(57)【要約】【課題】ＰＯＩの出来事や話題に関する情報を登録できる地図情報作成装置を提供する。【解決手段】地図情報作成装置は、ＰＯＩ（Points Of Interest）に係るＰＯＩ情報を含む地図情報と、入力されたデータからＰＯＩに関する出来事や話題を示す情報を抽出するためのＰＯＩ学習モデルとを記憶する記憶部と、文書を含む情報群の入力を受け付ける入力部と、情報群から、ＰＯＩ学習モデルを用いて、１以上のＰＯＩに関する出来事や話題を示す情報を抽出する抽出部と、抽出部が抽出した情報のうち、ＰＯＩ情報に含まれていない新出情報を特定する特定部と、新出情報を、ＰＯＩに係る新たな情報としてＰＯＩ情報に登録する登録部と、登録部が特定した新出情報の有効期間を設定する設定部と、を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ＰＯＩ（Points Of Interest）に係るＰＯＩ情報を含む地図情報と、入力されたデータからＰＯＩに関する出来事や話題を示す情報を抽出するためのＰＯＩ学習モデルとを記憶する記憶部と、
文書を含む情報群の入力を受け付ける入力部と、
前記情報群から、前記ＰＯＩ学習モデルを用いて、１以上の前記ＰＯＩに関する出来事や話題を示す情報を抽出する抽出部と、
前記抽出部が抽出した情報のうち、前記ＰＯＩ情報に含まれていない新出情報を特定する特定部と、
前記新出情報を、ＰＯＩに係る新たな情報として前記ＰＯＩ情報に登録する登録部と、
前記登録部が特定した新出情報の有効期間を設定する設定部と、
を備える地図情報作成装置。
【請求項２】
前記抽出部は、前記１以上のＰＯＩに関する出来事や話題を示す情報として抽出する際に、抽出した情報が前記ＰＯＩに係る情報として適格か否かを示す確度を算出し、
前記設定部は、前記確度に基づいて前記有効期間を設定する
ことを特徴とする請求項１に記載の地図情報作成装置。
【請求項３】
前記設定部は、前記情報群から、前記新出情報が抽出された頻度に基づいて前記有効期間を設定する
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の地図情報作成装置。
【請求項４】
前記設定部は、前記情報群のうち、前記新出情報が抽出された情報源が互いに異なる２以上の情報源から抽出されたものである場合に、前記有効期間が長くなるように設定する
ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか一項に記載の地図情報作成装置。
【請求項５】
前記新出情報が情報として継続的な情報であるか否かを判定する判定部を更に備え、
前記設定部は、前記判定部が前記新出情報が継続的に抽出される情報であると判定した場合には、前記新出情報に対して前記有効期間を設定しない
ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか一項に記載の地図情報作成装置。
【請求項６】
前記登録部は、前記新出情報に対して有効期間が設定されており、前記有効期間が経過した場合に、前記新出情報を無効化する
ことを特徴とする請求項１〜５のいずれか一項に記載の地図情報作成装置。
【請求項７】
ＰＯＩ（Points Of Interest）に係るＰＯＩ情報を含む地図情報と、入力されたデータからＰＯＩに関する出来事や話題を示す情報を抽出するためのＰＯＩ学習モデルとを記憶する記憶部を備える地図情報作成装置が実行する地図情報作成方法であって、
文書を含む情報群の入力を受け付ける入力ステップと、
前記情報群から、前記ＰＯＩ学習モデルを用いて、１以上の前記ＰＯＩに関する出来事や話題を示す情報を抽出する抽出ステップと、
前記抽出ステップが抽出した情報のうち、前記ＰＯＩ情報に含まれていない新出情報を特定する特定ステップと、
前記新出情報を、ＰＯＩの内容に関する新たな情報として前記ＰＯＩ情報に登録する登録ステップと、
前記登録ステップが特定した新出情報の有効期間を設定する設定ステップと、
を含む地図情報作成方法。
【請求項８】
前記抽出ステップは、前記１以上のＰＯＩに関する出来事や話題を示す情報として抽出する際に、抽出した情報がＰＯＩの情報として適格か否かを示す確度を算出し、
前記設定ステップは、前記確度に基づいて前記有効期間を設定する
ことを特徴とする請求項７に記載の地図情報作成方法。
【請求項９】
前記設定ステップは、前記情報群から、前記新出情報が抽出された頻度に基づいて前記有効期間を設定する
ことを特徴とする請求項７又は８に記載の地図情報作成方法。
【請求項１０】
前記設定ステップは、前記情報群のうち、前記新出情報が抽出された情報源が互いに異なる２以上の情報源から抽出されたものである場合に、前記有効期間が長くなるように設定する
ことを特徴とする請求項７〜９のいずれか一項に記載の地図情報作成方法。
【請求項１１】
前記新出情報が情報として継続的な情報であるか否かを判定する判定ステップを更に備え、
前記設定ステップは、前記判定ステップが前記新出情報が継続的に抽出される情報であると判定した場合には、前記新出情報に対して前記有効期間を設定しない
ことを特徴とする請求項７〜１０のいずれか一項に記載の地図情報作成方法。
【請求項１２】
前記登録ステップは、前記新出情報に対して有効期間が設定されており、前記有効期間が経過した場合に、前記新出情報を無効化する
ことを特徴とする請求項７〜１１のいずれか一項に記載の地図情報作成方法。
【請求項１３】
ＰＯＩ（Points Of Interest）に係るＰＯＩ情報を含む地図情報と、入力されたデータからＰＯＩに関する出来事や話題を示す情報を抽出するためのＰＯＩ学習モデルとを記憶する記憶機能にアクセス可能なコンピュータに、
文書を含む情報群の入力を受け付ける入力機能と、
前記情報群から、前記ＰＯＩ学習モデルを用いて、１以上の前記ＰＯＩに関する出来事や話題を示す情報を抽出する抽出機能と、
前記抽出機能が抽出した情報のうち、前記ＰＯＩ情報に含まれていない新出情報を特定する特定機能と、
前記新出情報を、ＰＯＩの内容に関する新たな情報として前記ＰＯＩ情報に登録する登録機能と、
前記登録機能が特定した新出情報の有効期間を設定する設定機能と、
を実現させる地図情報作成プログラム。
【請求項１４】
前記抽出機能は、前記１以上のＰＯＩに関する出来事や話題を示す情報として抽出する際に、抽出した情報がＰＯＩの情報として適格か否かを示す確度を算出し、
前記設定機能は、前記確度に基づいて前記有効期間を設定する
ことを特徴とする請求項１３に記載の地図情報作成プログラム。
【請求項１５】
前記設定機能は、前記情報群から、前記新出情報が抽出された頻度に基づいて前記有効期間を設定する
ことを特徴とする請求項１３又は１４に記載の地図情報作成プログラム。
【請求項１６】
前記設定機能は、前記情報群のうち、前記新出情報が抽出された情報源が互いに異なる２以上の情報源から抽出されたものである場合に、前記有効期間が長くなるように設定する
ことを特徴とする請求項１３〜１５のいずれか一項に記載の地図情報作成プログラム。
【請求項１７】
前記新出情報が情報として継続的な情報であるか否かを判定する判定機能を更に備え、
前記設定機能は、前記判定機能が前記新出情報が継続的に抽出される情報であると判定した場合には、前記新出情報に対して前記有効期間を設定しない
ことを特徴とする請求項１３〜１６のいずれか一項に記載の地図情報作成プログラム。
【請求項１８】
前記登録機能は、前記新出情報に対して有効期間が設定されており、前記有効期間が経過した場合に、前記新出情報を無効化する
ことを特徴とする請求項１３〜１７のいずれか一項に記載の地図情報作成プログラム。
【請求項１９】
請求項１３〜１８のいずれか一項に記載の地図情報作成プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、様々な情報からＰＯＩに関する出来事や話題を示す情報を特定して地図に設定できる地図情報作成装置、地図情報作成方法、地図情報作成プログラム、および当該プログラムを記録した記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、ナビゲーションシステムにおいて利用される地図情報には、ユーザが興味を示す可能性がある場所や施設を示すＰＯＩ（Points Of Interest）に係る情報が登録されている。ＰＯＩに係る情報とは、ＰＯＩの関連する情報全般のことであり、ＰＯＩの名称、場所の他、その特徴（例えば、飲食店であればどのようなジャンルの飲食物を提供するのかなど）を示す情報などが含まれてよい。基本的には、ＰＯＩに係る情報は、地図情報を作成するオペレータが一つ一つ手入力して登録する。しかしながら、その作業は膨大になるため、処理の自動化が望まれている。そこで、特許文献１には、情報流通サイト上で入手可能な元情報のＵＲＬにアクセスし、ＵＲＬで表示されるウェブサイトのソースコードをスクレイピングして、施設情報を抽出する技術が開示されている。また、特許文献２には、複数の投稿情報からイベント名称と、対応するイベント開催スポット名称を含むイベント情報を抽出する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１７−１８２８１８号公報
【特許文献２】特開２０１６−２４５４５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、上記特許文献１や特許文献２に記載の技術を利用すれば、ＰＯＩに係る情報を抽出したり、関連するイベント情報を抽出したりすることができる可能性がある。そして、抽出した情報をＰＯＩに係る情報として自動登録することが考えられるが、このように抽出された情報は高い鮮度を確保できる反面、地図情報のＰＯＩ情報として必ずしも適切であるとは言えない。このとき間違った情報がＰＯＩ情報として登録された場合には、地図情報として不備のある情報を掲載することになり、ナビゲーションシステムが誤った情報をユーザに提供する可能性があるという問題がある。
【０００５】
そこで、本発明は、上述のような問題を解決するために、不備のある情報が登録されたとしても、その不備を解消することができる地図情報作成装置、地図情報作成方法および地図情報作成プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するために、本発明の一態様に係る地図情報作成装置は、ＰＯＩに係るＰＯＩ情報を含む地図情報と、入力されたデータからＰＯＩに関する出来事や話題を示す情報を抽出するためのＰＯＩ学習モデルとを記憶する記憶部と、文書を含む情報群の入力を受け付ける入力部と、情報群から、ＰＯＩ学習モデルを用いて、１以上のＰＯＩに関する出来事や話題を示す情報を抽出する抽出部と、抽出部が抽出した情報のうち、ＰＯＩ情報に含まれていない新出情報を特定する特定部と、新出情報を、ＰＯＩに係る新たな情報としてＰＯＩ情報に登録する登録部と、登録部が特定した新出情報の有効期間を設定する設定部と、を備える。
【０００７】
上記課題を解決するために、本発明の一態様に係る地図情報作成方法は、ＰＯＩに係るＰＯＩ情報を含む地図情報と、入力されたデータからＰＯＩに関する出来事や話題を示す情報を抽出するためのＰＯＩ学習モデルとを記憶する記憶部を備える地図情報作成装置が実行する地図情報作成方法であって、文書を含む情報群の入力を受け付ける入力ステップと、情報群から、ＰＯＩ学習モデルを用いて、１以上のＰＯＩに関する出来事や話題を示す情報を抽出する抽出ステップと、抽出ステップが抽出した情報のうち、ＰＯＩ情報に含まれていない新出情報を特定する特定ステップと、新出情報を、ＰＯＩの内容に関する新たな情報としてＰＯＩ情報に登録する登録ステップと、登録ステップが特定した新出情報の有効期間を設定する設定ステップと、を含む。
【０００８】
上記課題を解決するために、本発明の一態様に係る地図情報作成プログラムは、ＰＯＩに係るＰＯＩ情報を含む地図情報と、入力されたデータからＰＯＩに関する出来事や話題を示す情報を抽出するためのＰＯＩ学習モデルとを記憶する記憶機能にアクセス可能なコンピュータに、文書を含む情報群の入力を受け付ける入力機能と、情報群から、ＰＯＩ学習モデルを用いて、１以上のＰＯＩに関する出来事や話題を示す情報を抽出する抽出機能と、抽出機能が抽出した情報のうち、ＰＯＩ情報に含まれていない新出情報を特定する特定機能と、新出情報を、ＰＯＩの内容に関する新たな情報としてＰＯＩ情報に登録する登録機能と、登録機能が特定した新出情報の有効期間を設定する設定機能と、を実現させる。
【０００９】
上記地図情報作成装置において、抽出部は、１以上のＰＯＩに関する出来事や話題を示す情報として抽出する際に、抽出した情報がＰＯＩに係る情報として適格か否かを示す確度を算出し、設定部は、確度に基づいて有効期間を設定することとしてもよい。
【００１０】
上記地図情報作成装置において、設定部は、情報群から、新出情報が抽出された頻度に基づいて有効期間を設定することとしてもよい。
【００１１】
上記地図情報作成装置において、設定部は、情報群のうち、新出情報が抽出された情報源が互いに異なる２以上の情報源から抽出されたものである場合に、有効期間が長くなるように設定することとしてもよい。
【００１２】
上記地図情報作成装置において、新出情報が情報として継続的な情報であるか否かを判定する判定部を更に備え、設定部は、判定部が新出情報が継続的に抽出される情報であると判定した場合には、新出情報に対して有効期間を設定しないこととしてもよい。
【００１３】
上記地図情報作成装置において、登録部は、新出情報に対して有効期間が設定されており、有効期間が経過した場合に、新出情報を無効化することとしてもよい。
【発明の効果】
【００１４】
本発明の一態様に係る地図情報作成装置は、ＰＯＩに新出の出来事や話題を示す情報を登録することができるとともに、その情報が誤った情報である可能性をふまえて、その情報が有効である有効期間を設定することができる。したがって、誤った情報が登録されたとしても、有効期間が過ぎればその情報が無効になることから、地図情報作成装置は、不備のある情報が登録されたとしてもその不備を補てんすることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】地図情報作成装置の機能構成例を示すブロック図である。
【図２】ＰＯＩ情報のデータ構成例を示すデータ概念図である。
【図３】地図情報作成装置が更新したＰＯＩ情報のデータ構成例を示すデータ概念図である。
【図４】地図情報作成装置の動作を示すフローチャートである。
【図５】ＰＯＩ学習モデルの作成と、判定の流れとを示すイメージ図である。
【図６】地図情報作成装置の他の構成例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、本発明の一実施態様に係る地図情報作成装置について、図面を参照しながら詳細に説明する。
【００１７】
＜実施の形態＞
＜地図情報作成装置の構成＞
本発明の一態様に係る地図情報作成装置は、ＰＯＩに係るＰＯＩ情報を含む地図情報と、入力されたデータからＰＯＩに関する出来事や話題を示す情報を抽出するためのＰＯＩ学習モデルとを記憶する記憶部（図１の１０４参照）と、文書を含む情報群の入力を受け付ける入力部（図１の１０１参照）と、情報群から、ＰＯＩ学習モデルを用いて、１以上のＰＯＩに関する出来事や話題を示す情報を抽出する抽出部（図１の１０５参照）と、抽出部が抽出した情報のうち、ＰＯＩ情報に含まれていない新出情報を特定する特定部（図１の１０５参照）と、新出情報を、ＰＯＩに係る新たな情報としてＰＯＩ情報に登録する登録部（図１の１０５参照）と、登録部が特定した新出情報の有効期間を設定する設定部（図１の１０５参照）と、を備える。
【００１８】
ここで、ＰＯＩとは、ユーザが興味を覚えると思われる場所や施設などのことをいう。また、ＰＯＩに関する出来事や話題を示す情報とは、そのＰＯＩに関し、ＰＯＩについての状態が理解できる情報であればどのような情報であってもよく、例えば、ＰＯＩの状態の変化（例えば、リニューアル、閉店など）、ＰＯＩで実行されているサービスやその変化、ＰＯＩが提供している期間限定のサービス、ＰＯＩの人気、話題になっていることなどが含まれてよい。
【００１９】
図１は、地図情報作成装置１００の機能構成例を示すブロック図である。図１に示すように、地図情報作成装置１００は、入力部１０１と、出力部１０３と、記憶部１０４と、ＣＰＵ１０５とを備える。
【００２０】
地図情報作成装置１００は、一例として、ナビゲーションシステムが利用する地図に含まれる各種のＰＯＩについて、そのＰＯＩの出来事や話題に関する情報を、様々な文書情報から取得する。地図情報作成装置１００が、ＰＯＩの出来事や話題を取得することで、ＰＯＩの情報として登録すべき情報の探索をオペレータが行わずに済むので、オペレータの処理を軽減する。また、地図情報作成装置１００は、ＰＯＩに係る情報、即ち、ＰＯＩの出来事や話題に関する情報をタグ情報として、登録するとともに、そのタグ情報に対して、有効期間を設けることができる。以下、そのような地図情報作成装置１００の各機能部について詳細に説明する。
【００２１】
入力部１０１は、地図情報作成装置１００のユーザからの入力を受け付けて、ＣＰＵ１０５に伝達する機能を有する。入力部１０１は、例えば、地図情報作成装置１００に備えられたハードウェアキーや、タッチキーなどのソフトキーなどにより実現することができる。入力部１０１は、例えば、オペレータから、ＰＯＩの出来事や話題を判定（特定）する対象となる文書情報の入力を受け付ける。入力部１０１は、受け付けた入力内容を示す文書情報をＣＰＵ１０５に伝達する。なお、入力部１０１に対する入力は音声による入力であってもよい。音声による入力の場合は、一例として、ＰＯＩの情報を含む文書をオペレータが読み上げる態様で入力するものであってもよい。また、入力部１０１は、他の装置から情報を受信する通信インターフェースを兼ねてよく、文書を含む情報群を、判定対象の文書群として入力を受け付けることとしてもよい。
【００２２】
出力部１０３は、ＣＰＵ１０５からの指示に従って、指示されたデータを出力する機能を有する。出力部１０３は、外部の装置に対して、ＣＰＵ１０５から指定された情報を出力する通信インターフェースとして機能する。出力部１０３は、例えば、モニターやスピーカ等の外部装置にデータを出力することができる。出力部１０３は、例えば、ＣＰＵ１０５が文書から発見したＰＯＩの出来事や話題を示す情報を出力する。
【００２３】
記憶部１０４は、地図情報作成装置１００が動作するうえで必要とする各種のプログラムおよび地図情報を含む各種のデータを記憶する記録媒体である。記憶部１０４は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disc Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）等により実現される。記憶部１０４は、ＰＯＩ学習モデル１４１と、ＰＯＩ情報１４２と、を記憶している。これらの情報は、予め記憶部１０４に記憶されていてよい。ＰＯＩ学習モデル１４１は、地図情報作成装置１００が学習の結果得たモデルを記憶したものであってもよい。ＰＯＩ学習モデル１４１は、判定対象の文書（テキストデータ）を入力として、そのテキストデータにＰＯＩに係る出来事や話題に関する言葉が含まれていた場合に、ＰＯＩに係る出来事や話題に関する言葉を特定することができるモデルである。ＰＯＩ学習モデル１４１は、機械学習（深層学習）により、入力された情報にＰＯＩに係る出来事や話題がどのような情報で、どのようなＰＯＩに対応しているのかを学習したモデルであり、所謂、ディープラーニングにおける推定処理が可能なモデルである。ＰＯＩ情報１４２は、ＰＯＩに係る各種の情報を含むデータベースである。ＰＯＩ情報１４２の詳細については、後述する。
【００２４】
ＣＰＵ１０５は、記憶部１０４に記憶されている各種のプログラムおよび各種のデータを利用して、地図情報作成装置１００が実行すべき処理を実行するプロセッサである。
【００２５】
ＣＰＵ１０５は、ＰＯＩ学習モデル１４１に対して、入力部１０１から伝達された情報群を入力する。そして、ＣＰＵ１０５は、ＰＯＩ学習モデル１４１を用いて、伝達された情報群に、ＰＯＩに関する出来事や話題に関する言葉が含まれているか、含まれている場合に、その出来事や話題が何であるか、そして、何のＰＯＩに対応するのかを特定する機能を有する。
【００２６】
また、ＣＰＵ１０５は、特定した言葉が、新出の情報であるか否かを判定する。そして、ＣＰＵ１０５は、新出の情報である場合には、更に、その情報が継続的な情報であるか否かを判定する。新出の情報でなかった場合には、ＣＰＵ１０５は何もしない。新出の情報であった場合には、その新出であると判定した情報が、入力された情報群のなかで、継続的に抽出される情報であるかを判定する。
【００２７】
そして、ＣＰＵ１０５は、継続的に抽出される情報である場合には、その新出の情報を新たなタグデータとして、後述するＰＯＩ情報１４２のタグデータ２１５に登録する。一方、継続的に抽出される情報ではなかった場合にも、ＣＰＵ１０５は、その新出の情報を新たなタグデータとして、タグデータ２１５に登録するが、このとき、ＣＰＵ１０５は、そのタグデータに対して、有効期間を算出し、算出した有効期間を対応付けて有効期間２１７に登録する。また、併せて、その登録を行った日時を、登録日２１６に登録する。
【００２８】
また、ＣＰＵ１０５は、ＰＯＩ情報１４２において、登録日２１６から有効期間２１７が経過したタグデータ２１５がある場合に、そのタグデータを無効化する。ここでタグデータを無効化とは、ＰＯＩ情報１４２において、そのタグデータが無効であることを示す情報（フラグ）が対応付けられることであってもよいし、ＰＯＩ情報１４２から削除されることであってもよい。タグデータの内容はＰＯＩの検索等に用いることができるが、このときにタグデータが無効であることを示す情報が対応付けられている場合には、その検索には用いないこととする。
【００２９】
以上が地図情報作成装置１００の構成例である。
【００３０】
＜データ＞
図２は、地図情報作成装置１００の記憶部１０４に記憶されているＰＯＩ情報１４２の構成例を示すデータ概念図である。
【００３１】
図２に示すように、ＰＯＩ情報１４２は、識別番号２１１と、ＰＯＩ名称２１２と、ＰＯＩ位置２１３と、所在地２１４と、タグデータ２１５と、登録日２１６と、有効期間２１７とが対応付けられた情報である。
【００３２】
識別番号２１１は、ＰＯＩ情報１４２において各ＰＯＩを地図情報作成装置１００が一意に特定できるように設定された識別情報である。
【００３３】
ＰＯＩ名称２１２は、対応するＰＯＩの名称を示す情報であり、店名、施設名、地名などが該当する。
【００３４】
ＰＯＩ位置２１３は、対応するＰＯＩの位置座標を示す情報であり、その経緯度情報を示す。この経緯度情報は、対応するＰＯＩの敷地の中心の位置座標であってもよいし、敷地内のどこかの位置座標であってもよいし、ＰＯＩの敷地全体の範囲を示す位置座標であってもよい。
【００３５】
所在地２１４は、対応するＰＯＩの所在地を示す情報であり、その住所を示す。この住所は、おおよその場所だけを示す情報であってもよい。
【００３６】
タグデータ２１５は、対応するＰＯＩに係る情報であって、その特徴、状態、ＰＯＩにおける出来事や話題などの情報のことである。タグデータ２１５は、対応付けられている情報ごとに区別して管理される。
【００３７】
登録日２１６は、対応するタグデータ２１５がＰＯＩ情報１４２に登録された日付を示す情報である。
【００３８】
有効期間２１７は、対応するタグデータ２１５の有効期間を示す情報である。ここでは、対応する登録日２１６から、どこまで有効であるかを示す情報であり、日数で示されることとするが、これは、有効期日の年月日、即ち、有効期限を示す情報であってもよい。図２の例では、登録日２１６に有効期間で示される日数を加算した年月日が、有効期限となる。また、有効期間２１７は、無期限である場合には、設定されず、図２においては、有効期間が設定されていない場合には、「−」で表現することとする。
【００３９】
図２の例で言えば、識別番号２１１が、「Ｐ１０１１１２」で示されるＰＯＩの名称は、「Ａフレンチ」であり、そのＰＯＩ位置は、「（Ｘ１、Ｙ１）」という座標を有し、「東京都新宿区」に居を構え、タグデータ２１５として、「新装開店」、「駅地下」、「スタイリッシュ」などの情報が対応付けられ、それらの情報の登録日が「２０１８年４月２０日」であることが理解できる。また、「Ａフレンチ」の各タグデータには、有効期間が設定されていないことが理解できる。
【００４０】
図３は、ＰＯＩ情報１４２であって、地図情報作成装置１００により更新されたＰＯＩ情報１４２の例を示している。
【００４１】
地図情報作成装置１００は、入力された情報群に新出の情報が含まれていた場合に、その新出情報を抽出するにあたって、算出された確度に応じて算出された有効期間とともに、新たにＰＯＩ情報１４２に登録する。
【００４２】
図３の例では、ＢイタリアンというＰＯＩに対して、「ハロウィン」という言葉がＰＯＩに関する出来事や話題に係る言葉として抽出されて、タグデータ２１５に新たに登録された例を示している。
【００４３】
そして、その「ハロウィン」というタグデータに対応付けて、「６５日」という有効期間が設定されている。このように、地図情報作成装置１００が抽出したＰＯＩに関する出来事や話題に関する情報を新たに登録した場合には、有効期間を設ける。この有効期間を設けることによって、仮に、新たに登録されたタグデータの内容が、ＰＯＩの情報として誤っていたとしても、有効期間が経過すれば無効になるので、地図情報に含まれるＰＯＩ情報１４２は自動的に正されることとなる。
【００４４】
＜地図情報作成装置の動作＞
図４は、地図情報作成装置１００によるＰＯＩの出来事や話題を特定して、その内容が新出の情報であれば、ＰＯＩ情報１４２に登録する処理を示すフローチャートである。
【００４５】
図４に示すように、地図情報作成装置１００の入力部１０１は、文書の入力を受け付ける（ステップＳ４０１）。この文書は、ネットワーク上でＰＯＩに関する出来事や話題が含まれていることが望ましく、例えば、ブログ、ツイッター（登録商標）、ネットニュース、ウェブサイト（ホームページ）等から、収集したものを入力としてよい。これらの情報は、地図情報作成装置１００が、ネットワークを巡回して自動収集したものを用いてもよいし、地図情報作成装置１００のオペレータが収集したものを用いてもよい。入力部１０１は、入力された情報をＣＰＵ１０５に伝達する。
【００４６】
ＣＰＵ１０５は、伝達された情報群に対して、ＰＯＩ学習モデル１４１を用いて、ＰＯＩの出来事や話題が含まれるかを判定する（ステップＳ４０２）。ここで、ＣＰＵ１０５は、どのＰＯＩに関し、どのような出来事あるいは話題であるかを判定し、特定する。図５に示す実施形態において一具体例を示しているが、まず、文書にＰＯＩに関する情報が含まれるか否かを判定し、ＰＯＩに関する情報が含まれると判定された文書から、ＰＯＩを特定可能な情報を抽出するとともに、文脈解析により、そのＰＯＩに関する情報を抽出する。一例として、「名古屋にいいところがあるよ」という文書には、ＰＯＩは含まれていないと判定する。一方で、「名古屋のＡ店の○○がおいしいよ」というような文書には、「Ａ店」というＰＯＩが含まれ、「○○がおいしい」という情報が出来事や話題（新出情報の候補）として抽出することができ、「今、Ｂ店で□□やっているよ」というような文書には、「Ｂ店」というＰＯＩが含まれ、「□□やっている」という情報が出来事や話題として抽出することができる。なお、これは、先に、ある特定のＰＯＩに関する文書であるか否かを判定し、その特定のＰＯＩに関する文書であると判定された文書から、その特定のＰＯＩに関する情報を抽出することにより実現するものであってもよい。即ち、先に特定のＰＯＩを特定してもよいし、後から、特定のＰＯＩを特定することとしてもよい。
【００４７】
ＰＯＩの出来事や話題が含まれると判定された場合には（ステップＳ４０３のＹＥＳ）、ＣＰＵ１０５は、その情報が、対応するＰＯＩについて、新出の情報であるか否かを判定する（ステップＳ４０４）。新出の情報であるか否かは、ＰＯＩの出来事や話題であるとして特定された言葉が、ＰＯＩ情報１４２において対応するＰＯＩのタグデータ２１５として既に登録されているか否かにより判定することができる。また、その新出の情報がどのＰＯＩに対応するかについては、抽出対象の文書に対する形態素解析を利用した文脈を解析することにより特定する。一例として、「Ａ店が、Ｂ企業の協賛のもと、期間限定イベントを開催中」というような文書があった場合に、「期間限定イベント」が進出の情報として抽出できたときに、「Ａ店」が、対応するＰＯＩとなる。
【００４８】
ＣＰＵ１０５が入力された情報群から抽出したＰＯＩの出来事や話題の情報が、新出の情報であった場合には（ステップＳ４０４のＹＥＳ）、その新出の情報が継続的に抽出される情報であるか否かを判定する（ステップＳ４０５）。ここで、継続的に抽出される情報とは、入力された情報群内において、頻出する情報であって、入力された情報群内で登場する時期（期間）が所定よりも長い情報のことをいう。入力された情報群内で登場する時期は、各情報が投稿された日時に基づいて特定することができる。
【００４９】
また、登場する時期が所定よりも長いというのは、ＰＯＩの出来事や話題として特定された情報が掲載されている記事の日時情報（例えば、記事が投稿された日時、あるいは、記事内に含まれる記事と関連する日時）が、一定の年月にわたっていることを意味する。即ち、一定期間（例えば、半年）以上、そのＰＯＩに対して、その出来事あるいは話題に関する情報が抽出できることを意味する。
【００５０】
ＣＰＵ１０５が抽出したＰＯＩの出来事や話題の情報が、継続的に抽出される情報であると判定した場合には（ステップＳ４０５のＹＥＳ）、ＣＰＵ１０５は、抽出した言葉を、対応するＰＯＩの永続的なタグデータとして、タグデータ２１５に登録し（ステップＳ４０６）、処理を終了する。
【００５１】
一方、新出の情報が継続的に抽出される情報ではないと判定した場合には（ステップＳ４０５のＮＯ）、ＣＰＵ１０５は、その継続的に抽出される情報ではないと判定した情報を、ＰＯＩ情報１４２のタグデータ２１５に登録する。
【００５２】
また、その際には、ＣＰＵ１０５は、抽出した言葉に対して、対応するＰＯＩの出来事や話題であると判定したその確度に応じた有効期間を算出する。そして、ＣＰＵ１０５は、算出した有効期間を対応するタグデータ２１５に対応付けて、ＰＯＩ情報１４２に登録して（ステップＳ４０７）、処理を終了する。
【００５３】
なお、ＣＰＵ１０５は、タグデータ２１５の登録にあたって、登録日２１６も併せて登録するが、この日時は、対応するタグデータが抽出できた情報が、投稿された（ウェブ上に掲載された）最新の日時を、登録する。なお、この日時は、地図情報作成装置が、その新出の情報を抽出した日時で代替することとしてもよい。
【００５４】
また、ＰＯＩの出来事や話題が特定できなかった場合（ステップＳ４０３のＮＯ）や、ＰＯＩの出来事や話題が特定できたとしても、その情報が新出でなかった場合には（ステップＳ４０４のＮＯ）、処理を終了する。
【００５５】
このようにして、地図情報作成装置１００は、ＰＯＩに関する出来事や話題を、入力された新たな情報から特定して地図情報のＰＯＩ情報として登録することができる。また、その際には、地図情報作成装置１００は、その登録する情報に有効期間を設けたうえで設定することにより、登録した情報が誤りであった場合の被害が大きくなることを防ぐことができる。
【００５６】
＜地図情報作成装置による学習と判定のイメージ＞
図５は、地図情報作成装置１００による学習と、学習の結果を利用した判定の流れ、学習したモデルの利用のされ方を示すイメージ図である。図５においては、一点鎖線で囲んでいる範囲内の処理が学習処理に該当し、鎖線で囲った領域内の処理が判定処理に該当する。なお、点線で囲った領域内の処理は、学習処理における前処理に該当する。
【００５７】
図５に示すように単語の特徴ベクトル学習のための文書の入力に対して、形態素解析を行い、単語の特徴ベクトルを学習することで、単語特徴ベクトルモデルを生成することができる。図５に示すように、単語特徴ベクトルモデルは、ＰＯＩの有無の学習、ＰＯＩの出来事や話題の学習のいずれの段階においても利用することができる。なお、単語の特徴ベクトル学習のための文書とは、一例として、電子辞書やネットワーク上のウィキペディア等の情報を用いることができる。また、単語の特徴ベクトルの学習には、一例として、fasttextを利用することができる。fasttextは、単語のベクトル化とテキスト分類をサポートする機械学習のためのライブラリ（ニューラルネットワーク）である。なお、fasttextはあくまで一例であり、その他の手法を用いて学習を行ってもよい。
【００５８】
また、地図情報作成装置１００は、ＰＯＩの有無が判定済みの教師データに対して、形態素解析、文書正規化、文書の特徴ベクトル生成といった前処理を行った上で、ＰＯＩの有無を学習することにより、ＰＯＩ有無学習モデルを生成することができる。形態素解析は、文書を解析して、形態素（要素）に分解することであり、文書の正規化とは、文書内での単語の用いられかた（表現の揺らぎ）を是正（若しくは、揺らぎのある単語を同一の単語であると認識）したり、文書の特徴ベクトル生成に適した形式に整形することをいう。
【００５９】
図５において、前処理を行うことで、文書の特徴ベクトルが生成され、生成された文書の特徴ベクトルに対して、例えば、ランダムフォレストを利用して、ＰＯＩの有無を学習することができる。
【００６０】
ランダムフォレストは、機械学習のアルゴリズムの一種であり、ランダムサンプリングされた教師データの組み合わせから予め定められた個数（例えば千種類）の判定用のモデルを作成する。そして、ランダムフォレストは、判定の際には、作成された全ての判定用のモデルを用いた判定結果の多数決で、最終の判定結果を得る学習モデルである。したがって、ランダムフォレストは、各学習（判定）モデルから、文書についての判定結果を、確率で出力することもできる。本実施形態の場合、入力されたＰＯＩ有無判定済み教師データ各々から生成された文書の特徴ベクトルをランダムサンプリングして、判定用のモデルを生成し、ＰＯＩ有無学習モデルとする。なお、ＰＯＩの有無が判定済みの教師データとは、その文書にＰＯＩに関する情報が含まれているか否かが、既に人の手で判定された情報のことであり、情報に対して、ＰＯＩの有無を示すフラグ情報が対応付けられた情報のことである。図５に示すように、ＰＯＩ有無学習モデルは、入力された情報に対して、その情報の中にＰＯＩに関する情報が含まれているか否かを判定するＰＯＩ有無判定処理を行う際に用いられる。
【００６１】
また、地図情報作成装置１００は、ＰＯＩの出来事や話題について判定済みの教師データに対して、形態素解析、文書正規化、文書の特徴ベクトル生成といった前処理を行った上で、ＰＯＩの出来事や話題を学習することにより、ＰＯＩ学習モデル１４１を生成することができる。ＰＯＩの出来事や話題について判定済みの教師データとは、その情報の内容から、どのＰＯＩに関する、何という出来事や話題があるのかの情報が対応付けられた情報である。ＰＯＩの出来事や話題の学習にもランダムフォレストを利用することができる。
【００６２】
そして、ＰＯＩの出来事や話題を特定するにあたっては、図５に示すように地図情報作成装置１００は、まず、判定対象の文書（情報群）の入力を受け付けて、まず先に、その情報群の各文書について、ＰＯＩに関連するか否かをＰＯＩ有無学習モデルを用いて判定する。そして、判定の結果ＰＯＩ有無判定ラベル付文書を得る。
【００６３】
その次に、地図情報作成装置１００は、判定対象の情報群のうち、ＰＯＩの有無において、ＰＯＩに関する情報が含まれるとされた文書群に対して、ＰＯＩ学習モデル１４１を用いて、ＰＯＩの出来事や話題を特定する。そして、ＣＰＵ１０５は、特定した出来事や話題を示す文言のタグデータとしての確度を算出し、その確度を用いて、有効期間を算出し、ＰＯＩ情報１４２に登録する。
【００６４】
前述のようにＰＯＩ学習モデル１４１はランダムフォレストを用いて生成した場合には、その判定モデルを複数（例えば、千種）含み、それぞれの判定モデルからの出力結果を得ることができる。即ち、入力された一つの情報に対して、その情報から、ＰＯＩの出来事や話題として特定した情報が複数個（例えば、千個）出力されることになる。
【００６５】
そして、出力された結果のうち、最も多い情報をＰＯＩの出来事・話題であるとして、タグデータ２１５として登録すべき文言であると特定する。このとき、地図情報作成装置１００のＣＰＵ１０５は、その文言が、全出力結果のうち、どの程度の判定モデルがその結果を出力したのかを、その文言の確度とする。そして、ＣＰＵ１０５は、その算出した確度を用いて、その文言の有効期間を算出する。一例として、例えば、千の判定モデルのうち、ある文書から、ＰＯＩの出来事として、ＰＯＩとしての「Ａフレンチ」に対して、「大行列」という出来事・話題が特定できたとする。その「Ａフレンチ」と「大行列」という組み合わせを出力した判定モデルの個数がＫ個あったとする。この場合、ＣＰＵ１０５が算出する「大行列」という文言に対する確度として、Ｋ／１０００を用いることができる。そして、ＣＰＵ１０５は、一例として、このＫ／１０００という数値に対して、所定の係数（例えば、１００）を乗じた値を有効期間の日数とすることができる。仮に、Ｋが４００であれば、Ａフレンチのタグデータ２１５として、「大行列」という文言が登録され、有効期間２１７として、「４０日」が登録されることになる。また、その登録日２１６は、Ａフレンチと大行列という文言が抽出できる情報元がウェブ上で登録された最新の日付を用いることができる。
【００６６】
他の、一具体例を挙げれば、例えば、「Ｂイタリアンでハロウィンパーティー」とか、「Ｂイタリアンが、Ｄ社ハロウィン大賞受賞」などといった内容の情報群を入力されていたとして、「ハロウィン」という情報が、「Ｂイタリアン」というＰＯＩに対する出来事・話題があることが特定できたとする。そして、千の判定モデルのうち、６００個の判定モデルが、「ハロウィン」を特定したとする。このとき、「ハロウィン」という文言のタグデータとしての確度は、６００／１０００＝０．６と算出することができる。予め、有効期間としての初期値（例えば、３０日）を設定しておき、算出した確度に所定の演算を施した値を、その初期値に乗じた値を有効期間とすることが考えられる。例えば、所定の演算として算出した確度に１を足すという演算を行う場合には、有効期間として、（０．６＋１）×３０＝４８日という日数を算出することができる。
【００６７】
また、更には、その「ハロウィン」という文言が、どれだけの回数が、入力された情報群に登場したかを示す頻度を用いて、有効期間を算出する（補正する）こととしてもよい。この頻度が高ければ高いほど、有効期間を長く設定し、頻度が低いと、有効期間を短く設定するようにする。例えば、頻度が、特定した文言を情報群の総数で除した値を用いたとして、上記した手法で算出した有効期間に対して、その頻度を乗じた値を最終的な有効期間とすることができる。
【００６８】
また、「ハロウィン」という文言が特定できた情報源の種別（ネットニュース、ブログ、ツイッター、ウェブサイト、新聞、…）によっても、有効期間を設定（補正）するようにしてもよい。即ち、情報源の種別が多いほど、有効期間を長く設定し、情報源の種別が少ないほど、有効期間を短く設定するようにする。一例として、情報源の種別が一種類であれば、上述した手法で算出した有効期間をそのまま用い、二種類であれば、有効期間を２割増し、三種類であれば、有効期間を３割増しというように有効期間を長くすることが考えられる。
【００６９】
有効期間の算出方法は、上述した算出方法に限定するものではなく、適宜、適切な長さの期間になるように、他の算出方法を用いてもよい。この算出に当たって、文言の出来事や話題としての確度を入力変数として用いてさえいればよい。
【００７０】
なお、図５においては、まず入力された情報群にＰＯＩそのものに関する情報が含まれているか否かを判定してふるい分けをしているが、入力部１０１に対して入力された情報を、そのままＰＯＩ学習モデル１４１に入力することとしてもよい。しかしながら、その事前に、ＰＯＩ有無学習モデルで、情報にＰＯＩに関する情報が含まれているか否かでふるい分けをしておくことで、より精度の高い情報を得ることができる可能性を高めることができる。
【００７１】
＜まとめ＞
本実施の形態に係る地図情報作成装置１００によれば、ネットワーク等から収集した各種の情報の中から、ＰＯＩに係る情報であって、ＰＯＩの出来事や話題に関する情報を特定して、その情報をＰＯＩ情報として登録することができる。また、その際に、その抽出した情報の、ＰＯＩのタグデータとしての確度に基づいて、有効期間を設定することで、仮にそのタグデータがＰＯＩの情報として誤っていたとしても、有効期間後には無効とすることで、地図情報作成装置は、自身でその誤りを訂正することができる。
【００７２】
＜補足＞
上記実施の形態に係る地図情報作成装置は、上記実施の形態に限定されるものではなく、他の手法により実現されてもよいことは言うまでもない。以下、各種変形例について説明する。
【００７３】
（１）上記実施の形態においては、ナビゲーションに用いられる地図情報において用いられるＰＯＩ情報に対して、新たなタグデータ、そして、その有効期間を設定する例を示したが、タグデータの登録及び有効期間の設定は、ナビゲーションシステムの地図情報で利用されるＰＯＩ情報を対象に限定するものではない。ナビゲーションシステムの地図情報用のＰＯＩ情報以外の登録先であってもよく、データベースとして、ＰＯＩに関する情報を含み、そのＰＯＩに関連する情報として、タグデータを登録しているようなデータベースであれば、どのようなデータベースに対しても適用可能である。
【００７４】
（２）上記実施の形態においては、地図情報作成装置における文書からＰＯＩの出来事や話題を特定し、その話題をＰＯＩ情報に登録する手法として、地図情報作成装置のプロセッサが地図情報作成プログラム等を実行することにより登録することとしているが、これは装置に集積回路（ＩＣ（Integrated Circuit）チップ、ＬＳＩ（Large Scale Integration））等に形成された論理回路（ハードウェア）や専用回路によって実現してもよい。また、これらの回路は、１または複数の集積回路により実現されてよく、上記実施の形態に示した複数の機能部の機能は１つの集積回路により実現されることとしてもよい。ＬＳＩは、集積度の違いにより、ＶＬＳＩ、スーパーＬＳＩ、ウルトラＬＳＩなどと呼称されることもある。すなわち、図６に示すように、地図情報作成装置１００は、入力回路１０１ａ、出力回路１０３ａ、記憶回路１０４ａ、制御回路１０５ａ、とから構成されてよく、それぞれ、入力部１０１、出力部１０３、記憶部１０４、ＣＰＵ１０５、に相当する。
【００７５】
また、上記地図情報作成プログラムは、プロセッサが読み取り可能な記録媒体に記録されていてよく、記録媒体としては、「一時的でない有形の媒体」、例えば、テープ、ディスク、カード、半導体メモリ、プログラマブルな論理回路などを用いることができる。また、上記地図情報作成プログラムは、当該地図情報作成プログラムを伝送可能な任意の伝送媒体（通信ネットワークや放送波等）を介して上記プロセッサに供給されてもよい。つまり、例えば、スマートフォン等の情報処理機器を利用して、ネットワーク上から地図情報作成プログラムをダウンロードして実行する構成としてもよい。本発明は、上記地図情報作成プログラムが電子的な伝送によって具現化された、搬送波に埋め込まれたデータ信号の形態でも実現され得る。
【００７６】
なお、上記地図情報作成プログラムは、例えば、ActionScript、JavaScript（登録商標）などのスクリプト言語、Objective-C、Java（登録商標）、Ｃ＋＋などのオブジェクト指向プログラミング言語、HTML5などのマークアップ言語などを用いて実装できる。
【００７７】
（３）上記実施の形態に示した各種の実施例や、＜補足＞に示した各種の例は適宜組み合わせることとしてもよい。また、各フローチャートに示した各動作は、結果として矛盾がなければその実行順序を入れ替えたり、並列に実行したりすることとしてもよい。
【符号の説明】
【００７８】
１００  地図情報作成装置
１０１  入力部
１０３  出力部
１０４  記憶部
１０５  ＣＰＵ（抽出部、特定部、登録部、設定部）
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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