DEIM Forum 2014 C1-3

三事象間の因果関係分析のための因果関係ネットワーク構築の一手法
津川

敦朗†

新妻

弘崇††

太田

学 †††

† 岡山大学工学部情報工学科 〒 700–8530 岡山県岡山市北区津島中 3 丁目 1 番 1 号†† , ††† 岡山大学大学院自然科学研究科 〒 700–8530 岡山県岡山市北区津島中 3 丁目 1 番 1 号
E-mail: †,†††{tsugawa, ohta}@de.cs.okayama-u.ac.jp, ††niitsuma@suri.cs.okayama-u.ac.jp
あらまし

今日, 我々は Web 等のメディアを通じて様々な出来事について情報を入手することができる. しかし, 複数の事象が複雑に絡み合う場合, それを深く理解することは容易ではない. そこで本研究では関連する事象間の因果関係に着目する. 事象間の因果関係を容易に把握できるように, Web 検索を利用して因果関係を抽出し, それらを因果関係
ネットワークとして可視化する手法がいくつか提案されている. しかし, これらでは指定した一または二事象についての因果関係しか調べることができなかった. そこで本研究ではこの因果関係ネットワークを拡張し, 三つの事象間の因果関係を分析するための因果関係ネットワーク生成の方法を提案する.
キーワード

因果関係, 可視化, Web マイニング

A Construction Method of a Causal Network for Analyzing Causal
Relations among Three Events
Atsuro TSUGAWA† , Hirotaka NIITSUMA†† , and Manabu OHTA†††† Department of Information Technology, Faculty of Engineering, Okayama University
3–1–1, Tsushima-naka, Kita-ku, Okayama, 700–8530 Japan†† , †††Graduate School of Natural Science and Technology, Okayama University
3–1–1, Tsushima-naka, Kita-ku, Okayama, 700–8530 Japan
E-mail: †,†††{tsugawa, ohta}@de.cs.okayama-u.ac.jp, ††niitsuma@suri.cs.okayama-u.ac.jp
Key words causal relation, visualization, Web mining

1 はじめに現を新たに追加し, 結果が要因よりも前に出現する因果関係を抽出することを可能とした. また, 青野らや武田らのシステム

新聞やテレビといったメディアを通じて報じられるニュース

は, 入力を一事象を表すキーワードとしているため, 藤原ら [4]の中には, 多くの事象が複雑に絡み合って引き起こされる出来はシステムを拡張して, 二事象の入力に対してそれらの間に成事があり, それらを即座に深く理解することは容易ではない. こり立つ因果関係を可視化する方法を提案した. 本稿では青野ら,のとき, 関連する事象間の因果関係を把握することは, 内容の武田ら, 藤原らのシステムを拡張して, 三事象間の因果関係を因理解を深め, リスク回避や意思決定などにも役に立つと考えら

果関係ネットワークにより可視化する手法を提案する.

れる. そこで青野ら [1] は, Web 検索結果から因果関係を自動

本稿の構成は次の通りである. 2 章で関連研究について述べ,抽出し, 抽出した要因を始点ノード, 結果を終点ノードとし, そ3 章で因果関係の抽出について説明する. 4 章では因果関係ネッ

れらを結ぶエッジにより因果関係を可視化する因果関係ネット

トワークの構築について, 因果関係を可視化する手法と, 三事象

ワークを提案した. この因果関係ネットワークによる要因検索

間の因果関係を検索する手法について説明する. 5 章では評価システムではユーザが任意の事象を入力すると, 「に伴う」の実験として要因結果検索の精度を示すとともに, 実験で生成しような因果関係を表す手がかり表現と組み合わせて Web 検索

た因果関係ネットワークについて考察する. 6 章でまとめと今し, その検索結果から要因を抽出する. しかし, このような要因

後の課題について述べる.

抽出は手がかり表現に依存している上, 青野らは「X に伴う Y」のように, 要因 X が結果 Y の前に出現するような手がかり表
現しか使用していなかった. 武田ら [2], [3] は有用な手がかり表

2 関連研究本研究で行う因果関係抽出と生成する因果関係ネットワーク,

単語間の類似度尺度についての関連研究について述べる.

表 1 要因検索で使用する手がかり表現

2. 1 因果関係抽出

優先度

手がかり表現文書から因果関係を自動抽出する研究としては, 接続関

１に伴う, に伴い, を理由に, が理由で, の影響で

２

により

３

の原因として, の原因は係 を 用い る 手 法 [5], [6], [7], [8] と, 手が かり表 現を用いる手法 [7], [8], [9], [10] が提案されている. 接続関係を用いる手法
では, 複文・重文を解析対象としており, それらを単文に分割し表 2 結果検索で使用する手がかり表現たときの各単文の接続関係から因果関係を抽出する. 佐藤ら [5]優先度

手がかり表現や佐藤・堀田 [8] の研究では, 取り出した因果関係の表現形式を

１の原因として, の原因は格フレームを用いて整理している. 一方手がかり表現とは, 「に２に伴う, に伴い, を理由に, が理由で, の影響で伴う」, 「を理由に」, 「を原因として」などの要因と結果を３により結びつける表現のことであり, 因果関係を含む文章を抽出する
際の判断材料となる. なおこれを, 乾ら [7] は「接続標識」, 佐

り可視化し, 因果関係を表現している. 武田らはそれを拡張し

藤・堀田 [8] は「手がかり標識」と呼称している. 坂地ら [9] や

入力キーワードを要因に持つ因果関係を抽出することを可能と

石井ら [10] の研究では, 因果関係の持つ構文パターンを用いる

し, 藤原らは二事象の入力に対してそれらの間に成り立つ因果ことによって, 複文・重文のみならず, 手がかり表現を含んで関係を可視化している.

いる全ての文章から因果関係を抽出している. 青野ら [1], 武田

本研究では青野らが提案した因果関係ネットワークを基に,ら [2], [3], 藤原ら [4] は坂地ら, 石井らの手法を用いてる. 本研

三事象の入力キーワードを用いて抽出した因果関係を可視化す

究でも坂地ら, 石井らの手法を用いる.

る手法を提案する.

山田ら [11] はクローズドキャプション中の名詞ペアと名詞ペ

2. 3 語と文書の共起に基づく類似尺度

ア間の構文構造に注目し, 二つの名詞間に因果関係があるかど

文書間の類似度を測る指標としてコサイン類似度が一般的

うかを EM アルゴリズムを用いて判定している. また Khooに用いられている. また単語の共起の度合いを測る指標として

ら [6] は医療関係の文書から因果関係を抽出するために, 医療のJaccard 係数, Simpson 係数などを用いる方法がある. Web 文分野に特化した構文パターンなどを人手で作成している. 高見

書の場合, 単語が同一の Web ページに同時に現れることを共ら [12] はブログにおいて同じ話題に関するバースト特性 (話題起とし, Web 検索エンジンの検索結果数を用いて共起頻度とすの盛り上がり度) がコミュニティ毎に異なる点に着目し, ある話る方法が広く用いられている. 例えば, 二単語の AND 検索の題と因果関係にある事象を発見している. 大森ら [13] は不具合

検索結果数によってそれらの単語の共起頻度を見積もることが事例例文に対して, SVM を利用した因果関係抽出を適用し, 製出来る. 多くの場合, 検索結果数が極端に少ないものの影響を品や部品に生じた不具合の原因に関する記述を取り出す手法を除くために閾値を定めている. また, 加藤ら [14] はブートスト

提案している.

ラップ法を用いて少数の語のペアを基に, Web 文書から同様の

2. 2 因果関係ネットワーク

類似関係にある語のペアを大量に取得し, Web を用いて単語間抽出した因果関係を可視化する研究としては青野ら [1], 武田の意味的類似度を測る指標である WebPMI により, 取得した

ら [2], [3], 藤原ら [4], 佐藤・堀田 [8], 石井ら [10] の研究がある.
佐藤・堀田は, 因果関係を含む文節から得られる重要単語を, 事
象ノードを表すキーワードとしている. エッジはノード間, すな

ペアを評価している.

3 手がかり表現による要因結果検索

わち事象間の因果関係と共起関係を表現しており, それぞれ片本研究では手がかり表現を用いて因果関係が記述されている方向のエッジ, 双方向のエッジで表現される. 共起関係の強さは文書を取得する. 本節では武田ら [2], [3] の定めた八つの手がか

事象ノードのキーワードの概念的な類似度とし, これをノード

り表現, 「に伴う」, 「に伴い」, 「を理由に」, 「が理由で」,間の距離の近さに置き換えて表現している. 石井らの研究では,「の影響で」, 「により」, 「の原因として」, 「の原因は」を用

日本語文法の SVO 構造に注目し, 因果関係を含む文節から抽いて要因事象と結果事象を取得する方法を述べる. なお, この出した主語, 動詞, 目的語の組によって事象を表現している. ま

手がかり表現を用いて要因事象を取得することを以下では「要た, 事象間でキーワードを, WordNet を用いて概念レベルで比因検索」と呼び, この手がかり表現を用いて結果事象を取得す較することで, 類似した事象対を発見して結合している. さら

ることを以下では「結果検索」と呼ぶ.

に, オンラインニュース記事を一日単位で取得して, 新たに抽3. 1 手がかり表現出された因果関係からネットワークを更新できるようにしてい本研究では前述した八つの手がかり表現を用いて検索する.

る. これにより, 抽出した因果関係は日々蓄積していくため, 他

武田らの提案している方法を参考に, まずこれらの手がかり表のノードとほとんどマージされない因果関係を削除することで現を因果関係を表す度合いに基づいて三つのグループに分ける.

因果関係ネットワークの可読性を高めている. 青野らは, 入力

因果関係の検索では, グループ毎に優先度を変えてこれらの手

キーワードを結果事象に持つ因果関係を抽出し, 入力キーワー

がかり表現を使用する. 検索において使用する手がかり表現のドの要因となっている事象をさらに要因検索することで, 階層グループの優先度, グループの分け方を表 1, 2 に示す.

的に因果関係を獲得し, それらのつながりをネットワークによに使用する際は同グループ間にも優先度が存在し, リストの初検索

めに出てくるものほど優先度が高いものとしている. これらは

F RQ2 =に伴い A AND B

3. 2. 1 節及び 3. 2. 2 節で説明する検索式の生成の優先度に関係

F RQ3 =を理由に A AND B

する. グループ分け自体は 3. 3. 3 節で説明する因果関係の重み

F RQ4 =が理由で A AND Bに関係する.

F RQ5 =の影響で A AND B

3. 2 検索式と使用順序

F RQ6 =

により A AND B

因果関係を取得するために, 表 1 の手がかり表現に因果関係

F RQ7 = A の原因としてを調べたい事象を組み合わせた検索式を生成し, Bing Search

API [17], [18] を利用して検索結果を取得する. 以下ではこの調
べたい事象を, 検索によって取得した他の事象と区別するために事象 X と呼ぶ.

F RQ8 = A の原因は
′

′′

AND B

AND B
′′

(A, B) = (X , X ), (X , X ′ )ただし, この F RQ1 ...F RQ8 の全てについて検索を実行するとは限らない. 表 1 の優先度を考慮し, F RQ1 の検索結果数が十

3. 2. 1 要 因 検 索

分でない場合は, F RQ2 で検索し, それでも不十分なら F RQ3

要因検索では入力事象の要因を検索するので, 事象 Ｘ′ を因というように続け, 取得した累計検索結果数が十分な数に達し果関係における結果事象と見なし, 以下の八つの検索式を生成た時点で検索を終了する. F RQ8 まで検索をしても十分な要因

する.

検索数が取得できていない場合は 3. 2. 1 節で述べた検索に移行

F Q1 =

に伴うＸ′

する.

′

F Q2 =に伴いＸ

F Q3 =を理由にＸ′

二事象を組み合わせた検索式を生成し Web を検索する. こ

′

が理由でＸ

れらの検索式は 3. 2. 2 節で述べた検索式より結果検索に用いら′F Q4 =

3. 2. 4 二つの事象を用いた結果検索

F Q5 =の影響でＸれる優先度が高い. 生成される検索式は, 因果関係を調べる三F Q6 =

によりＸ′

事象をそれぞれ X ′ , X ′′ とすると以下のようになる.

F Q7 =

Ｘ′ の原因として

F RQ′1 =の原因として A AND B

F RQ′2 =の原因は A AND B

ただし, この F Q1 ...F Q8 の全てについて検索を実行するとは

F RQ′3 =

A に伴う

AND B

限らない. 表 1 の優先度を考慮し, F Q1 の検索結果数が十分でF RQ′4 =

A に伴い

AND B

ない場合, F Q2 で検索し, それでも不十分なら F Q3 というよ

F RQ′5 = A を理由に

AND B

うに続け, 取得した累計検索結果数が十分な数に達した時点でF RQ′6 =A が理由で

AND B

検索を終了する.

F RQ′7 =A の影響でF Q8 =′

Ｘ の原因はAND B

3. 2. 2 結 果 検 索

F RQ′8 = A により結果検索では入力事象の結果を検索するので, 事象 Ｘ′ を因(A, B) = (X ′ , X ′′ ), (X ′′ , X ′ )AND B

果関係における要因事象と見なし, 要因検索の場合と同様に以下の八つの検索式を生成する.

RQ1 =の原因としてＸ′

ただし, この F RQ′1 ...F RQ′8 の全てについて検索を実行するとは限らない. 表 2 の優先度を考慮し, F RQ′1 の検索結果

RQ2 =

の原因はＸ

数が十分でない場合は, F RQ′2 で検索し, それでも不十分なら

RQ3 =Ｘ′ に伴うF RQ′3 というように続け, 取得した累計検索結果数が十分な数

RQ4 =Ｘ′ に伴いに達した時点で検索を終了する. F RQ′8 まで検索をしても十分

RQ5 =
RQ6 =

′

′

な要因検索数が取得できていない場合は 3. 2. 2 節で述べた検索′に移行する.

Ｘ を理由にＸ が理由で′RQ7 =

Ｘ の影響で3. 2. 5 三つの事象を用いた要因検索と結果検索

RQ8 =Ｘ′ により

三事象を組み合わせた検索式を生成し Web 検索を行う. こただし, この RQ1 ...RQ8 の全てについて検索を実行するとはれらの検索式は 3. 2. 1 節, 3. 2. 2 節, 3. 2. 3 節, 3. 2. 4 節の検索限らない. 表 2 の優先度を考慮し, RQ1 の検索結果数が十分で式よりも要因検索, 結果検索共に用いられる優先度が高い. 生

ない場合は, RQ2 で検索し, それでも不十分なら RQ3 という成される検索式は, 因果関係を調べたい三事象をそれぞれ X ′ ,ように続け, 取得した累計検索結果数が十分な数に達した時点

X ′′ . X ′′′ とすると以下のようになる.

で検索を終了する.

Q1 = A に伴う B AND C

3. 2. 3 二つの事象を用いた要因検索Q2 = A に伴い B AND C

二事象を組み合わせた検索式を生成し Web を検索する. こQ3 = A を理由に B AND C

れらの検索式は 3. 2. 1 節で述べた検索式より要因検索に用いらQ4 = A が理由で B AND C

れる優先度が高い. 生成される検索式は, 因果関係を調べる二Q5 = A の影響で B AND C′′′

事象をそれぞれ X , X とすると以下のようになる.

F RQ1 =に伴う A AND B

Q6 = A により B AND C
Q7 = A の原因として B AND C

Q8 = A の原因は B AND C

表 3 係り受け解析及び形態素解析の出力結果の例

ID 文節

形態素

品詞

係り先

０

現在

名詞, 副詞可能３、

記号, 読点放射線

名詞, 一般汚染

名詞, 一般索を実行するとは限らない. Q1 の検索結果数が十分でない場

土壌

名詞, サ変接続,

合は, Q2 で検索し, それでも不十分なら Q3 というように続け,など

助詞, 副助詞の助詞, 連体化除

名詞, サ変接続

染

名詞, 一般作業

名詞, サ変接続が助詞, 格助詞, 一般

′

′′

′′′

′

′′′

′′

′′

′′

′′′

′

′′′

′

′′

′′′

′

′′′

(A, B, C) = (X , X , X ), (X , X , X ), (X , X , X ),′′′(X , X , X ), (X , X , X ), (X , X , X )この検索式は 3. 1 節で述べた優先度を無視し, 全て等しく検索
され重みづけされる. ただし, この Q1 ...Q8 の全てについて検１

現在、放射線汚染土壌などの取得した累計検索結果数が十分な数に達した時点で検索を終了
する. Q8 まで検索をしても十分な要因検索数が取得できていな

２

除染作業が

い場合は 3. 2. 3 節で述べた検索に移行する. 同様に, Q8 まで検索をしても十分な結果検索数が取得できていない場合は 3. 2. 4
節で述べた検索に移行する.

行わ

3. 3 因果関係抽出３行われているが、

動詞, 自立れ

動詞, 接尾3. 3. 1 因果関係の出現パターンて

助詞, 接続助詞

本研究で因果関係抽出を試みる文は, 要因と結果の出現順にいる

動詞, 非自立が助詞, 接続助詞、

記号, 読点汚染

名詞, サ変接続

拡大

名詞, サ変接続の助詞, 連体化

原因

名詞, 一般として

助詞, 格助詞, 連語

作業

名詞, サ変接続

さわしくない. そこでこの文節から 3. 3. 2 節で述べるルールに員

名詞, 接尾, 一般

基づいて名詞の塊を生成し基礎文節の代わりに要因と結果とすの助詞, 連体化熟練

名詞, サ変接続度

名詞, 接尾, 一般

不足

名詞, サ変接続が助詞, 格助詞, 一般

挙げ

動詞, 自立

わしくない. そこでこの文節から 3. 3. 2 節で述べるルールに基られ

動詞, 接尾づいて名詞の塊を生成し要因と結果とする.

て

助詞, 接続助詞いる

動詞, 非自立

よって以下の２パターンに分けられる.
パターン 1.
パターン 2.

要因が手がかり表現の直前に出現する.
要因が手がかり表現の直後に出現する.

４

汚染拡大の

パターン１に基づく因果関係の抽出は, 係り受け解析結果を基に手がかり表現の前の文節を要因とし, 手がかり表現を含む文

５

原因として

６

作業員の

節の係り先を結果として抽出する. ただし, そのままでは要因と結果共に文節 (基礎文節と呼称する) となり事象としてはふる. パターン２からの因果関係の抽出は, パターン１と逆に, 係

７

熟練度不足がり受け解析情報を基に手がかり表現の前の文節を結果とし, 手がかり表現を含む文節の係り先を要因として抽出する. ただし,そのままでは要因と結果共に基礎文節となり事象としてはふさ８挙げられている3. 3. 2 要因と結果の抽出

２

３

８

５

８
７

８

―

因果関係を調べる事象を「放射線」, 「作業員」, 「汚染」とし, これらを検索キーワードとして「現在、放射線汚染土壌など

3 の 4 番目の文節は, 手がかり表現である「原因として」の一つの除染作業が行われているが、汚染拡大の原因として作業員の前の文節であるので要因の基礎文節である. この基礎文節に注

熟練度不足が挙げられている」という文を取得したとする. こ

目すると 「汚染」と「拡大」がそれぞれ名詞なので結合され,の文は「の原因として」が手がかり表現としてあるのでパター「の」は助詞なので結合されず, 「汚染拡大」が一つん塊としてン２に該当する. この文を Cabocha [15] , Mecab [16] を用いて抽出される.

係り受け解析及び形態素解析を行うと表 3 のようになる. 表 3（2） 基礎文節の最初の品詞が動詞または形容詞である場合の 5 番目の文節が手がかり表現を含む文節であるので, 一つ前

基礎文節の一つ前の文節を確認し, 係り先がその基礎文節かをの 4 番目の文節が要因の基礎文節である. また, 5 番目の文節の確認する. 係っていればその一つ前の文節を新たに基礎文節と係り先である 8 番目の文節が結果の基礎文節である. この文をし, その最初の品詞が名詞であるならば続く限り結合する. 表 3

例に要因と結果を抽出する方法を説明する. まず要因及び結果の 8 番目の文節は手がかり表現を含む文節の係り先であるのでの構成要素を以下のように定義する.

結果の基礎文節である. この文節に注目すると, 始まりが動詞•

名詞 (代名詞と非自立の名詞は除く)•

英数字のみで構成される要素

文節なのでルール (２) に該当する. あらたに 7 番目の文節を結

•

記号「・」

果の基礎文節とし, 「熟練」, 「度」, 「不足」の三つの名詞を「挙げる」であり, 一つ前の 7 番目の文節の係り先が結果の基礎

これらの形態素を連結する事により, 要因及び結果を表す語を結合させ「熟練度不足」が一つの塊として抽出される.

生成する. 連結のルールは以下の通りである.

（3） 基礎文節の最初の品詞が名詞である場合（1） 基礎文節内の名詞を結合

基礎文節の一つ前の文節を確認し, 係り先がその基礎文節であ

基礎文節内の形態素を基に, 頭から連続する名詞を結合する. 表ることを確認する. 係っていればその文節の最後の単語を確認化する. 一度 (一段階) の検索で三つの入力キーワードのノード

し, 「の」または「が」である場合, かかっている文節の名詞をすべてがつながれば検索を終了し可視化する. つながらなけれ結合したものと, 係り先の文節の名詞を結合したものを「の」でば 4. 2 節で述べる繰り返し検索をすることで因果関係検索を続さらに結合する. 表 3 の例の 8 番目の文節に注目すると, ルー行する. 二段階の繰り返し検索でパスが生成されなければ三段

ル (２) より「熟練度不足」が一つの塊として抽出され, その後階, 四段階と繰り返し検索をする.

さらに一つ前の文節に戻り, 「作業」, 「員」の二つの名詞を連

4. 2 繰り返し検索

結した「作業員」を「の」で結合した「作業員の熟練度不足」

繰り返し検索は最初に行う検索 (一段階目の検索) と同様にが一つの塊として抽出される.

三事象を入力キーワードとする. 選ぶ三事象の組み合わせはランダムに選ぶと検索回数が増えコストがかかるので, 関連が高上記ルールを例文に当てはめると表 3 の例文からは, 「汚染拡いと判断する事象にて繰り返し検索を行う. 繰り返し検索を重大」という要因と, 「作業員の熟練度不足」という結果が抽出

ねるごとに二段階, 三段階と呼び方を変える. このとき事象間される. [1], [2], [3], [4] では手がかり表現のすぐ後の文節から要の関連度は共起度にて判断する. 共起度の指標として Simpson

因・結果の塊を生成しようとするため, 「汚染拡大の原因とし係数, Jaccard 係数を用いる. 二つの事象間の共起度を全ての組て、現場で働いている作業員の熟練度不足が挙げられている」

み合わせで算出し共起度の最も高かった組み合わせに一事象をという文から, 「現場」という重要度の低い単語を抽出してし加えた三事象で検索をする. 共起度について 4. 2. 1 節で, 三事まう. しかし本研究ではこのように, より適切な事象を抽出で象を選ぶルールについて 4. 2. 2 節で説明する.

きる.

4. 2. 1 事象間の共起度

3. 3. 3 因果関係の重要度可視化されたノードの事象名を検索エンジンで検索し, 検索

本研究の要因検索可視化システムでは, 抽出した因果関係に結果数を取得する. さらに共起度を測るノードの事象名との重みを付与し, その値が大きいものを一つの事象に対し三つ可AND 検索を行い検索結果数を取得する. そして, これらの検視化する. 因果関係 cx の重み weight(cx ) は青野らの方法を基

索結果数を用いて Simpson 係数, Jaccard 係数で共起度を測る.

にして，以下のように定義した．

事象名 w1 を含む Web ページの検索結果数を |W1 |, 事象名 w2weight(cx ) =∑ cfd (cx )dcfd (C)∗ group

を含む Web ページの検索結果数を |W2 |, 事象名 w1 と w2 を両方含む Web ページの検索結果数を |W1 ∩ W2 | とすると, 事象

ここで，d は因果関係 cx が抽出された文書，cfd (cx ) は d から

名 w1 と w2 の Simpson 係数, Jaccard 係数は以下の式で計算抽出された因果関係 cx の数，C は d から抽出された因果関係される.

の集合，cfd (C) は d から抽出された因果関係の総数である. また group は 3. 1 節で説明した, 手がかり表現のグループを表す

Simpson(w1 , w2 ) =|W1 ∩ W2 |min(|W1 |, |W2 |)Jaccard(w1 , w2 ) =|W1 ∩ W2 ||W1 | + |W2 | − |W1 ∩ W2 |重みで, 優先度１のグループは 10000, 優先度２のグループは 1,
優先度 3 のグループは 0.0001 とし優先度が高いグループほど重みが大きくなるようにした.

4 因果関係ネットワークの構築

4. 2. 2 繰り返し検索の対象事象の選び方
一段階の因果関係検索の例を図 1, 図 2 に示す. どちらも入本研究では Web から抽出した因果関係を因果関係ネットワー

力Ａ, Ｂ, Ｃとかかれた黄色のノードが因果関係を調べる第一,クとして可視化する. 3. 3 節で説明したように, CaboCha [15],第二, 第三の入力キーワードを表し, 要因・結果とかかれた赤色

MeCab [16] を用いて検索結果のスニペットの係り受け解析及のノードが因果関係検索によって得られた要因・結果を表して

び形態素解析を行い, 因果関係を抽出したのち, 抽出された要因

いる. 図 2 に現れている「事象Ｚ」というノードは入力Ａの要と結果のうち関連度の大きいものについては, その要因と結果

因事象であり入力Ｂの結果事象であるため, このノードを介しを用いて繰り返し検索する場合がある. 最後に JUNG [19] を用て入力Ａと入力Ｂの因果関係が分かる. しかし, 図 1, 2 共に三いて, 抽出された因果関係を可視化する. 本節では因果関係のつの入力キーワードすべてがパスでつながっているわけではな

可視化の方法と繰り返し検索の条件を説明をする.

いので繰り返し検索をすることとなる. 繰り返し検索の対象の

4. 1 因果関係の可視化

選び方は四種類あり, チャンクの数と何段階目の検索かによっ

因果関係はその重みによってランク付けするので, その上位て異なる. チャンクとは三つの入力キーワードに注目した時のの因果関係のみを用いて因果関係ネットワークを構築する. 青

パスがつながっている部分グラフの数とする. 図 1 では入力Ａ

野ら [1] の手法では要因を始点ノード, 結果を終点ノードとしてに対して要因一つ結果二つの合計四つのノードからなるチャン

配置することで因果関係ネットワークを可視化している. すな

ク, 入力Ｂに対して要因一つ結果二つの合計四つのノードから

わち, 因果関係ネットワークは有向グラフで表され, その中の二なるチャンク, 入力Ｃに対して要因二つ結果一つの合計四つのつのノードとそれを結ぶエッジが一つの因果関係を表している.

ノードからなるチャンク, 合わせて三つのチャンクがあること

本研究では三つの入力キーワードのノードがつながっている状が分かる. 図 2 では入力Ａと入力Ｂが「事象Ｚ」ノードによっ

態, すなわち因果関係で説明できる状態を最終結果として可視てつながっているため, 入力Ａ, Ｂを含む七つのノードからなる

図1

一段階の因果関係検索の可視化例 (３チャンク)
図3

二段階の因果関係検索の可視化例 (３チャンク)

2 チャンクでの繰り返し検索を行う.
（2） 2 チャンクからなる場合 (二段階目)
図 2 を例に説明する. 他の入力キーワードへのパスが生成されていない入力キーワード (独立した入力キーワード) に注目する. 図 2 の場合は入力Ｃが入力Ａとも入力Ｂともパスでつな
がっていないので, 入力Ｃに注目する. 入力Ｃにパスのつながっている三つのノード事象 e, f, g から一つ, パスのつながっていないノード事象 a, b, c, d, Z, 入力Ａ, 入力Ｂの七つから一つ選
び, 合計 21 通りの組み合わせで共起度を測る. この中で最も共起度が高かった組み合わせと入力Ｃを加えた三事象で新たに因果関係を検索し可視化させる. この際に共起度が最大だった二事象からそれぞれ三つずつ取得した因果関係を可視化するが,
図2

一段階の因果関係検索の可視化例 (2 チャンク)

チャンクと, 入力Ｃを含む四つのノードからなるチャンク, 合わ
せて二つのチャンクがあることが分かる. 以下に繰り返し検索のルールを図を用いて説明する. [t]（1） 3 チャンクからなる場合 (二段階目)
図 1 を例に説明する. 入力Ａに注目しパスのつながっている三つのノード事象 a, b, c から一つ, パスのつながっていないノー
ド事象 d, ..., i, 入力Ｂ, 入力Ｃの八つから一つ選び, 合計 24 通りの組み合わせで共起度を測る. その中で最も共起度が高かった組み合わせと入力Ａを加えた三事象で新たに因果関係を検索し可視化する. この際に共起度が最大だった組み合わせの二事象からそれぞれ三つずつ取得した因果関係を可視化するが, 入力Ａからは可読性の低下を考慮し因果関係を増やさない. これらの処理をしたのちにチャンク数を数え, 三つのままならば三段階目以降の 3 チャンクでの繰り返し検索をする. 入力Ａと入力Ｂもしくは入力Ａと入力Ｃの間のパスが生成されることでチャンク数が二つになった場合は, 三段階目以降は, (２) に示す

入力Ｃからは可読性の低下を考慮し因果関係を増やさない. これらの処理をしたのちにチャンク数を数え, 二つのままならば三段階目も２チャンクで繰り返し検索をすることになる. 入力
Ａ, 入力Ｂ, 入力Ｃの間でパスが生成されることでチャンク数が一つになった場合検索を終了し, 最終の可視化結果を表示する.
（３） 3 チャンクからなる場合 (三段階目以降)
図 3 を例に説明する. 図 3 は図 1 にルール (１) をあてはめ繰
り返し検索をし, 事象 a と事象ｄの共起度が最も高かった場合の例を示している. ここで共起度が最も高かった組み合わせの
うち入力 A とパスでつながっているノードに注目する. 図 3 の場合は事象 a である. このノードから新たにパスが生成された
事象 j, k, l から一つ, パスのつながっていないノード事象 d, e,

f, g, h, i, m, n, o, 入力 B, 入力 C の 11 個から一つ選び, 合計
33 通りの組み合わせで共起度を測る. その中で最も共起度が高かった組み合わせに事象 a を加えた三事象で新たに因果関係検
索しを可視化する. この際に共起度が最大だった二事象からそれぞれ三つずつ取得した因果関係を可視化するが, 事象 a から
は可読性の低下を考慮し因果関係を増やさない. これらの処理をしたのちにチャンク数を数え, 三つのままならば新たに, 共起図4

二段階の因果関係検索の可視化例 (2 チャンク)

図 5 因果関係ネットワークの可視化例
表 4 ３つの入力クエリ度が最も高かった組み合わせのうち入力 A とパスでつながっているノードに注目して, 三段階目以降の 3 チャンクでの繰り返

キーワード１ キーワード２ キーワード３

し検索をする.

クエリ１

水質汚染

排水

酸素

（４） 2 チャンクからなる場合 (三段階目以降)

クエリ２

少子化

高齢化

生活水準の悪化

図 4 を例に説明する. 図 4 は図 2 にルール（2）をあてはめ繰

クエリ３

物価の上昇

東日本大震災 戦争

り返し検索をし, 事象 a と事象 e の共起度が最大だった結果を示している. ここで共起度が最大の組み合わせのうち孤立した

表 5 Simpson 係数に基づく因果関係ネットワーク
クエリ１

入力キーワードとパスがつながっているノードに注目する. 図

クエリ２ クエリ３4 の場合は事象 e である. このノードから新たにパスが生成さ

検索段階数

3

2

3

れた事象 h, i, j から一つ, パスのつながっていないノード事象

全ノード数

21

15

22

最長パスの長さ

54

5a, b, c, d, k, l, m, Z, 入力 A, 入力 B の 10 個の中から一つ選
び, 合計 30 通りの組み合わせで共起度を測る. その中で最も共起度が高かった組み合わせに事象 e を加えた三事象で新たに因最短パスの長さ
適合率(適切な事象名/ノード数)

果関係を検索し可視化させる. この際に共起度が最大だった二適合率

事象からそれぞれ三つずつ取得した因果関係を可視化するが,(妥当な因果関係/エッジ数)

2

1

2

0.72

0.92

0.50

(13/18)(11/12)(6/12)

0.76

0.93

0.67

(16/21)(13/14)(14/21)

事象 e からは可読性の低下を考慮し因果関係を可視化させない.
これらの処理をした後にチャンク数を数え, 二つのままならば
新たに, 共起度が最も高かった組み合わせのうち入力 C をパスのつながっているノードに注目して, 三段階目以降の 2 チャン
クでの繰り返し検索をする.

5 評価実験

る. また, 4. 2. 1 節で説明した二つの尺度に基づいて繰り返し検索を行った場合生成される因果関係ネットワークにどのような違いがあるか比較する. そして, 共起度を考慮せずに無作為に繰り返し検索の対象を選んだ場合の因果関係ネットワークを比較して, 共起度を用いることが有用かどうか考察する. 可視化
した事象名とエッジの表す因果関係が妥当かどうかの判断は著

5. 1 ネットワーク生成実験
生成実験では, 3 つの入力キーワードを用いて因果関係ネッ
トワークを生成した. 表 4 に実験で使用した三つのクエリを示
す. キーワード「少子化」, 「高齢化」, 「生活水準の悪化」を入力クエリとして生成したネットワークを図 5 に示す.

5. 2 ネットワーク比較実験
比較実験では, 因果関係ネットワークの生成において何段階
目の要因・結果検索で三事象が全てパスでつながるか, 可視化される全ノード数, 入力キーワード間の最短パスと最長パスの長さを算出する. さらに, 可視化したノードの適合率 (事象名として適切かどうか), 因果関係を表すエッジの適合率を評価す者が行った. 表 4 に実験で使用した三つのクエリを示す. また,
表 5, 表 6 にはそれぞれ Simpson 係数, Jaccard 係数に基づいて繰り返し検索を行って生成した因果関係ネットワークについての各指標をまとめた. 表 7 には共起度を考慮せずに無作為に繰り返し検索の対象を選んだ場合の因果関係ネットワークの評
価をまとめた. なお, 表 7 の因果関係ネットワークを生成する
際の繰り返し検索をするノードの決定方法については, 4. 2 節の繰り返し検索対象の選び方を採用し, 共起度にて候補の中から 1 組を選ぶのではなく候補の中から無作為に 1 組を選んだ.
三つ全ての入力キーワードを含む因果関係ネットワークを生成するために何段階の検索をしたかに関しては, Simpson 係数,

表 6 Jaccard 係数に基づく因果関係ネットワーク
クエリ１

6 おわりにクエリ２ クエリ３

本稿では, 青野ら, 武田ら, 藤原らのシステムを拡張して, 調

検索段階数

2

3

3

全ノード数

15

20

16

べたい三事象間の因果関係を Web より抽出し, 因果関係ネット

最長パスの長さ433ワークとして可視化する手法を提案した. また係り受け解析の最短パスの長さ212条件を改良することで, より重要度の高い語句を抽出する手法

適合率(適切な事象名/ノード数)
適合率(妥当な因果関係/エッジ数)

0.88

0.62

(15/17)(8/13)

今後の課題として, 任意の四つ以上の事象入力に対する因果

0.74

0.95

0.60

関係ネットワークの構築を検討したい. また, 事象が増えるこ(11/15)(20/21)(9/15)とで可読性の低下が起こりうるので, 多数の事象を表示させつ

表 7 ランダムで繰り返し検索をした因果関係ネットワーク
クエリ１

クエリ２ クエリ３

検索段階数

4

4

6

全ノード数

27

27

38

最長パスの長さ

43

9

最短パスの長さ

2

1

2

0.63

0.83

0.49

(15/24)(20/24)(17/35)

適合率(適切な事象名/ノード数)
適合率(妥当な因果関係/エッジ数)も提案した.

0.67(8/12)

0.52

0.92

0.64

(14/27)(24/26)(25/39)

Jaccard 係数のどちらを用いた場合でも平均は同じだった. 同様に, 全パスのノード数, 入力キーワード間の任意の 2 ノード間の最短パスの長さに関してもほとんど差は認められない. ノードの適合率の項目に関しては, Jaccard 係数を用いた場合の方が精度が高い. これは Simpson 係数では分母に単語 w1 , w2 の検索結果数 |W1 |, |W2 | の少ない方を用いるため, いずれかの検索結果数が少なすぎる場合 Simpson 係数に与える影響が大きくな
り, 関連性が低い事象の組み合わせであるにもかかわらず繰り
返し検索されていることに起因している. 同様の理由で繰り返し検索の回数が増えるため入力ノード間の最長パスが Jaccard
係数よりも Simpson 係数を用いたネットワークの方が長くなっている. 表 7 では, 共起度を基にしてノードを選んだ因果関係
ネットワークに比べてパスがつながった段階数と全ノード数が多い. これは共起度が低い組み合わせを選んだ際に, 有用な因果関係を抽出できる確率が低くなることに起因する. エッジの適合率が低いのは関連性の低い事象の組み合わせが繰り返し検索の対象に選ばれた際に, ため妥当ではない事象や因果関係が抽出されやすくなるためである. 妥当ではない因果関係を取得する例を示す. 「東日本大震災」を入力キーワードにして要因
検索及び結果検索をすると「東日本大震災に伴うお知らせ」という文章が 1 万件近く得られる. これを係り受け解析すると要因が「東日本大震災」, 結果が「お知らせ」となるのだが, この因果関係は妥当であるとはいえない. 検索式を生成して検索した際に, 取得した要因または結果の事象名が適切かどうかを判断する処理を設けることで解決できる. また, それにより因果関係がわかりやすいネットワークになる.

つ可読性の低下を抑えた可視化方法を検討したい.

文

献[1] 青野荘志, 太田学：要因検索による因果関係ネットワークの構築と因果知識の獲得, DEIM Forum2010, B9-1, 2010.
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http://chasen.org/〜taku/software/cabocha/[16] 日本語形態素解析器 MeCab
http://chasen.org/〜taku/software/mecab/[17] Microsoft が提供する検索 Web API
http://datamarket.azure.com/dataset/bing/search/[18] Microsoft が提供する検索 Web API (Web Results Only 版)
http://datamarket.azure.com/dataset/bing/searchweb/[19] ネットワーク可視化・分析ツール JUNG
http://jung.sourceforge.net/