DEIM Forum 2016 H5-6

行動名をクエリとした地理情報検索
松村

優也†

大島

裕明††

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: †{matsumura,ohshima,tanaka}@dl.kuis.kyoto-u.ac.jp
あらまし

本研究では，行動名をクエリとし，その行動が可能であるような地物の検索を行う手法を提案する．そのような検索を実現するため，本研究では，Q&A サイトのコンテンツをマイニングし，「ある場所である行動を行うことができる」という行動情報を抽出する．Google Maps のような従来の地理情報検索システムは，場所を表す語や地物の位置・住所をクエリとして地物を検索するものである．地物を検索するユーザの意図の一つに，ある行動を行える
地物を検索したいというものが考えられる．通常，「コーヒーを飲む」ことができる地物を探している際は「喫茶店」，「本を買う」ことができる地物を探している際は「本屋」のような，行動が行える場所を表す語を思い浮かべる．そして，そのような場所を表す語をクエリとして検索を行うことで，行動が行える地物を得る．ところが，行動の中には「時間をつぶす」や「ストレスを発散する」のように，行動が行える場所を表す語を思い浮かべにくいものも存在す
る．また，行動が行える場所を表す語を思い浮かべられても，検索を行いたい地域においてそのような地物が存在しなければ，地物を見つけることができない．本研究では，これらの問題を解決するため，Q&A サイト上にある行動情報に着目し，行動情報を抽出する．また，行動が行える地物の類似性に着目した行動情報の拡張を行う．そうして得られた行動情報に基づき，行動名を，その行動が行えるような場所を表す語へと変換する．この場所を表す語をクエリとして用いることで，行動名をクエリとした地理情報の検索を実現する．
キーワード

地理情報検索，Q&A サイト
エリとして検索を行った場合，適切な検索結果を得ることはで

1. は じ め にきない．通常，ある「行動」が行える地物を検索したい場合，
（注 1）

などの地図

ユーザはその行動名を検索クエリとはしない．代わりに，そのベースで情報検索を行う地理情報検索システムが普及している．

地物に関する検索において，Google Maps

行動が行える地物を表す語を検索クエリとして用いる．たとえ

地理情報検索システムでは，主に，地物を表す語が検索クエリ

ば，「コーヒーを飲む」や「本を買う」などの行動を行いたい場として用いられる．たとえば，「京都タワー」のような具体的な合にはそれぞれ，「喫茶店」，「本屋」といった地物を表す語を思

地物を表す語で検索すると，地図上に京都タワーの位置が表示

い浮かべ，これらの語を検索クエリとして用いることが考えらされ，それに関連するウェブページへのリンクも表示される．

れる．実際，これらの検索を行った場合，それぞれの行動が行「京都府京都市吉田本町」のように，地物の住所を検索クエリ

える地物が検索結果として得られる．

として用いることも一般的に行われる．また，「喫茶店」や「コンビニエンスストア」のような，ある種の地物を表す語を検索

しかし，従来の地理情報検索システムにおいては，うまく地理情報検索を行うことができない 2 つの場合が考えられる．

クエリとして用いることもできる．このような検索クエリの場

1 つは，「時間をつぶす」や「ストレスを発散する」などのよ

合，検索結果としてクエリの語と関連が強い地物が地図上に表

うに，行動が行える地物を表す語を思い浮かべることが困難で示される．

ある場合である．このような場合，ユーザは地理情報検索シス

地理情報検索システムを利用するユーザの検索意図の一つには，ある行動が行える地物を検索したいというものがある．た

テムに適切なクエリを入力することができないため，うまく地物の検索を行うことができない．

とえば，「コーヒーを飲む」，「本を買う」，「時間をつぶす」，「ス

もう 1 つは，地物を表す語を思い浮かべることができても，トレスを発散する」などのような行動を想定する．そして，そその語が表す地物が検索している地域において存在しないといのような行動が行える地物を知ろうとするものである．本研究う場合である．たとえば，「デートする」ことができる地物を表では，そのような「ある行動が行える地物」を検索することをす語として，「カフェ」を思い浮かべたとする．しかし，求めて目的とする．

いる地域に「カフェ」がなければ検索を行っても結果は得られ

従来の地理情報検索システムにおいては，「コーヒーを飲む」
や「本を買う」というような行動そのものを表す行動名をクない．
そこで本研究では，これらの場合でも行動が行える地物の検索を可能にするため，「時間をつぶす」のような行動名を入力（注 1）：Google Maps: https://maps.google.co.jpとし，たとえば京都市河原町付近であれば，「スターバックス・コーヒー 京都三条大橋店」や「ラウンドワン 京都河原町店」のようなその行動が行える地物を出力するという課題に取り組む．
本研究では特に，この課題を解決するため，「時間をつぶす」のような行動名を入力とし，「喫茶店」や「ボーリング場」のようなある種の地物を表す語を出力するという課題に取り組む．

2. 関 連 研 究
本章では，本研究と関連する研究について言及し本研究の位
置付けについて述べる．
関連する研究分野としてはまず，評判情報抽出技術に関する

本稿では，このようなある種の地物を表す語を「地物クラス」

研究が考えられる．評判情報抽出技術の主な技術的課題は，(対と言う．このように，行動名を地物クラスへと変換し，得られ象，属性，評価) という三つ組を抽出することである．

た地物クラスをクエリとして，既存の地理情報検索システムに立石ら [6] は，対象，属性，評価に関する共起パターン注目

おいて地物の検索を行う．すると，その行動が行えるような地

し，属性，評価表現をブートストラップ的に抽出する手法を提物が検索結果として得られると考えられる．

案した．Liu ら [1] は，相関ルール抽出技術を用いて，属性表

行動名を地物クラスへと変換するという問題に取り組むため（注 2）

現を抽出するルールを自動生成する手法を提案した．また，単のような，Q&A サイト上

一の対象の評価情報の抽出のみならず，(評価対象，比較対象，にある投稿に着目する．このような Q&A コーパス上には，「あ属性，評価) という四つ組から構成される複数の対象の比較評る行動が行える地物を求めている」というような質問がある．

価情報を抽出する研究も行われている．[3] これらの評判情報抽

たとえば，「時間をつぶす」ことができる地物を求めているユー

出は，人名や商品名といった「対象」を軸とした情報抽出であザによる，「時間をつぶせる場所知りませんか？」というようなる．一方で，我々の研究においては，どこで，何を，どうした，質問が存在する．この場合，この質問の回答を参照することで，という人間の「行動」を軸とした情報抽出を行う．

に，本研究では，Yahoo!知恵袋「時間をつぶす」ことができる地物クラスに関する情報を手に入れられると考えられる．

人間の行動を軸とした情報抽出に関する研究も多く行われている．

しかし，単純に Q&A コーパスを利用するのみでは不十分な

佐々木ら [7] は，ブログなどのテキスト情報から，人間が主場合が存在する．そこで本研究では，行動名ごとの変換できる体となる行動属性を抽出する手法を提案している．佐々木らは，地物クラスの類似性に着目することで，様々な行動間の関係をあらかじめ人手で用意した行動動詞判定辞書と，「何を (what)」，抽出する．抽出した行動間の関係に基づき，変換できる地物ク「どこで (where)」,「いつ (when)」，「誰と (whom)」，「どのよ

ラスの候補の拡張を行う．たとえば，「時間をつぶす」という行

うに (how)」という各行動に対する行動属性を抽出するパター

動と「暇をつぶす」という行動が同義行動である場合，「暇をつンマッチングを利用して行動と行動属性を抽出した．佐々木らぶす」ことができる地物クラスにおいては，「時間をつぶす」この研究は，人間の行動に関する情報を抽出するという点では本ともできると考えられる．

研究と類似しているが，本研究では，ある「地物」においてあ

本研究では，行動名を地物クラスへと変換する手法を提案し，行動名を入力とした，行動が行える地物の検索を実現する．提案手法は，まず，Q&A サイト上にあるユーザの投稿から行動る「行動」を行えるという，地物-行動間の関係に着目して情報抽出を行っているという点で異なる．
倉島ら [5] は，人間の経験を (状況，行動，主観) からなる情名と行動が行える地物クラスの組からなる行動情報を抽出する．

報と定義し，文章中から (時間，空間，動作，対象，感情) を得られた行動情報を用いることで，入力された行動名を地物ク抽出し人間の経験に関する興味深い知識を発見する手法を述べ

ラスへと変換するまた，行動名を変換できる地物クラスの類似ている．人間が主体となる動作，およびその対象を抽出し，マ性に着目することで，同義行動や含意行動のような行動間の関

イニングすることで新たな知識を得ようとしている点で本研究係を抽出する．次に，得られた行動間の関係に基づき，行動情と共通する部分は大きいが，倉島らの研究では，抽出した経験報の拡張を行う．そうして拡張した行動情報を用いた行動名かの中から，データマイニング分野で提案されている，ルールのら地物クラスへの変換も考える．変換した地物クラスを検索ク「興味深さ」指標を用いた相関ルール抽出を行い，状況に特有

エリとして，既存の地理情報検索システムを用いることで，行な行動と感情を表現するルールを，興味深いものとして発見し動が行える地物の検索を行う．

ているのであり，行動を行える地物クラスの発見を目標としてこの手法により，「時間をつぶす」といった行動名をクエリとして受け取り，その行動が行える地物の検索が可能となる．

いる本研究とは異なる．
行動間の関係を抽出する研究も多く行われている．

本稿の構成は以下の通りである．2 章では，関連研究を紹介

竹内ら [8] は，動詞がとる項の間の関係に動詞の意味を分解す

する．3 章では，本研究で用いる概念について説明を行う．4 章

ることによって多元的な意味記述を行う語彙概念構造 (lexical

では，行動情報の抽出方法について述べる．5 章では，行動名

conceptual structure (LCS)) [4] のもつ動詞間の包含関係に着から地物クラスへの変換について 3 種類の手法を述べる．6 章

目し，より詳細化した分類体系を構築することで，動詞項構造

では，提案手法に関する実験と評価について述べる．7 章では，の語義を多元的に記述する動詞項構造シソーラスを提案した．

まとめと今後の課題について述べる．

橋本ら [9] は，誰かが「離婚した」ならばその人は以前に「結婚した」はずである，というような含意関係が成立する動詞ペアを web から大規模に獲得するための類似度尺度を提案した．

（注 2）：Yahoo!知恵袋: http://chiebukuro.yahoo.co.jp/

橋本らは，同じような文脈に現れる語は同じような意味を持つ

という分布類似度仮説に基づき，条件付確率を考慮した上で，

表1ある行動が行える地物を求めている質問の抽出パターン

検索フレーズ

類似度尺度を提案した．
本研究においては，単なる行動そのものの意味ではなく，行動が可能な地物の類似性に着目することで行動間の関係を考慮しているという点で，前述の研究とは異なる．

すが」場所 (を)?教えて 「場所教えて下さい」，「場所を教えてくれませんか」場所 (を)?知っ

3. 概念の説明抽出される文章の例

場所 (を)?探して 「場所を探しています」，「場所を探しているので「場所知りませんか」「場所知っていたら」

場所 (を)?ご存知 「場所ご存知でしたら」，「場所をご存知なら」本章では，本研究の基盤となる概念について説明する．まず，場所 (が)?あ「場所があったら」，「場所あれば」

本研究における場所を表す語の定義についてそれぞれ述べる．
表 2 抽出されたの質問の例

次に，本研究において扱う行動情報の定義について述べる．

3. 1 場所を表す語(1) 琵琶湖で BBQ 出来る場所を探しています！

本稿では，場所を表す際に以下の 3 つの語を用いる．

(2) 愛知県で楽器の練習ができる場所を探しています。

（ 1 ） 地域：ある一定の範囲の場所を表す語
例：「東京都」，「京都市」(3) 東京都内で時間をつぶせる場所を探しています．
(4) 京都で紅葉が見れるオススメの場所があれば教えてください。

（ 2 ） 地物：実世界の具体的なある場所を表す語
例：「スターバックスコーヒー

京都三条大橋店」，「紀伊国屋書店 梅田本店」（ 3 ） 地物クラス：ある種の地物を表す語
例：「喫茶店」，「本屋」

また，(None, 食べる) や (None, 買う) のような，対象属性がない，動作属性のみからなる行動も本研究では扱わないものとする．これは，動作属性のみからなる行動は抽象度が高いものが多く，それだけでは行動の意味が捉えにくいと考えたからである．

本稿では以上に定義した語を用いて場所を表す語を表現する．

たとえば，「喫茶店でコーヒーを飲んだ．
」という文章からは，

本研究の目的は，入力された行動名を「地物クラス」へと変

g = 喫茶店, a = (コーヒー, 飲む) という行動情報を抽出する

換することで，ある「地域」において行動が行える「地物」のことができる．
「公園で野鳥を観察した」という文章からは，検索を行うことである．

g = 公園, a = (野鳥, 観察する) という行動情報を抽出するこ

3. 2 行 動 情 報とができる．

本研究では，人間の行動情報は以下の 2 つの組から成立するものであると定義する．
（ 1 ） 地物クラス：行動が行える地物クラス．

4. 行動情報の抽出
本研究の目的は，行動名を地物クラスに変換することによっ（ 2 ） 行動：人間が行う動作，または動作とその対象．

て，行動名による行動が行える地物の検索を実現することで本研究では，地物クラス要素を以下のように表現する．

ある．

g = 地物クラス

行動名を地物クラスへと変換するために，本研究では Q&A
コーパスに着目する．Q&A コーパスには，「時間をつぶすこと

たとえば，「喫茶店」という地物クラスにおいて行動が行える場ができる場所を知りませんか？」というような，ある行動が行合，g = 喫茶店 のように地物クラス要素を表現する．

える地物を求めているような質問がある．また，その回答には，行動要素はさらに細分化され，以下のような 2 属性の組で表現できるものとする.

その行動ができる地物に関する情報が記載されていると考えられる．そこで，そのような質問と回答を分析することで，行動a = (対象，動作)
本研究では，動作属性を，「動詞」または「サ変名詞」+ 「する」と定義する．
「サ変名詞」とは，「勉強」や「食事」のような，名をその行動が可能な地物クラスへと変換する．本章では，そのような変換を行うため，Q&A コーパスを解析し，行動名とその行動が行える地物クラスから成る行動情報を抽出する手法について述べる．

動詞「する」に接続して動詞となりうる名詞のことである．ま

本手法では，行動情報を抽出するため，対象となる質問に対た，対象属性は，「コーヒーを飲む」の「コーヒー」や，「時間をし以下のような前処理を施す．まず，質問を読点や記号など文つぶす」の「時間」のように，動作の対象となる語を表す．

章の区切りとなる位置で分割する．次に，それぞれの文に対しなお，本研究においては (コーヒー, 飲む) や (ストレス, 発散て形態素解析と係り受け解析を行う．こうして，各文は閉路のする) のような，ある地物において動作を実行するという性質ない有向グラフで表現される．この有向グラフの各ノードはを持つものを行動として扱う．たとえば，(京都, 行く) や (喫茶

文の各文節に対応しており，ノードは複数の単語のシーケンス

店, 訪れる) のような場所の移動を表す行動は扱わないものとで構成される．また，各エッジは文節の係り受け関係に対応しする．これは本研究が，ある行動が行える地物を検索することている．さらに，有向グラフを複数の有向道に分解することにを目的としているため，そもそも地物に関する情報を含むよう

よって，1 文を複数の有向道の集合で表現する. 4.2 節では，こな行動は本研究の趣旨には合わないからである．

の処理で得られた各有向道とあらかじめ人手で用意しておいた

表3

表 5 YOLP で登録された業種コードの例

質問からの行動要素の抽出パターン

パターン

対象

動作

業種

業種コード

x

y

ラーメン

0106001

喫茶店

0115002

マンガ喫茶

0115011

デパート，百貨店

0204001⟨[x/名 詞][を/助 詞]⟩?[y/動 詞][こ と/名 詞][が/助詞][できる/動詞][場所/名詞]⟨[x/名詞][を/助詞]⟩?[y/名詞・サ変接続][する/動

x

y する

詞][こと/名詞][が/助詞][できる/動詞][場所/名詞][x/名詞][が｜の/助詞][見れる｜観れる｜みれる/動x

みる

詞][場所/名詞]⟨[x/名詞][を/助詞]⟩?[y/動詞][れる｜られる/動詞・

x

y

x

y する

x

y する

コンビニ

0205001

キャンプ場

0303006

映画館

0305001

接尾][場所/名詞]⟨[x/名 詞][の/助 詞]⟩?[y/名 詞・サ 変 接 続][が/助詞][できる/動詞][場所/名詞]

抽出された回答の例(1) 調べてみると、マイアミ浜オートキャンプ場などがありま⟨[x/名詞][を/助詞]⟩?[y/名詞・サ変接続][できる/
動詞][場所/名詞]

した．

(2) カラオケはいかがですか？楽器練習の場所として勧めてい[x/名詞]+[が/助詞]?[できる/動詞][場所/名詞]xする⟨[x/名詞][を/助詞]⟨?[y/動詞][場所/名詞]xする⟨[x/名詞][を/助詞]⟨?[y/名詞・サ変接続][する/動

x

y する

詞][場所/名詞]
表4

表6

るところもありますよ。

(3) 歌舞伎町まで歩けばサウナがあります．マンガ喫茶もたくさんあります．

(4) 京都市内では世界遺産の下鴨神社などが有名です．
行動要素として扱わない移動を示す動詞

行く

来る

訪れる

訪問する

ただし，本研究では移動を表すような行動を扱わない．その

入る

出る

着く

到着する

ため，表 4 に示す動詞が動作属性にあたる場合は，行動要素を

帰る

ぶらつく

うろつく

まわる

抽出しないこととする．

おもむく

寄る

のぼる

向かう

表 2 の例に対して，表 3 で示した行動要素の抽出パターンを適用した場合，以下のような行動要素が抽出される．

抽出パターンとのマッチングを行うことで，質問から行動名を，（ 1 ） a = (BBQ, する)

その回答から地物クラスを抽出し，行動情報を得る．

（ 2 ） a = (楽器, 練習する)

4. 1 ある行動が行える地物を求めている質問の抽出（ 3 ） a = (時間, つぶせる)

大量の Q&A コーパス上にある質問の中から，「ある行動が行（ 4 ） a = (紅葉, みる)える地物を求めている」質問を抽出する必要がある．このよう

4. 3 回答からの地物クラス要素の抽出な質問に共通する特徴として，「〜できる場所を探しています」

回答から地物クラス要素を抽出するに際し，地物クラスのリや「〜するところありませんか」のような，言語パターンが多ストをあらかじめ用意した．そして，リスト内の地物リストがく見られる．そこで本手法では，表 1 に示すパターンで質問を回答中に存在すれば，それを地物クラス要素として抽出した．

フレーズ検索することによって，そのような質問を抽出した．

地物リストの作成には Yahoo! JAPAN の提供する，Yahoo!

ただし，「場所」としている部分は，同様の意味で使われている，

Open Local Platform（注 3）(以下, YOLP) を利用した．YOLP「ところ」，「とこ」，「店」, 「施設」に置き換えて検索を行ったの施設情報には，施設の種類を分類できるように業種コードが結果も考えた．また，「(を)?」というのは，「を」がある場合と登録されている．その一部を表 5 に示す．
「デパート，百貨店」

ない場合の両方の言語パターンを検索に用いたことを表す．このように，一つの業種コードに複数の種類の業種が登録されてうして抽出された「ある行動が行える地物を求めている」質問いる場合，地物クラスのリストには別々に登録した．本研究での例を表 2 に示す．

は，こうして得られた業種 697 種を用いて地物クラスのリスト

4. 2 質問から行動要素の抽出を得た．

次に，抽出した質問を形態素解析と係受け解析して得られた

表 6 に，表 2 の質問に対する回答の例を示す．この例に対し

各有向道に対し，人手で作成した抽出パターンとのマッチングて本手法を適用した場合，以下のような地物クラス要素が抽出を行うことで，行動要素を抽出する．質問からの行動要素の抽される．ただし，(3) のように複数の地物クラスが同一の回答出パターンを正規表現で表したもののすべてを表 3 に列挙する．

中に存在する場合，すべての地物クラスを抽出する．

行動要素の抽出においても，ある行動ができる場所を求める質（ 1 ） a = キャンプ場

問中では，「〜できる場を探しています」などのような特徴的な（ 2 ） a = カラオケ

表現が使われることを利用した．パターン中の「a/b」という（ 3 ） a = サウナ, g = マンガ喫茶

表現は，「b という品詞の a という語」という意味を表している．

（ 4 ） a = 神社

たとえば，「こと/名詞」という表現は，「名詞である “こと”という語」を表している．パターン中の変数 x，y に当てはまる単語は抽出され，それぞれ，対象，動作属性に格納される．

（注 3）：Yahoo! Open Local Platform:

http://developer.yahoo.co.jp/webapi/map/

表7

行動-地物クラス行列

g1

g2

···

gk

···

a1

s11

s12

···

···

···

a2
.
..

s21

s22

···

···

···

···

···

···

···

···

表8

gn
.
..
..
.
.
..
.
..
..
.

aj
..
.

···

···

· · · sjk

···

···

···

···

···

···

am

···

···

···

···

· · · smn

行動-地物クラス行列の例
カ
喫 カ ラ
茶 フ オ
··· 店 ェ ケ ···..
.

··· ··· ··· ··· ···(時間，つぶす) · · ·

3

4

0

···

···

2

2

1

···

(暇，つぶす).
..

··· ··· ··· ··· ···ある行動についての行動情報が少なくなってしまうこともあり，

5. 行動名から地物クラスへの変換
本章では，Q&A コーパスから抽出した行動情報に基づく，

現段階の行動-地物クラス行列はスパースである．よって，現段階の行動-地物クラス行列を用いるのみの直接法では，行動名から地物クラスへの変換が不十分な場合がある．

行動名から地物クラスへの変換手法について述べる．また，単たとえば，表 8 の例においては，直接法では「時間をつぶす」

純に Q&A コーパスから行動情報を抽出するのみでは不十分なという行動名を「カラオケ」という地物クラスに変換すること場合がある．そのため，変換できる地物クラスの類似性に着目はできない．しかし，「時間をつぶす」という行動は「カラオケ」

した行動情報の拡張を行い，その場合の行動名から地物クラス

で可能であると考えられるため，「時間をつぶす」から「カラオへの変換手法についても述べる．

ケ」への変換は行えるべきである．

5. 1 直 接 法
4 章では，ある行動が行える地物を求めているような質問か

ここで，「暇をつぶす」という行動名を「カラオケ」という地物クラスに変換することは可能であることに注目する．この際，ら行動要素を，その回答から地物クラス要素を抽出することで， 「時間をつぶす」と「暇をつぶす」が同義行動であると考える

Q&A コーパス上の行動情報を抽出した．この行動情報を集約と，「時間をつぶす」という行動名を「カラオケ」という地物ク

して，表 7 のような行動-地物クラス行列を作成する．

ラス名に変換することができる．このように同義行動に注目す

ここで，全行動集合を A = {a1 , a2 , ..., am }，全地物クラス
集合を G = {g1 , g2 , ..., gn } とすると，aj ∈ A, gk ∈ G である．

ることで，ある行動の変換できる地物クラスの候補を拡張する
ことができる．

ただし，j = 1, 2, ..., m, k = 1, 2, ..., n である．また，行列中のまた，たとえば「歌を歌う」という行動を行えば「ストレス成分 sjk は，行動 aj を抽出したすべての質問について，そのを発散する」という行動を行ったことになるという含意関係が回答から地物クラス gk が抽出された回数を表す．

成立すると考えた場合，「歌を歌う」ことができる地物において行動-地物クラス行列中で成分 sjk > 0 であれば，行動 aj を表す行動名は地物クラス gk において可能であると，少なくとも１回は Q&A コーパス上で記述されていることになる．すな
わち，この行動-地物クラス行列を利用すれば，ある行動名をある地物クラスへと変換することができる．
たとえば，行動-地物クラス行列の一部に表 8 のような部分がは，「ストレスを発散する」こともできるというような関係も考えられる．
このように，行動間の関係を利用すると，変換できる地物ク
ラスの候補を拡張することができる場合がある．
そこで本研究では，このような同義行動や含意行動を考慮した変換できる地物クラス候補の拡張による行動情報の拡張を行あるとする．この場合，(時間, つぶす) の行に注目すると，「時

い，行動-地物クラス行列の値を補完した場合の行動名から地物間をつぶす」という行動名を「喫茶店」や「カフェ」という地

クラスへの変換手法を提案する．

物クラスへと変換することができる．

本手法では，それぞれの行動について，その行動名が直接法以上のような，単純に Q&A コーパスから抽出した行動情報によって変換できる地物クラスの類似性に着目する．2 つの行のみを用いた，行動名から地物クラスへの変換手法を，「直接動について，それらが同義行動であれば，それらの行動名が変法」と呼ぶ．直接法により，ある行動名を地物クラスへと変換換できる地物クラスに類似性が見られると考えられる．また，し，変換した地物クラスをクエリとして検索を行うことで，行

2 つの行動が含意関係にあるならば，それらの行動名が変換で動名を入力とした行動が行える地物の検索が可能となる．

きる地物クラスの一部に類似性が見られると考えられる．そこ

しかし，直接法では不十分な場合がある．その問題について次節で述べる．

で本手法では，それぞれの行動についてその行動名が変換できる地物クラスの類似性に着目し，行動-地物クラス行列の値の補5. 2 直接法の問題

完を行う．そうすることで，同義行動や含意行動を考慮した行

現段階の行動-地物クラス行列は，質問中から行動名を，その動名から地物クラスへの変換を行う．

回答中から地物クラスを抽出し，その抽出された回数をそれぞ提案手法は 2 つある．1 つは，情報検索の分野でよく用いられの成分の値としている．しかし，行動名や地物クラスが Q&A

れる，LSA(Latent Semantic Analysis；潜在意味解析) [2] を行

コーパス内できちんと明記されていない場合も多い．そのため，

動-地物クラス行列に適用する方法である．もう１つは，行動ごとに，その行動名を変換できる地物クラスに着目した類似度を

表 9 Yahoo!知恵袋から抽出された行動 (抽出回数上位 10 件)
順位算出することで，類似する行動の行の成分の値をもとの行動の行の成分に反映させる方法である．
以下の節では，それぞれの手法について詳しく述べる．

5. 3 LSA法

行動

1(食事, する)2(ランチ, する)

3

(服, 売る)4(ランチ, 食べる)

本節では，LSA を用いた行動-地物クラス行列の値の補完を

5(グッズ, 売る)行った場合の行動名から地物クラスへの変換手法について述べ

6(買取, する)

る．LSA とは，単語とそれが現れる文書の関係を統計的に評価

7(個室，ある)する手法であり，以下のような操作を行う．まず，文書とその文

8(バーベキュー, する)

9(在庫, する)

10(時間, 潰せる)書中に含まれる単語とその頻度を基に作成した共起行列 A に対して SVD(Singular Value Decomposition；特異値分解) を利用することで，m×n 行列 A を次のような３つの行列 U, S, V に分解する．ただし，r = min(m, n), U : m × r, S : r × r, V : n × r

こうして新たに得られたベクトルを用い，新しく行動-地物クラである．

ス行列を得る．

A = U SVT

次に，SVD によって分解された行列に対し，上位 r 個の特異値のみを用いて，U SV T を掛け合わせ，近似行列 Ar を得る．
この近似行列では，重要度の低い情報を消去することによってより関連度の強い単語ベクトルが同一次元に縮退され，類似した値に近似される．こうすることで，間接的に関連のある単語間においても高い類似度を得ることができる．
本手法では，行動-地物クラス行列を，行動と地物クラスを元にした共起行列と考え，LSA を適用する．そうすると，間接的に関連のある地物クラス間において高い類似度が算出され，関本手法では，行動-地物クラス行列の各行ごとの類似度を求めることで，変換できる地物クラスが類似する行動を求めた．そして，変換できる地物クラスが類似する行動どうしは，同義行
動や含意行動の性質を持つと考えた．類似する行動の行の成分の値を，もとの行動の行の成分の値に加えることで，行列の値の補完を行い，行動情報の拡張を行った．こうして値が補完された行動-地物クラス行列に対して直接法と同様に，行動名から
地物クラスへの変換を行う．この手法を本稿では「Top-k 法」と呼ぶことにする．

6. 実

験

連しているにも関わらず値が 0 であった成分にも類似行動を考慮した値が挿入される．
こうして値が補完された行動-地物クラス行列に対して，直接法と同様に成分の値が 1 以上である行の行動と列の地物クラスに着目することで，行動名から地物クラスへの変換を行う．この手法を本稿では「LSA 法」と呼ぶことにする．

5. 4 Top-k 法
本節では，行動ごとの行動名を変換できる地物クラスに着目した類似度を算出することによる，行動-地物クラス行列の値の補完を行った場合の行動名から地物クラスへの変換手法について述べる．
まず，行動-地物クラス行列の各行に注目し，行動ごとに以下のようなベクトルを得る．

本章では，提案手法を用いて行った実験とその評価について述べ，結果についての考察を行う．本実験の目的は，Q&A コー
パスより抽出した行動情報に基づく，行動名から地物クラスへの変換により，ある行動が行える地物の検索を行えるかどうかを検証することである．

6. 1 データセットとパラメータの設定
行動情報の抽出に際して，Yahoo!知恵袋の 2014 年の質問と回答のセット（質問 9,759,140 件，回答 224,969,787 件）を用いた．
文の形態素解析には，形態素解析エンジン MeCab（注 4）を利用した．また，係受け解析には，日本語係受け解析器 CaboCha（注 5）を利用した．

4 章で述べた Q&A コーパスからの行動情報の抽出を行った
結果，Yahoo!知恵袋から抽出できた行動は全部で 15,926 種類

aj = (sj1 , sj2 , ..., sjn )であった．そのうち，行動-地物クラス行列の作成には，3 回以上抽出された行動 1,435 件を用いた．地物クラスは YOLP に

ただし，j = 1, 2, ..., m
次に，ベクトル間の類似度を求める．類似度の算出にはコサイン類似度を用いた．あるベクトル aj に対し，ベクトルai (1 <| j) との類似度を算出する．そのうち類似=i<= m, i =度が高かった上位３つのベクトル ax , ay , az (1 <=x<
= m, 1 <
=
y<
| y=
| z=
| j) について，= m, 1 <=z<= m, x =a′j = aj + ax + ay + azとなるようなベクトルを得る．この操作を，すべての aj (j =1, 2, ..., m) について行い，ベクトル a′j (j = 1, 2, ..., m) を得る．

登録されている 697 件を用いた．
表 9 に本手法により Yahoo!知恵袋から抽出された行動とその件数の上位 10 件を示す．
また，LSA 法では上位 200 個の特異値を用いて次元圧縮を行った．

6. 2 評 価 方 法
5 章で提案した行動名から地物クラスへの変換手法である直（注 4）：MeCab: http://code.google.com/p/mecab/（注 5）：CaboCha: http://code.google.com/p/cabocha/

表 12 出力：評価クエリ (暇つぶし, する)

表 10 評価クエリ
評価クエリ

順位

直接法

LSA 法

1

駅

駅

駅

2

＊デパート

＊デパート

＊カフェ

(時間, 潰せる)(時間, つぶせる)(サプライズ, する)(星, 見える)(勉強, する)(暇つぶし, する)(花見, する)

3

バス

ベビー用品

バス

4

＊映画館

＊カラオケボックス

＊公園

5

＊公園

バス

ホテル

6

＊美術館

＊映画館

＊映画館

7

中華

学習塾

神社

8

宿泊施設

仕立て直し

＊デパート

9

＊カフェ

＊公園

＊ショッピング

10

回転寿し

中華

＊喫茶店

(自然, 感じる)(イチャイチャ, する)(デート, する)
表 11 評 価 結 果
評価クエリ

直接法

(時間, 潰せる)

0.6

0.5

0.4

Top-k 法LSA 法 Top-k 法
順位

表 13

出力：評価クエリ (デート, する)

直接法

LSA 法

Top-k 法(時間, つぶせる)

0.6

0.3

0.5

1

駐車場

浴場

駅

(サプライズ, する)

0.4

0.4

0.5

2

＊美術館

介護施設

＊公園

(星, 見える)

0.2

0.2

0.3

3

＊公園

＊漫画喫茶

＊ショッピング＊水族館＊ショッピング ダイビングショップ(勉強, する)

0.3

0.3

0.1

4

(暇つぶし, する)

0.6

0.4

0.6

5

駅

習い事

＊博物館

(花見, する)

0.2

0.0

0.2

6

＊科学館

＊カフェバー＊バー(自然, 感じる)

0.1

0.2

0.2

7

＊博物館

ペット用品

＊遊園地

(イチャイチャ, する)

0.2

0.3

0.4

8

趣味

沖縄そば

＊動物園

0.7

9

＊カフェ

＊温泉浴場

鉄道

0.39

10

ファッション

すき焼き

駐車場(デート, する)
平均

0.6
0.38

0.3
0.29

接法，LSA 法，Top-k 法の 3 種類について，それぞれが変換で度の向上が確認できたが，3 つのクエリにおいて，精度の低下

きる地物クラスを比較した．

が確認された．

Q&A コーパスから抽出された行動名のうち，行動が行える
地物クラスを思い浮かべにくいと人手で判別したものの中で，抽出回数が上位 10 件のものを評価クエリとして採用した．評価に用いるクエリを表 10 に示す．

6. 4 考察と今後の課題
本節では，実験の結果に対する考察と今後の課題について述べる．
本評価実験の結果，Top-k 法が最も高い精度を示した．しか本評価手法では，行動名から地物クラスへの変換手法によっし，それでもその精度は 0.39 と低いものであった．そのため，て評価クエリを変換できる地物クラスの中でも，行動-地物クラ

すべての手法について精度を高めるための改善に取り組む必要

ス行列中で評価クエリの行の成分の値が上位 10 件である列のがある．

地物クラスについて，行動が行える地物を検索できるかどうか

今回の実験において，すべての手法による精度が低くなったを人手で評価する．すべての評価クエリについて上記の処理を大きな原因の一つとして，地物クラスの抽出法が考えられる．

行い，正しい地物クラスの割合を精度とする．

本手法においては，YOLP に登録された業種コードを用いて地評価実験は，それぞれの評価クエリに対し，直接法，LSA 法，

物クラスのリストを作成し，リストに登録されている地物クラ

Top-k 法の 3 種類の変換手法を用いた場合について実施する．

スを回答から抽出した．そのため，YOLP に登録されている通6. 3 結果りの地物クラスの抽出しか行うことができない．たとえば，「漫

本節では，実験の結果について述べる．

画喫茶」は登録されているため抽出できるが，「マンガ喫茶」や実験結果を表 11 に示す．また，評価クエリ (暇つぶし, する)「漫喫」などは抽出できない．また，「海」や「山」などの自然と (デート, する) における出力をそれぞれ表 12 と表 13 に示の地物を表す語は登録されていないので，そのような地物クラ

す．地物クラスの前に “＊”がついているものは，今回正解としスは全く抽出できていない．以上から，地物クラスのリストのた地物クラスを表している．

作成方法の見直し，「漫画喫茶」と「マンガ喫茶」などの地物ク

実験の結果，Top-k 法が最も高い精度を示した．一方で，LSAラスの同意表現への対応方法を考える必要がある．

法は最も精度が低いという結果であった．LSA 法においては，また，各評価クエリによる出力を見ると，多くの評価クエリ

2 つのクエリでのみ，直接法と比べて精度の向上が確認されたの出力において「駅」や「バス」といった地物クラスが上位とが，5 つのクエリにおいては，精度の低下が確認された．一方なっている．これは，「河原町駅の近くの...」などのような表現

で，Top-k 法においては，5 つのクエリで，直接法と比べて精が回答中で多く使われているためであると考えられる．本手法では，地物クラスをすべて同じ重要度で扱って抽出を行っている．そこで，回答中に出現する地物クラスに，その重要度によって重み付けを行うことで，このような問題を解決することができると考えられる．

行った．
また，Yahoo!知恵袋から抽出した行動情報を用いて評価実験を行った．評価実験の結果，提案手法によりすべての評価クエ

今回の実験において，3 種類すべての手法についてすべてのリについて，行動名をその行動が行える地物クラスへと変換で評価クエリで少なくとも 1 つの正解の地物クラスを得ることがきていることを確認した．それぞれの手法における精度が低いできた．さらに，3 種類の手法について精度はほとんど変わら問題を解決するため，地物クラスの抽出手法の改善案についてなかったが，個々の出力結果を見ると出力された地物クラスに考察した．また，提案したそれぞれの手法を比較することで，は大きな違いが見られた．

出力される地物クラスの多様化を確認した．

たとえば，表 12 を見ると評価クエリ (暇つぶし, する) にお

本手法の課題としては，検索を行う地域を考慮していないといては，LSA 法を用いた場合「カラオケボックス」という正いう問題が挙げられる．本手法では，ある行動をその行動が一解の地物クラスが，Top-k 法を用いた場合「ショッピング」や般的に行える地物クラスへと変換することで地物の検索を行っ「喫茶店」という正解の地物クラスが，直接法を用いた場合にた．しかし，実際には地域によって行動が行える地物クラスは比べて新たに得られている．また，表 13 を見ると評価クエリ

異なる．しかし，地域ごとに行動名の変換を行おうとした際に(デート, する) においては，LSA 法を用いた場合「漫画喫茶」

は，その地域に関する十分な行動情報が存在しないという問題

や「カフェバー」という正解の地物クラスが，Top-k 法を用いが起こりうる．

た場合「水族館」や「バー」という正解の地物クラスが，直接法を用いた場合に比べて新たに得られている．

今後は，対象とする Q&A コーパスのデータの拡充や，行動情報の抽出パターンの見直しによって，より多くの行動情報の以上のように，3 種類にの手法ではそれぞれ異なる正解の地

正確な抽出に取り組む予定である．また，様々な行動間の関係

物クラスへの変換が行われているということが分かる．このよに着目することで，より多様な行動名の変換を可能とし，本手

うに，それぞれの手法を用いることで出力される地物クラスの法の有用性を高めていく予定である．

多様化が行われる．そのため，これら 3 種の手法を組み合わせ
ることによって，行動名から地物クラスへの変換をより高い再現率で行うことができると考えられる．

謝

辞

本研究の一部は，文部科学省科学研究費補助金（課題番号

また，本手法においては，Q&A コーパスから抽出した行動

15H01718，24680008）によるものです．また，本研究の実施

情報について，行動名を変換できる地物クラスの類似性に着目にあたり，ヤフー株式会社より提供いただいた Yahoo!知恵袋

することで行動間の関係を発見し，行動情報の拡張を行った．

のデータを利用しました．ここに記して謝意を表します．

しかし，実際の行動間の関係は単なる地物クラスの類似性のみ
では完全に考慮することはできない．今後は，文書中の行動名
どうしの関係に着目することで，より正確な行動間の関係を抽出し，行動情報の拡張を行っていくことが考えられる．
本評価手法では，評価クエリを変換できる地物クラスによって行動が行える地物の検索が行えるかどうかを人手で評価した．
しかし，ある地物クラスを用いた検索によってある行動が行える地物を検索することができるかどうかは，検索を行う地域にも大きく依存する．そのため，検索する地域も考慮した評価方
法を今後考えていく必要がある．

7. まとめと今後の課題
本研究では，Q&A コーパスをマイニングすることで行動名から地物クラスへの変換を行う手法を提案し，変換して得られた地物クラスを用いることで行動名による地物の検索を可能とした．提案手法では，Q&A コーパス上から「ある行動が行える地物を求めている」質問とその回答を抽出し，あらかじめ用
意した行動情報の抽出パターンとのマッチングにより，質問から行動要素を，その回答から地物クラス要素を抽出することで，行動情報を抽出した．次に，抽出した行動情報をもとに作成した行動-地物クラス行列に基づいて，行動名を地物クラスへと変換した．また，LSA を用いる手法と行動間の類似度を用いる手法により，地物クラスの類似性を考慮した行動情報の拡張を行い，この場合についても行動名から地物クラスへの変換を文

献[1] B. Liu, M. Hu, and J. Cheng. Opinion observer: Analyzing and comparing opinions on the web. In Proceedings ofthe 14th International Conference on World Wide Web, pp.
342–351, 2005.
[2] S. Deerwester, Susan T. Dumais, George W. Furnas,
Thomas K. Landauer, and Richard Harshman. Indexingby latent semantic analysis. JOURNAL OF THE AMERICAN SOCIETY FOR INFORMATION SCIENCE, Vol. 41,
No. 6, pp. 391–407, 1990.
[3] N. Jindal and B. Liu. Mining comparative sentences andrelations. In Proceedings of the 21th National Conferenceon Artifical Intelligence, pp. 1331–1336, 2006.
[4] R. Jackendoﬀ. Semantic structures, Vol. 18. MIT press,
1992.
[5] 倉島健, 藤村考, 奥田英範. 大規模テキストからの経験マイニ
ング. 電子情報通信学会論文誌, Vol. 92, No. 3, pp. 301–310,
2009.
[6] 立石健二, 石黒義英, 福島俊一. インターネットからの評判情報検索. 情報処理学会研究報告自然言語処理, Vol. 2001, No. 69,
pp. 75–82, 2001.
[7] 佐々木健太, 長野伸一, 長健太. Web 上のライフストリームからのユーザ行動情報の抽出. 人工知能学会全国大会論文集, pp.
1–4, 2011.
[8] 竹内孔一. 意味の包含関係に基づく動詞項構造の細分類. 言語処
理学会年次大会論文集, pp. 1037–1040, 2008.
[9] 橋本力, 鳥澤健太郎, 黒田航, デサーガステイン, 村田真樹, 風間
淳一. WWW からの大規模動詞含意知識の獲得. 情報処理学会
論文誌, Vol. 52, No. 1, pp. 293–307, 2011.