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%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%% author's definition
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\Volume{27}
\Number{4}
\Month{December}
\Year{2020}
%%%%\Issuetitle{「　　　　」特集号}

\setcounter{page}{939}

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\jsubject{学会記事}
\jtitle{オープンコラボレーションによる\\COVID-19世界情報集約サイトの構築}
\jauthor{河原　大輔\affiref{Author_1}}
%%%% 英語タイトル・英語著者名は出力せず
\etitle{Developing a Site for Worldwide COVID-19 Information Aggregation through Open Collaboration}
\eauthor{Daisuke Kawahara\affiref{Author_1}}

\headauthor{河原}
\headtitle{オープンコラボレーションによるCOVID-19世界情報集約サイトの構築}

%%%% 英語所属は出力せず
\affilabel{Author_1}{早稲田大学}{Waseda University}



%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\begin{document}
\maketitle


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\section{はじめに}

新型コロナウイルス感染症(COVID-19)のパンデミックにより，COVID-19の
感染状況，予防，教育や経済への影響など様々なトピックの最新情報について
人々の関心が高まっている．また，各国・地域におけるCOVID-19の状況は流行の進展
や経済政策などで大きく異なっており，人々は自国内の状況に加えて，海外の動
向にも注目している．例えば，中国や韓国における流行は日本より1か月以上早
かったように流行の進展に違いがあり，他国における有効な予防方法や政策などの情報を入手できれば，
より効果的な対策をとることができる可能性がある．
しかし，他国のニュースは部分的にしか報道されず，言語の壁のため，俯瞰的に情報を得
ることができないという問題がある．

我々は，この問題を解決するために，国内の研究機関，大学とコラボレーションし，各国・地域のCOVID-19関連記事，文書を収集，機械翻訳，トピックに分類して，国×トピックという2軸で表示する\textbf{COVID-19世界情報集約サイト}\footnote{\url{https://lotus.kuee.kyoto-u.ac.jp/NLPforCOVID-19/}}（図\ref{fig:full_interface}）を構築した．
本稿では，本サイト構築の概要について述べる．

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%% fig. 1
\begin{figure}[t]
\begin{center}
\includegraphics{27-4ia11f1.eps}
\end{center}
\hangcaption{COVID-19世界情報集約サイトにおいて， トピック「予防・防疫・緩和」に関する各国の情報を表示したスクリーンショット．}
\label{fig:full_interface}
\end{figure}
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\section{フローと各コンポーネント}

COVID-19世界情報集約サイトのフローを図\ref{fig:framework}に示す．
まず，クラウドソーシングを用いて各国における信頼度の高い情報源のウェブサイトを収集する．
次に，それらのサイトをクロールすることによってウェブページを集め，フィルタリング，機械翻訳を行う．最後に，翻訳した各ページについてトピック分類を行い，国×トピックという2軸のインターフェースで表示する．これらの各コンポーネントは国内の研究機関，大学の研究室で分担して開発している．以下では各コンポーネントについて説明する．


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\subsection{信頼度の高い情報源ウェブサイトの収集}

信頼度の高い記事や文書を得るために，信頼度の高い情報源を選択する必要があ
る．そのために，世界各国の信頼度の高いウェブサイトをクラウドソーシングで
収集する．

各国の地元の人々がその地域の信頼できるウェブサイトを知っていると考えられ
る．クラウドソーシングのサービスとして，
Crowd4U\footnote{\url{https://crowd4u.org/}}, Amazon Mechanical
Turk\footnote{\url{https://www.mturk.com/}}, Yahoo! クラウドソーシング\footnote{\url{https://crowdsourcing.yahoo.co.jp/}},
Tencent wenjuan\footnote{\url{https://wj.qq.com/}}などを用い，ワーカーの
国籍を収集対象の国に限定する．ワーカーは，信頼できるウェブサイトを挙げる
とともに，その理由
を回答する．また，各国の政府から発信された情報を一次情報源，新聞社など
の報道機関から発信された情報を二次情報源とし，挙げたウェブサイトが
どちらであるかも回答する．

収集対象の国は，インド，アメリカ，イタリア，日本，スペイン，フランス，ド
イツ，ブラジルの8カ国とした．システムは中国と韓国も対象としているが，こ
れらの国については，留学生に信頼できるウェブサイトを挙げてもらった．

クラウドソーシングの結果，908件の回答が得られ，550件のウェブサイトが収集された．
各ウェブサイトの回答頻度を計数し，降順にソートした．
この上位のウェブサイトを後続の処理であるクロールの対象とする．
結果を分析したところ，各国の上位3件までに一次情報源，上位5件から10件に二次情報源が含まれていることが多い傾向があった．

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%% fig. 2
\begin{figure}[t]
\begin{center}
\includegraphics{27-4ia11f2.eps}
\end{center}
\caption{COVID-19世界情報集約サイト構築のフロー}
\label{fig:framework}
\end{figure}
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\subsection{クロール・フィルタリング・翻訳}

現在，35件の信頼度の高いウェブサイトを毎日クロールしている．各サイトのトッ
プページからリンクをたどることによって同一サイト内のウェブページを再帰的
にクロールしている．このクローラは更新クロールを行っており，同一URLのペー
ジは，前回のクロールから更新されている場合にのみ取得する．

クロールによって収集されるページ数は膨大であり，すべてを翻訳するのは非常
にコストがかかるため，フィルタリングを行う．フィルタリングは，「COVID」
「コロナ」「肺炎」など各国語のコロナ関連のキーワードを用いて行い，これら
のキーワードを含むページのみを翻訳する．

翻訳には，ニューラル機械翻訳エンジンである「みんなの自動翻訳@TexTra」
\footnote{\url{https://mt-auto-minhon-mlt.ucri.jgn-x.jp/}}を用いる．この
翻訳エンジンはTransformerに基づくモデルを採用しており，高い翻訳精度をも
つ．この翻訳エンジンを用いて，各国語のページを日本語と英語に翻訳する．1
日平均1.1万ページをクロール，その内1,000ページ程度を翻訳している．


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\subsection{トピック分類}

各ページについて，トピックごとに表示するためにトピック分類を行う．設定し
たトピックは，「感染状況」「予防・防疫・緩和」「症状・治療・検査など医療
情報」「経済・福祉政策」「教育関連」「その他」の6つである．トピック分類
は教師有り学習で行う．まず，クラウドソーシングを用いて各ページにトピックを
付与したデータを作成し，これを用いてトピック分類器を学習する．なお，トピッ
ク分類は日本語に翻訳したページを対象に行う．


クラウドソーシングでは，ワーカーは日本語に翻訳されたページを見て，
YES/NO質問に回答し，
トピックを選択する．YES/NO質問は，ページがCOVID-19に関連しているか（COVID-19関連），役に
立つ情報が載っているか（役立ち情報）である\footnote{以下では，COVID-19関連，役立ち情報を含めてトピックと呼ぶ．分類結果がCOVID-19関連でないページはインターフェースに表示しない．役立ち情報と分類されたページはインターフェースにおいて特別なマークをつける．}．
トピックは複数選択することができる．
クラウドソーシングのサービスはYahoo! クラウドソーシングを用いた．各ページ
のアノテーションは10人のワーカーが行い，5人以上が選択したYES/NOラベルお
よびトピックを採用する．このアノテーションを2020年4月～6月の3か月間に週に2
回ずつ行った．各回約800ページのアノテーションを行い，合計約1.8万ページのト
ピック付与データを作成した．



トピック分類は，汎用言語モデルBERT \cite{DBLP:journals/corr/abs-1810-04805}を用いて各ページについて各トピッ
クの尤度を推定する．具体的には，事前学習済み日本語BERTモデルを用いてページ内の各文をベクトル化，mean/max poolingし，線形分類器で分類する．分類器はトピック付与データを用いて学習する．トピック付与デー
タのうち90\%を訓練データとして用い，残りの10\%をテストデータとして用いた．
また，当初，「役立ち情報」以外はキーワードマッチに基づくトピック分類器を実装し
利用していたので，これとBERTに基づく手法と比較する．キーワードは各トピックについて人手で
設定しており，その数は合計76個である．

トピック分類精度を表\ref{tab:topic_classification}に示す．ほとんどのトピッ
クにおいて，BERTがキーワードマッチよりも精度が高
いことがわかる．しかし，BERTを用いても「教育」や「経済・福祉政策」などのトピックでは精度が低かった．それらのトピックでは学習データ数が少ないことが主な原因と考えられ，データを増やして精度を上げるのが今後の課題である．

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%% table 1
\begin{table}[t]
\caption{トピック分類精度}
\label{tab:topic_classification}
\begin{center}
\begin{tabular}{c|ccc|ccc}
\toprule
\multirow{2}{*}{} & \multicolumn{3}{c|}{キーワードマッチ} & \multicolumn{3}{c}{BERT} \\ & Precision & Recall & F-score & Precision & Recall & F-score \\
\midrule
COVID-19関連 & 0.36 & 1.00 & 0.54 & 0.82 & 0.87 & \textbf{0.84} \\
役立ち情報 & --- & --- & --- & 0.56 & 0.78 & \textbf{0.65} \\ \midrule
感染状況 & 0.09 & 0.53 & 0.16 & 0.43 & 0.81 & \textbf{0.56} \\
予防・防疫・緩和 & 0.05 & 0.73 & 0.10 & 0.19 & 0.73 & \textbf{0.30} \\
症状・治療・検査など医療情報 & 0.17 & 0.70 & 0.27 &  0.27 & 0.91 & \textbf{0.41} \\
経済・福祉政策 & 0.06 & 0.36 & 0.10 & 0.14 & 0.84 & \textbf{0.24} \\
教育関連 & 0.06 & 1.00 & \textbf{0.11} & 0.05 & 0.60 & 0.09 \\
その他 & 0.52 & 0.07 & 0.13 & 0.87 & 0.79 & \textbf{0.83} \\
\bottomrule
\multicolumn{7}{l}{\rule[4pt]{0pt}{1zh}太字は，F-scoreについて2つの手法のうち高い方を示す．}
\end{tabular}
\vspace{-1\Cvs}
\end{center}

\end{table}
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\section{おわりに}

COVID-19世界情報集約サイトを用いて，あるトピック，例えば各国の予防・防疫・緩和の状況が一覧として把握できる（図\ref{fig:full_interface}）．また，ある国・地域における様々なトピックを俯瞰的に捉えることができる．本サイトを用いることによって効果的な予防策の発見や政策立案などに役立てば幸いである．

国内の複数の研究機関，大学とのオープンコラボレーションによって，短い期間でCOVID-19世界情報集約サイトを構築することができた．このような組織の垣根を越えたオープンコラボレーションがwithコロナ時代にマッチするとともに，より重要になると考えられる．


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\section*{オープンコラボレーション参加メンバー}

\noindent
相澤 彰子$^\S$, Frederic Bergeron$^\ddag$, Junjie Chen$^*$, Fei Cheng$^\ddag$, 林 克彦$^*$, 
乾 健太郎$^\P$, 伊藤 寛祥$^\star$, 河原 大輔$^\dag$, 喜連川 優$^\S$, 
清丸 寛一$^\ddag$, 小林 正樹$^\star$, 児玉 貴志$^\ddag$, 黒橋 禎夫$^\ddag$, 
Qianying Liu$^\ddag$, 松原 正樹$^\star$, 宮尾 祐介$^*$, 森嶋 厚行$^\star$, 
村脇 有吾$^\ddag$, 大村 和正$^\ddag$, Haiyue Song$^\ddag$, 隅田 英一郎$^\bullet$, 
鈴木 慎司$^\diamond$, 田中 リベカ$^\ddag$, 田中 佑$^\ddag$, 豊田 正史$^\diamond$, 
植田 暢大$^\ddag$, 上岡 輔乃$^\ddag$, 内山 将夫$^\bullet$, Ying Zhong$^\star$

\vspace{1ex}

\noindent
$^\S$国立情報学研究所, \hspace{0.2em} $^\ddag$京都大学, \hspace{0.2em} $^*$東京大学, \hspace{0.2em} $^\P$東北大学, \hspace{0.2em} $^\star$筑波大学, \hspace{0.2em} $^\dag$早稲田大学, \hspace{0.2em}  $^\bullet$情報通信研究機構, \hspace{0.2em} $^\diamond$東京大学 生産技術研究所


\vspace{-0.5\Cvs}
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\bibliographystyle{jnlpbbl_1.5}
\bibliography{09refs}


\vspace{-0.5\Cvs}
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\begin{biography}
\bioauthor{河原　大輔}{%
2002年京都大学大学院情報学研究科博士後期課程単位取得認定退学．博士(情
報学)．2020年より早稲田大学基幹理工学部情報通信学科教授．自然言語処理，
知識処理の研究に従事．
}

\end{biography}


%%%%\biodate

\end{document}


