DEIM Forum 2016 H4-1

観光情報の属性判定のためのスポット頻度に基づく概念辞書構築手法
峯祥平†

北山 大輔††

中島 伸介†††

角谷和俊††††† 工学院大学大学院工学研究科 〒 163-8677 東京都新宿区西新宿 1 丁目 24 番地 2 号†† 工学院大学情報学部 〒 163-8677 東京都新宿区西新宿 1 丁目 24 番地 2 号††† 京都産業大学コンピュータ理工学部 〒 6038555 京都府京都市北区上賀茂本山†††† 関西学院大学総合政策学部 〒 669-1337 兵庫県三田市学園 2-1
E-mail: †em14013@ns.kogakuin.ac.jp, ††kitayama@cc.kogakuin.ac.jp, †††nakajima@cc.kyoto-su.ac.jp,††††sumiya@kwansei.ac.jp
あらまし 一般に，旅行者が観光の計画を立てる際，ガイドブックや Web から情報を収集する．旅行者によって欲しい情報は変わっていくため，各内容にラベルやタグといった属性が付与されていると必要な情報のみを収集できるた
め便利である．しかし，実際には Web 上のページにはそのような属性はつけられていない．スポット内でのページの位置付けは定まっておらず，スポット間でのページの関連付けもされてないため，旅行者はページを手動で閲覧し，情報を取捨選択しながら取得しなければならない．我々は，スポットの Web ページには概要，歴史，アクセス情報などの役割があると仮定し，各ページに属性を付与することで，他スポットにおける対応する情報も収集できるのではないかと考えた．本稿では，属性を付与するための観光概念辞書構築手法を説明する．具体的には，スポット間で共通に出現しており，かつスポット内のページ集合において出現頻度が低い単語 A はページの概念を表すという指標を考えた．この単語 A と共通して出現する単語 B に対しても，その出現するスポット数に応じて特徴量に傾斜をつける．これを繰り返すことにより，ページの概念を表現する辞書を構築する．
キーワード

観光情報，属性抽出，概念辞書

1. は じ め に「アクセス」といった実際の観光に必要となる情報を含まないことが多い．

近年，旅行者が観光の計画を立てる際，目的とする観光ス

本稿では，観光スポットのサイト内のページごとに属性を付

ポットに関する情報を Web やガイドブックを用いて収集する

与するための観光概念辞書構築手法を提案する．これによって，ことが一般的となっている．観光スポットに関する総合的な情図 1 のように各ページごとに属性が付与され，より簡単に情報報が載っている公式サイト，過去にそこを訪れた観光者によるを収集することが可能になる．具体的には，まずユーザは辞書

旅行記ブログ，そして，評価を載せたレビューサイトなど様々構築に用いるスポット名を入力する．ここでいうユーザとは，な情報が Web 上に存在する．そのため，ガイドブックによる情ページごとに属性を付与するための辞書を構築したいと考えて報のみでは不足する時，こういった情報を補足情報として収集いる人物を指す．例えば，観光サイトの運営者やサービス提供

することが可能である．旅行者によって欲しい情報は変わって者である．次に，ユーザはスポット内の保存したい内容においいくため，各内容にラベルやタグといった属性が付与されていて，概要やイベントといった，この内容自体を表すと考えられ

ると必要な情報のみを収集できるため便利である．しかし，実る単語を入力する．この単語をシードと定義し，シードと，複際には Web 上のページにはラベルやタグといった属性はつけ

数スポットのページ集合におけるシードの共起語を辞書に格納られていない．スポット内でのページの位置付けは定まっておする．我々は，あるスポットにおけるページ集合の出現単語頻らず，スポット間でのページの関連付けもされてないため，旅度が低く，かつ複数のスポットに共通して出現する単語ほど，

行者はページを手動で閲覧し，取捨選択しながら興味のある情

特定のスポットに依存しない概念を表す単語であると考えた．

報を取得しなければならない．そこで，スポットの Web ペー

この指標を使い，概念辞書内の単語の概念語特徴量を，スポッジには「概要」，「歴史」，「アクセス」などの役割があると仮定

トの単語ごとに合計したものを概念辞書の単語に付与する．最し，各ページに属性を付与することで，他スポットにおける対後に，構築した辞書とページ集合において一致する単語の特徴

応する情報も収集できるのではないかと考えた．我々は，旅行量の合計を算出し，最も高い特徴量合計となったページを属性者が保存した Web サイトの内容の属性を Wikipedia を用いてと判定する．

判定し，その属性に対応した別スポットにおける内容を発見す

この観光概念辞書構築手法により構築された辞書によって，るという対応 Web ページ特定手法を提案した [1]．しかしなが旅行者の情報収集の手助けを目的としたアプリケーションの開ら，この手法では，Wikipedia にあるような有名なスポットに発が考えられる．旅行者は，興味のあるページと，対応させたしか用いることができない．さらに，Wikipedia は「概要」，

いスポット集合を入力することで，辞書から自動的にスポット「歴史」や「文化財」などの情報が中心であり，「イベント」やごとの同じ属性のページを収集することが可能である．構築さに関しては我々の研究は優位であり，ユーザの入力したスポット集合によって，その中で単語の属性は変化するという柔軟性がある．加瀬ら [5] は，文書データに対して，複数のカテゴリに分類する手法の提案をしている．学習データ中に頻出するラベル間の同時に出現する単語の関係を，データマイニングにより直接抽出する．その際に，学習データ中に出現する，データの構成要素間の関係，ラベル間の関係，およびデータ集合とラ
図 1 観光辞書構築手法の概念図

ベル集合の間の 3 つを利用している．我々の研究では，スポッ
ト頻度とスポットごとの逆ページ頻度を利用した単語の特徴量れる辞書としては「概要」，「歴史」，「文化財」，「アクセス」，「おを扱っている．テキストに含まれる単語集合における，その特知らせ」，「イベント」の 6 つの属性を想定している．具体的に徴量の合計を利用するため，テキスト自体の属性判定という観は，各ページにおいて全辞書内の単語と共通して出現する単語点が異なる．また，加瀬らの目的より，実際の観光スポットのの特徴量を合計していく．特徴量の合計が最が高くなるときのサイト内において，概要情報には歴史が，イベント情報にはア辞書をこのページにおける属性 A と判定する．そして，属性 A

クセス情報が含まれていたりと単一の属性に分類することは困の辞書を使い，各スポットのページ集合ごとに，特徴量の合計

難である．現状でも閾値を扱うことで複数の属性に分類させるが最も高くなるページを抽出する．

ことは考えられるが，この研究のような複数カテゴリの分類手

以下，本論文の構成を示す．まず，2 節では本研究の関連研
究について説明する．3 節では観光概念辞書構築手法について

法に関しても検討することでより精度を上げることが可能であると考えられる．

説明する．4 節では 3 節で構築した辞書の構築例について説明

我々の提案手法の応用例としては，旅行者の観光情報取得のする．5 節では観光概念辞書を利用したアプリケーション応用

手助けを想定している．そのテーマにおける研究もいくつか存例について説明する．

在する．三笠ら [6] は，旅行記の観光トピックごとに文章分類

2. 関 連 研 究を行い，動的に概要文章を生成する手法を提案している．これ
により，閲覧者は興味に応じた要約文章を見ることができ，不遠藤ら [2] は，Web 上の観光情報に着目し，旅行者が必要と必要だと事前の判断が可能になるためサイトの閲覧時間を削減する地域の観光情報を自動抽出し同質の情報を関連付けしてできる．石野ら [7] らは，旅行記が記述されたブログエントリ

いる．具体的には形態素 N-gram と残差 IDF による重み付けから自動的にリンクを収集し分類，低コストでの観光情報リンを利用して，地域サイトの情報から対象地域の観光キーワード

ク集の構築するための手法を提案している．これにより，歴史を自動取得する．観光 “地域” をクエリとしているため，我々やニュースなどの幅広い情報へのリンクなどを自動的に補填での研究のようにユーザの興味がある観光 “スポット” そのもの

きる．いずれにしても，我々の研究では旅行者の求めている情への情報の考慮はできないという点で異なる．守谷ら [3] は，報を判定することで，他のスポットにおける興味のある情報のWikipedia に未掲載である，物事を解決するための実用的な知抽出を行うという点で目的が異なる．

識や経験談，些細な雑談の類いや最新の話題等の要点を要約・

3. 観光概念辞書構築手法

集約することで，Wikipedia とは相補的な情報を掲載した百科事典を作成している．具体的には，検索エンジン・サジェスト

本節では，観光スポットのあるページにおける属性を判定す

を通してウェブページ集合を収集している．守谷らの研究より，るための概念辞書構築手法について説明する．まず，ユーザはアクセスといった実用的な知識，参拝マナー，イベント情報等

辞書構築に用いるスポット名を入力する．このスポット集合をの最新の話題といった情報を集約することで，スポットに関し

S = {s1 , s2 , ..., sn } とする．あるスポットはページ集合をもち，て網羅的に情報提供が可能となる．しかし，我々の研究の応用

以下の式 (1) で定義される．この時，トップページからリンク

的な目的として，ユーザの興味のある内容の自動集約によってで辿ることができ，かつ同じスポット名を持つページ全てをそ

手間を削減し，旅行中の閲覧においても参照しやすいものにすのスポットのページ集合とする．また，各ページは単語集合をることで，より良い満足感を得ることである．旅行中の閲覧なもち，以下の式 (2) で定義される．単語集合は，形態素解析エ

どの利用には不向きであると考えられる．

ンジン Mecab [8] によって抽出された名詞と動詞である．

分類手法に関連した研究はいくつか存在する．福本ら [4] は，

si = {pi1 , pi2 , ..., pim }(1)語を意味によって分類・整理した分類語彙表を利用して概念的

pij = {tij1 , tij2 , ..., tijl }(2)な特徴ベクトルを生成し，機械学習フレームワークの Jubatusを用いてテキスト分類を行っている．福本らの研究では意味が次に，ユーザはスポット内の属性としたい内容において，「概近い単語に共起するそれぞれの単語も意味的に近いものである

要」や「イベント」といった，この内容自体を表すと考えられと仮定し，機械学習を用いた意味的な分類を行うことで，従来る単語を入力する．この単語をシードと定義し，シードと，全手法よりも精度の高い結果を得ている．学習コストがかかる点

ページ集合におけるシードの共起語を辞書に格納する．我々は，あるスポットにおけるページ集合の出現単語頻度が低く，かつ複数のスポットに共通して出現する単語ほど，特定のスポットに依存しない概念を表す単語であると考えた．この指標を使い，格納した単語ごとに特徴量を付与する．以下の数式により，ある単語 tik における SF IDF (i, k) を算出する．また，このとき

i はスポット，k は単語の添字である．
SF IDF (i, k) = SF (i, k)・IDF (i, k)
SF (i, k) =sf (ti∗k )N(

IDF (i, k) = loge

|si |
+1
df (si , ti∗k )

(3)
(4)

)
(5)
図2

SF IDF (i, k) は，式 (4),(5) の乗算により算出される．ti∗k は，各特徴量の位置付け

スポット i 中のいずれかのページに出現する k 種類目の単語である．SF (i, k) は，単語 ti∗k の出現するスポットの数 sf (ti∗k ) を全スポット数 N で除算したときの出現頻度である．IDF (i, k)
は，全ページ数 si をスポット i における単語 ti∗k が出現する
ページ数 df (si , ti∗k ) で除算する．
この時，SF 値と IDF 値の関係は図 2 のようになる．上部に書かれた東福寺，清水寺，本能寺は，その各スポット名の下に並ぶページ集合を持つ．また，比較のために T F 値 [10] におい

図 3 属性「イベント」の概念辞書生成過程ても図内に配置した．一番外側のスポット全体を囲う赤色の四角枠は SF 値を算出する際に利用する範囲であり，点線は各ス
ポットのページ集合を指す．全スポットにおいて，ある単語が出現するページ集合ごとの数を全スポット数で割ることで SF値を算出する．あるスポットのページ集合を囲う青色の四角枠
は IDF 値を算出する際に利用する範囲である．特定のスポットにおいて，ある単語が出現するページ数を全ページ数で割る

とき，その 4 つを合計した 3.907 が属性「イベント」の観光概念辞書における “平成” の概念語特徴量となる．また，辞書ごとの単語量の差をなくすために，概念語特徴量の上位 300 件のみを利用する．さらに，辞書ごとの概念語特徴量の差をなくす
ために，辞書内の単語全ての概念語特徴量を合算したもので正規化を行う．

ことで DF 値を算出する．この逆数を取ったものが IDF 値である．あるページを囲う緑色の四角枠は T F 値を算出する際に利用する範囲である．特定のページ内において，ある単語の出
現数をページ内の全単語数で割ることで T F 値を算出する．
左部の 3 つの吹き出しは，それぞれの色に対応した具体例を示す．ここでは，“夜景” という単語で各特徴量を算出する場合を説明する．SF 値に関しては，3 つのスポットの全てに出現しているため，SF (i, k) = 33 = 1.00 となる．IDF 値に関しては，東福寺においてはページ数を 10 としたとき，その中の 1
ページが該当するため，IDF (i, k) = loge ( 10
+ 1) = 1.04 とな
1
る．T F 値に関しては，東福寺のあるページ A において 4 単語
中 1 つ T F (i, j, k) = 14 = 0.25 となる.に合計したものを，概念辞書の単語に概念語特徴量として付与する．以下の式 6 より算出する．

f eature(tk ) =SF IDF (i, k)

本節では，観光概念辞書構築手法によって構築された辞書の出力例を示す．データセットとして利用したスポットは，東福寺 （注 1），清水寺（注 2），八坂神社 （注 3），元離宮二条城 （注 4），京都タワー（注 5），平等院鳳凰堂（注 6），伏見稲荷大社（注 7），三十三間堂（注 8）の 8 スポットである．各スポットの公式サイトにおける，同ドメイン名のページ群をページ集合と定義する．SF IDF 値の有用性を確認するために，従来手法である T F IDF 値 [11]で構築した辞書と比較した．また，SF IDF 値は同スポット内の重複単語に関しては同値であるため，スポットごとで 1 つず
つ加算して特徴量を算出するが，T F IDF 値はページごとで異最後に，算出された SF IDF (i, k) をスポットの単語 tk ごと∑

4. 概念辞書の出力例

なってしまう点を比較の際に考慮する必要がある．本節では，同スポット内で最大値のものと決め，各スポットの最大値を合計し，特徴量を算出した．2 つの手法に関して，スポットは先(6)に挙げた 8 つ，シードは「イベント」をシステムへの入力としseed∈Seed

Seed はシードを含むページを持つスポット集合であり，seed（注 1）：http://www.tofukuji.jp/（注 2）：http://www.kiyomizudera.or.jp/

はその要素である．具体的には図 3 の中心部分に対応する．例（注 3）：http://www.yasaka-jinja.or.jp/

えば，スポットごとのイベントとの共起単語リストにおいて，（注 4）：http://www2.city.kyoto.lg.jp/bunshi/nijojo/“平成” という単語はスポット集合内で 4 つのスポットに出現し（注 5）：http://www.kyoto-tower.co.jp/kyototower/index.html（注 6）：http://www.byodoin.or.jp/

たとする．SF IDF (i, k) 値は清水寺では 0.481，元離宮二条城（注 7）：http://inari.jp/

では 0.893，東福寺では 1.041，京都タワーでは 1.491 であった

（注 8）：http://sanjusangendo.jp

表 1 従来手法によって構築された属性「イベント」の辞書
単語

特徴量

TEL

0.164 TEL（075）641-7331

単語を含む文の例

日0.139 1 月 1 日

月0.124 1 月 1 日?

0.109 御本尊「清水型観音」とは?

イベント

0.073 イベント一覧にもどる

的

0.065 芸能的色彩が非常に濃く

市

0.060 京都府宇治市宇治蓮華

お知らせ

0.059 トップページ > お知らせ

タワー

0.057 京都タワー大浴場〜YUU〜

終了

0.052 拝観を終了してから楼

0.050 西楼門前や境内に鯉のぼり

祝0.048 5 月 3 日 (日・祝)NEW

0.047 NEW たわわちゃんクリアファイル

価格

0.047 価格：453 円

クセス」，「お知らせ」，「イベント」の計 6 つである．まず，旅団体

0.046 団体（25 名以上）

行者は興味のある内容を含むページ A の URL と，対応させた

図4

対応 Web ページ抽出システムの概念図

体例に沿って説明する．辞書は「概要」，「歴史」，「文化財」，「ア

い複数のスポット名を入力する．システムは入力されたページ
表 2 提案手法によって構築された属性「イベント」の辞書
単語を含む文の例

A と観光概念辞書リスト内の各辞書との間で一致する単語の特

単語

特徴量

平成

3.907 平成 12 年（2000）

徴量の合計を算出する．合計が最も高い値となった辞書をその会

3.893 向陽会員等の披講奉仕

ページの属性と判定する．図 4 より，特徴量は上から順にイベ

火3.526 吊提灯に火を入れる

ントが 0.586，アクセスが 0.540 となった．入力されたページ

一般

3.400 一般的に狛犬はお茶

3.353 お茶会を開催いたします家

3.332 裏千家，表千家，藪内家各流派によるつの概念辞書と旅行者の入力した複数のスポット名を利用する．

毎年

3.294 今宮戎神社からは毎年

概念辞書と各スポットのページ集合との間で一致する単語の特開催

3.251 お茶会を開催いたします

徴量の合計を算出する．このとき，各ページによる単語量の差

庭園

3.199 桜や庭園等をライトアップ

祝3.008 5 月 3 日 (日・祝)の属性は合計が最も高い「イベント」と判定される．次に，6を緩和するために，ページごとの特徴量合計をそのページ内の予定

2.998 祇園祭の行事予定

単語数で割ることで正規化する．また，「イベント」以外の 5 つ市

2.929 京都府宇治市宇治蓮華の概念辞書についても同様に算出する．属性とページは一対一

車

2.814 自転車・バイクでの通行は大変危険

個人

2.781 個人情報の取扱いについて食事

2.744 粟で作った食事で厚くもてなしの関係にあると仮定し，全ての属性において同様のページを判定することを防ぐために，ページごとに辞書の順位を求める．
例えば，あるページの特徴量合計としては，概要が 0.32，イベて適用した．この時の辞書の特徴量降順の 15 位までを表 1，表2 に示す．
表 1 は単語を含む文の例より，ページ内での使用頻度が高い“日” や “月”，全ページに共通して出現するメニュー項目の “イベント” や “お知らせ”，サイト内のページ全体のフッターに出現する “TEL” や “市”，そしてスポット固有の名詞に含まれる“タワー” や “楼” といったといった単語が上位にある．これら
は，「イベント」に関わらない単語である．一方，表 2 に関し

ントが 0.67，アクセスが 0.71 であり，アクセスが最も適切な概念で，イベントが 2 番めに適切な概念と判断される．そのため，イベントとしては特徴量の合計値を少し減らして用いる．
この順位から式 7 より重み α を求める．

D − (v − 1)
∑ D
f eature(tk )tk ∈pijscore(pij , Dn ) =・αDn|pij |
α =

(7)
(8)

ては，単語を含む文の例より，イベントの説明文に含まれるよD は利用した概念辞書の個数である．v はページごとの辞書のうな “会”，“お茶”，“家”，“毎年”，“開催”，“庭園”，“予定”，順位である．score はページ pij と概念辞書 Dn より算出されそして “食事” などの単語が上位に多く含まれている．これら

る．

に単語は，
「イベント」を表現する単語であると考えられる．

∑

tk ∈pij

f eature(tk ) は特徴量合計であり，ページの単語

数 |pij | で除算し正規化する．そこに概念辞書ごとの重み αDnを乗算することで算出される．最後に，各スポットで式 8 が最5. 観光概念辞書を用いた対応 Web ページ抽出システム
第 3 節で提案した観光概念辞書構築手法により構築されたも高い値となるものを，そのスポットにおける「イベント」の内容とし保存する．

6. 評 価 実 験

辞書によって，旅行者の情報収集の手助けを目的としたアプリ
ケーションの開発が考えられる．本節では旅行者の求める属性

6. 1 実 験 設 定のページを観光概念辞書によって判定するための手法を説明す

対応 Web ページ判定手法に関して評価するために，被験者約る．対応 Web ページ抽出システムの概念図は図 4 である．具

25 人によって正解データを作成し，T F IDF に基づく概念辞書（従来手法）と SF IDF に基づく概念辞書（提案手法）との比較を行った．具体的には，三十三間堂の 5 ページのそれぞれにられる．

関して対応していると考えられる内容を清水寺の 14 ページか概念辞書「イベント」により判定されたページについて考察

ら 1 つ以上を選択してもらい，最も回答が多い組み合わせを正する．
「イベント」の結果を表 7 に示す．お知らせについて，被解データとした．利用した Web ページは，三十三間堂（注 9） と験者の内 18 人は「清水寺からのお知らせ— 音羽山清水寺」を

清水寺（注 10）のそれぞれの TOP ページから 1 リンク先の Web

選択していたが，11 人は「主な行事・催し — 音羽山 清水寺」

ページである．観光概念辞書は 4. 節で説明したスポットの Webを選択していた．表より，18 人が選択したページは 7 位と判定

ページ集合から，
「概要」，
「歴史」，
「文化財」，「アクセス」，「おされたが，11 人が選択したページは 1 位と判定されたことが知らせ」，「イベント」の 6 つを作成し用いた．また，本実験で確認できた．
「清水寺からのお知らせ— 音羽山清水寺」はコラ

は概念語特徴量上位 100 語を概念辞書として利用した．評価のムの更新，フリーペーパーの発行といった内容であり，
「主な行

観点は，
「三十三間堂のページの属性判定」と「属性による清水事・催し — 音羽山 清水寺」は夜の特別拝観，庭園の特別公開

寺のページ判定」の 2 つである．

といった内容である．被験者によって「お知らせ」という属性

6. 2 結果と考察の認識が異なるため被験者の回答が分かれたと考えられる．

実験より，従来手法と提案手法それぞれにより構築された概以上の結果より，「属性による清水寺のページ判定」につい念辞書を用いた精度は表 3 のようになった．左の列から順に通ても改善次第でより有用性を高めることが可能であると確認でし番号，三十三間堂の Web ページ，被験者によって決定した

きた．

三十三間堂の Web ページに対応する清水寺の正解ページ，従また，今回の実験は，三十三間堂の 5 つの各ページに対して

来手法により判定された属性名，その手法による正解ページの

6 つの属性から選択したが，清水寺に関しては 14 ページと 2 倍

順位，提案手法により判定された属性名，その手法による正解

以上のページがある．そのため，三十三間堂の 1 つのページにページの順位を示す．正解ページの順位とは，式 8 より各手法

複数の属性が含まれていたり，清水寺の複数ページが同じ属性の特徴量を降順にしたときの正解ページの順位のことである．

に属していたと考えれられる．以上のことより，各 Web ページ

従来手法と比較すると順位は平均的に高い値を確認した．No.4

につき概念が 1 つと定まっていない場合を考慮する必要がある．

のページに関しては判定された属性については妥当であると考えられ，対応する Web ページも 1 位と最も高い精度となった．

7. お わ り に個別の結果に対して考察するために，「三十三間堂のページの属

本稿では，ページごとに属性を付与するための観光概念辞書

性判定」と「属性による清水寺のページ判定」のそれぞれに関構築手法と，その辞書を使い，他スポットにおける情報を判定

して表を示し説明する．

するための対応 Web ページ判定手法を提案した．観光概念辞「三十三間堂のページの属性判定」に関して考察する．No.1，

書構築手法では，ユーザの興味のある複数のスポット名と，保No.3，No.4 のそれぞれのページの概念判定は妥当であると考存したい内容におけるシードを入力とする．これにより，シーえられる．No.2 のページは，表 4 より「概要」と判定された．

ド自体と，複数のスポットのページ集合におけるシードとの共概要に相当するページは No.1 であると考えられるため，妥当起語を含有した概念辞書を構築する．あるスポットにおけるではないと考えられる．

ページ集合の出現単語頻度が低く，かつ複数のスポットに共通

No.5 のページは，表 5 より「イベント」と判定された．タ

して出現する単語ほど，特定のスポットに依存しない概念を表

イトルの通り「お知らせ」と判定されるべきだが，内容としてす単語であるという指標によって，概念辞書内の単語の概念語

は仏教文化講座のお知らせなど，催し物に関する内容であるた特徴量を，スポットの単語ごとに合計したものを概念辞書の単

め，どちらも妥当であると考えられる．以上より，Web ページ

語に付与する．最後に，構築した辞書とページ集合において一の概念判定に関しては精度が高いことを確認した．

致する単語の特徴量合計を算出し，最も高い特徴量合計となっ次に，「属性による清水寺のページ判定」について考察する．

たページを属性と判定する．実験より，「ページの属性判定」に「概要」の結果を表 6 に示す．最も妥当な Web ページは 4 位

関しては 5 つのページにおいて高い精度を確認したため，提案の本堂と清水の舞台である．1 位の主な行事・催しは「イベンした SF 値は有用であると考えれる．
「属性による清水寺のペート」と判定されている Web ページであるため，重み α によっジ判定」に関しても，各ページにつき属性が 1 つではないことて改善できると考えられる．3 位は TOP ページにあたるものを確認できたため，改善次第でさらに高い精度が得られると考で，催し物に関する最新情報が掲載されている．TOP ページ

えられる．今後の課題を以下にあげる．まず観光概念辞書構築

は，サイトのリニューアルや催し物といった最新の情報が掲載

手法に関して説明する．概念辞書を構築する際のトレーニング

されることが多く，概念判定の段階で「イベント」や「お知らデータ，実験をする際のテストデータに使うスポット集合を別せ」と近い内容になる傾向が高い．本来の「イベント」や「おのものにすることで辞書の妥当な評価を行うことができると考知らせ」に比べて Web ページ内の単語量は少ないため，これえられる．また，概念辞書構築の際の妥当なシードをあらかじらの特徴より TOP ページを判定することで改善できると考えめ提示しておくことで，ユーザにとってより利用しやすい手法になると考えられる．そのため，現状の 6 つの概念辞書だけ（注 9）：http://sanjusangendo.jp/

でなく，概念辞書を増やし検証を行う必要がある．次に，対応（注 10）：http://www.kiyomizudera.or.jp/index.html

Web ページ判定手法に関して説明する．各ページにつき属性が表 3 被験者による正解データに対する従来手法と提案手法の精度
No. 三十三間堂の Web ページ

対応する清水寺の正解ページ

従来手法
属性

1
2

三十三間堂の建築

本堂と清水の舞台

http://sanjusangendo.jp/s 1.html

http://www.kiyomizudera.or.jp/info/index.html

千手観音坐像と千体千手観音立像

御本尊

提案手法

順位

属性

順位

文化財

10 概要

4

歴史

7 概要

7

文化財

7 歴史

2

アクセス

1 アクセス1

歴史

6 イベント5

http://sanjusangendo.jp/b 1.html http://www.kiyomizudera.or.jp/about/parson.html
3
4

創建と歴史

清水寺 縁起http://sanjusangendo.jp/r 1.html

http://www.kiyomizudera.or.jp/about/history.html

三十三間堂のご案内

拝観と交通のご案内

http://sanjusangendo.jp/h 1.html http://www.kiyomizudera.or.jp/access/index.html
5

お知らせ

清水寺からのお知らせ

http://sanjusangendo.jp/o 1.html

http://www.kiyomizudera.or.jp/news/index.html

表 4 三十三間堂の千手観音坐像と千体千手観音立像の表 7 概念辞書「イベント」により判定されたページ
順位

ページタイトル

特徴量

特徴量合計

1

主な行事・催し — 音羽山 清水寺

0.00276

0.34

2

音羽山 清水寺

0.00204

0.336

3

そのほかの行事 — 音羽山 清水寺

0.00187

歴史

0.317

4

拝観と交通のご案内 — 音羽山 清水寺

0.00098

イベント

0.237

5

清水寺からのお知らせ — 音羽山 清水寺

0.00089

お知らせ

0.203

6

サイトマップ — 音羽山 清水寺

0.00066

アクセス

0.104

7

御本尊 — 音羽山 清水寺

0.000598

よくある質問 — 音羽山 清水寺

0.00048

9

清水寺 よだん堂 — 音羽山 清水寺

0.00031

Web ページの属性順位
属性名
概要
文化財

表5

三十三間堂のお知らせの Web ページの属性順位
特徴量合計

10

本堂と清水の舞台 — 音羽山 清水

0.00021

イベント

0.883

11

境内のご案内 — 音羽山 清水寺

0.00017

お知らせ

0.685

12

観音さまの教え — 音羽山 清水寺

0.00017

アクセス

0.624

13

清水寺 縁起 — 音羽山 清水寺

0.00007

文化財

0.508

14

清水寺について — 音羽山 清水寺

0.00005

概要

0.503

歴史

0.434

属性名

う必要がある．さらにアプリケーションとしての評価を行う必表6

概念辞書「概要」により判定された Web ページ

要がある．評価方法として，被験者によって手動で必要なデー

順位

Web ページタイトル

特徴量タを保存した場合とシステムを利用した場合の所要時間の比較

1

主な行事・催し — 音羽山 清水寺

0.00151と，それによって得られる意欲についてアンケートを取るなど

2

清水寺からのお知らせ — 音羽山 清水寺

0.00144が考えられる．

3

音羽山 清水寺

0.001274

本堂と清水の舞台 — 音羽山 清水寺

0.000925

清水寺について — 音羽山 清水寺

0.000886

そのほかの行事 — 音羽山 清水寺

0.00085

7

御本尊 — 音羽山 清水寺

0.0008026280042) によるものです．ここに記して謝意を表すものとし8

清水寺 よだん堂 — 音羽山 清水寺

0.00064

ます．

9

観音さまの教え — 音羽山 清水寺

0.0006310

清水寺 縁起 — 音羽山 清水寺

0.00029

11

境内のご案内 — 音羽山 清水寺

0.00028

12

サイトマップ — 音羽山 清水寺

0.0002113

拝観と交通のご案内 — 音羽山 清水寺

0.0002014

よくある質問 — 音羽山 清水寺

0.00018

1 つではないことが確認できたため，ページ内の文章単位で属性判定を行う，同属性の複数ページを集約するなど，属性の定義について改善する必要がある．観光スポットは社寺以外にも
京都タワーや博物館といった種類の建造物も考えられる．このような異種スポットにおいても属性判定と対応付けの検証を行謝

辞本研究の一部は，平成 27 年度科研費基盤研究 (B)(課題番号：文献[1] 峯祥平，北山大輔: Wikipedia を用いた観光オブジェクトの属性
抽出に基づく対応 Web ページの特定手法，DEIM Forum 2015,
G7-2, 2015[2] 遠藤雅樹，横山昌平，大野成義，石川博: 特定地域に限定しない
観光キーワードの自動抽出，DEIM Forum 2014，E9-2，2014[3] 守谷一朗, 小池大地, 今田貴和, 宇津呂武仁, 河田容英, 神門典子:
Wikipedia 掲載事項との間の差分に着目したウェブ検索者の情報要求観点の分析，DEIM Forum 2014，C1-2，2014[4] 福元 伸也，渕田 孝康: 単語の共起関係を利用した概念的特徴ベ
クトルの生成，DEIM Forum 2015，B4-4，2015[5] 加瀬雄一朗，三浦 孝夫: 多重同時関係を考慮した多重ラベル分
類，DEIM Forum 2015，D1-6，2015[6] 三笠弘貴，奥野拓: 観光サイトにおける閲覧目的に基づいた旅

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