DEIM Forum 2014 C1-4

テキストデータにおける予定変更情報および影響の獲得
栗原

俊明†

豊田

正史††

喜連川

優††,†††† 東京大学大学院情報理工学系研究科 〒 113-8656 東京都文京区本郷 7-3-1†† 東京大学生産技術研究所 〒 153-8505 東京都目黒区駒場 4-6-1††† 国立情報学研究所 〒 101-8430 東京都千代田区一ツ橋 2-1-2
E-mail: †{kurihara,toyoda,kitsure}@tkl.iis.u-tokyo.ac.jp
あらまし

我々人間が適切な意思決定を行う上で，未来の予定や計画について知っておくことは必要不可欠である．

例えば，企業は未来の市場変化や競合他社の計画を知ることはビジネスの成功に大きく役に立つ．政府機関であれば国際情勢の変化，一般的の家族であれば週末のイベントなどを知りたいとも考えるだろう．しかし，未来の予定や計画は変更されることが多々ある．変更になったことに気づかずに，誤った未来を想定していれば，不適切な意思決定をしてしまうことにつながる．さらに，予定間には複雑な関連性があるため，一つの予定の変更はその他の予定の実施にも影響を及ぼす．そこで本研究では，テキストデータにおける予定変更が未来の予定や計画に与える影響を把握することを目的として，テキストデータから予定変更情報を獲得し，さらにその予定変更情報が与える影響を獲得する手法を提案する．
キーワード

未来情報検索, 時間情報分析, 知識獲得, テキストマイニング
予定が影響を受けた．つまり，一つの予定が変更された際に，

1. は じ め に他に影響を受ける予定をも把握することができれば，正しい未

我々人間が適切な意思決定を行う上で，未来の予定や計画を来を思い描く上での助けとなる．

知っておくことは必要不可欠である．例えば，企業は未来の市

そこで本研究では，予定変更がテキストデータにおける未来

場変化や競合他社の計画を知ることはビジネスの成功に大きく

関連情報に与える影響を把握することを目的として，テキスト

役に立つ．政府機関であれば国際情勢の変化，一般市民であれデータから予定変更情報を獲得し，さらにその予定変更情報がば週末のイベントなどを知りたいとも考えるだろう．

与える影響を獲得する手法を提案する．まずテキストデータ内

近年多量にウェブ上に蓄積され続けているブログ，オンライの時間表現に正規化を行った．その後，手がかり表現と機械学

ンニュース記事，ツイッター等のテキストデータは未来の予定

習によるフィルタリングを用いて，未来関連情報から予定変更

や計画を知る上での貴重な資源である．例えば，本研究で使用情報を獲得する手法を提案した．さらに，テキストコーパスにしているブログデータ（約 23 億文）のうち 1600 万文以上がおける前提関係を表す表現を用いた教師なし学習により，予定

未来の時間点を示す表現（”来年”，”2015 年 1 月”etc．) を含

変更情報が影響を与える未来関連情報を獲得する手法を提案んでいる．また，CIA や Google が出資していることでも話題

した．

となった

Recorded Future（注 1）という企業は，Web 上の未来関連情報の活用に特化したサービスを提供している．

本論文の構成は以下の通りである．まず第 2 章で，これまでに行われた関連研究について順に俯瞰をした後，本論文の位置

しかし，予定や計画は変更されることが多々ある．予定の変付けについて説明する．第 3 章では，テキストデータにおける更があった場合，我々がこれまで想定していた未来を塗り替え

時間表現を正規化し，未来関連情報を抽出した．第 4 章では，る必要がある．変更になったことに気づかずに，誤った未来を

未来関連情報から予定の変更に関する情報を獲得する手法につ想定していれば，不適切な意思決定をしてしまうことにつながいて説明する．毎日新聞データを用いた実験により，提案手法

る．そのため，我々はこれらの予定変更に関する情報を常に把の有効性を示す．第 5 章では，予定変更情報により影響を受け握していることが望ましい．

る未来関連情報を獲得する手法について説明を行う．最後に，さらに，予定間には複雑な関連性があるため，一つの予定の変更はその他の予定の実施にも影響を及ぼすことが想定される．
例えば，東日本大震災による原発事故で 2030 年に向けたエ

第 6 章で全体のまとめと今後の課題について述べる。

2. 関 連 研 究

ネルギー基本計画 が白紙に戻されたが，これは日本のエネル

テキストデータ内の時間表現を活用する試みとしては，Tem-

ギーに関する様々な予定に影響を与えた．例えば，原発の建設

poral Information Retrieval なる分野が存在している [1] [2] ．

計画，再生可能エネルギーの普及，新技術開発，海外への原発

これまでテキストデータの時間情報としては文書作成時間

輸出政策，地球温暖化対策としての CO2 削減目標等，多くの（DCT: Document Creation Time）のみの活用にとどまっていたが，本研究分野ではテキスト内の時間表現を，クエリに対（注 1）：https://www.recordedfuture.com/

してタイムライン形式で話題を俯瞰することを支援したり，類似度の高いテキストをみつけること等に活用することを目指し

表 1 正規化を行った時間表現
絶対的表現

相対的表現

NNNN 年（の）N 月

来年（の）N 月

平成 N 年（の）N 月

今年（の）N 月

昭和 N 年（の）N 月

昨年（の）N 月ている．
また，SemEval のワークショップである TempEval [4] [5] [6]月単位では，文構造などに着目して，テキスト内のの文書作成時間，
イベント，時間表現の関係性を特定する手法の研究等が行われ

NN 年（の）N 月

去年（の）N 月ている．

N 月，来月，今月，先月

テキストデータにおける未来関連情報に関する研究を初めて年単位行ったのは Baeza-Yates による研究 [7] であるとされており，

NNNN 年

来年，今年，昨年，去年

平成 N 年，昭和 N 年

テキストと時間情報からなるクエリに対して，ニュースアーカ
イブから未来関連情報を検索する future retrieval というタスクを定義した．その後 Jatowt らは，人名，地名，組織名，イ
ベント名などのクエリに対して，Google News アーカイブから未来関連情報を検索し，それらを分類し可視化する手法の提案 [8] や，関連するイベントが発生する年度の確率分布を求める研究 [9] 等を行っている．Dias ら [10] は参照時間を用いて未来関連情報をトピックごとに分類する研究等を行った．また，

Kawai らはクエリとテキスト内の未来時間の関連性の判定等の研究 [11] を行っている．
その他にも，未来関連情報の応用的な活用として，Ho ら [12]は未来関連情報のうち，地名を含むものに着目し，位置情報を利用した推薦システムに応用している．そして，Kanhabua
図1

ら [13] は，オンラインニュース記事のユーザーに対して，記事各時間表現の出現数と関連性の高い未来関連情報を提供するためのランキング手法
は， New Year’s Day 2002を提案した．
上記のように，テキストデータにおける未来関連情報に関する研究はいくつか行われている．しかし，これらの研究の中で等のように，黙示的に日付を指し示しているものである．
本研究では，特定の日付を示す時間表現のうち主な明示的表
現と相対的表現を正規化した．表 1 に正規化した表現を示す．

予定変更情報に焦点を置いた研究は行われていない．

3. 時間表現の正規化および未来関連情報の抽出
本節では，テキストデータにおける時間表現を正規化し、未来関連情報を抽出する手法について説明する．本研究では，未

ただし，Ｎは任意の数字列， NNNN 年
表現， NN 年 N 月 はは西暦 4 桁の年度

98 年 1 月 等の西暦年を省略して２桁で表しているものを指す．
相対的表現については，文書作成時間を用いて正規化を行っ

来の時間点を示す時間表現を含む文を未来関連情報として定義た．また，本研究ではする．未来関連情報の一例を以下に挙げる。

の正規化については、文書作成時間と近い時点へ正規化した．

•

N 月 （1 月，２月 etc.）の時間表現

例えば，1 月に作成された文書において

未来関連情報の例

12 月 という表現が安倍晋三首相は１日夕，官邸で記者会見を行い，平成ある場合，候補としては 前年の 12 月 と 同年の 12 月 が

２６年４月に消費税率を現行の５％から８％に引き上げること特に有力であると考えられるが，文書作成時間により近い 前を正式に表明した．

年の 12 月–に正規化する等とした．

国際オリンピック委員会（ＩＯＣ）は７日（日本時間

まず，本研究で用いる実験データについて説明する．本研８日），2020 年の第 32 回夏季オリンピック競技大会（五輪）究では，毎日新聞データを用いている．期間 1996 年 1 月からを東京で開催することをブエノスアイレス総会で決めた．

2012 年 12 月で，全文数は 15,732,878 文である．

–

本研究では，未来の時間点を示す時間表現を含む文を未来関

毎日新聞データにおいて時間表現を正規化した結果を，それ連情報として定義する．本節では，テキストデータにおける時

ぞれ図 1 に示す． 昨年 と 去年 については，同じ時間点を間表現を正規化し、未来関連情報を抽出する手法について説明示すパターンであるため，まとめて表示した．また，青色は文する。

書作成時間よりも

Omar ら [1] によると，「日付」と「時間」については，表現方

過去 ，赤色は文書作成時間における 現

在 ，緑色は文書作成時間よりも未来の時間点を示してい法によって，「明示的表現」「相対的表現」「黙示的表現」に分けるものである．月粒度の表現では，文書作成時間と同じ月を示ることができる．
「明示的表現」は， January 25, 2010

す表現の場合はのよ

うに，時間軸上の 1 つの点を指す．
「相対的表現」は， today
やnext monthのように，その文章の文脈を考慮すること

で，指す日付を特定できるものである．そして黙示的表現

現在 ，年粒度の場合は，文書作成時間と同じ年を示す表現の場合に現在というようにしている．

表 2 予定変更を表す手がかり表現に用いた表現

4. 予定変更情報の獲得

予定変更を表す名詞・動詞
延期，延長，変更，中止，前倒し，断念，保留，見送る

予定や計画は変更されることが多々ある．特に，災害や事故

先送り，諦める，間に合わない，ずれ込む，ずれこむ等の不測の事態が発生した際には，多くの予定が変更を余儀見合わせる，見合せる，持ち越す，持ちこす，もちこすなくされる．予定の変更があった場合，我々はこれまでの予定

予定を過去化する表現

情報を更新する必要がある．変更になったことに気づかずに，

当初，もともと，予定だった，計画だった，つもりだった

誤った未来を想定していれば，不適切な意思決定をしてしまう

はずだった，が予定されていた，と発表していた

ことにつながる．そのため，我々はこれらの予定変更に関するに控えていた，表明していた，だったがその他情報を常に把握していることが望ましい．
そこで，未来関連情報から予定変更情報を獲得する．本研究予定より，計画より，計画〜白紙，計画〜練り直す，を待たずに日程〜誤り，まで続投する，まで〜続けることを決めた

における予定変更情報は，以下の性質をもつ文として定義する．

•

できないことがわかった，以降も当分，以降になる見通し

予定変更情報の性質– 未来の特定の年月日に設定されていた予定や目標を，別表 3 学習データとテストデータの日程に変更する，または，中止することを表現する．

– 情報として確定されたものである．
（可能性を示唆するのみのものは含まない）

全体

正例

負例

学習データ

200

91

109

テストデータ

200

108

92

予定変更情報の一例を以下に挙げる。

•–

予定変更情報の例•

東日本大震災で大きな被害を受けた岩手，宮城，福島の 3 県について，7 月 24 日に予定されていた地上デジタル放送の完全移行を最大 1 年間延期すると総務省が発表した．

否定– 来年５月からの実施予定に変更がないとの立場を表明した．

– 今年 12 月としている工事の完了予定は変更しない．

本手順の流れは以下である．まず，未来関連情報全体からラ本研究では，上記の表現を除外するには，前節でマッチした

ンダムに抽出したデータから，予定変更情報において特徴的な手がかり表現の直後の表現が大きな手がかりになることに着目

手がかり表現を収集した．その後それらの手がかり表現にマッした．例えばマッチした手がかり表現が延期 の場合に, 直チした文をコーパス全体から抽出し，機械学習を用いてフィル

後にタリングを行い，獲得精度を向上させる．

き情報である可能性は高い．そこで，文を MeCab （注 3） で形態可能性 や〜しない などの表現があれば, 除外すべ

4. 1 提 案 手 法

素解析及び見出し語化し，マッチした手がかり表現およびその4. 1. 1 予定変更を表す手がかり表現による抽出

直後のＮ個の形態素をその文の特徴ベクトルとした．パラメー

毎日新聞コーパスのうち，未来の時間表現を含むもののうち

ター N については，実験において学習データの交差検定を行2000 文を人手でチェックし，予定変更情報を表す手がかり表現を収集した．2000 文のうち 56 文が予定変更情報であった．
これらの予定変更情報内で発見された手がかり表現およびそい，そこで最も高い F 値を示したものとする．

4. 2 実験

4. 2. 1 予定変更を表す手がかり表現による抽出

こから推測される手がかり表現を 40 個選択した．これらの手

コーパス全体からの表 2 の 40 手がかり表現を含む文を抽出がかり表現を選択する上で，日本語 WordNet （注 2）等も利用しした．その結果，全体で 387,835 文あった未来関連情報のうち，た．表 2 にその 40 手がかり表現を示す．主な手がかり表現と

17,946 文が抽出された．

しては 延期 や 中止 等の予定の変更を表す名詞や動詞や，〜予定だったや 当初は〜のように予定を過去化する表

現などがあった．

この予定変更を表す手がかり表現による抽出で，どれだけの
予定変更情報がとれているかを概算で評価する．全コーパスは

387,835 文で，2,000 文中 56 文が予定変更情報であったため，

4. 1. 2 機械学習によるフィルタリング

概算で 10，859 文存在することになる．一方，予定変更を表す

予定変更を表す手がかり表現で抽出された文集合に対して機手がかり表現による抽出後は，全体で 17,946 文あり，400 文

械学習を用いてフィルタリングを行う．本手順で除外すべき文

中 199 文が正例 であった．よって概算で 8,928 存在することの例を以下に挙げる．

になる．つまり，この手順による予定変更情報の損失は概算で•不確定– 活動期間は来年３月までの予定だが, 延長の可能性もある．

1,931 文（17.8%）である．
4. 2. 2 機械学習を用いたフィルタリング
まず、前節で抽出した文集合から後の機械学習で用いる学習– 併せて、来月 31 日の控訴趣意書提出期限の延期を求めた．

データとテストデータを各々200 文ずつランダムに選択し，ラ– 米国の利上げが 11 月の大統領選挙後にずれ込むとの見ベル付した．表 3 にこの結果を示す．正例は予定変更情報，負方が、市場関係者の間で支配的になってきた．

例は予定変更情報でないものである．

（注 2）：http://nlpwww.nict.go.jp/wn-ja/（注 3）：http://mecab.googlecode.com/svn/trunk/mecab/doc/index.html

表5

前提関係を表す表現

動詞の仮定形＋ば（すれば、ならば etc.）に向けて，に向け，を目指し，に伴いいる．
鳩山首相は米軍普天間飛行場の移設問題の結論を来年–に先送りし，アフガン支援策の策定を優先させる意向を表明
した．

5. 予定変更による影響の獲得
本節では，ある予定が変更された際の影響をより詳細に把握

図 2 素性とする形態素数による分類性能（学習データにおける交差検定）することを目的として，予定変更情報によって影響を受ける予定を獲得する手法を提案する．具体的なタスクとしては，前節

表 4 各手法の分類性能で獲得した予定変更情報を入力として，未来関連情報の中からPrecision Recall F-measure 概算獲得文数影響を受けるものを出力とする．

All-positive

0.540

1.000

0.701

8928

具体的な例を用いて説明する．例えば，2011 年 05 月に以下

BOW

0.706

0.631

0.667

5638

のような予定変更情報が獲得されている．菅直人首相は 3 月 31

Match&behind 8

0.741

0.720

0.730

6432

日に、福島第 1 原発の事故を踏まえ、2030 年までに原発を現状より 14 基以上増やすとした政府のエネルギー基本計画を白前節で抽出した文集合に機械学習でフィルタリングを行い,紙にして見直す方針を表明している。

精度向上を目指す．また, 本研究の機械学習では機械学習を用

この予定変更情報から 2030 年のエネルギー基本計画が変更いた手法では, パッシブアグレッシブアルゴリズムであるオンになったことがわかるが，その他にも多くの予定が影響を受け

ライン学習器 opal（注 4）[14] を用いた．カーネルは線形カーネルたことが考えられる．例えば，原発の建設計画，再生可能エネを用いた．

ルギーの普及，新技術開発，海外への原発輸出政策，地球温暖マッチした手がかり表現の後のいくつの形態素を素性とするかについては, 学習データの交差検定で最も良い評価値を化対策としての CO2 削減目標等である．このような影響を受ける予定を獲得することが本手法の目的である．

Match &

本手法の提案における主な課題を二つ挙げる．まず一つ目は，は, マッチした手がかり表現とその直後 N 形態素

出力の多様性を確保することである．本タスクにおいてまず考を用いたケースを示している．交差検定としては, ランダムなえられる手法は語句の類似度を尺度として，類似度の高い情報

2 分割交差検定を５回行い, その平均値を評価値とした．そのを獲得するというものだが，それでは予定変更情報と似た語句

結果,Match & behind 8 が最も高い F 値を示したので, これをを持った情報以外は獲得することはできない．そこで，語句類採用する．

似度以外の手法が必要となる．

示したものを採用した．図 2 にその結果を示す．

behind N

二つ目は，影響の 方向 を考慮した手法設計が望まれると本手順の評価を行う．図 4 に比較手法および提案手法の各評価値を示す．Recall は, 予定変更を表す手がかり表現による抽いうことである．例えば，2014 年 4 月の 消費税率引き上げ

出後の予定変更情報全体をもとに算出している．比較手法としに伴い， 鉄道の運賃値上げては, 全てを正例 と評価する場合（All-positive）と, 機械学習

際， 消費税率の引き上げ が中止されれば， 鉄道の運賃値上において全品詞の Bag-of-words で行った場合（BOW）を採用

げした．また, オンライン学習器においては学習データの学習順

運賃値上げ が中止になったとしても， 消費税率引き上げ が序によって結果が異なるため,5 回の分類評価値の平均によって中止になるとは考えにくい．このように，二つのイベントの間評価している．その結果, 提案手法（Match & behind 8）は Fの影響伝播関係の方向性も考える必要がある．

が行われる見通しである．このも中止になることは十分に考えられる．一方で， 鉄道の値において,All-positive より 0.029,BOW より 0.063 高い結果

5. 1 提 案 手 法となった．

5. 1. 1 前提表現を含む文を用いた分類器の構築

最後に，提案手法により獲得された予定変更情報の例を以下

本研究では，テキストコーパス内にある 前提関係を表す表に示す．

現 に着目した．本研究では，表 5 の表現を 前提関係を表す•

表現 とした．以下ではこれらの表現を前提関係表現と呼ぶこ–獲得された予定変更情報の例
菅直人首相は 3 月 31 日に，福島第 1 原発の事故を踏ととする．前提関係表現を含む文の例を以下に挙げる．

まえ，2030 年までに原発を現状より 14 基以上増やすとした政•前提関係を含む文の例

府のエネルギー基本計画を白紙にして見直す方針を表明して–

消費税率の引き上げに伴い，鉄道の運賃を値上げする．

–

オリンピックの開幕に向けて，スタジアムの建設が（注 4）：http://www.tkl.iis.u-tokyo.ac.jp/ ynaga/opal/

進む．

二つの前提関係表現を含む文をランダムに選び出し，上記の手順で特徴量ベクトルを作成する．そして，一方の前提前の特徴
量と他方の前提後の特徴量を統合し，それを負例の特徴量とした．これを負例が正例と同数になるまで繰り返した．
上記の手順で作成した正例と負例から，前節と同様オンライン学習器 opal を用いて分類器を構築した．本手法では，前提前と前提後の特徴量の組み合わせが大きな手がかりとなるため，２次の多項式カーネルを用いた．
また，より精度の高い前提関係を捉えため，本研究では一般
図3的な単語（ する ， ある係り受け解析を用いた学習データの作成

etc.）は分類器を構築する前に除外した．具体的には，各単語の idf 値を以下の式により算出し，–不信任案が成立すれば，大統領は内閣総辞職か議会解

idf 値が 5.5 以下のものを除外した．

散のどちらかを迫られる．

idfi = log(M/mi )–原発が再稼働すれば，節電目標幅を縮小する．

–

再生可能エネルギー拡大に向け，大規模太陽光発電や環境にやさしい再生可能エネルギー技術の開発・普及

約 13 万種類ある動詞と名詞のうち，最も一般的な約 400 種類の単語を除外した．

促進を目指し，学術的な意見交換を行う．

–

ただし，M はテキストコーパスの全文数，mi は単語 i の出
現する文数である．これにより，テキストコーパス全体にある

新エネ・省エネ設備の規制を緩和する．

–(1)

ソニーは放送設備分野でも世界的に圧倒的なシェアを持っており、これに放送事業が加われば、次世代テレビや衛星

5. 1. 2 分類器による入力のスコア付け
前節で構築した分類器を用いて，予定変更情報による影響を獲得する．まず，入力として，各々の予定変更情報と全ての未放送受信機などの標準規格競争で有利になる。
乾らの研究 [15] や中島らの研究 [16] でもこのように手がかり

来関連情報のペアを作成する．ただし，本研究では，予定変更

表現に着目した研究が行われている．しかしこれらの論文では情報がテキストデータ内に出現した時点で，それ以前に作成さ因果関係やイベント連鎖の獲得に焦点を当てており，さらに手れた未来関連情報から，予定の影響を獲得することを想定してがかりとしている表現も異なっている．Radinsky らの研究 [17]いる．そこで，各予定変更情報について，予定変更情報が作成においても因果関係を表す表現に着目し，ニュースにおける未された月の前月までの未来関連情報のうち，予定変更情報が作

来のイベントを予測する研究が行われている．しかし，本研究成された月の翌月以降の参照時間をもつ未来関連情報を獲得対で焦点を当てている予定変更による影響関係だけではなくよ

象とする．

り一般的なイベントの因果関係に着目している点や，テキスト

上記条件で作られた予定変更情報と未来関連情報のペアを特データ内から獲得するのではなく，推論規則による予測を目的

徴量ベクトルに変換する．まず，予定変更情報を形態素に分割としている点で，本研究とは異なっている．

し，動詞と名詞を抽出する．そして，それらの前に A

本手法では，これらの前提関係表現を含む文を用いた教師な

とつ

けて管理する．次に，同様に未来関連情報の動詞と名詞を抽出し学習により分類器を構築する．分類器構築の手順を以下で説し，それらの前に B明する．

して一つの特徴量ベクトルとし，分類器の入力とする．ただし，とつけて管理する．最後に両者を統合係り受け解析結果から各文の特徴量を作成する手順の概要を

前節と同様に一般的な単語については除外しておくこととする．

図 3 に示す．まず，前提関係表現を含む文の係り受け解析を行本研究では，各予定変更情報と未来関連情報を分類器にかけ，う．本研究の係り受け解析では吉永らが開発した J.DepP（注 5）

分類器によって算出されたマージンを各入力のスコアとした．

を用いた．前提関係表現に係っている文節のうち，前提関係表

マージンにしきい値を設け，しきい値以上のスコアをもつ入力

現から 2 つ以内の係り受け関係にあるものを抽出し，形態素を，変更情報により影響を受けるものとして出力する．

解析器 MeCab を用いて形態素解析した上で，それらを 前提

5. 2 実験

前 の特徴量とする．ただし，本手法では動詞と名詞のみを特2011 年 1 月から 2012 年 12 月における予定変更情報を用い

徴量の対象とした．また，前提関係表現が係っている文節を見て実験を行った．前章の手法により，本期間には 1587 文の予

つけ，その文節に係っている文節のうち 2 つ以内の係り受け関

定変更情報が獲得されていた．

係にあるものを含めて 前提後 の特徴量とする．そして，こまた，分類器を構築する際は，各予定変更情報の前月までのれらを前提前と前提後で管理した上で統合し，正例の特徴量とテキストコーパスを用いることとし，各月ごとに別々の分類器する．具体的には前提前の特徴量の前にはには Aを用いた．これは，予定変更後の情報を使うことで本来なかっの特徴量の前には B，前提後とつけて管理した．

学習に用いる負例の作成方法については以下の手順で行う．

たはずの前提条件を利用してしまうことで不公平性が生じないようにするためである．前提表現を含む文は，1996 年から2012 年までの間に約 47 万文存在した．機械学習には前節同様（注 5）：http://www.tkl.iis.u-tokyo.ac.jp/ ynaga/jdepp/

オンライン学習器 opal を用い，多項式カーネルを用いた．

表6

提案手法の評価

表 8 被災地における地上デジタル放送の完全移行を延期したことを語句類似度 提案手法
精度

0.45

表す予定変更情報から獲得された影響の例

0.60

原口一博総務相は 16 日、共同通信本社で開かれた放送協議会総会で講演し、約 1 年後に迫った地上デジタル放送への完全移行につい表 7 エネルギー基本計画が白紙になったことを表す予定変更情報から獲得された影響の例て「延期の選択肢は今はまったく考えていない」と、予定通り来年

7 月 24 日にアナログ放送を終了する考えを強調した

世界のエネルギー需要が 2030 年に現在の 50%増となるとの予測も総務省や放送局、家電メーカーなどでつくる「地上デジタル推進全紹介したうえで、原発は二酸化炭素排出量が少ないことなどから、

国会議」は 1 日、ケーブルテレビ事業者が地上デジタル放送をアナ

原子力は温暖化とエネルギー問題の「中核的解決手段の一つとなりログ信号に変換して送信し、アナログテレビでも視聴できるようにうる」と位置づけた。

する暫定措置「デジアナ変換」の期間を、15 年 3 月末と決めた。

同法案は温室効果ガス削減中期目標を「2020 年までに 90 年比で地上テレビ放送のデジタル化に伴う周波数の大規模再編で、総務省25%削減」と定め、国内排出量取引▽地球温暖化対策税▽再生可能

は 14 日、2011 年 7 月に停波して空きが出るアナログ放送の周波エネルギーの全量固定価格買い取り制度を 3 本柱として施策の検討

数を、携帯電話などの通信サービスや ITS、携帯端末向け放送などや実施を盛り込んでいた。

に割り当てることを決めた。

国内の原発関連メーカーは、老朽化した原発の建て替え需要が見込

総務省の情報通信審議会の情報通信政策部会は 23 日、2011 年 7

める 2030 年ごろまで輸出でつなぐしかない情勢で、経済産業省も月 24 日に地上アナログテレビ放送が終了し地上デジタル放送に移総合資源エネルギー調査会の原子力部会で輸出政策を議論する見通

行することに伴い、生活保護世帯に地デジ対応の専用チューナーをしだ。

現物給付する答申をまとめた。

同委員会は、2020 年代を目標に行われる最終処分地の選定過程で、受信可能世帯は、当初は放送局からの電波が届く範囲に限られる処分の実施主体となる新たな認可法人「原子力発電環境整備機構」

が、中継局を順次増設し、11 年 7 月までには、東北全域で受信可

が、関係地方自治体に事前に十分な情報を公開し自治体と意思疎通能になる予定。

を図るなど選定作業の透明性と公正さの確保を求める付帯決議を

増田寛也総務相は 9 日、2011 年 7 月 24 日に現行の地上アナログ行った。

放送が停止し、地上デジタル放送に完全に移行するのに合わせ、難二酸化炭素排出量の削減促進を目的に、2400 億円の増税となる地視聴対策や経済的弱者支援など総額約 2000 億円の総合対策を 09

球温暖化対策税を来年 10 月から段階的に導入。

年度以降約 3 カ年で行うと発表した。

提案手法を評価する上での比較手法は，語句類似度を用いた

一部を表 8 に示す．

手法とする．本手法では，各文を MeCab で形態素に分割し，

TF-IDF ベクトルに変換した後，そのコサイン類似度を各入力のスコアとした．TF-IDF の式を以下に示す．

tf idfi,j = ni,j ∗ log(M/mi )•入力とした予定変更情報（２）– 東日本大震災で大きな被害を受けた岩手，宮城，福島の3 県について，7 月 24 日に予定されていた地上デジタル放送の(2)完全移行を最大 1 年間延期すると総務省が発表した．

6. お わ り にni,j は単語 i の文 j における出現数，M は全文数，mi は単語 i の出現する文数である．ただし，これまでと同様，品詞は名詞と動詞を用い，idf 値が 5.5 以下のものは除いた．

本論文では，テキストデータから予定変更情報を獲得し，さらにその予定変更情報が与える影響を獲得する手法を提案した．

評価方法としては，提案手法と比較手法においてスコアの高

まず，テキストデータ内の時間表現を正規化し、未来関連情いものから同数の結果を獲得対象として，その中からランダム報を抽出した．次に未来関連情報から予定変更情報を獲得するに選んだ 100 個にラベル付をして，その精度を比較した．両者

手法を提案した．まず約 2000 文におよび毎日新聞データを人の獲得数は，3 万（一つの予定変更情報あたり約 20 文）とした．

手で確認し，予定変更に特有の表現を 40 パターン収集した．

提案手法、比較手法における精度を表 6 に示す．ただし，本

実験により，この 40 パターンで約 82.2%の予定変更情報をカ

手法の評価に焦点をおくため、正規化や予定変更情報獲得におバーできることがわかった．その後，機械学習によるフィルタ

ける誤りがあった場合はそれらを除き、合計 100 個になるまで

リングを行った．本研究では不確定な情報や否定の情報を除去評価を行った．これにより，提案手法の方が比較手法よりも獲するため，予定変更に特有の表現の直後を特徴量とする手法を

得性能において向上していると考えられる．

提案した．実験により，提案手法により F 値が向上することを提案手法によって獲得された影響について、具体的な例を示す．以下の予定変更情報から獲得された未来関連情報は 26 個あったが、そのうちの一部を表 7 に示す．

•

入力とした予定変更情報（１）示し，手法の有効性を証明した．
また，予定変更情報によって影響を受ける未来関連情報を獲得する手法を提案した．語句類似度を用いる手法では，多様な情報の獲得，影響の方向性の考慮において問題があることから，– 菅直人首相は 3 月 31 日に，福島第 1 原発の事故を踏ま本研究では，テキストコーパス内の前提条件を含む文に着目しえ，2030 年までに原発を現状より 14 基以上増やすとした政府

た．前提条件を含む文から教師なし学習を用いて分類器を構築のエネルギー基本計画を白紙にして見直す方針を表明している．

し，各予定変更情報と未来関連情報のペアを入力として算出し同様に，以下の予定変更情報から獲得された未来関連情報のたマージンがしきい値以上のものを出力とした．実験の結果，

語句類似度を用いた手法よりも高い獲得性能を示し，提案手法の有効性を示した．

文

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