ソーシャルデータを用いた季節感のある用語の自動検出難波 英嗣，竹澤 寿幸
広島市立大学大学院情報科学研究科{nanba, takezawa}@hiroshima-cu.ac.jp
概要：旅先の見どころには，神社仏閣や遺跡などのように，その場所に行けばいつでも見ることができるものと，花見や花火や犬ぞり体験などのように，限られた季節でなければ見る/経験することができないものに分けられる．本研究では，ソーシャルデータを用いて，後者に関する情報，すなわち季節感のある用語を自動的に検出する手法を提案する．

Keyword：季節感，ジオタグ，機械学習，素性選択
1.

はじめに
旅先の見どころには，神社仏閣や遺跡などのよう抽出する手法を提案する．ジオタグ付きソーシャルに，その場所に行けばいつでも見ることができるも像共有サイト Flickr のデータを用いて季節感のあるのと，花見や花火や犬ぞり体験などのように，限られ用語の自動検出を試みる．

た季節でなければ見る/経験することができないも2.

データには様々なものが存在するが，本研究では，画関連研究のに分けられる．本研究では，ソーシャルデータを用これまでに，ジオタグ付き，あるいは場所情報と紐いて，後者に関する情報，すなわち季節感のある用語付いたソーシャルデータを用いた知識発見に関するを自動的に検出する手法を提案する．期間限定の旅数多くの研究が行われている．例えば，Sakaki ら[4]の見どころの有無は，旅行者が計画を立てる上で重は，Twitter を用いて地震の震源地や台風の進路予測要な情報となりうるが，こうした情報を網羅的，体系を行う手法を提案している． Aramaki ら [2]は，的に集める試みは，著者が知る限りこれまでに存在Twitter を用いてインフルエンザの流行を察知するしない．

手法を提案している．Sakai ら[3]は，特定地域の魅「限られた季節でなければ見る/経験することが力を抽出している．これらの研究では，特定地域で急できない旅の見どころ」には，(1)日本における夏のに注目を集める話題を検出することに主眼を置いて花火のように特定の地域においてのみ季節感があるいるのに対し，本研究では，特定地域における話題のものと，(2)毎年 11 月に解禁されるボジョレーヌーボ

周期性に着目し，特定の時期(季節)に注目される話ーに関するイベントや毎年 10 月に世界各地で開催題の検出を目指す．

されるオクトーバーフェストのように季節感はある遠藤ら[1]は，ジオタグ付き Twitter を情報源としが地域性があまりないものの 2 種類に分けることがて，桜や紅葉の見頃を推定する手法を提案している．

できる．また，(1)に関しては，例えば桜前線の移動

ジオタグ付きソーシャルデータに時間情報を加えてのように，イベントの発生する時期が地域によって分析するという点では本研究と共通するが，遠藤ら変わるものもある．従って，季節感のある用語を自動は，桜や紅葉などのトピックが与えられた状況から的に検出するには，時間的な範囲だけでなく，地域的分析を開始しているのに対し，桜や紅葉のような季な範囲も同時に考慮する必要がある．

節感のある用語そのものの検出を試みる点が遠藤ら

以上をふまえ，本研究では，ジオタグ付きのソーシャルデータを利用し，季節感のある用語を自動的にの研究と異なる．

3.

ジオタグ付きソーシャルデータからの季節感の着目するのではなく，ある月には頻出するが，別の月ある用語の自動検出にはほとんど出現しない語を優先的に抽出する必要

画 像 共 有 サ イ ト の ひ と つ で あ る Flickrがある．

(www.flickr.com)では，このサイトにユーザが画像を本研究では，ひとつの画像に付与された複数のタ投稿する際，その画像の内容を示す 1 つ以上の単語グから，その画像が撮影された月を推定するのに有をタグとして付与する．投稿された画像の一部には，用な単語を，季節感のある用語として抽出する．例えその画像を撮影した場所(ジオタグ)や撮影日時も含ば，図 1 の 1 件目の画像の場合，この画像に付与さまれていることがある．これらの情報を用いれば，前れた 2 つのタグ“snow”と“cold”から“1 月”を推定する節で述べた季節感のある用語の自動検出が実現可能ような分類器を構築し，もし“snow”という単語が“1になる．

月”を推定するのに有用であると判断されれば，ここで，ある地理的範囲内のジオタグおよびタグ“snow”を季節感のある語とみなす．これは，文書分付き画像が一定数あった場合に，季節感のある用語類における有効な素性(単語)を選択する課題と基本を自動検出する手順を，図 1 に示すデータを例に用的に同じである．一般に，素性選択には自己相互情報いて説明する．

量や情報利得などの統計的な手法が用いられるが，

月
1
1
1
2
2
3
4
4
4
5
5
1212

画像に付与されたタグ
snow, coldsnow, skisnow, resortsnow, freezingsnowman, cold
plum, beautiful
cherry, blossom, bloom, april
cherry, blossom, bloom, beautiful
cherry, blossom, bloom, plummay, freshmay, bloom
christmas, present, homechristmas, party

本研究でもこれらの手法を適用する．これに加え，図1 のデータを訓練用データと考えてランダムフォレストを用いて分類器を構築し，各タグの特徴量としての重要度を計算し，重要度の高いタグを季節感のある語として抽出する．なお，図 1 のデータに対し，ランダムフォレストで季節感のある用語(4 月)を抽出すると，図 2 の結果が得られる．タグと共に記載されている数値は重要度を示している．
重要度
タグ
0.378585858586
0.267166666667
0.241785714286
0.0606060606061
0.0385223665224
0.0133333333333

図 1 ある地域で投稿されたジオタグおよびタグ付きデータの例
図 1 は、13 件の画像が投稿された月および各画像に付与されているタグを示している．本研究の目的は，

cherryblossom
bloom
beautifulsnowplum

図 2 図 1 のサンプルに対しランダムフォレストを用いて季節感のある語(4 月)を抽出した結果

図 1 のようなデータが与えられた時，例えば 4 月であれば，4 月に集中的に現れる“cherry,” “blossom,”“bloom”といった語を，季節感のある語と考えて抽出することである．
季節感のある語を抽出するには，様々な方法が考えられる．例えば，月ごとにタグを集計し，出現頻度の高いものを，その月の季節感のある語とする方法である．しかし，この方法の場合，どの月にも満遍なく高頻度で出現する語も，季節感のある語として抽出されてしまうことになる．そこで，1 つの月にだけなお，本研究では Flickr データを利用して提案手法の検証を行うが，例えばジオタグ付き Twitter データがあれば，まったく同様の手順で季節感のある用語を抽出することができる．

4.

実験
提案手法の有効性を確認するため，実験を行った．

実験データ
Flickr デ ー タ を 研 究 用 に 提 供 さ れ て い る
YFCC100M データセット[5]を用いた. このデータ

には約 1 億件の画像のメタデータから構成されてい表 2 3 手法による抽出精度の比較るが，このうち約 1/4 の画像にはジオタグ情報が付ランダム

自己相互月別出現与されている．この中で，北緯 34 度 0 分以上 35 度

フォレスト

情報量

頻度未満および東経 135 度 0 分以上 136 度未満の範囲に

nDCG@10

0.916

0.167

0.168

ある画像のメタデータ 40,852 件を用いた．各メタデータには，画像の URL，画像が撮影された年月日，人手で付与されたメタタグ，機械的に付与されたメタタグなどが含まれている．本研究では，人手で付与されたメタタグおよび機械的に付与されたメタタグを季節感のある語の候補とし，各画像の撮影月を用いて季節感のある語を選定する．なお，月別の画像データの内訳を表 1 に示す．
表 1 季節感のある語の抽出実験に用いた画像デー
タの月別件数
月件数月

件数

1月

2,366

7月

3,513

2月

1,376

8月

3,021

3月

5,082

9月

3,047

4月

4,906

10 月

3,234

5月

5,446

11 月

3,345

6月

2,870

12 月

2,646
計 40,852 件

比較手法
以下の 3 種類の手法で比較を行う．
⚫

ランダムフォレスト(提案手法)⚫

自己相互情報量(ベースライン手法)⚫

月別出現頻度(ベースライン手法)

評価方法
4 月，8 月，12 月について各手法で抽出された用語を nDCG@10 で評価する．
実験結果
結果を表 2 に示す．表からわかるとおり，ランダムフォレスト(提案手法)の結果がベースライン手法よりも非常に高い値となった．表 3 に 3 手法による抽出結果(4 月)を示す．表において，正解と判定したものは太字で示している．

表 3 3 手法による抽出結果の比較(4 月)
順位

ランダム自己相互月別出現フォレスト情報量頻度12345678910

sakuracherryosa
blossoms
airportosaka
japan
britton
umeda
april

naniwascenesfalltenjin
club
nanba
march
mount
hommachineighbourhood

japan
osaka
kyoto
cherrysquaretempleasia
kansaiblossoms
app

表からわかるとおり，ランダムフォレストは上位に正解を抽出することができている．月別出現頻度は，どの月の結果を見ても上位に“japan”や“osaka”が出現しており，全体的にランダムフォレストよりも抽出精度が低くなっている．逆に捉えれば，ランダムフ
ォレストは，他の月にも頻出する用語は重要度を下げる効果があることが確認できる．
他の月に頻出する用語の重要度を下げるという点
では，自己相互情報量の上位には“japan”や“osaka”が入っていないので一定の効果があったと言える．
しかしながら，極端に出現頻度の低い用語は除外するなど，自己相互情報量の結果の改善につながると思われるフィルタリングなどの処理を適用しても，結果に改善が見られなかった．

5.

季節感のある旅行ブログエントリの検索

4 節でランダムフォレストにより獲得した用語リストを用い，季節感のある旅行ブログエントリを検索した．月ごとに得られた用語の上位 5 語および各語の重みベクトルと類似度の高い旅行ブログエント
リを，同じ地理範囲内で同じ月のブログから検索した ． 検 索 対 象 の ブ ロ グ エ ン ト リ は ，TravelBlog(www.travelblog.org)のものを用いた．
TravelBlog の各エントリには緯度経度情報は付与されていないが，各ブログエントリ中の画像を，Googlecloud vision API を用いて解析し，ジオタグを付与することができた 24,040 件を実験に用いた．

実験の結果，以下のような季節感のある旅行ブログエントリが検索された．なお，カッコ内の単語は，検索クエリの中でブログエントリ本文中に出現した単語を示す．
4 月：⚫ 桜 が 満 開 の 大 阪 城 を 訪 れ る ． (cherry &blossoms)
https://www.travelblog.org/Asia/Japan/Osaka/Osaka/blog-779237.html⚫ 大阪城周辺で花見 ．桜茶を飲 む． (cherry &blossoms)
https://www.travelblog.org/Asia/Japan/Osaka/Hi
rakata/blog-52850.html
7月⚫ 京都祇園祭 (matsuri)
https://www.travelblog.org/Asia/Japan/Kyoto/Kyoto/blog-796573.html
11 月⚫ 南禅寺と永観堂のもみじ (fall)https://www.travelblog.org/Asia/Japan/Osaka/blog-766488.html

6.

おわりに
本研究では，ジオタグ付きソーシャルデータのひとつである YFCC100M データセットを用い，季節感のある用語の自動検出を行った．実験の結果，ランダムフォレストを用いた場合に高い精度で季節感のある用語を検出できることがわかった．

参考文献[1] 遠藤雅樹, 三富恵佑, 佐伯圭介, 江原遥, 廣田雅春, 大野成義, 石川博: ツイートを用いた生物季節観測の見頃推定手法による情報提供の検討，観光と情報，第 12 巻，第 1 号，pp. 47-60，
2016．
[2] Eiji Aramaki, Sachiko Masukawa, and Mizuki
Morita: Twitter Catches the Flu: Detecting
Influenza
Epidemics
using
Twitter,
Proceedings of the Conference on EmpiricalMethods in Natural Language Processing,
pp.1568-1576, 2011.
[3] Tatsuhiro Sakai, Keiichi Tamura, and Hajime
Kitakami: Extracting Attractive Local-Area
Topics in Georeferenced Documents using a
New Density-based Spatial Clustering
Algorithm, IAENG International Journal ofComputer Science, Vol. 41, No. 3, pp. 185-192,

2014.
[4] Takeshi Sakaki, Makoto Okazaki, and Yutaka
Matsuo, Earthquake Shakes Twitter Isers:
Real-time Event Detection by Social Sensors”,
Proceedings of the 19th International
Conference on World Wide Web, pp.851-860,
2010.
[5] Bart Thomee, David A. Shamma, Gerald
Friedland, Benjamin Elizalde, Karl Ni,
Douglas Poland, Damian Borth, and Li-Jia Li:
YFCC100M: the New Data in Multimedia
Research, Communications of the ACM, Vol.
59, Issue 2, pp. 64-73, 2016.