言語処理学会 第30回年次大会 発表論文集（2024年3月）

計量テキスト分析のための文埋め込みによる探索的カテゴリ化
新妻巧朗 1 田口雄哉 1 田森秀明 1
1 朝日新聞社メディア研究開発センター{niitsuma-t,taguchi-y2,tamori-h}@asahi.com

概要
本論文は, 計量テキスト分析の一手法として, テキストに対する探索的なカテゴリ抽出とラベル付与に関する手法を提案する. さらに, ケーススタディとしてオープンデータに対して提案手法を適用し, その有用性を確認した. 報道や市場調査の現場におけるテキスト分析では, 予測ではなく洞察を得ることが目的の, 仮説構築のための探索的な解析が求められている. このような場合は内容分析による手法が有効であるが, 既存の手法では単語の統計情報や辞書,分類モデルの活用が中心であり, 意味空間を考慮した探索的なカテゴリ分類はあまり考慮されてこなかった. そこで, 文埋め込みと独立成分分析（ICA)を用いて, 意味空間を俯瞰してテキストを抽象化し,オープンドメインに対して教師なしでカテゴリを付与する手法を提案する.

1

はじめに

アンケート調査の自由記述や発言の書き起こし,
SNS の投稿等のテキストデータは, 人間の社会的活動の一側面が表現されており, 社会調査や消費者研
究等において重要なデータの一つである [1, 2, 3]. また, 報道現場においても仮説構築のための探索的なデータ解析の重要性が増しており, 公的統計に加えてテキストデータの活用が期待されている.
このようなテキストの内容に注目して分析する手法は, 特に社会科学の領域において「内容分析1）」と呼ばれてきた. 内容分析は, テキストデータをカテゴ
リに分類することで計量可能にし, 量的にテキストの特徴を把握・比較するアプローチで, 主にメディア研究や社会調査において活用されてきた. なお, 内
容分析では, 抽象化したラベルを用いてテキストを分類する作業を「コード化」と呼ぶ [4, 5] が, 本論文では便宜上「カテゴリ化」と呼ぶ. また, テキストマ
1） 内容分析のアプローチには, 質的手法もあるが本論文では
量的手法のみを扱う.

図1

提案手法によって得られたカテゴリによる対応分析

イニングを通じた内容分析を樋口は「計量テキスト分析」と定義 [4] しており, 本論文もこの定義に従う. カテゴリ化による手法は, カテゴリ化されたテキ
ストデータを, そのテキストの発信者の居住地や年齢層などの属性データと紐づけて集計することで,多角的に分析がしやすい点が有用である. 図 1 は, 景
気に関するアンケート調査の結果を提案手法でカテゴリ化した上で地域ごとに集計し, それを対応分析
した結果をプロットしたものである. 4 節にて, 提案
手法を用いたケーススタディとして, この対応分析の手法と結果について述べる.
カテゴリ化の手法は, 単語の統計情報や辞書によるアプローチや, 感情分析などの分類モデルによる手法が一般的であるが、前者は辞書の構築や単語の選定で分析者の主観が強くなりやすく, 後者は既存の教師データの枠組みを越えられないという課題がある. そこで, 本論文では事前学習済みモデルを用いた文埋め込みから ICA を用いて独立成分を抽出し,それぞれの独立成分が表現している意味をカテゴリと考える. そして, 独立成分の中でスコアが高いテキ― 494 ―

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ストをカテゴリとして自動的に設定できる手法を提案する. これによって, 埋め込み表現に内在する様々な意味空間を考慮してカテゴリを探索的に整理することが可能となり, 新たな質的な観点の発見に寄与

3

提案手法

3.1

概要

できる可能性がある.

本手法は次の 3 つの工程からなる.

2

関連研究

1. テキストを文埋め込みに変換する

2.1

コンピュータによるカテゴリ化

3. 独立成分のスコアからカテゴリを割り当てる

2. 文埋め込みを ICA によって次元削減する

カテゴリ化は, かつては人手による抽象化アプ
ローチが中心であったが, 近年はコンピュータの活用が増えており, 辞書を用いた単語マッチやテキス
トマイニングで得られた情報をもとにおこなう事例が多い [4, 6]2）. また, 教師あり分類モデルを使った事例では, 感情分析や固有表現抽出モデルが活用されている [2, 3]. 例えば, 藤本らはアンケート調査に対して, 探索的データ解析で得た洞察に基づいて, 自由記述に対してアスペクトベース感情分析を実行
し, その結果をアンケート調査に対する多重対応分
析にマッピングするという手法を提案している [8].

2.2

文埋め込みと次元圧縮

1 と 2 については, 先行研究である山際ら [13] の単語埋め込みによる手法を文埋め込みに用いたものである. 一方で, 3 は本論文特有の方法であるため,
次に解説をする.

3.2

独立成分スコアによるカテゴリ化

ICA の出力結果が意味的な観点からの解釈性が高い [13] という点に着目して, 事前学習済みモデルから獲得された文埋め込みを ICA を通じて解釈可能な部分空間へと分解できるのではないかと考えた.
すべての文に対して, それぞれの独立成分で独立
成分スコアが算出できる. そのため, 本手法では ICAをそれぞれの独立成分が意味する向きへと文をソー

文埋め込みとは, 文の意味をベクトル空間上で表現する手法の一つで, 意味が類似している文章が空間上で近くに配置されるように設計されているモデルである. このような特徴から文埋め込みは文の類
似性評価に対して一般的に使われてきた. 近年では
特に事前学習済みモデルから得られる潜在表現を使って文の類似性を学習することで, 文脈を考慮できる埋め込み表現を獲得する手法が登場し, 二文の類似性を予測する自然言語推論タスクにおいて大幅に性能を向上させている [9, 10].
単語・文埋め込みを表すベクトルは, 一般的にそれぞれの次元を個別に見ても意味などの特徴が解釈できないという課題がある. しかし, 単語埋め込みにはそのベクトル空間の解釈に関する多くの研究があり, 主成分分析（PCA）や独立成分分析（ICA）を使うことで, 単語埋め込みを品詞や意味を解釈できるトする手法であると考える. 次元圧縮後の文埋め込
みの 𝑖 番目の独立成分 xi を独立成分スコアで降順にソートする. そして, 独立成分 xi のスコアや順位に閾値を与えて, ある閾値を境に文がカテゴリに属す
るかどうかを振り分けることでカテゴリ化する. 例
えば, 独立成分スコアが閾値を超えたものに 1 が割り当てられ, 灰色の点が 0 となるような二値変数に変換する. この方法によって, 独立成分スコアにて2.0 を閾値として二値変数化した文をストリッププ
ロットしたものが図 2 である. 横軸は独立成分スコ
アで, 赤色の点がカテゴリに割り当てられた点で, 灰色の点が割り当てられなかった点である.
以上のような手法の性質上, どのカテゴリにも割り当てられない文が存在しうる. また, ICA は負の方向においても意味を持つ成分を解釈できるが, 本論
文では簡単のため正方向の成分のみを使う.

次元から構成される空間へと分解・圧縮することができるという研究がある [11, 12, 13]. 特に山際らは,
ICA について PCA に比べて解釈性が高く, アルゴリ
ズムやモダリティに拘らず解釈可能な次元に分解できると実験によって示している.
2） 特に国内においてはテキスト分析ツールである「KH Coder(https://khcoder.net/)」の利用が目覚ましい [7].

― 495 ―

図2

第 1 独立成分のスコアのストリッププロット

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4

ケース: 地域別不況の要因分析

4.1

分析設定

4.3

カテゴリの命名

ま た, カ テ ゴ リ を 比 較・解 釈 し や す く す る た
め に, そ れ ぞ れ の 独 立 成 分 で ス コ ア の 高 い 文 を提案手法の有用性を確認するため, 本項では実際30 件 選 択 し, OpenAI 社 が 公 開 し て い る GPT-4 (のデータに対して提案手法を適用した結果を報告す

gpt-4-1106-preview) にカテゴリ名をつけさせた. 次

る. 分析対象のデータとして「景気ウォッチャー調のリストは, そのカテゴリ名を抜粋したものである.

査3）」を用いた. 景気ウォッチャー調査とは, 内閣府者の判断理由の詳細である「追加説明及び具体的状況の説明」のテキストを 2019 年 1 月から 2022 年 12カテゴリ 4 商店街の物販低迷と飲食業界の過当競争による地域経済の冷え込み
カテゴリ 6 宿泊業界における外国人観光客減少と連休
効果の限界
カテゴリ 15 製造業における受注・販売減少と構造的課題
カテゴリ 24 暖冬影響による冬物商材の売れ行き悪化と年末年始の消費低迷
カテゴリ 30 消費税増税と米中貿易摩擦による国内外の消費と観光業界の不振

月までの公表データから収集した. 本論文では, この使用したプロンプトおよびすべてのカテゴリ名は,テキストを「不景気の判断理由」と呼ぶ.

付録 A に掲載する.

が公表しているデータセットで, 地域・業種別の景気の現状と先行きに関する五段階評価（良い, やや良い, 変わらない, やや悪い, 悪い）と, その判断理由を表すテキストからなる. 本分析では「景気の現状判断」にて「やや悪い」と「悪い」を選択した回答

文埋め込みモデルは, 塚越ら [14] のモデル4）を用

また, 次のリストはカテゴリに属している文の例

いた．ICA の実装には scikit-learn[15] の FastICA をである. これはカテゴリ 4 に属する「不景気の判断利用した. FastICA のパラメータとしては, 成分数を理由」のうち, 独立成分スコアの高い 5 件を抽出し30, max iter を 10000, tol を 1e-5 に設定した. その他

たものである.

はデフォルト値である. また, 3.2 項目における独立• 11 月一杯で、ほぼお遍路の仕事が終わり、12 月に入り、忘年会シーズンだが前年ほど良くない。お遍路と比べ、街中では売上が上がらない。
• 商店街の中は、近年立ち飲み屋だけが多くなっている。商店街は立ち飲み屋だけでいっぱいになる可能性もある。ここ数年で 60〜70 店舗くらい、大小様々な立ち飲み屋が広がっているようである。小売店にはブレーキが掛かって、売れていない。単価を下げてもなかなか販売の売上にはつながらない。
• 年が明けてから人が来なくなったので、毎日早じまいしている。
• 商店街一帯において、人の動きや交通量が少ない。
天候は良くなっているものの、イベントを開催しても人が集まらない。
• 夜の繁華街に人はいるが乗車率が悪く、実車率も悪い。歩いてホテルに帰る県外の客が多く、地元客の飲食が少なくなっている。

成分スコアの閾値は 2.0 で設定している.

4.2

カテゴリの集計

まず, 3 節の提案手法を通して独立成分とそれを閾値によってカテゴリ化する. そして, そのカテゴリに属している「不景気の判断理由」の数をデータに紐づく地域ごとに集計する. その結果として得られる集計結果の一部が表 1 である.
表 1 地域区分別カテゴリに属する判断理由の件数 (抜粋)
カテゴリ番号 4 6 15 24 30
北海道
40 15 11 50 67
東北
43 14 34 50 30
北関東
27 28 28 17 16
南関東
70 56 130 48 73
甲信越
26 21 19 21 20
東海
36 37 73 30 76
北陸
27 42 11 42 30
近畿
33 47 50 51 81
中国
38 15 46 29 40
四国
20 11 36 14 22
九州
43 33 37 34 47
沖縄
12 28 3 2 33

カテゴリ名と対応する意味合いを持つような文が並んでおり, 提案手法によるカテゴリ化が少なくとも一貫性の観点からは機能していると考えられる.

4.4

対応分析

表 1 を含めた地域別に集計したカテゴリごとの回答数を多重対応分析にかける. 対応分析とは, クロス
集計表などの項目間の関係を視覚的に表現するた

3） https://www5.cao.go.jp/keizai3/watcher/watcher menu.
html4） https://huggingface.co/cl-nagoya/sup-simcse-ja-large

めに使われる手法で, カテゴリカルデータの PCA とも呼ばれる [16]. また, 多重対応分析とは, Blasius ら― 496 ―

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[17] が 2 変数の対応分析を 3 変数以上に利用できる再現率を計測することは原理的に難しいという課題

ように拡張した分析手法で, 実装としては mca5）を利がある. これは, 正解の範囲がカテゴリの命名に左右用した. これによって, 集計結果に基づいてカテゴリされていることやカテゴリの分け方がアルゴリズム

間の関係や地域の位置付けなどを二次元のグラフでによって変わりうるためである. 2 つ目は, カテゴリ

プロットする. 本分析では, ハイパーパラメータは実化のための閾値をハイパーパラメータとして与えて装のデフォルトを使用している.

いる点である. 独立成分間でスコアの分布は異なっ

図 1 は, その対応分析の結果を図示したものであており, 閾値を決め打ちで与えることはカテゴリのる. 図中のカテゴリ番号に対応したカテゴリ名は,一貫性を下げてしまう恐れがある. 3 つ目は, 文埋め

A.2 項に掲載している.

込みや次元削減アルゴリズム, それらのパラメータ

この結果から一部を抜粋して地方とカテゴリの関係性を解釈する. カテゴリ 6 は観光地における影響によって結果が大きく変わる可能性があり, カテゴ
リ抽出をコントロールできないという点である.

について述べたもので, 同じ象限に沖縄が位置して1 つ目については, カテゴリ内の文の一貫性を何いるが, これは沖縄が他地域に比べて観光業の不況らかの形で計測することで分類精度を計測することの影響が相対的に高いことを示していると言える.
観光庁の発表している宿泊旅行統計調査 [18] によれは可能であると考えている. また, この一貫性を計測することができれば, 2 つ目の課題についてのアプ

ば, 各年においても関東や近畿を除くと北海道と沖ローチも同時に考えることができるようになるだろ

縄県が最上位に位置していることからある程度は妥う. 例えば, 一貫性の指標をなるべく保つような制約当な結果が得られていると考えられる. 他方で, カテを定義し, 独立成分スコアが相対的に高い文をなる

ゴリ 15 は製造業における影響について述べたもの

べく多く選択する最適化問題として定義できるかもだが, 東海が非常に近く, 東海の製造業の経済的な影しれない. ３つ目については, 探索的な目的において響の度合いが他地域に比べて相対的に高いことを示は問題にならないケースも多いが, カテゴリの粒度していると解釈できる. 中部経済産業局によれば, 東が粗すぎたり細かすぎたりすることがあり, 適宜ハ海は製造業従事者数の割合が最も高い. そのため, こイパーパラメータの調整や場合によっては複数のカの図は実際の統計情報に比較的近い結果が得られてテゴリを一つにまとめる必要がある. また, このよういると考えられる [19]. 以上の情報からカテゴリ 6,

な課題にアプローチするためには, アプリケーショ

15 からは産業構造による相対的な影響度が読み取ン化においては柔軟な実装が求められるだろう.

れる可能性が示唆された. さらに, カテゴリ 24 は暖

おわりに冬の影響によるものであるが, 北海道や北陸が比較

6

的近い位置にある. ここから, 暖冬によって冬物商材が売れないことがこの 2 地域における小売店におい

本論文では, 文埋め込みと ICA を用いて文をオー
プンドメインでカテゴリに分類する方法を提案し,て経済的な影響が比較的大きい可能性があるという

その活用方法と課題について述べてきた. 特にケー仮説を立てることができる.

ススタディでは, 提案手法によって得られたカテゴ

5

リから計算された属性データごとの集計値を確認

議論し, 多重対応分析にかけた. そして, その結果の一部

4 では, テキストデータから抽出したカテゴリデーが公表されている統計から確認できる外部情報と近タをに紐づいている属性データの元で集計すること

いことを確認し, さらに図中のカテゴリと属性デー

で, さらなる洞察を得て仮説構築に活かすことがで

タの位置付けから仮説が立てられることを試みた.

きることについて述べてきた. また, 本論文のケース

以上を通して提案手法の質的な観点での探索的解析

スタディでは触れなかったが因子分析などの他の手への応用可能性が示唆された.

法を利用したり, 一部のカテゴリだけを用いたりす

今後の展望としては, 課題で触れたように一貫性ることも探索的な解析には役立つと考えられ, 応用を計測する指標を定義し, 文埋め込みや次元削減アの可能性は広いと考える.
一方で, 現在の提案手法には課題が 3 つある. まルゴリズム間での性能を比較したり, カテゴリ化の閾値を最適化問題として解くことで与えるためのアず, 1 つ目はカテゴリ化した二値の正確な適合率とルゴリズムを検討したりしていきたい.

5） https://github.com/esafak/mca― 497 ―

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謝辞
メディア研究開発センターの研究アドバイザーで[11]ある MBZUAI・東北大学の乾健太郎教授および東京工業大学の岡崎直観教授に感謝を申しあげる.
また, 本論文の校正は朝日新聞社の AI 校正サービ[12]

ス「Typoless6）」の提供を受けて実施したものである.
[13]

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6） https://typoless.asahi.com/― 498 ―

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A

カテゴリ名一覧とプロンプト

A.1

カテゴリ命名に使ったプロンプト

カテゴリの命名には GPT-4 の API を用い，以下のシステムプロンプトおよびユーザープロンプトを使用した．BERTopic[20] で使われているプロンプト7）を参考にして, 今回の用途に合わせて修正した.
システムプロンプト
You are a great supervisor of a professional economic
analyst in Japan.
Additionally, you have written great reports.
So, you can review economic texts, topics, and so on.
You MUST answer in Japanese.

ユーザプロンプト
I have a topic that contains the following sentences:- {Sentence1}- {Sentence2}- {... 文の個数だけ続く }Based on the above information, can you give a short labelof the topic?
In particular, please provide a brief and short topic labelthat focuses on ”What happened in which industry?”# Topic Label Examples
物価上昇と給与停滞による消費低迷と景気後退の懸念新型コロナウイルス影響下における観光・消費産業の景気低迷
公共工事の受注減少と建設業界の課題
半導体不足とサプライチェーン問題による自動車・
住宅・電化製品の販売と景気の悪化
食料品・農業原材料の価格高騰と円安影響下の農業および食品産業の収益性低下# Your Answer

A.2

カテゴリ名一覧

カテゴリの番号は独立成分の番号と図 1 での赤点に記されている番号に対応している.
カテゴリ 1 消費税増税の影響と連休の影響による小売・
不動産・飲食業界の売上低迷
カテゴリ 2 新聞求人広告の衰退と製造・サービス業界における採用形態の変化及び人手不足の深刻化
カテゴリ 3 天候変動及び消費税増税影響下における農産物相場の変動と小売業界の売上低迷
カテゴリ 4 商店街の物販低迷と飲食業界の過当競争による地域経済の冷え込み
カテゴリ 5 消費増税と 10 連休影響による小売・宿泊業
界の売上低迷カテゴリ 6 宿泊業界における外国人観光客減少と連休
効果の限界

カテゴリ 7 消費税増税と節約志向の強化による内需低
迷と各産業への影響
カテゴリ 8 農業・建設・不動産業界を中心とした市場低迷と入札競争の激化
カテゴリ 9 新型コロナウイルス影響による宿泊・飲食業
界の深刻な打撃カテゴリ 10 消費税増税と各種税制変更影響下の自動車・住宅・携帯電話市場の販売低迷
カテゴリ 11 新型コロナウイルスと自然災害が引き起こす旅行・宿泊業界の深刻な予約キャンセルと売上低下
カテゴリ 12 消費低迷による小売業界の不振と地方経済の停滞カテゴリ 13 販売量減少と客数の低下が続く小売業界の厳しい経営状況カテゴリ 14 新型コロナウイルス影響下の多業界にわたる売上減少と消費活動の停滞
カテゴリ 15 製造業における受注・販売減少と構造的課題
カテゴリ 16 新聞広告の市場縮小と人材採用の手法変化による出版・広告産業の売上低迷
カテゴリ 17 暖冬・消費税増税の影響によるタクシー業
界の売上低下と乗務員不足
カテゴリ 18 消費税増税と各種イベント影響による飲食業界の売上低迷
カテゴリ 19 新型コロナウイルスの影響を中心にした飲食業界および小売業界の厳しい市場環境と販売減少
カテゴリ 20 新型コロナウイルス影響下における小売・サービス業界の営業停止と売上減少
カテゴリ 21 消費減少と競争激化による小売業界の売上圧迫状況
カテゴリ 22 消費行動の鈍化とイベント効果減少による
飲食・小売業界の売上減少傾向
カテゴリ 23 天候変動と消費税引上げ影響による農産物
価格波動と消費動向の変容
カテゴリ 24 暖冬影響による冬物商材の売れ行き悪化と年末年始の消費低迷
カテゴリ 25 東日本大震災と台風被害後の商業・観光・農産業の長期的経済低迷及び新型コロナウイルスの影響カテゴリ 26 観光産業における来客数減少とその影響
カテゴリ 27 新型コロナウイルスの影響と消費税増税による各産業の消費行動への変化
カテゴリ 28 米中貿易摩擦と消費税増税の影響による小売・消費関連産業の景気後退
カテゴリ 29 消費税増税と節約志向の拡大による小売・サービス業界の売上低迷および来客数減少
カテゴリ 30 消費税増税と米中貿易摩擦による国内外の消費と観光業界の不振

7） https://maartengr.github.io/BERTopic/getting
started/representation/llm.html― 499 ―

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