Microsoft Word - deim2016_0124.docx
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- ひろと かんけ
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1 DEIM Forum 2016 B3-2 単 語 の 類 似 度 と 感 情 表 現 を 考 慮 した 質 問 記 事 の 判 定 手 法 輪 島 幸 治 佐 藤 哲 司 筑 波 大 学 図 書 館 情 報 メディア 研 究 科, 茨 城 県 つくば 市 春 日 1-2 筑 波 大 学 図 書 館 情 報 メディア 系, 茨 城 県 つくば 市 春 日 あらまし 企 業 における 顧 客 管 理 においては, 顧 客 の 窓 口 となる 問 合 せ 管 理 が 重 要 とされており, 重 要 度 が 高 い 問 合 せは 早 急 な 対 応 が 求 められている.しかし 質 問 記 事 の 重 要 度 判 別 は, 回 答 者 の 主 観 的 な 評 価 に 依 存 しており, 日 々 大 量 に 寄 せられる 問 合 せから 重 要 である 質 問 記 事 を 判 別 するにはコストがかかる.そこで 本 研 究 では 質 問 記 事 内 に 含 まれる 顧 客 の 要 望 と 感 情 表 現 に 着 目 し, 質 問 記 事 を 重 要 度 の 高 い 順 に 順 位 付 けする 手 法 を 提 案 する.Word2Vec を 用 い て 抽 出 した 評 価 視 点 と, 質 問 対 象, 感 情 表 現 で 質 問 記 事 の 主 題 が 表 現 されているとし,それらの 属 性 を 用 いて 記 事 の 重 要 度 を 算 出 する.オンラインサポートコミュニティに 投 稿 された 質 問 記 事 を 対 象 に, 提 案 手 法 を 適 用 評 価 し, 有 効 性 を 確 認 する. キーワード 感 情 表 現, LDA, Word2Vec 1. はじめに インターネットインフラの 普 及 やスマートデバイ ス 利 用 者 増 加 に 伴 い, 企 業 に 対 する 顧 客 の 問 い 合 せ 方 法 は, 従 来 の 電 話 を 主 体 としたものから,メールや WEB フォーム,オンラインヘルプフォーラムなどテキ ストを 通 じて 行 われる 機 会 が 増 加 している. 顧 客 からの 問 い 合 せテキスト( 以 後, 質 問 記 事 )は 多 種 多 様 であり, 製 品 に 対 する 使 い 方 などの 一 般 的 な 質 問 以 外 にも, 提 供 サービスに 対 する 不 満 やクレーム など, 早 急 に 対 応 しなければならない 質 問 記 事 が 混 在 している. 例 えば パソコンのOSをバージョンアッ プしたいので,やり 方 を 教 えて 欲 しい のような 質 問 記 事 がある 一 方 で, スマホの 表 面 ガラスが 割 れてしま った ひどい 欠 陥 だ 二 度 と 買 わない 楽 曲 ダウン ロードサービスを 利 用 しているが,ダウンロードに 時 間 がかかりすぎである 全 く 使 えないので 解 約 したい などクレームのような 質 問 記 事 も 存 在 する. 後 者 のような 質 問 記 事 への 対 応 が 遅 れると,その 顧 客 が 離 れていくだけでなく,Twitter などのコミュニテ ィメディアへの 投 稿 によって 悪 評 が 蔓 延 するリスクへ と 繋 がっていく.そのため 企 業 には 日 々 膨 大 に 寄 せら れる 質 問 記 事 の 中 から, 迅 速 な 対 応 を 必 要 とする 重 要 な 質 問 記 事 を 検 出 し,センシティブな 対 応 をすること が 求 められている.しかしながら 重 要 度 が 異 なる 大 量 の 質 問 記 事 から, 早 急 に 対 応 すべき 記 事 を 人 手 で 判 別 するには 多 大 な 負 担 がかかる. そこで 本 論 文 では, 製 品 やサービスに 対 して 寄 せられ る 大 量 な 質 問 記 事 に 対 して, 記 事 中 に 表 出 される 質 問 対 象, 評 価 対 象 を 同 定 し, 感 情 表 現 を 手 がか りに 質 問 記 事 の 重 要 度 を 判 定 する 手 法 を 提 案 する.こ こで, パソコン や スマホ 楽 曲 ダウンロード などの 製 品 やサービスのことを 質 問 対 象 といい, 質 問 対 象 の 中 で 特 定 している 箇 所 OSバージョンア ップ 表 面 ガラス ダウンロード のことを 評 価 対 象 という. 最 後 に, 教 えて 欲 しい ひどい 欠 陥 時 間 がかかりすぎ など, 質 問 者 の 感 情 が 表 出 して いる 箇 所 を 感 情 表 現 という. 提 案 法 では, 教 師 無 し 学 習 手 法 として 知 られる LDA を 用 いて 質 問 対 象 を 抽 出 する. 質 問 が 言 及 している 質 問 対 象 の 部 分,すなわち 評 価 視 点 は, 質 問 対 象 に 対 し て 言 及 する 単 語 を 抽 出 するため, 類 似 性 の 高 い 単 語 を 抽 出 できる Word2Vec を 用 いて 実 装 する. 最 後 に, 評 価 表 現 辞 書 を 用 いて 質 問 記 事 中 の 質 問 者 の 感 情 を 感 情 表 現 として 定 量 化 する. 以 下, 本 論 文 の 構 成 を 示 す.2 章 では 関 連 研 究 を 概 観 し 本 論 文 の 位 置 づけを 明 らかにする.3 章 では, 質 問 記 事 の 重 要 度 を 判 別 する 提 案 手 法 を 詳 述 する. 4 章 では, 提 案 法 の 実 装 と 評 価 実 験 を,5 章 では 実 験 の 結 果 と 考 察 を 述 べる. 最 後 に6 章 でまとめる. 2. 関 連 研 究 本 研 究 は, 大 量 な 質 問 記 事 を 対 象 として, 個 々の 質 問 記 事 が 言 及 している 質 問 対 象 と 評 価 視 点 を 抽 出 する 処 理 と, 抽 出 した 質 問 対 象 と 評 価 視 点 の 組 に 対 して, 質 問 者 の 感 情 である 感 情 表 現 を 抽 出 する 処 理 からなる 以 下, 質 問 記 事 を 対 象 とする 研 究 と 感 情 表 現 の 抽 出 に 関 する 研 究 に 分 けて, 先 行 研 究 を 概 観 する 質 問 記 事 に 関 する 研 究 には, 質 問 記 事 の 評 価 に 関 す る 研 究 [1], 質 問 と 回 答 のマッチングに 関 する 研 究 [2][3]などがある. 文 献 [1]は, 品 詞 の 比 率, 単 語 心 像
2 性, 文 末 表 現 などの 質 問 記 事 の 特 徴 量 に 着 目 し, 質 問 回 答 サイトにおけるベストアンサー 推 定 のための 因 子 得 点 の 推 定 手 法 を 提 案 している. 文 献 [2]は,Why 型 質 問 と 呼 ばれる なぜ ですか? のような 文 体 の 回 答 に, 回 答 検 索 による 回 答 の 絞 込 と 教 師 あり 機 械 学 習 手 法 を 用 いた 回 答 のリランキングの 2 ステップで, 最 適 な 回 答 を 提 示 する 手 法 を 提 案 している. 文 献 [3]は, 質 問 記 事 のセマンティックフレームのセットを 取 得 後, 質 問 の 意 味 グラフを 比 較 し, 類 似 の 文 書 を 検 索 する 手 法 を 提 案 している. 感 情 表 現 に 関 する 既 存 の 研 究 には, 自 然 言 語 処 理 的 アプローチと 心 理 学 的 なアプローチを 用 いるものがあ る 自 然 言 語 処 理 によるアプローチの 代 表 的 な 研 究 と して, 単 語 を 肯 定 と 否 定 という 2 値 極 性 の 評 価 極 性 に 抽 出 する 研 究 が 知 られている[5]. Turney ら [4]は,コ ーパスから 共 起 情 報 を 元 に 抽 出 している. 高 村 ら[6] は, 単 語 の 極 性 を 電 子 スピンとみなし, 語 彙 ネットワ ークをモデル 化 したものから 抽 出 している.また 小 林 ら [7]は,2 値 極 性 の 情 報 に 加 え, 客 観 的 主 観 的 とい った 情 報 を 単 語 にタグ 付 けしている.なお, 評 価 極 性 を 用 いた 文 書 分 類 では,Turney[4]らはコーパスから 得 られた 評 価 極 性 の 値 を 元 に 文 書 の 極 性 の 平 均 値 を 算 出 し, 平 均 値 の 符 号 から 文 書 を 分 類 する 方 法 や Pang ら [8] のように 肯 定 極 性 文 比 率 と 呼 ばれる 肯 定 極 性 文 の 比 率 による 類 似 度 関 数 を 用 いる 方 法 などがある. 本 研 究 は, 文 献 [1]に 類 ずる 質 問 記 事 の 特 徴 量 に 着 目 した 研 究 である.だが 人 間 が 重 要 と 判 断 すべき 質 問 記 事 を 抽 出 すべきという 目 的 から, 質 問 対 象 ごとの 評 価 に 言 及 する 箇 所 の 同 定 と 質 問 記 事 中 の 感 情 表 現 の 抽 出 に 注 力 している.またオンラインコミュニティ 上 のデ ータは 口 語 やスラングを 含 むことが 多 く, 必 ずしも 正 しい 文 体 で 構 成 されているとは 限 らないため, 文 献 [2][3]に 示 されている 構 文 構 造 を 手 がかりとする 手 法 の 適 用 は 難 しいと 考 えている. 3. 提 案 手 法 3.1. 概 要 本 研 究 では, 質 問 記 事 の 核 となる 3 要 素 を 抽 出 する ことを 目 的 としている. 一 般 的 に 質 問 記 事 は, 図 1に 示 すように, 質 問 が 言 及 している 製 品 やサービスを 表 す 質 問 対 象, 質 問 対 象 における 評 価 の 視 点 となる 評 価 視 点,および 質 問 者 が 感 じている 感 情 表 現 の 3 要 素 からなる.これら 3 要 素 は, 質 問 記 事 中 でその 出 現 位 置 や 順 序 に 規 則 性 はなく, 図 1に 示 すような 限 ら れた 構 文 パターンでは 十 分 な 精 度 で 抽 出 することはで きない.このため, 本 論 文 では,これら 3 要 素 のそれ ぞれについて, 機 械 学 習 の 手 法 を 適 用 することで 人 手 に 頼 らずに 各 要 素 を 抽 出 する 手 法 を 提 案 する. 図 1 典 型 的 な 質 問 記 事 の 例 質 問 対 象 質 問 対 象 とは, 質 問 記 事 が 言 及 している 製 品 や サービスなど, 問 い 合 わせの 対 象 を 識 別 する 要 素 である. 本 論 文 では, 予 め 質 問 対 象 を 特 定 し ないことから, 教 師 なし 機 械 学 習 として 知 られ ている LDA (Latent Dirichlet Allocation) [9]を 用 いて 文 書 群 より 得 られる 潜 在 的 なトピックを 質 問 対 象 とする.その 際,LDA によって 得 ら れるトピック 分 布 に 基 づいて, 最 も 生 成 確 率 が 高 いトピックを 質 問 対 象 とする. 評 価 視 点 評 価 視 点 とは, 質 問 対 象 に 対 して 質 問 者 が 要 望 を 示 している 要 素 である.LDA で 得 られたト ピック 毎 の 単 語 分 布 を 基 に,Word2Vec[10]を 用 いて 類 似 性 が 高 い 語 を 抽 出 し, 各 質 問 対 象 の 評 価 視 点 とする.このため, 評 価 視 点 は, Word2Vec で 得 られる 単 語 が, 質 問 記 事 中 に 生 成 されているかによって 抽 出 する. 感 情 表 現 感 情 表 現 とは, 質 問 対 象 や 評 価 視 点 に 対 して 質 問 者 が 表 出 する 感 情 を 表 す 要 素 である. 本 論 文 では, 質 問 記 事 内 に 含 まれる 形 容 詞 を 感 情 表 現 の 候 補 とする. 感 情 表 現 の 定 量 化 は, 既 存 の 評 価 表 現 辞 書 で 日 本 語 に 対 応 した 単 語 感 情 極 性 対 応 表 [6]を 用 いて 行 うことから, 辞 書 に 含 ま れる 単 語 が 感 情 表 現 の 候 補 となる 質 問 対 象 の 抽 出 方 法 質 問 対 象 の 候 補 は, 企 業 が 提 供 している 製 品 やサー ビスである.このため, 自 社 で 提 供 している 製 品 やサ ービスなどを 質 問 対 象 とすることもできるが, 一 般 に 数 多 く 提 供 している 製 品 やサービスを 網 羅 的 に 列 挙 す ることは 難 しく,またそれらの 全 てが 質 問 対 象 となる こともない.また, 同 一 の 製 品 であっても,その 呼 称, すなわち 質 問 記 事 中 で 言 及 される 質 問 対 象 としてのラ ベルが 複 数 存 在 することもある.さらに 競 合 する 他 社 製 品 の 登 場 など, 時 間 的 な 経 緯 で 質 問 対 象 となる 製 品 やサービスが 大 きく 変 化 することも 多 い.
3 筆 者 らは,このように 変 化 する 質 問 対 象 を, 投 稿 さ れている 質 問 記 事 から 動 的 に 抽 出 する 手 法 として, 教 師 無 し 学 習 手 法 LDA [9]を 適 用 することを 検 討 してい る [15]. LDA は 潜 在 的 なトピックの 存 在 を 仮 定 した 確 率 モデルであり, 質 問 記 事 が 言 及 している 製 品 やサー ビスをトピックに,LDA で 算 出 されるトピックの 高 確 率 なタームを 質 問 記 事 中 のその 製 品 に 対 する 呼 称 (ラ ベル)に 対 応 させる.これにより, 質 問 記 事 集 合 を LDA で 学 習 しトピックを 抽 出 することで, 質 問 記 事 集 合 全 体 が 言 及 している 質 問 対 象 の 集 合 を 得 ることができる 評 価 視 点 の 抽 出 方 法 本 論 文 では, 評 価 視 点 の 抽 出 手 法 に word2vec を 適 用 することを 検 討 する.Mikolovらによる word2vec は, CBOW と skip-gram と 呼 ばれるニューラルネットワー クのモデル 利 用 した 手 法 である.word2vec では, 文 脈 情 報 から 単 語 の 特 徴 をベクトルで 表 現 し, 特 定 の 単 語 との 類 似 度 や 単 語 同 士 の 関 連 性 をベクトルの 加 減 算 に よって 算 出 できる. 評 価 視 点 は, 質 問 記 事 中 で 質 問 対 象 と 高 い 関 連 性 が あることから,word2vec によって 評 価 視 点 を 抽 出 でき ると 期 待 される.そこで,LDA で 求 めた 各 トピックの 高 確 率 ターム,すなわち 質 問 対 象 の 候 補 語 との 関 連 性 が 高 いタームを word2vec によって 求 め, 評 価 視 点 の 候 補 とする. 図 2 評 価 表 現 辞 書 [6] 4. 評 価 実 験 4.1. 実 験 環 境 及 び 評 価 対 象 データ 提 案 法 の 有 効 性 を 確 認 するために,CentOS release 7 上 に Python を 用 いて 実 装 と 評 価 を 行 った.その 際,LDA および word2vec アルゴリズムの 実 装 は, Řehůřek ら [11]によって 開 発 された Gensim を 用 いて 行 った. 一 方, 評 価 に 使 用 するデータは,Apple Inc.が 提 供 し ている 2008 年 10 月 1 日 から 2014 年 1 月 24 日 までの Apple サポートコミュニティ[12]の 質 問 文 書 10,391 件 を 使 用 した. 評 価 に 先 立 って, 以 下 のデータクレンジ ングを 行 った 感 情 表 現 の 抽 出 方 法 感 情 表 現 は, 質 問 記 事 中 に 質 問 者 が 記 述 した 不 満 や 要 求 の 表 れである.ここでは, 個 々の 質 問 記 事 に 出 現 する 単 語 の 語 感 を 定 量 化 するために 評 価 極 性 値 を 用 い る 方 法 を 提 案 する. 評 価 極 性 値 とは, 記 事 中 の 単 語 が 一 般 的 に 良 い 印 象 を 持 つか( 肯 定 ), 悪 い 印 象 を 持 つか ( 否 定 )を 表 した 属 性 を 数 値 として 定 量 化 されたもので ある. 例 えば, 優 れる, めでたい などは 肯 定 的 な 極 性, 悪 い, 酷 い などは 否 定 的 な 極 性 を 持 つ 単 語 である. 評 価 極 性 値 が 定 義 された 辞 書 は, 一 般 的 に 評 価 表 現 辞 書 と 呼 ばれる. 本 研 究 では, 高 村 ら[6]の 単 語 感 情 極 性 対 応 表 の 極 性 値 を 用 いることとした.この 辞 書 には, 図 2 に 示 すように, 各 用 語 に 対 して 品 詞 属 性 だけでな く, 極 性 属 性 として 肯 定 ( 値 1)から 否 定 ( 値 -1)まで 付 与 されている. 正 規 表 現 による 記 号 の 除 去 Unicode 正 規 化 による 単 語 の 標 準 化 1 文 字 の 単 語 を 除 去 単 語 の 活 用 形 を 標 準 形 に 変 換 4.2. 正 解 データの 作 成 および 比 較 方 法 質 問 記 事 の 重 要 度 を 判 定 する 本 研 究 では, 業 務 に 精 通 した 人 手 による 判 定 に 近 い 結 果 をシステムが 出 すこ とが 目 的 となる.そのため,サポート 業 務 の 経 験 を 有 する 20 代 40 代 の 者 8 名 をアノテータとして, 正 解 となるラベル 付 け 作 業 を 行 った. ラベル 付 け 作 業 は, 第 一 著 者 が 選 定 した 10 件 の 質 問 記 事 に 対 して,アノテータの 主 観 で 最 も 重 要 ( 早 急 に 対 応 すべき)から 最 も 重 要 でないまでの 10 段 階 で 順 位 付 けを 行 った.その 後, 正 規 化 順 位 法 によってアノ テータの 結 果 を 正 規 化 し 相 互 比 較 を 行 った.スコアの 算 出 方 法 は, 集 計 した 値 に 各 順 位 の 2 乗 数 を 乗 算 し, すべての 順 位 の 値 を 加 算 してスコア 値 とした.
4 4.3. 質 問 記 事 の 重 要 度 算 出 方 法 3 章 に 述 べた 手 法 で 抽 出 した 質 問 対 象, 評 価 視 点, 感 情 表 現 を 用 いて, 質 問 記 事 の 重 要 度 を 算 出 する.こ こで, 質 問 対 象 は 質 問 記 事 のカテゴライズのための 要 素 であることから, 重 要 度 算 出 の 基 準 には 含 めないも のとする. 質 問 記 事 の 重 要 度 を 算 出 するにあたり, 評 価 視 点 と 感 情 表 現 は 独 立 した 要 素 であり, 二 つの 異 なる 軸 によ って 質 問 記 事 の 重 要 度 が 決 定 されるものとする. 評 価 軸 の 一 つとなる 評 価 視 点 は,Word2Vec によって 算 出 さ れた 類 似 度 の 値 の 総 和 で 算 出 されるものとする. 一 方, 感 情 表 現 のスコアは, 質 問 記 事 中 に 出 現 する 形 容 詞 の 評 価 値 を 評 価 表 現 辞 書 から 求 め,それらの 総 和 値, 平 均 値, 中 央 値, 最 頻 値 をそれぞれ 算 出 することとした. 提 案 法 の 優 劣 は, 人 手 で 作 成 した 正 解 データとの 順 位 相 関 係 数 によって 評 価 する. 質 問 記 事 の 順 位 付 けは, 上 述 のスコアを 用 いて 行 い,スピアマンの 順 位 相 関 係 数 ρを 用 いて 比 較 評 価 を 行 う. 5. 実 験 結 果 5.1. 質 問 対 象 の 抽 出 および 分 布 実 験 に 使 用 する Apple サポートコミュニティのデー タに,トピック 数 を 40 として LDA を 適 用 した 結 果 を 図 3 に 示 す. 図 の 縦 軸 は, 各 トピックに 出 現 する 高 確 率 タームが 出 現 する 質 問 記 事 の 個 数 である. 図 の 結 果 から, 最 も 多 いトピックの 割 当 数 は 1,745 件 であった. この 結 果 から, 評 価 視 点 と 感 情 表 現 の 抽 出 実 験 は,こ の 割 当 数 が 最 も 大 きなトピックを 対 象 として 行 うこと とした. 評 価 視 点 に 関 するスコアを 算 出 する. 記 事 毎 のスコア は, 割 り 当 てられた 評 価 視 点 のスコアの 総 和 とした. 評 価 対 象 とする 質 問 記 事 は 人 手 によって 正 解 デー タをラベル 付 けした 10 件 を 使 用 した. 質 問 記 事 毎 に 算 出 した 評 価 視 点 のスコアを 図 4 に 示 す. 図 の 横 軸 は 質 問 記 事 であり, 人 手 によって 抽 出 した 結 果 を Sensibility Score の 図 に, 先 行 研 究 [13] において KeyGraph と 呼 ばれる 重 要 語 抽 出 手 法 を 用 いた 場 合 を KeyGraph Score の 図 に, 本 論 文 で 提 案 する word2vec を 用 いた 場 合 を Word2Vec Score の 図 に 示 している.こ の 図 において KeyGraph による 評 価 では 最 も 高 く 評 価 すべき 質 問 記 事 ( 記 事 ID=8)のスコアが 3 位,4 位 と 同 値 程 度 となっていたのに 対 し, 提 案 手 法 では 最 も 高 い 値 となっており,2 位 の 質 問 記 事 とともに 適 切 に 上 位 記 事 としてスコア 化 され, 人 手 による 評 価 と 類 似 し たグラフの 形 状 となっている. 得 られたスコアで 質 問 記 事 を 順 位 付 けした 結 果 を 表 3 に 示 す.この 表 は, 人 手 によって 付 与 された 順 位 を 基 準 (Correct Ranking)として,KeyGraph および Word2Vec によって 得 られた 順 位 を 示 している. 例 えば, 図 4 評 価 視 点 のスコア 図 3 質 問 記 事 群 へのトピックの 割 当 5.2. 評 価 視 点 の 抽 出 と 評 価 前 項 で 抽 出 した 質 問 対 象 の 単 語 分 布 から, 評 価 視 点 となる 単 語 の 集 合 を 抽 出 する. 対 象 とする 各 質 問 記 事 に 対 して 評 価 視 点 を 割 り 当 てることで, 各 質 問 記 事 の 表 3 評 価 視 点 によるランキング Correct Ranking with Review Points Ranking KeyGraph Word2Vec
5 人 手 で 第 1 位 とした 質 問 記 事 を,KeyGraph は 第 2 位 と し Word2Vec は 第 1 位 としたことを 示 している.また, 人 手 で 10 位 と 判 定 された 質 問 記 事 は,KeyGraph で 第 6 位 に,Word2Vec で 第 5 位 にランキングされており, 自 動 化 が 難 しい 質 問 記 事 であることが 分 かる. 提 案 手 法 (Word2Vec)と KeyGraph との 順 位 比 較 では, ともに 1 位,2 位 の 上 位 文 書 は 上 位 の 質 問 記 事 として 評 価 されているが,KeyGraph は 第 3 位 に 人 手 判 定 で 8 位 の 記 事 をランキングしている.これに 対 して 提 案 手 法 では 4 位,5 位,6 位 の 質 問 記 事 が 中 位 文 書 として 適 切 に 評 価 されており, KeyGraph による 評 価 視 点 の 抽 出 よりも 提 案 手 法 による 抽 出 方 法 に 優 位 性 があること が 分 かる. 得 られた 評 価 視 点 に 基 づくランキング( 表 3)の 結 果 から 順 位 相 関 係 数 を 算 出 した 結 果 を 表 4 に 示 す. Word2Vec を 用 いて 評 価 視 点 を 抽 出 する 提 案 法 は, 人 手 による 順 位 と 類 似 した 順 位 となっており, 相 関 係 数 ρ = であった. 検 定 の 結 果 は P < 0.05 で 有 意 差 があ ると 判 断 できる. 表 4 評 価 視 点 に 基 づく 順 位 相 関 係 数 ρ P KeyGraph n.s. Word2Vec < P < 0.05 以 上 の 結 果 から, 評 価 視 点 に KeyGraph を 用 いる 方 法 よりも Word2Vec を 用 いた 提 案 手 法 が 優 れており, また 正 解 データとも 有 意 に 相 関 があることが 明 らかと なった 感 情 表 現 の 抽 出 と 評 価 評 価 視 点 と 同 様 に 10 個 の 質 問 記 事 を 対 象 として, 感 情 表 現 に 対 してもランキング 付 けを 行 った. 筆 者 らの 先 行 研 究 である 文 献 [14]によって, 該 当 の 文 書 群 のほ ぼ 全 てが 負 の 感 情 表 現 であることが 明 らかとなってい る これは,サポートセンターに 寄 せられる 質 問 記 事 の 多 くが, 何 らかの 不 具 合 を 解 決 することを 目 的 とし て 投 稿 されていることに 起 因 している.そこで, 本 論 文 の 感 情 表 現 のスコア 評 価 では, 抽 出 される 感 情 表 現 のうちポジティブな 単 語 の 有 無 によって 順 位 の 結 果 が 変 化 するかを 確 認 する.スコアの 算 出 方 法 に 際 しては, 各 質 問 記 事 に 出 現 する 感 情 表 現 の 単 語 スコアの 値 の 平 均 値, 総 和, 中 央 値, 最 頻 値 を 用 いて 比 較 した. 結 果 を 表 5 および 表 6 に 示 す. 表 5 感 情 表 現 における 順 位 相 関 係 数 With Positive Words With Positive Words Rank ρ P ρ P Sum < < 0.05 Mean n.s n.s. Median n.s n.s. Mode n.s n.s. 表 6 感 情 表 現 におけるランキング Correct With Positive Words With Positive Words Ranking Sum Mean Median Mode Sum Mean Median Mode 表 5 に 示 す 順 位 相 関 係 数 ρ の 値 を 見 る 限 り,ポジテ ィブな 単 語 の 有 無 による 感 情 表 現 の 順 位 に 大 きな 差 異 は 見 られなかった.また, 検 定 の 結 果, 正 解 データと の 相 関 関 係 が 確 認 できたのは 総 和 のみであった. このことから 感 情 表 現 のスコア 値 の 算 出 方 法 は,ポ ジティブな 単 語 を 含 む 方 法 で,かつ, 割 当 られた 感 情 表 現 の 単 語 のスコア 値 の 総 和 が 適 しているといえる. 6. 評 価 視 点 と 感 情 表 現 による 評 価 マップ 本 論 文 では, 質 問 記 事 の 重 要 度 は 評 価 視 点 と 感 情 表 現 の 二 軸 で 判 定 できるとして,5.2 節 および 5.3 節 でそ れぞれ 独 立 に 評 価 をしてきた.ここでは, 横 軸 を 評 価 視 点 の 軸 とし 縦 軸 を 感 情 表 現 の 軸 として 二 軸 を 同 時 に 評 価 する 評 価 マップを 作 成 する. 評 価 視 点 の 抽 出 に KeyGraph を 用 いた 場 合 の 評 価 マ ップを 図 5 に,Word2Vec を 用 いた 場 合 を 図 6 に 示 す. 図 中 の RO:は Ranking by Operator の 略 で,アノテータ
6 以 上 のことから, 重 要 度 が 高 い 質 問 記 事 を 質 問 記 事 集 合 から 抽 出 する 課 題 に 対 して, 評 価 視 点 に Word2Vec を 用 いる 提 案 手 法 が KeyGraph を 用 いるよりも 優 れて いるといえる. 図 5 Review Points(key graph) + Sentiment Words 7. まとめ 質 問 記 事 を 重 要 度 の 高 い 順 に 順 位 付 けするために, 質 問 対 象 評 価 視 点 感 情 表 現 を 用 いて 評 価 する 手 法 を 提 案 した.その 際 に, 評 価 視 点 に word2vec を 用 いる ことで, 順 位 相 関 係 数 で 有 意 性 がある 結 果 を 得 ること ができた.また 感 情 表 現 に 関 しても,スコア 値 の 総 和 を 用 いることで, 順 位 相 関 係 数 で 有 意 性 のある 結 果 と なった.また 評 価 視 点 と 感 情 表 現 を 2 軸 としてプロッ トした 評 価 マップにて 評 価 した 際, 質 問 記 事 集 合 から 重 要 な 質 問 記 事 を 抽 出 する 際 に 有 意 な 結 果 となった. 質 問 対 象 と 評 価 視 点 の 組 に 対 して, 強 いネガティブ な 感 情 を 持 つ 質 問 記 事 ほど 緊 急 性 を 要 する 重 要 な 質 問 記 事 として 評 価 を 行 う. 提 案 手 法 を 用 いて 質 問 記 事 を 重 要 度 に 応 じて 評 価 することで, 大 量 に 寄 せられる 質 問 記 事 を 適 切 な 順 序 で 対 応 することが 期 待 できる. 謝 辞 本 研 究 は,JSPS 科 研 費 の 助 成 を 受 けたも のです.ここに 記 して 謝 意 を 示 します. 図 6 Review Points(word2vec) + Sentiment Words によって 付 与 された 正 解 ランキング 値 である. 質 問 記 事 として 重 要 度 が 高 い RO:1 および RO:2 の 記 事 は 評 価 視 点 に KeyGraph を 用 いた 図 5 でも 右 下 にプ ロットされているものの, 評 価 視 点 に Word2Vec を 用 いた 図 6 の 方 が 重 要 度 の 高 い 記 事 とそれ 以 外 の 記 事 と を 明 確 に 分 離 していることが 分 かる. 第 3 位 (RO:3) 以 下 の 質 問 記 事 に 関 しては,Word2Vec の 方 がやや 塊 の 周 縁 部 に 上 位 の 記 事 (RO:3, RO:4, RO:5)が 配 置 されて いる 様 に 思 われるが,これらの 記 事 に 対 する 順 位 付 け は 今 後 の 課 題 である. 参 考 文 献 [1] 横 山 友 也, 宝 珍 輝 尚, 野 宮 浩 揮, 佐 藤 哲 司, 文 章 の 特 徴 量 を 用 いた 質 問 回 答 文 の 印 象 の 因 子 得 点 の 推 定, 日 本 感 性 工 学 会 論 文 誌 12(1), 15-24, [2] 呉 鍾 勲, 鳥 澤 健 太 郎, 橋 本 力, 川 田 拓 也,デサー ガ ステイン, 風 間 淳 一, 王 軼 謳, 意 味 的 極 性 と 単 語 クラスを 用 いた Why 型 質 問 応 答 の 改 善, 情 報 処 理 学 会 論 文 誌 54(7), , [3] Minoru Harada, Yuhei Kato, Kazuaki Takehara, Masatsuna Kawamata, Kazunori Sugimura, and Junichi Kawaguchi, QA System Metis Based on Semantic Graph Matching, Proc. of the 6th International Conference on NII Test Collection for IR Systems(NTCIR6), Tokyo, Japan, pp , [4] Turney, Peter D., Thumbs Up or Thumbs Down?: Semantic Orientation Applied to Unsupervised Classification of Reviews, ACL '02 Proceedings of the 40th Annual Meeting on Association for Computational Linguistics, pp , [5] 乾 孝 司, 奥 村 学, テキストを 対 象 とした 評 価 情 報 の 分 析 に 関 する 研 究 動 向, 自 然 言 語 処 理 The Association for Natural Language Processing,13-3, pp , [6] 高 村 大 也, 乾 孝 司, 奥 村 学,"スピンモデルによる 単 語 の 感 情 極 性 抽 出 ", 情 報 処 理 学 会 論 文 誌 ジャ ーナル, Vol.47 No.02 pp , [7] 小 林 のぞみ, 乾 健 太 郎, 松 本 裕 治, 立 石 健 二, 福 島 俊 一. 意 見 抽 出 のための 評 価 表 現 の 収 集. 自 然 言 語 処 理,Vol.12, No.3, pp , 2005.
7 [8] Pang, B. and Lee, L., Seeing Stars: Exploiting Class Relationships for Sentiment Categorization with Respect to Rating Scales. In Proceedings of the 43rd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL-2005), [9] Blei et al, Latent Dirichlet Allocation, Journal of Machine Learning Research, Vol.3, pp , [10] Tomas Mikolov, Kai Chen, Greg Corrado, Jeffrey Dean, "Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space, CoRR, abs/ , [11] Radim Řehůřek and Petr Sojka, Software Framework for Topic Modelling with Large Corpora, Proceedings of the LREC 2010 Workshop on New Challenges for NLP Frameworks, pp , [12] アップルジャパン 合 同 会 社, Apple サポートコミ ュニティ, 最 終 閲 覧 日 : 2014/1/5. [13] 大 澤 幸 生, ベンソン ネルス E, 谷 内 田 正 彦, KeyGraph: 語 の 共 起 グラフの 分 割 統 合 によるキ ーワード 抽 出, 電 子 情 報 通 信 学 会 論 文 誌. D-I, 情 報 システム, I- コンピュータ J82-D-I(2), , [14] 輪 島 幸 治, 小 河 誠 巳, 古 川 利 博, 嶋 田 茂, 潜 在 的 ディリクレ 配 分 法 を 用 いたネガティブ 要 因 分 析, 電 子 情 報 通 信 学 会 他 共 催 第 6 回 データ 工 学 と 情 報 マネジメントに 関 するフォーラム DEIM2014 論 文 集, A9-3, [15] Wajima, K. and Satoh T., Urgent Question Detection based on the Review Points and Sentiment Words, The 17th International Conference on Information Integration and Web-based Applications & Services, iiwas2015, pp , 2015.
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