DEIM Forum 2016 C2-4

不確かな順序関係の分析に基づく経験的属性によるオブジェクト検索内田 臣了†

山本 岳洋†

誠†加藤

大島 裕明†

田中克己†† 京都大学大学院情報学研究科 〒 606–8501 京都府京都市左京区吉田本町
E-mail: †{uchida,tyamamot,kato,ohshima,tanaka}@dl.kuis.kyoto-u.ac.jp
あらまし

本研究では，「持ち運びしやすく使いやすいカメラ」といった，経験的属性をクエリとしたオブジェクトの検索手法を提案する．一般的なオブジェクト検索システムでは，「重さ」や「大きさ」など，主観を排した即物的な探索的属性によるクエリによる検索が実現されている．一方で，「使いやすさ」や「持ち運びやすさ」など主観を交えた経験的属性によるクエリでの検索は，一般に関連文書とクエリ文字列の一致判定により実現されるが，検索精度が十分に得られないという問題がある．本研究では，オブジェクトの探索的属性と，クエリとして入力された経験的属性の間の対応関係に着目することで問題の解決を図る．提案手法では，オブジェクトのレビューテキスト中の単体評価
および相対評価からオブジェクトの順序関係を推定し，それらの信頼性の評価を行う．その上で，得られた信頼度付
き順序関係を教師データとして Fuzzy Ranking SVM による機械学習を行い，オブジェクトのランキングを生成する．
また，収集した正解セットを用いて手法の妥当性を評価する．
キーワード

レビュー分析，テキストマイニング，機械学習
験的属性をクエリにすることは困難である．例えば，EC サイ

1. は じ め にトにおける商品のスペック情報は検索の指標となる数値である

インターネットの普及に伴い，オブジェクトの実体に触れるが，「重さ」や「大きさ」など，そのほとんどは探索的属性であことなく，自身の要求に適合するオブジェクトを探す場面が増る．一方で，関連文書とクエリ文字列の一致判定に基づいた検（注 1）のような EC サイトを索も，経験的属性に基づいた検索を十分に実現しているとは言利用する場合，我々は実際の商品に触れることなく，購入するいがたい．なぜならば，そのオブジェクトのもつ経験的属性が，商品の比較検討を行う．我々は検索システムを用いることで，関連文書に全て記述されるわけではないためである．レビュー

加している．例えば，Amazon.com

様々な属性に基いてオブジェクトをランキング・フィルタリン

文に「持ち運びやすい」と明記されていないカメラでも，高いグし，自身の要求を満足するオブジェクトを発見する．

「持ち運びやすさ」をもつことはあり得る．つまり，関連文書

本論文では，オブジェクトのもつ属性を探索的属性と経験的とクエリ文字列の一致判定に基づいたアプローチには再現率の属性の 2 つに分類する．人がそのオブジェクトの実体に触れず問題が存在する．また，このアプローチでは経験的属性を数値

とも評価できる属性を探索的属性という．例えば，「重さ」や化することが困難である．例えば，「持ち運びやすい」と記述さ「形」，「機能の有無」は探索的属性である．一方，人がそのオブれたオブジェクトが複数存在した場合，どちらがより高い「持ジェクトの実体に触れて初めて評価できる属性のことを経験的

ち運びやすさ」をもつか判別できない．

属性という．例えば，「使いやすさ」や「持ち運びやすさ」は経験的属性である．

オブジェクトのもつ探索的属性の情報から，その経験的属性を推定することは可能である．しかし，経験的属性の推定は，

この 2 つの属性のうち，経験的属性は，オブジェクトを検索

そのオブジェクトのドメインに関する専門知識を必要とするこするユーザにとって特に重要な観点の 1 つである．一般的に，とが多く，一般的なユーザには難しいことが多い．例えば，撮ユーザはある利用目的を想定し，オブジェクトの検索を行う

像素子の大きさが「APS-C」のカメラと「中判」のカメラが存と考えられる．ユーザはオブジェクトを比較検討し，その利用在した場合に，どちらがより「鮮明な写真が撮れる」か判断す

目的を達成できるオブジェクトを選択する．つまり，そのオブるのは，専門知識をもたないユーザには困難である．

ジェクトの実体に触れることで得られる経験を知ることができ

内田ら [10] は，オブジェクトの関連文書から抽出されるオブ

れば，ユーザはそのオブジェクトを選択するかどうかの意思決

ジェクト間の順序関係と属性間の依存関係に着目し，経験的属定を容易に行うことができる．

性によるオブジェクトの検索手法を提案した．内田らの手法は，

しかし，ユーザにとって，オブジェクトの経験的属性を知る

関連文書から抽出される順序関係と依存関係は正しいという仮ことは容易ではない．一般的なオブジェクト検索システムでは，定のもとに提案されている．しかし，文書に記述されている内

数値的な指標に基づいた検索，及び関連文書とクエリ文字列の容は必ずしも正しいとは限らない．そのため，関連文書から抽一致判定に基づいた検索が可能である．経験的属性が数値化さ出される順序関係と依存関係について信頼性の問題が提起されれることは極めて稀なため，数値的な指標に基づいた検索で経る．また，内田らは，関連文書から抽出された順序関係と依存関係から推定された順序関係を同等に扱っている．明記されて（注 1）：http://amazon.com

いた順序関係は，依存関係から推定された順序関係よりも信頼表 1 カメラのもつ探索的属性の例

できると考えられる．これらの間の信頼度の差を手法に反映すべきである．

属性値

本研究の貢献を以下に示す．

•

順序関係と依存関係に対し信頼度を導入し，関連文書か

属性表現

重さ

0.2

軽い

大きさ

0.9

大きい

ら得られた情報の信頼度を反映したオブジェクトのランキング手法を提案した．

•

オブジェクトに対する単体評価文から暗黙的な比較先を推定し，順序関係に変換する手法を提案した．
本稿の構成は以下のとおりである．2 節では，関連研究を紹介する．3 節では，本研究で用いる概念について説明を行う．4
節では，提案手法について詳細に述べる．5 節では，提案手法
に関する実験と評価について述べる．6 節では，まとめと今後の課題について述べる．

2. 関 連 研 究
本節では，本研究と関連する研究について言及し，本研究の位置づけについて述べる．

2. 1 ウェブ上の文書からの情報抽出
ウェブ上の意見文から有用な情報の抽出を行う研究について述べる．意見文からの情報抽出における主な課題は 3 つ組（対象，属性，評価）の抽出である．
立石ら [11] は，文書中での共起に注目することで，意見文から 3 つ組のうち対象物と評価表現を抽出し，その極性を判定した．また，立石らは [11] を発展させた研究として，意見文から属性と評価表現をブートストラップ的に抽出する手法を提案した．さらに，抽出した評価表現の極性を判定し，各属性を軸としたレーダーチャート形式での可視化を行った [12]．Liu ら [6]は supervised な相関ルールマイニングを用いてルールを生成
し属性を抽出する手法を提案した．また，Liu らも立石らと同様に各属性ごとに評価値の可視化を行った．
単一のオブジェクトの評価情報にとどまらず複数のオブジェ
クトの比較関係を抽出する研究も行われている．Li ら [4] はweakly-supervised なブートストラップ法を用いることで，比較を意図した質問文から比較の対象となったオブジェクトの対を高い精度で抽出した．Li らでは語の一般化，具体化を行って抽出精度の向上を図っている．佐藤ら [8] はウェブ上のブログ
記事から 4 つ組（対象，基準，属性，評価）または 3 つ組（対象，基準，評価）の抽出を行った．比較表現に注目したパター
ンマッチングに加え，構文情報とセンタリング理論を用いることで高精度での情報抽出を実現した．
本研究も意見文からの情報抽出に取り組む．本研究では，人手で作成したパターンとのマッチングにより属性間の依存関係とオブジェクト間の順序関係を抽出する．

2. 2 ペアワイズ情報の集約によるランキングの生成
意見文中の比較評価を集約し，オブジェクトの順位付けを行う研究について述べる．

Guo ら [1] はクラウドソーシングによってある集合内での最大値をとるオブジェクトを発見する手法を提案した．また，Guo
らは新たに比較評価をすると推定精度が向上するような未評価のペアを選択する手法を提案した．Guo らの手法は人による評価はすべてペアワイズであるという前提のもとで考えられている．
倉島ら [9] は従来の 3 つ組（対象，属性，評価）を 4 つ組（評価対象，比較対象，属性，評価）に拡張した．意見文中の比較表
現に注目しパターンマッチングを行うことで評価対象と比較対象を抽出し，相関ルール分析を用いてオブジェクト間の優劣を推定しグラフを生成する．生成したグラフに対して PageRankに基づいたアプローチを行うことでオブジェクトのランク付けを行っている．
本研究は，オブジェクト間のペアワイズな関係を集約しランキングを行うという点で Guo ら，倉島らの研究に類似している．Guo ら，倉島らの研究では比較の主題となるクエリのみを扱っている．しかし，実データを扱うにあたって，比較表現に直接出現する属性はさほど多様でないという問題がある．本研
究では，この問題を解決するアプローチとして文中の順接関係に着目し，比較の主題となりにくい属性についてもランキング
規則を生成する．また，本研究では比較表現のみでなく，オブジェクト自身の持つ情報も考慮し，ランキング規則の生成を行うという点で前述の研究と異なる．

3. 定

義

本節では，本研究の基盤となる概念について説明する．まず，オブジェクトのもつ属性の分類について述べる．次に属性間の依存関係，オブジェクト間の順序関係について定義を述べる．

3. 1 探索的属性と経験的属性
Nelson [7] は，消費財を探索財 (search goods) と経験財 (experience goods) の 2 つに分類している．探索財とは，購入せずとも仕様等を確認することで品質の評価が可能な消費財である．また経験財とは，その商品を購入し，実際に扱って初めて品質を評価できるような消費財である．
本研究では，Nelson による消費財の分類に基づき，オブジェ
クトのもつ属性を探索的属性と経験的属性の 2 つに分類する．
オブジェクトのもつ属性のうち，ユーザがオブジェクトの実
体に触れなくても評価できる属性を探索的属性という．また，ユーザがオブジェクトの実体に触れて初めて評価できる属性を経験的属性という．本研究では，オブジェクトのもつ属性の程度の大きさを属性値として定量的に表現する．属性値は区間[0, 1] の間の実数値をとるものとする．また，人がその属性の程度を口語的に表現したものを属性表現と呼ぶ．カメラのもつ探索的属性の例を表 1 に，経験的属性の例を表 2 に示す．
探索的属性の属性表現は，しばしばオブジェクトの関連文書に記述される．また，探索的属性の一部はオブジェクトのス
ペック情報としてウェブ上に記述される．例えば，オブジェク
トの重さや大きさ，機能の有無などは EC サイトに記述される

表 3 関連文書の例

表 2 カメラのもつ経験的属性の例
属性値(1) 持ちやすく撮影に集中できます

属性表現

携帯性

0.7 持ち運びやすい，持ち運びに便利

夜景:強さ

0.8 夜景に強い，夜景が綺麗に撮れる(2) ファインダーが見やすいのでピントが合わせやすいです(3) グリップが抜群に持ちやすいので、移動の際も手が疲れにくいですね(4) ファインダーは X3 に比べて見やすいと思うことも多い．こうした情報を参照することで，我々はオブジェのように表記する．また，3，4 を負の依存関係と呼び，クトの探索的属性の属性値について知ることができる．

−
δk,l= ak → al

経験的属性の属性表現もまた，しばしばオブジェクトの関連文書に記述される．しかし，経験的属性の属性値が記述されることは少ない．そのため，ユーザが，オブジェクトのもつ経験的属性の属性値について直接的に知るのは困難である．

−(3)のように表記する．

3. 4 信 頼 度
3. 2 節でオブジェクト間の順序関係を，3. 3 節で属性間の依

オブジェクトのもつ経験的属性の属性値の推定が本研究の主題の 1 つとなる．多くのユーザは何らかの利用目的をもってオブジェクトの選択を行うと考えられる．オブジェクトを利用した際に得られる経験を知りたいユーザに対し，そのオブジェク
トのもつ経験的属性の属性値を提示することは，彼らの意思決定に対する有効な支援になる．

存関係をそれぞれ定義した．4 節では，オブジェクトの関連文
書から順序関係と依存関係の推定を行う．しかし，関連文書から得られる順序関係，依存関係が必ずしも正しいとは限らないという問題がある．そこで本研究では，順序関係と依存関係に対し，そのもっともらしさを表す尺度として信頼度を導入する．
信頼度は，区間 (0, 1] の間の実数値をとるものとする．

3. 2 オブジェクト間の順序関係
複数のオブジェクトに対し，ある属性の属性値に関して大小関係をつけることが可能である．これをある属性の基でのオブジェクト間の順序関係と呼ぶ．

4. 経験的属性によるオブジェクト検索
本節では，我々が提案する経験的属性によるオブジェクトの検索手法について詳細に述べる．本研究の目的は，オブジェク

オブジェクト間の順序関係を以下のように定義する．属性 akについて，オブジェクト oi が異なるオブジェクト oj より高い
属性値をもつとき，ak の基で oi と oj の間に順序関係が存在しているといい，kπi,j= oi ≻ oj
akトの探索的属性から経験的属性の属性値を推定しランキングを行い，経験的属性によるオブジェクト検索を実現することである．本手法は，以下の 6 つのステップから構成される．
（ 1 ） 文書中の属性表現からの属性情報抽出．

(1)（ 2 ） 文書中の比較評価文からの順序関係の抽出．

のように表記する．ただし，全オブジェクト集合 O について，（ 3 ） 文書中の単体評価文からの不確かな順序関係の推定．

oi ，oj ∈ O である．また，全属性集合 A について，ak ∈ A で（ 4 ） 文書中の文の順接関係からの不確かな依存関係の抽出．

ある．

（ 5 ） 依存関係と順序関係の組み合わせによる新たな順序関3. 3 属性間の依存関係

係の生成．

ある属性の属性値が変動すると，異なる属性の属性値がそれ（ 6 ） 信頼度付き順序関係を教師としたランキング学習によに対応し変動することがある．例えば，オブジェクトの探索的るランキング規則の推定．

属性「画面の大きさ」が増加すると，そのオブジェクトの経験本手法では，オブジェクトの関連文書からオブジェクト間の的属性「画面の見やすさ」は増加すると考えられる．オブジェ

順序関係や属性間の依存関係を抽出する．関連文書の例を表 3

クトの探索的属性「重さ」が増加すると，そのオブジェクトのに示す．

経験的属性「持ち運びやすさ」は減少すると考えられる．本研

4. 1 属性表現からの属性情報収集

究ではこのような属性間の関係を依存関係と呼ぶ．

オブジェクトの関連文書には，そのオブジェクトのもつ属性

属性間の依存関係について以下のように定義する．相異なるについて言及した文，すなわち属性表現が多く記述される．属

属性 ak ，al について，ak の属性値の変動に対応して al の属性

性表現からはその属性の属性値を推定することが可能である．

値が変動するとき，ak から al への間に依存関係が存在すると本手法では，オブジェクトの関連文書に対し，人手で用意しいう．ただし，全属性集合 A について，ak ，al ∈ A である．属た属性表現の抽出パターンとのマッチングを行うことで，文書性間の依存関係には以下の 4 種類が存在する．

中の属性表現からオブジェクトのもつ属性についての情報を収（ 1 ） ak の属性値が増加すると al の属性値が増加するもの

集する．ここで収集する属性の情報は，属性名と評価値の 2 つ（ 2 ） ak の属性値が減少すると al の属性値が減少するもの組である．評価値とは，その属性の属性値をおおまかに高低の（ 3 ） ak の属性値が増加すると al の属性値が減少するもの

2 値に分類したものである．

（ 4 ） ak の属性値が減少すると al の属性値が増加するもの

属性表現の抽出パターンを表 4 に示す．パターンの末尾に否

これら 4 種の依存関係のうち，1，2 を正の依存関係と呼び，定の助動詞が接続されていた場合は，評価値を反転させる．表+δk,l= ak → al+

3 の (1) に対して，表 4 で示した属性表現のパターンを適用し(2)た場合，(持ちやすさ，高）と (撮影の集中しやすさ，高) が抽

表 5 比較評価文のパターン

表 4 属性表現の抽出パターン

主語 ⟨[s/名詞][の/助詞]⟩⟨[方/名詞][が/助詞]⟩⟨(ea /属性表現)⟩

パターン

属性名

評価値

⟨[x/名詞][は | が | に | も/助詞]⟩?⟨[y/形容詞]⟩(x, y)

高⟨[x/名詞][は | が | に | も/助詞]⟩?⟨[y/名詞・形容動詞語幹][*/助動(x, y)

高⟨[x/名詞][は | が | に | も/助詞]⟩?⟨[y/動詞][やすい/形容詞]⟩(x, y)

高⟨[x/名詞][は | が | に | も/助詞]⟩?⟨[y/名詞][できる/動詞]⟩(x, y)

高⟨[x/名詞][は | が | に | も/助詞]⟩?⟨[y/動詞][にくい/形容詞]⟩(x, y)

低

価文の主語とみなされる．また，基準パターン中の c に対応し⟨[x/名詞][は | が | に | も/助詞]⟩?⟨[y/動詞][づらい/形容詞]⟩(x, y)

低

た語は，その比較評価文の基準とみなされる．属性表現 ea に詞]⟩

基準 ⟨[c/名詞][より/助詞]⟩⟨(ea /属性表現)⟩⟨[c/名詞][と | に/助詞]⟩⟨[比べる/動詞]⟩⟨(ea /属性表現)⟩⟨[c/名詞][と/助詞]⟩⟨[比較/名詞][する/動詞]⟩⟨(ea /属性表現)⟩対応した属性 a の評価値が高い場合は順序関係 s ≻ c を，a の出される．また，表 3 の (2) に属性表現のパターンを適用した場合，(ファインダーの見やすさ，高) と (ピントの合わせやすさ，高) が抽出される．

評価値が低い場合は順序関係 c ≻ s を抽出する．

aa

上記の手法により，文書から比較評価文を発見し順序関係を収集するが，比較文の主語や基準が省略される場合も多い．そ4. 2 比較評価文からのオブジェクト間の順序関係の収集

うした比較文については，省略により欠落したオブジェクトを本手法では，オブジェクトの関連文書に記述された評価文に推測し補完する必要がある．本手法では，主語または基準いず

注目することでオブジェクト間の順序関係の抽出を行う．文書

れかの欠落があり，欠落していないもう一方が関連文書が紐付中に記述される評価文は，比較評価文と単体評価文の 2 つに分いたオブジェクトでなかった場合，関連文書が紐付いたオブジェ類される．比較評価文とは，オブジェクトの属性について言及

クトで欠落を補完する．これは，関連文書全体を通しての主題した文のうち，明示的に比較対象が挙げられ，相対評価が為さは，文書が紐付いたオブジェクトであるという仮定に基づく．

れているものである．一方，単体評価文とは，オブジェクトの属性について言及した文のうち，比較対象が記述されていないものである．

4. 3 単体評価文からの順序関係推定
4. 2 節では，比較評価文から順序関係を収集する手法について述べた．比較評価文に由来する順序関係は，信頼度が高いと本節では，比較評価文からオブジェクト間の順序関係を抽出いう特徴をもつ一方で，4. 6 節で用いるのに十分な数を収集すする手法について述べる．得られた順序関係は，4. 5 節で述べるのが難しいという問題がある．この問題を解決するために，る順序関係の拡張に用いられるほか，4. 6 節で述べるランキン

単体評価文に基づく順序関係の生成法を提案する．単体評価文

グ学習の教師データとして用いられる．

は比較評価文と比べて数が多いため，単体評価文からの順序関

ユーザは利用したオブジェクトと他のオブジェクトとの比較係の生成は順序関係数の不足を解決する糸口になる．

を行い，その関係を文書に記述する．ユーザの記述した比較評

本節では，単体評価文を比較対象が明記されていない相対評

価文からは，ある属性に関するオブジェクトの優劣，すなわち，価として捉え，順序関係の推定を行う．単体評価文には比較対ある属性に関するオブジェクトの順序関係を収集できる．また，象が記述されていないため，絶対的な評価が為されていると一般に，評価者は自らの経験に基づき評価を行うと考えられる

捉えることも可能である．しかし，評価されるオブジェクトにため，比較評価文に注目することで経験的属性に関する順序関よって，同じ表現でも指し示す属性の大きさが明らかに異なる係を収集できる．経験的属性に関する順序関係を集約して得ら場合がある．例えば，一眼レフカメラに対する「持ち運びやす

れる知見は，経験的属性値の推定に有用であると考えられる．

い」という評価と，トイカメラに対する「持ち運びやすい」と

Jindal ら [2] は比較文を以下の 4 つに分類している．

いう評価は，表現の上では同一だが，指し示す「持ち運びやす•さ」の大きさは明らかに異なる．つまり，一眼レフカメラには

Non-Equal Gradable: ある属性に関して，複数のオブジェクト間の優劣関係を表現したもの．

•

Equative: ある属性に関して，2 つのオブジェクトの等位関係を表現したもの．

•

Superlative: ある属性に関して，あるオブジェクトの最上位性を表現したもの．

•

一眼レフカメラの評価基準が，トイカメラにはトイカメラの評
価基準が別々に存在していると考えられる．以上から，我々は単体評価文にも暗黙的な比較対象が存在すると仮定し，単体評
価文からの順序関係推定を行う．
比較評価文には比較対象が明記されているため，その対象とNon-Gradable: ある属性に関して，複数のオブジェの間の順序関係を抽出することができた．一方で，単体評価文

クトを比較したものだが，優劣関係については言及していないには比較対象が記述されていないため，評価者が何と比較してもの．

評価を行ったか推定する必要がある．推測の結果として得られ本手法では，Non-Equal Gradable な比較文のみを用いて，順る比較対象が必ずしも正しいとは限らないため，単体評価文か序関係の推定を行う．

ら順序関係を推定する際には，3. 4 節で導入した信頼度を考慮

比較評価文は，オブジェクトの関連文書に対してパターンする必要がある．

マッチングを行うことで抽出する．比較評価文のパターンを表

本稿では，そのオブジェクトと明示的に最も比較されたオブ5 に示す．比較評価文のパターンは主語パターンと基準パター

ジェクトで，単体評価文の暗黙的な比較対象を補完する．また，ンからなる．主語パターン中の s に対応した語は，その比較評

その信頼度には，他の比較対象との類似度の平均を用いる．こ表 6 順接関係の抽出パターン

ため，オブジェクトの関連文書から収集された依存関係には，⟨(ea /属性表現)[ので/助詞]⟩⟨(ea′ /属性表現)⟩

誤りが含まれると推測される．ゆえに，依存関係について信頼⟨(ea /属性表現)[から/助詞]⟩⟨(ea′ /属性表現)⟩

度の計算を行う必要があると考えられる．
依存関係の信頼度を，下式の通り定義する．依存関係集合をれは，あるオブジェクトについて人々がよく比較対象としてあ+−⋆∪ δi,jが与えられたとき，δi,j= δi,j∆ とする．順序関係 δi,j

げるオブジェクトが比較対象である可能性が高く，かつ，それの信頼度を求める関数 reldependency : ∆ 7→ (0, 1] を下式の通り

らは互いに類似しているという仮定に基づいている．

算出する．ただし，appearance(δ) は，依存関係 δ の関連文書

k
順序関係集合を Π とする．順序関係 πi,j= oi ≻ oj が推定
akk
されたとき，πi,jの信頼度を求める関数 relorder : Π 7→ (0, 1] を

内における被記述回数を表す．また，P は，記述された依存関係が正しい確率である．

下式の通り定義する．ここで，oi と比較されたオブジェクトの⋆reldependency (δi,j) = 1 − (1 − P )appearance(δ)

集合を Ocompared to(oi ) と表記する．

(5)

∑
k
)=
relorder (πi,jx∈Ocompared to(o ) sim(oj ,x)i|Ocompared to(oi ) |式 (5) は，記述された依存関係のうち少なくとも 1 つが正し

(4)

いものである確率を表す．

ここで，オブジェクト間の類似度 sim(oi , oj ) は，それぞれを

4. 5 依存関係を用いた順序関係の拡張

表すベクトルのコサイン類似度で求められる．オブジェクトの4. 2 節で，オブジェクトの関連文書からオブジェクト間の順
序関係を抽出する手法について説明した．得られた順序関係をベクトル表現については，4. 6 節で詳細を述べる．

4. 4 属性間の依存関係の収集

教師データとして用いて，4. 6 節で述べるランキング学習を行

本節では，オブジェクトの関連文書から属性間の依存関係をうことでランキング関数を学習できる．しかし，文書から収集収集する手法について述べる．4. 2，4. 3 節で，オブジェクト間できる順序関係の数は多いとは言いがたい．特に，経験的な属の順序関係を収集する手法について述べた．収集した順序関係

性表現の出現数は探索的な属性表現に比べて少ないため，ランは，4. 6 節で述べるランキング学習の教師データとして用いらキング学習の教師データとして用いるには数が不十分であるこ

れるが，その数が不十分であるという問題がある．本手法では，とが多いと考えられる．そのため，ランキング規則の学習を行

属性間の依存関係に着目し，順序関係を拡張することで数の不うにあたって教師データの不足を補う必要がある．
本手法では，属性間の依存関係を用いてオブジェクト間の順足を補う．具体的な手法については，4. 5 節で述べる．
接続助詞を用いて構築される順接関係に注目し，属性間の依序関係の拡張を行い，新たな順序関係の獲得を試みる．以下の存関係の生成を行う．接続詞や接続助詞により，文と文の間に仮説に基づき，4. 4 節で抽出した属性間の依存関係と 4. 2 節で論理関係が構築される．特に，文と文の間に順接関係が存在す抽出したオブジェクト間の順序関係から新たな順序関係を生成る場合は，「前件が後件の順当な原因・理由になっている」（注 2）

と考えられる．そのため，属性表現を含む文節と属性表現を含
む文節の間に順接関係が存在する場合は，それらが表す属性の間に依存関係が存在すると考えられる．

する．



順序関係 (1) と正の依存関係 (2) がともに成立しているとき，順序関係 (6) が成立する．

関連文書に対し，パターンとのマッチングを行うことで順接lπi,j= oi ≻ oj
al

関係を抽出し，属性の依存関係を収集する．表 6 に順接関係の(6)

順序関係 (1) と負の依存関係 (3) がともに成立していると抽出パターンを示す．
パターン中の属性表現 ea と ea′ にそれぞれ対応する属性 a，′き，順序関係 (7) が成立する．

′

a の間の依存関係を取得する．a と a の評価値が一致していた
場合は，正の依存関係 a → a′ が成立していると考える．また，′+′

a と a の評価値が異なっていた場合は，負の依存関係 a → a−が成立していると考える．

lπj,i= oj ≻ oi
al

(7)





また，その信頼度を求める関数を以下の通り定義する．

例えば，表 3 の (2) にパターンを適用した場合，正の依存関係「ファインダーの見やすさ」→「ピント:合わせやすさ」が抽+出される．同様に，表 3 の (3) にパターンを適用した場合，負の依存関係「グリップの持ちやすさ」→「手の疲れやすさ」が−抽出される．

1 節で言及した通り，属性から属性への依存関係を推定する
ことは，一般的なユーザにとって簡単なタスクではない．その（注 2）：順接 (ジュンセツ) とは - コトバンク, https://kotobank.jp/word/順
接-530004lk+rel(πi,j) = min(rel(πi,j), rel(δk,l))(8)

4. 6 Fuzzy Ranking SVM によるランキング学習
4. 2 節，4. 3 節，4. 5 節でオブジェクト間の順序関係の収集を行った．これらの順序関係を教師データとしたランキング学習
により，オブジェクトの探索的属性から，経験的属性に基づくランキング関数を学習する．
各オブジェクトを探索的属性のベクトルで表現する．全オブジェクト集合を O = {o1 , o2 , . . . , om }，オブジェクトのもつ探

(s)

(s)

(s)

索的属性の集合を AS = {a1 , a2 , . . . , ans } とすると，オブ

5. 実

験

ジェクト oi を表現した探索的属性のベクトル oi は以下のよう
本節では，提案手法を用いて行った実験とその評価についてに表現される．

述べ，結果について考察を行う．本実験の目的は，提案手法の

oi = (o1,i , o2,i , . . . , ons ,i ) ∈ R
T

ns

(9)
(s)

ここで，oj,i は，オブジェクト oi がもつ探索的属性 ajの属性値であり，0 <= oj,i <= 1 を満たす実数である．ただし，

j = 1, 2, . . . , ns である．
オブジェクトのもつ探索的属性は，ウェブ上に記載されたスペック情報などから収集できる．記載されたスペック値を区間[0, 1] の実数値に正規化したものを属性値とし，ベクトルの各要素とする．
ある経験的属性 a(e) に関する順序関係集合 T = {τ1 , τ2 . . . , τl }を教師データとしたランキング学習により，オブジェクトをa(e) に基づいてランキングする関数を学習する．各教師データ
は以下のように表される．

有効性について検証することである．

5. 1 データセット
価格.com（注 3） より収集したデータを用いて実験を行う．収集したデータのうち，カメラカテゴリに属する商品 619 件についてのスペック情報をオブジェクトの探索的属性として用いた．
また，上記 619 件の商品を対象としたユーザレビュー 17,061
件をオブジェクトの関連文書として用いた．

Ranking SVM での学習を行うにあたり，オブジェクトを探
索的属性のベクトルとして表現する必要がある．本実験では，
スペック情報からオブジェクトを 51 次元のベクトルとして表現した．画素数や重量など，数値を要素にもつフィールドは，値を最大値で割ることで [0, 1] の範囲に正規化した．サブカテ
ゴリやメーカーなど，複数の候補から 1 つが選ばれるカテゴリ

τk = oxk ≻ oyk

(10)

a(e)

カルなフィールドについては，候補それぞれについて次元を設け，対応する次元に 1 を，それ以外に 0 を格納するものとした．

ただし，oxk ，oyk でそれぞれ表されるオブジェクト oxk ，oyk

スペック情報が欠損していた場合は，平均値や最頻値で補完をについて，oxk , oyk ∈ O が成り立つ．また，τk の信頼度を行い，学習に大きな影響を与えないよう配慮した．

rk ∈ [0, 1] とする．

5. 2 ベースライン

これらの教師データからランキング関数を学習する手法とし提案手法と比較するベースラインには，属性の言及数に基づて，Fuzzy Ranking SVM を提案する．Fuzzy Ranking SVM

いたランキングを採用した．例えば，「使いやすさ」に関するラは，Ranking SVM [3] と Fuzzy SVM [5] を組み合わせた，不ンキングであれば，レビュー中で「使いやすい」とより多く言確かなペアワイズ教師データに基づくランキング学習法である．

及されているオブジェクトを上位に位置づける．これは，一般

教師データとして，(xi , xj , yi,j , si,j ) の 4 つ組を元とする集合

的なユーザが商品を比較する際に用いるランキング手法であるを受け取る．ここで，xi , xj はオブジェクトを表すベクトルでと考えられる．

ある．yi,j は，xi が表すオブジェクトが xj が表す文書より上

5. 3 評 価 方 法

位のときに 1，同位のときに 0，下位のときに −1 となる変数

ユーザレビューから順序関係が多く得られた属性のうち，経である．si,j は，ファジィ集合におけるメンバシップ値である．

験的属性であると人手で判断したものを評価クエリとして採用

Fuzzy Ranking SVM の目的関数及び制約式を以下に示す．こした．評価に用いるクエリとその属性に関する順序関係数を表

こで，w は学習される重み，C はスラック変数に掛かるコスト，7 に示す．
「拡張なし」の列は，レビューから得られた順序関係

ξi,j はスラック変数である．

数を表す．
「拡張あり」の列のうち，「依存関係」は，依存関係に
よって拡張された順序関係数を表す．
「単体評価文」は，単体評

∑
1
w·w+C
si,j ξi,j2
subject to: ∀{(xi , xj ) : yi,j > 0} :minimize:

価文を用いて拡張された順序関係数を表す．
「依存関係と単体評(11)価文」は，先述した 2 つの手法を共に実行した際の順序関係数を表す．

w · xi >= w · xj + 1 − ξi,j

(12)

ξi,j >=0(13)

式 (10) の形で表される教師データを，xi ← oxk ，xj ← oyk ，yi,j ← 1，si,j ← rk のように変換し，Fuzzy Ranking SVM に学習させることで，最終的にランキング関数 fae : Rns 7→ R を得る．

本実験では，ユーザレビューから抽出されたオブジェクト間の順序関係を正解とみなす．正解とされた順序関係を 1 つ教師
データより除外し学習を行い，学習された関数が除外した順
序関係を正しく導出できるか一個抜き交差検定 (leave-one-out

cross validation) を行う．
評価実験は，それぞれのクエリに対し，以下の 6 通りの処理を順序関係に施した場合について実施する．

fae はオブジェクト oi の探索的属性ベクトル oi を入力とし

•

拡張なし

(k)
て受け取り，そのオブジェクトの属性 ae の属性値を推定する•

依存関係に基づく順序関係の拡張関数である．この関数を用いることで，オブジェクトの探索的•依存関係に基づく順序関係の拡張（信頼度あり）

属性の属性値を入力すると，経験的属性 ae に基づいたランキングを行うことが可能になる．

（注 3）：http://kakaku.com

表7

クエリと順序関係数

る．補完した比較対象が，評価者の想定していたものと異なっ

拡張あり
クエリ

拡張なし

依存関係 単体評価文ていた場合，そこから推測された順序関係は誤っていること

依存関係と単体評価文になる．本手法では，そのオブジェクトと最も比較されたオブジェクトで比較対象の補完を行った．比較対象の推定指針はオ

使いやすさ

46

733

2468

3155

持ちやすさ

38

744

1247

1953

撮影しやすさ

17

166

1061

1210

ホールド感の良さ

16

407

391

782

ドメインにおける暗黙的な比較対象の推定指針としては，価格

見やすさ

14

231

808

1025

帯，発売時期，製造メーカーなどが考えられる．今後は，より

画質の良さ

14

68

446

500

自然さ

13

13

384

384

ブジェクトのドメインごとに多数考えられる．例えば，カメラ

正確な比較対象の推定，それに伴う信頼度関数の決定に取り組む予定である．

コンパクトさ

14

142

1261

1389

ノイズの少なさ

12

12

250

250

便利さ

10

568

1576

2134

楽しさ

10

32

1687

1709

操作しやすさ

9

199

851

1041

述から得られる経験的属性に基づく順序関係は少ないため，正

扱いやすさ

7

107

280

380

解セットが不足している問題がある．より正確な評価のため，

握りやすさ

7

209

225

427

本実験では，ユーザによってレビューに記述されたオブジェ
クト間の順序関係を正解としている．しかし，関連文書中に記

専門家による評価を実施し正解セットを拡充する必要がある．
また，本実験ではカメラカテゴリのオブジェクトに対してのみ•

単体評価文に基づく順序関係の拡張評価を行った．他のドメインについての実験も今後行う予定で•単体評価文に基づく順序関係の拡張（信頼度あり）

ある．

•

依存関係と単体評価文に基づく順序関係の拡張（信頼度あり）

Fuzzy Ranking SVM の実装には，オープンソース機械学習（注 4）ライブラリ scikit-learnを用いた．Fuzzy Ranking SVM のカーネルには，RBF カーネルを用いた．文の形態素解析には，（注 5）

形態素解析エンジン MeCabを利用した．係り受け解析には，日本語係り受け解析器 CaboCha（注 6） を利用した．

6. まとめと今後の課題
本研究では，オブジェクトの探索的属性から経験的属性に基
づくランキング規則を推定する手法を提案し，経験的属性による検索を可能にした．
本手法では，あらかじめ用意したパターンとのマッチングによって，オブジェクトの関連文書中の比較評価文からオブジェ

5. 4 結果と考察

クト間の順序関係を，文の順接関係から属性間の依存関係を収

実験結果を表 8 に示す．表 8 の「ベースライン」はベースラ集した．また，関連文書中の単体評価文について暗黙的な比較

インの精度を表す．
「提案手法（拡張なし）」は，順序関係の拡

対象を推定することで，単体評価文からの順序関係抽出を行っ張を行わなかった場合の精度を表す．
「提案手法（拡張あり）」

た．収集した依存関係に基いて順序関係を拡張することで，関のうち，「依存関係」，「単体評価文」は，それぞれ依存関係に基連文書中に記述されていない新たな順序関係を導出した．得らづく拡張，単体評価文に基づく拡張を行った場合の精度を表す．

れた順序関係と依存関係に信頼度を導入し，教師データの重また，末尾に「（信頼度）」と記述されたものは信頼度の計算をみ付けを行った．最後に，得られた信頼度付き順序関係を教師行ったものである．
実験の結果，マクロ平均とマイクロ平均の両方において，提データとして用いて Fuzzy Ranking SVM によるランキング学
習を行い，経験的属性に基づくランキング関数を得た．

案手法がベースラインよりも高い精度を確保した．また，信頼

本稿では，EC サイト価格.com から収集したカメラに関する度の計算を行うことで全体的な精度の向上が観測された．特に，

スペック情報，レビューデータを用いて評価実験を行った．評

依存関係による拡張を行った場合の精度低下は解消され，拡張価実験の結果，信頼度が精度の向上に有効に作用していることを行わなかった場合と同等以上の精度を記録した．一方で，単を確認した．また，単体評価文に基づいた拡張による精度の低体評価文に基づいた順序関係の拡張を行った場合は，拡張を行

下について言及し，単体評価文における比較対象推定についてわなかった場合と比べて全体的な精度の低下が見られた．

考察を行った．

本実験では，信頼度の作用による精度の向上が観測された．

今後は，専門家によるオブジェクトの評価に基づいた正解

依存関係に基づいた拡張においては，13 クエリのうち 8 つにつ

データの収集を行う他，他ドメインを対象とした実験を行い，いて精度が向上し，逆に精度が低下したものは 1 つに留まった．

より多くのデータを対象に本手法の有用性を検証する予定で

単体評価文に基づいた拡張においては，13 クエリのうち 6 つある．

について精度が向上し，3 つについて精度が低下した．信頼度
による教師データの重み付けは，有効に作用したと考えられる．
本実験では，単体評価文に基づく拡張は精度の向上を実現しなかった．精度低下の原因として，比較対象の誤りが考えられ（注 4）：http://scikit-learn.org/（注 5）：https://code.google.com/p/mecab/（注 6）：https://code.google.com/p/cabocha/

謝

辞

本研究は JSPS 科研費 15H01718, 25240050 の助成を受けたものです．

表8 実験結果
提案手法（拡張あり）
クエリ

ベースライン 提案手法（拡張なし）

依存関係

依存関係（信頼度）

単体評価文

単体評価文（信頼度）

依存関係と単体評価文（信頼度）

使いやすさ

0.413

0.609

0.413

0.457

0.543

0.652

0.609

持ちやすさ

0.474

0.711

0.658

0.684

0.605

0.605

0.605

撮影しやすさ

0.412

0.558

0.471

0.647

0.529

0.471

0.471

ホールド感の良さ

0.562

0.875

0.625

0.875

0.688

0.812

0.938

見やすさ

0.357

0.571

0.571

0.643

0.714

0.714

0.714

画質の良さ

0.571

0.500

0.500

0.571

0.500

0.571

0.571

自然さ

0.538

0.846

0.846

0.846

0.615

0.615

0.615

コンパクトさ

0.500

0.571

0.643

0.643

0.429

0.571

0.571

ノイズの少なさ

0.417

0.667

0.667

0.667

0.583

0.583

0.583

便利さ

0.700

0.500

0.400

0.500

0.600

0.500

0.500

楽しさ

0.800

0.700

0.500

0.700

0.200

0.400

0.400

操作しやすさ

0.222

0.222

0.667

0.667

0.667

0.667

0.778

扱いやすさ

0.286

0.571

0.429

0.429

0.143

0.429

0.286

握りやすさ

0.714

0.857

1.000

0.857

0.857

0.714

0.714

マクロ平均

0.498

0.626

0.599

0.656

0.548

0.593

0.597

マイクロ平均

0.480

0.639

0.573

0.634

0.559

0.608

0.608

文

献

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