WebDB Forum 2012

旅行ブログエントリと質問応答コンテンツを利用した
旅行ガイドブックの情報拡張
石野亜耶 1,a) 	
  	  藤井一輝 2	  藤原泰士 2	  	  前田剛 2難波英嗣 1	  	
  竹澤寿幸 1

概 要 ： 観光を支援する媒体として旅行ガイドブックが挙げられる．しかし，旅行ガイドブックに掲載されている情報は，一般的な情報であり，さまざまな年齢層や性別の旅行者が求める多様な情報は掲載されていないといった問題点がある．不足する観光情報を補うための情報源として，旅行者が旅行記を記述した旅行ブログエントリや，旅行に関連する疑問を質問する場となる質問応答コンテンツが挙げられる．そこで，本研究では，これらのコンテンツを旅行ガイドブックに自動的に付与することで，旅行ガイドブックの情報拡張を行う．

1. は じ め に旅行ブログエントリや質問応答コンテンツを同時に閲覧で	  	
 きるシステムである．このシステムを利用することで，基旅行者が，旅先の観光情報を収集するために利用する情本的な観光情報は旅行ガイドブックから，また，旅行者の報源の一つとして，旅行ガイドブックが挙げられる．
「るる

豊かな経験に基づく多様な情報は，対応付けられた旅行ブぶ」のような旅行ガイドブックは，一般的に観光地ごとにログエントリや，質問応答コンテンツから得ることができ発行され，有名な観光名所，土産物，宿泊施設，飲食店なる．本研究で作成したシステムは，旅行ガイドブックへ情

ど，観光に関連する基本的な情報が掲載されている．観光報を付与するため，拡張現実の一例とみなすことができる．

情報を収集するための他の情報源としては，旅行会社や地	  本論文の構成は以下の通りである．2 節ではシステムの方公共団体が運営する観光ポータルサイトが挙げられるが，動作例，3 節では関連研究，4 節では提案手法，5 節では実

観光地により情報量に大きな差があり，長い期間更新され験結果と考察について述べ，6 節で本稿をまとめる．

ないままのサイトもある．そのため，旅先の基本的な観光情報を得るために，まずは旅行ガイドブックを手にとって2. シ ス テ ム 動 作 例

みる，というユーザも少なくない．しかし，具体的に旅行	  本研究で構築したシステムについて，その動作例を紹介の計画を行う際には，旅行ガイドブックに多数掲載されてする．図 1 は，本研究の提案手法で情報拡張された旅行ガいる飲食店のどのお店を利用すればよいのか，家族連れでイドブックの例でり，屋久島・奄美・種子島に関する旅行も快適に過ごすには，どの宿泊施設を選択すればよいか判

ガイドブックの中で，加計呂麻島に関するページである *1．

断に迷う場面が多々ある．このような場合には，過去に同このページには，加計呂麻島の見所や，宿泊施設に関するじ観光地を旅行した旅行者の経験は大いに役に立つ情報で情報が記載されている．
「ブログ」ボタン（図中①）をクリある．過去の旅行者の経験を収集するための情報源として，ックすると，旅行ガイドブックに関連する旅行ブログエン

ブログ著者が旅行での体験を記述した旅行ブログエントリ，

トリが閲覧できる．また，「知恵袋」ボタン（図中②）をク

旅行に関連する知識や知恵を教え合う場である質問応答コリックすると，旅行ガイドブックに関連する質問応答コン

ンテンツが挙げられる．

テンツを閲覧することができる．図 2 は，図 1 の旅行ガイ

そこで，本研究では，観光地に関する基本的な情報がまドブックに対応付けられた質問応答コンテンツの一例であとめて掲載されている旅行ガイドブックに対し，旅行ブロり，加計呂麻島の宿泊施設に関する質問と，その回答が記

グエントリや質問応答コンテンツを自動的に対応付けるこ

述されている．質問者は，おすすめの民宿について質問しとで旅行ガイドブックの情報拡張を行う手法を提案する．

ており，民宿に泊まるであれば加計呂麻島よりもうけ島が，また，自動的に対応付けられた結果を閲覧できるシステム

また，家族で楽しむのであれば渡連や諸数のペンションがの構築を行う．本システムでは，ユーザが iPad などのタブ

良い，と回答者が薦めている．この例からもわかるように，

レット上で電子化された旅行ガイドブックを閲覧する際に，本研究で作成したシステムでは，基本的な観光情報は旅行
ガイドブックから，また，旅行者の豊かな経験に基づく多1 広島市立大学大学院	
  情報科学研究科	
  	 Graduate School of Information Sciences, Hiroshima City University	  	
 2 広島市立大学	  情報科学部	
  	
 School of Information Sciences, Hiroshima City University 	
  	
 
	
  	
 
a) ishino, nanba, kobayashi, takezawa}@ls.info.hiroshima-cu.ac.jp	
 
	
  	
 

様な情報は，旅行ガイドブックに対応付けられた旅行ブロ
グエントリや，質問応答コンテンツから得ることができる．
*1 るるぶ「屋久島 奄美 種子島 ’09〜10」, JTB パブリッシング, pp.70-71(2009).

1

WebDB Forum 2012

①

②

図 1	
  情報拡張された旅行ガイドブックの例

3. 関 連 研 究
本節では，本研究に関連する研究について述べる．まず，書籍に Web 上の情報を自動的に付与する研究について説明する．Rakesh ら[1]は, 文字が多く視覚的な資料が不足している発展途上国の教科書に，関連する画像を Web サイト
から検索，収集し，教科書に付与する手法を提案している．
Rakesh らの研究と本研究では，書籍に Web 上の情報を付与する点では同じであるが，本研究は，書籍として旅行ガ
イドブック，付与する情報として旅行ブログエントリ，質
問応答コンテンツを使用する点で異なる．
本研究は，旅行ガイドブックに，旅行ブログエントリや質問応答コンテンツを付与する手法を提案しているが，本研究は，ある文書に対し，関連文書を付与する研究の一例とみなすことができる．ある文書に対し，関連文書を自動的に付与する研究の例として，コンテンツ連動型広告に関する研究がある[2，3]．コンテンツ連動型広告とは，Web
ページの文脈や重要語を抽出し，内容の関連性の高い広告を配信するシステムである．
本研究では，旅行ガイドブックの情報拡張のために，旅行ブログエントリと質問応答コンテンツを利用する．旅行
ブログやそのエントリを登録したポータルサイトとしては，
図 2	
  図 1 の旅行ガイドブックに自動的に対応付けられた
質問応答コンテンツの例“Travel Blog”*2，“旅行・観光ブログ村” *3，“フォートラベル” *4などがある．これらのポータルサイトでは，ブロガーが自身のブログを旅行ブログとして登録することで，*2 http://www.travelblog.org/*3 http://www.travelblog.org/*4 http://www.travelblog.org/

2

WebDB Forum 2012

んのブログが存在するため，このようなポータルサイトに

4. 旅 行 ブ ロ グ エ ン ト リ と 質 問 応 答 コ ン テ ン
ツを利用した旅行ガイドブックの情報拡張登録されていない一般ブログの中にも，旅行ブログエント

	  本節では，旅行ブログエントリと質問応答コンテンツを旅行ブログの集積を行う．しかし，ブログ空間にはたくさリが多数存在する．そこで，Nanba ら[4]は，一般ブログから，機械学習を使用して旅行ブログエントリを自動的に検出する手法を提案している．機械学習の手法には，CRF を採用している． Nanba らは，上記の手法により，精度 86.7%と高い精度で旅行ブログエントリの検出に成功している．
本研究では，Nanba らの手法により収集した旅行ブログエ
ントリを使用する．
また，近年，ブログ著者の属性(性別，年齢，居住域など)
を文体や記載内容から自動的に推定する研究が進んでいる[5, 6, 7]．このような技術を利用することで，本研究で構築したシステムのユーザと，似た属性を持つブログ著者が記述した旅行ブログエントリを優先的に提示することで，ユーザに適した観光情報の推薦ができるようになると考えられる．

情報拡張を行う手法について説明を行う．本研究では，各コンテンツ内に含まれる単語を利用して，対応付けを行う手法を提案する．最終的な目標は，旅行ガイドブックの各ページに，旅行ブログエントリや，質問応答コンテンツを対応付けることである．広島に関する旅行ガイドブックを見ると，各ページには，広島に関連する情報が記載されているが，「広島」という単語が必ず含まれるわけではない．
この場合，ページ単位に，広島と各ページに関連する旅行
ブログエントリや質問応答コンテンツを対応付ける事は困難である．そのため，本研究では，まず，旅行ブログエン
トリと質問応答コンテンツを旅行ガイドブック単位で対応
付ける．この処理を行うことで，広島に関連する旅行ブロ
グエントリや，質問応答コンテンツを収集できると考えら

質問応答コンテンツの代表例としては，“Yahoo!知恵袋”*5

旅行ガイドブックに対応付けることで旅行ガイドブックの，“OKWave” *6 などがある．本研究では，旅行ガイドブ

れる．旅行ガイドブック単位での対応付け手法については，
4.1 節で説明を行う．

ックに対応付ける質問応答コンテンツとして，「地域，旅行，	  次に，旅行ブログエントリと質問応答コンテンツを旅行

お出かけ」カテゴリに登録されている Yahoo!知恵袋を利用

ガイドブックのページ単位で対応付ける．本研究では，旅する．対応付の際には，質問応答コンテンツのタイプ分類を行う．本研究と同様に，質問応答コンテンツのタイプを分類する研究がある．渡邊ら[8]の研究では質問応答コンテンツにおいて，回答者の質問の選択を容易にすることを目行ガイドブックの中でレストランについて言及しているページには，その観光地における飲食関連の情報について記述した旅行ブログエントリや質問応答コンテンツを対応付
けることを目的とする．そのためには，各コンテンツが，的に，以下の 5 つの質問タイプに分類する方法を提案してどのようなタイプの情報について言及しているのかを分類いる．分類には SVM を使用している．渡邊らは，5 つのタする必要がある．このタイプ分類の手法については，4.2

イプに分類を行うが，本研究では観光に特化した分類を行

節で説明を行う．

うため，4.2 節で定義するタイプに分類を行う．


事実（事象の定義，真実，客観的な理由や手段を問
う質問）



根拠（客観的な根拠，理由を問う質問）

経験（回答者の経験や体験がなければ回答できない
質問）

提案（情報提供を依頼や問題の解決方法を問う質問意見（推測，嗜好など主観的に回答をしてよい質問）

本研究と同様に，観光の支援を目的とした研究がある．
旅行の計画を立てる際に，旅行先でのイベントに関する情報や，観光名所をどのような順序で訪れるかといった行動
経路は大変重要な情報である．Web からイベント情報を抽出する研究[9，10，11]や，行動経路を抽出する研究がある

4.1 旅 行 ガ イ ド ブ ッ ク 単 位 で の 対 応 付 け
本節では，旅行ブログエントリと質問応答コンテンツを旅行ガイドブック単位で対応付ける手法について説明を行う．旅行ガイドブックには，紹介されている観光地の名前，
旅行ブログエントリには，ブログ著者が訪れた観光地の名前，質問応答コンテンツには，質問者の質問のターゲットとなっている観光名所の名前が頻繁に出現する．そのため，対応付けを行う際に，各コンテンツに出現する「地名」は大きな手掛かりになると考えられる．よって，本研究では，各コンテンツに含まれる地名の出現頻度を使用することで，旅行ガイドブックと旅行ブログエントリ，旅行ガイドブッ
クと質問応答コンテンツの類似度を計算し，対応付けを行[12，13，14]．本研究では，旅行ガイドブックへ，旅行ブう手法を提案する．地名の抽出には，日本語構文解析器

ログエントリと質問応答コンテンツの対応付けを行うが，CaboCha*7を使用する．旅行ガイドブックでは，旅行ガイド

上記の研究により抽出された，イベント情報や，行動経路

ブック一冊に含まれる地名の頻度を利用する．旅行ブログの情報を旅行ガイドブックに対応付けることで，旅行ガイ
ドブックの情報を更に拡張ができる可能性がある．
*5 http://chiebukuro.yahoo.co.jp/*6 http://okwave.jp/

エントリと質問応答コンテンツの地名の出現頻度の求め方
は，以下の手法を採用する．
*7 http://code.google.com/p/cabocha/

3WebDB Forum 2012

表 1	  タイプと判定基準

旅行ブログエントリの地名の出現頻度の求め方
LOC：タイトルと本文に含まれる地名の頻度．



LOC+TITLE：タイトルと本文に含まれる地名の頻度．
ただしタイトルに含まれる地名については頻度を 10

タイプ
見る

とする．
質問応答コンテンツの地名の出現頻度の求め方



観光名所などの見るだけで楽しめる物についての情報を記載されている．
○○体験やスキューバダイビングなど，自分

体験する


判定基準

の体を使って楽しめる物についての情報が記載されている．

LOC(Q)：質問応答コンテンツの質問文に含まれる地

買う

お土産に関する情報が記載されている．

名の頻度．

食べる

飲食に関する情報が記載されている．

LOC(Q&A)：質問応答コンテンツの質問文と回答文に泊まる宿泊に関する情報が記載されている．

含まれる地名の頻度．

「見る」，「体験する」，「買う」，「食べる」，「泊その他

上記の手法により，地名の出現頻度を求め，類似度の計まる」に該当しない場合．例として広告ペー
ジや巻末の交通情報．

算を行う．類似度の計算には，汎用連想計算エンジン GETA
*8を用いる．本研究では，以下の手法により，旅行ブログ

	  本研究では，機械学習により各コンテンツのタイプの判エントリと質問応答コンテンツを，旅行ガイドブックへ対定を行う．学習には，「手掛かり語の有無」を素性として与応付ける．

える．「体験する」に分類されたページには，「スキューバ
ダイビング」や「シュノーケリング」といったアクティビll

F-base：対応付けを行う際に利用する類似度の閾値は，

ティの種類，「買う」に分類されたページには，「お土産」

訓練用データで F 値が最も高くなる値を採用し，類や「スイーツ」といった単語がよく使われる．このような似度が閾値以上のガイドブックへ対応付けを行う．

語を人手で収集し，手掛り語として使用する．使用する手TOP1：類似度が最も高いガイドブックへ対応付けを

掛り語を表 2 に示す．

行う．
l

THRE：類似度が最も高く，かつ類似度が閾値以上のガイドブックへ対応付けを行う．
TOP1 と THRE は，精度を重視した対応付け手法である．

表 2	
  手掛かり語の例
タイプ
見る

精度を重視した対応付け手法を採用したのは，旅行ブログ
エントリや質問応答コンテンツは，日々大量に作成されて体験するいるため，精度重視の対応付けを行っても，十分な数の旅
行ブログエントリや質問応答コンテンツを，旅行ガイドブ

買う

ックへ対応付けることがでるためである．
食べる
4.2 タ イ プ 分 類
	  本節では，各コンテンツをタイプ分類する手法について説明を行う．旅行ガイドブックは，観光名所に関する情報，
お土産物に関する情報，宿泊施設に関する情報などタイプごとに分けて情報が掲載される傾向がある．本研究では，
旅行ガイドブックを分析し，各コンテンツを 6 種類のタイ
プに分類することとした．分類するタイプと，その判定基準を表 1 に示す．1 ページ内に，「見る」と「買う」に関する情報が記載されている場合は，タイプは，「見る」と「買う」両方に判定される．このような判定を行うことで，複数のタイプの情報が記載されている旅行ガイドブックに対しても，適切なタイプの旅行ブログエントリや質問応答コンテンツを対応付けることができる．

泊まる

手掛かり語の例
世界遺産，博物館，夜景，ミュー
ジカル，オペラ，入館	  など
スキューバダイビング，シュノー
ケリング，パラセイリング	
  など
お土産，ブランド，スイーツ，
免税店，買う	  など
食べる，レストラン，ランチ，ディナー，グルメ	  など
泊まる，ロッジ，客室，チェックイン，チェックアウト	
  など

件数
48
144
165
36
22

	
  本研究では，機械学習に手掛かり語を素性して与えることで，タイプ分類を行う手法を提案している．しかし，旅行ガイドブックには，観光地の画像が大きく紹介されており，文字情報が少ないページがあるため，機械学習に与える素性が手掛かり語のみでは，正しくタイプ分類が行えない場合がある．そのため，本研究では，旅行ガイドブックのタイプ分類には，手掛かり語に加え，色情報を素性として使用する．旅行ガイドブックの「見る」に分類されたページを分析すると，例えば，美しい海や，景色が紹介されているページが多くあった．このようなページには，青空や海の画像が大きく掲載されており，全体的に青い色が多*8 http://geta.ex.nii.ac.jp/geta.html

4WebDB Forum 2012

表 3	  旅行ブログエントリの対応付けの結果

い印象を受ける．そのため，文字情報の少ないページでも，
旅行ガイドブックのページの色情報を利用することで，タ精度(%)

再現率(%)

F 値(%)

イプ分類が行えるようになると考えられる．

BASELINE1

12.7

16.5

14.1

	
  本研究では，色情報として，カラーヒストグラムを採用

LOC

54.4

44.2

48.7

する．カラーヒストグラムとは，カラー画像における RGB

LOC+TITLE

56.6

42.8

48.4

値の分布を示したものである．本研究では，旅行ガイドブ
ック 1 ページを 1 枚の画像とみなし，格子状の各点から色表 4	
  質問応答コンテンツの対応付けの結果情報を抽出し，カラーヒストグラムを求め，それらを機械
学習の素性に用いる．一般的に，各点の RGB は，0-255 までの 256 階調で表現されるが，このままでは，機械学習に与える素性が膨大になってしまう．このため，RGB は，256階調から 4 階調に減らしてカラーヒストグラムを作成し，色情報として 64 個（4 の 3 乗）の素性を機械学習に与える．

精度(%)

再現率(%)

F 値(%)

BASELINE2

24.9

24.7

24.6

BASELINE3

24.7

24.3

24.4

LOC(Q)

65.3

28.9

38.6

LOC(Q+A)

50.5

38.4

42.3

	
  表 3，表 4 の実験結果で，最も精度の高い LOC+TITLE，

5. 実 験
5.1 旅 行 ガ イ ド ブ ッ ク 単 位 で の 対 応 付 け
実験に用いるデータ
	  OCR によりテキスト化した観光ガイドブック 90 冊に対し，旅行ブログエントリと質問応答コンテンツの対応付けを行う．旅行ブログエントリとしては，Nanba らの手法により収集した旅行ブログエントリ 489 件，質問応答コンテンツとしては，「地域，旅行，お出かけ」カテゴリに登録されている Yahoo!知恵袋 1990 件に対し，人手により判定を行った結果を実験に使用した．評価尺度には，精度，再現率，F 値を使用した．

LOC(Q)の手法により地名の出現頻度を求め，TOP1 手法，
THRE 手法を用いて対応付けた結果を，表 5，表 6 に示す．
表 5，表 6 より，TOP1 手法よりも，THRE 手法の方が高い精度を得ることができた．また，THRE 手法において，旅行ブログエントリの対応付けでは，77.4%，質問応答コン
テンツの対応付けでは，92.4%と高い精度が得られた．
THRE 手法を用いた場合，旅行ガイドブック 1 冊に対して
旅行ブログエントリ 99 件，質問応答コンテンツ 1561 件が対応付けられており，再現率の低さは問題ないといえる．
表 5	
  精度重視の旅行ブログエントリの対応付けの結果

比較手法

精度(%)

再現率(%)

F 値(%)

本研究では，各コンテンツに含まれる地名を利用して，

TOP1

71.7

30.6

42.9

類似度を計算する手法を提案した．この提案手法の有効性

THRE

77.4

22.7

35.1

を確認するため，各コンテンツに含まれる内容語（名詞，動詞，形容詞）の頻度を類似度の計算に利用する以下の3

表 6	
  精度重視の質問応答コンテンツの対応付けの結果

種類の手法を比較手法として，実験を行った．	
 

精度(%)

再現率(%)

F 値(%)



BASELINE1：旅行ブログエントリに含まれる内容語．	
 

TOP1

85.2

16.7

28.0



BASELINE2：質問応答コンテンツの質問文に含まれ

THRE

92.4

8.1

14.9

る内容語の頻度．	
 

BASELINE3：質問応答コンテンツの質問文と回答文

	  精度重視で行った THRE 手法により対応付けを失敗したに含まれる内容語の頻度．

原因としては，主に，旅行ガイドブックに含まれる交通手実験結果と考察段に関するページに記載されている地名が原因であった．

F-base 手法で，旅行ガイドブックと旅行ブログエントリ

旅行ガイドブックの交通手段のページには，様々な大都市の対応付けを行った結果を表 3 に，旅行ガイドブックと質

や空港，駅から観光地へ行く方法が記載されているため，

問応答コンテンツの対応付けを行った結果を表 4 に示す．

旅行ガイドブックがターゲットとして紹介している観光地

表 3，4 より，比較手法に比べ，いずれの提案手法でも，精以外の地名が多数出現する．そのため，本研究の提案手法

度，再現率，F 値が向上した．よって，本研究で提案した，では，正しく対応付ができなかった．この問題を解決する

各コンテンツに含まれる地名により類似度を算出し，旅行ためには，4.2 節で提案した旅行ガイドブックのタイプ分

ガイドブックに対応付ける手法の有効性が確認できたとい類を先に行い，交通情報が記載されたページが分類される

える．

「その他」に分類されたページに含まれる地名を，類似度の計算から除くことで，正しく対応付けを行うことができるようになると考えられる．

5

WebDB Forum 2012

5.2 タ イ プ 分 類

機械学習と評価尺度実験に用いるデータ

機械学習には，TinySVM を用いた．2 次の多項式カーネ	  OCR によりテキスト化した観光ガイドブック 20 冊分でルを使用し，2 分割交差検定を行った．評価尺度として精ある 2897 ページを実験対象とした．旅行ブログエントリ

度，再現率を使用した．

としては，Nanba らの手法により収集した旅行ブログエン

実験手法

トリ 1001 件，質問応答コンテンツとしては，「地域，旅行，本研究では，機械学習に与える素性として，旅行ガイド

お出かけ」カテゴリに登録されている Yahoo!知恵袋 1500

ブックのタイプ分類においては，手掛り語と色情報，旅行件に対し，人手によりタイプ分類を行った結果を実験に使

ブログエントリと質問応答コンテンツのタイプ分類におい用した．人手によりタイプ分類を行った結果を表 7 に示す．

ては手掛り語を使用する手法を提案した．素性として手掛り語のみを用いた手法を提案手法 1，手掛り語と色情報を

表 7	
  人手によりタイプ分類した結果用いた手法を提案手法 2，色情報のみを用いた手法を提案

旅行ガイド

旅行ブログ

質問応答

手法 3 として実験を行った．また，提案手法の有効性を確

ブック

エントリ

コンテンツ

認するため，各コンテンツに含まれる全単語を素性として

見る

1026

465

633

使用した場合を，比較実験として行った．

体験する

78

293

391

実験結果と考察

買う

418

188

191

	
  旅行ガイドブックのタイプ分類の結果を表 8 に，旅行ブ

食べる

741

450

530

ログエントリのタイプ分類の結果を表 9 に，質問応答コン

泊まる

273

161

245

テンツのタイプ分類の結果を表 10 に示す．

その他

365

56

0

	
  旅行ガイドブックのタイプ分類の結果について考察する．

タイプ

表 8 より，比較手法に比べ，提案手法 1 では，高い精度を得ることができた．しかし，旅行ガイドブックには，画像が大きく掲載され，文字情報が少ないページがあるため，
表 8	
  旅行ガイドブックのタイプ分類の結果
素性
全単語

評価尺度

見る

体験する

買う

食べる

泊まる

平均

精度(%)

46.0

16.9

25.1

41.7

39.1

33.7

再現率(%)

52.6

15.4

23.3

49.2

17.0

31.5

提案手法 1

精度(%)

69.0

84.2

70.3

77.4

69.7

74.1

(手掛かり語)再現率(%)

34.6

25.1

9.3

36.8

26.2

26.4

提案手法 2

精度(%)

67.6

37.2

34.6

66.1

52.9

51.7

(手掛かり語＋色)再現率(%)

59.3

35.0

24.1

49.9

42.5

42.2

提案手法 3

精度(%)

61.0

-

-

56.4

-

-

(色)

再現率(%)

37.2

-

-

4.6

-

-

表 9	
  旅行ブログエントリのタイプ分類の結果
素性

見る

体験する

買う

食べる

泊まる

平均

精度(%)

69.2

55.8

42.2

72.9

41.7

56.4

再現率(%)

67.7

40.6

28.8

63.2

33.0

46.7

提案手法 1

精度(%)

72.6

100.0

58.3

76.7

81.7

77.8

(手掛かり語)再現率(%)

58.9

55.0

20.7

62.5

29.9

45.4

素性

評価尺度

全単語

評価尺度

表 10	
  質問応答コンテンツのタイプ分類の結果
見る

体験する

買う

食べる

泊まる

平均

精度(%)

71.1

52.8

63.2

67.4

71.4

65.2

再現率(%)

69.8

46.1

38.6

64.5

60.4

55.9

提案手法 1

精度(%)

76.4

66.5

75.1

75.4

78.4

74.4

(手掛かり語)再現率(%)

62.8

14.5

44.2

51.1

61.1

46.8

全単語

6

WebDB Forum 2012

手掛り語のみを素性として使用した提案手法 1 では，タイ
プ分類を行うことができないページが多くあった．そのため，提案手法 1 の再現率は低くなってしまった．この問題

謝辞
JTB パブリッシングの発行する旅行ガイドブックるるぶを使わせて頂いたことに深く御礼申し上げます．

を解決するために，提案手法 2 と提案手法 3 では，色情報を素性として利用した実験を行った．
色情報のみを素性として使用した提案手法 3 では，「見る」の場合においてのみ，手掛かり語のみを使用した提案
手法 2 と同程度の精度と再現率を得ることができた．人手で「見る」に分類された旅行ガイドブックを分析すると，屋外で撮影された画像が多く用いられていた．屋外で撮影された画像には，空や海が多く含まれており，青い色が多く出現していたため，色情報がタイプ分類に有効に働いたと考えられる．そのため，素性に手掛かり語と色情報を使用した提案手法 2 では，「見る」において，高い精度を保ったまま，再現率を向上させることができた．
提案手法 2 の「見る」以外では，提案手法 1 に比べ，再現率は改善できたが，精度は大きく低下した．よって，今後は，「見る」に関しては，提案手法 2 を，「見る」以外のタイプに関しては，提案手法 1 を採用することが考えられる．また，提案手法 2 では，色情報のみを画像から抽出した情報として利用したが，今後は，Bag of Visual Words[15]など，画像の分類によく使用される手法を利用することで，精度，再現率ともに改善できると考えられる．
	  旅行ガイドブックと質問応答コンテンツのタイプ分類の結果について考察する．表 9，表 10 より，比較手法に比べ，提案手法 1 で，高い精度を得ることができたが，再現率は低下した．再現率低下の主な原因は，手掛かり語の不足であった．本研究では，タイプ分類に人手で収集した手掛り
語を使用したため，手掛かり語の数が十分でなく，タイプ
分類ができず再現率が低下した．この問題は，文書分類などの分野で，トピックに特有な語を抽出する際に利用される，トピックモデル[16]を利用し，手がかり語を増やすことで解決できると考えられる．

6. お わ り に	
  本研究では，旅行ブログエントリと質問応答コンテンツ
を，旅行ガイドブックに対応付けるため，旅行ブログエン
トリと質問応答コンテンツを旅行ガイドブック単位で対応付ける手法と，タイプ分類を行う手法を提案した．また，提案手法の有効性を確認するため，実験を行った．旅行ガ
イドブックと旅行ブログエントリの対応付では 77.4%，旅行ガイドブックと質問応答コンテンツの対応付では 92.4%と，高い精度での対応付けに成功した．また，タイプ分類
において，旅行ガイドブックでは精度 74.1%，再現率 42.2%，
旅行ブログエントリでは精度 77.8%，再現率 45.4%，質問
応答コンテンツでは精度 74.4%，再現率 46.8%を得た．また，実験により得られた結果を使用し，情報拡張された旅

参考文献[1] Rakesh, A., Sreenivas, G., Anitha, K. and Kishnaram, K.: Enriching
Textbooks with Images, Proc. 20th ACM Conference on Information andKnowledge Management (2011).
[2] Broder, A., Fontoura, M. and Josifovski, V.: A Semantic Approachto Contextual Advertising, Proc. 30th Annual International ACM SIGIR
Conference on Research and Development in Information Retrieval,
pp.559-566 (2007).
[3] Ishino, A., Nanba, H., and Takezawa, T.: Providing Ad Links to
Travel Blog Entries Based on Link Types, Proc. 9th Workshop on Asian
Language Resources collocated with IJCNLP 2011, pp. 63-70 (2011).
[4] Nanba, H., Taguma, H., Ozaki, T., Kobayashi, D., Ishino, A. and
Takezawa, T.: Automatic Compilation of Travel Information from
Automatically Identified Travel Blogs, Proc. Joint Conference of the
47th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics
and the 4th International Joint Conference on Natural Language
Processing, Short Paper, pp.205-208 (2009).
[5] Yasuda, N., Hirao, T., Suzuki, J. and Isozaki, H.: Identifying
Bloggers' Residential Areas, Proc. AAAI Spring Symposium on
Computational Approaches for Analyzing Weblogs, pp.231-236 (2006).
[6] Ikeda, D., Takamura, H. and Okumura, M.: Semi-supervised
Learning for Blog Classification, Proc. 23rd AAAI Conference on
Artificial Intelligence, pp.1156-1161 (2008).
[7] Schler, J., Koppel, M., Argamon, S. and Pennebaker, J.: Effects of
Age and Gender on Blogging, Proc. AAAI Symposium on
Computational Approaches for Analyzing Weblogs, pp.199-205 (2006).
[8] 渡邊直人, 島田諭, 関洋平, 神門典子, 佐藤哲司: QA コミュニ
ティにおける質問者の期待に基づく質問分類に関する一検討, 電子情報通信学会, 第 3 回データ工学とマネジメントに関するフォーラム, B5-1 (2011).
[9] 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).
[10] 藤坂達也, 李龍, 角谷和俊: 地域イベント発見および特性検証のための実空間マイクロブログを用いたユーザ移動パターン分
析システム, 情報処理学会創立 50 周年記念(第 72 回)全国大会,
pp.845-846 (2010)．
[11] 斉藤隆太, 石野亜耶, 難波英嗣, 竹澤寿幸: 新聞記事と Webからのイベント情報の自動抽出, 電子情報通信学会第 20 回 Web
インテリジェンスとインタラクション研究会 (2011)．
[12] 郡宏志, 服部峻, 手塚太郎, 田島敬史, 田中克己: ブログからのビジターの代表的な経路とそのコンテキスト抽出, 情報処理学
会研究報告データベースシステム研究会, Vol.2006, No.78,
pp.35-42 (2006).
[13] Davidov, D.: Geo-mining: Discovery of Road and Transport
Networks Using Directional Patterns, Proc. 2009 Conference on
Empirical Methods in Natural Language Processing, pp.267-175 (2009).
[14] Ishino, A., Nanba, H., and Takezawa, T.: Automatic Compilationof an Online Travel Portal from Automatically Extracted Travel Blog
Entries, Proc. 18th international Conference on Information Technology
and Travel &Tourism (2011).
[15] Yang, J., Jiang Y.G., Hauptmann, A. and Ngo, C.W.: Evaluating
Bag-of-Visual-Word Representation in Scene Classification, Proc.
International Workshop on Workshop on Multimedia Information
Retrieval, pp.197-206 (2007).
[16] 立川華代, 小林一郎: 文書から取得した制約知識に基づく潜在的トピック抽出, 言語処理学会第 18 回年次大会, pp.313-316(2012)．

行ガイドブックを閲覧できるシステムを構築した．

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