DEIM Forum 2013 C1-5

タスク主導検索におけるリスク情報の QA コーパスからの発見
北口

善紀†

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社会情報専攻 〒 606–8501 京都府京都市左京区吉田本町
E-mail: †{kitaguchi,ohshima,tanaka}@dl.kuis.kyoto-u.ac.jp
あらまし

本論文では，QA コーパスからリスク情報を発見する手法を提案する．リスク情報とは，将来的に被害に遭う可能性があることを示す情報のことである．品物の購入やサービスの利用といったタスクを行う際に，リスク情報を提示することで，タスクを行うユーザの知識を増やすことが可能となる．リスク情報の発見には，QA コーパスを用いる．QA コーパスとは質問応答サイト（QA サイト）のコンテンツの集合体である．QA コーパスをリスク情報のもつ性質を利用してマイニングすることで，効率よくリスク情報を取得することが可能となる．
キーワード

タスク主導検索, リスク情報, QA コーパス, 意思決定

1. は じ め に法を提案する．重要な評価基準を発見できなかったために，選択肢の評価を誤り，不適切な選択肢を選択してしまうというこ

近年，情報検索技術の向上により，ユーザが求める情報を取とが意思決定においてあり得る．評価基準として発見できない

得するのは，以前と比べて遥かに容易になっている．しかし，事が多い情報としてはリスク情報が挙げられる．通販で物を買依然として取得しづらい情報が多々あるのも事実である．取得

う上でどのサイトを利用するか決めるというタスクを例としてしづらい情報の一つとしては，「タスク主導検索におけるリスク

考える．メリットとなる情報は，通販サイト内でわかりやすく情報」が挙げられる．まずは，「タスク主導検索におけるリスク

記述されていると考えられるので，簡単に取得することができ情報」がどのような情報であるかを説明する．

る．それに対して，デメリットとなる情報は通販サイトでわか

タスク主導検索とは，「あるタスクを行う際に必要となる検索」

りやすく記述されていることは少ないと考えられるため，簡単であると本研究では定義する．本研究で対象とするのはタスクには取得できない場合がある．本論文でのリスク情報も，デメに関係する意思決定である．意思決定とは「複数の選択肢の中

リットとなる情報に当たる．そのため，リスク情報の収集が十から，一つ（ないしは複数）の選択肢を選ぶこと」である [8]．

分でないままに選択を終えてしまった場合，あとでリスク情報「洗濯機を購入する」というタスクを例として考えると，「メーが指し示す被害に遭い，選択が失敗だったと後悔するというパカーを決める」，「タイプ（縦型かドラム式か）を決める」といっ

ターンは往々にして考えられる．このような失敗を避けるためた意思決定がタスクを行う上で必要となる．意思決定が関わるにも，リスク情報を発見することは有意義である．

他のタスクとしては「洗濯機を購入する」，「ハワイへ旅行に行

タスク主導検索においては，リスク情報はタスクに関わる意

く」，「予備校を選ぶ」などが例として挙げられる．意思決定を

思決定の選択肢とのペアで発見されるのが望ましいと本研究で行う上で有意義な情報は，タスク主導検索においても有意義では考えている．リスク情報は，本来タスクに依存するものでああると考えられる．意思決定を行う上で有意義な情報の一つとるが，意思決定の選択肢に選んだものに関わらないリスク情報

して，リスク情報が挙げられる．

は取得できても，意思決定を行う上ではあまり役に立たないと

リスク情報とは，「将来的に発生する可能性のある被害に関す考えられる．ヘッドフォンの購入というタスクを例に挙げる．

る情報」である．本研究では行動として意思決定を対象にする

このとき，「ヘッドフォンを使うと耳が悪くなる」というリスクので，「意思決定においてある選択肢を選んだ際に，将来的に発に関わる情報が得られても，どのヘッドフォンを買えばリスク生する可能性のある被害に関する情報」と言い換えることがでを避けることができるのかを判断することはできない．それにきる．意思決定は以下のステップで行われるべきであるとされ対して，「密封式のヘッドフォンは耳が悪くなる可能性が高い」ている [8]．

という情報が得られたとする．この場合，密封式以外のヘッド（ 1 ） 問題の定義

フォンを購入すれば，リスクを軽減できることが理解できる．

（ 2 ） 評価基準の発見

そのため，ヘッドフォンの購入というタスクにおいて，「密封式（ 3 ） 基準間の重み付けのヘッドフォンは耳が悪くなる可能性が高い」という情報は有（ 4 ） 選択肢の生成用であると言える．そのような理由から，リスク情報は，それ（ 5 ） 基準に基づいた選択肢の評価に関わる意思決定の選択肢と共に取得されるべきなのである．

（ 6 ） 最適な選択肢の計算

本研究では，タスクを入力として与えたときに，意思決定の（ 7 ） 選択肢の選択

選択肢とリスク情報のペアが取得できる手法を提案する．リス

本研究では，評価基準の発見というステップに利用できる手ク情報の取得には，選択肢に関わるリスク要因を用いる．まず

選択肢とリスク要因のペアを取得し，それらを入力とすること
でリスク情報を取得できる手法を用いてリスク情報を取得する．
リスク要因とは選択肢の属性のうちで，リスク情報に関わるものである．
リスク情報の例として，表 1 を参照されたい．ここでの「選3. リスク情報に関わる概念
本章では，本研究に関わる重要な概念について説明する．本
研究において重要な概念として，以下の 3 項目が挙げられる．
（ 1 ） リスク択肢」とは，タスクを行う上で考えられる意思決定に関する選（ 2 ） リスク情報

択肢である．パソコンの購入というタスクを例に挙げる．この（ 3 ） リスク要因

タスクでは，最終的に選択するのは一つのパソコンであるが，以下で，これらの概念一つ一つについての説明を行う．

どのパソコンを買うか決める前に，どのメーカーのパソコンを

3. 1 リ ス ク

買うかという意思決定が必要になることも考えられる．そのた

リスク (risk) の定義にはさまざまあるが，一般的には，「あるめ，パソコンだけでなくメーカーも，このタスクの選択肢とな行動に伴って（あるいは行動しないことによって），危険に遭りうる．

う可能性や損をする可能性を意味する概念」 と理解されていリスク情報の発見は容易ではない．理由の一つとして，リスる（注 1）．ここで，リスクの定義の中に危険という言葉が含まれク情報は多くの観点での情報が必要となることが挙げられる．

ているため，危険という言葉の定義が必要になる．危険（きけあるタスクを行う上で，何がリスクとなるかを知っておくことん，英: Danger，独: Gefahr）とは，未来において，損害や損は重要である．また，不測の事態に対応するためには，数多く失が発生する可能性があることである（注 2）．本研究では，リスのリスクについて知っておくことが必要である．そのため，いクの定義文中の行動として，意思決定において選択肢を選ぶとろいろな観点から，どのようなリスクがあるかを調べる必要がいう行動を対象にする．そのため，本研究では，意思決定におあるが，効率的にリスク情報を収集する手法については，あまいてある選択肢を選ぶと，損害や損失が将来的に発生する可能り考えられていないため，数多くのリスク情報を収集するのに性がある状態になることをリスクがある行動として定義する．

は，時間や手間がかかる．そのため，リスク情報を効率的に取本研究ではこのようにリスクの定義するため，意思決定におい得する手法が必要となるのである．本研究ではリスク情報をてある選択肢を選ぶと必ず損害や損失があるという場合には，

QA コーパスから取得する方法を提案する．QA コーパスからその選択肢を選んだ状態はリスクのある状態ではないと考える．

取得するには，リスク情報のもつ性質を利用する．

2. 関 連 研 究
本研究の目的はタスク主導検索において，関連する意思決定の選択肢を選ぶ上で重要なリスク情報を取得することである．
本研究に関連する研究分野としては，属性情報抽出，評判情報抽出が挙げられる．

3. 2 リスク情報
リスク情報の持つ性質として，（ 1 ） 危険性
（ 2 ） 不確実性があると本研究では考える．本研究でのリスク情報は，上記の二つの性質を必ず持たなければならない．

3. 2. 1 危 険 性

評判情報を一般的な Web 検索で得られた膨大な量の検索結

本論文でのリスク情報は被害が起こりうることを表す情報で果から取得することは難しい．この問題に対処した，一般的あるため，危険性があることが分かる情報でなければならない．

な文書からの評判情報を抽出する手法に関する研究としては，

危険とは，未来において，損害や損失がある可能性があること

Huang [1]，Thet [7] らの研究がある．評判情報の研究分野にである．本研究では，その情報を見ただけでどのような損害やおいては，評判情報内に含まれる属性についてのスコア付け

損失があるか理解できる情報のみをリスク情報として扱う．パを行うことも重要である．スコア付けに関する研究としては，ソコンの購入というタスクを例に挙げる．この場合，「メーカー

Scaﬃdi [6]，菊池 [10] らの研究がある．菊池らの研究では，評A のサポートが悪い」という情報により，「修理がうまくいかな

判情報の内容の要約手法も提案している．レビューを用いた検い可能性がある」という危険性があることが理解できる．
「修理

索手法を提案する研究としては，杉木ら [11] の研究がある．

がうまくいかない」という損害が起きる可能性を示しているた

属性情報抽出の分野でも様々な研究が行われている．Ravi [5]め，「サポートが悪い」という情報はリスクを表す情報であると

らは，構造化された Web 中の文書からクラス属性を抽出する言える．しかし，「サポートが悪い」という情報は単なる属性の手法を提案した．Putthividhya [4] らは商品のタイトルのリス情報であり，それ自体がどのような損害があるかを示す情報でトから，商品の属性と属性値を抽出する手法を提案した．

あるとは言えない．そのため，本研究では「サポートが悪い」

本研究は意思決定における選択肢とそれに関係するリスク情報を取得することが目的である．選択肢をどう取得するかといという情報はリスク情報には含めない．
「サポートが悪い」という情報は，後述するリスク要因に関係する．

う問題は，属性情報抽出の分野に関わりがあり，リスク情報を

3. 2. 2 不 確 実 性

どう取得するかという問題は，評判情報抽出の分野に関わりが本研究でのリスク情報は不確実性を持たなければならない．

ある．しかし，本研究では選択肢とリスク情報の組を取得するということを目的としているため，その点で属性情報抽出，評判情報抽出とは異なる．

（注 1）：http://ja.wikipedia.org/wiki/リスク (2013 年 1 月 31 日閲覧)（注 2）：http://ja.wikipedia.org/wiki/危険 (2013 年 1 月 31 日閲覧)

表 1 リスク情報の例
タスク

選択肢

リスク情報

ヘッドフォンの購入

密封式

クロスバイクの購入

エンド幅 135mm

耳が悪くなる可能性が高い
交換できるホイールの種類が少ないパソコンの購入

MacBook Air

メモリの増設ができない

パソコンの購入メーカー A

修理に手間がかかる

パソコンの購入メーカー B

パソコンの購入

海外メーカー

パソコンの購入

ネットの激安ショップ

掃除機の購入海外版製品

故障することが多い
必要最低限のソフトしか付いていないことが多い
延長保証などがないケースが多い
変換アダプタや変圧器が必要となることがある

洗濯機の購入ドラム式

毛玉がつきやすい

不確実性とは，ある事象が起きることが確実でないことである．
不確実性をリスク情報が持たなければならない理由は，本研究䝜䞊䝖䚸䝕䝇䜽
ᣑᙇᛶ䚸㓄⥺䚸ᾘ㈝㟁ຊにおいて，リスク情報は被害に遭う「可能性」を示す情報と定義しているからである．
不確実性をもつ事象は，ある条件を満たした場合に起こる事

MAC,WINDOWS䝋䝣䝖䚸஫᥮ᛶ䚸㑅ᢥ⫥象と言える．例として，パソコンの購入というタスクにおいて，MacBook Air という選択肢を選んだ状態を考える．このとき，DELL,NEC,ᮾⰪ,SONY,HP,ᐩኈ㏻

MacBook Air に関係する情報として，「CD から音楽を読み込䝃䝫䞊䝖䚸䝋䝣䝖

む場合には，外付け CD ドライブの購入が必要となる」という

図 1 「パソコン

購入」というクエリでの出力例

情報が考えられる．この情報の，「CD から音楽を読み込む場合」という部分が条件を表していると考えられる．この条件を満たの点で，属性値が悪いことがリスクにつながる属性はリスク要す場合には，外付け CD ドライブの購入を行わなければならな因と呼べるのである．

いが，条件を満たさない場合には，外付け CD ドライブを購入

本研究ではリスク情報を取得する際にリスク要因を利用する．

しなければならないわけではない．そのため，「外付け CD ドラ

選択肢とリスク要因を入力とすることで，リスク情報を取得す

イブの購入が必要となる」という情報は，MacBook Air を購ることができる手法を提案し，その手法を用いることで，本研入する際に必ずしも必要なことではないため，不確実性のある究では選択肢とそれに関わるリスク情報を取得するというアプ情報であると言える．

ローチをとった．

3. 3 リスク要因
リスク要因とは，リスク情報に含まれる被害が起こる原因と4. リスク情報の取得方法

なる性質や属性のことである．
「パソコンの購入」というタスク

本章では，入力されたタスクについて，関係する意思決定のにおいて，「修理に手間がかかる」というリスク情報の損害の原選択肢とリスク情報のペアを取得する手法を述べる．入力は，因の一つとして，「サポートが悪い」という事が考えられる．こタスクを表す名詞の列であり，タスクについての情報を通常のような原因を表す情報に含まれる属性を，本研究ではリスクの Web 検索で取得しようときに入力するクエリと同様である．

要因と呼ぶ．

「ヘッドフォンの購入」というタスクについてのリスク情報を意思決定において選択肢を決定するための指標として，選択得たいときには，「ヘッドフォン

購入」と入力すればよい．

肢が持つ属性が挙げられる．選択肢がもついろいろな属性につ

出力は意思決定に関わる選択肢をカテゴリにまとめたもの

いて，他の選択肢との比較を行い，優れた選択肢を選ぶという（以下，「選択肢カテゴリ」と呼ぶ）と，リスク要因語とのペアプロセスが意思決定においては重要となる．1 章で述べたようとする．このペアを入力とすることで，リスク情報を取得するに，意思決定の失敗の原因の一つとして，評価基準の発見が十手法も提案する．この手法を用いることで，ユーザが気になっ分でないということが挙げられる．選択肢がもつ属性も，評価た選択肢とリスク要因についてリスク情報を取得できるように基準に含まれると考えられる．適切な評価基準で選択肢を選ぶした．図 1 に「パソコン 購入」というタスクを入力とした場ためには，選択肢がもつ属性の中でも，悪い属性値をもつこと合の出力を示す．

が多い属性を知ることが必要であると考えられる．そのような属性が，本研究でのリスク要因である．

本研究では，リスク情報は QA コーパスから取得することとする．QA コーパスから取得する理由は，広範囲の情報を集め

選択肢のある属性の値が悪い場合，その属性により，何らかることができると考えたからである．実際にリスク情報を取得の損害や損失を受ける可能性がある．この点において，ある属するという検索意図で 5 件ほどのタスクにおいて Web 検索を性の値が悪いという情報が起こるかどうかわからない被害，つ行った．その際に，通常の Web 検索で取得したリスク情報がまり不確実な被害の原因となっていると言うことができる．そ含まれるページでは同じような内容のものが多かった．また，

集合 W を生成する．W に含まれる各語 wi について，選択肢

検索結果に QA が Hit する場合も多く見られた．それに対し，語の重み s(wi ) を以下の式で与える手法を考案した．

QA で検索した場合には，同内容の質問が投稿されることが少ないため，少ないページビューで多くのリスク情報を取得することができた．そのため，QA コーパスから取得する方が，通常の Web 検索結果から取得するより効率的である，と本研究では考えた．

s(wi ) = tf (wi ) · log2Ndf (wi )(1)

ここで，tf (wi ) は語 wi が質問文書集合全体で出現した個数
であり，df (wi ) は語 wi が出現する質問文書の数である．
本研究では，選択肢語が含まれやすい文書の中で，選択肢語本研究では，提案手法を実装する上で，QA コーパスとが含まれる文に共起しやすい語というものが存在すると考えた．

して Yahoo!知恵袋（注 3）を用いる．Yahoo!知恵袋とは，Yahoo!

「迷って」という語をクエリに追加するという手法では，助詞JAPAN が運営する，電子掲示板上で利用者同士が知識や知恵「か」と動詞「迷う」が含まれる文に選択肢語が含まれることを教え合うナレッジコミュニティ，知識検索サービスである（注 4）．

が多いと考えた．そこで，本研究では選択肢語を取得する対象

QA コーパスから質問文書やベストアンサー文書などを取得すとして，質問文書中の「か」または「迷う」という語を含む文

る際，Yahoo!JAPAN が提供する知恵袋 WebAPI に含まれる，を対象にする手法を考案した．

質問検索 API（以下，Yahoo!知恵袋 API と呼ぶ）を実装に用

その他に選択肢語を取得するための手法を考案する上で，本いた（注 5）．質問を取得する際のソート項目は，本研究での実装

研究では，語の特徴が選択肢語に成り得る可能性に関係するとにおいては指定していない．

考えた．選択肢語になりやすい語の特徴として，以下の二つを以下で，選択肢とそれに関わるリスク情報とのペアの取得方考えた．

法を述べる．本研究では，下記に示す四つのステップにより，•固有名詞である目的の情報を取得する．

• 「型」，「式」などのタイプを表す接尾語を伴う（ 1 ） 入力されたタスクを表す語の列から選択肢語を取得

そこで上記の二つの特徴のいずれか一つでも持つ語は，選択（ 2 ） 取得された選択肢語を所属する選択肢カテゴリに分類

肢語としての重みを多くするという手法を考案した．

（ 3 ） 選択肢カテゴリについて，関係の強いリスク要因語集

4. 2 選択肢カテゴリへの分類

合を取得

選択肢語集合 C = {c1 , c2 , ...} について，，選択肢語を所属する（ 4 ） リスク要因語からリスク情報を取得
以下でそれぞれのステップにおける，手法の詳細について説明する．

意思決定ごとにわけ，選択肢カテゴリ集合 U = {A1 , A2 , ..., An }への分類を行うためのスコアを求める．Ai は i 番目の選択肢カ
テゴリを表している．

4. 1 タスクに関わる意思決定の選択肢の取得

選択肢語をカテゴリに分類する際に，以下のスコアを用いた．

タスクに関わる選択肢語を QA コーパスから取得する手法を（ 1 ） 共起数

述べる．選択肢語の取得のために，QA コーパスをクエリを用（ 2 ） 選択肢語間の最短距離

いて検索し，質問文書集合を取得する．

（ 3 ） 共起のバランス

本研究では選択肢語を多く含む質問文書集合を取得できるク

これらのスコアは二つの選択肢語 ci と cj について与えられエリがあると考えた．選択肢語を含む質問として，質問者が複る．本研究では，スコアが高いほど，二つの選択肢語 ci と cj

数の選択肢を提示し，回答者がおすすめの選択肢を評価基準とは同じカテゴリに属している可能性が高くなるようにスコア付

合わせて回答してくれることを求める質問がある．このようなけを行う手法を提案する．

質問を多く取得できるクエリを追加して検索することで，効率三つの観点でのスコアについて，詳細な説明を以下で行う．

よく選択肢語を取得できると考えた．

4. 2. 1 共 起 数

本研究では，追加するクエリとして「迷って」という語を用

同じ選択肢カテゴリに属する選択肢語は，質問文書の中で並いた．タスクを表す語集合と「迷って」という言葉をつなげた

列して記述されることが多くなると考えられる．そこで，並列ものをクエリとして，QA コーパスを検索することで，N 件のして記述されている質問文書の数をスコアとすることで，選択質問文書を取得した．

肢語が同じカテゴリに属しているかどうかを判別することがで

上記のクエリによる検索により得られた N 件の質問文書をきると考えられる．

得たのちに，すべての質問文書において，形態素解析を行う．

選択肢カテゴリの作成手法でのスコアの算出には，選択肢本研究では，手法を実装する上で用いる形態素解析器として語をクエリとして得られる質問文書集合を用いる．他の観点

MeCab を用いた [2]．

でのスコア付けも，同様の質問文書集合を用いる．まず，選択

形態素解析により，N 件の質問文書から名詞を抽出し，名詞

肢語集合に含まれるすべての選択肢語 ci について，「タスク語 + ci + 迷って」というクエリで QA コーパスを検索し，N（注 3）：http://chiebukuro.yahoo.co.jp/

件の質問文書を含む質問文書集合 Qi を得る．質問文書集合の（注 4）：http://ja.wikipedia.org/wiki/Yahoo!知恵袋（2013 年 1 月 31 日閲

取得方法は他の 2 つの観点でも同様である．
「パソコン

覧）

購入」

（注 5）：http://developer.yahoo.co.jp/というタスクにおいて，「ノート」という選択肢については「パwebapi/chiebukuro/chiebukuro/v1/questionsearch.html

ソコン 購入 ノート 迷って」というクエリで QA コーパス

を検索し，質問文書集合を得ることになると考えてもらえればAi (1 ≦ i ≦ n) について，リスク要因語集合 Ri = {r1 , r2 , ..., rm }

よい．

を求める．

こうして得られた質問文書集合を用いて，選択肢語 ci と cj

リスク要因語としては，名詞を対象とする．取得先は QA
コーパスのベストアンサー文書集合とした．リスク要因語は，の共起度に関するスコアを以下の式で与える．

タスクに関わる対象の悪い属性を表している語である．そのた

Scount (ci , cj ) = (dfi (cj ) + dfj (ci ))(2)

ここで，dfi (w) は Qi のうちで，語 w が含まれる質問文書のめ，リスク要因語は悪い属性について言及している文書に頻出することが考えられる．QA コーパスを検索する際のクエリに追加することで，悪い属性について言及しているベストアン

個数である．

4. 2. 2 選択肢語間の最短距離

サー文書が多く得られる語があると本研究では考えた．そのよ

同じカテゴリに属する選択肢語は同じ文書中に現れる場合に，うな語の一つとして「デメリット」という語が挙げられる．本近い位置に並列することがあると考えられる．これは，複数の研究では，「デメリット」という語をクエリに含め QA コーパ

選択肢で迷っている質問者が，「A と B で迷っています」などのス内を検索することによって得られたベストアンサー文書集合

ような質問をし，選択肢語を近い位置に記述する傾向にあるとに，悪い属性について言及している文書が多く含まれていると考えたためである．そこで，この手法では，まず質問文書集合

考えた．

Qk に属する質問文書のうちで，選択肢語 ci と cj を共に含む

以下で，選択肢カテゴリ Ak に関するリスク要因語集合の取すべての質問文書を取得し，それぞれの質問文書において，文得方法を述べる．Ak に属する各選択肢語 aki (1 ≦ i ≦｜Ak｜)

書内での ci と cj の距離を求める．求めた距離のうちで最小とについて，QA コーパスを「タスク語＋ aki + デメリット」となるものを，質問文書集合 Qk における二つの選択肢語間の最いうクエリで検索し，上位 N 件に含まれる質問に対するベス

短距離 Dk (ci ,cj ) としてスコアに用いる．

トアンサー文書を取得する．ここで，｜Ak ｜は選択肢カテゴリ

Ak に含まれる選択肢語の個数である．

この観点でのスコアは以下の式で求められる．

Sdistance (ci , cj ) = max{

1
1
，
}(3)
(Di (ci , cj ) + 1) (Dj (ci , cj ) + 1)

上記の式は，質問文書集合 Qi または Qj に含まれる文書の中で，ci と cj の最短距離の逆数をスコアに用いることを表している．二つの選択肢語が共起している質問文書が存在しない
場合には，この観点でのスコアは 0 になる．
選択肢語 ci と cj の共起のバランスを Balance(i, j) とスコ
ア付けする．Balance(i, j) は以下の式で求められる．

dfi (cj ) dfj (ci ),}dfj (ci ) dfi (cj )する．選択肢カテゴリ Ak に強く関わりがあるリスク要因語の候補は，BAk に含まれる名詞である，と本研究では考えた．属性は名詞で表されることがその理由である．BAk を MeCab を用いて形態素に分割し，名詞である語を抽出する．抽出された名詞である語の集合を Wk とする．

4. 2. 3 共起のバランス

Balance(i, j) = min{

上記の手法により選択肢カテゴリ Ak からベストアンサー文
書集合 BAk を得る．得られた BAk からリスク要因語を取得

Wk からリスク要因語となる可能性が低い語を除外する．除外するルールとして，以下のパターンに当てはまらない語 w を

Wk から除外することとした．
(4)

Balance(i, j) というスコアは，上位の選択肢語と下位の選択
肢語が同じカテゴリに属することを防ぐために用いる．今回の手法では，df 値の偏りを共起のバランスを表す値として利用している．

w + は + ((形容詞)or(形容動詞))
または

(5)

w + が + ((形容詞)or(形容動詞))
このパターンが表しているのは，語 w が形容詞または形容動詞を用いて評価することができる語であるかどうかということ

Balance(i, j) というスコアを用いる理由を以下で述べる．上である．リスク要因語は悪い属性を表す語であるため，属性値

位の選択肢語は，下位の選択肢語をクエリとして得られた質について言及されている可能性がある．
「洗浄力」という属性で問文書集合に多く含まれると考えられる．それに対して，下あれば「洗浄力が弱い」，「サポート」という属性であれば「サ位の選択肢語は上位の選択肢語をクエリとして得られた質問

ポートが悪い」，といったように，属性は形容詞で表された属

文書集合に多く含まれるとは限らないと考えられる．そのた性値をもつことがある．形容詞で属性値が表されているようなめ，上位と下位で出現数に偏りが見られると予想されるため，語を，上記のパターンで取得できると本研究では考えた．Wk

Balance(i, j) という値を用いることで，上位と下位の選択肢語からパターンに当てはまらない語を除くことにより得られる語が同じカテゴリに属してしまうことを防ぐことができると考え集合を Attk とする．

た．そのような理由から，Balance(i, j) というスコアを選択肢
カテゴリの分類に関わる手法で用いることとした．

4. 3 選択肢カテゴリとの関係が強いリスク要因語の取得
タスクに関係する意思決定の選択肢カテゴリ全体の集合をU とする．U は複数の選択肢カテゴリで構成されているため，
U = {A1 , A2 , ..., An } と表せる．U に含まれる各選択肢カテゴリ

上記の手法により得られた Attk に含まれる語 wki について，
リスク要因語であるかどうかを判定するために以下のスコアを用いる．

RiskP robability(wki ) = tfk (wki ) · log2

Nalldfall (wki )(6)

tfk (w) は BAk に含まれる語 w の中で，パターンを満たすものの個数, つまり Attk に含まれる語の個数である．dfall (w) はタスクに関係するすべての選択肢カテゴリから取得されたベス
トアンサー文書集合の中で，パターンを満たす語 w を含むベス
トアンサー文書の個数であり，以下の式で表すことができる．

∑

表 2 選択肢語取得手法ごとの平均適合率と選択肢語取得数
手法

tf-idf

+迷って

+文制限

+特徴利用

MAP

0.75

0.77

0.79

0.80

AP の最小値

0.19

0.57

0.71

0.74

平均取得数

7.5

11.5

10.8

13.3

n

dfall (w) =｜{x｜w ∈ W (a) ∧ a ∈ BAi }｜

(7)

i=1

N = 100 とした．N の値は他の 2 ステップにおいても同様に
N = 100 とした．適合の判断は，選択肢語であると判断できる

ここで，n はタスクに関わる選択肢カテゴリの個数を表し,

名詞を適合とした．

W (a) はベストアンサー文書 a に含まれる語の集合を表してい（ 1 ） タスク語の列のみでの検索により得た質問文書集合かる．また，Nall はタスクに関わるすべての選択肢カテゴリからら tf-idf 値の高い名詞を取得 (tf-idf 手法)得られたベストアンサー集合に含まれるベストアンサー文書の（ 2 ） タスク語の列に「迷って」という語を加えたものをク個数であり，n を用いると以下の式で表すことができる．

エリとした際に得られる質問文書集合から tf-idf 値の高い名詞

Nall =

n∑を取得 (+迷って手法)

N ｜Ai｜(8)i=1（ 3 ） 2 番目の手法で，「か」または「迷う」という形態素を含まない文に含まれる名詞を除外（+文制限手法）

Attk に含まれる全ての語 w について式 (6) によりスコア付
けを行ったのちに，スコアが高い順に並べ，上位 m 件に含ま

（ 4 ） 3 番目の手法に加え，固有名詞または「型」「式」という接尾語を伴う名詞の重みを増加 (+特徴利用手法)れる語をリスク要因語とした．このようにして，選択肢カテゴ

ここで，平均適合率（AP）とは，検索結果で適合文書が得

リ Ak に関係が強いリスク要因語集合 Rk = {r1 , r2 , ..., rm } がられた時点での適合率の値の平均値のことである [9]．平均適合得られる．

率の平均をとったものが MAP であり，本研究では評価の基準

4. 4 リスク要因語からのリスク情報の取得

として MAP の値を用いる．

上記の手法により，選択肢語とリスク要因語がわかれば，リ

MAP を評価基準として用いる理由は，本研究では，条件をスク情報を取得することができる．リスク情報の取得には，満たす語が高いスコアを得られる手法を提案しているためであ

TextRank アルゴリズム [3] を用いる．TextRank アルゴリズム

る．このステップにおいては，選択肢語が条件を満たす語に当とは，PageRank アルゴリズムをテキストの分野に応用したもたる．本研究の手法では，語をスコアが高い順に並べた際に上ので，テキスト間の類似度を用いることにより，文書集合の要位に条件を満たす語が集中することが望ましいと本研究では考約となっている文書を取得するといったことが可能になる．

えている．そのようなランキング手法を評価する基準として情リスク情報の取得には，ベストアンサー文書を用いる．まず，「選択肢語+リスク要因語」というクエリで QA コーパスを検報検索の分野では MAP という評価基準が用いられる．そのため，本研究でも MAP を評価基準に用いた．

索し，ベストアンサー文書集合を得る．次に，集合中のべスト

結果は表 2 のようになった．表中の AP は平均適合率を表し

アンサー文書の中から，リスク要因語を含む文をすべて取得すていて，AP の値は，小数第 3 位を四捨五入している．MAP

る．そうして得られた文の集合を S = {s1 , s2 , ..., sn } とする．

は AP の平均値を表している．手法を加えることで MAP の値

本研究では，文 si と文 sj の類似度を以下の式で与える．

が上昇していることがわかる．また，+文制限手法の段階です

Similarity(si , sj ) =｜w｜w ∈ W (si ) ∧ w ∈ W (sj )｜(9)log2｜W (si )｜+ log2｜W (sj )｜べてのタスクにおいて，AP の値が 0.70 を超えている．この結果から，本研究の提案手法は選択肢語をタスクに依存しない一定の精度で取得できる手法であると言える．

ここで，W (si ) は文 si に含まれる語の集合を表し，｜W (si )｜は語集合 W (si ) に含まれる語の個数を表している．文の間の類似度により，TextRank を求め，TextRank の値が最も高い文をリスク情報を含んでいる文として取得する．

5. 実

験

+迷って手法と+文制限手法を比べると, AP の最小値では+
文制限手法が優れているが，+文制限手法では選択肢語の平均取得数が+迷って手法を下回る結果となった．

5. 2 選択肢カテゴリへの分類
以下のタスク語の列と，それに関わる選択肢集合で手法の有用性を調査した．なお，これ以降の評価では，「予備校

本章では提案手法を実装し，提案手法の四つのステップのうちリスク情報取得手法を除いた 3 ステップにおいて，提案手法の評価のための実験を行った．実装には C#を用いた．ステッ
プごとに，実験の結果を記述する．

5. 1 選択肢の取得
本研究で手法の有用性を示すため，以下の四つの手法を用いて取得した選択肢語集合の上位 20 件での平均適合率を測定した．なお，今回の実験では質問文書の取得数 N については，選び」というタスクでは選択肢のカテゴリが一つしか求められないた
め，この入力を評価対象から外すこととする．適合の判断は，同じ選択肢カテゴリに属している選択肢語のペアを適合しているものとした．
本研究では，二つの選択肢語が同じカテゴリに属する度合いを数値化する手法を提案している．そのため，選択肢語集合中のすべての選択肢語のペアを，同じカテゴリに属する度合いで表 3 選択肢語をカテゴリに分ける手法の平均適合率
手法

共起数

最短距離

共起数+バランス

MAP

0.42

0.55

0.50

たタスクに共通することは，質問者が選択肢をほとんど知らない状態で質問していることが多いということである．このように選択肢語を含む数が少ない質問文書集合しか得られないタス

表 4 選択肢語をカテゴリに分ける手法の平均適合率

クの場合には，「迷って」のような選択肢語を含みやすい質問文
書を得られる語をクエリに追加するという手法が有効となる．

手法

パターン

デメリット

パターン+デメリット

MAP

0.60

0.26

0.74

「迷って」という語をクエリに追加することにより，最小 AP 値

平均取得数

9.8

3.3

7.3

の改善が見られた．
また，+文制限手法でも最小 AP 値の上昇度は高かった．し降順にソートしたものの上位に同じカテゴリに属する選択肢語

かし，+文制限手法では探索範囲を狭めているため，平均取得のペアが来ることが望ましい．そこで，このステップにおいて数が+迷って手法よりも減少してしまった．タスクに関する意

は，以下の三つのスコアを用いてソートした選択肢語のペアの思決定においては多くの選択肢を知っておくことが大切だと考ランキングの平均適合率を求めた．

えられるので，この手法は選択肢語を多数取得したいという観（ 1 ） 共起数

点からは有効でないと言える．

（ 2 ） 選択肢語間の最短距離+特徴利用手法では MAP の値や平均取得数は増加している（ 3 ） 共起数に共起バランスの値を作用させたもの

が，本研究で提案した特徴を持たないような選択肢語が取得で結果は表 3 のようになった．共起数のみを用いる手法と共起きないという欠点があり，実用には向かないと考えられる．+

数に共起バランスを作用させる手法とで MAP 値の改善が見ら

特徴利用手法と同様のアプローチで精度を上げるためには，選れた．しかし，最短距離を用いる手法の MAP 値を共起バラン

択肢語のもつべき特徴を網羅する必要があると考えられるが，スを用いた手法が下回る結果となってしまった．

現実的なアプローチではない．

5. 3 選択肢カテゴリに関係の強いリスク要因の取得

6. 2 選択肢カテゴリへの分類手法の有用性を示すため，以下の三つの手法を用いてリスク

このステップでは，すべての手法であまりいい結果が得られ要因語の取得を行い，上位 20 件での平均適合率を測定した．こなかった．共起数に加え，共起のバランスを考慮した共起数+の手法においては，属性を表していると考えられる語を適合す

バランス手法でも，共起数のみを用いた手法よりは改善されてる語とした．

いるとはいえ，実用に耐えうる平均適合率であるとは言えない．

（ 1 ） タスク語の列をクエリとして得られたベストアンサー

最短距離手法が，バランスを考慮に入れた共起数+バランス

文書集合から，パターンを満たす名詞を取得し, tf-idf 値が高い

手法よりも精度が高かった．これは，選択肢語のカテゴリ分け順にソート (パターン手法)

においては，共起の数よりも共起している際の語間の距離が重（ 2 ） タスク語の列に「デメリット」という語を追加したも要となることを表している．実際に最短距離によるスコアが高のをクエリとして得られたベストアンサー文書集合から，tf-idf

かった選択肢語のペアは，文章中で「A か B」といったように値が高い名詞を取得 (デメリット手法)

並列して近い距離に記述されているものが多かった．

（ 3 ） タスク語の列に「デメリット」という語を追加したも共起のバランスによるスコア付けにより，上位の選択肢語とのをクエリとして得られたベストアンサー文書集合から，パ下位の選択肢語を別のカテゴリに分けられると本研究では考えターンを満たす名詞を取得し，tf-idf 値でソート（パターン+デていたが，実験ではいい結果が得られなかった．これは上位のメリット手法）語の出現数の多さにより，下位の選択肢語とのスコアが共起の評価に用いたタスク語の列とカテゴリ分けされた選択肢語は
選択肢をカテゴリ分けする手法と同じものを用いている．
結果は表 4 のようになった．デメリット手法の MAP 値を

バランスを考慮に入れても高いスコアとなってしまったことが原因である．上位と下位を適切に分けることができるように，
スコアの算出方法を見直す必要があると感じた．

パターン手法が大きく上回る結果となった．また，デメリット

6. 3 選択肢カテゴリに関係の強いリスク要因の取得

手法, パターン手法とパターン+デメリット手法を比較すると，パターンにマッチする名詞を取得することにより，リスク要MAP 値が改善されていることがわかる．

6. 考

察

因語の取得が効率的になることがパターン手法とパターン+デメリット手法から結論づけられる．
パターン+デメリット手法の MAP 値はパターン手法より高

本章では，前章で実験した各ステップ毎の結果について考察を加える．

くなっているが，リスク要因語の平均取得数はパターン手法と比べると，減少していることが表 4 から読み取れる．これは6. 1 選択肢の取得「デメリット」という語をクエリへの追加により，探索範囲が

選択肢語取得手法においては，タスク語の列をクエリとし限定されすぎてしまったことが原因であると考えられる．

て得られた質問文から tf-idf 値の高い名詞を取り出すだけでも質問数が多い「パソコン購入」というタスクにおいては，

0.70 を超える MAP 値が出ている．しかし，tf-idf 手法では，最パターン+デメリット手法でもリスク要因語の取得数が他のタ小 AP 値が 0.19 となってしまっていて，タスクによって，選択スクと比べて多くなった．そのため，「デメリット」という語を肢語の取得精度にばらつきが見られた．AP の値が小さくなっクエリに加えるという手法が有効になると考えられる．

それに対し，質問数が少ない，「ヘッドフォン 購入」や「ハワイ

旅行」というタスクにおいては，パターン+デメリット

要因を用いなくともリスク情報を取得できるような手法を提案することも今後の課題である．

手法で取得できたリスク要因語の数が少なく，カテゴリによって AP の値にばらつきが見られた．これはクエリを限定しすぎたことにより，検索により取得できたベストアンサー文書の数が少なくなってしまったことが原因であると考えられる．最もベストアンサー文書の取得数が少なかった「ヘッドフォン ゼ
ンハイザー デメリット」というクエリでは，検索結果が 1 件も得られなかった．

謝辞

この問題は，Yahoo!知恵袋 API で得られる検索結果数が少ないことも原因の一つであると考えられる．Yahoo!知恵袋 API

本研究の一部は，文部科学省科学研究費補助金（課題番号で得られる検索結果の数は，実際に Yahoo!知恵袋で検索する

24240013，24680008）によるものです．ここに記して謝意を表ことによって得られる検索結果の数よりも少なくなる傾向にあします．

る．そのため，Yahoo!知恵袋から直接ベストアンサー文書を取得すれば，精度を改善することができると考えられる．

7. 結

論

本研究では，タスク主導検索におけるリスク情報のもつ性質について定義し，リスク情報を取得する上で有用なリスク要因を定義した．そして，タスクに関わる意思決定の選択肢カテゴ
リとリスク要因の組を取得する手法と，選択肢とリスク要因か
らリスク情報を取得する手法を提案した．それらの手法において，情報は QA コーパスから取得することとした．
本研究で解決していない問題として，関係する属性が不明
瞭なリスク情報が取得できていないということが挙げられる．
「ヘッドフォンの購入」というタスクを例に挙げる．このタスクにおいて，「密閉式のヘッドフォンは耳に悪い」という情報
は，「耳に悪い」というリスク情報を含んでいるため，このような情報も取得できることが望ましい．しかし，本研究の手法では，このような情報はリスク要因語が不明瞭であるため，取得できない．このリスク情報の原因の一つとして，密閉式のヘッ
ドフォンの「遮音性が高い」という特性があり，この文の中には，「遮音性」というリスク要因が含まれている．しかし，遮音性という属性はデメリットとして記述されることが少ないと考えられるため，本研究の手法ではリスク要因として取得することが難しいと考えられる．
また，関係する属性ははっきりしていても，属性以外の条件で記述されているリスク情報を取得することも本研究ではできていない．このようなリスク情報の例としては，「パソコン 購入」というタスクにおいて，「MacBook Air」という選択肢に関係する，「CD から音楽を読み込む場合には，外付け CD ドライブの購入が必要となる」という情報が属性以外の条件で起こる被害に関するリスク情報であると言える．この情報での被害が起こる原因は CD から音楽を読み込むという動作であり，属性が悪い値を持っていることに関係するリスク情報ではない．しかし，この情報もリスク情報として取得できることが望ましい．
このリスク情報はリスク要因として「CD ドライブがない」ということが挙げられるため，リスク要因語として取得できる条件を満たす記述があれば取得することはできる．しかし，そのような記述がない場合にも取得できるべきであるため，リスク

文

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