(57)【要約】【課題】多数のコメント文章に基づいて、普段と異なる特別な動向が見られるイベント位置に、地理的な特徴物の識別名称をタグ付けする装置等を提供する。【解決手段】所定時間帯に所定数以上のコメント文章が集中するイベント位置を検出するイベント位置検出手段と、当該イベント位置に含まれるコメント文章の群から、出現頻度が所定割合以上となる１つ以上の第１のコメントキーワードを抽出する第１のコメントキーワード抽出手段と、イベント位置毎に、地理的な特徴物の識別名称を検索する特徴物名称検索手段と、特徴物の識別名称を含むコメント文章を検索する特徴物コメント検索手段と、特徴物毎に、第１のコメントキーワードと一致する単語の出現頻度が所定割合以上となる１つ以上の特徴物を検出する特徴物検出手段と、イベント位置毎に、第１のコメントキーワードと、特徴物の識別名称とを、タグとして対応付けるタグ付け手段とを有する。【選択図】図２
2014010513.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
不特定多数の第三者から投稿された投稿時刻及び位置情報を含むコメント文章を蓄積したコメント文章蓄積部を備え、イベント位置に地理的な特徴物名称を対応付けるタグ付け装置であって、
地理的な特徴物の識別名称と、その位置とを対応付けて予め記憶した特徴物記憶手段と、
前記コメント文章蓄積部から、所定時間帯に投稿された多数のコメント文章について、所定位置範囲に所定数以上のコメント文章が集中するイベント位置を検出するイベント位置検出手段と、
前記イベント位置毎に、当該イベント位置に含まれるコメント文章の群から単語を抽出し、該単語毎に出現頻度を計数し、出現頻度が所定割合以上又は所定数以上となる１つ以上の第１のコメントキーワードを抽出する第１のコメントキーワード抽出手段と、
前記イベント位置毎に、前記特徴物記憶手段を用いて地理的な特徴物の識別名称を検索する特徴物名称検索手段と、
前記コメント文章蓄積部から、検索された前記特徴物の識別名称を含むコメント文章を検索する特徴物コメント検索手段と、
前記特徴物毎に、前記特徴物コメント検索手段によって検索されたコメント文章の群から単語を抽出し、前記特徴物毎に、第１のコメントキーワードと一致する出現頻度を計数し、出現頻度が所定割合以上又は所定数以上となる１つ以上の特徴物を検出する特徴物検出手段と、
前記イベント位置毎に、第１のコメントキーワードと、前記特徴物検出手段によって検出された１つ以上の特徴物の識別名称とを、タグとして対応付けるタグ付け手段と
を有することを特徴とするタグ付け装置。
【請求項２】
前記イベント位置毎に、前記特徴物コメント検索手段によって検索されたコメント文章の群から単語を抽出し、該単語毎に出現頻度を計数し、出現頻度が所定割合以上又は所定数以上となる更なる１つ以上の第２のコメントキーワードを抽出する第２のコメントキーワード抽出手段を更に有し、
前記タグ付け手段は、前記イベント位置毎に、第２のコメントキーワードをタグとして更に対応付ける
ことを特徴とする請求項１に記載のタグ付け装置。
【請求項３】
前記特徴物コメント検索手段は、前記コメント文章蓄積部から、前記特徴物の識別名称及び第１のコメントキーワードの両方を含むコメント文章を検索することを特徴とする請求項１又は２に記載のタグ付け装置。
【請求項４】
第１のコメントキーワード抽出手段によって、前記出現頻度が所定閾値以上となる単語が１語も存在しない場合、当該イベント位置を削除するべく前記イベント位置検出手段へ要求し、
前記イベント位置検出手段は、第１のコメントキーワード抽出手段から、当該イベント位置の削除の要求を受けた際、当該イベント位置を除外して絞り込むことを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載のタグ付け装置。
【請求項５】
前記イベント位置検出手段は、
前記イベント位置毎に、コメント文章の全体数に対して、これらコメント文章を投稿したユーザ数が所定割合値以下である場合、当該イベント位置を除外して絞り込み、
及び／又は
所定時間帯に投稿された多数のコメント文章の中で、投稿者自身が主張する文章が記述されていないコメント文章を除外して絞り込む
ことを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載のタグ付け装置。
【請求項６】
前記イベント位置検出手段は、前記コメント文章に含まれる位置情報を要素として、ＤＢＳＣＡＮ(Density-Based Spatial Clustering)アルゴリズムを用いて、前記イベント位置を検出することを特徴とする請求項１から５のいずれか１項に記載のタグ付け装置。
【請求項７】
前記タグ付け手段によって記憶された前記イベント位置を指し示す地図情報と、その地図上の当該イベント位置の部分に記述すべき第１のコメントキーワード、第２のコメントキーワード及び特徴物の識別名称とを、ユーザ操作可能な端末へ送信する地図情報送信手段を更に有することを特徴とする請求項１から６のいずれか１項に記載のタグ付け装置。
【請求項８】
第１のコメントキーワード抽出手段及び第２のコメントキーワード抽出手段は、複数のコメント文章から形態素解析によって単語を抽出すると共に、ＴＦ−ＩＤＦ（Term Frequency - Inverse Document Frequency：単語の出現頻度−逆出現頻度）によって特徴的単語を、前記コメントキーワードとして抽出する
ことを特徴とする請求項１から７のいずれか１項に記載のタグ付け装置。
【請求項９】
前記コメント文章は、ブログ(Web log)サーバ又は掲示板サイトサーバから取得されたものであり、
前記ブログサーバ又は掲示板サイトサーバから、コメント文章を蓄積するコメント文章蓄積手段を更に有することを特徴とする請求項１から８のいずれか１項に記載のタグ付け装置。
【請求項１０】
前記ブログサーバは、ミニブログサーバのtwitter（登録商標）サーバであり、
第１のコメントキーワード抽出手段及び第２のコメントキーワード抽出手段は、ハッシュタグを、前記コメントキーワードとして抽出する
ことを特徴とする請求項９に記載のタグ付け装置。
【請求項１１】
不特定多数の第三者から投稿された投稿時刻及び位置情報を含むコメント文章を蓄積したコメント文章蓄積部を備え、イベント位置に地理的な特徴物名称を対応付ける装置に搭載されたコンピュータを機能させるタグ付けプログラムであって、
地理的な特徴物の識別名称と、その位置とを対応付けて予め記憶した特徴物記憶手段と、
前記コメント文章蓄積部から、所定時間帯に投稿された多数のコメント文章について、所定位置範囲に所定数以上のコメント文章が集中するイベント位置を検出するイベント位置検出手段と、
前記イベント位置毎に、当該イベント位置に含まれるコメント文章の群から単語を抽出し、該単語毎に出現頻度を計数し、出現頻度が所定割合以上又は所定数以上となる１つ以上の第１のコメントキーワードを抽出する第１のコメントキーワード抽出手段と、
前記イベント位置毎に、前記特徴物記憶手段を用いて地理的な特徴物の識別名称を検索する特徴物名称検索手段と、
前記コメント文章蓄積部から、検索された前記特徴物の識別名称を含むコメント文章を検索する特徴物コメント検索手段と、
前記特徴物毎に、前記特徴物コメント検索手段によって検索されたコメント文章の群から単語を抽出し、前記特徴物毎に、第１のコメントキーワードと一致する出現頻度を計数し、出現頻度が所定割合以上又は所定数以上となる１つ以上の特徴物を検出する特徴物検出手段と、
前記イベント位置毎に、第１のコメントキーワードと、前記特徴物検出手段によって検出された１つ以上の特徴物の識別名称とを、タグとして対応付けるタグ付け手段と
してコンピュータを機能させることを特徴とするタグ付けプログラム。
【請求項１２】
不特定多数の第三者から投稿された投稿時刻及び位置情報を含むコメント文章を蓄積したコメント文章蓄積部を備えた装置を用いて、イベント位置に地理的な特徴物名称を対応付ける方法であって、
地理的な特徴物の識別名称と、その位置とを対応付けて予め記憶した特徴物記憶部を有し、
前記コメント文章蓄積部から、所定時間帯に投稿された多数のコメント文章について、所定位置範囲に所定数以上のコメント文章が集中するイベント位置を検出する第１のステップと、
前記イベント位置毎に、当該イベント位置に含まれるコメント文章の群から単語を抽出し、該単語毎に出現頻度を計数し、出現頻度が所定割合以上又は所定数以上となる１つ以上の第１のコメントキーワードを抽出する第２のステップと、
前記イベント位置毎に、前記特徴物記憶手段を用いて地理的な特徴物の識別名称を検索する第３のステップと、
前記コメント文章蓄積部から、検索された前記特徴物の識別名称を含むコメント文章を検索する第４のステップと、
前記特徴物毎に、前記特徴物コメント検索手段によって検索されたコメント文章の群から単語を抽出し、前記特徴物毎に、第１のコメントキーワードと一致する出現頻度を計数し、出現頻度が所定割合以上又は所定数以上となる１つ以上の特徴物を検出する第５のステップと、
前記イベント位置毎に、第１のコメントキーワードと、前記特徴物検出手段によって検出された１つ以上の特徴物の識別名称とを、タグとして対応付ける第６のステップと
を有することを特徴とする装置のタグ付け方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、位置情報にキーワードをタグ付けする技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、インターネットを介して、ブログ(Web log)やミニブログ(mini Web log)（例えばtwitter（登録商標））のようなサイトに対して、不特定多数の第三者からのコメント文章が、活発に発信されている。これらコメント文章は、単に発信するだけでなく、共通の話題に対して議論し合うこともできることに特徴がある。これは、多数のユーザと話題を共有しているという感覚が得られる。例えばtwitterによれば、投稿者は、固有のハッシュタグを含むコメント文章を発信し、閲覧者は、このハッシュタグを含むコメント文章全体を閲覧することができる。また、ある地域でお祭りのような地域イベントが開催されている場合、そのお祭りに紐付けられたハッシュタグを用いてコメント文章を発信することができる。一方で、閲覧者は、このハッシュタグを用いて閲覧することによって、そのお祭りに関するtweets全体を閲覧することができる。
【０００３】
これに対し、例えばtwitterにおけるジオタグ付きtweetsを用いて、地域イベントを発見することができる技術がある（例えば非特許文献１参照）。ジオタグ付きtweetsとは、ＧＰＳ(Global Positioning System)機能を用いて、現在位置情報がコメント文章（つぶやき）に自動的に付加されたものをいう。この技術によれば、多くの人々の活動が活発となるお祭りのような地域イベントについて、普段と異なる特別な動向が見られる地域を検知することができる。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】藤坂達也、李龍、角谷和俊、「Twitterユーザの集合経験知を用いた地域的ノーマル状態に基づく地域イベントの発見」、WebDBForum 2010、[online]、［平成２３年１２月２７日検索］、インターネット＜URL:http://www。shse。u-hyogo。ac。jp/sumiya/japanese/kenkyuu_jyusyou。html＞
【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に記載の技術によれば、イベント位置を検出できるものの、そのイベントの内容までは検出することができない。即ち、イベント名や、カテゴリ（スポーツ、花火、事故など）、その詳細内容（イベント関連Ｗｅｂ情報など）を検出することはできない。特にジオタグ付きtweetsの場合、その位置情報のみがコメント文章に付加されているだけであって、そのイベントの内容まで特定するものではない。結果的に、イベントに基づくコメント文章は、ハッシュタグによって収集する必要がある。但し、ハッシュタグによって収集したコメント文章は、その地域に滞在しないユーザの端末からも投稿することができ、その地域に実際に滞在するユーザの端末から投稿されたコメント文章とは、その性質が異なってくる。また、コメント文章に付加された位置情報は、比較的分散しており、そのイベント位置を明確に特定できるものでもない。本来、イベント位置周辺の地理的な特徴物を知ることができることが好ましい。
【０００６】
そこで、本発明によれば、多数のコメント文章に基づいて、普段と異なる特別な動向が見られるイベント位置に、地理的な特徴物の識別名称をタグ付けする装置、プログラム及び方法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】
【０００７】
本発明によれば、不特定多数の第三者から投稿された投稿時刻及び位置情報を含むコメント文章を蓄積したコメント文章蓄積部を備え、イベント位置に地理的な特徴物名称を対応付けるタグ付け装置であって、
地理的な特徴物の識別名称と、その位置とを対応付けて予め記憶した特徴物記憶手段と、
コメント文章蓄積部から、所定時間帯に投稿された多数のコメント文章について、所定位置範囲に所定数以上のコメント文章が集中するイベント位置を検出するイベント位置検出手段と、
イベント位置毎に、当該イベント位置に含まれるコメント文章の群から単語を抽出し、該単語毎に出現頻度を計数し、出現頻度が所定割合以上又は所定数以上となる１つ以上の第１のコメントキーワードを抽出する第１のコメントキーワード抽出手段と、
イベント位置毎に、特徴物記憶手段を用いて地理的な特徴物の識別名称を検索する特徴物名称検索手段と、
コメント文章蓄積部から、検索された特徴物の識別名称を含むコメント文章を検索する特徴物コメント検索手段と、
特徴物毎に、特徴物コメント検索手段によって検索されたコメント文章の群から単語を抽出し、特徴物毎に、第１のコメントキーワードと一致する出現頻度を計数し、出現頻度が所定割合以上又は所定数以上となる１つ以上の特徴物を検出する特徴物検出手段と、
イベント位置毎に、第１のコメントキーワードと、特徴物検出手段によって検出された１つ以上の特徴物の識別名称とを、タグとして対応付けるタグ付け手段と
を有することを特徴とする。
【０００８】
本発明のタグ付け装置における他の実施形態によれば、
イベント位置毎に、特徴物コメント検索手段によって検索されたコメント文章の群から単語を抽出し、該単語毎に出現頻度を計数し、出現頻度が所定割合以上又は所定数以上となる更なる１つ以上の第２のコメントキーワードを抽出する第２のコメントキーワード抽出手段を更に有し、
タグ付け手段は、イベント位置毎に、第２のコメントキーワードをタグとして更に対応付けることも好ましい。
【０００９】
本発明のタグ付け装置における他の実施形態によれば、特徴物コメント検索手段は、コメント文章蓄積部から、特徴物の識別名称及び第１のコメントキーワードの両方を含むコメント文章を検索することも好ましい。
【００１０】
本発明のタグ付け装置における他の実施形態によれば、
第１のコメントキーワード抽出手段によって、出現頻度が所定閾値以上となる単語が１語も存在しない場合、当該イベント位置を削除するべくイベント位置検出手段へ要求し、
イベント位置検出手段は、第１のコメントキーワード抽出手段から、当該イベント位置の削除の要求を受けた際、当該イベント位置を除外して絞り込むことも好ましい。
【００１１】
本発明のタグ付け装置における他の実施形態によれば、イベント位置検出手段は、
イベント位置毎に、コメント文章の全体数に対して、これらコメント文章を投稿したユーザ数が所定割合値以下である場合、当該イベント位置を除外して絞り込み、
及び／又は
所定時間帯に投稿された多数のコメント文章の中で、投稿者自身が主張する文章が記述されていないコメント文章を除外して絞り込むことも好ましい。
【００１２】
本発明のタグ付け装置における他の実施形態によれば、イベント位置検出手段は、コメント文章に含まれる位置情報を要素として、ＤＢＳＣＡＮ(Density-Based Spatial Clustering)アルゴリズムを用いて、イベント位置を検出することも好ましい。
【００１３】
本発明のタグ付け装置における他の実施形態によれば、タグ付け手段によって記憶されたイベント位置を指し示す地図情報と、その地図上の当該イベント位置の部分に記述すべき第１のコメントキーワード、第２のコメントキーワード及び特徴物の識別名称とを、ユーザ操作可能な端末へ送信する地図情報送信手段を更に有することも好ましい。
【００１４】
本発明のタグ付け装置における他の実施形態によれば、第１のコメントキーワード抽出手段及び第２のコメントキーワード抽出手段は、複数のコメント文章から形態素解析によって単語を抽出すると共に、ＴＦ−ＩＤＦ（Term Frequency - Inverse Document Frequency：単語の出現頻度−逆出現頻度）によって特徴的単語を、コメントキーワードとして抽出することも好ましい。
【００１５】
本発明のタグ付け装置における他の実施形態によれば、
コメント文章は、ブログ(Web log)サーバ又は掲示板サイトサーバから取得されたものであり、
ブログサーバ又は掲示板サイトサーバから、コメント文章を蓄積するコメント文章蓄積手段を更に有することも好ましい。
【００１６】
本発明のタグ付け装置における他の実施形態によれば、
ブログサーバは、ミニブログサーバのtwitter（登録商標）サーバであり、
第１のコメントキーワード抽出手段及び第２のコメントキーワード抽出手段は、ハッシュタグを、コメントキーワードとして抽出することも好ましい。
【００１７】
本発明によれば、不特定多数の第三者から投稿された投稿時刻及び位置情報を含むコメント文章を蓄積したコメント文章蓄積部を備え、イベント位置に地理的な特徴物名称を対応付ける装置に搭載されたコンピュータを機能させるタグ付けプログラムであって、
地理的な特徴物の識別名称と、その位置とを対応付けて予め記憶した特徴物記憶手段と、
コメント文章蓄積部から、所定時間帯に投稿された多数のコメント文章について、所定位置範囲に所定数以上のコメント文章が集中するイベント位置を検出するイベント位置検出手段と、
イベント位置毎に、当該イベント位置に含まれるコメント文章の群から単語を抽出し、該単語毎に出現頻度を計数し、出現頻度が所定割合以上又は所定数以上となる１つ以上の第１のコメントキーワードを抽出する第１のコメントキーワード抽出手段と、
イベント位置毎に、特徴物記憶手段を用いて地理的な特徴物の識別名称を検索する特徴物名称検索手段と、
コメント文章蓄積部から、検索された特徴物の識別名称を含むコメント文章を検索する特徴物コメント検索手段と、
特徴物毎に、特徴物コメント検索手段によって検索されたコメント文章の群から単語を抽出し、特徴物毎に、第１のコメントキーワードと一致する出現頻度を計数し、出現頻度が所定割合以上又は所定数以上となる１つ以上の特徴物を検出する特徴物検出手段と、
イベント位置毎に、第１のコメントキーワードと、特徴物検出手段によって検出された１つ以上の特徴物の識別名称とを、タグとして対応付けるタグ付け手段と
してコンピュータを機能させることを特徴とする。
【００１８】
本発明によれば、不特定多数の第三者から投稿された投稿時刻及び位置情報を含むコメント文章を蓄積したコメント文章蓄積部を備えた装置を用いて、イベント位置に地理的な特徴物名称を対応付ける方法であって、
地理的な特徴物の識別名称と、その位置とを対応付けて予め記憶した特徴物記憶部を有し、
コメント文章蓄積部から、所定時間帯に投稿された多数のコメント文章について、所定位置範囲に所定数以上のコメント文章が集中するイベント位置を検出する第１のステップと、
イベント位置毎に、当該イベント位置に含まれるコメント文章の群から単語を抽出し、該単語毎に出現頻度を計数し、出現頻度が所定割合以上又は所定数以上となる１つ以上の第１のコメントキーワードを抽出する第２のステップと、
イベント位置毎に、特徴物記憶手段を用いて地理的な特徴物の識別名称を検索する第３のステップと、
コメント文章蓄積部から、検索された特徴物の識別名称を含むコメント文章を検索する第４のステップと、
特徴物毎に、特徴物コメント検索手段によって検索されたコメント文章の群から単語を抽出し、特徴物毎に、第１のコメントキーワードと一致する出現頻度を計数し、出現頻度が所定割合以上又は所定数以上となる１つ以上の特徴物を検出する第５のステップと、
イベント位置毎に、第１のコメントキーワードと、特徴物検出手段によって検出された１つ以上の特徴物の識別名称とを、タグとして対応付ける第６のステップと
を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１９】
本発明のタグ付け装置、プログラム及び方法によれば、多数のコメント文章に基づいて、普段と異なる特別な動向が見られるイベント位置に、地理的な特徴物の識別名称をタグ付けすることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】本発明におけるシステム構成図である。
【図２】本発明におけるタグ付けサーバの機能構成図である。
【図３】イベント検出部の処理を表す説明図である。
【図４】第１のコメントキーワード抽出部の処理を表す説明図である。
【図５】特徴物名称検索部、特徴物コメント検索部及び第２のコメントキーワード抽出部の処理を表す説明図である。
【図６】タグ付け部及びイベント位置記憶部の処理を表す説明図である。
【図７】本発明における地図上のイベント位置にキーワードを表示した画面図である。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて詳細に説明する。
【００２２】
図１は、本発明におけるシステム構成図である。
【００２３】
図１によれば、不特定多数の第三者から投稿されたコメント文章を公開するブログ(Web log)サーバ（又は掲示板サイトサーバ）２が、インターネットに接続されている。ブログサーバ２は、例えばtwitterサーバのようなミニブログサーバである。
【００２４】
ここで、図１によれば、特定の地域範囲で、地域イベントが開催されているとする。地域イベントとは、普段と異なる特別な動向が見られる地域、即ち、お祭りのようにその日時間帯だけ人が集中するような地域であるとする。このイベント位置には多数のユーザが滞在しており、各ユーザは、自ら所持する端末３を用いて、ミニブログサーバ２へコメント文章を投稿することができる。端末３は、ユーザと共に移動可能なものであって、携帯電話機やスマートフォンのような携帯端末である。
【００２５】
また、図１によれば、本発明を構成するタグ付けサーバ（装置）１が、インターネットに更に接続されている。タグ付けサーバ１は、ミニブログサーバ２から多数のコメント文章を収集する。勿論、ミニブログサーバ２と通信することは必須の構成要素ではなく、タグ付け装置（サーバ）１が、多数のコメント文章を予め蓄積したものであってもよい。そして、タグ付けサーバ１は、これらコメント文章に基づいて、普段と異なる特別な動向が見られるイベント位置に、リアルタイムなキーワードをタグ付けする。また、他のユーザは、自ら所持する端末４を用いて、タグ付けサーバ１へアクセスし、イベント位置とそのキーワードとを紐付けて閲覧することができる。
【００２６】
更に、図１によれば、ローカルサーチサーバ５、インターネットに接続されていてもよい。ローカルサーチサーバ５、位置情報（緯度・経度）を検索キーとして、その位置周辺の複数のランドマーク名（地理的な特徴物の識別名称）を出力することができる。
【００２７】
図２は、本発明におけるタグ付けサーバの機能構成図である。
【００２８】
図２によれば、タグ付けサーバ１は、インターネットに接続された通信インタフェース部を有すると共に、コメント文章蓄積部１０と、イベント位置検出部１１と、第１のコメントキーワード抽出部１２と、特徴物記憶部１３と、特徴物名称検索部１４と、特徴物コメント検索部１５と、特徴物検出部１６と、第２のコメントキーワード抽出部１７と、タグ付け部１８と、イベント位置記憶部１９と、地図情報送信部１Ａとを有する。これら機能構成部は、サーバに搭載されたコンピュータを機能させるプログラムを実行することによって実現される。
【００２９】
［コメント文章蓄積部１０］
コメント文章蓄積部１０は、ミニブログサーバ（例えばtwitterサーバ）２から、コメント文章を収集し且つ蓄積する。ここで、コメント文章蓄積部１０は、イベント位置検出部１１に対しては、投稿時刻及び位置情報を含むコメント文章を収集する。また、コメント文章蓄積部１０は、特徴物コメント検索部１５に対しては、キーワードとなる特徴物名称を含むコメント文章を収集する。
【００３０】
位置情報を含むコメント文章は、ジオタグ付きtweetsであり、ユーザid(user_id)、発信時間(created_at)、位置情報(loc_lat、 loc_lng)（緯度・経度情報）、テキスト(texts)を含む。ここで、コメント文章蓄積部１０は、所定時間帯に投稿されたコメント文章のみを収集することも好ましい。地域イベントは、一定の時間帯でのみ開催されるものであるからである。勿論、コメント文章蓄積部１０は、多数のコメント文章を予め蓄積したものであってもよい。
【００３１】
コメント文章内における位置情報は、例えば以下のように表される。
「I'm at （場所名）  http://t.co/BNw9NbL2」
「@ＸＸＸ  http://t.co/3acyFI3K」
「（場所名）にタッチ！  http://t.co/4a7dabK」
【００３２】
また、コメント文章蓄積部１０は、例えばtwitterサーバに対して、StreamingAPIを用いることも好ましい。twitterのAPIは基本的にpull型であるのに対し、StreamingAPIは、クライアントが、twitterサーバへ接続を開き、リクエストを送信した後、切断されるまで接続を維持することできる。その間、サーバは、レスポンス（投稿されたコメント文章）をリアルタイムに、クライアント（タグ付けサーバ１）へ送信し続けることができる。また、StreamingAPIによれば、位置情報を含むコメント文章のみや、特定キーワードを含むコメント文章のみを収集するよう設定することもできる。
【００３３】
そして、コメント文章蓄積部１０によって収集された位置情報を含むコメント文章は、イベント位置検出部１１へ出力される。また、検索キーとなる特徴物名称を含むコメント文章は、特徴物コメント検索部１５へ出力される。
【００３４】
例えばtwitterサーバよれば、以下のように指定したキーワードを含むコメント文章（tweets）を検索することができる。例えば、キーワード"東京都庁 "が含まれるtweetsを検索する場合、以下のＵＲＬ(Uniform Resource Locator)を指定する。
http://search.twitter.com/search.atom?phrase="東京都庁"
【００３５】
また、例えばtwitterによれば、ハッシュタグ(#)が付加されたコメント文章tweetsのみを収集することもできる。twitterの場合、ハッシュタグを用いることで、話題を共通化することできる。例えば、ハッシュタグ"#osc11tk"が付加されたtweetを検索する場合、以下のＵＲＬを指定する。
http://search.twitter.com/search.atom?q=%23osc11tk
また、日付を指定することによって、最大１週間分のtweetsを検索することもできる
【００３６】
［イベント位置検出部１１］
イベント位置検出部１１は、所定時間帯に投稿された多数のコメント文章を用いて、所定位置範囲に所定数以上のコメント文章が集中するイベント位置を検出する。
【００３７】
図３は、イベント検出部の処理を表す説明図である。
【００３８】
（Ｓ１１１）イベント位置候補の検出（位置情報のクラスタリング）
イベントが開催されている地域では、投稿数が集中していると想定する。そこで、最初に、イベント位置検出部１１は、コメント文章に付加された緯度経度情報を平面上にプロットし、その位置をクラスタリングすることによって、コメント文章が集中するイベント位置（密集地）を検出する。このクラスタリングには、例えばＤＢＳＣＡＮ(Density-Based Spatial Clustering)を用いることができる。k-meansによれば、クラスタ数kを事前に与える必要があるのに対し、ＤＢＳＣＡＮによれば、クラスタ数を事前に与えことなく、比較的に直感的なクラスタを抽出できる。
【００３９】
ＤＢＳＣＡＮは、超球状ではない任意形状のクラスタの抽出を目的としたクラスタリング方法であって、２つの点における直接密度到達可能(directly density-rechable)を導出するものである。あるseed点から、直接密度到達可能な関係を推移的に辿って、到達可能な極大集合を１つのクラスタとして抽出する。
【００４０】
ＤＢＳＣＡＮによれば、Eps(epsilon、距離)及びMinPts(minimum points、最低ポイント)の２つのパラメータを用いる。例えばEps=0.0005及びMinPts=10を事前に与えるものであってもよい。また、これらパラメータを、測位の所定時間周期や最終的な住所居所推定の結果によって変更するものであってもよい。
【００４１】
（Ｓ１１２）日常的に所定数以上の投稿数がある位置情報の除外
次に、イベント位置検出部１１は、Ｓ１１１におけるイベント位置の候補の中から、日常的に、所定数以上の投稿数がある位置情報の除外して絞り込む。常に投稿数が多い場所として、例えば「駅」がある。駅のような場所は、普段と異なる特別な動向が見られるイベント位置ではない。そのために、日常的に投稿数が多い位置は、イベント位置候補からために、除外する。
【００４２】
（Ｓ１１３）所定割合以下のユーザ数しか存在しないイベント位置の除外
イベント位置検出部１１は、イベント位置毎に、コメント文章の全体数に対して、これらコメント文章を投稿したユーザ数が所定割合値以下である場合、当該イベント位置を除外して絞り込む。このようなイベント位置では、同一ユーザが多数回、コメント文章を投稿しており、多数のユーザが集まるイベント位置ではないことが多い。そこで、このようなイベント位置の候補は除外する。例えば、その地域における投稿数の半分より少ない場合（１０個のコメント文章が投稿された地域について、そのユーザ数が４人以下である場合）、このイベント位置を候補から除外する。
【００４３】
（Ｓ１１４）投稿者自身が主張する文章が記述されていないコメント文章の除外
イベント位置検出部１１は、所定時間帯に投稿された多数のコメント文章の中で、投稿者自身が主張する文章が記述されていないコメント文章を除外する。例えば、「I'm at （場所）」や「（場所）にタッチ！」など、位置情報登録サイト特有の言い回しのみで構成される場合が多い。このため、このような言い回しのコメント文章のみで、且つ、投稿者自身が主張する文章が記述されていないコメント文章を、除外する。このようなコメント文章は、その地域イベントを特定するに適したキーワードが含まれていないためである。
【００４４】
図３によれば、×のコメント文章は、投稿者自身が主張する文章が記述されておらず、Ｓ１１３によって除外される。
（コメント文章１）○  着いた。さっきの学生さん達は、Ａ大でした。@都庁西新宿ビル http://t.co/3acyFI3K
（コメント文章２）○  OSC 2011 Tokyo/Fall にやってまいりました #osc11tk (@ 都庁
西新宿ビル w/ 3 others) http://t.co/BNw9NbL2
（コメント文章３）×  I'm at 都庁西新宿ビル 28階http://t.co/v66BR2Iv
（コメント文章４）○  ついた (@都庁西新宿ビル w/ 4 others) http://t.co/RZkmuSG8'
（コメント文章５）×  I'm at 都庁西新宿ビル w/ @hirokazu_nishi http://t.co/HdCZoVD4'
（コメント文章６）○  #osc11tkに参加。いやぁしかし、広いキャンパスだなぁ。(@都庁西新宿ビル w/ 7 others) http://t.co/V1YAzqZg
（コメント文章７）×  I'm at 都庁西新宿ビル w/ @minky0 http://t.co/5aYa34CN
（コメント文章８）×  I'm at 都庁西新宿ビル Ｄ2-1-1、 Ｃ市) w/ 10 others http://t.co/Uxcc0IrB
【００４５】
また、イベント位置検出部１１は、第１のコメントキーワード抽出部１２から、イベント位置の削除の要求を受けた場合、そのイベント位置を除外する。
【００４６】
図４は、第１のコメントキーワード抽出部の処理を表す説明図である。
【００４７】
［第１のコメントキーワード抽出部１２］
第１のコメントキーワード抽出部１２は、イベント位置毎に、当該イベント位置に含まれるコメント文章の群から単語を抽出し、該単語毎に出現頻度を計数し、出現頻度が所定数以上となる１つ以上の第１のコメントキーワードを抽出する。抽出された第１のコメントキーワードは、タグ付け部１８へ出力される。
【００４８】
第１のコメントキーワード抽出部１２は、最初に、複数のコメント文章から形態素解析によって単語を抽出する。「形態素解析」とは、文章を、意味のある単語に区切り、辞書を利用して品詞や内容を判別する技術をいう。「形態素」とは、文章の要素のうち、意味を持つ最小の単位を意味する。
【００４９】
ここで、形態素解析には、例えばオープンソースの形態素解析エンジン「ＭｅＣａｂ」を用いることができる。このエンジンによれば、階層化された品詞体系を有し、形態素の品詞も解析することができる。形態素毎に、「名詞」「固有名詞」「組織」「地域」「一般」・・・等の品詞も出力される。但し、ここで、第１のコメントキーワードからは、地名や住所を除外することが好ましい。地名自体は、そのイベントの内容を表さないからである。
【００５０】
次に、ＴＦ−ＩＤＦ（Term Frequency - Inverse Document Frequency：単語の出現頻度−逆出現頻度）によって特徴的なキーワードを、コメントキーワードとして抽出する。ＴＦ−ＩＤＦとは、各単語に重みを付けて、クエリから文書をベクトル空間で表し、文書とクエリの類似度でランク付けをする技術である。ランク付けられた値が高いほど、重要キーワードと認識される。
【００５１】
また、第１のコメントキーワード抽出部１２は、例えばtwitterサーバから収集したコメント文章については、ハッシュタグ(#)を、コメントキーワードとして更に抽出することも好ましい。ハッシュタグは、共通の話題についてコメント文章同士を紐付けるものである。
【００５２】
更に、第１のコメントキーワード抽出部１２は、出現頻度が所定閾値以上となる単語が１語も存在しない場合、当該イベント位置の削除を、イベント位置検出部１１へ要求することも好ましい。これによって、イベント位置検出部１１は、所定閾値以上の出現頻度のキーワードが検出されないそのイベント位置を除外して絞り込む。イベント位置である場合、そのイベントの内容に応じて、一定以上の出現頻度のキーワードが必ず検出されると考えられる。即ち、そのキーワードは、そのイベントの内容を表すに適切なものである場合が多い。一方で、一定以上の出現頻度のキーワードが検出されないということは、特定のイベントが開催されていないか、様々な話題で盛り上がっている地域と考えられる。従って、そのようなイベント位置の候補は、除外する。
【００５３】
図４によれば、「OSC2012」「Ａ大学」「#osc11th」のキーワードは、所定閾値以上の出現頻度であるために、タグ付け部１８へ出力される。また、「呑み会」「洋服」「学生」のキーワードは、所定閾値以上の出現頻度でないために、削除される。
【００５４】
図５は、特徴物名称検索部、特徴物コメント検索部、特徴物検索部及び第２のコメントキーワード抽出部の処理を表す説明図である。
【００５５】
［特徴物記憶部１３］
特徴物記憶部１３は、地理的な特徴物の識別名称と、その位置（緯度・経度）とを対応付けて予め記憶している。地理的な特徴物とは、例えば「ランドマーク」のようなものである。尚、特徴物記憶部１３は、一般的な検索エンジンサーバにおけるローカルサーチ機能であってもよい。図１によれば、この機能をローカルサーチサーバ５によって実現される。これは、位置情報（緯度・経度）を、ローカルサーチサーバ５におけるローカルサーチＡＰＩに入力することによって、その位置周辺の複数のランドマーク名を取得することができる。
【００５６】
［特徴物名称検索部１４］
特徴物名称検索部１４は、イベント位置毎に、特徴物記憶部１３を用いて地理的な特徴物の識別名称を検索する。
図５によれば、例えば東京都庁付近の緯度経度情報を入力することによって、以下のようなランドマーク名を得ることができる。
「パークタワー」「東京都庁」・・・
【００５７】
［特徴物コメント検索部１５］
特徴物コメント検索部１５は、コメント文章蓄積部１０から、検索された特徴物の識別名称を含むコメント文章を検索する。即ち、特徴物の識別名称毎に、コメント文章が収集される。
図５によれば、ランドマーク名「パークタワー」「東京都庁」毎に、例えば以下のようなコメント文章が収集される。
［パークタワー］
「パークタワーの近くをＡ大学の学生が多く通っている。」
「おいしいケーキ屋が、パークタワーの中にある」
「OSC2012は、パークタワーであってるの？」
「パークタワーでのプレゼン、失敗したなあ〜」
・・・・・
［東京都庁］
「東京都庁では、OSC2012が開催かあ？オープンソースカンファレンス、
行ってみるか〜？これはＡ大学の開催？」
「Ａ大学の学生は、東京都庁へ集合！OSC2012」
「#osc11k  東京都庁のOSC2012のオープンソースカンファレンスに参加します」
「東京都庁の食堂、安くておいしい」
・・・・・
［・・・・］
・・・・・
【００５８】
また、特徴物コメント検索部１５は、コメント文章蓄積部１０から、特徴物の識別名称及び第１のコメントキーワードの両方を含むコメント文章を検索することも好ましい。これによって、単にランドマーク名を含むコメント文章を検索するよりも、第１のコメントキーワードに応じたコメン文章に更に絞り込むことができる。
【００５９】
［特徴物検出部１６］
特徴物検出部１６は、特徴物毎に、特徴物コメント検索部１５によって検索されたコメント文章の群から単語を抽出する。特徴物検出部１６も、第１のコメントキーワード抽出部１２と同様に、複数のコメント文章から形態素解析によって単語を抽出すると共に、ＴＦ−ＩＤＦによって特徴的単語を、コメントキーワードとして抽出する。
【００６０】
次に、特徴物検出部１６は、特徴物毎に、第１のコメントキーワードと一致する出現頻度を計数する。
図５によれば、ランドマーク名「パークタワー」「東京都庁」毎に、例えば以下のように出現頻度が計数される。
［パークタワー］：第１のコメントキーワードの出現頻度＝２回
Ａ大学：１回
OSC2012：１回
#osc11k：０回
［東京都庁］：第１のコメントキーワードの出現頻度＝６回
Ａ大学：２回
OSC2012：３回
#osc11k：１回
【００６１】
次に、特徴物検出部１６は、出現頻度が所定割合以上又は所定数以上となる１つ以上の特徴物を検出する。
所定割合とは、例えば特徴物コメント検索部１５によって検索された、当該特徴物の識別名称を含むコメント文章の数の中で、第１のコメントキーワードが含まれているコメント文章の数の割合であってもよい。
所定数とは、例えば特徴物コメント検索部１５によって検索された、当該特徴物の識別名称を含むコメント文章の数の中で、第１のコメントキーワードの数であってもよい。
図５によれば、例えば所定数＝５回とした場合、［東京都庁］（＝６回）は、所定数以上であるために、特徴物として検出される。一方で、［パークタワー］（＝２回）は、所定数よりも少ないために、特徴物として検出されない。
【００６２】
［第２のコメントキーワード抽出部１７］
第２のコメントキーワード抽出部１７は、イベント位置毎に、特徴物コメント検索部１５によって検索されたコメント文章の群から単語を抽出する。第２のコメントキーワード抽出部１７も、第１のコメントキーワード抽出部１２と同様に、複数のコメント文章から形態素解析によって単語を抽出すると共に、ＴＦ−ＩＤＦによって特徴的単語を、コメントキーワードとして抽出する。
【００６３】
次に、第２のコメントキーワード抽出部１７は、単語毎に出現頻度を計数する。
図５によれば、単語毎に、例えば以下のように出現頻度が計数される。尚、ここでは、検索キーとなった地理的な特徴物の識別名称と、第１のコメントキーワードとは、除かれている。
［東京都庁］
食堂：１回
オープンカンファレンス：２回
【００６４】
次に、第２のコメントキーワード抽出部１７は、出現頻度が所定割合以上又は所定数以上となる更なる１つ以上の第２のコメントキーワードを抽出する。
図５によれば、例えば所定数＝２回とした場合、「オープンカンファレンス」が、第２のコメントキーワードとして抽出される。
【００６５】
図６は、タグ付け部及びイベント位置記憶部の処理を表す説明図である。
【００６６】
［タグ付け部１８］
タグ付け部１８は、イベント位置毎に、第１のコメントキーワード抽出部１２によって抽出された１つ以上の第１のコメントキーワードと、特徴物検出部１６によって検出された１つ以上の特徴物の識別名称とを、タグとして対応付ける。また、タグ付け部１８は、第２のコメントキーワード抽出部１７によって抽出された第２のコメントキーワードも、タグとして対応付けることも好ましい。そして、イベント位置（緯度経度情報）＋キーワード（第１のコメントキーワード＋地理的な特徴物の識別名称＋第２のコメントキーワード）は、イベント位置記憶部１９へ出力される。
【００６７】
［イベント位置記憶部１９］
イベント位置記憶部１９は、イベント位置（緯度経度情報）に、キーワード（第１のコメントキーワード＋地理的な特徴物の識別名称＋第２のコメントキーワード）を対応付けて記憶する。
【００６８】
［地図情報送信部１Ａ］
地図情報送信部１Ａは、地図情報と、その地図に含まれるイベント位置に描画されるキーワードとを、ユーザ操作可能な端末３へ送信する。
【００６９】
図７は、本発明における地図上のイベント位置にキーワードを表示した画面図である。
【００７０】
図７によれば、地図上のイベント位置に、特徴的なコメントキーワードが表示されている。ここでは、第１のコメントキーワードとして、都庁西新宿のイベント位置に、「#osc11tk」「OSC2011」「Ａ大学」が表示される。また、第２のコメントキーワードとして、同じ位置に、「東京都庁」「オープンソースカンファレンス」が表示される。閲覧者は、この地図を見ることによって、都庁西新宿の位置に、コメントキーワードに基づくイベントが開催されており、そのイベントがどの場所で開催されているかを、直感的に認識することができる。
【００７１】
本発明のように、ジオタグ付きのコメント文章から抽出した第１のコメントキーワードに対して、更にランドマーク名で検索したコメント文章から抽出した第２のコメントキーワードを用いることとしたのは、以下のような理由がある。例えばtwitterの場合、ジオタグ付きコメント文章は、全体の０．５％程度（日本の２０１０年統計）しか存在しない。一方で、そのイベント位置から投稿されているにも拘わらず、位置情報が付加されていないコメント文章も数多く存在する。そこで、そのイベント位置周辺のランドマーク名を含むコメント文章を更に検索することとしている。
【００７２】
以上、詳細に説明したように、本発明のタグ付け装置、プログラム及び方法によれば、多数のコメント文章に基づいて、普段と異なる特別な動向が見られるイベント位置に、地理的な特徴物の識別名称をタグ付けすることができる。
【００７３】
前述した本発明の種々の実施形態について、本発明の技術思想及び見地の範囲の種々の変更、修正及び省略は、当業者によれば容易に行うことができる。前述の説明はあくまで例であって、何ら制約しようとするものではない。本発明は、特許請求の範囲及びその均等物として限定するものにのみ制約される。
【符号の説明】
【００７４】
１  タグ付けサーバ
１０  コメント文章蓄積部
１１  イベント位置検出部
１２  第１のコメントキーワード抽出部
１３  特徴物記憶部
１４  特徴物名称検索部
１５  特徴物コメント検索部
１６  特徴物検出部
１７  第２のコメントキーワード抽出部
１８  タグ付け部
１９  イベント位置記憶部
１Ａ  地図情報送信部
２  ミニブログサーバ
３  投稿者用端末
４  閲覧者用端末
５  ローカルサーチサーバ
【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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【図７】
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