DEIM Forum 2016 H3-2
行動タイプを利用した複数旅行ブログエントリ自動要約
飯沼
俊平 難波 英嗣 竹澤 寿幸
広島市立大学大学院 情報科学研究科 〒731-3194 広島県広島市安佐南区大塚東 3-4-1
E-mail: {iinuma,nanba,takezawa}@ls.info.hiroshima-cu.ac.jp
あらまし ブログなどのソーシャルメディアでは実際に観光地を訪れた旅行者の経験に関する情報を得ることが でき，それらは訪問場所や宿泊施設を選択する際に大いに役立つ情報である．本研究では，画像を含む複数旅行ブ ログエントリの要約を自動生成する手法を提案する．提案手法では，グラフベースの文の重要度計算手法である LexRank を拡張し，ブログエントリのタイプを考慮しながら文と同様の仕組みで画像の重要度を算出することで， 代表画像付きの要約を出力する．提案手法の有効性を検証するために評価実験を行った結果，ベースラインよりも 高い性能で要約を作成できることが確認できた．また，旅行ブログエントリ閲覧システムを構築し，ユーザが指定 した地理的範囲およびユーザの目的に合致するエントリの要約を動的に生成・提示する機能を実装した． キーワード 旅行ブログ，マルチメディア要約，観光情報処理1. は じ め に
旅 行 者 が 旅 先 の 観 光 情 報 を 収 集 す る た め に 利 用 す る 情 報 源 の 一 つ と し て ， 旅 行 ガ イ ド ブ ッ ク が 挙 げ ら れ る ．一 般 的 な 旅 行 ガ イ ド ブ ッ ク に は ，有 名 な 観 光 名 所 ， 土 産 物 ， 宿 泊 施 設 ， 飲 食 店 な ど ， 観 光 に 関 連 す る 基 本 的 な 情 報 が 掲 載 さ れ て い る ． 一 方 ， ブ ロ グ な ど の ソ ー シ ャ ル メ デ ィ ア で は ， 実 際 に 観 光 地 を 訪 れ た 旅 行 者 の 経 験 に 関 す る 情 報 を 得 る こ と が で き ， そ れ ら は 訪 問 場 所 や 宿 泊 施 設 を 選 択 す る 際 に ， 大 い に 役 立 つ 情 報 で あ る ． こ れ ま で に ，旅 行 者 が 旅 行 中 で の 経 験 を 記 し た“旅 行 ブ ロ グ エ ン ト リ”を 情 報 源 と し て 活 用 す る た め の 研 究 が 行 わ れ て き て い る ． 石 野 ら は ， 機 械 学 習 を 用 い て ブ ロ グ エ ン ト リ 集 合 か ら 旅 行 ブ ロ グ エ ン ト リ を 自 動 検 出 す る 手 法 を 提 案 し て い る[1]．ま た ，旅 行 者 の 目 的 に 合 致 す る 情 報 へ の ア ク セ ス を 支 援 す る た め に ， エ ン ト リ を 旅 行 者 の 行 動 タ イ プ （ 買 う ， 食 べ る ， 体 験 す る ， 泊 ま る ，見 る ）に 自 動 分 類 す る 手 法 が 提 案 さ れ て い る[2]． 上 述 の 旅 行 ブ ロ グ エ ン ト リ の 検 出 ・ 分 類 技 術 を 利 用 し て 収 集 さ れ た ブ ロ グ エ ン ト リ は ， 実 際 に 広 島 P2 ウ ォ ー カ ー で 公 開 さ れ て い る “ ぶ ら り 広 島 電 停 散 歩 MAP” 1で 使 用 さ れ て い る ．こ の シ ス テ ム は 地 図 上 に 旅 行 ブ ロ グ エ ン ト リ を マ ッ ピ ン グ す る こ と で ， 目 的 の 場 所 に 関 す る 情 報 を 地 図 上 で 検 索 で き る よ う に し た シ ス テ ム で あ る （ 図 1）． 本 研 究 で は ， 上 述 の 既 存 シ ス テ ム の 利 便 性 を 向 上 さ せ る た め ， ユ ー ザ が 指 定 し た 地 理 的 範 囲 お よ び 行 動 タ イ プ の 旅 行 ブ ロ グ エ ン ト リ を 要 約 し て 提 示 す る 機 能 を 実 装 す る ． そ の た め に ， テ キ ス ト だ け で な く 画 像 も 対 象 と し た 要 約 手 法 を 提 案 す る ． 画 像 付 き の 要 約 を 提 示 す る こ と で ， 旅 行 者 は 目 的 地 の 特 徴 を 容 易 に 把 握 す る 1 http://p2walker.jp/peace/ja/blog/ こ と が で き る ． ま た ， 行 動 タ イ プ を 利 用 す る こ と で 旅 行 者 の 目 的 に 合 っ た 情 報 を 提 示 す る こ と が で き る ． 本 論 文 の 構 成 は 以 下 の 通 り で あ る ．2 節 で は 実 装 し た シ ス テ ム の 概 要 お よ び 動 作 例 ，3 節 で は 関 連 研 究 ，4 節 で は 旅 行 ブ ロ グ エ ン ト リ の 自 動 要 約 手 法 ，5 節 で は 評 価 実 験 に つ い て 述 べ ，6 節 で 実 験 結 果 に つ い て 議 論 し ，7 節 で 本 稿 を ま と め る ． 図 1 ぶ ら り 広 島 電 停 散 歩 MAP 表 1 旅 行 ブ ロ グ エ ン ト リ の タ イ プ [2] 観 光 タ イ プ 判 定 基 準 見 る 観 光 名 所 な ど の 見 て 楽 し め る 物 や イ ベ ン ト に つ い て の 情 報 が 記 載 さ れ て い る 食 べ る 飲 食 に 関 す る 情 報 が 記 載 さ れ て い る 買 う お 土 産 に 関 す る 情 報 が 記 載 さ れ て い る 体 験 す る ○ ○ 体 験 や ス キ ュ ー バ ダ イ ビ ン グ な ど ，自 分 の 体 を 使 っ て 楽 し め る 物 に つ い て の 情 報 が 記 載 さ れ て い る 泊 ま る 宿 泊 に 関 す る 情 報 が 記 載 さ れ て い る2. 旅 行 ブ ロ グ エ ン ト リ 閲 覧 シ ス テ ム
本 節 で は ， 実 装 し た シ ス テ ム の 概 要 お よ び 動 作 例 に つ い て 説 明 す る ． な お ， シ ス テ ム で 用 い て い る 旅 行 ブ ロ グ エ ン ト リ は ， 前 節 で 言 及 し た 藤 井 ら の 手 法 で 自 動 分 類 さ れ た も の で あ る ． 図 2 に 本 研 究 で 開 発 し た 旅 行 ブ ロ グ エ ン ト リ 閲 覧 シ ス テ ム2を 示 す ．地 図 上 に エ ン ト リ 集 合 を 表 示 し て お り ， 画 面 下 の ボ タ ン で ，“ 見 る ”， “ 体 験 す る ”，“ 買 う ”，“ 食 べ る ”，“ 泊 ま る ” な ど の ， 旅 行 者 の 目 的 に 沿 っ た エ ン ト リ タ イ プ （ 表 1） を 選 択 す る こ と が で き る ． ま た ， マ ー カ ー を ク リ ッ ク す る と ポ ッ プ ア ッ プ で エ ン ト リ へ の リ ン ク 付 き の タ イ ト ル を 表 示 す る ． こ こ ま で の 機 能 は ， 既 存 シ ス テ ム （ ぶ ら り 広 島 電 停 MAP） と ほ ぼ 同 等 で あ る ． 次 に ， 本 研 究 で 構 築 し た 自 動 要 約 シ ス テ ム を 中 心 に ， 既 存 シ ス テ ム か ら の 拡 張 点 に つ い て 説 明 す る ． 拡 張 点 は 以 下 の 通 り で あ る ． • リ ス ト ビ ュ ー ： 表 示 範 囲 の エ ン ト リ 一 覧 • サ マ リ ー ビ ュ ー：表 示 範 囲 の 指 定 し た タ イ プ の エ ン ト リ 集 合 の 要 約 2 http://www.ls.info.hiroshima-cu.ac.jp/blogMap/ 画 面 左 下 の 緑 の ボ タ ン を ク リ ッ ク す る と リ ス ト ビ ュ ー お よ び サ マ リ ー ビ ュ ー が 表 示 さ れ ， 上 部 の タ ブ で ビ ュ ー を 切 り 替 え る こ と が で き る ． リ ス ト ビ ュ ー に は 単 純 に 表 示 範 囲 の エ ン ト リ 一 覧 を 表 示 す る ． 既 存 シ ス テ ム で は 地 図 上 の マ ー カ ー を ク リ ッ ク す る こ と で エ ン ト リ の タ イ ト ル を 表 示 す る こ と が で き た が ， 上 述 の リ ス ト ビ ュ ー の よ う に ， あ る 地 点 に 関 し て 書 か れ た エ ン ト リ の 一 覧 を 表 示 す る ビ ュ ー は 実 装 さ れ て い な か っ た ． 図 2 旅 行 ブ ロ グ エ ン ト リ 閲 覧 シ ス テ ム 図4 広 島 県 宮 島 付 近 ， タ イ プ “食 べ る ”の 要 約 例 図5 東 京 都 浅 草 周 辺 ， タ イ プ “見 る ”の 要 約 例 (a) (b) 図 3 広 島 県 宮 島 付 近 ， タ イ プ “見 る ”の 要 約 例サ マ リ ー ビ ュ ー で は ， ユ ー ザ が 指 定 し た 地 理 範 囲 ， タ イ プ の エ ン ト リ 集 合 を ト ピ ッ ク ご と に 自 動 要 約 し た 結 果 と ， 関 連 す る エ ン ト リ へ の リ ン ク を 表 示 す る ． 図 3， 4 は 広 島 県 の 宮 島 付 近 で タ イ プ “ 見 る ”，“ 食 べ る ” に 該 当 す る エ ン ト リ 集 合 を そ れ ぞ れ 自 動 要 約 し た 例 で あ る ．同 じ 地 点 で も ，“ 見 る ”を 選 択 し た と き は「 厳 島 神 社 」や「 水 中 花 火 大 会 」，“ 食 べ る”を 選 択 し た と き は 「 牡 蠣 祭 り 」 の よ う に ， 選 択 し た タ イ プ に 沿 っ た 要 約 を 自 動 生 成 す る こ と が で き る ． 同 様 に ，図 5 は 東 京 の 浅 草 付 近 で タ イ プ“見 る ”を 選 択 し て 要 約 し た 結 果 で あ る ． こ の よ う に ， 任 意 の 場 所 に 関 し て も 要 約 を 自 動 生 成 す る こ と が で き る ． 既 存 シ ス テ ム で は ， 目 的 の 地 域 の 情 報 を 閲 覧 す る た め に ，1． 地 図 上 の マ ー カ ー を ク リ ッ ク ， 2． ブ ロ グ リ ン ク を ク リ ッ ク ， と い う 操 作 を 興 味 あ る エ ン ト リ の 数 だ け 行 う 必 要 が あ っ た ． サ マ リ ー ビ ュ ー を 導 入 す る こ と で ， ユ ー ザ は 画 面 遷 移 す る こ と な く エ ン ト リ 集 合 の 要 約 を 閲 覧 で き る の で ， 指 定 し た 地 域 の 見 所 が 発 見 し や す く な り ， さ ら に ， 個 々 の エ ン ト リ へ の リ ン ク を 示 す こ と で ，よ り 詳 細 な 情 報 へ の ア ク セ ス が 容 易 に な る ． ま た ， エ ン ト リ の タ イ プ を 利 用 す る こ と で ， よ り 旅 行 者 の 目 的 に 合 っ た 要 約 を 自 動 生 成 ・ 提 示 す る こ と が で き る ．
3. 関 連 研 究
3.1. 旅 行 地 の推 薦 および観 光 情 報 の提 示 旅 行 地 の 推 薦 は ， テ キ ス ト 情 報 に 加 え て 動 画 像 な ど も 扱 う マ ル チ メ デ ィ ア 分 野 で 盛 ん に 研 究 が 行 わ れ て い る ．特 定 の 場 所 を 推 薦 す る 際 に ，「 目 的 の 場 所 を ど う 表 現 す る か 」（ タ グ ，代 表 画 像 ，ス ニ ペ ッ ト な ど ）は ，最 終 的 に 旅 行 者 が 旅 行 先 を 決 定 す る 際 に 重 要 な 手 が か り と な る ． Wu ら は ， 観 光 情 報 を 要 約 す る シ ス テ ム を 提 案 し て お り ， ク エ リ の カ テ ゴ リ ご と に ， テ キ ス ト や 画 像 ， 動 画 な ど の 異 な る メ デ ィ ア を 情 報 源 と し て 選 択 す る 手 法 を 提 案 し て い る[3]．Hao ら は ，旅 先 の 特 徴 を 表 す タ グ や ス ニ ペ ッ ト を 要 約 と し て 出 力 す る モ ジ ュ ー ル な ど ， 地 域 特 有 の 情 報 を ブ ロ グ か ら 発 見 す る 手 法 を 提 案 し て い る[4]．ま た ，ブ ロ グ を 情 報 源 に 用 い る 研 究 と し て 安 田 ら の 研 究 が あ げ ら れ る ．安 田 ら は ，“ 歴 史 ”や“ 食 べ 物 ” と い っ た ト ピ ッ ク と 地 理 的 範 囲 を 入 力 と し て 受 け 取 り ， 対 象 範 囲 の 情 報 を 簡 潔 に ま と め た 文 書 を 生 成 す る 要 約 手 法 を 提 案 し て お り ， ブ ロ グ を 要 約 対 象 と し て 実 験 を 行 っ て い る[5]．本 研 究 で は ，旅 行 地 の 情 報 源 と し て 旅 行 ブ ロ グ エ ン ト リ を 対 象 と し て い る が ， そ れ ら に は ， テ キ ス ト 情 報 だ け で な く 旅 行 者 が 撮 影 し た 写 真 が 数 多 く 含 ま れ て い る ． 画 像 は ユ ー ザ に 視 覚 的 理 解 を 促 す 有 用 な 情 報 源 で あ る た め ， 本 研 究 で は 代 表 画 像 付 き の 要 約 生 成 を 目 標 と す る ． 3.2. テキスト要 約 テ キ ス ト 要 約 は テ キ ス ト 情 報 か ら 重 要 な 情 報 の み を 選 択 し ， 要 点 の 迅 速 な 把 握 を 支 援 す る 技 術 で あ る ． Web 上 に 膨 大 な テ キ ス ト 情 報 が 蓄 積 さ れ る よ う に な り ， ユ ー ザ が 必 要 な 情 報 に 効 率 的 に ア ク セ ス す る の を 支 援 す る 技 術 が 求 め ら れ て い る 状 況 で 活 発 に 研 究 が な さ れ て き た ． 現 在 で も 多 く の 研 究 で 用 い ら れ て い る 重 要 文 抽 出 手 法 は ，テ キ ス ト 中 か ら 重 要 な セ グ メ ン ト（ 文 や 段 落 ） を 抜 き 出 し ， 抜 き 出 し た セ グ メ ン ト を 適 切 に 並 べ て 出 力 す る こ と で 要 約 と す る 手 法 で あ る ． 文 の 重 要 度 計 算 に は ， 文 が 持 つ 特 徴 か ら 回 帰 モ デ ル で 重 要 度 を 計 算 す る 手 法 や グ ラ フ ベ ー ス の 手 法 な ど が 用 い ら れ て き た ． こ こ で ， グ ラ フ ベ ー ス の 重 要 度 計 算 手 法 で あ り ， 本 研 究 で 提 案 す る 手 法 の ベ ー ス と な るLexRank を 以 下 に 紹 介 す る ．LexRank は ， テ キ ス ト 要 約 に 関 す る 評 価 ワ ー ク シ ョ ッ プ TAC3を は じ め と す る 多 く の テ キ ス ト 要 約 研 究 に お い て ， そ の 有 効 性 が 確 認 さ れ て い る 代 表 的 な テ キ ス ト 要 約 手 法 の ひ と つ で あ る[6]． LexRank は 文 の グ ラ フ 表 現 に お け る 固 有 ベ ク ト ル 中 心 性 の 概 念 に 基 づ い て 文 の 重 要 度 を 計 算 す る ． LexRank で は ， ま ず 対 象 テ キ ス ト に 含 ま れ る 文 間 の 類 似 度 を 計 算 し ，類 似 度 グ ラ フ を 作 成 す る（ 図 6）．次 に ， 類 似 度 が 閾 値 以 上 で あ れ ば 1， そ れ 以 外 は 0 を 要 素 と す る 隣 接 行 列 を 用 意 す る ． 作 成 し た グ ラ フ か ら ， ノ ー ド （ 文 ）𝑢の 重 要 度 は 式 1 で 求 め ら れ る ． こ れ は ， PageRank と 同 様 ，隣 接 行 列 に 対 し て べ き 乗 法 を 用 い て 主 固 有 ベ ク ト ル を 計 算 す る こ と で 得 ら れ る ． 3 http://www.nist.gov/tac/ 図 6 類 似 度 グ ラ フ の 例𝑝 𝑢 =1 − 𝑑 𝑁 + 𝑑 𝑝(𝑣) deg (𝑣) 0∈234[6] (1) こ こ で ，𝑁は ノ ー ド の 数 （ 文 の 数 ）， 𝑑は ダ ン ピ ン グ フ ァ ク タ[7]，adj[u]は ノ ー ド 𝑢に 隣 接 す る ノ ー ド 集 合 ， deg(v)は ノ ー ド 𝑣の 次 数 を 表 す ． 計 算 さ れ る 重 要 度 は ， 他 の 多 く の 文 と 類 似 す る 文 ほ ど 高 く ， さ ら に ， 重 要 度 の 高 い 文 と 類 似 す る 文 の 重 要 度 も 高 く な る ． ま た ， Erkan ら は 隣 接 行 列 の 各 成 分 を 類 似 す る か 否 か の 離 散 値 で は な く ， ノ ー ド 間 の 重 み （ 類 似 度 ） に 設 定 し た Continuous LexRank を 提 案 し て い る ． (式 2) 𝑝 𝑢 =1 − 𝑑 𝑁 +𝑑 𝑤𝑒𝑖𝑔ℎ𝑡 𝑢, 𝑣 𝑤𝑒𝑖𝑔ℎ𝑡(𝑧, 𝑣) D∋234[0] 𝑝(𝑣) 0∈234[6] (2) テ キ ス ト と 画 像 を リ ン ク さ せ る こ と が で き れ ば ， テ キ ス ト と 同 様 の 枠 組 み で 画 像 の 重 要 度 を 計 算 で き る と 考 え ， 本 研 究 で は グ ラ フ ベ ー ス の 手 法 を 採 用 し た ． 前 田 ら の 研 究[8]で は LexRank を 画 像 の 類 似 性 グ ラ フ に 適 用 し て い た が ， 本 研 究 で は 画 像 と 文 を 一 つ の グ ラ フ で 扱 う 点 が 異 な る ．ま た ，我 々 の 手 法 で は LexRank を 拡 張 し た biased LexRank [9]の ア プ ロ ー チ を 用 い る こ と で エ ン ト リ の タ イ プ に 焦 点 を 当 て た 要 約 を 実 現 す る ． 近年では， テ キ ス ト 要 約 を 組 み 合 わ せ 最 適 化 問 題 と し て 定 式 化 す る こ と が 多 く な っ て い る[10]．例えば， 指定した要約長を超えないように，重要度の和の最大化 して冗長性の最小化するなど，同 時 に 様 々 な 制 約 を 設 定 で き る と い う 特 徴 が あ る ． 本 研 究 で は 画 像 も 要 約 の 対 象 と し て い る が ， 画 像 か ら 得 ら れ る 特 徴 量 は テ キ ス ト か ら 得 ら れ る 特 徴 量 と 性 質 が 異 な る た め ， こ れ ら の 手 法 を 画 像 に 適 用 す る こ と は 困 難 で あ る ． こ の よ う な 理 由 か ら ， 我 々 は グ ラ フ ベ ー ス の 手 法 を 採 用 し た ．
4. 旅 行 ブ ロ グ エ ン ト リ の 自 動 要 約
本 研 究 で 扱 う 旅 行 ブ ロ グ エ ン ト リ は ， 藤 井 ら の 手 法 に よ り 5 種 類 の タ イ プ に 分 類 さ れ て い る と 仮 定 す る ． シ ス テ ム は ， エ ン ト リ タ イ プ と 地 理 的 範 囲 を 入 力 と し て ， 該 当 す る エ ン ト リ 集 合 の 要 約 を 出 力 す る ． な お ， 閲 覧 シ ス テ ム の 表 示 領 域 を 考 慮 し て ，1 ト ピ ッ ク に つ き 画 像 3 枚 ， 3 文 か ら 5 文 程 度 の 短 い 要 約 を 目 標 と す る ． 要 約 は 大 ま か に 次 の 手 順 で 作 成 す る ． 1. エ ン ト リ 集 合 を ク ラ ス タ リ ン グ 2. ク ラ ス タ ご と に 文 と 画 像 の 重 要 度 を 計 算 3. 重 要 度 が 高 い 順 に 文 と 画 像 を 選 択 エ ン ト リ に は す で に “ 見 る ” や “ 食 べ る ” と い っ た タ イ プ が 付 与 さ れ て い る が ， ユ ー ザ が 指 定 し た 範 囲 に は ， さ ら に 複 数 の ト ピ ッ ク が 混 在 す る 可 能 性 が あ る た め ，こ れ ら を グ ル ー プ 化 す る 必 要 が あ る ．本 研 究 で は ， 最 遠 隣 法 を 用 い た 階 層 的 ク ラ ス タ リ ン グ を 行 い ， ク ラ ス タ 間 の 距 離 が 閾 値 以 下 の 時 に ク ラ ス タ を 統 合 す る 方 法 を と る ． な お ， エ ン ト リ は tf*idf 値 を 要 素 と す る 文 書 ベ ク ト ル と し て 扱 い ， 距 離 関 数 は𝑓 𝑐H, 𝑐4 = 1 − cos (𝑐H, 𝑐4)を 用 い る ． こ こ で ， cos (𝑐H, 𝑐4)は コ サ イ ン 類 似 度 を 表 す ． 4.1. LexRank による文 と画 像 の重 要 度 計 算 3.2 節 で 説 明 し た よ う に LexRank （ Continuous LexRank） は 文 の 類 似 度 グ ラ フ を 用 意 し て ， ノ ー ド の PageRank 値 を 計 算 す る こ と で 文 の 重 要 度 を 計 算 し て い る ． 同 様 に ， エ ン ト リ 集 合 に 含 ま れ る 画 像 間 の 類 似 度 を 計 算 し ， 隣 接 行 列 を 用 意 す れ ば ， 多 く の エ ン ト リ に 出 現 す る 物 体 が 写 っ た 代 表 画 像 を 得 る こ と が で き る と 考 え ら れ る ． 本 研 究 で は ， 文 お よ び 画 像 を ノ ー ド と し て グ ラ フ を 作 成 し ， 文 と 画 像 の 重 要 度 を 同 時 に 計 算 す る ． な お ， 画 像 の 前 後 に 出 現 す る 文 は 被 写 体 の 説 明 を し て い る 可 能 性 が 高 い と 仮 定 し ， 画 像 と そ の 前 後 に 出 現 し た 文 の 関 係 を 表 す 隣 接 行 列 の 成 分 は 1 に 設 定 す る ． こ れ に よ り ， 重 要 な 文 に 隣 接 す る 画 像 の 重 要 度 が 高 く な り ， 文 ， 画 像 と も に 重 要 か つ 関 連 性 の 高 い も の が 選 ば れ や す く な る と 考 え た ． ま と め る と ， 隣 接 行 列 の 各 成 分 は 次 の よ う に 決 定 す る ． 𝑎H,4=sim(𝑠H,𝑠4) (type(𝑠H)= type(𝑠4))
1 (type(𝑠H)≠ type(𝑠4) and |𝑖 − 𝑗| = 1)
0 (otherwise) (3) こ こ で ，𝑠は エ ン ト リ を 構 成 す る 要 素（ 文 ま た は 画 像 ） の シ ー ケ ン ス を 表 し ，𝑠Hは そ の𝑖番 目 の 要 素 を 示 す ． type(𝑠H)は 要 素𝑠Hの 型（ 文 ま た は 画 像 ），simは 類 似 度 関 数 を 表 し て い る ． な お ， 類 似 度 関 数 は 要 素 の 型 ご と に 用 意 す る ． 要 素 間 の 類 似 度 計 算 に 関 し て は 次 節 で 説 明 す る ． 図 6 は 実 際 に 存 在 す る エ ン ト リ を も と に 作 成 し た 類 似 度 グ ラ フ で あ る ． 白 い ノ ー ド は 文 ， 灰 色 の ノ ー ド は 画 像 を 表 し て い る ． ま た ， ノ ー ド の 大 き さ は 4.3 節 で 説 明 す る 式4 を 用 い て 計 算 し た 重 要 度 を 表 し て い る ． 4.2. 文 間 および画 像 間 の類 似 度 文 は tf*idf 値 を 要 素 と す る ベ ク ト ル で 表 し ， 類 似 性 尺 度 に は コ サ イ ン 類 似 度 を 用 い る ． 画 像 は 2 種 類 の ベ ク ト ル で 表 現 し ，そ れ ぞ れ の コ サ イ ン 類 似 度 を 計 算 し ， そ の 平 均 値 を 画 像 間 の 類 似 度 と す る ． 利 用 す る ベ ク ト
ル 表 現 は ， 色 ヒ ス ト グ ラ ム と Bag of Visual Words ベ ク ト ル で あ る ．
色 ヒ ス ト グ ラ ム は ，HSV 色 空 間 を 用 い て H， S， V の 値 域 を そ れ ぞ れ 10，4，4 分 割 す る こ と で 160 色 に 減 色 さ せ ，ヒ ス ト グ ラ ム を 計 算 す る ．Bag of Visual Words は 画 像 か ら 得 ら れ る 複 数 の 局 所 特 徴 を ベ ク ト ル 量 子 化 し て ヒ ス ト グ ラ ム を 化 し た も の で あ る[11]． 本 研 究 で は ， ま ず ， 画 像 集 合 か ら SIFT 特 徴 量 を ， ス ケ ー ル を 固 定 し て 格 子 状 に 抽 出 し ， 得 ら れ た 特 徴 量 を k-means 法 に よ り ク ラ ス タ リ ン グ す る ． 次 に ， 個 々 の 画 像 か ら 抽 出 し た SIFT 特 徴 量 を ， ク ラ ス タ リ ン グ に よ り 得 た セ ン ト ロ イ ド を 用 い て ベ ク ト ル 量 子 化 ヒ ス ト グ ラ ム を 作 成 す る ． 4.3. 行 動 タイプを利 用 した LexRank の拡 張 旅 行 ブ ロ グ エ ン ト リ に は“見 る ”や “食 べ る ”な ど の 旅 行 者 の 行 動 タ イ プ が 付 与 さ れ て い る が ， な か に は 複 数 の 事 柄 に 関 し て 書 か れ た エ ン ト リ も 存 在 す る ．例 え ば ， 食 べ 物 に 関 す る 記 述 と ， 桜 な ど の 見 て 楽 し む 物 に 関 す る 記 述 が 混 在 す る エ ン ト リ が 要 約 対 象 で あ る と す る ． こ の 時 ， ユ ー ザ が タ イ プ“食 べ る ”を 指 定 し た 場 合 は ， 食 べ 物 に 関 し て 言 及 し て い る 文 の 重 要 度 を 高 く ， タ イ プ “ 見 る ” を 指 定 し た 場 合 は 桜 に 関 す る 文 の 重 要 度 を 高 く 設 定 し た い ． こ の よ う に ， ユ ー ザ の 指 定 し た タ イ プ と 文 の 内 容 の 関 連 度 を 考 慮 す る た め に ，biased LexRank の ア プ ロ ー チ を 導 入 す る ． こ こ で は ま ず ， 文 の “ タ イ プ ら し さ”を 算 出 す る ． そ し て ， PageRank 値 を 計 算 す る 際 ， 算 出 し た ス コ ア を 各 ノ ー ド （ 文 ） へ の ラ ン ダ ム ジ ャ ン プ 確 率 に 設 定 す る ． す な わ ち ， 式(2) を 次 の よ う に 修 正 す る ． 𝑝 𝑢 = 1 − 𝑑 𝑡𝑦𝑝𝑒𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒(𝑢) 𝑡𝑦𝑝𝑒𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒(𝑣) 0 +𝑑 𝑤𝑒𝑖𝑔ℎ𝑡 𝑢, 𝑣 𝑤𝑒𝑖𝑔ℎ𝑡(𝑧, 𝑣) D∋234[0] 𝑝(𝑣) 0∈234[6] (4) 本 研 究 で は ， 上 述 の“タ イ プ ら し さ ”（𝑡𝑦𝑝𝑒𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒(𝑢)） を タ イ プ に 関 す る 単 語 の 情 報 利 得 と 頻 度 か ら 単 語 レ ベ ル で 算 出 し ，文 に 含 ま れ る 単 語 の“ タ イ プ ら し さ”の 最 大 値 を 文 全 体 の ス コ ア𝑡𝑦𝑝𝑒𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒(𝑢)と す る ．単 語 の タ イ プ ら し さ は 次 の よ う に 算 出 す る ． 𝑡𝑦𝑝𝑒𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 𝑤 = 𝐼𝐺 𝑤, 𝑡 log 1 +𝑐𝑜𝑢𝑛𝑡 𝑤, 𝐷[ 𝑐𝑜𝑢𝑛𝑡 𝑤, 𝐷 (5) こ こ で ，𝐼𝐺 𝑤, 𝑡 は 単 語 𝑤が 含 ま れ て い る か 否 か で ， エ ン ト リ を タ イ プ𝑡と そ れ 以 外 の タ イ プ に 分 類 し た 時 の エ ン ト ロ ピ ー の 減 少 量 を 表 し て い る ．𝑐𝑜𝑢𝑛𝑡 𝑤, 𝐷 は エ ン ト リ 集 合𝐷（ 要 約 対 象 の エ ン ト リ で は な く ， コ ー パ ス に 含 ま れ る す べ て の エ ン ト リ 集 合 ） の う ち ， 単 語 𝑤を 含 む エ ン ト リ 数 を 表 す ． ま た ， 𝐷[は タ イ プ𝑡に 該 当 す る エ ン ト リ 集 合 で あ る ． 4.4. 冗 長 性 の削 減 LexRank で 計 算 し た ス コ ア の 高 い 順 に 文 を 抽 出 す る と ， 冗 長 性 の あ る 要 約 が 作 成 さ れ る 可 能 性 が あ る ． Radev ら は ， 文 中 の 情 報 の 包 含 関 係 (CSIS) [12]に 基 づ き ，文 を リ ラ ン キ ン グ す る こ と で こ れ を 解 決 し て い る ． 本 研 究 で は ， 文 を 重 要 度 順 に 選 択 す る 際 ， 要 素 間 の 類 似 度 に 閾 値 を 設 定 し て お き ， 類 似 度 が 閾 値 以 上 の 要 素 が す で に 選 ば れ て い る と き は 対 象 要 素 を 要 約 に 追 加 し な い と い う 処 理 を 最 後 に 行 う ．
5. 評 価 実 験
5.1. 実 験 設 定 石 野 ら の 手 法 で 収 集 し ， 藤 井 ら の 分 類 手 法 で タ イ プ を 自 動 付 与 し た 旅 行 ブ ロ グ エ ン ト リ を 用 い る ． な お ， 旅 行 ブ ロ グ エ ン ト リ と し て 適 切 で あ る こ と ， ま た ， タ イ プ が 適 切 に 付 与 さ れ て い る こ と を 人 手 で 確 認 済 み の エ ン ト リ を 用 い る ．日 本 全 国 20 地 点 に 関 し て 地 点 ご と に 平 均 10 件 の エ ン ト リ を 選 択 し ，タ イ プ ご と に 画 像 3 枚 ，5 文 程 度 の 正 解 要 約 を 合 計 47 件 人 手 で 作 成 し ， ROUGE [13]に よ る 評 価 と 被 験 者 2 人 に よ る 主 観 評 価 を 行 い ， 提 案 手 法 の 有 効 性 を 検 証 し た ． 比 較 手 法 は 以 下 の 通 り で あ る ． い ず れ の 手 法 で も ， 抽 出 す る 文 字 数 と 画 像 の 数 は 正 解 と 同 じ に な る よ う に 調 整 し た ． • Lead 法（ baseline）：エ ン ト リ の 先 行 か ら 文 と 画 像 を 抜 き 出 す 手 法 ． • LR（ baseline）：文 と 画 像 ，そ れ ぞ れ の 類 似 度 グ ラ フ に 対 し て LexRank を 適 用 す る 手 法 ．（ 式 2） • LR+IMG： 隣 接 す る 文 と 画 像 を リ ン ク さ せ る こ と で ， 文 と 画 像 の 類 似 度 グ ラ フ を 統 合 し た も の に LexRank を 適 用 す る 手 法 ．（ 式 2， 式 3） • LR+TYPE ： タ イ プ 情 報 を 利 用 し た LexRank （ 式4） に よ り ， 文 の 重 要 度 を 計 算 す る 手 法 ．• LR+IMG+TYPE：上 述 の LR+IMG と LR+TYPE を 組 み 合 わ せ た 手 法 ．
な お ， 各 種 パ ラ メ ー タ は 次 の よ う に 設 定 し た ． エ ン ト リ を 階 層 的 ク ラ ス タ リ ン グ す る 際 の ク ラ ス タ の 距 離 の 閾 値 を 0.9（ 4 節 ），Bag of Visual Words ベ ク ト ル を 計 算 す る 際 は SIFT 特 徴 量 の ス ケ ー ル を 16 ピ ク セ ル に 固 定 し て 8 ピ ク セ ル ご と に サ ン プ リ ン グ 行 い ， k-means 法 は ク ラ ス タ 数 を 1,000 に 設 定 し た（ 4.2 節 ）．LexRank
を 計 算 す る 際 の ダ ン ピ ン グ フ ァ ク タ は 0.85 に 設 定 し （ 式 2），冗 長 性 を 削 減 す る た め の コ サ イ ン 類 似 度 の 閾 値 は 文 の 場 合0.9，画 像 の 場 合 0.5 と 設 定 し た（ 4.4 節 ）． 4.3 節 で 説 明 し た 単 語 の タ イ プ ら し さ は ， 日 本 全 国 の 要 約 対 象 外 の エ ン ト リ も 含 め た 1,836 件 の 旅 行 ブ ロ グ エ ン ト リ （ 買 う ：147 件 ，見 る ： 1,145 件 ，体 験 す る ： 119 件 ， 泊 ま る ： 38 件 ， 食 べ る ： 693 件 ） を 用 い て 算 出 し た も の を 用 い た ． 5.2. 評 価 指 標 シ ス テ ム の 出 力 し た 要 約 は ， テ キ ス ト 部 分 は ROUGE に よ る 自 動 評 価 ， 画 像 に 関 し て は 精 度 ・ 再 現 率 を 用 い て 評 価 す る ．ROUGE-N は 正 解 要 約 と シ ス テ ム の 出 力 の 両 方 に 共 通 し て 含 ま れ る N-gram の 数 を ， 正 解 要 約 中 の N-gram の 数 で 割 っ た 数 値 （ 再 現 率 ） で あ る ． す な わ ち ， 正 解 に 含 ま れ る 情 報 を ど れ だ け 網 羅 で き て い る か を 自 動 評 価 す る た め の 指 標 で あ る ． ROUGE は ， テ キ ス ト 要 約 に 関 す る 評 価 ワ ー ク シ ョ ッ プ TAC で も 採 用 さ れ て い る テ キ ス ト 要 約 分 野 の 代 表 的 な 自 動 評 価 指 標 の ひ と つ で あ る ． ROUGE に 加 え て ， 以 下 の 観 点 か ら 人 手 に よ る 主 観 評 価 も 行 っ た ． 1. 要 約 元 の ブ ロ グ エ ン ト リ の 内 容 が 適 切 に ま と め ら れ て い る か ？ 2. 要 約 に 含 ま れ て い る 画 像 と テ キ ス ト の 内 容 は 違 っ て い な い か ？ 人 手 に よ る 評 価 で は ， 原 文 を 読 ん だ 上 で 要 約 を 読 み ， 評 価 す る よ う に 被 験 者 に 指 示 し た ． 観 点 1 は ， 人 手 に よ る 正 解 要 約 を 比 較 手 法 に 加 え た 6 種 類 の 要 約 を 読 み 比 べ ，順 位 を 付 け た ．こ の 評 価 方 法 は NTCIR-3 の テ キ ス ト 要 約 タ ク ス で も 用 い ら れ て い る[14]． な お ， 要 約 が ほ ぼ 同 じ 場 合 は 同 一 順 位 に す る こ と も 許 可 し て い る ． 観 点2 に 関 し て は ， 要 約 結 果 を 5 点 満 点 で 評 価 し た ． 5.3. 実 験 結 果 表 2 に ROUGE に よ る 評 価 結 果 を 示 す ．有 意 水 準 5% で t 検 定 を 行 っ た と こ ろ ，LR+TYPE と LR+IMG+TYPE は 2 つ の ベ ー ス ラ イ ン 手 法 の ど ち ら と も 有 意 に 差 が あ る こ と が 確 認 で き た ． ま た ， 表 3 に 画 像 の 選 択 精 度 ・ 再 現 率 （ 全 タ イ プ の 平 均 ） を 示 す ． 顕 著 な 改 善 は み ら れ な い が ，LR+IMG+TYPE が 最 も 有 効 で あ る こ と が 確 認 で き た ． 表 4， 5 に 人 手 に よ る 主 観 評 価 の 結 果 を 示 す ． 表 4 は 複 数 の 手 法 で 生 成 し た 要 約 を 被 験 者 2 人 に 良 い 順 に 並 べ て も ら っ た 時 の 平 均 順 位 を 表 し て い る ． 表 5 は テ キ ス ト と 画 像 の 内 容 が 合 っ て い る か を 5 点 満 点 で 評 価 し た 結 果 で あ る ． ど ち ら の 観 点 で も ， 文 と 画 像 を 一 つ の グ ラ フ で 扱 っ たLR+IMG が 最 も 良 い 評 価 値 を 得 て い る こ と が 分 か る ．ま た ，有 意 水 準 5%で t 検 定 を 行 っ た と こ ろ ，Lead 法 と 提 案 手 法 （ LR+IMG ， LR+TYPE ， LR+IMG+TYPE） の 評 価 値 に 有 意 差 を 確 認 す る こ と が で き た ． 次 に ，要 約 の タ イ プ 別 に LexRank（ LR）と 提 案 手 法 を 比 較 す る ． 表 6 は 人 手 に よ る 内 容 評 価 （ 順 位 付 け ） 結 果 を も と に ，LR と 提 案 手 法 の 優 劣 関 係 を タ イ プ 別 に カ ウ ン ト し た 結 果 で あ る ． 同 様 に ， 人 手 に よ る テ キ ス ト と 画 像 の 内 容 一 致 に 関 す る 評 価 結 果 を も と に ， 手 法 の 優 劣 関 係 を 表 7 に ま と め た ． な お ， 表 の 中 で 背 景 が 灰 色 の 部 分 は 提 案 手 法 が 優 勢 の 箇 所 で あ る ．表 6 か ら ， 画 像 と 文 の 類 似 度 グ ラ フ を 結 合 し た 手 法 （LR+IMG） が ど の タ イ プ で もLR よ り も 優 勢 で あ る こ と が 分 か る ． し か し ，LR+TYPE は ど の タ イ プ に 関 し て も LR と 比 べ 表2 ROUGE に よ る 評 価 結 果 ROUGE-1 ROUGE-2 L e a d 法 （ baseline） 0 . 3 1 8 0 . 2 2 2 L R （baseline） 0 . 3 1 6 0 . 2 0 7 L R + I M G 0 . 3 3 1 0 . 2 2 7 L R + T Y P E 0 . 3 4 5 0 . 2 4 0 L R + I M G + T Y P E 0 . 3 4 0 0 . 2 3 7 表 3 代 表 画 像 の 選 択 精 度 お よ び 再 現 率 精 度 再 現 率 L e a d 法 （ baseline） 0 . 3 5 1 0 . 3 5 9 L R （baseline） 0 . 3 4 1 0 . 3 4 1 L R + I M G 0 . 3 3 8 0 . 3 4 2 L R + T Y P E 0 . 3 5 1 0 . 3 5 9 L R + I M G + T Y P E 0 . 3 7 2 0 . 3 6 7 表 4 要 約 の 内 容 に 関 す る 主 観 評 価 順 位 の 平 均 値 正 解 要 約 1 . 2 8 L e a d 法 （ baseline） 4 . 0 1 L R （baseline） 3 . 0 9 L R + I M G 2 . 8 5 L R + T Y P E 3 . 2 2 L R + I M G + T Y P E 2 . 9 9 表 5 テ キ ス ト と 画 像 の 内 容 の 一 致 度 に 関 す る 主 観 評 価 評 価 値 の 平 均 値 正 解 要 約 4 . 3 3 L e a d 法 （ baseline） 2 . 8 0 L R （baseline） 3 . 0 9 L R + I M G 3 . 1 2 L R + T Y P E 2 . 9 6 L R + I M G + T Y P E 3 . 0 5
て 劣 勢 で あ る ． テ キ ス ト と 画 像 の 内 容 一 致 に 関 す る 評 価（ 表 7）で は ，タ イ プ“ 見 る ”に 関 し て は LR+TYPE を 含 め た す べ て の 提 案 手 法 が 優 勢 で あ る が ，“ 食 べ る ” に 関 し て は ど の 手 法 も LR と 同 等 ま た は 劣 っ て い る こ と が 分 か る ． 同 様 に ， 要 約 対 象 エ ン ト リ に 含 ま れ る テ キ ス ト の 量 と 画 像 の 量 の バ ラ ン ス と ， 要 約 性 能 の 関 係 を 調 査 し た ． 表 8 は ， エ ン ト リ に 含 ま れ る “ 画 像 あ た り の 文 字 数 ” 別 に LR と 提 案 手 法 の 優 劣 関 係 を カ ウ ン ト し た も の で あ る ． 表 8 よ り ， 100 文 字 未 満 の 場 合 は LR+IMG の み が 優 勢 で あ る が ， 文 字 数 が 100 文 字 以 上 の 場 合 で あ れ ばLR+IMG と LR+IMG+TYPE が 優 勢 で あ る こ と が 分 か る ．
6. 考 察
実 験 の 結 果 ，対 象 と す る 要 約 タ イ プ や エ ン ト リ に 含 ま れ る 画 像 あ た り の 文 字 数 に よ っ て 最 適 な 手 法 が 異 な る こ と が 分 か っ た ． 例 え ば ， 文 と 画 像 の 類 似 度 グ ラ フ を 結 合 す る 手 法（LR+IMG）は ど の タ イ プ で も LR よ り 性 能 が 良 い た め ， 最 適 な 手 法 で あ る と 言 え る ． 文 字 数 別 に 比 較 す る と ， 画 像 あ た り の 文 字 数 が 100 文 字 以 上 で あ れ ば ，LR+IMG よ り も LR+IMG+TYPE の 方 が 優 れ て い る 事 例 が 多 い た め ， タ イ プ 情 報 を 用 い た 後 者 の 方 が 適 し て い る と 言 え る ． 画 像 あ た り の テ キ ス ト 量 が 多 い 時 に LR+IMG+TYPE の 性 能 が 良 い の は ，提 案 手 法 で は テ キ ス ト の タ イ プ 情 報 を 利 用 し て い る た め で あ る と 考 え ら れ る ． 次 に ， 実 際 に 閲 覧 シ ス テ ム （ 図 2-5） を 使 用 し て 明 ら か に な っ た 提 案 手 法 の 問 題 点 に つ い て 述 べ る ．ま ず ， 本 研 究 で 用 い て い る 旅 行 ブ ロ グ エ ン ト リ に は 複 数 の タ イ プ が 付 与 さ れ た エ ン ト リ も 多 く 存 在 す る ． 特 に ， タ イ プ ご と の 情 報 量（ 文 ，画 像 の 数 ）の 偏 り が 大 き い と ， タ イ プ に 沿 っ た 要 約 が う ま く で き な い 傾 向 に あ る ． た と え ば ， 宮 島 で は 牡 蠣 祭 り （ タ イ プ“食 べ る ”） が 毎 年 行 わ れ て い る が ，参 加 者 の 中 に は ，同 時 に 厳 島 神 社（ タ イ プ“見 る ”） や ， 宮 島 に 到 着 す る ま で に フ ェ リ ー に 乗 っ た こ と な ど も 記 述 す る 人 が 多 い ． 本 研 究 で は ， こ の 問 題 を 解 決 す る た め に LR+TYPE お よ び LR+IMG+TYPE 手 法 を 提 案 し た が ，LexRank の 特 性 上 ， 多 く の エ ン ト リ で 言 及 さ れ る 事 柄 の 重 要 度 が 高 く な り や す い た め ，“食 べ る ”の 要 約 に ， 船 や 風 景 画 像 が 混 入 す る こ と が あ る ．実 験 で は ，PageRank 値 を 計 算 す る ダ ン ピ ン グ フ ァ ク タ は0.85 に 固 定 し た が ，こ れ を エ ン ト 表 6 LexRank と 提 案 手 法 の タ イ プ 別 の 比 較 （ 人 手 に よ る 内 容 評 価 ） 見 る 食 べ る 買 ，体 験 ，泊 全 タ イ プ L R < L R + I M G 1 2 1 2 4 2 8 L R > L R + I M G 7 6 3 1 6 L R = L R + I M G 2 3 1 2 1 5 5 0 L R < L R + T Y P E 7 9 2 1 8 L R > L R + T Y P E 1 4 9 6 2 9 L R = L R + T Y P R 2 1 1 2 1 4 4 7 L R < L R + I M G + T Y P E 1 3 1 5 7 3 5 L R > L R + I M G + T Y P E 1 3 1 1 6 3 0 L R = L R + I M G + T Y P E 1 6 4 9 2 9 表 7 LexRank と 提 案 手 法 の タ イ プ 別 の 比 較 （ 人 手 に よ る テ キ ス ト と 画 像 の 内 容 一 致 度 評 価 ） 見 る 食 べ る 買 ，体 験 ，泊 全 タ イ プ L R < L R + I M G 8 1 0 4 2 2 L R > L R + I M G 5 1 0 3 1 8 L R = L R + I M G 2 9 1 0 1 5 5 4 L R < L R + T Y P E 6 6 2 1 4 L R > L R + T Y P E 4 1 1 7 2 2 L R = L R + T Y P R 3 2 1 3 1 3 5 8 L R < L R + I M G + T Y P E 1 2 9 6 2 7 L R > L R + I M G + T Y P E 9 1 2 6 2 7 L R = L R + I M G + T Y P E 2 1 9 1 0 4 0 表 8 “画 像 あ た り の 文 字 数 ”別 LexRank と 提 案 手 法 の 比 較 （ 内 容 の 評 価 ） 1 0 0 文 字 未 満 1 0 0 文 字 以 上 L R < L R + I M G 1 8 1 0 L R > L R + I M G 1 0 6 L R = L R + I M G 3 0 2 0 L R < L R + T Y P E 1 1 7 L R > L R + T Y P E 2 0 9 L R = L R + T Y P R 2 7 2 0 L R < L R + I M G + T Y P E 2 1 1 4 L R > L R + I M G + T Y P E 2 2 8 L R = L R + I M G + T Y P E 1 5 1 4リ に 含 ま れ る タ イ プ 情 報 の ば ら つ き な ど に よ っ て 調 整 す る こ と で ， こ の 問 題 は 解 決 で き る と 考 え て い る ． 旅 行 ブ ロ グ エ ン ト リ に は 観 光 情 報 と し て 有 用 な 情 報 以 外 に も ， 個 人 的 な 事 柄 に 関 す る 記 述 も 多 く 含 ま れ る た め ， そ れ ら を 要 約 か ら 除 外 す る こ と も 重 要 な 課 題 で あ る ． エ ン ト リ 数 が 多 い ク ラ ス タ に 関 し て は ， 内 容 の 共 通 部 分 を 重 要 箇 所 と し て 検 出 で き る が ， エ ン ト リ が 少 な い ク ラ ス タ に 関 し て は そ の 検 出 が 難 し く な る た め ， 観 光 に は 関 係 の な い 情 報 が 要 約 に 含 ま れ る 可 能 性 も 高 く な る ．LR+TYPE 手 法 で は ，タ イ プ に 関 す る 単 語 の 情 報 利 得 値 を 用 い て“タ イ プ ら し さ ”を 表 現 し た ． 同 様 に ， 旅 行 ブ ロ グ エ ン ト リ と 一 般 的 な ブ ロ グ エ ン ト リ か ら ，単 語 や 表 現 の“ 旅 行 ブ ロ グ ら し さ”を 算 出 し ，重 要 度 計 算 の 際 に 利 用 す れ ば ， 上 述 の よ う な ノ イ ズ を 軽 減 で き る と 考 え ら れ る ．
7. お わ り に
本 研 究 で は ， 旅 行 ブ ロ グ エ ン ト リ 閲 覧 シ ス テ ム を 構 築 し ， ユ ー ザ が 指 定 し た 地 理 的 範 囲 ， タ イ プ の エ ン ト リ を 自 動 要 約 し て 提 示 す る 機 能 を 実 装 し た ． グ ラ フ ベ ー ス の 文 の 重 要 度 計 算 手 法 で あ る LexRank を 拡 張 し ， 文 と 画 像 に 適 用 す る こ と で 画 像 付 き の 要 約 を 作 成 す る 手 法 を 提 案 し た ． ま た ，タ イ プ 情 報 を 利 用 す る こ と で 旅 行 者 の 目 的 に 合 っ た 要 約 手 法 を 提 案 し ， そ の 有 効 性 を 実 験 に よ り 示 し た ．謝 辞
本 研 究 の 一 部 は 総 務 省 に よ る 戦 略 的 情 報 通 信 研 究 開 発 推 進 制 度 （SCOPE） の 支 援 を 受 け て 行 わ れ た ．参 考 文 献
[1] 石 野 亜 耶 ， 難 波 英 嗣 ， 竹 澤 寿 幸 ，“ 旅 行 ブ ロ グ エ ン ト リ か ら の 観 光 情 報 の 自 動 抽 出 ，”『 知 能 と 情 報 』，Vol.22， No.6， pp. 667-679， 2010． [2] 藤 井 一 輝 ， 石 野 亜 耶 ， 藤 原 泰 士 ， 前 田 剛 ， 難 波 英 嗣 ， 竹 澤 寿 幸 ，“ 多 言 語 旅 行 ブ ロ グ エ ン ト リ を 用 い た 観 光 情 報 提 示 シ ス テ ム ，” 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 ，2014． [3] X. Wu, J. Li, and S.-Y. Neo, “Personalized Multimedia Web Summarizer for Tourist,” Proc. of World Wide Web Conference, 2008.[4] Q. Hao, R. Cai, C. Wang, R. Xiao, J.-M. Yang, Y. Pang, and L. Zhang, "Equip Tourists with Knowledge Mined from Travelogues," Proc. of World Wide Web Conference, 2010.
[5] 安 田 宜 仁 , 西 野 正 彬 , 片 岡 良 治 ，“ 地 理 範 囲 と ト ピ ッ ク に 応 じ た 動 的 要 約 生 成 ，” 第 26 回 人 工 知 能 学 会 全 国 大 会 ，2012．
[6] G. Erkan and D. R. Radev, “LexRank: Graph-based Lexical Centrality as Salience in Text Summarization,” Journal of Artificial Intelligence Research, pp. 457-479, 2004.
[7] S. Brin and L. Page, “The Anatony of a Large-scale Hypertextual Web Search Engine,” Computer
Networks and ISDN Systems, pp. 107-117, 1998. [8] 前 田 剛 ， 難 波 英 嗣 ， 竹 澤 寿 幸 ，“ 場 所 に 焦 点 を 当
て た 複 数 旅 行 ブ ロ グ の 自 動 要 約 ，” 第 7 回 デ ー タ 工 学 と 情 報 マ ネ ジ メ ン ト に 関 す る フ ォ ー ラ ム ， 2015．
[9] J. Otterbacher, G. Erkan, D. R. Radev, “Biased LexRank: Passage Retrieval Using Random Walks with Question-based Priors,” Information Processing & Management, Vol. 45, Issue 1, pp. 42-54, 2009. [10] H. Takamura and M. Okumura, “Text Summarization
Model Based on Maximum Coverage Problem and its Variant,” Proc. of the 12th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics (EACL ‘09), pp. 781-789, 2009.
[11] G. Csurka, C. R. Dance, L. Fan, J. Willamowski, and C. Bray, “Visual Categorization with Bags of Keypoints,” Proc. of ECCV International Workshop on Statistical Learning in Computer Vision, pp. 1-22, 2004.
[12] D. R. Radev, H. Jing, and M. Budzikowska, “Centroid-based Summarization of Multiple Documents: Sentence Extraction, Utility-based Evaluation, and User Studies,” Proc. of the NAACL-ANLP Workshop on Automatic summarization, Vol. 4, pp. 21-30, 2000.
[13] C. Y. Lin, “ROUGE: a Package for Automatic Evaluation of Summaries,” Proc. of Workshop on Text Summarization Branches Out, pp. 74-81, 2004. [14] T. Fukushima, M. Okumura, and H. Nanba, “Text
Summarization Challenge 2 / Text Summarization Evaluation at NTCIR Workshop 3,” in Working Notes of the 3rd NTCIR Workshop Meeting, PART V, pp. 1-7, 2002.
