「インタラクション，98」 平成10年3月

知的ニュースリーダーHISHO−の開発
小作浩美 内元清貴 井佐原均
郵政省通侶総合研究所関西先端研究センター（romi，uChimoto，isahara）◎crl・gO・jp
インターネットの普及に伴い，ネットワークニュースの記事皇が増加している．その中において，より効率的なニュース利用を目指し，新しいフィルタリング技術や検索方法の提案がなされてきている．我々は対話型ニュースグループ

を対象にしてユーザの興味にあった1つの記事を中心に同じ話題の記事，あるいは文脈上継りがある記事を抽出するような知的ニュースリーダーⅡISEO一（ⅡelpfulInformationSelectionbyⅡuntingOn−1ine）を開発している・
本稿では，知的ニュースリーダーⅡISⅡ0−の概要を紹介し，関連記事を収集するツールについて説明する．さらに，その評価結果を報告する．

DevelopmehtofIntelligehtNetworkNewsReader−HISHO−
HiromiOZAKU，KiyotakaUCHIMOTOandHitoshiISAHARA
CommunicationsResearch・Laboratory，M．P．T．
AstheInternethasbecomeverypopular，thenumberofarticlesgeneratedeverydaylSincrea＄lngraPidly．Tb
makegoodllSeOfthenetworknews，muChresearchhasbeendoneonextractinginforma・tionfromit・AndwehavebeendeveloplngtheInte11igentNetworkNew＄RBader−HISⅡ0−．Thesystemattemptst6extract

newsarticlesofinteresttoauser．Inthispaper，WeOutlinetheⅢISHOsystem，PrOpOSeneWCOllectionmethods
foronepartofthesystem，andevaluatethem．のグループには編集者が存在しないため，記事に現れる用語や表記方法が一定ではない．そのため，従来の情報検索

1 はじめにインターネットにおけるネットワークニュースは，重要技術は対話型ニュースグループの記事検索にはそのままな情報源の一つである．日本では，1994年ころからイン応用できない．また，まだ読んでいない記事群から検索にターネットの導入が進み，その利用者も急増してきている．

必要な適切なキーワードを選択決定することも難しい．

それにあわせて，流れる情報量も増え，個々のユーザが本当に必要としている情報が見つけにくくなってきている【1】．

そこで，我々吼ネットワークニュースの情報をより効率よく利用するため，知的ニュースリーダーⅡISEO一（Eelphl

ネットワークニュースにおいては，巧のニュースグループ

InformationSelectionbyEuntingOn−1ine）の提案［5］をだけでも300を越すグループが存在し，その投稿数も急激に増加し，かなりの皇が流通している．

行なってきた．このシステムは，対話型ニュースグループ

記事はある程度，内容に応じたグループに投稿されるが，事を入力とし，その記事につながる話題の流れを追い，ユー利用者の多様化に伴い，複数のニュースグループ間を移動

ザの興味を持った話題に関連する記事群をニュースグルーの記事について，キーワード入力の代わりに興味のある記する話題が存在したり，適切なグループに投痕されない記事も存在する．従って，適切なグループにアクセスしても必要な情報がそのグループに存在する保証がない．よっ平成9年度，HISⅡ0システムはJAⅥl言語を利用して，アプレット版が完成した．現在，それを改良してアプリケーて，関係のありそうないくつかのグループを結局見なくてション版を作成中である．システム構築に際して，ユーザはならないことになる．に示すべき記事を決定する類似記事群の収集ツールの評

もちろん，電子図書館の発達や新聞記事の電子化も進む
なか，情報検索のための研究はいろいろなされており，実価実験を行なった．本碍では，それらについて報告する．

プに関係なく抽出することを目的として構築されている．

2 知的ニュースリーダーHISHO一用化もすすんでいる【2】．しかし，ネットワークニュースには，アナウンス型（新聞記事型）のこユースグループと，対本システムの利用法としては次のようなものを想定し話型（討論型）のニュースグループが存在しており【3】，アている．

ナウンス型のグノレープにのみ対応するシステム【4】がほ七

ユーザは多忙で毎日ニュースを読むことはできない．少んどである．対話型ニュースグループは，話し言葉が利用し時間を見つけて，未読記事の中から，いくつかの最新のされ，実際の対葡のような記述がなされる．さらにこの種ニュース記事を読む．その中に興味のある記事を見つけ，そ−153−

の記事の話題を理解するために関係する記事群をすべてた．これは他のニュースグループから移動してきた話題で読みたいと考えた．

あったために参照元の記事がこのグループ中に存在しない

このような状況で利用できるニュースリーダとして場合や，参府している記事が何らかの理由でニュースサーバに届かなかった場合，既pireにより参照記事がサーバ上ⅡISⅡ0システムは構築されている．

システムの実際の動作手順は，以下のようになる．に存在しない場合などである．

また，一般にある一定の話題のまとめの記事は，もともとの話題のリファレンスツリーにつながることが少ない．

1．ユーザが記事群中に興味のある記事を見つける．
2．記事のヘッダ部分の情報を元にリファレンスツリー

これは，まとめ記事は話題に関係する記事が出尽くしてかを生成する．
3．リファレンスツリー同士の関連の度合を判定する．

ら投稿されるため，投稿されるまでに一定の期間，時間が空いてしまい，その時差のために元記事を見つけるのが困

4．ユーザの興味に応じて，さらに関連のあるツリーを収難であり，元記事を参府せずに投稿してしまうことなどが集し，連結する．

原因と考えられる．しかし，このようなまとめの記事ほど，このシステムの主要な特徴は，ユーザの興味に沿って動ユーザにとって有益であることが多い．また，まとめ記事的に検索することにある．本システムは辞書を用いずに記事間の意味的距離を測定するため，特定のニュースグルー多い．そこで，何らかの理由でわかれてしまったリファレプに範囲を限らずに必要な情報を抽出可能である．

ンスツリーの関係を修復するために類似リファレンスツを理解するために元記事のスレッドが必要であることがリーの収集を行なう．

2．1 ニュース記事とリファレンスツリー

一方，ツリーによっては長期間存続し，たくさんの記事ネットワークニュースの記事吼ヘッダとメッセージのが含まれる．そのような場合，含まれる話題が複数存在す2つの部分から構成されている【6】．ヘッダはいくつかのフることがあり，ユーザの興味に合わない話題については，ィールドから構成される．その中に記事の識別子M尊Sage−表示を避ける処理を行なう必要がある．そのためには，各IDと，関連する記事のMessage一IDからなるR坤rences，

話題毎に分離ポイントを把捏しておくことも不可欠であ

記事のタイトルを記述するSubject，投稿者のアドレスが記述されるnom，投稿されたニュースグループを示す

る．次にそれらの計算手法について簡単に述べる．

2．2 関連度計算

Newsgroups，投満された時間Dateなどがある．Message−

関連度計算は2つのフェーズで行なわれる．話題転換点

ID，ReferencesとSubjectは記事同士の関係を示している．の決定と類似話題の収集である．この計算においては，ヘッ

また，賛成反対や冗談の一行だけしかないような情報の非常に少ない記事がたくさん存在する．このような記事をダ部分の情報も利用するが，ヘッダ部分の情報だけでは曖

個別に詳細にチェックすることはいろいろな点で無駄が昧な点が多く，完全な結果を出すことはできない．そこで，多くなってしまう．Refbrencesは，ユーザがある記事にメッセージ部分の情報を利用する．この部分は記事本文が対して返答を行なった時には自動的に引用された記事の善かれている．文書分業引こおいては，形態素解析ツールなMe岱明かIDが付くことが多い．そのため，これらのフィーどにより，単語あるいは文字の抽出を行ない，得点をつけルドを利用すればある程度，関係した記事群を自動抽出することができる．ある程度関係している記事群を調査することで，より的確なタームを抽出することが可能となり，精度も上がる．Re鎚rencesを利用した記事同士の関係はツて特徴を調査し，分類するのが一般的である．しかしながら，対話型ニュースグループの場合，記事本文中にかなリノイズが含まれているため，形態素解析を行なっても，それほど精度が向上するとは思えない．現在は処理すべき記事皇が多いことから，文字種成分の変化つまり漢字とカタカナの連続部分を抽出し，その出現頻度といくつかの機リー構造になる．HISEOシステムでは，この記事群をリファレンスツリーと呼び，検索等の最小単位とする．

能語を利用したスコアリングを行ない，スコアの高いター

リファレンスツリーは基本的には何らかの話題提起の記事から始まり，それに回答またはコメントする記事で構成される．もし，全ての記事がニュースサーバ上に存在しムを利用して関連度計算をする，ているならば，ツリーのトップ記事，話題提起の記事には度や表層的手がかりのみを用いて話題転換記事を決定しRe鮎rencesフィールドが存在しないことになる．しかしながら，美顔のニュースサーバにおいて，ある1つのニューている町これは，似ていゃ帯題が掛ミている場合は新出

まず，このシステムでは抽出したターム中の文字列の頻文字が少ないこと，落選が変化する記事があれば，その記スグループ内で，リファレンスツリーを作成し，トップ記事を調べると，Re鈷renc飴フィールドを持つもめが存在し事の前後で出現する漢字の要素が異なるなどゐヒユーリステイクスを用いている．

一154−

類似度計算については，リファレンスツリー毎に出現ターム列にスコアを与え，スコアの上位10タームを利用

甘TNo． 記事数する．ユーザが興味のある記事を選択した時点で，その記950606−03 5

事を含むリファレンスツリーを類似計算の中心のツリー，950916−01 5ファミリーツリーとする．そして，ファミリーツリーの上951213−03 3

位10タームを元に共起しているタームのスコアを利用し951225−01 7

たベクトル計算によって類似度を算出する【8】．

960130−07 2960416−03 5

関係する

内容

RT数

2．3 知的ニュースリーダーHISHO−の構成

アトピー対策†般糖尿病

2

いびき対儒

2

アトピーケアー15

鹿部

3

タバコと健康3

表1：ファミリーツリーの内容

HISHOシステムアプリケーション版の構成は図1のよ岬■■l■l■■t■I†●lI仙Il†■l■●l■lI

うになっている【9】．大きく分けて，ニュースリーダ部と言論処理部にわかれ，言語処理部においてはデータベース管理機能，言語処理機能があり，その機能はいくつかのモジュールで構成されている．この部分において，前章までに説明したデータ処理がなされる．

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図2：知的ニュースリーダーHISEO一アプリケーション版

3 知的ニュースリーダーHISHO一の評価実験
現在，我々は知的ニュースリーダーHISHO−をJAVA言語を利用して構築中である．平成9年度にHISHOシステ

ムアプレット版は完成している．また，今後の公開をめざし，EISHOシステムアプリケーション版を構築中である．
アプリケーション版では表示方法と祭似リファレンスツ
図1：システム構成

リーの収集部分に改良を行なっている．

ここでは，類似リファレンスツリーの収集方法の改良
一方，ニュースリサダ部においては，グラフィカルなユーザインターフェイスを提供し，リファレンスツリーや，話ニュースグループは軋1if占．health，記事は1994年12月か題転換点の記事の表示，類似リファレンスツリーの表示をら1996年4月までのものである．これらは，すべて北陸行なう（図2）．アプレット版では，ブラウザを通して結果を表示していたが，現在構築中めⅢSHOシステムアプリ先端科学技術大学院大学（JAIST）で立ちあげているアーケーション版ではブラウザの必要がない．また，入力機能を充実させて，次の話題の初めの記事に移動することなどが容易に行なえるようになっている．また，表示ウインドウの構成に改良を加えている．と評価実験の結果を報告する．なお，評価実験に利用した

カイブサーバ【10】から入手したものである．

3．1収集方法とその評価結果
HISHOシステムは，ターム抽出およびスコアリングには独自のツールを利用している［11】．このツールで，漢学−155−

FTⅣ0．・ 95060（ラー03M色thdds
applet叩pli＿Cation950916−01

951213−03

95122■5−01

960130−07

960416−03

2／2

11／15

3／3

3／3

．平均

再現

10／11

10／21

2／291

48 100

10／11

10／18

91

2／19

2／20・1／21ル1／I

3／163／13

58 100 19 100 23 94 2873

100 101／2

11／19

15／15

15／17

2／32／82／32／2

56 50 50 50 100 100 88 67 25 67 100 71 70
表2：再現率と適合率を決定でき，ツリー構造の変化したツリーのスコアのみ再計算すれば良い．よって計算コスト的な面においてもかなり期待ができる．また，適合率の向上により，不要な結果がとカタカナからなる各タームに出現頻度と機能諸によリスコアをつけている．これは，各記事毎の得点であるので，アプレット版においては，このスコアの上位のタームをキーとして利用するが，比較に使う際のスコアはt負d一による再計算を行ない，その得点を利用した．アプリケーション版大幅に削減できる．

4 まとめ

では，ターム抽出の際に得たスコアをリファレンスツリー毎に記事数で正規化し，比較に利用している，

次にテストデータによる収集実験の結果を報告する．実験に利用したツリーはJAISTのデータから適当に抜粋した34RT（200記事）を利用している・その実験に利用したファミリーツリーは表1のようになっている．このうち，アトピー関係のツリーでは7ツリー分重複している．

まず，すべてのツリーに2つの方法により得点を与える．
その得点を利用し，ベクトル空間法を利用して類似度を計算する．ここでは，おのおののツリーから上位10タームを利用し，同じタームが共起すると得点が高くなり，似ていると判断される．

ぷm（打f，鞘）＝i荒郡弘

知的ニュースリーダーHISⅡ0−システムの概要とシステ

ム内の類似記事収集ツールの評価結果を報告した．これにより，ユーザのニーズに合わせた適切な議論の流れを提示することが可能となり，ユーザを適切に支援できる．
現在，アプリケーション版の構築を行なっている．その完成後，表示部分の改良も含めて，ユーザインタフェースの評価を行なう予定である．また現在のシステムにはクロスポストの処理ツールが組み込まれていない．今後はクロスポストおよび幅広いニュースグループに対応していく予定である．最終的には平成11年度に一般に公開できるシステムにする予定である．

参考文献【1］WIDEProject：∝インターネット参加の手引，，共立出版，1995

この実験においては，2文字以上の漢字文字列，カタカナ文字列と若干の機能語を利用し，機能爵の前にある1文字を抽出タームとしている．類似度の得点が開催を越えたものを正解とし，人為的に選んだ結果と比較し，再現率と適【2］五十嵐幸雄：∝解説：情報検索，，日経エレクトロニクス
No．70り997．12．15【3］Rennison，E．： Galaxie＄OfNews：AnApprochtoVis11al−
12；lngand Understa，mdirLgExpansiveNewsLarLdscapes
Proceeding＄OfUIST94，1994

合率を算出した．結果は表2に示す．

凹佐藤円他∝電子ニュースにおけるダイジェスト機構の実現
情報処理学会第49回全国大会，1994

再現串＝㌣ステム盟妥写晋瑠ツリ￣数

適合率＝瑚茸

【5】小作浩美他

話題関連性に着目した知的ニュースリーダの提案，，平成7年電気関係学会関西支部連合大会，1995

3．2 考察【6］RFClO36：

テストデータにおいては，再現率はアプレット版の方が【7】内元滑貴他 対話型ネットニュースグループにおける話題
転換点の推定，，言語処理学会第3回年次大会，1997

高くなっている．しかし，適合率がかなり低いため，不要な結果を駆除するために表示方法を工夫する必要がある．ま【8】小作浩美他： く知的ニュースリーダにおける表層的話題関連

た，偵dfのスコアリングは動的なデータに対して，どの段階で計算を行なうか，全体量をどこに設定するかなど，スコ性の抽出，，言藷処理学会第2回年次大会，1996【9】井佐原均他：∝討論型ネットニュースグループを対象とする

アが大きく異なる要因をたくさん含んでいる．また，ニュースサーバ内の記事の変化に応じて，ツリー構造の変化にも対応しなくてはならない．その点，アプリケーション版においては，各記事がサーバた届いた段階でタームのスコ・ア

StamdardforInterchangeofUSENETMes−

SageS卵知的ニュースリーダの開発 情報処理学会，NL−119−3，1997【10］http：／／mitsuko・jaist・aC・jp／6／【11】宮本義男他： キーワード抽出自動システム 第37回システ

ム制御情報学会研究発表講演会，1993−156−