CRL NEWS No.258

　人間は、その知的活動の多くを言語に基づいて行っている。関西支所知的機能研究室では、人間の知的機能の解明のため、言語理解・言語生成といった自然言語処理の基礎研究を行なうとともに、その基盤となる技術として知識・感性等の研究を行っている。これらの研究成果の実証と普及のために、各要素技術の研究から得られた知見を用いて、実用レベルのシステム開発と、タイ・中国等の国々との国際協力にも積極的に取り組んでいる。 本稿では、実用システム開発として行なっている知的ニュースリーダの研究開発について概説する。

　近年、ネットワークの普及に伴い、ネットワーク上を流れる情報の量は日々増加の一途を辿っている。しかしながら、個々のユーザが対応できるデータの量には自ずと限界があり、ネットワーク上の情報の効率的かつ有効な利用が課題となっている。このような状況の下、我々はユーザが興味をもった記事に対して関連記事を検索する上での問題点を解決し、話題の関連性に基づいて記事を読みすすめられるような知的ニュースリーダを開発している［１、２］。ここでは、従来の情報検索や要約生成とは異なり、記事を一種の対話テキストとみなして、記事の話題の流れを「情報文脈」として扱う。これによりユーザは興味を持った記事から、その記事の話題に関する情報文脈を遡り、必要な情報を過不足なく得ることができる。

　知的ニュースリーダは、平成８年度末にそのプロトタイプモデルが完成し、ＨＩＳＨＯ（Helpful Information Selection by Hunting On-line）と名付けられた。

２．ネットワークニュースの特徴

　ネットワークニュースには大きく分けて、「新聞記事型（newswire-like newsgroups）」と「討論型（newsgroups for discussion among users）」の二つの種類がある。新聞記事型は fj.meeting に代表されるように何かの事実を通知するタイプのものである。もちろん、このようなニュースグループ中の記事も大変に有効ではあるが、その記事数は多くはない。さらに最近では、この種のアナウンスはWWW のホームページでなされることが多い。一方、討論型 には、その他大部分のニュースグループが含まれる。質問に対して、回答が行われ、さらにコメントがなされ、といった過程を経るものである。新聞記事型の記事はおおむね自己完結型であり、キーワードを利用する単純な手法でも同じ内容を取り扱う先行記事を検索することが可能である。しかしながら、討論型の記事は内容的にも参照的にも自己完結ではない。このため、検索において何らかの技巧が必要となる。現実のネットワークニュースにおける記事の量、情報の量を考えるに、討論型のニュースグループを無視することはできない。むしろ、討論型のニュースグループの方に有益な情報が多いと言えよう。

　これまでの情報検索は、キーワードを用いた全文検索や、そこからの要約生成・情報抽出が研究の中心であった。しかしユーザの実際の利用を考えた場合、このような手法は討論型のネットワークニュー スに適した方法とは言えない。自分が興味を持った内容については、要約してしまったのでは重要な情報が落ちる可能性があり、むしろ適切なスレッド（議論の流れ）を選んで、その全文を提示することが望ましい。また、毎日は見られないが、時間がある時には、ニュース（群）を眺めて見る、といったニーズに対応できるシステムが必要である。 　我々は、人間の知的創造性の向上を支援する環境開発の一環として、情報の密度を上げるためのスクリーニング技術に注目し、知的ニュースリーダの開発を行っている。本研究ではまずネットワークニュース上の情報の効率的利用を妨げている問題点を明確にし、問題点の解決を試みている。さらに記事の話題の一貫性に注目することにより必要な情報を取り出す方法を提案している。我々のシステムの特徴は、ユーザが興味を持った記事を情報検索のキーとして用いること、キーワード抽出等の自然言語処理技術を適用して記事の間の意味的距離を計算すること、ネットワークニュースをある種の対話テキストと考え、話題転換点の検出などに、そのヒューリスティックスを用いること、である。 　本システムの想定する典型的な利用法は次のよう なものである。

図１　HISHOと秘書

　ユーザは多忙で、毎日はニュース記事を読むことができない。数日ぶりに少し時間ができて、膨大な未読記事の中から、最近のニュース記事をいくつか読み、その中に非常に興味のある記事を見つけた。ユーザは、これまでの、この話題についての議論の流れ、あるいは関連する投稿を知りたいと思った。さて、ニュースリーダはどうやってユーザを支援するのか。。。。。

　忙しい人のためのニュースリーダは、単に最近のニュースの要約を提示するだけではなくニュース記事の内容に沿って適切な流れを選択するものでなければならない。そこで、我々は記事中の単語の統計的分布等によって決定される「情報文脈」の概念を提案する。この「文脈」を用いることにより、ユーザは、その記事に適切なタイトルや参照関係がない場合にも、話題の流れを追うことができる。

　記事検索に関わる様々な決定を行うためにはキーワードやニュースのサブジェクトフィールド中のタイトルをシステムに与えるだけでは十分ではない。従来のニュースリーダは、これらの情報を用いて記事を分類しているが、たとえばタイトルはしばしば記事の内容とは異なるので、そのような単純なスクリーニング手法では不必要な記事を数多く抽出してしまう。

　システムの実際の利用手順は概略、以下のようになる。

1. ユーザが記事群中に興味のある記事を見つける。
2. サブジェクト、リファレンス情報を用いてリファレンスツリーを成長させる。
3. リファレンスツリー中の各記事の関係について、関連の深いものかどうかを判定する。
4. 関連の深いものについてはさらにリファレンスツリーを成長させていく。
5. 元記事（の含まれる流れ）の意味的特徴をキーとして、リファレンスで繋がっていない関連記事をも抽出し、ツリー構造を成長させる。

　このシステムの主要な特徴は、記事をあらかじめ分類することなく、ユーザの興味に沿って、動的に検索することにある。本システムは辞書を用いずに記事間の意味的距離を測定するため、特定のニュースグループに範囲を限らずに必要な情報を抽出することが可能である。

4．知的ニュースリーダの機能

　知的ニュースリーダシステムは、ネットワークニュースを複数の話者による対話テキストとして捉え、以下のような手法を用いて記事の検索を行う。

１）ニュース記事による対話の流れの構成・復元
　ニュース記事はメッセージIDを持ち、各々の記事が参照する記事のメッセージIDをReferencesヘッダという形で保持することにより、話題の参照関係を保存している。しかし現実には、様々な理由により意味的に完全なリファレンスツリーを構成することが困難な場合がある。これに対し、 知的ニュースリーダは、 ダミー記事の挿入や、記事の日付情報などを用いた参照の前後関係の推定などの手法を用いて、リファレンスツリーをできる限り復元する機能を持つ。

２）ユーザが興味を持った話題の抽出
　ニュース記事においても通常の対話と同様に、話題の拡散や逸脱が起こり、しばしば、同一のリファレンスツリー内に複数の話題が併存する。知的ニュースリーダはリファレンスツリー内での話題の転換点を検出し、ユーザがある話題に興味を持ったときに読むべき記事の範囲を提示する機能を持つ。話題転換点検出の手法は文献［３］において提案された二つの手法を組み合わせて用いる。

３）抽出された話題をキーとした、類似した話題の検索
　ネットワークニュースではしばしば同じ、または類似の話題を扱った記事が投稿される。知的ニュースリーダはユーザがある記事を読んでそこに含まれる話題に興味を引かれたとき、同じ、または類似の話題を扱ったリファレンスツリーを検索する機能を持つ。この検索は複数の話題間の類似度をもって行うが、類似度は、話題転換点で分割されたリファレンスツリーの部分集合である記事群から抽出したキーワードとその頻度・スコアからベクトルを求め、それをもとに、他のリファレンスツリーから同様にして求めたベクトルとの内積を計算することによって求める。キーワードの抽出とそのスコア付けには文献［４］の手法を用いる。今後は神経回路網モデルを用いた記事間の類似度計算を行う予定である。

５．知的ニュースリーダ・プロトタイプシステム

　知的ニュースリーダ・プロトタイプシステムは（１）ユーザのデスクトップの計算機で動作し、グラフィカルユーザインタフェースを提供するニュースリーダ部と、（２）ニュースリーダ部のサーバとして動作するサーバ機能、サーバ機能が受け付けたリクエストを実際に処理する言語処理機能、キャッシュデータベースを管理するデータベース管理機能を含む言語処理部からなる。プロトタイプモデルにおいては、ユーザには、以下の５つの要素からなる画面が提示される。

• リファレンスツリーリスト表示画面
• リファレンスツリー構造表示画面
• 類似記事検索ボタン
• ニュースグループ表示画面
• ニュース記事表示画面

図２　HISHOプロトタイプモデル　動作例

６．おわりに

知的ニュースリーダ（ＨＩＳＨＯ）はプロトタイプモデルが完成し、現在その試用と並行して、実用システムの開発を行っている。プロトタイプモデルの試用に際しては、心理実験およびテストセットの利用等を通して、客観的な評価が出来るよう心がけている。今後は、実用システムに必要な機能を網羅した実用システム第１版を平成９年度末を目度に完成させ、平成１１年度末までに実用システムの公開版を完成させる予定である。

参考文献
[1] 小作浩美、井佐原均：話題の関連性に着目した
    知的ニュースリーダの提案、平成７年電気関係
    学会関西支部連合大会 (1995)  
[2] 井佐原均、小作浩美：Intelligent Network
    News Reader、1997 International Conference
    on Intelligent User Interfaces (1997)
[3] 内元清貴、小作浩美、井佐原均：対話型ネット
    ニュースグループにおける話題転換点の推定、
    言語処理学会第３回年次大会 (1997)  
[4] 後藤康雄、林博之 ほか: キーワード抽出自動
    システム、第３７回システム制御情報学会研究
    発表講演会 (1993)