DEIM Forum 2014 F2-6

記事アーカイブを用いた歴史的事象の言及分析
田中祥太郎†

アダムヤトフト††田中 克己††† 京都大学工学部情報学科 〒 606-8501 京都府京都市左京区吉田本町†† 京都大学大学院情報学研究科 〒 606-8501 京都府京都市左京区吉田本町
E-mail: †{stanaka,adam,tanaka}@dl.kuis.kyoto-u.ac.jp
あらまし

新聞などのニュースメディアでは，日々新たな出来事が報道される．これらの出来事の中には，他の出来事についての記事中で，「歴史上の出来事」として参照されるものがある．しかし，出来事がいつから「歴史上の出来事」として認識されるようになったかを知るのは難しい．そこで本研究では，ニュース記事中の事象への言及に注目し，事象への言及をいくつかのクラスに分類する．この各クラスごとの言及件数の変化を見ることで，事象がいつから歴史的事象として参照されるようになったかを分析する．
キーワード

時系列データマイニング, ニュースアーカイブ, 歴史的事象

1. は じ め にな過去の出来事を，「歴史上の出来事」として定義する．過去のある期間に生起した出来事を事象と呼ぶ．また，ある事象がそニュースでは，日々新たな出来事が報道される．これらの出れ自身と異なる事象についての記述中で言及されている場合，来事の中には，長期間にわたって様々な記事で言及され続ける言及されている事象が「歴史上の出来事」すなわち歴史的事象ものもある．例として，2001 年 9 月にアメリカで起きた同時として認識されていると考える．

多発テロ事件に言及している記事数の推移を図 1 に示す．これある事象が，生起した時から既に歴史的事象として認識されを見ると，事件発生当時や，事件から 1 年が経過した 2002 年ていたとは考えにくい．例として，同時多発テロ事件に言及し9 月以外にも，2004 年 3 月頃に事件が多く言及されていることている 2 つのニュース記事から抜粋した記述を図 2 および図 3がわかる．これには 2004 年 3 月にスペインで起きた列車爆破に示す．図 2 は事件発生直後にその被害状況について述べた記テロ事件や，イラク戦争などが関連していると考えられる．こ述である．この記述において，事件が歴史的事象として認識さのように，社会に大きな影響を与えた出来事は，他の出来事にれているとは言いにくい．図 3 は 2004 年のスペイン列車爆破

ついての報道の中で言及されることが多い．

テロ事件についての記述である．この記述では，スペインでのテロ事件について述べる上で，過去の類似する事象であるアメ
リカでのテロ事件を歴史的事象として参照していると言える．
このように，事象はその生起から時間が経過するにつれて歴史的事象として認識されるようになると考えられる．しかしながら，事象がその生起後どれくらいの期間が経つと歴史的事象として認識されるようになるのかを知るのは難しい．
A Times reporter, Terry Pristin, said that as a result of
the twin tower attacks, Bellevue Hospital had admitted 30 people for minor injuries, 5 for major injuries, andthat one person was dead on arrival. The total included
four children, but it was not known if they were among the

図 1 同時多発テロ事件に言及している記事数の推移

ある出来事がその終了後も参照されるのは，現在の社会状況を説明するために過去の出来事が引用されているためであると考えられる．このように過去との関連から現在を説明する行為

injured or the dead. (2001-09-11)
図2

同時多発テロ事件に言及している記述 1

Whether the bombers came from the Basque terroristgroup ETA, as the Spanish government initially presumed,
Al Qaeda or elsewhere, comparisons to the attacks ofは，しばしば「歴史に学ぶ」と表現される．20 世紀を代表するSept. 11, 2001, are inevitable and appropriate. Neither

歴史家の一人である E. H. Carr は，その著書 “歴史とは何か”

Spain nor America stand alone. (2004-03-11)

において，「歴史とは現在と過去との対話である」と述べている．
このように，歴史を考える上では，過去の客観的事実のみでは

図3

同時多発テロ事件に言及している記述 2

なく，現在において過去がどのような意味をもつかを考えることが重要である．そこで本研究では，現在を説明する上で重要

そこで本研究では，ニュースにおける事象への言及に注目し，

その特徴の時間的変化を見ることで，事象が歴史的事象として[6] および [3] は，大規模な時系列文書アーカイブを用いてあ認識されるようになったかを分析する．本研究では，広く知らるトピックに関する長期的な特徴変化を分析している点で本研れた名前をもつような事象を扱い，その名前を含むニュース記

究と共通するが，必ずしも個々の出来事に着目していない点で事の一部を事象への言及として扱う．事象が歴史的事象としては本研究と異なる．また [7] および [1] は，ニュース記事中の出認識されているかを判定するため，事象への言及をいくつかの来事を何らかの形で表現し，出来事についての情報を抽出してクラスに分類することを考える．この分類に寄与するような事いる点で本研究と共通するが，出来事への明示的な言及を扱っ

象への言及の特徴を数値化し，計算された特徴量を用いて機械ていない点では本研究と異なる．

学習による分類を行う手法を提案する．

2. 2 コンピュータによる歴史学に関する研究

実験では，過去に実際に生起した事象の中から，ニュースに

Yeung ら [2] は，ニュースアーカイブを用いて過去の出来事

おいて特に多く言及されている事象を取り上げる．注目する事についての社会的な記憶を分析した．彼らは数か国のメディア

象に対する言及をニュースアーカイブから抽出し，提案手法をによって発行された記事を含む大規模なニュースアーカイブを用いてこれらを分類し，クラスごとの言及件数の変化を見る，

利用し，統計的な手法を適用することで，社会的記憶の時間的

ニュースアーカイブから事象への言及を抽出する際には，一つ

および地理的な特徴を抽出した．

の事象に対して複数の名称が存在する場合を考慮し，Web 上の情報を利用して事象に対する名称を収集する．

高橋ら [8] は，Web 百科事典 Wikipedia の中から歴史的観点から重要な項目を発見する手法を提案した．彼らは歴史上の

本稿の構成は以下のとおりである．本章では，研究の背景，

出来事や人物について，その時間的または地理的な重要度を，

およびその目的について述べた．第 2 章では，関連研究を紹介

Wikipedia のリンク構造に基づいて反復計算アルゴリズムを適し，本研究の特徴を明確にする．第 3 章では，事象とそれへの用することで計算した．

言及，および言及中の特徴語の定義について述べる．第 4 章でJatowt ら [5] は，時間情報をもつ文書に対し，その文書の内は，事象への言及の分類と，分類に利用する言及の特徴につい容において注目されている時間軸上の期間を推定する手法を提て述べる．第 5 章では，実験を行い，その結果に対する考察を案した．彼らは文書中に現れる時間属性をもつキーワードを用述べる．第 6 章では，本稿のまとめと，今後の課題について述

いて，注目時間が明示されてない文書に対してもその注目時間べる．

を推定できることを示した．

2. 関 連 研 究
本章では，本研究と関連のある研究を紹介し，本研究の特徴を明確にする．

Cybulska ら [4] は，歴史上の出来事についての記述が，ニュース記事や百科事典などの文書の種類によって異なることを指摘し，これらの差異を説明するモデルを提案した．彼らは歴史上の出来事についての記述の特徴が，その出来事が起こった直後

2. 1 時系列文書データからの知識抽出に関する研究に書かれた文書と，時間が経過した後にその出来事を振り返っ

Michel ら [6] は，これまでに世界中で出版された全ての本のて書かれた文書ではどのように違うかについて考察した．

約 4%を含むコーパスを作成し，社会文化のトレンドの変化を[2] および [8] は，歴史に関わるデータを用いて歴史上の出来

定量的に分析した．彼らは作成したコーパスを利用して 1800

事や人物を分析するという点で本研究と共通するが，出来事へ

年から 2000 年の間に発生した言語や文化に関わる現象についの言及の意味的特徴を利用していない点では本研究と異なる．

て大規模な調査を行い，その調査結果が様々な分野で応用でき

また [5] および [4] は，文書の時間的または歴史的な特徴に注目ることを示した．

している点で本研究と共通するが，特定の出来事について大量

Cook ら [3] は，ニュースアーカイブを用いて，ニュースで特定の人物が話題になっている期間の平均の長さが 20 世紀の 100
年間に変化したかどうかを調査した．彼らはニュース記事中に現れる人名を抽出し，ある話題中である人物に対する注目が増加している期間，およびニュース全体で特定の人物に対する注
目が持続している期間を測る手法を提案した．

Yang ら [7] は，文書クラスタリングアルゴリズムを用いて，ニュース記事から出来事を発見する手法を提案した．彼らは出来事をキーワードの集合によって表現し，ニュース記事の内容
およびタイムスタンプを利用して記事集合から明示的な名称が存在しない出来事を発見できることを示した．

の文書集合を用いた定量的な分析を行っていない点では本研究と異なる．

3. 事象とそれへの言及
本章では，本研究における事象とそれへの言及，および言及
中の特徴語の定義について述べる．

3. 1 事象

本研究では，過去のある期間に生起した出来事を事象として定義する．
事象は人物や場所などと異なり，実体を持たないため，ある
事象と他の事象の区別が難しい場合がある．そこで本研究では，

Allan ら [1] は，ニュース記事から新たな出来事を発見し，そ事象への明示的な言及に注目する．また，本研究では事象へのの経過を追うためのモデルとアルゴリズムを提案した．彼らは言及の特徴の時間的な推移を分析するため，事象の生起期間を出来事をニュース記事の集合によって表現し，新たに発行され知ることができなければならない．

たニュース記事が，既知の出来事についてのものか，または未知の新たな出来事についてのものかを判定した．

以上のような理由から，本研究では次の 2 つの条件をみたすような事象を扱う．

•

事象に対する一般に知られた名称が存在する•

事象の生起期間が既知である

固有名詞，および普通名詞について述べる．

(1) 時間表現

ここで事象の名称とは，事象を指す単語または単語の集合を時間表現とは，事象への言及中に現れる日付または期間を指いう．また事象の生起期間とは，事象が実際に起こっていた期

す語の中で，特定の日付または期間を指すものである．時間表

間を指し，出来事の名称がニュースに現れる期間を指すわけで現には，例えば “2001” “Sept. 11” “last week” といった語がはない．例えば地震などのように，ごく短時間の間のみ生起し挙げられる．時間表現には，“every day” のように特定の期間ていた事象については，その事象が生起した日のみをその生起を指さない語は含まない．また，“winter” のように複数の連続期間として扱う．

しない日付または期間を指す語も含まない．

事象の名称は，必ず一意であるとは限らない．ある事象に対(2) 固有名詞

して複数の異なる名称が存在する場合，それらの名称全てをそ

固有名詞は，事象への言及中に現れる，特定の人物，組織，の事象に対する名称とする．事象に対する名称を収集する方法

場所などのエンティティを指す語である．固有名詞には，例えについては第 5 章で詳しく述べる．

ば “George W. Bush”，“C.I.A.”，“New York” といった語が

表 1 に本研究で扱うような事象の例を，その名称および生起

表1

事象とその名称および生起期間の例

事象

生起期間

名称

同時多発テロ事件

2001-09-11

September 11 attacks,
2001 terrorist attacks,
Terrorist attacks on

うち，ストップワードを除いたものである．

4. 事象への言及の特徴と分類
本章では，事象への言及の分類と，分類に利用する言及の特徴について述べる．

4. 1 言及の分類

アトランタ

1996-07-19

Atlanta Olympics,- 1996-08-04

Atlanta games,
1996 Summer Olympics

2004-12-26

普通名詞は，事象への言及中に現れる固有名詞以外の名詞のNew York and Washington
・オリンピック
スマトラ地震挙げられる．

(3) 普通名詞

期間とともに示す．

Sumatra earthquake,

ニュースにおいて，過去に生起した事象が言及される場合，その理由には様々なものが考えられる．例えば，社会的に大きBoxing Day earthquake,

な影響を与えた事件や，被害の大きい自然災害などは，その発2004 Indian Ocean

生からちょうど 1 年が経過した節目の時期に言及されることがearthquake

多い．また，殺人事件の容疑者が逮捕された場合や，その裁判が行われる場合には，その事件が多く言及される．他に，オリ3. 2 事象への言及

ンピックなどの定期的に発生する事象や，地震など同種の事象

本研究では，ある事象の名称を含む記述を，その事象への言がいくつもある事象は，類似する事象や同種の事象が発生する及として定義する．

たびに言及される．

事象への言及は様々な文書に現れるが，本研究では特にニュー

このように，ニュースにおいて過去に発生した事象が言及さス記事における事象への言及を対象とする．ニュース記事の本れているとき，その言及の内容の主題となっている事象が必ず

文が事象の名称を含む場合，その本文のうち事象の名称を含む

しも言及されている事象そのものであるとは限らない．ここで，一部分を，その事象への言及として扱う．

言及されている事象を言及事象，言及の主題となっている事象

ここでニュース記事本文全体ではなくその一部のみを対象とを主題事象と呼ぶ．ニュースにおいて事象が言及される様々なするのは，次のような理由による．まず，記事ごとに本文の長理由は，言及事象と主題事象との関係に基づいて分類することさが異なるため，本文全体を言及として抽出した場合，言及のができる．

粒度にばらつきが生じてしまう．また，複数のトピックを含む

例えば同時多発テロ事件を事象 e1 ，イラク戦争を事象 e2 ，ロ

ような記事の場合，事象の名称が現れる箇所から離れた位置にンドンでのバス爆破テロ事件を事象 e3 とする．また，e1 へのある内容は，言及されている事象と無関係である可能性が高い．

言及 r1 ，r2 ，r3 を，それぞれ同時多発テロ事件についての記

これらの理由を考慮し，ニュース記事本文から事象の名称を含述，イラク戦争についての記述，ロンドンでのバス爆破テロ事

む一部分を抽出し，その事象への言及とする．また，ひとつの件についての記述とする．すなわち，r1 ，r2 ，r3 の言及事象は記事に事象の名称が複数回出現する場合，各部分を個別の言及

全て e1 であり，主題事象はそれぞれ e1 ，e2 ，e3 である．

として扱う．
具体的にどの程度の長さの記述を事象への言及とするかについては第 5 章で詳しく述べる．

r1 において e1 が言及されている理由は，e1 自体について述べるためである．また，r2 において e1 が言及されている理由
は，r2 の主題事象である e2 と e1 の間に因果関係が存在する

3. 3 言及中の特徴語ためである．さらに，r3 において e1 が言及されている理由は，本研究では，事象への言及の分類を考える．この分類には，

r3 の主題事象である e2 と e1 が類似するためである．

事象への言及の特徴を利用する．特徴量の計算には，言及中の特徴語を用いる．ここでは，特徴量の計算に利用する時間表現，

図 4，5，6 に言及 r1 ，r2 ，r3 の例を示す．また，図 7 に言及と事象の関係を示す．

The smooth banking of the second plane to strike the tow-

見られる．
「事象自体の記述」は，単に事象自体の報道中で事象

ers supports this point of view, Mr. Nance said. He added

名が現れているだけであり，言及事象が歴史的事象としての参that precisely controlling a large jet near the ground, nec-

照されているとは言い難い．
「因果関係のある事象からの参照」

essary for the Pentagon attack, also required advancedは，同一ではないが依存する事象についての報道中での参照で

skill. “There’s no way an amateur could have, with any

あり，「歴史的事象としての参照」である可能性がある．
「類似す

degree of reliabilty, done what was done yesterday,” Mr.
Nance said. (2001-09-13)
図4

言及 r1 （事象自体の記述）の例

る事象からの参照」は，過去の事例との対比のための参照であり，「歴史に学ぶ」という見方から，「歴史的事象としての参照」
であると言える．この各クラスの言及数の時間的な推移を調べ

Senior intelligence and law enforcement oﬃcials say that

れば，ニュースにおいて何度も言及される事象については，そthey have found no evidence to prove that Iraq had any in-の事象がいつから歴史的事象として認識されるようになったか

volvement in the Sept. 11 attacks. They add that theyを推測することに役立つと考えられる．以降ではこれらの 3 つhave not received any corroborating evidence to support an
initial report from Czech intelligence that Mohamed Atta,
one of the Sept. 11 hijackers, met an Iraqi intelligence officer in Prague in April 2001. (2002-09-10)のクラスと，そのいずれにも属しない「その他」の計 4 つのクラスについて考える．

4. 2 事象への言及の特徴
事象への言及の分類を困難にしている理由の一つに，言及に図 5 言及 r2 （因果関係のある事象からの参照）の例

British oﬃcials have been forecasting a major terror strikeon London since the Sept. 11 attacks, particularly since
Britain sided with the United States in the war in Iraq.

おける主題事象の特定が難しいことが挙げられる．例えば同時多発テロ事件への言及を考えた場合，言及における主題事象はイラク戦争やロンドンでのバス爆破テロ事件である場合がある．

Mr. Blair, speaking before he left Scotland for London,

しかし，これらの主題事象の名称が記事中に必ず現れるとは限

said, ”Just as it is reasonably clear that this is a terrorist

らない．また，主題事象の名称が記事中に現れる場合でも，事attack or a series of terrorist attacks, it is clear that it is

象間の関係をその名称のみから判定することは難しい．

designed and aimed to coincide with the opening of the G8.
(2005-07-08)
図6

この問題に対処するため，本研究では言及事象と主題事象の関係の推定に有効と考えられるいくつかの特徴を定義する．こ言及 r3 （類似する事象からの参照）の例

れらの特徴に対する特徴量を計算によって求め，これを用いて事象への言及を機械学習により分類することを試みる．以下に本研究で考える特徴について述べる．

•

時間表現と事象の関連度

言及中に現れる “last year” などの時間表現に対し，その時間表現が指す時間軸上の期間が存在する．すなわち，ある時間
表現 w に対し，その時間表現の注目期間 [tbegin, tendw
w ] が存在す
る．また第 3 章で述べたとおり，事象 e に対してその生起期間[tbegin, tendee ] が存在する．このように考えた場合の w の注目期
間と e の生起期間の近さを，w と e の関連度と定義する．
事象 e への言及 r において，r 中の各時間表現と e との関連度が高いとき，r における言及事象と主題事象の関連度が高いと考えられる．

•

固有名詞と事象の関連度

言及中に現れる “New York” などの固有名詞は，人物・組
図7

言及と事象との関係

織・場所などのエンティティを指す．ある固有名詞 w に対し，

w と事象 e との関連度を考えることができる．例えば同時多発言及における言及事象と主題事象との関係を考えることで，テロ事件を考えた場合，事件の発生場所の一つを指す固有名詞

事象への言及はいくつかのクラスに分類される．第 1 章で述べ“New York” は，“Japan” などの固有名詞に比べて事件との関たように，過去の事象が現在起きている事象を説明するために連度が高いと考えられる．

引用されている場合，その事象は歴史的事象として社会に認識

事象 e への言及 r において，r 中の各固有名詞と e との関連されていると考えられる．よって，言及事象と主題事象が異な度が高いとき，r における言及事象と主題事象の関連度が高いるような言及は，言及事象が歴史的事象として認識されていると考えられる．

ことを示す手がかりとなる．

•

普通名詞と事象の関連度

先に例として挙げた分類は「事象自体の記述」「因果関係の言及中に現れる “terror” などの普通名詞は，言及がどのようある事象」「類似する事象からの参照」であり，ニュースにおいな属性を持つ事象について述べているのかを表す．ある普通名てはこの 3 つのクラスのいずれかに分類される言及が特に多く

詞 w に対し，固有名詞の場合と同様に w と事象 e との関連度

を考えることができる．例えば同時多発テロ事件を考えた場合，“terror” などの語は事件との関連度が高いと考えられる．

ある時間表現 w と e の関連度 Reltime (w, e) は次のように計
算する．

[

]

事象 e への言及 r において，r 中の各普通名詞と e との関連

w の指す時間軸上の期間を tbegin, tendとする．e の生起期
w
w

度が高いとき，r における言及事象と主題事象の関連度が高い

間と w の指す時間軸上の期間との距離が近いほど，時間表現 wと考えられる．

と e との関連度は高いと考えられる．そこで，w と事象 e との•記事日付と事象生起期間の近さ

関連度 Reltime (w, e) を，e の生起期間と w の指す時間軸上の事象 e への言及 r について，r が含まれる記事の発行日付と事象 e の生起期間の時間的距離を定義することができる．この距離を用いて記事日付と事象生起期間の近さを計算し，特徴量として採用する．

•

期間との平均距離の逆数とする．
すなわち，

Reltime (w, e) =記事における事象への言及の出現位置

事象 e への言及 r について，記事本文中での r の相対的な出tw =tbegin+ tendww
2

te =+ tendtbeginee2•

事象への言及の各関連度の計算

現位置を定義することができる．記事における事象への言及の出現位置は，記事における言及事象の扱いを知る手がかりであり，事象への言及の性質を示す特徴であると考えられるため，
この値を特徴量として採用する．

1|tw − te |事象 e と言及 r ∈ Re との各関連度は次のように計算する．

4. 3 言及の特徴量の計算と分類への利用
言及の特徴量の計算には，言及中の特徴語を用いる．

ここで，r 中の時間表現に基づく e と r の関連度，r 中の固e を事象とする．e への言及全体の集合を Re とする．r ∈ Re

有名詞に基づく e と r の関連度，r 中の普通名詞に基づく eに含まれる時間表現の集合，固有名詞の集合，普通名詞のと r の関連度を，それぞれ時間類似度 TimeSimilarity(e, r)，集合を，それぞれ T imeExpressionSetr ，P roperN ounSetr ，エ ン ティティ類 似 度 EntitySimilarity(e, r)，属 性 類 似 度

CommonN ounSetr とする．また，ニュース記事全体の集合を

AttributeSimilarity(e, r) と呼ぶ．これは，これらの各特徴量D とし，ニュース記事 d ∈ D の本文中に単語 w が含まれるこが，言及中の言及事象と主題事象の類似性を表すと考えられるとを w ∈ d と表す．

ためである．

[ begin

•

]

と表す．

言及中に事象 e との関連度が高い語が多く含まれているほど，

普通名詞および固有名詞と事象の関連度の計算

各類似度は高くなるべきである．よって，まずは言及中の各特

時間軸上の e の生起期間を， te, tende

あ る 普 通 名 詞 ま た は 固 有 名 詞 w と ，事 象 e と の 関 連 度

Relword (w, e) は次のように計算する．

徴語の関連度の合計によって各類似度を計算することが考えられる．しかしこの方法では言及の語数にばらつきがある場合，

e への言及の全体において，語 w が出現する回数が多いほど，語数の多い言及の類似度が高くなってしまう．また，各特徴語

w と事象 e との関連度は高いと考えられる．また，w のニューの関連度の平均値を用いた場合，関連度の高い特徴語が 1 語だ

ス記事全体における出現確率が低いほど，w と事象 e との関連け含まれているような言及の類似度が高くなってしまう．そこ

度は高いと考えられる．

で，各類似度は，各特徴語の関連度の合計を，各特徴語の数の

そこで，Relword (w, e) の計算には tf-idf の考え方を利用する．

tf-idf は，単語 i の文書 j における重みを，文書 j における単語の出現頻度と，全文書集合における単語 i の逆文書頻度との対数で割った値とする．
すなわち，TimeSimilarity(e, r)

積として計算する手法である．この考え方に基づき，語 w と事
象 e との関連度 Relword (w, e) を，事象への言及全体の集合 Re= Sim(e, T imeExpressionSetr , Reltime )をひとつの文書として考えた場合の語 w の tf-idf 値とする．
すなわち，EntitySimilariry(e, r)

Relword (w, e) = tf w,Re · idf w= Sim(e, P roperN ounSetr , Relword )∑tf w,Re = ∑

∑

r∈Re

w∈W

nw,r

n
r∈Re w,r|D|
idf w = log|{d|w ∈ d}|
ここで，nw,r は言及 r における語 w の出現回数である．また，W は各言及から抽出された普通名詞全体の集合または固有名詞全体の集合である．

•

時間表現と事象の関連度の計算

AttibuteSimilariry(e, r)= Sim(e, CommonN ounSetr , Relword )∑Sim(e, S, f ) =•w∈S

f (w, e)log(1 + |S|)

記事日付と事象生起期間の近さ

言及 r を含む記事の日付と事象生起期間の近さは，r を含む
記事の発行日付と事象生起期間の平均距離の逆数とする．すなわち，言及 r を含む記事の発行日付を tr とすると，記事日付と事象生起期間の近さは，各事象の生起期間は，Wikipedia における各事象の項目ページの Infobox（注 8） の情報を利用して特定した．また，各事象の1|tr − te |項目ページにリダイレクトしている項目名を各事象の名称の候補として使用した．これらの項目名から，事象を指すと考えらと計算する．

•

れる項目名を手作業によって選び，さらにニュースアーカイブ

記事における事象への言及の出現位置

言及 r を含む記事の本文における r の出現位置は，本文において r が現れるまでに存在する文字数を，本文全体の文字数で割ったものとする．すなわち，r が現れるまでに存在する文字
数を cr ，本文全体の文字数を c とすると，記事における事象への言及の出現位置は，から項目名を本文中に含む記事が 10 件以上見つかったものを名称として採用した．

(3) ニュースアーカイブからの事象への言及の収集
ニュース記事の収集には，The New York Times Annotated

Corpus（注 9）を使用した．The New York Times Annotated Corpus は，アメリカ合衆国における主要な日刊新聞紙のひとつでcrc

ある The New York Times（注 10）によって提供されているニュー
スアーカイブであり，1987 年から 2007 年の間に発行されたと計算する．

•

いた．

180 万件以上のニュース記事を含んでいる．

言及の各クラスへの分類

実験では，各事象の生起から 5 年以内に発行された記事を対言及の各クラスへの分類には，決定木学習を利用する．分類象とした．ただし，ハリケーン・カトリーナについては，ニュー器の中でも，3 クラス以上の多クラス分類の場合，決定木学習

スアーカイブに 2008 年以降の記事が含まれていないことから，

は SVM などの線形分類器に比べて精度が高いことが経験的に事象の生起から 2 年以内に発行された記事を対象とした．

知られている．

実験では，まず対象期間において事象の名称を含む記事を全決定木学習アルゴリズムは，ID3 を用いる．ID3 は，正解
データをグループに分割する規則を選択する際，分割後のエントロピーが最も小さくなる規則を優先的に採用することで決定木を構成するアルゴリズムである．

5. 実て収集した．さらに，各記事を文に分割し，事象への名称を含む文とその前後 1 文を事象への言及として抽出した．

(4) 言及中の特徴語の抽出
言及からの特徴語抽出には，The Stanford Natural Language

Processing Group（注 11） によって提供されている自然言語処理験

ライブラリを用いた．
本章では，提案手法を用いて行った実験の概要と結果を示し，結果に対する考察を述べる．

5. 1 概時間表現および固有名詞の抽出には，Stanford Named Entity

Recognizer (Stanford NER)（注 12） を用いた．Stanford NER に

要

よって抽出された固有表現から，日付・期間を示す “DATE”

実験は以下の手順で行った．実験に用いたプログラムは，プ

タグが付与された語を時間表現として，人物・組織・場所・

ログラミング言語 Python（注 1） を用いて記述した．ニュース記

その他の固有名詞を示す “PERSON”，“ORGANIZATION”，

事本文の文分割などの基本的な自然言語処理には，自然言語処“LOCATION”，“MISC” タグが付与された語を固有名詞とし

理ライブラリ Natural Language Toolkit（注 2） を用いた．

てそれぞれ抽出した．また，“yesterday” などの相対的な時間(1) 対象とする事象の選出

表現を，言及を含む記事の発行日付を基準とした絶対時間に正1987 年から 2007 年の間に起きた事象の中から，ニュースで規化するため，Stanford Temporal Tagger（注 13） を用いた．

特に多く言及されている次の事象を実験の対象候補として選んだ．

普通名詞の抽出には Stanford Log-linear Part-Of-Speech

Tagger (Stanford POS Tagger)（注 14）を用いた．Stanford POS•

ベルリンの壁崩壊（1989 年，東西ドイツ）

Tagger によって，普通名詞を表す “NN”，“NNS” のタグが付•

アトランタ・オリンピック（1996 年，アメリカ）（注 4）

与された語のうち，ストップワードを除いたものを普通名詞と•同時多発テロ事件（2001 年，アメリカ）（注 5）

して抽出した．

•

ハリケーン・カトリーナ（2005 年，アメリカ）（注 6）（注 3）(2) 事象の生起期間および名称の収集
事象の名称および生起期間など，事象に関する基本的な情報(5) 各特徴量の計算
各特徴語の言及事象との関連度および言及の各特徴量の計算
は，第 4 章において述べた手法に基づいて行った．

の取得には，オンライン百科事典 Wikipedia 英語版（注 7） を用（注 1）：http://www.python.org/（注 8）：http://en.wikipedia.org/wiki/Help:Infobox（注 2）：http://nltk.org/（注 9）：http://catalog.ldc.upenn.edu/LDC2008T19（注 3）：http://en.wikipedia.org/wiki/Berlin Wall

（注 10）：http://www.nytimes.com/（注 4）：http://en.wikipedia.org/wiki/1996 Summer Olympics（注 11）：http://nlp.stanford.edu/（注 5）：http://en.wikipedia.org/wiki/September 11 attacks（注 12）：http://nlp.stanford.edu/software/CRF-NER.shtml（注 6）：http://en.wikipedia.org/wiki/Hurricane Katrina（注 13）：http://nlp.stanford.edu/software/sutime.shtml（注 7）：http://en.wikipedia.org/（注 14）：http://nlp.stanford.edu/software/tagger.shtml

表5

表 2 各事象の生起期間と記事収集期間
事象

生起期間

記事収集期間ベルリンの壁崩壊

1989-11-09 - 1989-11-10 1989-11-01 - 1994-10-30

アトランタ・オリンピック

1996-07-19 - 1996-08-04 1996-07-01 - 2001-06-30

同時多発テロ事件

2001-09-11 - 2001-09-11 2001-09-01 - 2006-08-31

ハリケーン・カトリーナ

2005-08-23 - 2005-08-31 2005-08-01 - 2007-07-30

表3

各事象の言及数

言及中の各特徴語の平均出現数

特徴語

平均出現数（個／言及）

時間表現

1.997

固有名詞（人物）

1.753

固有名詞（組織）0.969

固有名詞（場所）

1.472

固有名詞（その他）

0.824

事象

言及数

固有名詞合計

5.019

ベルリンの壁崩壊

2637

普通名詞

16.29

アトランタ・オリンピック

838

同時多発テロ事件

8522

ハリケーン・カトリーナ

4683

表 6 関連度の高い固有名詞および普通名詞
固有名詞

関連度

普通名詞

関連度

bush

0.428

attack

0.288

名称

言及数

american

0.350

oﬃcial0.055

sept 11 attacks

6648

fbi

0.318

intelligence

0.042

9 11 attacks

598

united states

0.316

terrorism

0.031

2001 terrorist attacks

372

world trade center

0.310

hijacker

0.026

sept 11 2001 terrorist attacks

188

9 11 attack

117

terrorist attacks on the world trade center and the pentagon

113

表 4 同時多発テロ事件の名称と言及数

al qaeda

0.298

commission

0.025

moussaoui

0.289

government

0.025

112

iraq

0.282

administration

0.024

90

congress

0.282

security

0.024

9 11 terrorist attacks

81

afghanistan

0.259

report0.021

terrorist attacks on new york and washington

68

sept 11 disaster53

terrorist attacks of september 2001

28

pentagon attack

19

9 11 terror attacks

12

twin towers attack

12

attacks of 9 11
september 2001 attacks

september 11 attacks

11

計

8522

(6) 言及の分類とその評価
第 4 章で述べたとおり，言及の各クラスへの分類には決定木学習を用いた．まず手作業で言及の分類を行うことで，各クラ

図8分類された言及の数の時間的推移（同時多発テロ事件）

スにつき 30 件，合計 120 件の正解データを作成した．次に正
表 7 最良の決定木による正解データの分類結果

解データを訓練データと検証データに 1:1 の割合で分割し，訓練データによって得られた決定木を検証データによって評価した．この操作を 100 回行い，得られた中で最も精度の高い決定木を用いて正解データを分類した．また，正解データを用いて5 分割交差検定を 100 回行い，分類の精度を評価した．決定木

正解＼決定木C1 C2 C3 C4

C1: 事象自体の記述

20

6

C2: 因果関係のある事象からの参照

2

C3: 類似する事象からの参照

0

C4: その他

6

学習と交差検定には Python 上で動作する機械学習ライブラリ

4

0

21

4

3

3

27

0

5

1

18

Accuracy = 0.716である scikit-learn（注 15） を用いた．

5. 2 結表 8 交差検定による評価結果

果

表 2 に対象とした各事象の生起期間と記事収集期間を示す．

平均精度

標準偏差

0.428

0.148

表 3 に対象とした各事象について抽出できた言及の数を示す．
表 4 に同時多発テロ事件の名称と，名称ごとの言及数を示す．
表 5 に同時多発テロ事件への言及中の各特徴語の平均出現数を示す．
表 6 に同時多発テロ事件との関連度が高い固有名詞および普通名詞を示す．
図 8 に，同時多発テロ事件を対象事象とした場合の分類された言及の数の時間的推移を示す．
表 7 に最良の決定木による正解データの分類結果を示す．
表 8 に交差検定による評価結果を示す．

5. 3 考•察

対象事象の選択表 3 を見ると，候補とした４つの事象のうち，同時多発テロ事件が最も言及数が多い．このため，今回は同時多発テロ事件（注 15）：http://scikit-learn.org/

を対象とし，特に詳細な分析を行った．

•

事象への言及の抽出の網羅性

かったのは，言及中から抽出できた名詞の数が比較的多く，属性類似度の計算が他の特徴量の計算に比べて正確であったから

表 4 を見ると，事象に対する複数の名称を考慮することで，と考えられる．さらに，正解セットの件数が 120 件と少ないた発見できる記事の数が 2 割以上増加することがわかる．よって，

め，機械学習の精度が下がってしまったことも考えられる．

Wikipedia の項目名のリダイレクトを用いた事象の名称収集は，事象への言及を発見する際の網羅性を向上させていると言える．

•

事象への言及中の特徴語数

6. お わ り に
本稿では，過去に生起した事象が，それ自身と異なる事象に

表 5 を見ると，事象への言及における特徴語の平均出現数は，ついてのニュースの中で言及されることに着目し，事象がいつ

普通名詞が 16.29 個，固有名詞が人物・組織・場所・その他のから歴史的事象として参照されるようになるのかを分析した．

合計で 5.019 個，時間表現が 1.997 個となっている．普通名詞

ニュースにおける事象への言及を分類する手法を提案し，過去

および固有名詞については十分な数と言えるが，時間表現につに実際に発生した事象を取り上げて実験を行った．提案手法をいては十分ではない可能性がある．

評価した結果，クラスによって分類精度に差が見られることが•言及中の特徴語の関連度計算わかった．

表 6 を見ると，提案手法により普通名詞および固有名詞の関

今後の課題としては，分類精度の向上のため，今回考案した連度を計算した場合，実際に事象との関連性が高いと考えられ以外の特徴を用いることが挙げられる．また，より有用なクラる語が上位となっていることがわかる．よって，提案手法によス設定を考案することも必要である．

る普通名詞および固有名詞の関連度計算は有効であると言える．

•

分類された言及の数の時間的推移

謝辞 本研究の一部は，文科省科研費基盤 (A)「ウエブ検索の意図検出と多元的検索意図指標にもとづく検索方式の研究」

図 8 を見ると，言及事象として同時多発テロ事件を選んだ場（24240013，研究代表者：田中克己），戦略的創造研究推進事業

合，事象自体の記述，因果関係のある事象からの参照，その他(さきがけ)「集合記憶の分析および歴史文書からの知識抽出手の分類が同様に時間経過による減少を示している．これに対し，法の開発」（研究代表者：Adam Jatowt）によるものです．こ類似する事象からの参照は時間経過により微増しており，またこに記して謝意を表します．

2004 年頃にピークが見られる．後述の通り，類似する事象からの参照については比較的高い識別精度を実現している．このため，類似する事象からの参照というケースに注目した場合，2004 年頃から事件を歴史的事象として参照することが増えていると推測される．また，2004 年 3 月期〜6 月期にピークが見られるのは，2004 年 3 月 11 日に起きたスペインでの列車爆破事件やイラク戦争についての記事の中で，同時多発テロ事件が歴史的事象として参照されているからと考えられる．

•

言及の分類の精度

表 7 を見ると，最良の決定木を用いた場合，類似する事象からの参照については比較的高い分類精度が得られているが，それ以外のクラスにおける分類精度は高いとはいえない．また表8 を見ると，平均精度は 0.428 と低い．さらに標準偏差は 0.148となっており，正解データからの訓練データの選び方によって得られる精度にばらつきが見られる．
これらの結果から，時間表現と事象の関連度，固有名詞と事象の関連度，普通名詞と事象の関連度，記事日付と事象生起期間の近さ，記事における事象への言及の出現位置という 5 種類の特徴を用い，決定木によって言及の分類を行った場合，一部のクラスにおいては満足できる精度が実現できないことがわかる．原因としては，まず特徴の数が十分ではない可能性が考えられる．今回は先に述べた 5 つの特徴を利用したが，これは決して十分な種類数とは言い難く，これらの特徴のみでは正確な分類ができないと考えられる．また先に述べたように，言及中の時間表現の平均数が少なく，時間類似度の計算が正確でない
ことも要因として考えられる．これにより，特に事象自体の記述と因果関係のある事象からの参照の判別が正確でなかった可能性がある．類似する事象からの参照において比較的精度が高文

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