狠狠撸

感情極性を考慮した検索スニペット
の生成のための文選択手法
名古屋工業大学大学院情報工学専攻
?
寺澤友治朗，
?
白松俊，大囿忠親，新谷虎松
1
?

本研究の目的
?? 感情極性を考慮した検索スニペットの提示
?
?? Yujiro
?et
?al.
?2015
?
?? 検索対象の評判情報の閲覧を支援
?
?? 評判情報には必要な情報が含まれる
?? 感情極性（肯定?否定的表現）を含む傾向
?
?? 検索スニペット（スニペット）に着目
?
??検索エンジンで出力されるウェブ文書の抜粋
?
?? ウェブ文書中の多数の文から数文選択して提示
?
Sen3ment
?Polarity
?Analysis
?for
?Genera3ng
?Search
?Result
?Snippets
?based
?
on
?Paragraph
?Vector,
?Yujiro
?Terazawa,
?Shun
?Shiramatsu,
?Tadachika
?Ozono
?
and
?Toramatsu
?Shintani,
?Proc.
?of
?4th
?Interna3onal
?Congress
?on
?Advanced
?
Applied
?Informa3cs
?2015,
?pp.109-?‐114,
?2015.
? 2
?

関連研究
?? Aula
?et
?al.
?2010
?
??特定トピックに関するウェブ文書の推測に有効な
プレビューの研究
?
??テキストのスニペット＋スクリーンショットが予想
どおりの情報を与える
?
?? テキストのみだと過大評価してしまう
?
??本研究では評判情報の閲覧の支援に着目
?
?? 肯定文?否定文の提示
?
Aula,
?A.,
?Khan
?,
?R.
?M.,
?Guan
?,
?Z.,
?Fontes
?,
?P.,
?&
?Hong,
?P.
?(2010).
?
A
?comparison
?of
?visual
?and
?textual
?page
?previews
?in
?judging
?
the
?helpfulness
?of
?web
?pages.
?In
?Proceedings
?of
?the
?19th
?
interna3onal
?conference
?on
?World
?wide
?web.
?pp.
?51-?‐60.
3
?

クエリ
Google
スニペット生成の
ための文選択
検索結果
?
サーバーサイド
クライアント
?
サイド
ユーザー
入力
出力
システム概要
感情極性分析
4
?
メインコンテンツ
抽出
検索結果取得
スニペットの生成

識別器の設定と評価
5
?
Paragraph
?Vector
?[Le
?2014]
?? 旅行関連のデータの文
?
?? 2,060,255文
?
?? 階層ソフトマックス
?
を用いて学習
?
多重ロジスティック回帰分析
?? L1正則化
?
?? パラメータ
?α
?=
?1.0
?
TSUKUBA
?コーパス
?4,309文
?
?? 極性ラベル付き
?? データセットを7:1に分けた，ブートストラップによる評価
?
?? 肯定文のみのスニペットを考察
?
Le,
?Q.
?V.,
?&
?Mikolov,
?T.
?(2014).
?Distributed
?Representa3ons
?of
?Sentences
?and
?Documents.
?
Proceedings
?of
?The
?31st
?Interna3onal
?Conference
?on
?Machine
?Learning,
?pp.
?1188–1196
?? 文選択の前に肯定文と否定文の識別
?
?? 株式会社楽天が提供する楽天データを使用
?
?? 旅行先のレビューや極性ラベル付きの文含む
?
褒め
?
苦情，要求
?
ニュートラル
?
肯定的
?
否定的
?
識別不能
?
楽天公開データ:
?hhp://rit.rakuten.co.jp/opendataj.html
?
TSUKUBAコーパス:
?hhp://www.nlp.mibel.cs.tsukuba.ac.jp/~inui/SA/corpus/
?
検証したラベル
識別制度
肯定的
93.9%
否定的
67.4%

スニペット生成の文選択手法
?? 極性ラベルの付与された文sとクエリqとの?
関連度score(s)の評価
?
?? 解析が容易な重み付き線形和を利用
?? λ高：評判情報を示す文であるか
?
?? λ低：検索クエリとの類似性
?
?? スコアの高い肯定および否定文3文をスニペットに選定
?
クエリqのベクトル
文s中の単語wのベクトル
文sのベクトル
評判情報の文uのベクトル
?
（TSUKUBAコーパス）
6
?

式score(s)のパラメータの検討
λ
選定された文
0.0
温泉ガイドのご利用方法
30
?軒ありました
6つのお風呂全てが貸切で温泉三昧
0.5
2人で、無料の貸切露天?飛騨牛付き?
?
のんびりカップルプラン
またイワナの骨酒もオススメ!
?
焼岳をバックに、穂高、槍ヶ岳などを一望できる
?
最高のロケーション
8
?
?? 「新穂高温泉」で検索したうちの、上位のウェブ文書
?
?? 肯定的な文で、スコア上位３つ
?
?? 『評判情報であるか』を考慮したほうが
?
誤識別された文が減る
クエリ中の
?
『温泉』に反応
?
評判情報に反応
?

スニペットの評価
?? 評判情報の閲覧に有用かを
?
アンケート評価
?
?? 20代男性8人に50件の
?
スニペットを評価
?
?? 肯定文3文のスニペット
?
?? 以下の質問に回答
?
??
?有用度
?
??
?スニペット中の各文の質
??score(s)のパラメータ λ
?=
?0.5
?
段階
スニペットの文の質
1
肯定的ではない
2
3ほど肯定的ではない
3
あまり肯定的ではない
4
わからない
5
やや肯定的である
6
5よりも肯定的である
7
肯定的である
段階
有用度
1
役に立たない
2
あまり役に立たない
3
どちらでもない
4
少し役に立つ
5
役に立つ
9
?

スニペットの評価
肯定文の質（/人?文数）
有
用
度
（/
人
）
A
B
10
?
3.5?4.3
4.3以上
?? 肯定文の質が4を越える
と分散が小さくなる
?
?? 肯定文の質が高くなるほ
ど有用度が高くなる傾向
?
本文選択手法で選んだ肯定文は
?
スニペットの質がやや良くても
?
評判情報の閲覧に有益
?
質の段階が5か6の
文が1?2文以上あ
れば（やや）役に立
つ傾向
?

まとめ
?? 感情極性を考慮したスニペットにおける文選定
?
??検索クエリだけでなく評判文との類似性を考慮
?
??肯定文3文のスニペットに対して評価
?

?
?? スニペット中の各文の質が良ければ有益
?
??やや肯定的な文でも評判情報閲覧に役立つ傾向
?
??質が良くなるほど有益と評価されるケースが多くなる
?
11
?

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