言語処理学会 第21回年次大会 発表論文集 (2015年3月)

キーワードの自動拡張に基づくイベント言及ツイートの収集
五十嵐 祐貴 †∗大野 雅之 †∗

東北大学 †

yuki.i@bc.tohoku.ac.jp

岡崎 直観 ‡

乾 健太郎 †

科学技術振興機構さきがけ ‡{masayuki.ono, okazaki, inui}@ecei.tohoku.ac.jp

1 はじめにクエリを含むツイート

クエリで検索

query
query

近年，Twitter や Facebook などのソーシャルメディ

query
・・
・

アの投稿から，個人や社会の意見や感情を抽出したいと

ユーザーC
タイムライン
ユーザーB
・タイムライン・
ユーザーA・・・
タイムライン・・・
・ ・・・・
・
イベント期間内ツイー
・ ・・・
・・・
イベント期間内ツイー
・・・
イベント期間内ツイート
・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・queryquery
query・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ ・いうニーズが高まっている．スポーツの試合，総選挙，テレビ放送などのイベントや，商品，会社，俳優などのエンティティに言及する投稿を収集し，そのデータに対して感情分析や情報抽出を行えば，イベントやエンティティに関するマーケティングに活用できる．

・・・

このような分析において典型的に行われるのは，イベントやエンティティに言及する投稿を収集するタスクを

提案
手法

・・

ユーザーC
タイムライン
ユーザーB
・
タイムライン・
ユーザーA・・・
タイムライン・・・
・ ・・・・
・
イベント期間内ツイー
・ ・・・
・・・
イベント期間内ツイー
・・・
イベント期間内ツイート
・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・queryquery
query・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ ・・・・・・

図 1: 提案手法の流れ

情報検索と見なし，ソーシャルメディアの投稿をクエリで検索することである．例えば，ドラマ「あまちゃん」 慮した関連度や，ユーザの投稿の一貫性を考慮した関連に関する Twitter 上での評判を調べたい場合は，「あま 度を計算し，キーワードでは検索されなかったがイベンちゃん」や「#amachan」を検索クエリとしてツイート トに言及しているツイートを認識する．テレビ番組を視検索を行うのが常套手段である．しかし，この方法では 聴するという行為をイベントへの参加と見なし，3 つの「アキ可愛かった」という投稿のように，「あまちゃん」 テレビ番組に関する正解データを作成し，提案手法の性やハッシュタグを使わずに，ドラマの内容に言及するツ 能を評価した．実験結果から，提案手法によるキーワードの拡張，時間的に近接する投稿，ユーザの話題の一貫イートを取得できない．

次善の策として，イベントの期間内（「あまちゃん」 性のいずれも性能の向上に寄与することを実証した．の例では放送時間内）にイベントに関するキーワードを投稿したユーザは，そのイベントに参加している（放送を見ている）と仮定して，分析対象をキーワードを含まない周辺のツイートに拡大することが考えられる．しかし，ソーシャルメディアは元々コミュニケーションツールであるため，イベントの期間内でも友人と別の話題の会話をしたり，イベントの参加を途中で打ち切って，別2 関連研究
小林ら [1] は，イベント開始直後のツイートに着目して各ユーザに対し「観覧」「不観覧」のラベル付けを行い，「観覧」ラベルの付与されたユーザの使用頻度が高い単語から作成した特徴ベクトルを SVM で識別することにより，ハッシュタグによらない検出を実現している.
しかし，ユーザ単位でイベントの特徴を判断するため，の話題を展開することがある．

観覧ユーザのツイート傾向に影響されやすく，ノイズがそこで，本論文では特定のイベントに言及するツイー 混ざりやすい．
トを自動的に判別する手法を提案する．提案手法の概要
山本ら [2] は，対象とするイベントをテレビ番組に限を図 1 に示す．本研究では，イベントに関するクエリを定し，字幕テキストを用いることで時間とともに推移す用いて，ソーシャルメディア上の投稿を収集する．収集さる番組内容に則した特徴語を抽出している．しかし，字れた投稿に基づき，そのイベントに言及しうる関連キー
幕テキストのようにイベントの内容を時系列で記録したワードを自動的に抽出し，ツイートのイベントへの関連データが必要であるため，常に利用できるわけではない．
度を計算する．イベントの中で起こる突発的な盛り上がMagdy ら [3] は各イベントに固定のクエリを結びつけり事象を捉えるため，時間的に近接する投稿の内容を考るのではなく，時間毎に tf-idf 値を算出し直すことでイ∗ 第１著者と第２著者は本論文において等しい貢献をした

ベント内のサブイベントの変化を追う手法を提案した．

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単語の関連度を時間毎に求める点では本手法と類似して≈いるが，ユーザ内の話題の一貫性は考慮されない．

3 提案手法#(w,D+ )+α|D |log #(w,D+ )+β−|D− |(4)

本節では提案手法を説明する．本手法は，対象のイベ ここで，#(w, D+ ) は D+ のツイート集合の中で単語 w
ントに関するクエリ q を用いて収集したツイートを出発 を含むツイートの数，#(w, D− ) は D− のツイート集合点として，ツイートの拡張を進めていく．まず，収集しの中で単語 w を含むツイートの数，|D+ | と |D− | はそたツイートの中に含まれるキーワードを分析し，対象のれぞれ，D+ と D− に含まれるツイートの数である．まイベントとの関連度を計算する（3.1 節）．さらに，対た，α と β は #(w, D+ ) や #(w, D− ) が 0 になる場合に象のイベントの中で突発的に盛り上がる事象に対応する対応するもので，次式で定義する．

|D+ |,|D+ | + |D− ||D− |β=|D+ | + |D− |ため，各ツイートから時間的に近接するツイートに含まα=れるキーワードに基づき，ツイートとイベントの関連度を再計算する手法を提案する（3.2 節）．さらに，ユーザの投稿内容の一貫性をするため，各ツイートの前後のツイートを考慮した関連度を設計する（3.3 節）．

(5)
(6)

式 4 で求められる関連度は，大きい値を持つ単語ほどイ

3.1 キーワードの自動拡張に基づく関連度

ベントへの関連が深い．関連度 0 はイベントとの無相関，ある発言がイベントに関連するかどうかは，その発言 負の値はイベントとの逆相関を表す．
がイベント名を含むかどうかで調べることができる．し式 4 は，イベントに関連しそうな単語を自動的に拡張かしながら，イベントは多くの要素から成り立っている． するものである．これに基づき，ツイート d のイベント例えば開催地，主催者，出演者などのイベント固有の特との関連度 sd(d) を，そのツイートが含む単語 w ∈ d の徴や，発言や出来事などのイベント内の個別の事象への関連度スコア sw(w) の平均として算出する．

言及から，発言がイベントに関するものなのか判別できる．山本ら [2] の手法では，イベントに関する知識を活sd(d) =用して発言の識別を行っているが，このような知識を事前に獲得しておくことは難しい．

1 ∑sw(w)|d|(7)

w∈d3.2 時間的近接性に基づく関連度の再計算

本研究では，Kaji ら [4] の手法を参考に，イベントに関して言及しうる表現の拡張を行った．まず，ある時間帯（例えばイベントの開催期間内）に発信されたツイーテレビ番組で出演者が面白い発言をすると，その発言内容が Twitter 上で盛り上がることがある．このようなイベント中の盛り上がりは突発的な事象であるため，式トの中で，クエリ q に言及しているツイートの集合を4 のようなイベント全体を通したスコア付けでは捉えにD+ とする．すなわち，D+ はある時間帯の範囲内でクくい．そこで，あるツイート d のイベントとの関連度を
エリ q に合致するツイートを検索することで得られる．
計算する際，時間的に近接するツイートの内容に基づきD+ に含まれるツイートを発信したユーザの集合を U+ツイートの関連度を再計算する．とする．さらに，同じ時間帯のツイートの中で，クエリあるツイート d が発信された時刻を t とし，そのツq に合致するツイートを１度も行わなかったユーザの集
イートの前後 ∆ 秒の期間 [t − ∆, t + ∆] を p と書く．あ合を U− とし，ユーザ集合 U− からのツイートの集合をるユーザ u が期間 p の間につぶやいたツイート集合をD− とする．すなわち，D− はイベント q に言及していな
Du,p と書き，その期間におけるユーザ u とイベントのい（と推定される）ユーザからのツイートの集合である．
関連度を次式で計算する．
この２つのツイート集合を用い，ある単語 w のイベ∑
1
ントとの関連度を式 1 で定義する．
sd(d)
(8)
su(u, p) =|Du,p |d∈Du,psw(w) = PMI(w, D+ ) − PMI(w, D− )(1)
式 8 の関連度は正規化されていないため，次式で正規化
ただし，PMI(w, D) は相互情報量で，する．
P (w, D))(PMI(w, D) = log(2)
su(u,p)P (w)P (D)(u ∈ U+ ) max 0, maxu′ ∈U+ su(u′ ,p)′su(u,p)=()であるから，式 1 は式 4 で表される．

su(u,p) max 0,(u ∈ U− )′minu′ ∈U− su(u ,p)P (w|D+ )sw(w) = log(3)(9)
P (w|D− )― 215 ―

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式 9 により，u ∈ U+ であるユーザ u はイベントへの関値である．式 14 の max(0, 1 − logθ δ(d, d−1 )) は，2 つ連度が [0, 1] で表され，u ∈ U− であるユーザ u はイベのツイート d, d−1 の時間差が短いほど大きな値をとり，ントへの非関連度が [0, 1] で表される．

時間差が θ 以上になると 0（影響力なし）になる．

式 4 を修正し，キーワード w のイベントへの関連度を，そのキーワードをつぶやいたユーザの関連度から再計算する．

∑swt (w) =log ∑u∈U+

∑α′=

∑β=

∑|Du,p |u∈U+ |Du,p |u∈(U+ ∪U− ) |Du,p |∑′u∈U−として，3 つのテレビ番組を対象に実験を行う．実験対|Du,p ||w∈Du,p |·su′ (u)+β ′∑u∈U−u∈U− |Du,p |u∈(U+ ∪U− ) |Du,p |,4.1 実験データ
本研究では多数のユーザが同時に投稿を行うイベント|w∈Du,p |·su′ (u)+α′

∑

u∈U+

4 評価実験

,(10) 象のテレビ番組は，視聴率が高く Twitter への投稿数も多いと思われる「THE MANZAI」「あまちゃん」「携帯大喜利」とする．各番組の放送時間内に 5 回以上つぶや(11) いたユーザのツイートを実験データとした．実験データの中で，番組のクエリに合致するツイートを 1 回以上(12)つぶやいたユーザをランダムに抽出し，そのユーザのツイートから評価データを作成した．評価データに含まれただし，|w ∈ Du,p | はユーザ u の期間 p のツイートの中 るツイートを人間が読み，番組に関するツイートかどうか，ラベル付け作業を行った．表 1 に，実験データ，評でキーワード w を含むツイートの数を表す．
最後に，再計算したキーワードのスコアを用いて，ツ 価データの概要を示した．
4.2 実験設定
イートの関連度スコアを再計算する．
∑1
今回の実験では，sdt (d) の計算における時間的近接のswt (w)(13)
sdt (d) =|d|範囲∆ = 300 秒，前後のツイートで影響力が及ぶ範囲
w∈d
これまでの議論は，関連度スコアの再計算を行いたいツ
イート d に依存して期間 p やキーワードスコアの再計算

θ = 300 秒 とした．提案した手法の貢献を分析するため，以下の手法でイベントとの関連性を認識した．

を行っていた．このような再計算を，全てのツイートに• ツイートをクエリのみで検索したもの関して個別に実施し，時間的近接性に基づくツイートの• キーワードの自動拡張に基づく関連度のみを考慮した手法（sd(d) でスコア付け）関連度の再計算を行う．

• 時間的近接性に基づく関連度も併せて考慮した手法

3.3 前後ツイートを考慮した関連度あるユーザが短時間の間につぶやく話題は同じである（sd(d) + sdt (d) でスコア付け）

ことが多いが，式 13 が考慮するのはユーザを横断した話• ユーザの前後のツイートも考慮した手法（score(d)）

題の類似性であり，ユーザ内での話題の一貫性は考慮さ

4.3 実験結果れていない．そこで，ユーザのツイートの中で，ツイー

表 2 に実験結果を示す．どの番組に対しても，クエリ

ト d の直前のツイート d−1 と直後のツイート d+1 の関による検索を基準として，キーワードの自動拡張，時間連度を考慮したスコア付け手法を提案する 1 ．最終的な 的近接性，前後のツイートを考慮することにより性能のツイートの関連度スコアは，3.1 節と 3.2 節の関連度の 改善が見られた．特に，キーワードの自動拡張と前後の式を統合し，式 14 で計算する．

ツイートによる性能の改善が著しい．
どの番組においても，全ての要素を考慮した提案手法

score(d)=は，適合率を約 90%に保ちつつ，クエリによる検索のみ

sd(d) + sdt (d)+のベースライン手法と比べて，1.64 倍〜3.2 倍のツイー
max (0, 1 − logθ δ(d, d−1 )) {sd(d−1 ) + sdt (d−1 )} トを収集することができた．

+max (0, 1 − logθ δ(d+1 , d)) {sd(d+1 ) + sdt (d+1 )}本手法によって「あまちゃん」に関するツイートとし(14) て獲得できるようになったものの例を以下に示す．
ここで，δ(d, d−1 ) はツイート d と d−1 の時間差（秒）で，θ は時間的に遠いツイートの影響力を打ち切るための閾1 厳密には，d−1 はツイート d よりも時間的に古く，リプライではないツイートの中で最もツイート d に時間的に近いもの，d+1 はツ
イート d よりも時間的に新しく，リプライではないツイートの中で最もツイート d に時間的に近いものを採用した．

• おお、甲斐さん• 焼うどんｗｗｗ• 春子おおおおおおおおおおおおおおおおおお• だめだ、泣かずには見られん (´Д⊂ヽ• ここ最高やで。。

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表 1: 実験データの詳細
着信御礼！ケータイ大喜利

THE MANZAI

番組放送日時（バラエティ）（バラエティ）（ドラマ）

2014/12/14 17:30 〜
2014/12/14 19:58

2014/9/21 00:05 〜
2014/9/21 00:50

2013/9/28 8:00 〜
2013/9/28 8:15

ユーザ数

収集した

236,158
3,142,149

ツイート総数

評価データに用いた

あまちゃん

99,097
1,203,015

10,884
103,568

ユーザ数

130115101

ツイート総数

2,298

1,867

1,082

THE MANZAI
ザ・マンザイ

検索に用いたクエリ#manzai#fujiTV

ケータイ大喜利あまちゃん#ケータイ大喜利#nhk#あまちゃん#nhk

表 2: 実験結果
着信御礼！ケータイ大喜利

THE MANZAI

あまちゃん

適合率再現率

F1

適合率

再現率

F1

適合率

再現率

F1

クエリのみ

1.00000.27920.43650.92820.19340.32010.97780.58580.7327+ キーワード拡張

0.8966

0.86620.88110.88000.56410.68750.94450.88170.9120+ 時間的近接性

0.90060.86440.88210.87810.56940.69090.93910.89050.9142+ 前後ツイート

0.89430.91350.90380.89700.63250.74190.9246

0.96150.9427

この例が示すように，番組の登場人物や状況に関するする手法を提案した．実験の結果，単純な検索では収集キーワードを自動的に獲得できている．また，視聴者ができなかったツイートも獲得できることが示された．今共通に抱く感想も提案手法で捉えられていることが分後の課題として，テレビ番組だけでなく他の種類のイベかる．

ントに関しても評価を行うことが挙げられる．

一方，本手法では獲得できなかったツイートの例を以下に示す．

謝辞 本研究は，文部科学省科研費課題 23240018 の一環として行われた．また JST 戦略的創造研究推進事• うそだろ業「さきがけ」から部分的な支援を受けて行われた．

• うおおおおお

参考文献• これはキツイな…

[1] 小林尊志, 野田雅文, 出口大輔, 高橋友和, 井手一郎,村瀬洋. Twitter における実況書き込み検出手法の検• 俺だったら無理だわｗ• ((＾ω＾≡＾ω＜討. 映像情報メディア学会技術報告, Vol. 34, No. 25,• なにそれｗｗｗｗｗ

pp. 129–130, 2010.

この例が示すように，本手法では獲得できないツイー [2] 山本祐輔, 浅井洋樹, 上田高徳, 秋岡明香, 山名早人.
テレビ番組に対する意見をもつ twitter ユーザのリトの特徴は以下の通りである．

• 顔文字や奇声など，形態素解析が困難である表現がアルタイム検出. 第 5 回データ工学と情報マネジメ
ントに関するフォーラム, pp. C1–4, 2013.

含まれている[3] Walid Magdy and Tamer Elsayed.

• 個人の意見・感想が述べられている• ツイートの内容が薄い
テレビ番組「着信御礼！ケータイ大喜利」の F1 値が低くなっているは以上の要因によるものである．

5 おわりにAdaptive

method for following dynamic topics on twitter. In
Proceedings of the Eighth International AAAI Conference on Weblogs and Social Media, pp. 335–345,
2013.
[4] Nobuhiro Kaji and Masaru Kitsuregawa. Build-

本論文では，特定イベントに対する評判分析を行うた
めに，イベントに関連するキーワードの自動的な拡張を行い，イベント内容の時間的変化と前後ツイートを考慮

ing lexicon for sentiment analysis from massive collection of HTML documents. In Proceedings ofEMNLP-CoNLL 2007, pp. 1075–1083, 2007.

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