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1 DEW2007 A d05r011@stshse.u-hyogo.ac.jp, sumiya@shse.u-hyogo.ac.jp TV Abstract A Retrieval Method of Comparative News usig Cotets tructure Order for News Archives Daisuke KITAYAMA ad Kazutoshi UMIYA Graduate chool of Huma ciece ad Eviromet, Uiversity of Hyogo hizaike-hocho, Himeji, Hyogo , Japa chool of Huma ciece ad Eviromet, Uiversity of Hyogo hizaike-hocho, Himeji, Hyogo , Japa d05r011@stshse.u-hyogo.ac.jp, sumiya@shse.u-hyogo.ac.jp Video ad text-ews cotet have recetly bee broadcast o TV, ewspapers, ad the Iteret. Although video cotet o out-ofdate ews is of little value for viewig, it ca be cosidered to have value by comparig it to related cotet. Repeated ews should especially be compared, e.g., the Olympic games ad iteratioal expositios. I that case, the more uderstadig might be deepeed by comparig it. We propose a method of retrievig compariso cotet based o the order of ews elemets for ews archives. It is composed of two parts. The first is aalysis of ews cotet that someoe is browsig. The secod is the automatic geeratio of queries for retrievig cotet o compariso ews. Key words Ifomatio retrieval, Iformatio itegratio, News archives, News video streams 1. TV FNN-NEW.COM [3] TB News i [19] NEW24 [15] ANN NEW [1] (akei Web [17] MN Maiichi Iteractive [11] ) GoogleNews [4] News archive search

2 (Lead-i) (Body) (tadupper) [25] ( ) [24] 1 閲 覧 結 果 提 示 1 映 像 テキスト アーカイブ グラフ 生 成 検 索 対 象 対 象 対 象 種 類 種 類 種 類 質 問 生 成 比 検 較 索 質 問 ( a ( x y)) ( b y) ( c ( x y z)) AND,OR,NOT 2. 2 FNN-NEW.COM TB News i ANN NEW NEW24 akei Web MN asahi.com Yomiuri Olie FNN-NEW.COM akei Web

3 事 件 の 起 こり 追 悼 集 会 遺 族 警 察 今 後 の 対 応 世 田 谷 区 上 祖 師 谷 (かみそしがや)の 宮 沢 みきおさん( 当 時 44) 一 家 4 人 が 自 宅 で 殺 害 されたのは 2000 年 12 月 30 た 事 件 日 の 夜 だっ からまもなく6 は 住 民 や 関 年 係 者 現 場 の 前 の 公 園 で 開 かれた 追 悼 集 会 に などおよそ400 みきおさんの 父 親 が 成 城 警 父 察 署 良 で 行 行 さんは った 講 講 演 演 のビデオが 人 が 参 上 加 映 し された 宮 沢 さんの で ただあの4 かった 宝 人 が...うちの を 受 だったわけです われわれにとっては これ けて 人 罰 の を 幸 受 せを けるべきだと ぜひ 断 りもなく 奪 う 犯 人 犯 人 を 必 捕 ず 以 まえて 逮 上 捕 の され 宝 罰 はな してい 裁 判 ただきたい 4 園 また に 代 わってお 願 いします と 話 した かにし あらためて 駅 近 成 くで 城 署 犯 の 人 土 と 田 情 似 猛 報 た 署 服 提 長 装 は 犯 行 前 日 に 小 田 急 線 成 城 学 供 の 男 が 目 撃 されていたことを 明 ら ( 成 城 署 特 別 捜 査 本 部 : 土 3829)を 田 署 長 呼 は びかけた 警 視 庁 は 必 死 の 捜 査 を 進 めています われわ れのところに( 情 報 について) 声 をかけていただきたい と 話 した 講 署 集 演 で 会 捜 の では みきおさんの 査 映 員 像 を が 前 流 に された 一 家 への 父 思 良 いや 行 さん(78)が 事 件 解 決 への 今 年 願 10 いを 月 語 成 った 城 た これ まった と 良 行 さんは うちには 何 のお 宝 もない ただ4 人 がうちの 宝 だっ 人 以 上 の 宝 はなかった それがこの 事 件 で 奪 われてし ます と は 必 ず 訴 癒 逮 えていた えない 捕 され 悲 罰 しみを を 受 けるべきだ 4 吐 露 人 の 幸 人 せを に 代 断 わってお りもなく 願 奪 いし う 犯 特 土 に 田 犯 猛 人 の 成 家 城 族 署 の 長 方 は は 家 受 族 け を 止 失 めてほしい と った 例 えようのない 呼 び 掛 悲 けた しみを しみにも 同 集 学 会 年 には の 子 地 供 域 たちが 2 住 民 約 400 が 人 経 が 験 参 した 加 苦 犠 しみを 牲 になった 思 えばどんな 子 供 2 人 苦 と 捜 査 本 耐 部 えられる などと は 現 在 100 人 態 追 勢 悼 文 事 を 件 読 前 み 日 上 げた 犯 人 と 同 じ 服 装 の 男 (3482)3829まで を 情 現 報 場 も 寄 から せられいるという 約 1.8キロの 小 情 田 報 急 提 成 供 城 は 学 捜 園 査 前 本 駅 部 近 直 くで 通 見 電 たとの 話 03 結 事 論 件 として 解 決 の 願 い 追 遺 悼 集 会 警 族 それぞれの 察 詳 細 遺 警 族 それぞれの 察 補 足 McKeow [10] Newsblaster [13] Radev [16] NewsIEssece [14] GoogleNews [21] [6] [22] [7] [20] 4W(Who,Where,Whe,What)

4 [23] [12] [27] Heziger [5] [26] Heziger Web Web の 構 成 3 の 概 要 安 藤 美 紀 選 手 の 演 技 浅 田 真 央 選 手 の 演 技 浅 田 真 央 選 手 のコメント 世 界 選 手 権 の 代 表 の 決 定 a obj val = dist(a 1, a ) a a dist 1 内 容 の 順 序 (1)

5 映 像 安 藤 安 藤 dist a, a ) 浅 田 浅 田 浅 田 ( 1 出 現 密 度 obj _ val = dist( a, a ) 1 obj _ val テキスト 浅 田 dist s 安 藤 j, a ) j 浅 田 安 藤 浅 田 出 現 分 散 度 dist( s, a ) dist( s, a ),, = mi dist( s, a ) dist( s,...,,..., i= 1 1 i= 1 i j i ( i i= 1 2 i= 1 i m, ai ) cat 映 像 走 る 滑 る i cout V ) 優 勝 する 行 う 選 ぶ 優 勝 する 後 方 出 現 度 ( i i i _ val = cout( V i ) cat _ val = i= 1 = i 1 テキスト 行 う 優 勝 する 記 録 する 記 録 する cout( ) 上 回 る 優 勝 する優 勝 する 先 方 出 現 度 V i i + 1 cout( V i ) cat val = ( i cout(v i)) (2) i=1 i i cout i V a ( i=1 obj val = mi dist(s 1, a i ), dist(s i=1 2, a i ),..., dist(sj, ai) dist(sm, ai) ) i=1 i=1,..., (3) a i i a s j j dist 1 mi mi 5 cat val = i=1 ( i + 1 cout(v i )) (4) i i cout i V

6 a c x c a b c z y x z a 対 比 質 問 キーワードaの 対 応 範 囲 b 類 比 質 問 6 y b a 高 高 a b c z y x a b c z 7 ot ot ot y ot x ot ot a b c z 対 象 重 要 度 y 種 類 重 要 度 ( a ( x y)) ( b y) x 低 低 ( c ( x y z)) ( x ( a c)) ( y ( a b c)) ( z c)) 6 a x y AND NOT NOT 2. NOT OR NOT OR OR TB TB 1. AND NOT NOT 2. NOT OR NOT AND OR 4. AND

7 構成順序解析部 Iput 映像 テキスト メディア 判定 質問種類 アーカイブ 適合率 映像解析部 対象重要度算出 対象 種類 種類重要度算出 対応グラフ生成 テキスト解析部 対象重要度算出 対象 種類 種類重要度算出 対応グラフ生成 Output 映像 映像 映像 テキスト テキスト テキスト 表 2 キーワード重要度算出の結果 質問 接続 対比質問生成部 キーワード 対象側 接続 グラフ探査 質問種類 判定 類比質問生成部 質問 キーワード 種類側 接続 接続 グラフ探査 比較質問生成部 図 8 システム構成図 対象 種類 テキスト 映像 akei Web MN Maiichi Iteractive の 2 種類のテキストニュー スサイトを 1 年 6ヶ月アーカイブしたものであり ネットワー ク上に配置している アーカイブ内の検索は Iterstage husaku Data Maager [8] を用い 構成順序解析部 質問生成部 はともに Visual tudio 2005 の C# により作成した コ ンテンツからの単語抽出には lothlib [18] を用いた茶筌 [2], [9] による形態素解析を用い抽出した 5. 2 キーワード重要度算出の精度 本手法の構成順序に基づくキーワード重要度の判定 を評価するために実験を行う あるに対して被験者が 対象 種類に相当するキーワードの判定を行い そのキーワー ドを解とした適合率で評価を行う 実験に用いたを表 1 に示す 実験に参加した被験者は 5 人である は 同 日に対応するサイトで同様の内容で報道されたという 基準で取得して用いた 被験者は のタイトルおよび概要の部分を知らされ ずに 内容のみを見て解答した 同日かつ同トピックの他メディ アのとセットにして評価をしているのは メディアに よる差異を明らかにするためである 表中の V は映像 であることを示し T はテキストであることを示して いる 実験の手順は以下の通りである 図9 プロトタイプ画面 1. コンテンツより 提案手法を用いて対象 種類 析部と質問生成部の 2 つの部分からなる (図 8) 構成 の重要度付けを行う 順序解析部では コンテンツが映像なのか テキスト 2. 被験者がコンテンツを閲覧し 何を対象に評価 なのかというメディア特性に基づき 対象 種類それぞれのキー を述べているかを判定し キーワード 3 語を選択する ワードの重要度を算出している 質問生成部では キーワード 3. 同様に の種類を特徴付けている一文を選択し 重要度と対象 種類の対応関係から指定された種類の検索質問 を生成し アーカイブに対して検索を行っている 図 9 はプロトタイプシステムの画面イメージであり 手前に 表示したものが類比検索の例 他方は同じで対比検索 をした時の例である ユーザは画面左上の現在閲覧している コンテンツに対し 知りたい比較の種類を左 その文中の動詞を抽出する 4. システムの算出したキーワードに関して重要度上位 40%を抽出し 被験者の選択したキーワードと一致する 割合により適合率を算出する 評価実験の結果を表 2 にまとめた また 個々のに おける適合率は表 1 に併記した 以下に考察を行う 下のボタンで選択するだけで システムが自動的に検索を行い 検索結果を画面右下のリストボックスに表示する ユーザは 映像における種類適合率が低い結果となっている これ 検索結果を選択することで比較を得ることができる は 映像の構成のされ方が映像自身の また 生成されたクエリを左下のボタン上のテキストボックス 長さに左右され 短いでは本研究の仮説と異な に表示するため どのような条件で検索された結果なのかを知 る構成順序となっているためであると考えられる ニュー ることが可能である 現在見ているサイトを切り替え スの構成のされ方により 被験者の選択した正解が前半 たい場合は 左側のリストボックスから選択することで自由に に出現する文のキーワードであることも多く サイト間を行き来することが可能である の長さによって抽出方法を変更するといった対処が考え プ ロ ト タ イ プ で 用 い た ニュー ス ア ー カ イ ブ は FNN- NEW.COM TB NEW i の 2 種類の映像サイト られる 双方のメディアの対象重要度の精度がおおむね同程度と いう結果となった これは メディアの特性を考慮した

8 1 V 2006/2/ T 2006/2/ V 2006/12/ T 2006/12/ V 2006/12/ T 2006/12/ V 2006/12/ T 2006/12/ V 2006/12/ T 2006/12/ V 2006/12/ T 2006/12/ V /12/ T /12/ V 2006/2/ T 2006/2/ V 2006/12/ T /12/ V /12/ T /12/ V 2006/2/ T 2006/2/ V 2006/12/ T 2006/12/ V 2006/12/ T 2006/12/ V 2006/12/ T 2006/12/ F F All All All All F 1.

9 /01/11 ( ( ) ( )) (( ( ) ) ( ( ) )) /02/14 ( ( ) ) (( ( ) ( ( ) ( )) /10/18 ( ( ) ( )) ( ( ) ( )) (( ( ) ( ))) /01/17 ( ( ) ( )) ( ( ) ( )) (( ( ) ( ))) NOT F (B)(2) Web ( ) 18 husaku [1] ANN NEW: [2] Asahara, M. ad Matsumoto, Y.: Exteded Models ad Tools for High-performace Part-of-peech Tagger., Proc. of The 18th Iteratioal Coferece o Computatioal Liguistics (COLING 2000), pp (2000). [3] FNN-NEW.COM: [4] Google ews: [5] Heziger, M., Chag, B.-W., Milch, B. ad Bri,.: Query-Free News earch., Proc. of the 12th Iteratioal World Wide Web Coferece(WWW2003), pp (2003). [6] Ide, I., Mo, H., Katayama, N. ad atoh,.: Threadig News Video Topics., Proc. of Fifth ACM IGMM Itl. Workshop o Multimedia Iformatio Retrieval (MIR2003) (2003). [7] Ide, I., akai,. ad Taaka, H.: Keyword Extractio from Various

10 Text ources i News Video. (i Japaese), Proc. of the 61th ymposium o Iformatio Processig ociety of Japa, Vol. 3, pp (2000). [8] Iterstage husaku Data Maager: shusaku/. [9] Japaese Morphological Aalysis ystem Chae: hiki/chae/. [10] Mckeow, K., Barzilay, R., Evas, D., Hatzivassiloglou, V., Klavas, J. L., Nekova, A., able, C., chiffma, B. ad igelma,.: Trackig ad summarizig News o a Daily Basis with Columbia s Newsblaster., Proc. of the Huma Laguage Techology Coferece (2002). [11] MN Maiichi Iteractive: [12] Nadamoto, A., Kodo, H. ad Taaka, K.: Web Carousel: Automatic Presetatio ad ematic Restructurig of Web earch for Mobile Eviromets., Proc. of the 12th Iteratioal Coferece o Database ad Expert ystems Applicatios (DEXA 2001), pp (2001). [13] Newsblaster: [14] NewsIEssece: [15] Nippo Televisio Network News24: [16] Radev, D., Otterbacher, J., Wikel, A. ad Blair-Goldesoh,.: NewsIEssece: summarizig olie ews topics., Commuicatios of the ACM, Vol. 48, pp (2005). [17] akei Web: [18] lothlib: [19] TB NEW i: [20] Toda, H. ad Kataoka, R.: A earch Result Clusterig Method usig Iformatively Named Etities., Proc. of the 7th aual ACM iteratioal workshop o Web iformatio ad data maagemet, pp (2005). [21] Wataabe, T., Oho,., Ohta, M., Katayama, K. ad Ishikawa, H.: A Distictio Emphasis Multi-documet Fusio Techique. (i Japaese), Proc. of 16th IEICE Data Egieerig Workshbop (DEW 05) (2005). [22] Yoshioka, Y., Yumoto, T. ad Taaka, K.: Utilizig Multimedia at News Archive by Extractig Focused Poits from News Articles. (i Japaese), IPJ IG Techical Reports, 2005-DB-137(II), pp (2005). [23] Zhag, Y., He,., Oyama,., Tajima, K. ad Taaka, K.: Discovery of ematically Related Topics for Give Time eries Data. (i Japaese), DBJ Letters, Vol. 5, pp (2006). [24] : : :. [25] : [26], : Web.,, Vol. 45, pp (2004). [27], :., 17 (DEW 06) (2006).

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