DEIM2019 発表資料「笑えるウェブ情報検索のためのクエリ推薦」

笑えるウェブ情報検索の
ためのクエリ推薦
梅田浩郎山本祐輔
静岡大学情報学部
umeda@design.inf.shizuoka.ac.jp
2019年3月6日
DEIM2019 C7-2

皆さん最近
笑いは足りてますか？

人間と笑い
日常に存在する笑い
人は笑いを求めている
3

笑いの健康効果
大原哲也(2018)「笑いの抗加齢効果」，いのち輝く未来社会をめざすビジョン推進のための「10歳若返り」
ワークショップ 4
睡眠改善うつの改善
ストレス解消鎮痛作用
免疫力向上
笑うと生活の質が向上

ウェブから笑える情報を取得することは困難
⚫笑える情報を検索することは難しい
⚫笑える情報を見つけるクエリを
思いつくことは難しい
5

提案内容
笑える情報の検索を
支援するのではない
6

提案内容
笑いを誘発するクエリを提示する
ことで情報検索プロセスで笑いの
機会を提供する
7

提案システムで笑いが発生する流れ
8
アンパンマン食中毒
アンパンマン脅迫
アンパンマンアソパソマソ
クエリ入力時に笑いを誘発する語を
見せることで笑わせる

9
画像:https://pbs.twimg.com/media/C0eziapVEAA8S29.jpg

10
画像:https://pbs.twimg.com/profile_images/955090290724954113/b9IvWxC-.jpg

11
画像:https://pbs.twimg.com/media/CRO-8JHVEAAyYRs.jpg:small

12
推薦された語を見ることで笑うことが目的
推薦された語で情報検索することが目的ではない

リサーチクエスチョン
どのようなクエリ(語の組み合わせ)が
笑いを引き起こすのか？
13

笑いのメカニズム
笑いを発生させる条件
⚫意外性
異なる２つのものが一般的に知られていない
関係を持つこと
⚫対立性
善と悪、生と死のような反対の性質を持つこと
14柴原直樹(2006)「笑いの発生メカニズム」，『近畿福祉大学紀要』7(1)，pp.1-11,近畿医療福祉大学．

提案手法の笑いの条件
⚫意外性
ある語が一つの語のみと一般的に
知られていない関係を持つこと
⚫対立性
語の組み合わせがポジティブと
ネガティブの性質を持つこと
15

笑いを誘発するクエリを推薦する手順
入力語と組み合わせる語
の収集
意外性と対立性の計算
ランキング作成
クエリ推薦

関連語の収集源
アンサイクロペディアの見出し語を
入力語と組み合わせる語の候補(関連語)
として収集する
– アンサイクロペディアとはウィキペディアの
パロディサイト
ウィキペディア
「バナナはバショウ科バショウ属のうち、
果実を食用とする品種群の総称」
アンサイクロペディア
「バナナとはスイーツ(笑)かデザートか
怪しい果物である」
17

意外性の考慮の仕方
アンサイクロペディア上で入力語及び
同位語からリンクが張られていない
関連語ほど意外性が高い
18
入力語
アンパンマンの
関連語集合
入力語の同位語集合
食中毒
パン工場
アメリカ
ギター
マリオ
ドラえもん
共通の
カテゴリ
アンパンマン

同位語の求め方
入力語と共通のカテゴリに属している語を
同位語とする
– 上位下位関係抽出ツールを用いて
入力語のカテゴリとカテゴリに属する語を求める
上位下位関係抽出ツール：https://alaginrc.nict.go.jp/hyponymy/index.html
アンパンマン
キャラクターキャラクター
マリオドラえもん

対立性の考慮の仕方
入力語と関連語の極性の差を対立性とする
– 極性は単語がポジティブかネガティブかを示す
– 極性は高村らの単語感情極性対応表を用いた
– 差が大きいほど対立性は大きくなる
20
ポジティブネガティブ
対立性:大食中毒
アンパンマン
対立性:小パン工場
ニュートラル
高村大也，乾孝司，奥村学(2006)「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』
47(2)，pp.627-637．

単語感情極性対応表に含まれていない語の処理の仕方
語の検索結果を形態素解析し、
単語感情極性対応表に含まれている
名詞の極性の値を調べて平均を取る

関連語のランク付け
r𝑎𝑛𝑘(関連語|入力語) = 意外性×対立性
意外性と対立性のある語の組み合わせが
ランキング上位に出現する
22

評価実験
笑える語がランキングの上位に
出現しているかを評価
比較手法
– 提案手法
– 意外性のみを用いた手法
– 対立性のみを用いた手法
順位関連語
1 食中毒
2 脅迫
3 アソパソマソ
: :
100 バイキンマン
笑える語は上位に
集中しているのか？

使用した実験データ
⚫ 評価用クエリを15種類用意
⚫ システムが出力したランキング中の語の
ペアが笑えるかどうかを判定してもらい、
６人中３人以上が笑えると判定したペア
を笑える語とした

評価指標
ランキング上位に笑える語が出現すると
評価指標の値が高くなる
𝑃@𝑘 =
𝑘件中の笑える語の数
𝑘
𝐴𝑃 =
笑える語が出現した時点での𝑃@𝑘の合計
笑える語の総数
𝑀𝐴𝑃 =
各クエリの𝐴𝑃の合計
クエリの総数
25

結果-AP,MAP-
AP
クエリ名提案手法意外性のみ対立性のみ
アンパンマン 0.543 0.546 0.513
ミッキーマウス 0.266 0.272 0.364
きかんしゃトーマス 0.243 0.253 0.313
ムーミン 0.424 0.443 0.355
リラックマ 0.313 0.228 0.290
野球 0.159 0.137 0.121
サッカー 0.236 0.118 0.250
ボクシング 0.171 0.143 0.200
テニス 0.315 0.236 0.249
ゴルフ 0.125 1 0.091
カレーライス 0.086 0.058 0.100
ラーメン 0.380 0.321 0.132
ハンバーグ 0.162 0.135 0.162
肉じゃが 0.163 0.321 0.073
炒飯 0.119 0.111 0.112
MAP 0.247 0.288 0.222
26

結果-AP,MAP-
AP
アンパンマン 0.543 0.546 0.513
ミッキーマウス 0.266 0.272 0.364
きかんしゃトーマス 0.243 0.253 0.313
ムーミン 0.424 0.443 0.355
リラックマ 0.313 0.228 0.290
野球 0.159 0.137 0.121
サッカー 0.236 0.118 0.250
ボクシング 0.171 0.143 0.200
テニス 0.315 0.236 0.249
ゴルフ 0.125 1 0.091
カレーライス 0.086 0.058 0.100
ラーメン 0.380 0.321 0.132
ハンバーグ 0.162 0.135 0.162
肉じゃが 0.163 0.321 0.073
炒飯 0.119 0.111 0.112
MAP 0.247 0.288 0.222
27クエリごとに優れている手法が異なることが判明

結果-AP,MAP-
AP
アンパンマン 0.543 0.546 0.513
ミッキーマウス 0.266 0.272 0.364
きかんしゃトーマス 0.243 0.253 0.313
ムーミン 0.424 0.443 0.355
リラックマ 0.313 0.228 0.290
野球 0.159 0.137 0.121
サッカー 0.236 0.118 0.250
ボクシング 0.171 0.143 0.200
テニス 0.315 0.236 0.249
ゴルフ 0.125 1 0.091
カレーライス 0.086 0.058 0.100
ラーメン 0.380 0.321 0.132
ハンバーグ 0.162 0.135 0.162
肉じゃが 0.163 0.321 0.073
炒飯 0.119 0.111 0.112
MAP 0.247 0.288 0.222
28
意外性のみの手法が平均的に優れていた

結果-実際に推薦された語の良い例-
1 脅迫
2 アソパソマソ
3 ワンパンマン
4 段ボール肉まん
5 常識的に考えて
29
クエリ「アンパンマン」

結果-実際に推薦された語の悪い例-
1 笑い飯
2 名取羽美
3 眠気
4 クモ
5 タバスコ
30
クエリ「炒飯」

考察
意外性と対立性の考慮の仕方
– 意外性をアンサイクロペディアのリンク関係を
もとに求めているため、リンクが少い場合に
意外性のない語を意外性のある語とする場合がある
– 対立性の計算に極性を用いることができない
場合がある
– 対立性を極性の差で捉えることができない
場合がある
31

まとめ
⚫ 笑えるウェブ情報検索のために笑いを
誘発するクエリを推薦することを目的とした
⚫ 意外性と対立性を考慮するとある程度笑いを
誘発するクエリを推薦できる可能性がある
ことが分かった
⚫ 今後の展望
– 比較手法より優れるように提案手法を改善すること
– サジェスト機能のようなユーザインタフェースで
笑いが発生するかを検証すること
32

DEIM2019 発表資料「笑えるウェブ情報検索のためのクエリ推薦」

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