DEIM Forum 2014 F4-3

動画共有サイトにおける動画ナビゲーションのためのコメント要約手法
松原

宏和†

新妻

弘崇††

太田

学†

†, †† 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 3-1-1
E-mail: †{matsubara, ohta}@de.cs.okayama-u.ac.jp，††niitsuma@suri.cs.okayama-u.ac.jp
あらましYouTube やニコニコ動画といった有名な動画共有サイトには日々膨大な動画が投稿されており，動画内容の簡潔な要約は視聴者にとって大変有益である．そこで本稿では，動画閲覧支援のためのコメント要約手法を提案す
る．提案するコメント要約の特徴は，コメントから抽出した単語にアプリオリアルゴリズムを適用して重要単語を抽出し，特徴的な感想表現により分かり易く感想を可視化する点にある．実験により感想表現の抽出性能と重要コメン
ト抽出性能などについて評価する．
キーワード

動画ナビゲーション，ニコニコ動画，コメント，要約

A comment summarization method for navigating to a video-sharing site
Hirokazu MATSUBARA† , Hirotaka NIITSUMA†† , and Manabu OHTA††, †† Graduate School of Natural Science and Technology, Okayama University
3-1-1, Tsushima-naka, Kita-ku, Okayama, 700–8530 Japan
E-mail: †{matsubara, ohta}@de.cs.okayama-u.ac.jp，††niitsuma@suri.cs.okayama-u.ac.jp
Key words Video navigation，Niconico，Comment，Summarization

1. は じ め に画の投稿者が書いたものであり，必ずしも動画の内容と合致しないことがある．そのため動画によっては視聴するまで，どの

近年，YouTube [1] やニコニコ動画 [2] などの動画投稿サイト

ような動画であるのかを把握することが難しいことがある．そによる動画共有が盛んになっている．このような動画共有サイ

こで重要なコメントを抽出し，要約してユーザに提示すれば内トは誰もが自由に動画を投稿できるため，膨大な数の動画が存

容把握の支援となると考えた．

在する．例えばニコニコ動画では，2013 年 6 月時点で一般会員

本研究では，コメントの中から重要なものを選択し，選択し登録者が約 3,215 万人，有料会員は約 200 万人で，全動画投稿

たコメントから感想に特徴的な表現を抽出して可視化する手法

数は，2013 年 2 月 4 日時点で 2,000 万件を突破した [3]．ニコを提案する．重要なコメントの抽出は，まずコメント中の単語

ニコ動画のコメントの特徴としては，動画再生中にコメントをに着目して，アプリオリアルゴリズム [5] を適用して単語の相書き込むことが出来る点が挙げられる．このコメントは，コメ関ルールを求める．次に求めたルールの中で支持度，確信度がント投稿時刻の先頭からの動画再生時刻を保持しており，その上位のものを重要単語とし，その単語を含むコメントを抽出す

動画再生時刻が来るとコメントが表示される．そのためコメンる．そして，感想に特徴的な表現により，抽出したコメントを

トには，動画の各再生時刻での視聴者の感想や動画内容につい動画の感想を述べたコメントと，それ以外のコメントに分けてて書かれている．また，コメントに書き込める文字数は最大 75可視化する．本研究でいう感想に特徴的な表現とは，視聴者の文字であり，視聴者は動画を見ている途中で書き込むため，視感想が含まれている評価表現と叫喚表現のことである．評価表

聴者の感想や動画の内容について，短い言葉で書かれているも現は「おもしろい」，「好きだ」のように形容詞や形容動詞のこのが多いことも特徴の一つである．ユーザがコメントを投稿すとである．叫喚表現は，「〜きたあああああ」や「うわああああ

るのは，特定のタイミングで大量のコメントを投稿する「弾幕

ああああああああ」など母音を繰り返すような強い感情を表現

作成」，「あいさつ」，「疑問があったとき」，
「相槌」，
「驚いたと

したものを利用して抽出した，「きたあ」や「うわあ」などの表き」，「感動したとき」，「ツッコミをいれたいとき」，「一緒に歌い

現である．本研究では，この「〜きたあああああ」や「うわあたいとき」など閲覧者の感情が動かされるときに多いという研あああああああああああ」のような母音を繰り返すコメントを

究結果がある [4]．また，動画の内容を端的にあらわしているも叫喚コメントと呼ぶ．

のとして動画の説明文があるが，動画の説明文やタイトルは動

本稿の構成は次の通りである．2. 節で関連研究について述べ，

3. 節で相関ルールに基づく重要コメント抽出について説明し，

表 1 意見文の文末表現 [8]4. 節で感想表現抽出によるコメントの分類とコメント要約ついOpinion Expression

Modalitiesて説明する．5. 節で重要コメント抽出と，コメントの分類実験

考え

思う，考える，感じる，言えるについて述べ，6. 節でまとめる．

2. 関 連 研 究

推量

う，かも

要望

たい，望ましい自発れる，られる

主張

べき，ちがいない

2. 1 動画ナビゲーション
動画のサムネイルに吹き出しを付与し，そこに要約を表示してニコニコ動画のナビゲーションを行うシステムが提案されている [6]．このシステムでは，一度視聴したことのある映像コン
テンツの中で印象に残ったシーンを再び見返す場合に，効率よ
くそのシーンを見つけることができる．また，コメント数の多い箇所とユーザの印象に残ったシーンの箇所は，一致することが多いという傾向が報告されている．この調査結果に基いて，コメント数の多いシーンからサムネイル画像を取り出す．具体的には，まず取り出した画像をコメント数が多いほど大きいサイズとなるように表示して並べる．次に，各サムネイルに最頻出コメントを吹き出しとして付与し，一覧できるようにする．
コメントの全文をそのまま吹き出しとして付与すると，ぱっとみて分かるサムネイルとしての機能を果たせなくなる恐れがあるため，コメントの最初の 5 文字のみを吹き出しとして付与している．しかし，コメント数が多いシーンがユーザの印象に残的な意見を含むレビュー記事と非レビュー記事に分類し，新聞記事から抽出した特徴語を用いて作成した辞書に基づいてレビュー記事から意見文を抽出する．レビュー記事からの意見
文抽出には，訓練フェーズとテストフェーズがあり，それぞれのデータを形態素解析器 MeCab にかけ形態素解析する．訓練
フェーズでは，新聞記事の社説に含まれる文を全て意見文，国際のジャンルに含まれる文を全て非意見文と仮定し，これらの文から評価表現となる可能性が高い形容詞，形容動詞，動詞の形態素を取り出し特徴語リストを作成する．作成した特徴語リストを基に，以下の式で特徴語にスコアリングし，特徴語辞書を作成する．

score(wi ) =PO (wi ) − PF (wi )PO (wi ) + PF (wi ) + k

(−1 <
= 1)
= score(wi ) <ここで PO (wi ) は意見文に特徴語 wi が出現する確率で，PF (wi )るシーンであるとは限らないため，コメント数が多いが印象には非意見文に特徴語 wi が出現する確率である．k は経験的に残らないシーンを取り除き，コメント数がそれほど多くないが0.001 としている．特徴語辞書を用いて，形態素解析を行った

印象に残るシーンを追加することを，今後の課題としてあげてテストデータの文にスコアを付ける．得られた文のスコアに基いる．

づき，文を意見文と非意見文に分類する．文の意見文と非意見

2. 2 重要文抽出
複数の Web ページから重要文とキーワードを抽出することにより要約を提示する方法が提案されている [7]．キーワード

文への分類には以下の式を用いる．

Score(s) =∑score(wi )wi ∈sは，文書全体の形態素解析の結果，名詞となった単語の中から

TF-IDF 法を用いて重要度を計算して抽出している．重要文抽
出では，まずキーワードの重要度を利用して，文書重要度を計算する．次に，文書重要度が高い文書からキーワードの重要度を利用して文重要度を計算し，文重要度が高い文を抽出する．
また，一定長以下の文は含まれる情報が極端に少なく，重要文としては不適切であるため，20 文字以下の文は重要度が低くなるようにしている．

2. 3 意見文抽出
大学などの教育機関におけるレポートでは，課題に対するレポート提出者の意見が含まれていることが多い．そのためレポートからの意見文の抽出手法の提案がされている．[8] の研究
ではレポートの各文の文末表現に注目し，表 1 に示す語で文末が終わっており，かつ 3 つ以上の名詞を含む文を意見文として抽出した．表 1 の単語は，一般的な文末表現の中から，レポー
トにおいて意見が述べられている可能性が高いと考えられる表現が選ばれている．本研究では，感想を表す文を抽出するために，文中の単語の品詞や叫喚表現を利用するが，このような文
末表現は考慮しない．

SVM と新聞記事を用いた Weblog からの意見文抽出手法も提案されている [9]．この研究では，SVM を用いて記事を主観

文 s に含まれる特徴語のスコアの総和 Score(s) が 0 より大きけ
れば意見文，0 以下であれば非意見文と分類する．ただし文が短い場合など，特徴語が 1 語も現れない場合は，スコアが 0 となり非意見文に分類される．

3. 相関ルールに基づく重要コメント抽出
ここでは，アプリオリアルゴリズムを利用した重要コメント
抽出について説明する．まず 3. 1. 1 節で説明する方法でコメン
トの各文から，特徴語を抽出し，特徴語リストを作成する．この特徴語リストに対して，アプリオリアルゴリズムを適用して，得られた相関ルール，支持度，確信度を基に重要コメントを決定する方法について 3. 2 節で説明する．

3. 1 特徴語リストの作成
3. 1. 1 コメントからの特徴語抽出
ここでは，重要コメント抽出のためにまずコメントから特徴語を抽出する方法について説明する．
最初にコメントのローマ字を全て半角に変換し，MeCab を利用して形態素に分割する．MeCab の解析結果は，表層形，品詞，品詞細分類 1，品詞細分類 2，品詞細分類 3，活用形，活用
型，原形，読み，発音に分かれている．本研究では，このうち

図1

特徴語抽出処理の例

図2


0


)

 1(m
m
m−t
dj = 
++
 3 |s | |s |m
12

品詞，品詞細分類 1，原形を用いる．分割した形態素が「名詞」であれば，ひらがな，半角カタカナを全て全角カタカナに変換
し，さらに 3 文字以上連続する同じ文字を 1 文字に圧縮する．
形態素が「動詞」または「形容詞」であれば，品詞細分類 1 が特徴語集合の作成例

otherwiseとなる．m は s1 と s2 で一致した文字の数である．ただし文字が「自立」の形態素のみを残し，その品詞の原形を全角カタカナ⌊ max(|s |，|s |) ⌋に変換し，さらに 3 文字以上連続する同じ文字を 1 文字に圧縮

2する．図 1 にこのような特徴語抽出の例を示す．

if m = 012−1

以上離れている場合は一致した文字とみなさない．t は異なる

ここで形態素を全角カタカナに変換する理由として，同じも順序で一致した文字の数を 2 で割ったものである．例えば文字のを指しているが微妙に違った書き方で書かれるものを同一特

列「MARTHA」 と「MARHTA」であれば，全ての文字が一致

徴語として扱うためである．例えば「くま」や「クマ」，「クマ」

するが，T と H の一致する順序が異なるため t = 2/2 = 1 となを半角カタカナで書いている場合は同じものとして扱う．3 文

る．文字列「DWAYNE」と「DUANE」であれば，D，A，N，E

字以上連続する文字を 1 文字に圧縮する理由は，「クマーーーー」の文字が一致し，一致する順序が同じため，t = 0 となる．次や「クマーーーーーーーー」など，「ー」の数が違うだけで同じに，Jaro-Winkler 距離 dw はもの指している単語を同一特徴語として扱うためである．これ(())
dw = d j + l ∗ p 1 − d j

により「クマーーーー」，「クマーーーーーーーー」を「クマー」にできる．

3. 1. 2 特徴語リストと特徴語リストの集合の作成
次に 3. 1. 1 節で抽出した特徴語から，特徴語リストと特徴語
リストの集合を作成する方法を説明する．まず，図 2 のようなコメント集合があれば，CID（Comment ID）が 1 のコメントから特徴語を抽出する．抽出した特徴語は，複数ある場合がある
ため，それらから特徴語リストを作成する．次に作成した特徴
語リストを特徴語リストの集合に追加する．CID が 2 以降のコメントも同様に特徴語を抽出し，特徴語リストを作成する．この特徴語リスト中の特徴語と，特徴語リストの集合中の特徴語の類似度を Jaro-Winkler 距離を用いて計算する．この類似度が閾値より高ければ，特徴語リスト中の特徴語を特徴語リストの集合中の特徴語に置き換えた特徴語リストを，特徴語リストの集合に追加する．類似度が閾値より低ければ，特徴語リストを
特徴語リストの集合に加える．

3. 1. 3 Jaro-Winkler 距離
Jaro-Winkler 距離は二つの文字列の類似性を測る指標である．
これは 0 以上 1 以下の値をとり，1 が完全一致を表す．Jaro-

Winkler 距離は以下のようにして計算する．まず 2 つの文字列
s1 ，s2 が与えられたとき，Jaro 距離 d j を求める [11]．d j はで定義される [12]．l は 2 つの文字列の先頭から一致する文字の数である． p は定数で，通常 p = 0.1 が使われる．

2 つの文字列の類似度を測る手法として他にも Levenshtein 距
離があるが，Levenshtein 距離は 2 つの文字列の長さが短い場
合，2 つの文字列の類似度が大きくならない．例えば「クマー」と「クマ」に Jaro-Winkler 距離を用いれば，類似度は 0.911 であるが，Levenshtein 距離から類似度を計算すれば，0.667 となる．本研究では形態素のように短い文字列でも類似度を大きくしたいため，Jaro-Winkler 距離を用いる．

3. 2 相関ルールに基づく重要コメント抽出
3. 1 節で説明した特徴語リストの集合にアプリオリアルゴリ
ズムを適用し，得られる相関ルールから重要コメントを抽出する方法を説明する．3. 2. 1 節でアプリオリアルゴリズムについて説明し，3. 2. 2 節で重要コメントの抽出方法について説明する．

3. 2. 1 アプリオリアルゴリズムによる特徴語の相関ルール
アプリオリアルゴリズムは，Agrawal と Srikant [5] により提案され，トランザクションセットから，ある基準を満たした相関ルールを全て抽出する．全アイテム集合を I = {i1 ，i2 ，・・・，im }とし，その部分集合をアイテムセットと呼ぶ．D を全トラン

表 2 ラベルコメントのソート結果の例
相関ルール

ラベルコメント

クマ -> ツエ (10.5, 15.5)

クマつええ w

クマ-> 釣ル (10.5, 12.1)

釣られクマー

クマ-> スゲル (10.5, 3.5)

クマのすげぇらしい

最古-> 聞ク (7.9, 25.0)

最古と聞き最古-> ユーザー (7.9, 18.1)

ユーザー最古動画

最古-> ニコ (7.9, 4.6)

ニコ動最古の動画

スゲル-> コメント (3.6, 20.0)

コメントすげースゲル->ェナ (3.6, 10.0)

すげぇなコメントスゲル-> ウゴク (3.6, 5.0)

うごきすげ www

を抽出し，それを要約する．次に，全コメントから感想に特徴
図 3 相関ルール抽出例

的な表現を抽出し，それに基づいて代表コメントを感想とその他に分類する．最後に，分類したコメントを可視化する．

ザクションの集合とする．各トランザクション T はアイテム

4. 1 節で重要コメントからの代表コメントとラベルコメント

セットである．また X ，Y , Ø で X ，Y ⊂ I かつ X ∩ Y = Ø がの抽出方法について述べ，4. 2. 1 節で感想に特徴的な表現の抽成り立つとき，X → Y を相関ルールと呼び，X を条件部，Y を出方法について説明し，4. 2. 2 節で代表コメントの分類方法に

帰結部と呼ぶ．ルールの重要度を表わす指標として，支持度

ついて説明する．4. 3 節でコメントの可視化方法を説明する．

（support）と確信度（confidence）がある．アイテムセット X の

4. 1 代表コメントとラベルコメントの抽出

支持度 sup(X) は，D 中の X を含むトランザクションの割合で3. 2. 2 節で抽出した重要コメント群からそれらの代表のコメある．ルール X → Y の支持度 sup(X → Y) は， sup(X ∪ Y) のントを抽出する．すなわち，それぞれの相関ルールを含む重要ことで，D 中の X と Y を共に含むトランザクションの割合で

コメント群の中で異なる形態素数が最多のものを，その相関ある．また確信度 con f (X → Y) は sup(X ∪ Y)/sup(X) で定義さルールを表す代表コメントとする．例えば，「くますっげえええれる．

ええええええええ」と「クマの動きすげええええ ww」という本研究では各トランザクション T を特徴語リストとし，全ト

重要コメント群がある．
「くますっげえええええええええええ」

ランザクションの集合 D を特徴語リストの集合とする．図 2 のの異なる形態素数は，名詞の「くま」，動詞の「すっ」，名詞ような特徴語リストの集合にアプリオリアルゴリズムを適用しの「げ」，フィラーの「え」，感動詞の「ええ」の 5 になる．
「ク

得られる相関ルールの例を，図 3 に示す．図 3 では，条件部のマの動きすげええええ ww」の異なる形態素数は，名詞の「ク支持度が 40% 以上かつ確信度が 50% 以上の相関ルールのみをマ」，助詞の「の」，名詞の「動き」，動詞の「すげる」，フィ示している．

ラーの「え」，名詞の「ww」の 6 になる．そのためこの例では，相関ルールマイニングでは，同時に出現するアイテム同士の「クマの動きすげええええ ww」が代表コメントとなる．また

関係を相関ルールとして抽出することができる．特に，同時に文字列長が最短のものを，その相関ルールのラベルコメントと出現する頻度が高いアイテムを見つけることが出来る．本研究する．ただし，相関ルールの条件部と帰結部の特徴語から抽出では同じような内容のコメントが多く投稿されていれば，それしたコメントが一つのみであった場合は，そのコメントは代表

はその動画の特徴をあらわすコメントであると考える．そこで，コメントかつ，ラベルコメントとなる．次に，代表コメントとコメントから特徴語を抽出し，同時に使用される頻度が高い特ラベルコメントをそれぞれ，代表コメントとラベルコメントの

徴語を見つけることで，重要コメントを抽出する．アプリオリ抽出に利用した相関ルールの条件部の支持度により降順にソーアルゴリズムは，ある支持度，確信度以上の相関ルールを発見

トする．さらに，同じ支持度の条件部を持つ相関ルールを，確するアルゴリズムである．そのため本研究では，使用頻度の高信度により降順でソートすることで，その相関ルールの代表コ

い特徴語を見つけるために，アプリオリアルゴリズムを用いた．

メント，ラベルコメントをソートする．ソート後の相関ルール

3. 2. 2 重要コメント抽出とそのラベルコメントの例を表 2 に示す．ここでは，条件部が得られた全ての相関ルールを利用して重要コメントを抽出す「クマ」である相関ルールの条件部の支持度が 10.5 で最も高い．

る．すなわち，得られた個々の一つの相関ルールの条件部と帰さらに，条件部が「クマ」である相関ルールの中では，「クマ->結部の特徴語を両方含むコメントを，重要コメントとして全てツエ」という相関ルールが最も確信度が高い．

抽出する．

4. 2 感想に特徴的な表現によるコメントの分類
4. 1 節で示した代表コメントを可視化する前に，感想に特徴

4. 要約コメントの可視化的な表現によりコメントを感想とその他に分類する．4. 2. 1 節

3. 2. 2 節の方法で抽出した重要コメントを要約し，可視化す

で感想に特徴的な表現の抽出方法について述べ，4. 2. 2 節でコる．まず重要コメントから，重要コメントを代表するコメント

メントの分類方法について説明する．

4. 2. 1 感想に特徴的な表現の抽出
感想に特徴的な表現は，評価表現や「すごいいいいいい」のような語尾の母音を繰り返す叫喚コメントから抽出する叫喚表
現のこととする．なお，「すごいいいいいい」という叫喚コメン
トがあれば，これから抽出される叫喚表現は「すごい」となる．
まず，本研究で用いる評価表現について述べ，続いて叫喚表現の抽出方法について説明する．
本研究では評価表現は，品詞が「形容詞」，「名詞-形容動詞語幹」のものとする．
全コメントからの叫喚表現の抽出は [13] の研究を参考にした．図 4 に叫喚表現の抽出例を示す．叫喚表現は以下のように
抽出する．

•

動画の全コメント中の日本語の母音の小文字を大文字に

図 4 叫喚表現の抽出例

変換する．

•

コメントから正規表現を用いて叫喚コメントを抽出する．

•

叫喚コメントから繰り返し母音部分と繰り返し母音部分以前の文字列を抽出する．

•

繰り返し母音部分以前の文字列の最後の形態素を抽出する．

•の前に結合する．
最後の形態素が「っ」や「ょ」で始まっていない場合．

– 最後の形態素が「名詞-一般」，「形容詞」，「動詞-自立」のいずれかであれば， その形態素と繰り返し母音部分を一文字にしたものを結合する．

– 最後の形態素が「名詞-一般」，「形容詞」，「動詞-自立」のいずれでもなければ，それ以前の形態素を見て，「名詞-一般」，「形容詞」，「動詞-自立」のいずれかがあれば，その形態素から最後の形態素までを結合し，さらに繰り返し母音部分を一文字にしたものを結合する．

•

繰り返し母音部分以前の文字列に「名詞-一般」，「形容詞」，「動詞-自立」のいずれもない場合は，繰り返し母音
部分以前の文字列と繰り返し母音部分を一文字に変換したものを結合する．

•

代表コメント中の感想表現の有無によって，感想コメントとそれ以外に分類する．代表コメントに感想表現が含まれていれば，それは感想コメントとする．
具体的にはまず，代表コメントを評価表現により分類する．

最後の形態素が「っ」や「ょ」など小文字で始まっている場合，最後の形態素の一つ前の形態素を最後の形態素•いると考えられる．そこで，代表コメントとラベルコメントを結合された文字列を叫喚表現とする．

叫喚コメントの抽出に用いる正規表現は([あ − おア − オ])\\1{2, }代表コメントを MeCab を用いて形態素に分割する．その形態
素の品詞が，「形容詞」，「名詞-形容動詞語幹」であればその代表
コメントとラベルコメントを感想コメントに分類する．次に形
態素に「形容詞」，「名詞-形容動詞語幹」のものがなければ，叫喚表現により代表コメントを分類する．全コメントから抽出した叫喚表現と代表コメントが部分一致すれば，その代表コメン
トとラベルコメントを感想コメントに分類する．感想コメントに分類されなかったコメントは非感想コメントとする．

4. 3 コメントの可視化
4. 1 節の方法でソートした代表コメントを順に可視化する．
可視化例を図 5 に示す．ここでは，相関ルールの条件部の支持度の上位 5 件，さらに，同じ支持度の相関ルールの確信度の上
位 5 件までを表示した．まず，代表コメントを 4. 2. 2 節の方法
で感想コメントと非感想コメントに分類する．次に，分類された代表コメントをそれぞれ 4. 1 節の方法でソートする．さらに，
感想コメント，非感想コメントのそれぞれで，同じ条件部の支持度でかつ条件部が同じ相関ルールを一つのクラスと考える．
ただし，条件部の支持度が同じで，条件部が異なるものは，別のクラスとする．そのクラス名は相関ルールの条件部とする．
図 5 の，感想コメントでは，相関ルールの条件部の支持度が最も高いものが，条件部が「クマ」の相関ルールで，その次がである．
図 4 であれば，繰り返し母音部分は「ええええ」で，繰り返し母音部分を一文字に変換したものは「え」である．そして，
繰り返し母音部分以前の「これはｗｗｗｗすげ」の最後の形態「動画」を条件部として持つ相関ルールである．また各クラスの右側には，そのクラスの最も確信度の高い代表コメントを表示する．左側には，そのクラスのラベルコメントを確信度が高いものを上から順に表示する．

素は「すげ」である．形態素解析結果「すげ」は，「動詞-自立」となる．したがって，「すげ」と「え」を結合し，叫喚表現は「すげえ」になる．ただし「あああああああああ」のような同じ母音のみで構成されているものは叫喚コメントとして抽出しない．

4. 2. 2 代表コメントとラベルコメントの分類
4. 1 節で説明した代表コメントには，動画の感想が含まれて

5. 実

験

4. 1 節で説明した方法により抽出した代表コメント，ラベル
コメントが動画のメタデータとして有益な情報であるかどうかを評価するための実験を行う．実験では，国立情報学研究所の

表 4 代表コメントの抽出例
相関ルール

重要

代表コメント

コメント数
ソウ-> ウマイ

1,079 映画を見た当時はあんまりうまそうな 気はしなかったが、(16.4, 51.0)

なかなかどうしてうまそうではないか (´p｀)
イイ-> イウ

25 かわいいいいいいいいい！
100 点！この時点で 100 点！
！

(6.9, 2.8)
イワシ-> イル

145 イワシいらなかったと思うがカボチャ＆ニシンのパイだもんなぁ(6.6, 17.1)

見ためバリいい w
イワシ-> ソウ

41 イワシは臭みが強そう代用する魚なら「スズキ」「鯛」(6.6, 4.8)
図5

コメントの可視化例

がいいんでは？

表 3 実験に利用する動画データ
動画 ID

sm14

タイトル
クマとの死闘

カテゴリ
動物

コメント数

5,661

魔女の宅急便に登場の，sm3190026

かぼちゃとニシンのパイ

表5

代表コメントの比較

4. 1 節の方法

最長のものを抽出する方法

かわいいいいいいいいい！

いいいいいいいいいいいいいいい

100 点！この時点で 100 点！
！ いいいいいいいいいいいいいいい料理

40,877

いいいいいいいいいいいいいいいを作ってみたいいいいいいsm6264033

世界のすごい人詰め合わせ。 スポーツ

22,503

普通にうまそうだけどクッソ普通に

sm8155813【作業用ＢＧＭ】 切ない

24,232

これ嫌いなのよね

ウマそう wwwwwwwww

シェ〜フ

杏仁豆腐 wwwwwwwwwwwww

音楽

ピアノ曲を集めてみたsm15822708 【実況】ポケットモンスターゲーム

204,102

左上の杏仁豆腐は何ですか？

コイキング〜金鯱の逆鱗〜

wwwwwwwwwwwwwwwwwww
wwwwwwwwwwwwwwwwwww

第1話

wwww

ダウンロードサービスにより株式会社ドワンゴの「ニコニコ動

方法では，「いいいいいいいいいいいいいいいいいいいいいい

画コメント等データ」を利用した [14]．表 3 に実験に利用した

いいいいいいいいいいいいいいいいいいいいいいいいいいいい

動画データについてまとめる．まず，5. 1 節で代表コメント，ラい 」が代表コメントとなる．しかし，これは「い」の繰り返し

ベルコメントの抽出実験について述べ，5. 2 節で感想表現によ

で文字列長が長くなっているだけで，コメントの意味が良く分るコメント分類の実験について述べる．

からない．4. 1 節の方法であれば，「かわいいいいいいいいい！

5. 1 代表コメントの抽出実験

100 点！この時点で 100 点！
！」が代表コメントとなる．この場

4. 1 節の方法で抽出した代表コメントやラベルコメントの妥合，「い」を繰り返しているコメントより，4. 1 節の方法の代表

当性を評価する．まず，相関ルールから抽出した重要コメント

コメントの方が，可視化するコメントとしては適切である．まとその代表コメントについて分析する．本研究では，コメント

た表 5 の三行目の文字列長が最長のものを代表コメントとする

中の異なる形態素数が最多のものを代表コメントとして可視方法では，ニコニコ動画でよく見られる「w」を多く使ってい化することで，動画内容把握の支援になると考える．動画 ID

るため文字列長が長くなっている．しかし，4. 1 節の方法では，「sm3190026」のコメントから抽出した代表コメントの一部を表「シェ〜フ

4 に示す．この動画は，料理カテゴリの動画であり，映画「魔ｗｗｗ」だけでは，「杏仁豆腐」がおそらく動画中に出現するの女の宅急便」に登場する「かぼちゃとニシンのパイ」を実際にだろうとわかるが，「左上の杏仁豆腐は何ですか？」であれば動調理する様子を撮影したものである．

画の左上に「杏仁豆腐」が出現することがわかる．実際に動画

左上の杏仁豆腐は何ですか？」となる．
「杏仁豆腐

表 4 より，代表コメントは，動画中に登場する料理を見た視を見ると，この動画のメインの料理が出来上がったシーンの左

聴者の感想や，調理者へのアドバイスなどがあることがわか

上に杏仁豆腐が映っていた．よって，4. 1 節の方法は，「wwww」

る．ここで，代表コメントの妥当性を評価するために，重要コや「いいいい」など同じ文字を繰り返すコメントが重要コメン

メントから代表コメントを以下のように抽出する．代表コメン

トに含まれる場合に有効である．

ト群の中で文字列長が最長のものを代表コメントとして抽出す

5. 2 感想表現によるコメント分類実験る．この方法で表 4 と同じ動画から代表コメントを抽出した．

4. 2. 1 節で定義した感想表現を用いてコメントを感想コメン

この方法と 4. 1 節の方法で抽出した代表コメントの例を表 5 にトと非感想コメントに分類する．本研究で利用する感想表現に示す．表 5 の一行目の例は，相関ルール「イイ-> イウ」の代表

は評価表現と叫喚表現がある．そこで，評価表現を用いてコメコメントである．文字列長が最長のものを代表コメントとする

ントを分類した場合と，叫喚表現を用いてコメントを分類した
場合のコメントの違いを実験により確かめる．

表 6 動画の全コメント分類結果
動画 ID

感想コメント

まず各動画の全コメントから叫喚表現を抽出する．次に，全
コメントから評価表現と叫喚表現を含むコメントを感想コメン
トに，それ以外を非感想コメントに分類する．その分類結果を
表 6 に示す．表 6 の感想コメントの計は，評価表現を含むコメントと叫喚表現を含むコメントの重複を除いた数である．非感

非感想

評価表現 叫喚表現

sm14

321

219

合計

計 コメント

480

5,181

5,661

sm3190026

11,906

7,743 1,4979

25,89840,877sm6264033

2,596

4,375

6,399

16,10422,503

6,446

17,78624,232sm8155813

4,372

3,001

sm15822708

18,60026,256 38,757

165,345 204,102

想コメントは感想コメントに分類されなかったコメント数であり，合計は各動画の全コメント数である．この結果から動画に

表 7 感想表現を用いたコメントの分類結果
精度

よって感想コメントと非感想コメントの割合は異なることがわ(正解/分類数)

かる．表 6 の動画であれば，コメント中の感想コメントの割合

感想は，最大で約 29%，最小で約 8%である．

非感想 0.670 (17,345/25,898)

動画 ID「sm3190026」のコメントの分類結果を見ると，「う
まそううう」，「いいね」，「食べたい」，「焼き上がりが楽しみだ

全体

0.956 (14,320/14,979)
0.775 (31,665/40,877)

表 8 評価表現を用いたコメントの分類結果

あ〜」などの動画中で調理している料理に関する感想を表すコ

精度(正解/分類数)

メントが確認できる．また，「あぶなっかしいいいいい」，「魚の感想

捌き方おかしいぞー w 見てて怖い www」といった動画のワン

非感想 0.607 (17,598/28,971)

シーンに関する感想を表すコメントも確認できた．

全体

0.966 (11,500/11,906)
0.712 (29,098/40,877)

動画 ID「sm3190026」の動画に注目し，感想表現を用いてコメントを感想コメントとその他に正しく分類できるかどうかを評価した．対象は，表 3 の動画 ID「sm3190026」のコメント

40,877 件である．このコメントから，著者が人手で感想を述べているコメントと，その他のコメントを調べた．コメントを，

表 9 叫喚表現を用いたコメントの分類結果
感想精度(正解/分類数)0.954(7,389/7,743)

非感想 0.533 (17,650/33,134)
全体

0.613 (25,039/40,877)

感想表現を用いて感想コメントと非感想コメントに分類する．
比較対象として，評価表現のみを用いてコメントを分類する方法と，叫喚表現のみを用いてコメントを分類する方法を評価した．表 7，8，9 にそれぞれ感想表現，評価表現，叫喚表現を用いてコメントを分類した結果を示す．なお，表中の「全体」は，全てのコメントの分類結果を示す．
表 7，8，9 より，感想表現を用いた方法が最も全体の精度が高いことがわかる．そして感想コメントへの分類結果では，感想表現，評価表現，叫喚表現のいずれも高い値を示しているた
め，感想表現を用いることで感想コメントを得られることがわかる．しかし，非感想コメントへの分類結果は，高いとはいえない．これは，感想コメントに分類すべきコメントを，非感想コメントに分類してしまっているからである．非感想コメントに誤分類したコメントを見ると，「キタ━━━━ヽ(∀ ) ━━━━!!!!」や「sugeeeeeeeeeeee」などがある．これらの例は，同じ記号やローマ字の繰り返しを叫喚コメントとして抽出すれば分類できると考える．しかし，コメント中に，「形容詞」や「形容動詞」を含まないが感想や意見を述べているコメントを分類できない．そのため，今回の方法で感想コメントに分類できな
かったコメントを分類するための方法が必要である．

5. 3 コメントの可視化実験
表 3 の動画のコメントを可視化した結果を図 6，7，8，9 に示す．ただし，動画 ID「sm14」の可視化結果は，図 5 と同じため省略する．図 5 以外の全ての動画で，非感想コメントより
感想コメントの方が多く可視化された．
図 6 では，感想コメントに「うまそう」というコメントが目立つ．しかし，条件部の特徴語が異なるためこれらは別のクラスとして扱われる．これらをまとめて要約して可視化することが今後の課題として挙げられる．
図 7 はタイトルが「世界のすごい人

詰め合わせ。」である

ため，可視化したコメントにも「すげえ」といったコメントが上位に入っている．また「すげえ」などはユーザの感想である
ため，感想コメントに分類されていることがわかる．
図 8 の動画は，様々なジャンルの切ないピアノの曲を流すものである．可視化したコメントを見ると，「いい曲」や「切なくなる」といった感想がある．
図 9 の動画はゲームの実況動画で，現在全 10 話あるが，この動画は第 1 話である．まず感想コメントの「イイ」クラスの代表コメントに「いい最終回だった」とあるが，この動画は最終回ではない．このコメントはニコニコ動画でよく使用されるもので，高いクオリティで最終回のように盛り上がり，非常に良い出来栄えの動画を賞賛するときに使用される．

6. ま と め
本研究では，コメント中の単語にアプリオリアルゴリズムを適用し，得られた相関ルールから重要コメントを抽出する手法を提案した．さらに，感想表現を用いてコメントを感想とその他に分類して，分かり易く提示する方法を検討した．
代表コメント抽出実験では，重要コメントから代表コメントを抽出し，重要コメント中で最も文字列長が長いものより，異なる形態素の数が最大のものを代表コメントとする方法が良いということがわかった．また，感想表現によるコメントの分類

図 6 sm3190026 のコメントの可視化結果

図 9 sm15822708 のコメントの可視化結果

文

図 7 sm6264033 のコメントの可視化結果

図 8 sm8155813 のコメントの可視化結果

実験も行った．その結果，評価表現や叫喚表現を用いることで，感想コメントを得られることが分かった．コメントの可視化では，五つの動画のコメントを可視化した．
今後の課題として，相関ルールの条件部の支持度以外での要約方法の検討や感想に特徴的な表現の追加が挙げられる．そのために，得られた相関ルールやその代表コメント，ラベルコメ
ントについてさらに詳しく分析する．

献[1] YouTube
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あああああ！
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