DEIM Forum 2013 A4-2

トピックモデルのラベリングによる潜在的コミュニティの分析
白井 匡人†

島田諭††

三浦孝夫†

† 法政大学 工学研究科 〒 184–8584 東京都小金井市梶野町 3-7-2† 法政大学 マイクロ・ナノテクノロジー研究センター 〒 184–0003 東京都小金井市緑町 3-11-15
E-mail: †masato.shirai.5f@stu.hosei.ac.jp, ††{satoshi.shimada.57,miurat}@hosei.ac.jp
あらまし近年，トピックモデルを用いた研究が多方面で提案されている．例えば，ソーシャルネットワークのユーザ分析やコミュニティ抽出に用いる．しかしながら，ここで言うトピックとは，確率的基準による一種のクラスタであり，ユーザやコミュニティの意味を明示的に捉えることは自明ではない．本研究では，予め与えたラベルを用いて潜在的トピックをラベル付けし，明示的な意味を付与する手法を提案する．
キーワード テキストマイニング, ソーシャルネットワーク，トピックモデル, ラベリング

Masato SHIRAI† , Satoshi SHIMADA†† , and Takao MIURA†† Dept.of Elect.& Elect. Engr., HOSEI University 3-7-2, KajinoCho, Koganei, Tokyo, 184–8584 Japan† Research Center for Micro-Nano Technology, HOSEI University 3-7-2, MidoriMachi, Koganei, Tokyo,
184–0003 Japan
E-mail: †masato.shirai.5f@stu.hosei.ac.jp, ††{satoshi.shimada.57,miurat}@hosei.ac.jp
Abstract
Key words Text Mining, Social Network,topic model,labeling

1. 前 書 き

困難となる．このためトピック分布の混合で表される潜在的コミュニティに自動的にラベル付けする手法が望まれる．

近年，トピックモデルは文書集合の分析に非常に有効なモデトピックのラベル付けを行う手法はいくつか提案されており，ルとして注目されており，ジャンル分類や文書要約など幅広く

Mei らにトピックのラベル付け [4] では, 実験データ中から候補用いられてる [8]．また，twitter や facebook に代表されるソーラベルを生成し，複数のスコア値を用いることで，トピックのシャルネットワークは極めて重要な情報源として注目されておラベル付けが行えることを示している．また，Ramage らにより，トピックモデルによるソーシャルネットワークのユーザ分

る Labeled LDA [5] では教師有り学習を行い，ラベルにトピッ類やコミュニティ抽出が行われている [7] [9]．

クを 1 対 1 で対応付けて学習することにより文書をラベルとトピックモデルとは Blei らによって提案された潜在的ディリクレ配分法に代表される確率的生成モデルであり，対象の文書トピックの混合としてモデル化することができ，Twitter 上のユーザやツイートの特徴付けにも用いられている [6]．

や抽出したい知識に合わせてパラメータを追加することで，柔これらの手法はトピックにラベル付けする手法としては有用

軟にモデルを構築することができる．例えばソーシャルネットであるが．ラベルとトピックの関係しか考慮していないため，ワークを対象としたモデル化では文書の著者，文書の受信者，ユーザ分布とトピック分布から抽出される潜在的コミュニティコミュニティ等のパラメータを加えることで，文書の内容とリのラベル付けに用いるには不十分である．例えばオリンピック

ンク構造を加味して潜在的コミュニティを抽出できることが示や原発事故のような話題が大きく偏るイベントが発生した際されている [2] [3]．これらのモデルでは著者とコミュニティがに，コミュニティごとに特徴があるにも関わらず，どのコミュトピックによって特徴付けられているが，トピックとは確率的ニティでも特定のトピックの確率が高くなり、一部のトピック基準によって集められた一種のクラスタであり，潜在的トピッの影響により各コミュニティで同じラベルが付けられる可能性クの混合で表されるユーザやコミュニティの意味は自明ではながある．このためトピック分布のみによる潜在的コミュニティい。また，トピックには中身に一貫性のあるトピックと一貫性のラベル付けは困難であり，ユーザ分布やリンク構造など他のが定かでないトピックが混在する．この一貫性が無いトピック情報も加味する必要がある．

はストップワードのような多数の文書で頻度が高くなる語が本研究では、実験データから抽出された候補ラベルを用いて集まっていることが多く，出現回数が多いことからトピック分潜在的トピックをラベル付けし、トピック分布とユーザ分布を布の中でも確率が高くなる傾向にあり，トピック分布の解釈が加味してコミュニティにラベル付けすることで，潜在的コミュ

3. コミュニティ抽出
3. 1 Twitter からのコミュニティ抽出
本章では、トピックモデルを用いて Twitter の特徴を考慮した潜在的なコミュニティ抽出手法を提案する．大規模なソーシャルネットワークである Twitter に対応するために，CARTモデルを変形しコミュニティ抽出に用いる．

Twitter 上では多数のユーザが文章を投稿しており，これらは特定のユーザへの投稿であるリプライや，他のユーザの投稿を再投稿するリツイートによってユーザ同士が繋がっている．

Twitter からのコミュニティ抽出をモデル化するにあたり，ツイートの送り手と受け手のようなネットワーク構造を考慮する
図 1 CART モデルことは重要である．しかしながら，トピックがコミュニティ, 著者，受信者の関係から求まるとした場合，必要なパラメータ数ニティに明示的な意味を付与する手法を提案する．

はコミュニティ数，著者数，受信者数の組み合わせであり，非第 2 章では関連研究について述べ，第 3 章ではコミュニティ常に多数のユーザが存在する Twitter では受信者をパラメータ抽出手法について述べる．第 4 章ではラベリング手法について化することは困難である．また、1 つのツイートは 140 文字以述べ．第 5 章では実験により有効性を示す．第 6 章で結論とす

内の文字列であり，多くのツイートには数個の単語しか使われる．ていない．このような Twitter の特性に対応するため，本手法
では受信者のパラメータをモデルに組み込まない代わりに文書

2. 関 連 研 究整形を行う．一定時間内ではユーザは似たトピックに関してツイートすると仮定し，同一時間内で同じユーザのツイートを受2. 1 トピックモデル

信者ごとに 1 つにまとめる．あるユーザが時間 T で複数回のトピックモデルとは, 1 つの文書が複数のトピックの混合とツイートを行った場合，時間 T 内でのリプライの付いていないして表現されるという仮定である．1 つの文書が 1 つのトピッ

文書のまとまり 1 つとリプライしたユーザの種類数の文書を持クで表される混合多項分布に比べ, トピックモデルは文書が複つ．これにより文書の単語数を増やすことができ，さらに受信数のトピックの混合分布として, 各トピックが単語の分布とし者の違いによる話題の違いを考慮することが可能となる．て表現され, 高い精度で文書をモデル化する可能性がある.

ツイートから単語を抽出するには文字列を分割する必要があソーシャルネットワークを対象としたモデルとしては Pathak

るが，ツイートでは新聞や小説などの文章より口語に近いくだらによる CART(Community-Author-Recipient-Topic) モデル

けた表現が多く使われているため，形態素解析の精度が著しくが挙げられる．CART モデルではネットワークのリンク構造と悪化することが知られている．このため、本研究では文章から文書の内容の両方を考慮してコミュニティを抽出することがで2 文字以上連続する漢字、カタカナのみを抽出して単語としてきる．トピックがコミュニティ，著者，受信者によって決まる用いる．また，連続する文字数が多くなると複数の単語がまととし，各パラメータを加えることでモデル化を行っている．こまって１つの語として抽出されていることが考えられるので，こで CART モデルのグラフィカルモデルを図 1 に示す．パラ抽出された語に対して形態素解析を行い単語を分割する．例えメータとして α,β,γ はディリクレ事前分布のパラメータ，θ はば、”昨日、首相官邸前抗議行動に行ってきた”という文章からコミュニティ空間の多項分布,ψ はトピック空間の多項分布，λは”昨日”,”首相官邸抗議行動”という 2 つの単語が抽出される。

は単語空間の多項分布である．ρ は受信者のセットであり，文書さらに各語に形態素解析を行うことで”昨夜”,”首相”,”官邸”,”には複数の受信者が含まれる可能性を考慮している．この受信前”,”抗議”,”行動”に分解され,2 文字以上の単語のみを用いるこ者のセットから 1 単語ごとランダムに受信者が選ばれ，コミュとから，最終的に”昨日”,”首相”,”官邸”,”抗議”,”行動”の 5 つ

ニティc, 著者 a, 受信者 r の関係からトピックが決まる．これがこの文章の単語として抽出される．

によりコミュニティごとに異なる著者の分布とトピックの分布

3. 2 コミュニティ抽出手法が得られる．このモデルはソーシャルネットワークからコミュ

潜在的コミュニティの抽出には文書が属するコミュニティとニティ抽出するモデルであるが，比較的小規模な会社内での E著者の関係をモデル化した CAT(Community-Author-Topic)

メールネットワークである Enron email コーパスを対象としてモデルを用いる．グラフィカルモデルを図 2 に示す．パラメー

おり，大規模なソーシャルネットワークからコミュニティ抽出

タとして α,β,γ はディリクレ事前分布のパラメータ，θ はコミュは行っていない．

ニティ空間の多項分布,ψ はトピック空間の多項分布，λ は単語空間の多項分布である．この生成モデルの生成過程は以下の通りである．
（ 1 ） 文書 d を生成するために，コミュニティcd が一様に選W
ここで nT−(d,i),zw は文書 d の i 番目の単語以外で単語 w にトピック z が割り振られた回数，V は総単語数である．

4. ラベリング手法
4. 1 候補ラベルの生成
本研究では，実験データ中から抽出された候補ラベルを用いてコミュニティのラベル付けを行う．コミュニティの内容を表す語の単位として 1 単語では不十分であるため，候補ラベルの語の単位を 2-gram とし，実験データの各文書から 2-gram を抽出して出現頻度の上位 1000 語を候補ラベルとする．2-gram
は繋がりあった語を抽出するのに有用であるが，ここで抽出さ
図 2 CAT モデル

れる候補ラベルは単語頻度に影響を受けるため，各単語の頻度が高い語のみとなる．例えば，頻度の高い”今日”や”明日”などばれる．に続く語は繋がりが弱い語であっても多くの語が候補ラベルと（ 2 ） コミュニティcd を基に, 著者 ad が選ばれる．
（ 3 ） コミュニティcd と著者 ad を基に，トピック z(d,i) がなる．逆に”太陽光”と”発電”という語の間には強い繋がりがあると考えられるが，各単語自体の頻度が高くないために候補ラ選ばれる．
（ 4 ） トピック z(d,i) を基に，単語 w(d,i) が生成される．
このモデルでは著者はコミュニティに依存しており，トピックはコミュニティと著者に依存して選ばれる．これによりコミュニティに所属している著者の分布とコミュニティから生成されたトピックの分布が得られる．これらの結合確率は以下のベルとならない．このため高頻度語以外の候補ラベルを抽出するために，語の繋がり捉える指標としてコロケーション抽出などに用いられる相関ルールの確信度を使用する．共起する
語 w1 ,w2 の出現回数を n1 ,n2 , 共起回数を n12 としたとき，w1を条件として w2 が出現する確信度 w1 ⇒ w2 は以下の式で求まる．

式で表される．

C(w1 ⇒ w2 ) =p(cd , ad , zd , wd )Nd∏p(w(d,i)|zd,i )p(z(d,i) |cd , ad )(1)i=1

潜在変数の推定する手法としては，EM アルゴリズムや変分ベイズ法が挙げられるが，本研究では十分な反復回数の基で高い精度で潜在変数を推定できるギブスサンプリングを用いる．
コミュニティに関する更新式は以下の式で求まる．

×(2)(nCU−d,cui ) + U α

持っていることから，トピック z の基でラベル l が出現する確率を求め，尤度の最も高い候補ラベルをトピックのラベルとする．トピック z のラベル l は以下の式で求まる.

(5)

次に潜在的コミュニティのラベル付けを行う．潜在的コミュニ
ティはトピックの確率分布 T とユーザの確率分布 U で表され(CU )TΓ(ed,z + n−d,(cd ad )z ) + β)z=1∑TΓ(トピックのラベル付けを行う．トピックはそれぞれ単語分布を

l(nCU−d,cui + α)∏T

4. 2 ラベルの推定
まず潜在的コミュニティのラベル付けをするために潜在的Ans(l) = arg max p(l|z)

p(cd = c|c−d , a, z, w)

u=1(4)

ここで求まる確信度の上位 1000 語を候補ラベルに加える．

= p(cd )pr(ad |cd )∝ ∑Un12n1ており, この 2 つの確率分布を掛け合わせることで候補ラベル(CU )T(e + n−d,(cd ad )z )) + T β
z=1 d,zを決定する．これにより，例えトピック分布が同じであってもここで nCU−d,cui は文書 d を除いてコミュニティc からユーザ

ui が生成された回数,ed,z は文書 d でトピック z が生成された回ユーザ分布の違いにより異なるラベルが付けられる．コミュニ
ティのラベルとなる候補ラベル l は以下の式より求まる．

(CU )T数,n−d,(c a )z は文書 d を除いてコミュニティcd , 著者 ad の組
d d

み合わせでトピック z が生成された回数,U はユーザの数,T はAns(l) = arg max p(l|z)p(z|u, c)クに関する更新式は以下の式で求まる．

5. 実

p(zd,i = z|c−d , a, z−(d,i) , w−(d,i) , cd , ad , wd,i = w)
(CU )TWn−d,(cd ad )z + βnT−(d,i),zw+γ∝ ∑W× ∑T(3)(CU )TTWn+ Wγn+ Tβ
v=1 −(d,i),zv
z=1 −d,(c a )zd d(6)lトピックの数である．次に各単語に対して割り振られるトピッ験

本章では 2 つの実験を行う．第 1 に Twitter から潜在的コミュニティの抽出を行う．第 2 に抽出された潜在的コミュニティに対してラベル付けを行う．

ユーザ数

8870

文書数

異語数 総単語数

果を表 6 に示し，潜在的コミュニティのラベル付け結果を表 7

16997963778に示す. 各トピックに付けられるラベルはすべて異なっており，3166073

表 1 実験データ同じトピックが最上位になるコミュニティであっても異なるラベルが付けられている．

5. 1 実 験 準 備

5. 4 考実験に用いる Twitter のコーパスは 2012 年 7 月 1 日の 1 日

表 2 より，各コミュニティのトピック分布は多くの同じトピッ分であり，この中でツイート数が上位 10000 となるユーザを使クが上位に出現しているが，ユーザ分布ではトップ 5 に含まれ（注 1）用する．ツイート数が非常に多いユーザに関しては”bot”

察でる著者がすべて異なっている．これは表 3 の JS ダイバージェある可能性が高くなるので，1 日で 200 回以上のツイートをンスによる比較が示すようにコミュニティ同士のトピック分布行っているユーザを除外する．3 章で述べた手法によりツイーの JS ダイバージェンスの平均が 4.19 × 10−4 であるようにトトから語を抽出し，抽出された語の形態素解析には mecab をピック分布の差が小さくなっているためであると考えられる．

用いる．2 時間ごとにツイート情報をまとめる．ここで文書のコミュニティ1,4,5 でトップになったトピック 16 は，コミュニ単語数が 2 以下である文書では正確なトピックを推定すること

ティ2,3,6 でも上位に出現しいる．トピック 16 のラベルでは上が困難なため取り除く．また，実験データ中でノイズとなる出位語同士の組み合わせのラベルが出現しておらず，3 番目のラ現頻度が 1 の単語と高頻度語となりトピックの語分布の特徴

ベルでは”チケット”,”発売”の両方がトップ 10 に含まれていな付けを妨げる出現頻度が 4000 以上の単語を取り除く．取り除

い．これはトピック内の上位語に対する関連した語が集まってかれる単語の異語数はそれぞれ 66026 語，87 語である．最終いないためであり，様々な文書で現れた語の集まった一貫性の的に使用する実験データのユーザ数，文書数，異語数，総単語無いトピックであると考えられる．表 5 と表 6 よりトピックの数を 1 に示す．相関ルールの最小支持度は 300/総単語数 とし，ラベルとなる語はトピックの単語分布でトップ 10 に入る語のトピックモデルの各パラメータは α = 0.01,β = 0.01,γ = 0.01,組み合わせだけでなく，トップ 10 に入ってない語との共起語がトピック数 40, コミュニティ数 6, ギブスサンプリングの繰り返選ばれている．これは相関ルールの確信度による候補ラベルをし回数 200 とする．

加えたためだと考えられる．またトピック 2 のラベルでは実験

5. 2 比 較 方 法

データの日時である 7 月 1 日に公開する映画に関するラベル，抽出された確率分布の比較には JS ダイバージェンスを用いトピック 4 では”プール 冷却”,”冷却 装置”など実験データ中にる．JS ダイバージェンスとは左右対称な確率分布の差の尺度で起こったイベントに関するラベルが付けられている．コミュニあり確率分布 P と確率分布 Q が与えられたとき，JS ダイバー

ティのラベルでは，コミュニティでトップになったトピックとジェンスは以下の式で求まる．

JS(P//Q) =+∑x

1 ∑2Q(x)log(P (x)log

xQ(x))
R(x)は違うラベルが付けられている．表 4 で示した各コミュニティでトップになったユーザのトピックとコミュニティで上位に出P (x)R( x)

現するトピックが異なっているためであり，コミュニティのラベル付けにユーザの分布も条件に与えたためであると考えら

(7)

れる．

ここで R は確率分布 P と Q の平均であり，R = P +Qとなる．
26. 結

確率分布の差が大きいほど JS ダイバージェンスの値も大きく

本論文では，潜在的コミュニティのラベリング手法を提案しなり P と Q が等しいとき JS ダイバージェンスは 0 となる．

論

た．トピックモデルにより Twitter から潜在的コミュニティを5. 3 実 験 結 果抽出することができ，ラベル付けの際にユーザ分布を条件とし第 1 の実験より，抽出された潜在的コミュニティのトピックとて与えることでコミュニティのトピック分布の差が少なくともユーザのトップ 10 を表 2 に示す．各コミュニティで最も出現する確率の高いトピックはコミュニティ1 から順に 16,28,33,16,16,28であり，コミュニティ1,4,6 とコミュニティ2,6 で同じトピックが最上位に出現している．各コミュニティで最上位となるユー
ザは 956,847,4145,695,4045,2296 と全て異なっている．次に各コミュニティでトップになったユーザのトピック分布を 4 に示し，トピックの単語分布を表 5 示す．4 はコミュニティで最上位になったユーザであるが，ユーザ 695,2296 以外では最上位となるトピックが異なっている．各コミュニティのユーザ分布とトピック分布を JS ダイバージェンスにより比較した結果を表 3 に示す．次に第 2 の実験より，トピックのラベル付けの結（注 1）：Twitter 上には大量の文章を自動的に投稿するプログラムである bot が多数存在する異なるラベル付けが行えることを示した．
文

献[1] Blei, D. M.，Ng, A.Y. and Jordan, M.I.: Latent Dirichlet
Allocation, Journal of Machine Learning Research 3, pp.
993-1022, 2003.
[2] Ding Zhou, Eren Manavoglu, Jia Li, C.LeeGiles,Hongyuan Zha“Probabilistic Models for Discovering ECommunities”,Proceedings of the 15th international conference on World Wide Web(WWW’06),2006[3] Nishith Pathak, Colin DeLong, Kendrick Erickson,and
Arindam Banerjee “Social Topic Models for Community Extraction”, The 2nd SNA-KDD Workshop’08(SNAKDD’08), 2008.
[4] Qiaozhu Mei, Xuehua Shen, and Chengxiang Zhai “Automatic Labeling of Multinomial Topic Models”,Proceedingsof the 13th ACM SIGKDD international conference on
Knowledge discovery and data mining(KDD’07),pp.490-

C1
ユーザ番号 トピック
956
16471
346381
207884
33
69
28
1521
15264030
5895
188351111476
2

ユーザ
847
1521
2738
744
925
2173
6602
67572
3463

C2
トピック
28
30
15
20
33
34
11
16
10
18

C3
ユーザ番号 トピック
4145
33
4256
16
67
28
844
112536
20
2705
34
7884
18
1547
30
1970
91393
15

表2C4
ユーザ番号 トピック
695
166732
30
910
28
1970
18
3191
33
3301
345516156582
11471
9801
10C5
ユーザ番号 トピック
4045
16651228
2037
184059345530
33253620264010764011776530553
36C6
ユーザ番号 トピック
2296
28480
162640112705364404332536203405155654308816341212
10

各コミュニティのユーザとトピックのトップ 10

C1C2C3C4C5C6(トピック)
C1

3.35E-04 3.00E-04 3.62E-04 3.55E-04 5.03E-04

C2

3.63E-04 4.88E-04 3.62E-04 3.38E-04

C3

4.16E-04 4.68E-04 5.16E-04

C4

3.71E-04 6.34E-04

C5

4.77E-04

C6(ユーザ)C1

0.0342

C20.0341

0.03380.03380.03300.03430.03380.03400.03330.03390.03410.0336

0.03370.0331C3
C4
C5

0.0334

C6
表3956
トピック
確率
20.144
34
0.141
33
0.132
22
0.100
38
0.072
10.063100.039
28
0.039
12
0.037
15
0.035

847
トピック
確率
7
0.119
35
0.112
21
0.105
20
0.085
36
0.066
00.063
16
0.058
23
0.054
60.046
32
0.044

4145
トピック
確率
33
0.331
15
0.122
37
0.093
35
0.086
26
0.077
8
0.075
19
0.045
13
0.039
32
0.039
90.027

表41
単語
暴力
抗議
市民
機動
大事
警察
ダンナ
大変
女性
結構

コミュニティ同士の比較

単語
新宿
発表
公開
予約部屋風呂
開催
大変
上映
女性

4

確率
0.004290.00272
0.002650.001890.001820.00160
0.00158
0.001510.001510.00148

4045
トピック
確率
220.16038
0.112
30.08590.08280.080
15
0.078
35
0.056
00.051
10
0.046
25
0.046

2296
トピック
確率
6
0.0976100.0918
25
0.086170.0746
310.0660
40.0617190.0516
20.050212
0.0473110.0430

ユーザのトピックトップ 102

確率0.00304
0.00258
0.002070.00198
0.001960.001940.001940.001810.001800.00176

695
トピック
確率
60.246
5
0.136
30
0.126
24
0.087
16
0.085
15
0.053
38
0.051
28
0.041
37
0.028
34
0.026

単語
冷却
プール
装置
燃料
停止
使用
東電
事故
連絡
状況

確率
0.010400.007830.005540.005470.005360.00486
0.00363
0.003420.00260
0.00253

16
単語
開始
予約
韓国
大変
全員
テレビ
結構
開催
元気
リプ

28

確率
0.002200.001630.001570.001540.001530.001510.001490.001470.001460.00142

単語
花火
試合
大会
風呂
言葉
ドン
大変
韓国
来週
結構

33

確率
0.002390.00228
0.002250.001780.001770.001770.001710.001650.00158
0.00154

単語
英語
社会学校
人人
テレビ
発売
結構
最初
数学
女性

確率
0.002070.001930.001850.001700.001670.001660.001660.001520.001500.00149

表 5 トピックの単語トップ 10

12
3

トピック 1
抗議 活動
抗議 行動
官邸 抗議

トピック 2
公開 新宿
新宿 バルトヱヴァ 公開トピック 4
プール 冷却
冷却 装置
装置 冷却

トピック 16
生放送 開始チケット 予約
チケット 発売

トピック 28
花火 大会
大会 コピー
恋人 花火

トピック 33
発売 決定
数学 理科
公開 決定

表 6 トピックのラベリングトップ 3499,2007.
[5] Daniel Ramage, David Hall, Ramesh Nallapati, and Christopher D.Manning “Labeled LDA:A supervised topic model
for credit attribution in multi-labeled corpora”,Proceedingsof the 2009 Conference on Empirical Methods in NaturalLanguage Processing(EMNLP’09),pp.248-256,2009.
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123C1
一方 詐欺
一方 拒否一方 会話C2リフォロー 是非
パチンコ 野球
相撲 リフォローC3
配信 開始
全員 全力チケット 発売

C4
プール 冷却行動 報道
冷却 装置

C5
抗議 活動
抗議 行動
官邸 抗議

表 7 コミュニティのラベリングトップ 3

and L. Venkata Subramaniam “Using Content and Interactions for Discovering Communities in Social Networks”,WWW’12,2012

C6
男子 仕方
カップル 会話
カップル 注