DEIM Forum 2013 D1-6

クラシック音楽の内容記述に特化した検索手法
栗林

拓†

浅野

泰仁††

吉川 正俊††† 京都大学工学部情報学科 〒 606–8501 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 京都市左京区吉田本町
E-mail: †kuribayashi@db.soc.i.kyoto-u.ac.jp, ††{asano,yoshikawa}@i.kyoto-u.ac.jp
あらまし クラシック音楽を鑑賞する際には, その曲の音楽的な内容や構造に関する記述を読むことで曲に対する理解を深めることができる. 本研究では, 楽曲名による検索で得られる結果ページの傾向を利用し, 専門用語の出現密度や,

L-LDA(Labeled LDA) の手法による指標を用いて, 楽曲名をクエリとしたウェブ検索の結果ページを評価し, ユーザが求める記述をより効率的に見つける手法を提案する. 評価実験として, 実際にクラシック音楽の曲名をクエリとしたウェ
ブ検索を行い, 上記の指標による結果の再ランキングを行うことで, 有益な記述が効率的に得られることを検証した.
キーワード

情報検索, クラシック音楽, LDA, Labeled LDA

1. は じ め にクラシック音楽を鑑賞する際には, その曲の内容に関する解説を読むことで, 曲に関する理解を深め, より楽しむことができる. 音楽の専門家やクラシック音楽に関する詳細な知識を持たない者であれば尚更である. これは, ポップス音楽など, 他のジャンルに比べ, クラシック音楽に顕著な特徴であるといえる.
なぜなら, クラシック音楽は, 他のジャンルの音楽に比べ, 理論に基づいた形式が確立され, 様々な予備知識を持つことで楽曲の特徴をつかむことが容易になるものであり, また, 楽曲の規模も他ジャンルよりも比較的大きいものが多いため, 専門的な知
識を持たない者が独力で理解を得ることが困難だからである.
曲の内容に関する解説とは, 楽曲の内容, 構造に関する客観的な記述, また, 楽器名などを用いて, 曲の具体的な部分を言葉で説明する記述のことである. そういった記述を得ることで, 例えば楽曲を鑑賞する際に, 現在聴いている楽曲の部分が, 楽曲の理論的な構造のどの部分に相当し, どういった意味を持つのか, などといった, 予備知識なしに独力では理解することが困難なことを理解する手助けになる.
楽曲に関する知識を得るためには, 例えば Wikipedia（注 1）のよ

図 1 十分な記述のある Wikipedia ページの例 (Beethoven, Symphony

No.9)

うな百科事典の図 1 のようなページや, その他のウェブサイト
を検索し, 記述を探す, という方法が考えられる.

読むことは, 楽曲の理解に有用である.

図 1 の, ベートーヴェンの交響曲第 9 番のページ（注 2）では, 例

しかし, Wikipedia は, ユーザが自由に編集して記述するといえば, Form(形式) というセクションの中の First movement(第う形のために, 曲によっては, 非常に詳細で役立つ情報があった

1 楽章) というサブセクションに, “The opening theme, played

り, 逆に, 図 2（注 3）のようなページのように内容に関する記述が殆

pianissimo over string tremolos, so much resembles the sound of

どなかったり, 場合によっては曲目のページ自体がなかったり

an orchestra tuning, many commentators have suggested that wasする. Wikipedia 以外のページでは, 図 3（注 4） のように, Wikipedia

Beethoven’s inspiration.” という記述がある. これは, 曲の具体的の記述では得られない新たな情報が得られることも多い. しかな部分 (the opening theme) に関し, どのような楽器が (string), どし, 一般のウェブ検索では, 単に曲名で検索しても, 良い結果がのようなことをしているか (pianissimo, tremolos) といったこと簡単に, 効率的に得られることは少ない. また, 楽曲の内容の解を解説する記述である. このような記述による曲全体の解説を説は, 執筆者によっては, 違う観点から書かれることで, 違った（注 1）：http://ja.wikipedia.org/wiki/（注 3）：http://en.wikipedia.org/wiki/Coriolan Overture（注 2）：http://en.wikipedia.org/wiki/Symphony No. 9 (Beethoven)（注 4）：http://asiyclassical.wordpress.com/2011/11/23/19-suppe-light-cavalry-overture/ように, 実際の曲の再生時間との対応を示すものや, その他, 百科事典の形式では見られない情報を探すのは難しい. また, 『名曲事典』はオーケストラ曲のみを対象としており, 例えばピアノ独奏曲は含まれない, などの問題点もある.
音楽に関する検索技術としては, クエリをキーワードに限らない検索は多く実用化されている. 例えば, 自分の歌声をマイクから入力することで楽曲を検索するシステム（注 5）や, 音符を入力することで楽譜を検索するシステム（注 6）は既に実用化されている.
本研究はこれらとは異なり, キーワードをクエリとし, 単純な
ウェブ検索よりも, 上記のような曲の内容に関する有益な記述を含むページを効率的に得られる検索システムを目指す。
本研究では, 曲名によるウェブ検索結果を再ランキングする手法を以下の 4 つ提案する. 専門用語の出現密度を利用し
図 2 十分な記述のない Wikipedia ページの例 (Beethoven, Coriolan

Overture)

た手法 (TTFR), LDA(Latent Dirichlet Allocation) を利用した手法 (LR), クラシック音楽に関するウェブページの分類を使った

L-LDA(Labled LDA) を用いた手法 (LLRC), Wikipedia を追加訓練データとして利用した L-LDA を用いた手法 (LLRCW) である. 1 つ目では, 求めたい有益な記述は, より多くの専門用語を用いているという仮説のもと, より高い密度で専門用語を用いているページに高いスコアを付けた. LDA を及び L-LDA を用いた手法では, 求めたい有益な記述は, どのページも似た単語を用いているという仮説のもと, LDA 及び L-LDA を用いてスコアを付けた. LDA に関しては, Wikipedia のセクションを 1 文書とし, 単語の共起を利用することで有益な記述の傾向を得てス
コア付けを行った. L-LDA に関しては, 曲名によるウェブ検索
結果で得られるページには一定の傾向があると考え, それらのページを手動でクラス分けを行い, その学習結果を利用しスコ
ア付けを行った. 提案手法ではこれらのスコアによる検索結果の再ランキングを行った.
楽曲の具体的な部分を詳細に解説する記述は, ポピュラー音
楽やその他の分野に関してはあまり見られない, クラシック音
楽に特有のものであり, 楽曲の鑑賞の際にそれらの記述を読む
図 3 Wikipedia にはないような有益な記述の例 (Suppe, Light Cavalry

Overture)

ことにより理解を深めるという要求も, この分野に特有のものである. また, クラシック音楽の曲名によるウェブ検索結果は,

CD に関するページ, 楽譜に関するページ, 解説を行うページ, な役立つ記述が見つかることもあるが, 優れた記述を複数得るの

ど, 分かりやすく分類が可能であり, かつそれぞれの記述に一定

は, 手動では手間が掛かる.

の特徴があると考えられる. 本研究は, それらの点に着目し, ククラシック音楽に関する書籍では, 『新西洋音楽史』(音楽之ラシック音楽に特化した検索手法を提案する.

友社) [1] や『標準音楽辞典』(音楽之友社) [2] といったものが提案手法により, 従来の検索手法では, 曲に関する専門的な情権威とされている. しかし, 前者は音楽史, 例えば音楽の分野や報を具体的に知らなければ, 効率的に得ることが困難であった,

作曲家にフォーカスしており, 曲に関する記述は見られず, 後者

有益な記述を含むページを, 効率的かつ容易に得ることができは楽曲の解説は, 「ベートーヴェンの管弦楽曲。op.62。1807 年

るようにした.

作。1802 年に上演されたコリンの戯曲《コリオラン》から暗示

本論文の構成は以下の通りである. 第 2 章では関連研究を紹を得て作曲。コリンに献呈。」 といった程度の, 一般の事典の記介する. 第 3 章では, 専門用語の出現密度に基づくスコア付けに述の域を出ない.

関して, 第 4 章では LDA 及び L-LDA に基づくスコア付けに関曲に関する記述を集めた書籍には, 例えば『名曲事典』(音楽して説明する. 第 5 章では, 提案手法の評価実験について記述す之友社) [3] のようなものがある. この書籍は, 約 240 人の作曲家

る. 最後に第 6 章で, 本論文のまとめ及び今後の課題に関して述の約 2000 曲に関し, 時に譜例などを用い, 内容, 構造を詳細に記述している. しかし, 例えばこういった書籍であっても, 図 3 の（注 5）：http://www.midomi.com/index.php（注 6）：http://imslp.org/wiki/

べる.

2. 関 連 研 究
キーワードを用いた検索補助や検索結果の絞込みに関する研究は, 多くなされている.

の”Glossary of musical terminology（注 7） 及び”List of musical in-struments（注 8） のページに載っている用語を使った. ただ, このリストは, 音楽に関連する文脈の中では専門的な意味を持つが, 音楽に関係のない一般的な文脈の中でも頻繁に使われる単語も多く含まれる. そういった単語は, 専門用語の出現密度を求める上

Knees ら [4] は, ”rock with great riﬀs” や”relaxing music” のよではノイズとなる可能性が高いので除外したい. そのため, それ

うに, 曲の内容や印象を自然言語で記述したものをクエリとし,らの用語の中から, Wikipedia の Overtures(序曲) カテゴリに含ま合致する曲目を提示するシステムを研究している.
大坪 [5] の研究では, 再生中の音楽のメタ情報 (アーティスト
名, アルバム名, 楽曲名) から, CD ジャケットの画像や楽曲のレコメンドの提示を行うシステムが考案されている.
堀ら [6] は, 一般的なキーワード検索を, Wikipedia から関連単語を抽出することによりクエリ拡張を行い, 検索結果を改善す
る研究を行っている.
中谷ら [7] は, Web ページの検索結果を, 文書の読みやすさと
専門用語の出現密度の低さに基づき評価し, 一般的なユーザに理解しやすいページを発見する手法を考案している. 本研究では, これとは逆に, 専門用語が多く使われているページ程良い記
述を含むという仮説を立てた.
本研究が目指す成果の形態としては, 過去に Fineman [8] が実現した DW3 Classical Music Resources が挙げられる. これは, 大学の音楽専攻の学生のために, クラシック音楽に関する様々な知識を, リンク集の形式で結集したものである. 人手で精査された情報のリンク集は, ウェブ検索では簡単に得られない情報を容易に得られるようにするためのものであったが, 2007 年にこのプロジェクトは終了している.
本研究では, このプロジェクトの成果のようなものを, 内容を楽曲の内容記述に絞った形で, 人手に頼らないキーワード検索として実現することを目指す.
本研究による, 有益な内容記述を得るシステムの更なる応用
としては, 例えば以下のようなものが考えられる. 音楽自体を解析し構造を分析する研究としては, 例えば, ベース音高などの情報から和音を推定する須見ら [9] の研究のようなものが盛んにれるページに, 一般のページより高い確率で含まれる用語のみを抽出した. そのために, カルバック・ライブラー情報量 (KLD)
を計算した.

KLD は次のように計算される.
P(t): ランダムに選ばれた Wikipedia 記事が用語 t を含む確率.
P(¬t): ランダムに選ばれた Wikipedia 記事が用語 t を含まない確率.

P(t|Dq ): 記事集合 Dq (ここでは Overtures カテゴリ) からランダムに選ばれた Wikipedia 記事が用語 t を含む確率.

P(¬t|Dq ): 記事集合 Dq (ここでは Overtures カテゴリ) からランダムに選ばれた Wikipedia 記事が用語 t を含まない確率.
これらに対し,KLD(t; Dq ) = P(t) log

P(t)
P(¬t)
+ P(¬t) log
P(t|Dq )P(¬t|Dq )(1)として KLD を計算した.
閾値 θKLD = 0.01 に対し, KLD(t; Dq ) >= θKLD となる用語 t をOvertures カテゴリに関係する専門用語とした.
ページ p の専門用語の出現密度の評価式を次のように計算
した.




 nt (p) C(p) = 1 − exp− log |p| (2)

ここで, nt (p) とは, ページ p に含まれる専門用語の種類数, |p| とはページ p の文書長である.

4. LDA 及び L-LDA を利用した内容記述の検索手法

行われている. また, 前澤ら [10] は, 実際の演奏に関する, テン
ポなどの情報と曲の解釈を結びつける研究を行っている. こう4. 1 概要

いった技術を利用し, 曲の構造, 進行を分析し, 本研究で得られ

LDA(Latent Dirichlet Allocation) [12] は, 教師なしのトピック

るような内容記述から, 曲の具体的な部分を示すものを抽出しモデルであり, L-LDA(Labeled LDA) [11] は, それを教師あり学て実際に音楽と結びつけて提示するシステムなどが考えられる.

習とし, 一つ一つのトピックを人手で意味づけし解釈できるよう

3. 専門用語の出現密度を利用した内容記述の検索手法 (TTFR)にした手法である. 実装は, Stanford Topic Modeling Toolbox（注 9）を利用した.

LDA 及び L-LDA を用いた動機としては, 有益な記述は似た楽曲の内容に関する有益な記述とは, 曲の具体的な部分を解ような単語を用いているという仮説に基づいている. 文書集合説している文である. そのため, 音楽に関する専門用語をより多を入力として与えることで, 文書中のそれぞれの単語を生成す

く用いている記述の方が, より有益な記述であると考えられる．

る潜在的なトピックを推定する LDA を利用することで, 例えば,

そこで, ページに含まれる単語の総数と，その中での音楽に楽曲の内容記述を表すトピックの分布の値が高い文書は, 楽曲関する専門用語の総数をカウントし, その割合をスコアとし, 評の内容記述を表している, と考えることができる.

価する.
まず, 利用する専門用語のリストとして, 英語版 Wikipedia（注 7）：http://en.wikipedia.org/wiki/Glossary of musical terminology（注 8）：http://en.wikipedia.org/wiki/List of musical instruments（注 9）：http://nlp.stanford.edu/software/tmt/tmt-0.3/

LDA の訓練の際には, トピック数は, 4.3 節に後述する L-LDAと合わせた 8, 及び, その前後で変動させた. これは, クラシック
音楽の曲名によりウェブ検索を行った際, 検索結果に現れるページが, 概ね 8 つの異なる種類の記述に分類できると考えるからである. 8 つの異なる種類の記述は, L-LDA のラベルの説明で詳述する.

LDA で抽出されたトピックの中に, 明らかに曲の構造解説に該当するトピックがあったので, 判定の際に, そのトピックの分
布の値をスコアとし評価を行った.
図 4 LDA のモデル図

曲の内容記述を表すトピックには以下のような単語が含まれていた: 曲の構造そのものに関連する単語 (sonata, form, section,

4. 2 LDA のモデル
LDA は, 1 つの文書は潜在的な 複数のトピックを表し, 文書
中の単語はそのトピックにより生成されると考えるモデルである. 概念図は図 4 である.
ここで, w は単語, z はトピック, M は文書の数, N は 1 文書中の単語数, K はトピック数, θ は文書に対しどのトピックが生起しやすいかを表す多項分布, α はそのディリクレ分布のハイパーパラメータ, φ はトピックに対しどの単語が生起しやすいかを表す多項分布, β はそのディリクレ分布のハイパーパラメータを表す.
即ち, K, α, β は事前に与える必要がある.

LDA では, Collapsed Gibbs Sampling [13] などを用いた方法
で, 文書が与えられると, それを生成する潜在的なトピックを求めることができる. その学習結果を用いて, 新たな文書集合に対し, それぞれの文書に対するトピックの確率分布を導き出せる.

4. 3 LDA のハイパーパラメータLDA のハイパーパラメータ α, β は, 本来 θ, φ に対応する次元を持つベクトルであるが, Blei ら [12] はすべての成分が同じ大きさであるという制約を設けて扱っている. Wallach ら [14] の議論によると, α に関してはそれぞれの成分の大きさが異なる
非対称的 (Asymmetric) なハイパーパラメータを用いることで,

LDA の性能を向上させられることがあることを示している.
しかし, 今回の提案手法 (LDA) の実験では, 簡単のために, α 及
び β に関して, すべての成分が等しい対称的 (Symmetric) なハイ
パーパラメータとした. そして, Griﬃths らの先行研究 [13] [15]では α = 50/K, β = 0.1, もしくは β = 0.01 が良い性能を示すとされているが, 今回は α = 50/K, β = 0.1 として, 性能の評価を行った.

4. 4 LDA を利用した内容記述の検索手法 (LR)
今回の実験では, LDA 及び L-LDA を用いて 3 つの異なる評価を行った.

LDA の訓練データとして, Wikipedia 英語版の, 交響曲のペー
ジ計 309 のテキストを, ひとつひとつのセクションを 1 文書として分けた計 1374 文書を利用した.

Wikipedia の楽曲のページは, 基本的に, 曲の基本情報, 背景,
構造など, 意味的なまとまりをよく表したセクション分けになっており, 1 セクションを 1 文書とし LDA を用いて単語の共起を見ることで, 曲の内容, 構造を解説する記述を得たいという目的に合致する学習ができると考えられる.

movements), 曲の構造的な部分を表す単語 (scherzo, finale), 楽器に関連する単語 (strings), その他音楽的な意味を持ち曲の内容記述に使われるような単語 (minor, third, allegro, melody).

4. 5 L-LDA を利用した内容記述の検索手法
実際に判定したいページは Wikipedia に限らない一般のウェブページであるが, 先述の, Wikipedia を学習に用いた LDA だ
けでは, Wikipedia の記述に基づいた学習しかできないため,

Wikipedia とは異なる形の記述などが多くある一般のウェブペー
ジの分類に対応できない可能性が考えられた. しかし, 一般のウェブ検索結果に現れるページは, ある程度のテンプレートに基づいている Wikipedia のセクションと比べると, 記述内容は人手で実際に読んでみないと判断することは難しい. そこで, 教師あ
り学習である L-LDA を用いることで, LDA で用いた Wikipediaに限らず, 一般のウェブ検索結果にページでも同じような内容を表している文書毎に単語の共起をよく判定できると考えた.

4. 5. 1 クラシック音楽に関するウェブページの分類の提案
L-LDA を利用するためには, 手動でつけるラベルを決める必要がある. ラベルの種類を決定するために, クラシック曲の曲名による検索結果を 1540 ページ調べ, それらが概ね 8 種類に分類でき, 今回の研究の目的に合致することが分かった. それらは,以下の 8 つである.

structure 楽曲の内容, 構造に関する客観的な記述. 楽器名などを用いて, 曲の具体的な部分を言葉で説明する記述. 例: ”Therefollows a theme of marching of armies carried out by the horns.”
background 作曲の背景に関する記述を含むページ. 例えば, 作
曲者自身に関する記述, 作曲前後の作曲者の具体的な活動, 作曲に繋がった動機やきっかけなど. 例: ”The overture is one of three

early works by Lilburn which center on the theme of national identity; the other two are 1944’s Landfall in Unknown Seas for narrator
and orchestra and the tone poem A Song of Islands of 1946. ”
commentary 楽曲やその演奏に関する, 記述者自身の感想やコメント, 評価等. 例: ””At this point there are so many Brahms record-

ings that no single one is going to satisfy all of our needs but thisrecording is competitive with the best in artistic and sonic aspects.
score 楽曲の楽譜の販売, ダウンロードページを表すラベル. 例
としては, IMSLP や, 一般的なオンライン楽譜販売サイト.

cdmp3 楽曲の CD や mp3 の販売. ダウンロードページ, また,
トラック名のみの記述, 動画のみのページ. 例としては, Amazon
や iTunes の CD ページ.

表 1 1540 ページ中のラベルの数

布の値をそれぞれのページのスコアとした.

ラベル

該当ページ数

irrelevant

474

cdmp3

459

background180

commentary

169

noneng159

練データに追加し, 同様にテスト対象に対しての structure の分

structure

104

布の値をスコアとした.

score

98

Wikipedia のセクション計 1374 のうち, 該当するものは 190

dictionary

90あったため, L-LDA(検索結果のみ) の訓練データの 1540 文書に

4. 5. 4 Wikipedia を追加訓練データとした手法 (LLRCW)
先 の L-LDA の 手 法 の 訓 練 デ ー タ に, LDA の 際 に 用 い た

Wikipedia の学習データのうち, structure に対応するトピックの分布が 0.3 を超えたセクションに structure ラベルを付け, 訓加え, 計 1730 文書の訓練データとなった.
表 2 ハイパーパラメータの比較

β

再現率

適合率

F値

0.01

0.49020.55980.52270.05

0.50720.5726

0.53805. 評 価 実 験
5. 1 概要0.1

0.50720.60260.5508

評価実験として, まず, 対象とした 10 の曲に対し, Google 検

0.5

0.41740.59900.4920

索上位 50 ページを集めた. ただし, 検索結果に現れる YouTubeのページは, LDA の実験の際に不具合を起こすこと, 目的とす

noneng 英語以外のページ.
dictionary 辞書等のエントリのページ. 内容の詳しい記述ではなく, 単純な説明しかない.

irrelevant 上記のいずれにも当てはまらないページ, 例えば, 楽
曲に無関係なページ, 曲には関係しているが文章がないページ,

Wikipedia の Disambiguation のページ等.
1540 のページ中, それぞれのラベルに該当するページが何ページあったかを, 以下の表 1 に示す. ただし, ラベルはページの内容に応じて重複して付くこともあった.

4. 5. 2 パラメータ決定のための予備実験
L-LDA に関しても, LDA と同様にハイパーパラメータを決める必要がある. そのための予備実験として, データ集合として,前節でラベル付けを行った 1540 ページを利用した. それを 5 分
割し, 下記のハイパーパラメータの条件で交差検定を行い, 平均
で最も性能の良かったものを L-LDA のパラメータとして採用
した.

α は, LDA の 項 で 述 べ た, 先 行 研 究 で 良 い と さ れ て い る
α = 50/K(K=ラベル数=8), を採用した. β は, 先行研究では0.01, 0.1 などの値が示されているため, 今回は 0.01, 0.05, 0.1,
0.5 の 4 通りで実験を行い, 性能を確かめた.
今回の実験では structure ラベルに関する精度を最も重点的に調べたいため, structure ラベルを手動で付けたページのうち, L-LDA が structure ラベルを付けたもの (再現率), L-LDA がstructure ラベルを付けたもののうち, 手動で structure ラベルを付けていたもの (適合率), の 2 つの指標を調べた. そして, 比較のため F 値 (2*再現率*適合率/(再現率+適合率)) を利用した. た
だし, L-LDA がつけるラベルは, それに対応する分布の値が 0.3を超えたものとした.
この結果, 最も良い F 値を示した β = 0.1 を, ハイパーパラ
メータの値として選んだ.

4. 5. 3 検索結果のみを利用した手法 (LLRC)
この提案手法では, 前節の 1540 ページを訓練データとし, テ
スト対象に対して判定を行う. その結果の, structure ラベルの分る記述が得られることを期待できないことから, 予め除外した.
それらのページに対し, 有益な内容の記述が含まれる度合いに基づいて, 0 から 3 の 4 段階の点数を付けた. 点数の概ねの基
準は以下の通りである.

3 点 曲全体に渡り, 曲中の具体的な部分を, 複数もしくは十分に長い 1 つの段落を使い, 詳細に記述している. また, 譜例などの図表を使い, 解説している. 記述を読むことで, 曲全体に関して, 体系的な理解を得ることができ, 曲と記述の対応関係もある
程度把握することができる.

2 点 曲全体の具体的な内容を, 概ね 1 段落程度を用いて記述している. 記述を読むことで, 全体的な流れは把握することができるが, 曲と記述の対応関係を完全に理解することは難しい.

1 点 曲の中の具体的な部分について, 1 文以上を使って記述している. 曲の情報を説明する段落の一部分を使って, 曲の具体的な部分に触れている程度なので, 全体を把握したり, 具体的な対応関係を理解することは難しい.

0 点 曲中の具体的な部分について触れていない.
そして, 50 のページを, 3 章及び 4 章で提案した TTFR, LR，

LLRC, LLRCW, そして TTFR と LR の和, TTFR と LLRC の和,TTF と LLRCW の和, LR と LLRC の和, LR と LLRCW の和,の 9 種類のスコアに基づいて再ランキングした. そして, それらの nDCG(normalized Discounted Cumulative Gain) を, Google の検索結果のランキングの nDCG と比較することで評価した.

5. 2 結果・考察
まず, LDA のトピック数の変動による性能の変化を示した表
が, 表 3 である.
トピック数を 10 以上にしたとき, 楽曲の内容記述に該当するトピックが複数見られたので, それぞれ単独の分布の値を利用した場合 (トピック a, トピック b) と, 2 つの和を取った場合 (a+b)との両方を示した.
この結果, この中ではトピック数 10 として, 内容記述にあたるトピックの 2 つ目を選んだものが最も良い性能を示したので,それを採用した.
次に, 今回の実験で対象とした 10 曲の検索結果に対し, nDCG

表 3 LDA のトピック数による nDCG の変化
曲名

K=4

K=6

K=8

K=10(a) K=10(b) K=10(a+b) K=12(a) K=12(b) K=12(a+b)

Also Sprach Zarathustra

0.924 1.000 1.000

0.226

1.000

1.000

1.000

0.907

1.000

Blue Danube

0.690 0.962 0.927

0.218

0.961

0.909

0.903

0.835

0.961

Canon In D

0.351 0.549 0.543

0.297

0.644

0.369

0.625

0.486

0.534

Eine Kleine Nachtmusik

0.538 0.868 0.867

0.332

0.868

0.821

0.660

0.870

0.868

Hungarian Rhapsody No. 2

0.398 0.852 0.800

0.226

0.800

0.742

0.720

0.800

0.852

Pomp And Circumstance March 0.661 0.919 0.925

0.366

0.942

0.675

0.920

0.936

0.921

Rhapsody In Blue

0.565 0.815 1.000

0.223

1.000

0.750

0.351

1.000

0.750

Symphony No. 5 (Beethoven)

0.659 0.957 0.940

0.337

0.932

0.729

0.907

0.925

0.932

Symphony No. 9 (Beethoven)

0.784 0.810 0.810

0.321

0.810

1.000

0.784

0.950

0.810

Toccata And Fugue In D Minor

0.468 0.893 0.747

0.262

0.982

0.710

0.589

0.923

0.976

平均

0.604 0.862 0.856

0.281

0.894

0.771

0.746

0.863

0.860

曲名

表 4 各再ランキングの nDCG の比較
TTF+
Google TTFR LR LLRC LLRCW
LR

TTF+
TTF+
LR+
LR+
LLRC LLRCW LLRC LLRCW

Also Sprach Zarathustra

0.705

0.866

1.000

0.924

1.000

0.907

0.767

1.000

1.000

1.000

Blue Danube

0.591

0.897

0.961

0.938

0.902

0.960

0.963

0.910

0.923

0.963

Canon In D

0.675

0.496

0.644

0.819

0.820

0.621

0.664

0.725

0.694

0.711

Eine Kleine Nachtmusik

0.608

0.791

0.868

0.824

0.944

0.938

0.888

0.938

0.919

0.927

Hungarian Rhapsody No. 2

0.685

0.702

0.800

0.779

1.000

0.720

0.772

0.742

1.000

1.000

Pomp And Circumstance March

0.620

0.664

0.942

0.667

0.980

0.939

0.930

0.949

0.917

0.980

Rhapsody In Blue

0.628

0.658

1.000

1.000

1.000

0.750

0.815

1.000

1.000

1.000

Symphony No. 5 (Beethoven)

0.748

0.825

0.932

0.911

0.943

0.920

0.951

0.964

0.951

0.961

Symphony No. 9 (Beethoven)

0.670

0.887

0.810

1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

Toccata And Fugue In D Minor

0.573

0.759

0.982

0.769

0.978

0.868

0.950

0.979

0.929

0.979

平均

0.650

0.755

0.894

0.863

0.957

0.862

0.870

0.921

0.933

0.952

を計算したのが表 4 である. 評価方法の数字は上の概要のもの

ングでは，それら有益な記述を含むページを確実に上位に再ラに対応する. 各曲に対し, 最も良い値を示したものを太字で表し

ンキングし nDCG を改善することに成功しているが, ユーザのた. 最下段に, それぞれの方法の nDCG の平均を示した.

要求に十分応えられているとは言い難い.

結果として, 以下のような傾向が見られた.
専門用語の出現密度を利用した手法では, 1 曲を除いて nDCG

6. ま と めを向上させた. しかし, うまくいかないケースもあった. これは本研究では, クラシック音楽の楽曲のウェブ検索において, 楽

即ち, 有益な記述は専門用語を高い割合で含んでいるという仮曲の内容に関する有益な記述を効率的に得るための手法を提案

説が不十分であったと考えられる. その原因としては, そもそもした. 提案手法では, 専門用語の出現密度と, LDA 及び L-LDA

文章自体をあまり含まないページ (CD のトラック情報のページ

によるスコアによって検索結果を再ランキングした.

や, 通販のページ) なども, 専門用語にあたる単語を含んでおり,評価実験として, 実際にクラシック音楽の楽曲の曲名による

かつ, それらのページには文章量が少なく, 結果として専門用語検索結果を再ランキングし, nDCG を比較した. その結果, 提案の出現密度が高くなってしまうということが考えられる. また,手法により, nDCG を大幅に改善することを示した.

逆に, ページの一部分に有益な記述を含むページは, それ以外の今後の課題としては, 専門用語の出現密度を用いた手法を改文章も含んでいることが多く, 専門用語の割合が低くなってし善するために, それぞれの専門用語が出現する頻度などの指標まうことが多かった.

を導入するなどの手法が考えられる.

一方で, LDA 及び L-LDA を利用したスコアによる再ランキン

また, 検索結果の上位の再ランキングだけでは, そもそも含ま

グは, 殆どすべての場合において nDCG を改善することに成功れる有益な記述の件数が少ないため, 検索クエリ自体に工夫をした. Wikipedia のセクションを訓練データに追加した L-LDAするなどして, 検索結果に含まれる有益な記述の件数を増やすを利用した方法 (LLRCW) が, 最も良い性能を示す結果となっ方法を考えることなどが挙げられる.

た. 有益な記述は, 曲に依らず似通った単語を使っているという仮説が正しかったと考えられる.
問題点としては, 曲によっては, 曲名による Google 検索では,上位 50 件中 3 件や 4 件程度しか, 有益な記述を含むページを得られないということがある. LDA 及び L-LDA による再ランキ

また, 得られた有益な記述を含むページの中から, 実際にどの部分が有益な記述なのかを判断し抽出, ユーザに提示するシス
テムなどを検討していきたい.
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[2] 『新訂 標準音楽辞典 第二版』(2008) (音楽之友社)[3] 属啓成 (1969)『名曲事典』(音楽之友社)[4] Peter Knees, Tim Pohle, Markus Schedl, and Gerhard Widmer. “AMusic Search Engine Built upon Audio-based and Web-based Similarity Measures” Proceedings of the 30th annual international ACM
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