DEIM Forum 2016 C2-6

トピックモデルによる単語の属する話題分類と代表語抽出
田中 桂介†

新美 礼彦†† 公立はこだて未来大学システム情報科学部 041–8655 北海道函館市亀田中野町 116 番地 2
E-mail: †{b1012047,niimi}@fun.ac.jp
あらまし

本研究は, 文章中の単語の属する話題を推定する手法の提案を目的とする. 文章の読解において, 単語の示

す意味を知らず, 文章の意味が理解できないことがある. そのような場合, 単語の厳密な定義を即座に知ることは難し
くても, 単語が何に関する語であるのかを知ることができれば, 大まかに文章の意味をつかむことができる. そこで本研究では, データの背景に潜在している話題によってデータを分類することが可能なトピックモデルを単語の分類に取り入れた手法を提案した. 提案手法では, (1) 文章に形態素解析を行い, (2)LDA による分類モデルを作成して単語を属している話題ごとに分類し, (3) 分類された単語群の中から代表語を選出する, という手順となっている. これによって, 単語がどの話題に関するものであるのかを推定する. 提案手法の LDA による分類モデルの作成, 及び同一トピッ
ク内における代表語の選出に対するそれぞれの評価実験によって得られた結果から, 提案手法は多数の文章から 6 割
程の精度で単語を背景に持つ話題ごとの正しい分類に成功すること, 背景に持つ話題ごとに分類された単語群から代表語を 9 割程の精度で選出できることがわかった.
キーワード

テキストマイニング, トピックモデル, LDA, 文書分類

1. は じ め に単語群の中から単語の重みを参照して代表となる単語を選んで単語がどの話題に関するものであるのかを推定することで, 文

私達は現在, 書籍や新聞, Web ページなどの媒体を通して, 多

章中の単語がどの話題に属しているかを示す手法を提案する.

くの日本語の文章を読む機会を有している. そして文章の読解

また, 本研究でのトピックは, 単語が属する話題ごとに分類さ中に, 文章の示す意味が理解できず, 文章読解が困難になる問題

れた単語のグループを示し, 本研究での単語の重みは, TF-IDFが生じる.

による重み付けから得られた単語に対する重みの値を示す.

文章の読解が困難になる問題の中でも, 本研究では, 文章を構成する単語の中に知らない新語や専門用語が含まれているなど,

2. トピックモデル

いずれかの単語が示す意味を知らない, 理解できないことに起

文書データの解析手法として提案された, 確率的生成モデル

因している場合に焦点を当てる. この場合には, 知らない単語がトピックモデル (Topic model) である [1]. トピックモデルでの辞書的な意味を調べることで問題を解決することが理想とな

は, データの集合にはその背景にあらかじめ隠れた話題や分野

るので, 理解できない単語の定義を逐一調べていくことによっが存在していて, データはそれに従って分布されている, かつ 1て問題の解決を図れるが, それには辞書や単語の解説をしていつのデータは複数の話題を併せ持っていると仮定して, そのう

る Web ページなど, リソースとなる情報が用意されていることえで話題を推定し, データがそれぞれの話題に対してその話題が前提となるので, そのような情報が手元に無い場合はこの方に属している確率を求めることで, データの背景にある隠れた法による解決が期待できない. 加えて, 文章の意味が理解でき話題や, データがどの話題に属しているのかを推定していく.

るまで必要な単語の定義や解説を逐一全て, もしくは文章の理トピックモデルでは, 文書データを出現する単語の順序関係解に必要となる部分を探して読んでいくことには時間を要する.

を無視した頻度分布である BoW(Bag of Words) と呼ばれる多また, 本研究で着目する点として, 単語の辞書的な定義を知る

重集合で表現していて, その生成過程をモデル化している. こ

ことはできなくても, 単語と同じ話題の文章で用いられる関連

れにより, 単語の並びに関する情報より文書中でどのような単語, 単語の上位概念となる語など, 単語が属している話題の情報語が使われているかを重視しながら文書の持つ話題を推定してを大まかな意味や背景として知ることができれば, 文章全体がいく. また, この BoW 表現における文書と単語の関係を他の示す意味も大まかにつかむ事ができる点が挙げられる.

データ形式に適用させることで, 画像処理、Web 解析といったこのような問題の解決を補助する方法のひとつとして, 辞書

他の分野への応用が可能である.

や単語の解説をしている Web ページの情報など, 単語の辞書的本研究では, 文書にどのような単語が含まれているかの情報な意味に頼らずに単語が属している話題の情報となるような他から文書の持つ話題を推定する工程を, 単語がどのような文書の単語を選出することを本研究の目標とする.

に含まれているかの情報から単語の持つ話題を推定するよう適

そこで本研究では, トピックモデルに基づいて文章データか
ら文章中の単語をトピックとして話題ごとに分類し, 分類した

用させていく.
トピックモデルに階層ベイズモデルを導入して, 一般化させたモデルが LDA(Latent Dirichlet Allocation) である [2]. ト

本研究では単語そのものの分類結果を得ることが必要となるのピックモデルの研究では, LDA の学習アルゴリズムに関する研で, LDA による処理過程が異なる. 3.2 では, トピックに対する究, LDA のモデルを拡張させる研究, LDA のモデルを応用さラベリングに関して未知の文書に対してマルチラベルの推定をせる研究が中心となっていて, 本研究はこのうち LDA のモデ行っているが, 本研究では単一のラベルをトピック内の単語かルを応用させる研究にあたる.

ら選定する点が異なる. 3.3 では, ラベルの候補を別のコーパス

3. 関 連 研 究
3. 1 k 近傍法とトピックモデルを利用した語義曖昧性解消の領域適応のデータにして, その中から選定を行っているが, 本研究では文書データ中で用いられている別の単語から単語の属する話題を表現したいため, 同一コーパスのデータからラベルを選定する点が異なる.

新納らの研究に, 自然言語処理のタスクにおいてある領域の関連研究 3.4 とは単語の持つ大まかな意味を推定する研究と訓練データから学習された分類器を, 別の領域のテストデータ

して目標が類似しているが, 本研究では推定の過程にトピックに合うようチューニングする, 領域適応を行う研究がある [3].

モデルを用いることによって, 単語の共起を用いた手法においこの研究では, 単語間の類似度が測れる仕組みを用意して単語て考えられる, 単語の出現位置に推定結果が左右されてしまうのクラスタリング結果に対応させるための手段として, トピッ

問題への改善が期待できる.

クモデルの 1 つである Latent Dirichlet Allocation (LDA) を利用して, 単語のソフトクラスタリングを行っている.

3. 2 トピックモデルに基づく文書ストリームのマルチラベ
ル分類

4. 提 案 手 法
4. 1 提案手法概容
本研究の提案手法では, 訓練用となる文書データを用意して,白井らの研究に, 文書ストリーム中の文書のラベルの特徴を以下の処理を行うことで全文章中の単語をトピックごとに分類

動的に学習して, ラベル間の相関関係をラベリングに利用するこ

し, 同一トピックに含まれる単語全てに対して単語がどの話題とで文書ストリームのマルチラベル分類を行う研究がある [4].

に属しているかを示す情報として, 分類されたそれぞれのトピッ

この研究では, トピックモデルを拡張させたモデルを提案し, 文クから代表語となる単語の選出を行う.

書の持つラベルベクトルと語集合から, 単語を生成する潜在変（ 1 ） 訓練用の文書データに対して形態素解析を行い, 文章

数であるラベルとトピックを推定することで文書集合のトピッ

を構成している単語の情報を得る

ク分布を学習させている. また, 未知の文書に対するラベルベク（ 2 ） 取得した情報から LDA による分類モデルを作成し, 文

トルの推定を, 各ラベルから文書が生成される尤度から単一ラ

章中の単語をトピックごとに分類する

ベルを求め, その単一ラベルと共起するマルチラベルのセット（ 3 ） 手法の推定結果として, 分類したトピックから, 代表語から尤度の高いマルチラベルを選択することで実現させている.

を選出する

3. 3 ヘルプデスク作業効率化のためのラべリング自動化

本手法は, 文書分類におけるトピックモデルを単語単位に着堀内らの研究に, Apple サポートコミュニティに投稿された

目して適用させる点や, トピック内に含まれる単語から代表語

質問文書に対して Wikipedia の記事タイトルを用いたラベルを選出することでトピックへのラベリングを行う点が特徴であ付けを自動で行う研究がある [5]. この研究では, Apple サポー

り, 話題の推定過程にトピックモデルを用いることによって, 単

トコミュニティへの質問文書に LDA を適用させて得られた各語同士の前後関係や出現位置に左右されずに推定結果を出力で文書のトピックの混合比とトピック毎の単語生成確率を, 別のきる点が利点である.

コーパスである Wikipedia の記事集合に当てはめて適用させ,トピックの生成確率からラベルとなる記事タイトルを選択する
ことによって, ラベリングの自動化を実現させている.

3. 4 形容詞共起を用いた単語の印象推定法

次節以降では, 提案手法の各工程についてのより詳しい説明を行う.

4. 2 形態素解析
あらかじめ文章の持つ話題の情報が紐付けられている文書

清水らの研究に, 形容詞や形容動詞が持つ印象を単語同士のデータに対して形態素解析を行い, 文章を構成している単語や共起頻度から推定する研究がある [6]. この研究では, 形容詞, 形

その重み, 及び単語を含む文章が持つ話題の情報を得る. 形態

容動詞の共立共起に限定させた共起頻度の測定から類似度を求素解析を行った後に, それぞれの単語に対して, その単語を含む

め, 類似度から印象に応じた数量化を行って空間上に単語を配文章が持つ話題の情報を参照し, 単語と話題の情報を紐付ける.

置して表現することで, 単語の印象の推定を実現させている.

単語が複数の文章で用いられている場合は, 重みの値が最大と3. 5 関連研究との違いなる文章が持つ話題の情報を紐付ける. 本手法では形態素解析

本研究の特色は, トピックモデルを単語単位に着目して適用

結果から名詞のみを抽出する. 形態素解析は, 形態素解析ソフさせる点と, トピックの代表語を選出することでトピックへのト MeCab [7] 及び R 言語の RMeCab パッケージ [8] を用いてラベリングを行う点にある.

行い, TF-IDF による重みの値を計算する.

関連研究 3.1 から 3.3 まではトピックモデルを文書に適用さ

4. 3 LDA による分類モデルの作成せて問題の解決を図っている研究である. 関連研究 3.1 では, 単形態素解析によって得られた単語の情報から, LDA に基づ

語の類似度測定のための手段として LDA が用いられているが,いて単語からその単語を含む文章が持つ話題を推定する分類

モデルを作成することで, 文書データ中に含まれる単語や未知表 1 実験 1 のデータ類目とデータ件数
分類記号の単語に対して, 単語をトピックごとに分類できるようにする.

LDA の実装には R 言語の MASS パッケージ [9] を用いる.
4. 4 ラベルとなる代表語の選出

類目

データ件数

0 総記

329

1 哲学

545

2 歴史

分類モデルにより分類されたトピックから, トピックのラベ
ルとなる, トピックを代表する語を求める. 選出された代表語を859

3 社会科学2,497

4 自然科学1,030

トピック内の単語における単語の属する話題の推定結果として

5 技術

918

出力し, これによって文章中の単語の示す意味から連なって文

6 産業

437

章の示す意味の理解が困難になる問題の解決へのアプローチを

7 芸術

653

図る. 代表語の選出については, TF-IDF による単語の各文章

8 言語

182

における重みの合計値が高い 3 つの単語, 及びその補助として

9 文学

2,125

重みから選出された 3 つの単語それぞれに対するコサイン類似度が高い 3 つの単語を付属させた最大 12 個の単語を重複を許5. 4 実験 2, 実験 3 に用いたデータ

して選出し, 選出された単語を推定結果として出力する. コサイ

実験 2 及び実験 3 では, 実験 1 と同じ書籍レジスターのデーン類似度の計算には R 言語の proxy パッケージ [10] を用いる.

タを用いるとトピックの話題が広義的であるため, 実験として

5. 実

験

の正解となる, トピックの代表語として選出されるべき語の設定が難しくなることを考慮して, 記事のタイトル部分を正解の

5. 1 実 験 概 容

候補として利用できる新聞レジスターのデータを使用した. 新

提案手法の評価実験に関しては, 提案手法 4.3 の LDA によ

聞レジスターのデータのうち, 2001 年から 2005 年までに出版る分類モデルの作成に対する実験 1, 4.4 のラベルとなる代表語された新聞からのサンプルで, 文章の長さは可変長でデータ 1を選出することに対する実験 2 と実験 3 に分けて行った. 実験件に記事 1 つ分の文章が収録されているデータ 1117 件を利用

1, 実験 2 と実験 3 は独立したものとして, 訓練用に用いる文書

した, 実験では, 新聞記事のタイトルの部分を別途抽出し, 実験

データ, 及び評価基準は別々のものを利用した. 次節以降では,

2 における正解とみなす単語群として利用した.

実験に使用したデータの詳細と各評価実験の詳細についてを述

5. 5 実べる.

実験 1 では, 最初にコーパス中の文書データに対して形態素

験1

5. 2 BCCWJ コーパス

解析を行って単語と重みの情報を取り出し, コーパス中のファ本研究での実験用の文書データには, 国立国語研究所を中心イルから得られるジャンルの情報を, 単語を含む文章が持つ話として開発された, 現代日本語書き言葉均衡コーパス (BCCWJ

題の情報として紐付けた. 単語が複数の文章に含まれていた場コーパス) を利用する [11]. このコーパスは, 書籍, 雑誌, 新聞と合は, 重みの一番大きい文章が持つ話題の情報を紐付けた. そのいった出版物をはじめ, ブログ, ネット掲示版のようなインター

後, 単語情報全体を 5 分割し, 分割されたうちの 4 つを分類モ

ネット上の文章といった, 日本語の様々なレジスターにおけるデルの訓練用, 残りの 1 つを評価実験でのテスト用として, 訓練

日本語の書き言葉をサンプルして, 文書構造や形態論情報を加用の部分のみで LDA に基づいて単語からその単語を含む文章

えて TSV ファイルや XML ファイルの形式で収録したものでが持つ話題を推定する分類モデルを作成し, テスト用の部分のある. このうちの XML ファイルに関しては, 各レジスター毎

単語に対して話題の分類を行って得られた結果が紐付けられたに発行年, ジャンル, 発行地域などの情報がサンプル ID を通じ話題の情報と一致するかどうかを正しく分類できているかどうてデータに紐付けした状態で収録されている.

かとして, 分類判定を行った. これをテスト用データに使用す本研究では, コーパス中の XML ファイルからサンプルされる部分を入れ替えながら 5 回実施する 5-fold cross-validation

た文章, 及び文章のジャンルやタイトルなど必要な情報を抽出によって, 提案手法における LDA による分類モデルの分類のして, 文書データとして紐付けてまとめるデータの前処理を行

精度を測定した.

い, こうして得られた文書データをそれぞれの実験に用いた. 実
験 1, 実験 2 と実験 3 に用いたデータは, レジスターや 1 件のデータにおける文章の長さが異なっている.

5. 6 実験 1 の結果
実験 1 によって得られた, LDA による分類モデルの分類精度
は 0.624 であった. この結果から, 提案手法は文章中の単語を 6

5. 3 実験 1 に用いたデータ

割程の精度で話題ごとに正しく分類することに成功していると

実験 1 では, 日本十進分類法 (NDC) の第一次区分によって分考えられる. 分類モデルによって分類された ID 値を行, 実際に類されている書籍レジスターのデータのうち, 2001 年から 2005

単語に紐付けられていた ID 値を列とした対応表を表 2 に示す.

年までに出版された書籍からのサンプルで, 1 件につき 1000 文

加えて, 表 2 から分類モデルによって分類された ID 値が 9字前後の固定長で収録されているデータ 9575 件を使用した. 実に偏っていることが伺えるため, 詳細の調査を行った. まず, ID

験では, データの分類記号である数字をそのままデータのジャ値 9 に属している単語のデータに偏りがあるかを調べるため,

ンル情報となる ID として利用している. 使用したデータの分

ID 値 9 に該当するデータを取り除いた状態で再度実験を行っ

類ごとの件数を表 1 に示す.

たが, その分類結果は ID 値 3 に偏るようになり, ID 値 3 も取り除いて実行すると ID 値 2 に偏るといったように, 分類結果

年度道立高校入試日程について, 学力検査は〇二年三が常にひとつの ID に偏るようになっていたため, 特定の ID 値

月五日, 合格発表は同十六日と発表した. 〜に属するデータ自体に偏りが存在する様子は見られなかった.
続けて, ラベルとして用いている ID の数値に対して, 最大値や最小値に偏るようなアルゴリズム上の問題があるかを調べるた
め, データに割り振っていた ID 値を逆順にして再度実験を行ったが, 分類結果は ID 値が逆順になっただけで分類結果の分布に変化は見られなかったため, アルゴリズムがラベルの数値に依存している様子も見られなかった. 以上の結果から, 判別結果がひとつの ID 値に偏る原因は特定できなかったが, 実験上は問題ないことが確認できた.
表2

これに対し提案手法は, “入試 学力 要項 選抜”, “学力 要項
選抜 推薦”, “入学 道立高校入試日程 願書 受付”といった代表語を出力し, “学力”, “入試”といった記事タイトルにも含まれる単語を選出していたので, 正解とみなされた.
また, 不正解とみなされた例には, 下記のような, “三沢沖異常接近問題海自機機長ら３人懲戒処分”と言う記事タイトルで,
海上自衛隊員に対する懲戒処分を報じた記事があった.
三沢市沖の太平洋で今年七月に海上自衛隊の哨戒機Ｐ

実験 1 の分類結果の対応表 (分類モデルによって分類された ID
値が行, 実際に単語に紐付けられていた ID 値が列)３Ｃが降下し漁船に至近距離まで接近した問題で, 海上自衛隊は二十日, 同機が所属する第二航空群（八戸市）の当時の司令ら三人を注意などの懲戒処分にした.

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

0

432

18

20

80

12

27

6

15

3

55

1

13 628

40

87

22

25

7

10

4

86

これに対し提案手法は, “航空 同機 降下 古庄”, “注意 距離248

95 2039

177

44

53

37

38

9

247

集団 太平洋”, “司令 哨戒 至近 降下”といった代表語を出力し

3

64 122181 2299

65 122

34

296

4

19

25

39

123 1037

35

15

11

5

63

5

21

16

48

118

49 952

15

20

4

70

6

13

14

31

78

29

30 38111

3

40

実験 2 における支持度は, 0.935 であった. この結果から, 提

7

18

43

52

88

45

35

14 9572

95

案手法は同じの話題に属する単語が集まった単語郡から, 9 割

8

11

23

34

70

26

10

4

13 26331程の精度で代表語を適切に選出することに成功していると考え

9

174 283340

490

512 471 244 359 103 2519

156 103〜

たが, 出力した代表語の中に記事タイトルにも含まれる単語はなかったので, 不正解とみなされた.

られる.

5. 9 実5. 7 実験2

験

3

実験 2 に関して, 新聞記事のタイトルに含まれる単語がその実験 2 では, 新聞記事の文書データに対して形態素解析を行っ新聞記事から作成された単語群における代表語であるとみなして単語と重みの情報を取り出し, 1 つの記事で使用されているてよいかという, 実験 2 における正解基準に関する疑問が残っ全ての単語の集合を LDA による分類モデルの分類から得られたので, 実験 2 の正解基準の妥当性を診断するための補助実験

たトピックと想定して用意した. また, 新聞記事のタイトルはとして実験 3 を行った.

記事の文章を要約したものであるという前提のもと, 単語群の実験 3 では, 実験 2 で使用した新聞記事の文書データから,

うち記事のタイトル中に含まれる語をトピックの代表語として記事のタイトルと実験 2 によって選出された代表語及び実験 2選出されるべき語として設定した. 実験には, 実験における確での正解判定の情報を取り除いた, 新聞記事の本文のみの文書

信度が 1 になるように, 記事のタイトルと本文の両方に含まれデータをランダムに 30 件サンプルした. サンプルされた文書

る単語が 1 つ以上存在するデータのみを利用した. その後, 単

データを実験用のデータとして 1 件ずつ人の手で読み, 文中に語群から代表語として, TF-IDF による単語の各文章における存在する名詞の中からその記事の話題を象徴していると判断し重みの合計値が高い 3 つの単語, 及び 3 つの単語それぞれに対た単語を 3 つ選出し, これを代表語として選出されるべき語とするコサイン類似度が高い 3 つの単語を付属させた最大 12 個して設定した. その後, 実験 2 で選出された TF-IDF による単の単語を重複を許して選出し, 選出された単語のうち 1 つでも語の各文章における重みの合計値が高い 3 つの単語, 及び 3 つ

代表語として選出されるべき語として設定した語が含まれていの単語それぞれに対するコサイン類似度が高い 3 つの単語を付れば正解という基準で, 各単語群に対して正解か不正解かを評属させた最大 12 個の単語を参照し, 選出された単語のうち 1 つ

価していった.

でも代表語として選出されるべき語として設定した語が含まれ5. 8 実験 2 の結果ていれば正解という基準で, 各単語群に対して正解か不正解か

実験 2 での出力結果として, 以降に正解とみなされた例, 不正を評価していった.

解とみなされた例 1 件ずつにおいて, データの概容と, 重みか

5. 10 実験 3 の結果

ら選出された単語にコサイン類似度が高い 3 つの単語を付属さ

サンプルされた 30 件のうち, 実験 3 で正解と判断されたもせた, 4 つの単語を 3 通り示す. 正解とみなされた例には, 下記のは 26 件であった. この結果から, 人手で代表語となるべき正のような, “学力検査３月５日来年度の公立高入試”と言う記事

解の語を用意した場合でも 9 割程の精度で代表語を適切に選タイトルで, 入学試験の学力検査の日程を報じた記事があった.

出することに成功していた. 加えて, 実験 3 における支持度は

道教委は二十五日, 来春の入学者を選抜する二〇〇二0.852, 確信度は 0.885 であった. このことから, 実験 2 における正解基準は妥当なものであったと考えられる.

の処理は有効に機能することが確認できても, それぞれの工程

しかし, データの中には, 実験 2 で正解とされていたが実験 3を統合した場合にもうまく動作するかは確認がとれていない.

では不正解とされたもの, 実験 2 で不正解とされていたが実験そのため, これまで提案手法内で独立して実装及び評価実験を

3 では正解とされたものが存在したため, 詳細を調査した. 調査行っていた各工程を併せて, 同じ文書データに適用できるようの結果, 実験 2 で正解とされていたが実験 3 では不正解とされにして, 提案手法全体としての実装や評価を行っていくことが,た例には, 下記のような, “スポーツと健康痛みを知る体の異変

本研究の今後の課題となる.

知らせる危険信号”と言う記事タイトルで, 記事のタイトルと本文の大部分がスポーツの話に置き換えた例え話で, 東大教授が政治に対する批評を行っている記事があった.
小泉内閣の構造改革には「痛みを伴う」ことが強調されている. 手術などの苦痛と不安に耐えれば必ず健康を回復するという見通しがあれば, 伴う痛みも我慢もできる. しかし, 〜

6. ま と め
本研究では, 文章を構成する単語の中に知らない新語や専門用語が含まれているなど, いずれかの単語が示す意味を知らな
い, 理解できないことに起因して文章の読解が困難になる問題
について取り上げた. そしてこの問題において, 単語の辞書的な定義を知ることはできなくても, 単語と同じ話題の文章で用いられる関連語, 単語の上位概念となる語など, 単語が属していこれに対し実験 2 では例え話の部分から, “痛み 信号 スポー

る話題の情報を大まかな意味や背景として知ることができれば,ツ 異変”, “スポーツ 異変 信号 楽しみ”, “信号 異変 見通し こ

文章全体が示す意味も大まかにつかむ事ができる点に着目した.

の世”と選出されて正解とされていたが, 実験 3 では人手で “東本研究では, この問題を解決するアプローチのひとつして, ト

大, 内閣, 構造改革”と選出され, 不正解とみなされた.

ピックモデルに基づいて文書データから文章中の単語をトピッ

また, 実験 2 で不正解とされていたが実験 3 では正解とされクとして話題ごとに分類し, 分類した単語群の中から単語の重た例には, 下記のような, “水霊 (８２) 第三章 月夜とウナギ (２みを参照して代表となる単語を選んで単語がどの話題に関する３)”と言う記事タイトルで, 記事のタイトルが連載されているものであるのかを推定することで, 文章中の単語がどの話題に小説の作品や章の名前で, 記事内容はその本文であるような記属しているかを示す手法を提案した. 提案手法は大きく分けて事があった.

訓練用の文書データに対して形態素解析を行い, 文章を構成し少しずつ昭彦が身近になっていく. なによりも彼の, 気取りのなさが詩子には好ましかった. 大学を卒業したら, いまアルバイトをしている会社で働くことにする.
〜ている単語の情報を得る工程, 取得した情報から LDA による分類モデルを作成し, 文章中の単語をトピックごとに分類する
工程, 手法の推定結果として, 分類したトピックから, ラベルとなる代表語を選出する工程の 3 つで構成されている. このうちの LDA による分類モデルの作成工程と代表語の選出工程の 2

これに対し実験 2 において “昭彦 カカオ そうこう アイリッつに対して, それぞれ性能の評価実験を行った. 実験より得ら

シュ・ウイスキー”, “詩子 ひさこ 昭彦 真弓”, “ボトル カカオ

れた結果から, 提案手法は多数の文章から 6 割程の精度で単語

そうこう アイリッシュ・ウイスキー”と選出されて不正解とさを背景に持つ話題ごとの正しい分類に成功すること, 背景に持れていたものの, 実験 3 では人手で “昭彦, 詩子 楽器”と選出さつ話題ごとに分類された単語群から代表語を 9 割程の精度で選れ, 登場人物名から正解とみなされた例が発見された.

出できることがわかった. 本研究の今後の課題として, これま

このように, データの中には新聞記事のタイトルを実験でので提案手法内で独立して実装及び評価実験を行っていた各工程正解として利用するにはふさわしくない例もあったことがわを併せて, 同じ文書データに適用できるようにして, 提案手法全

かった.

体としての実装や評価を行っていく必要がある.

5. 11 考察

実験 1 の結果から, 多数の文章から 6 割程の精度で単語を背景に持つ話題ごとに正しい分類に成功していることがわかった.
また, 実験 2 及び実験 3 の結果から, 背景に持つ話題ごとに分類された単語群から代表語を 9 割程の精度で選出できることがわかった. これにより, 提案手法は複数のテキストから名詞を
話題ごとに分類し, その中から代表となる語を選出することに対して有効であると考えられる.
その他に, 今回の実験で考慮しきれなかった問題として, 提案手法全体が統合されていない点がある. 本実験では提案手法のうち, LDA による分類モデルを作成して単語をトピックごとに分類する工程, 分類したトピックから代表語を選出する工程をそれぞれ独立したものとみなして, 異なるデータに対して異なる評価実験を行っていたため, 提案手法中の各工程それぞれ

文

献[1] Hofmann, T. (1999). ”Probabilistic Latent Semantic Indexing”. SI-GIR.
[2] Blei, D. M., Ng, A.Y. and Jordan, M.I. (2003). ”Latent
Dirichlet Allocation”. Journal of Machine Learning Research, Volume 3, pp.993-1022.
[3] 新納 浩幸, 佐々木 稔 (2013). ”k 近傍法とトピックモデルを利用した語義曖昧性解消の領域適応”. 研究報告自然言語処理（NL）,
情報処理学会, pp.1-7.
[4] 白井 匡人, 三浦 孝夫 (2014). ”トピックモデルに基づく文書スト
リームのマルチラベル分類”, DEIM Forum 2014 A9-1, pp1-5.
[5] 堀内 佑城, 輪島 幸治, 古川 利博 (2015). ”ヘルプデスク作業効率化のためのラべリング自動化”. DEIM Forum 2015 D1-4,
pp1-4.
[6] 清水 浩平, 萩原 将文 (2006). ”形容詞共起を用いた単語の印象推定法”. 電子情報通信学会論文誌. D, 情報・システム, J89-D(11),2483-2490.
[7] MeCab: Yet Another Part-of-Speech and Morphological Analyzer, 参照 2016-1-10, http://taku910.github.io/
mecab/[8] rmecab, 参照 2016-1-10, https://sites.google.com/site/
rmecab/[9] CRAN - Package MASS, 参 照 2016-1-10, https://cran.
r-project.org/web/packages/MASS/index.html[10] CRAN - Package proxy, 参 照 2016-1-10, https://cran.
r-project.org/web/packages/proxy/index.html[11] 概要 現代日本語書き言葉均衡コーパス (BCCWJ), 参照 20161-10, http://pj.ninjal.ac.jp/corpus_center/bccwj/