DEIM Forum 2019 B7-3

映画検索のための特徴表現フレーズ選択に基づく適合性フィードバック
田巻 優作†

北山 大輔†† 工学院大学情報学部 〒 163–8677 東京都新宿区西新宿 1-24-2
E-mail: †j115070@ns.kogakuin.ac.jp, ††kitayama@cc.kogakuin.ac.jp
あらまし

近年映画は増え続け，これまでに公開された映画の数は 6 万本を越える．ユーザが映画を検索する場合，

通常は監督や俳優，カテゴリなどを用いることが多い．しかし，このような検索ではより細分化された特徴をユーザが入力することは難しく，ユーザの検索意図を正確に反映することができない．そこで我々は，映画の細かい要素を説明する特徴表現フレーズに対し，ユーザが好みを入力することで検索クエリを生成し，適合する映画を検索することを繰り返す適合性フィードバック手法を提案する．本稿では，レビュー中から映画の特徴を表す短い文を特徴表現
フレーズとして抽出し，ユーザの要求を表現するために利用する．また，プロトタイプシステムを構築し，抽出した
特徴表現フレーズの評価および，適合性フィードバックによる検索精度を評価する．
キーワード 映画検索，分散表現，適合性フィードバック
易に扱え，手軽に映画を検索できることが要件となる．

1 はじめに
日本映画製作者連盟 1 によると国内で一年間に公開される映画の本数は 2017 年では邦画・洋画合わせて 1187 本となり，近年この数値は増加傾向にある．また，Yahoo!映画 2 によると，
これまでに公開された映画の総数は 2018 年現在で 6 万本を越えている．そのような状況下で，詳しい知識を持たないユーザ
が，6 万本の映画の中から自分の要求に合った映画を見つける
ことは困難である．また昨今は定額の動画配信サイトが普及し，過去に公開された映画を誰でも手軽に視聴できる環境が整いつつある．このような状況下で映画の推薦や検索の重要性はます
ます高くなって来ている．これに対してさまざまな検索や推薦の手法が実用化されている．その方法はユーザの視聴履歴を元にしたもの [1] や，コンテンツの情報を元にしたもの [2] など多岐に渡るが，それぞれに特徴があり一長一短である．その中の一部については 2 章の関連研究で述べる．
本研究では手軽に行える映画検索を目標とする．ユーザが映画の一覧に目を通すことやレビューの評価，またレビューの入力などは，システムが映画を探す上で有益な情報源となりえるが，ユーザにとっては負担になる．また視聴履歴などのユーザに関するデータは，特定のサービスを長く使っていなければ十分なデータが集まらないという問題がある．そのため事前情報を必要とせず，ユーザが簡単な作業を行うだけで，要求にあった映画の情報を得ることができるシステムがあれば有益であろうと考えた．
そこで我々は映画に詳しくないユーザが自分の要求を明確に提案手法は大きく分けて前処理と映画検索の二つの段階に分けられる．前処理の段階では，映画の部分的な特徴を表す短い文をレビュー中から抽出する．本稿ではこの文のことを特徴表
現フレーズと呼称する．特徴表現フレーズの抽出は，形態素解析を行い，単語の TF-IDF 値を求めて文の特徴量を算出することで行う．またこれによって得られたスコアに従って，互いに類似せず，より特徴を表現している文を抽出する．最終的に選ばれた文が特徴表現フレーズである．
映画検索の段階では適合性フィードバックによって，ユーザの要求にあった映画を検索する．まずユーザに幾つかの特徴表
現フレーズを提示し，ユーザはそれが自分の要求に合ったものかを評価する．その結果によって検索クエリを作成し，個別の映画が持つ特徴表現フレーズと比較して検索を行う．その後，新たな特徴表現フレーズを提示することでクエリの修正を行う．
本稿では特徴表現フレーズ抽出と検索システムについて評価を行う．図 1 は，検索システムのユーザインタフェースである．

2 章では関連研究，3 章では特徴表現フレーズ抽出，4 章では適合性フィードバックによる検索，5 章では特徴表現フレーズの評価実験，そして 6 章では検索システムの評価実験について述べる．

2 関連研究2. 1 映画の推薦・検索
インターネット上で膨大な数の映画を視聴できる昨今，映画の推薦や検索に関する研究は数多く存在する．

していく段階を踏んで，要求を満たす映画を見つけられるよう映画レビューから推薦文を抽出する手法として石田ら [3] のなシステムの構築を目指した．ここで想定されるユーザは映画研究がある．ユーザの嗜好を表したタグを用いてレビュー内のに対して専門的な知識を有さず，一本の映画を探すことにあま文を検索し，肯定的な評価を下している文をユーザに提示する

り手間を掛けたくない人物である．よって提案手法は誰でも容手法である．レビュー内の一文を抜粋する点において本稿の研究と類似している．

1：http://www.eiren.org/toukei/data.html
2：https://movies.yahoo.co.jp/movie/

ユーザによって入力されたレビューを用いて推薦を行う手法

2. 3 適合性フィードバック
検索の精度を高める方法として，適合性フィードバックがあげられる．検索結果に対するユーザのフィードバックから再検索を行っていく方法である．適合性フィードバックを使って，検索や推薦の精度を向上させる研究について述べる．
ユーザがレビューを選ぶことで，ユーザと類似した評価基準の重みを増して協調フィルタリングを行う手法として南ら [9]の研究がある．評価観点に関するトピックモデルを作成し，ト
図 1 特徴表現フレーズ選択に基づく適合性フィードバックには林ら [4] の研究がある．この手法ではレビューの中からユーザが興味を持っている評価項目を抽出し，推薦候補の映画のレビューと比較することで推薦を行う．
映画に付けられたレビューから映画間の関連性を導き出し，
ユーザ好みの映画を推薦する手法としては櫛見ら [2] の研究がある．入力された映画との類似度を，全体的な観点と部分的な観点に分けて求めることで映画を推薦した．
ユーザによって書かれたレビューを用いて類似ユーザを求め，ピック内の単語との一致度を利用してレビュワーのトピック所
属率を算出し，ユーザがレビューにフィードバックすることで評価基準を算出して書籍を推薦した．
適合性フィードバックの中でも，上記のように明示的にユーザの嗜好を取得する場合もあれば，行動履歴などから暗黙的に取得する場合もある．杉山ら [10] はユーザの web ページ閲
覧履歴からユーザプロファイルを作成し，検索結果の個人化を行った．

3 特徴表現フレーズ抽出

映画を推薦する手法としては岡田ら [1] の研究がある．この研

本節では特徴表現フレーズの抽出について述べる．特徴表現

究で提案されているのは，ユーザ間型での協調フィルタリング

フレーズはユーザへの提示，それを読んだユーザによるフィー

を，ベクトル化した映画レビューによって行う手法である．

ドバック，そしてユーザの要求する特徴と映画自体の特徴としキャッチコピーデータベースと，レビュー中の単語を利用して検索に用いられる．特徴表現フレーズに期待される働きは映て映画のキャッチコピーを作成する手法として，幅野ら [5] の研画を構成する部分的な特徴を表現することである．また，誰で究がある．既存のキャッチコピー内の単語を意味素性を用いても簡単にというシステムの目標のために，映画に対する専門的置き換え，評価することで新たなキャッチコピーの作成を行うな知識を必要としないことと，読みやすい分量であることが求手法である．

められる．これらを満たした文を抽出する方法について以下に本稿の研究は映画という，ストーリーを含んだ娯楽コンテンツの特徴を抜き出す．類似した研究として漫画の細かい内容に基づいた表現を行う山下ら [6] の研究がある．この研究ではTF-IDF と LDA を用いてレビュー文から内容情報を示す複数の単語を取得する手法を提案した．

記す．

3. 1 特徴表現フレーズのスコアリング
特徴表現フレーズは，映画レビュー中の各文にスコアを付けることによって評価し，抽出する．具体的なスコアリングの手法について詳細を記す．

2. 2 ショートテキスト処理

評価の対象とするのはレビュー中で，句点やエクスクラメー

昨今の情報推薦・検索においてテキスト処理はごく一般的なションマークで区切られた一文であり，これらが特徴表現フ手法であり，本研究でも TF-IDF や word2vec が使われている．

レーズの候補となる．これらの文を形態素解析器 MeCab [11] に中でもショートテキストとしてよく研究対象になる Twitter によって単語ごとに分解し，各単語の TF-IDF 値を求める．TF-

ついては，以下のような研究が存在する．

IDF 値は以下の式 (1) によって定義される．式中で，nw,m は映

久米ら [7] は Twitter のユーザ推薦において，被推薦者の嗜好∑

画 m のレビュー中での単語 w の出現回数，knk,m は映画 m ののカテゴリを TF-IDF 値を使って割り出した．通常の TF-IDF

レビュー中の総単語出現回数，|D| は総映画数，|{d|d ∋ w}| はでは類似した嗜好を表していても別々に評価されてしまうが，レビュー中に単語 w が出現する映画の総数である．

それらをまとめて評価することでより正確な嗜好を抽出する手法を提案した．

|D|nw,mtf idfw,m = ∑
× log
|{d|d
∋ w}|
n
k k,m

(1)

同じく Twitter でも文と単語の類似度によって，単語の重み

文のスコアは文中の単語の TF-IDF 値の平均とする．計算を決定して特徴量を算出する田中ら [8] の研究がある．doc2vec式は以下の式 (2) の通りで，tf idfw,m は式 (1) に従い，|W | はを用いて文ベクトルと単語ベクトルを比較することで重みづけ

文 s 中の単語数である．

∑

を行い，類似トピックにおいてより正確なランキングを可能とした．

Ss,m =w

tf idfw,m
|W |

(2)

基本的にはこの計算式に従うが，このままでは特徴表現フ
レーズの使用用途に適さない文が抽出されることが多い．そこで，より特徴を簡潔に表している文を抽出するために，以下の条件付けを行う．

計算式は以下の式 (3) に従い，Sw は単語 w のスコア，W eightw
は単語 w の品詞の重みである．

∑（ 1 ） 文のスコアリングに利用する単語は，閾値以下の本数の映画のレビューに出現するものに限定する．TF 値が高すぎる

Ss,m =と IDF 値が低い場合であっても TF-IDF 値が高くなってしまい，「おもしろい」や「映画」などといった，どの映画のレビューw

tf idfw,m × W eightw∑
W eightw
w(3)

3. 3 文の類似度算出に基づくフレーズの選択にも出てくるような単語がその映画の特徴を表す単語として使

ここまで文のスコアリングについて記したが，この条件ではわれてしまうことがある．そこで，多くの映画のレビューに出TF-IDF 値が高い特定の単語を含む文のみが上位を占めてしま

現する単語を除外することで，その映画の特徴を表す単語だけう．本システムにおいて特徴表現フレーズは，ユーザ要求の定を残すことができると考えた．

義と映画の特徴的な要素の定義に使用されるため，広範な特徴（ 2 ） 文のスコアリングに利用する品詞は代名詞，数詞以外を表すことが望まれる．そこでスコアが高く，また互いに類似の名詞，動詞，形容詞に限定する．これによって助詞や接続詞

しない文を選別する必要がある．

をスコアリングの対象から除外し，特徴に関係ない部分でスコ文の類似性の判断には word2vec [12] を用いる．word2vec とアが下がることを防ぐ．

は文章をコーパスとして，単語のベクトル化を行う学習モデル（ 3 ） 文のスコアリングに利用する固有名詞は，閾値以上のの構築を行う手法である．実装としてはプログラミング言語

本数の映画のレビューに出現するものに限定する．これによっ

Python のライブラリ gensim を用いた．今回は DB 中のすべてて，登場人物名や一般的に意味の通じにくい単語によってスコの映画レビューをコーパスとして，単語ベクトルの学習を行っ

アが上がることを防ぐ．

た．提案手法では，文中の各単語のベクトルに TF-IDF 値をか（ 4 ） スコアリングの対象とする文は，上記 (1)(2)(3) の条

けた値を平均したベクトルを文ベクトルとして，文ベクトル間件を満たす単語を閾値以上の個数含むものとする．文として意の cos 類似度を計算することで文の類似度を求める．ここで s

味をなさないものや，十分に特徴を表していない文を除外する，w はそれぞれ文ベクトルと単語ベクトルを，また tf idfw,m はためである．

単語 w のTF-IDF 値を意味する．ここで TF-IDF 値は式 (1) に（ 5 ） スコアリングの対象とする文は，総単語数が閾値以下よって求められた値を用いる．

のものに限定する．長すぎる文はそれを読むユーザの負担となり，手軽な検索と言うシステムの要件から外れてしまい，好ま
しくないためである．
（ 6 ） レビュワーの要望を述べる文を除外するために，「欲しかった」やそれに相当する表現を含む文をスコアリングの対象から除外する．
（ 7 ） 疑問や，レビュワーに自信のない情報を含んだ文を除外するために，「？」を含む文をスコアリングの対象から除外
する．
（ 8 ） レビューを文に分割する段階で生まれる中途半端な文を除外するために，先頭や末尾に読点が存在する文をスコアリ
ングの対象から除外する．また，括弧や鍵括弧を含む文をスコ
アリングの対象から除外する．これは括弧内に「！」などの分割に用いる記号が含まれると，そこで分割されてしまうが，そもそも括弧を含む文は単語数が多くなり，単語数による除外条
件にかかりやすいことから，これらの文を除外しても問題ないと判断した．

3. 2 品詞重みを用いた特徴表現フレーズのスコアリング
前節では名詞，動詞および形容詞をすべて同列に扱ったが，品詞によって映画の特徴を表す度合いに違いがあると考えた．

s=∑w × tf idfw,m(4)w

cos 類似度は以下の式によって定義される．
cos(v1 , v2 ) =v1 · v2|v1 ||v2 |(5)

特徴の表現とは関係のない部分が，ベクトルに影響を与えないようにするため，3. 1 節の (1)(2) の条件を用いて類似度算出を行った．同 3. 1 節の (3) も単語に対する条件だが，出現映画
数の少ない固有名詞も含めて類似度を算出したいため，ここでは用いない．これによって，より正確に文の特徴に関する類似度が計算できると考えた．
次に，特徴表現フレーズを選ぶ具体的な手順について説明する．初めに，すべての候補の中から最もスコアの高い文を選び特徴表現フレーズとする．その後，選ばれた 1 つ目の特徴表現
フレーズとその他の各文との類似度を計算し，類似度が閾値以上の文を候補から除外する．そうして残った文のうち最もスコアの高い文を 2 つ目の特徴表現フレーズとする．また同様に 2
つ目の文との類似度が高い文を候補から除外し，残った文の中から最もスコアの高い文を選ぶ．これらの処理を繰り返すことによって，望む数の特徴表現フレーズを抽出する．

たとえば，「ファンタジー」や「魔法」のような名詞は，「戦う」
や「美しい」などの動詞や形容詞よりも細分化された特徴を表しているといった具合である．そこで，文のスコアを算出する
際に，品詞によって異なる重みを用いる手法を提案する．これによって，重みの低い品詞が文のスコアに与える影響を小さくする．

4 適合性フィードバックによる検索
レビュー中から抽出した特徴表現フレーズを用いてユーザの選択に基づく適合性フィードバックを行う．適合性フィードバッ
クは検索結果に対するユーザからのフィードバックに応じて検索クエリを修正していく手法である．提案手法ではユーザに提示された特徴表現フレーズへの評価によって，検索クエリを作

SUn ,M =成して検索を行う．その後，ユーザが繰り返し提示されるさま
ざまな特徴表現フレーズに評価を与えることで，ユーザの要求する映画を見つけることを目指していく．

∑

max{cos(u, m)|m ∈ M }

(8)

u∈Un

その後繰り返されるフィードバックに対しても，同様にベクトルを保持する．そのようにしてユーザの要求を示すベクトル

初めに，ユーザはキーワードや映画のタイトルによって特徴表現フレーズを検索する．検索はすべての映画のすべての特徴
表現フレーズの中から行われる．その後，ユーザは提示された特徴表現フレーズを読み，それが自分の要求に合致するか否かを入力する．この入力によって検索クエリを作成して映画を検索し，1 回目の映画が提示される．検索はユーザが選んだ特徴を増やしていき，より類似性の高い映画を検索することができる．この計算方法によって期待できる効果は，前述の通り部分的な特徴の一致についてベクトルを単純に加算する場合よりも高く評価できることである．この手法では，単純にベクトルを加算したのでは得られない，正確なユーザの意図を読み取ることができると考えた．

表現フレーズと，映画が保有する特徴表現フレーズの類似度を

4. 2 合算ベクトル類似度による適合性フィードバック

求めることによって行う．
本稿では検索の際に行う計算について二つの手法を提案し，

前節では個々のベクトルの類似度の和で最終的な類似度を算

以下の 4. 1 節と 4. 2 節にて述べる．本文中で述べるベクトルの出する手法について述べたが，本節では合算したベクトル同士類似度の計算には前述した word2vec による文の類似度算出手の類似度によって検索を行う方法を述べる．

法を用いる．

この手法ではベクトルを合算して特徴を表すことで，ユーザ

その後の二回目のユーザ入力ではよりユーザの要求を絞り込の要求に沿いつつ意外性のある検索を行うことが期待できる．

むために，また異なる特徴表現フレーズを提示する必要がある．

またユーザの要求，映画の特徴のそれぞれについてベクトルをこの方法については 4. 3 節にて述べる．

合算するため，類似度を計算する回数が少なくなり計算量の減

これらの特徴表現フレーズ提示・ユーザ評価・映画検索を繰り返すことによってユーザの要求を明確にし，要求を満たす映画をユーザに提示していく．

少が見込める．
具体的な手法について説明する．ユーザが好ましいと評価した特徴表現フレーズのベクトルをプラス，好ましくないと判断された特徴表現フレーズのベクトルをマイナスの値として合算

4. 1 部分ベクトル類似度による適合性フィードバック

することで，検索クエリとなるユーザの要求を表したベクトル

特徴表現フレーズは映画の特徴の部分的な構成要素を表している．この特性を利用してユーザの要求と類似した部分を持つ映画を提示することで，より視野の広い映画検索を行うことができると考えた．

を作成する．検索対象の映画は複数の特徴表現フレーズを持つが，ここではその映画のすべての特徴表現フレーズのベクトルを合算した 1 つのベクトルを映画の特徴量として利用する．そしてユーザの要求を表すベクトルと映画の特徴を表すベクトル

まずユーザが特徴表現フレーズを選択し，ここで選ばれた特徴表現フレーズのベクトルを個別に保持する．そして検索の際のスコアではすべての映画に対して，ユーザが選んだある特徴
表現フレーズとその映画の保持する各特徴表現フレーズとの類似度の中でもっとも高い値をユーザが選んだある特徴表現フ
レーズと対象の映画の類似度として保持する．これをユーザが選んだ各特徴表現フレーズについて計算し，これらの総和をユーザの要求と対象映画との類似度とする．これによって得られた類似度の高い映画をユーザに提示する．

の類似度を算出し，類似度の高い順にユーザに提示する．
次式 (9)(10) はユーザの嗜好を表した特徴表現フレーズの集合である U と対象の映画が持つ特徴表現フレーズの集合 M の類似度を表す．U の中にはユーザがこれまでに肯定的に評価したすべての特徴表現フレーズの集合である Up と，これまでに否定的に評価したすべての特徴表現フレーズの集合である Unが存在する．ここで u はユーザが選んだ特徴表現フレーズのベクトルであり，ユーザが評価した数だけ存在する．m は映画 M が持つ特徴表現フレーズのベクトルであり，特徴表現フ式 (6)(7)(8) はユーザの嗜好を表した特徴表現フレーズの集

レーズ抽出時に設定した数だけ存在する．

合である U と対象の映画が持つ特徴表現フレーズの集合 M の類似度を表す．U の中にはユーザがこれまでに肯定的に評価しSU,M = cos(sumU ,たすべての特徴表現フレーズの集合である Up と，これまでに否定的に評価したすべての特徴表現フレーズの集合である Unが存在する．u はユーザが選んだ特徴表現フレーズのベクトルであり，ユーザが評価した数だけ存在する．m は映画 M が持つ特徴表現フレーズのベクトルであり，特徴表現フレーズ抽出時に設定した数だけ存在する．

SU,M = SUp ,M − SUn ,M
SUp ,M =∑u∈Up

max{cos(u, m)|m ∈ M }sumU =

∑
u∈Up

∑

m)

(9)

u

(10)

m∈M

u−

∑

u∈Un

4. 3 フィードバック用特徴表現フレーズの選出
1 回目の検索クエリはユーザが検索し，出現した特徴表現フ
レーズを評価することで作成すると記したが，二回目以降の検(6)

索クエリの修正は検索結果をより正確にするために，システムが選んだ特徴表現フレーズをユーザに評価させることで行う．

(7)

ここではフィードバック用にユーザに提示する特徴表現フレーズを選出する方法について述べる．

フィードバック用の特徴表現フレーズは，ユーザが一度特徴

表 1 提案システムのパラメータ

表現フレーズに評価を与え，検索結果が提示された状態で新たパラメータの種類

値に提示される．ここから更にユーザの要求を絞り込むために，単語の最大出現映画数

15000

固有名詞の最低出現映画数

150

文の最大単語数14

その時点ではユーザの要求に合致するか否か分からない特徴表
現フレーズへのフィードバックが必要になる．そこで検索結果で上位に出現した映画群が持つ特徴表現フレーズのうち，ユー

文の最低加算対象単語数

4

提案手法 2 での名詞の重み

1.0

ザが既に評価した特徴表現フレーズのいずれとも類似しない特提案手法 2 での動詞の重み0.5

徴表現フレーズをユーザに提示する．

提案手法 2 での形容詞の重み

0.5

文の類似度の閾値

0.3

この際の計算では word2vec による文ベクトルの cos 類似度を利用し，設定した閾値以下の類似度を持つ特徴表現フレーズを選ぶという方法で行う．それによって得られた特徴表現フ

表 2 実験に用いた映画と被験者数
映画番号 被験者数

タイトル

映画 1

10

ハリー・ポッターと賢者の石た特徴表現フレーズを前回の評価集合に加えることで映画の検

映画 2

6

テルマエ・ロマエ

索を行う．

映画 3

9

ファインディング・ニモ

映画 4

9

サマーウォーズ

レーズをユーザに提示し，評価させる．このようにして評価しまた三回目以降も同様にこれまでの特徴表現フレーズと類似
しないものを選び，再提示することを繰り返す．

提案手法と同様の word2vec モデルを用いる．前者を比較手法

5 実験 1：特徴表現フレーズ抽出の評価
提案手法に基づいて実装した特徴表現フレーズ抽出システ

1，後者を比較手法 2 とする．
今回実装したシステムでの閾値や重みなどのパラメータは表ムを実行することによって，特徴表現フレーズの有効性を検証

1 に記す．また，実験に用いた映画と，映画ごとの被験者の人する．

数は表 2 に記す．

5. 1 実 験 概 要

5. 2 結果と考察

本実験では，抽出した特徴表現フレーズが映画の特徴を表し

映画 1 の各手法で抽出した特徴表現フレーズと，被験者がているかについて評価を行う．同様に，一つの映画から抽出し「はい」と答えた比率を表 3 に記し，アンケートにより特徴的た特徴表現フレーズ群が映画の主な特徴を網羅しているかにつな単語とされた単語を下線で示す．同様に映画 2，3，4 についいて評価を行う．特徴表現フレーズは，各映画ごとに各手法でてはそれぞれ表 4，5，6 に記す．また，各手法での評価の平均

3 つずつ抽出し，それらが特徴を表しているかは，被験者の評価によって判断をする．評価項目は，その特徴表現フレーズが映画の特徴を表しているかどうかと，その特徴表現フレーズが映画に関連しているかである．回答は「はい」か「いいえ」の二択で行う．特徴を網羅しているかについては，まず被験者に映画の特徴を表すと思う単語をあげさせる．そして，全体の 3
分の 1 以上の被験者があげた単語をその映画の特徴的な単語とし，これらの単語が多く含まれているほど，特徴を網羅していと，単語を網羅している比率の平均を表 7 に記す．
表 7 より，提案手法 1 と 2 では提案手法 1 が特徴評価，関連
評価共に値が高いことがわかる．また，提案手法と比較手法を比較すると，比較手法 1 の特徴評価が高く，提案手法の網羅性が高い．以下に詳しく考察する．
初めに提案手法 1 と提案手法 2 について比較する．品詞重みを用いない提案手法 1 に対して，提案手法 2 では品詞によってスコアに与える影響に重みを付けており，名詞の重みは動詞やると定義する．この際に，同じ意味を持つ単語は合わせて計上

形容詞の重みよりも高くなっている．これにより，映画 2 と 4した．

では提案手法１と 2 で異なる特徴表現フレーズが抽出できた．

被験者は 11 名で，事前の調査により視聴経験のある人数が多い映画を実験に用い，それぞれが観たことのある映画についてアンケートを行う．被験者には初めに，その映画の特徴を表す単語を 3 個から 10 個記述させる．その後，抽出した特徴表
現フレーズを提示し，特徴表現と関連性の 2 項目について評価させる．
以下では，3. 1 節で述べた手法を提案手法１とし，3. 2 節で述べた品詞重み付きの手法を提案手法 2 とする．比較手法としては，文書要約アルゴリズム LexRank による要約を用いる．
映画の全レビューを文書として LexRank によるスコアの高い文を選択し，これを提案手法と比較する．LexRank の類似度算出に用いるベクトルは，単語を次元とした TF-IDF モデルと，

映画 2 を見ると，提案手法 2 では「阿部寛」や「原作」などの特徴量の大きい名詞と，それを説明する特徴量の小さい動詞の組み合わせによる特徴表現フレーズが抽出できており，品詞重みの効果が確認できる．映画 4 では，提案手法 2 にのみ出現した名詞として「時をかける少女」があり，この単語を含んだ特徴表現フレーズは評価が下がっている．しかし，映画の特徴を直接表してはいないものの，この例では同一の監督による日本のアニメ作品であるという共通点を持ち，この様な関係性のある特徴表現フレーズが抽出されることは，検索システムとしての用途を考えると望ましいものである．この様に，評価として
は重みを使わない手法をやや下回ったものの，品詞重みの有効性を示す特徴表現フレーズを確認することができた．一方で，映画 1 と 3 では提案手法 1 と 2 で同じ特徴表現フレーズが抽表 3 映画 1 の特徴表現フレーズとその評価（特徴的な単語：魔法，ファンタジー，学校，仲間）
手法

特徴評価 関連評価

特徴表現フレーズ

提案手法 1&2

0.4

0.9

提案手法 1&2

0.7

0.9

ハリーとロンが、幼くて、かわいい！
現実と魔法の世界の違いも面白かったなー。

提案手法 1&2

0

0.7

是非見るなら原作を読む前に見ましょう。

比較手法 1

0.1

0.6

最新作ではすっかり大人になってしまったハリーたち

比較手法 10.9

1.0

世界中にハリー旋風を巻き起こした第一作目です。

比較手法 1

0.4

0.9

ハリーとロンが、幼くて、かわいい！

比較手法 21.0

0.8

小さい子供が見ても楽しめるように、結構内容が盛だくさん。

比較手法 2

0.1

0.6

今と変わってるハリーが小さかったついに完結かあ

比較手法 2

0.2

0.6

実は今回初めてハリー・ポッターを見たのですが、すごいの一言！

表 4 映画 2 の特徴表現フレーズとその評価（特徴的な単語：風呂，ローマ，温泉，タイムスリップ）
手法

特徴評価 関連評価

提案手法 1

1.0

特徴表現フレーズ

1.0

ローマと日本をお風呂で結び付けるとは♪

提案手法 10.5

1.0

阿部寛の雰囲気と、演技と…笑えました。

提案手法 1

0.167

0.833

原作は読んだことありませんが、漫画であるらしいです。

提案手法 21.0

1.0

ローマと日本をお風呂で結び付けるとは♪

提案手法 20.5

1.0

なんと言っても、阿部寛演じるルシウスが、はまりすぎ。

提案手法 20.5

1.0

映画の前半は原作になぞらえてあり、笑えました。

比較手法 10.5

1.0

阿部ちゃんの演技、顔の表情がうまいし、面白い！

比較手法 10.167

1.0

阿部ちゃん以外のローマサイドの役者たち、北村一輝

比較手法 11.0

1.0

日本の風呂にタイムスリップした時の驚きの演技は爆笑。

比較手法 2

1.0

1.0

日本の風呂にタイムスリップした時の驚きの演技は爆笑。

比較手法 20.833

1.0

主要人物を日本人でキャスティングする大胆さに感動しました。

比較手法 2

0.5

0.833

クスッと笑ってホロリとなれる原作の完成度はかなり高いと思う。

表 5 映画 3 の特徴表現フレーズとその評価（特徴的な単語：魚，海，家族）
手法

特徴評価

関連評価

提案手法 1&2

0.444

0.889

個人的には水槽の魚たちが気に入ってます。

特徴表現フレーズ

提案手法 1&2

0.889

1.0

父と息子の成長に感動♪

提案手法 1&2

0.444

0.889

やはり家族で観るならディズニー×ピクサーは最適です。

比較手法 10.778

1.0

登場する魚の表情・行動・何気ない会話がめちゃ可愛いです。

比較手法 1

0.444

0.889

個人的には水槽の魚たちが気に入ってます。

比較手法 1

0.556

0.444

親が無くとも子は育つ。

比較手法 2

0.222

0.444

私も子の親なので、すごく勉強になった。

比較手法 2

0.444

0.889

子供も大人も凄く引き込まれちゃいますよ。

比較手法 2

1.0

1.0

人間に捕らわれた魚の息子を探して、感動の再会でしょ！

出されたため，具体的な重みの数値については再考の余地があ

映画 2 の評価が全手法を通じて高かったことを考えると，特徴

る．また，網羅性はどちらも同じ数値となり，品詞重みを用い表現フレーズの抽出において word2vec によるベクトル化を用ることによる影響は見られなかった．

いた LexRank が適していないことがわかる．網羅性の観点でその他に，2 つの提案手法に共通してみられる特徴として，3比較すると，提案手法は映画 1，映画 3 において比較手法より番目に抽出された特徴表現フレーズの評価が低いことがあげら優れており，映画 2 においてはやや劣り，映画 4 においては比れる．提案手法では，既に選ばれた特徴表現フレーズとの類似

較手法 1 と同等であった．各手法の各映画の特徴を表す単語を性が高い候補がすべて除外されるため，適度に異なる特徴を表網羅している比率を平均した値を比較すると，提案手法はどちし，適度に映画の特徴を表す候補が除外されてしまうことがあらも比較手法よりも高い値であった．比較手法によって抽出しる．そのため，ここで用いる類似度の閾値は慎重に検討する必た特徴表現フレーズを観てみると，映画 1 では「ハリー」，映要がある．

画 2 では「阿部」など複数の特徴表現フレーズに同じ単語が見次に提案手法と比較手法を比較する．比較手法 1 を見ると，受けられる．LexRank の特性上，似通った内容の文がたくさん提案手法とは異なる特徴表現フレーズがあがっており，提案手

存在すると，それらの文同士でスコアを高め合ってしまい，似法よりも評価の平均値は高くなった．一方で，比較手法 2 を見通った内容がスコア上位に並びやすい．そのため，網羅性の観ると映画 2 以外では他の手法に比べて低い評価となっている．

点では提案手法が比較手法に勝ると考えた．

表 6 映画 4 の特徴表現フレーズとその評価（特徴的な単語：AI，夏，花札，数学，学生，イン
ターネット）
手法

特徴評価 関連評価

特徴表現フレーズ

提案手法 11.0

1.0

田舎の大家族とネット仮想空間

提案手法 1

0.778

0.889

世界に誇れる日本のアニメ提案手法 1

0.444

0.778

花札のときあれだけアカウントを提案手法 2

0.889

0.889

家族は、この夏、世界を救った。

提案手法 2

0.778

0.778

花札のでこんなに盛り上がれる映画は珍しい！

提案手法 2

0.111

0.667

時をかける少女もよかったが、心に残るものがある。

比較手法 11.0

1.0

田舎の大家族とネット仮想空間

比較手法 1

0.778

0.889

世界に誇れる日本のアニメ比較手法 1

0.889

0.889

家族は、この夏、世界を救った。

比較手法 2

0.556

0.889

大人も子供も楽しめる、メッセージ性のある、すばらしい作品でした。

比較手法 2

0.111

0.667

アニメなのに身近に感じられて・・もの凄く感動した！

比較手法 2

0.222

0.333

日本に生まれて日本の素晴らしいアニメが楽しめて…幸せ過ぎる。

表7

表 8 部分ベクトル類似度による適合性フィードバックの評価

各手法の評価値の平均

手法

特徴評価

関連評価

網羅性

検索要求 視聴欲求

提案手法 1

0.564

0.898

0.438

初回

2.9

3.075

提案手法 2

0.554

0.884

0.438

1 度目のフィードバック

2.5

2.85

比較手法 1

0.626

0.884

0.354

2 度目のフィードバック

2.7

3.0

比較手法 2

0.516

0.755

0.208
表 9 合算ベクトル類似度による適合性フィードバックの評価
検索要求 視聴欲求

今回の実験から，品詞重みが効果的に働いた特徴表現フレー

初回

2.85

3.0

ズを確認することができた．また，網羅性の観点では，提案手

1 度目のフィードバック

2.95

3.0

法は比較手法よりも優れると判断した．今後は，品詞の重みや2 度目のフィードバック

2.925

3.05

類似度の閾値を調整することによって抽出される特徴表現フ
レーズがどのように変化するのか，抽出する特徴表現フレーズの個数を変えることによって網羅性が向上するのかなどを考慮
し，特徴表現フレーズ抽出の性能向上を目指す．

6 実験 2：検索システムの評価
6. 1 実 験 概 要
提案手法による検索システムにおける，特徴表現フレーズ
選択による検索とフィードバックの効果を検証するために評価実験を行う．実験は被験者に検索システムを用いて映画を検索させ，検索結果を評価させることで行う．評価項目は 2 つで，「その映画は検索要求に合致しているか」と「その映画を観てみたいか」について，4 段階で評価させる．ここで，被験者はフィードバックを行わない初回の検索結果，1 度フィードバッ
クを行った後の検索結果，2 度フィードバックを行った後の検索結果について評価をする．また，検索の終了後に，「特徴表現
フレーズの選択によって自身の要求を表すことができたと思うか」についても 4 段階で評価させる．ここで用いる評価値は，「１：悪い」，「２：やや悪い」，「３：やや良い」，「４：良い」の4 段階で，4 が最も良い評価となる．また，本実験は学生 8 人に対して行い，各手法について 1 回ずつ実験を行った．
実験で用いるシステムは以下の要件に従って実装した．

•

4. 1 節の部分ベクトル類似度による検索と 4. 2 節の合算

ベクトル類似度による検索のそれぞれを用いたシステム２種類を実装した．

•

使用する特徴表現フレーズは品詞重みを用いたスコアリ

ングで，固有名詞の重みを 1.0，一般名詞の重みを 0.8，動詞と形容詞の重みを 0.3 とし，1 件の映画に対して 3 件の特徴表現
フレーズを抽出した．

•

ユーザは，初めに単語を入力して特徴表現フレーズを検索し，出てきた特徴表現フレーズの中から自身の要求にもっとも近い 1 つを選択する．

•

ユーザは，検索結果提示後に 10 個の特徴表現フレーズについてフィードバックを行い，そのそれぞれを検索条件に加えるかどうかを「はい」，「いいえ」，「どちらでもよい」の 3 択で入力する．

•

検索結果の映画は，一度の入力に対して 5 件出力する．

6. 2 結果と考察
部分ベクトル類似度を用いた検索システムの実験結果を表 8に，合算ベクトル類似度を用いた検索システムの実験結果を表9 に記す．各項目の数値は，各回でのすべての評価値の平均値である．また，「特徴表現フレーズの選択によって自身の要求を表すことができたと思うか」という質問への回答の平均値は3.0 であった．
2 度フィードバックを行った後での結果を見ると，合算ベク
トル類似度による検索の方がスコアが高くなった．またすべての回の評価を平均した値もこちらの方が高い．合算ベクトル類
似度による検索では初回の検索に対して，フィードバックを行うと評価が上昇する傾向が見られた．一方で部分ベクトル類似

実験 1 では，特徴表現フレーズの抽出を行った．また被験者度による検索では，初回に対して 1 度フィードバックを行うとにアンケートを行い，各特徴表現フレーズの評価を確認した．

評価が下がり，もう一度フィードバックを行うと評価がやや上

これによって品詞重みを用いた特徴表現フレーズ抽出の効果を昇するという結果になった．この類似度算出手法では，入力の確認，および提案手法が特徴の網羅の観点で優れていること

特徴表現フレーズが一つの場合，その特徴表現フレーズを所持を示した．実験 2 では，特徴表現フレーズ選択による検索と，する映画が最上位の検索結果として出現するため，初回の評価

フィードバックによる効果について検証をした．これによって，値が高くなったと考えられる．また 1 度フィードバックを行っ

どちらも有効であるという結果が得られた．これらの結果を受た結果よりも，2 度フィードバックを行った結果の方が評価がけて，提案手法の有効性を確認することができた．また，シス高くなったため，フィードバックの回数を更に増やすことでよ

テムや評価方法における問題点を発見できた．今後はこれらのり検索要求に合った映画を提示できるのではないかと考えた．

調整を行った後に，より精密な評価が課題となる．

この他に，個別の検索結果を検証することで，検索結果が低い評価となった原因について次のように考察した．

•

フィードバックを繰り返すことによって，初めに選択したフレーズの特徴が薄れ，ユーザの思惑から外れていくことがある．

•

ポジティブに評価したフレーズよりもネガティブに評価

謝

辞本研究の一部は，平成 30 年度科研費基盤研究 (C)(課題番号：

18K11551) によるものです．ここに記して謝意を表すものとします．

したフレーズが極端に多いと，一見して意味の分からない検索結果が提示される．

•

システム内で特徴表現フレーズ中の一部の単語だけが強い意味を持ってしまい，ユーザの意図が正確に反映されないことがある．
これらの問題点に対して，適合性フィードバックとして一般的に用いられる Rocchio の式を元にフィードバックの重みを適切に扱える形式への変更，特徴表現フレーズのベクトル生成方法の見直しを行う．また，今回の実験では試行回数が少なかったこと，他手法との比較を行っていないことから，提案手法を適切に評価できなかったと考える．本手法の長所とする入力の簡便さ，特徴を組み合わせて映画を検索することの利点についての評価は今後の課題となるだろう．

7 ま と め本稿ではレビューから映画の部分的な特徴を表現する短文を抽出する手法を提案し，この短文を特徴表現フレーズと名づけた．そして，特徴表現フレーズを用いた適合性フィードバック
による映画検索手法を提案した．
特徴表現フレーズの抽出では映画のレビューを形態素解析し，一文中の単語の TF-IDF 値を平均することで文のスコアを算出する手法を提案した．また，品詞ごとに異なる重みを与えることによってスコアリングする手法を提案した．スコアリングの後，cos 類似度によって類似性の低い文を選別し，特徴表現フレーズとした．
適合性フィードバックでは個々のベクトルの類似度を計算していく手法と，ベクトルを合算したのちに計算していく手法を提案した．いずれの手法もはじめにユーザが選んだ特徴表現フ
レーズを初期のベクトルとし，フィードバックによって要求に対する応答を正確にしていく．この際ユーザがフィードバック
するのは，検索結果が上位の映画が持つ特徴表現フレーズのうち，これまでに評価した特徴表現フレーズとの類似性が低いも
のである．

文

献

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