WebDB Forum 2012

新聞記事と Web からのイベント情報の自動抽出
斉藤隆太 1,a) 石野亜耶 1

難波英嗣 1

竹澤寿幸 1

概要：本研究では，新聞記事集合から特定のイベントについて記載された記事を自動判定し，そこからイベント名，開催日時などの情報を抽出する手法を提案する．また，この手法を用いて新聞記事コーパスを解析し，イベントの開催施設名を抽出した後，その場所で開催されるイベント情報が記載された Web
ページを自動判定する．提案手法の有効性を確認するため実験を行った結果，イベント記事の自動判定
では精度 79.3%が，イベント項目情報の抽出では精度 91.5%が，それぞれ得られた．またイベントペー
ジの自動判定では，精度 82.4%が得られた．

Automatic Extraction of Event Informationfrom Newspaper Articles and Web Documents
RYUTA SAITO1,a) AYA ISHINO1
HIDETSUGU NANBA1TOSHIYUKI TAKEZAWA1

Abstract: In this paper, we propose a method for extracting event information, such as an event nameor a schedule from automatically identified newspaper articles, in which particular events are
mentioned. We analyze news corpora using our method, and extract facility names from them. Then,we extract Web pages of event schedules of the facilities. To confirm the effectiveness of our method,
we conducted several experiments. From the experimental results, we obtained precision of 79.3% in
automatic identification of event articles, precision of 91.5% in automatic extraction of event
information, and precision of 90.8% in automatic identification of event pages.

1. はじめに

ベースでは，人手でイベント情報を抽出し，整理，保守を行うため非常に時間とコストがかかるという問題がある．

観光は地域における消費増加や雇用の創出など幅広い経

そこで本研究では，低コストでのイベント情報データベ

済効果をもたらすことから，観光立国の実現を目標に掲げ，ースを生成し，観光客などに有益な情報提供を行うための2008年10月に観光庁が設置された．その後，観光を21世紀

イベント情報検索システムの構築を目標とする．我々はイにおける日本の重要な政策として位置づけた多様な取り組

ベント情報の情報源として新聞記事と Web に注目し，新聞みが推進されている．観光を支援する媒体としては，旅行

記事と Web から手掛かり語を用いた機械学習により，イベ会社などが運営する観光ポータルサイトや，旅行情報雑誌

ント情報の自動抽出を行う．まず，新聞記事について，新「るるぶ」などの観光情報データベースなどが作成・公開

聞記事からイベントに関する記事（イベント記事）の判定されている．観光情報の中でも祭り，展覧会，コンサートを行い，判定したイベント記事から，イベント名，開催日などのイベントに関する情報は観光客が行動する際の目的

時，開催地，開催施設名の 4 種類のイベント項目情報を抽となる重要な情報である．さらに，イベントは日々開催さ出する．また，新聞記事の見出しからイベント名を含む見れており，次々に新しいイベント情報が発信される．その出しの判定を行う手法を提案する．

ため，観光客などに有益な情報を提供するためには，随時

Web について，Web 上でイベント情報の記載されている

追加されるイベント情報を新たに収集し，データベースをものとしては，Web ニュースや美術館などの施設が公開し更新することが必要不可欠である．しかし，既存のデータているイベント特設ページが挙げられる．Web ニュースか1 広島市立大学大学院情報科学研究科
Graduate School of Information Sciences, Hiroshima City Universitya) saito@ls.info.hiroshima-cu.ac.jp

らのイベント項目情報の抽出については，新聞記事のモデルが利用できると考える．そこで，提案手法で作成した新1

WebDB Forum 2012

図1

イベント情報検索システム

聞記事のモデルを用い，Web ニュースからイベント項目情からイベント項目情報を抽出する際に用いるモデル）を用

報の抽出を行う．次に，イベント特設ページからイベント

いて，Web ニュースからイベント記事を判定し，そのイベ情報の抽出を行うため，本研究ではその第一段階として，ント記事から抽出したイベント情報から構成されている．

イベント情報の記載されている Web ページ（イベントペー

また，記事へのリンクの欄にある見出しをクリックするこジ）を判定する手法を提案する．本研究では，イベントペとで，イベント情報を抽出したイベント記事の本文の内容ージを判定するために，過去のイベント記事から抽出したを閲覧することができる．しかし，新聞記事のモデルを用

開催施設名を用いる．

い，Web ニュースからイベント情報を抽出した場合，新聞

本論文の構成は以下のとおりである．2 節では，本研究では取り上げられないイベント情報は取得できない．そこ

で提案する手法の成果を利用し，構築したイベント情報検で，本研究では，より網羅的なイベント情報を取得するた索システムを示し，その動作例を説明する．3 節では関連

め，開催施設名に関するイベント情報の書かれたページを研究，4 節では提案手法である，新聞記事からのイベント

判定する手法を提案する．この手法により抽出されたイベ情報の抽出とイベントページの判定について述べる．5 節

ントページはイベント開催施設等の一覧（図中③）にリン

では提案手法の有効性を調べるために行った実験についてクされ，一覧から開催施設名をクリックすることでイベン

述べ，6 節ではそれぞれの実験と結果についての考察を行

トページを閲覧することができる．図 1 は，イベント名はう．また，結論と今後の課題については 7 節で述べる．

指定せず，場所のみ“埼玉”と指定し，埼玉県の施設名とイベント情報が結果として表示されている．

2. システム動作例
本節では，イベント情報を提示するイベント情報検索シ

3. 関連研究

ステムについて，その動作例を紹介する．図 1 は，イベン

本研究では新聞記事と Web からイベント情報を抽出しト情報検索システムの画面である．以下では，ある地域にている．本研究とはイベントの定義が異なるが，Sakaki ら

おけるイベント情報を検索する場合の一般的な操作手順に[1]は地震や台風をイベントと定義し，Twitter ユーザの投稿

ついて説明する．まず，画面上部の検索窓（図中①）に，からリアルタイムなつぶやきを取得する．そして，その検索したいイベント名や場所を入力する．
（図 1 の場合，場

Twitter ユーザの位置情報から地震の発生地の検出を行っ所に“埼玉”という検索語が入力されている）．この状態でている．

検索窓の横にある「search」ボタン（図中②）クリックす本研究と同様に Web ニュースからイベント情報を抽出

ると，イベント検索結果の表（図中④）が表示される．イ

する研究がある．Web などの様々な媒体には未来を予測す

ベント検索結果の表は，本研究の提案手法である新聞記事

る記事が掲載されていることから，未来予測は，人々の普からのイベント情報抽出で作成したモデル（新聞記事から遍的欲求であると考えられる．そこで吉田ら[2]は，Web ニ

イベント記事を判定する際に用いるモデルとイベント記事

ュースから未来情報を抽出し，未来情報年表を自動的に構2

WebDB Forum 2012

築する研究を行っている．金澤ら[3]はオンライン文書中か

4.1 新聞記事からのイベント情報の自動抽出

ら，将来のイベントに関する情報を推測する研究を行って本研究では“祭り”や“コンサート”などの観光客や一おり，ニュース記事の時系列中に現れる周期的なパターン

般の地域住民の参加する行事や催しをイベントと定義する．

を分析し，将来のイベントを観測する手法を提案している．

さらに，イベントに関する情報を含む新聞記事をイベント

本研究では，ユーザ参加型でない低コストのデータベー

記事と定義し，イベント記事の判定を行う．ただし，過去

ス生成を目指しているが，機械学習とユーザ知識を用い，のイベントのみ記載されている記事についてはイベント記

イベント情報を構造化する研究がある．ウェブ上のドキュ事として扱わない．イベント記事を判定する際の情報源とメントを機械可読なものとするためには，情報抽出を行い，しては新聞記事を用いる．そして，判定されたイベント記構造化されたドキュメントに変換する必要がある．そこで事を情報源として，イベント名，開催日時，開催地，開催

森近ら[4]は，機械学習による抽出とシステム利用者の集合

施設名の 4 種類のイベント項目情報を抽出する． 4.1.1 節

知を組み合わせた情報抽出手法を提案している．

では，新聞記事からイベント記事を自動判定する手法につブログから情報抽出する関連研究がある．安村ら[5]は地いて， 4.1.2 節では，イベント記事からイベント項目情報

理情報システムでイベントを扱うことを目的に，イベントを自動抽出する手法について，4.1.3 節では，イベント名がの発生時間と発生場所の抽出を行っている．石野ら[6]は旅含まれる見出しを自動判定する手法について説明を行う．

行ブログが観光情報を得るための有益な情報源であると考え，地域名と土産物の情報抽出を行っている．岡本ら[7]4.1.1 イベント記事の自動判定

は，随時追加されるイベント情報を取り入れ，有益な情報

本節では，新聞記事からイベント記事を判定する手法に提供の支援を行うため，地域イベント情報の抽出を行ってついて説明する．イベント記事には，イベント名，開催日いる．吉田ら[8]は網羅性の高いイベント情報源の作成を目時，開催地や開催施設名といったイベント情報が含まれて指し，ブログ記事と Web ページからイベント情報抽出法をいる．人手によりイベント記事と判定した新聞記事の例を提案している．いくつかのイベント名に対し，その前後の

図 2 に示す．なお， HEADLINE タグは見出し，TEXT タ

パターンを用いてイベント名を抽出している．本研究では，

グは本文を表している．

ブログではなく，新聞記事と Web からイベント情報の抽出を行う．さらに，過去にイベントの開催された開催施設名<HEADLINE>東京ドーム・ふるさとフェア９３ １月２２を用いて Web からイベントページの検出を行い，Web 上か日から３日間（社告）</HEADLINE>

らより網羅的にイベントを検出する手法を提案する．

<TEXT>

本研究におけるイベント情報抽出の一事例として，会議

わが国最大規模の観光・物産展「東京ドーム・

ふるさとフェア’９３」を、今年も一月二十二日から三日間、の情報を抽出する研究がある．Schneider[9] と Issertial ら東京ドームで開催します。</TEXT>[10] は“Call for Paper”を情報源とし，会議の名前や開催

図2

イベント記事の例

日などの情報を抽出している．本研究では新聞記事と Webを情報源とし，イベント情報の抽出を行う．

イベント記事を判定するためには，イベント記事やイベント情報特有の言語表現を用いることが有用であると考え

4. イベント検索システムの構築
本研究では，イベント情報を収集する手法として，まず，(1)新聞記事からのイベント情報の自動抽出を行う．そして新聞社の公開する Web ニュースを情報源とし，新聞記事から作成したモデルを用い，イベント項目情報の抽出を行う．
しかし，新聞記事のモデルを用いるため，新聞社以外の公開する様々な Web ニュースを情報源として用いた場合，新聞では取り上げられないイベント情報は取得できない．
そこで本研究では，新聞記事のモデルを用いた Web ニュースからのイベント項目情報の抽出では取得できないイベ
ント情報を補うため，Web から(2)イベントページの自動判定を行う．(1)新聞記事からのイベント情報の自動抽出の手法については 4.1 節，(2)イベントページの自動判定の手法については 4.2 節で説明を行う．

る．そこで本研究では，図2の例に示されている，“フェア”
や“物産展”, “開催します”などのイベント記事によく含まれる語を手掛かり語として収集する．またイベント記事に含まれにくいと考えられる語，例えば，“会議”や“裁判”などの語を不要語として収集する．手がかり語と不要語の収集は著者自身が人手により行う．イベント記事の判定では，機械学習に手掛かり語と不要語の有無を素性として与えることでイベント記事の判定を行う．
機械学習にはTinySVMを用い，手掛かり語と不要語から39の素性を使用した．使用した素性は大きく以下の6種類に分類される．


イベント名に関する語(71語)

日程に関する語“日”，“まで”など

“参加費”などのイベントに関連する語(24語)

政治・経済に関する語(35語)3WebDB Forum 2012

事件・裁判に関する語(48語)



単語



その他“写真の有無”，“文の長さ”など



品詞



E_CLUR：“展”，“ライブ”など，イベント名に関する4.1.2 イベント項目情報の自動抽出
本節では，イベント記事からイベント項目情報を抽出す
る手法について説明を行う．イベント情報にはイベント名，日時，場所，料金，交通などがあり，観光客は主に娯楽を手掛かり語(40語)

E_CLUE2：EVENTの前後に出現しやすい語



D_CLUE：“日程”，“日時”など開催日時に関する手掛かり語(63語)

目的としてイベントに参加する．そこで，本研究では，イ
ベント情報の中でも最低限必要な情報であるイベントの名



D_CLUE2：D_CLUEの前後に出現しやすい語

称，日時，場所に着目し，イベント項目情報として，イベ

A_CLUE：“県”，“市”など開催地に関する手掛かり語

ント名，開催日時，開催地，開催施設名を抽出する．イベ
ント項目情報を抽出するため，以下の 4 種類のタグを定義する．
EVENT：開催イベント名

DATE：イベントの開催日時

ADDRESS：イベントの開催地



LOCATION：イベントの開催施設名

また，これらのタグを図 2 のイベント記事に付与した例
を図 3 に示す．

<HEADLINE><EVENT>東京ドーム・ふるさとフェア９３</EVENT><DATE>１月２２日から３日間</DATE>（社告）</HEADLINE><TEXT>わが国最大規模の<EVENT>観光・物産展「東京ドーム・ふるさとフェア’９３」</EVENT>を、今年も<DATE>
一月二十二日から三日間</DATE>、<LOCATION>東京ドーム</LOCATION>で開催します。</TEXT>
図3

イベント記事へのタグ付与の例

イベント項目情報を抽出するためには，抽出対象の情報特有の言語表現を用いることが有用であると考える．そこで本研究では，イベント項目情報抽出において，人手によりそれぞれのタグ内やタグ周辺の語を手掛かり語として収集し，それらの有無を素性とした機械学習を行う．イベン
ト項目情報の抽出では，機械学習としてCRFを用いた．CRF
基本手法は与えられた文に含まれる語を分類するのに用いた．素性とタグは以下のようにCRFに与える．
ターゲットとなる単語から，CRFに与える前後の
単語数k
(2)



L_CLUE：“ステージ”，“館”など開催施設名の手掛かり語(72語)



(1)

(97語)

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



A_L_CLUE：A_CLUEとL_CLUEの前後に出現しやすい語NUMBER：全角数字，漢数字



KAISAI：“開催”,“行う”などの語



KAKKO：括弧“「」”，“〈〉”

KAKKO2：括弧“（）”4.1.3 イベント名が含まれる見出しの自動判定
本節では，イベント名が含まれる見出しを判定する手法について説明する．イベント記事の見出しには，本文で紹介されるイベントの概要が記載されているものがある．
4.1.2節のイベント項目情報の自動抽出でイベント名などが抽出できなかった場合，イベント名が含まれる見出しを表示することで，イベント情報を補うことができる．
イベント名が含まれる見出しを判定するためには，イベ
ント名を含む見出し特有の言語表現を用いることが有用であると考える．そこで本研究では，4.1.1節で人手により収集した手掛かり語の中から，イベント名を含む見出しによく含まれる語を用い，機械学習に手掛かり語の有無を素性として与えることでイベント名を含む見出しの判定を行う．
機械学習にはTinySVMを用い，手掛かり語から以下の7種類の素性を使用した．


“展”



カギ括弧“「」”



“開催”



“フェア”，“コンテスト”などイベント名に関する語

文字列＋カギ括弧（“祭り」”，“大会」”など）

“催し”，“イベント”

“○日から”，“来月○日”など日付に関する語本研究では，予備実験の結果から，k=3と定めた．また，機械学習には以下の13種類の素性を使用した．

4

WebDB Forum 2012

4.2 イベントページの自動判定
本節では，新聞記事のモデルによる Web ニュースからの定では，機械学習に手掛かり語と不要語の有無を素性として与えることでイベントページの判定を行う．

イベント項目情報の抽出では取得できないイベント情報を

機械学習には TinySVM を用い，手掛かり語と不要語か補うため，Web からイベントページの判定について説明をら 7 種類の素性を使用した．(i)～(v)は手掛かり語を含む素行う．本研究では，観光客や一般の地域住民の参加する行性，(vi)は不要語を含む素性である．

事や催しが記載されている Web ページをイベントページ(i)event，calendar，kankoh などの語と定義する．ただし，各種観光ポータルサイト内のページ(ii) イベント情報，イベントカレンダーなどの語と過去のイベントのみが記載されている特設ページについ(iii) 開催日時に関する語ては，本研究ではイベントページとして扱わないこととす(iv) 参加費に関する語

る．イベントページの例を図 4 に示す．

(v) 公財，協賛などの語(vi) access，youtube，facebook などの語
(vii) 表の有無

5. 実験と結果
本研究では，イベント情報を収集する手法として，以下の2種類の実験を行った．(1)の実験については5.1節，(2)の実験については5.2節で説明を行う．
(1) 新聞記事からのイベント情報の自動抽出(2) イベントページの自動判定

5.1 新聞記事からのイベント情報の自動抽出
イベント情報を抽出する際の情報源として，イベント関図4

イベントページの例

連の情報を含む記事であるイベント記事を使用する．5.1.1
節では，新聞記事からイベント記事を自動判定する手法にイベントページを判定するにあたり，過去にイベントがついて，5.1.2 節では，イベント記事からイベント項目情報

開催された開催施設名に関する Web ページには，イベントを自動抽出する手法について，5.1.3 節では，イベント記事情報を含むイベント特設ページなどが存在すると考える．

の見出しからイベント名が含まれる見出しを自動判定する

そこで本研究では，過去の新聞記事からイベント項目情報手法について実験を行う．

の抽出を行い，抽出された開催施設名を用いて，イベント
ページの判定を行う．しかし，開催施設名の情報だけでは5.1.1 イベント記事の自動判定

イベントページを判定するのは困難であるため，さらに，イベント記事の自動判定には，読売新聞，朝日新聞，毎イベントページによく含まれるキーワード“イベント”を

日新聞，日経新聞の 4 種類の新聞記事を使用した．これら用いる．開催施設名とキーワード“イベント”をクエリとの 4 種類の新聞記事から“開催”という単語が含まれてい

し，Web 検索を行い，検索結果の上位 5 件の Web ページのる新聞記事 2052 件を抽出し，人手によりイベント記事かど

URL とその Web ページのソースを収集する．検索結果のうかの判定を行った．人手によりイベント記事と判定した

収集には Yahoo!検索 WebAPI 2 と UNIX コマンドラインツ

記事を正例とし，人手によりイベント記事と判定されなかール wget を使用する．

った記事を負例として機械学習に用いる．機械学習にはイベントページを判定するためには，イベントページのTinySVM を用い，2 次の多項式カーネルを使用して 4 分割

URLやイベントページ特有の言語表現を用いることが有用

交差検定を行った．また，“開催”を含むすべての新聞記事であると考える．そこで本研究では，収集したWebページ

をイベント記事として判定した場合の結果をベースラインのURLとそのWebページのソースから，イベントページにとし，精度，再現率，F 値を用いて評価を行った．イベン

よ く 含 ま れ る 語 を 手掛 か り語 と し て 収 集 す る ．ま た ，

ト記事の判定の実験結果を表 1 に示す．

“access”や“youtube”などのイベントページに含まれにくい語を不要語として収集する．手がかり語と不要語の収

表1

精度（%）

再現率（%）

F 値（%）

ベースライン

25.0

100.0

40.0

提案手法

79.3

67.7

73.0

集は著者自身が人手により行う．イベントページの自動判

2 http://developer.yahoo.co.jp/webapi/search/websearch/v2/websearch.html

イベント記事の自動判定結果

5

WebDB Forum 2012

5.1.2 イベント項目情報の自動抽出た．そして，人手によりイベントページかどうかを判定しイベント項目情報の自動抽出では，人手により 4 種類のた Web ページ 1022 件を機械学習に用い，イベントページ

タグを付与したイベント記事 416 件を使用した．人手によの判定を行った．機械学習には TinySVM を用い，2 次の多り付与したタグの数を表 2 に示す．機械学習には CRF を用

項式カーネルを使用して 4 分割交差検定を行った．また，い，4 分割交差検定を行った．また，単語，品詞のみを用

人手によりイベントページかどうかを判定した Web ペー

いて機械学習を行った結果をベースラインとし，精度，再ジ 1022 件のすべてをイベントページとして判定した場合

現率，F 値を用いて評価を行った．イベント項目情報の自の結果をベースラインとし，精度，再現率，F 値を用いて動抽出結果を表 3 に示す．

評価を行った．イベントページの自動判定の実験結果を表5 に示す．

表2

表3

人手により付与したタグの数
タグの種類

個数（個）

EVENT

693

DATE

657

ADDRESS

658

LOCATION464

表5

再現率（%）

F 値（%）

ベースライン

25.8

100.0

41.0

提案手法

82.4

52.2

63.9

6.1 イベント記事の自動判定結果からの考察

提案手法（単語，品詞）

精度（%）

6. 考察

イベント項目情報の自動抽出結果
ベースライン

イベントページの自動判定結果（ベースライン＋
手掛かり語）

精度

再現

F値

精度

再現

F値

（%）

率（%） （%）（%）

率（%） （%）

EVENT

89.9

51.0

65.1

91.2

67.3

77.4

DATE

96.5

79.9

87.4

96.8

85.5

90.8

ADDRESS

91.0

76.9

83.3

90.8

81.6

86.0

LOCATION

89.6

54.7

67.9

87.3

69.3

77.3

平均

91.8

65.6

76.5

91.5

75.9

83.0

本節では，提案手法により誤って判定を行った新聞記事について考察する．まず、精度低下の原因について考察を行う．誤ってイベント記事と判定された新聞記事の例を図5に示す．

<TOPIC>催し案内</TOPIC><HEADLINE>短信／千葉</HEADLINE><TEXT>
市川市が懇話会委員を募集

市内在住で、子ども、子育てに関する幅広い知識を持ち、１～２カ月に１回程度昼間に開催する懇話会に出席できることが条件。任期は０５年

5.1.3 イベント名が含まれる見出しの自動判定
イベント名が含まれる見出しの自動判定には，イベント
記事の見出し 416 件を人手により判定した結果を機械学習に用いる．機械学習には TinySVM を用い，2 次の多項式カーネルを使用して 4 分割交差検定を行った．また，イベン
ト記事の見出し 416 件のすべてにイベント名が含まれるとして判定した場合の結果をベースラインとし，精度，再現

３月３１日まで。
＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊

略＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊

書類選考の上、面接試験がある。問い合わせは同課（電話０４７・３３４・１１７７）。
</TEXT>
図5

提案手法により誤って判定された新聞記事の例

率，F 値を用いて評価を行った．イベント名が含まれる見図5において，太字がそれぞれ手掛かり語である．イベ出しの自動判定の実験結果を表 4 に示す．
表4

ント記事の手掛かり語となる“催し”や“開催する”など

イベント名が含まれる見出しの自動判定結果
精度（%）

再現率（%）

F 値（%）

ベースライン

65.1

100.0

78.9

提案手法

81.6

86.4

83.9

誤って判定された新聞記事の特徴としては，イベントと同様に開催日や開催施設名を記事内に含むものが多い．
次に，再現率低下の原因について考察を行う．提案手法
により正しくイベント記事と判定できなかった新聞記事には，イベント名や施設名が固有名詞であるなどの理由で，

5.2 イベントページの自動判定
イベントページの自動判定には，“開催施設名の語が複数含まれているため，誤って判定されたと考える．

イベント”をクエリとして Web 検索を行い，検索結果の上位 5 件の Web ページの URL とその Web ページのソースを収集し手掛かり語に含まれていない，または，不要語を含んでいるという特徴があった．よって，イベント記事と判定できる特徴が得られないため，提案手法により判定できなかったと考える．

6

WebDB Forum 2012

6.2 イベント項目情報の自動抽出結果からの考察する助詞などを手掛かりとし，抽出を行っている．したがイベント項目情報の抽出結果について，(1)提案手法によって，抽出対象の前後に助詞が存在せず，日付のみ記載さり誤って抽出した例と，(2)提案手法により抽出できなかっれている場合，開催日時と判定できる特徴が得られず，提た例について分析を行う．

案手法により抽出できなかったと考える．

(1) 提案手法により誤って抽出した例

ADDRESSの例について，本研究ではADDRESSの手掛か

人手ではタグをつけなかったが，提案手法により誤ってり語として“県”や“市”などを用いている．しかし，“県”

タグを付与した例について分析を行った．分析の結果，精や“市”などを用いて表記しない地名に関しては手掛かり

度低下の原因は主に，以下の2種類である．

語が存在しないため，提案手法により抽出できなかったと(i) 過去に開催されたイベントや関連イベントの情報(ii) 手掛かり語の問題

考える．
LOCATIONの例について，“ホール”のみが手掛かり語(i)について，誤って抽出したものとして過去のイベントである．本研究では，イベント記事を形態素解析し素性をや関連イベントが挙げられる．本研究では，タグとその周与えている．したがって，施設名の前後に空白が含まれて辺の手掛かり語を用いて情報を抽出している．したがって，いる場合などは，タグの前後に手掛かりとなる助詞が存在開催されるイベントと過去のイベントや関連イベントの区

しない．よって，施設名に含まれる一部の手掛かり語のみ別ができず，誤って判定してしまったと考えられる．これ

では，施設名と判定できるほどの十分な特徴が得られず，

らの誤りは，提案手法により抽出されたイベント項目情報

提案手法により抽出できなかったと考える．

を含む文が過去の表現を含むかどうか，または，その周囲に存在する日付と新聞記事の日付を比較することで改善できると考える．

6.3 イベント名が含まれる見出しの自動判定結果からの考察(ii)について，日付や地名は記事中に頻出する語である．

本節では，提案手法により誤って判定を行った見出しに本研究ではDATE，ADDRESSの手掛かり語として“日”やついて考察する．誤ってイベント名を含むと判定された見“市”などを用いているため，イベントに関する日付や地出しは，過去に行われたイベントなどに関する内容の見出

名以外も判定されてしまったと考える．そのため，システ

しであった．本研究で用いる手掛かり語を含んでいるため，ムを構築する際には，判定されたDATEやADDRESSの周囲

誤って検出されたと考えられる．

にEVENTが存在するかどうかを調べ，EVENTが周囲に存

次に，再現率低下の原因について考察を行う．提案手法

在しないDATEなどは取り除くなどの処理を行い誤って判により正しく判定できなかった見出しには，固有名詞を含定されたものを取り除く必要があると考える．

むイベント名が含まれており，本文の内容を考慮しなければ判断できないものであった．よって，手掛かり語が存在(2) 提案手法により抽出できなかった例

せず正しく判定できなかったと考える．

提案手法により抽出できなかった事例について分析を行う．結果，原因は主に手掛かり語の素性だけでは抽出が6.4 イベントページの判定結果からの考察

困難であるものであった．誤り例を表6に示す．表において，イベントページの判定結果について，(1)提案手法により

太字がそれぞれのタグの手掛かり語，下線部分が再現でき

誤ってイベントページと判定された例と(2)提案手法によなかった部分である．

り正しくイベントページと判定できなかった例について分表6

提案手法により抽出できなかったタグの例

EVENT

歌人、原阿佐緒展では、DATE「ふるさとフェア」22日開幕

ADDRESSLOCATION

二月一日まで、大丸・梅田の十一階
午後６時３０分開演

析を行う．
(1) 提案手法により誤ってイベントページと判定された例
提案手法により誤ってイベントページと判定された例
を図6に示す．

神戸文化小ホール

ＪＲ神戸駅から東へ徒歩
EVENT の例について，手掛かり語は“展”のみである．
例のように，イベント名に固有名詞が含まれており，カギ
括弧などでイベント名が囲まれていない場合，イベント名と判定できる十分な特徴が得られないため提案手法により抽出できなかったと考える．
DATEの例について，本研究ではDATEとその前後に存在
図6

誤ってイベントページと判定された例

7

WebDB Forum 2012

図 6 は提案手法により誤って判定した Web ページの URLを用いた機械学習を行った．実験の結果，イベント記事のとそのページ内の一部分を示している．図 6 は観光ポータ

自動判定では精度79.3%，再現率67.7%，F値73.0%，イベン

ルサイトであり，イベント特設ページが存在する．イベン

ト項目情報の自動抽出では，精度91.5%，再現率75.9%，Fト特設ページの URL は，本研究で定義したイベントページ

値83.0%，イベント名が含まれる見出しの自動判定では，の URL によく含まれる“event”，“calendar”などの手掛か

精度81.6%，再現率86.4%，F値83.9%という結果が得られた．

り語を含んでいる場合が多い．さらに，ページ内にも“開また，イベントページの自動判定については精度82.4%，

催日”，“開催場所”などの手掛かり語を含むため，誤って再現率52.2%，F値63.9%という結果が得られた．

イベントページと判定されたと考える．
(2) 提案手法により正しくイベントページと判定できなかった例
提案手法により正しくイベントページと判定できなかった例を図7に示す．

今後の課題として，イベントページからのイベント項目
情報の抽出を行うことによる，イベント情報検索システムの改良が挙げられる．イベントページにはカレンダーや表でイベントを表記しているページが多く存在する．したがって，手掛かり語を用いたイベント項目情報の抽出のほかに，表の解析を行うことでより網羅的な情報抽出を行う．

参考文献[1] Takeshi Sakaki，Makoto Okazaki，and Yutaka Matsuo:
Earthquake Shakes Twitter Users: Real-time Event Detection by
Social Sensors,

Proc.18th International WorldWide Web

Conference(WWW2010), 2010.
[2] 吉田光男，乾孝司，山本幹雄：Webニュースを用いた
未来情報年表の自動構築，第3回楽天研究開発シンポジウム，
図7

正しくイベントページと判定できなかった例

図7は，提案手法により正しく判定できなかったある施設のトップページの一部分を抜き出したものである．図7のようにWebページの一部分にイベントに関する情報が記載されている場合，そのWebページのURLには“event”

2010．
[3] 金澤健介，Adam Jatowt，小山聡，田中克己：Webからの将来情報の発見・分析にむけて，情報処理学会研究報告，
データベース・システム研究会報告2008(88)，pp.325-330，
2008．

や”calendar”などのイベントページのURL特有の手掛かり[4] 森近憲行，濱崎雅弘，亀田尭宙，大向一輝，武田英明：

語は存在しない．また，Webページ内にもイベントに関す

機械学習とユーザ知識を用いたイベント情報の構造化，人る情報が少なく簡潔に記載されていることが多い．よって，工知能学会全国大会(第24回)論文集，No.1D2-3，2010．

イベントページと判定できるほどの手掛かり語が存在しな[5] 安村祥子，池崎正和，渡邉豊英，牛尼剛聡：blogマッピ

いため，提案手法により正しく判定できなかったと考える．

ングを用いたイベント情報抽出，DEWS2007， B7-10，2007．
[6] 石野亜耶，難波英嗣，田熊遥，尾崎貴紘，小林大祐，

7. おわりに本研究では，低コストでのイベント情報データベースを作成し，イベント情報検索システムの構築を行うため，手掛かり語を用いて自動的にイベント情報を収集する手法を

竹澤寿幸：旅行ブログからの観光情報の自動抽出，知能と情報，Vol.22，No.6，pp.667-679，2010．
[7] 岡本昌之，菊池匡晃：ブログからの地域イベント情報
抽出，情報処理，Vol.51，No.1，pp.14-17，2010．

提案した．まず，新聞記事がイベント記事かを自動判定す[8] 吉田将人，福原知宏，増田英考：ブログ記事とWebペる手法，次に，イベント記事からイベント項目情報を表すージを用いたイベント情報抽出手法の提案，情報処理学会

ためのタグ“EVENT”，“DATE”，“ADDRESS”，“LOCATION”

研究報告，デジタルドキュメント2009(35)，pp.37-44，2009．

を定義し，イベント項目情報を自動抽出する手法を提案し[9] Karl-Michael Schneider: An Evaluation of Layout Features

た．さらに，イベント名が含まれる見出しを自動判定する

for Information Extraction from Calls for Papers, LWA2005,

手法を提案した．そして，イベント情報検索システムを作

pp.111-115, 2005.

成するにあたり，より網羅的なイベント情報収集のため，[10] Laurent Issertial and Hiroshi Tsuji:

過去の新聞記事からイベントの開催施設名を収集した．そExtraction and Ontology Model for a 'Call for Paper' Manager,の開催施設名を用い，Webからイベントページの判定を行

iiWAS2011,

Information

pp.539-542, 2011.

った．提案手法には，それぞれの手法に関する手掛かり語8