DEIM Forum 2023 4b-5-4

web コンテンツ群を対象とした難易度による対話式検索インタフェイスの実現方式
外崎 未空 石井 雄大 中西 崇文
武蔵野大学データサイエンス学部 〒135-8181 東京都江東区有明 3-3-3
E-mail: {s2222055, s2022052}@stu.musashino-u.ac.jp, takafumi.nakanishi@ds.musashino-u.ac.jp
あらまし 本稿では，web コンテンツ群を対象とした難易度による対話式検索インタフェイスの実現方式について示す．現在，インタネット上には様々な話題で様々な難易度の web コンテンツが散在している．これらのコンテンツから，ユーザのニーズに合致したコンテンツを選択するために，既存の検索エンジンが使用される．だが，ユーザのニーズと合致しない web コンテンツが上位に提案されることがある．本方式では，web コンテンツの難易度として，その web コンテンツに含まれる画像数，その web コンテンツのひらがなの割合，および，日本語の語
彙レベルから定量化する．本方式では，その難易度の指定をユーザに対話式で実現することにより，ユーザのニーズに合致した web コンテンツを手軽に探索することが可能となる．
キ ー ワ ー ド対 話 型 検 索 ， 難 易 度 ， web コ ン テ ン ツ ， web 検 索 シ ス テ ム

1. は じ め に致したコンテンツを手軽に探索する機能を実現する．

現在，インタネット上には膨大な量で，様々な話(2) に つ い て は ， 各コ ン テ ン ツ を 構 成 する 特 徴 か ら ，題，難易度をもつコンテンツが散在している．それら

難易度 スコアを付与し，これによって整理す ることで，のコンテンツを対象として，ユーザのニーズに合致しユーザの知識に合致したコンテンツを手軽に探索するたコンテンツを選ぶために，既存の検索エンジンが用機能を実現する．

いられる．本研究において，ユーザのニーズとは，ユ

本稿では，日本語の web コンテンツを対象として，ーザが検索する際に求めている話題，難易度を指すこ

web コ ン テ ン ツ の 話 題 ・ 難 易 度 を 推 定 し ， 対 話 式 でととする．

ユーザに提案する検索インタフェイスの実現方式につ

これまでの既存の検索エンジンでは，キーワードを指定することが多く，その内容に関して順位をつけて表示することが可能であった．
だが，これまでの既存の検索エンジンでは，下記の問題があった．

いて示す．
本方式は，以下の手順で構成される．はじめに，ユーザを任意 の検索ワ ードを入力 とし， web コンテンツを取得する．次に，取得した web コンテンツを話題クラスタリング機能と難易度ソート機能により，(1) ユーザが与えた 検索キーワード に合致するコン

話題ごとにクラスタリング し，難易度順にソートする．

テンツ群を対象として，どのような話題が存在するか

最後に，ソートした web コンテンツを対話機能によを俯瞰的に理解すること

り，ユーザ に提案す る．この 提案し た web コンテ ン(2) ユーザの知識に 合致した 難易度 をもつ コンテン
ツ群を探索すること

ツに対してユーザからフィードバックを受け取り，再提案を行う．このシステムは，システムが提案した

そこで本研究では，話題と難易度の 2 つの観点か

web コ ン テ ン ツ に 対 し て ， ユ ー ザ が 適 当 で あ る と 答

ら web コンテンツを整理し，ユーザのニーズと合致

えるか，すべての web コンテンツを提案すると終了

したコンテンツの探索を手軽に行えるようにする． 本する．

研究において ，話題と は， web コンテンツ が取り扱

本稿は，次の構成からな る．2 節では，本方式の関うメインの事柄と定義し，難易度とは，ひらがなの割連研究につい て紹介する ．3 節では，日本語の web

合と画像スコア，および 日本語のレベルによって決定

コンテンツを 対象とし て， web コンテンツ の難易度づけられるものと定義する．

を定量化し，対話式で提示する検索インタフェイスの(1) に つ い て は， ユ ー ザ が 与え る キ ー ワ ード に 対 し て ，実現方式の詳細を述べる ．4 節では，本方式を実現す

既存の検索エンジンで取得されたトップ n 個のコンる実験システムを構築した上で行った実験について述

テンツ群を対象として，その出現する単語から話題をべる．5 節では，本稿をまとめる ．

推定し，似た話題でクラスタリングを行うことにより，キーワードから推定される話題ごとにコンテンツを整理し，ユーザに提示することで，ユーザの ニーズ に合2. 関 連 研 究
本節では，提案方式に関連する研究について述べ

る．
2.1 節では， web 推薦システムに関する研究について示す．2.2 節では，難易度の定量化に関する研究について示す．2.3 節では，対話型検索に関する研究にされているデータベースである．本研究では，この日
本語教育語彙表に記載されている情報のうち，見出し
語と難易度のみを利用した．
提案方式では ，web コンテンツの 内容だけ でなく，ついて示す．2.4 節では，本研究の位置付けについて

web サ イ ト の 外 見 的 観 点 が ユ ー ザ に 与 え る 印 象 に も示す．

考慮するため， 外見的 観点からの項目も加え，難易度の定量化を行 う必要が ある．よっ て， web コンテン

2. 1. we b 推 薦 シ ス テ ム に 関 す る 研 究
従来の web 推薦システムに関する研究として、高ツ内の ひらがなの割合と画像の枚数から難易度を定量化する．

須賀ら[1]や永井[2]の研究が挙げられる．
高 須 賀 ら [1] は ， 自 動 収 集 し た 閲 覧 履 歴 に お け る
URL を用いた 協調フィ ルタリング によって ， web ページの推薦を行った．これは閲覧履歴を用いた web

2. 3. 対 話 型 検 索 に 関 す る 研 究
対 話 型 検 索 に 関 する 研 究 と し て 、 波 多 野 ら [6] や 吉田ら[7]の研究が挙げられる．

推薦システムの事例である．しかし，閲覧履歴を用い

波多野ら [6]は，収集した web サイトを 自己組織化

た web 推薦システムでは，今までとは全く違う知識

マップ[8]を用いて自動分類し、この結果に対して、レベルの分野について知りたい場合に十分でないこと

ユーザと対話的な操作を施すことで、分類結果を段階がある．

的に修正することが可能となる機構の開発を行った．

永 井 [2] は ， 一 連 の 検 索 利 用 内 に お い て 閲 覧 し た

自 己 分 類 マ ッ プ [ 8 ] と は ， T. K o h o n e n に よ っ て 提 案 さ

web コ ン テ ン ツ 内 の キ ー ワ ー ド を 利 用 し て 、 ユ ー ザ

れた教師なしニューラルネットの一種であり，次元削に適した web サイトを提案する．これは，一連の検減や可視化に用いられる．特徴の似たデータ同士は近索ごとに独立して web サイトを推薦する事例である．

い位置に配置されるという特徴を持つ． 自己組織化マ

本研 究 では ， web サ イト を 推薦 す る際 に そ の web

ップには，web ページ から抽出し た単語を もとにベコンテンツの 難しさに も考 慮する ため，web サイトの難易度に関する情報を 抽出する必要がある ．

クトル化した特徴ベクトルを入力とする．
吉 田 ら [7] は ， AND 検 索 ， OR 検 索 ， NOT 検 索 を

本 研 究 で は ， web サ イ ト か ら 抽 出 し た 情 報 を も と意識せずに行う ことが可能となる システムの構築．検に，ユーザ に web サイトを 提案し ，ユーザ との対 話

索結果中の重要語に注目し、その後の出現傾向の可視を繰り返すことで最適な web サイトを提案するシス化を利用して、ユーザとの対話を行い動的にクエリ修テムを作成した．

正と再ランキングを行う．

2. 2. 難 易 度 の 定 量 化 に 関 す る 研 究で分類結果やクエリを修正するが，これでは最終的にこれらの研究では，ユーザの情報を考慮すること
難 易 度 の 定 量 化 に関 す る 研 究 と し て 、 建 石 ら [3] や近藤ら[4]，砂川ら[5]の研究が挙げられる．

ユーザに適した web サイトを一つに絞ることが出来ない．本研 究 では， ユーザの 目的に近 い web サイ ト

建 石 ら [3] は ， 日 本 語 の 文 の 表 面 的 な難 易 度 を ， 文

ではなく， クエリか ら取得し た web サイト を全体 での平均の長さ，各文字種類 (ひらがな，カタカナ漢字

取得し，ユーザとの対話で絞っていき，最終的に 1

等)の相対頻度，文字種ごとの平均の長さ，読点に対つの web サイトをユーザに提案する．

する句点の比の 4 つの観点から，テキストの難易度を求めた．この研究では，この 4 つの観点それぞれが関係しあっており，特定の観点のみを考慮しても読みやすくなるとは限らないと述べている．
近 藤 ら [4] は ， テ キ ス ト の 文 字 か ら テキ ス ト の 難 易度を学年区分に分類する手法を構築した．学年区分と2. 4. 本 研 究 の 位 置 づ け
本研究では，ユーザからの検索ワードから取得した web コンテンツを話題と難易度によって整理し，ユーザのニーズに合致する web コンテンツを提案する web コンテンツ 推薦方式を実現する．

は，小学 1 年から高校 3 年に大学を加えた 13 区分の

2.1 節では，web サイト推薦システムに関する研究ことを指す．これは，あらかじめ学習した言語モデル

として， 閲覧履歴を用いた事例を挙げた．その上で，を利用してテキストの難易度を分類する事例である．

本稿では，今後の展望として， 閲覧履歴を用いること

砂川ら[5]は，日本語学習辞書支援グループ (2015)も視野に入れ たいと考えている．

「 日 本 語 教 育 語 彙 表 Ve r 1 . 0 」 を 作 成 し た ． 日 本 語 教

2.2 節では，難易度を定量化する研究について取り育語彙表とは，約 18000 語の日本語を 6 段階の難易上げた．本研究では， 日本語教育語彙表を 利用して，度をはじめとし，読み・品詞・語種などの情報が搭載

使用語彙の難易度 に加え，ひらがなの割合と画像数を利用する．
2.3 節では，対話式検索に関係する 研究について，ユーザとの対 話により ， web サイトの分類 や，クエリを更新する例を挙げた．本方式では， 検索者の学習効率向上のため，最終的にユーザ のニーズに最も合致する web コンテンツ を提案する．

3. 提 案 方 式
本 節 で は ， 提 案 方 式 で あ る We b コ ン テ ン ツ 群 を 対象とした難易度による 対話式検索 インタフェイスの実
現方式について提示する ．
本方式は，ユーザからの検索ワードを入力として，取得した web コンテンツを内容別に分け難易度順にソートすることで，ユーザに適切な web サイトを出力する．
3 節の構成について述べる．3.1 節では，本方式の全体像について述べる． 3.2 節では， web コンテンツ取得機能について述べる． 3.3 節では， 話題クラスタリング機能について述べる．3.4 節では，難易度ソー
ト機能について述べる． 3.5 節では，対話機能について述べる．

3. 1. 全 体 像
本節では，本研究における提案手法の概要を述べる．提案方式の全体像を図 1 に示す．
本システムの入力は検索ワードで、出力は web コ
ンテンツである．まず， 検索ワードを入力し，検索ワードに関連する web コンテンツ群を取得する．次に取得した各 web コンテンツをベクトル化し，これを図 1提案方式の全体像ソートする機能 である．難易度ソート機能は，単語難易度判定機能， ひらがなの割合算出機能 ，画像スコア
算出機能 ，ソート機能によって構成される．
対話機能は，提案した web コンテンツに対してユーザからのフ ィードバ ックを受け 取り， web コンテ
ンツを選択，出力 する機能である．対話機能は， 話題
選択機能，難易度選択機能によって構成される．

元にクラス タリング を行う． さらに， 各 web コン テ
ンツからひらがなの割合，画像スコア，日本語のレベ

3. 2. 話 題 ク ラ ス タ リ ン グ 機 能ルを求め，それらを利用して難易度スコアを算出 ，付

話題クラ スタリン グ機能 とは， web コン テンツ を与し，難易度スコアを元にソートする．その後，任意ベクトル化し，これをもとにクラスタリング する機能のクラスタにおいて，難易度スコアが中央値であるである．

web コ ン テ ン ツ を ユ ー ザ に 出 力 す る ． こ の 時 出 力 し

この機能は，取得した web コンテンツ内のテキス

た web コンテンツに対し，ユーザは話題・難易度のトに出現する 単語のうち，名詞に対して TF-IDF を適観点からフィードバックを入力し，システムはその入用する．各 web コンテンツをベクトル化し，その結力に応じた 別の web コンテ ンツ を 出力する ．これ を果を用いてクラスタリングを行う．この機能は，単語繰り返すことで最終的にユーザのニーズと合致したのベクトル化 機能とクラスタリング機能によって構成

web コンテンツを出力する．

される．

本システムは，話題クラスタリング機能，難易度ソート機能，対話機能で構成される．

3. 3. 話 題 ベ ク ト ル 化 機 能話 題 ク ラ ス タ リ ン グ 機 能 は ， web コ ン テ ン ツ 内 の話題ベク トル化機 能とは ，web コ ンテン ツ内の テ

テキストを TF-IDF[10] によりベクトル化し，これ をキストの名詞に着目し，TF-IDF を用いてベクトル化

用いて web コンテンツをクラスタリングする機能でする機能であ る．この 機能では， web スク レイピン

ある．この機能は，単語の ベクトル化機能，クラスタ

グにより取得した各 web コンテンツのテキストを形リング機能によって構成される．

態 素 解 析 器 で ある Mecab[10] を 用 い て 形 態 素 解 析 し ，

難 易 度 ソ ー ト 機 能 は ， web コ ン テ ン ツ の 難 易 度 を

単語の品詞が名詞である単語のみを抽出する．形態素

スコア化し，そのスコアによって web コンテンツを

解析の辞書には Neolog -D[11]を使用する．このとき抽出した名詞を TF-IDF によりベクトル化し，このベ

算出機能，および画像スコア算出機能によって構成さクトルを web コンテンツの話題を表す特徴量としてれる．
こ の機 能 によ っ て， web コ ンテ ン ツの 難易 度 を 3扱う．

つの要素から解釈することが可能になる．

3. 3. 1. ク ラ ス タ リ ン グ 機 能クラスタ リング機 能とは ， web コ ンテン ツ群を ク

3. 4. 1. 単 語 難 易 度 判 定 機 能ラスタリング する機能である． 話題ベクトル化機能 に

単語難易度判定機能とは， web コンテンツに含まより出力された各 web コンテンツの話題を含有するれる単語のうち初級レベルの単語をカウントする機能

ベ ク ト ル を 入 力 と し て ， K-means 法 [13] を 用 い て ク

である．

ラスタ数を 5 とするクラスタリングを行う．

この機能では，砂川ら[5]が作成した，日本語教育

この機能によって，話題の観点で，ユーザのニー

語彙表(以後，語彙表と呼ぶ)を利用する．この語彙表

ズに合致し た web コンテン ツを手 軽に探索 するこ とに含まれる見出し語に対して， 品詞と難易度による絞が可能になる ．

り込みを行う． 品詞は，名詞と動詞(動詞 1 類・2

このとき利用した クラスタ数 k = 5 は，以下の予備類・3 類)を利用する．難易度については，語彙表が実験により決定した． 予備実験では，検索ワードに関

見出し語に対して付与している難易度である，初級前

連する 30 個の web コンテンツを取得し， 話題ベクト

半・初級後半・中級前半・中級後半・上級前半・上級

ル化機能と同じ手法でベクトル化を行った．このベク

後半の 6 つのレベルのうち，初級前半・初級後半がト ル に 対 し て ， k-means 法 を 用 い て ク ラ ス タ リ ン グ

付与されている見出し後 を利用 する．

を行 っ た． ク ラス タ 数の 評 価に は， GAP 統 計量 を 用

ここで抽出した見出し後の単語と web コンテンツ

いた ． GAP 統計 量 とは ， 異な る数 の クラ ス タ数 に 対

内テキストを形態素解析することで抽出する名詞・動して，クラスタ内のデータのばらつきが どの程度小さ

詞の一致する数をカウント し，こ の数を日本語のレベ

く，かつクラスタ間のデータのばらつきがどの程度大ルとして扱う．これは，値が大きいほうがより簡単なきいかを比較し，最適なクラスタ数を推定するもので日本語であるということを表す．

ある．この実験を，2≦k≦5 の範囲で， 検索ワードを変化させ４回行った．その結果，クラスタ数を 5 に決定した．

3. 4. 2. ひ ら が な の 割 合 算 出 機 能
ひらがな の割合算 出機能 とは， web コン テンツ 内
テキスト のひらがなが テキスト全体に対して 占める割

3. 4. 難 易 度 ソ ー ト 機 能合を求める機能である．

難易度ソート機能とは，日本語のレベル，ひらがな

この機能 では， web コン テンツの テキス ト全体 のの割合，および画像スコアから web コンテンツの難文字数とひらがなの文字数を抽出する．ひらがなの文

易度をスコア化し，その値によってクラスタ内の字数を全体の文字数で割ることで web コンテンツのweb コ ン テ ン ツを ソ ー ト す る機 能 で あ る ．こ の 機 能

ひらがなの割 合を算出 する． web コンテン ツ内テキ

では，web コンテンツがもつ難易度を 3 つの要素かストの全文字数を a，web コンテンツ内テキストのひら定量化することが可能である．

らがなの文字数を b とすると， ひらがなの割合 y は

日本語のレベルについては，日本語教育語彙表[5]次のように表せる．

の 6 段階の難易度のうち初級前半・初級後半に含ま𝑦=れる単語を利用する．ひらがなの割合については，𝑏𝑎

web コ ン テ ン ツに 含 ま れ る 全文 字 数 と ひ らが な の 文

web コ ン テ ン ツ に よ っ て 文 字 数 に 大 き な 差 が 見 ら

字 数を 利 用 す る ．画 像 ス コ ア につ い て は ， web コ ン

れることがあるが，割合を利用することでその影響のテンツに含まれる img タグの数を利用する．

減少が可能となる．

日本語のレベルを c，ひらがなの割合を y，画像ス
コアを s とすると，難易度スコア S は次のように表せる．

3. 4. 3. 画 像 ス コ ア 算 出 機 能
画像スコ ア算出機 能とは ，web コ ンテン ツ内の 画

𝑆 =𝑦+𝑠+ 𝑐

像の数を 利用し，画像スコアを算出 する機能である ．

難易度スコアを 昇順にソートし，小さい方から難易度

web スクレイピングにより web コンテンツ内の imgが高いものとして扱う．

タグを取得し，この数をカウントする．

この機能は，単語難易度判定機能，ひらがなの割合

このカウントした画像数を， 底が 2 の対数関数により変換する．web コンテンツ内の img タグの数をx( こ こ で は ， x >0 を 前 提 と し て い る ) と す る と ， 画 像
スコア s は次のように表せる ．
𝑠 = 𝑙𝑜𝑔2 𝑥
画像スコ アを算出 する際 ， web コ ンテン ツ内に 含まれる画像数は，増加しすぎると意味をなさない画像
が 増 え る と 仮 定 す る ． そ こ で ， x(x>0) が 大 き く な る
につれ，s の増加率が小さくなるという特徴を持つ対数関数を利用する．また，底に関しては，底が大きいと x の違いにおける s の値同士の差が生じにくくなる
ため，今回は 2 を底に用いる．

3. 4. 4. ソ ー ト 機 能
ソート機能とは， 難易度スコアを 元に web コンテ
ンツをソートする 機能である． 難易度スコアとは， 単
語難易度判定機能 ，ひらがなの割合抽出機能 ，および画像数抽出機能の出力の各スコアの合計 のことである．
ひらがなの割合を y，画像スコアを s，日本語のレベルを c とすると， 難易度スコア S は次のように表せ
る．
𝑆 =𝑦+𝑠+ 𝑐
この難易度 スコアは web コンテンツ１つずつに付与する．各クラスタ内で， web コンテンツを 難易度
スコア順に昇順にソートする．
この機能によって，難易度の観点で，ユーザのニーズに合致した web コンテンツを手軽に探索することが可能になる．

3. 5. 対 話 機 能対話機能とは，出力に対するユーザのフィードバ
ックによって，よりユーザのニーズに合致した web
コンテンツを再度出力するという手順を繰り返すことで最終的な出力を決定する機能である．
対話機能のイメージ図を図 2 に示す．この機能は，
内容・難易度の 2 つの観点からのフィードバックによって構成される．これにより ユーザの ニーズと合致した web コンテンツの提案が可能 となる．
話題についてのフィードバックはクラス タ間の変更に使用し，難易度についてのフィードバックはクラスタ内の web コンテンツ の変更に使用する．

3. 5. 1. 話 題 選 択 機 能
話題選択機能とは，ユーザから話題の観点からのフィードバックを受け取り，クラスタを再選択する機能である．web コンテンツの話題に関するフィード
バックは，話題がクラス タごとにクラスタリング され

図 2

対話機能のイメージている点 を利用して，クラスタを変更することで対応する．
最初の提案では，ランダムにクラスタが選択される．この選択と，後述する難易度選択機能によって選択された web コンテンツを出力する．この出力された web コンテンツ に対して， ユーザは「求めている話題であるか否か」をフィードバックとして入力する．
「求めている 話題でない」というフィードバックの場
合には，その時点に選択されていないクラス タをランダムに選択する．全てのクラス タを出力した場合には，それまでの選択をリセットし， すべてのクラスタから
ラ ン ダ ム に 選 ば れ る 状 態 に な る ．「 求 め て い る 話 題 である」というフィードバックの場合には，クラスタの変更は行わず，今回の提案で選択したクラスタを再び選択する．

3. 5. 2. 難 易 度 選 択 機 能
難易度選択機能とは，ユーザによる難易度の観点からフィード バックを 受け取り， web コン テンツを選択・提案する機能である．この機能では，各クラス
タ内で難易度 が高い順にソートされていることを利用して，難易度の選択を行う．ユーザは 現在閲覧した
w e b コ ン テ ン ツ の 難 易 度 に 関 し て 「 難 し い 」，「 ち ょう ど よ い 」，「 易 し い 」 の 3 つ の 選 択 肢 か ら フ ィ ー ド
バックを選択することができる． 難しいとフィードバ
ックを返す場合，次に提案される web コンテンツは今提案され た web コンテン ツより も難易度 スコア が低いものとなる．

表 1

実行環境

表 3

ライブラリ

バージョン

Beautifulsoup4
Google -api-pythonclient
janome4.11.22.70.0numpy

1.22.4pandas

1.4.4

Requests

2.27.1

Scikit -learn

1.2.3

Seaborn0.12.2

実験 1 の結果 2( 2 ) 英語 勉 強法
クラスタ

タグ付け

0

インド式

0.4.2
話せるようになるための勉強法
1
英会話を独学で行うための勉強法
2

英会話アプリのサイト

この難易度選択機能には，ユーザ の求める難易度を持つ web コンテンツ が各クラスタに 1 つ以上存在すると仮定し，二分探索アルゴリズムを用いる．

単語の意味
3
本の紹介

最初の提案は，難易度スコア順にソートされたクラスタ内で 難易度ス コアが中 央値 であ る web コン テ
ンツを提案する．提案した web コンテンツに対して，

4

英語の 4 分野についての勉強法

ユ ー ザ か ら の フ ィ ー ド バ ッ ク が 「 難 し い 」，「 易 し い 」
を選択された場合は，中央のインデックスよりそれぞれ右，左を削除し，残った web コンテンツの中で難4. 実 験
本節では， 3 節で提案したシステムを実装し，その易度スコアが 中央値を持つ ものを提案する．これを繰

有効性を検証するため，3 つの実験を行った．実装しり返し，ユーザが「ちょうどよい」を選択する，またたシステムは，ユーザからの検索ワードを入力とし，は，リストの要素が 2 つになるまで続く ．

取得した web コンテンツのテキストをもとに話題ク
ラスタリング 機能と難易度ソート 機能を実行，対話機
能によって web コンテンツの提案とユーザとの対話

表 2

実験 1 の結果 1(1) Python 自然言語処理
クラスタ

タグ付け

を繰り返し，web コン テンツの提 案を行う ものとなっている．
実験 1 では，話題クラスタリング機能のクラスタ数の有効性を検証する．実験 2 では，難易度ソート
機能の難易度スコアの有効性を検証する．実験 3 で

日本語の NPL ライブラリ0
NPL の本ネガポジ判定1
NLP の本テキスト要約について

は，任意の入力による出力結果を用いた被験者実験を行うことで，有効性を検証する．
4.1 節では ，実験環 境につい て述べる ． 4.2 節 では ，
実験 1 の話題クラスタリング機能の有効性について述べる． 4.3 節では，実験 2 の難易度ソート機能の有効性について述べる． 4.4 節では，実験 3 のシステム
全体の有効性の検証について述べる． 4.5 節では，本研究による実験結果についての考察を行う．

2
情報検索の仕組み
感情分析
3
ツイート分析について

4. 1. 実 験 環 境
シ ス テ ム の 構 築 に は バ ージ ョ ン 3.9.16 の Pythonを用いた．また使用したライブラリについては，表 1に示した通りである．

NLP に関するリソースを集めた
4
KNP について4. 2. 実 験 1 （ 話 題 ク ラ ス タ リ ン グ 機 能 の 有 効 性 の

表 4

実験 2 の結果

検証）
実験 1 では，話題クラスタリング機能のクラスタ
難易度

高

低

日本語の
レベル

40

54

ひらがなの
割合

0.66160.6505

画像
スコア

2

4.64

数の有効性を検証する．本実験では，特定の検索ワードから取得した web コンテンツを入力として，話題
クラスタリング 機能にかけ，出力される各クラスタから 2 つの web コンテンツを取得し，主著が主観でタ
グ付けを行う．
本 実 験 で は ，「 コ ロ ナ 」，「 P y t h o n 自 然 言 語 処 理 」
を検索ワード として，実験をおこなった．
実験結果を表 1，表 2 に示す．表 1 には，検索ワー
ドが 「Python 自 然言 語処 理」 の際 の結 果を 示 し， 表
2 には検索ワードが「英語 勉強法」の際の結果を示した．
「Python 自 然言 語処 理 」で は， 自然 言 語処 理の 本を紹介している web コンテンツがクラス タ 0 とクラスタ 1 に存在している．このとき，それぞれの本が取り扱っている 話題は，クラスタ 0，クラスタ 1 のど
ちらも，もう一方の web コンテンツとは関係の無い内容であった．一方， クラスタ 2 には，テキスト要の難易度が高い方が web コンテンツのひらがなの割合も高くなっていることを示す．

約について取り上げた項目 のみが存在した．他の クラスタには，テキスト要約について触れた記事が存在していない．
「英語 勉強法」では，すべてのクラスタにおいて，4. 4. 実 験 3 (シ ス テ ム 全 体 の 有 効 性 の 検 証 )実験 3 では，システム全体の有効性を検証するため，被験者実験を行う．被験者実験では， それぞれの異なる内容 の web コンテン ツが ク ラスタリ ング さ れ

被験 者に 「Python ス クレ イピ ング 」と 「イ ヤ ホン 」ていた．

の 2 つの検索ワード検索を行ってもらう．最後に 被同じ話題が複数のクラスタにまたがっていること

験 者 に 対 し て ， 計 2 問 の 質 問 を す る ． 1 問 目 は ，「 話もあったが，クラスタごとに話題が異なっている場合

題に関して，求めるサイトが出力されたか」という質も多く見られた．

問 に 関 し て ，「 そ う 思 う 」 ま た は 「 そ う 思 わ な い 」 で回 答 す る 形 式 で あ る ． 2 問 目 は ，「 難 易 度 に 関 し て ，

4. 3. 実 験 2（ 難 易 度 ソ ー ト 機 能 の 有効 性 の 検 証 ）実験 2 では，難易度ソート機能の難易度スコアの有効性を検証する．本実験では，特定の検索ワードから取得した web コンテンツを入力として，難易度ソート機能を実行し，出力されたソート結果を検証する．
本 実 験 で は ，「 コ ロ ナ 」 と い う 検 索 ワ ー ド を 入 力 と して，クラスタリングした 5 つのクラスタのうち，ランダムに選んだ 2 つのクラスタに注目して実験を行う．それぞれのクラスタ内で難易度スコアが最も高い
web コンテンツと最も低い web コンテンツの難易度
スコアの要素を比較する．
実験結果 を表 3 に示す．表 3 より，難易度が高い
web コンテンツと低い web コンテンツを難易度スコ
アの要素で比較してみると ，ひらがなの割合にほとん
ど差が無いことがわかる．一方、画像スコアと日本語

求めるサイトが出力されたか」という質問に関して，「そう思う」または「そう思わない」と回答する形式
である．実験には，10 代の男女 4 名が参加した．
実験結果を表 3 に示す．1 問目では，被験者に対して ，「 話 題 に 関 し て ， 求 め る サ イ ト が 出 力 さ れ た か 」という質問という質問をし，全員が「そう思う」と回答 し た ． 2 問 目 で は ， 被 験 者 に 対 し て ，「 難 易 度 に 関して，求めるサイトが出力されたか」という質問をし，「Python ス クレ イピ ング 」に 関し ては ，全 員 が「 そう 思 う 」 と 回 答 し た が ，「 イ ヤ ホ ン 」 に 関 し て は ， 1
人が「そう思わない」と回答した． 被験者からは「説明が目的ではないサイトの難易度 の判定が難しい 」とい う 声 や ，「 一 覧 で w e b サ イ ト が 表 示 さ れ て ， 上 か ら
見ていくよりも楽だった」という声 や「実行が重い」という声があった．

のレベルでは、各サイトに違いが出ていることが読み取れる．また，難易度スコアが高いほうがひらがなの割合が ，高く なっ ている ．こ れは， web コン テン ツ

4. 5. 考 察
本節では， 3 つの実験に関する考察を行う．

実験 1 では，話題クラスタリング機能の有効性を検証するための実験を行なった．
実験 2 では，難易度ソート機能の有効性を検証するための実験を行なった．
実験 3 では，本方式の有効性を検証するために自方式を実現する新たなプラグインの実装、規模を拡大した被験者調査によるシステムの有効性の検証が挙げられる．
本システムによって，ユーザのニーズと合致する
web コ ン テ ン ツ を 手 軽 に 探 索 す る こ と が 可 能 と な る ．

被験者実験を行なった．
実験 1 の結果より， 2 つの検索ワードのうち 1 つ
では，web コンテンツ を話題別に クラスタ リングできたが，もう一方では話題別にクラスタリングできていない場合が みられた．この結果から，検索ワードによっては，話題別にクラスタリングができたと言える．
実験 2 の結果より，ひらがなの割合の差が小数点以下にしか現れず，画像スコアと日本語のレベルに比べて難易度スコアへの影響が小さいと言える．また，日本語のレベルの値が大きく，影響が大きくなりすぎてしまうことがわかった． 今後の課題として，最適な正規化の方法を模索していきたいと考えている．
難易度スコアが高いほうがひらがなの割合が大きいという結果に対しての考察として，難易度スコアが低いサイトでは，画像の中で説明がされている場合が見られ，この場合，画像の見出しが簡潔な日本語で書かれている事が多かったことが要因ではないかと考えている．
実験 3 の結果より，ユーザのニーズと合致する
web コ ン テ ン ツ の 探 索 を 可 能 に す る と い え る が ， 実
験 3 の自由記述の中で実行時間が長いという問題点はあるが、実験 3 の結果より，ユーザのニーズと合致する
web コ ン テ ン ツ の 探 索 を 可 能 に す る と い え る が ， 実
験 3 の自由記述の中で実行時間が長いという記述があった．この 原因とし て， web コンテンツ の取得に時間がかかることが挙げられる． キャッシュを利用す
るなど，アルゴリズムの最適化 を行うことで改善を行いたいと考えている．

5. お わ り に
本稿では，日本語の web コンテンツを対象として，
web コ ン テ ン ツ の 話 題 ・ 難 易 度 を 推 定 し ， 対 話 式 でユーザに提案する検索インタフェイスの実現方式について示した．
本方式は，ユーザを任意の検索ワードを入力とし，
web コンテンツを取得する．取得した web コンテンツを，話題クラスタリング 機能と難易度ソート機能により，話題と難易度の観点から整理し， 対話機能により，提案し た web コンテン ツに対 してユー ザから フィードバックを受け取り，再提案を行う．また，提案
方式を実装し，有効性を検証する実験を行なった．
今後の課題としては，インタフェイスの実現、本

参

考

文

献

[1] 高須賀 清隆，丸山 一貴，寺田 実 “閲覧履歴を

利 用 し た 協 調 フ ィ ル タ リ ン グ に よ る We b ペ ー ジ
推 薦 と そ の 評 価 ”， 情 報 処 理 学 会 研 究 報 告Vo l . 6 5 p p . 1 1 5 - 1 2 0 ， 2 0 0 7 ．
[2] 永井 洋一 “ユーザの閲覧履歴に基づくオンライ
ン 検 索 支 援 シ ス テ ム ”， 日 本 ソ フ ト ウ ェ ア 科 学 会
第 23 回大会論文集， 2006 ．
[3] 建石 由佳，小野 芳彦，山田 尚勇 “日本文の読
み や す さ の 評 価 式 ”， 情 報 処 理 学 会 研 究 報 告 ヒ ュー マ ン コ ン ピ ュ ー タ イ ン タ ラ ク シ ョ ン Vo l . 2 5
pp.1-8，1988 ．
[4] 近藤 陽介，松吉 俊，佐藤 理史 “教科書コーパ
ス を 用 い た 日 本 語 テ キ ス ト の 難 易 度 推 定 ”， 言 語
処 理 学 会 第 1 4 回 年 次 大 会 発 表 論 文 集 p p . 11 1 3 11 1 6 ， 2 0 0 8 ．
[5] 砂川 陽 一 ・李 治鎬 ・ 高 原正 明 “日 本 語 学習 者 用
辞 書 作 成 を 支 援 す る デ ー タ ベ ー ス の 構 築 ”， A c t a
L i n g u i s t i c a A s i a t i c a ， 2 ( 2 ) ， 9 7 – 11 5 ， 2 0 1 2 ．
[6] 波 多 野 賢 治 ， 佐 野 綾 一 ， 段 一 為 ， 田 中 克 己“自己組織化マップと検索エンジンを用いた
We b 文 書 の 分 類 ビ ュ ー 機 構 ”， 情 報 処 理 学 会 論 文
誌 Vo l . 4 0 p p . 4 7 - 5 9 ， 1 9 9 9 ．
[7] 吉 田 大 我 ， 小 山 聡 ， 中 村 聡 史 ， 田 中 克 己 ”
We b 検 索 結 果 に お け る キ ー ワ ー ド 出 現 相 関 の 可
視 化 と 対 話 的 な 質 問 変 換 ”， D E W S 2 0 0 7 ， c 7 - 2 ，
2007．
[8] 自己組織化マップ，
https://bsd.neuroinf.jp/wiki/ 自己組織化マップ[9] Custom Search API，
https://developers.google.com/custom search/v1/introduction ．
[10] Mecab，http://taku910.github.io/mecab/ ．
[11] Neolog -D，https://github.com/neolo gd/mecab ipadic -neologd/blob/master/README.ja.md ．