旅行ブログエントリからの観光情報の自動抽出
知能と情報（日本知能情報ファジィ学会誌）Vol.22, No.6, pp.000 − 000（2010）1

石野 亜耶 ＊・難波 英嗣 ＊・竹澤 寿幸 ＊本研究では，自動的に観光情報を収集するための手法を提案する．我々は観光情報を収集するため，ブロガーが日記形式で綴った旅行記である旅行ブログエントリに焦点を当てた．多くのブロガーが旅行記をこの形で記述するため，旅行ブログエントリは観光情報を得るための有益な情報源であると考えられる．まず本研究では，ブログデータベースから旅行ブログエントリを検出した．その中から観光情報として土産
物情報と観光名所情報を抽出する手法を提案した．更に，旅行ブログエントリからリンクを抽出すること
で，観光情報リンク集の構築を行った．また実験により提案手法の有効性を示した．旅行ブログエントリの検出に関しては，再現率 38.1％，精度 86.7％を得た．また，旅行ブログエントリからの観光情報の抽出においては，抽出された上位 100 件の土産物において精度 74.0％，観光名所において精度 71.0％を得ることができたため，旅行ブログエントリは観光情報の有益な情報源であるといえる．旅行ブログエントリからの観光情報リンク集の自動構築においても，高い精度・再現率を得られており，提案手法の有効性を示すことができたと言える．
キーワード：ブログ，情報抽出，観光情報

リには，土産物，観光名所，旅行の際に参考にした
Webページへのリンクなど様々な観光情報を含んでい2007年１月に「観光立国推進基本法」が施行され，る．このような旅行ブログエントリから自動的に観光

2008年10月には国土交通省の外局として観光庁が設情報を抽出することで，低コストで観光情報データ

置されるなど，日本では「観光」を21世紀の基幹産業とベースを作成することが可能になると考えられる．同

位置付け，観光を支援する多様な取り組みが積極的に時に，網羅性の高さや最新の観光情報を素早く獲得で推進されている．Web上で利用可能な観光を支援する

きる点などで，既存の観光ポータルサイトよりも有用媒体としては，地方公共団体や旅行会社などが運営すなものになることが期待される．

る観光ポータルサイトが挙げられる．観光ポータルサ

本研究では，旅行ブログエントリから，土産物情

イトでは，土産物や観光名所などの情報，ホテルやレ

報・観光名所情報を抽出し，さらに，旅行ブログエン

ストランへのリンクが観光情報として紹介されていトリ中に存在するリンクを収集，分類することで観光る．しかし観光情報は，土産物の商品開発や，テーマ

情報リンク集の構築を行う．

パークなどの施設の建設などにより日々新しくなり，また，近年ブログ著者の属性（性別，年齢，居住域

ホテルやレストランを紹介するWebページも新しく作など）を文体や記載内容から自動的に推定する研究が成される．そのため観光情報を新たに獲得し，古く進んでいる［1，2，3］．このような技術を利用し，ブロなった情報は削除するといった更新作業が不可欠であ

グ著者の属性と，観光情報の利用者の属性を照らし合る．しかし，既存のデータベースは人手で観光情報をわせることで，例えば「女性に人気の土産物」や「若い抽出し，整理，保守するため，非常に時間とコストが人に人気の観光名所」など，利用者に適した観光情報

かかる．

を推薦することができると考えられる．

そこで，本研究では，旅行者が気軽に観光情報を発本論文の構成は以下の通りである．２節では関連研信する場としてよく用いられるブログに注目した．本究，３節では提案手法，４節では実験結果と考察につ研究では，旅行記が記述されたブログエントリを旅行いて述べ，５節で本稿をまとめる．

ブログエントリと呼ぶこととする．旅行ブログエント†＊

Automatic Compilation of Travel Information from AutomaticallyIdentified Travel Blog Entries
Aya ISHINO, Hidetsugu NANBA and Toshiyuki TAKEZAWA
広島市立大学大学院 情報科学研究科
Graduate School of Information Sciences, Hiroshima City University

2010/12

本章では，「地理情報検索」と「リンクの分類」に関連する研究について述べる．

2

知能と情報（日本知能情報ファジィ学会誌）

2.1 地理情報検索いる店舗情報を収集する際に得られたWebページ群か

近年，地理情報検索に関する様々な研究が行われてら検索することで，新規店舗候補の検索を効率良く行いる．CLEF（Cross Language Evaluation Forum）とう．上記で述べた研究はWebを対象としたものであるいう評価ワークショップのタスクのひとつとして，地が，本研究では旅行ブログエントリを情報源とするこ

1

理系に特化した情報を検索するGeo CLEF が2005年とで，観光に特化した情報の抽出を目指す．
本研究と同様に，ブログを情報源とし，地域情報をから開催されている［4］．このタスクの目的は，新聞記事集合から「ヨーロッパにある川の周りはワイン作

自動抽出する研究がある．岡本ら［10］は，一般のブロりが盛んな地域だ」のような地理情報の関連記事を探グ検索エンジンを利用することで，地名を含むブログ

すというものである．本研究では，新聞記事の代わりエントリを収集し，それらのブログエントリから，地に，一般の旅行者が気軽に観光情報を発信する場とし域イベント情報を抽出する手法を提案している．まてよく使うブログに焦点をあてた．

た，藤坂ら［11］は，Twitter 2 に代表されるマイクロブ

次に，Webを用いた地理情報検索に関連する研究にログから地域イベントを発見し，その特性を検証するついて述べる．本研究と同様に，Webから地域情報をためのシステムを提案している．しかし，ブログの中自動収集しようとする研究がある．大槻ら［5］は，地には観光と関係ないものも存在するため，ブログエン域情報ウェブディレクトリを自動編集するシステムをトリを全て使うと，十分な精度で観光情報が抽出でき提案している．地域情報ウェブディレクトリは地域情ない可能性がある．本研究では，まず，ブログ集合か

報検索に利用される．本研究では，地域情報を収集す

ら旅行ブログエントリを自動検出し，次に，そこからるにあたって，旅行ブログエントリを対象としている

観光情報の抽出をすることにより，高い精度での抽出が，大槻らは，自治体が提供する地域情報サイトと，を目指す．また，ブログ著者の属性を利用すること

そのリンク先の地域サイトを対象としている点で異なる．

で，利用者に適した観光情報を推薦できるようになる

佐藤［6］は，Webを利用した住所探索を提案していと考えられる．

る．この提案手法では，まず検索エンジンを利用してWebやブログで自らの行動を日記として発信するこ

住所情報が記載されている可能性が高いWebページをとが盛んになってきている．郡ら［12］は，ブログから収集し，そのWebページから住所データを抽出する．

ユーザの行動時の代表的な経路とその文脈を抽出し，このようにして得られた住所データを整理・統合しそれらを地図上にマッピングすることにより，集約して，目的の住所情報を出力する．

て提示するシステムを提案している．また，Davidov

村山ら［7］は，位置情報が明記されていない文書に［13］は，Webから交通手段や経路の地理的なネット

位置情報をメタデータとして付与するため，お店の名ワークを見つける手法を提案している．これらの研究

前等の固有名と対応する位置情報のデータベースをと，本研究で提案した旅行ブログエントリから観光名

Web上の文書から自動的に作成する手法を提案している．

所情報を抽出する手法を組み合わせることで，旅行者

安田ら［8］は，携帯端末等を持ちながら歩いているに最適な行動経路を推薦することができると考えられ状況で，できるだけ近くの店舗に関する情報を検索する．

るといった，小さな領域における距離を考慮した検索

旅行ブログやそのエントリを登録したポータルサイを可能とする手法を提案している．この手法は，例えトとしては， Travel Blog 3， 旅行・観光ブログ村 4，

ば「東京都新宿区歌舞伎町」周辺の情報を知りたいとい

フォートラベル 5 などがある．これらのポータルサ

う検索が行われた場合，「東京都新宿区歌舞伎町」に言

イトでは，ブロガーが自身のブログを旅行ブログとし及する文書を優先的に検索することができる．

て登録することで，旅行ブログの集積を行う．しかWebから地理情報を抽出する手法の１つに，あらかし，ブログ空間にはたくさんのブログが存在するた

じめ検索対象のリストを作成し，クローリングによっめ，このようなポータルサイトに登録されていない一て得られた情報を各検索対象に関連づける登録型検索

般ブログの中にも旅行ブログエントリが多数存在す手法がある．しかし，この手法はリストに登録されてる．一般ブログに焦点を当てることで，様々な層のよいない対象に関する情報を抽出できないという欠点がり多くの旅行ブログエントリを収集できると考えられある．そこで相良ら［9］は，実世界に存在する店舗をる．

対象に新規店舗を検索し，店舗データを新たに登録する手法を提案している．この手法は，既に登録されて1

http://ir.shef.ac.uk/geoclef/

2
3
4
5

http://twitter.com/
http://www.travelblog.org/
http://travel.blogmura.com/
http://4travel.jp/

Vol.22 No.6

旅行ブログエントリからの観光情報の自動抽出

2.2 リンクの分類

3

トリを旅行ブログエントリであると判定することは困次に，リンクの分類に関する研究について述べる．

難である．そこで本研究では，それぞれのターゲット

リンクの分類の手法は主に，Kaleら［14］の評価表現のとなるエントリについてのみ見るのではなく，前後の比率に基づく手法と，Martineauら［15］の機械学習にエントリにも注目した．

基づく手法に分けられる．本研究では，Martineauら

そこで本研究では，旅行ブログエントリの検出を系の手法と同様に，機械学習を用いてリンクの分類を行

列ラベリング問題として解き，機械学習を用いて解決う．Martineauらはブログ中のリンクについて，評価する手法を考案した．機械学習の手法には，近年自然極性など複数の観点から分類を行っているが，本研究

言語処理の分野において，実験に用いられ高い精度をでは，観光に特化した分類を行うため，3.3.3節で説示しているCRFを使用した．CRFに与える素性とタグ明するタイプに分類する．このように，観光情報に特は以下のとおりである．

化した分類を行うことで，旅行者にとって有用なリン（1）ターゲットとなるエントリより前の k 個のエントリに付与されたタグクを推薦することが可能になると考えられる．
本研究では，旅行ブログエントリから収集したリン（2）ターゲットとなるエントリの前に存在する，ター

クのタイプ判定を行うことで，観光情報リンク集の構ゲットからの距離が k 以内のエントリに存在する
手掛かり語の有無築を行った．観光情報リンク集を利用者に提示する場
合に，スニペットをどのように生成するかという問題（3）ターゲットとなるエントリの後に存在する，ター点がある．本研究では，リンクの分類を行う際に利用ゲットからの距離が k 以内のエントリに存在する
手掛かり語の有無（図１）

した引用個所をスニペットとして表示するようにした．このスニペットを読むことで，リンク先サイトに

我々は予備実験の結果からk ＝４と定めた．ここで，関する感想などの情報も得ることができるようになっ

旅行 ， ツアー ， 出発 や地名6 など416個の素性がている．戸田ら［16］は，地理情報検索における新しい各エントリに含まれるかどうかを機械学習に与えた．

スニペットの生成手法を提案している．この手法の主

なお，図１では，説明のため k ＝２の場合を例としてな特徴は，地理情報検索の検索クエリに含まれる地理示している．

制約と関連性の高い地理表現を利用するという点である．

本研究では，観光情報を抽出する際の情報源として，旅行ブログエントリを使用する．3.1節では，一般ブログから旅行ブログエントリを検出する手法について，3.2節では，旅行ブログエントリから土産物情
報・観光名所情報を抽出する手法，3.3節では，旅行
ブログエントリから観光情報リンク集を自動構築する
手法について説明を行う．
3.1 旅行ブログエントリの自動検出
旅行ブログエントリには 旅行 ， 観光 ， ツアーなどの旅行に関する手掛かり語を含む可能性が高いと言える．しかし，すべての旅行ブログエントリに，このような手掛かり語は含まれているわけではない．例
えば，あるブロガーがノルウェー旅行について複数の

図１ CRF に与えた素性とタグ

ブログエントリにわたって日記を書いていた場合，最初のエントリには 私たちはノルウェーに旅行に行った と書いてあっても，２ページ目のエントリには 野生の羊にあったんだ！ としか書かれていないこともある．この場合，２ページ目のエントリには旅行に関連した表現が含まれていないため，２ページ目のエン

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6

地名の判定には CaboCha を用いた．
http://chasen.org/ 〜 taku/software/cabocha/

4

知能と情報（日本知能情報ファジィ学会誌）

3.2 土産物情報・観光名所情報の自動抽出

タグを付与した例を以下に示す．

本節では，旅行ブログエントリから土産物情報，観光名所情報を自動抽出する手法について説明を行う．

＜location＞広島＜/location＞名物＜product＞もここで，土産物情報は地域名と土産物の対，観光名所

みじ饅頭＜/product＞をどうぞ．

情報とは地域名と観光名所の対である．
本研究では，自動抽出の際，表層パターンと機械学＜location＞福岡＜/location＞では銘菓＜product＞

習を用いる．表層パターンを用いた手法とは，あらかひよ子＜/product ＞．

じめ決められたパターンを埋める形でテキスト中の情報を抽出する手法である．そのため，高い精度で情報同様にして， location（地域名）と spot（観光名所）

を抽出できるが，網羅性の点で十分でないという問題

タグを付与することで，観光名所情報の抽出のためのがある．そこで，表層パターン手法で抽出されたデー

訓練用データを作成した．タグを付与した例を以下に

タから機械学習用データを自動的に作成し，機械学習示す．

を用いることにより，低コストで網羅性の高い観光情報を抽出する．詳しい手順について，以下で説明を行う．

この週末，＜location＞新潟県＜/location＞

まず，土産物リスト（地域名と土産物の対），観光名＜spot＞瀬波温泉＜/spot＞へ行ってきました．

所リスト（地域名と観光名所の対）を作成する．これらのリストは Google から提供されている Web日本語

PTAのお友達４人で＜location＞京都＜/location＞

7

Nグラム データベース に，表層パターンをあてはの＜spot＞嵐山＜/spot＞に行きました．

め，自動で抽出した．このデータベースは，Web上にある日本語で書かれた20億文から抽出されたNグラム本研究では機械学習としてCRFを使用した．CRF基（N＝1〜7）で構成されている．土産物リストの作成に本手法は与えられた文に含まれる語を分類するのに使は，［地域名］ 名物 「［土産物］」，観光名所リスト

用した．素性とタグは以下のようにCRFに与える．

の作成には，［地域名］にある観光名所「［観光名所］」という表層パターンを使用した．その結果，土産物リ（1）ターゲットとなる単語から，CRFに与える前後

ストには地域名と土産物の対が482対，観光名所リスの単語数 kトには地域名と観光名所の対が35,827対登録された．

（2）ターゲットとなる単語の前に存在する，ターゲットからの距離が k 以内に現れる単語

次に，旅行ブログエントリに，情報抽出技術に基づいた機械学習を用いることで，新しい地域名と土産物（3）ターゲットとなる単語の後に存在する，ターの対，地域名と観光名所の対を得る．土産物情報の抽ゲットからの距離が k 以内に現れる単語

出のための機械学習の訓練用データは，以下の方法で準備した．
１．地域名と土産物両方を含む200文を選ぶ．ここで自動的に location（地域名）と product（土我々は予備実験の結果から，土産物情報の抽出のときk＝２，観光名所情報の抽出のときk＝４と定めた．
また，機械学習には以下の素性を使用した．

産物）タグを付与したタグ付きの200文を生成す
る．
２．地域名だけを含む200文を準備する． 8

土産物情報の抽出の際に使用した素性・単語

またこれらの文に location タグを付与したタ・品詞9

グ付きの200文を生成する．

・単語に引用記号がついているかどうか

３．タグ付きの400文を機械学習に与え，これらの・単語が 名物 ， 名産 ， 特産 ， 銘菓 ， 土産 の文に自動的に location と product タグを付与する．

ような手掛かり語であるかどうか・単語が表層格かどうか・ ケーキ や ラーメン のような土産物や名産物の名

7
8

http://www.gsk.or.jp/catalog/GSK2007 − C/catalog.html
予備実験において，負例（地域名を含み土産物を含まない文）を含めずに機械学習を行った結果，得られた抽出器が全ての文から土産物を抽出しようとし，低い精度しか得られなかったため，本実験では，手順１の正例（地域名と土産物を含んだ文）と手順２の負例（地域名のみを含んだ文）の両方を訓練用データとして用いて学習を行った．

前によく使われる単語が含まれているかどうか

9

このステップでは，CaboCha を用いて自動的に地域名を判定した．

Vol.22 No.6

旅行ブログエントリからの観光情報の自動抽出

観光名所情報の抽出の際に使用した素性

5

引用個所の抽出ルール

・単語

１．リンクが含まれている文を抽出する．

・品詞10

２．リンクが含まれている文の前後 X 文を抽出する．（予備実験よりX＝２とする．）

・単語に引用記号がついているかどうか・単語が動詞かどうか

３．リンク先サイトを指し示す語（Keyword）を，リ・単語が表層格かどうかンクが含まれている文，リンク前後 X 文から抽・ 博物館 や ランド のような観光名所の名前によく出する．
・手掛かり語（記号）が含まれていれば，記号で使われる単語が含まれているかどうか

囲まれている文字列をKeywordとする．

・ 市 や 出張 などの不用語が含まれているかどうか

・手掛かり語（単語）が含まれていれば，手掛か
3.3 観光情報リンク集の自動構築
本節では，旅行ブログエントリからの観光情報リンク集を自動構築する手法について説明を行う．

り語の周辺の文字列をKeywordとする．
４．Keywordが含まれている文を抽出する．
次のエントリを用いて，引用個所抽出ルールを説明す
る．

3.3.1

リンク集構築の手順

リンク集構築の手順を以下に示す．

１

チェックアウト後，いつものようにパパ＆マ
マの寄り道が始まります!!

１．旅行ブログエントリのテキストを入力する．

２ということで，まずは河津の【バガテル公園】に行ってきました☆

２．入力テキストからリンク部分を見つけて，そのリンクに関する情報が記述されている文（引用個所）

３

四季の蔵から，車で数分圏内にあります．

を抽出する．

４

ワンコもお散歩OKなので，犬連れには嬉しい場所です

３．引用個所を用いてリンクタイプの判定を行う．
４．システムが判定したリンクタイプの結果と，人手５

メッチャ，綺麗でしたよ〜♪

で判定したリンクタイプの結果の比較を行う．

６※バガテル公園のHPは，こちら→

５．システムによるリンクタイプ判定の精度，再現率７

http://www.bagatelle.co.jp/index.html

８↑いうまでもなく，美しいバラの数々（写真）９

四季の蔵の朝ごはんがボリューム満点だかを出力する．
3.3.2

引用個所の抽出

引用個所の抽出について説明を行う．リンクに関する情報は，リンクの周辺に記述される傾向があるが，リンクから離れた場所にも記述される場合もある．
よって本研究では，手掛かり語により，引用個所を自ら，これくらいで充分です!!
10 初めて来たバガテル公園ですが，ワンコOKだし，
11 季節によってはお花が綺麗なのでいいかも〜♪

動で抽出する．サイトを紹介する際には，リンク先サ

12 ランチメニューも充実しているし，また今度

イトのタイトルが「」や『』などの記号で囲まれていも来ようっと（ノ∇≦＊）キャハッッッ♪

る場合がある．また， 紹介 ， のHP などの語が使われるため，これらを手掛かり語として使用した．以

ルール１により，リンクが記述されている７文目を引下に，手掛かり語と，手掛かり語を用いた引用個所の用個所として抽出する．次に，ルール２により，リン抽出ルールを示す．

クが含まれている文の前後２文（５，６，８，９ 文目）を引用個所として抽出する．ルール３により，６文目に手掛かり語 （26個）のHP という手掛かり語が含まれているため， の・「」，『』などリンク先サイトのタイトル周辺に使HP の直前の単語である バガテル公園 をKeywordと用される記号（６個）

する．ルール４により，Keywordである バガテル公・ 紹介 ， HP ， 公式サイト ， こちら などリン園 という単語が含まれている２，10文目を引用個所とク先サイトを紹介する際に使用される単語（20個）

して抽出する．よって，上記のエントリから抽出される引用個所は，２，５，６，
７，８，
９，10文目である．

10

このステップでは，CaboCha を用いて自動的に地域名を判定した．

2010/12

6

知能と情報（日本知能情報ファジィ学会誌）

3.3.3

リンクタイプ

リンクタイプは以下のように判定する．

・その他（21個）（3）R の手掛かり語 （3,028個）
・ Wikipediaから収集した料理名（2,779個）（1）S（Spot）
旅行者が訪れた名所，施設に関する情報（歴・ Wikipediaから収集した料理の種類（114個）

史，生息する動物など）かどうか．

・ レストラン や 食堂 など食事をとる施設の名前に使用される単語（21個）（2）H（Hotel）

・ 食べる や おいしい など食事をとる際に使用

旅行者が宿泊したホテルや宿に関する情報かどされる単語（52個）

うか．

・ ご飯 や 料理 など，食べ物を指す単語（31個）（3）R（Restaurant）

・ その他（31個）

旅行者が食事をとったレストラン，食べ物，食べ物を販売するお店に関する情報かどうか．
餃子スタジアムやたこせんべいの里などは，食を売りにした観光スポットであるため，リンクタイプは S

３節で述べた提案手法の有効性を確かめるため，実と R 両方に判定される．このように各リンクは複数験を行った．4.1節では，一般ブログから旅行ブログのタイプに判定される場合もある．

エントリを検出する手法，4.2節では，旅行ブログエ

S，H，Rのいずれにも判定されないものをOとする．

ントリから土産物情報・観光名所情報を抽出する手法，

Oに判定されたリンクには以下のようなものがある．

4.3節では，旅行ブログエントリから観光情報リンク

・旅行に持っていくために購入したデジタルカメラ

集を自動構築する手法の実験について説明を行う．

のサイトへのリンク
・車を運転する際のモラルを掲載したサイトへのリンク

4.1 旅行ブログエントリの自動検出実験に用いるデータ
日本語で書かれた約1,100,000エントリから317人の3.3.4

リンクタイプの判定

ブロガーによって書かれた4,914エントリをランダムに本研究では，機械学習によりリンクタイプの判定を選んだ．我々はこの4,914エントリを人手で旅行ブログ

行う．学習には，「引用個所に出現する各単語」，「手エントリかどうかを判定した．その結果， 旅行ブログ

掛かり語の有無」を素性として与える．

エントリ と判定されたのは420エントリと少数であっリンクタイプ S のリンク周辺には，観光名所の名前たため，４分割交差検定を行い評価することとした．

や， 観光 ， 見学 ， 訪れる など，旅行者が観光名所に訪れた際によく使う単語が頻繁に出現すると考え

機械学習と評価尺度
機械学習器にはCRF++11 を使用した．また，精度とられる．このような手掛かり語をWikipediaなどのWebページから収集しリストを作成した．R，Hにつ再現率を用いて評価を行った．

いても同様の観点から手掛かり語の収集を行った．
（1）S の手掛かり語 （17,812個）

比較手法

・Wikipediaから収集した観光名所の名前（17,371
個）
・ 動物園 や 博物館 など観光名所の名前に使用される単語（138個）
・ 見学 や 散策 など観光の際に使用される単語

旅行ブログエントリの検出を系列ラベリング問題として解く手法を提案した．この提案手法の有効性を確かめるため，比較手法として，前後のエントリの素性を使用せず，注目しているブログエントリのみの素性を使用した旅行ブログエントリの検出を行った．

（172個）
・その他（131語）

実験結果と考察（2）H の手掛かり語 （73個）
・ ホテル や 旅館 など宿泊施設の名前に使用される単語（9個）

実験結果を表１に示す．表１より，我々の提案手法
は，精度は26.2％上がったが，再現率は13.3％下がっ
た．旅行ブログエントリの検出の精度が低いと，観光・ フロント ， 客室 などの宿泊施設の構成要素

情報を抽出する際の精度が低くなってしまうため，本（29個）

研究では再現率よりも精度を重要視した．

・ 泊る や チェックイン など宿泊する際に使用される単語（14個）

11

http://www.chasen.org/ 〜 taku/software/CRF++/Vol.22 No.6

旅行ブログエントリからの観光情報の自動抽出

表１ 旅行ブログエントリの検出

7

係のない内容を記述しているとき，提案手法ではエン
トリCも旅行記の一部であると判断してしまっていた．
（2）地元紹介のエントリ（34.7％）
26件のうち９件（34.7％）が地元住民による地元の紹介エントリであった．この検出誤りの原因は，ブロ

人手では 旅行ブログエントリ と判定したが，提案

ガーの居住区情報が反映されていないため，旅行で訪手法では 旅行ブログエントリでない と誤って判定しれた場所か，日常生活圏で訪れた場所なのか判定できたエントリが266件存在した．このエントリの中からないためである．これはブログ著者の性別，年齢，居50エントリを任意に選び，検出誤りについて分析を住区などの属性を文体から自動推定する研究の成果を行った．以下に検出誤りの主要な原因を示す．

利用することで，解決できるのではないかと考えられる．

（1）複数エントリにわたる旅行記の一部（50％）（3）他人の旅行を紹介しているエントリ（11.6％）（2）記載内容が３行以下のエントリ（10％）

26件のうち３件（11.6％）が他人の旅行を紹介してい（3）その他（40％）

るエントリであった．自らが体験した旅行についての

以下に，それぞれの検出誤りについて説明する．

記事ではないため，人手では 旅行ブログエントリで（1）複数エントリにわたる旅行記の一部（50％）

ない と判定される．しかし，他人の旅行について記

50件のうち25件（50％）が複数エントリにわたる旅

事を書いているため，旅行に関する単語が頻繁に出現行記の一部であった．複数エントリにわたる旅行記のし，提案手法では 旅行ブログエントリ と判定されて場合，最初のエントリが 旅行ブログエントリ と判定

しまった．

できなければ，残りのエントリも 旅行ブログエント
リ と判定することはできない．この検出誤りの原因

4.2 土産物情報・観光名所情報の自動抽出は，手掛かり語の不足であった．提案手法では，人手実験に用いるデータで選択した手掛かり語を使用しているが，手掛かり語

旅行ブログエントリは観光情報の抽出のための有用を増やす一つの手法として，N グラムを自動的に検出な情報源であることを確かめるため，我々は以下の３した旅行ブログエントリにあてはめ，手掛かり語を網

つの情報源を用いて観光情報を抽出する．

羅的に集めることで問題を解決することができると考えられる．

旅行ブログ（提案手法）：3.1節の手法により，日本（2）記載内容が３行以下のエントリ（10％）

語で書かれた約1,100,000エントリから，旅行ブ50件のうち５件（10％）が，記載内容が３行以下のログエントリとして検出した17,266旅行ブログエ

エントリであった．この検出誤りの原因は，提案手法

ントリ中の全ての文（80,000文）

で判定するためには短すぎるからだと考えられる．

一般ブログ：約1,100,000ブログエントリから選択

また，人手では 旅行ブログエントリではない と判Web文書：ウェブ５億文データベース［17］から選した任意の80,000文
定したが，提案手法では 旅行ブログエントリ と判定択した任意の80,000文

したエントリが26件存在した．この26件の検出誤りは，大きく次の４種類に分類することができる．
（1）エントリの前後に旅行ブログエントリが存在

我々はそれぞれの情報源から土産物情報・観光名所情報を抽出し，出現頻度によりランク付けを行った．

（38.5％）（2）地元紹介のエントリ（34.7％）（3）他人の旅行を紹介しているエントリ（11.6％）

評価尺度
評価尺度としては，上位にランク付けられた土産物（4）その他（15.2％）

情報，観光名所情報に対して，次の式で精度を求め

以下に，それぞれの検出誤りについて説明する．

た．５間隔で上位５位から100位まで精度を計算した．

（1）エントリの前後に旅行ブログエントリが存在（38.5％）
26件のうち，10件（38.5％）がエントリの前後に旅行

正しく抽出された地域名と（土産物/観光名所）の対
精度＝―――――――――――――――――――――――――
抽出された地域名と（土産物/観光名所）の対

ブログエントリが存在していた．あるブロガーがA・
B・C・Dというエントリを記述したとする．エント
リA・B・Dに旅行記を記述し，Cには旅行とは全く関2010/12

実験結果と考察
土産物情報・観光名所情報の上位100種類の抽出結8

知能と情報（日本知能情報ファジィ学会誌）

果を図２，図３にそれぞれ示す．土産物情報の抽出に文書手法では７種類，一般ブログ手法では15種類でおいて，旅行ブログ手法（提案手法）では74.0％，Web

あった．また，観光情報の抽出において，旅行ブログ

文書手法では7.0％，一般ブログ手法では20.0％の精手法では32種類の観光名所を抽出することができた．

度を得た．また，観光名所の抽出において，旅行ブロ

一方で，Web文書手法では24種類，一般ブログ手法

グ手法（提案手法）では71.0％，Web文書手法では37.0

では16種類であった．これらの結果より，観光情報の％，一般ブログ手法では31.0％の精度を得た．土産物

情報源として旅行ブログエントリの有益性を示せたと

情報・観光名所情報の抽出において，旅行ブログ手法

いえる．

（提案手法）は，Web文書手法や一般ブログ手法に比べ，高い精度を得ることができた．よって旅行ブログ

次に，（1）土産物情報の抽出，（2）観光情報の抽出における抽出誤りについて考察を行う．

エントリは，観光情報の抽出のための有益な情報源であるといえる．

（1）土産物情報の抽出

Google N−gramデータベースから作成した土産物，

土産物情報の抽出における提案手法の上位100位間

観光名所のリストに含まれていないが，本研究で行っの典型的な抽出誤りは，土産物として土産物の販売店

た各手法により新しく抽出された土産物，観光名所のの名前を間違えて抽出したことである．これらの店の種類を表２に示す．

多くでは土産物を売っている．また，土産物の販売店

土産物情報の抽出において，旅行ブログ手法では41と土産物は，地域名と土産物と似たパターンで記述さ種類の土産物を抽出することができた．一方で，Webれることがあるため，誤って抽出されたと考えられる．この問題は，土産物とその土産物の販売店の対を抽出することで解決できると考えられる．
（2）観光名所情報の抽出
観光名所情報の抽出における提案手法の上位100位間の典型的な抽出誤りについて考察を行う．抽出誤りの例として，イタリアの観光名所である ピサの斜塔のように，観光名所に地域名が含まれている場合に，地域名として ピサ ，観光名所として 斜塔 が抽出されるという誤りがあった．また，地域名 日本 ，観光
名所 草津温泉 という対のように，誤りではないが地図２ 上位 n 位の土産物情報の抽出精度

域名の範囲が適切でないものもあった．これは，旅行記を記述したブロガーの居住地域により，地域名の表
現が異なるために起こったと考えられる．これは観光情報の利用者によって，地域名の範囲を限定することで解決できると考えられる．
4.3 観光情報リンク集の自動構築実験に用いるデータ
3.1節の手法により，日本語で書かれた約1,100,000
エントリから，旅行ブログエントリとして17,266件のエントリを検出した．これらの旅行ブログエントリに

図３ 上位 n 位の観光名所情報の抽出精度は7 , 4 2 1 件のリンクが含まれていた．リンクの中には，Wikipediaやブログ，ニュースサイトへのリンクなど，リンク先 URL からリンク先サイトを判定する

表２

各手法で新しく抽出された土産物と観光名所ことができるものも含まれている．よって本研究では，そのようなリンクを除外した4,155件のリンクから，1,000件のリンクを抽出し，人手でリンクタイプの判定を行った結果を機械学習に用いる．人手でリンクタイプの判定を行った結果を表３に示す．提案手法

Vol.22 No.6

旅行ブログエントリからの観光情報の自動抽出

表３ 1,000 件のリンクに含まれる各タイプの件数

9（1）引用個所の抽出（2）リンクタイプの判定
以下に，それぞれの段階について説明する．

の有効性を確かめるため，リンクが含まれている文の前後X文を引用個所として比較実験を行う．

（1）引用個所の抽出
本研究では，まず旅行ブログエントリから引用個所を抽出し，リンクタイプの判定を行っている．そのた

提案手法：引用個所の抽出ルールにより，抽出された文を引用個所として使用．
比較手法：リンクの前後 X 文を，引用個所としてめ，引用個所の抽出に誤りがあった場合に，リンクタ
イプを正しく判定することができないものがあった．
引用個所の抽出には，以下の２つの問題がある．

使用．
（1−1）引用個所の抽出不足
機械学習と評価尺度

本研究では人手で収集した手掛かり語を用いて，引リンクタイプの判定の学習にはT i n y S V M を用い用個所の抽出を行った．しかし，リンクに関する情報

た．２次の多項式カーネルを使用し，４分割交差検定が記述されている文を，引用個所として抽出できていを行った．また，精度と再現率を用いて評価を行った．

ない場合があった．

実験結果と考察により大きく異なるため，人手で収集した手掛かり語

１つ目の原因として，リンクの紹介方法がブロガー
提案手法による実験結果を表４に示す．比較手法ででは対応できなかったことが挙げられる．これは，リは引用個所として，リンクの前後 X 文を使用した．

ンク周辺に出現する単語を収集し，手掛かり語を網羅

ここでは，最も実験結果の良い X＝２のときの結果を的に集めることで解決できると考えられる．
２つ目の原因として，手掛かり語に頼った抽出手法示す．
表４ 実験結果

では，文間の語彙的なつながりを見つけることが困難であることが挙げられる．これは，引用個所の抽出に，語彙的伝搬の情報を加えることで解決できると考えられる．
（1−2）引用個所の過抽出
旅行ブログエントリにリンクが連続して出現している場合，他のリンクに関する情報を，ターゲットとし

上記の実験結果より，比較手法に比べ，提案手法のているリンクの引用個所として抽出する場合があっリンクタイプ R の再現率が若干低下したが，その他た．また，リンクの直前や直後に，リンクに関係のなでは，提案手法が精度・再現率ともに，高い数値を記

い記述があるときに，その文を引用個所として抽出し録することができた．特に，リンクタイプ S において，てしまう場合があった．このような場合は，他のリン精度8.0ポイント（72.7−64.7），再現率8.0ポイント（62.5−

クとの距離や，リンクの前後の文の語彙的なつながり

54.5）の改善を行うことができた．よって提案手法のを考慮に入れることで解決できると考えられる．

有効性を示せたといえる．
提案手法，比較手法ともに，他のリンクタイプに比べ O の精度が低くなってしまったのは，S，H，R のいずれにも判定されないものを O としたためである．
S，H，R の更なる精度の向上により，O の精度も改善できると考えられる．

（2）リンクタイプの判定
次に，各リンクタイプにおける判定誤りについて考察を行う．
人手では リンクタイプ X と判定したが，提案手法
では， リンクタイプ X でない と誤って判定したリンクについて考察を行う．（ X＝S，H，R ）以下に，判次の各段階に分けて，提案手法を用いた際の，リン

定誤りの主要な原因を示す．

クタイプの判定誤りの原因ついて考察を行う．
（2−1）リンク先サイトに関する記述内容の不足

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10

知能と情報（日本知能情報ファジィ学会誌）（2−2）手掛かり語の不足やすい単語を，人手で収集し手掛かり語として使用した．リンクタイプ S の手掛かり語として， 訪れた（2−1）リンク先サイトに関する記述の不足という語を登録している．しかし， 訪れた という語

判定誤りの主な原因として，リンク先サイトに関すは，レストランに食事に行った際にもよく使われる単る記述が少ない場合に，判定を誤っていた．本研究で語であるため，リンクタイプ R の手掛かり語としてもは，手掛かり語を用いた手法を提案したが，リンク先

登録している．そのためリンク周辺に 訪れた というサイトに関する記述が不足していると，手掛かりとな記述があった場合に，誤って判定されてしまった．

る語が含まれておらず，提案手法では正しく判定できこの問題は，リンクタイプを判定したリンク周辺に出なかったと考えられる．

現する N グラムを使用し，各リンクタイプに特化した手掛かり語を自動的に収集することで解決できると（2−2）手掛かり語の不足考えられる．

本研究では，人手により収集した手掛かり語を用いて，リンクタイプの判定手法を提案した．リンクタイ
プの判定誤りの原因として，手掛かり語の不足が考え

本研究では，ブログから観光情報を自動抽出するたられる．例として，リンクタイプを R と判定する場合めの手法を提案した．旅行ブログエントリの検出に関を挙げる．

しては，再現率38.1％，精度86.7％を得た．また，旅リンクタイプを R と判定する際の手掛かり語とし

行ブログエントリからの観光情報の抽出においては，て， おいしい など食事をとる際に使用される単語を抽出された上位100件の土産物において精度74.0％，

使用した．しかし本研究では，旅行ブログエントリを抽出された上位100件の観光名所において精度71.0％

情報源として使用しているため，同じ おいしい といを得ることができたため，旅行ブログエントリは観光う意味でも おいしー ， おいし〜 ， 美味しい ，情報の有益な情報源であるといえる．旅行ブログエン

オイシイ など様々な記述が存在する．このため，人トリからの観光情報リンク集の自動構築においても，手により手掛かり語を網羅的に収集するのは困難であ

高い精度・再現率を得られており，提案手法の有効性る．この問題を解決する手法として，レストランの口を示すことができたと言える．また，これらの手法

コミサイトなどの口コミを利用することで，より多くと，ブロガーの属性（性別，居住地域など）を抽出するの手掛かり語を収集することが考えられる．

技術を利用することで，利用者に適した観光情報を提供することができようになると考えられる．

人手では リンクタイプ X でない と判定したが，提案手法では， リンクタイプ X と誤って判定したリンクについて考察を行う．（ X＝S，H，R ）以下に，判定誤りの主要な原因を示す．
（2−3）周辺施設に関する記述が存在（2−4）手掛かり語の重複（2−3）周辺施設に関する記述が存在
リンク先サイトを紹介する際に，タイプの異なる周辺施設を紹介する記述が存在した場合に，判定を誤っている場合があった．例えば，リンク先サイトがホテルに関するサイトであり，人手でリンクタイプは S でないと判定されていたとする．このとき，リンク周辺に，ホテルの部屋から眺める観光名所に関する情報が記述されていた場合に，リンクタイプ S であると誤って判定されていた．
（2−4）手掛かり語の重複本研究では，各リンクタイプのリンク周辺に出現し

参

考

文

献

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（２０ 年 月 日 受付）（２０ 年 月 日 採録）［問い合わせ先］〒731−3194 広島市安佐南区大塚東3−4−1
広島市立大学大学院 情報科学研究科 知能工学専攻
石野 亜耶
TEL：082−830−1584
FAX：082−830−1584
E−mail：ishino@Is.info.hiroshima−cu.ac.jp

12

知能と情報（日本知能情報ファジィ学会誌）
著

者

紹

介
いし の

あ

石野

亜耶 ［非会員］

や

2009年広島市立大学情報科学部知能情報システム工学科卒業．現在，同大学大学院同研究科博士前期課程在学
中．

たけざわ

としゆき

竹澤

寿幸 ［非会員］

なん ば

ひでつぐ

難波

英嗣 ［非会員］

1996年東京理科大学理工学部電気工学科卒業．1998年北陸先端科学技
術大学院大学情報科学研究科博士前期課程修了．2001年北陸先端科学技術
大学院大学情報科学研究科博士後期課
程修了．同年，日本学術振興会特別研究員．2002年東京工業大学精密工学
研究所助手．同年，広島市立大学情報科学部講師．2010年広島市立大学大学院情報科学研究科准教授．現在に至る．博士（情報科学）．テキストマイニ
ング，情報検索，自動要約，特許情報処理に関する研究に従事．言語処理学会，情報処理学会，人工知能学会，
ACL，ACM各会員．

1984年早稲田大学理工学部電気工学科卒業．1989年同大学大学院理工学研究科博士後期課程修了．工学博
士．同年（株）国際電気通信基礎技術研究所入社．音声対話翻訳の研究開発に従事．2007年広島市立大学大学院情報科学研究科教授．知能工学専攻言語音声メディア工学研究室に所属．現在に至る．2006年電子情報通信学会ISS
論文賞受賞．電子情報通信学会，情報処理学会，人工知能学会，日本音響学会，言語処理学会各会員．

Vol.22 No.6

旅行ブログエントリからの観光情報の自動抽出

13by
Abstract：
In this paper, we propose a method for compiling travel information automatically. For the compilation, we focus
on travel blog entries, which are defined as travel journals written by bloggers in diary form. We consider that travel
blog entries are a useful information source for obtaining travel information, because many bloggers travel experiences are written in this form. First, we identified travel blog entries in a blog database. Next, we extracted souvenir
information and tourist spots information as travel information from them. Furthermore, we extracted hyperlinks
from travel blog entries and constructed the collection of travel information links. We have confirmed the effectivenessof our method by experiment. For the identification of travel blog entries, we obtained scores of 38.1％ for Recall and
86.7％ for Precision. In the extraction of travel information from travel blog entries, we obtained 74.0％ and 71.0％ forPrecisions at the top 100 extracted local products and tourist spots, respectively, and thereby confirming that travel
blog entries are a useful source of travel information. In the construction of the collection of travel information links,
we obtained high precision and recall.
Keywords：Blog, Information Extraction, Travel Information
Contact Address：
Dept. of Intelligent Systems, Graduate School of Information Sciences, Hiroshima City University
3 −4 −1 Ozuka −higashi, Asaminami −ku, Hiroshima, JAPANTEL：082 −830 −1584
FAX：082 −830 −1584
E − mail ：ishino@Is.info.hiroshima −cu.ac.jp

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