CRF を使った Web 本文抽出

CRF を使ったWeb本文抽出

2011/7/30
確率の科学研究会 #1
中谷秀洋＠サイボウズ・ラボ

アジェンダ
• 本文抽出について
– Web ページからの本文抽出
– ルールベースでの本文抽出
• 条件付確率場(CRF)について
– 系列ラベリング
– FOBOS による L1 正則化
• CRF を使った本文抽出

Webページは雑多な情報だらけ
Web

ゲーム

経済
生活

スマホ映画

PC

livedoor ニュースより

「本文」

• さまざまなアプリが「本文」を要求
– 分類、読み上げ、検索、携帯向け変換、etc

Webページ分類のために
本文抽出を作った

Web 本文抽出モジュール
(中谷 2007)

• ExtractContent for Ruby
– html から本文抽出を行う Ruby モジュール
• http://rubyforge.org/projects/extractcontent/
• オープンソース(BSD ライセンス)
– ルールベース
• アルゴリズムの概略は次スライド
– Google の「セクションターゲット」を利用し、
主要サイトの本文抽出を高精度で行う
• 本発表とは関係ないので、詳細は省略
• http://labs.cybozu.co.jp/blog/nakatani/2007/09/web_1.html

ExtractContent のアルゴリズム概略

• html をブロックに分割
• ブロックごとにスコアを計算
– 句読点が多い
– 非リンクテキストが長い
– 本文っぽくないフレーズが含まれている
• 連続するブロックを「大ブロック」にまとめる
– スコアの高いものをつなげていく
– スコアが低いとつながる確率は減衰していく
• スコアが最大となる「大ブロック」が本文

できるだけ長い「本文」を
抽出しようとする

「本文」の切れ目がわかりにくい

関係ない話題も
「本文」に入ってしまう

毎日 jp より

一番長いところが本文？

本文より
本文
長い

ここも
それなり

PC Watch より

短い「本文」を見落としがち

livedoor ニュースより

もっと短い「本文」

しょこたんブログより

そもそも「本文」がない場合も

ここを「本文」と
してしまう

Yahoo! Japan トップより

その他の課題
• アプリごとに求める「本文」が異なる
– 分類ではコメント不要。全文検索では必要
• パラメータを手動で設定
– 重み、減衰率、閾値など
– 最適なものとは言い難い
• 当時は機械学習をまだ勉強していなかった……

参考 : CLEANEVAL (2007)
• Webページcleaning(本文抽出)のコンテスト
– http://cleaneval.sigwac.org.uk/
– 英語と中国語の開発用データセット(約60件ずつ)
– 主に「おとなしいデータ」
• 開発データセット120件中、「本文なし」は１件だけ
• ファイルサイズの最大は150KB
– 現実には 1MB 超える html も珍しくない

– 結果
• 中国語は参加1組。精度 18%……
• 英語は9組。精度の最高値は84%

先行研究
• [Marek+ 2007] Web Page Cleaning with
Conditional Random Fields
– CLEANEVALの優勝チーム
• 評価はCLEANEVALの英語データセットのみ
– 今回紹介するのとほぼ同じ手法
• 実装後に発見
• というわけで、本発表に新規性はありません

ExtractContent のアルゴリズム(再掲)

• html をブロックに分割
• ブロックごとにスコアを計算
– 句読点が多い
– 非リンクテキストが長い ←特徴量
– 本文っぽくないフレーズが含まれている
• 連続するブロックを「大ブロック」にまとめる
– スコアの高いものをつなげていく
– スコアが低いとつながる確率は減衰 ←転移確率
• スコアが最大となる「大ブロック」が【本文】
↑ラベル
「系列ラベリング」の問題として定式化できる

系列ラベリング
• 系列に対してラベルを付与する
– 観測変数と潜在変数が１対１に対応
• 様々な問題を解くための定式化の一つ
– 形態素解析
• 品詞推定
隠れ変数
• 分かち書き
– 係り受け代名詞動詞不定冠詞名詞

– 音声認識 I am a pen
– DNA解析
観測変数

隠れマルコフモデル
(Hidden Markov Model, HMM)

• 系列ラベリング手法のための生成モデル
• ベイジアンネットワーク
– 潜在変数は(１次の)マルコフ連鎖をなす
– 観測変数の分布は対応する潜在変数にのみ依存
• 線形オーダーの推論手法がある
– Baum-Welch / Viterbi
• 教師無し 1 2 3

1 2 3

HMMの推論と予測

(, ) = 1 −1 ( | )
=2 =1
• をもとに、
– Θ = (, |Θ) を最大化する Θ と、
– (|) ∝ (, ) を最大化するが
• 動的計画法により求められる
1 2 3

1 2 3

HMM の問題点 (1)
• 未知の観測値を扱うことが出来ない
– p(X|Y) が値を持たないと計算できない
• Y:潜在変数(ラベル)、X:観測変数

• 自然言語処理の場合、訓練データが全て
の単語を網羅するのは難しい
– 存在しない単語の確率=0

• 潜在変数を止めたとき、観測変数間は独
立になる
• 非独立/同時に起きうる特徴量を扱うこと
が難しい
– 「テキストが長い」と「句読点が多い」は同時
に起きやすい
– 「<ul>タグを含む」と「次のブロックが
<li>タグを含む」は非独立

• 大域的な「最適性」を得られない可能性
– 分岐の少ない経路が選ばれやすい
• Label bias と Length bias
– 同じラベルを持つ系列の続く確率が指数的に減衰
するため、「長い本文」が選ばれにくい
• 局所的な条件付き確率の積によって尤度を求めるため
[Kudo+ 2004] より

条件付き乱数場
(Conditional Random Fields, CRF)
[Lafferty+ 2001]

• 系列ラベリングのための識別モデル
– マルコフ確率場 / 対数線型モデル
– 形態素解析器 Mecab(Kudo+ 04)で利用
• 線形オーダーの推論手法がある
– Linear-chain CRF の場合
• HMMより最適な系列を得やすい
• 教師有り

CRFのモデル

簡便性のために
こちらのモデルで説明

0 1 2 3 +1
linear-chain CRF と言えば

現在はこちらが主流

モデル
• (バイナリ)特徴量
– , = ( −1 , , , )
• 例： = 1 if が大文字で始まる & が”名詞”

• 対数線型モデル
– ; ∝ exp T ,
• (, )を経由せず、(|)を直接モデリング

• 目的関数 : 負の対数尤度
– = − , ∈ log ; where T:訓練データ集合

解き方
• (1) 勾配を使ってなにがしかの最適化

=− { , − ′ [ ′, ]}

, ∈
– 準ニュートン法、勾配法
• ′ は動的計画法で求められる
• (2) Gibbs サンプリング
– ( |− , ; ) からのサンプリングを繰り返す
• linear-chain でない CRF の場合
• この研究会的にはこっちでしょうけど(苦笑)

HMM と CRF の相違点
Hidden Markov Model Conditional Random Fields
ベイジアンネット /生成モデルマルコフ確率場 /識別モデル
教師無し教師有り
( | )で記述できる特徴量特徴量設計の自由度が高い
(, )から(|)を計算 (|)を直接計算
ラベリングの計算量はどちらも O(特徴量数×状態数^2×系列長) だが、
CRFは特徴量数が爆発する傾向あり(bigramの特徴量=状態数^2)

[Sutton+ 06]より

Linear-chain CRF の Python 実装
• 簡易な実装
– 下図のモデルを採用
– 長距離の特徴量は扱えない
• 実用と言うより勉強用
– numpy / scipy でできる限り処理しているが、遅い
• Python の行列・科学計算ライブラリ
– CRF 処理部は 200行程度なので読みやすい、かも？
• https://github.com/shuyo/iir/blob/master/sequence/crf.py

推論
• 次の２つをサポート
– (1) 準ニュートン法
• BFGS を用いて目的関数を最大化
• scipy.optimize.fmin_bfgs
– (2) 最急降下法 + L1 正則化
• 学習率は手動で調整……
• FOBOS(Duchi+ 09) による L1 正則化
– SGD では特徴量がつぶれにくい

L1 正則化
• 目的関数に「ペナルティ項」を付加

L′ = − log ; + 1
, ∈
– 過学習を抑える
– 効果の小さいパラメータを0に落とす
• 推論と同時に特徴選択できる
• 特徴を手当たり次第つぎ込める CRF と相性がよい
• 1 は微分不可なため、一般には扱いにくい
– FOBOS(Duchi+ 09) はオンライン正則化を容易に実現

CRFを使ったWeb本文抽出
(中谷 2010, 2011)

• 系列ラベリングの問題に定式化
– htmlを閉じタグ/<br>で分割、ブロックの系列に
– ブロックの系列に12種類のラベル付けを行う
• start, stop, head, header, menu, title, body, comment, linklist, cm,
form, footer

• CRFが本文抽出タスクに有用かどうかの実験
– ヒューリスティックな工夫はしない
• script/style タグの除去のみ例外として行っている
• Google AdSense Section Targetは無視
• http://github.com/shuyo/iir/blob/master/extractcontent/webextract.py

特徴量
• 特徴量設計(1678個)
– bigram(ラベルの組)
– タグ(a/p/div/...)の有無
– キーワードの有無
• Copyright/会社概要/利用規約など
– 句読点、日付、アフィリエイトリンク
– テキスト長、リンクされているテキスト長

データ作成方法
• html ファイルに分類タグを打つ
– 手作りなので、データ数がとても少ない……
– アノテーションの揺れも(多分)少なくない

<img src="/images08/common/icn_bookmark_e.gif" alt="このエントリ
をBuzzurlに登録" title="このエントリをBuzzurlに登録" width="16"
height="16" /></a>

 ← ここから下は [body] 部
</p></div><div class="ThmbSet256"><div class="BodyTxt"><p>
トヨタ自動車が、マツダからハイブリッド車（ＨＶ）の技術の供与を……

結果
訓練データテストデータ
件数 20 5
総系列長 4341 709
BFGS 正解数 3505 400
正解率 80.7% 56.4%
FOBOS L1 正解数 3424 397
(λ=1) 正解率 78.9% 56.0%
有効特徴数 1676 / 1678
(λ=10) 正解率 81.1% 56.6%
有効特徴数 1630 / 1678
(λ=20) 正解率 80.4% 56.6%
有効特徴数 1323 / 1678

実行例(Yahoo! Sports)
[head] <!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "
[header] <body class="yj950-2"> <div id="wrapper"> 
[header] <div class="yjmth"> <div class="yjmthproplogoarea"><a href=htt
[header] <div class="yjmthloginarea"><strong><a href="https://login.yaho
: ( 29 blocks)
[header] <li title="ニュース" class="active_click"><a href="/news">
[header] <li title="コラム" class="end"><a href="/column/">コラム</
[header]  <div id="contents-header"> <div id="cat-pa
[title]  <div id="contents-body"> <span class="yj-guid"
[title] <em>サンケイスポーツ - 2009/7/9 7:52</em> </div>
[body]  <div class="Article clearfix"> <table
[body] <p> （セ・リーグ、巨人３ｘ-２横浜、１１
[body] 一塁ベースを回っても、坂本は下を向いたま関連記事へのリンクを
: ( 5 blocks) linklist として正しく分類
[body] 「チームにとっても彼にとっても大きな本塁
[body] 現役時代に何度もスランプを味わった原監督
[body] 【関連記事】<br />
[linklist] ・<a href="http://www.sanspo.com/baseball/news/090709/bsa09070
: ( 3 blocks)
[linklist]   <div class="Kejiban"> <im

実行例(はてなダイアリー)
[head] <!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN">
[header] <body> <div id="simple-header"> <a href="http://www.hatena.
: ( 9 paragraphs)
[header] <p class="sectionheader"><span class="sectioncategory"><a hre
[body] <p><a class="keyword" href="http://d.hatena.ne.jp/keyword/Py
[body] <p>でも以下のように書くと、<a class="keyword" hr
[body] <pre class="syntax-highlight"> <span class="synComment"># A, B,
コメントを
: ( 2 paragraphs)
正しく判別
[body] <pre class="syntax-highlight"> labels = ["<span class="syn
[body] <p>そのせいで以下のようなハマりパターンも
[body] <pre class="syntax-highlight"> <span class="synStatement">def</
[comment] <p class="sectionfooter"><a href="/n_shuyo/20100629/python">
[comment]  </div>
[comment] <form id="comment-form" method="post" action="/n_shuyo/comment
: ( 14 paragraphs)
[comment] <div class="refererlist"> <div class="caption">
[comment] <div class="refererlist"> <div class="caption"><a
[linklist] <ul> <li><a href="http://d.ha
[linklist] <div class="refererlist"> <div class="caption
: ( 121 paragraphs)

実行例(Yahoo! Japan トップ)
[head] <!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "
[menu] <body> <div id="wrapper"> <div id="header"> <div id="masthead"
[menu] <ul id="mhicon"> <li id="mhi1st"><a title="Yahoo! BB" href="r/m
記事見出しや抜粋を
[menu] <li id="mhi2nd"><a title="オークション" href="r/mauc">オ
: ( 30 paragraphs)
linklist として正しく分類
[menu] <li id="clr5"><a href="r/header/color/5/*-http://www.yahoo.co.
[menu] <li id="clr6"><a href="r/header/color/6/*-http://www.yahoo.co.
[menu] <p class="help"><a href="r/mht">ヘルプ</a></p></div> </div> <
[linklist] <hr class="separate"> <div id="contents"> <div id="toptxt"> <u
[linklist] <li id="toptxt2"><a href=s/69879>全国約1000件の花火大莨
[linklist] <li id="toptxt3"><a href=s/69950>新機能は？「ポケモン
: ( 150 paragraphs)
[linklist] <li><a title="Yahoo!ノートパッド" class="second" href="r/p
[body]とラベリングされた
[linklist] <li><a title="Yahoo!ブリーフケース" class="third" href="r
ブロック無し
[linklist] <div id="pbindexbg"><div id="pbindex"> <div id="pbcalendar"><di
[footer] </tr> <tr> <td><a href="f/pbox/clndr/06/27/*-http://calendar.ya
[footer] <td><a href="f/pbox/clndr/06/28/*-http://calendar.yahoo.co.jp/?
[footer] <td><a href="f/pbox/clndr/06/29/*-http://calendar.yahoo.co.jp/?
: ( 101 paragraphs)
[footer] <li><a href="r/fdi">免責事項</a></li></ul>
[footer] <address>Copyright (C) 2010 Yahoo Japan Corporation. All Rights
[footer] </body> <!--http://ard.yahoo.co.jp/SIG=15blcke9p/M=300330001.

実行例(しょこたんブログ)
[head] <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "
[menu] <body id="mainIndex">  <ul id="amebaBar"> <li id
[menu] <li><a href="http://pigg.ameba.jp/" title="ピグ">ピグ</a></
[menu] <li class="last"><a href="http://blog.ameba.jp/ucs/entry/srvent
: ( 167 paragraphs)
[menu] <p><a href="http://blog.ameba.jp/reader.do?bnm=nakagawa-shoko">
[menu]  <div class="page articlePaging"> <a ti
手強すなよ……
[menu]  <div class="entry new"> <div class="ent
[cm]  <h3 class="title"></div>
[cm]  </div> </div>
[cm]  </div>
[linklist]  <div id="sub_b">  <!--
[linklist] “中川翔子物語～空色ﾃﾞｲｽﾞ～”連載中<br
[linklist] 原明日美（著）<br>
: ( 53 paragraphs)
[linklist] <li><a href="http://ameblo.jp/nakagawa-shoko/theme-10014191488.

まとめ
• CRFを使ったWeb本文抽出を実装
– CRFは本文抽出タスクにも有効っぽい？
• というには、まだまだ訓練が足りない……

• L1 の効果を見るには特徴量がまだ少ない
– 長距離の特徴を扱えれば指数的に増やせる
– 有効素性を減らすことは確かにできそう

発展(課題)
• データを増やす
• アノテーションを見直す
• 素性を増やす(増やせるように作り直す)
– ライブラリを使えばいい
• Gibbs サンプリングで解いてみる
– non linear-chain なモデルも試してみたい？
• C++ などでまじめに書いて実用化を狙う

References
• [Lafferty+ 2001] Conditional Random Fields: Probabilistic
Models for Segmenting and Labeling Sequence Data
• [Sutton+ 2006] An Introduction to Conditional Random
Fields for Relational Learning
• [Kudo+ 2004] Conditional Random Fieldsを用いた日本語
形態素解析
• [Duchi+ 2009] Efficient Online and Batch Learning using
Forward Backward Splittin
• [Marek+ 2007] Web Page Cleaning with Conditional
Random Fields

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