DEIM Forum 2013 C2-4

ニュース・ツイッター間の対応を考慮したバースト・トピックの同定
高橋

佑介†

胡

碩†

宇津呂武仁††

吉岡真治††† 神門典子††††† 筑波大学大学院システム情報工学研究科 〒 305-8573 茨城県つくば市天王台 1-1-1†† 筑波大学システム情報系知能機能工学域 〒 305-8573 茨城県つくば市天王台 1-1-1††† 北海道大学大学院 情報科学研究科 〒 060-0808 北海道札幌市北区北 8 条西 5 丁目†††† 国立情報学研究所 〒 101-8430 東京都千代田区一ツ橋 2-1-2
あらまし

本論文では，時系列ニュース，および，ツイッターを混合した時系列の文書ストリームを対象として，教師なしの時系列トピックモデルを適用することにより，時系列のトピックの推移を推定する．次に，時系列に推移するトピックにおいて，ニュース，および，ツイッターの文書ストリームの分離を行った上で，Kleinberg のバースト解
析モデルを適用する．この方式により，ニュース・ツイッターの混合文書ストリームに対して時系列トピックモデルを推定したにも関わらず，ニュース，および，ツイッターに対して，時系列トピックにおけるバーストが別々に同定できることを示す．
キーワード

トピック・バースト, 時系列ニュース, ツイッター, 集約, Kleinberg, トピックモデル, dynamic topic

model, 複数情報源

Identifying Bursty Topics
considering Correlation of Time Series News and Twitter
Yusuke TAKAHASHI† , Shuo HU† , Takehito UTSURO†† , Masaharu YOSHIOKA††† , and Noriko
KANDO††††† Grad. Sch. of Systems and Information Engineering, University of Tsukuba, Tsukuba, 305-8573, Japan†† Faculty of Engineering, Information and Systems, University of Tsukuba, Tsukuba, 305-8573, Japan††† Grad. Sch. of Information Science and Technology, Hokkaido University, Sapporo, 060-0808, Japan†††† National Institute of Informatics, Tokyo 101-8430, Japan
Abstract This paper ﬁrst studies how to apply a time series topic model to the document stream of the mixture oftime series news and twitter. Next, we divide news streams and twitter into distinct two series of document streams,
and then we apply our model of bursty topic detection based on the Kleinberg’s burst detection model. With thisprocedure, we show that, even though we estimate the time series topic model with the document stream of the
mixture of news and twitter, we can detect bursty topics independently both in the news stream and in twitter.
Key words topic burst, time series news, twitter, aggregation, Kleinberg, topic model, dynamic topic model,
multiple information source,

1. は じ め に
現代の情報社会においては，多種多様な情報が氾濫し，いわる．また，別のアプローチとして，トピックモデルのように文書集合における主要なトピックを推定することのできる技術も存在する．

ゆる情報爆発の問題が深刻であり，氾濫する情報の集約や，俯

バースト解析は，一般には，電子メールやウェブ上のニュー瞰を行うための技術の確立が強く望まれている．中でも，情報ス記事のようなストリームデータに対して適用される．そこで爆発が最も顕著に現れているのはウェブであり，ウェブ上の情は，ある時からある話題に関する記述が急激に増加するような報爆発の問題に取り組んだ研究が盛んに行われている．例えば，現象が起こることがあり，こういった現象を，ある話題に関す

バースト解析の技術においては，ストリームデータの時間軸方

るバーストと呼ぶ．代表的なアルゴリズムである Kleinberg の向の密度から世の中の異変や特異な出来事を捉えることができバースト解析 [5] では，時系列に沿った各キーワードのバース

表1

評価用文書集合

文書集合

ニュース

ツイッター

ニュース記事 (全記事)

全 11,202 記事（注 1）

ロンドン五輪に+ ツイート (ロンドン五輪)(2012/07/24 ∼ 2012/08/13)

関連するニュース記事 (ロンドン五輪)

ロンドン五輪に関連する 2,308 記事 （注 2）

57,414 ツイート

+ ツイート (ロンドン五輪)(2012/07/24 ∼ 2012/08/13)(2012/07/24∼2012/08/13)

合計

68,616 文書
59,722 文書

ト度の変化や，バーストしているか否かの判定，バースト度に

2. 2 ツ イ ー ト

よるキーワードのランク付けをすることができる．

ツイートは，ツイッター（注 7）社から提供されている Streaming

一方，トピックモデルにおいては，文書が生成される背景にAPI を利用して収集したツイート 9,509,774 件のうち，公式リツ

は，潜在的にいくつかのトピックがあることを想定し，文書のイート，および，本文中に URL を含まないツイート 7,752,129

生成尤度を高めるようにモデルのパラメータを訓練する．ト

件を利用した．この際，リプライ，ハッシュタグ付きツイート，

ピックモデルの一種である DTM (dynamic topic model) [2] に他人のツイートを引用したツイートについても，全て通常のおいては，時系列情報を持つ文書集合を情報源として，時系列

ツイートと同様に扱う．そして，「ロンドン五輪」に関連するにそって，各単位時間ごとに，文書ごとのトピックの分布と，ニュース記事絞り込みの場合と同様に，人手で選定したロンド

トピックごとの語の分布を求めることができる．

ン五輪に関連する 8 キーワードを 1 つ以上含むツイート 57,414

以上をふまえて，本論文の前段の研究 [9] では，キーワード
ではなくトピックを対象としてバースト解析を行う手法を提案
した．具体的には，DTM によって解析期間におけるトピック

ツイートのみに限定した．

3. Kleinberg のバースト解析アルゴリズムの分布を推定し，提案手法に基づいて各トピックの関連文書数

本研究では，Kleinberg の考案したバースト解析アルゴリズを定義した．これにより，トピックに対して Kleinberg のバー

ム [5] を用いた．このアルゴリズムを用いることで，文書スト

スト解析手法が適用できるようになった．

リーム中のあるキーワードのバースト期間と非バースト期間

この方式をふまえて，本論文では，密接に関連しあう 2 種類とを自動で切り分けることが可能になる．なお，文献 [5] では，の情報源から推定した時系列トピックの分布を推定し，情報源

2 種類のバースト解析手法が提案されているが，本研究ではごとに独立にトピックのバーストを同定する機能を実現した．

enumerating バーストのアルゴリズムを利用する．

実際に，この機能を，時系列ニュース記事とツイートの 2 種類

enumerating バーストのアルゴリズムは，離散時間で送られを混合した文書集合に対して適用することにより，2 つの情報

る文書の集合に対して適用される．本論文では，各日ごとの文源に密接に関連するトピックのバーストや，片方の情報源のみ

書集合を一つの文書集合の単位とする．

に現れるトピックのバーストを容易に観測することができるよ

最も簡単なモデルでは 2 状態オートマトン A2 を定義し，2つの状態を非バースト状態 q0 ，バースト状態 q1 とおく．入力

うになった．

に対して状態が遷移することにより，2 つの状態を切り分ける．

2. 評価用文書集合

目的とする文書（注 8）を「関連文書」，そうでない文書を「非関連本研究では，時系列ニュース記事とツイートの 2 種類を混合した文書集合に対して評価を行う．表 1 に，評価用文書集合の文書」として扱い，バーストか否かは，文書集合中の関連文書の割合によって決まる．
解析期間において，m 個の文書集合 B1 , . . . , Bm が離散時間

内訳を示す．

2. 1 ニュース記事で送られてくる状況を考える．t 番目の文書集合を Bt とし，そ
（注 3）

（注 5）

の文書集合に含まれる文書の数を dt とおく．文書集合には関の各新聞社のサイトから収集した．表 1 の評価用文書集合の内

連文書と非関連文書が含まれ，Bt に含まれる関連文書の数を訳に示すように，ニュース記事集合は，収集対象期間の全記事

rt とおく．解析期間における全ての文書の数 D は D =ニュース記事は，朝日新聞

（注 4）

，日経新聞

，読売新聞

m

から構成される集合，および，そのうちの「ロンドン五輪」に関連する部分集合 (括弧書きで「ロンドン五輪」と書かれたも「ロンドン五輪」に関連の) の二通りから構成される．ここで，するニュース記事集合は，人手で選定したロンドン五輪に関連する 8 キーワード（注 6） を 1 つ以上含むニュース記事から構成さ
れる．

（注 3）
：http://www.asahi.com/（注 4）：http://www.nikkei.com/

dt ，
t=1

m

解析期間における全ての関連文書の数 R を R =rt と表すt=1

ことができる．
次に，オートマトンの 2 状態にそれぞれ期待値を割り当てる．
初期状態である非バースト状態 q0 には，解析期間全体から算出した期待値 p0 = R/D を割り当てる．バースト状態 q1 には，

p0 にパラメータ s をかけた値である p1 = p0 s を割り当てる．
ただし，s > 1 であり，p1 <= 1 となるような s でなくてはなら（注 5）：http://www.yomiuri.co.jp/（注 6）：五輪，ロンドン，オリンピック，金メダル，銀メダル，銅メダル，選手，（注 7）：https://twitter.com/

日本代表

（注 8）
：例えば，特定のキーワードを含む文書．

ない．s の値が小さいほど，文書集合中の関連文書の割合が低

1, . . . , K) の推定においては，Blei らによって公開されたツー

くてもバーストと見なされやすくなる．

ル（注 9）を用いた．

解析は，m 個の文書集合が与えられたときの，状態の系列を

4. 2 適 用 手 順

通るためのコスト計算によって行う．考えられる状態の系列の本論文では，表 1 に示すニュース記事とツイートの混合文書

うち，最も系列のコストが小さいものが解となり，その系列の集合に対して DTM を適用する．ここで，DTM によりトピッ

状態に応じて，バースト期間と非バースト期間を決定する．

クモデルを推定する際には，ニュース記事およびツイートの間状態遷移は dt と rt が入力となって決まる．状態の系列はの違いは考慮されないため，2 種類の文書集合に渡って共通の

q = (qi1 , . . . , qim ) と表され，qim は，m 番目の文書集合によっ

トピックモデルが推定される．本論文においては，この方式をて決定された状態 qi (i = 0, 1) である．文書集合中の関連文書用いることにより，ニュース記事とツイートの間で対応付けらが二項分布 B(dt , pi ) にしたがって現れるという考えにもとづれたトピックモデルの推定を実現している．

き，状態 qi にいることに対してコストを与える関数 σ(i, ri , dt )本語版 Wikipedia（注 10）のエントリタイトル，および，リダイレを以下のように定義する．

σ(i, rt , dt ) = − ln

なお，トピックモデルの推定において用いる語としては，日クト名を使用した．また，ハイパーパラメータ α は α = 0.01

d t rtp (1 − pi )dt −rt
rt iとし，トピック数 K は，文書集合「ニュース記事 (全記事)+ ツ
イート (ロンドン五輪)」のとき K = 70，文書集合「ニュース記

ただし，閾値付近の入力が続くなどして頻繁に状態遷移が起こ

事 (ロンドン五輪)+ ツイート (ロンドン五輪)」のとき K = 50

ると，途切れ途切れにバースト状態と非バースト状態が切り替とした．

わり不自然である．そこで，現在の状態 qi から次の状態 qj へ，状態遷移を妨げるための関数 τ (i, j) を定義する．

τ (i, j) =(j − i)γ0

5. トピックに対するバーストの同定方式
Kleinberg のバースト解析は，各日における文書数 dt と，そ(j > i)(j <= i)の日の関連文書数 rt を入力として，解析期間におけるバース
ト状態と非バースト状態を切り分けて出力する手法である．しτ は，パラメータ γ によって調節される．

たがって，Kleinberg の手法を用いてトピックのバーストを測以上に述べた，ある状態 q にいることに対してコストを与えるためには，各日における各トピックの関連文書数 rt が得られる関数 σ と，状態遷移にペナルティを課す関数 τ を使って，状れば良い．この考え方にもとづき，文献 [9] ではトピック zn の態の系列 q を通るためのコスト関数を定義する．
m−1c( q | rt , dt ) =τ (it , it+1 )t=0+

関連文書数 rt を以下のように定義することで，トピックに対するバーストの同定を行った．

m

σ(it , rt , dt )t=1

2

オートマトン A は二つのパラメータ s，γ によって決まることから，A2s,γ と表記される．

p(zn |b)

rt =
b

m

これより，解析期間における全ての関連記事数 R =4. 時系列トピックモデルの適用
4. 1 トピックモデル
本研究では，トピックモデルとして DTM (dynamic topic

model) [2] を用いる．DTM は，語 w の列によって表現される
時間情報を含んだ文書の集合と，トピック数 K を入力とし，各単位時間について，各トピック zn (n = 1, . . . , K) における語

w の確率分布 p(w|zn ) (w ∈ V ) ，および，各文書 b におけるトピック zn の確率分布 p(zn |b) (n = 1, . . . , K) を推定する．ここで，V は文書中に出現する語の集合である．

DTM は，潜在的ディリクレ配分法 (LDA, Latent Dirichlet
Allocation) [3] とは異なり，文書集合中の時系列情報を考慮しているため，日付等の単位時間を超えて同一トピックを追跡可能である．
本論文では，p(w|zn ) (w ∈ V ) ，および，p(zn |b) (n =（注 1）
：朝日新聞，日経新聞，読売新聞の内訳はそれぞれ，3,458 記事，4,587

rt が求
t=1
m

dt で

まり，それを解析期間における全ての記事の数 D =t=1割ることにより，解析期間全体における期待値 p0 = R/D を算出する．

6. 混合文書集合に対して推定されたトピックに対するバーストの同定方式
本研究では，混合文書集合から得られたトピックについて，

2 種類の時系列文書ごとに独立にバーストの同定を行う．そのため，トピックモデル推定時においては 2 種類の文書を区別なく扱ったが，トピックのバースト解析時においては，混合文書
集合を 2 種類の時系列文書集合に分離して扱う．
具体的には，前節のトピック・バーストの同定方式をふまえて，密接に関連する 2 種類の時系列文書 bx ，by から構成される混合文書集合に対してトピックモデルが推定されたとして，
このトピックを対象として，2 種類の時系列文書ごとに独立に記事，および，3,157 記事．
：朝日新聞，日経新聞，読売新聞の内訳はそれぞれ，970 記事，679 記事，
（注 2）

（注 9）
：http://www.cs.princeton.edu/~blei/topicmodeling.html

および，659 記事．

（注 10）：http://ja.wikipedia.org/

表 2 バースト同定結果に対する評価結果 (ニュース記事 (全記事) + ツイート (ロンドン五輪),
ニュース・ツイッター個別, 全 70 トピック)(a) ニュース

フィルタリング

無し

適合率

正解数

バースト解析の

検出した

パラメータ

バーストの数

s = 4,

56 日 /

23 日 /

41.1 (日単位) /48.9 (日単位) /γ=345 バースト16 バースト

35.6 (バースト単位)

42.1 (バースト単位)

正解数

(%)

「正解数の上限値」(%)

47 日 /
s = 3,

147 日 /

38 バースト

32.0 (日単位) /

100 (日単位) /γ=2

129 バースト(「正解数の上限値」

29.5 (バースト単位)

100 (バースト単位)

s = 4,

5日/

4日/

80.0 (日単位) /8.51 (日単位) /γ=3

5 バースト

4 バースト80.0 (バースト単位)14.3 (バースト単位)

と表記)
有り

s = 3,

31 日 /

16 日 /

51.6 (日単位) /34.0 (日単位) /γ=2

23 バースト12 バースト52.2 (バースト単位)

31.6 (バースト単位)(b) ツイッター

フィルタリング

無し

適合率

正解数

バースト解析の

検出した

パラメータ

バーストの数s = 3,

62 日 /

45 日 /

72.6 (日単位) /81.8 (日単位) /γ=239 バースト26 バースト

66.7 (バースト単位)

86.7 (バースト単位)

正解数

(%)

「正解数の上限値」(%)

55 日 /
s = 2.5,

130 日 /

30 バースト42.3 (日単位) /

100 (日単位) /γ=197 バースト(「正解数の上限値」

30.9 (バースト単位)

100 (バースト単位)

s = 3,

42 日 /

38 日 /

90.5 (日単位) /69.1 (日単位) /γ=2

25 バースト23 バースト

92.0 (バースト単位)

76.7 (バースト単位)

と表記)
有り

s = 2.5,

61 日 /

47 日 /

77.0 (日単位) /85.5 (日単位) /γ=134 バースト27 バースト

79.4 (バースト単位)

90.0 (バースト単位)

バーストを同定する．ここで，トピック zn について，情報源

x および y に対応する関連文書数 rt,x ，rt,y を以下のように定

7. 評

価

7. 1 トピックのバーストの同定結果の評価

義する．

DTM によって得られたトピックに対して，本手法を用いてp(zn |bx )rt,x =

トピックのバーストの同定を行い，バーストの正否の評価をbx行った．バースト正否評価の際の評価基準としては，以下の両p(zn |by )rt,y =

方が満たされた場合に，トピックのバーストとして適切である

by

これより，情報源 x および y に対して，解析期間における全て
mm

rt,x ，Ry =の関連記事数 Rx =t=1

rt,y がそれぞれ求まる．
t=1と判定した（注 11）．

(i) そのトピックに対応するニュース記事あるいはツイートの集合には，話題のまとまりがある．

これらを，解析期間における全ての記事数 Dx ，Dy でそれぞれ(ii) バーストが同定された期間において，ニュー割ることにより，解析期間全体における期待値 p0,x = Rx /Dx ，ス記事あるいはツイートで言及された事項が，実際にp0,y = Ry /Dy をそれぞれ算出する．

バーストであると判定できる．

以上の定式化によって，2 つの情報源 x および y から生成された文書から構成される混合文書集合に対して推定されたト
ピック zn について，2 種類の時系列文書に対してそれぞれ独立にバーストの同定が行えるようになる．
なお，本論文においては，x，および，y を，それぞれ，時系
列ニュース記事，および，ツイートとして，以上の定式化を適

この評価結果の詳細を表 2，および，表 3 に示す．この評価
結果の要点を列挙すると，以下のようになる．

(a) 特に，ニュース記事においては，文書集合「ニュース記事 (ロンドン五輪)+ ツイート (ロンドン五輪), 2012 年 7∼8 月」の方が，文書集合「ニュース記

用する．
（注 11）：ロンドン五輪に関係のないバーストであっても，バーストが同定された期間において，当該トピックに関連のある話題のまとまりがあり，バーストしていると判断できれば正解とした．

表 3 バースト同定結果に対する評価結果 (ニュース記事 (ロンドン五輪) + ツイート (ロンドン
五輪), ニュース・ツイッター個別, 全 50 トピック)(a) ニュース

フィルタリング無し

正解数

バースト解析の

検出した

適合率

パラメータ

バーストの数

s = 4,

67 日 /

18 日 /

26.9 (日単位) /54.5 (日単位) /γ=352 バースト

8 バースト15.4 (バースト単位)

40.0 (バースト単位)

正解数「正解数の上限値」

(%)

(%)

33 日 /
s = 3,

197 日 /

20 バースト

16.8 (日単位) /

100 (日単位) /γ=2

171 バースト(「正解数の上限値」

11.7 (バースト単位)

100 (バースト単位)

s = 4,

20 日 /

18 日 /

90.0 (日単位) /54.5 (日単位) /γ=3

9 バースト

8 バースト88.9 (バースト単位)

40.0 (バースト単位)

s = 3,

63 日 /

20 バースト

52.4 (日単位) /

100 (日単位) /γ=2

46 バースト(「正解数の上限値」

43.5 (バースト単位)

100 (バースト単位)

と表記)
有り

33 日 /と表記)(b) ツイッター

フィルタリング無し

正解数

バースト解析の

検出した

適合率

パラメータ

バーストの数s = 3,

52 日 /

48 日 /

92.3 (日単位) /51.6 (日単位) /γ=2

28 バースト26 バースト

92.9 (バースト単位)

47.1 (バースト単位)

正解数「正解数の上限値」

(%)

(%)

93 日 /
s = 2,

143 日 /

53 バースト

65.0 (日単位) /

100 (日単位) /γ=198 バースト(「正解数の上限値」

54.1 (バースト単位)

100 (バースト単位)と表記)

表 4 ニュース・ツイッター共通/固有のバースト同定精度（全 50 トピック中，ロンドン五輪に関係し，話題のまとまりがある 34 トピックが対象）
共通のバーストの同定精度

各情報源固有のバーストの同定精度(正解数/システムの出力数)(正解数/システムの出力数)

ニュース

日単位: 87.5 % (14/16)

日単位: 100 % (2/2) ，トピック単位: 100 % (1/1)

ツイッター

トピック単位: 87.5 % (7/8)

日単位: 100 % (32/32) ，トピック単位: 100 % (13/13)

事 (全記事)+ ツイート (ロンドン五輪), 2012 年 7∼8フィルタによりこれを除去することにより（注 12），最も月」の場合よりも高い性能を達成している．この理由

高い性能を達成している．

は，文書集合「ニュース記事 (ロンドン五輪)+ ツイー(c) 性能を下げる要因となるトピックの多くは，

ト (ロンドン五輪), 2012 年 7∼8 月」において，記事数

ロンドン五輪とは無関係なトピックが雑音となっていの少ないトピックのバーストを自動的に除去できている場合が多い．

るため，誤同定となるバーストが削除済みだからである．一方，文書集合「ニュース記事 (全記事)+ ツイー
ト (ロンドン五輪), 2012 年 7∼8 月」においては，全体の記事数が多いため，記事数の少ないトピックの中に，話題としてのまとまりを持ったトピックが混在しており，これらのトピックに対する誤答が目立っているためである．

(b) 文書集合「ニュース記事 (ロンドン五輪)+ ツ
イート (ロンドン五輪), 2012 年 7∼8 月」においては，
ニュース記事において，記事数の少ないトピックが混在しており，このトピックのバーストを除去するためのフィルタが不可欠である．ニュース記事においては，

7. 2 ニュース・ツイッター間のバースト・トピックの比較
バースト・トピックについて，情報源間の関係性を評価する
ため，ニュースとツイッターのバーストの同定結果を比較する．
バーストの同定結果については，最も高い適合率を達成した設定 (文書集合「ニュース記事 (ロンドン五輪)+ ツイート (ロンドン五輪)」の場合 (表 3) において，ニュース記事側では，記事数の少ないトピックを自動的に除去した場合 (フィルタリング有り)，かつ，バースト解析のパラメータが s = 4，γ = 3 の場合，および，ツイート側では，バースト解析のパラメータがs = 3，γ = 2 の場合) を用いる．
（注 12）：具体的には，全文書中において当該トピックに対応する文書の割合が1%未満の場合に，そのトピックのバーストを除去した．

図 1 トピック「レスリング」におけるバーストの同定結果

まず，全 50 トピックのうち，ロンドン五輪に関係があり，話測できていることがわかる．

題としてまとまりがあると判断した 34 トピックを対象に，2

次に，文書集合「ニュース記事 (ロンドン五輪)+ ツイート (ロつの情報源共通のバーストの同定精度と，各情報源固有のバー

ンドン五輪)」から推定されたトピックである「レスリング」，

ストの同定精度を評価した結果を表 4 に示す．ここで，共通の「サッカー」，「選手の容姿」の 3 つのトピックに対するバース

バーストとは，ニュースとツイッターそれぞれで，同一トピック

トの同定結果，および，トピックごとに 2 つの情報源間でバーについて同日に同定されたバースト，固有のバーストとは，そストの対応を取った結果を図 1 ∼ 図 3 に示す．まず，図 1 かれ以外のバーストのことを指す．表より，共通のバースト，おらは，ニュースとツイッターどちらについても，女子レスリン

よび，固有のバーストどちらについても精度よくバーストが同

グの小原選手，伊調選手，吉田選手が立て続けに金メダルを獲定できていることがわかる．唯一誤検出されたバーストは「政得した際にバーストしていることがわかる．一方で，男子レス治」トピックであり，開会式前に両情報源で共通にバーストしリングの米満選手が金メダルを獲得した際には，ニュースでのている．これは，ロンドン五輪の開催期間において政治に関すみバーストしている．次に，図 2 からは，ニュースと比較しる文書が少なくなったことにより，開会式以前の期間がバースて，ツイッターの方がより多くバーストしていることがわかる．

ト期間と誤って同定されたものと考えられる．

ニュースでバーストしたのは，男子サッカー，女子サッカーのさらに，共通のバーストにおいては，2 つの情報源間でバー初戦が行われた時のみであるが，ツイッターでは，試合がある

ストする原因は同じであった．このことから，高い精度で密接度にバーストしている．これは，サッカーの試合に対する，視に関連するバーストを同定できていることがわかる．また，多聴者の関心の高さを表していると考えられる．最後の，図 3 は，数のトピックにおいて，ツイッター固有のバーストを数多く観

選手の容姿に対する好意や感想を表すトピックであり，ツイッ図 2 トピック「サッカー」におけるバーストの同定結果

ターでのみバーストするトピックである．この結果から，視聴

文献 [4], [10] では，多言語の時系列ニュース記事を対象として，者が，容姿について強く関心を抱いた選手を知ることができる．

各言語のニュース記事集合に対してそれぞれ独立にトピックを

8. 関 連 研 究

推定した後，トピックを二言語間で対応付ける手法を提案している．このうち，文献 [4] においては，Wikipedia の言語間リ

文献 [7], [8] においては，Kleinberg のバースト解析手法を用

ンクを用いることにより二言語間の対応付けを行う．一方，文いて選定したバーストキーワードに対して，トピックへの集約

献 [10] では，トピックのバーストパターンの類似度を用いるこを行う枠組みを提案している．しかし，これらは本研究とは異とにより二言語間の対応付けを行う．

なり，DTM や LDA 等のトピックモデルを用いていない．文

なお，本研究に関連して，ニュース，ブログといった複数の相

献 [7] では，共起度によってバーストキーワードを集約したも互に関連しあっている時系列の情報源を対象としてトピックモのをトピックとし，トピックのバースト度やトピック間の関係

デルを適用し，各トピックの時系列の特徴をとらえる方式 [11]性をグラフで視覚的に表示する手法を提案している．一方，文がある．

献 [8] ではバースト度の高い上位 20 キーワードを含む文書をク
ラスタリングし，その結果をもとに，話題ごとのキーワードの集約を行なっている．

9. お わ り に
本論文では，DTM によって時系列文書におけるトピックを本研究，並びに，文献 [6], [12] では，複数の情報源から生成

推定し，それらのトピックの関連文書数を定義することによされる時系列文書集合に対してトピックを推定することにより，り，Kleinberg のバースト解析アルゴリズムを用いてトピック

複数情報源間におけるトピックの対応付けを行っている．一方，のバーストの同定を行う手法をもとに，密接に関連しあう 2 種

図3

トピック「選手の容姿」におけるバーストの同定結果 (ツイッターでのみ観測)

類の情報源から生成される時系列文書集合から推定した時系
列トピックを対象として，トピックのバーストを同定する方式を確立した．特に，この方式においては，情報源ごとに独立にトピックのバーストを同定する機能を実現した．時系列ニュース，および，ツイッターの 2 種類の情報源を対象として，この方式を適用し，その有用性を評価した結果，時系列ニュース，
および，ツイッターの双方において，最大約 90% の精度でトピックのバーストを同定できることを実証した．また，時系列
ニュースとツイッターの 2 つの情報源間で同一トピックについてのバーストが同日に発生した場合に，実際に 2 つのバーストが密接に関連する割合を評価した結果，87.5% と高い精度を達成した．一方，その他の多数のトピックにおいて，ツイートのみにおけるバーストを容易に観測することができた．
今後の課題は，提案手法の詳細な評価項目として，バースト
期間の長短とバースト同定精度との間の相関について分析するとともに，適合率だけでなく再現率の評価を行う枠組みを実現する．また，トピックモデルを適用する際のトピック数として，多様な粒度でのトピック推定を行った後，それぞれのトピック
数のもとでのバースト同定を行うことにより，階層的なトピッ
クにおけるバースト同定性能の評価を行う．
また，本論文では，まずトピックモデルによってトピックを推定し，それを対象として Kleinberg のバースト解析を行っているが，今後は，トピック推定の段階でバーストの同定を行う
モデルを開発する．また，On-line LDA [1] 等の考え方を導入することにより，本手法のオンライン化について検討する．
文

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