(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
その土地で名高い産物や、その土地で特有な物事や評判になっている人を表す名物を検索キーワードとして、該検索キーワードに関連する地域を決定するための名物を代表する地域の推定装置であって、
地域毎に、その地域における全てのキーワードの頻度の合計であるキーワードの全体頻度、及び、キーワードとの共起頻度を格納した頻度データベースと、
入力された前記検索キーワードに基づいて、前記頻度データベースを検索し、地域毎に、該検索キーワードを含む全体頻度と、前記キーワードとの共起頻度を取得し、該全体頻度から該キーワードとの共起頻度を減じてキーワード除外全体頻度を算出する地域毎頻度取得手段と、
地域毎の前記検索キーワードへの注目度を、前記検索キーワードを含む全体頻度と前記キーワード除外全体頻度の比率から算出し、地域での該検索キーワードの知名度を該検索キーワードを含む全体頻度から算出し、該注目度と該知名度がともに高い地域ほど高い値となるような地域スコアを算出する地域スコア算出手段と、
前記検索キーワードに対応する前記地域スコアが高い順にN（Ｎ≧１）件の地名を選択する地域選択手段と、
を有することを特徴とする名物を代表する地域の推定装置。
【請求項２】
前記地域スコア算出手段は、
前記キーワードを含む全体頻度から算出される地域毎の分布を表す関数をPとし、前記検索キーワードを除外した頻度から算出される地域毎の分布を表す関数をQとし、前記知名度をＰとし、前記注目度をP/Qとして、確率分布の距離を用いて地域スコアを算出する手段を含む
請求項１記載の名物を代表する地域の推定装置。
【請求項３】
前記地域スコア算出手段は、
前記検索キーワードを含む全体頻度と該検索キーワードを除外した頻度の平均から地域毎の分布を表す関数Ｒを算出し、知名度をＰとし、注目度をP/Rとしたときのスコアと、知名度を前記Qとし、注目度をQ/Rとしたときのスコアを組み合わせて前記地域スコアを算出する手段を含む
請求項２記載の名物を代表する地域の推定装置。
【請求項４】
前記地域毎頻度取得手段は、
前記検索キーワードとの共起頻度が1以上の地域とその地域に関する全体頻度および該検索キーワードを除外した全体頻度を取得する手段を含む
請求項１記載の名物を代表する地域の推定装置。
【請求項５】
その土地で名高い産物や、その土地で特有な物事や評判になっている人を表す名物を検索キーワードとして、該検索キーワードに関連する地域を決定するための名物を代表する地域の推定方法であって、
地域毎に、その地域における全てのキーワードの頻度の合計であるキーワードの全体頻度、及び、キーワードとの共起頻度を格納した頻度データベースと、地域毎頻度取得手段と、地域スコア算出手段と、地域選択手段と、を有する装置において、
前記地域毎頻度取得手段が、入力された前記検索キーワードに基づいて、前記頻度データベースを検索し、地域毎に、該検索キーワードを含む全体頻度と、前記キーワードとの共起頻度を取得し、該全体頻度から該キーワードとの共起頻度を減じてキーワード除外全体頻度を算出する地域毎頻度取得ステップと、
前記地域スコア算出手段が、地域毎の前記検索キーワードへの注目度を、前記検索キーワードを含む全体頻度と前記キーワード除外全体頻度の比率から算出し、地域での該検索キーワードの知名度を該検索キーワードを含む全体頻度から算出し、該注目度と該知名度がともに高い地域ほど高い値となるような地域スコアを算出する地域スコア算出ステップと、
前記地域選択手段が、前記検索キーワードに対応する前記地域スコアが高い順にN（Ｎ≧１）件の地名を選択する地域選択ステップと、
を行うことを特徴とする名物を代表する地域の推定方法。
【請求項６】
前記地域スコア算出ステップにおいて、
前記キーワードを含む全体頻度から算出される地域毎の分布を表す関数をPとし、前記検索キーワードを除外した頻度から算出される地域毎の分布を表す関数をQとし、前記知名度をＰとし、前記注目度をP/Qとして、確率分布の距離を用いて地域スコアを算出する
請求項５記載の名物を代表する地域の推定方法。
【請求項７】
前記地域スコア算出ステップにおいて、
前記検索キーワードを含む全体頻度と該検索キーワードを除外した頻度の平均から地域毎の分布を表す関数Ｒを算出し、知名度をＰとし、注目度をP/Rとしたときのスコアと、知名度を前記Qとし、注目度をQ/Rとしたときのスコアを組み合わせて前記地域スコアを算出する
請求項６記載の名物を代表する地域の推定方法。
【請求項８】
前記地域毎頻度取得ステップにおいて、
前記検索キーワードとの共起頻度が1以上の地域とその地域に関する全体頻度および該検索キーワードを除外した全体頻度を取得する
請求項５記載の名物を代表する地域の推定方法。
【請求項９】
コンピュータを、
請求項１乃至４のいずれか１項に記載の名物を代表する地域の推定装置の各手段として機能させるための名物を代表する地域の推定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、名物を代表する地域の推定装置及び方法に係り、特に、地域に紐づいている文書を利用して、指定したキーワードを名物とする地域を推定するための名物を代表する地域の推定装置及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
さまざまなキーワードを指定して、そのキーワードを名物とする地域を知ることができれば便利である。ここで、キーワードとは、検索などを行うユーザが興味を持っていて情報を知りたいと考えている事物を単語で表現したものである。また、名物とは、その土地で名高い産物や、その土地で特有な物事や評判になっている人を表す。また、地域とは、行政区や座標で分割された地図上の範囲である。たとえば、「餃子」をキーワードとして指定したときに、「餃子」を名物とする地域が「宇都宮」近辺の地域であることがわかれば、餃子について知りたいユーザに対して宇都宮近辺の地図を提示でき、宇都宮で餃子を提供する店舗の情報を地図上に表示することができて有益である。
【０００３】
キーワードに関連する代表的な地域を決定する技術としては、名前と職業などのような何らかの関係を持つペアを抽出する手法が提案されている（例えば、非特許文献１参照）。少量のペアを用意し、ペアからのパターンの抽出とパターンからのペアの抽出を繰り返すことにより、大量のペアを抽出する。この手法をキーワードと地名に対して適用することにより、キーワードと地名からなる少量のペアから大量のペアを抽出することが可能である。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】Pantel, P., Pennacchiotti, M.,Espresso: leveraging generic patterns for automatically harvesting semantic relations.COLING-ACL 2006.
【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、非特許文献１の方法では、抽出できる地域は県や市などの人間により定義された範囲のものに限定され、地域の大きさを自由に設定できないという問題点がある。さらに、非特許文献１の方法では、キーワードに関連する地域が複数得られた場合に、それらの地域を地域が名物に注目している順に順位づけて取得することができないという問題点がある。反復の際にペアに対するスコアが計算されるが、反復のたびにスコアは変動するため、１回目の反復の際に得られたペアのスコアと２回目の反復の際に得られたペアのスコアを比較することはできず、地域の順位づけに用いることはできない。
【０００６】
本発明は上記の問題点に鑑みてなされたものであって、検索キーワードを入力としてそのキーワードを名物としている地域を推定することを可能とし、キーワードを名物とする地域が複数存在する場合には地域が名物に注目している順にそれらの地域の順位づけが行えることが可能な名物を代表する地域の推定装置及び方法を提供することを目的とする。
【０００７】
ここで、注目度とは、地域が名物にどの程度注目しているかの度合いを表す。また、知名度とは、その地域がどの程度ユーザに知られているかの度合いを表す。また、地域スコアとは、その地域がどの程度キーワードを名物としているかを表す数値である。地域スコアが高いほどその地域がキーワードを名物としていることを表しているため、地域スコアは地域を選択する際に用いることができる。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記の課題を解決するため、本発明（請求項１）は、その土地で名高い産物や、その土地で特有な物事や評判になっている人を表す名物を検索キーワードとして、該検索キーワードに関連する地域を決定するための名物を代表する地域の推定装置であって、
地域毎に、その地域における全てのキーワードの頻度の合計であるキーワードの全体頻度、及び、キーワードとの共起頻度を格納した頻度データベースと、
入力された前記検索キーワードに基づいて、前記頻度データベースを検索し、地域毎に、該検索キーワードを含む全体頻度と、前記キーワードとの共起頻度を取得し、該全体頻度から該キーワードとの共起頻度を減じてキーワード除外全体頻度を算出する地域毎頻度取得手段と、
地域毎の前記検索キーワードへの注目度を、前記検索キーワードを含む全体頻度と前記キーワード除外全体頻度の比率から算出し、地域での該検索キーワードの知名度を該検索キーワードを含む全体頻度から算出し、該注目度と該知名度がともに高い地域ほど高い値となるような地域スコアを算出する地域スコア算出手段と、
前記検索キーワードに対応する前記地域スコアが高い順にN（Ｎ≧１）件の地名を選択する地域選択手段と、を有する。
【０００９】
また、本発明（請求項２）は、請求項１の前記地域スコア算出手段において、
前記キーワードを含む全体頻度から算出される地域毎の分布を表す関数をPとし、前記検索キーワードを除外した頻度から算出される地域毎の分布を表す関数をQとし、前記知名度をＰとし、前記注目度をP/Qとして、確率分布の距離を用いて地域スコアを算出する手段を含む。
【００１０】
また、本発明（請求項３）は、請求項２の前記地域スコア算出手段において、
前記検索キーワードを含む全体頻度と該検索キーワードを除外した頻度の平均から地域毎の分布を表す関数Ｒを算出し、知名度をＰとし、注目度をP/Rとしたときのスコアと、知名度を前記Qとし、注目度をQ/Rとしたときのスコアを組み合わせて前記地域スコアを算出する手段を含む。
【００１１】
また、本発明（請求項４）は、前記地域毎頻度取得手段において、
前記検索キーワードとの共起頻度が1以上の地域とその地域に関する全体頻度および該検索キーワードを除外した全体頻度を取得する手段を含む。
【発明の効果】
【００１２】
上記のように、本発明によれば、全キーワードの地域毎の頻度の分布と該当キーワードを除く全キーワードの頻度の分布を比較し、分割された地域について、その地域の名物への注目度を、入力キーワードを含む場合と含まない場合の頻度の比率から推定し、その地域の知名度を全キーワードの頻度から推定し、注目度と知名度がともに高い地域ほど高い値となるような地域スコアを算出することにより、検索キーワードを入力としてそのキーワードを名物としている地域を推定することができ、キーワードを名物とする地域が複数存在する場合には地域が名物に注目している順にそれらの地域の順位づけを行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の概要を示す図である。
【図２】本発明の一実施の形態における推定装置の構成図である。
【図３】本発明の一実施の形態における頻度データベースの例である。
【図４】本発明の一実施の形態における地域スコア算出部の概要動作のフローチャートである。
【図５】本発明の一実施の形態における式（１）を用いた場合の地域スコア算出処理のフローチャートである。
【図６】本発明の一実施の形態における式（２）を用いた場合の地域スコア算出処理のフローチャートである。
【図７】本発明の一実施の形態における実行結果の例である。
【図８】実験１の結果である。
【図９】実験２の結果である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。
【００１５】
まず、図１を用いて、本発明の概要を説明する。
【００１６】
全キーワードの地域毎の分布Pと該当キーワードを除く全キーワードの分布Qを比較して、PとQの分布の違いに最も大きく寄与している地域（図１の例では、地域２）を代表地域とする。
【００１７】
図２は、本発明の一実施の形態における推定装置の構成を示す。図２に示す名物を代表する地域の推定装置は、地域毎頻度取得部１と、地域スコア算出部２と、地域選択部３と、頻度データベース４を有する。
【００１８】
頻度データベース４は、図３に示すように、予め、地域に関連する文書からキーワードを名物とする地域とキーワードの共起頻度が格納されている。
【００１９】
地域毎頻度取得部１は、入力されたキーワードに対し、頻度データベース４を参照して、地域とその地域での全体頻度およびキーワード除外全体頻度を取得する。ここで、地域毎頻度とは、各地域でのキーワードの全体頻度とキーワード除外全体頻度を表す。また、全体頻度とは、その地域におけるすべてのキーワードの頻度の合計を表す。頻度の算出に利用するキーワードは予め有限個用意するものとする。また、キーワード除外全体頻度とは、その地域における全体頻度から、その地域における入力されたキーワードの頻度を減じた頻度を表す。
【００２０】
地域スコア算出部２は、全体頻度から得られる分布とキーワード除外全体頻度から得られる頻度分布をもとに、その地域の名物への注目度、およびその地域がどの程度の知名度であるかの２点を考慮したスコアである地域スコアを算出する。
【００２１】
地域選択部３は、地域スコアをもとに、代表的な地域を選択する。
【００２２】
次に、名物を代表する地域の推定装置の動作をより具体的に説明する。
【００２３】
地域毎頻度取得部１では、入力されたキーワードに対し、頻度データベース４を参照して、地域とその地域での全体頻度およびキーワードとの共起頻度を取得する。ここでは、キーワードとしてK1が指定されたものとする。ここではキーワードを1つ指定したが、複数指定しても構わない。図３に示す頻度データベース４の例では、キーワードK1との共起頻度が1以上の地域とその地域に関する全体頻度およびキーワードK1との共起頻度を取得し、全体頻度からキーワードとの共起度を減じることでキーワード除外全体頻度を算出する。なお、取得の方法はこれに限るものではなく、共起頻度がＮ以上の地域と頻度を取得したりしてもよい。また、ここでは、利用する全体頻度として文書頻度を用いる。利用する全体頻度は、各地域におけるキーワードの分布が反映されているものであればどのようなものでもよく、その地域における対象とするキーワードの頻度の合計などを用いたりしてもかまわない。また、共起頻度を算出するために、文書中に各地域が出現したかどうかを判断する必要があるが、ここでは文書中に出現する地名を緯度経度に変換して地域を取得し、その地域が出現したと判断することとする。地名の緯度経度への変換には、国土交通省が提供する位置参照情報などを利用することができる。キーワードに対する地域として「a1,a2,a3,a4,a5,a6」が得られ、それに対応する頻度が得られる。
【００２４】
図４は、本発明の一実施の形態における地域スコア算出部の概要動作のフローチャートである。
【００２５】
地域スコア算出部２では、全体頻度とキーワード除外全体頻度を入力として、各地域の名物への注目度および地域の知名度を求め（ステップ１０１、１０２）、注目度と知名度がともに高い地域ほど高い値となるような地域スコアを算出する（ステップ１０３）。
【００２６】
地域での全体頻度とキーワード除外全体頻度との比率は注目度と相関が高いことが発明者の実験により経験的に知られているため、地域での全体頻度とキーワード除外全体頻度との比率を注目度として用いる。また、地域での全体頻度は知名度と相関が高いことが発明者の実験により経験的に知られているため、地域での全体頻度を知名度として用いる。ここでは、全体頻度から得られる分布Pとキーワード除外頻度から得られる分布Qに対し、KL(Kullback Leibler)ダイバージェンスをもとにした以下の式により地域スコアを求める。
【００２７】
【数１】
0005398884.tif 000002
この式(1)において、P(x)はその地域での知名度となっており、P(x)/Q(x)はその地域での名物への注目度となっている。この地域スコアは、地域での知名度が高いほど絶対値が大きくなり、その地域での名物への注目度が高い場合に正の値となるため、全体として注目度と知名度が高いほど高い地域スコアとなり、ユーザの感性と一致する結果が得られる。利用する地域スコアは、その地域での名物への注目度およびその地域での知名度が高いほど値が高くなるものであればこれに限るものではなく、JS(Jenssen Shannon)ダイバージェンスをもとに修正を加えた以下の地域スコアなどであっても構わない。
【００２８】
【数２】
0005398884.tif 000003
式(2)は、検索キーワードを含む全体頻度と検索キーワードを除外した頻度の平均から算出される地域毎の分布を表す関数R、知名度Pとし、注目度をP/Rとしたときのスコアと、知名度Qとしたときの注目度Q/Rとしたときのスコアを組み合わせて地域スコアを算出している。上記の式(2)で求められるこの地域スコアは、Q(x)によりキーワードの影響をなくした場合のその地域での知名度をさらに用いる点が式(1)の場合と異なるが、地域での知名度が高いほど絶対値が大きくなり、その地域での名物への注目度が高い場合に正の値となる点は同じであるため、全体として注目度と知名度が高いほど高い地域スコアとなり、ユーザの感性と一致する結果が得られる。
【００２９】
以下に、式(1)、式(2)を用いた場合の地域スコア算出部３の処理を説明する。
【００３０】
図５は、本発明の一実施の形態における式（1）を用いた場合の地域スコア算出処理のフローチャートである。
【００３１】
図５に基づき、各地域に関して地域スコアを算出する。
【００３２】
ステップ２１０）  まず、各地域での全体頻度の合計S1を算出する。図３の頻度データベース４を参照することにより、
S1=8000+4000+2000+1000+500+500=16000
となる。
【００３３】
ステップ２２０）  図３の頻度データベース４を参照して、各地域でのキーワード除外全体頻度の合計S2を算出する。
【００３４】
S2=(8000-4)+(4000-8)+(2000-16)+(1000-2)+(500-2)+(500-1)=15967
となる。
【００３５】
ステップ２３０）  x=1とする。
【００３６】
ステップ２４０）  地域a1での全体頻度をS1で除することによりP(a1)を算出する。
【００３７】
P(a1)=8000/16000=0.5
となる。
【００３８】
ステップ２５０）  地域a1でのキーワード除外全体頻度をS2（15967）で除することによりQ(a1)を算出する。
【００３９】
Q(a1)=(8000-4)/15967=0.5008
となる。
【００４０】
ステップ２６０）  P(a1)とQ(a1)をもとに地域a1での地域スコアを算出する。地域スコアは、
S=P(a1)log(P(a1)/Q(a1))=-0.000782
となる。
【００４１】
ステップ２７０）  すべての地域に関して処理を行ったかを確認する。
【００４２】
ステップ２８０）  すべての地域に関して処理を行っていない場合は、x=2として地域a2についての処理に移る。すべての処理が終了すると、a2,a3,a4,a5,a6についても同様に地域スコアが求まり、各地域に対する地域スコアは、以下のようになる。
【００４３】
a1=-0.000782
a2=-0.000016
a3=0.000746
a4=-0.000004
a5=0.000061
a6=-0.000002
次に、上記の式(2)を用いた場合の地域スコア算出処理について説明する。
【００４４】
図６は、本発明の一実施の形態における式(2)を用いた場合の地域スコア算出処理のフローチャートである。同図において、図５の処理と同様の処理については、同一のステップ番号を付与し、その説明を省略する。
【００４５】
図５との違いは、P(aｘ)とQ(aｘ)をもとにその地域の知名度R(aｘ)を算出する処理（ステップ２５５）と、地域スコアを算出する際にP(aｘ)とQ(aｘ)だけでなくR(aｘ)も利用する（ステップ２６０）点である。
【００４６】
地域選択部３では、地域毎に算出された地域スコアをもとに、地域を選択する。上記の例では、地域スコアが最大となる地域を選択する。地域a1〜a6のうち、地域スコアが最大となるのは地域a3であるので、a3を選択する。
【００４７】
このように、地域スコアを伴って地域を順位づけて獲得することができるため、a3に次いで地域スコアの高いa5を第2の地域として獲得するというようなことができる。
【００４８】
上記のような処理を行うことにより、キーワード（地域の名物となる単語）を入力することにより、図７に示すように、キーワードに対する第N位までの地域が実行結果として得られる。
【００４９】
＜実験＞
本発明の有効性を検証するために実験を行った。
【００５０】
様々な地域に関して記述された文書群を用意し、各文書からキーワード及び地域の抽出を行って各地域におけるキーワード頻度を求めた。
【００５１】
比較手法として、キーワードの頻度の高い潤に取得する方法（手法１）と、キーワードの頻度を全キーワードの頻度で除した値の高い地域の順に取得する方法（手法２)を用意し、１６種類の果物をキーワードとして、各手法により代表地域を取得した。
【００５２】
各キーワードに対して2012年の生産量第１位の県を調べ、その地域を正解として評価を行った。
【００５３】
[実験１]
各キーワードに対して代表地域を５位まで取得し、正解の地域が取得できた順位の逆数をキーワード毎に平均した値であるMRR(平均逆順位)を求めた。その結果を図８に示す。MRRは０から１までの値をとり、１に近いほど良い結果が得られていることを表しているため、本発明の方法が他の手法に比べよい結果となっていることがわかる。
【００５４】
[実験２]
各キーワードに対して代表地域を５位まで取得し、取得した地域の中に「東京都」が含まれている割合を求めた。その結果を図９に示す。
【００５５】
手法１は比較的高いMRRの値となっているが、どのようなキーワードに対しても頻度が高くなる「東京都」が果物とはあまり関係のない地域であるにも関わらず、代表地域として選択されてしまっていることがわかる。手法２では、そのようなことは起こらないが、MRRの値が低くなっていることがわかる。
【００５６】
一方、本発明の方法では、MRRの値が高くなっており、キーワードと関係のない地域が取得されることが少ないと考えられる。
【００５７】
以上のことから、本発明の方法は、他の手法と比較して、精度よく代表地域を取得できていると考えられる。
【００５８】
なお、上記の図２に示す名物を代表する地域の推定装置の各構成要素の動作をプログラムとして構築し、名物を代表する地域の推定装置として利用されるコンピュータにインストールして実行させる、または、ネットワークを介して流通させることが可能である。
【００５９】
また、本発明は、上記の実施の形態に限定されることなく、特許請求の範囲内において、種々変更・応用が可能である。
【符号の説明】
【００６０】
１  地域毎頻度取得部
２  地域スコア算出部
３  地域選択部
４  頻度データベース
【要約】
【課題】  検索キーワードを入力としてそのキーワードを名物としている地域を推定する。
【解決手段】  本発明は、入力された検索キーワードに基づいて、頻度データベースを検索し、地域毎に、該検索キーワードを含む全体頻度と、該全体頻度から該地域における該検索キーワードの頻度を減じたキーワード除外全体頻度と、を取得し、地域毎の検索キーワードへの注目度を、検索キーワードを含む全体頻度とキーワード除外全体頻度の比率から算出し、地域での該検索キーワードの知名度を該検索キーワードを含む全体頻度から算出し、該注目度と該知名度がともに高い地域ほど高い値となるような地域スコアを算出し、検索キーワードに対応する地域スコアが高い順にN（Ｎ≧１）件の地名を選択する。
【選択図】  図２【図１】
0005398884.tif 000004
【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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【図７】
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【図８】
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【図９】
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