DEIM Forum 2017 P3-3

情報交流サイトにおける会話分析に基づく情報推薦システムの提案
府川和樹†

王元元††

河合由起子†

角谷和俊†††† 京都産業大学コンピュータ理工学部 〒 603-8555 京都府京都市北区上賀茂本山†† 山口大学大学院創成科学研究科 〒 755-8611 山口県宇部市常盤台 2-16-1††† 関西学院大学総合政策学部メディア情報学科 〒 669-1337 兵庫県三田市学園 2 丁目 1 番地
E-mail: †{g1445142,kawai}@cc.kyoto-su.ac.jp, ††y.wang@yamaguchi-u.ac.jp, †††sumiya@kwansei.ac.jp
あらまし

本研究では，情報交流サイトにおけるユーザ発言の活性化を目指し，ユーザの積極的な質問を促進させる

情報推薦システムを提案する．具体的には，ユーザの質問に対して，応答時に質問者の潜在的質問を推定し，応答結果に潜在的質問内容に関する質問を付与し返答する．また，応答システムはユーザの質問に関して，関心の高い他ユーザを発見し，そのユーザが返答可能な形式に拡張し，質問を転送する．これによりユーザの発言が増加し，情報交流サイトの質の向上も期待できる．本論文では，提案する潜在的質問の推定手法に基づき情報推薦システムを構築し，検討する．
キーワード 機械学習，会話分析，情報交流サイト，深層学習，応答システム

1. は じ め に
近年，Yahoo!知恵袋をはじめとした QA サイト情報交流サイトが普及し，多くの人々が情報交流サイトを通じて，オンライン上でつながりを作っている．情報交流サイト上では，ユーザ同士の質問・回答を通じて，コミュニケーションできるが，質問者には「何を聞けばいいのか」，「どのように聞けばいいのか」，「誰に聞けばいいのか」という知識の差が存在し，これにより円滑なコミュニケーションが進まないということがある．そこで，本研究では，情報交流サイトにおけるコミュニケーション促進を目的にユーザの積極的な質問促進，それに対する適切な図 1 質問促進のための情報推薦システム応答結果を返答することを目指す．
本論文では質問促進として，具体的には，ユーザの質問情報発している．これらはいずれもユーザの振る舞いに着目しておに対して，応答時に質問者の潜在的質問を推定し，応答結果にり，本研究では質問間および回答間の類似性を学習する点，さ潜在的質問内容に関する質問を推薦する応答システムを提案すらにそれらを新たな質問として回答と合わせてユーザへ返信す

る（図 2）．推薦される潜在的質問を提示することで，ユーザる点で異なる．の積極的な質問を促進させることが期待できる．また，提案すユーザへの質問回答は知識支援技術とも関連しており，Sakusa

る応答システムはユーザの質問に関して，関心の高い他ユーザ

ら [3]，武吉ら [4]，さらに Zhou ら [5] は，知識支援として Webを発見し，そのユーザに質問を転送する．これにより質問を転サイトの文章に自動でリンク生成するシステムを開発している．

送されたユーザの返信が期待でき，ユーザの積極的な質問促進

本研究では，知識支援につなげるために回答に新たな質問を加と合わせて発言が増加し，情報交流サイトにおけるユーザ満足える点，さらにそれに基づいた会話促進を目的としてユーザを度の向上や対話の活性化につながる．

推薦する点が異なる．

2. 関 連 研 究

3. システム概要

チャットや QA サイトにおける対話分析に関する研究として，提案する質問促進のための情報推薦システムは，会話となる

田中ら [7] や原田ら [10] は，ユーザ間の対話からユーザの発話質問に対する回答との関係性を分析する．分析のため，会話に意図を読み取り，システムに自動的に問い合わせを行うシステ

出現する質問キーワードと関連する質問と回答のペアを QA サムを提案している．また，松尾ら [9] や Mladenic [10] は，ユー

イトより取得する．それら質問から会話の質問と類似性の高いザの履歴情報から興味やキーワードを抽出し，ブラウジングを質問と回答のペアを取得し，回答と回答集合との類似性を算出支援するシステムを提案している．また，ユーザの振る舞い情し，類似性の高い回答に対する質問を取得する．また，質問も報に基づく情報推薦として，Liu ら [6] は，ニュースサイトおい同様に，質問集合との類似性の高い質問を取得し，取得した 2て，ユーザの振る舞いに応じたページを推薦するシステムを開徴語のうち，重要度の低い語彙を選択する．選択された語彙を用いた検索結果ページと Wikipedia ページを被リンク情報とする．また，受信者と関係性が高い友人を式（2）より発見し，それら友人の投稿情報に語彙が含まれている場合に被リンク情報とする．

→→
Sim(−x,−y)= √

∑|V |
∑|V |
i=1

i=1xi · yi(xi )2 ·√∑|V |(y )2i=1 i

(2)

−→
→
x はユーザ x の特徴ベクト ル，−y はユーザ y の特徴ベクトル，|V | は特徴ベクトルの次元数である．
受信ユーザが発信ユーザへ周知させたくなる興味喚起支援被リンク情報は，受信者の興味喚起による会話促進を目的としており，先程とは逆に重要度の高い語彙を選択する．そして，こ図 2 質問とベストアンサーの類似性に基づく関連質問抽出の場合は受信者ではなく，この語彙を話題にした発信者と関係性が高い他の友人（ただし，受信者ともネットワークがある）

つの質問を会話の質問に対する関連質問として回答と合わせてを式（2）より発見し，語彙が含まれている投稿情報を受信者のユーザへ返信する（図 2）．

被リンク情報として提示する．

3. 1 質問抽出と応答生成

たとえば，ユーザ A，B，C，D があり，（1）A と B，（2）B とまず，ユーザの質問（発言）に対して，Yahoo!WebAPI のC（，3）B と D が友人関係であり，A が B へ情報を発信した場合，キーフレーズ抽出 （注 1） を用いて重要度付き単語を特徴語とし（2）と（3）の友人関係により，受信者 B にとって知識情報は，Bて抽出する．次に，各特徴語の重要度の高い特徴語を質問キーワードとして Yahoo!知恵袋 API より，質問およびベストアンと関係ある C と D との関係性が高い方が発信している同じ話題−→ −→−→ −→を提供する．ここでは，式（2）より Sim( B , C )<Sim( B , D )サーのペアを N 件取得する．取得した最上位のベストアンサーと仮定しているため，B には，D が投稿した情報のうち，A の発A1 をユーザの質問に対する回答とする．

信情報から抽出された語彙を含む重要度の高い投稿情報，検索

次に取得した N 件の回答から再度キーフレーズ抽出より単結果ページや Wikipedia ページをリンク先とする．このことよ

語を M 個取得し，下記の TF-IDF 手法に基づき各回答を 1 つり，受信者 B の知識を深めることができる．一方，受信者 B にのドキュメントとして，質問キーワード以外の各単語に重みをとって発信者 A へ提供したくなる情報は，受信者 B と関係ある付与する．

C と D のうち，発信者 A とも関係が深い方が発信している同じ−→ −→−→ −→話題である．ここでは，式（1）より Sim( A , C )>Sim( A , D )TF =単語 i の出現回数
単語総数と仮定しているため，B には，C が投稿した情報のうち，A の回答総数 N
IDF =単語 i が出現した回答数

発信情報から抽出された語彙を含む重要度の高い投稿情報や講この重みを要素とする各ベストアンサー Ai のベクトル

vai = (w1 , · · · , wi , · · · , wm ) を生成し，各ベストアンサーベクsim(ai , aj ) = √∑|M |i=1

j=1の友人 C との会話を促進することができる．

4. 環 境 構 築

トル間の類似度を下記より算出する．

∑|M |義映像をリンク先とする．このことより，発信者 A と受信者 B

本論文では，実際のデータを用いて情報交換サイトにおけるai · aj(ai )2 ·√∑|M |(a )2
j=1 i

質問の特徴語抽出と関連質問抽出を検証するための環境構築を(1)行った．
本稿では，Yahoo!JAPAN が提供する知恵袋 WebAPI（注 2）をsim(ai , aj ) の最も高い Aj のベストアンサーに対する質問用いて，質問応答データを取得する．今回，車に関する質問応Qj を関連質問として抽出し，A1 と合わせて応答としてユーザ答を対象とし，2,000 件の質問応答データを取得した．検索キーへ返信する．

ワードより，質問とベストアンサーのペアを 100 件取得可能で3. 2 会話促進のためのリンク生成ある．なお，形態素解析には MeCab を用いた．また，ベストユーザ間の類似度に基づいたユーザの投稿情報の語彙にリンアンサー間のコサイン類似度を算出し，類似度の最も高いベスク情報を自動的に張り付ける．ここでリンク生成を行うリンクトアンサーを抽出した．その結果，提案手法に基づき質問に対先として，知識支援情報と興味喚起支援情報がある．知識支援して類似する質問の抽出を確認した．今後，取得したデータに被リンク情報は，受信者の不明な語彙に対する情報を補完する

対して提案手法により推薦された新たな質問提示について検証ことを目的としており，受信者のユーザ特性として抽出した特を行う予定である．また，車以外のカテゴリを含めた検証が必（注 1）：http://developer.yahoo.co.jp/webapi/jlp/keyphrase/v1/extract.html（注 2）：http://developer.yahoo.co.jp/

要である．

5. ま と め
本論文では，情報交流サイトにおける質問促進として，ユーザの質問情報に対して，応答時に質問者の潜在的質問を推定し，応答結果に潜在的質問内容に関する質問を推薦する応答システムを提案した．また，ユーザの質問に関して，関心の高い他ユーザを発見し，会話促進のためのりんくせいせいそのユーザに返答可能な形式を拡張した．評価実験では，ユーザの質問情報から，TF-IDF を用いて各質問の特徴語を抽出し，LSI に基づき抽出した関連質問内容を確認した．今後，質問を推薦する応答システムの有用性を検証する予定である．

謝

辞本研究の一部は，JSPS 科研費 15K00162，16H01722 の助成を受けたものである．ここに記して謝意を表す．

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