IS-13-049

Twitter を対象とした不具合情報の抽出栗原光平＊

嶋田和孝（九州工業大学）

Trouble information extraction from Twitter
Kohei Kurihara＊, Kazutaka Shimada, (Kyushu Institute of Technology)
Abstract
In this paper, we propose a method of trouble information extraction from the Web. We focus on Twitter as theinformation resource. We apply some dictionaries that we construct, such as wikipedia and net slang, to theanalysis method. The features for the extraction are bag-of-words, modality, emoticon and so on. We classify
each tweet into trouble information or not by using SVMs. We obtained approximately 80% on the F-measure.
キーワード：情報抽出，不具合情報，Twitter(Information extraction, Trouble information, Twitter)

1.とや感じたことを 140 文字以内で投稿する「ミニブログ」

はじめにと呼ばれるコミュニケーションサービスであり，多くのユ自動車のリコールなどに代表されるように，製品の不具ーザにより大量の情報が発信されている．現在，国内のユ合は大きな社会的損失に結びつき，時には重大な事故等にーザ数は 3000 万人以上，一ヶ月の日本人の総ツイート数つながることもある．メーカーや企業は不具合の発生を防は 2012 年 6 月の時点で 1 億件を超えており，一般のメデぐため，過去の不具合事例等の情報を製品製造に取り入れ，ィアには登場しない個人の経験に基づく不具合情報も信頼性の向上に活用している(1)．安全な製品の開発を支援すTwitter 上に存在すると考えられる．

るためにも，不具合に関する情報を多く収集することは重要である．

本研究では，Twitter から製品の不具合情報を抽出することを目的とし，Twitter の特性を考慮した抽出手法の検討を製品の不具合情報収集に関連する研究として，新聞を対行う．Twitter 上の文書には，Web 特有の表現や流行の語象に交通事故の記事から事故の原因となる表現や関連情報などが多く出現するため，従来までの言語処理技術をそのを抽出する研究(2)(3)

や，不具合事例文から製品・部品を示まま適用しても不十分である(5)．そこで，Twitter 上のテキす語を抽出する研究(4) などが行われている．しかしながら，ストを解析する事前準備として，ネットスラング辞書や新聞などの一般メディアを対象とした場合，不具合の発生

Wikipedia タイトル辞書などの合計 4 つの解析器用辞書をから記事として公開されるまでに時差がある，一般メディ新たに作成し，形態素解析器を Twitter 上のテキスト解析

アには出現しない不具合事例が多く存在する可能性があが行い易くなるよう拡張する．次に，Twitter から不具合情る，などの問題がある．また，その他の情報源として，公報を抽出するため，機械学習による手法を実装し，精度を的組織が独自に不具合情報を収集し，不具合事例集として求める．得られた結果をもとに Twitter における不具合情情報を保持している場合がある．それらを用いれば不具合報抽出の難しさについて考察する．

について詳細な情報を得ることができるものの，公的組織の詳細な調査に基づき作成・公開されているものであることから，データ数に限りがあり，追加収集も困難であるという問題がある．

2.

本研究で対象とする不具合情報

Twitter の上に出現する不具合情報は，一般メディアのものとは大きく異なる特徴を持つ．ここでは，一般メディア

そこで，本論文ではそれらの欠点を補うために，個人がの不具合時例文と比較しながら，Twitter 上の不具合情報の自 由 に 情 報 を 発 信 す る こ と が で き る CGM (Consumer持つ特徴について述べ，本研究で扱う不具合情報についてGenerated Media)に着目し，その中でも情報源に Twitter1を用いた情報抽出手法を試みる．Twitter は，今しているこ定義する．
〈2･1〉 一般メディアの不具合情報との比較
新聞記事や不具合事例をまとめたサイトの不具合情報は，

1

https://twitter.com/

多くの場合，不具合対象とその症状について詳しく明記し1／6図 1 国土交通省の不具合時例文
Fig. 1.

Trouble information from a public agency.ており，標準的な日本語で記述されている（図 1 参照）．そたり，前後のツイートを見るなどして，不具合らしさを推れに対して，Twitter 上で見られる不具合情報には，具体的測する必要がある．

な症状の記述の省略や， Web 特有の表現の使用など，〈2･2〉 対象とする不具合情報の定義

Twitter ならではの特徴が強く反映されている．ここで，Twitter 上の不具合情報は一般メディアのものに比べて非Twitter 上の不具合情報の特長について，具体的な事例を示常に多様であり，曖昧な表現をされる場合もある．よって，しながら説明する．

ここでは本論文で扱う不具合情報を次のように定義する．

〈2･1･1〉 Web 特有の表現

条件 1. 不具合対象が同ツイート内に存在している

Twitter 上のテキストにはネットスラングや顔文字といっTwitter では一度のつぶやきが 140 文字以内という制限

た Web 特有の表現が頻繁に出現する． Web 特有の表現ががあり，短い文を気軽に投稿できるという特徴がある．

用いられている例を次に示す．

そのため，時に一連の話題が複数ツイートに分けて投稿される場合がある．例えば不具合対象についての記a.

あと遂に車があかんわ www ブレーキ踏んだら轟音

述と，症状についての記述が複数ツイートに分けて投が wwwwww 怖すぎ笑えん(´；ω；`)稿される場合がある．今回はそのようなケースは対象外とし，少なくとも同ツイート内に不具合対象が出現

Twitter 上の不具合情報では，特に悲しんでいる顔文字やしているものを対象とする．

驚いた顔文字，落ち込んでいる感情を表す記号などが特に条件 2. 症状の記述の省略を認める

よく用いられる．また，文全体としてネガティブな極性を具体的な症状の記述が省略されている不具合情報は，持ちやすい不具合情報だが，笑いを意味する「ｗ」という情報の信頼度や確かさといった点では疑問があるもの記号が用いられることもある．の，Twitter ならではの興味深い表現であるといえる．

〈2･1･2〉 比喩表現

少なくとも顔文字や「…」など不具合を連想させるよ

Twitter 上の不具合情報では，不具合の症状の記述に比喩うなその他の付加要素がある場合に限り，具体的な不表現が用いられることがある．症状の記述に比喩表現が用具合の症状の記述が省略されている場合でも，不具合いられている例を次に示す．

情報として扱う．

b.

こんな時に車のバッテリーが死ぬなんて3.

解析器用辞書の拡張

前節で述べたように，Twitter 上のテキストには，Web 特
この例では，本来「バッテリーがあがる」と書くべきと有の表現や顔文字，記号などが出現し，一般メディアに比ころに，「死ぬ」という比喩表現が用いられている．同様なべ言語表現が非常に多様である．そのため，これまで研究意味で「逝った」や「終わった」などの比喩表現が用いら開発されてきた言語処理技術の多くを，そのまま Twitterれることもある．

上のつぶやき（以降，ツイート）に対し適用しても十分な〈2･1･3〉 具体的な症状の記述の省略精度は得られない．そこで，ツイートを解析しやすくする

Twitter 上の不具合情報では，具体的に症状について述べために解析器用辞書を拡張し，Twitter 特有の表現等を適切ている部分そのものが省略されている場合も存在する．例に解析できるようにする．

を次に示す．

具体的に解析を困難にしている要因には様々なものがあるが，語彙知識の充実で解決できるものと，そうではないc.

あぁ～あ、俺の車が(。>д<)ものに大きく分けることができる．例えば顔文字やネットスラング，流行語などは語彙知識として保持していれば認

この例では，具体的に車がどうなったのかについては書か識できるが，単語の音声置換('before' →'b4')や長音化現象れていないものの，困ったような顔文字が出現しているこ('cool' →'cooooool') (6) などは語彙知識の充実だけでは解決とから不具合や事故などが起きたのではないかと推測できできない．

る．また，顔文字と同様の使い方で「…」が使われていた

ここでは，語彙知識で対応できる問題にのみ焦点を当て，り，症状の記述を省略して，不具合を示す写真の URL が添

既存の形態素解析器用の辞書を新たに作成することで，付されていたりする場合などもある．省略が用いられていTwitter 特有の表現や固有名詞を認識できるようにする．具る場合は，顔文字やその他の記号などから文の極性を測っ

体的には次の 4 つの辞書を作成する．
2／6

(１) ネットスラング辞書
ネット上でよく用いられる表現や俗語，慣用表現やそのツイートが不具合情報かどうかを判別する．
〈4･1〉 手法

記号表現などを登録する．情報源として，ネットス情報抽出において基本となる，機械学習による手法を実装

ラングや IT 用語などをまとめたサイト「ネット用する．機械学習器には SVM(7) を，機械学習を行うツールに語辞典ネット王子」2を用いた．2ch，Twitter，ニは SVMlight(8) を使用する．SVM は，1995 年に，AT&T のコニコ動画，ゲーム用語，アニメ用語，若者言葉なV．Vapnik によって統計的学習理論の枠組みで提案された

ど様々なジャンルの語を手動で収集し，合計 2,155

2 クラスのパターン認識手法のことである．SVM では，2語を登録した．

種類のクラスのデータと，分離超平面との間の距離(マージ(２) 顔文字辞書ンと呼ぶ) が最大になるような分離超平面が，最も汎化能力

顔文字辞書には，一般的に使われている顔文字を合の高い超平面になるということを利用している．クラスの計 5,645 種類登録した．情報源には顔文字辞書サイ特徴ベクトルを非線形変換して，その空間で線形の識別を

ト3の他，実際に Twitter のテキストから抽出した行う「カーネルトリック」と呼ばれている方法を，「マージ顔文字や日本語入力ソフトに登録されている顔文ン最大化」という基準で行うため，SVM は高い汎化性能で字などを登録した．しかし，顔文字に関して全て網識別を行うことができる．

羅することは不可能であり，機種依存文字や特殊文素性には，機械学習では一般的である Bag of words と文字を用いたもの，ユーザが自作した顔文字には対応長のほか，モダリティや Web 特有の表現に関するものを用できない．今回は特殊なものは対象とせず，あくまいる．

で一般的に使用されている顔文字を認識すること〈4･2〉 素性を目的とする．

ここでは機械学習に用いる素性を説明する．モダリティに(３) Wikipedia タイトル辞書

着目したものや，Twitter 特有の特長を利用したものなど計

主に名詞への語彙知識を充実させるために，日本語版 Wikipedia4の全タイトル 1,124,106 語を登録した．これにより地名や人名，作品名やサービス名など様々な名詞を認識することができる．
(４) はてなキーワード辞書
はてなキーワード5とは，「株式会社はてな」が運営する共有辞書サービスであり，ユーザが自由に編集可能であることが特長である．Wikipedia のように個 7 個の素性を用いる．
(１) Bag of words
機械学習には一般的な Bag of words を素性の一つとして用いる．Twitter 上の文章は 1 文が短いため，単語が文全体に与える影響は強くなると考えられる．不具合情報に頻出し，強い不具合らしさを持っているような単語や表現の出現の有無を測る．
(２) 文長

辞書的な定義のほか，ネットで話題になった語や比不具合の多くは予期せぬタイミングで発生し，意外較的長い説明文など，Wikipedia に比べて多様なキ性を伴うものであると考えられるので，不具合が発ーワードが登録されており，Wikipedia 辞書よりも生したことをツイートする場合，その文章は動揺や時勢や流行に関連深い語彙知識が得られると期待

驚きから比較的短く簡潔なものになると予想されしている．今回ははてなキーワードに登録されている．Twitter 上における不具合情報と文章の長さにおる語から 342,097 語を登録した．

ける関係性を測るため，文長を素性の一つとして加以上 4 つの辞書を適用し,ツイートの解析を行うことで，える．

従来の解析器では単なる記号列や未知語として認識して(３) 感嘆詞いた文字列を，意味のある文字列として認識することが可

不具合の発生についてのツイートには，「えっ」や能となる．

「はっ」などの感嘆詞が一緒に出現することが多い．

4.

機械学習による不具合情報抽出

ここでは，機械学習による不具合情報抽出の方法についこれは，不具合の発生による動揺や驚きが感嘆詞と表れているものと考えられる．よって感嘆詞と不具合情報には強い共起性があるものと考え，素性の一て述べる．機械学習には，Bag of words などの一般的な素つとして加える．

性に加え，顔文字やネットスラングといった Twitter 特有の(４) 認識のモダリティ特徴も用いる．学習器にはサポートベクターマシン

Twitter 上の不具合情報の例を分析した結果，「かも(Support Vector Machine : SVM) を用い，2 値分類により，しれない」，「ようだ」，「かも」といった認識のモダリティが多く出現している傾向が見られた．これは，

2

http://netyougo.com/
3 http://matsucon.net/material/dic/
4 http://ja.wikipedia.org/wiki/
5 http://d.hatena.ne.jp/keyword/

突如発生した不具合についての，発言者自身の判断（可能性，証拠性）が不安の気持ちと共に表れているものであると考えられる．不具合と認識のモダリティの関連性について測るため，素性に追加する．
3／6

表 1 実験結果Table 1.

The experiment result.
辞書の拡張なし

辞書の拡張有り
素性

適合率

再現率

F値

適合率

再現率

F値

[%]

[%]

[%]

[%]

[%]

[%]

( 1 ) BOW （ベースライン）

69.33

81.25

74.82

75.33

83.70

79.29

( 2 ) BOW+文長

68.67

79.23

73.57

66.67

83.33

74.07

( 3 ) BOW+感動詞

68.00

82.26

74.45

72.67

83.85

77.86

( 4 ) BOW＋認識のモダリティ

68.67

79.84

73.83

72.67

83.21

77.58

( 5 ) BOW+疑問形

69.33

81.89

75.09

72.67

82.58

77.30

( 6 ) BOW＋顔文字

72.00

77.14

74.48

―

――

( 7 ) BOW＋ネットスラング

69.33

81.89

75.09

―――( 8 ) ALL

62.00

78.81

69.40

63.33

83.33

71.97

(５) 疑問形と（以降，正例），Twitter から機械でランダムに収集した最後が疑問形で終わっているものが多い傾向にあっ不具合情報ではないツイート（以降，負例）をそれぞれ 300た．これは，不具合の発生に関して「信じられない」件ずつ，計 600 件を用いた．Twitter には，特定の相手にといったような心理が表れているものと考えられ向けてメッセージを発信する「リプライ」機能や，他人のる．しかし疑問形で終わるすべての文章が不具合情つぶやきを取り上げ自分のフォロワーに紹介することがで報となるわけではないのは明らかである．不具合情きる「リツイート(RT)」機能など，様々な機能が存在する．

報と疑問形の関係をより明確にするために，疑問形

これら Twitter 特有の機能に関する文字列は，ツイートのの出現を素性に追加する．

解析に影響を及ぼす可能性があるため，今回の実験では予(６) 顔文字め除去している．また，bot と呼ばれる自動的にツイートをTwitter 上のテキストには，発言者の感情などを表し送信するプログラムによるツイートや，宣伝目的のツイーた顔文字が多く出現する．これは新聞などの一般メトなども明らかに不要であるため，それらのツイートは実ディアには登場しない Web 特有の要素であり，情報験データから除外している．

源として Twitter を用いるにあたって無視できない

こ の 600 件 の デ ー タ に つ い て ， 以 下 に 示 す 条 件 で重要な文の要素であると考えられる．不具合情報にleave-one-out 法による交差検定を実施した．素性に BOW

はネガティブな意味を持つ顔文字が出現しやすいとのみ用いるものをベースラインとする．

いう仮定のもと，顔文字と不具合情報の関連性を測(１) BOW （ベースライン）るためにも，顔文字を素性の一つとして追加する．

(２) BOW + 文長

(７) ネットスラング

5.

実験データには，Twitter から人手で収集した不具合情報

Twitter 上の不具合情報の例を分析した結果，文章の(３) BOW + 感嘆詞

Twitter 上のテキストには落ち込んでいる姿を模し(４) BOW + 認識のモダリティた「orz」などの記号列や，「終わった」を言い換えた(５) BOW + 疑問形「オワタ」などの表現のように，様々なネットスラ(６) BOW + 顔文字ングが出現する．これも顔文字と同じように一般メ(７) BOW + ネットスラング

ディアには出現しない Twitter 特有の要素であり重要な特長であると考えられる．不具合情報とこれら(８) ALL
形態素解析器には mecab を利用した．また，今回作成しネットスラングの関連性を測るため，素性の一つとた解析器用辞書の効果を検証するために，解析器用辞書をして追加する．

拡張した場合としなかった場合の 2 パターンで実験を行う．

実験

実際に Twitter 上のつぶやきを収集し，機械学習によるなお，顔文字とネットスラングの素性に関しては解析器用辞書の拡張が前提であるため，解析器用辞書を拡張しない実験では除外する．

分類を行う．得られた結果を分析し，Twitter における不具〈5･2〉

合情報抽出の難しさや問題点を明確にすることで，より具実験結果として得られた再現率と適合率，F 値を表 1 に実験結果体的な手法を検討する．

示す．太字は再現率と適合率，F 値それぞれの列において，〈5･1〉 実験設定( 1 ) ～ ( 7 ) の中で最良の値である．
4／6

まず解析器用辞書を拡張した場合の結果を見ると，F 値にる場合は，顔文字をさらに感情や極性（ポジティブ・ネガついては疑問形とネットスラングがともに最良，再現率でティブ）といったクラスに分けて扱う方法が考えられる．

は感動詞，適合率では顔文字が最良という結果になった．

しかし，顔文字の種類は非常に多様であり最近では非常にベースラインの結果と比較してみると，適合率については複雑な顔文字も出現している．また感情や極性が一意に決若干上昇しているものの，再現率と F 値についてはほとんまらない場合も多く，網羅的に辞書化をするのは困難であど差が見られない．

る．

次に解析器用辞書の拡張をしなかった場合の結果を見る

次に，再現率で最も良い性能だったのが感動詞の有無でと，再現率では感動詞が最良，適合率と F 値ではベースラある．これは，事前に Twitter 上の不具合情報を分析した際インが最良という結果になった．唯一再現率の向上が見らに比較的よく見られたため素性として追加した．不具合のれた感動詞の素性も，ベースラインとの差はごくわずかで発生による驚きや落胆といった感情が表れているものと考あり，BOW 以外の素性が効果を発揮していないことがわかえられ，不具合の発生を示す強い手がかりになるのではとる．

期待した．解析器用辞書を拡張した場合だけでなく，辞書解析器用辞書を拡張した場合としなかった場合の結果をを拡張しなかった場合でも再現率で最良の結果となっていそれぞれ見比べてみると，解析器用辞書を拡張したほうが，ることから，不具合情報の判別において感動詞・感嘆詞を全体的に数値が低下していることがわかる．対して，解析考慮することは有効であると考えられる．また，今回は解器用辞書を拡張しなかった場合は，数値は高いものの素性析器による解析結果を基に感動詞かどうかを判定したが，ごとの値のばらつきが小さく，BOW 以外の素性が効果を発Twitter 上ではさらに強い感情の表れとして，長音化を用い揮していない．

た「叫び」のような表現が出現することもあり，それらを6.

考察認識することができればより強い特徴として用いられることができると考えられる．

得られた結果について考察を行う．解析器用辞書の拡張

解析器用辞書の拡張をした場合の F 値の値が最も高かっの有無による差異や，各素性の働きについて分析し，実際たのは，疑問形とネットスラングの素性である．不具合情に分類に失敗した事例を示しながら Twitter 上の不具合情報における疑問形には，筆者の驚きや不安といった感情が報を機械学習によって抽出する難しさについて議論する．

込められていると考えられ，これも比較的よく出現してい〈6･1〉 解析器用辞書拡張の影響た．今回の結果では良い性能であるものの，疑問形は不具

一般メディアとは大きく異なる Twitter 上のテキストに，合情報にかぎらず幅広く出現するため，より不具合情報ら既存の言語解析器を適用させるため，4 つの辞書を作成・追しさの特徴として扱うならば，感嘆詞などと組み合わせて加した．また，辞書の追加により顔文字やネットスラングより限定的な特徴とする必要がある．

といった Web 特有の要素そのものを認識し，素性として用いることができるようになる．

ネットスラングは Web 特有の特徴であり，これは不具合情報であるかに関わらず Twitter 上のテキストには幅広く

しかし，結果を見てみると，辞書ありのほうが辞書なし出現する．特に不具合情報には，がっかりした様子を模しの結果に比べ全体的に数値が低下している．よって，単純た記号である「orz」や，「終わった」を言い換えた「オワタ」に語彙知識を拡張しただけでは精度向上には直接影響しななどのネットスラングがよく出現する傾向にある．顔文字

いということがわかる．実際に失敗した事例について見てと同様に幅広く出現する特徴ではあるが，顔文字に比べるみると，辞書ありのほうが辞書なしよりも顔文字やネットと不具合情報において出現するネットスラングにはかなりスラングが出現している事例を優先的に不具合に分類する

偏り，すなわち不具合情報で頻出する傾向があり，そのた傾向があったものの，不具合事例ではないがネットスランめ，より有効な特徴として機能したと考えられる．適合率

グが出現している事例などを不具合だと誤分類している例の値がやや低いのは，顔文字と同様，ネットスラングといも見られた．

う大きなくくりで素性として扱ったためであると考えられ〈6･2〉 各素性の効果

る．ネットスラングは，種類が多様であるのに加え，日々解析器用辞書を拡張した場合，適合率で最も良い性能だ

新たな言葉が生まれていくため，顔文字と同様網羅的に収ったのは顔文字の素性を加えた場合である．Twitter 上の不集しづらいという問題がある．しかし，不具合情報に出現具合情報には筆者の感情が表現されている場合があり，特するものにだけ着目すると，その種類や傾向は比較的限定に泣いた顔文字や悲しんでいる顔文字などがよく見られたされているため，不具合情報らしさを測る重要な特徴としため素性に追加した．若干ながら適合率が上昇しているこて利用可能であると考えられる．とから，不具合情報と顔文字の間にはなんらかの関係があ文長とモダリティの素性に関しては，解析器用辞書の拡ると考えられる．しかし，今回は顔文字の種類や極性まで張の有無にかかわらずあまり効果は見られなかった．このは細分化していないため，負例に出現する顔文字も同じく結果から，ツイートの長さは不具合情報らしさに影響しな顔文字と認識している．再現率が低下しているのはそのたいということがわかる．また，モダリティに関しては目立めであると考えられる．より顔文字を素性として重要視すった効果はないものの，実際の不具合事例では比較的よく5／6出現する特徴であり，他の素性と組み合わせてみるなどしみ込み方には一考の余地が見られた．また，解析器の調整て組み込み方を工夫する必要があると考える．

による変化もごくわずかであった．

〈6･3〉 エラー分析失敗した事例を基に，Twitter からの不具合情報の抽出に失敗した事例から，Twitter 上の不具合情報を抽出する難おける難しさについて考察を行った．大きな問題として，しさがどこにあるのかを考察する．ここでは，ドメイン知ドメイン知識の不足に関する問題と，意味的関係の認識が識の不足に依存した問題と，機械学習だけでは解けない意必要な問題の 2 つが挙げられる．ドメイン知識に関する問

味的関係認識に依存した問題の 2 つに分けて議論する．

題は，知識を拡張させることで対処可能だが，意味的関係〈6･3･1〉ドメイン知識の不足に関するの認識が必要な問題に関しては，単純に機械学習を用いる

ドメイン知識の不足に依存した問題とは，不具合の症状だけでは解決できない．機械学習による手法に加え，文内を意味する表現を，それがその製品にとって不具合であるの意味的関係や因果関係を認識する技術を用いる必要があと認識できない問題である．例えば次のような例がある．

ると分かった．
今後は，顔文字やネットスラングなどの Twitter ならではd.

スマホが急に固まってしまったの素性をより有効に活用できるよう素性への組み込み方を検討するとともに，意味的関係認識が必要な問題を解決す人間が見ればすぐに不具合であるとわかる事例である

る方法について考えて行きたい．

が，これを不具合だと認識するにはスマートフォンというドメインにとって「急に固まること」が異常であるという前提知識を持っている必要がある． しかし，「固まる」という表現が常にいつも不具合を示すわけではない．このように，特定の製品や特定の状況でのみ不具合を示す表現となりうる場合が存在するため，それらを正しく分類するた
めには，事前に製品と不具合を示す表現の組み合わせについて知識を持っておく必要がある．
〈6･3･2〉意味的関係の認識が必要な問題
意味的関係認識とは，文内の各単語や文節間にある意味的な関係を認識するタスクである (9)(10)．意味的関係認識が必要になる事例は，単純に機械学習を用いただけでは解決が困難である．例えば，次のような例が考えられる．
e.

この携帯は買ったばかりなのにすぐ電源が落ちる

f.

この携帯はもう古いからすぐ電源が落ちる

上の例は， e は不具合情報であるが f は不具合情報ではない．しかし，互いに「すぐ電源が落ちる」という不具合情報らしさを持つ記述が含まれている． e を不具合情報と判断できる要因は「買ったばかりである」という前提条件が付加されているためである．このように，文の各要素や単語だけでなく，文全体の意味的な関係を考慮して初めて不具合情報だと断定できる事例も存在する．この問題は単純に機械学習を適用するだけでは解決が困難であり，文の要素の意味的関係の認識や，文内の因果関係を認識する技術(11)が必要になる．

7.

文献(１) 粟納裕貴, 馬強, 吉川正俊：「失敗知識データベースを用いた失敗事象の原因分析」，DEIM2012，E2-5 (2012)(２) 酒井之, 梅村洋之, 増山繁：「交通事故事例に含まれる事故原因表現の新聞記事からの抽出」，自然言語処理，Vol.12，No.2 pp.99-123(2006)(３) 野畑周, 佐田いち子, 井佐原均：「新聞記事中の事故・事件名の自動抽出」，情報処理学会，研究報告 2005-NL-167，pp.125-130 (2005)(４) 大森信行, 森辰則：
「不具合事例文からの製品・部品を示す語の抽出－ 語 の 実 体 性 に よ る 分 類 ― 」， 電 子 情 報 通 信 学 会 論 文 誌 D,
Vol.J95-D No.3, pp.697-706 (2012)(５) 奥村学：「マイクロブログマイニングの現在」，電子情報通信学会技術研究報告,NLC, 言語理解とコミュニケーション, 111.427: 19-24(2012)(６) Brody, Samuel, and Nicholas Diakopoulos :"Cooooooooooooooollllllllllllll!!!!!!!!!!!!!! : using word lengthening todetect sentiment in microblogs.", Proceedings of the Conferenceon Empirical Methods in Natural Language Processing.
Association for Computational Linguistics, pp. 562-570 (2011)(７) Vladimir N. Vapnik ： "The Nature of Statistical Learning
Theory"，Springer,New York (1995)(８) Joachims T："Making large-Scale SVM Learning Practical. In
Advances in Ker-nel Methods-Support Vector Learning"，chapter
11, MIT Press (1999)(９) 村上浩司, 水野淳太, 後藤隼人, 大木環美, 松吉俊, 乾健太郎, 松本
裕治：「文間意味的関係認識による言論マップ生成」，言語処理学会
第 16 回年次大会, PA2-22 (2010)(10) 古塩貴行, 徳久雅人, 村上仁一, 池原悟：「テキストを対象とした情緒推定のための事象間関係の解析に向けて」，言語処理学会第 12 回
年次大会発表論文集 (2006)(11) 乾孝司, 乾健太郎, 松本裕治：「接続標識「ため」に基づく文書集合
か ら の 因 果 関 係 知 識 の 自 動 獲 得 」， 情 報 処 理 学 会 論 文 誌 , 45.3:
919-933 (2004)

まとめと今後の展望

本研究では，Twitter からの不具合情報抽出を目的とし，Twitter ならではの素性を考慮した機械学習による抽出実験を行った．また，Twitter 上のテキストを解析するにあたって，解析器用の辞書を作成し，解析器を Twitter 用に調整した．実験の結果としては 8 割ほどの精度で抽出ができた
ものの，今回加えた各素性の影響はまだ小さく，素性の組6／6