新聞記事と Web からのイベント情報の自動抽出
斉藤 隆太
石野 亜耶
難波 英嗣
竹澤 寿幸
広島市立大学大学院 情報科学研究科 〒731-3194 広島市安佐南区大塚東 3 丁目 4 番 1 号
E-mail: {saito, ishino, nanba, takezawa}@ls.info.hiroshima-cu.ac.jp
あらまし 本研究では，新聞記事集合から特定のイベントについて記載された記事を自動判定し，さらにそこからイベント名，開催日時，開催地，開催施設名を抽出する手法を提案する．また，この手法を用いて新聞記事コーパスを解析し，イベントが頻繁に開催される施設名を抽出した後，その施設で開催されるイベント情報が記載された Web ページ(イベントページ)を自動判定する．提案手法の有効性を確認するため実験を行った結果，イベント記事の自動判定では精度 79.25%，再現率 67.66%が，イベント記事からの開催場所等の抽出では精度 91.51%，再現率 75.91%が，それぞれ得られた．また，イベントページの自動判定では，58.06%の精度が得られた．
キーワード 新聞記事, Web, 情報抽出, イベント情報

Automatic Extraction of Event Informationfrom Newspaper Articles and Web Documents
Ryuta SAITO Aya ISHINO

Hidetsugu NANBA and Toshiyuki TAKEZAWA

Graduate School of Information Sciences, Hiroshima City University 3-4-1 Ozuka-higashi, Asaminami-ku,
Hiroshima 731-3194 Japan
E-mail: {saito, ishino, nanba, takezawa}@ls.info.hiroshima-cu.ac.jp
Abstract In this paper, we propose a method for extracting event information, such as an event name, date, avenue, and a facility name, from automatically identified newspaper articles, in which particular events arementioned (event articles). We analyze news corpora using our method, and extract facility names from them.
Then, we extract Web pages of event schedules of the facilities (event pages). To confirm the effectiveness of ourmethod, we conducted several experiments. From the experimental results, we obtained precision of 79.25% andrecall of 67.66% in automatic identification of event articles, precision of 91.51% and recall of 75.91% in
automatic extraction of event information, and precision of 58.06% in automatic identification of event pages.
Keyword Newspaper，Web，Information Extraction，Event Information

1. はじめに時追加されるイベント情報を新たに収集し，データベ

観光は地域における消費増加や雇用の創出など幅広ースを更新することが必要不可欠である．しかし，既い経済効果をもたらすことから，観光立国の実現を目

存のデータベースは人手でイベント情報を抽出し，整標に掲げ，2008 年 10 月に観光庁が設置された．その理，保守するため，非常に時間とコストがかかる．

後，観光を 21 世紀における日本の重要な政策として位

そこで，本研究では，低コストでのイベント情報デ置づけた多様な取り組みが推進されている．観光を支ータベースを生成し，観光客などに有益な情報提供を援する媒体としては，旅行会社などが運営する観光ポ行うためのイベント情報検索システムの構築を目標とータルサイトや，旅行情報雑誌「るるぶ」などの観光する．そこで我々はイベント情報の情報源として新聞情報データベースなどが作成・公開されている．観光

記事と Web に注目し，新聞記事と Web からイベント情報の中でも，美術展，コンサートなどのイベントは情報の抽出を行う．まず，新聞記事について，新聞記日々開催されており，次々に新しい情報が発信される．

事からイベント記事を収集し，イベント項目情報を抽そのため，有益な情報提供の支援を行うためには，随出する手法を提案する．次に，Web について，Web 上図 1：イベント情報検索システムの例
でイベント情報の記載されているものとしては，Web「search」ボタン（図中②）クリックすると，イベン

ニュースや“美術館”などのイベント特設ページが挙げト検索結果の表（図中④）が表示される．イベント検られる．Web ニュースからイベント項目情報を抽出す

索結果の表は，本研究の提案手法である新聞記事からる場合，新聞記事のモデルが利用できると考える．そのイベント情報抽出で作成したモデル（新聞記事からこで，提案手法で作成した新聞記事のモデルを用い，イベント記事を検出する際に用いるモデルとイベント

Web ニュースからイベント項目情報の自動抽出を行う． 記事からイベント項目情報を抽出する際に用いるモデ
次に，イベント特設ページからイベント情報の抽出をル）を用いて，Web ニュースからイベント記事を検出行うため，本研究ではその第一段階として，イベントし，そのイベント記事から抽出したイベント情報から情報の記載されている Web ページ（イベントページ）構成されている．また，記事へのリンクの欄にある見の URL を抽出する手法を提案する．本研究では，その出しをクリックすることでイベント記事の本文の内容ために過去のイベント記事から抽出した施設名とイベを閲覧することができる．しかし，新聞記事のモデル

ントページによく含まれるキーワードを用いる．今後

を用い，Web ニュースからイベント情報を抽出した場

は，抽出されたイベントページからも情報抽出を行い，合，イベント記事とイベント項目情報の取りこぼしがイベント情報検索システムの構築を行う予定である．

存在する．そこで，本研究では，より網羅的なイベン

本論文の構成は以下のとおりである．2 節では，本ト情報を取得するため，施設名に関するイベント情報研究で提案する手法の成果を利用したイベント情報検の書かれたページの URL を抽出する手法を提案する．

索システムを示し，その動作例を説明する．3 節では

そして，この手法により抽出した URL は施設名一覧

関連研究，4 節では提案手法について述べる．5 節では（図中③）にリンクされている．よって，施設名をク提案手法の有効性を調べるために行った実験についてリックすることでイベントページを閲覧することがで述べ，6 節で考察を行う．また，7 節で結論を述べる．

きる．図 1 は，イベント名は指定せず，場所のみ「埼2. システム動作例玉」と指定し，埼玉県の施設名とイベント情報が結果

本節では，イベント情報を提示するイベント情報検として表示されている．

索システムについて，その動作例を紹介する．図 1 は，イベント情報検索システムの画面である．以下では，

3. 関連研究ある地域におけるイベント情報を検索する場合の一般

本研究では新聞記事と Web からイベント情報を抽出的な操作手順について説明する．まず，画面上部の検している．本研究とはイベントの定義が異なるが，索窓（図中①）に，検索したいイベント名や場所を入

Sakaki ら [1] は 地 震 や 台 風 を イ ベ ン ト と 定 義 し ，力する．
（図 1 の場合，場所に「埼玉」という検索語がTwitter ユーザの投稿からリアルタイムなつぶやきを

入 力 さ れ て い る ）． こ の 状 態 で 検 索 窓 の 横 に あ る取得する．そして，そのユーザの位置情報から地震の発生地の検出を行っている．本研究と同様，未来のイイベント項目情報を抽出する手法について説明を行う．

ベントについて，オンライン文書中から，将来のイベ4.1.1. イベント記事の検出ントに関する情報を推測する研究がある．金澤ら[2]は

本節では，新聞記事からイベント記事を検出する手ニュース記事の時系列中に現れる周期的なパターンを法について説明する．本研究では，イベント名，開催分析して，将来のイベントを観測する手法を提案して日時，開催地や開催施設名が含まれており，現在よりいる．本研究のシステムに用いるイベント情報の情報

未来に開催される娯楽に関する催しや行事が記載され源である Web ニュースから情報を抽出し，未来情報年ている新聞記事を「イベント記事」とした．人手によ表を自動構築する研究がある．Web などの様々な媒体

りイベント記事と判定した新聞記事の例を図 2 に示す．には未来を予測する記事が掲載されていることから，なお，HEADLINE タグは見出し，TEXT タグは本文

未来予測は，人々の普遍的欲求であると考えられる．

を表している．

そこで吉田ら[3]は，Web ニュースから未来情報の抽出し，未来情報年表を自動的に構築する手法を提案している．本研究では，ユーザ参加型でない低コストのデータベース生成を目指しているが，機械学習とユーザ知識を用い，イベント情報を構造化する研究がある．
ウェブ上のドキュメントを機械可読なものとするためには，情報抽出を行い，構造化されたドキュメントに<HEADLINE>東京ドーム・ふるさとフェア９３
１月２２日から３日間（社告）</HEADLINE><TEXT>

わが国最大規模の観光・物産展「東京ドーム・ふるさとフェア’９３」を、今年も一月二十二日から三日間、東京ドームで開催します。
</TEXT>
図 2：イベント記事の例

変換する必要がある．そこで森近ら[4]は，機械学習による抽出とシステム利用者の集合知を組み合わせた情報抽出手法を提案している．

イベント記事を検出するためには，イベント記事やブログから情報抽出する関連研究がある．安村ら[5]イベント情報特有の言語表現を用いることが有用であは地理情報システムでイベントを扱うことを目的に，ると考える．そこで本研究では，図 2 の例のように，“フイベントの発生時間と発生場所の抽出を行っている．

ェア”や“物産展” , “開催します”などのイベント記事に石野ら[6]は旅行ブログが観光情報を得るための有益なよく含まれる語を手掛かり語とする．また本研究では情報源であると考え，地域名と土産物の情報抽出を行娯楽に関する催しが記載された新聞記事をイベント記っている．岡本ら[7]は，随時追加されるイベント情報事としているため， “会議”，“裁判”などのイベント記を取り入れ，有益な情報提供の支援を行うため，地域事に含まれにくいと考えられる語は不要語として収集イベント情報の抽出を行っている．吉田ら[8]は網羅性する．機械学習にそれら手掛かり語と不要語の有無をの高いイベント情報源の作成を目指し，ブログ記事と素性として与えることでイベント記事の検出を行う．

Web ページからイベント情報抽出法を提案している．

機械学習には TinySVM を用い，手掛かり語と不要いくつかのイベント名に対し，その前後のパターンを語から 39 の素性を使用した．使用した素性は大きく以用いてイベント名を抽出している．本研究ではブログ下の 6 種類に分類される．

ではなく新聞記事と Web からイベント情報抽出を行う．

4. イベント検索システムの構築
本研究では，イベント情報を収集する手法として，以下の 2 種類の手法を提案する．(1)の手法については
4.1 節，(2)の手法については 4.2 節で説明を行う．
(1) 新聞記事からのイベント情報の抽出(2) イベントページの URL の自動判定

4.1. 新聞記事からのイベント情報の抽出
イベント情報を抽出する際の情報源として，イベント関連の情報を含む新聞記事であるイベント記事を使用する．4.1.1 節では，新聞記事からイベント記事を検出する手法について，4.1.2 節では，イベント記事から



イベント名に関する語(71 語)

日程に関する語 “日”，“まで”など

“参加費”などのイベントに関連する語(24 語)

政治・経済に関する語(35 語)

事件・裁判に関する語(48 語)

その他 “写真の有無”，“文の長さ”など

4.1.2. イベント項目情報の抽出
本節では，イベント記事からイベント項目情報を抽出する手法について説明を行う．本研究では，イベン
ト項目情報として，イベント名，開催日時，開催地，開催施設名を抽出する．イベント項目情報を抽出するため，以下の 4 種類のタグを定義する．また，これらのタグをイベント記事に付与した例を図 3 に示す．



EVENT：開催イベント名

KAKKO：括弧 “「」” ，“〈〉”



DATE：イベントの開催日時



KAKKO：括弧 “（）”

ADDRESS：イベントの開催地



LOCATION：イベントの開催施設名

4.2. イベントページの URL の自動判定
イベント情報検索システムを構築するにあたり，ま<HEADLINE><EVENT>東京ドーム・ふるさとフず，新聞記事から作成したモデルを用い，Web ニュー<DATE>１月２２日から３スからイベント項目情報の自動抽出を行う．しかし，

ェア９３</EVENT>

日間</DATE>（社告）</HEADLINE>

新聞記事のモデルを用いるため，Web ニュースを情報<TEXT>

わが国最大規模の<EVENT>観光・物産源として用いた場合，新聞記事に出現しないイベント展「東京ドーム・ふるさとフェア’９３」</EVENT>

項目情報の抽出は困難であると考える．そこで，本研を 、 今 年 も <DATE> 一 月 二 十 二 日 か ら 三 日 間

究では，新聞記事のモデルによる Web ニュースからイ</DATE> 、 <LOCATION> 東 京 ド ー ム

ベント項目情報の自動抽出では取得できないイベント</LOCATION>で開催します</TEXT>

情報を補うため，Web からイベントページの検出を行う．過去のイベント記事から抽出された頻度の高い施

図 3：人手によりタグを付与したイベント記事の例

設名にはイベント情報を含む Web ページが存在していると考える．そこで，本研究では，イベントページにイベント項目情報を抽出するためには，抽出対象の情報特有の言語表現を用いることが有用であると考えよく含まれると考えられる“イベント” ，“スケジュール”，“開催”，“展”，“予定”，“大会”，“コンサート”などる．そこで本研究ではイベント項目情報抽出において，のキーワードと，イベント記事から抽出された施設名それぞれのタグについての手掛かり語を収集し，それを用いて，イベントページの URL を取得する．イベン

らの有無を素性とした機械学習を行う． イベント項目

ト記事から収集した施設名のうち上位 5 件を表 1 に示情報の抽出では機械学習として CRF を用いた．CRF
基本手法は与えられた文に含まれる語を分類するのに用いた．素性とタグは以下のように CRF に与える．
(1) ターゲットとなる単語から，CRF に与える前後の単語数 k

す．我々は，それぞれの施設名とキーワード１つを組とし，順に検索を行った．検索結果の上位 1 件目に出現する頻度の高い Web ページをイベントページと仮定し，そのイベントページの URL を自動判定する．検索結果の取得には Google AJAX API1 を用いる．

(2) ターゲットとなる単語の前に存在する，ターゲ

表 1：新聞記事から取得した施設名の例

ットからの距離が k 以内に現れる単語(3) ターゲットとなる単語の後に存在する，ターゲットからの距離が k 以内に現れる単語
我々は予備実験の結果から，k=3 と定めた．また，機械学習には以下の 13 種類の素性を使用した．
単語

品詞



EVENT： “展” ， “ライブ”などイベントの手掛かり語(40 語)

施設名

取得数（件）

東京ドーム393

東京都美術館208

大阪市立美術館

150

国立科学博物館

120

国立西洋美術館

117

5. 実験と結果



EVENT_2：EVENT の前後に出現しやすい語

本研究では，イベント情報を収集する手法として，



DATE：“日程” ，“日時” など開催日時の手掛以下の 2 種類の実験を行った．
(1)の実験については 5.1

かり語(63 語)節，(2)の実験については 5.2 節で説明を行う．

DATE_2：DATE の前後に出現しやすい語(1) 新聞記事からのイベント情報の抽出



ADDRESS：“県” ，“市”など開催地の手掛か(2) イベントページの URL の自動判定り語(97 語)
LOCATION：“ステージ”，“館”など開催施設名の手掛かり語(72 語)

5.1. 新聞記事からのイベント情報の抽出
イベント情報を抽出する際の情報源として，イベン

ADDRESS_LOCATION：ADDRESS とト関連の情報を含む記事であるイベント記事を使用す

LOCATION の前後に出現しやすい語

る．5.1.1 節では，新聞記事からイベント記事を検出す



NUMBER：全角数字，漢数字



KAISAI： “開催” , “行う”などの語

1

http://code.google.com/intl/ja/apis/loader/ント項目情報を抽出する手法について実験を行う．

6. 考察
6.1. イベント記事の 検出結果からの考察

5.1.1. イベント記事の検出

本節では，機械が誤って検出を行った新聞記事についる手法について，5.1.2 節では，イベント記事からイベイベント記事の検出には，読売新聞，朝日新聞，毎て考察する．まず、精度低下の原因について考察を行日新聞，日経新聞の 4 種類の新聞記事を使用した．こう．誤ってイベント記事と検出された新聞記事には，れらの 4 種類の新聞記事から“開催”という単語が含まイベント記事に含まれやすい手掛かり語が多く含まれれている新聞記事 2052 件を抽出し，人手によりイベンていた．その例としては研究会や懇親会などの内容がト記事と判定した結果を機械学習に用いる．機械学習書かれた新聞記事であった．には TinySVM を用い，2 次の多項式カーネルを使用し次に，再現率低下の原因について考察を行う．機会て 4 分割交差検定を行った．また，精度と再現率を用が再現できなかった新聞記事には，含まれている手掛いて評価を行った．実験結果を表 2 に示す．

かり語の数が少ない，イベント記事に含まれにくい手

表 2：イベント記事の検出結果
精度（%）

再現率（%）

79.25

67.66

掛かり語を多く含んでいるといった特徴があった。よって，イベント記事と判定できる特徴が得られないた
め，機械が再現できなかったと考えられる．

6.2. イベント項目情報の抽出結果からの考察
イベント項目情報の抽出結果について，(1)機械が誤

5.1.2. イベント項目情報の抽出
イベント項目情報の抽出では，人手により 4 種類のタグを付与したイベント記事 416 件を使用した．人手により付与したタグの数を表 3 に示す．機械学習にはCRF を用い，4 分割交差検定を行った．また，精度，再現率を用いて評価を行った．イベント項目情報の抽って検出した例と，(2)機械が再現できなかった例について分析を行う．
(1) 機械が誤って検出した例
人手ではタグをつけなかったが，機械が誤ってタグを付与した例について分析を行った．分析の結果，精度低下の原因は主に，(i)過去のイベントに関する情報出結果を表 4 に示す．
表 3：人手により付与したタグの数
EVENT693

DATE657

ADDRESS658

LOCATION464

表 4：イベント項目情報の抽出結果と(ii)手掛かり語の問題の２種類である．
(i)について，誤って検出した例を表 5 に示す．表において，下線部分が検出できなかったタグの部分である．本研究では，新聞記事の日付などから判断し，未来に開催されるイベント情報を対象としている．表 5の例では，“開かれた”という過去を表わす表現から，“シンポジウム”が過去に開催されたイベントと考えられるので誤りと判断する．本研究では，タグとその前後

精度(%)

再現率(%)

EVENT

91.23

67.32

DATE

96.75

85.45

ず，誤って検出してしまったと考えられる．よって，

ADDRESS

90.75

81.59

過去を表す表現を素性に追加することで改善できるとLOCATION

87.32

69.26

考えられる．

平均

91.51

75.91

5.2. イベントページの URL の自動判定の手掛かり語を用いて情報を抽出している．よって，開催されるイベントと過去のイベントとの区別ができ

表 5：検出誤りの例
EVENT

シンポジウム「食卓からアジアを見る」が十二日、世田谷区で開かれた。

イベントページの URL の取得にはイベント記事から収集した施設名 62 件を使用した．4.2 節の手法によ(ii)について，日付や地名は記事中に頻出する語であり URL62 件を選出し，イベントページかどうかを人る．本研究では DATE，ADDRESS の手掛かり語とし手により判定を行った．その結果，36 件がイベントペて “日” や “市”などを用いているため，イベントに関ージであったことから，精度 58.06%を算出した．

する日付や地名以外も検出されてしまったと考える．
そのため，システムを構築する際には，検出された
DATE や ADDRESS の周囲に EVENT が存在しなければ取り除くなどの処理を行い誤って検出されたものを検出の精度の向上が期待できる．

取り除く必要があると考える．
(2) 機械が再現できなかった例

7. 結論

人手ではタグをつけたが，機械が再現できなかった

本研究では，低コストでのイベント情報データベー例について分析を行った．分析の結果，再現率低下のスを作成し，イベント情報検索システムの構築を行う

原因は主に手掛かり語の不足であった．手掛かり語のため，自動的にイベント情報を収集する手法を提案し不足により再現できなかった例を表 6 に示す．表におた．まず，新聞記事がイベント記事かを自動検出する

いて，太字がそれぞれのタグの手掛かり語，下線部分手法を提案した．次に，イベント記事からイベント項が再現できなかった部分である．

目 情 報 を 表 す た め の タ グ “ EVENT ”，“ DATE ”，

表 6：再現できなかったタグの例“ADDRESS”，“LOCATION”を定義し，イベント項EVENT

歌人、原阿佐緒展では、目情報を抽出する手法を提案した．さらに，システム

DATE「ふるさとフェア」22 日開幕を作成するにあたり，より網羅的なイベント情報収集

ADDRESS

二月一日まで、大丸・梅田の十一階のため，施設名とイベントページによく含まれると考LOCATION

開催場所は東京・世田谷区の津田ホール

えられる語を用い，イベントページの URL の自動判定を行った．提案手法には，それぞれの手法に関する手EVENT の例について，手掛かり語は“展“のみであ掛かり語を用いた機械学習を行った．実験の結果，イる．イベント名に人物名や地名などが含まれる場合にベント記事の自動検出は精度 79.25%，再現率 67.66%，手掛かり語が不足し，特徴が得られないと考えられる．

イベント項目情報抽出では，精度 91.51%，再現率

DATE の例について，本研究では DATE の前後に存75.91%という結果が得られた．イベントページの URL在する手掛かり語として“から”や“まで”など期間の自動判定については精度 58.06%という結果が得らを表す語を用いている．したがって，例に示す日付のれた．

みでは開催日時と判定できる特徴が得られず，機械が再現できなかったと考えられる．改善方法として
DATE の前後の手掛かり語の追加が挙げられる．
ADDRESS の例について，本研究では ADDRESSの手掛かり語として “県” , “市”などを用いている．しかし，“市”などが末尾につかない地名に関しては手掛かり語が存在しないため，再現できなかったと考える．
LOCATION の例について，末尾 1 語の“ホール”のみが手掛かり語である．したがって，開催場所と判定できるほどの特徴が得られず，システムが再現できなかったと考えられる．ADDRESS と LOCATION については地名や観光名所のリストを作成し，素性に加えることで改善できると考える．

6.3. イベントページの URL 自動判定結果からの考察
イベントページの URL の自動判定について，本研究では 62 件と少ない施設名での調査であり，施設名の内容も美術館などに偏っていた．本研究で自動判定した
URL の傾向としては，施設名に関するオフィシャルページのトップページの URL が多く存在していた．5.3
節より，精度が 58.06%であることから美術館などの施設のトップページの半数以上にイベント情報が記載されていると考える．今後はさらに多くの施設名について調査し傾向を分析することにより，イベントページ

文献[1] Takeshi Sakaki，Makoto Okazaki，and Yutaka Matsuo，“Earthquake Shakes Twitter Users: Real-time EventDetection by Social Sensors，”Proc. 18th International
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武田 英明，“機械学習とユーザ知識を用いたイベ
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