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SEXI2013読み会:
Adult Query Classification for Web
Search and Recommendation
2013-06-30
Yoshihiko Suhara
@sleepy_yoshi
Adult Query Classification for Web
Search and Recommendation
• Aleksandr Chuklin, Alisa Lavrentyeva (Yandex)
• Yandex
– ロシ...
イントロ
なぜ
アダルトクエリ判別が
必要なのか?
幸せな世界
• 検索エンジンというひとつの入り口からおとなも こども
もおねーさんもみんな各々が幸せになれる世界へ案
内
検閲削除
Adult query 判別がなぜ必要か?
• アダルトコンテンツを望む人,望まない人がいる
ハァハァ・・・
検閲済ハァァァ!
おとなには自動的に
セーフサーチOFFにしてあげたい
検閲削除
既存のアプローチ
• 最も簡単なのはホワイトリスト,ブラックリスト
形式
• 既存研究の多くはアダルトコンテンツ判定に
取り組んでいた
– 映像,文書などのアダルトコンテンツ判定
• 今回はアダルトコンテンツ判定の情報を利用
したアダルトクエリ...
提案手法
提案手法の概要
• 教師あり学習を用いて分類器を学習
訓練データ
学習アルゴリズム
クエリ分類器
クエリ
(特徴ベクトル)
生成
判定結果
{white, gray, black}
今回は3値分類
利用する特徴
• 大きく以下の2つのアプローチで特徴抽出
– (1) SEarch Result Page (SERP) feature
• 検索結果のadultnessスコアを利用した特徴
• adultnesss スコア [0, 1]
– ...
(1) SERP features (8 features)
• SERP feature
– 上位N件に存在する adultness > 0 の文書数
– 最上位の adultness スコア
– 上位N件に存在する adultness スコ...
(2) Language features (1/2)
• Language features
– 全クエリ, black, whiteクエリに対して構築された計3個
の言語モデルを利用
• bi-gramモデル+back-off smooth...
(2) Language features (2/2)
• 具体的には記載されておらず
システム構成図
クエリ入力
検索結果取得
Adultness計算
検索結果フィルタ
検索結果提示
検索エンジン
ここでフィルタ
実験
Adult query dataset
• 1889クエリを人手で判別
– white: 1118
– gray: 132
– black: 639
– ※サンプルにはsome well-known black wordsを
利用
実験条件
• 分類器にはGradient Boosting Decision Trees
(GBDT) を利用
• 10 Fold cross validation で評価
結果
結果に対する考察
• black, whiteの判別は高精度に達成.grayが
イマイチ
• Language feature がなくても高精度
– 当たり前?
• コーパス作成のblack/white判定にSERP featureを使っ
てい...
応用例
• (1) ウェブ検索
– クエリが
• blackに分類: フィルタリングを一切せずに検索結果を提示
• whiteに分類: adultnessスコアが閾値𝛼以上のものを排除して結
果を提示
• grayに分類: adultnessス...
まとめ
• アダルトクエリ判別を3値に分類する方法と特
徴を提案した
• 今後の課題
– grayクエリの更なる分析
– filteringではなくランキングへの反映
感想
• 3値分類の目的がよくわからない
– black/white 判定の精度向上?
– 考察が少ないのでなんともいえず
• 特徴にSERPを使うのはよいとして,adultness
スコア計算方法に依存しているため微妙
– しかもそこがブラッ...
おまけ
Yandexの総クエリ数を推定する
• Yandexの1年間に使用されるユニーククエリ
数が論文内に記載されている (いいの?)
– 116,511,310クエリ
• この数字からYandexの年間総クエリ投入数
予測を試みる
Heapsの法則
• コーパスサイズ𝑁の総語彙数𝐷が以下の法則
に従うというもの
𝐷 = 𝑘𝑁 𝛽
– ただし𝑘と 𝛽はコーパスに依存
• 対数を取ると
log 𝐷 = 𝛽 log 𝑁 + log 𝑘
– 両対数の世界では線形の関係
Heapsの法則を用いた予測
• 以下のステップで推定を試みる
– 1. 既存のクエリログから𝑘と𝛽を推定
– 2. 𝐷 = 116,511,310 を代入して総クエリ数𝑁を推定
• 既存のクエリログとしてAOLクエリログデータ
セットを利用し...
AOLデータセットに対する
Heapsの法則の適用
• 両対数グラフでプロットしてみる
– かなりきれいに線形関係
※ 詳しくは http://d.hatena.ne.jp/sleepy_yoshi/20120129/p1 に記載
AOLデータにおける実験
• 一部データを使って推定した𝑘と𝛽を用いて語
彙数増加を予測
– 最小二乗法によるフィッティング
• 10%程度のデータを用いるとかなり高精度にフィット
Yandexクエリ数の推定
• AOL全データに対する最小二乗フィッティング結果
– 推定値: 𝑘 = 3.832, 𝛽 = 0.7406
• 𝐷 = 𝑘𝑁 𝛽
に代入
116,511,310 = 3.832 𝑁0.7406
𝑁 = 12,70...
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  1. 1. SEXI2013読み会: Adult Query Classification for Web Search and Recommendation 2013-06-30 Yoshihiko Suhara @sleepy_yoshi
  2. 2. Adult Query Classification for Web Search and Recommendation • Aleksandr Chuklin, Alisa Lavrentyeva (Yandex) • Yandex – ロシアのシェアNo.1検索エンジン
  3. 3. イントロ
  4. 4. なぜ アダルトクエリ判別が 必要なのか?
  5. 5. 幸せな世界 • 検索エンジンというひとつの入り口からおとなも こども もおねーさんもみんな各々が幸せになれる世界へ案 内 検閲削除
  6. 6. Adult query 判別がなぜ必要か? • アダルトコンテンツを望む人,望まない人がいる ハァハァ・・・ 検閲済ハァァァ! おとなには自動的に セーフサーチOFFにしてあげたい 検閲削除
  7. 7. 既存のアプローチ • 最も簡単なのはホワイトリスト,ブラックリスト 形式 • 既存研究の多くはアダルトコンテンツ判定に 取り組んでいた – 映像,文書などのアダルトコンテンツ判定 • 今回はアダルトコンテンツ判定の情報を利用 したアダルトクエリ分類器を学習
  8. 8. 提案手法
  9. 9. 提案手法の概要 • 教師あり学習を用いて分類器を学習 訓練データ 学習アルゴリズム クエリ分類器 クエリ (特徴ベクトル) 生成 判定結果 {white, gray, black} 今回は3値分類
  10. 10. 利用する特徴 • 大きく以下の2つのアプローチで特徴抽出 – (1) SEarch Result Page (SERP) feature • 検索結果のadultnessスコアを利用した特徴 • adultnesss スコア [0, 1] – 各文書に対してあらかじめ付与されたアダルトコンテンツらし さのスコア – 具体的な計算方法については記載なし  – (2) Language feature • クエリのみから抽出する特徴
  11. 11. (1) SERP features (8 features) • SERP feature – 上位N件に存在する adultness > 0 の文書数 – 最上位の adultness スコア – 上位N件に存在する adultness スコアが以下の範 囲に含まれる数 (4 features) • [0.25, 0.5), [0.5, 0.75), [0.75, 1.0), [1,0, +∞) – 上位N件のadultnessスコアの平均と分散 (2 features) 本研究ではN=30と設定
  12. 12. (2) Language features (1/2) • Language features – 全クエリ, black, whiteクエリに対して構築された計3個 の言語モデルを利用 • bi-gramモデル+back-off smoothing を利用 – black言語モデルの例 𝑃𝑏𝑙𝑎𝑐𝑘 𝑄 𝑀 𝑏𝑙𝑎𝑐𝑘 = 𝑃(𝑞𝑖|𝑞𝑖−1; 𝑀 𝑏𝑙𝑎𝑐𝑘) |𝑄| 𝑖=1 – 言語モデル構築に利用するコーパス: • SERP featureを用いて構築したblack-whiteクエリ分類器に よって収集したblack/whiteクエリ • precision 約90%だそう.量については記載されておらず
  13. 13. (2) Language features (2/2) • 具体的には記載されておらず
  14. 14. システム構成図 クエリ入力 検索結果取得 Adultness計算 検索結果フィルタ 検索結果提示 検索エンジン ここでフィルタ
  15. 15. 実験
  16. 16. Adult query dataset • 1889クエリを人手で判別 – white: 1118 – gray: 132 – black: 639 – ※サンプルにはsome well-known black wordsを 利用
  17. 17. 実験条件 • 分類器にはGradient Boosting Decision Trees (GBDT) を利用 • 10 Fold cross validation で評価
  18. 18. 結果
  19. 19. 結果に対する考察 • black, whiteの判別は高精度に達成.grayが イマイチ • Language feature がなくても高精度 – 当たり前? • コーパス作成のblack/white判定にSERP featureを使っ ているから • SERPにおけるAdultnessスコアを利用しているから – 検索結果に出てくる = 当該キーワードを含む – Adultnessスコア計算にlanguage featureに相当する情報に基 づく特徴が利用されていれば,情報として重複
  20. 20. 応用例 • (1) ウェブ検索 – クエリが • blackに分類: フィルタリングを一切せずに検索結果を提示 • whiteに分類: adultnessスコアが閾値𝛼以上のものを排除して結 果を提示 • grayに分類: adultnessスコアが閾値𝛽以上のものを排除して結果 を提示 • (2) クエリ推薦 – 既に入力されたクエリがwhiteに分類された場合,blackク エリは提示しない – 既に入力されたクエリがblackに分類された場合は前候補 を提示
  21. 21. まとめ • アダルトクエリ判別を3値に分類する方法と特 徴を提案した • 今後の課題 – grayクエリの更なる分析 – filteringではなくランキングへの反映
  22. 22. 感想 • 3値分類の目的がよくわからない – black/white 判定の精度向上? – 考察が少ないのでなんともいえず • 特徴にSERPを使うのはよいとして,adultness スコア計算方法に依存しているため微妙 – しかもそこがブラックボックスになっている 
  23. 23. おまけ
  24. 24. Yandexの総クエリ数を推定する • Yandexの1年間に使用されるユニーククエリ 数が論文内に記載されている (いいの?) – 116,511,310クエリ • この数字からYandexの年間総クエリ投入数 予測を試みる
  25. 25. Heapsの法則 • コーパスサイズ𝑁の総語彙数𝐷が以下の法則 に従うというもの 𝐷 = 𝑘𝑁 𝛽 – ただし𝑘と 𝛽はコーパスに依存 • 対数を取ると log 𝐷 = 𝛽 log 𝑁 + log 𝑘 – 両対数の世界では線形の関係
  26. 26. Heapsの法則を用いた予測 • 以下のステップで推定を試みる – 1. 既存のクエリログから𝑘と𝛽を推定 – 2. 𝐷 = 116,511,310 を代入して総クエリ数𝑁を推定 • 既存のクエリログとしてAOLクエリログデータ セットを利用して試してみる
  27. 27. AOLデータセットに対する Heapsの法則の適用 • 両対数グラフでプロットしてみる – かなりきれいに線形関係 ※ 詳しくは http://d.hatena.ne.jp/sleepy_yoshi/20120129/p1 に記載
  28. 28. AOLデータにおける実験 • 一部データを使って推定した𝑘と𝛽を用いて語 彙数増加を予測 – 最小二乗法によるフィッティング • 10%程度のデータを用いるとかなり高精度にフィット
  29. 29. Yandexクエリ数の推定 • AOL全データに対する最小二乗フィッティング結果 – 推定値: 𝑘 = 3.832, 𝛽 = 0.7406 • 𝐷 = 𝑘𝑁 𝛽 に代入 116,511,310 = 3.832 𝑁0.7406 𝑁 = 12,702,687,258 • よって総クエリ投入数は以下のとおり予測 – 約127億クエリ/年 – 約10億クエリ/月
  30. 30. Thank you!

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