# 学会記事
## 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

河原大輔 $\dagger$

## 1 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 COVID-19 世界情報集約サイト1（図 1）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.

## 2 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 2 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.
^{1}$ https://lotus.kuee.kyoto-u.ac.jp/NLPforCOVID-19/
}

Johns Hopkins University

○特に径立了記事

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図 1 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.

## 2.1 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, Crowd $4 U^{2}$, Amazon Mechanical Turk ${ }^{3}$, Yahoo! クラウドソー シング4, Tencent wenjuan 5 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。
^{3}$ https://www.mturk.com/

4 https://crowdsourcing.yahoo.co.jp/

5 https://wj.qq.com/
}

図 2 COVID-19 世界情報集約サイト構築のフロー

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，ドイッ，ブラジルの 8 力国とした. 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.

## 2.2 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ぺ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」6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。


## 2.3 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・検查など医療情報」「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ぺージを対象に行う。

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7．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．各ぺ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 (Devlin, Chang, Lee, and Toutanova 2019)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 モデルを用いてぺージ内の各文をべクトル化, mean/max pooling し, 線形分類器で分類する. 分類

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 1 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。

## 3 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1）。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.

表 1 トピック分類精度

太字は，F-score について2つの手法のうち高い方を示す.

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。

## オープンコラボレーション参加メンバー

相澤彰子 §, Frederic Bergeron ${ }^{\ddagger}$, Junjie Chen*, Fei Cheng ${ }^{\ddagger}$, 林克彦 ${ }^{*}$, 乾健太郎 9, 伊藤寞祥 *,

正樹 ${ }^{*}$, 宮尾祐介*, 森嶋厚行 ${ }^{*}$, 村脇有吾 $\ddagger$, 大村和正 $\ddagger$, Haiyue Song ${ }^{\ddagger}$, 隅田英一郎・, 鈴木慎

$\S$ 国立情報学研究所, $\ddagger$ 京都大学, * 東京大学, 『 東北大学, ^筑波大学, †早稲田大学, 一情報通信研究機構, $\diamond$ 東京大学生産技術研究所

## 参考文献

Devlin, J., Chang, M.-W., Lee, K., and Toutanova, K. (2019). "BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding." In Proceedings of NAACL-HLT 2019, pp. 4171-4186, Minneapolis, Minnesota. Association for Computational Linguistics.

## 略歴

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.