興味推定を利用した音声情報提示システム
Audio Information Providing System Using User’s Interest Estimation
感性情報学講座 0312013024 大木拓也
指導教員：伊藤慶明 小嶋和徳
1. はじめに
長距離の自動車運転時，特に高速道路での運転の処理で生成される．
(1) 全ての単語について最も尤度が高いトピッ

時は刺激が少ないことからくる退屈感により集クを求め，各単語のトピックとする

中力が途切れ安全な運転が脅かされることがあ(2) トピックごとの頻度を求める

る．特に，集中力が落ちると居眠りの危険が増え(3) トピック数を次元数として，各トピックの頻，死亡重傷事故につながりかねない．先行研究度を値としたベクトルとする

1)では，個々のドライバーにとって有用なニュース

ユーザごとに，過去の興味のあるニュース群かを運転中に提供することによって退屈感を払拭

らユーザの興味の傾向を示すトピックベクトルする音声対話システムが提案された．先行研究でを生成する．

提示したニュースはある程度ユーザの満足する

2.4. 興味のあるニュースを推定レベルであったが，より高い精度が望まれる．

ユーザのトピックベクトルと各ニュースのト本稿ではユーザの興味があるニュース選出のピックベクトルとの cos 類似度を求める．この類精度を先行研究より向上する手法を検討する．ユ似度を興味のある（好きな）ニュースとの類似度

ーザの興味のないニュースの特徴を分析・プロフとする．これを Like 類似度とする．各最新ニュ

ァイリングし，ユーザの興味のないニュースを排ースを Like 類似度の高い順に興味のあるニュー除することにより，ユーザのより興味のあるニュスとしてユーザに提示する．

ースの選出を行う．

3. 提案手法
2. 先行研究 2)
2.1. 概要
先行研究では，ユーザの興味のあるニュースを3.1. 概要
本論文では先行研究の，興味のあるニュースの絞り込みの精度を上げることを目的とする．

インターネット上のニュースから推定して，音声先行研究ではユーザの興味のあるニュースの対話を用いて読み上げるシステムが提案された．

プロファイリングのみを行っていたが，本論文でまず，ユーザごとに既に読み上げた興味のあるはユーザの興味のないニュースのプロファイリニュース群からユーザの興味の傾向を分析し，ユングも同様に行うことで，興味のないトピックベーザの興味の傾向をトピックベクトルとしてプクトルを生成し，各ニュースのトピックベクトルロファイリングする．ユーザの興味のトピックベとの cos 類似度を求める．これを Dislike 類似度

クトルと最新ニュースのトピックベクトルを比とする．この Dislike 類似度に基づいてユーザの較し，ユーザの興味に合ったニュースを提供する．

興味のないニュースを排除することで，よりユー2.2. プロファイリング

ザの望むニュースに絞り込む手法として以下のプロファイリングとは，ユーザが過去に提示さ二つを提案する．

れたニュースの情報を蓄積し，分析することであ3.2. 閾値削除手法

る．この分析結果をもとにユーザの興味の傾向を先行研究の Like 類似度から生成されたニュー推測する．プロファイリングには Latent Dirichlet

ス群から，Dislike 類似度が設定された閾値以上のAllocation (LDA) 4) を用いたトピック分類によるニュースを除外する．

推定を用いる．

3.3. 正負減算手法

2.3. トピックベクトル
トピックベクトルとは，あるテキストまたはあLike 類似度Slike が大きく，Dislike 類似度Sdislike

るテキスト群ごとの特徴などをベクトルとしてが小さいニュースが，ユーザがより興味を持つニュースであると考え，Slike とSdislike の差S (n)をス表現したもので，トピック数を次元数として以下コアとする．これを正負減算手法と呼ぶ．

表 1.実験使用ニュース件数

85

ジャンル

プロファイルシステム実験

エンタメ

242

281

国内

453

443

国際

239

245

スポーツ

515

397

(経済189190)

地域

438

456

合計

2076

2012

80

80

適合率％

75
71

72

70
65

従来手法

閾値削除減算図 1.各手法の正解上位 10 件までの平均適合率
n 番目のニュースのスコアS (n)は以下の式(1)から求める．α は Dislike 類似度に乗ずる重みを表す．
S (n) = Slike (n) − Sdislike (n)×α4.2. 実験結果(1)

図 1 は各手法の正解ニュース上位 10 件までの平均適合率を示す．従来手法と比べて平均適合率

4. 実験が閾値削除手法は 1.0 ポイント，正負減算手法は4.1. 実験条件9.0 ポイント上昇した．これにより，正負減算手実験に使用したニュースの件数を表 1 に示す．

法の有効性を確認できた．

LDA モデルは 2014/01/01-2016/07/31 の Yahoo!ニュース 3)43,773 件を使用して作成した．トピック

5. おわりに数は先行研究で結果が優れていた 128 を使用し本稿では，Like 類似度と Dislike 類似度を用いた．まず，被験者に 2016/8/01-2016/8/31 の科学，てユーザの興味のある，興味のないニュースを定IT 以外の Yahoo!ニュース 2,076 件から好きなジ量化し，興味のないニュースを排除し，ニュースャンルを選んでもらい，その中から興味のあるニを提示する手法として閾値削除手法と正負減算

ュース，興味のないニュースを各 30 件選んでも手法の二つ提案した．実験の結果，正負減算手法らう．選ばれたニュースをプロファイリングし，は従来手法と比べて正解ニュース上位 10 件まで

ユーザの興味のあるトピックベクトル，興味のなの平均適合率が 9.0 ポイント向上し，正負減算手いトピックベクトルを作成する．評価時には，被法の有効性を確認できた．今後は被験者を増やし

験者に 2016/9/1-2016/9/27 の Yahoo!ニュース 2,012

正負減算手法の頑健性を検証するとともにユー

件から，被験者の興味のあると判断したニュース

ザの利用満足度についての評価も行う．

を提示し，被験者の興味のあるニュースが 10 件出るまで聞いてもらう．実際に被験者の興味があ

6. 参考文献ったニュースを正解とする．式(2)に示すように，

1)村崎慎一：“高速道路での居眠り運転防止に向i個目の正解が出現したときの適合率をPrecision(i)とする．正解ニュースが上位 10 件まけた効果的な対策に関する調査研究”，公益財団法人高速道路調査会， (2015)

で出現したときの適合率の平均を平均適合率と2)橋本 拓観：“音声対話に基づくユーザの興味推し，式(3)で求め性能を評価する．

定を利用した音声対話情報提示システム”，岩今回の実験は，それぞれ 2 ジャンルずつ三つの手法を 1 回ずつ，合計 6 回の実験を 5 名に対して行った．
Precision(i)=i
提供したニュース数101
平均適合率 ＝∑ Precision(i)10 i=1

手県立大学ソフトウェア研究科，2015年度博士前期課程(ソフトウェア情報学)論文，(2016)3 )Yahoo! ニ ュ ー ス ， http://news.yahoo.co.jp ，(2)(2017/1/11)
4)David M. Blei： Andrew Y. Ng， Michael I. Jordan，(3)"Latent Dirichlet Allocation"， Journal of Machine
Learning Research 3，(2003)