∈ L(A) の選定手順

3. 2 文書への話題ラベルの付与
本節では，前節で述べたクエリ尤度モデルの考え方を用いて，対象文書集合の個々の文書に対して話題ラベルを付与する手法について説明する．なお本節以降では，文書を表す記号として•E ∈ (A)•P (A | θE  )P (A | θE ) >= α × max•

P (A | E) の大きいものから順に 10 個まで選ぶE ∈ (A)

具体的には，Wikipedia エントリ集合 (A) における P (A | θE )A を用いる．
本研究では，文書中に出現する Wikipedia エントリタイトルの最大値に対して，その α 倍以上の P (A | θE ) を持つ Wikipedia

から，文書の話題ラベルとして相応しいものを自動選定する．

エントリのタイトル t(E) を，文書 A の話題ラベルとして抽出

そのために，文書をクエリとみなして，文書中にエントリタイする．なお，本論文では α = 0.6 とした．また，1 文書に付与トルが出現した Wikipedia エントリ集合のランキングを行う．

する話題ラベルの数は最大 10 個とし，P (A | θE ) の大きいもはじめに，対象文書集合の個々の文書 A ∈は，文書中に出現した Wikipedia エントリタイトルの集合として表現される．

A = t(E1 ), . . . , t(En )まず，対象文書集合において，エントリタイトル t(E) がWikipedia エントリ集合 ( ) を作成する．
E

4. ニュース・ブログ間の話題に関する分析
4. 1 分 析 対 象

10 個以上の文書に出現した Wikipedia エントリを集めて，( ) =のから順に上位 10 個までのエントリタイトルを L(A) とした．

df( , t(E) ) >= 10

次 に ，文 書 A に エ ン ト リ タ イ ト ル t(E) が 出 現 し ，か つ ，Wikipedia エントリ集合 ( ) に含まれる Wikipedia エントリ

4. 1. 1 ニュース記事
ニュース記事としては，2011 年 3 月 11 日から 12 月 29 日までの日付のものを，日経新聞（注 3），朝日新聞（注 4），読売新聞（注 5）の各新聞社のサイトから収集した 70,005 記事，23,237 記事，および，50,286 記事の合計 143,528 記事を用いた．その後，震災関係の福島県，放射能，津波，東京電力，原子力発電所，放E を抽出し，文書 A に対する話題ラベルの候補集合に対応する Wikipedia エントリ集合 (A) を作成する．

(A) =E∈ ( )t(E) ∈ A（注 3）：http://www.nikkei.com/（注 4）：http://www.asahi.com/（注 5）：http://www.yomiuri.co.jp/

図 3 ニュース・ブログ間の時系列の相関と各日における記事の参照関係の例：「海外とのやり取り」 (ニュース: 733 記事，ブログ: 656 記事)射線，原子力発電の 7 語およびそのリダイレクトを Wikipedia から収集し，それらのうちの少なくとも一つがニュース記事中に出現するものだけを分析対象とした．その結果，各新聞社の記事数は，日経新聞が 11,006 記事，朝日新聞が 4,988 記事，読売新聞が 8,368記事，合計 24,458 記事となった．

4. 1. 2 ブログ記事
前節で述べた，震災関係の 7 語の一つ一つを初期クエリ t0 として，関連するブログ記事集合を収集した結果を用いた．初期クエリ t0 を含む日本語ブログの収集においては，Yahoo! Search

BOSS API（注 6） を利用し，日本語ブログホスト大手 6 社（注 7）のドメインを対象として，2011 年 11 月下旬から 12 月下旬に，2011 年 3 月 11 日以降の日付の記事を対象として，ブログ記事の収集を行った．検索の際には，複数のドメインを一度に指定して検索し，1,000 件の記事を取得する．次に，ブログ記事検索後，検索結果の URL をブログサイト単位にまとめる．その結果，一つの検索クエリあたり約 200 前後のブログサイトが取得される．次に，各ブログサイトをドメイン指定し，初期クエリ t0 を検索クエリとすることにより，各ブログサイト中におい結果，分析対象のブログ記事は，34,826 記事となった．

4. 2 分 析 結 果
前節で述べたニュース記事およびブログ記事，合計 59,284 記
事を混合した文書集合を対象として，LDA を適用した（注 8）．図 2に，50 個のトピックのうちの主要なものについて，P (w|zn ) が上位の語，および，ニュース記事，および，ブログ記事の典型例をそれぞれ示す．ニュース記事，および，ブログ記事中の赤字の語は，「P (w|zn ) が上位の語」の欄に示した語である．これらの 7 個のトピックは，いずれも，震災関係において，典型的に観測されるトピックであり，これらのトピックにおいては，ニュース記事における報道内容とブログにおける関心事項が高い関連を示す場合が多い．一方，図 3∼ 図 6 には，特に，以下の特徴を強く持つトピックの例を示す．

•3. 節の手法により，各ニュース記事，および，ブログ記事に対して，Wikipedia を知識源として，文書中の話題の特徴を的確に表す話題ラベルを付与し，この話題ラベルを日毎に集計をして頻度上位のラベルを  トピック，日  の組に対して付与している．この話題ラベルと，各トピックに対して付与されている「P (w|zn ) が上位の語」を比較し，日毎に特徴的な話題て初期クエリ t0 を含むブログ記事を収集し，ブログ記事集合を作成する．その後，上述の震災関係の七語およびそのリダイ（注 8）：ニュース記事集合，あるいは，ブログ記事集合に対して個別に LDA をレクトを Wikipedia から収集し，それらのうちの少なくとも一適用してはいないため，それぞれの記事集合に対してトピック数を最適化するとつがブログ記事中に出現するものだけを分析対象とした．そのいう手順はとっていない．本論文の手法を用いることにより，本節で述べるように，ニュース記事が中心となるトピック，あるいは逆に，ブログ記事が中心となるトピック，等も自然に観測することが可能となる．なお，本論文で分析対象と（注 6）：http://developer.yahoo.com/search/boss/

したトピックにおいて，文書のまとまりがどの程度とらえられているか，あるい（注 7）：fc2.com，yahoo.co.jp，ameblo.jp，goo.ne.jp，livedoor.jp，hatena.

は，同一トピックに対応するニュース記事とブログ記事の間で，どの程度厳密に

ne.jp

話題の対応がとれているかについての評価結果の詳細は，文献 [7] において示す．

図 4 ニュースにおける報道よりも，ブログにおける関心の方が高い例：「福島原発事故の放射能汚染」関係 (ニュース: 103 記事，ブログ: 835 記事)

図5

ニュース特有のトピックの例：「株式市場への影響」 (ニュース: 1,412 記事，ブログ: 165記事)

ラベルが大きく異なる場合に，そのトピックを，特徴的な話題ラベルを持つ日のニュース記事，ブログ記事の例とともに提示(図 3，図 4)．
•

ブログ記事の数よりもニュース記事の数の方が圧倒的に多く，ニュースに特有のトピック (図 5)．

•

ニュース記事の数よりもブログ記事の数の方が圧倒的に多く，ブログに特有のトピック (図 4，図 6)．
「海外とのやり
図 3 の場合には，このトピック全体としては，とり」に関連する多様なニュース記事，ブログ記事が対応しているが，日毎の出来事に応じて，頻度上位の話題ラベルが大き図 6 ブログ特有のトピックの例：「個人の意見や感想が中心」 (ニュース: 54 記事，ブログ:1,025 記事)

く異なることが分かる．一方，図 4 は，特定の日付における出七語およびそのリダイレクトを Wikipedia から収集し，それら来事のついての報道を除いては，圧倒的にブログ記事数の方がのうちの少なくとも一つが文書中に出現するものだけを分析対ニュース記事数よりも多いという傾向がある．この場合は，「福象とした．その結果，分析対象の文書数は 32,847 文書となっ島原発事故の放射能汚染」に関する話題が中心となるトピックた．これらの文書および 4. 1. 1 節のニュース (新聞) 記事を混であるが，ブログにおいては，一貫して，チェルノブイリ事故合した文書集合に対して，トピック数を 50 としてトピックモと比較しての福島原発事故の放射能汚染の影響を話題にするブデルを適用した．

ログ記事が多数観測された．その中で，深刻度に関する国際評

図 7 に示すように，トピック「子供を放射線から守る」につ価が「レベル 7」に引き上げられたという 4 月 12 日の報道のいて，特にテレビ放送に特有の現象として，NHK においては，直後のみ，関連ニュース記事がやや増加する傾向がみられた．

「放射線」に焦点を当てた特集番組がいくつも放送されている．

図 6 は，震災発生以降，12 月に至るまで，多種多様な個人のそのため，それらの特集番組の放送日においては，テレビ放送意見や感想が集められた，極めてブログ特有のトピックとなっにおいて，トピック「子供を放射線から守る」の文書数が多く「震災による株式市場への影響」についている．逆に，図 5 は，なる要因の一つとなっていた．一方，ニュース (新聞)・ブログて報道するニュース記事が集められたトピックで，この話題ににおいては，これらの日，および，その後の数日において，こついては，ブログのおける関心があまり高くないことが分かる．

れらの特集番組の影響によりトピック「子供を放射線から守る」

5. 新聞とテレビ放送との間の話題の分析
前節までの方式と同一の枠組みにより，ニュース (新聞記の記事数が増加する，という現象は観測されなかった．

6. 関 連 研 究事)，ブログに加えて，2011 年 3 月 11 日から 12 月 31 日の期

文献 [14] においては，ニュース，ブログといった複数の相互間の NHK 放送字幕テキストを混合した文書集合を対象として，に関連しあっている時系列の情報源を対象としてトピックモデニュース (新聞)・ブログとテレビ放送との間の話題の相関と変ル (EvoHDP; evolutionary hierarchical Dirichlet process) を遷の分析を行った．分析においては，ニュース (新聞) とテレビ適用し，各トピックの時系列の特徴をとらえる方式を提案して放送を混合した文書集合にトピックモデルを適用したもの，おいる．この方式では，ニュース，ブログといった情報源ごとに、よび，ブログとテレビ放送を混合した文書集合にトピックモデ各月ごとのトピックを推定する．月ごとのトピックを推定する

ルを適用したものの両方を対象として分析を行ったが，本論文際には，隣接する月の間でトピックを関連付けてトピックの推では，前者の結果について簡単に述べる．

定を行う．これに対して，本論文では，ニュース記事集合およ

分析においては，まず，字幕テキストのうちの無音区間に挟びブログ記事集合の和集合に対して LDA を適用し，各トピッまれたテキスト区間を一文書とし，前節と同様に，震災関係のクに対応するニュース記事およびブログ記事の分布を分析する

図 7 ニュース (新聞) とテレビ放送の比較におけるテレビ放送特有の内容の例：トピック「子供を放射線から守る」における特集番組というより簡便な手法を用いている．また，各記事の内容を把握するためのラベル付けにおいては，Wikipedia を知識源として用いている．この方式を，震災関連のニュース記事，およ[4]び，ブログ記事に適用することにより，多様な話題についてのニュース報道の動向，および，ブログ記事における関心の変遷[5]をとらえることができることを示した．
文献 [5] は，東日本大震災における Twitter のトピックを分[6]析するために，名詞の共起を調査するとともに，名詞群の出現頻度の時間的変化とトピックとの関係を分析している．本論文[7]の方式により，ニュース記事およびブログ記事といった他のメディアの記事とあわせて，Twitter の時系列データに対してト[8]

ピックモデルを適用することにより，トピックとの関連や他のメディアとの現象上の違いの発見が容易になると考えられる．

[9]

7. お わ り に
本論文では，一定期間におけるニュース・ブログの話題の相[10]関と変遷の分析を行った結果を示した．題材として，2011 年

3∼12 月の期間において，「東日本大震災」に関連する話題の[11]ニュース記事，および，ブログ記事を収集し，ニュース・ブログの間の話題の相関と変遷の分析を行った．分析の結果，ニュー[12]ス・ブログ間の相関が高いトピック，ニュース記事特有のトピック，ブログ記事特有のトピックを容易に発見することができた．
文献[1] D. M. Blei, A. Y. Ng, and M. I. Jordan. Latent Dirichletallocation. Journal of Machine Learning Research, Vol. 3,pp. 993–1022, 2003.
[2] M. Gamon, S. Basu, D. Belenko, D. Fisher, M. Hurst, andA. C. Konig. Blews: Using blogs to provide context for news
articles. In Proc. ICWSM, pp. 60–67, 2008.
[3] 池田大介, 藤木稔明, 奥村学. blog とニュース記事の自動対応

[13]

[14]

付け. 言語処理学会第 11 回年次大会論文集, pp. 1030–1033,2005.
石崎諒, 青野雅樹. Web ニュースに対するブログ意見の分析ツール. 電子情報通信学会技術研究報告, WI2-2008-52, pp. 11–12,2008.
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