# Homophily に基づくサイレントマジョリティの意見推定

向井 穂乃花 ${ }^{1}$ 磯沼 大 $^{1}$ 森 純一郎 ${ }^{1,2}$ 坂田 一郎 ${ }^{1}$
1 東京大学 2 理研 AIP
mukai-honoka377@g.ecc.u-tokyo.ac.jp isonuma@ipr-ctr.t.u-tokyo.ac.jp
mori@mi.u-tokyo.ac.jp isakata@ipr-ctr.t.u-tokyo.ac.jp

## 概要

本研究はソーシャルメディア上のサイレントユー ザの意見を推定するための意見生成モデルを提案 する。提案モデルでは、同じ意見を持つユーザはコ ミュニティを形成しやすいという “Homophily”に基 づき、ユーザの意見をネットワーク埋め込みとト ピックでモデル化する。これにより、サイレント ユーザのネットワーク埋め込みをモデルに入力する ことで、様々なトピックに関する意見の推定を試み る。米国大統領選挙期間中のツイート文を対象に推定精度を検証した結果、既存の文生成モデルと同程度の性能が得られ、ネットワーク埋め込みがユーザ の意見のモデル化に十分な情報を持つことが示唆 された。更に潜在空間上のユーザの位置によって、 ユーザの意見が変化していく様子が確認された。

## 1 はじめに

近年、ソーシャルメディア上の人々の意見は、個人の情報収集源として影響力を増しており、マスメ ディアを代替する情報源として活用されることも多 い。一方、ソーシャルメディアは社会の分断に加担 する負の側面もあり、自分と同様の価値観を持つ意見ばかりに囲まれるフィルターバブル現象などを通 じて、ユーザを時に過激な言動に走らせる $[1,2,3]$ 。 しかし、実際には過激なユーザは少数で、多数は穏健な考えを持つが意見表明を積極的に行わないサ イレントマジョリティであり、Twitter 上では約 $40 \%$ のユーザがサイレントユーザだという報告もある $[4,5]$ 。サイレントマジョリティの意見推定は、ソー シャルメディアを情報収集源として活用すると共 に、人々の視野を広げ過激な行動を防ぐための重要 なタスクである。

サイレントマジョリティの意見推定の文脈におい て、既存研究 [6] では同じ意見や態度を持つユーザは コミュニティを形成しやすいという “Homophily”[7]

図 1: Bowman らの文生成モデル (a) と

提案する意見生成モデル (b) の対比

という性質を活用し、サイレントユーザの感情極性推定を試みている。しかし同じ感情極性を示してい ても、その根拠が異なる場合は多い。例えば米国で 反共和党を掲げる人々も、その理由は白人至上主義的な考えへの反発や、COVID-19への対応策への批判など多岐にわたる。こうした思考プロセスを含め た意見を把握するには、挑戦的であるものの極性分類に留まらず文生成による意見推定が望ましい。

そこで、本研究は Bowman らによる文生成モデ ル [8] を応用することで、サイレントユーザの意見推定を試みる。図 1 にその概念図を示す。Bowman らは、文の潜在表現がガウス分布に従うと仮定し、 Variational Autoencoder (VAE[9,10]) の枠組みで文と その潜在表現間の写像を学習している。これによ り、例えば図 1 （a）のような 2 次元の潜在空間が 与えられた時、 $x_{1}, x_{2}$ 間の等間隔上に位置する潜在表現からは、 $\boldsymbol{x}_{1}, \boldsymbol{x}_{2}$ から復号された文に対し意味が 少しずつ変化した文が復号されることを明らかに した。一方、本研究はソーシャルメディア上のユー ザの潜在表現をネットワーク埋め込みで獲得し、 ユーザの潜在空間上における意見分布をモデル化す る。Homophily を仮定すると、潜在空間上で近接す

図 2: 提案モデルの概要図

るユーザ（ネットワーク上で近接するユーザ）は類似する意見を持つため、ユーザの潜在表現と意見間 の写像を学習することで、サイレントユーザの意見 を推定できると考えた。例えば図 1（b）における $x_{3}, x_{4}$ のように顕在化しているユーザの意見を学習 することで、その中間に位置するサイレントユーザ の意見推定を図る。

評価実験では、米国大統領選挙期間中のツイート 文をユーザの意見とみなし、ユーザのネットワーク 埋め込み表現をもとにツイート文を推定する実験を 行った。評価データセット中のツイート文について Bowman らの文生成モデルと同程度の尤度が得られ ることを確認し、サイレントユーザの意見推定に提案法が有効であることが示唆された。

## 2 事前準備

まず、本研究の基礎となる Bowman らによる文生成モデル（VAE-LM）について解説する。Bowman らは文 $\boldsymbol{w}_{s}$ の生成過程を以下でモデル化している。

1. 文の潜在表現 $\boldsymbol{x}_{s} \in \mathbb{R}^{d}$ をサンプル:

$
\boldsymbol{x}_{s} \sim \mathcal{N}\left(\boldsymbol{x}_{s} \mid \boldsymbol{\mu}_{0}, \boldsymbol{\Sigma}_{0}\right)
$
2. $\boldsymbol{x}_{s}$ を復号し、文 $\boldsymbol{w}_{s}$ をサンプル：

$
\boldsymbol{w}_{s} \mid \boldsymbol{x}_{s} \sim p\left(\boldsymbol{w}_{s} \mid \boldsymbol{x}_{s}\right)=\operatorname{Decoder}\left(\boldsymbol{x}_{s}\right)
$

ただし、 $\boldsymbol{\mu}_{0}=\mathbf{0}, \boldsymbol{\Sigma}_{0}=\boldsymbol{I}$ はガウス分布のパラメータで ある。この生成モデルを VAE の枠組みで学習する ことによって、図 1 （a）に示すように、2つの文の 潜在表現の中間点から、2 文と意味が似た文を復号 できることを明らかにした。

これを発展させ、Tang らは文の潜在表現をト ピック $z_{s}$ と文構造などその他の特徵 $\boldsymbol{x}_{s}$ に分解できると仮定し、文の生成過程を以下でモデ ル化した (TATGM; Topic Augmented Text Generation Model[11])。
1. 文の潜在表現 $\boldsymbol{x}_{s} \in \mathbb{R}^{d}$ をサンプル:

$
\boldsymbol{x}_{s} \sim \mathcal{N}\left(\boldsymbol{x}_{s} \mid \boldsymbol{\mu}_{0}, \boldsymbol{\Sigma}_{0}\right)
$

2. 文のトピック $z_{s} \in\{1, \ldots, K\}$ をサンプル:

$
z_{s} \sim \operatorname{Cat}\left(\boldsymbol{\theta}_{\boldsymbol{s}}\right)
$
3. $\boldsymbol{x}_{s}, z_{s}$ を復号し、文 $\boldsymbol{w}_{s}$ をサンプル：

$
\boldsymbol{w}_{s} \mid \boldsymbol{x}_{s}, z_{s} \sim p\left(\boldsymbol{w}_{s} \mid \boldsymbol{x}_{s}, z_{s}\right)=\operatorname{Decoder}\left(\left[\boldsymbol{x}_{s} ; \boldsymbol{z}_{s}\right]\right)
$

ただし、 $\boldsymbol{\theta}_{s} \in \Delta^{K-1}$ は文 $s$ のトピック分布で、Neural Topic Model $[12,13]$ により推定する。また、 $\left[\boldsymbol{x}_{s} ; \boldsymbol{z}_{s}\right]$ は $\boldsymbol{x}_{s}$ と $z_{s}$ の one-hot 表現 $z_{s}$ を結合したべクトルで ある。トピックを陽にモデル化することで、 $\boldsymbol{x}_{s}$ を固定して $z_{s}$ を変化させると、文構造などは変化させず に、トピックのみを変化させることを可能にした。

一方、本研究は TATGM をべースに、文の潜在表現 $\boldsymbol{x}_{s}$ をユーザの潜在表現（ネットワーク埋め込み 表現） $\boldsymbol{x}_{u}$ に置き換える。これにより、ソーシャル ネットワーク上の位置によって特徴づけられたある ユーザが、任意のトピックを与えられたときに、ど のような意見を発するかについてモデル化する。

## 3 提案モデル

提案モデル概要を図 2 に示す。本研究では、ユー ザ $u$ の意見 $\boldsymbol{w}_{s}$ を以下の生成過程でモデル化する。

$\cdot$各ユーザ $u \in\{1, \ldots, U\}$ について:

1. ユーザの潜在表現 $x_{u} \in \mathbb{R}^{d}$ をサンプル:

$
\boldsymbol{x}_{u} \sim \mathcal{N}\left(\boldsymbol{x}_{u} \mid \boldsymbol{\mu}_{0}, \boldsymbol{\Sigma}_{0}\right)
$

・ユーザ $u$ の各意見 $s \in\left.\{1, \ldots, S_{u}\right.\}$ について:

2. 意見のトピック $z_{s} \in\{1, \ldots, K\}$ をサンプル:

$
z_{s} \sim \operatorname{Cat}\left(\boldsymbol{\theta}_{\boldsymbol{s}}\right)
$
3. $\boldsymbol{x}_{u}, z_{s}$ を復号し、意見 $\boldsymbol{w}_{s}$ をサンプル：

$
\boldsymbol{w}_{s} \mid \boldsymbol{x}_{u}, z_{s} \sim p\left(\boldsymbol{w}_{s} \mid \boldsymbol{x}_{u}, z_{s}\right)=\operatorname{Decoder}\left(\left[\boldsymbol{x}_{u} ; z_{s}\right]\right)
$

このとき、ユーザ $u$ の意見の尤度と、その対数の変分下限 $\mathscr{L}$ はそれぞれ以下で表される。

$
\begin{aligned}
& p\left(\boldsymbol{W}_{1: S_{u}}\right)=\int p\left(\boldsymbol{x}_{u}\right) \prod_{s=1}^{S_{u}}\left.\{\sum_{z_{s}} p\left(\boldsymbol{w}_{s} \mid \boldsymbol{x}_{u}, z_{s}\right) p\left(z_{s}\right)\right.\} d \boldsymbol{x}_{u} \\
& \mathscr{L}_{u} \geq \mathbb{E}_{q\left(\boldsymbol{x}_{u} \mid \boldsymbol{e}_{u}\right)}\left.\{\sum_{s=1}^{S_{u}} \log p\left(\boldsymbol{w}_{s} \mid \boldsymbol{x}_{u}, \boldsymbol{\theta}_{s}\right)\right.\} \\
& -\mathrm{D}_{\mathrm{KL}}\left[q\left(\boldsymbol{x}_{u} \mid \boldsymbol{e}_{u}\right) \| p\left(\boldsymbol{x}_{u}\right)\right]
\end{aligned}
$

ただし、 $q\left(\boldsymbol{x}_{u} \mid \boldsymbol{e}_{u}\right)=N\left(\boldsymbol{x}_{u} \mid f_{\mu}\left(\boldsymbol{e}_{u}\right), f_{\sigma}\left(\boldsymbol{e}_{u}\right)\right)$ はユーザ $u$ の潜在表現の変分事後分布で、ユーザのネットワー ク埋め込み表現 $\boldsymbol{e}_{u} \in \mathbb{R}^{h}$ を $\operatorname{MLP} f_{\mu}, f_{\sigma}$ により変換す ることで推定する。また、 $\boldsymbol{\theta}_{s} \in \Delta^{K-1}$ は文 $s$ のトピッ ク分布であり、本研究では Neural Topic Model の一種である NQTM[14] により獲得する。以下、それぞ れを用いた理由とその方法について概説する。

## 3.1 ユーザのネットワーク埋め込み

本研究はサイレントユーザの意見推定を試みるこ とから、ユーザの意見 (テキスト) に頼らずにユーザ の潜在表現を得る必要がある。そこで、Homophily の概念に着想を得て、ユーザのネットワーク埋め込 み表現を用いることで潜在表現を獲得する。

本研究ではユーザをノード、ユーザ同士のコミュ ニケーション (リツイート/リプライ) 数をエッジと した重み付き無向グラフを対象に、ネットワーク埋 め込み手法として LINE[15] を用いた。LINE では同一コミュニティに属するユーザが近接するように埋 め込み表現を学習する。従って、ネットワーク埋め 込みが近接するユーザ群からは、類似する意見が生成され、Homophilyをモデル化できると期待される。

## 3.2 NQTM による意見のトピック推定

TATGM ではトピック分布の推定に Neural Topic Model[12]を用いているが、本研究が対象とする ソーシャルメディア上の投稿など、短文のテキスト にはトピック推定がうまく機能しない。そこで、本研究では短文テキストを対象に開発された NQTM (Negative sampling and Quantization Topic Model[14]) を利用する。短文のテキストでは、トピック分布が 一様分布に近くなるとともに、各トピックの単語分布が似た分布になりやすい。そこでNQTM では、 トピック分布の量子化により鋭いピークを持つ分布 に誘導すると共に、他トピックに頻出する単語を負例として用いるネガティブサンプリングによって、各トピックの単語分布の差が際立つよう学習する。表 1: データセット中のツイート数とユーザ数

表 2: 評価データの意見推定精度（低いほうがよい）

## 4 実験

本実験では、ソーシャルメディアとして Twitterを 採用し、Twitter 上の投稿（ツイート文）を意見とみ なすことで、提案モデルが各ユーザの意見をどの程度モデル化できるか、即ちサイレントユーザの意見 をどの程度推定可能か検証する。

## 4.1 実験設定

本実験では、政治的意見が多く含まれると考え られる 2020 年アメリカ大統領選挙の前後期間に 特定のクエリで抽出されたツイート文 [16] を対象 に、意見生成の精度評価を行った。データセット 中のツイート数/ユーザ数を表 1 に示す。ベースラ インとして、Bowman らの VAE-LM[8] と、Tang ら の TATGM[11] を採用した。トピック数は 10 で固定 し、ベースライン・提案モデル共に Transformer[17] をデコーダとして用いた。

## 4.2 意見推定の精度比較

まず、提案モデルが各ユーザの意見をどの程度 モデル化できるか検証するため、評価データセッ ト中のツイート文の尤度を確認した。学習に利用 していない評価データ中のユーザはいわばサイレ ントユーザとみなすことができるため、尤度はサ イレントユーザの意見推定精度とみなせる。各モ デルから算出されたツイート文の負の対数尤度を 表 2 に示す。提案モデルは Bowman より高い推定精度を確認できた他、TATGMにも匹敵する性能を 示した。VAE-LM や TATGM は推定対象の文 $\boldsymbol{w}_{s}$ を 用いて、文の潜在表現の事後分布を推定している： $q\left(\boldsymbol{x}_{s} \mid \boldsymbol{w}_{s}\right)=N\left(\boldsymbol{x}_{u} \mid f_{\mu}\left(\boldsymbol{w}_{s}\right), f_{\sigma}\left(\boldsymbol{w}_{s}\right)\right)$ (ただし、 $f_{\mu}, f_{\sigma}$ は Transformer エンコーダ)。一方、提案モデルは事後分布の推定に文 $\boldsymbol{w}_{s}$ を用いず、ネットワーク埋め込 みを用いているため、ベースラインの方が文 $\boldsymbol{w}_{s}$ の

図 3: ユーザの潜在空間

図 4: ユーザの潜在変数を移動した時のトピック 1 に関する生成文変化表 3: 各トピックにおける頻出度上位 10 単語

 \\

推定は容易であると考えられる。それにも関わらず 提案モデルがベースラインと競合する性能を得られ たことは、ネットワーク埋め込みがユーザの意見の モデル化に十分な情報を持つことを示唆している。

## 4.3 トピックの分析

表 3 に各トピックに最も頻出する上位 10 単語を 示す。総じて、選挙戦を中心とした政治的なトピッ クに関する単語が取得できていることがわかる。特 にトピック 1,3,5,6,8,9 は政局や選挙関連について激 しい論戦が行われた話題である。トピック 1 は不正投票、トピック 2 は COVID-19、トピック 4 は死刑判決が議論を呼んだ Brandon Bernard 氏、トピック 10 は 2020 年に米国で盛んだった Black Lives Matter 運動について、それぞれ示していると考えられる。

## 4.4 ユーザの潜在空間の分析

評価データセット中のユーザの潜在表現 $x_{u}$ につ いて、t-SNE[18] による 2 次元空間上への射影を図 3 に示す。各点はユーザを表し、共和党/民主党支持に 関連するハッシュタグ（付録 A 表 4）どちらかを使用したユーザをそれぞれ赤/青で表している。両者 は互いに固まって位置していることが確認できる。

また潜在空間内の共和党支持ユーザ（赤）と民主党支持ユーザ（青）の重心ベクトル $\bar{x}_{\text {red }}, \bar{x}_{\text {blue }}$ の中間地点のユーザベクトルをモデルに入力した時の出力文の変化例を図 4 に示す。ここでは $z_{s}=1$ を入力 し、不正選挙に関するトピック 1 について、その意見の変化を観察した。米大統領選では、選挙不正に 関して郵便投票と選挙人団入替えの是非が主な争点 であった。 $\bar{x}_{\text {blue }}$ に近づくほど、郵便投票に対し肯定的な意見が生成されている一方 $\left(\boldsymbol{x}_{1}\right) 、 \overline{\boldsymbol{x}}_{\text {red }}$ に近 づくと選挙人団投票 (electoral vote) に対する否定的 な意見が生成される $\left(\boldsymbol{x}_{7}\right)$ 傾向を確認できる。この ように潜在空間上の位置によって、ユーザの意見が 変化していく様子が確認された。

## 5 おわりに

本研究はユーザの意見をネットワーク埋め込みと トピックに基づきモデル化することによって、様々 なトピックに関するサイレントユーザの意見を推定できるモデルを提案した。米国大統領選挙期間中 の Twitter データで意見（ツイート文）の推定精度を 検証した結果、既存の文生成モデルと同程度の性能 が得られた他、ユーザの潜在変数が各党の支持ユー ザに近づくと、各党の支持ユーザらしい意見が生成 される様子が定性的にも確認された。以上のことか ら、ネットワーク埋め込みとトピックに基づくユー ザの意見のモデル化の妥当性が確認された。

## 謝辞

本研究は、JST ACT-X JPMJAX1904 及び JST CREST JPMJCR21D1 の支援を受けたものである。

## 参考文献

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## A 付録

## A. 1 モデル詳細

本研究では、生成意見の対数尤度の変分下限 $\mathscr{L}_{u}(10)$ に、下記の節で定義する $\mathscr{L}_{t}$ 及び $\mathscr{L}_{d}$ を加えた 目的関数 $\mathscr{L}$ を最大化するようにモデルを学習する。

$
\mathscr{L}=\mathscr{L}_{u}+\mathscr{L}_{t}+\lambda \mathscr{L}_{d}
$

## A.1.1 Neural Topic Model 及び NQTM

本節では TATGM にて用いられている Neural Topic Model $[12,13]$ と、それを短文のテキストに適用で きるよう改良された NQTM[14] について概説する。 Neural Topic Model では一般的なトピックモデルと 同様に以下の生成過程を仮定する。

・ユーザ $u$ の各意見 $s \in\left.\{1, \ldots, S_{u}\right.\}$ について:

1. 意見 $s$ のトピック分布 $\boldsymbol{\theta}_{s} \in \Delta^{K-1}$ をサンプル:

$
\begin{aligned}
& \boldsymbol{y}_{s} \sim \mathcal{N}\left(\boldsymbol{y}_{s} \mid \boldsymbol{\mu}_{0}, \boldsymbol{\Sigma}_{0}\right) \\
& \boldsymbol{\theta}_{s}=\operatorname{softmax}\left(\boldsymbol{y}_{s}\right)
\end{aligned}
$
- 意見 $s$ の各単語 $n \in\left.\{1, \ldots, N_{s}\right.\}$ について:

2. 単語のトピック $z_{n} \in\{1, \ldots, K\}$ をサンプル:

$
z_{n} \sim \operatorname{Cat}\left(\boldsymbol{\theta}_{\boldsymbol{s}}\right)
$

3. 単語 $w_{n} \in\{1, \ldots, V\}$ をサンプル：

$
w_{n} \sim \operatorname{Cat}\left(\boldsymbol{\beta}_{z_{n}}\right)
$

このとき、トピックモデルにおけるユーザ $u$ の対数尤度の変分下限は以下で与えられる。

$
\mathscr{L}_{t}=\sum_{s=1}^{S_{u}} \sum_{n=1}^{N_{s}} \log (\boldsymbol{\beta} \cdot \hat{\boldsymbol{\theta}})_{w_{n}}-\mathrm{D}_{\mathrm{KL}}\left[q\left(\boldsymbol{y}_{s} \mid \boldsymbol{w}_{s}\right) \| p\left(\boldsymbol{y}_{s}\right)\right]
$

ただし、 $q\left(\boldsymbol{y}_{s} \mid \boldsymbol{w}_{s}\right)=q\left(\boldsymbol{y}_{s} \mid f_{\mu}\left(\boldsymbol{w}_{s}\right), f_{\Sigma}\left(\boldsymbol{w}_{s}\right)\right)$ は変分事後分布であり、文 $\boldsymbol{w}_{s}$ の bag-of-words 表現を $\operatorname{MLP} f_{\mu}$ 及 び $f_{\sigma}$ で変換することで得られる。NQTM では、変分下限 $\mathscr{L}_{t}$ に加え、負例の尤度及び量子化前後の卜 ピック分布の誤差項を $\mathscr{L}_{t}$ に加えている。

## A.1.2 Discriminator

TATGM[11] と同様に、生成された文 $\hat{w}_{s}$ が指定さ れたトピック $z_{s}$ に関する内容を含むように誘導す るため、本研究では提案モデルに discriminator[19] を加えた。Discriminator は、生成文のサンプルをト ピックモデルに入力して得られるトピック分布 $q\left(z_{s} \mid \hat{\boldsymbol{w}}_{s}\right)$ が、元の文のトピック分布 $p\left(z_{s}\right)$ に近づく ように、以下の目的関数を最大化する。表 4: ハッシュタグの分類

$
\begin{aligned}
\mathscr{L}_{d} & =\sum_{s=1}^{S_{u}} \mathbb{E}_{p\left(\hat{\boldsymbol{w}}_{s}, z_{s}\right)}\left[\log q\left(z_{s} \mid \hat{\boldsymbol{w}}_{s}\right)\right] \\
& \approx \sum_{s=1}^{S_{u}} \sum_{k=1}^{K} \log q\left(z_{s}=k \mid \hat{\boldsymbol{w}}_{s}^{\prime}\right)
\end{aligned}
$

ただし、 $\hat{\boldsymbol{w}}_{s}^{\prime}$ は Gumbel-softmax trick[20, 21] によって 推定した生成文のサンプルである。

## A. 2 実験詳細

## A.2.1 各党支持に関連するハッシュタグ

各党の支持ユーザを同定するために、本研究では 表 4 に示すハッシュタグを用いた。民主党の方が ハッシュタグが多いものの、共和党/民主党支持と判断されたユーザ数はそれぞれ $15,961 / 9,274$ である。 なお、\#trump や\#bidenなど、肯定的/否定的な文脈双方で頻用されるものについては使用していない。

## A.2.2 実装詳細

図 2 の $f_{\mu}, f_{\sigma}$ は 4 つの全結合層とバッチ正規化か ら成り、以下の式のように $\mu_{u}, \sigma_{u}$ を得る。

$
\begin{aligned}
\boldsymbol{c}_{0} & =\boldsymbol{W}_{0} \boldsymbol{x}+\boldsymbol{b}_{0} \\
\boldsymbol{c}_{1} & =f_{\boldsymbol{b}}\left(\boldsymbol{W}_{1} \boldsymbol{c}_{0}+\boldsymbol{b}_{1}\right) \\
\boldsymbol{\mu} & =\boldsymbol{W}_{2} \boldsymbol{c}+\boldsymbol{b}_{2} \\
\boldsymbol{\sigma}^{2} & =\operatorname{softplus}\left(\boldsymbol{W}_{3} \boldsymbol{c}+\boldsymbol{b}_{3}\right)
\end{aligned}
$

ただし $\left(\boldsymbol{W}_{0}, \boldsymbol{b}_{0}\right)$ は 128 次元べクトルに、 $\left(\boldsymbol{W}_{1}, \boldsymbol{b}_{1}\right),\left(\boldsymbol{W}_{2}, \boldsymbol{b}_{2}\right),\left(\boldsymbol{W}_{3}, \boldsymbol{b}_{3}\right)$ は 64 次元ベクトルに変換 する全結合層のパラメータを表し、 $f_{b}$ はバッチ正規化関数を表す。デコーダの Transformer の隠れ層は 256、ブロック数は 6 に設定した。また単語ベクトル の次元数は256、学習時のバッチサイズは 64、学習率 は 0.0001、勾配降下法は $\operatorname{Adam}\left(\left(\beta_{1}, \beta_{2}\right)=(0.9,0.999)\right.$, weight_decay $=0$ )、Discriminator の係数は $\lambda=0.1$ を採用した。また、VAEの事後分布崩壊を防ぐために、 KL-annealing 及び KL-threshold[22, 23]を適用した。
 向井 穂乃花 ${ }^{1}$ 磯沼 大 $^{1}$ 森 純一郎 ${ }^{1,2}$ 坂田 一郎 ${ }^{1}$ 1 東京大学 2 理研 AIP mukai-honoka377@g.ecc.u-tokyo.ac.jp isonuma@ipr-ctr.t.u-tokyo.ac.jp mori@mi.u-tokyo.ac.jp isakata@ipr-ctr.t.u-tokyo.ac.jp  