情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report

観光の形態に基づいた旅行ブログエントリの分類と可視化
柴田有基†1 篠田広人†1
難波英嗣†2 石野亜耶†3 竹澤寿幸†1
概要：本研究では，旅行ブログエントリ中のテキストおよび画像情報を用いて 6 種類の観光の形態に分類する手法を提案する．分類の際，さらに，エンティティリンキング技術を用いて，旅行ブログエントリから自動的にリンクされた Wikipedia エントリの情報も併せて用いる．なぜならば，旅行ブログエントリの分類に有益な情報がしばしばリン
ク先の Wikipedia エントリ内に記述されるからである．本稿では，これらの情報を，深層学習ベースの手法で統合する手法を提案し，SCDV を用いた実験により，精度 0.743，再現率 0.217，F 値 0.336 を得た．最後に，観光の形態のか
ら地図上にマッピングされた旅行ブログエントリを検索できるシステムを構築した．
キーワード：観光の形態，旅行ブログ，文書分類，Wikification

Classification and Visualization of Travel Blog Entries
Based on Types of Tourism
NAOKI SHIBATA†1 HIROTO SHINODA†1
HIDETSUGU NANBA†2 AYA ISHINO†3 TOSHIYUKI TAKEZAWA†1

Abstract: We propose a method to classify travel blog entries into one of six types of tourism using textual and image informationin each travel blog entry. Together with this information, we use Wikipedia entries,*†1 which were automatically linked from eachtravel blog entry by an entity linking technology, because the useful information for classifying blog entries is often mentioned in
Wikipedia entries. We combine this information using a deep-learning-based method, and we conducted an experiment. From theresults using SCDV, we obtained precision, recall, and F-measure of 0.743, 0.217, and 0.336, respectively. Finally, we constructeda system that enables travellers to look for travel blog entries in a map in terms of the types of tourism.
Keywords: types of tourism, travel blog, document classification, Wikification

1. はじめに方法がある．アンケートでは，知りたい情報に関する質問を用意することで，欲しい情報が手に入りやすいというメ

近年，観光は従来の娯楽を追求するのみだけではなく，リットがあるが，多くの時間やコストがかかるというデメ

様々な形態が誕生し，現在もその多様化は進んでいる．例

リットも存在する．そこで，近年，Twitter などの SNS や

えば，健康回復や維持，増進につながる観光はヘルスツー

Web 上で公開されている旅行記，すなわち旅行ブログエン

リズム，スポーツを体験または観戦することを目的としたトリを収集・分析するという方法が広まりつつある．特に，観光はスポーツツーリズムと呼ばれる．旅行ブログエント

旅行ブログエントリには，各観光地における体験談や写真リに対して，このような観光の形態の自動分類が実現すれなど，詳しくまとまった情報を持つものが多いことから，

ば，世界各地の観光地でどのような形態の観光が可能か調

本研究では旅行ブログエントリを分類の対象に分析を行う．

べることができる．また，特定の形態に基づいた観光地の

本論文の構成は以下の通りである．2 章では，本研究に推薦や旅行計画も可能になると考えられる．そこで本研究関する関連研究について述べる．3 章では，観光の形態のでは，6 種類の観光の形態を定義し，機械学習を用いて旅

定義，自動分類の方針について述べる．4 章では，実験内

行ブログエントリをこれらの観光の形態に自動分類する手容とその結果，考察について述べる．5 章では，分類した法を提案する．

結果の可視化について述べる．6 章で本論文のまとめを述ある観光地における旅行者の情報を知るための従来のべる．

方法の一つに，旅行者に対して直接アンケートを実施する†1 広島市立大学†2 中央大学†3 広島経済大学ⓒ2016 Information Processing Society of Japan1

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2. 関連研究とベースライン手法で，DAN と同様に SCDV を用いる．

本研究では，テキスト情報と画像情報に加えて，エンティティリンキング技術を用いて，旅行ブログエントリのテキストから自動的にリンク付けされた Wikipedia エントリの情報を利用し，旅行ブログエントリを観光の形態に基づいて自動分類する．さらに，分類結果を地図上にマッピン
グすることで可視化を行う．なお，テキスト中の単語とWikipedia の 該 当 ペ ー ジ を リ ン ク 付 け す る こ と は
Wikification[1, 2]と呼ばれている．本研究のように，ブログ
エントリなどの SNS を対象にした分類はこれまでにも行われている．
テキストを用いた属性推定について，Goot ら[3]は，ツイートのテキストを抽象的な内容に置き換えたもので性別予測を行う手法を提案している．これにより，語彙に依存しなくなり，言語横断な性別予測を可能にしている．また，

図 2.2: SCDV の概略図

lyyer ら[4]は，文書に含まれる単語を，Word2Vec を用いて観光に関する文書分類について，Kolomoyets ら[6]やベクトルに変換し，それらを平均したものを分類に用いる

Fujii ら[7]の研究がある．特に，Fujii らは，本研究と同様に手法 DAN(Deep Averaging Networks)を提案している．DAN

旅行ブログエントリを扱っており，「買う」，「食べる」，「体の 概 略 図 を 図 2.1 に 示 す ． こ の 図 で は ， “Predator is a

験」，「泊まる」，「見る」に分類する手法を提案している．

masterpiece”のそれぞれの単語を赤い四角で表現されていこの分類の観点は，旅行者の行動，つまり旅行者が何をやるベクトルに変換し，それらのベクトルを次元ごとに平均っているかに基づいたものである．そのため，本研究の「観することで，緑の四角で表現される新たなベクトルを生成

光の形態」に着目した分類と関連性はあるものの，基本的する．この緑のベクトルをいくつかの層で処理し，最後のには別の観点であると考えられる．また，藤井らの分類手

softmax 層で判定する．この手法の特徴は，単純で理解しや法に加えて，本研究で提案する観光の形態に基づく分類がすい上，計算時間が短いにも関わらず，語順を考慮する複可能になれば，「カルチュラルツーリズム」で「食べる」に雑な手法と変わらない精度が出ることである．本研究では，関する情報を調べる，といったように，よりきめ細かい検観光形態に基づく旅行ブログエントリの分類実験の提案手索が可能になると考えられる．

法とベースライン手法で，この DAN を用いる．

3. 観光の形態に基づいた旅行ブログエントリの自動分類
3.1 観光の形態の定義
観光の形態には厳密な定義はないため，使用者によって異なる解釈で用いられる場合がある．本研究では，それぞれの観光の形態に対して，独自に定義した．観光の形態とその定義，またその具体例を表 3.1 に示す．本研究では，
表 3.1 の 6 種類の観光の形態に基づいて旅行者の観光の形態を明らかにするため，個々の英語で書かれた旅行ブログ
エントリを自動分類する．
現在，観光の形態は独自に定義した 6 種類以外にも多く

図 2.1: DAN の概略図(lyyer[2]より引用)

存在する．しかし，今回は分類をする上で有用であると思DAN の他に文書ベクトルを生成する手法について，

われ，かつある程度自動分類が可能であろうと思われる 6

Mekala ら[5]は，単語ベクトルを GMM と IDF 値を考慮し種類とした．

た新たなベクトルを生成し，生成した単語ベクトルの平均

3.2 観光の形態に基づいた旅行ブログエントリの自動分を 文 書 ベ ク ト ル と す る 手 法 SCDV(Sparse Composite

類

Document Vectors)を提案している．SCDV の概略図を図 2.2

本研究は，3.1 節で示した観光の形態に基づいて，旅行ブに示す．この図では，GMM を用いて各クラスタ a-e へ分類

ログエントリを自動分類する．本節では，3.2.1 節で自動分を行い，その結果と idf 値を考慮した単語ベクトルを平均することで文書ベクトルを生成している．本研究では，観光形態に基づく旅行ブログエントリの分類実験の提案手法ⓒ2016 Information Processing Society of Japan類の方針，3.2.2 節で機械学習を用いた旅行ブログエントリの自動分類について説明する．

2

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表 3.1: 観光の形態の定義と具体例
観光の形態

定義

例

インフラ，

近代的な建造物や娯楽施設を対象にし橋，ダム，テーマパーク，ショッピン

た観光．

グモール，水族館，博物館，動物園

心身を癒すことや散歩などの軽い運動

宗教的巡礼，温泉，ハイキング，トレを通して健康維持を目的とした観光．

ッキング

スポーツを体験または観戦することを

MLB，プロ野球，サッカー

ハードツーリズム
ヘルスツーリズムスポーツツーリズム
グリーンツーリズム
ヘリテージツーリズム
カルチュラルツーリズム目的とした観光．
自然と触れ合うことを目的とした観農業（漁業）体験，フルーツ狩り，ピ

光．

クニック

世界遺産や歴史的な建築物を対象にし世界遺産，国宝，寺，神社，城た観光．
それぞれの地域の生活や文化，民族，着物体験，神楽，祭り，初詣伝統などを対象にした観光．

3.2.1 自動分類の方針
自動分類の基本的な方針として，各旅行ブログエントリ

リに分類することや物体・顔検出などを行うことができる．実際に，図 3.2 の画像に対する Google Cloud Vision

中のテキストと画像，テキストに含まれる単語に関する

API の解析結果の一部を表 3.2 に示す．表 3.2 より，スキWikipedia の情報を解析し，それらの結果を用いて「観光ー関連の単語が多く並んでいることから，これは「スポーの形態」を自動分類する．まず，テキスト解析による分類

ツツーリズム」であると判断できる．このように，ブログの例を図 3.1 に示す．これはフランスの Mont Saint-Michel

エントリを分類する際には，テキスト情報に加えて画像情を訪れた方が書いたブログの一部である．ブログのテキス

報も分類の際に重要な情報になると考えられる．

トから“UNESCO World Heritage Site”という単語が含まれる
ため，これは「ヘリテージツーリズム」であると考えられる．
Just last week I spent nine days touring my aunt and cousinaround Paris and then we took a side trip to Normandy to visit avery impressive UNESCO World Heritage Site site, MontSaint Michel...
https://www.travelblog.org/Europe/France/LowerNormandy/Mont-Saint-Michel/blog-490707.html より引用
図 3.1: テキストによる分類の例
ここで，テキストのみを対象とした場合，もしブログエントリ中に「スキー」という表現が存在しても「スキーをしたかったけどできなかった」という記述であれば，ブロ

https://www.travelblog.org/Europe/Switzerland/South-

グ著者は実際にスキーをしていないことになる．これに対West/Geneva/blog-1033087.html より引用

し，スキーの画像がブログエントリ中にあれば，ブログ著

図 3.2: 旅行ブログエントリの画像の例

者は確実にスキーをしていると判断できる．図 3.2 はスキ人手で分類を行う際に根拠となる情報源は，上記で述べーをしたと思われる観光客が書いたブログエントリ中の画たテキストや画像のどちらかとなるが，旅行ブログエント像の例である．この画像からはスキーをしている様子が読リの内容によっては，テキストや画像から読み取ることがみ取れるため，画像のみでスポーツツーリズムであると判できたものに関する外部知識が必要になることがある．具断できる．このように分類の際に画像に写っているものが体的な例として，図 3.3 に外部知識が必要な例を示す．

重要な判断材料になることが考えられる．そこで，本研究

これは，イギリス・スコットランドの Forth Bridge を訪では，画像からの物体検出に Google Cloud Vision API*を用れた観光客が書いたブログの一部である．このブログエン

いる．Google Cloud Vision API では，画像を数千のカテゴ

トリを観光の形態に分類する場合，Forth Bridge が世界遺産のため，これは「ヘリテージツーリズム」となる．しか* https://cloud.google.com/vision/?hl=jaⓒ2016 Information Processing Society of Japan3

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表 3.2: 図 3.2 の画像に対するGoogle Cloud Vision API の解析結果の一部

次に，Wikification の結果から，リンク付けされた
Wikipedia の abstract(最初の段落)に含まれる単語を抽出す
る．そし

ラベル

スコア

Skiing0.99

表 3.3: 図 3.3 の画像に対するSports0.99

Google Cloud Vision API の解析結果の一部

Winter Sport

0.99

ラベル

スコア

Snow

0.98

Bridge

0.98

Ski

0.98

Cantilever Bridge

0.93

Cross-country Skiing

0.97

Landmark

0.91

Norbic Skiing

0.97

Fixed Link

0.88

Ski Equipment

0.96

Girder Bridge

0.83

Architecture

0.82

し，図 3.1 のようにテキスト中に「Forth Bridge」が世界遺産であるという情報がない．また，画像解析結果からも情て，物体検出の結果として得られた単語集合と Wikipedia の報は得られない．これを正しく「ヘリテージツーリズム」

abstract から得られた単語集合，ブログエントリのテキストと判断するには，外部知識が必要になると考えられる．こを入力とし，それぞれの入力データを考慮した分類器の構れについては，Google Cloud Natural Language API*を利用築をする．分類器の概略図を図 3.4 に示す．本研究では，図する．Google Cloud Natural Language API では，テキスト

3.4 のように旅行ブログエントリ中のテキストと画像，リンを API 経由でクラウドに送ると，形態素解析，構文解析，

ク付けされた Wikipedia の該当ページの abstract に含まれる

固有表現抽出に加え，Wikification も行われることから，単語集合のそれぞれの入力ごとに処理をし，最後に統合すリンク先の Wikipedia の該当ページから Forth Bridge が世ることで分類を行う形式とする．

界遺産であるという情報が得られることが期待される．そこで，本研究では，旅行ブログエントリに含まれるテキス
トと画像中の物体に加えて，外部知識として Wikificationの結果から Wikipedia の情報を与えることで，より精度の高い分類の実現を目指す．

図 3.4: 分類機の概略図
観光の形態には様々な種類があるが，地域によって過去の歴史や土地柄などの理由から，偏りがあると推測される．
例えば，広島県廿日市市では世界遺産の「厳島神社」が有
The crossing between North and South Queensferry in central

名であることから，観光の形態の一つである「ヘリテージ

Scotland is a unique tourist attraction and hosts some of

ツーリズム」が多くなると考えられる．こうした情報を明Britain’s busiest transport structures — The Forth Bridge, Forth

らかにすることにより，各訪問地の特徴を活かした観光施Road Bridge and Queensferry Crossing.

策を行うことができると思われる．また，世界遺産の「日https://www.travelblog.org/Europe/United-Kingdom/blog-

光の社寺」がある栃木県日光市も同様の傾向になるようで1025495.html より引用

あれば，似た観光地同士で観光施策を参考にできることも図 3.3: 外部知識が必要ブログな例
3.2.2 機械学習を用いた旅行ブログエントリの自動分類
本研究では，まず，分類対象の旅行ブログエントリに含まれる画像に対し，画像認識技術を用いて物体検出する．

期待される．

4. 実験
本実験で使用する旅行ブログエントリでは，3 章で述べ* https://cloud.google.com/natural-language/?hl=jaⓒ2016 Information Processing Society of Japan4

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た TravelBlog のテキストデータと画像データを用いる．

は Wikification の結果から得られた Wikipedia エンティティ

4.1 実験条件の abstract に 含 ま れ る 単 語 集 合 を ，“ wiki(entity) ” は【実験に用いるデータ】

Wikification の結果から抽出した Wikipedia エンティティ名

2,017 件の旅行ブログエントリを実験に用いた．各ブログの集合を表す．

エントリに対し，観光の形態 6 種類のカテゴリに人手で分提案手法

類し，これらを機械学習の際の訓練用および評価用データ



SCDV(txt+img+wiki(abst), word2vec model): 3 つの入力として用いた．人手で分類した結果の内訳を表 4.1 に示す．

データに対し，SCDV を用いて文書ベクトルを作成し，なお，一つの旅行ブログエントリには複数の観光の形態がそのベクトルを入力とするニューラルネットワーク

付与されることや逆に一つも付与されないこともありうるで分類を行う．epoch 数は 30 とする．

という設定にしているため，９つの件数の総和が 2,017 よ

DAN(txt+img+wiki(abst), word2vec model): 3 つの入力デり小さくなっている．

ータに対し，Word2Vec でベクトルに変換し，DAN を【実験条件】

用いて分類を行う．epoch 数は 20 とする．

単語の分散表現には，Google が提供している 2 種類の事

DAN(txt+img+wiki(entity), word2vec model): テキスト

前学習モデル，Google News を対象に作られた 300 次元のの単語集合と画像解析結果の単語集合を Word2Vec のWord2vec のモデル*と Wikipedia と BookCorpus を対象に作モデルでベクトル化する．また，Wikipedia のリンクかられた 1024 次元の BERT[8]のモデル†を用いる．画像認識

らエンティティ名を抽出し，Wikipedia2Vec のモデルには，3.2.1 節で説明した Google Cloud Vision API を用いる．

でエンティティベクトルを獲得する．これら 3 つのベ

DAN では，入力データの前処理としてあらかじめ stopword‡

クトル集合を入力データとし，DAN を用いる．epochを削除したものを用いる．Wikification の結果を考慮した分

数は 20 とする．

類については，Wikipedia の abstract から分散表現を得る手法とリンクから抽出したエンティティ名から分散表現を得

ベースライン手法

る手法の 2 種類を行う．なお，エンティティ名の分散表現

には，Wikipedia2Vec[9]の事前学習モデル§を用いる．

SCDV(txt+img, word2vec model): 2 つの入力データに対して，SCDV を用いて文書ベクトルを作成し，そのベクトルを入力とするニューラルネットワークで分類

表 4.1: 人手で分類した結果の内訳を行う．epoch 数は 30 とする．

観光の形態

件数

1.

インフラ，ハードツーリズム

168

2.

ヘルスツーリズム125

BERT のモデルから得られたベクトルに変換し，DAN

3.

スポーツツーリズム

57

を用いて分類を行う．epoch 数は 10 とする．

4.

グリーンツーリズム453

5.

ヘリテージツーリズム

196

し，Word2Vec のモデルから得られたベクトルに変換

6.

カルチュラルツーリズム

49

し，DAN を用いて分類を行う．epoch 数は 20 とする．

判定したブログエントリの総数

2,017







【評価尺度】DAN(txt+img, word2vec model): 2 つの入力データに対SCDV(txt, word2vec model): テキストに含まれる単語集合に対し，SCDV を用いて文書分類を作成し，それ実験では，5 分割交差検定を行い，評価尺度には，精度・を入力とするニューラルネットワークで分類を行う．
epoch 数は 20 とする．

再現率・F 値を用いる．また，これらを算出するにあたって，観光の形態ごとのデータ件数の偏りを考慮するため，

DAN(txt+img, BERT model): 2 つの入力データに対し，

DAN(txt, BERT model): テキストに含まれる単語集合

micro 平均を採用する．また，本研究では，多クラス分類をに対し，BERT のモデルから得られたベクトルに変換行う方法として，それぞれの観光形態での 2 値分類を拡張

し，DAN を用いて分類を行う．epoch 数は 10 とする．

することで実現する．

【比較手法】集合に対し，Word2Vec のモデルから得られたベクト

本実験では，以下に示す 2 種類の提案手法と 6 種類のベルに変換し，DAN を用いて分類を行う．epoch 数は 10

ースライン手法で実験を行った．なお，入力データについて，“txt”はテキストに含まれる単語集合を，“img”は画像か
ら物体検出の結果として得られた単語集合を，“wiki(abst)”

DAN(txt, Word2Vec model): テキストに含まれる単語とする．


SVM(txt): テキストに含まれる単語集合に対し，Bagof-Words で生成したベクトルを入力とする．カーネル* https://drive.google.com/file/d/0B7XkCwpI5KDYNlNUTTlSS21pQmM/edit?usp=sharing† https://storage.googleapis.com/bert_models/2018_10_18/uncased_L-24_H-1024_A-16.zip‡ http://xpo6.com/list-of-english-stop-words/§ http://wikipedia2vec.s3.amazonaws.com/models/en/2018-04-20/enwiki_20180420_300d.pkl.bz2ⓒ2016 Information Processing Society of Japan5

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IPSJ SIG Technical Report

関数には，RBF カーネル，ソフトマージンのパラメー

ストや画像から自然に触れ合うという内容が確認できない

タ C は，C=10 とする．

ため，グリーンツーリズムではないと判断できる．SCDV で

fastText(txt): fastText[10]とは，Facebook が提供する単

誤って分類した原因について，テキストや画像解析結果の語のベクトル化とテキスト分類をサポートした機械

中に，‘River’など自然を連想させる単語がいくつか存在し学習のライブラリである．計算時間が短く，精度が高ていることがわかる．しかし，テキストでは，‘will’や‘hope’

いう特徴がある．パラメータについては，次元数は 300，

といった単語が存在することから，まだ体験していないこ

単語は bi-gram，epoch 数は 60 とする．

とが読み取れる．そのため，SCDV ではできていない，単SCDV(img, word2vec model):画像解析結果に含まれる語の並びを考慮することや観光の形態と関連があると思わ単語集合に対し，SCDV を用いて文書分類を作成し，れる単語の周辺語に注意を向けさせることで，更なる精度

それを入力とするニューラルネットワークで分類を向上が期待できる．

行う．epoch 数は 10 とする．
DAN(img BERT model): 画像解析結果に含まれる単語集合に対し，BERT のモデルから得られたベクトルに変換し，DAN を用いて分類を行う．epoch 数は 30 とする．



DAN(img, word2vec model): 画像解析結果に含まれる単語集合に対し，Word2Vec のモデルから得られたベクトルに変換し，DAN を用いて分類を行う．epoch 数
は 10 とする．



SVM(img): 画像解析結果に含まれる単語集合に対し，
Bag-of-Words で生成したベクトルを入力とする．カー

ネル関数には，RBF カーネル，ソフトマージンのパラ

We will have travelled 2000 miles and transited numerous locks,

メータ C は，C=100 とする．

passed many tows pushing barges and dodged River debris.

DAN(wiki(abst), word2vec model): Wikipedia の abstract

We hope to spot a myriad species of birds and wildlife, …

に含まれる単語集合に対し，Word2Vec のモデルからhttps://www.travelblog.org/North-America/blog-895066.html

得られたベクトルに変換し，DAN を用いて分類を行より引用

う．epoch 数は 30 とする．

図 4.1: 誤ってグリーンツーリズムにDAN(wiki(entity), wikipedia2vec): Wikipedia のリンクか分類してしまったブログエントリの例

らエンティティ名を抽出し，Wikipedia2Vec のモデル
でエンティティベクトルを獲得する．このベクトルを

表 4.3: 図 4.1 の画像に対する入力とした DAN で分類を行う．epoch 数は 10 とする．

Google Cloud Vision API の解析結果の一部

4.2 実験結果と考察
4.1 節で説明したそれぞれのベースライン手法と提案手法による実験結果を表 4.2 に示す．これより，精度では画像を考慮した SVM で最も高い値 0.783 を得ている．しかし，再現率が 0.165 と低いため，分類漏れが多いことがわ
かる．
再現率と F 値については，
テキストを入力とした SVM
で最も高い値 0.273，0.385 を得た．また，テキスト，画像

ラベル

スコア

Mode of transport

0.88

Tree

0.86

Recreation

0.81

Plant

0.79

5. 可視化

解析結果，Wikipedia の abstract のそれぞれの入力の組み合4 章で得た分類結果をもとに，本研究では，地図上にマッ

わせごとに確認すると，入力データを増やしていくことでピングすることで，可視化を行う．これによって，直感的再現率が下がる場合があるものの，入力データを増やしてに観光地ごとの観光形態がわかるようになると考えられる．

いくことで精度が上がっていることが確認できた．このこ

可視化の手順は以下の通りである．

とから，ブログエントリを分類する際に，複数の入力デー(1)

旅行ブログエントリを収集する．

タを考慮することの有効性が示された．

(2)

旅行ブログエントリからテキストと画像を抽出する．

(3)

Google Cloud Vision API を用いて，画像の解析を行い，ところで，提案手法である 3 つの入力データを考慮した
SCDV(txt+img+wiki(abst), word2vec model)について考察す

物体検出・位置情報の推定を行う．

る．SCDV が誤ってグリーンツーリズムに分類したブログ
エントリの例を図 4.1 に示す．このブログエントリはテキⓒ2016 Information Processing Society of Japan6

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表 4.2: 観光の形態に基づくブログエントリの分類結果(micro 平均)
手法

precision

recallF-measure

SCDV(txt+img+wiki(abst), word2vec model)

0.743

0.217

0.336

DAN(txt+img+wiki(abst), word2vec model)

0.729

0.191

0.302

DAN(txt+img+wiki(entity), word2vec model)

0.718

0.202

0.315

SCDV(txt+img, word2vec model)

0.729

0.227

0.347

DAN(txt+img, BERT model)

0.649

0.272

0.383

DAN(txt+img, word2vec model)

0.701

0.202

0.314

SCDV(txt, word2vec model)

0.639

0.170

0.268

DAN(txt, BERT model)

0.573

0.231

0.330

DAN(txt, word2vec model)

0.596

0.238

0.340

SVM(txt)

0.656

0.273

0.385

fastText(txt)

0.461

0.129

0.202

SCDV(img, word2vec model)

0.725

0.140

0.235

DAN(img, BERT model)

0.661

0.228

0.339

DAN(img, word2vec model)

0.701

0.159

0.259

SVM(img)

0.783

0.165

0.273

DAN(wiki(abst), word2vec model)

0.539

0.020

0.038

DAN(wiki(entity), wikipedia2vec)

0.551

0.189

0.282

提案手法

ベースライン手法

(4)
(5)
(6)

Google Cloud Natural Language API を用いて，テキストて記述されていることが確認できた．今回，扱った旅行ブから Wikification を行う．

ログエントリの数は少ないものの，地域の新たな魅力の発

Wikification で得られたリンクから，Wikipedia エンテ

見や観光形態の偏りが見えることで，観光政策などに役にィティの情報を獲得する．

立つと考えられる．

得られたテキストと画像解析結果，Wikipedia エンテ
ィティの情報から，観光の形態に基づいて旅行ブログ
エントリを自動分類する．

(7)

画 像解 析 結果 で得 ら れ た ，緯 度 ・経 度 をもとに ，Folium*を用いて地図上にマッピングを行う．なお，複数の画像から位置情報が抽出できた場合，最初に抽出できた位置情報を採用する．

今回は，可視化を行うにあたって，人手で分類した 2,017
件の旅行ブログエントリの中から，位置情報が抽出できたものを対象に Folium を用いて可視化を行った．人手で分類した旅行ブログエントリの可視化の結果を図 5.1 に示す．
それぞれのピンの色については，黒色が「インフラ，ハー

図 5.1:人手で分類した旅行ブログエントリのドツーリズム」，緑色が「グリーンツーリズム」，紫色が「ス

可視化の結果ポーツツーリズム」，青色が「グリーンツーリズム」，橙色が「ヘリテージツーリズム」，赤色が「カルチュラルツーリ

6. おわりにズム」を表している．図 5.1 の可視化の結果を見てみると，

本 研 究で は ， ブ ロ グエ ン ト リ 中 のテ キ ス ト と 画 像 ，エジプト周辺で橙色のピンであるヘリテージツーリズムのWikification による Wikipedia の情報を考慮し，旅行ブログ

みであることがわかる．そこで，旅行ブログエントリの内エントリに対して，定義した 6 種類の観光の形態に自動分容を見てみると，ピラミッドなどの有名な世界遺産につい類する手法を提案した．画像に対しては，Google Cloud
Vision API を用いて，画像中に含まれる物体を検出し，その* https://python-visualization.github.io/folium/ⓒ2016 Information Processing Society of Japan7

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結果を分類の素性に用いた．また，Wikipedia の情報に対しては，Google Cloud Natural Language API でリンク付けを行い，リンク先の Wikipedia の abstract に含まれる単語集合を
分類の素性に用いた．実験の結果，提案手法の 3 つの入力
データを考慮した SCDV では，精度ではベースライン手法の画像解析結果を入力とした SVM に 0.040 ポイント劣る
ものの，再現率と F 値では SVM より良い値が得られた．
ところで，テキスト，画像解析結果，Wikification による
Wikipedia の abstract のそれぞれの入力データの組み合わせに注目すると，SCDV と DAN のそれぞれで，入力データの組み合わせの数を増やすと結果が改善されていることが確認されたことから，文書分類における複数の入力データを考慮することの有効性が示された．今後は，アンサンブル学習を用いて，複数の分類結果を統合する手法について検
討する．

参考文献
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