(57)【要約】【課題】地域名称を効率的かつ高精度に特定させる。【解決手段】候補抽出手段２０が、施設情報記憶手段１５に記憶されている施設名称から、除外文字列記憶手段２５に記憶されている除外文字列及び所定のパターンを用いるパターンマッチングにより、地域名称候補となる文字列を抽出する。施設情報抽出手段３０が、抽出した前記地域名称候補を含む施設情報を施設情報記憶手段１５から抽出する。抽出した前記施設情報を、クラスタリング手段４０が、各施設情報に対応する位置情報の間の距離に基づいて施設情報の集合にクラスタリングする。クラスタリングした施設情報の集合において外周となる施設情報の位置情報を頂点とするポリゴンをポリゴン生成手段５０が生成する。出力手段６０が、クラスタリングの基礎とした地域名称候補を地域名称として、生成した前記ポリゴンと関連付けて出力する。【選択図】図１
2011128772.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
施設名称及び位置情報を含む施設情報を記憶している施設情報記憶手段と、
予め定めた除外文字列を記憶している除外文字列記憶手段と、
前記施設情報記憶手段に記憶されている施設名称から、前記除外文字列記憶手段に記憶されている除外文字列及び所定のパターンを用いて、地域名称候補となる文字列を抽出する候補抽出手段と、
抽出した前記地域名称候補を含む前記施設情報を前記施設情報記憶手段から抽出する施設情報抽出手段と、
抽出した前記施設情報を、各施設情報に対応する前記位置情報の間の距離に基づいて施設情報の集合にクラスタリングするクラスタリング手段と、
クラスタリングした施設情報の集合において外周となる施設情報の位置情報を頂点とするポリゴンを生成するポリゴン生成手段と、
前記クラスタリングの基礎とした地域名称候補を地域名称として、生成した前記ポリゴンと関連付けて出力する出力手段と、
を有することを特徴とする地域名称抽出装置。
【請求項２】
前記候補抽出手段は、
前記パターンマッチングによる抽出に係る文字列に対し、要素分解を行うことにより前記地域名称候補を抽出する要素分解手段を有する
ことを特徴とする請求項１記載の地域名称抽出装置。
【請求項３】
クラスタリングした前記施設情報の集合について、所定の細分化又は位置の分散を検出する検出手段と、
前記所定の細分化又は位置の分散が検出された場合に、前記地域名称の抽出における前記要素分解の基準を変更する調整手段と、
を有することを特徴とする請求項１記載の地域名称抽出装置。
【請求項４】
施設名称及び位置情報を含む施設情報を記憶している施設情報記憶手段と、予め定めた除外文字列を記憶している除外文字列記憶手段と、を有するコンピュータが、
前記施設情報記憶手段に記憶されている施設名称から、前記除外文字列記憶手段に記憶されている除外文字列及び所定のパターンを用いるパターンマッチングにより、地域名称候補となる文字列を抽出する候補抽出ステップと、
抽出した前記地域名称候補を含む前記施設情報を前記施設情報記憶手段から抽出する施設情報抽出ステップと、
抽出した前記施設情報を、各施設情報に対応する前記位置情報の間の距離に基づいて施設情報の集合にクラスタリングするクラスタリングステップと、
クラスタリングした施設情報の集合において外周となる施設情報の位置情報を頂点とするポリゴンを生成するポリゴン生成ステップと、
前記クラスタリングの基礎とした地域名称候補を地域名称として、生成した前記ポリゴンと関連付けて出力する出力ステップと、
を実行することを特徴とする地域名称抽出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、地図に関する施設情報から地域名称を抽出する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、ウェブページ上で利用者が所望の地域名称等のキーワードを入力して、該当する場所や施設などの地図情報を検索するサービスが普及している（例えば、非特許文献１参照）。この種のサービスでは、利用者から例えば「竹下通り」という地域名称を表すキーワードが入力された場合、サービスの提供者側が設定した「竹下通り」の位置を中心とした地図が表示される。従来、このような地域名称に対応する位置や領域は、行政区画等の情報に基づいてサービス提供者側が手作業で設定していた。
【０００３】
なお、このような地域名称の特定を効率化するため、道路の方面案内標識に表記された情報を利用して自動化する提案は存在する（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】ヤフー株式会社、「Yahoo!地図」、［online］、［2009年11月12日検索］、インターネット〈URL:  http://map.yahoo.co.jp/>
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００７−２４８７６９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、道路の方面案内標識に表記される地域名称は、通常、数キロメートルから数十キロメートル離れた地点の地域名称であるため、その距離を考慮して地域名称を判定しなければならないという困難性や、地域名称が対応する領域がどういった範囲であるかが判定できないといった問題があり、地域名称特定の効率化と精度の両立は困難であった。
【０００７】
本発明は、上記のような従来技術の課題を解決するもので、その目的は、地域名称を効率的かつ高精度に特定させることである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記の目的をふまえ、本発明の一態様（１）は、地域名称抽出装置であって、施設名称及び位置情報を含む施設情報を記憶している施設情報記憶手段と、予め定めた除外文字列を記憶している除外文字列記憶手段と、前記施設情報記憶手段に記憶されている施設名称から、前記除外文字列記憶手段に記憶されている除外文字列及び所定のパターンを用いて、地域名称候補となる文字列を抽出する候補抽出手段と、抽出した前記地域名称候補を含む前記施設情報を前記施設情報記憶手段から抽出する施設情報抽出手段と、抽出した前記施設情報を、各施設情報に対応する前記位置情報の間の距離に基づいて施設情報の集合にクラスタリングするクラスタリング手段と、クラスタリングした施設情報の集合において外周となる施設情報の位置情報を頂点とするポリゴンを生成するポリゴン生成手段と、前記クラスタリングの基礎とした地域名称候補を地域名称として、生成した前記ポリゴンと関連付けて出力する出力手段と、を有することを特徴とする。
【０００９】
また、上記態様を方法として捉えた態様（４）は、地域名称抽出方法であって、施設名称及び位置情報を含む施設情報を記憶している施設情報記憶手段と、予め定めた除外文字列を記憶している除外文字列記憶手段と、を有するコンピュータが、前記施設情報記憶手段に記憶されている施設名称から、前記除外文字列記憶手段に記憶されている除外文字列及び所定のパターンを用いて、地域名称候補となる文字列を抽出する候補抽出ステップと、抽出した前記地域名称候補を含む前記施設情報を前記施設情報記憶手段から抽出する施設情報抽出ステップと、抽出した前記施設情報を、各施設情報に対応する前記位置情報の間の距離に基づいて施設情報の集合にクラスタリングするクラスタリングステップと、クラスタリングした施設情報の集合において外周となる施設情報の位置情報を頂点とするポリゴンを生成するポリゴン生成ステップと、前記クラスタリングの基礎とした地域名称候補を地域名称として、生成した前記ポリゴンと関連付けて出力する出力ステップと、を実行することを特徴とする。
【００１０】
以上のように、本発明では、施設情報に含まれるチェーン店舗や公共施設の名称から抽出した地域名称で施設情報をクラスタリングし、地域名称に対応するクラスタごとの施設情報の位置から外周を頂点とするポリゴンを生成して地域名称と関連付けることにより、人手を介することなく自動で地域名称とその地域名称に対応する領域を抽出することが可能になり、地域名称を効率的かつ高精度に特定できる。
【００１１】
本発明の他の態様（２）は、上記いずれかの態様において、前記候補抽出手段（ステップ）は、前記パターンマッチングによる抽出に係る文字列に対し、要素分解を行うことにより前記地域名称候補を抽出する要素分解手段（ステップ）を有することを特徴とする。
【００１２】
このように、パターンマッチングで得られる文字列に対し、重複する形態素の除去など要素分解を適用することにより、さらに詳細な局地的地域名称や包括的地域名称も抽出することが可能となり、地域名称抽出の精度、詳細度が改善できる。
【００１３】
本発明の他の態様（３）は、上記いずれかの態様において、クラスタリングした前記施設情報の集合について、所定の細分化又は位置の分散を検出する検出手段（ステップ）と、前記所定の細分化又は位置の分散が検出された場合に、前記地域名称の抽出における前記要素分解の基準を変更する調整手段（ステップ）と、を有することを特徴とする。
【００１４】
このように、クラスタリング結果の集合が細か過ぎたり位置が散らばっている場合に、そのクラスタリングの基となった地域名称の抽出における要素分解の基準を変更することにより、地域的にまとまりのある適切な地域名称を抽出することが可能となる。
【００１５】
なお、上記の各態様とは異なるカテゴリ（方法に対しプログラム、装置に対し方法など）や、以下に説明するさらに具体的な各態様も、本発明に含まれる。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、地域名称を効率的かつ高精度に特定させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の実施形態の構成を示す機能ブロック図。
【図２】本発明の実施形態における各情報（データ）を例示する図。
【図３】本発明の実施形態における処理手順を示すフローチャート。
【図４】本発明の実施形態におけるクラスタリング結果を例示する概念図。
【図５】本発明の実施形態におけるクラスタリング結果を例示する概念図。
【図６】本発明の実施形態において、ポリゴンデータを生成する方法の一例を示す概念図。
【図７】本発明の実施形態におけるポリゴンを例示する概念図。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
次に、本発明を実施するための形態（「実施形態」と呼ぶ）について、図に沿って説明する。なお、背景技術や課題などで既に述べた内容と共通の前提事項については適宜省略する。
【００１９】
〔１．構成〕
本実施形態は、施設情報から地域名称を抽出する地域名称抽出装置（以下「本装置」とも呼ぶ）に関するもので、図１（構成図）に示すように、本装置１は、一般的なコンピュータの構成として少なくとも、ＣＰＵなどの演算制御部５と、外部記憶装置（ＨＤＤ等）や主メモリ等の記憶装置６と、を有する。なお、本装置については、ＬＡＮアダプタなどの通信手段７を設け、図示しない通信ネットワーク（ＬＡＮやインターネットなど）経由で、ＰＣ（パーソナルコンピュータ）や携帯電話端末装置などのユーザ端末Ｔ（以下、単に「端末Ｔ」とも呼ぶ）と通信して動作指示等の操作受付や処理結果の出力を行うサーバ装置として構成できるが、この構成は必須ではなく、本装置はスタンドアロンコンピュータとして実現してもよい。
【００２０】
また、本装置１では、記憶装置６に予め記憶（インストール）した図示しない所定のコンピュータ・プログラムが演算制御部５を制御することで、図１に示す各手段などの要素（２０，３０など）を実現する。これら各要素のうち、情報の記憶手段は、記憶装置６において各種のデータベース（「ＤＢ」とも表す）やファイル、データ構造体、配列等の変数、システム設定値など任意の形式で実現できる。
【００２１】
それら記憶手段のうち、施設情報記憶手段１５は、図２（１）に例示するように、施設名称及び位置情報を含む施設情報（いわゆるＰＯＩ）を記憶している部分である。また、除外文字列記憶手段２５は、予め定めた除外文字列（例えば、「○○マート」などのチェーン名称や、「図書館」など地域を問わない言葉など）を記憶している部分である。なお、記憶手段以外の各手段は、以下に説明する情報処理の機能・作用を実現・実行する処理手段である。
【００２２】
〔２．作用〕
上記のように構成した本実施形態における処理手順を図３のフローチャートに示す。すなわち、本実施形態では、候補抽出手段２０が、施設情報記憶手段１５に記憶されている施設名称から、除外文字列記憶手段２５に記憶されている除外文字列及び所定のパターン（正規表現など）を用いるパターンマッチング及び要素分解により、地域名称候補となる文字列を抽出する（ステップＳ１）。この際、施設情報記憶手段１５に記憶されている施設情報（ＰＯＩ）から施設名称を抽出する処理を施設名称抽出手段１８に行なわせてもよい。また、ここでは、候補抽出手段２０は要素分解手段２１を有し、この要素分解手段２１が、前記パターンマッチングによる抽出に係る文字列に対し、要素分解を行うことにより地域名称候補を抽出するものとする。
【００２３】
また、パターンマッチングの例としては、例えば、あるコンビニエンスストアの位置情報に含まれる施設名称「○○マート渋谷センター街店」に対し、除外文字列として「○○マート」というチェーン店舗共通の固有名称と、「｛除外文字列｝・・・店」（実際には「○○マート.*店」などの表現形式が一般には用いられる）のようなパターンを適用することにより、「渋谷センター街」という文字列を地域名称候補として抽出する。ここでいうパターンは、除外文字列と、その他の「店」「支店」のような定型文字列が、施設名称にどのようなパターンの位置関係で含まれるか、を表す。
【００２４】
また、要素分解の例は、重複する形態素の除去等であり、例えば、「渋谷センター街」や「渋谷スペイン坂」に対し、共通する部分である形態素「渋谷」と、後続の文字列「センター街」や「スペイン坂」のように分解する例が挙げられる。
【００２５】
続いて、施設情報抽出手段３０は、上記のように候補抽出手段２０が抽出した地域名称候補を含む施設情報（ＰＯＩ）を施設情報記憶手段１５から一又は二以上抽出し（ステップＳ２）、この抽出した施設情報を、クラスタリング手段４０が、各施設情報に対応する位置情報の間の距離に基づいて施設情報の集合にクラスタリングする（ステップＳ３）。なお、施設情報（ＰＯＩ）は施設情報記憶手段１５からだけでなく、より多くの若しくは別途のＰＯＩを記憶している他の記憶手段から抽出してもよいし、このような記憶手段と施設情報記憶手段１５の双方から抽出してもよい。
【００２６】
また、クラスタリングのアルゴリズムについては、自由に選択してよいが、一例として、任意のＰＯＩから所定の距離範囲内にあるＰＯＩをリンクなどでつなぐ処理を繰り返してＰＯＩの集合（クラスタ）を作ることが考えられる。そして、この処理により、所定範囲外のＰＯＩを除外する。ここで、図４は、複数の地域名称候補に基づいてクラスタリングした結果として得られた一つのクラスタを地図上に示した概念図で、黒い線は道路、いくつかの円はそれぞれ施設情報を表す。この例では、施設情報Ｐ１〜Ｐ８が、破線の楕円で示すひとつのクラスタを構成している。
【００２７】
また、本実施形態では、検出手段４２が、上記のようにクラスタリングした施設情報の集合について、所定の細分化又は位置の分散を検出した場合（ステップＳ４：「ＹＥＳ」）、調整手段４５が、地域名称の抽出における前記要素分解の基準を変更する（ステップＳ５）。例えば、図５の例では、施設情報Ｐ１〜Ｐ８は適切なクラスタとなっているが、施設情報Ｐ９は離れた位置に分散しており、また、それ自体で独立したクラスタとする場合でも、一つで孤立している点で細分化が見られる。
【００２８】
このような細分化や位置の分散の検出基準は自由であるが、例えば、図５の施設情報Ｐ９のように、一つのクラスタと把握し得る施設情報数が所定のごく少数（例えば、１つや２つなど）の場合は細分化が生じているといえる。また、例えば、クラスタ内の他の施設情報との平均距離や最短距離など所定の距離が、所定以上の偏差値であるサンプルは、クラスタ内の他の施設情報から離れた位置に分散しているといえる。図５の施設情報Ｐ９を施設情報Ｐ１〜Ｐ８と同クラスタと考えた場合は、この分散の例と考えることができる。
【００２９】
また、要素分解の基準を変更する一例として、「○○｜駅前」⇔「○○駅｜前」のような分割位置の変更などが考えられる。また、要素分解の「基準」は、要素分解を適用するか否かも含み、例えば、「○○駅前」と「○○駅西口」を別々にクラスタリングした結果、それぞれに含まれる施設情報の数が所定数以下となった場合、それを細分化として検出し、「前」や「西口」を要素分解により切り離して「○○駅」にまとめてクラスタリングを再試行するなどが考えられる。
【００３０】
そして、以上のようにクラスタリングした施設情報の集合において外周となる施設情報の位置情報を頂点とするポリゴンを、ポリゴン生成手段５０が生成する（ステップＳ６）。ここで、ポリゴンデータを生成する方法の一例について、詳細を図６に示す。すなわち、まず、ポリゴンデータに内包されるべき点であるＰＯＩのうち、最も下方にある基準点Ａを選択する。次に、点Ａから右方向に伸びる線分との角度が小さい順に点Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ、Ｆ、Ｇ、Ｈを抽出し、抽出した順に線分で結んでいく。
【００３１】
このとき、ＢＣＤの経路は進行右方向に曲がっているので、点Ｃを除外し、点Ｂと点Ｄとを結ぶ。同様に、ＦＧＨの経路は進行右方向に曲がっているので、点Ｇを除外し、点Ｆと点Ｈとを結ぶ。すると、今度はＥＦＨの経路が進行右方向に曲がっているので、更に点Ｆを除外し、点Ｅと点Ｈとを結ぶ。このようにして、ポリゴンデータＡＢＤＥＨが生成される。
【００３２】
図４に示したクラスタを基に、このようなポリゴンＸを生成した一例を図７の概念図に示す。そして、出力手段６０が、クラスタリングの基礎とした地域名称候補を地域名称として、生成したポリゴン（例えばＸ）と関連付けて出力する（ステップＳ７）。ここで、「出力」の態様は自由であり、所定の地域名称記憶手段６５などに記録することでもよいし、ユーザ端末Ｔの表示画面に表示するなどでもよい。図２（３）は、ポリゴンを規定するいくつかの頂点座標と、地域名称「渋谷センター街」を対応付けて記憶したデータの一例を示す図である。
【００３３】
上記のように出力された地域名称とポリゴンの対応関係の情報は、別途設置するサーバなどで地図表示や施設検索などのサービスに活用するが、そのようなサーバと本発明の装置を一体に構成してもよい。
【００３４】
〔３．効果〕
以上のように、本実施形態では、施設情報に含まれるチェーン店舗や公共施設の名称から抽出した地域名称で施設情報をクラスタリングし、地域名称に対応するクラスタごとの施設情報の位置から外周を頂点とするポリゴンを生成して地域名称と関連付けることにより、人手を介することなく自動で地域名称とその地域名称に対応する領域を抽出することが可能になり、地域名称を効率的かつ高精度に特定できる。
【００３５】
なお、このように特定し記録した地域名称とその地理的範囲のデータを地図検索時に活用すれば、行政区画に対応しない通称や俗称等の地域名であっても適切な領域の地図を表示したり施設を検索することが可能になる。
【００３６】
また、上記のように本実施形態では、パターンマッチングで得られる文字列に対し、重複する形態素の除去など要素分解を適用することにより、さらに詳細な局地的地域名称や包括的地域名称も抽出することが可能となり、地域名称抽出の精度、詳細度が改善できる。
【００３７】
さらに、上記のように本実施形態では、クラスタリング結果の集合が細か過ぎたり位置が散らばっている場合に、そのクラスタリングの基となった地域名称の抽出における要素分解の基準を変更することにより、地域的にまとまりのある適切な地域名称を抽出することが可能となる。
【００３８】
〔４．他の実施形態〕
なお、上記各実施形態は例示に過ぎず、本発明は、以下に例示するものやそれ以外の他の実施態様も含むものである。例えば、要素分解を用いることや、細分化や分散に基づき要素分解の基準を変更することは必須ではなく省略も可能である。また、上記実施形態で示した各手段などの要素は、コンピュータの演算制御部に限らず、ワイヤードロジック等に基づく電子回路など他の情報処理機構で実現してもよい。また、各構成図、データの図、フローチャートの図などは例示に過ぎず、各要素の有無、その順序や具体的内容などは適宜変更可能である。
【００３９】
また、本発明の装置（本装置１）は、複数のサーバコンピュータで実現してもよく、また、機能によっては外部のプラットフォーム等をＡＰＩ（アプリケーション・プログラム・インタフェース）やネットワークコンピューティングなどで呼び出して実現するなど、構成は柔軟に変更できる。また、ユーザ端末Ｔを含むシステム全体や、システム全体に対応する情報処理の方法やコンピュータ・プログラムなどとしても把握することができる。
【符号の説明】
【００４０】
１  地域名称抽出装置
Ｔ  ユーザ端末
５  演算制御部
６  記憶装置
７  通信手段
１５  施設情報記憶手段
１８  施設名称抽出手段
２０  候補抽出手段
２１  要素分解手段
２５  除外文字列記憶手段
３０  施設情報抽出手段
４０  クラスタリング手段
４２  検出手段
４５  調整手段
５０  ポリゴン生成手段
６０  出力手段
６５  地域名称記憶手段
Ｐ１〜Ｐ９  施設情報（ＰＯＩアイコン）
Ｘ  ポリゴン
【図１】
2011128772.tif 000003
【図２】
2011128772.tif 000004
【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
2011128772.tif 000008
【図７】
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