DEIM Forum 2016 H3-4

観光レビューを対象とした耳より情報提示手法の提案
阪井奎伍†

灘本明代††† 甲南大学 大学院 〒 658-8501 兵庫県神戸市東灘区岡本 8-9-1†† 甲南大学 〒 658-8501 兵庫県神戸市東灘区岡本 8-9-1
E-mail: †m1524003@s.konan-u.ac.jp, ††nadamoto@konan-u.ac.jp
あらまし

近年フォートラベルやトリップアドバイザーのような観光地のレビューサイトが普及している．これらレビューサイトには実際に観光地に行ったことのある人の経験に基づくレビューが多く書かれており，観光地の様々な情報が多数存在する．しかしながら，これらのレビューには感想などの不要な情報も存在しているため，その中からユーザにとって有用な情報を取得することは困難である．これまで我々は，観光地を対象としたレビューサイトから，ユーザが「参考になった」「知って得をした」と感じる文を耳より情報と呼び，この耳より情報を抽出する手法の提案を行ってきた．本論文ではこれら耳より情報を抽出する際の耳よりキーワードを再考すると共に，ユーザにわかりやすく耳より情報を提示する手法を提案する．
キーワード

観光情報，情報抽出，レビュー

1. は じ め にて「有用な情報」であり且つ「意外な情報」を耳より情報とする．実際にレビューを分析すると，「有用な情報」には共通の近年，インターネット上には観光に関する様々な情報が多数キーワードがある事がわかった．そこで，本研究ではこの有用存在している．そこで旅行者は旅行の計画を立てる際にインな情報に含まれる共通のキーワードの事を「耳よりキーワード」

ターネット上の観光地に関する情報を集めることが多数ある．と呼ぶ．そして，この耳よりキーワードを用いて有用な情報をしかしながら，検索エンジンを用いて観光地の情報を収集しよレビューの中から抽出する．さらに意外な情報とはある事柄にうとしても，観光地の様々な公式サイトでは基本的な情報が多対して公知ではないレアな情報であると考え，抽出した有用なく，それ以上の情報を見つけることは困難である．また，Q&A情報を含むレビューをトピックごとにクラスタリングする．そサイトでは質問に対してピンポイントな回答が多いため，旅行のクラスタ内の中心ベクトルからある程度離れている所にある者が知りたいと思う情報を見つけることは困難な場合が多い．

文を意外な情報とする．この抽出した情報が耳より情報となる．

その結果，実際に観光地に訪れてから「知っていれば」と後悔する場合が多数ある．
一方でレビューサイトの普及に伴い，商品に対するレビュー

本論文では，これまで提案してきた耳よりキーワードの再考を行うと共に，抽出した耳より情報を見やすくユーザに提示する為のインタフェースの提案を行う．

だけでなく観光地を対象とした様々なレビューが多数存在して以下本論文では，2 章でレビューや旅行に関する関連研究をいる．フォートラベル （注 1） やトリップアドバイザー （注 2） に代述べ，3 章で耳より情報抽出手法について，4 章で耳より情報表されるレビューサイトには観光地での経験に基づくレビューの提示手法について述べる．そして 5 章では実験について述べ，が書かれており，公式サイトにあるような基本的な情報だけで6 章でまとめと今後の課題について述べる．

なく様々なお得な情報が多数記載されている．しかしながら，有名な観光地ほどレビューの量は膨大であり，その中には有用

2. 関 連 研 究な情報のみならず不要な情報も多数記載されている．そのためレビューに関する研究は種々ある．服部ら [2] は，mixi のコユーザにとって有用な情報を見つけることは困難である．そこ

ミュニティからイベントを対象とした耳より情報を抽出する手で我々は，このような不要な情報を排除し，お得と思われる情法を提案している．耳より情報を抽出する際のキーワードや報を自動でレビューサイトから収集できると便利であると考えキャッチフレーズを「提案・推薦」，「抑止抑制」，「現状状況説た．本研究ではこのユーザがお得と感じる情報を耳より情報と明」，「可能・不可能」の 4 つのタイプに分類し，タイプ別にキー呼び，耳より情報を自動で抽出し提示する手法の提案を行ってワードを提案している．本研究では被験者実験より観光地のレいる [1]．

ビューを対象に耳より情報を人手で抽出し，「アドバイス」，「時レビューの中には観光地に関する基本情報以外の情報は多数

間」，「金銭」，「便利」，「地理」，「その他」の 6 つに分類すると共あるが，その中でユーザにとって有用でない情報や，既知の情に観光地を対象とした耳より情報を抽出するための耳よりキー報は耳より情報ではないと思われる．本研究ではユーザにとっワードを提案する．
小林ら [3] は，ユーザの意見が生まれた理由が商品の重要な（注 1）：フォートラベル http://4travel.jp/（注 2）：トリップアドバイザー http://www.tripadvisor.jp/

特徴であると考え，「条件」，「理由」，「態度」，「対象」の要素を定義し，Web 上の商品レビューから理由の書かれている部分の—1—

抽出手法を提案している．小林らの定義した 4 つの要素のうち（ 1 ） ユーザは耳より情報を取得したい観光地をクエリとし「だと思う」といった「理由」や，「なので」といった「態度」はて入力する．

本研究で提案する耳よりキーワードと類似しているが，本研究（ 2 ） システムは，そのクエリを用いた検索結果のレビュー

では耳よりキーワードにより抽出した情報にクラスタリングをを取得しこれらのレビューを文単位で分割する．

行い，類似度を用いている点で異なる．伊木ら [4] は EC サイ（ 3 ） （2）で抽出した文の中で耳よりキーワードを含む文

トにおけるレビューを，類似性，協調性，集中性，情報性の 4を有用な情報として抽出する．

つの指標を定義した上で信頼性を可視化する手法を提案してい（ 4 ） （3）で抽出した有用な情報を，耳よりキーワード以る．レビューの信頼性は重要なものであるが，本研究では信頼外の名詞を用いてクラスタリングを行う．

性について考慮していないため異なる．

（ 5 ） 各クラスタの中心ベクトルと各々のクラスタを構成す

田村ら [5] は商品に対するレビューを対象にレビューテキスる文の類似度を求める．

ト中の単語の出現に対して，ユーザ・アイテムのトピックを仮（ 6 ） 類似度がある閾値の幅内である文を有用な情報かつ定したトピックモデルを提案している．新里ら [6] は商品の使人々にあまり知られていない意外な情報とし，これを耳より情用感について記述された商品レビューをオノマトペを利用し抽報とする．

出する手法を提案している．本研究では旅行を対象としている（ 7 ） 抽出した耳より情報を分かりやすくユーザに提示する．

点及びオノマトペではなく耳よりキーワードを提案し用いていここで，観光地の各々のレビューは個人の感想や意見，経験る点で異なる．池田ら [7] は Blog 記事からユーザが体験を記述

談，そして耳より情報と様々な情報が混在している．本研究でする際に現れる表現を体験表現と定義し，体験情報の抽出手法

は耳より情報のみを抽出しユーザに提示するために，これらをを提案している．体験情報抽出では実際の経験談の抽出を行っ分割する必要がある．実際のレビューを見てみると文単位で分ている点で本研究と異なる．

割可能であることが分かる．例えば，「ふらっと訪れた伏見稲また，旅行に関する研究も種々ある．小澤ら [8] は，観光地荷。頑張って登った奥社からの景色は最高でしたよ♪ただ上まをクエリとした Web 検索結果を分析し，有用な情報の特徴かで登るならば、相当な時間を見ておく方が良いでしょう。」とら機械学習を用いてアドバイス文か否か，外出行動前に参照しいう文では「。」と「♪」でそれぞれ一文に分割できる．そこでておきたい情報か否かを判定する手法を提案している．本研究

本研究では取得したレビューを全て文単位で分割し，文単位ででは耳よりキーワード抽出の際に機械学習を用いている点で異耳より情報の抽出を行う．文の分割には，「。」，「．
」，「！」，「!」，

なる．

「♪」，「☆」，「★」，「（笑）」，「w」，タブまたは改行が 1 つ以上

遠藤ら [9] は，Web 上に存在する膨大な観光情報に着目し，出現した場合にそこが文の終わりして分割する．またレビュー

特定地域の有用な観光情報の自動抽出・融合を行うための特定の中には「小雨が降っていたので、足元も悪く、すべって躓い地域に限定せず，低コストに対象地域の有用な観光キーワードている方もいました。」という文と，これに続く「なので歩きを自動取得手法を提案している．観光地のキーワードを用いてやすい靴で行くのをお勧めします。」という文のように，2 文以有用な情報を抽出する点は類似しているが，観光地の情報をレ上で耳より情報と判断される場合も考えられるが，本論文ではビューに限定している点やキーワードの取得手法については本このような場合は考慮していない．

研究と異なる．藤井ら [10] は旅行ブログを対象に「買う」，「食3. 1 有用な情報の抽出

べる」，「体験する」，「泊まる」，「見る」，「その他」の 6 種類の観光地のレビューに存在する耳より情報には，耳より情報のタイプへ自動的に分類し，タイプごとに地図上に提示する手法

要因となるキーワードが含まれていると考えられる．例えば横を提案している．観光情報を抽出する点は類似しているが，観浜中華街の「人気店だと複数店舗あるので、思っているよりも光情報を分類分けし提示する手法に対し，本研究では有用な情待たずに食べられます」というレビューでは，「待たずに」とい報を抽出する点で異なる．

うキーワードが「時間」に関する有用な情報であると考えられ

中嶋ら [11] は，旅行ブログから旅行先の地の名所を抽出し，る．また，「おすすめは、今人気の王府井の正宗生煎包という焼各所付随情報として体験情報，評価表現，状態情報，名所の由き小龍包と、これも定番ですが、皇朝の肉まんです」というレ来や歴史の 4 つを抽出する手法を提案している．体験情報は耳ビューでは，「おすすめ」や「定番」というキーワードが相手により情報と類似しているが，ブログの記事から抽出している点対する「アドバイス」という有用な情報であると考えられる．

で本研究と異なる．安藤ら [12] は，楽天トラベルのレビューに

このように耳より情報の要因となるキーワードを耳よりキーおいて「良くも悪くもユーザの心をぐっと掴むような極端なレワードと呼び，これらを実験により決定し [1]，さらにこの実験ビュー」を集め，読み手の心に響く表現を「インパクトのある結果を素性として機械学習により決定する．耳よりキーワード表現」と定義し，読み手の心を動かすような情報について分析

は様々な話題に関するキーワードがあり，実際のレビューを分している．本研究では旅行のレビューにおいて各々の文との類析し，耳よりキーワードを「アドバイス」，「時間」，「金銭」，「便似度を用いて耳より情報を抽出している点で異なる．

利」，「地理」，「その他」の 6 つに分類する．
「アドバイス」は3. 耳より情報抽出手法
我々の提案する耳より情報抽出の手順を以下に示す．

「〜すべき」や「〜推奨します」といった相手にアドバイスをしているキーワードを示す．
「時間」は「昼間よりも夜の方が人が少なく待たずにすみました」の文のように，「待たずに」と言っ—2—

表 1 耳よりキーワード
アドバイス

推奨，残念ですが，不安定，利便性，要注意，の方がいい，ベスト，良心的，避けたほうが，もってのほか，禁止，適して，出来ます，諦め

時間

往復，長蛇の列，長時間，待たずに，空いていて，先着順，整理券，ツアー時間，無制限，ランチ

観光地のレビューにおいて，表 1 の耳よりキーワードもしく
は観光地に適した耳よりキーワードを含む文を有用な情報とする．耳より情報の候補として有用な情報の抽出を行う．

3. 2 意 外 情 報
1 つの話題の中でも多くの人が知っている内容とそうではな

金銭%oﬀ，無料，割引，参加費，請求，方が安い

い内容があり，多くの人が知らない内容はその話題の中ではあ

便利

足元，飲み水，必需品，レンタル，着替え，用意

まり知られていないレアな情報であると考えられる．そこで本地理

裏通り，裏道，脇道，トイレ，地図，交通機関，施研究では，このようなレアな情報はユーザにとって意外な情報

設，ロッカー，アクセス，途中にあるである場合がありそれが耳より情報となると考え，1 つの話題

ベビーカー，車椅子，足の悪い，接客態度の中であまりレビューがされていない内容である文をその話題その他の中の意外情報とする．また，3.1 節で抽出した有用な情報にたような時間に関してお得と思われるキーワードを示す．
「金は様々な話題が存在しているため，話題毎に分類し意外情報の銭」は「帰ろうとしたとき、休憩所があり、無料でお茶が飲め抽出を行う．つまりは，有用な情報を話題毎にクラスタリングました」という文のように，「無料」と言ったような金銭に関しを行い，そのクラスタの中心ベクトルからある程度離れているてお得と思われるキーワードを示す．
「便利」は「自販機などは範囲にある文を耳より情報とする．

ないから飲み水は下から用意して持って行ったほうが良い」と具体的には 3.1 節で抽出した耳より情報の候補となる有用ないう文のように，「用意」といったような知っておいた方が良い

情報すべての文を対象に，juman [14] により形態素解析を行いキーワードを示す．
「地理」は「有名な場所は観光客が多いので名詞を抽出する．この時，単に名詞だけを抽出すると，「商売繁

ベビーカーや車椅子を使わない場合は公共の交通機関の利用を盛」のような 2 つの名詞が連続して 1 つの単語となる複合名詞強く推奨します」という文のように，「交通機関」といったようが「商売」と「繁盛」に分かれてしまうが，クラスタリングをな観光地または周辺の地理に関してお得と思われるキーワード行う際に「商売繁盛」という 1 つの語として扱うために，名詞を示す．
「その他」は「一部に接客態度に疑問の残る店がないわが連続して出現した場合に限り連続している名詞同士を連結し，けではないが、総じて味に関しては期待を裏切らない」といっ1 つの語として抽出する．また，有用な情報抽出に用いた耳よた文のように，「接客態度」といったような他の 5 つの分類に当りキーワードには名詞も含まれているため，耳よりキーワードてはまらないがお得と思われるキーワードを示す．耳よりキーを除く名詞を対象としてクラスタリングを行う．クラスタリン

ワードとその分類の例を表 1 に示す．

グの手法は種々あるが，単文にある程度適していると考えられまた，これらの耳よりキーワードは実験より耳より情報と判断された文の中から耳より情報の要因となったキーワードとしる [15]Repeated Bisection [16] を用いてクラスタリングを行う．

3. 2. 1 Repeated Bisectionて作成したため，比較的汎用性のあるキーワードであると考え本研究では ReipeatedBisection を用いてクラスタリングを行られる．しかし，レビューの中にはその観光地特有のキーワーうが，Repeated Bisection について簡単に述べる．Repeated

ドがあると考えられる．例えば「段差が多いので、階段が辛い

Bisection はクラスタリングツール bayon [17] や CLUTO [18]人にはちょっと大変かもしれません」という文は，しっかり整備で使用されているクラスタリング手法であり，K-means 法を kされているようなアミューズメントパーク等では見られないレ= 2 で n‐ビューであるが，山の周辺にあるような神社等のレビューではデータを 1 つのクラスタに格納し，以下の手順を繰り返し，ク1 回繰り返して n 個のクラスタを得る．すべてのよく見られる文である．そこで我々は，表 1 の耳よりキーワーラスタを 2 分割していき，クラスタリングを行う．

ドの出現頻度を素性とし，Support Vecter Machine(SVM) [13]（ 1 ） 全クラスタ中から最もまとまりの悪いクラスタを 1 つを用いて対象の観光地に適した耳よりキーワードか否かを判定選択する．

し，耳よりキーワードと判定したキーワードを新たに観光地に（ 2 ） クラスタの中からランダムに 2 つの要素を選択しそれ適した耳よりキーワードとする．

ぞれを格納したクラスタを作成する．

具体的には，ある観光地に対して耳より情報と判断された文（ 3 ） 元のクラスタ内の全ての要素に対し，ランダムに選択を人手で抽出し正解データとする．この正解データを対象に，した要素との類似度を比較する．

表 1 の耳よりキーワードとその TF-iDF 値を素性とした学習（ 4 ） 類似度を比較した結果，より類似殿高いクラスタに要データを作成する．次に，耳より情報を抽出する対象の観光地素を格納する．のレビューのすべての文を対象に juman [14] により形態素解析（ 5 ） クラスタ間で要素の移動を行い，クラスタ内で類似度を行う．そして表 1 の耳よりキーワードの名詞，動詞，形容詞をそれぞれ比較し直す．とその TF-iDF 値を素性として，SVM を用いて形態素解析結（ 6 ） （5）を移動できる要素がなくなるまで繰り返し行う．

果が耳よりキーワードであるか否かを判定する．ここで耳より

3. 2. 2 意外情報の抽出

キーワードと判定したキーワードを対象の観光地に適した耳よ有用な情報を対象に Repeated Bisection を用いてクラスタりキーワードとする．

リングを行った結果の各クラスタの中心ベクトルはそのクラスタを代表するトピックであるため，このトピックの中心に近—3—

図 1 インタフェース

表 2 データセット
観光地

データ数

伏見稲荷大社

2337 文

京都水族館

962 文

水木しげるロード

905 文

嵐山

769 文

横浜中華街

2022 文題を選択することで，その話題における耳より情報を閲覧することができる．
提示手法の話題選択と話題選択後を図 1 に示す．各話題がどのような内容の耳より情報が含まれているかや，その話題にお図 2 1 クラスタ内の概要

ける耳より情報の数が直感的に分かるように，クラスタ毎に各話題をラベルとし円で示す．クラスタの色は耳よりキーワード

いほど多くの人がレビューをしてい公知な内容であると考えられる．また，トピックの中心から遠くなるほど多くの人がレビューしていないレアな内容や，トピックとの関係が薄い内容になると考えられる．そこで我々は，トピックの中心からある程度離れている文は多くの人があまりレビューしていないレアな内容であり，あまり知られていない内容であれば意外な情報になると考え，トピックの中心からある程度離れているが離れすぎてはいない範囲にある文を意外情報とする．つまりは，図1 に示すようにクラスタの中心からある程度離れた距離，閾値αとβの間にある文が意外情報であるとする．このように求めた文は，有用な情報かつ意外情報であるので耳より情報とする．
意外情報抽出の際の閾値α，βは実験によりそれぞれα=0.55，β=0.6 [1] とする．の 6 つの分類を示す．アドバイスは赤，時間は緑，金銭は橙，便利は紫，地理は黄，その他は青とする．色の決定はクラスタの耳よりキーワードの内最も多く含まれている分類とする．表
示円の大きさは，クラスタ内に含まれる耳より情報の数を算出し，その数が多いほど円のサイズを大きくする．
ユーザは各話題，色，円のサイズから興味のある話題を選択する．選択した話題に含まれる耳より情報を，耳よりキーワー
ドの分類毎に各文に含まれる耳よりキーワードの数により昇順で提示する．
以下にシステムの流れを示す．
（ 1 ） ユーザは目的の観光地名を入力する．
（ 2 ） システムは入力された観光地のレビューを取得し，有用な情報であり且つ意外情報である文を耳より情報として抽出

4. 提 示 手 法する．

3 章で抽出した耳より情報をユーザにわかりやすく提示する

示する．

（ 3 ） システムで抽出された耳より情報を話題毎に分けて提ために，耳よりキーワードの分類と意外情報の抽出の際の話題を用いる．提示手法について伏見稲荷大社を例として説明を述（ 4 ） ユーザは提示された話題をクリックすることで選択した話題の耳より情報を閲覧する．

べる．意外情報抽出の際に，話題毎にクラスタリングした結果の各クラスタの中心ベクトルを構成する特徴語の特徴量が最も高い語をそのクラスタの話題として抽出する．ユーザはこの話

5. 実

験

我々の提案した耳より情報の抽出手法は，基本情報を提示せ—4—

ず耳より情報のみを提示することを行う．これは基本情報を知表3らないその観光地に行ったことのない人よりも，基本情報をす観光地でに知っているその観光地に行ったことのある人の方が，我々

伏見稲荷大社

2337 文

9.1%

京都水族館

962 文

1.2%

6%

水木しげるロード

905 文

5.9%

2.7%

嵐山

769 文

6.8%

2.9%

横浜中華街

2022 文

8.4%

3.5%の提案手法は効果的であると考えられる．そこで，観光地に行ったことのある人とない人各々に対して実験を行い，我々の提案手法がいずれの人々に有用であるかを計る．このとき，観訪問経験の有無による耳より情報の割合
データ数 訪問経験有

訪問経験無

1.9%

光地へ行く旅行者はその観光地に興味があると考えられるため，被験者は行ったことのある人ない人両方とも観光地に対して興表 4 SVM により抽出した耳よりキーワード例

味がある人を対象とする．また，SVM を用いた観光地に適した耳よりキーワードの抽出の再現率を測るための実験を行った．

アドバイス

京都水族館

水木しげるロード

横浜中華街

目玉，作れる期待，出会える詐欺，入れる時間

うじゃうじゃ

活気付いて

ランチタイム5. 1 訪問経験の有無

金銭

コスト，田植え

予算，提供試食，押し売り

5. 1. 1 実 験 条 件

便利

重宝，難点

はがき，持参ガイドブック

実験条件を以下と表 2 に示す．データセットは無作為に抽出

地理

満員，ベンチマップ，フェリー

東京メトロ

その他

トレーナー

接待，放映勧誘，バイキング

した表 2 に示す有名な観光地である伏見稲荷大社，京都水族館，水木しげるロード，嵐山，横浜中華街の５つを用いた．被表 5 有用な情報抽出の再現率

験者は各々の観光地での訪問経験有り 3 名，訪問経験なし 3 名

観光地

再現率

京都水族館

75%

水木しげるロード

74%

横浜中華街

82%

である．
実験手順（ 1 ） 各々の観光地に対して興味があり訪問経験もある 3名，興味があり訪問経験はない 3 名の被験者 6 名が観光地のレビューの文を読み，耳より情報であると感じた文とそうでない文の 2 択で判断する．

5. 2. 1 実 験 条 件
5.1 節の実験結果から観光地に対して，興味があり訪問経験も（ 2 ） 興味あり訪問経験ありの 3 名の被験者の内 2 名以上がある 3 名の内 2 名以上が耳より情報と判断した文を正解データ

耳より情報と判断した文を訪問経験ありの耳より情報，同様にとする．SVM の学習には libSVM を利用し，素性は伏見稲荷

興味あり訪問経験なしで 3 名の被験者の内 2 名以上が耳より情大社と嵐山のレビューの文を対象とし，表 1 の耳よりキーワー

報と判断した文を訪問経験なしの耳より情報とする．

ドとその TF-iDF 値を正例，耳よりキーワード以外の名詞，動（ 3 ） これらを用いて訪問経験の有無による違いの分析を詞，形容詞とその TF-iDF 値を負例とした．このとき，データ行う．

数の大きい順に負例を正例のデータ数に合わせた．カーネルは

5. 1. 2 結果と考察

線形カーネルを用いた．

表 3 に訪問経験の有無別の耳より情報の割合を示す．表 3 よ次に，京都水族館，水木しげるロード，横浜中華街の各々のり京都水族館以外の観光地では，訪問経験がある人の方が耳よ

レビューを形態素解析し 3 つの観光地それぞれの名詞，動詞，り情報となるレビューが多いことがわかった．これは，実際に形容詞とその TF-iDF 値を用いて SVM によりキーワードを抽訪問したことがあるためレビューの内容を理解しやすく，それ出した．そのキーワードを表 1 の耳よりキーワードに追加し，を次の訪問で活かすイメージをしやすいのではないかと考えら

評価データに用いた 3 つの観光地のレビューから有用な情報のれる．また，京都水族館のレビューでは「2012 年にできたばか抽出を行う．

りで、館内はとてもきれいです」という文のように，公式サイ

5. 2. 2 結果と考察

トには載っていないが，一度でも訪問経験があれば知っている

3 つの観光地各々において耳よりキーワードと判定された

ような観光地の説明等の情報が多くあったため，訪問経験のなキーワードと，そのキーワードを用いて抽出できた有用な情報い場合の耳より情報が多くなったと考えられる．の再現率をそれぞれ表 4 と表 5 に示す．表 4 に示すように，新

このように，訪問経験の有無によって耳より情報と判断する

しく追加した耳よりキーワードの中には，必ずしもその観光地文は変化することがわかった．そして我々の提案手法はレアな特有のキーワードであるとは限らないキーワードも多く含まれ情報を耳より情報としているため，訪問経験ありの場合に適している．しかしながら，観光地特有ではないものの，「詐欺」やていると考えられる．

「押し売り」といった表 1 にはなかった耳より情報に含まれる

5. 2 SVM を用いて追加した耳よりキーワードによる有用な情報抽出の精度キーワードを抽出することができた．
表 4 のキーワードを追加した有用な情報の抽出では表 5 に示

本論文では，これまで我々が提案してきた実験により決定しすように，70%以上の再現率で抽出することが出来た．これにた耳よりキーワード [1] に加えて SVM を用いて耳よりキーワー

より，SVM により耳よりキーワードを追加する手法は有効でドを新たに追加した．そこで本提案手法による耳よりキーワーあると考えられる．

ドの有用性を示す実験を行った．

—5—

6. まとめと今後の課題
我々はこれまで，観光地のレビューサイトから耳より情報を[9]含む文を抽出する手法を提案してきた．本論文では抽出した耳より情報を話題毎に分け，耳よりキーワードにより「アドバイ[10]ス」，「時間」，「金銭」，「便利」，「地理」，「その他」の 6 つに分類し，それぞれの話題に含まれる耳より情報によって 6 つに色分けすることで感覚的に分かりやすく提示する手法を提案した．

[11]
[12]

また，耳より情報の中には観光地特有のキーワードを含む場合があると考え，機械学習を用いて観光地に適した耳よりキーワードの抽出手法を提案した．我々の提案する手法を用いることで，ユーザは効率的に新たな知識を得て，旅行の計画を立て

[13]
[14]

る際の参考になると考えられる．
今後の課題として，ユーザインタフェースにおいて話題選択[15]

ではそれぞれの話題の座標は特に考慮していないので，ユーザにとってより分かりやすくするための座標計算をする必要があ[16]

る．さらに，耳よりキーワードや各クラスタ内の耳より情報の数だけを用いて提示しているので，他の手法を検討していきたい．また提示手法の有用性を図るために，耳より情報をそのまま提示する場合と色分けや話題の円のサイズの変化を用いて提示する場合との比較を行う必要がある．現時点ではユーザが観光地名を入力するだけで耳より情報を提示することはできて

[17]
[18]

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CLUTO - Software for Clustering High-Dimensional
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cluto/overview

いないので，観光地名を入力して耳より情報を提示できるようにし，その上でシステムの処理速度等を考える必要がある．また，機械学習により追加した耳よりキーワードでの抽出では高い再現率を出すことができたが，その観光地特有の耳より情報に含まれるキーワードの抽出はできていないため改善する必要がある．
謝辞
本論文の一部は JSPS 科研費 26330347 及び，私学助成金（大学間連携研究補助金）の助成によるものです． ここに記して謝意を表します．

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