言語処理学会 第25回年次大会 発表論文集 (2019年3月)

地域特有の観光情報の推薦手法の提案
労 瑛瑩魏 逸倫

日本大学

韓 東力

1 はじめにみにおける最初の一環として、独自の方法で旅行ブ

本人国内旅行の消費額は 21 兆 1,028 億円となり，利用することでその地域に特有の観光情報を検出・国土交通省観光庁[1]の統計により，2017 年に日国内延べ旅行者数も 6 億 4,720 人に達した。その中で，個人旅行者としての観光客数はかなりの割合をログの集合から地域特有の特徴語を選定し，それを階層的に推薦する手法を提案する。

占めていると思われる。また，「観光戦略実行推進タ

2 使用するデータ

体験型観光への関心集めなど様々な対策を検討する（http://4travel.jp/）から 2004 年 4 月 1 日～2018

スクフォース」の開催や，地方への観光魅力発見やなど，政府が積極的に個人旅行の促進を実施してい本稿では，旅行記コーパスとしてフォートラベル

年 10 月 21 日に投稿された国内旅行記（ブログ）にる[2]。個人旅行の旅行者が旅行代理店を通さず，自おける七つの地域のブログデータ（合計 196,649 件・行プランを策定するのは一般的である。しかし、こす る 。 単 語 の 分 散 表 現 は Wikipedia を も と にらがネットにおいて取得できた観光情報をもとに旅の方法ではかなりの時間とコストがかかってしまうため，旅行者のニーズに当てはまる観光情報を効率的に提供することが求められている。

そこで，ウェブ上に蓄積されている観光情報を抽出し，旅行者のニーズを満たす情報提供を試みる研各地域コーパスのブログ件数は表１に示す）を使用Word2Vec[6]を用いて構築した。

本研究では，東京を代表例として地域コーパスから地域特有の特徴語抽出を行い，東京における特色のある観光情報を検出し，ユーザーに提供する。
表１：地域ごとのブログ件数究が盛んに行われている。中でも特に旅行ブログに地域着目し，文書に出現した語句に対する解析をもとに東京
広島観光情報を抽出・分類するものが多かった。例えば，佐藤らは観光客に類似体験型観光スポットの情報を似度の高い地域を自動的に検出するツールを構築し名古屋

19,669静岡化して表示する手法を提案した[4]。また，遠藤らは地域観光サイトとブログの観光情報を抽出・融合し9,607

28,805

沖縄た[3]。徳久らは，観光地の特徴を共起グラフで簡素

55,508北海道
京都提供することを目指し，ある体験スポットに対し類ブログの件数

30,73429,32922,997

提案手法の有効性が確認されれば，東京以外の地た上で提示する手法を提案した[5]。

域にも簡単に拡張できると思われる。

た観光情報と地域との関連度を細分化していないと

3 提案手法しかし，いずれの既存研究においても、抽出されいう問題がある。地域に関わる観光情報は 2 種類あり，この地域にしか提供されない観光情報、および他の地域にも現れる観光情報である。そこで，地域地域において特色のある観光情報を推薦する手順は以下４つのステップからなる。の観光魅力の最大化に利用されるアピールポイント要と思われる。我々は旅行ブログを研究対象として，Step3.

旅行ブログの観光内容の分類

Step4.

地域の観光情報を抽出・分析することで，ユーザーることを目指している。本稿では，このような枠組

地域特有の特徴語の選定

Step2.

として、地域に特有の観光情報を検出することが重に地域特有の観光情報を提示するシステムを開発す

Step1.

地域特有性スコアの算出

地域特有の観光情報の推薦

以下では、それぞれのステップについては詳細を述べる。

― 241 ―

Copyright(C) 2019 The Association for Natural Language Processing.
All Rights Reserved.

3.1 地域特有の特徴語の選定

地域特有の特徴語選定手法として，本研究では単語（名詞のみ）の文書出現頻度 DF（DocumentFrequency）に着目する。ある単語𝑤𝑤の地域コーパスにおける文書出現頻度とコーパス全体における文書出現頻度の比𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑤𝑤 がこの単語が当該地域の特徴語としての特有性の強さを表す。
DF𝑤𝑤,𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎 =𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑤𝑤 =DF𝑤𝑤,𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 + DF𝑤𝑤,~𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡

DF𝑤𝑤,𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡
DF𝑤𝑤,𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎(0 < 𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑤𝑤 ≤ 1)

域コーパスにしか出現しないので，地域の特有性が最も強いといえる。一方，東京地域以外のコーパスにも現れているため，弱関連単語群は0.5 < 𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑤𝑤 <1を満たす単語の集合である。表２に強関連単語群と弱関連単語群の具体例が挙げられている。3.2 節
で，この 2 種類の単語群を用い，ブログに含まれる地域特有の観光情報量を計測する手法を述べる。

(1)

3.2 地域特有性スコアの算出(2)

3.1 節で得られた結果に基づき，東京の旅行ブロ式(1)と(2)により，単語𝑤𝑤のDF𝑤𝑤,𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 がDF𝑤𝑤,~𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡

を大きく上回れば，𝑤𝑤が東京に出現する確率は高い

ことが分かり，東京の特有な観光情報を表す言葉であると推定できる。従って、𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑤𝑤 ＞0.5 を満たす単語を東京地域に特有の特徴語として選定する。

グごとに地域の特色ある観光情報量を表すスコア（以下では地域特有性スコアと呼ぶ）を算出する。
𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑤𝑤
× 𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑤𝑤(3)
𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑑𝑑 = �
𝑁𝑁𝑑𝑑𝑤𝑤∈𝑊𝑊𝑑𝑑式（3）では，𝑁𝑁𝑑𝑑 と𝑊𝑊𝑑𝑑 がそれぞれブログｄに含まれる総単語数と単語の集合を表し，𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑤𝑤 は単語𝑤𝑤がブ
ログ d における出現頻度を表す。

図２は地域特有性スコアの分布図である。X 軸は東京の地域特有性スコアの分布範囲であり，Y 軸はスコア区間（0.1 刻み）ごとに含まれるブログ件数を表す。特有性スコアが大きければ，当該ブログに含まれる地域特有の特徴語が多くなり，すなわち，記載されている観光内容は当該地域に限られた観光情報である可能性が高いと考えられる。したがって，

図１：東京地域に特有の特徴語の分布

特有性スコアの分布を利用すれば，地域に特有な観図１には東京の地域コーパスから選定された地光情報を階層的に提供することが可能である。

域特有の特徴語の分布を示している。特徴語の総数は 147,561 個であり，X 軸は𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑤𝑤 を表しており（刻みは 0.05 である）
，Y 軸は各区分内に含まれる単語数を表している。

表２：2 種類の単語群の例

強関連単語群
日比谷公園大音楽堂，昭和女子大，吉祥寺バウスシアター，浅草食通街，高尾山口，上野東照宮，奥多摩湖
弱関連単語群大江戸，日枝神社，海老蔵，徳川家光，海蔵寺，聖天宮，水月観音

図２：地域特有性スコアの分布

3.3 観光内容の分類

図１の分布結果をもとに，特徴語を地域との関連度の強さにより２種類の単語群に分ける。強関連単語群は𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑤𝑤 = 1である単語の集合であり，東京地

本節では，ブログに含まれる観光内容を分類する手順を述べる。文書解析にはトピック分析を用いる― 242 ―

Copyright(C) 2019 The Association for Natural Language Processing.
All Rights Reserved.

のが一般的な手法である。既存研究では，旅行ブロリとの関連性が低い・地域特有性スコアが低い」，「カとが示されている[7]。この考え方に基づき，本研究「カテゴリとの関連性が高い・地域特有性スコアがク分析を行い、予め選定しておいた観光内容体系のスコアが高い」ブログが含まれていると考えられる。

グに対する分類におけ LDA の利用が有効であるこでは LDA を用いて東京の旅行ブログに対しトピッ
カテゴリに得られたトピックを割り当てることで、テゴリとの関連性が低い・地域特有性スコアが高い」，
低い」と「カテゴリとの関連性が高い・地域特有性各区域から抽出された 4 つのサンプルブログに対し、ブログに書かれた観光内容を分類する。具体的には，人手でブログの内容をチェックし，属している区域個のトピックワード集合における中心語と各カテゴ満たされれば正解と判定し，これらの手順を繰り返

まず単語の分散表現により，各トピックの上位 100

リの上位 100 個の類似語集合における中心語をそれぞれ算出する。そして，各トピックの中心語と各カテゴリの中心語の距離を計算することにより，カテゴリとトピックの対応関係を求める。

こ こ で ， 観 光 サ イ ト じ ゃ ら んの特徴を満たすかどうかを判別する。区域の特徴がし，観光内容体系における全てのカテゴリについて検証することで，平均正解率を算出する。

net（https://www.jalan.net/）と既存研究[4][5]により，3 種類の観光内容体系が候補として選定され，表３にそれぞれの内容を示す。LDA ではトピック数

K=10，50，100 と３種類設定したため，合計９種類の組み合わせが得られた。
体系 1体系 2
体系３

表３：3 種類の観光内容体系

交通,スポーツ,エンタメ・アミューズ
メント，レジャー・体験，自然・景
観・絶景，風呂，ショッピング，観光・施設，宿泊，料理
移動，携行，見聞，飲食，体験，購入，交流，宿泊

図３：ブログの観光内容関連度の分布
検証を行なった結果，トピック数 K＝50 と観光内

見る・遊ぶ，祭り・イベント，自然・文化，食べる・泊まる，土産・特産

容体系３の組み合わせで平均正解率が最も高かった

ため、後続の処理では体系３を用いる。表４は，観光内容体系３のカテゴリと各カテゴリに割り当てら本研究では，地域と関連度の強い観光内容を検出れるトピック数を示している。

域特有性スコアとカテゴリに属す観光内容との関連

観光内容体系 3 のカテゴリ

トピック数
K=50

見る・遊ぶ

10

自然・文化

12

表４：各カテゴリに割り当てされたトピック数することを重視しているため，3.2 節で説明した地性の高さを同時に考慮することで，最も妥当と思われるトピックとカテゴリの組み合わせを目指す。上祭り・イベント

述した 9 種類の組み合わせのそれぞれにおいて，各カテゴリに対しサンプルブログをランダムに抽出し，食べる・泊まる人手でカテゴリ分類の正確さを分析した。

お土産・特産品

図３は Topic 数 K＝50，観光内容体系１で「料理」ある。X 軸はブログがカテゴリに属す度合いを表し，に分けることができ，各区域から 1 つだけサンプルブログを抽出する。４つの区域にそれぞれ「カテゴ108

3.4 地域特有の観光内容の推薦

カテゴリに属すブログの観光内容関連度の散布図で

Y 軸は地域特有性スコアを示す。図３は 4 つの区域

10

3.2 節及び 3.3 節で得られた結果を用いて、地域観光情報を地域特有性スコアをもとに段階的に推薦していく。具体的な推薦事例を 4 章で述べる。

― 243 ―

Copyright(C) 2019 The Association for Natural Language Processing.
All Rights Reserved.

4 ブログの推薦事例

語に基づき，ブログごとに地域特有性スコアを付け薦事例を一つ挙げる。4.1 節では，ブログの推薦基準出を行った。推薦されたブログを手動で分析した結本章では，東京特有の観光情報を含むブログの推と評価方法，4.2 節では，推薦結果に対する考察を述べる。

4.1 ブログの推薦基準と評価方法

ここで，東京の地域コーパスから，テストデータとして合計 14,923 件の旅行ブログを抽出し，これらを対象に提案手法を用いて推薦事例の抽出を行う。

ブログの推薦条件は，指定されたカテゴリとの関連性が高く，かつ高い地域特有性スコアを持っていた上で，地域の特色ある観光情報を含むブログの抽果より，提案手法を用いて地域特有の観光情報を階層的に検出できることが示唆された。今後はブログ推薦の評価実験を行い，本提案手法の有用性を検証していく。また，本手法に基づき観光情報を階層的に推薦するシステムの構築を目指す。

参考文献[1] 国 土 交 通 省 観 光 庁 ホ ー ム ペ ー ジることである。
今回はカテゴリとの関連性の値が 0.9

http://www.mlit.go.jp/kankocho/とを推薦条件とする。推薦されたブログに対する妥

本 を 支 え る 観 光 ビ ジ ョ ン 構 想 会 議報が含まれているか否かを手動で判定することで行ex.htmlに達し，さらに地域特有性スコアが 0.9 以上あるこ

当性の評価は、著者の一人により地域特有の観光情われる。

4.２推薦結果の考察

表５に，各観光カテゴリにおいて推薦基準を満たすブログの抽出結果と人手による判定結果を示す。
表５：推薦事例カテゴリ 3

推薦されたブ
ログ数

○

見る・遊ぶ

16

14

自然・文化

15

13

祭り・イベント
食べる・泊まる
お土産・特産品

154434

https://www.kantei.go.jp/jp/singi/kanko_vision/ind[3] 佐藤菜摘，難波英嗣，石野亜耶，竹澤寿幸：

類似観光スポットの比較による魅力発見システムの構築，観光情報学会 第 14 回研究発表会, Vol.12，2016 年．

[4] 徳久雅人，竹中直人，木村周平，谷本圭志：

トップダウン型共起グラフを用いたブログからの観判定結果

12[2] 首相官邸ホームページ，政策会議，明日の日×

光地の行動分析，第 23 回言語処理学会年次大会発２

表論文集(Web) ，Vol.23rd，p. 20-24，2017 年．

3[5] 遠藤雅樹，中村信也，奥秋清次 ，大野成義 ：2

地域サイト及びブログからの観光情報抽出と融合の1

提案，情報処理学会研究報告，Vol.2012-DBS-155，

0No.6，p.1-6,2012 年．

「×」と判定されたブログに、観光カテゴリとの[6] Tomas Mikolov, Kai Chen, Greg Corrado, and関連性がないものがほとんどである。一方，「○」とJeffrey

Dean.

Efficientestimationofwordやイベント名などが書かれている。例えば，「自然・Workshop at ICLR, 2013.

念公園」，「皇居東御苑」，「神代植物公園」といったを用いた旅行情報抽出方法の基礎の分析，第 32 回判定されたブログには東京と関連性の高い固有地名

representations in vector space. In Proceedings of文化」カテゴリで推薦されたブログは「国営昭和記[7] 宋紫龍，古屋秀樹：訪日中国旅行者の旅行記

東京固有の地名を含んでいる。また，「見る・遊ぶ」カテゴリにおいては、東京タワーやスカイツリーな

日本観光研究学会，全体大会学術論文集，p.109-112，2017 年．

どの場所名を含むブログが推薦された。

5 おわりに本研究では，旅行ブログから地域特有の特徴語の選定について新たな手法を提案した。取得した特徴― 244 ―

Copyright(C) 2019 The Association for Natural Language Processing.
All Rights Reserved.