旅行者の感情に基づいた観光スポット推薦
篠田

広人 1，柴田有基 1，難波英嗣 2，石野1 広島市立大学大学院
2 中央大学3 広島経済大学

亜耶 3，竹澤 寿幸 1

情報科学研究科
理工学部

メディアビジネス学部

1 {shinoda, shibata, takezawa}@ls.info.hiroshima-cu.ac.jp
2 nanba@kc.chuo-u.ac.jp
3 ay-ishino@hue.ac.jp

概要：本研究では，旅行者の感情という観点から観光スポットを推薦するシステムの構築を目指している．従来は，例えば「ショッピング」，「宿泊」といった旅行者の目的別に観光スポットの推薦を行う手法
に対して，感情に基づく観光スポット推薦とは，例えば「驚き」の観光名所やレストランなど，感情を軸として旅行者に観光スポットを提示するものである．今回は，感情を基にした観光スポット推薦において必要なモジュールである感情推定を旅行ブログに対して行い，もう一つのモジュールとして旅行ブロ
グを「見る」，「食べる」などの 5 種類の観光タイプに自動分類した．実際に，感情分類実験の結果，精度0.974 が得られた．また，観光タイプ分類実験の結果，精度 0.787 が得られ，その結果を基に観光タイプの可視化を行う．

Keyword：旅行ブログ，感情，観光タイプ，可視化
1.

はじめに近年，訪日外国人旅行者は増加の一途をたどっており，来たる 2020 年の東京オリンピックに向けて，少なくとも今後数年はこの傾向が続くものと考えられる．訪日外国人旅行者は，旅先の経験を，ツイッターやブログなどのソーシャルメディア上で写真と共に紹介することも少なくない．こうした情報はリアルタイム性が高く，他の旅行者が旅行計画を立てる上で有用なことが多い．そこ
で本研究では，ソーシャルメディア，特に旅行ブログを情報源とした観光推薦システムの構築を目指す．
従来は，例えば「ショッピング」，「宿泊」といった旅行者の目的別に観光スポットの推薦を行う手法があった．そうした手法に対して，本研究では，感情に基づく観光スポット推薦を行うことを目指している．感情に基づく観光スポット推薦とは，例えば「驚き」の観光名所やレストランなど，感情をひとつの軸として旅行者に観光スポットを提示するものである．
感情という観点から実際の旅行ブログを眺めると，旅行ブログ中の画像から，旅行者本人の「驚き」や「喜び」の表情を読み取れることがある一方で，ブログ本文中に感情に関する言語表現が使われることもあることが分かる．今回は，感情を基にした観光スポット推薦において必要なモジュールの一つとして Ghazi ら[1]が提供している感情の生起原因を含んだ感情データセットを使って感情推定を行い，また，旅行ブログを「買う」，「食べる」，「体験する」，「見る」，「泊まる」の 5 種類の観光タイプに自動分類し，実際に可視化を行った．
2. 関連研究
本研究で目指している感情に基づく観光スポッ
ト推薦において必要となるモジュールとして感情分類があるが，感情を利用した研究はいくつか行われている．Mohammad ら[2]は，303 人の被験者によりツイートに 11 感情(anger, anticipation,disgust, fear, joy, love, optimism, pessimism,sadness, surprise, trust)をそれぞれラベル付けし，合計 10983 件の感情データセットを構築し，感情分類を行っている．本研究では，Mohammad ら[2]が提 供して いる感 情デ ータセ ットと は違う
Ghazi ら[1]が提供した感情データセットを用いて感情分類を行った．
また，観光スポット推薦に関する研究もある．
酒井ら[3]は，個人化推薦により観光スポットを推薦するモードと他のユーザの過去の撮影回遊行動を利用した経路推薦モードを相互に活用するインタラクティブ観光推薦システムの構築を目指している．本研究では，旅行ブログ中のテキストと画像を情報源とした観光推薦システムの構築を目指している．
3. 感情に基づいた観光スポット推薦
本研究で目標にしているシステムについて，図1 を用いて説明する．入力された旅行ブログは，藤井ら[4]が定義した表 1 の 5 つの観光タイプに分類する．その後，旅行ブログに含まれる 1 文ごとに感情推定を行う．もし，感情推定された文の中に観光スポットなどがあれば，感情に基づいた観光スポットと考えることができる．図 1 は，入力された旅行ブログが，観光タイプ分類器によって「体験する」に分類され，文ごとの感情推定をした結果，「Fujikyu is fun.」という文が「happy」と推定され，「USJ … surprise !」という文が「surprise」と推定されたため，「happy」を表す観光スポットとして「Fujikyu」，「surprise」を表す観光スポットとして「USJ」と出力された例である．

図 1 システムの構成
表 1 観光タイプの定義
観光タイプ

定義

観光地で購入したお土産などの物品に関する情報.また，そ買うの物品に対する旅行者(ブログ著者)の評価.
飲食に関する情報.レストラン
食べるに関する評判情報.
ものづくり体験やスキー，スキューバダイビングなど，自体験する分の体を使って楽しめる物についての情報.
観光名所やパレードなど，見て楽しめる物やイベントにつ見るいての情報.
旅行者(ブログ著者)が宿泊し泊まるた施設に関する情報.
図 1 のシステムを実現するために，本研究では，旅行ブログに対し，観光タイプ分類と感情推定を行う手法を提案する．感情推定は，Ghazi ら[1]が提供している感情データセットを用いて感情推定のためのモデルを構築し，そのモデルを旅行ブログに適用することで行う．
4. 実験
4.1. 観光タイプ分類
最大の旅行ブログサイトの 1 つである
TravelBlog のデータを実験に用いる．実験には，表 1 の定義を基に観光タイプを人手で判定した結果を使用する．また，観光タイプの分類には画像の情報を利用するため，ブログ内の画像に対しGoogle Cloud Vision API で画像解析を行う．な
お，人手でラベル付けした観光タイプの件数は表2 のようになった．1073 件の旅行ブログは訓練用とテスト用にデータを分け，5 分割交差検定を用いて実験を行った．分類手法はテキスト(text)ベースで SVM，Random Forest，fastText，DAN，SCDV ， CNN ， LSTM ， CNN_LSTM ， Bidirectional LSTM(以下 Bi-LSTM)を用いた．DANは，lyyer ら[5]が提唱した手法で最初に文章の単語分散表現を平均化し，それを中間層に通し，最終的に Softmax 層に通して分類を行う手法である．
SCDV は，Mekala ら[6]が提唱した手法で単語ベクトルを GMM と IDF 値を考慮し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を文書ベクトルとする手法である．また，テキストと画像(text + img)を考慮した分類を DAN，SCDVを用いて実験を行った．評価尺度には精度，再現率，F 値を用いた．
実験結果は表 3 のようになった．表 3 から精度に関しては fastText が一番高く，再現率に関しては CNN_LSTM が一番高く，F 値に関してはテキストと画像を考慮した DAN が一番高いという結果となった．DAN と SCDV に関してはテキストと画像を考慮することでテキストのみの場合と比べて若干再現率が下がったものの，精度が上がったため，テキストと画像を組み合わせることの有効性が示された．
表 2 人手でラベル付けした観光タイプの件数
観光タイプ件数買う食べる
体験する
見る
泊まる

48
81240
810116

表 3 観光タイプ分類結果
手法

精度

再現率

F値

SVM(text)

0.695

0.602

0.645

0.783

0.612

0.687

fastText(text)

0.787

0.624

0.696

DAN(text)

0.560

0.691

0.619

SCDV(text)

0.696

0.696

0.696

CNN(text)

0.329

0.714

0.450

LSTM(text)

0.309

0.705

0.430

CNN_LSTM(text)

0.377

0.751

0.502

Bi-LSTM(text)

0.293

0.718

0.417

DAN(text+img)

0.767

0.641

0.698

SCDV(text+img)

0.743

0.653

0.695

RandomForest(text)

4.2. 感情分類
Ghazi ら[1]が提供している感情の生起原因を含んだ感情データセットで感情分類を行った．このデータセットはフレーム意味論に基づくオンライン英単語情報プロジェクト FrameNet の要素のうち感情の生起原因に着目したデータセットである．
データセットの構成は，あらかじめ，生起原因を含んだデータ 820 件と生起原因を含まないデータ
1593 件に分かれており，それぞれ共通して，7 感情(happy, sadness, surprise, disgust, anger, fear,shame)のうちのいずれかの感情が付与されている．実験においてはこれらの合計 2413 件のうち訓練用とテスト用に分け，5 分割交差検定で実験を行った．なお，感情別のデータ件数は表 4 に示している．分類手法は，SVM，Random Forest，fastText,DAN,SCDV,CNN,LSTM,CNN_LSTM，Bi-LSTM を用いて実験を行った．
表 4 感情別のデータ件数
感情

原因あり

原因なし

合計

happy

211268479sadness

107468575

surprise53160213

disgust385795anger

199284

483

fear

144

279423shame

6877145

合計

82015932413

実験結果は表 5 のようになった．表 5 から精度に関しては，fastText が一番高く，再現率と F 値に関しては，CNN が一番高いという結果となった．
表 5 感情分類結果
手法

精度

再現率

F値

SVM

0.685

0.821

0.747

random forest

0.579

0.836

0.684

fastText

0.974

0.376

0.542

DAN

0.511

0.870

0.644

SCDV

0.563

0.887

0.689

CNN

0.923

0.974

0.948

LSTM

0.487

0.874

0.626

CNN_LSTM

0.571

0.912

0.702

Bi-LSTM

0.480

0.880

0.621

4.3. 旅行ブログからの感情推定
4.2 節で示している 2413 件の感情データセットを用いて，感情推定モデルを構築し，4.1 節で示している 1073 件の旅行ブログに含まれる 41257 文に対し，感情推定を行った．推定手法として 4.1 節の実験結果から F 値が一番良い CNN を採用し，対象にした 1073 件の旅行ブログの感情の割合を調べてみた．その結果を図 2 に示す．図 2 から，「happy」や「sad」，「anger」，「fear」が 15%から 20%程度と他の感情と比べて多く推定されていることが分かった．一方で，「surprise」，「disgust」，「fear」といった感情は，10%以下と推定される割合が低かった．

図 2 旅行ブログ中の感情の割合
ここからは，実際に正しく感情が推定された例と推定されなかった例を見てみる．図 3 はブログ
著者が京都旅行について書いており，そのブログ中の 1 文である．図 3 を見てみると，「happy」に近い単語である「smile」や「excellent」があるため，正しく推定できていると考えられる．一方で，同じブログ中に含まれている文で誤って，「happy」に推定された例を図 4 に示す．図 4 は「happy」に近しい単語である「good」があるた
め，「happy」と推測されたと考えられるが，訳すと，「彼女は速く動きすぎるがゆえ，いい写真を撮るのが難しかった．」となるため，「happy」と推定されるのは間違いであると考えられる．
He also gave us an excellent tip about the Geisha
girls - from his smile, he was a man in the know
- and said we should be in the Gion District
around 6pm to have any chance of seeing them,and it would be a slim chance if at all.
図 3 「happy」と正しく推定された例
She moved so quickly that it was really difficult
to get a really good photo.
図 4 「happy」と間違えて推定された例
5.

観光タイプ分類結果の可視化
観光タイプ分類における可視化を行う上で，まずは，4.2 節の実験から，各観光タイプ別に精度，再現率，F 値を求め，その中で一番精度が高い分類手法を採用した．その結果を表 6 にまとめた．
次に，旅行ブログ 15000 件を対象に，地図可視化ツール Google Earth を使って，観光タイプ分類結果の可視化を行った．なお，Google Earth 上で表す地図上のマークと観光タイプの関係は表 6 のようになる．
可視化結果の一例として図 5 は広島県の宮島周辺を示している．図 5 は特に木マークが多いことから，宮島周辺は特に「見る」ことに関する旅行ブログが多いことが分かる．
表 2 観光タイプ別分類手法と観光タイプと地図上マークの関係性
観光タイプ
買う
食べる
体験する
見る
泊まる

分類手法
SCDV
SCDV
fastText
DANRandom
Forest

地図上マークカップナイフ自転車
木温泉

図 5 可視化結果（宮島周辺）

6.

おわりに
本研究では，感情に基づく観光スポット推薦で必要なモジュールとして感情の生起原因を含んだデータセットで感情分類を行い，実際に旅行ブロ
グから感情推定を行った．また，旅行ブログを「見る」，「食べる」などの 5 種類の観光タイプに自動分類し，分類結果の可視化を行った． 今後は観光タイプ分類と感情推定をうまく組み合わせて，適切な観光スポット推薦手法を検討する．
参考文献[1] Diman Ghazi, Diana Inkpen, and Stan
Szpakowicz, “Detecting Emotion Stimuli inEmotion-Bearing Sentences”, Proceedings of theInternational Conference on Intelligent Text
Processing and Computational Linguistics 2015,
pp. 152-165, 2015.
[2] Saif M. Mohammad, Felipe Bravo-Marquez,Mohammad Salameh, and Svetlana Kiritchenko,“SemEval-2018 Task 1: Affect in Tweets”,Proceedings of International Workshop on
Semantic Evaluation (SemEval-2018), 2018.
[3] 酒井 勇人, 熊野 雅仁, 木村 昌弘, “Flickr データに基づいたインタラクティブ観光スポット推薦システム”, インタラクティブ情報アクセスと可視化マイニング研究会, pp. 24-29, 2016．
[4] 藤井 一輝, 難波 英嗣, 竹澤 寿幸, 石野 亜耶,
奥村 学, 倉田 洋平, “旅行者の行動分析のための旅行ブロ グ の属性 推定 ” , 観光と情報, Vol.13,No.1, pp. 83-96, 2017.
[5] Mohit lyyer, Varun Manjunatha, Jordan
Boyd-Grader, and Hal Daume III, “DeepUnordered Composition Rivals SyntacticMethods for Text Classification”, Proceedings ofthe 53rd Annual Meeting of the Association for
Computational Linguistics and the 7thInternational Joint Conference on NaturalLanguage Processing, pp. 1681-1691, 2015.
[6] Dheeraj Mekala, Vivek Gupta, Bhargavi
Paranjape and Harish Karnick, “SCDV: Sparse
Composite Document Vectors using softclustering over distributional representations”,
Proceedings of the 2017 Conference on
Empirical Methods in Natural Language
Processing, pp. 659-669, 2017.