言語処理学会年次大会(NLP2019) F1-1 ウェブ検索クエリに対する周辺語を考慮した教師なしエンティティリンキング #nlp2019

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2019年3⽉6⽇
豊⽥樹⽣, 夜久真也, ⽯川葉⼦, ⼟沢誉太, Kulkarni Kaustubh
Bhattacharjee Anupam, 宰川潤⼆
ウェブ検索クエリに対する
周辺語を考慮した
エンティティリンキング

⽬次
2
• はじめに -2つのRQ(リサーチクエスチョン)-
• 提案⼿法
• 概要
• クエリ-エンティティモデル
• クエリ補完モデル
• FEL (Blanco 2015)
• エンティティ-周辺語モデル
• 実験結果
• クエリ分類 (RQ1の結果)
• 評価⽤事例作成
• 再現率-適合率, F1値 (RQ2の結果)
• まとめと今後の課題

はじめに -2つのRQ-
3
検索ガリレオ競⾛⾺
ガリレオ・ガリレイ
ガリレオ・ガリレイは、
イタリアの物理学者、天⽂学者、哲学者。
出⾝地: ピサ
死没⽇: 1642年 1⽉ 8⽇
検索ガリレオ天⽂学者
ウェブ検索クエリに対する周辺語を考慮したエンティティリンキングとは
2. エンティティリンキングできると
知識パネルを提⽰できる
1. エンティティクエリ
(エンティティ⾃⾝が回答になるようなクエリ)
における周辺語の違いを考慮して
主要語(ガリレオ)のエンティティを判断

4
検索ガリレオ競⾛⾺
ガリレオ・ガリレイは、
イタリアの物理学者、天⽂学者、哲学者。
出⾝地: ピサ
死没⽇: 1642年 1⽉ 8⽇
ウェブ検索クエリに対する周辺語を考慮したエンティティリンキングとは
2. エンティティリンキングできると
知識パネルを提⽰できる
1. エンティティクエリ
(エンティティ⾃⾝が回答になるようなクエリ)
における周辺語の違いを考慮して
主要語(ガリレオ)のエンティティを判断
RQ1: クエリ全体に占める
エンティティクエリの割合はどの程度か?
全体のうちのどれだけのクエリで
知識パネルが提⽰できるんだろう?

5
天⽂学者
類似度( ), =?
天⽂学
類似度( ), =0.5検索ガリレオ天⽂学
形態素解析の精度によっては
word2vecによる分散表現が得られない
イタリアの物理学者、天⽂学者
従来⼿法の課題: エンティティ-周辺語の類似度計算に
word2vecを利⽤できない場合がある (Blanco 2015)

6
天⽂学者
類似度( ), =?
天⽂学
類似度( ), =0.5検索ガリレオ天⽂学
形態素解析の精度によっては
word2vecによる分散表現が得られない
イタリアの物理学者天⽂学者
従来⼿法の課題: エンティティ-周辺語の類似度計算に
word2vecを利⽤できない場合がある (Blanco 2015)形態素解析がなかったら
どれだけ精度が良くなるんだろう?
RQ2: 形態素解析の必要のないモデルを⽤いることで
従来⼿法よりどの程度性能が改善されるか?

⽬次
7
• はじめに -2つのRQ-
• 提案⼿法
• 概要
• 実験結果
• クエリ分類
• 再現率-適合率, F1値

提案⼿法 –概要-
8
(𝐞, 𝒔 𝒔, 𝒔 𝒄)∗
= argmax
.∈𝐄1,(𝒔 𝒔,𝒔 𝒄)∈21
𝐏 𝐞 𝐪 × 𝐏 𝒔 𝒄 𝐞
クエリqからエンティティe
への関連の強さ
クエリ-エンティティモデルとエンティティ-周辺語モデルを組み合わせ、確率最⼤の候補を選択
天⽂学者名⾔
・・・ガリレオ・ガリレイ
バンド youtube
・・・
・・・・・・
エンティティeから周辺語sc
クエリq
エンティティe1,e2… eにおける周辺語scの仮想⽂書

9
(𝐞, 𝒔 𝒔, 𝒔 𝒄)∗
= argmax
.∈𝐄1,(𝒔 𝒔,𝒔 𝒄)∈21
天⽂学者名⾔
バンド youtube
・・・
・・・・・・
クエリq
(e= , ss=”ガリレオ”, sc=“天⽂学者”)
確率最⼤の候補:
確率の低い、バンドの⽅は選択されない

⽬次
10
• 提案⼿法
• 概要
• 実験結果

11
(𝐞, 𝒔 𝒔, 𝒔 𝒄)∗
= argmax
.∈𝐄1,(𝒔 𝒔,𝒔 𝒄)∈21
天⽂学者名⾔
バンド youtube
・・・
・・・・・・
クエリq
再掲
クエリ-エンティティモデル

12
・・・
ガリレオ
実に⾯⽩い
ガリレオ (ドラマ)
クエリ-エンティティモデル: クエリ補完モデルと FEL を組み合わせたもの
クエリ補完モデル
FEL (Blanco2015)

13
・・・
ガリレオ
実に⾯⽩い
FEL (Blanco2015)
再掲

𝑷 𝒔 𝒔 𝒔, 𝒔 𝒄 =
𝒏 𝒔, 𝒔 𝒔, 𝒔 𝒄, 𝒄 𝒒 + 𝜶 𝑰(𝒔=𝒔 𝒔)
∑ (𝒏 𝒔′, 𝒔 𝒔, 𝒔 𝒄, 𝒄 𝒒 + 𝜶 𝑰(𝒔@=𝒔 𝒔))𝒔@∈{𝒔 𝒔}∪𝑺(𝒔 𝒔,𝒔 𝒄)
14
クリックログcqでの(正式名称s,主要語ss,周辺語sc)の共起頻度
遷移のしにくさを決めるパラメータα
・・・
α ⾼: “ガリレオ”から
遷移しにくい
α 低: “ガリレオ”から
遷移しやすい
クエリ補完モデル: 主要語ssから正式名称sへの遷移確率を持つモデル

15
・・・
ガリレオ
実に⾯⽩い
FEL (Blanco2015)
再掲

FEL (Blanco 2015)
16
キーフレーズ度合い
Commonness(CMNS)
情報元(Wikipedia or クリックログ)の重要度
FEL: 正式名称sがエンティティeを参照する確率を持つモデル

FEL (Blanco 2015)
17
Commonness(CMNS)
𝑷 𝒄 𝒔 =
𝒏(𝒔, 𝒄)
|𝑪| + ∑ 𝒏(𝒔, 𝒄′)𝒄@
あるセグメントsが⽣起しやすい情報元はどちらか
情報元(Wikipedia or クリックログ)の重要度

FEL (Blanco 2015)
18
Commonness(CMNS)
𝑷 𝒂 𝒔 = 𝟏 𝒄, 𝒔 =
∑ 𝒏(𝒔, 𝒄)𝒔:𝒂 𝒔=𝟏
𝒏(𝒔, 𝒄)
・・・ [[ガリレオ・ガリレイ]] にちなんで命名
されているが、それは彼がこの温度計が基礎を
あるセグメントsにどれだけリンクがあるか

FEL (Blanco 2015)
19
𝑷(𝒆|𝒂 𝒔 = 𝟏, 𝒄, 𝒔) =
∑ 𝒏(𝒔, 𝒄)𝒔:𝒂 𝒔,𝒆=𝟏
∑ 𝒏(𝒔, 𝒄)𝒔:𝒂 𝒔=𝟏
あるセグメントsが
どれだけエンティティeを参照しているか
検索ガリレオ・ガリレイ
タイトルA - サイトA
Entity_A
XXXXは、
XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX
エンティティe
セグメントs
Commonness(CMNS)
クリックログの例

⽬次
20
• 提案⼿法
• 概要
• 実験結果

21
(𝐞, 𝒔 𝒔, 𝒔 𝒄)∗
= argmax
.∈𝐄1,(𝒔 𝒔,𝒔 𝒄)∈21
天⽂学者名⾔
バンド youtube
・・・
・・・・・・
クエリq
再掲
エンティティ-周辺語モデル

22
周辺語のつきやすさを⽰す係数β
値の区間 [0.0, 1.0]
LDAの推定したエンティティeにおける
周辺語scの⽣成確率
エンティティ-周辺語モデル: エンティティe
における周辺語scの⽣起確率を持つモデル

23
値の区間 [0.0, 1.0]
検索ガリレオ天⽂学検索ガリレオ天才
タイトルA - サイトA
Entity_A
XXXXは、
1. クリックログから周辺語を取得エンティティ-周辺語モデル: エンティティe

24
値の区間 [0.0, 1.0]
2. 周辺語で構成される仮想⽂書を⽣成
天⽂学天⽂学者天才
温度計名⾔ピサ
天動説地動説 …

25
値の区間 [0.0, 1.0]
3. LDAを適⽤し、トピックの分布を推定
天⽂学天⽂学者
温度計望遠鏡
天動説地動説 …

26
値の区間 [0.0, 1.0]
4. トピックの分布の類似度で確率算出
topic
1
topic
122
topic
1
topic
122
“天⽂学者”
𝑃MNO 天⽂学者 = 0.30

⽬次
27
• はじめに -2つのRQ (リサーチクエスチョン)-
• 提案⼿法
• 概要
• 実験結果

実験結果: クエリ分類
28
対象：2018年12⽉01⽇~12⽉14⽇にYahoo!検索に発⾏されたクエリ
エンティティクエリの例：
1. 上記のうち9,542クエリ(10,000PVs)を抽出。
2. うち約23%の2,020(2,257 PVs)クエリをエンティティクエリと判定。

実験結果: RQ1
29
RQ1: クエリ全体に占める
エンティティクエリの割合はどの程度か?
Answer: 約23%

実験結果: 評価⽤事例作成
30
1. 先ほど抽出したクエリのうち1,915例に対して、参照しうるエンティティを付与し組を⽣成
2. この組に対して関連度に応じてスコア(1.0, 0.5, 0.0)を付与。
クエリエンティティスコア備考
深田恭子深田恭子 (女優) 1.0
フミヤ藤井フミヤ (ミュージシャン) 1.0
ミッドランドスクエアシネマ名古屋ミッドランドスクエアシネマ (映画館) 1.0
ディスカウントドラッグコスモスコスモス薬品 (会社) 0.5 ブランドと運営会社の違い
有馬記念 2018 有馬記念 0.5 エンティティの範囲が広い
笠森ユートピア笠森寺 (寺院) 0 適切な回答は宿泊施設

実験結果: 再現率-適合率
31
総合○ 再現率○
総合○
対象：前述の評価⽤事例を使⽤
評価指標：各再現率点での重み付き適合率@1

実験結果: F1値
32
F1値：
提案⼿法が
FELを+0.123上回った
対象：前述の評価⽤事例を使⽤

実験結果: RQ2
33
RQ2: 形態素解析の必要のないモデルを⽤いることで
従来⼿法よりどの程度性能が改善されるか?
Answer: F1値で+0.123

まとめと今後の課題
34
• 周辺語を考慮したエンティティリンキング⼿法を提案
• RQ1: エンティティクエリの占める割合は?
• 約23%がエンティティクエリ
• RQ2: 形態素解析の必要のないモデルを⽤いることで従来⼿
法よりどの程度性能が改善されるか?
• 提案⼿法はF1値0.839(+0.123)を達成した
• 今後の課題:モデル毎の最適化ではなく全体で最適化する

画像提供元およびライセンス
35
• 画像提供元: アフロ
• 画像の種類
• ガリレオ・ガリレイ (天⽂学者)
• License:
• アフロ社とヤフー社のライセンス契約に基づく
• 画像提供元: Twemoji( https://github.com/twitter/twemoji )
• 画像の種類
• Thinking Face
• License:
• Code licensed under the MIT
License: http://opensource.org/licenses/MIT
• Graphics licensed under CC-BY
4.0: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

画像提供元およびライセンス
36
• 画像提供元: いらすとや( https://www.irasutoya.com/ )
• 画像の種類
• ⾼いハードルのイラスト（男性）
• 低いハードルのイラスト（男性）
• バンドミュージシャンのイラスト
• ⼈差し指を⽴てた⼿のイラスト（掌・甲）
• 紙テープを読む科学者のイラスト
• License
• “商⽤⽬的の場合、⼀つの作成物の中に20点までは無料でご利
⽤いただけます。”
• https://www.irasutoya.com/p/faq.html
• https://www.irasutoya.com/p/terms.html

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