はてなブックマークの新機能における自然言語処理の活用

id:skozawa
Hatena Enginner Seminar #4
はてなブックマークの新機能における
自然言語処理の活用
～はてなブックマークのトピックページの裏側～

自己紹介
id:skozawa skozawa.info
2007-2012
大学院で自然言語処理の研究に従事
2012
株式会社はてな入社
アプリケーションエンジニア
・ブックマークチーム
・プラットフォームチーム(アドテク)
2

はてなブックマーク
4
βリリースから10年
トピックページを2月5日にリリース

トピックページ
● 関連性の高い話題の記事をまとめたページ
● ブックマークに蓄積された過去10年の記事を対象
に適用
http://bookmark.hatenastaff.com/entry/2015/02/05/190331
5

トピックリストページ (http://b.hatena.ne.jp/topiclist)
6

開発の経緯
● トピック機能の要望は前々からあった
○ インターネットで盛り上がってる話題を知りたい
○ ホットエントリでの同じ話題のエントリ重複を避けたい
8
この機能は、これまでも多くのエンジニアが挑戦しながら、さまざま
な要因により実現できていませんでした。
ref. http://bookmark.hatenastaff.com/entry/2015/02/05/190331

実現できなかった要因
● トピック生成
○ クラスタリング精度が低い
● トピックのタイトル
○ トピックを表すちゃんとしたタイトル生成が困難
9

実現できなかった要因
● トピック生成
○ クラスタリング精度が低い
重要語抽出ベースのアプローチへの変更
検索技術(Elasticsearch)の導入
　ref. タイトル未定 by id:yanbe @第8回Elasticsearch勉強会 (2/13)
● トピックのタイトル
○ トピックを表すちゃんとしたタイトル生成が困難
自然言語処理技術の導入
10

トピック生成の流れ
1. トピック生成
1. トピックを作る
2. トピックに属するエントリを収集
3. トピックのマージ
2. トピックタイトル生成
1. 重要語抽出
2. 重要文抽出
3. 文圧縮
11

トピックとは
トピック
キーワードの集合から形成
トピックモデル
PLSI (Probabilistic Latent Semantic Indexing)
LDA (Latent Dirichlet Allocation)
＊今回は使ってない
盛り上がっている話題を捉えるものではない
テレ朝、アイドル、ヘリウム、搬送、救急
ヨルダン、リシャウィ、死刑、執行、報復
13

Elasticsearchによるトピック生成
Elasticsearch
全文検索システム
Significant Terms Aggreagtion
重要語を取得できる機能
期間を区切って記事のタイトルや本文を対象に実行
An aggregation that returns interesting or unusual
occurrences of terms in a set.
14
≒ 盛り上がっている話題

Significant Terms Aggregation
"aggregations": {
"sample": {
"buckets": [
{
"key": "ようじ", "doc_count": 16,
"score": 11.906, "bg_count": 114
},
{
"key": "スイスフラン", "doc_count": 3,
"score": 7.955, "bg_count": 6
},
{
"key": "origa", "doc_count": 24,
"score": 6.005, "bg_count": 508
},
…
]
} }
{
“aggs”: {
“sample”: {
“significant_terms” : {
“field”: “title”,
“size”: 10
}
}
}
}
15
Request Response

Elasticsearchは何を計算してる？
● スコア計算方法は現在4種類
○ jlh score
○ mutual information
○ chi square
■ 1.4.0.Beta1 ~
○ google normalized distance
■ 1.4.0.Beta1 ~
16

JLH
全体の出現割合と最近の出現割合を利用
JLH = 絶対割合変化 × 相対割合変化
絶対割合変化 = 最近の出現割合 - 全体の出現割合
相対割合変化 = 最近の出現割合 / 全体の出現割合
例：1年(全体)で30,000文書、直近1日(最近)で100文書の文書集合利用
　　「ようじ」という単語が全体で100回、最近は10回出現した場合
絶対割合変化 = 10/100 - 100/30000 = 29/300
相対割合変化 = 10/100 / 100/30000 = 30
JLH = 29/300 * 30 = 2.9
17

JLH
全体の出現割合と最近の出現割合を利用
JLH = 絶対割合変化 × 相対割合変化
絶対割合変化 = 最近の出現割合 - 全体の出現割合
相対割合変化 = 最近の出現割合 / 全体の出現割合
18
最近よく現れる単語のスコアが高くなる

"aggregations": { "sample": {
"buckets": [
{
"key": "ようじ", "score": 11.906,
"sample2": {
"buckets": [
{ "key": "ようじ", "score": 245898.78 },
{ "key": "つま", "score": 74554.22 },
{ "key": "混入", "score": 74554.22 },
...
]}
}, {
"key": "スイスフラン", "score": 7.955,
"sample2": {
"buckets": [
{ "key": "スイスフラン", "score": 1905242.33 },
{ "key": "急騰", "score": 156594.34 },
{ "key": "打撃", "score": 156594.34 },
…
] }
},
…
{ “aggs”: {
“sample”: {
“significant_terms” : {
“size”: 10
},
“aggs”: {
“sample2”: {
“significant_terms”: {
“size”: 5,
} } }
}
} }
19
Request Response
トピック

トピックの例
20
57577、短歌、偶然、bot
ようじ、つま、混入、取調べ、身柄
origa、攻殻、主題歌、主題、機動
スイスフラン、急騰、打撃、業者、損失
クソリプ、パクツイ、国語、試験、センタ

トピックに属するエントリ
トピックのキーワードのどれかが含まれる？
単に含まれるだけだと関係ないエントリも取得してしまう
重要なキーワードが含まれることが大切
キーワードのスコアを利用
キーワードのスコアの合計8割以上と
なるエントリを取得
21
スイスフラン、急騰、打撃、業者、損失
"buckets": [
{ "key": "スイスフラン",
"score": 1905242.33 },
{ "key": "急騰",
"score": 156594.34 },
{ "key": "打撃",
"score": 156594.34 },
…
] }

トピックのマージ
既に同じ内容のトピックがある場合は新しく作るので
はなくマージしたい
以下を考慮してトピックを統合
トピックのキーワードのスコア重複率
トピックのエントリの重複率
22

トピックタイトル生成

タイトル生成とは
自然言語処理におけるタイトル生成
要約技術の一種
実際には人間でも、複数記事のタイトルと
本文からトピックタイトルを作ることは難しい
要約に重要な部分とは？
記事のタイトルと本文1文目
25

トピックタイトルの生成
26
● スイス中銀、スイスフラン高抑制の無制限介入終了　：主要金融ニュース：マーケッ
ト：日本経済新聞
● スイスフラン、対ユーロで一時30％上昇　フラン上限廃止で | マネーニュース | 株式
市場 | Reuters
● スイスフラン突然の大暴騰！取引が成立しない状況に - Togetterまとめ
● スイスフラン騒動で大儲けした人と大損した人の阿鼻叫喚の叫びまとめ #fx -
NAVER まとめ
● スイス中銀がフラン上限撤廃・中銀預金金利一段のマイナス：識者はこうみる |
Reuters
● スイスフラン上限撤廃、通貨急騰で波紋　時計大手首脳が批判　　：日本経済新聞
● スイスフランショックで大儲けした人と大損した人。ファイナンススタジアムより抜粋。
- マネー報道 MoneyReport
● スイスフラン急騰、ＦＸ業者の経営に打撃　　：日本経済新聞
● 投資家に巨額の損失　スイスフラン急騰の打撃　日本のＦＸ業者らにも（産経新
聞） - Yahoo!ニュース
● スイスフランの介入停止問題に関するまとめ - 株式、FXのまとめ解説ブログ

トピックタイトルの生成
27
● スイスフラン、対ユーロで一時30％上昇　フラン上限廃止で | マネーニュース | 株式
市場 | Reuters
● スイスフラン騒動で大儲けした人と大損した人の阿鼻叫喚の叫びまとめ #fx -
NAVER まとめ
Reuters
● 投資家に巨額の損失　スイスフラン急騰の打撃　日本のＦＸ業者らにも（産経新
聞） - Yahoo!ニュース
● スイスフランの介入停止問題に関するまとめ - 株式、FXのまとめ解説ブログ

トピックタイトルどうやって作る？
タイトルはキーワードの羅列でいい？
キーワードをいい感じに並び替え？
並び替え考えるのも意外と大変
28
フラン、撤廃、上限、急騰、スイス

前提
・トピックに含まれる記事は同じ話題
・各記事のタイトルはある程度しっかりしている
・いずれかの記事を使うとうまくいく可能性が高い
29
Reuters

前提
・トピックに含まれる記事は同じ話題
・各記事のタイトルはある程度しっかりしている
・いずれかの記事を使うとうまくいく可能性が高い
30
Reuters
重要文(タイトル)を利用

問題点
・媒体名などの不要な部分は省きたい
媒体名の辞書作るのはコストが高い
31
Reuters

問題点
・媒体名などの不要な部分は省きたい
媒体名の辞書作るのはコストが高い
32
Reuters
重要な部分だけ取り出せば自然と媒体名はなくなる

トピックタイトル生成の流れ
1. 重要語を抽出
2. 重要文を選択
3. 文圧縮によるタイトル生成
＊実際には2種類のタイトル（文字数制限あり、なし）を生成しているが、
　今回の発表では文字数制限なしの例
33

重要語抽出
タイトル生成に必要な単語を取得
Elasticsearch Significant Terms Aggregation
トピックに属するエントリのタイトルを対象
TopicSum
重要語抽出時にTopicSumの概念も利用
Exploring content models for multi-document summarization
単語を一般語、トピック固有語、文書固有語に分類する
トピックモデル
34

重要語抽出
タイトル生成に必要な単語を取得
Elasticsearch Significant Terms Aggregation
トピックに属するエントリのタイトルを対象
35
● スイス中銀、スイスフラン高抑制の無制限介入終了　：主要金融ニュース：マー
ケット：日本経済新聞
● スイスフラン上限撤廃、通貨急騰で波紋　時計大手首脳が批判　　：日本経済新
聞
Reuters
スイスフラン、急騰、上限、撤廃

重要文抽出
重要語を利用して重要文を選択
● 各記事のタイトルのスコアを計算
○ 含まれる重要語のスコアの合計
● スコアが最大の記事のタイトルを取得
○ スコアが同じ場合は短い方
36
● スイスフラン上限撤廃、通貨急騰で波紋　時計大手首脳が批判　　：日本経済新
聞

文圧縮
取得したタイトルの必要な部分のみを取得
どうやって？
先頭の単語から末尾の単語まで？
意味的な保証がしづらい 37
スイスフラン上限撤廃、通貨急騰で波紋　時計大手首脳が
批判　　：日本経済新聞
スイスフラン上限撤廃、通貨急騰
スイスフラン上限撤廃、通貨急騰で波紋

係り受け関係に基づく文圧縮
係り受け解析を利用
係り受け関係：文節間の修飾関係
重要語を含む先頭文節から末尾の文節まで
非文を避けるためヒューリスティクなルールを用意
文節末尾が「助詞-格助詞-一般」なら係り先を取得など
38
スイスフラン上限撤廃、 / 通貨急騰で / 波紋
時計大手首脳が / 批判　/　：日本経済新聞

前処理
記事のタイトルは普通の文章と異なるため、
前処理(タイトルの整形)が必要
39
媒体名文境界相当

前処理
前処理しないと
40
スイスフラン上限撤廃、 / 通貨急騰で /
波紋　時計大手首脳が / 批判　　：日本経済新聞

前処理
「　」や「：」で強制的に文節を区切る
41
スイスフラン上限撤廃、 / 通貨急騰で / 波紋
時計大手首脳が / 批判　/　：日本経済新聞

まとめ
ブックマークに蓄積された過去10年のデータを
用いてトピック機能を実装
検索技術(Elasticsearch)と
自然言語処理技術の導入により実現
44

はてなブログに感想を書いて
「Hatena Engineer Seminar #4」
トピックを作ろう！
45

はてなブックマークの新機能における自然言語処理の活用

Empfohlen

Empfohlen

Weitere ähnliche Inhalte

Ähnlich wie はてなブックマークの新機能における自然言語処理の活用

Ähnlich wie はてなブックマークの新機能における自然言語処理の活用 (9)

Mehr von Shunsuke Kozawa

Mehr von Shunsuke Kozawa (8)

Kürzlich hochgeladen

Kürzlich hochgeladen (12)

はてなブックマークの新機能における自然言語処理の活用