DEIM Forum 2013 B1-4

マイクロブログにおけるハッシュタグ自動付与システムの提案
野呂 勇太†

廣田 雅春††

横山昌平†††

石川博†††† 静岡大学情報学部 〒 432–8011 静岡県浜松市中区城北 3–5–1†† 静岡大学創造科学技術大学院 〒 432–8011 静岡県浜松市中区城北 3–5–1††† 静岡大学情報学部 〒 432–8011 静岡県浜松市中区城北 3–5–1
E-mail: †cs09065@s.inf.shizuoka.ac.jp, ††dgs11538@s.inf.shizuoka.ac.jp ,†††{yokoyama,ishikawa}@inf.shizuoka.ac.jp
あらまし

マイクロブログの代表的なサービスのひとつである Twitter は，ハッシュタグと呼ばれる機能がある．ツイートの検索機能のひとつとして，ハッシュタグによる検索があり，興味のある話題について情報収集する際に利用される．これは，ユーザにより投稿されたハッシュタグが付与されているツイートを検索する機能である．しかし，一部のツイートにのみハッシュタグが付与されているため，検索によって得られるツイートの数は限られる．ハッシュタグが付与されたツイートを増加させるため，ハッシュタグの利用を促進することを目的とする．そこで，本研究では，ユーザの入力したツイートに対して，ハッシュタグの意味と時間を考慮して適切なハッシュタグを推定し，ユーザに推薦するシステムを提案する．
キーワード

ハッシュタグ推定，ハッシュタグ推薦，Twitter

Proposal of a System for Auomatically Hashtagging in Microblog
Yuta NORO† , Masaharu HIROTA†† , Shouhei YOKOYAMA††† , and Hiroshi ISHIKAWA†††† Faculty of Informatics, Shizuoka University
3–5–1 Jouhoku, Naka–ku, Hamamatsu, Shizuoka, 432–8011 Japan†† Graduate School of Science and Technology, Shizuoka University
3–5–1 Jouhoku, Naka–ku, Hamamatsu, Shizuoka, 432–8011 Japan††† Faculty of Informatics, Shizuoka University
3–5–1 Jouhoku, Naka–ku, Hamamatsu, Shizuoka, 432–8011 Japan
E-mail: †cs09065@s.inf.shizuoka.ac.jp, ††dgs11538@s.inf.shizuoka.ac.jp ,†††{yokoyama,ishikawa}@inf.shizuoka.ac.jp
Abstract In twitter, we can use a hashtag as query to search tweets annotated with hashtag. However, we cannot obtain tweets to be retrieved, since all tweets do not have a hastag. Therefore, we promote that users annotate
tweets with a hashtag to increase the number of tweets annotated with hashtags. In this paper, we propose a systemfor estimating a hashtag for tweets and recommend this to a user, considering meaning and time of hashtag.
Key words Hashtag Estimation，Hashtag Recommendation，Twitter

1. は じ め にる．従来のメディアと比較してこれらの記事は即時性が高く，マイクロブログの記事はユーザにとって有益な情報源となって近年，Twitter [1] に代表されるマイクロブログは，急速にいる．また，Twitter のツイートの数は，2012 年 11 月 16 日

普及し，多くの人々に利用されている．マイクロブログの記事の発表において，2.5 日間に 10 億件，月間アクティブユーザ数

は，短いテキストであり，Twitter の場合それぞれのユーザがツは 2012 年 12 月 18 日の発表において，2 億人を超えたと発表

イートと呼ばれる 140 字以内の短文を投稿する．そのため，更されている（注 1） そのため，ユーザが大量のツイートの中から興新が容易であり，即時性が高いことが特徴である．ユーザが投味のあるツイートを探すことは困難である．

稿する記事の話題は，日常生活に関するものやニュース，ユーザが視聴しているテレビ番組，参加している行事など多岐に渡（注 1）：http://www.itmedia.co.jp/enterprise/articles/1212/20/news101.html

ハッシュタグが付与されているため，そのようなハッシュタグのひとつを用いて，検索されるべきツイートの全てを検索することは困難である．ここで，2012 年 8 月 20 日に Twitter からランダムに収集した 13,550,415 件の日本語のツイートを用いて，ハッシュタグの利用状況の調査を行った．収集したツイー
トの 686,553 件は，ツイートにハッシュタグが付与されていた．
これは，収集したツイートの約 5%である．また，ハッシュタ
グが付与されている 686,553 件のツイートについて，それぞれのツイートに付与されているハッシュタグの数とその割合を表1 に示す．ツイートに付与されているハッシュタグが 1 つである場合が最も多く，約 79%である．そして，残りの約 21%のツイートは，複数のハッシュタグが付与されている．
ハッシュタグが付与されたツイートの割合を増加させること
図1で，ハッシュタグを用いてツイートを検索した際に，より多く#ipod の検索結果のツイートが検索結果として取得可能になると考えられる．そ表 1 ツイートに付与されるハッシュタグの数の割合
ハッシュタグ数 ツイート数

割合 (%)のため，本研究は，ツイートに対して，適切なハッシュタグを推定し，ユーザに推薦することで，ユーザにハッシュタグの利1545,984

79.53

用を促すシステムを提案する．ユーザにハッシュタグの利用を

2

75,178

10.95

推薦することにより，ハッシュタグが付与されたツイートが増337,6545.48

4 and more

27,737

4.04

加することに加えて，システムが推薦するハッシュタグを統制することによって，ハッシュタグの表記揺れなどを防ぐ事が可能になると考えられる．

Twitter において，大量のツイートの中からユーザが求めるまた，単一のハッシュタグのみでは，ツイートの内容を十分ツイートを発見する主な手段として，ユーザのフォロー，キーに表せないような場合がある．そのため，ツイートのハッシュワード検索，およびハッシュタグ検索が挙げられる．ユーザをタグを推定する際に，そのツイートに複数の適切なハッシュタフォローした場合，フォローしたユーザが発信した情報を得るグを推定する必要があると考えられる．

ことができる．ユーザは，興味のある話題について多くツイー

本論文の構成を以下に示す．2 章では，関連研究について述トしているユーザをフォローすることで，求める情報を得ていべる．3 章では，ユーザのツイートに対してハッシュタグを推る．キーワード検索は，入力したキーワードを含むツイートの定し，ユーザにその結果を推薦する手法と，それを用いたシスタイムラインを取得できる．興味のある話題に関連するキーテムについて述べる．4 章では，システムの実行例と実行結果ワードを入力することで，その話題に関連するツイートを取の考察について述べる．最後に 5 章では，本論文のまとめと今得できる．しかし，キーワードを含まないツイートである場後の課題について述べる．

合，話題に関連していても取得できない．そこで，ハッシュタ
グを用いた検索が利用される．ハッシュタグは，# 記号とそれ2. 関 連 研 究に続く文字列で構成され，ツイートがどのような話題に関連すハッシュタグは，ユーザが自由に定義することができるため，るものであるかを表すために付与される場合が多い [2]．ハッFolksonomy の一種と考えられる．Folksonomy は，多くのユーシュタグを用いて検索を行うことで，そのハッシュタグが付与ザがタグ付けを行うことによって分類がなされる．丹波らは，されたツイートを取得することができる．図 1 に，ハッシュタ

従来の Taxonomy による分類と比較し，Folksonomy による分

グ #iPod”で Twitter のハッシュタグ検索を行った検索結果の類は，多くのユーザが分類を行うため分類速度が速い，多くの一部を示す．ユーザがある話題に関連するツイートを検索するユーザにとって分類が実用的である，時代のパラダイムやユー際，ハッシュタグを用いた検索がよく用いられている．Teevan

ザの意識に適応した分類構造が自動的になされるといった特長

ら [3] は，Twitter における検索クエリを収集し，全検索クエリを挙げている [4]．これらの特長は Twitter のハッシュタグも中の約 21%がハッシュタグを用いた検索であるということを示同様に持ち合わせていると考えられる．一方，Twitter のハッし，ハッシュタグを用いた検索はユーザがツイートを発見する

シュタグに関しても， Folksonomy と同様に同義語，タグの抽一般的な手段として利用されていることを述べている．

象度に関する課題 [5] がある．

しかし，ハッシュタグは，それぞれのユーザが自由に定義すタグの自動付与に関する研究として，藤村らの研究 [6] と廣るため，表記揺れや，類義語による同一の概念を表すハッシュ田らの研究 [7] がある．藤村らは，ブログ記事に対して，複数タグが複数存在する場合がある．そのような場合，ユーザは，の適切なタグを推定し，自動的に複数のタグを付与する手法をツイートを検索する際に複数のハッシュタグから適切なハッシュ提案した．廣田らは，Web 上の画像に対して適切なタグを推タグを選択しなければならない．また，一部のツイートのみに定する手法を提案した．これらの研究では，適切なタグを推定

サーバ側

クライアント側を推定し，その推薦結果をユーザに推薦する．そして，推薦さハッシュタグ推定
形態素解析

れたツイートを用いて，ツイートに対する適切なハッシュタグツイート入力れたハッシュタグの中からユーザが選択したハッシュタグをツイートに付与する．本論文で提案するシステムの構成図を図 2

単語ごとに学習データ取得に示す．
ハッシュタグの推定を行うため，まずハッシュタグが付与さ類似度算出れたツイートの取得を行い，取得したツイートに対して形態素

k-NN法によりハッシュタグ推定解析などを行うことで学習データを生成する．そして，ユーザが入力したツイートに対して，学習データを用いてハッシュタDB

推定結果の上位α個をユーザに推薦

ハッシュタグを選択

ハッシュタグ付きツイートグの推定を行う．

3. 1 ツイートデータの取得
Twitter から，ハッシュタグが付与されたツイートを取得する．ツイートの取得には，Twitter API を用いる．取得したそ

図2

システム構成図

れぞれのツイートから URL や記号などを削除し，形態素解析を行う．形態素解析には，Kuromoji [9] を用い，形態素解析辞する手法として，k-NN 法を用いている．本研究では，Twitter書として，UniDic [10] を用いる．それぞれのツイートの形態に投稿される記事に対して，適切なタグを推定する．ブログな素解析の結果から名詞・動詞・形容詞と判定された単語のみをどと比較して，Twtiter は，リアルタイム性が高く，学習デー抽出し，それぞれのツイートの単語集合とする．形態素解析にタに含まれないような新しいハッシュタグが生成される可能性

よって，1 つの熟語が複数の単語として抽出される場合があるがあると考えられる．そのため，本研究では，学習データとしため，隣接する名詞の連結を行った．名詞の連結ルールとして，て利用するハッシュタグが付与されているツイートを定期的に前の形態素が「普通名詞」もしくは「固有名詞」であり，「副取得する．

詞可能」でない，かつ「形状詞可能」でないとき，後ろの形態ハッシュタグの推薦に関する研究として，Zangerle らの研素が「普通名詞」もしくは「固有名詞」であり，「副詞可能」で究 [8] がある．Zangerle らは，Twitter に投稿されている，ハッない，かつ「形状詞可能」でない，かつ「サ変可能」でない場

シュタグが付与されたツイートを学習データとして用いて，ユー合に連結を行った．形状詞は，形容動詞の語幹を表す．生成しザが入力したツイートに対して適切なハッシュタグを推薦するた単語集合と，ツイートに含まれているハッシュタグをデータ手法を提案した．学習データとユーザが入力したツイートの類ベースに格納する．このデータベースに格納されているデータ

似度によって，学習データ中のツイートをランク付けし，上位を学習データとする．また，定期的にツイートを取得し，デーk 個のツイートに付与されたハッシュタグを推薦している．実タベースに追加し，学習データを増加させる．

験により，上位 5 個のツイートに付与されたハッシュタグを推3. 2 ハッシュタグの推定薦することで最も良い結果が得られた．

ユーザが入力したツイートに対して適切なハッシュタグを，マイクロブログの記事検索に関して，ユーザの入力したクエ学習データに基づいて推定する．3.1 節と同様の手順で，ユーリを拡張することで，ツイートの検索精度を向上させる研究

ザが入力したツイートに含まれる URL，記号を削除し，形態素が行われている．Efron らは，トピックに関するマイクロブロ解析を行う．形態素解析の結果から名詞・動詞・形容詞を抽出

グ記事の検索システムについて，ユーザが入力したトピックのし，名詞の連結を行い，ユーザが入力したツイートの単語集合

キーワードに対して，トピックに関連するハッシュタグのリスを生成する．ユーザが入力したツイートと学習データのそれぞ

トをユーザに提示するという課題について述べている．[2] また，れのツイート間の類似度を算出するために，それぞれのツイートピックに関連するハッシュタグをランク付けしたリストを作

トの単語特徴量として，IDF を利用する．全ツイートに含ま成してフィードバックすることで，ハッシュタグのリストによれるすべての単語 W = {w1 , w2 , ... , wN } のある単語 wi のるクエリの拡張に取り組んでいる．本研究では，マイクロブロ

IDF を以下のように求める．

グの検索において，クエリの拡張を行うのではなく，ユーザにidfwi = log

ハッシュタグの利用を促進し，ツイートに付与されるハッシュDn wi + 1(1)

タグを増加させることで，ツイートの検索精度の向上を目指し

ここで，wi は W に含まれる i 番目の単語，D は全ツイート数，ている．また，本研究を適用する事で，ユーザの投稿するハッnwi は単語 wi が含まれるツイート数とする．そして，IDF にシュタグを統制し，クエリの拡張を適用することで，より検索基づいて，ツイート a の特徴量 ⃗a = {t1a , t2a , ... , tN a } を以精度を向上させることが可能になると考えられる．

下の式を用いて求める．
idfwitia =
0

3. 提案システム
本システムは，Twitter から収集したハッシュタグが付与さwi ∈ Wa(2)otherwise

ここで tia は，ツイート a における単語 wi の特徴量，Wa は，

ツイート a に含まれる単語の集合である．そして，それぞれのツイート a と b の類似度をコサイン類似度に基づいて，以下のॶॖ‫ॺش‬োৡग़জ॔

ように求める．

⃗a · ⃗bcos(⃗a, ⃗b) =|⃗a||⃗b|(3)

ハッシュタグの推定には，コサイン類似度に基づいた k-NN 法を用いる．k-NN 法では，ユーザが入力したツイートに類似する k 個のツイートを学習データから選出する．提案システム
では，まず，ユーザが入力したツイートから抽出したそれぞれの単語を含んでいるツイートを学習データから取得する．そし૚౐ୁपৌघॊて，それぞれの単語について取得したツイート集合に対して，

ঁॵ३গॱॢभ௓৒੥ટk-NN によりそれぞれ k 個のツイートを選出する．選出された
k 個のツイートの中で，それぞれのハッシュタグが付与されたツイートの数に基づいて順位づけし，上位 α 個のハッシュタグ

図 3 野球に関連するツイートを入力した実行結果を推定結果とする．入力されたツイートから抽出したそれぞれの単語について，同様にハッシュタグの推定を行い，その結果をユーザに推薦する．

4. 本システムの実行結果
Twitter から収集した 2012 年 8 月 20 日中のハッシュタグが付与されたツイート，262,804 件を学習データとして用いてハッシュタグの推定を行う．また，k-NN の k を 100 とし，順位付けしたハッシュタグを最大で上位 10 個，ユーザに推薦する．

4. 1 実 行 例
今日は巨人と阪神の試合だ！楽しみ というツイートを入力した結果を図 3 に示す．赤色の点線で囲われた部分は，ツイートの入力エリアとなっており，緑色の点線で囲われた部分は，各単語に対してハッシュタグを推定した結果である．推定結果

図 4 ブログに関連するツイートを入力した実行結果として表示されたハッシュタグを選択すると，入力したツイートに選択されたハッシュタグが付与される．選択状態を解除す

らに学習データを入力したツイートに含まれる具体的な単語にると，付与されたハッシュタグはツイートから除去される．図 3

よって絞り込むことで推定の精度向上を目指す．また，Twitterの結果から， 巨人 や 阪神 ， 試合 という具体的な内容をにおいて，ユーザが注目するような出来事が発生すると，その示す単語に対しては， #giants や #kyojin ， #hanshin

話題に関連したツイートが急激に増加する場合があり，この状というツイートの内容に適したハッシュタグやツイートの話態をバースト状態と呼ぶ．推薦時に，バースト状態にある話題題に関連するハッシュタグが結果として得られた．一方， 今のツイートを用いて，それらのツイートに付与されているハッ日 や 楽しみ というどのような話題のツイートにも出現すシュタグを推定結果の上位にする手法を検討することで，そのる可能性がある一般的な単語に対しては， #onitama795

ような話題に関連するユーザのツイートに対して，適切なハッや#cmsn というラジオ番組やカミスンという TV 番組のハッシュタグなど野球に直接的な関連が見受けられないハッシュタシュタグを推薦できると考えられる．

5. お わ り にグが結果に含まれた．
図 4 は， [アメブロ更新] お楽しみに (*^o^*) http://t.co/P6A

本論文では，ユーザのハッシュタグの利用を促進することで5Nigm というツイートを入力して実行した結果となっている．

ハッシュタグが付与されたツイートを増加させるため，ユーザ

更新 という単語に対する推定の結果として， #ametwi とが入力したツイートに対して適切なハッシュタグを推定し，推いうアメーバブログに関連するハッシュタグが得られた．しか定したハッシュタグの中でユーザが選択したハッシュタグをツし，その他の入力したツイートの内容に適するハッシュタグはイートに自動で付与するシステムを提案した．また，ユーザが推定の結果として得られなかった．

入力したツイートに類似するツイートからハッシュタグを推定

4. 2 考察する手法を提案した．

今日 や 楽しみ という一般的な単語に対して，良い推

今後の課題として，時間を考慮したハッシュタグ推定手法と定結果が得られなかった．ハッシュタグ推定の処理において，して，4.2 節で述べた，バーストを考慮してハッシュタグを推

一般的な単語を含むツイートを学習データから取得した後，さ定する手法を検討する

文

献[1] Twitter. https://twitter.com/.
[2] M. Efron. Hashtag retrieval in a microblogging environment. In Proceeding of the 33rd international ACM SIGIR
conference on Research and development in information retrieval, pages 787–788. ACM, 2010.
[3] J. Teevan, D. Ramage, and M.R. Morris. #twittersearch: acomparison of microblog search and web search. In Proceedings of the fourth ACM international conference on Websearch and data mining, pages 35–44. ACM, 2011.
[4] 丹羽智史, 土肥拓生, 本位田真一. Folksonomy の 3 部グラフ構
造を利用したタグクラスタリング. 人工知能学会. セマンティッ
クウェブとオントロジー研究会 (第 14 回), SIG-SWO-A602,2006.
[5] S.A. Golder and B.A. Huberman. The structure of collaborative tagging systems. 2009.
[6] 藤村 滋, 藤村 考, 奥田 英範. ブログ記事への自動マルチタグ
付与. The 21st Annual Conference of the Japanese Society
for Artificial Intelligence, 2007.
[7] M. Hirota, N. Fukuta, S. Yokoyama, and H. Ishikawa. A
robust clustering method for missing metadata in image
search results. Journal of Information Processing, 20(3),2012.
[8] E. Zangerle, W. Gassler, and G. Specht. Recommending #tags in twitter. In Proceedings of CEUR Workshop, volume730, pages 67–78, 2011.
[9] Kuromoji. http://www.atilika.org/.
[10] UniDic. http://www.tokuteicorpus.jp/dist/.