DEIM Forum 2019 P2-121

口コミサイトを利用した訪日外国人のためのレストラン推薦
南谷悠大†

前田亮‡

†立命館大学情報理工学研究科 〒525-8577 滋賀県草津市野路東 1-1-1‡立命館大学情報理工学部 〒525-8577 滋賀県草津市野路東 1-1-1
E-mail: †is0272kv@ed.ritsumei.ac.jp ‡amaeda@is.ritsumei.ac.jp
あらまし

本研究では，訪日外国人に対して，レストラン口コミサイトにおけるユーザーエクスペリエンスを向上させるために，ユーザの嗜好に合った日本食レストランを推薦するシステムの実現を目指す．レストラン口コミサイトからレビューを抽出し，レビュー内の感情表現を抽出し嗜好性を分析する．分析した結果を出身地ごとに分類し嗜好の地域性を算出することで，ユーザの嗜好に合ったレストランを推薦する手法を提案する．

キーワード

レストラン推薦，yelp ，レビュー分析

1. は じ め に

2. 関 連 研 究

近 年 ，訪 日 外 国 人 観 光 客 が 増 加 し て い る ．海 外 に お け

白 数 ら の 研 究 [1]で は ，ジ オ タ グ 付 き ツ イ ー ト を 用 いる日本食ブームにより，訪日外国人の日本食に対するて 多 言 語 相 関 性 に 基 づ く Venue 推 薦 シ ス テ ム を 検 討 し期待も高い．しかし，レストラン口コミサイトでは，た ．「 Venue」と は 飲 食 店 の こ と で あ る ．多 く の 種 類 の人気の日本食レストランに対して評価を低く付けてい言語が使用されている多言語性の高いヨーロッパを対る外国人が存在する．それらの外国人は，訪日前に期象とし，ジオタグツイートの発信位置，発信時刻，母待していたことと反する結果となり，今後訪日するこ国語および言及言語を抽出し，任意の期間と地域と言とに対しての評価も必然的に低くなる．そこで，訪日語に基づきツイートを分類している．また，ここでの外国人に対して，嗜好性に合った日本食レストランを母国語とは，ユーザがツイート利用登録時に設定する推薦することで，訪日外国人のニーズを満たすことが言語とし，言及言語はツイートの内容に用いられていできる．そして，また日本に来たいと思わせることがる 言 語 と し て い る ．次 に ，分 類 さ れ た 言 語 ご と の Venue

で き る ． ま た ，一 つ の レ ス ト ラ ン に お い て ，多 数 の 人

辞 書 を 作 成 し て い る . Venue 辞 書 は ，言 語 ，緯 度 経 度 ，間がレビューを書いている場合，多くのレビューに目

地 物 名 ，属 性 情 報 の タ プ ル で あ り ，位 置 情 報 や 地 域 名を通すことは，ユーザにとって大変時間のかかることから近辺の飲食店などを自動的に抽出したツイートのである．さらに, 候補地となるレストランが複数存在

定 式 文 と な る “I’m at” と マ ッ チ ン グ し た ツ イ ー ト のする場合，全てのレビューに目を通し比較することは

定 式 文 以 降 に 記 載 さ れ る 単 語 を 地 物 名 (Venue) と し て大変困難であり億劫なことである．そこで，レストラ

抽 出 し て い る ． 属 性 情 報 は ， 抽 出 し た Venue 名 を 用 いン口コミサイトにおけるユーザーエクスペリエンスをて Swarm API と い う 現 在 位 置 や 地 域 名 を Venue リ ス ト向上させるために，レビュー内容に含まれる構造と感と し て 出 力 す る API か ら 取 得 し た カ テ ゴ リ と ジ ャ ン ル

情 を 考 慮 し ，出 身 地 な ど の コ ン テ キ ス ト デ ー タ を 含 め ，とし，ジャンルはカテゴリの下位層になる．各言語の外国人の好みに合うレストラン推薦を行う．

Venue 辞 書 に 基 づ き ， 全 言 語 に 対 し て ， 評 価 値 を 出 現

本 論 文 で は ，レ ス ト ラ ン 口 コ ミ サ イ ト か ら レ ビ ュ ー を頻度から算出している．算出した言語のジャンルに対抽出し，ユーザの嗜好に合うレストランを推薦する手する評価値と他言語の評価値より，他国間の類似度を法を提案する．また，レビュー以外に発信ユーザの出相関係数より算出している．本研究では，感情表現抽身地を考慮することで, 出身地による嗜好性を抽出し，出によって得られた情報をもとに出身地別に辞書を作

各国民間の類似性を算出することで，レビューの少な成し，白数らと同様に各ジャンルに対する嗜好性の評い地域も含めたいずれの地域でも嗜好に合ったレスト価値を算出する．

ランの推薦を目指す．

佐 藤 ら の 研 究 [2]で は ，分 散 表 現 を 用 い た 単 語 の 感 情極性抽出を行なった．単語の感情極性を獲得するため

の手法を改良することで，より高品質な感情極性リソ

ン口コミサイトのレビューにおける感情を抽出する．

ースを低コストで構築すること，また単語の感情極性

しかし，レストラン口コミサイトのレビューは自由記を利用する手法を改良することを研究の目的としている ．基 盤 技 術 と し て ，Skip-gram[3] ，Glove[4]を 用 い て単語の分散表現を計算している．既存の極性辞書に含述形式で書かれているため，書き手によって表現が複雑化する．よって，予め辞書を作成し感情表現を分類
す る こ と は 困 難 で あ る ． 例 え ば ，「 I want to shower inthis broth．」 の よ う な 表 現 が あ っ た 場 合 ，「 ス ー プ で シ

まれる極性単語を用いて，得られた分散表現を分類器

ャワーを浴びたいほど美味しい」と評価していることの素性にして単語の感情極性分類器を学習している．

は，人間が読んだ場合は理解することができる．しか学習された分類器を，分散表現が得られた単語に適用

し ，佐 藤 ら の 研 究 [2]の よ う な 感 情 極 性 辞 書 を 作 成 し た

し，その極性を決定している．これを用いることで，場合では，このような遠回しな表現を分類することが一般的に，非常に大規模な単語集合に対して効率的にできない．また，日本とレビューに対する書き方や文分散表現を計算することができるため，大規模な感情極性辞書を構築することが可能になっている．また,分類器としてサポートベクターマシンや対数線形モデ化の違いからか，英語で書かれているレビューには，このような遠回しでユーモアの溢れる表現が多く見られる．
そ こ で ， Raul Puri[5] ら が 作 成 し た 「 PyTorchルのようにスコアを算出できるものを用いることで，Unsupervised Sentiment Discovery」を 使 用 す る ．こ れ は ，ポジティブもしくはネガティブの極性だけでなく，極Multiplicative LSTM[6]と 呼 ば れ る ニ ュ ー ラ ル ネ ッ ト ワ

性分類結果がどの程度信頼できるかを表す信頼度スコー ク の 構 造 と amazon の レ ビ ュ ー を 基 に 事 前 訓 練 さ れアを得ることもできる．本研究では，感情を 8 つの種た言語モデルを使用する．

類に分ける手法を用いるが，それがポジティブな感情

このモデルにテキストを入力することで感情分類すであるか，ネガティブな感情であるかという部分の定

る こ と が で き る ． 感 情 分 類 に は Robert Plutchik[7]が 提義は個人の主観でありはっきりしない部分もあるため，分類した感情表現をさらにポジティブ，ネガティブの二つの感情に分類する．

唱 し た 「 Emotion Wheel 」 ( 図 2) に 基 づ き 分 類 す る ．
「 Emotion Wheel」は ，喜 び と 悲 し み ，怒 り と 恐 れ ，信頼と嫌悪感，そして驚きと予想の 8 つの主要な双極性感情にすべての感情を分類するという考え方である．

3. 提 案 手 法

これを用いて，レビューより抽出される感情表現を 8

図 1 に，本研究で提案するレストラン推薦システム

つの感情に分類する．これらの感情は双極性感情に基の概要図を示す．本システムはレストラン口コミサイづくので，さらにポジティブな感情とネガティブな感トにおけるユーザーエクスペリエンスを向上させるた情に分類することができる．

めに，レビュー内容に含まれる構造と感情を考慮し，出身地などのコンテキストデータを含め，ユーザの嗜好に合ったレストランを推薦する．

図 1 レストラン推薦システムの概要

3.1. 感情表現抽出
感情表現とは，「 怒 り 」や「 喜 び 」の よ う な 人 々 が 表出する感情を表す要素である．本研究では, レストラ

図 2 Robert Plutchik’s Emoton Wheel

表 1 レ ビ ュ ー の 例 (1)3.2. 出身地における嗜好性の分析
感情表現抽出によって得られた情報をもとに出身地別に嗜好性の辞書を作成し，各飲食店のジャンルに対する嗜好性の評価値を算出する．ここでのジャンルとは，日本料理店であれば，懐石，割烹，精進料理，京料理のようなものであり，寿司屋であれば，通常の寿司屋，回転寿司，立ち食い寿司などのことである．抽出した感情表現に対する重みの設定は，レビューに含まれている 5 段階の評価値を使用し，対象とした日本食レストランに対するレビュー全体の評価値の平均よFirst breakfast in Tokyo! Located in Tokyo Station
this little shop popped up as a good choice withYelpers. First time having tsukemen ramen. This is
the style where the noodles are served along side thesoup. Since it was breakfast time this was essentiallythe only choice which I didn't know until we got
there. The soup was pretty thick bordering on gravy
and just a little sweet which was different. As you
finish the noodles you add hot water to yourremaining soup allowing to thin out a little andbecome more like a broth to drink. You pay by cash
at a vending machine. Good introduction to Japan.

り評価値が上回っている場合はポジティブな感情を，下回っ

表 2 レ ビ ュ ー の 例 (2)ている場合はネガティブな感情の重みを大きく設定する．これを行うことでユーザの好みをより明確に分類することができる．出身地は，使用したデータセットに依存するため，対象によって国名のみ，国名と都市名，州と都市名のようにばらつきが存在する．しかし，今回は出身地ごとの嗜好性をより詳しく知るために入手した出身地データの最小単位を使用する．また，出身地間の類似度を相関係数より算出し，嗜好の類似性を分析する．嗜好が類似している出身地は同じ辞書にまとめる．これによりレビューした人の出身地の地域が少ない場合でも推薦を行うことが可能になる．

4. 使 用 す る デ ー タ セ ッ ト
使用するデータセットは，世界最大規模のレビュー

It's not overly hyped. I want to shower in this rich,fishy broth. This location's broth is much thicker andmore flavorful than the Shinjuku location.
Come hungry, brave the line, and make sure to bringcash. While you're at it, make friends with the otherpeople in line or sharing the same table with you.
Get in single file line. Once you get toward the frontof the line, a staff member will ask how many people
are in your party, direct you to go in to buy yourramen tickets from the machine and get back in line.
When you get seated, the staff will take one side of
the ticket and leave you with one.
表 3 レ ビ ュ ー の 例 (1) の 感 情 表 現 抽 出 結 果

サ イ ト 「 yelp」 か ら ク ロ ー ラ ー を 用 い て 抽 出 し た も のAnger

Anticipation

DisgustFearを 使 用 す る ．さ ら に ，抽 出 し た デ ー タ の 中 か ら ，「出身.530.419.218.450

地 」，「 評 価 値 」，「 レ ビ ュ ー 文 」 の 3 つ を 使 用 す る ． 図

JoySadness

SurpriseTrust

4 に例を示す．

.387

.078

.369

.260

今回は，東京エリアにある日本食レストランを対象

Positive

Negativeとする．また，古い情報は信憑性に欠けるため，過去

.359

.319

5 年間のレビューを対象とする．
表 4 レ ビ ュ ー の 例 (2) の 感 情 表 現 抽 出 結 果

図 3 レストラン口コミサイトのレビューの例

Anger

Anticipation

DisgustFear.628

.256

.325

.519

JoySadness

Surprise

Trust.472

.160

.466

.401

Positive

Negative

.399

.408

5. 実 験

6. 考 察3 章 に 示 し た 手 法 よ り ，感 情 表 現 抽 出 を 行 な っ た ．例

5 章 の 実 験 結 果 を 元 に 考 察 す る ．表 3 の レ ビ ュ ー の 例と し て 2 つ の レ ビ ュ ー を 表 1，2 に 示 し ，そ の 結 果 を 表(1)の 感 情 表 現 抽 出 結 果 で は ，「 Anger」の 数 値 が 一 番 高

3， 4 に 示 す ．

く な っ て し ま っ た ．文 面 で は「 Anticipation」，「 Joy」の数値が最も大きく出ると思われたが，良い結果を得られなかった．その理由としては，事前学習に使用したデータセットがレストランレビューのものではなく，
amazon の レ ビ ュ ー を 基 に 学 習 を 行 な っ た モ デ ル を 使用したためではないかと考える．レストランレビュー
特有の語に上手く対応することができず，このような結 果 に な っ て し ま っ た の で は な い か と 考 え る ．し か し ，全 体 の 「 Positive」，「 Negative」の 評 価 で は ，「 Positive」の値が大きく出力されたので，大枠の評価としては，
良 い 結 果 が 得 ら れ た ．表 4 の レ ビ ュ ー の 例 (2)の 感 情 表
現 抽 出 結 果 で は ，こ ち ら も「 Anger」の 数 値 が 最 も 高 くなってしまった．理由は表 3 と同様であると考えられる ．し か し ，表 4 で は ，全 体 の 「 Positive」，「 Negative」の評価が，「 Negative」の 値 が 大 き く 出 力 さ れ て し ま った ． 理 由 と し て は ，「 I want to shower in this rich, fishybroth.」の よ う な レ ス ト ラ ン の 評 価 に 対 し ，直 接 的 で は無い表現が使用されているからではないかと考えられる．本来であれば，スープでシャワーを浴びたいほど
美 味 し い と い う 意 味 に な る の で ，「 Joy」 の よ う な 感 情の数値が高くなることを期待したが上手くいっていない．このような表現に対し，感情表現抽出が上手くで
き て い な い た め ，「 Positive」 の 数 値 が 低 く な っ た の ではないかと考えられる．この問題に対し，学習に使用したデータにこのような隠喩表現が少なかったことが問題になる．よってこのような隠喩表現を含むデータを追加する必要がある．
本実験では，提案手法のうち，感情表現抽出を行なった．今後は，感情表現抽出の精度の向上と，出身地における嗜好性の分析を行う．

7. 考 察
本稿では，レ ス ト ラ ン 口 コ ミ サ イ ト か ら レ ビ ュ ー を 抽出し，ユーザの嗜好に合うレストランを推薦する手法を提案した．また提案手法のうち，感情表現抽出までを行なった．感情表現抽出において，あまり精度が良くないので，感情表現抽出方法の見直しが必要であると考えられる．また，出身地による嗜好性の分析においても，日本人と外国人の価値観の違いをより強く反映させる必要があると考えられるため，手法の見直しが必要になってくると考えられる．日本人にとっての常識と外国人にとっての常識，食文化の違いやレビューの書き方など，様々な要因を比較し，最適な手法を今後検討する．

参考文

献[1] 白 数 紘 之 ， 先 原 進 之 介 ， 中 岡 佑 輔 ， Panote Siriaraya， 河 合 由 起 子 ， Adam Jatowt， “ジ オ タ グ 付ツ イ ー ト の 多 言 語 相 関 性 に 基 づ く Venue 推 薦 シス テ ム の 検 討 ” ，情 報 処 理 学 会 第 80 回 全 国 大 会 ，
2018[2] 佐 藤 貴 俊 ，高 村 大 也 ，奥 村 学 ，“分 散 表 現 を用 い た 単 語 の 感 情 極 性 抽 出 ” ，情 報 処 理 学 会 研 究報 告 ， 2016[3] Tomas Mikolov and Jeffery Dean. Distributed
representations of words and phrases and theircompositionality. Advances in neural information
processing systems, 2013[4] Jeffrey Pennington ， Richard Socher ， andChristopher D. Manning. Glove: Global Vectors forWord Representation. In Proceedings of theConference on Empirical Methods in NaturalLanguage Processing (EMNLP) ，pp.1532-1543, 2014
[5] 「 GitHub – NVIDIA/sentiment-discovery:
Unsupervised Language Modeling at scale for robust
sentiment classification」，
https://github.com/NVIDIA/sentiment-discovery(参 照 2019/01/08)[6] Multiplicative LSTM for sequence modelling，
Ben Krause, Liang Lu， Iain Murray， Steve
Renals， Previous version appeared in workshop
track - ICLR 2017[7] Robert Plutchik ， The Nature of Emotions:
Human emotions have deep evolutionary roots， a factthat may explain their complexity and provide tools
for clinical practice， Vol. 89，No. 4 (JULY-AUGUST2001)，pp. 344-350