DEIM Forum 2013 C9-1

話題の周期性に着目した情報要求言語化のためのクエリ拡張手法の提案
大塚

淳史†

関

洋平††

佐藤 哲司††† 筑波大学大学院図書館情報メディア研究科 〒 305–8550 茨城県つくば市春日 1–2†† 筑波大学図書館情報メディア系 〒 305–8550 茨城県つくば市春日 1–2
E-mail: †{otsuka,satoh}@ce.slis.tsukuba.ac.jp, ††yohei@slis.tsukuba.ac.jp
あらまし Web ユーザが生成するコンテンツには，周期的な性質を持つものが多く存在する．本論文では，コミュニ
ティQA の自然言語で投稿された質問記事の中から，周期的な話題に関する質問記事を抽出する手法を提案する．コミュニティQA の質問記事集合から時系列トピックモデルにより，時間追跡可能なトピックを作成する．トピック話
題変動の周波数解析することにより得られた特徴量をクラスタリングし，周期的に変化するトピックを特定する．ト
ピックモデルの文書−トピック分布から，周期性を持つトピックに関連の深い質問記事を抽出することで，大量の質問記事の中から，周期的な話題に関する質問記事を抽出する．抽出できた質問記事から拡張クエリを作成することで，季節性の高いクエリを推薦できたので報告する．
キーワード

コミュニティQA，話題分類，周期性，時系列トピックモデル，クエリ拡張

Query Expansion Method based on Periodicity of the Subject for
Verbalization Latent Information Needs
Atsushi OTSUKA† , Yohei SEKI†† , and Tetsuji SATOH††† Graduate School of Library, Information and Media Studies, University of Tsukuba
1–2,Kasuga,Tsukuba,Ibaraki,305–0855 Japan†† Faculty of Library, Information and Media Science, University of Tsukuba
1–2,Kasuga,Tsukuba,Ibaraki,305–0855 Japan
E-mail: †{otsuka,satoh}@ce.slis.tsukuba.ac.jp, ††yohei@slis.tsukuba.ac.jp
Abstract Web contents generated by users periodicity. In this paper, we propose extraction method for question
articles which contain periodicity from community QA resources written by natural languages. This method createtime continuous topic from question article resources, and extract topic variation using JS divergence. We identify
periodicity topics by clustering feature quantity made by frequency analysis. finally, we extract periodicity question
articles using topics-documents distribution in topic topic model. Our works show that periodicity question articles
by our extract method demonstrate high seasonality query expansion.
Key words Community QA, Topic Classification, Periodicity, Time Continuous Topic Model, Query Expansion

1. は じ め にユーザの情報要求は時間とともに刻々と変化していくが，その変化には周期性があるとされている．Vlachos ら [1] や，

スマートフォンに代表される情報端末の普及に伴い，Web は

Shokouhi ら [2] の研究により Web 検索エンジンに入力されより身近な存在となっている．Web ユーザは日常の生活の中でるクエリには周期性があることを明らかにしている．例えば，生じた疑問に対して，Web 検索エンジンや，コミュニティQA“Halloween” というクエリは毎年 10 月に検索頻度が急激に上（CQA）を用いることで，所望の情報を入手している．Web 検

昇するが，それ以外の期間ではほとんど検索されないクエリで索エンジンや CQA で使用するクエリや質問記事作成するため，ある．また，村田ら [3] は，クエリ入力語に最初にクリックさ

ユーザは自身の調べたいことである疑問から “調べたいこと”れる Web ページを検索意図とみなすことで，Web ユーザの検を文章化する．本論文では，これを情報要求の言語化と呼ぶ．

索意図には周期性があることが明らかになっている．検索の周そのため，クエリや質問記事は，ユーザが知りたいことである期性を特定することで，時期に応じたクエリ拡張など，情報検情報要求を強く反映したものになっている．

索での幅広い応用が可能になる．Semgstock [4] らはクエリのQQQ QQQ

質問記事集合トピックモデルにより、
質問記事集合を話題集合に変換

Topic0Topic1

Topic2

Topic2

周期性なし

QQQ QQQ

α

α

Θ

Θ

Θ

z

z

z

wN

wN

wN

D

D

D

トピックモデル
トピックの確率分布遷移
により、話題の周期性を特定

Topic0αTopic1
周期性あり

QQ

文書のトピック分布より、
周期性トピックに関する質問記事を抽出ΦΦΦ K

図 1 話題変動のタイプによる質問記事分類の流れ

図 2 DTM のグラフィカルモデル (時間分割数 3 のとき)

時間的な周期性に着目して，時刻によって異なる拡張クエリを手法について説明する．図 1 に提案手法の流れを示す．質問記

推薦する手法を提案している．

事を “話題” 単位となるようにトピック化し，トピックの中か

CQA においても，投稿される質問記事の内容には周期性がら周期的な変動をするトピックを特定することで，周期的な話存在しているとされている．Shotok ら [5] は，近い内容の質問

題を発見する．最終的に，周期性のあるトピックに関連する質

記事が繰り返し投稿されることに着目し，新しい質問記事が投問記事を抽出することで，質問記事集合の中から，周期性に関稿された際に，過去の回答済みの質問記事を用いた自動回答を連する話題の質問記事を分類する．

行う仕組みを提案している．CQA は自然言語で記述した質問

以降は，トピックモデルを用いた CQA 質問記事の話題化と記事を入力とするため，キーワード組で表現する検索エンジン

トピックの時間変化による話題変動追跡手法，そして，話題変のクエリよりも高い表現力を持っていおり，質問記事中の単一化の周期性発見手法について詳述する．

のキーワードだけでは，質問記事の主題を特定することは難2. 1 時系列トピックモデルによる CQA の話題変動抽出

しい．そのため，質問記事に記述されている内容が周期性を，

CQA の質問記事は自然言語で記述されているため，一つのWeb 検索エンジンのクエリのように，単純なキーワードの出現

質問記事中に多くの単語を含む．そのため，Web 検索エンジン

頻度だけで話題の周期性を特定することは困難である．

のクエリ頻度のように，単純な単語の出現頻度では，質問記事

本論文では，CQA から，繰り返し議論される話題に関するの話題遷移を特定することは難しい．そこでまず，質問記事集

質問記事を抽出する手法を提案する．トピックモデルを用いて，合をトピックモデルによりトピック化する．トピックモデルは，

質問記事集合を “話題” の単位となるトピック集合に変換し，ト

文書と単語の間には潜在的なトピックがあると仮定するモデル

ピックの時間変化を追跡することで，変動に周期性が見られるであり，トピックは単語の出現確率分布で表現される．同じ話トピックを特定する．周期的な話題変動をするトピックに関連題で使用される単語は，確率分布内で近い確率を持つ．一つのの深い質問記事を抽出することで，CQA の質問記事集合の中トピックは一つの “話題” に対応させることができ，トピックから，周期的な話題に関して議論される質問記事を抽出する．

の時間変化を追跡することで，CQA の質問記事の話題の変化

本論文では，抽出した周期的な話題に関する質問記事集合をリを追跡することができる．

ソースとして，情報要求の言語化を支援するクエリ拡張を実装

本論文では，時間追跡可能なトピックモデルとして，Blei

した．質問記事を Web ユーザの情報要求とみなし，季節ごと

ら [6] の Dynamic Topic Model（DTM）を用いる．DTM のに異なる質問記事と拡張クエリを提示することで，クエリに関グラフィカルモデルを図 2 に示す．z はトピック，w は単語をするユーザの情報要求の時間変化を追跡しながら，多様な Web

表し，K はトピック数，N は単語数，D は文書数である．α は検索を実現している．

ハイパーパラメータ，θ は（トピック数×文書数）のトピック

本論文の構成は以下の通りである．まず，2 章で CQA から比率行列，ϕ は（単語数×トピック数）の単語分布行列である．

周期的に議論される話題に関する質問記事の抽出手法について

DTM では，モデル生成に時間情報を用いるため，同一トピッ

説明する．3 章では 2 章の手法により抽出した質問記事を用い

クを時間を超えて追跡できるという特徴がある．図 2 では，時たクエリ拡張システムについて説明する．4 章で，クエリ拡張

間分割数 3 の場合を示しており，トピックの単語分布 ϕ が初期システムの出力結果を用いた，周期性に関する評価実験を行う．

状態から 2 回遷移している．時間分割数を TS とした場合，ト

5 章で考察し，6 章でまとめと今後の課題について述べる．

ピックは ϕ0 , ϕ1 , ..., ϕTS−1 までの TS 個の単語分布を持つ．

2. 話題の周期性に着目した質問記事分類
本章では，CQA の話題変動の周期性に基づく質問記事分類

トピックの時間変化は，トピック内の確率分布の変化である．

DTM の各トピックでは，同一の話題で使用される単語が近い確率を持つ．そのため，各トピックの単語分布の遷移を追跡す

ることで，同一話題の変化を調べることができる．トピック時
間変化量は確率分布の類似度を算出する JS ダイバージェンス
により得る．JS ダイバージェンスは，確率分布 P と Q から次式で与えられる．

(

P (x)
1 ∑
P (x) log
2
R(x)JS(P ||Q) =

x

+

∑

Q(x) log

x

Q(x)
R(x)

)

図 4 旅行カテゴリ，トピック 171 の話題変動(1)

R は確率分布 P と Q の平均であり，R = (P + Q)/2 である．JS ダイバージェンスは 0 <= JS の値をとり，同じ確率分布(P = Q) のとき，JS = 0 をとる．
時刻間の確率分布の類似度が高い場合は，話題がほとんど変化していないことを表し，類似度が低い場合，時間の遷移によって話題が変化したことを示している．
図5

本論文では，時間分割数 TS の時系列データに対して，デー

旅行カテゴリ，トピック 0 の話題変動

タの始点となる時刻を基準時刻 t0 とし，t0 と t0 , t1 , ..., tTS−1
までの，全ての時刻との JS ダイバージェンスを計算する．計

離散フーリエ変換により得た話題変動の周波数領域のパワー

算した JS ダイバージェンス値を時系列上に並べることで，トスペクトル分布により，話題変動を周期的な特徴に基いて議

ピック内の話題が基準時刻からどれだけ乖離していくのかを分論することができる．そこで，パワースペクトル分布を素性析する．

としてトピックのクラスタリングを行うことで，質問記事の2. 2 周波数解析による話題変動の周期性特定

話題を変動のタイプに基いて分類する．離散フーリエ変換でJS ダイバージェンスにより得た，トピックの時間変化に関すは，サンプリング定理により，周波数 k = 0, 1, ..., N− 1 まで2

る時系列データを離散フーリエ変換（DFT) を用いて検出する．

の N/2 個のパワースペクトルを得ることができる．しかし，フーリエ変換は，時系領域で表現されているデータを周波数領

k = 0 は周期 T = ∞ となり，周期性に関係しないため除外し，域で表現するための手法である．n0 , n1 , ..., nN −1 までの N 個

k = 1, ..., N2 − 1 までのスペクトルをクラスタリングの素性とのデータによって表現される時系列データ x から，離散フーリする．

エ変換によって得られる周波数 k のスペクトルは以下で与えら

2. 3 話題変動のタイプに基づく質問記事分類れる．

トピックモデルでは，文書はトピックの出現確率分布により∑表現されている．トピック数 N のモデルにおいて，文書 D と

N −1

X[k] =

−j 2π
kn
N

x[n]e

(2)

トピック zm との関連度は，出現確率 P (zm |D) により表現さ
れ，

n=0

ここで，指数関数部分はオイラーの公式により実数部と虚数

∑N

m=0

P (zm |D) = 1 である．

本論文では，周期的な話題変動をするトピック集合 PZ に対して，これらのトピックの出現確率の和 Spz を以下の式により部に分割した以下の式を得る．

算出する．

∑{

N −1

X[k] =

n=0

}

Spz =

2π
2π
(x[n] coskn) − j(x[n] sinkn)
NN= Re[k] + Im[k]∑P (zi |D)(6)zi ∈PZ(3)

Spz が設定した閾値を超えた時，文書 D は周期的な話題に関する質問記事であるとして抽出する．

各周波数スペクトルの信号の強さは，パワースペクトルを計算することで求めることができる．周波数 k の周波数スペクト
ル x[k] のパワースペクトル S(x[k]) は式（３）を用いて．

S(X[k]) =√Re[k]2 + Im[k]23. 周期性に基づくクエリ拡張
本章では，周期的な話題に関するクエリ拡張システムについて説明する．まず，2 章で提案した手法を実際の CQA リソー(4)スに適用した際の結果を示し，その結果を元に作成したクエリ
拡張のためのデータセットについて述べる．次に，作成したク

パワースペクトルにより，入力した時系列データにどの周波エリ拡張システムについて説明する．

数成分が多く含まれているのかを調べることができる．周波数

3. 1 Yahoo!知恵袋からの周期的な質問記事抽出

k のとき，周期 T は以下の式で与えられる．

提案手法を実際の CQA リソースに適用した結果を示す．国

N
T =
k

(5)

クラスタ２

クラスタ３
クラスタ３

クラスタ１

図 3 旅行カテゴリ 200 トピックの周波数解析によるクラスタリング結果

表 1 旅行カテゴリでの階層的クラスタリング結果
クラスタ トピック数

トピック番号

1

183

下記以外の全トピック

2

16

5，19，28，57，60，62，88，91，100，109，

3

1

15

144，152，156，157，171

図6

旅行カテゴリ，トピック 171 のパワースペクトル分布

表 2 PC カテゴリでの階層的クラスタリング結果
クラスタ トピック数

トピック番号

1

199

下記以外の全トピック

2

1

73

表 3 健康カテゴリでの階層的クラスタリング結果
クラスタ トピック数

図 7 旅行カテゴリ，トピック 0 のパワースペクトル分布

立情報学研究所提供の Yahoo!知恵袋コーパス（注 1）を使用した．
データの期間を 2006 年 1 月から 2008 年 12 月までの 12ヶ月
間，DTM のトピック数は 200 と設定した．カテゴリは毎月の質問記事の投稿件数が安定している，旅行，PC，健康の 3 カ
テゴリを用いた．
時系列トピックと JS ダイバージェンスにより，トピックの話題変動を追跡した結果を図 4 に示す．この図は，旅行カテゴ
リ，トピック 171 の話題変動の様子である．横軸が 2006 年 1
月から 2008 年 12 月までの時系列，縦軸が JS ダイバージェン
ス値である．JS ダイバージェンスが上昇するほど，2006 年 1
月から話題が遠くなっていることを示している．2 月から徐々に JS ダイバージェンス値が上昇しおり 9,10 月でピークとなり，その後は JS ダイバージェンス値が低下していく話題変動のパターンとなっていることがわかる．2006 年から 3 年間全てで，増減を繰り返す同様のパターンで JS ダイバージェンス値が推移することから，旅行カテゴリのトピック 171 は周期的な話題であると判別することができる．一方，図 5 は，旅行カテゴリ，
トピック 0 の話題変動の様子を示している．トピック 0 では，

トピック番号

1194

下記以外の全トピック

2

6

1 55 58 123 127 151 177

JS ダイバージェンス値が単調増加となっている．このことからトピック 0 の話題は周期性を持たないといえる．
話題変動を離散フーリエ変換により，周波数領域のスペクトル分布で表現したものを図 6 と図 7 に示す．図 6 はトピック

171，図 7 がトピック 0 である．横軸は周波数，縦軸はスペク
トルエネルギーを示している．トピック 0 のスペクトル分布
は一般的な指数関数分布となっているが，トピック 171 では，

k = 3 でスペクトルにピークが立っている．周波数から，トピッ
ク 171 の話題変動は，周期 12 の成分を多く含むことがわかる．
周波数スペクトル分布を素性として，階層的クラスタリングを実行した結果を図 3 に示す．階層的クラスタリングから，特徴的な 3 つのクラスタが形成できていることがわかる．トピッ
ク 171 はクラスタ 2，トピック 0 はクラスタ 1 に属している．
クラスタ 2 に属する 16 のトピックは全て k = 3 でスペクトルのピークが立っており，クラスタ 2 が周期的な性質を持つ話題
に関するトピックであることがわかる．

PC，健康カテゴリにおいても同様に話題変動の周波数スペク
トルによるクラスタリングした結果を表 2 と表 3 に示す．PC
カテゴリではトピック 73 からなるクラスタ 2，健康カテゴリ
では 7 個のカテゴリからなるクラスタ 2 がそれぞれ周期的な話
題を持つトピッククラスタとして抽出できた．

（注 1）：http://www.nii.ac.jp/cscenter/idr/yahoo/chiebkr2/Y_chiebukuro.

html

表4

クエリ拡張のためのデータセット（周期性を持つ質問記事）
カテゴリ

全質問記事数 周期性質問記事数

抽出割合

旅行

217,130

25,7800.12

PC516,442

7,206

0.014

健康

471,189

14,401

0.031

3. 2 データセット：周期的な話題に関する質問記事の抽出3. 1 節での結果を基に，クエリ拡張システムのためのデータ
セットを作成する．旅行，PC，健康ではクラスタ 2 が周期性を持つ話題に関するトピック群である．これらのトピックを用いて質問記事抽出を行った．文書分類の式（６）の閾値は 0.3に設定した．抽出結果を表 4 に示す．全質問記事数は，期間内にカテゴリに投稿された質問記事の総数，周期性質問記事数はトピックモデルから抽出した，周期性に関連する質問記事数で

図 8 情報要求の言語化を支援するクエリ拡張システム

ある．システムでは，抽出できた周期性質問記事をデータセッ
トとして利用する．

4. 評 価 実 験システムでは，時期ごとに異なる拡張クエリを提示するため，抽出した周期性質問記事を季節ごとに分割する．質問記事集合の中から，3 月から 5 月に投稿された質問記事を春の質問記事集合とする．同様に，6 月から 8 月の間に投稿されたものを夏，

9 月から 11 月に投稿されたものを秋，そして 12 月から 2 月の間に投稿された質問記事を冬の質問記事集合として分割する．
システムでは，季節ごとにそれぞれ拡張クエリを作成する．

3. 3 情報要求の言語化を支援するクエリ拡張システム
周期的な話題に関する質問記事をデータセットとしてクエリ
拡張システムを実装した．システムのスクリーンショットを図8 に示す．システムは，筆者らが提案しているクエリ拡張シス
テム [7] と同様の手法により実装している．システムでは，左上部の検索窓に検索キーワードを入力すると，タグクラウドに拡張クエリで追加する関連語が表示される．タグクラウドから関連語を選択すると，システム右下部に入力語と関連語が含まれる CQA の質問記事とキーワード組が提示される．この質問記事とキーワード組がセットで提示される拡張クエリを，本論文では “質問記事付き拡張クエリ（CQA クエリ）” と呼ぶ．

CQA クエリの質問記事は Web ユーザの言語化された情報要求に相当する．キーワード組にユーザが理解できないキーワードが含まれていたり，検索意図が理解できない拡張クエリが提示された場合でも，自然言語で記述された質問記事を参照することで，提示されたキーワード組がどのような情報要求から発生したものなのかを把握することができる．
関連語が提示されるタグクラウドの左辺と上辺には，タブがついており，タブを切り替えることで異なるコンテキストに関する関連語のタグクラウドが表示される．左辺のタブはカテゴ
リを切り替えるタブであり，上辺のタブは季節を切り替えるタブである．季節タブでは，タブを切り替えることにより，その季節に関連した関連語のタグクラウドが提示される．上辺左端の定番タブでは，季節に関係なく，日常的に投稿される話題に関連する質問記事を用いた関連語が提示される．

本章では抽出した質問記事，および質問記事から作成したク
エリ拡張システムに関する評価について述べる．まず，話題の変動タイプに基づいて周期的な話題に関する質問記事を抽出した結果について評価実験を行い，次に，実装したクエリ拡張シ
ステムにおいて季節タブを切り替えた際の，タグクラウドに表示される関連語について比較，実験を行う．

4. 1 周期的な話題の質問記事抽出結果に関する評価
2 章で提案した手法に基いて，Yahoo!知恵袋から周期的な話
題に関連する質問記事を抽出した結果を表 4 に示す．その結果，カテゴリによりバラつきはあるものの全体の 1〜10 ％程度の質問記事を抽出することができている．本節では，抽出した質問
記事の周期性に関して評価を行う．
抽出した質問記事集合で議論されている話題の傾向を把握するため，質問記事を形態素解析し，質問記事に使用されている単語の出現頻度を算出した．表 5 は，旅行カテゴリで抽出された高頻度語を出現頻度順に並べたものである．全質問記事は旅行カテゴリに投稿された全ての質問記事，周期性質問記事は，提案手法によって抽出した質問記事集合である．全体，周期性どちらの質問記事集合ともに最も出現頻度の高い語は “旅行”である．全質問記事集合では，“いい” ，“できる”，“お願い”などの一般的な単語が高頻度で使用されているが，周期的な話
題に関する質問記事集合では “北海道”，“時期”，“紅葉” などの語が高頻度語として抽出されている．全質問記事集合と周期性質問記事集合での高頻度語の出現順位の変化を図 9 に示す．

“行う” という単語は，周期性質問記事集合において 24 番目に多く使用されている単語であるが，全質問記事集合でも 27 番
目に多く使用されており，出現頻度の順位にほとんど変化がな
い．しかし，“雪” という単語は全質問記事集合での順位は 256
位なのに対し，周期性質問記事集合では 23 番目であり，全体に対しての出現頻度が大幅に上昇している．同様に “紅葉” という単語も全質問記事集合では出現頻度 221 位なのに対して，周期性質問記事集合では 13 位と大幅に上昇していることがわかる．

表 5 旅行カテゴリでの高頻度語
質問記事分類

高頻度語

全質問記事

旅行，いい，お願い，予定，できる，場
所，ない，見る，ホテル，東京，考える，観光，日本，聞く，時間，お勧め，京都，
良い，人，安い，おすすめ，お店，オスス
メ，海外，大阪

周期性質問記事

旅行，見る，予定，北海道，時期，韓国，
お願い，いい，場所，考える，できる，今年，紅葉，福岡，香港，今，お勧め，京都，ない，聞く，オススメ，東京，雪，行う，利用

図 9 質問記事集合の違いによる単語の出現頻度順位の変化
表 6 PC カテゴリでの高頻度語
質問記事分類

高頻度語

全質問記事

パソコン，できる，pc，使う，方法，表示，いい，お願い，出る，ファイル，使用，dvd，cd，ソフト，わかる，出来る，画面，（ 1 ） 関連語の表示順は，LDA により算出した関連度順となる．
（ 2 ） 関連語の文字の大きさは，入力語と関連語を含む質問記事
数により決定される．

ない，見る，windows，設定，エクセル，
入れる，購入，起動
周期性質問記事（ 3 ） 関連度順位が上位であっても，入力語と関連語が共に含ま

印刷，できる，プリンター，用紙，設定，れている質問記事が存在しない場合，タグクラウドには表方法，出来る，プリント，使う，年賀状，示されない．

プリンタ，写真，サイズ，パソコン，紙，ワード，エクセル，いい，お願い，ない，本システムのタグクラウドは，質問記事付き拡張クエリであ画面，作成，ページ，プレビュー，文字る CQA クエリを閲覧するためのものである．LDA を用いた
潜在的意味解析による関連語算出では，実際の質問記事で共起

表 7 健康カテゴリでの高頻度語
質問記事分類

高頻度語

全質問記事

ない，いい，飲む，人，前，病院，痛い，できる，出る，自分，今，最近，薬，痛

周期性質問記事しない語同士が高い関連度となる場合が存在するが，今回はそのような単語は除外している．
タグクラウドの評価として，ユニーク語の抽出による評価をみ，方法，聞く，症状，良い，食べる，お行った．ユニーク語とは，一つの季節のタグクラウドにのみ登願い，寝る，悪い，見る，病気，気場する語である．タグクラウドから多くのユニーク語が抽出で

汗，かく，インフルエンザ，刺す，入る，きれば，システムが季節性を反映できていることが示される．

かかる，ない，いい，蚊，出る，暑い，人，

本論文では，旅行カテゴリにて実験を行った結果を示す．タグ

寒い，方法，今，夏，予防接種，最近，でクラウドを表示させるためには，入力語の入力が必要となる．

きる，足，体，良い，寝る，時期，対策

本論文では，旅行カテゴリで出現頻度の高い語である “京都”と “紅葉” を入力語とした時の結果を示す．図 10 は，旅行カテ

PC，健康カテゴリにおいても同様に高頻度語を抽出した結ゴリにおいて，“京都” と “紅葉” を含む質問記事の月ごとの投果を表 6 と表 7 に示す．PC カテゴリでは周期性質問記事集合

稿頻度を示したものである．“京都” は毎月ほぼ同じ割合で質問の高頻度語に “印刷”，“年賀状”，“プリンタ” などの語が抽出

記事が投稿されているが，“紅葉” は毎年 9 月から 11 月ごろにされている．また健康カテゴリでは，最も出現頻度の高い語は集中して質問記事が投稿され，他の月ではほとんど質問記事が“汗” であった．その他にも，“インフルエンザ”，“蚊” などの投稿されていないことがわかる．ことのことから，“京都” は周

単語が周期性質問記事集合では抽出できていることがわかる．

期性のない語，“紅葉” は語自体に周期性を持つ語であるといえ4. 2 クエリ拡張システムに関する評価

る．これらの周期的に異なる性質を持つ語を入力とした時のシ

本節では，収集したデータセットを基に実装したクエリ拡張

ステムの出力結果について評価を行う．関連度順に 150 個の関システムに関する評価を行う．まず，タグクラウドに表示され連語を使用した時の，タグクラウドの出力結果について評価実る入力語の関連語一覧について評価を行い，次に，質問記事付験を行った．

き拡張クエリである CQA クエリについて評価を行う．

“京都” を入力語としたときの実験結果を図 11 に示す．比較

4. 2. 1 タグクラウドの関連語のため，旅行カテゴリの全質問記事集合を対象に同様のクエリ本システムではデータセットを投稿時期により春〜冬に分類拡張を実施した結果も示す．棒グラフがタグクラウドに表示さし，それぞれの季節ごとに異なる拡張クエリが提示される．タれたユニーク語数，そして折れ線グラフはタグクラウドに表示

グクラウド上辺のタブを切り替えることによりタブに対応したされた関連語の中でのユニーク語の割合である．“紅葉” では，季節に関する関連語のタグクラウドが表示される．本システム

秋以外の季節で，全質問記事集合により実装したタグクラウドのタグクラウドには以下の特徴がある．

のほうがより多くのユニーク語が表示されている．しかし割が含まれる質問記事の CQA クエリが表示される．CQA クエ

0.18
京都

投稿質問記事数（割合）

0.16

紅葉

0.14

リの例を表 8 に示す．表中の CQA クエリは，“紅葉” を選択した際に，最初に表示される CQA クエリである．夏の CQA ク

0.12
0.1

エリでは，11 月に京都旅行に行くための計画に関する質問記

0.08

事，秋の CQA クエリは，紅葉の見頃に関する質問記事，そし

0.06
0.04

て冬の質問記事は，まだ紅葉を見ることができるかに関する質

0.02

問記事であり，同じ，“京都” と “紅葉” を含む質問記事であっ0ても，それらの文脈や主題は異なっていることがわかる．
図 10

京都，紅葉を含む質問記事の投稿頻度の推移

5. 考

察

5. 1 周期的な話題の質問記事抽出に関する評価
本論文では，話題変動のタイプに着目し，コミュニティQAから周期的に議論される話題に関する質問記事抽出を行った．
時系列トピックモデルと JS ダイバージェンスによりトピックの話題変動を時系列上の変動量に変換し，周波数解析に基いてクラスタリングを行った結果，旅行カテゴリでは 16 個，PC カ
テゴリでは 1 個，健康カテゴリでは 6 個の周期性のあるトピックが抽出できた．このトピックを用いて質問記事を収集したと
図 11

入力語 “京都” でのタグクラウドのユニーク語

ころ，質問記事集合中に季節に関連する特徴が見られるようになった．
旅行カテゴリでは，カテゴリ全体では “東京”，“観光” などの語が頻繁に使用されている語であったが，周期性トピックから収集した質問記事集合では “紅葉”，“雪” などの単語が高頻度語となっている．“紅葉” は図 10 に示した通り，毎年 9 月から 11 月の秋ごろに集中して投稿される語である．このような語は語自体に非常に強い季節性があり，これらの語が使用される質問記事は周期性，季節性に関連が強い語であると考えられる．そのため，“紅葉” や “雪” がデータセットの高頻度語とし

図 12

入力語 “紅葉” でのタグクラウドのユニーク語て抽出できたことから，データセットが周期的な話題に関する質問記事を多数保持していると考えることができる．健康カテ合で見ると，ユニーク語はタグクラウド全体の 4〜5 割程度となっている．これは，タグクラウドに表示される関連語の約半数が，他の季節のタグクラウドでも表示されていることを示している．一方，周期性に基いて分類した質問記事集合のタグク
ラウドでは，どの季節においても，タグクラウドに表示される関連語の約７割がユニーク語であり，他の季節では提示されない語となっている．また，定番タブにおいて，多くのユニーク語が表示されているという結果となった．

“紅葉” を入力とした結果は図 12 となる．全ての季節で，周期性に基づく質問記事集合によるタグクラウドの方が多くのユ
ニーク語が提示されおり，タグクラウドに表示される関連語のうち，割合も 8 割から 9 割がユニーク語となっている．秋には119 個のユニーク語が提示されており，定番を含む他の季節よりも圧倒的に多くのユニーク語が提示されることがわかる．

4. 2. 2 CQA クエリの季節性
旅行カテゴリで入力語を “京都” とした時，“紅葉” という関連語は夏，秋，冬の 3 つのタグクラウドで表示される．そのため，“紅葉” はある特定の季節のみに出現するユニーク語ではない．タグクラウドから “紅葉” を選択すると “京都” と “紅葉”ゴリでも “汗”，“インフルエンザ” などの語が抽出できている
ことから，旅行カテゴリと同様の傾向があると考えられる．

PC カテゴリでは，収集したデータセットの高頻度語が “印刷”，“プリンタ” など比較的話題の語が集中的に抽出されていた．これは，周波数解析によるクラスタリングの結果 1 トピッ
クしか抽出できなかったことが影響していると考えられる．PC
カテゴリにおいては “年賀状” という語は，質問記事の投稿パ
ターンが旅行カテゴリの “紅葉” と同じ傾向を示す [8] ことから，年賀状に関連のある印刷トピックが抽出されたと考えられる．

5. 2 情報要求の言語化を支援するクエリ拡張システムに関する考察
提案手法により収集した質問記事集合を用いたクエリ拡張シ
ステムでは，全質問記事を用いた場合と大きな差が現れている．

LDA [9] を用いた関連語のタグクラウドでは，全質問記事を用いて実装したほうが，より多くの関連語が表示されている．しかし，その中の約半数は他の季節のタグクラウドでも表示される語であるため，季節タブを用いてタグクラウドを切り替える
効果は薄かった．しかし，提案手法により収集したデータセッ
トにより実装したタグクラウドでは，他の季節で表示されない，“その季節独自の語” がタグクラウド全体の 7〜9 割提示されて表 8 旅行カテゴリでの CQA クエリの例
タグクラウド入力語 選択語
京都

CQA クエリ

季節

紅葉

夏

質問記事本文キーワード組

11 月の中旬くらいに京都に行こうと思ってます。もう紅葉シーズンは終わってますかね？ 京都 紅葉 11 月
京都の紅葉はいつくらいまでが見ごろなんですか？

秋

京都の紅葉ってもう見れますか？京都の紅葉ってもう見れますか？

京都 紅葉 見れる冬

明日京都へ行くのですが、まだ紅葉が残っているところはありますか？

京都 紅葉 残るおり，季節性をより強く反映させたものとなっている．“京都”謝辞のような一見季節性と関連のない語であっても，季節性のある

本研究の一部は，筑波大学図書館情報メディア系プロジェク

関連語が各季節ごとに提示されている．また，定番タブで表示

ト研究による助成を受けたものである．本研究の実装・評価にされる関連語のほとんどが，全質問記事でのいずれかの季節の際し，大学共同利用機関法人 国立情報学研究所から提供を受け

タグクラウドで提示された関連語であることから，全質問記事

た，Yahoo!知恵袋のデータを利用している．ここに記して謝意

で他の季節と重複していた語が定番に集約されていると考えるを示す．

ことができる．そのため，定番タブでは，多数のユニーク語を含む大量の語が提示されている．“紅葉” の様に元々季節性が強い語を入力した場合は，語に該当する季節のタグクラウドに多くの語が提示されている．これは “紅葉” を含む質問記事が秋に該当する 9 月から 11 月の間に集中して投稿されていることが影響していると考えられる．

CQA クエリでは，タグクラウドで重複していた語を選択しても，季節ごとに話題が若干異なる CQA クエリが提示されることが明らかになった．これは，高い表現力を持つ自然言語で記述された質問記事をリソースとしている影響が強いのではないかと考えられる．CQA クエリでは，自然言語で記述された
質問記事により，検索意図の理解向上につながると考えている．
例えば，旅行カテゴリで夏に “京都” の関連語として “紅葉” が推薦されるのは，違和感を感じるが質問記事を参照することで，将来の旅行に向けた準備の一環としての質問であることがわかる．このことから，“京都に秋や冬に旅行をするなら夏の間に考えておく必要がある” という気づきを与えることができる．このような情報検索行動に対する付加価値も CQA クエリの効用であると考えられる．

6. お わ り に
本論文では，話題の周期性に着目したコミュニティQA の質
問記事分類手法を提案し，分類した質問記事を用いたクエリ拡張を実装した．実験では，周期性に基いて収集したデータセッ
トから実装したクエリ拡張の方が，全質問記事を用いて実装した時よりも，より季節独自のクエリが推薦できることを明らかにした．
今後の課題として，カテゴリの拡大，バーストなどの話題変動への対応がある．CQA には話題毎に非常に多くのカテゴリが存在するため，その中で議論される話題も多様である．また，ある事件や出来事に応じて関連する質問が多く投稿されるバー
ストは CQA でも多く見られる傾向であり，クエリ拡張などの情報検索においても特徴的な推薦を行うために有用である．今後は，カテゴリを増やしながら，様々が話題変動を発見，分類する手法を提案する予定である．

文

献[1] Michail Vlachos, Christopher Meek, Zografoula Vagena, andDimitrios Gunopulos. Identifying similarities, periodicities
and bursts for online search queries. Proceedings of the 2004
ACM SIGMOD International Conference on Managementof Data(SIGMOD’04), pp. 131–142, 2004.
[2] Milad Shokouhi and Kira Radinsky. Time-sensitive queryauto-completion. Proceedings of the 35th International
ACM SIGIR Conference on Research and Development inInformation Retrieval(SIGIR’12), pp. 601–610, 2012.
[3] 村田眞哉, 戸田浩之, 松浦由美子, 片岡良治. サーチエンジンにおける検索意意図の周期的変化の検出. 第 2 回 Web とデータベースに関するフォーラム (WebDB Forum 2009), 2009.
[4] Christian Sengstock and Michael Gertz. CONQUER: A System for Eﬃcient Context-Aware Query Suggestions. Proceedings of the 20th International Conference on World
Wide Web(WWW’11), pp. 265–268, 2011.
[5] Anna Shtok, Gideon Dror, Yoelle Maarek, and Idan Szpektor. Learning from the Past: Answering New Questions
with Past Answers. Proceedings of the 21st International
Conference Companion on World Wide Web(WWW ’12),
pp. 759–768, 2012.
[6] David M. Blei and John D. Laﬀerty. Dynamic topic models. Proceedings of the 23rd International Conference on
Machine learning(ICML’06), pp. 113–120, 2006.
[7] 大塚淳史, 関洋平, 神門典子, 佐藤哲司. コンテキスト切替による多様な情報要求に対する Web 検索手法の提案. 第 4 回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム論文集（DEIM2012)，
F8-3, 2012.
[8] 大塚淳史, 関洋平, 神門典子, 佐藤哲司. コミュニティQA を用いたクエリ拡張のためのコンテキスト抽出に関する一考察. 日本
データベース学会論文誌, Vol. 11, No. 1, pp. 1–6, 2012.
[9] David M. Blei, Andrew Y. Ng, and Michael I. Jordan. Latent Dirichlet Allocation. The Journal of Machine Learning
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