NTTデータ数理システム ユーザーコンファレンス2020
講演録

日経記事テキストに対する自然言語処理を用いた情報抽出とグラフ構造化
株式会社日本経済新聞社 日経イノベーション・ラボ

安井 雄一郎 氏［Profile］2016年12月まで、コンピュータに適した（ハードウェアを考慮した）並列アルゴリズムの設計と実装に関する研究に従事。2017年1月、日経BP データサイエンティスト。2019年4月より日本経済新聞社 日経イノベーション・ラボ 上級研究員。自然言語処理を用いた情報抽出、セマンティックウェブ技術、グラフデータベースを用いたデータ活用などに取り組む。

本日は、①日経が販売している記事データについて、②日経記事由度が高くて使いやすいです。

データをText Mining Studio（以下、TMS）に適用した事例につこのTMSを使い、日経記事データを分析してみたのでご紹介しいて、③私が取り組んでいる研究テーマである日経記事データのます。用いたデータは2020年1月〜6月の日本経済新聞朝刊、一面構造化についてお話しします。に掲載された1万弱の記事です。

メタ情報を付与した日経記事データ

まず係り受けの関係が時系列でどう変化したかを見ました。上昇傾向にあった係り受けをプロットしたところ、「時間‐かかる」が特に大きな領域を占めていました。そして同じ時期に「新型コロナ‐対応」「検査‐日経では新聞記事データを日経コーパス として販売しています。

受ける」という係り受けが見られることから、「時間‐かかる」
は新型コ

2020年9月からは、AWS Data Exchangeで分析用のデータが購ロナに対する対応を指しているのではないかと推測できます。他にも入可能になりました。この記事データは機械学習やテキストマイニ「政府‐まとめる」「経済対策‐盛り込む」「影響力‐強める」など、新型コングなどの分析に使うことを想定し、豊富なメタ情報が付与されてロナに関係すると思われる係り受けがきれいに抽出されました（図1）。

います。具体的には、テーマ、業界、地域、記事種別といった分類共起ネットワーク分析も行いました。フィルター条件を設定しな＊語や、人物名、企業名・企業コードといったキーワードが付与され、かったにも関わらず、新型コロナへの集中が確認できました。国内

CSVデータで提供されます。販売するのは1981年10月以降の記での感染がまだ少なかった1〜2月と、緊急事態宣言が議論された事データ。記事データ以外にPOSデータも購入可能です。

3〜4月のそれぞれで見たところ、1〜2月の段階でも小さいながら＊ https://nkbb.nikkei.co.jp/nikkei-corpus/

新型コロナのまとまりがすでに見られます。それが3〜4月になると、とても大きなまとまりに変わったのが一目瞭然です（図2）。

日経記事データをTMSで分析

このようにTMSを活用すると、あるトピックに対して何がどう変化したか効率的に分析できることを、今回の検証を通して確認できま

TMSは手間のかかるテキストマイニングが簡単に行えるツールした。

です。分かち書き処理からネットワーク分析までさまざまな機能をGUI操作で実行します。私も使ってみて、典型的な分析を、評価軸を変えて試行錯誤しながら行うのにとても有用だと感じました。自䛂᪂ᆺ䝁䝻䝘䜴䜲䝹䝇䛃䜈䛾㞟୰䜢☜ㄆ䛷䛝䜛「新型コロナウイルス」への集中を確認できるࠥグ஦

図1 TMSで解析した係り受けの時系列変化
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図2 TMSで解析した共起ネットワーク

図3 処理工程の一部を構造化䜽䜶䝸ゝㄒ䛻䜘䜛ᢳฟ䝔䜻䝇䝖๓
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NL
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①NL
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②

＊NLP：自然言語処理ᢳฟ䜾䝷䝣ᵓ㐀䛻䜘䜛ᵓ㐀໬

日経記事データの構造化の取り組み

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図4 1記事から抽出されたグラフ構造

私は現在、自然言語処理（NLP）を用いた技術検証の効率化に関する研究に取り組んでいます。技術検証にはたくさんの煩雑な処理工程が必要で、定型化しづらいという難点があります。そこで処理工程を、典型的な処理と個別処理が必要な部分に分けて、典型的な処理の部分を構造化することを考えました（図3）。この構造化についてご紹介します。
●グラフ構造化の概要
記事は階層構造を持っています。メディア→面（ページ）→記事→パラグラフ（段落）→文章→単語という階層です。この階層構造に
自然言語処理といった情報抽出を合わせ、ノードとエッジでテキストデータをグラフ構造化します。これにより、「特定の単語を含む記事」「特定の特徴を含む記事」「特定の単語と特徴を含むパラグラフ」といったように、構造を指定した検索が可能になります。ちなみに今
回、文章から単語を抽出するのに固有表現抽出と係り受け解析を用いました。
こうしていくつかの処理を行ったところ、1 記事あたり922ノー922ノード、1351エッジのグラフ構造

ド／1,351エッジのグラフ構造が抽出されました（図4）。半年分の記事データだと1,000万ノード／数千万エッジにのぼります。これらのグラフ構造を「Neo4j」というグラフデータベースに蓄積し、クエいく様子を見るために、「在宅勤務」と「広がる」を係り受け構造に指リ言語で抽出して利活用します。

定し、該当する記事を抽出しました。すると2月には1記事だけだったのが、3月5記事、4月15記事、5月20記事と増加。ところが6月は●グラフ構造化を用いた実験
このグラフデータベースを用いた実験について紹介します。用いたデータは2020年1月〜8月の日本経済新聞朝刊。粒度は月次集計です。
まず、設定をパラグラフでの共起と新型コロナとの共起とし、単語出現頻度の時系列変化を固有表現ごとに抽出。すると「地域」
では9記事に減りました。これは「広がる」状態が進んだことで他の単語に置き替わり、別の係り受け構造へ移行したと推測できます。

日経メディア・情報サービスへの適用「中国」が2〜3月にピーク、「日本」「米国」はそれより後、3〜5月にこのグラフデータベースはさまざまに利活用できると考えていまピークを迎えていました。
「組織」では「政府」や「厚生労働省」の出す。例えば、メディア（電子版）のバックエンドとして、あるいは情報現が多数でした。
「役職」では「首相」が多いと予想していましたが、サービスの向上に、また記者へのフィードバックにも適用できるで「社長」のほうが多く、ピークは5月でした。この頃、企業はさまざましょう。日経は新聞以外にも財務データや企業情報データを持ってな判断を迫られており、こうした記事が増えたのでしょう。

いるので、それらを構造化し連携させれば、よりよい情報発信が可

ほかにも「金融」「機械・エレクトロニクス」「資源・エネルギー」な能になります。私自身の大きな目標は、社内外のデータ・情報からど業種ごとに単語の出現頻度を集計。それぞれに新型コロナとの関グラフ構造を抽出して蓄積・成長させていく、 日経ナレッジグラフ

係や、それに伴う業界の動きが浮かび上がりました。ともいうべきプラットフォームをつくること。それを通してユーザー次に係り受けの時系列変化も解析しました。在宅勤務が普及しての皆様へよりよいサービスを提供していきたいです。

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