DEIM Forum 2014 B8-1

共起と潜在トピックを考慮したハッシュタグの構造化手法
輔†

木村宮森恒†† 京都産業大学コンピュータ理工学部インテリジェントシステ学科 〒 603–8555 京都府京都市北区上賀茂本山
E-mail: †{g1044390,miya}@cse.kyoto-su.ac.jp
あらましTwitter には，自身の投稿にタグを付ける，ハッシュタグという機能がある．これは，SBS（注 1）などで発展したフォクソノミーという分類法の亜種である．ハッシュタグを用いて話題が明示されたツイートを検索・共有することで，ユーザは有益な情報を得ることができる．しかし，既存の手法によって推薦されたハッシュタグは，必ずしもユーザが求めていたものではない場合がある．そこで我々は，推薦精度向上のため，関連する他のハッシュタグの意味や利用の差異が分かるよう提示し補間することが重要であると考えた．本稿では，フォクソノミーの 3 部グラフ構造と，ハッシュタグの潜在トピックを用いて，ハッシュタグの構造化を行う手法を検討する．
キーワード

Twitter，ハッシュタグ，folksonomy，フォクソノミー，構造化，情報推薦を活かしきれているとは言い難い．

1. は じ め に(1)(3) の問題を解決するために，ハッシュタグクラウド（注 4）

スマートフォンやタブレット端末の普及に伴い，企業・団体や hashtagsjp（注 5） という Web サイトでは，ハッシュタグの説だけではなく，より多くの個人がインターネットから情報を明をサイト利用者に登録・編集してもらうことによって，ハッ収集したり，発信したりできるようになった．消費者でしかなシュタグの意味を調べ易くたり，検索し易くしたりするなど，かった個人が，情報の生成者にもなりやすい環境になったこと

ハッシュタグを便利にするサービスが提供されている．

で，様々な手段を用いて非常に多様な情報が世界へと発信さ（注 2）れている．例えば，SNS のカテゴリで言うと TwitterやFacebook（注 3） などが挙げられる．
Twitter では，140 文字という制限内で書かれたテキストを投稿することができ，これをツイートという．タイムラインでまた (2) の問題を解決するために，ツイートの内容に一致する適切なハッシュタグを推薦する研究が行われている．
しかし，既存の手法によって推薦されたハッシュタグは必ずしもユーザが求めていたものではない場合があるなど，また別の問題を抱えている．

は，フォローしたユーザ（以下，フォロイーと称す）と自身のそこで我々は，推薦精度向上のため，関連する他のハッシュツイートが投稿時間の新しいものから順に表示される．またタグの意味や利用の差異が分かるよう提示し補間することがTwitter には，自身のツイートに #”を付けた文字列でタグを重要であると考えた．本稿では，丹羽ら [2] が提案したフォ付与する，ハッシュタグという機能がある．これは，SBS などクソノミーの 3 部グラフ構造を用いた手法をベースとし，トで発展したフォクソノミーという，コンテンツに対してユーザピック（注 6） に基づく統計的言語モデルである，LDA（Latentが自由にタグ付けを行い，検索できるようにする分類法である．

Dirichlet Allocation）[6] という手法によりハッシュタグから抽ハッシュタグを用いて話題が明示されたツイートを検索・共有出した潜在トピックを考慮したハッシュタグの構造化する手法

することで，ユーザは有益な情報を得ることができる．

を検討する．

しかし，ハッシュタグには以下のようにいくつかの問題を抱

本論文の構成は以下の通りである．まず，2 章にて関連研究えている．

をまとめ，3 章にて提案手法についての説明する．4 章で実験

（ 1 ） 一見しただけではどのような利用をされてきたのか分に用いるデータセットと評価実験の手法・目的をまとめ，5 章

かりにくい点にて評価実験の結果と考察を述べる．6 章で本論文のまとめ，（ 2 ） 自身のツイートにどのハッシュタグを付与すれば適切

最後に 7 章で今後の課題を述べる．

なのか分からない点（ 3 ） どのようなハッシュタグが存在しているのか分かりに
くい点

2. 関 連 研 究
ツイートへのハッシュタグ推薦を対象とした研究には以下の

このように，利用する上で情報の発信者・受信者共に問題をようなものがある．例えば，竹中 [3] は，ハッシュタグ毎にベ抱えていることもあり，ハッシュタグの利用率は低く，ハッシュイジアンフィルターを構築し，ツイートがどのハッシュタグにタグ検索による有益な情報の共有などの，本来のポテンシャル属しているのかを推定するシステムを考案している．小寺 [4]（注 1）：SBS : Social Bookmark Service の略称（注 5）：hashtagsjp : http://hashtagsjp.appspot.com/（注 2）：Twitter : https://twitter.com/（注 6）：ここでいうトピックとは，単語の出現確率を変動させる複数の要因をま（注 3）：Facebook : https://ja-jp.facebook.com/

とめたものである．例えば，分野，話題，時期，文書，共起などがある．

（注 4）：ハッシュタグクラウド : http://hashtagcloud.net/

は，ハッシュタグごとの特徴語を抽出し RandomForest 等の分

表 1 AEM ID の計算に用いる記号の定義類木を作成し，それを用いてハッシュタグを持たないツイートの本文内容の推定を目的としたシステムを考案している．また，フォクソノミーの構造化の研究として，丹羽ら [2] はドキュメ
ント-タグ-ユーザの 3 部グラフ構造から得られるそれぞれの共起関係のみからタグを構造化する手法を提案している．谷田川ら [5] は，丹羽ら [2] の手法を Twitter のハッシュタグに適用させるために，類似したツイートを 1 つのドキュメントとみなす手法を用いている．

記号

定義

A,Bあるタグの集合

a,b

タグの集合のある要素

PD (a)

任意のドキュメントにタグ a がラベリングされる確率

PD (a)

任意のドキュメントにタグ a がラベリングされない確率

PD (a, b)

任意のドキュメントにタグ a,b が同時にラベリングされる確率

M ID

タグ a,b 間の相互情報量

AEM ID

1 つのドキュメントに 2 つのタグが同時にラベリングされる確率

Twitter を対象とする LDA の手法を用いた研究として，Weng
ら [7] は，影響力の強いユーザを発見するために，LDA を用い同様に，ユーザベースの共起率を， 1 人のユーザが 2 つのタて推定したトピックを考慮した PageRank アルゴリズムを提案

グを同時にラベリングする確率 と定義すると，以下の式で表している．Zhao ら [8] は，1 つのツイートに 1 つのトピックをせる．図 2 にて例題を示し，計算で使用されているそれぞれの割り当てるという仮説を立て，Twitter 用に LDA を改良した

記号は表 2 にて解説する．

Twitter-LDA を提案している．古賀ら [1] は，潜在的トピックに着目した，Twitter 上のユーザ推薦システムを提案している．
本研究は，ツイート本文中の単語-ハッシュタグ-ユーザの三部グラフ構造から得られる共起に関する特徴量に加え，ハッシュタグが付与されたツイートから LDA により抽出したトピック

M IU = PU (a, b)log

PU (a, b)
PU (a)PU (b)AEM IU = M IU (A = a, B = b) + M IU (A = a, B = b)
− M IU (A = a, B = b) − M IU (A = a, B = b)を用いて，ハッシュタグを構造化し適切な推薦を目指すものである．

3. 提 案 手 法
3. 1 2 つの共起率を用いた構造化の仮説
ハッシュタグの構造化する手法として，谷田川ら [5] と同様に，ベースとして丹羽ら [2] の提案手法を用いる．ここでは，彼
図2らが提案した構造化の手法と，それを Twitter のハッシュタグユーザベースの共起率の計算例

構造化に用いる上で解決すべき問題点とその改善案について説明する．

3. 1. 1 2 つのハッシュタグ間の共起率

表 2 AEM IU の計算に用いる記号の定義
記号定義

A,Bあるタグの集合

メントベースの共起率とユーザベースの共起率の定義についてa,bタグの集合のある要素説明する．ドキュメントベースの共起率を， 1 つのドキュメン

PU (a)

任意のユーザがタグ a をラベリングする確率

トに 2 つのタグが同時にラベリングされる確率 と定義する．共PU (a)

任意のユーザがタグ a をラベリングしない確率

起率は AEMI(Augmented Expected Mutual Information) [9]PU (a, b)

任意のユーザがタグ a,b を同時にラベリングする確率を用いて以下の式で計算される．図 1 にて例題を示す．また計M IU

タグ a,b 間の相互情報量

AEM IU

1 人のユーザが 2 つのタグを同時にラベリングする確率

丹羽ら [2] の仮説を展開する上で必要な 2 つの共起率，ドキュ算で使用されているそれぞれの記号は表 1 にて解説する．

PD (a, b)
M ID = PD (a, b)log
PD (a)PD (b)AEM ID = M ID (A = a, B = b) + M ID (A = a, B = b)
− M ID (A = a, B = b) − M ID (A = a, B = b)

3. 1. 2 仮説

丹羽ら [2] は 2 つの共起率を用いてタグ間の関係性を推定するために，次のような仮説を展開した（図 3）．
（ 1 ） Synonym 関係：2 つのタグが Synonym 関係の場合，それらのユーザベース共起率（AEM IU ）はドキュメントベース共起率（AEM ID ）に比べて大幅に低い傾向にある（ 2 ） Conﬂict 関係：2 つのタグが Conﬂict 関係の場合，それらのユーザベース共起率 （AEM IU ）はドキュメントベース共起率（AEM ID ）に比べて高い傾向にある（ 3 ） Relevant 関係：2 つのタグが Relevant 関係の場合，それらのユーザベース共起率 （AEM IU ）とドキュメントベース

図 1 ドキュメントベースの共起率の計算例

共起率（AEM ID ）は共に高い傾向にある

（AEM IW ）に比べて高い傾向にある（ 3 ） Relevant 関係：2 つのタグが Relevant 関係の場合，それらのユーザベース共起率（AEM IU ）と単語ベース共起率（AEM IW ）は共に高い傾向にある
本研究では，Synonym 関係，Conﬂict 関係，Relevant 関係の仮説を用いて，ハッシュタグ間の関係性を図 3 に示す４つのクラスに分類し構造化を目指す．

図 3 構造化する上での仮説

しかし，これはフォクソノミーを対象とした構造化のための仮説である．Twitter は完全なフォクソノミーではなく，いうなれば制限付きフォクソノミーである．本来，フォクソノミー
は，任意のユーザが，任意のドキュメントに，自由にタグを付けし情報を統率する分類手法のことをいう．
しかし，Twitter では，ドキュメントにあたるツイートを投稿した本ユーザのみが，ハッシュタグを付与することができる（図 4）．
図 5 ハッシュタグ-ツイート本文中の単語-ユーザの三部グラフ構造

なお，新たな仮説で用いた AEM IW の定義を1 つの単語に 2 つのタグが同時に使用される確率 とし，以下の式で計算するものとする．また計算で使用されているそれぞれの記号は
表 3 にて解説する．

M IW = PW (a, b)log
図 4 Twitter と一般的な Folksonomy の違い

PW (a, b)
PW (a)PW (b)AEM IW = M IW (A = a, B = b) + M IW (A = a, B = b)
− M IW (A = a, B = b) − M IW (A = a, B = b)

そのため，本問題に丹羽らの提案手法・仮説をそのまま適用できるかどうかは必ずしも明らかではない．そこで我々は，この問題を解決するため，Twitter のハッシュタグの使われ方の特徴・傾向を調べた．そして，以下のようなことが確認できた．
（ 1 ） ハッシュタグは，ツイートで言及している話題そのも

表3
記号

AEM IW の計算に用いる記号の定義
定義

A,Bあるタグの集合

a,b

タグの集合のある要素のを指すことが多い

PW (a)

任意の単語でタグ a が使用される確率（ 2 ） ハッシュタグは，ツイート本文によって何らかの説明PW (a)任意の単語でタグ a で使用されない確率をされていることが多い

PW (a, b)

任意の単語でタグ a,b で同時に使用される確率

この調査から，ハッシュタグが先行研究でのドキュメントの役割を担い，ツイートの本文がタグの役割を担っていると考え

M IW

タグ a,b 間の相互情報量

AEM IW

1 つの単語に 2 つのタグが同時に使用される確率られる（図 5）．以上をふまえ我々は，ハッシュタグ-ツイート本文中の単語-ユーザの三部グラフ構造を考えることで，Twitter3. 2 LDA(Latent Dirichlet Allocation)に適応可能な新たな仮説を提案する．

ここでは，LDA について簡単な解説をする．

（ 1 ） Synonym 関係：2 つのタグが Synonym 関係の場合，LDA は，文書が潜在的な複数のトピックからなると仮定しそれらのユーザベース共起率（AEM IU ）は単語ベース共起率た，確率的な文書生成モデルである．本稿では，1 つのハッシュ（AEM IW ）に比べて大幅に低い傾向にある

タグについて全てのツイート本文を連結し，1 つの文章とみな（ 2 ） Conﬂict 関係：2 つのタグが Conﬂict 関係の場合，そすことで，ハッシュタグ毎に潜在トピックの分布を推定する．

れらのユーザベース共起率（AEM IU ）は単語ベース共起率

この特徴量から潜在トピック分布の類似度が算出でき，類似度

図 6 LDA のグラフィカルモデルが高いと予想される Synonym 関係，類似度が低いと予想される Not related 関係の推定精度を向上させると考えられる．
具体的な生成過程を説明する上で，グラフィカルモデルにより LDA を示す（図 6）．グラフィカルモデルとは，確率変数またはパラメータを頂点とし，それらの依存関係を有向辺で接続したものである．矩形内に書かれた文字は，処理の繰り返し回
図 7 提案システムの処理概要

数である．また表 4 にて記号の解説する．
表 4 LDA の説明に用いる記号の定義録している．また，曜日毎の学習ができるように，表 6 の様に記号定義

DB に登録している．なお表中の X は，0-9 のいずれかを意

α

トピック分布を生成するためのディリクレ分布のパラメータ

味し，ツイート ID は 16 桁の整数が用いられている（2010 年β

単語分布を生成するためのディリクレ分布のパラメータ

θ

文書のトピック分布11 月 7 日時点）．

z

各単語のトピックw

単語N

ある文書の単語数

ツイート ID

JSON 形式のツイート情報

M対象となる文書数

XXXXXXXXXXX{”description”:”日本経済が一日でも早く,…}XXXXXXXXXXX{”description”:”日本は素晴らしい,…}LDA における文書生成過程は，以下の通りである．
•表 5 ツイート本文の登録例

XXXXXXXXXXX {”description”:”E テレのお願い！編集長にて,…}各トピックについて（ 1 ） ディリクレ分布に従ってトピック別の単語の多項分布

表6

ツイート作成日時情報の登録例をサンプリング•

各文書 d = 1,…,M についてツイート作成日

ツイートに付与されたハッシュタグ

ツイート ID（ 1 ） ディリクレ分布に従ってトピックの多項分布（θ）をサ

1390230000000

nhk

XXXXXXXXXXX

ンプリング

1390230000000

nhk

XXXXXXXXXXX（ 2 ） 文書 d における各単語 n = 1,…,N について1390230000000

nhk

XXXXXXXXXXX（ a ） 多項分布（θ）に従ってトピック（z）をサンプリング（ b ） 多項分布に従って単語（w）をサンプリング•

ノイズ除去：ツイート本文の解析のノイズになると考えトピックの集合 Z を推定するために，変分ベイズ法 [Blei+られる，ツイートの話題を明示するハッシュタグ（#hashtag），

2001,2003]，Gibbs サンプリング [Griﬃths&Steyvers 2004]，期

返信などに用いられるメンション（@username），外部サイト

待値伝搬法 [Minka&Laﬀerty 2002]，Collapsed 変分ベイズ法

へのリンクである URL（http://...）を本文から全て削除する．

[Teh+ 2006]，固有値計算 [Anandkumar+, arXiv 2012] など•

形態素解析：入力されたツイートの本文を形態素解析し，さまざまな手法が考案されている．本論文では以上の推定方法

各ハッシュタグ毎の単語の出現頻度を調べ，ハッシュタグ毎のの説明は割愛する．

単語の出現頻度表，ハッシュタグ全体の語彙表を表 7, 表 8 の様

3. 3 システム構成
本研究の提案システムにおけるハッシュタグ構造化の処理概要を図 7 に示す．

3. 3. 1 前 処 理 部•

クローリング：Twitter から Streaming API を用いて，あらかじめ人手で選択・収集したハッシュタグが付与されたツイートを収集する．収集したツイートは表 5 の様に DB に登に DB に登録する.
表 7 ハッシュタグ毎の単語の出現頻度の登録例
ハッシュタグ単語出現頻度nhk

法44

nhk

報道

34

nhk

ハーブ33

表 8 ハッシュタグ全体の語彙の登録例
単語

4. 評 価 実 験一ノ蔵

4. 1 データセット

一休

評価実験に用いるデータセットとして Twitter の検索 API（注 8）

一口を用いて，任意のハッシュタグ 98 件の 2014/1/22 2014/1/29までのツイート（748,426 件）を収集した．

3. 3. 2 テキスト処理部•

4. 2 実 験 目 的

トピック分析：作成した DB（表 7, 表 8）を入力としLDA を用いて，各ハッシュタグ毎のトピック分布を求める•

本稿は，推薦されたハッシュタグの精度を改善するために，ハッシュタグを構造化する重要性を示したい．そのためにはま類 似 度 算 出：ハッシュタ グ 毎 の ト ピック 分 布 の 類 似ず，提案した手法を用いて高い推定精度でハッシュタグを構造度を，KLD（Kullback-Leibler Divergence）を拡張した JSD化できることを示さなけらばならない．よって本実験では，ハッ（Jensen-Shannon Divergence）で算出し，表 9 の様に DB にシュタグ間の関係性の推定を従来手法の精度を保ちつつ向上で記録する．

きるのかを評価することが目的である．
表94. 3 評 価 方 法

潜在トピックの類似度の登録例

提案手法によりハッシュタグ間の関係性を適切に推定できてハッシュタグA

ハッシュタグB類似度

nhk

天気

2.447e-08

nhk

NHK

6.111e-08

係についての正解をあらかじめ用意する必要がある．よって我々

nhk

ニュース

2.845e-07

は，ハッシュタグクラウドや hashtagsjp を用いて，人手によりいるかを評価するためには，実験に用いたハッシュタグ間の関実験対象となったハッシュタグ間の関係性を定義した．用意し3. 3. 3 グラフ処理部

た学習データを用いて，提案手法によって作成された決定木の•共起頻度分析：入力されたツイートからハッシュタグの適合率の分類精度を評価した．形態素解析には，MeCab（注 9） をみを抽出し，ハッシュタグを利用したユーザを記録したハッシュ用い，デフォルト辞書として JUMAN（注 10） で提供されているタグ別利用ユーザ表を表 10 の様に DB に登録する．なお表中のX は，0-9 のいずれかを意味し，ツイート ID は最大 15桁の整数が用いられている（2011 年 5 月 11 日時点）．
表 10•

ハッシュタグ別利用ユーザ表の登録例
ハッシュタグユーザ ID

nhk

XXXXXXXXX

nhk

XXXXXXXXX

nhk

XXXXXXXXX

辞書を設定した．決定木の生成には，データマイニングツールである Weka3（注 11） に実装されている J48 のアルゴリズムを用いた．

5. 結果と考察
5. 1 分類精度の結果
本研究の提案手法の実験結果を図 8 に示す．

類似度算出：作成された DB（表 10）とハッシュタグ毎の単語の出現頻度表（表 7）を入力とし，各ハッシュタグ間の共起確率を AEMI を用いて算出し，表 11 の様に DB に記録する．
表 11

共起頻度の類似度の登録例

ハッシュタグA

ハッシュタグB

AEM IW

AEM IU

nhk

天気-0.0427-0.0887nhk

地震-0.0273-0.0940

nhk

news-0.0306-0.1180
図 8 各評価項目の平均と標準偏差3. 3. 4 学 習 部
テキスト処理，グラフ処理によって得られた DB（表 9, 表11）を入力とし決定木を作成する．
3. 3. 5 推 定 部
作成された分類木と，関係を推定したいハッシュタグ間の３

5. 2 考察

前説の評価実験の結果に対して，有意水準 1%として t 検定を行った．Synonym 関係，Relevant 関係，Conﬂict 関係，Notrelated 関係，総合精度，全てのついて精度に差があると結論つの特徴量を用いて，Synonym 関係（類似），Conﬂict 関係（対立），Relevant 関係（関連あり），Not related 関係（関連なし）のハッシュタグ間の関係を推定し，その結果を DB に登録する．

（注 8）：TwitterSearch : http://search.twitter.com/（注 9）：MeCab : http://mecab.sourceforge.jp/（注 10）：JUMAN : http://nlp.ist.i.kyoto-u.ac.jp/index.php?JUMAN（注 10）：Weka3 : http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/づけることができた．

ト辞書では，十分に対応しきれているとは言い難い．そこで，

図 8 より，従来手法（AEMI）に，特徴量として潜在トピッ

Wikipedia などの未知語の登録・更新が早い Web リソースをクの類似度（LDA）を考慮した決定木（AEMI+LDA）の Syn-用いて，ユーザ辞書の作成し，単語の抽出精度向上を目指す．

onym 関係の精度が大幅に向上しているのが分かる．また，潜在本実験では作業の関係で限られたデータセットしか用意できなトピックの類似度の特徴量を用いることで，Relevant 関係の精かったが，データを整えた上で実験に臨みたいと考えている．

度が低下するが，Synonym 関係，Conﬂict 関係，Not related
関係については精度が向上することが分かった．

5. 3 誤 り 解 析
実験では，Relevant 関係の適合率が特に低かった．これは仮説では2 つのタグが Relevant 関係の場合，それらのユーザベース共起率 （AEM IU ）と単語ベース共起率（AEM IW ）は共に高い傾向にある となっていたが，実験に用いたデータセット内では全ての関係において AEM IW が AEM IU より低い値になっており，仮説とは異なり２つの共起率間で大小関係が発生してたためであると考えられる．同様に，前述のとおり全ての関係において AEM IW が AEM IU より低い値になっていたため，他の関係についての仮説も上手く機能しておらず，先行研究と比べ，Synonym 関係・Relevant 関係共に適合率は低い値になった．ただ，Conﬂict 関係の精度のみ，先行研究より良い結果となったが，これは，学習データの偏りが Conﬂict関係について大きくなっていたためであると考えられる．
全体的に AEMIW が AEM IU より低い値になった原因として，仮説で扱っていたノードである ドキュメント”を，本実験では ツイート本文中の単語”という異なる粒度のノードへ置き換えてしまったことや，ハッシュタグの利用のされ方が，先行研究の実験対象であった SBS（注 1）でのタグの利用のされ方と異なっていたためであると考えられる．

6. ま と め
本論文では，フォクソノミーの 3 部グラフ構造と，ハッシュタグの潜在トピックを用いて，ハッシュタグを構造化する手法の検討を行ってきた．評価実験により，LDA を用いてハッシュタグから抽出した潜在トピック間の類似度を用いることで，Synonym 関係，Conﬂict 関係，Not related 関係の抽出について有効であることが分かった．
しかし，Relevant 関係については精度が低下することが分かった．今後の課題としては，Relevant 関係の精度を向上しつつ，その他の関係の精度を保てるような新たな特徴量を考案することや，ハッシュタグの利用のされ方を考慮した新たな仮説の検討すること，より詳細な評価実験を行うことが挙げられる．

7. 今後の課題
現在，新たな特徴量として，ツイートから取得できる時系列情報の類似度に関する特徴量を考慮したいと考えている．これは，Synonym 関係にあるタグが，Conﬂict 関係や Not related関係と比べて，同時間帯に，同周期で用いられやすいという傾向・仮説から分類する上で有力であると考えられるからである．
また，ツイート本文からの単語の抽出精度向上のため，形態素解析器のユーザ辞書の作成を試みたいと考えている．Twitter
では未知語（新語）が誕生しやすく，形態素解析器のデフォル

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