(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
データベース検索を利用して、所定の人名キーワードに関連付けられたイベント情報を収集するイベント情報収集部と、
収集した前記イベント情報に含まれるイベント文章から地名キーワードを抽出する地名抽出部と、
前記地名キーワードを抽出した前記イベント文章からイベント名キーワードを抽出するイベント名抽出部と、
データベース検索を利用して、前記人名キーワードおよび前記イベント名キーワードを含むイベント文章数のうち前記地名キーワードを含むイベント文章数の占める度合いを示す地名共起度を算出する地名共起度算出部と、
前記地名共起度を算出した前記地名キーワードについて、前記地名キーワードに関連する住所キーワードを取得する住所取得部と、
データベース検索を利用して、前記人名キーワードおよび前記イベント名キーワードを含むイベント文章数のうち前記住所キーワードを含むイベント文章数の占める度合いを示す住所共起度を算出する住所共起度算出部と、
下記の式により、前記地名共起度と前記住所共起度に基づいて、前記イベント情報に関連づけられるべき地名キーワードと住所キーワードの組み合わせの適正度を算出する適正度算出部と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。
Ｓ＝Ｐ（Ｔi｜Ｐ，Ｅ）＊Ｐ（Ａj｜Ｐ，Ｅ）・・・（式）
ここで、Ｓは、前記適性度であり、Ｐ（Ｔi｜Ｐ，Ｅ）は、前記地名共起度であり、Ｐ（Ａj｜Ｐ，Ｅ）は、前記住所共起度である。
【請求項２】
前記地名キーワードについて、算出された前記地名共起度が所定の閾値より小さい場合には、前記イベント情報に関連づけられるべき地名キーワードとして不適正であると判定し、前記住所キーワードの取得および前記住所共起度の算出を行わないことを決定する不適正判定部を備える、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記住所取得部は、前記地名キーワードが古い地名表記である場合には、前記古い地名表記に対応する現在の地名表記に関連する住所キーワードを取得する、請求項１または請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
データベース検索を利用して、所定の人名キーワードに関連付けられたイベント情報を収集し、
収集した前記イベント情報に含まれるイベント文章から地名キーワードを抽出し、
前記地名キーワードを抽出した前記イベント文章からイベント名キーワードを抽出し、
データベース検索を利用して、前記人名キーワードおよび前記イベント名キーワードを含むイベント文章数のうち前記地名キーワードを含むイベント文章数の占める度合いを示す地名共起度を算出し、
前記地名共起度を算出した前記地名キーワードについて、前記地名キーワードに関連する住所キーワードを取得し、
データベース検索を利用して、前記人名キーワードおよび前記イベント名キーワードを含むイベント文章数のうち前記住所キーワードを含むイベント文章数の占める度合いを示す住所共起度を算出し、
下記の式により、前記地名共起度と前記住所共起度に基づいて、前記イベント情報に関連づけられるべき地名キーワードと住所キーワードの組み合わせの適正度を算出することを特徴とする情報処理方法。
Ｓ＝Ｐ（Ｔi｜Ｐ，Ｅ）＊Ｐ（Ａj｜Ｐ，Ｅ）・・・（式）
ここで、Ｓは、前記適性度であり、Ｐ（Ｔi｜Ｐ，Ｅ）は、前記地名共起度であり、Ｐ（Ａj｜Ｐ，Ｅ）は、前記住所共起度である。
【請求項５】
コンピュータに、
データベース検索を利用して、所定の人名キーワードに関連付けられたイベント情報を収集する処理と、
収集した前記イベント情報に含まれるイベント文章から地名キーワードを抽出する処理と、
前記地名キーワードを抽出した前記イベント文章からイベント名キーワードを抽出する処理と、
データベース検索を利用して、前記人名キーワードおよび前記イベント名キーワードを含むイベント文章数のうち前記地名キーワードを含むイベント文章数の占める度合いを示す地名共起度を算出する処理と、
前記地名共起度を算出した前記地名キーワードについて、前記地名キーワードに関連する住所キーワードを取得する処理と、
データベース検索を利用して、前記人名キーワードおよび前記イベント名キーワードを含むイベント文章数のうち前記住所キーワードを含むイベント文章数の占める度合いを示す住所共起度を算出する処理と、
下記の式により、前記地名共起度と前記住所共起度に基づいて、前記イベント情報に関連づけられるべき地名キーワードと住所キーワードの組み合わせの適正度を算出する処理と、
を実行させることを特徴とする情報処理プログラム。
Ｓ＝Ｐ（Ｔi｜Ｐ，Ｅ）＊Ｐ（Ａj｜Ｐ，Ｅ）・・・（式）
ここで、Ｓは、前記適性度であり、Ｐ（Ｔi｜Ｐ，Ｅ）は、前記地名共起度であり、Ｐ（Ａj｜Ｐ，Ｅ）は、前記住所共起度である。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、データベース検索によって取得したイベント情報について、そのイベント情報に関連づけられるべき地名キーワードと住所キーワードの適切な組み合わせを選択するための機能を備えた情報処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、歴史に関する情報の収集に関して、大きな組織レベルから個人レベルまで様々な取組み（デジタルアーカイブプロジェクトなど）が行われている。しかし、様々なプロジェクトで集められた歴史に関する情報（映像や画像、文献などの情報）は、個々のプロジェクト内で使用されるにとどまり、複数のプロジェクト間で相互利用されることは殆どないのが現状である。その一方で、このようにして収集された情報（歴史イベント情報ともいう）は、学会などで発表されるだけでなく、インターネット上でも閲覧できるように掲載されることが少なくない。
【０００３】
そこで、従来、インターネット検索を利用して歴史イベント情報を収集し、その情報を地図上にマッピングする技術（アプリケーション）が提案されている。この従来のアプリケーションでは、ユーザが所定のキーワードを入力すると、インターネット検索を利用してそのキーワードに関連付けられた歴史イベント情報が収集され、その歴史イベント情報（文章の部分）から地名情報を抽出し、その地名情報に基づいて地図上へのマッピングを行う（例えば特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００９−０８７１４０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、従来のアプリケーションでは、歴史イベント情報に含まれる文章部分から地名を抽出することは可能であっても、抽出した地名が、その歴史イベント情報を指し示す地名（歴史イベント情報に関連付けられるべき地名）として適切であるかを判定することまではしておらず、特に、複数の地名が文章中に含まれているような場合には、その中から適切な地名を選択することは困難であった。
【０００６】
さらに、歴史イベント情報を地図上にマッピングするようなアプリケーションでは、適切なマッピングを行うために、その地名と住所の適切な組み合わせを選ぶ必要があるが、従来、そのようなことについては全く想定もされていなかった。
【０００７】
本発明は、上記の課題に鑑みてなされたもので、イベント情報に関連づけられるべき地名キーワードと住所キーワードの組み合わせの適正度を求めることのできる情報処理装置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】
【０００８】
本発明の情報処理装置は、データベース検索を利用して、所定の人名キーワードに関連付けられたイベント情報を収集するイベント情報収集部と、収集した前記イベント情報に含まれるイベント文章から地名キーワードを抽出する地名抽出部と、前記地名キーワードを抽出した前記イベント文章からイベント名キーワードを抽出するイベント名抽出部と、データベース検索を利用して、前記人名キーワードおよび前記イベント名キーワードを含むイベント文章数のうち前記地名キーワードを含むイベント文章数の占める度合いを示す地名共起度を算出する地名共起度算出部と、前記地名共起度を算出した前記地名キーワードについて、前記地名キーワードに関連する住所キーワードを取得する住所取得部と、データベース検索を利用して、前記人名キーワードおよび前記イベント名キーワードを含むイベント文章数のうち前記住所キーワードを含むイベント文章数の占める度合いを示す住所共起度を算出する住所共起度算出部と、前記地名共起度と前記住所共起度に基づいて、前記イベント情報に関連づけられるべき地名キーワードと住所キーワードの組み合わせの適正度を算出する適正度算出部と、を備えている。
【０００９】
これにより、データベース検索によって人名キーワードを用いてイベント情報が収集され、そのイベント情報に含まれるイベント文章から地名キーワードが抽出されたときに、データベース検索を利用して算出した地名共起度と住所共起度に基づいて、そのイベント情報に関連づけられるべき地名キーワードと住所キーワードの組み合わせの適正度を求めることができる。したがって、例えば、イベント情報を地名キーワードと住所キーワードに基づいて地図上にマッピングして表示するようなアプリケーションに適用する場合には、そのイベント情報に関連づけるべき地名キーワードと住所キーワードの適切な組み合わせを容易に選ぶことができる。
【００１０】
また、本発明の情報処理装置は、前記地名キーワードについて、算出された前記地名共起度が所定の閾値より小さい場合には、前記イベント情報に関連づけられるべき地名キーワードとして不適正であると判定し、前記住所キーワードの取得および前記住所共起度の算出を行わないことを決定する不適正判定部を備えてもよい。
【００１１】
これにより、地名キーワードについて算出された地名共起度の値が小さい場合には、イベント情報に関連づけられるべき地名キーワードとして不適正であるとして、住所キーワードの取得処理や住所共起度の算出処理が行われないので、不要な処理を減らすことができ、演算負荷を軽減することができる。
【００１２】
また、本発明の情報処理装置では、前記イベント名抽出部は、前記イベント文章から前記イベント名キーワードを抽出できなかった場合には、前記イベント文章から前記人名キーワードのライバル人名キーワードを抽出し、前記地名共起度算出部および前記住所共起度算出部は、前記イベント名キーワードの代わりに前記ライバル人名キーワードを用いてもよい。
【００１３】
これにより、イベント文章からイベント名キーワードを抽出できなかった場合には、その代わりにライバル人名キーワードを用いることができる。
【００１４】
また、本発明の情報処理装置では、前記住所取得部は、前記地名キーワードが古い地名表記である場合には、前記古い地名表記に対応する現在の地名表記に関連する住所キーワードを取得してもよい。
【００１５】
これにより、地名キーワードが古い地名表記である場合には、古い地名表記に対応する現在の地名表記に関連する住所キーワードを取得することができる。
【００１６】
本発明の情報処理方法は、データベース検索を利用して、所定の人名キーワードに関連付けられたイベント情報を収集し、収集した前記イベント情報に含まれるイベント文章から地名キーワードを抽出し、前記地名キーワードを抽出した前記イベント文章からイベント名キーワードを抽出し、データベース検索を利用して、前記人名キーワードおよび前記イベント名キーワードを含むイベント文章数のうち前記地名キーワードを含むイベント文章数の占める度合いを示す地名共起度を算出し、前記地名共起度を算出した前記地名キーワードについて、前記地名キーワードに関連する住所キーワードを取得し、データベース検索を利用して、前記人名キーワードおよび前記イベント名キーワードを含むイベント文章数のうち前記住所キーワードを含むイベント文章数の占める度合いを示す住所共起度を算出し、前記地名共起度と前記住所共起度に基づいて、前記イベント情報に関連づけられるべき地名キーワードと住所キーワードの組み合わせの適正度を算出する。
【００１７】
この方法によっても、上記の装置と同様の作用効果が得られる。すなわち、データベース検索によって取得したイベント情報について、そのイベント情報に関連づけられるべき地名キーワードと住所キーワードの組み合わせの適正度を求めることができる。
【００１８】
本発明の情報処理プログラムは、コンピュータに、データベース検索を利用して、所定の人名キーワードに関連付けられたイベント情報を収集する処理と、収集した前記イベント情報に含まれるイベント文章から地名キーワードを抽出する処理と、前記地名キーワードを抽出した前記イベント文章からイベント名キーワードを抽出する処理と、データベース検索を利用して、前記人名キーワードおよび前記イベント名キーワードを含むイベント文章数のうち前記地名キーワードを含むイベント文章数の占める度合いを示す地名共起度を算出する処理と、前記地名共起度を算出した前記地名キーワードについて、前記地名キーワードに関連する住所キーワードを取得する処理と、データベース検索を利用して、前記人名キーワードおよび前記イベント名キーワードを含むイベント文章数のうち前記住所キーワードを含むイベント文章数の占める度合いを示す住所共起度を算出する処理と、前記地名共起度と前記住所共起度に基づいて、前記イベント情報に関連づけられるべき地名キーワードと住所キーワードの組み合わせの適正度を算出する処理と、を実行させる。
【００１９】
このプログラムによっても、上記の装置と同様の作用効果が得られる。すなわち、データベース検索によって取得したイベント情報について、そのイベント情報に関連づけられるべき地名キーワードと住所キーワードの組み合わせの適正度を求めることができる。
【発明の効果】
【００２０】
本発明によれば、地名共起度算出部と住所共起度算出部と適正度算出部を設けることにより、データベース検索を利用して算出した地名共起度と住所共起度に基づいて、イベント情報に関連づけられるべき地名キーワードと住所キーワードの組み合わせの適正度を求めることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】本発明の実施の形態における情報処理装置の構成を示すブロック図
【図２】イベント情報（イベント文章）から地名キーワードやイベント名キーワードを抽出する処理の一例を示す図
【図３】地名キーワードから取得される住所キーワードの一例を示す図
【図４】地名キーワードの各々について算出した地名共起度の一例を示す図
【図５】住所キーワードの各々について算出した住所共起度の一例を示す図
【図６】地名キーワードと住所キーワードの組み合わせの適正度の一例を示す図
【図７】本発明の実施の形態における情報処理装置の動作の流れを示すフロー図
【発明を実施するための形態】
【００２２】
以下、本発明の実施の形態の情報処理装置について、図面を用いて説明する。本実施の形態では、歴史イベント情報を地名キーワードと住所キーワードに基づいて地図上にマッピングして表示するようなアプリケーション等に適用される情報処理装置の場合を例示する。このようなアプリケーションには、例えば、歴史コンテンツを地図上にマッピングして表示する教育向けソフトや観光向けソフト、古地図を用いた車両ナビゲーションソフト、車両近くの史跡についての歴史ガイドを読み上げる自動歴史ガイドソフトなどが含まれる。
【００２３】
本実施の形態の情報処理装置は、このようなアプリケーションで歴史イベント情報を適切に利用できるように、その歴史イベント情報についての地名キーワードと住所キーワードの組み合わせの適正度を求める機能を備えている。このような機能は、情報処理装置のＨＤＤやメモリ等に格納されたプログラムによって実現されている。
【００２４】
本発明の実施の形態の情報処理装置の構成を、図面を参照して説明する。図１は、本実施の形態の情報処理装置１の構成を示すブロック図である。図１に示すように、情報処理装置１は、インターネットなどのネットワーク２に接続して様々なデータベース３から歴史イベント情報を収集するイベント情報収集部４を備えている。このイベント情報収集部４は、人名入力部５（例えばキーボードなど）からユーザによって入力された人名キーワード（例えば、織田信長など）に関連付けられた歴史イベント情報（映像や画像、文献などのコンテンツ情報）を、インターネット検索を利用して収集する。イベント情報収集部４によって収集された歴史イベント情報は、情報処理装置１に備えられた記憶部６（例えば大容量ハードディスク装置など）に保存される。
【００２５】
なお、この情報処理装置１が、人名キーワードの自動収集機能を備えている場合には、イベント情報収集部４は、ユーザによって入力された人名キーワードだけでなく、自動収集で取得した人名キーワードを用いて、インターネット検索を行ってもよい。また、このイベント情報収集部４は、クローリング機能を備えていてもよく、事前にインターネット検索を行って収集した歴史イベント情報を記憶部６にキャッシュしておいてもよい。その場合、イベント情報収集部４は、記憶部６にキャッシュしておいた歴史イベント情報に対して検索処理を実行するので、極めて高速な検索が可能になる。
【００２６】
また、情報処理装置１は、イベント情報収集部４が収集した歴史イベント情報に含まれる文章（イベント文章）から地名キーワードを抽出する地名抽出部７と、地名キーワードを抽出したイベント文章からイベント名キーワードを抽出するイベント名抽出部８を備えている。これらの地名抽出部７やイベント名抽出部８は、例えば形態素解析等によってイベント文章からキーワードを抽出する機能を備えている。
【００２７】
図２は、イベント情報（イベント文章）から地名キーワードやイベント名キーワードを抽出する処理の一例を示す図である。例えば「織田信長」という人名キーワードでデータベース検索を行った結果、「比叡山焼き討ち」に関する歴史イベント情報が得られたとする。図２に示すように、この歴史イベント情報には、「比叡山焼き討ち」に関するイベント文章とイベント画像が含まれている。この場合、地名抽出部７は、形態素解析によって、このイベント文章から「ロス」「坂本」「比叡山」という地名キーワードを抽出することができる。また、イベント名抽出部８は、形態素解析によって、このイベント文章から「比叡山焼き討ち」というイベント名キーワードを抽出することができる。
【００２８】
なお、歴史イベント情報によっては、イベント文章の中にイベント名が含まれていない場合もある。この場合、イベント名抽出部８は、イベント文章からイベント名キーワードを抽出することができない。しかし、その代わりに、イベント名抽出部８は、イベント文章からライバル人名キーワードを抽出することができる。ライバル人名キーワードとは、その歴史イベント情報を検索するときに用いた人名キーワード（例えば、織田信長）の歴史上のライバルとされている人物の人名（例えば、明智光秀）である。このライバル人名キーワードは、これ以降の処理（後述する地名共起度の算出や住所共起度の算出などの処理）で、イベント名キーワードの代わりとして用いることができる。
【００２９】
また、情報処理装置１は、歴史イベント情報から抽出された地名キーワードについて、その地名キーワードに関連する住所キーワードを取得する住所取得部９を備えている。この住所取得部９は、例えばジオコーディング等によって、地名キーワードに関連する住所キーワードを取得する機能を備えている。
【００３０】
図３は、地名キーワードから取得される住所キーワードの一例を示す図である。図３に示すように、例えば、「ロス」という地名キーワードにジオコーディングを施すと、「カリフォルニア」「ロサンゼルス」という住所キーワードを取得することができる。また、「坂本」という地名キーワードにジオコーディングを施すと、「熊本県」「八代市」「坂本」という住所キーワードと、「滋賀県」「大津市」「坂本」という住所キーワードを取得することができる。また、「比叡山」という地名キーワードにジオコーディングを施すと、「滋賀県」「大津市」「坂本」という住所キーワードを取得することができる。
【００３１】
なお、この住所取得部９は、地名キーワードが古い地名表記である場合にも対応可能である、すなわち、地名キーワードが古い地名表記である場合には、その古い地名表記に対応する現在の地名表記に関連する住所キーワードを取得する機能を備えている。例えば、「近江」や「江戸」という古い地名表記の地名キーワードについては、地名表記データベース（図示せず）などを参照することによって、「滋賀県」や「東京」という現在の地名表記に関連する住所キーワードを取得することができる。
【００３２】
また、情報処理装置１は、ＣＰＵやマイコンなどで構成された演算処理部１０を備えており、この演算処理部１０は、地名共起度算出部１１と不適正判定部１２と住所共起度算出部１３と適正度算出部１４を備えている。
【００３３】
地名共起度算出部１１は、データベース検索を利用して、人名キーワードおよびイベント名キーワードを含むイベント文章数のうち、地名キーワードを含むイベント文章数の占める度合いを示す地名共起度を算出する機能を備えている。例えば、地名共起度算出部１１は、下記の式１を用いて地名共起度を算出することができる。
Ｐ（Ｔｉ｜Ｈ，Ｅ）＝ＮＨ，Ｅ（Ｔｉ）／ＮＨ，Ｅ・・・（式１）
ここで、Ｐ（Ｔｉ｜Ｈ，Ｅ）は、地名Ｔｉについての地名共起度である。ＮＨ，Ｅは、データベース検索によって得られた人名Ｈ、イベント名Ｅを含む文章数であり、ＮＨ，Ｅ（Ｔｉ）は、その文章数ＮＨ，Ｅのうち地名Ｔｉを含む文章数である。
【００３４】
図４は、地名共起度算出部１１が算出した地名共起度の一例を示す図である。図４に示すように、例えば、「ロス」という地名キーワードについての地名共起度は、「０．０１９２」と算出される。また、「坂本」という地名キーワードについての地名共起度は、「０．３７２８」と算出される。また、「比叡山」という地名キーワードについての地名共起度は、「０．８０６５」と算出される。
【００３５】
不適正判定部１２は、上記のようにして算出された地名共起度が所定の閾値（例えば、０．１０００）より小さい場合には、歴史イベント情報に関連づけられるべき地名キーワードとして不適正であると判定し、その地名キーワードについては、住所キーワードの取得および住所共起度の算出を行わないことを決定する。例えば、図４の場合には、「ロス」という地名キーワードの地名共起度は「０．０１９２」であり、閾値「０．１０００」より小さいので、この地名キーワードについては、これ以降の処理（住所キーワードの取得や住所共起度の算出などの処理）は行われない。
【００３６】
住所共起度算出部１３は、データベース検索を利用して、人名キーワードおよびイベント名キーワードを含むイベント文章数のうち、住所キーワードを含むイベント文章数の占める度合いを示す住所共起度を算出する機能を備えている。例えば、住所共起度算出部１３は、下記の式２を用いて住所共起度を算出することができる。
Ｐ（Ａｊ｜Ｈ，Ｅ）＝ＮＨ，Ｅ（Ａｊ）／ＮＨ，Ｅ・・・（式２）
ここで、Ｐ（Ａｊ｜Ｈ，Ｅ）は、住所Ａｊについての住所共起度である。ＮＨ，Ｅは、データベース検索によって得られた人名Ｈ、イベント名Ｅを含む文章数であり、ＮＨ，Ｅ（Ａｊ）は、その文章数ＮＨ，Ｅのうち住所Ａｊを含む文章数である。
【００３７】
図５は、住所共起度算出部１３が算出した住所共起度の一例を示す図である。図５に示すように、例えば、「滋賀県」という住所キーワードについての住所共起度は、「０．２７５３」と算出される。また、「大津市」という住所キーワードについての住所共起度は、「０．２６７４」と算出される。また、「坂本」という住所キーワードについての住所共起度は、「０．３７２８」と算出される。また、「熊本県」という住所キーワードについての住所共起度は、「０．０４１２」と算出される。また、「八代市」という住所キーワードについての住所共起度は、「０．００１４」と算出される。
【００３８】
なお、「ロス」という地名キーワードについての住所キーワード「カリフォルニア」や「ロサンゼルス」については住所共起度を算出しなくてもよいが、仮に算出するとすると、「カリフォルニア」という住所キーワードについての住所共起度は、「０．００１４」と算出される。また、「ロサンゼルス」という住所キーワードについての住所共起度は、「０．００８７」と算出される。
【００３９】
適正度算出部１４は、地名共起度と住所共起度に基づいて、歴史イベント情報に関連づけられるべき地名キーワードと住所キーワードの組み合わせの適正度を算出する機能を備えている。例えば、適正度算出部１４は、下記の式３を用いて適正度Ｓを算出することができる。
Ｓ＝Ｐ（Ｔｉ｜Ｈ，Ｅ）＊Ｐ（Ａｊ｜Ｈ，Ｅ）・・・（式３）
【００４０】
図６は、適正度算出部１４が算出した適正度の一例を示す図である。図６に示すように、「坂本」や「比叡山」などの地名キーワードについて算出した地名共起度と、「滋賀県」や「大津市」などの住所キーワードについて算出した住所共起度とを、それぞれ積算することによって、それぞれの地名キーワードと住所キーワードの組み合わせの適正度が算出される。図６では、地名キーワードと住所キーワードの組み合わせが、適正度の高い順にソートされている。この例では、「比叡山」という地名キーワードと「滋賀県、大津市、坂本」という住所キーワードの適正度が、最も高い値「０．３００６」になることが示されている。
【００４１】
また、ここでは特に図示していないが、ジオコーディングを用いて地名キーワードから住所キーワードを取得する場合には、その住所キーワードに対応する「緯度・経度」や、その住所キーワードの「アキュラシ」などの情報をあわせて取得することも可能である。アキュラシとは、その住所キーワードの細かさ・正確さを示す数値である。例えば、「滋賀県」という住所キーワードのアキュラシは「４」であり、「滋賀県、大津市」という住所キーワードのアキュラシは「３」であり、「滋賀県、大津市、坂本」という住所キーワードのアキュラシは「２」である。
【００４２】
なお、図６の例では、適正度の高い順にソートした結果、アキュラシの小さい「滋賀県、大津市、坂本」という住所キーワードの組み合わせが最上位にソートされている。例えば、古地図を用いた車両ナビゲーションソフトなどのアプリケーションでは、このようにアキュラシの小さい住所キーワードが上位になるようにソートされるほうが望ましい。しかし、アプリケーションの種類や内容によって、そのアプリケーションで利用がしやすいように、アキュラシの大きい住所キーワードが上位になるようにソートされてよいことは言うまでもない。
【００４３】
以上のように構成された情報処理装置１について、図面を参照してその動作を説明する。ここでは、図７のフロー図を参照しながら、本発明の特徴的な動作、すなわち、イベント情報に関連づけられるべき地名キーワードと住所キーワードの組み合わせの適正度を算出する動作の流れについて説明する。
【００４４】
図７に示すように、本実施の形態の情報処理装置１を用いて適合度の算出を行う場合、まず、「織田信長」などの人名キーワードが人名入力部５から入力されると（Ｓ１）、イベント情報収集部４によって、その人名キーワードに関連付けられた歴史イベント情報の収集が行われる（Ｓ２）。例えば、図２のような歴史イベント情報が収集されると、形態素解析によって、その歴史イベント情報から「ロス」「坂本」「比叡山」などの地名キーワードが抽出されるとともに（Ｓ３）、「比叡山焼き討ち」などのイベント名キーワードが抽出される（Ｓ４）。そして、図４に示すように、上述の式１を用いて、それぞれの地名キーワードについて地名共起度が算出される（Ｓ５）。
【００４５】
つぎに、それぞれの地名キーワードについて算出された地名共起度が、所定の閾値より大きいか否かの判定が行われる（Ｓ６）。例えば「坂本」や「比叡山」のように、地名共起度が閾値より大きいと判定された地名キーワードについては、図３に示すように、ジオコーディングによって、その地名キーワードから「滋賀県」「大津市」などの住所キーワードが取得される（Ｓ７）。そして、図５に示すように、上述の式２を用いて、それぞれの住所キーワードについて住所共起度が算出される（Ｓ８）。
【００４６】
最後に、このようにして算出された地名共起度と住所共起度から、図６に示すように、上述の式３を用いて、地名キーワードと住所キーワードの組み合わせの適合度が算出される（Ｓ９）。なお、上記の判定ステップ（Ｓ６）において、例えば「ロス」のように、地名共起度が閾値より小さいと判定された地名キーワードについては、これ以降の処理（Ｓ７〜Ｓ９）を行わずに、動作を終了する。
【００４７】
このような本発明の実施の形態の情報処理装置１によれば、地名共起度算出部１１と住所共起度算出部１３と適正度算出部１４を設けることにより、データベース検索を利用して算出した地名共起度と住所共起度に基づいて、イベント情報に関連づけられるべき地名キーワードと住所キーワードの組み合わせの適正度を求めることができる。
【００４８】
すなわち、本実施の形態では、データベース検索によって人名キーワード（例えば、織田信長など）を用いて歴史イベント情報が収集され、その歴史イベント情報に含まれるイベント文章から地名キーワード（例えば、比叡山など）が抽出されたときに、データベース検索を利用して算出した地名共起度と住所共起度に基づいて、その歴史イベント情報に関連づけられるべき地名キーワード（例えば、比叡山）と住所キーワードの組み合わせ（例えば、滋賀県大津市坂本など）の適正度を求めることができる。したがって、例えば、歴史イベント情報を地名キーワードと住所キーワードに基づいて地図上にマッピングして表示するようなアプリケーションに適用する場合には、その歴史イベント情報に関連づけるべき地名キーワードと住所キーワードの適切な組み合わせを容易に選ぶことができる。
【００４９】
また、本実施の形態では、地名キーワード（例えば、ロスなど）について算出された地名共起度の値が小さい場合には、歴史イベント情報に関連づけられるべき地名キーワードとして不適正であるとして、住所キーワードの取得処理や住所共起度の算出処理が行われないので、不要な処理を減らすことができ、演算負荷を軽減することができる。
【００５０】
また、本実施の形態では、イベント文章からイベント名キーワード（例えば、本能寺焼き討ち）を抽出できなかった場合には、その代わりにライバル人名キーワード（例えば、明智光秀）を用いることができる。
【００５１】
また、本実施の形態では、地名キーワードが古い地名表記である場合には、古い地名表記（例えば、近江）に対応する現在の地名表記（例えば、滋賀県）に関連する住所キーワードを取得することができる。
【００５２】
以上、本発明の実施の形態を例示により説明したが、本発明の範囲はこれらに限定されるものではなく、請求項に記載された範囲内において目的に応じて変更・変形することが可能である。
【産業上の利用可能性】
【００５３】
以上のように、本発明にかかる情報処理装置は、イベント情報に関連づけられるべき地名キーワードと住所キーワードの組み合わせの適正度を求めることができるという効果を有し、イベント情報を地名キーワードと住所キーワードに基づいて地図上にマッピングして表示するようなアプリケーション等に適用され、有用である。
【符号の説明】
【００５４】
１  情報処理装置
２  ネットワーク
３  データベース
４  イベント情報収集部
５  人名入力部
６  記憶部
７  地名抽出部
８  イベント名抽出部
９  住所取得部
１０  演算処理部
１１  地名共起度算出部
１２  不適正判定部
１３  住所共起度算出部
１４  適正度算出部
【図１】
0005464976.tif 000002
【図２】
0005464976.tif 000003
【図３】
0005464976.tif 000004
【図４】
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【図５】
0005464976.tif 000006
【図６】
0005464976.tif 000007
【図７】
0005464976.tif 000008