ニコニコ大百科と 日本語情報抽出方法の 検討 サイボウズ・ラボユース 第9期 成果報告会 江畑 拓哉 メンター: 中谷 秀洋 2020.03.30 あ

自己紹介 項目 値 所属 筑波大学大学院CS専攻1年(03/30 現在) サイボウズ・ラボユース第9期 ホームページ https://mokkemeguru.github.io/portfolio/ Github https://github.com/MokkeMeguru 研究 対話システム / 自然言語処理 / 深層学習一般 開発 Web系一般

動機 ニコニコ大百科の知識を コンピュータに理解させたい コンピュータが知識を獲得すると何が良いのか？ - その知識を用いて対話システムを組むことができる ⇒ 知識がないと話ができない、対話システムのコアの一つ - Question-Answering ができる - 情報検索ができる Copyrights © 2005-2020 AHS Co. Ltd. All rights reserved. 知識 発話 応答

動機 ニコニコ大百科の知識を コンピュータに理解させたい コンピュータが知識を理解させるには？ 1. <主語,述語,目的語> のタプルで構成されるDBを作り、その処理系を実装する 2. 何らかの機械学習モデルを用いて、大量のテキストから尤度の高い関連文を抽出する 3. とても大きな言語モデルに大量のテキストを学習させて、転移学習させる Etc.

今の所のわかっている 知識化の手法 - Wikipedia に対する手法 : DBPedia プロジェクト Infobox と呼ばれるテーブルから知識を抽出する - ルールベース Twitter トレンドなどから手作業する (らしい) - でっかい深層学習モデル Infobox の例 (DBpediaの現在 加藤 文彦 2017)

今の所のわかっている 知識化の手法 Infobox の例 (DBpediaの現在 加藤 文彦 2017) Infobox が厳格なテンプレートとして普及しているのは Wikipedia ならでは ⇒ ニコニコ大百科などでは別のアルゴリズムで抽出しなければならない 行き当たりで知見が貯まらない - Wikipedia に対する手法 : DBPedia プロジェクト Infobox と呼ばれるテーブルから知識を抽出する - ルールベース Twitter トレンドなどから手作業する (らしい) - でっかい深層学習モデル 適切な前処理or 超大規模データ + たくさんのお金

今回やること ニコニコ大百科を 観察 & 調査 + 適切な前処理を 考察する データの観察 データ特徴のまとめ 前処理の提案 前処理実装 前処理実験 前処理効果の考察

データの観察 わかったこと - 記事が細かくセクション分割されている セパレータは hi (1 ≦ i ≦ 4, 5?) タグ ⇒ div タグでも section タグでもない - 主語の省略など、日本人が読める記事になっている - リストやテーブルを多用するが、規約が決まっているわけではない - リンクもたくさんあるが、たまに正しくなさそうなリンクもある - AA (アスキーアート) やスクリプト など、解析が大変になる要素が沢山

データの観察 ( X は ) (Y と) xxx で知り合う 概要セクション 人間関係セクション 関連項目セクション HTML タグを全部取る ような手法は適さない 代名詞もないので 英語で使われる照応解析 は適さない

前処理の提案(1) 記事をセクション分割して、その範囲内でいくつかの処理を行う まずできること ほとんどの記事にある、「概要」セクションについて抜き出し、 主語のない問題（ゼロ主語問題）について考える ↓ 概要部分の文はちゃんと取り出せる？ どのくらい主語のない文が含まれている？ 欠けている主語の傾向は？ 作業レポジトリ https://github.com/MokkeMeguru/subject-complements/blob/master/評価結果.org

前処理実装 (1) / 前処理実験 調査結果 発表資料 https://www.nii.ac.jp/dsc/idr/userforum/poster/IDR-UF2019_P11.pdf できている 83% できていない 9% 判断できない 8% 概要部分の文抽出精度 タイトル 67% タイトルでない 33% 欠けている主語が 記事タイトルである割合 半分近くが主語が欠けている 欠けている 45% 欠けていない 55% 主語の欠けている文の割合 少なくとも概要部の多くは 主語で記事タイトルを 補完できる

前処理の提案(2) HTML → JSON + Sectionalize もともと HTML を Hiccup という形式にして処理していた ⇒ 使うことのできる言語が狭められる (Clojure/ClojureScript) もっと汎用的な形式で保存して、解析しやすくする ⇒ JSON 化 Why JSON? - セクションごとの分割が大変(先に分割処理を施したい) - Pythonとの相性 (JSON ↔ Python の辞書構造) - MongoDBとの相性

Clojure 前処理実装(2) 前処理ツールの整備(1) ツール https://github.com/MokkeMeguru/niconico-parser HTML Hickory JSON Python or JavaScript or Any-Language Why Clojure (Lisp) ? - DSL に高い親和性 - JSON から HTML まで復元 & 視覚化可能 記事 https://qiita.com/MeguruMokke/items/03821cab08e7059ca591

前処理実装(2) 前処理ツールの整備(2) JNMongo の開発 JSON 化した記事を読み込んで、 Python+ MongoDB で解析するツール + チュートリアル 目的 - 分析する知見を貯める - 今の課題は？ - 無駄な再発明の防止 ツール https://github.com/MokkeMeguru/jnmongo

前処理実験 視覚化による関連項目のリンキング 動物 / Vtuber が区切れている Unicode Normalize しても 取り切れない絵文字の表記ゆれ＋ 同義異字語が多く見られる ※ただしクラスタ内に集まる傾向がある 関連項目セクションのリスト要素についてグラフを生成 ツール https://github.com/MokkeMeguru/jnmongo

前処理効果の考察・今後の課題 • ニコニコ大百科 / 日本語ならではの課題を洗い出すことができた • 特にニコニコ大百科についての特徴である、「セクション分割」という特徴を生か した前処理をいくつか提案し、実装、試験し、特にゼロ主語の問題については有 意な解決策を提案できた • Pixiv大百科や Wikipedia についても同様のことが言えるのかを調査をしたい • 他研究者のために、より定量的な評価を導入したい

まとめ • ニコニコ大百科について、知識化をするための前処理について実験、 考察、ツールの開発を行った • 特に「ゼロ主語」、「セクション分割」について注目し、前処理を行った • 今後の研究のためにツールの整備・チュートリアルの作成をした Thank you for watching