論文ゼミ#1戸田浩之,北川博之,藤村考,片岡良治,奥雅博,2007, 「グラフ分析を利用した文書集合からの話題構造マイニング」修士2年松村草也
✔人口減少時代において,地方都市,もしくはさらにルーラルな地域における持続的なコミュニティの維持において，近年の情報技術が寄与することの如何に本研究の目的はおかれる. ✔たとえば地域SNSのようなツールが個人, NPOなどを主体とした任意団体によって運営されているが，そのシステムの網羅性はまだまだ弱く、インターネットの利点が有効に生かせているとは考えにくい. ✓しかし一方でそのようなシステムにすべての管理をゆだねることは,人と人のリアルなコミュニケーションから離れ,真の地域コミュニティ維持につながるかといえば議論を待たない✓そこで本研究ではwebを用いたコミュニティツールの現状について整
理:分類を行い,今後の発展に生かすこと,また新たな手法の提案,
実装,静価を行う.
Interwery道本市役所の賃貸商会(2009/07/10-11)深夜ラジオ放送(2009/07/12)まなみ風景遺産789「24時間ラヂオ」 (2009/08/09) Transcribing / Analysing / Modeling発話データのテキスト化グラフ分析を用いたテキスト内容の話題構造化バネモデルを用いた地域知ネットワークの表示Feed Back後の課題
戸田浩之,北川博之,藤村考,片岡良治, 2007:グラフ分析を利用した文書集合からの話題構造マイニング,電子情報通信学会論文誌D Vol. J90-D No.2 pp. 292-310, Vアクセス可能な情報の増大に伴う文書集合に対するユーザの要求が高まっている'文書集合中の主要な話題は何かを理解したい特定の話題に関連する情報にアクセスしたい
✓文書へのアクセスの仕方
課題「話題へのアクセス時の課題文書集合中に多くの話題が存在する場合,特定の話題へのアクセスや話題間のつながりを把握することが困難「文書へのアクセス時の課題」個々の話題(クラスタ)が多くの文書で構成されている場合,所望の文書にアクセスすることが困難. ✓ PageRankアルゴリズムを用いた重要文抽出とキーワード抽出[Mihalcea,2004] ✓グラフの中心性を用いたテキストの要約方法[Erkan,] ✓ WWWのコミュニティを抽出する手法✓ニュースストリームや長いテキストデータから内容が一貫し
ている区間をサブトピックとして切り出す✓時系列のニュースストリームを対象に,トピックの検出とトピックに関連するリソースの追跡✓単に内容が類似しているだけでなく,より詳細な内容や別
の視点から述べている文書を検索する手法
ehavior n N etworks

図1 文書集合グラフの概念図
✓コアノード
Fig. 1   Concept of document set graph structure.エッジでつながるどの隣接ノードよりも高い中心性をもつノード隣接ノ一ド群が示す話題の中心的な内容を最もよく示すと考えられる.
サプリメンタルノード
'
コアノードの内容を補足する役割を持つ
✓　サブトピックノード
'コアノードもしくはサプリメンタルノードとつながりを持つノード話題の中心と関連性はあるが，他文書とは異なる情報を示す文書. ✓　アウトライヤーノード'
7 '
“Interested Reader Model”[Kamvar,2003]に基づくグラフ構造N
log tf-idf重み:単語の出現頻度× log{(単語を含む文書の頻度) 1} TopSim ρ (i) :文書iとの類似度が高い文書p件に含まれる文書集合sim(i,j) :文書をlog tf-idf重みによる単語ベクトルとして表現した場合の文書i,jのコサイン類似度
PageRankを用いて,ノードの中心性スコアを与える.
1 , ′ [OUT(V,) × S(V,)) + d V, EIN(V, ) IN(Vi) :ノードViに対してリンクを張っているノードの集合. OUT(Vi) :ノードViからリンクが張られているノードの集合. d:ランダムジャンプ確率を設定するダンピングファクタ✓「話題の中心的な内容を含む文書は複数の文書それぞれ−定以上の類似度を持っている。」という仮定からPageRankを使用.
図2 グラフ構造とノードの中心性を利用した文書集合の構造化Fig. 2 Document set structure using graph structure and centrality score of each node in the graph. ✓バネモデルを用いて, XY平面にグラフを配置Z軸上にノードの中心性スコアを割り当てる> ✓山は異なる話題に対応する✓グラフ構造内でノードの4分類を適用
表2　評価に利用した新聞記事テストセット及び主要話題リストの仕様Table 2 Specification of the newspaper test set and main topic list for evaluation.表3 ・実酸条件Table 3   Experimental conditions.
F値に基づく評価全ノードのＦ値の平均で埋め込みの良さを評価F値: PrecisionとRecallの調和平均Precision (適合率)とは、全検索結果に対しての、検索要求
(information need)を満たす検索結果の割合Recall (再現率)とは、検索要求を満たす全ドキュメントに対しての、検索要求を満たす検索結果の割合評価図4  エッジ除去のしきい値（g）と話題抽出精度の関係Fig. 4 Relationship between threshold for eliminating noisy edges (q) and accuracy of topic extraction. q=0.7前後で精度のピークを迎える結果となった.エッジ除去のしきい値を変化させた場合の，話題抽出精度✓話題構造マイニングの提案✓文頭にあげた課題の解決'文書集合中の主要な話題の提示文書間のつながりを視覚的に提示
｢話題の中心をよく示す文書｣や｢ノベルティの高い話題｣等,文書を主題との関
連性付きで提示話題抽出精度について,ベースラインを上回る精度の提スト✓クラスタリングについては既往手法に対して2つの指標に関しては値を上回る結果✓文書集合の可視化結果の提示
"murder"コーパスの可視化結果(p = 3, q = 0.7)政10: 1 Fig. 10 Visualization example of corpus "murder" (p = 3, q = 0.7)個人内に蓄積された発話内容を文書集合に見立て,検索を行いながら発言内容を行っていると仮定する✓トピックの抽出可能性を算出出来るのではないか？意識空間の可視化
戸田浩之,北川博之,藤村考,片岡良治, 2007:グラフ分析を利用した文書集合
からの話題構造マイニング,電子情報通信学会論文誌D Vol. J90-D No.2 pp. 292-310,戸田浩之,北川博之,藤村考,片岡良治, 2007:時間的近さを考慮した話題構造
マイニング,電子情報通信学会第18回データ工学ワークショップ論文集SD. Kamvar., D. Klein., CD. Manning., 2003: Spectral learning, International Joint Conference On Artificial Intelligence > Blei, D., Ng, A., and Jordan, M., 2003: Latent dirichlet allocation > Blei, D., and Lafferty, J.D., 2006: Dynamic Topic Models,Appearing in Proceedings of the 23 rd International Conference on Machine Learning加藤義清,赤石美奈,堀浩一, 2009:時間軸を考慮したバネモデルによる文書集合の文脈可視化, The 23rd Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intel ligence,参考文献-書籍✓ Paul Thompson,酒井順子(訳), 2002/06:「記憶から歴史へ―オーラル・ヒストリーの世界」,青木書店✓後藤春彦,田口太郎,佐久間康富, 2005: 「まちづくりオラル・ヒストリー—「役に立つ過去」を活かし、「懐かしい未来」を描く」,文化とまちづくり叢書✓北研二,確率的言語モデル