DEIM Forum 2016 C8-4

単語のコミュニティ性に基づいたクエリの関連語推薦
岡崎

伸也†

風間

一洋†

篠田

孝祐††

大向

一輝†††

† 和歌山大学 システム工学部 〒 640–8510 和歌山県和歌山市栄谷 930†† 電気通信大学 大学院情報システム学研究科 〒 182-8585 東京都調布市調布ケ丘 1 丁目 5 番地 1††† 国立情報学研究所 コンテンツ科学研究系 〒 101-8430 東京都千代田区一ツ橋 2-1-2
E-mail: †{s171013,kazama}@center.wakayama-u.ac.jp, ††kosuke.shinoda@uec.ac.jp, †††i2k@nii.ac.jp
あらまし

本稿では，単語のコミュニティ性に基づいた重み付け指標である TF-ICF を用いて，論文検索に用いたク

エリの関連語を提示する手法を提案する．ICF は，論文の共著関係ネットワークから抽出した著者コミュニティ群における単語の分布から計算される．実際に，人工知能学会全国大会の 13 年分の書誌情報を対象に，出現頻度の異なる

2 種類のクエリ集合から求めた関連語の被覆率・重複率を既存手法と比較して有効性を示す．さらに，CiNii のアクセ
スログから実際に検索結果の絞り込みに使用されたキーワードを分析することで，TF-ICF による関連語が検索支援の場面で有効であることを示す．
キーワード

TF-ICF，コミュニティ性，文献検索，情報推薦，関連語

1. は じ め に
近年，研究開発の競争の激化に伴い，様々な技術の創出だけ

ページ，あるいは Web ページのリンク構造から抽出した Web
コミュニティに対する閲覧数などを用いて算出し，あるクエリに関連するクエリを提示するシステムを提案した [2]．

でなく，陳腐化も早まってきている．そのような技術動向を追近藤らは，ユーザの Web 閲覧履歴中の Web ページから単語うためには，例えば CiNii や ACM Digital Library のような群を見出し語とする Wikipedia のページの重要度を，HITS を

論文検索システムで検索を繰り返すことで，研究開発の現状を改良したアルゴリズムを用いて求めて，その上位の語をユーザ

ある程度まで調べることができるが，クエリはユーザ自身が入に提示するシステムを提案した [3]．

力する必要があるので，未知の分野を調べることは難しい．そ堀らは，ユーザの Web 閲覧履歴中の Web ページから抽出しこで，システムが自動的に抽出した関連語をユーザに提示できた単語群を自己組織化マップでクラスタリングし，クエリと類れば，論文探索の有益な手がかりになると考えられる．

似する単語を関連語として提示する手法を提案した [4]．

例えば，重要語の抽出には TF-IDF が用いられるが，論文のただし，履歴ベースの手法では十分な履歴がなければ有用な題名や概要などの書誌情報しか利用できない場合は，限られた推薦ができないコールドスタート問題が存在し，本稿では利用

長さのテキストで単語の重複を避けて記述するために重要語のできない．

出現数が少なくなり，従来手法では良い結果が得られなかった．

2. 2 コンテンツベースの関連語推薦

そこで石橋らは，単語のコミュニティ性に基づく重み付け指安辺川らは，書誌検索の絞り込みに使用する関連語をユーザ

標である TF-ICF を提案した [1]．ICF は，論文の共著ネットに推薦するために，文献の書誌情報から得られるテキスト中のワークから抽出した著者コミュニティ群における単語分布から単語群に対して TF-IDF や BM25，TermExtract によるラン計算されるために，書誌情報のような限られたデータの場合に，ク付け手法を検討し，BM25 が最も被験者からの評価が高くな

従来手法よりも良い結果が得られることが期待できる．

る関連語を推薦できることを示した [5]．

本稿では，論文検索におけるクエリの関連語を，TF-ICF で榊らは，Web 上のテキスト情報を利用して，クエリ拡張など選択して提示する手法を提案する．さらに，人工知能学会全国に応用できる関連語のシソーラスを自動的に構築する手法を提大会の 13 年分の書誌情報を対象に，出現頻度が異なる 2 種類

案した [6]．

のクエリ集合とその関連語を用いて，被覆率・重複率などの観

これらの研究は単語の出現頻度や単語間の関連度を用いるが，点から TF-IDF と比較する．また，CiNii のアクセスログから

本稿では文書の著者とその共著者の関係から求めた著者コミュ抽出した実際に検索結果の絞り込みに使用された 2 語で構成さニティを利用して単語のコミュニティ性を考慮するという点がれるクエリを用いて分析することで，TF-ICF による関連語が異なる．

検索支援として有効であることを示す．

2. 関 連 研 究
2. 1 履歴ベースの関連語推薦

3. 単語のコミュニティ性
3. 1 コミュニティ性
コミュニティ性は，ある単語がどのような著者達のコミュニ

大塚らは Web の大規模アクセスログを解析し，検索に使用

ティで活用されているかについての性質である．例えば，専門されたクエリ間の関連度を，クエリ入力後に閲覧された Web

用語であれば，少数の関連する専門家のコミュニティで頻繁に(b) 単語–論文–著者の 3 部グラフ

62(a) 単語–論文の 2 部グラフ

4

ICF (w i )

8

10

α=1
α=2
α=3

0

図 1: 単語と論文の n 部グラフ構造

0.0

0.2

0.4

r (w i )

0.6

0.8

1.0

使われるが，一般用語であれば多数のコミュニティで広く使わ
図 2: r(wi )，ICF (wi ) と α の関係

れるなど，その単語の性質に応じて出現分布パターンに固有の特徴があると考えられる．石橋らは，このようなコミュニティ性に基づいて単語の専門性を定量化する指標 ICF と，それを（ 3 ） データセット中の単語 wi に関して，単語 wi が出現す

用いた単語のスコアの計算法 TF-ICF を提案した．

る論文の筆頭著者の集合を取得する．

3. 2 ICF(Inverse Community Frequency)（ 4 ） 単語 wi が出現する論文の筆頭著者の集合から，単語

ICF は，「専門用語とは，特定の専門家達の間で共有される言

wi が出現するコミュニティ集合を求めて，そのコミュニティ数葉である」という前提に基づいて，著者のコミュニティ群からを c(wi ) とする．

求めた単語の専門性の指標である．

（ 5 ） 単語 wi のコミュニティ集合における出現率 r(wi )(0 <=例えば TF-IDF は，単語–文書（論文）という 2 部グラフ構
造（図 1a ）から求められる．しかし，論文アーカイブの場合は，共著者情報を加えて単語–文書（論文）–著者という 3 部グr(wi ) <= 1) を求める．
r(wi ) =c(wi )
C(1)

ラフ構造（図 1b ）に拡張できる．さらに，論文は複数人の著者

ここで，C はクラスタリングによって得られた全コミュニティ

によって書かれることが多いことから，文書–著者の部分を変数である．

換した共著ネットワークは，頻繁に共同研究している著者達の（ 6 ） 単語 wi の ICF の値 ICF (wi ) を計算する．

コミュニティに分割できる．つまり，単語が決まれば，その単ICF (wi ) = (log(

語を使用している著者のコミュニティの集合が決定される．
例えば，一般的に著者の論文生産性には大きな差があること

1))αr(wi )(2)

ここで，α は定数である．

から，一人の著者だけが用いる専門用語の頻度は，グラフ構造

すなわち，図 1b 上で考えると，単語レベルから論文レベル，の論文のレベルでは大きく異なることになるが，著者のレベル

論文レベルから著者レベルに写像した上で，共著関係ネット

では同一となる．さらに，同じ専門分野の著者が共同研究するワークにおける該当コミュニティを求めていることになり，こチームとして多数の論文を書く場合にも，論文のレベルでは差の過程において個人やグループのアクティビティの差が除去さが出ても，共著ネットワークでは，一つのコミュニティに集約れ，著者のレベルからみた専門性をより忠実に反映させることされることになる．つまり，専門用語であれば少数のコミュニが可能となる．

ティに出現し，一般用語であれば多数のコミュニティに出現す

ここで r(wi ) の逆数の対数を α 乗する理由は，r(wi ) の値のるので，ICF では，コミュニティ集合における単語の出現確率大小に対して，コミュニティに写像されることで小さくなりがを定量化することで単語の専門性を判定する．

ちな ICF (wi ) の効果を調節するためである．r(wi )，ICF (wi )3. 3 ICF の計算と α の関係を図 2 に示す．これから，α の値を増やすほど，

単語 wi の ICF の値 ICF (wi )(1 <= K) は以下のように=i<

ICF (wi ) の変化が大きくなる．

計算する．K は総単語数である．

3. 4 TF-ICF（ 1 ） データセットに含まれる全論文に対して，同一の論文

TF-IDF は情報探索やテキストマイニングなどの分野で利を執筆した著者同士にエッジを張ることで，共著関係ネット

用され、文書中に出現した単語がどのくらい特徴的である

ワークを構築する．なお，小規模コミュニティの増加による性かを識別するための指標である [8]．単語 wi の TF-IDF の値

能低下を避けるために，Jaccard 係数や Simpson 係数は使用しT F -IDF (wi ) は，ある文書に単語が出現する度合いを表す TF

ない．

（Term Frequency）の値 T F (wi ) と，単語が文書全体に出現（ 2 ） 共著ネットワークを Clauset らの CNM 法 [7] を用いする度合いの逆数である IDF（Inverse Document Frequency）てコミュニティに分割し，著者と所属コミュニティの関係を取の値 IDF (wi ) の積で与えられる．

得する．

T F (wi ) =n(wi )
ΣK
k=1 n(wk )(3)

IDF (wi ) = log

Dd(wi )T F -IDF (wi ) = T F (wi ) × IDF (wi )

(4)
(5)

ここで，n(wi ) は単語 wi の出現回数，D は総ドキュメント数，d(wi ) は単語 wi を含むドキュメント数である．
本稿では，IDF を ICF に置き換えた TF-ICF を用いる．単語 wi の TF-ICF 値である T F -ICF (wi ) は次のように定義される．

T F -ICF (wi ) = T F (wi ) × ICF (wi )(6)

なお，TF-ICF では，一般的な単語や特定のコミュニティしか使わない固有名詞を低く評価することを目的とするが，この際のバランスは定数 α で調整できる．

4. TF-ICF を用いたクエリの関連語の抽出
4. 1 関連語推薦による検索支援
本稿では，論文検索のクエリの関連語を，検索結果の絞り込みに用いる状況を想定する．例えば，検索結果と同時にクエリと関連語の一覧を表示し，調べたい内容を示す関連語をクリッ
図 3: 論文探索システムの実行例

クするだけで AND 検索できれば，複数の関連語を切り替える
ことで膨大な検索結果を効率よく調べることができる．
このような状況では，表示される関連語はクエリが表すメイ

表の時刻，演題番号，題目，著者に加えて概要も掲載されていントピックのサブトピックを表す専門用語であることが望ましることから，2003 年から 2015 年までの 13 年間の HTML 形

い．例えば，一般的な関連語で絞り込んでも，検索結果数があ式の発表プログラムを収集し，書誌情報とキーワードを抽出しまり変わらなかったり，表現の多様性から検索漏れが生じたりた．これを JSAI データセットと呼び，5570 件の発表と 33914

して，検索結果を効率よく調べることはできない．

語のキーワード，6393 名の著者が含まれる．

さらに，クエリが表すメイントピック空間のなるべく広い範5. 2 JSAI 全国大会論文検索システム

囲に，関連語を使い分けることで効率よくアクセスできること

石橋らは，JSAI データセットを対象に，キーワードと著者が望ましい．例えば，すべての関連語を使っても検索結果のごを手掛かりに単語—論文—著者という 3 部グラフ構造を辿ってく一部しか見れないとか，異なる関連語でも絞り込み結果があ論文を探索できるシステムを，Python と MongoDB を用いてまり変わらなければ，有用性は低い．

作成した [1]．図 3 に示すように，このシステムでは著者名またそこで，各コミュニティの持つトピックを反映した専門用語

はキーワードを入力すると，検索結果に含まれる複数の論文をを抽出できる TF-ICF を用いて，上記の性質を満たすような関著者グループごとに表示し，さらに論文の探索に有効な主要著連語推薦を試みる．

者と関連語を提示する．本稿では，このシステムに手を加えて

4. 2 関連語の抽出法

評価に使用した．

クエリの関連語は，以下の手順で抽出する．

5. 3 評価用単語集合の作成（ 1 ） クエリの検索結果に含まれる全単語の TF を算出する．

さらに JSAI データセットから出現文書数が 50〜99 件または

（ 2 ） パラメータ α を指定して事前計算した ICF 値を用い

100〜150 件の単語を抽出し，その 2 種類の単語集合 Q1 ，Q2て，各単語の TF-ICF 値を計算する．

を評価に用いた．|Q1 | = 276，|Q2 | = 97 である．Q1 の単語は

（ 3 ） TF-ICF 値の上位 N 件の単語を関連語として抽出する．

専門的な用語が，Q2 の単語は論文で比較的良く用いられる一

なお，パラメータ α は抽出される単語の特性に影響する．例

般的な用語が多く含まれていた．

えば，α が小さいほど TF の効果が高くなるために，より一般

5. 4 被覆率の評価的な単語が，α が大きいほど ICF の効果が高くなるために，よ

ある単語の検索結果に対して求めた各関連語を使って AND

り専門的な単語が抽出される．

検索した場合に，元の検索結果のどの程度の割合の論文を閲覧

5. 単語集合による評価

できるかを，被覆率（Coverage Ratio）[9] を使って評価した．

5. 1 JSAI データセット

対して，スコアの上位 N 件の関連語 wn (n = 0, . . . , N − 1) を人工知能学会は毎年全国大会を開催しており，発表プログ

提示する場合に，被覆率 CR(q, N ) は以下の式で求める．

ある単語 q で検索した M 件の論文 Dm (m = 0, . . . , M − 1) にラムと論文の PDF を参加者に CD-ROM で配布すると共に，Web で公開している．この発表プログラムには，すべての発CR(q, N ) =|{Dm |wn ∈ Dm }|M(7)

Q1 と Q2 の単語を使って求めた TF-IDF と TF-ICF の関連

ティ数， |F | は単語の検索結果中の出現頻度，τ は TF-IDF と語の被覆率の平均値を，図 4 に示す．なお，N は 5, 10, 15, 20

TF-ICF で順位付けしたすべての関連語のケンドールの順位相のいずれかの値とし，TF-ICF の α は 1.0 から 3.0 まで変化

関係数 [10] の値である．ここで，関連語の総数を n，2 つの関させた．まず，全体的に TF-IDF の方が被覆率が高い．ただ連語の順位の大小関係が一致する組の数を P として，ケンドー

し，図 4a のように α = 1 付近で TF-ICF が上回っているが，ルの順位相関係数を次の式で求めた．

ICF は文書をより少ない数のコミュニティに集約するために，
α が小さいと IDF よりもスコアに対する影響も小さいからで

τ=

4P
−1
n(n − 1)(9)ある．N の増加に伴って，どちらも被覆率は向上するが，特にTF-ICF の α は 1.0, 2.0, 3.0 とした．
「モデリング」と「コミュTF-IDF は N = 10 の時に Q1 で 0.905，Q2 で 0.914 と全体的ニティ」の検索結果数は，それぞれ 70 件と 121 件であった．

に高い被覆率を示す．TF-ICF の被覆率は α の増加につれて低TF-IDF の関連語は |C| と |F | の両方が大きい値になってい下するが，これは関連語の専門性が高くなり，該当する論文がるのに対して，TF-ICF は α が 2.0，3.0 となるにつれ |C| と少なくなるからである．また，α を増加させると，最初は Q2|F | の両方が小さな値になる傾向があることがわかる．この傾の被覆率の平均値の方が高くても途中で逆転する．これは一般

向は出現頻度が大きくなるほど顕著である．さらに，τ も α が的な単語である Q2 で検索した方が検索結果数が多くなること

1 の場合も 0.9 を下回り，さらに増加するほど低くなることかから，α が小さく相対的に TF の効果の方が高い段階では Q2

ら，上位 20 件に限らず，関連語の順位が全体的に大きく異なっの方が一般的な関連語を提示するために被覆率が高く，α が大ていることがわかる．

きく相対的に ICF の効果の方が高くなると関連語が専門的にな

具体的な検索語を調べると，どちらの場合も TF-IDF ではり，検索結果の範囲が広い Q2 の方が絞り込まれるからである． 「研究」，「手法」などの論文でよく用いられる単語が含まれる．

5. 5 重複率の評価

また，表 1 では「適用」，「表現」，「条件」，表 2 では「分析」，

検索結果中で，関連語がどの程度重複しているかを重複率

「共有」，
「情報」，
「形成」などの一般的な単語が含まれているこ（Overlap Ratio）を用いて評価した．ある単語 q で検索した Mとがわかる．これらの単語は，TF-ICF で α が 2.0，3.0 の場合

件の論文 Dm (m = 0, . . . , M − 1) に対して，スコアの上位 Nには上位に出現しない．すなわち，TF-IDF は特に論文で使わ件の関連語 wn (n = 0, . . . , N − 1) を提示する場合に，q に対すれることが多いが比較的一般的な単語が，TF-ICF では特定少る上位 N 件の関連語の重複率 OR(q, N ) を以下の式で求める．

数のコミュニティで頻繁に使われる専門用語が上位に来ること∑M −1
OR(q, N ) =(|{wn |wn ∈ Di }| − 1)|{Dm |wn ∈ Dm }| × (N − 1)i=0が確認できる．なお，表 2 の「人起点」は複合語抽出の誤りで(8)

なお，0 <= OR(q, M ) <= 1 である．例えば，N = 5 の場合は，重複率が 0 なら各論文に関連語が 1 語，0.25 なら平均 2 語，1ならすべての関連語が含まれることを意味し，N が増えるほど出現する関連語数が多くなる．すなわち，値が 1 に近いほど関連語間の重複が大きくなり，異なる関連語を使っても検索結果生じた単語である．
ここで，α = 2 と α = 3 の場合を比較すると，表 1 ではどちらも |C| の値は 1 に近いが α = 3 の |F | の値がさらに小さくなり，表 2 では |C| の値も α = 3 の方が小さくなっていることがわかる．TF-ICF で抽出したい関連語は，特定少数のコミュニティで頻繁に用いられる単語であるので，α = 3 の値をあまり大きくすることは適切でないと考えられる．

があまり変わらなくなることから，被覆率と反対で 0 に近いほど良いことに注意が必要である．なお，一般に被覆率と重複率は相反する関係があり，被覆率を良くすれば重複率が悪くなり，重複率を良くすれば被覆率が悪くなりやすい傾向がある．

Q1 と Q2 の単語を使って求めた TF-IDF と TF-ICF の関連
語の重複率の平均値を，図 5 に示す．なお，N は 5, 10, 15, 20のいずれかの値とし，TF-ICF の α は 1.0 から 3.0 まで変化させた．これから，TF-IDF は比較的高い重複率を持ち，被覆率が高いことも考慮すると，比較的一般的な単語が関連語として抽出されていることがわかる．これに対して，TF-ICF は α の増加と共に重複率が低下し，比較的低い値を取る．また，α が1.5 から 2.0 を過ぎると大きく変化しなくなるが，これは関連語の出現コミュニティ数が最小値の 1 に近くなるからだと考えられる．

5. 6 上位 20 件の関連語の比較
実際に，Q1 の「モデリング」と Q2 の「コミュニティ」で検索した時の TF-IDF と TF-ICF の上位 20 件の関連語を求めて，表 1 と表 2 に示す．ここで，|C| は単語の出現コミュニ

6. 実クエリ集合を用いた評価
6. 1 CiNii データセット
CiNii (Citation Information by NII) は，国立情報学研究所が提供している学術論文や図書，雑誌などの学術情報データ
ベースである．CiNii の Web サーバ群の 2013 年 4 月 1 日から2015 年 3 月 31 日までの 2 年間のアクセスログから，論文検索である CiNii Articles で実際に検索に使用された 29,351,579 種
類のクエリ文字列の集合を抽出した．これを CiNii データセッ
トと呼ぶ．

6. 2 評価用クエリ集合の抽出
CiNii データセットから，ユーザが実際に使用した 2 語のAND 検索のクエリを抽出して，1 番目の単語で検索した時に 2番目の単語を関連語として推薦することが妥当であると仮定して，検索語の評価に使用する．
まず，クエリ文字列を単語に分割し，2 個の単語で構成され，かつ 1 番目の単語で検索した際に 2 番目の単語も検索結果に含まれる単語の組を 120,222 組抽出した．

(a) N = 5(b) N = 10(c) N = 15(d) N = 20

図 4: 被覆率の平均値(a) N = 5(b) N = 10(c) N = 15(d) N = 20

図 5: 重複率の平均値

表 1: Q1 の「モデリング」の関連語の順位の比較
順位

TF-IDF

TF-ICF|C| |F | α = 1.0|C| |F | α = 2.0|C| |F | α = 3.0|C| |F |1 モデル化51

16 モデル化

51

16 ハイブリッドシステム

1

4 ハイブリッドシステム

1

4

2 モデル

83

18 モデル

83

18 HydLa

1

4 HydLa

1

4

3 モデリング手法

4

4 研究

272

33 離散変化1

4 離散変化1

4

4 HydLa1

4 ハイブリッドシステム

1

4 連続変化

1

4 連続変化

1

4

5 連続変化1

4 HydLa

1

4 HydLa 処理系

1

3 HydLa 処理系

1

3

6 ハイブリッドシステム

1

4 離散変化1

4 事故予防1

3 事故予防137 離散変化

1

4 連続変化1

4 ハイブリッドシステムモデリング言語

1

3 ハイブリッドシステムモデリング言語

1

3

8 研究

272

33 モデリング手法

4

4 モデリング手法

44 価値判断

2

3

9 適用

98

9 HydLa 処理系

1

4 モデル化

51

16 学問

2

3

10 表現

90

9 事故予防1

3 価値判断2

3 モデリング言語

1

2

11 手法

170

14 ハイブリッドシステムモデリング言語

1

3 学問

2

3 フロアフィールドモデル

1

2

12 シミュレーション

38

6 手法

170

14 モデリング言語

1

2 LS

1

2

13 発表

109

10 発表

109

10 フロアフィールドモデル

12 医療行為

1

2

14 条件

30

5 表現

90

9 LS

1

2 スパースモデリング1

2

15 HydLa 処理系

1

3 価値判断2

3 医療行為

1

2 確率的モデリング

1

2

16 価値判断

2

3 学問

2

3 スパースモデリング

1

2 渋滞学

1

2

17 学問

2

3 事故

9

4 確率的モデリング

1

2 モデリング手法

4

4

18 ハイブリッドシステムモデリング言語

1

3 枠組み

37

6 渋滞学

1

2 ユーザモデリング手法

2

2

19 枠組み37

6 シミュレーション

38

6 モデル

83

18 医療サービス

2

2

20 事故

9

4 適用

98

9 事故

9

4 グラフィカルモデリング

2

2

τ

0.89477

0.619540.46303

表 2: Q2 の「コミュニティ」の関連語の順位の比較
順位

TF-IDF

TF-ICF|C||F |α = 1.0|C||F |α = 2.0|C||F |α = 3.0

|C|

|F |

102

32

コミュニティ構造

6

11

コミュニティ構造

6

11

1

ネットワーク

54

20

分析

2

分析

102

32

コミュニティ構造

6

11

コミュニティ抽出手法

4

7

コミュニティ抽出

1

4

3

コミュニティ構造

6

11

ネットワーク54

20

コミュニティ抽出

1

4

コミュニティ抽出手法

4

7

4

共有

47

17

共有

47

17

コミュニティ内4

6

知識共有コミュニティ

1

3

5

情報

128

23

情報

128

23

知識共有コミュニティ

1

3

地域 SNS1

3

6

コミュニティ抽出手法

4

7

コミュニティ抽出手法

4

7

地域 SNS

1

3

検索履歴

1

3

7

形成

28

10

研究

272

43

検索履歴

1

3

糖尿病患者ウェブコミュニティ

1

3

8

考察

88

17

考察

88

17

糖尿病患者ウェブコミュニティ

1

3

コミュニティ内

4

6

9

ノード

21

9

抽出

100

18

ネットワーク54

20

コミュニティ支援システム

3

4

10

抽出

100

18

提案

257

36

コミュニティ支援システム

3

4

コミュニティ間

3

4

11

コミュニティ内

4

6

形成

28

10

コミュニティ間

3

4

地域コミュニティ

2

3

12

着目

81

14

支援

70

14

共有

47

17

現場関係者

1

2

13

知識

64

13

ノード

21

9

分析

102

32

人起点

1

2

14

SNS

22

6

コミュニティ内

4

6

ノード

21

9

活性化支援

1

2

15

支援

70

14

ユーザ

94

16

Yahoo!知恵袋

4

4

社会的要約

1

2

16

変化

91

13

論文

75

14

社会ネットワーク

7

5

コミュニティ交流活動

1

2

17

手法

170

21

知識

64

13

地域コミュニティ

2

3

パーソナルネットワーク

1

2

18

研究

272

43

着目

81

14

形成

28

10

研究コミュニティ

1

2

19

論文

75

14

手法

170

21

SNS

22

8

交グラフ

1

2

20

ユーザ

94

16

SNS

22

8

ソーシャルメディア

15

6

外部専門家

1

2

τ

0.899360.531930.32941ただし，本稿で用いたシステムには人工知能分野の論文だけ書に多く使われると思われるが，それらを用いたとしても被覆を用いたのに対して，CiNii データセットには人工知能以外に率も重複率も高いことから適切に絞り込めるとは限らない．さも，社会学，数学，生物学，医学などの他の分野の論文を探す

らに，専門用語でないことから表現が統一されておらず，例えために使われたクエリ文字列が多く含まれている．そこで，人ば「抽出」なら，「取得」，「獲得」などの表現を用いている論文

工知能分野だけに絞り込むために，情報処理学会の論文誌用のは検索から漏れることとなり，情報探索行動に悪影響を与える

和文キーワード（注 1） のうち，人工知能分野を示す大項目「知能可能性が高い．

グループ」に属しているキーワードを抽出した．なお，「・」や

実クエリにこのような一般的な単語が多用される理由は，い「／」などで併記形式で記述されている場合は 2 つのキーワー

くつか考えられる．1 番目の理由は，「知識の共有」のような文ドに分割し，文章として書かれている場合はそこからキーワー

章から，ユーザが単語を抽出して検索していることである．このような場合には，2 番目の単語として一般的な動名詞が来る

ドとして妥当な名詞部分だけを抽出した．
さらに，1 番目の単語にこれらのキーワードを含む単語の組可能性が高くなる．2 番目の理由は，ユーザは出現頻度の高いだけを抽出した結果，4,973 組の単語の組が抽出できた．以降

単語を思いつきやすい傾向があるということである．そして，は，これを実クエリ集合と呼び，1 番目の単語を検索語，2 番

3 番目の理由は，ユーザが検索したい論文の内容は必ずしも既目の単語を絞り込み語と呼ぶ．

知でないことが多いことから，そもそもユーザにとって絞り込

6. 3 平均逆順位の評価

みに適したキーワードを思いついて使用することが困難なタス抽出した実クエリ集合の検索語と絞り込み語の組み合わせ

クであるということである．この場合は，TF-ICF のような特が，検索に用いる単語とその関連語の組み合わせとして妥当

定少数のコミュニティで頻繁に使用されているような専門用語であると仮定して，検索語で検索した時に，それから TF-ICF

をシステム側から提示することは，非常に重要であると考えらと TF-IDF で求めた関連語リストで絞り込み語がどの程度高い

れる．

順位になっているかを調べるために，MRR(Mean Reciprocal

Rank) を用いて評価した．MRR は，検索語集合を Q とし，そ6. 5 高頻度の絞り込み語を持つクエリを除いた平均逆順位の評価の i 番目の絞り込み語が TF-ICF または TF-IDF で求めた関連

次に，論文に限定するための裏技や情報探索に問題を生じる語リストに現れる順位を ranki とした時に，次の式で求めた．

一般的な単語を除いた時に，TF-ICF の性能がどう変化するか

1 ∑ 1
|Q|
ranki

を分析する．実クエリ集合のうち，JSAI データセットの出現文|Q|

M RR =(10)i=1

書数が多い上位 200 件の単語が絞り込み語として出現するクエリを取り除いた．この結果 3,483 組，2.9%と大幅に減少した．

つまり，検索語に対して絞り込み語を関連語として高い順位に

なお，上位 1〜5 位の単語は「研究」，
「提案」，
「手法」，
「利用」，

推薦するほど，MRR の値は高くなる．ただし，使用する検索「システム」，196〜200 位は「判断」，
「観測」，
「設定」，
「動き」，

語と絞り込み語の組み合わせが必ずしも最適解ではないことか「行為」であったことからわかるように，今回削除対象にした絞ら，順位の逆数を取る MRR では，正解集合を用いる場合よりり込み語の大部分は特に専門性がない一般的な単語であった．

も，かなり低い値になりやすいことに注意が必要である．

実クエリ集合から高頻度の絞り込み語を持つクエリを除い

実クエリ集合を使って TF-ICF と TF-IDF で求めた平均逆てから平均逆順位を算出した結果を図 6b に示す．α が 1.0 か

順位を算出した結果を図 6a に示す．TF-ICF の MRR の値はら増加するにつれて TF-ICF の平均逆順位は緩やかに上昇し，

α = 1.0 ではわずかに高いが，α の増加に伴って減少し，TF-

α = 1.6 でピークを迎えた後で，緩やかに下降し，α = 2.0 ま

IDF よりかなり悪い値になることがわかる．この原因として，での大部分の区間で TF-IDF よりも良い性能を示すことがわ

実際に使われた検索語と絞り込み語の組み合わせは，我々の予かった．

測と大きく異なっていた可能性が考えられる．
表 3: 出現頻度上位 20 件の絞り込み語

6. 4 実クエリ集合の分析

単語

頻度

1 研究

1392

11 コミュニケーション

724

2 評価

1368

12 変化

723

3 分析

1252

13 論文

689

4 学習

970

14 モデル

661

5 情報

936

15 効果

660

「評価」，
「分析」は，すでに述べたように論文でよく使われる

6 システム

902

16 環境

643

単語であり，これは論文の題名の最後に用いられることが多い．

7 影響

856

17 課題

600

つまり，特に最近雑誌の記事などの論文以外のデータ量が激増

8 行動

797

18 ロボット

584

している CiNii で，論文だけに絞り込むための裏技として活用

9 支援

772

19 開発

580

されている可能性が高い．これ以外の，単語も確かに技術系文

10 比較

742

20 実験

564

CiNii のユーザがどのような単語を絞り込みに使っているのかを知るために，評価に用いた実クエリ集合における出現頻度の上位 20 件の絞り込み語を表 3 に示す．これらの絞り込み語を見ると，単語集合を用いた評価で TF-IDF で得られる関連語と傾向が類似していることがわかる．特に頻度が多い「研究」，（注 1）：https://www.ipsj.or.jp/prms/office/show_keyword.do

順位

順位

単語

頻度

かと推測している．

8. お わ り に
本稿では，TF-ICF を用いることで，論文検索システムにおいてクエリの関連語を推薦する手法を提案した．TF-ICF は単語のコミュニティ性に着目しているため，特に論文の題名と概要などの限られた情報しか扱えないような場合に，従来のTF-IDF に代表される文書ベースの手法と比較して，専門性が高い用語を推薦できることを，単語集合や実クエリ集合を用い(a) 実クエリ集合を用いた場合

た評価で確認した．
ただし，論文検索システムである CiNii で用いられた実クエ
リを簡単に分析した結果，我々が想定していたような専門用語を絞り込み語に用いる以外のクエリパターンがあり，さらにその中に論文を探索するという行動においてあまり適切でない
クエリパターンも多く存在する可能性が示唆された．今後は，CiNii の検索履歴を用いてユーザの実際の検索行動を詳細に分析し，論文検索サービスにおけるユーザ側の問題点と，それを支援するために必要とされる技術を明らかにする予定である．
また，本手法は，例えばソーシャルメディアの発言のような，情報のテキスト長は短くても，その情報を生成した人間関係(b) 高頻度の絞り込み語を持つクエリを除いた場合

図 6: MRR

ネットワークを持つようなデータに対しても有効だと思われる．

謝辞

本研究は，国立情報学研究所公募型共同研究「学術情報サー

7. 考

察

ビスのユーザ履歴データの分析」の助成を受けた．

単語集合を用いた評価では，TF-ICF を用いることで，TF-

IDF よりも専門性が高い単語を推薦できることがわかった．さらに，重複率の平均値が TF-IDF よりかなり低いことから，特定少数のコミュニティで頻出する語を比較的うまく抽出できていることがわかった．ただし，被覆率の平均値が TF-IDF よりかなり悪いことから，推薦する関連語数 N は比較的大きく設定した方がよいと考えられる．
実クエリ集合を用いた評価では，現実のユーザが用いるクエ
リの種類はいくつかあり，さらに必ずしも論文検索として妥当なクエリを入力しているとは限らない可能性と，その理由が論文検索の絞り込みに使うために適切な専門用語を思いつくことが困難なタスクである可能性が示唆された．実際に，検索の裏技に使われる単語や妥当とは思えない絞り込み語を除いた場合に，TF-ICF の方が良い性能を示すことを確認した．

α の値については，α を増加させると重複率がある時点からあまり変わらなくなること，表 2 の「人起点」のような，複合語抽出処理の誤りにより生じたほとんど出現しない単語まで推薦されてしまう可能性があること，そして関連語の出現コミュ
ニティ数 |C| と出現頻度 |F | が小さくなりすぎて，想定していた「特定少数のコミュニティで頻繁に使われる単語」から離れてしまうために，あまり大きな値を用いるのは適切ではないことがわかった．さらに詳細な分析が必要だが，重複率の変化や高頻度の絞り込み語を持つクエリを除いた実クエリ集合の分析
結果から，α の値は 1.5 から 2.0 程度にするのが適切ではない

文

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