(57)【要約】【課題】非日常的に発生するイベントを高精度に検出することができるようにする。【解決手段】入力部１０により、入力されたテキスト及びテキストの発信位置を示す位置情報を取得し、スコア算出部２６により、テキストの位置情報に対応する位置における事象の起こりにくさと、位置を考慮しない事象の起こりにくさと、事象の出現数とに基づいて、テキストのイベントらしさを表すスコアを算出し、イベント検出部３８により、算出されたスコアに基づいて、イベントの発生を検出する。【選択図】図１
2015108957.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力されたテキスト、及び前記テキストの発信位置を示す位置情報を取得するテキスト取得手段と、
前記テキスト取得手段によって取得されたテキストについて、前記テキストの位置情報に対応する位置における事象の起こりにくさと、位置を考慮しない事象の起こりにくさと、事象の出現数とに基づいて、前記テキストのイベントらしさを表すスコアを算出するスコア算出手段と、
前記スコア算出手段により算出された前記スコアに基づいて、イベントの発生を検出する検出手段と、
を含む、イベント検出装置。
【請求項２】
前記スコア算出手段は、前記テキスト取得手段によって取得されたテキストについて、前記テキストの位置情報に対応する位置における事象の起こりにくさとして、前記テキストの位置情報に対応する位置に対して求められた、前記テキストに含まれる単語の各々の現れにくさを用い、前記位置を考慮しない事象の起こりにくさとして、位置を考慮しないで求められた、前記テキストに含まれる単語の各々の現れにくさを用いて、前記テキストのイベントらしさを表すスコアを算出する請求項１記載のイベント検出装置。
【請求項３】
前記テキスト取得手段は、各々発信時刻を示す時刻情報が付与されたテキスト集合から、前記テキストの発信位置を示す位置情報が検出対象位置に対応し、かつ、検出対象期間に対応する時刻情報が付与されたテキスト、及び前記テキストの位置情報を取得し、
前記スコア算出手段は、前記テキスト取得手段によって取得されたテキストの各々について、前記テキストの位置情報に対応する位置に対して求められた、前記テキストに含まれる単語の各々の現れにくさと、位置を考慮しないで求められた、前記テキストに含まれる単語の各々の現れにくさと、前記テキスト取得手段によって取得されたテキストにおける、前記テキストに含まれる単語の各々の出現頻度とに基づいて、前記スコアを算出し、
前記検出手段は、前記スコア算出手段により算出された前記テキストの各々の前記スコアと、前記スコアに関する閾値とに基づいて、イベントの発生を検出する請求項１又は２記載のイベント検出装置。
【請求項４】
前記テキスト取得手段は、各々発信時刻を示す時刻情報が付与されたテキスト集合から、前記テキストの発信位置を示す位置情報が検出対象位置に対応し、かつ、検出対象期間に対応する時刻情報が付与されたテキスト、及び前記テキストの位置情報を取得し、
前記スコア算出手段は、前記テキスト取得手段によって取得されたテキストの各々について、前記テキストに含まれる単語ｗｊ毎に、前記テキストの位置情報に対応する位置において、過去の一定期間内に発信されたテキストの数を、前記過去の一定期間内に発信されたテキストのうちの前記単語ｗｊを含むテキストの数で割った値に基づくｗｅｉｇｈｔと、予め定められた全ての位置の数を、前記過去の一定期間内に発信され、かつ前記単語ｗｊを含むテキストが発信された位置の数で割った値に基づくＩＤＦと、前記テキスト取得手段によって取得された他のテキストにおける、前記単語ｗｊの出現頻度ＴＦとの積を算出し、前記算出した積の和を、前記スコアとして算出する請求項１〜３の何れか１項記載のイベント検出装置。
【請求項５】
前記テキスト取得手段によって取得されたテキストのうちの、前記スコアが閾値以上となったテキストで、共通して出現する単語を出力する出力手段を更に含む請求項３又は４記載のイベント検出装置。
【請求項６】
前記テキスト取得手段によって取得されたテキストのうちの、前記スコアが閾値以上となった前記テキストを出力する出力手段を更に含む請求項３又は４記載のイベント検出装置。
【請求項７】
テキストに対して形態素解析及び固有表現抽出の少なくとも一方を行うテキスト解析手段を更に含み、
前記スコア算出手段は、前記テキスト取得手段によって取得されたテキストについて、前記テキスト解析手段による形態素解析及び固有表現抽出の少なくとも一方の結果に基づいて、前記スコアを算出する請求項１〜請求項６の何れか１項記載のイベント検出装置。
【請求項８】
コンピュータを、
入力されたテキスト、及び前記テキストの発信位置を示す位置情報を取得するテキスト取得手段、
前記テキスト取得手段によって取得されたテキストについて、前記テキストの位置情報に対応する位置における事象の起こりにくさと、位置を考慮しない事象の起こりにくさと、事象の出現数とに基づいて、前記テキストのイベントらしさを表すスコアを算出するスコア算出手段、及び
前記スコア算出手段により算出された前記スコアに基づいて、イベントの発生を検出する検出手段、
として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、イベント検出装置、及びプログラムに係り、特に、入力したテキストに基づいて、イベントの発生を検出するイベント検出装置、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、一般道路や高速道路などの広範囲な道路ネットワークを対象にして、運動会とかコンサートといったような臨時的な交通需要発生時においても、精度良く交通渋滞を予測できるようにする方法が知られている（特許文献１）。具体的には、過去の交通渋滞情報と、コンビニエンスストアなどの小売店舗の商品発注情報にあらわれる、当該地域におけるイベントの有無・規模から当該地域の交通需要の変化を推定し、その影響を交通渋滞予測情報に反映する。
【０００３】
また、ウェブサイトなどから取得できないイベントの終了時刻の遅延などの事態に対処するために、携帯電話の電源がＯＮされたか否かにより、イベントの終了を予測し、通信量料を基に道路の渋滞を予測する方法も知られている（特許文献２）。
【０００４】
また、定常的に発生する渋滞とは異なる特異渋滞情報を検出する特異渋滞情報検出手段により、特異な渋滞の情報を検出し、ユーザに知らせる方法が知られている。また、特異渋滞情報及びこの特異渋滞情報に関連するイベント情報を送信するように要求する手段を備えたことを特徴するカーナビゲーション装置も知られている（特許文献３）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００３−３３７９９０号公報
【特許文献２】特開２００８−２９３３４３号公報
【特許文献３】特開２００５−３５２６４９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、上記の特許文献３に記載の技術では、特異な渋滞情報を検出し、ユーザに対してイベント情報を送信するように要求することで、イベントの内容を取得するため、イベント情報を陽に収集する必要があるという問題がある。
【０００７】
本発明では、上記問題点を解決するために成されたものであり、非日常的に発生するイベントを高精度に検出することができるイベント検出装置、及び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】
【０００８】
上記目的を達成するために、第１の発明のイベント検出装置は、入力されたテキスト、及び前記テキストの発信位置を示す位置情報を取得するテキスト取得手段と、前記テキスト取得手段によって取得されたテキストについて、前記テキストの位置情報に対応する位置における事象の起こりにくさと、位置を考慮しない事象の起こりにくさと、事象の出現数とに基づいて、前記テキストのイベントらしさを表すスコアを算出するスコア算出手段と、前記スコア算出手段により算出された前記スコアに基づいて、イベントの発生を検出する検出手段と、を含んで構成されている。
【０００９】
第１の発明によれば、テキスト取得手段により、入力されたテキスト及びテキストの位置情報を取得し、スコア算出手段により、テキストの位置情報に対応する位置における事象の起こりにくさと、位置を考慮しない事象の起こりにくさと、事象の出現数とに基づいて、イベントらしさを表すスコアを算出し、検出手段により、算出されたスコアに基づいて、イベントの発生を検出する。
【００１０】
このように、テキストの位置情報に対応する位置における事象の起こりにくさと、位置を考慮しない事象の起こりにくさと、特定の事象の出現数とに基づいて、イベントらしさを表すスコアを算出し、算出されたスコアに基づいて、イベントの発生を検出することにより、非日常的に発生するイベントを高精度に検出することができる。
【００１１】
また、第１の発明において、前記スコア算出手段は、前記テキスト取得手段によって取得されたテキストについて、前記テキストの位置情報に対応する位置における事象の起こりにくさとして、前記テキストの位置情報に対応する位置に対して求められた、前記テキストに含まれる単語の各々の現れにくさを用い、前記位置を考慮しない事象の起こりにくさとして、位置を考慮しないで求められた、前記テキストに含まれる単語の各々の現れにくさを用いて、前記テキストのイベントらしさを表すスコアを算出してもよい。
【００１２】
また、第１の発明において、前記テキスト取得手段は、各々発信時刻を示す時刻情報が付与されたテキスト集合から、前記テキストの発信位置を示す位置情報が検出対象位置に対応し、かつ、検出対象期間に対応する時刻情報が付与されたテキスト、及び前記テキストの位置情報を取得し、前記スコア算出手段は、前記テキスト取得手段によって取得されたテキストの各々について、前記テキストの位置情報に対応する位置に対して求められた、前記テキストに含まれる単語の各々の現れにくさと、位置を考慮しないで求められた、前記テキストに含まれる単語の各々の現れにくさと、前記テキスト取得手段によって取得されたテキストにおける、前記テキストに含まれる単語の各々の出現頻度とに基づいて、前記スコアを算出し、前記検出手段は、前記スコア算出手段により算出された前記テキストの各々の前記スコアと、前記スコアに関する閾値とに基づいて、イベントの発生を検出してもよい。
【００１３】
また、第１の発明において、前記テキスト取得手段は、各々発信時刻を示す時刻情報が付与されたテキスト集合から、前記テキストの発信位置を示す位置情報が検出対象位置に対応し、かつ、検出対象期間に対応する時刻情報が付与されたテキスト、及び前記テキストの位置情報を取得し、前記スコア算出手段は、前記テキスト取得手段によって取得されたテキストの各々について、前記テキストに含まれる単語ｗｊ毎に、前記テキストの位置情報に対応する位置において、過去の一定期間内に発信されたテキストの数を、前記過去の一定期間内に発信されたテキストのうちの前記単語ｗｊを含むテキストの数で割った値に基づくｗｅｉｇｈｔと、予め定められた全ての位置の数を、前記過去の一定期間内に発信され、かつ前記単語ｗｊを含むテキストが発信された位置の数で割った値に基づくＩＤＦと、前記テキスト取得手段によって取得された他のテキストにおける、前記単語ｗｊの出現頻度ＴＦとの積を算出し、前記算出した積の和を、前記スコアとして算出してもよい。
【００１４】
また、第１の発明において、前記テキスト取得手段によって取得されたテキストのうちの、前記スコアが閾値以上となったテキストで、共通して出現する単語を出力する出力手段を更に含んでもよい。
【００１５】
また、第１の発明において、前記テキスト取得手段によって取得されたテキストのうちの、前記スコアが閾値以上となった前記テキストを出力する出力手段を更に含んでもよい。
【００１６】
また、第１の発明において、テキストに対して形態素解析及び固有表現抽出の少なくとも一方を行うテキスト解析手段を更に含み、前記スコア算出手段は、前記テキスト取得手段によって取得されたテキストについて、前記テキスト解析手段による形態素解析及び固有表現抽出の少なくとも一方の結果に基づいて、前記スコアを算出してもよい。
【００１７】
また、本発明のプログラムは、コンピュータを、上記のイベント検出装置を構成する各手段として機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１８】
以上説明したように、本発明のイベント検出装置、及びプログラムによれば、テキストの発信された位置を考慮した、テキストに含まれる単語の各々の現れにくさと、位置を考慮しない、テキストに含まれる単語の各々の現れにくさとに基づいて、非日常的に発生するイベントを高精度に検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本発明の第１の実施の形態に係るイベント検出装置の機能的構成を示すブロック図である。
【図２】形態素解析結果の例を示す図である。
【図３】固有表現抽出結果の例を示す図である。
【図４】形態素解析結果及び固有表現抽出結果の例を示す図である。
【図５】本発明の第１の実施の形態に係るイベント検出装置におけるイベント検出処理ルーチンを示すフローチャート図である。
【図６】本発明の第２の実施の形態に係るイベント検出装置の機能的構成を示すブロック図である。
【図７】本発明の第３の実施の形態に係るイベント検出装置の機能的構成を示すブロック図である。
【図８】本発明の第３の実施の形態に係るイベント検出装置におけるイベント検出処理ルーチンを示すフローチャート図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
＜第１の実施の形態に係るイベント検出装置の構成＞
本発明の第１の実施の形態に係るイベント検出装置について説明する。図１に示すように、本発明の第１の実施の形態に係るイベント検出装置１００は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、後述するイベント検出処理ルーチンを実行するためのプログラムや各種データを記憶したＲＯＭと、を含むコンピュータで構成することが出来る。イベント検出装置１００は、機能的には図１に示すように入力部１０と、演算部２０と、出力部５０とを備えている。
【００２１】
入力部１０は、ＳＮＳやＷｅｂなどのサイトから、リアルタイムに入手される、投稿された発信時刻及び発信位置を示す位置情報が付与された投稿テキストを逐次受け付ける。なお、第１の実施の形態においては、位置情報は、例えば６桁のＧｅｏｈａｓｈ（緯度、経度を文字列で表す方式）を用いて表現されるものとする。
【００２２】
演算部２０は、イベント検出装置１００全体の制御を司るＣＰＵ、後述するイベント検出処理ルーチンのプログラム等を記憶した記憶媒体としてのＲＯＭ、ワークエリアとしてデータを一時格納するＲＡＭ、及びこれらを接続するバスを含んで構成されている。このような構成の場合には、各構成要素の機能を実現するためのプログラムをＲＯＭやＨＤＤ等の記憶媒体に記憶しておき、これをＣＰＵが実行することによって、各機能が実現されるようにする。
【００２３】
この演算部２０をハードウエアとソフトウエアとに基づいて定まる機能実現手段ごとに分割した機能ブロックで説明すると、図１に示すように、形態素解析部２２と、固有表現抽出部２４と、テキスト取得部２５と、スコア算出部２６と、履歴記憶部２８と、スコア判定部３０と、パラメータ算出部３２と、パラメータ記憶部３４と、密集度算出部３６と、イベント検出部３８と、を含んだ構成で表すことができる。
【００２４】
形態素解析部２２は、入力部１０において受け付けた投稿テキストについて形態素解析処理を行う。ここで、形態素解析処理とは、単語の品詞を解析するための処理であり、例えば、英語の形態素解析器としてｌａｐｏｓなどを用いる（非特許文献１：″Lookahead Part-Of-Speech Tagger″、[online]、[平成２５年１０月３０日検索]、インターネット＜ＵＲＬ：http://www.logos.ic.i.u-tokyo.ac.jp/~tsuruoka/lapos/＞）。具体的に、テキストデータ「I'm at ABC Beam Center cram school science scholar Boston」を形態素解析処理した結果を図２に示す。
【００２５】
固有表現抽出部２４は、形態素解析部２２から入力される形態素解析処理済みの投稿テキストについて、固有表現抽出処理を行い、形態素解析処理済みの投稿テキストと共に固有表現の抽出結果を履歴記憶部２８に記憶する。ここで、固有表現抽出処理とは、いわゆる固有名詞を抽出するための処理であり、固有表現抽出器にはＲｉｔｔｅｒらの開発した固有表現抽出器を用いる（非特許文献２：″aritter/twitter_nlp″、[online]、[平成２５年１０月３０日検索]、インターネット＜ＵＲＬ：https://github.com/aritter/twitter_nlp＞）。
【００２６】
具体的に、テキストデータ「I'm at ABC Beam Center cram school science scholar Boston」を固有表現抽出処理した結果を図３に示す。また、形態素解析処理結果及び固有表現抽出処理結果を統合した結果を図４に示す。ここで、固有表現として解析された単語の先頭は、Ｂ−ＥＮＴＩＴＥＹ、それに続く固有表現は、Ｉ−ＥＮＴＩＴＹと出力される。なお、ある単語が固有表現と認識された場合には、形態素解析の結果よりも固有表現の出力を優先する。
【００２７】
テキスト取得部２５は、入力部１０において受け付けた投稿テキストと同一の位置情報（同一のＧｅｏｈａｓｈ値となる位置）について、当該位置情報が付与された投稿テキストであって、現時点より過去一定期間である検出対象期間内の時刻情報が付与された投稿テキスト（以後、検出投稿テキストとする）を、履歴記憶部２８から取得する。
【００２８】
スコア算出部２６は、テキスト取得部２５によって取得した検出投稿テキストの各々について、パラメータ記憶部３４に記憶されている、入力部１０において受け付けた投稿テキストと同一の位置情報に対応する単語の各々のｗｅｉｇｈｔ値及びＩＤＦ値に基づいて、スコアを算出する。
【００２９】
具体的には、算出対象の検出投稿テキストに含まれる単語から、テキスト取得部２５によって取得された他の検出投稿テキストのうちの少なくとも１つと共通して出現する単語であって、かつ、当該単語と同一の品詞及び固有表現を有する単語を、ＴＦ値算出対象として抽出する。そして、抽出されたＴＦ値算出対象の単語の各々について下記（１）式に従って、ＴＦ値を各々算出する。
【００３０】
【数１】
2015108957.tif 000003
【００３１】
例えば、算出対象の検出投稿テキストｉが「私はＸＸのコンサートにいます！アリーナ席最高！」であり、他の検出投稿テキストｊ「私の人生の初のコンサート！友達のおかげでアリーナ」と他の検出投稿テキストｋ「もうすぐコンサート！ＸＸ大好き」とが存在する場合、まず、検出投稿テキストｉの名詞と動詞を抽出して「私  ＸＸ  コンサート  いる  アリーナ  席  最高」とする。同様に、他の検出投稿テキストｊ及び検出投稿テキストｋについても名詞と動詞を抽出して、他の検出投稿テキストｊ「私  人生  初  コンサート  友達  おかげ  アリーナ」、他の検出投稿テキストｋ「もうすぐ  コンサート  ＸＸ  大  好き」とする。そして、検出投稿テキストｉに含まれる単語であって、かつ他の検出投稿テキストｊ及び検出投稿テキストｋの少なくとも一方に含まれる単語「私、ＸＸ、コンサート、アリーナ」を抽出し、抽出された単語の各々について、他の検出投稿テキストｊ及び検出投稿テキストｋに出現した回数をカウントし、当該カウントした値を、抽出された単語の各々のＴＦ値とする。
【００３２】
上記の事例の場合、「私」は、他の検出投稿テキストｊに含まれるのでＴＦ値＝１、「ＸＸ」は他の検出投稿テキストｋに含まれるのでＴＦ値＝１、「コンサート」は他の検出投稿テキストｊ及び検出投稿テキストｋに含まれるのでＴＦ値＝２、「アリーナ」は他の検出投稿テキストｊに含まれるのでＴＦ値＝１となる。なお、上記の事例においては名詞と動詞の品詞を用いる場合について説明したが、全ての品詞を用いてもよい。その場合、全ての単語を原形にして抽出する。
【００３３】
次に、パラメータ記憶部３４に記憶されている、入力部１０において受け付けた投稿テキストに付与された位置情報のＧｅｏｈａｓｈ値と同一のＧｅｏｈａｓｈ値に対応する単語の各々のｗｅｉｇｈｔ値及びＩＤＦ値を抽出する。
【００３４】
次に、抽出された単語の各々のｗｅｉｇｈｔ値及びＩＤＦ値、上記（１）式で算出された単語の各々のＴＦ値に基づいて、下記（２）式に従って、イベントらしさのスコアであるＥｖｅｎｔＳｃｏｒｅを算出し、検出投稿テキストに対応づけてＥｖｅｎｔＳｃｏｒｅをメモリ（図示省略）に記憶する。なお、ＴＦ値が算出されていない単語については、ＴＦ値を０とする。
【００３５】
【数２】
2015108957.tif 000004
【００３６】
ここで、投稿テキストｉは、算出対象の検出投稿テキストであり、ｗｊは、パラメータ記憶部３４からｗｅｉｇｈｔ値及びＩＤＦ値を抽出した単語（入力部１０において受け付けた投稿テキストと同一の位置情報が付与された、過去の一定期間内に投稿された投稿テキストに含まれる単語）であり、ｎはその単語の総数である。なお、ｗｅｉｇｈｔは、「ある場所でのある事象の起こりにくさ」を表し、ＩＤＦは、「場所を限定しない、ある事象の起こりにくさ」を表し、ＴＦは、「（ソーシャルネットワークなどでの）ある事象の報告／出現数」を表す。そのため、上記（２）式は、ある場所であまり起こらない事象のスコアが高くなる（日常的でないイベントのスコアが高くなる）ため、ある事象がイベントらしいかどうかを評価する指標となる。
【００３７】
履歴記憶部２８は、入力部１０により受け付けた投稿テキストの各々について、形態素解析結果及び固有表現抽出結果を記憶している。なお、当該投稿テキストについては、当該投稿テキストが投稿された発信時刻を示す時刻情報及び位置情報が付加されている。
【００３８】
スコア判定部３０は、検出投稿テキストの各々について、スコア算出部２６において算出されたＥｖｅｎｔＳｃｏｒｅが、予め定められた閾値以上か否かを判定する。
【００３９】
パラメータ算出部３２は、予め定められた一定期間ごとに、履歴記憶部２８に記憶されている過去の一定期間内に投稿された投稿テキスト（以後、過去投稿テキストとする。）に含まれる単語の各々について、当該過去投稿テキストに付与された位置情報が指し示す位置を考慮した、当該過去投稿テキストに含まれる単語の各々の現れにくさを表すｗｅｉｇｈｔ値の各々、及び位置を考慮しない、当該投稿テキストに含まれる単語の各々の現れにくさを表すＩＤＦ値の各々を算出し、パラメータ記憶部３４に記憶する。具体的には、ｗｅｉｇｈｔは、下記（３）式に従って算出され、ＩＤＦは、下記（４）式に従って算出される。
【００４０】
【数３】
2015108957.tif 000005
【００４１】
ここで、ｗｅｉｇｈｔ値は、過去投稿テキストの発信された位置（Ｇｅｏｈａｓｈ値）毎に、当該位置において発信された過去投稿テキストの各々に含まれる単語毎に算出される。また、ＩＤＦ値は、過去投稿テキストの各々に含まれる単語毎に算出される。また、ＩＤＦ値は単語の出現しにくさを表したものであるので、どの場所でも共通して現れるような単語については低くなる。
【００４２】
パラメータ記憶部３４は、位置情報毎に、当該位置情報と同一の位置情報が付与された過去投稿テキストに含まれる単語の各々についてパラメータ算出部３２により算出されたｗｅｉｇｈｔ値及びＩＤＦ値を記憶している。
【００４３】
密集度算出部３６は、検出投稿テキストの各々に対するスコア判定部３０の判定結果に基づいて、入力部１０において受け付けた投稿テキストと同一の位置情報における、イベントを表す投稿テキストが密集している度合いを示す密集度を算出する。具体的には、当該位置情報についてテキスト取得部２５によって取得した検出投稿テキストの数と、当該位置情報についてテキスト取得部２５によって取得した検出投稿テキストのうちの、スコア判定部３０によりＥｖｅｎｔＳｃｏｒｅが閾値以上であると判定された検出投稿テキストの数とに基づいて、下記（５）式に従って、密集度を算出する。
【００４４】
【数４】
2015108957.tif 000006
【００４５】
イベント検出部３８は、密集度算出部３６において算出した密集度が予め定められた閾値以上か否か判定し、閾値以上である場合に、入力部１０において受け付けた投稿テキストに付与された位置情報が示す位置においてイベントが発生していることを検出する。また、イベント検出部３８は、イベントの発生が検出された場合、ＥｖｅｎｔＳｃｏｒｅが閾値以上となった検出投稿テキストから、２つ以上の検出投稿テキストで共通して出現する単語を抽出する。
【００４６】
出力部５０により、イベント発生の検出結果と、イベントの発生が検出された位置情報について、ＥｖｅｎｔＳｃｏｒｅが閾値以上となった検出投稿テキスト、及び抽出された共通して出現する単語とを出力する。
【００４７】
＜第１の実施の形態に係るイベント検出装置の作用＞
次に、本発明の実施の形態に係るイベント検出装置１００の作用について説明する。まず、イベント検出装置１００は、投稿テキストの入力を受け付ける毎に投稿テキストについて形態素解析処理を行い、形態素解析処理済みの投稿テキストについて固有表現抽出処理を行い、履歴記憶部２８に記憶する。そして、予め定められた時間毎に、各位置情報に対し、パラメータ算出部３２は、履歴記憶部２８に記憶された過去投稿テキストに含まれる単語の各々についてｗｅｉｇｈｔ値及びＩＤＦ値の各々を算出し、パラメータ記憶部３４に記憶する。また、入力部１０により、投稿テキストが入力される毎に、イベント検出装置１００のＲＯＭに記憶されたプログラムを、ＣＰＵが実行することにより、図５に示すイベント検出処理ルーチンが実行される。
【００４８】
ステップＳ１００では、入力部１０において受け付けた投稿テキストについて形態素解析処理を行う。
【００４９】
次に、ステップＳ１０２では、ステップＳ１００において取得した形態素解析処理済みの投稿テキストについて固有表現抽出処理を行い、履歴記憶部２８に記憶する。
【００５０】
次に、ステップＳ１０４では、入力部１０において受け付けた投稿テキストに付与されている位置情報に基づいて、履歴記憶部２８に記憶されている検出投稿テキストの各々を読み込む。
【００５１】
次に、ステップＳ１０６では、パラメータ記憶部３４に記憶されている、入力部１０において受け付けた投稿テキストと同一の位置情報が付与された単語の各々のｗｅｉｇｈｔ値及びＩＤＦ値を読み込む。
【００５２】
次に、ステップＳ１０８では、ステップＳ１０４において取得した検出投稿テキストの各々のうち、算出対象の検出投稿テキストを選択する。
【００５３】
次に、ステップＳ１１０では、ステップＳ１０４において取得した算出対象の検出投稿テキストに含まれる処理対象の単語を選択する。
【００５４】
次に、ステップＳ１１２では、ステップＳ１１０において選択した単語が、ステップＳ１０４において取得した他の検出投稿テキストのうちの少なくとも１つと共通して出現する単語であって、かつ、当該単語と同一の品詞及び固有表現を有する単語か否かの判定を行う。処理対象となる単語が、他の検出投稿テキストのうちの少なくとも１つと共通して出現する単語であって、かつ、当該単語と同一の品詞及び固有表現を有する単語である場合には、ステップＳ１１４へ移行し、処理対象となる単語が、他の検出投稿テキストのうちの少なくとも１つと共通して出現する単語でなく、または、当該単語と同一の品詞及び固有表現を有しない単語である場合には、ステップＳ１１６へ移行する。
【００５５】
次に、ステップＳ１１４では、ステップＳ１１０において選択した単語について、ステップＳ１０４において取得した他の検出投稿テキストの各々に基づいて、上記（１）式に従って、当該単語のＴＦ値を算出する。
【００５６】
次に、ステップＳ１１６では、処理対象の全ての単語についてステップＳ１１０〜ステップＳ１１２の処理を終了したか否かの判定を行う。処理対象の全ての単語についてステップＳ１１０〜ステップＳ１１２までの処理を終了している場合には、ステップＳ１１８へ移行し、処理対象の全ての単語についてステップＳ１１０〜ステップＳ１１２までの処理を終了していない場合には、ステップＳ１１０へ移行し、処理対象となる単語を変更する。
【００５７】
次に、ステップＳ１１８では、ステップＳ１０６において取得した入力部１０において受け付けた投稿テキストと同一の位置情報が付与された単語の各々のｗｅｉｇｈｔ値及びＩＤＦ値と、ステップＳ１１４において取得した算出対象の検出投稿テキストに含まれる単語各々のＴＦ値とに基づいて、上記（２）式に従って、ＥｖｅｎｔＳｃｏｒｅを算出し、メモリに記憶する。
【００５８】
次に、ステップＳ１２０では、ステップＳ１１８において取得した算出対象の検出投稿テキストのＥｖｅｎｔＳｃｏｒｅが予め定められた閾値以上か判定し、その結果をメモリに記憶する。
【００５９】
次に、ステップＳ１２２では、ステップＳ１０４において取得した算出対象となる全ての検出投稿テキストについてステップＳ１０８〜ステップＳ１２０の処理を終了したか否かの判定を行う。算出対象となる全ての検出投稿テキストについてステップＳ１０８〜ステップＳ１２０までの処理を終了している場合には、ステップＳ１２４へ移行し、算出対象となる全ての検出投稿テキストについてステップＳ１０８〜ステップＳ１２０の処理を終了していない場合には、ステップＳ１０８へ移行し、算出対象となる検出投稿テキストを変更する。
【００６０】
次に、ステップＳ１２４では、検出投稿テキストの各々についての、ステップＳ１２０において判定したＥｖｅｎｔＳｃｏｒｅに関する判定結果に基づいて、上記（５）式に従って、密集度を算出する。
【００６１】
次に、ステップＳ１２６では、ステップＳ１２４において取得した密集度が予め定められた閾値以上か否かの判定を行う。密集度が閾値以上である場合には、ステップＳ１２８へ移行し、密集度が閾値未満である場合には、イベント検出処理ルーチンを終了する。
【００６２】
次に、ステップＳ１２８では、入力部１０において受け付けた投稿テキストに付与された位置情報が示す位置においてイベントが発生していることを検出する。また、ＥｖｅｎｔＳｃｏｒｅが閾値以上となった検出投稿テキストから、２つ以上の検出投稿テキストで共通して出現する単語を抽出する。
【００６３】
次に、ステップＳ１３０では、ステップＳ１２８において取得したイベント発生の検出結果と、ＥｖｅｎｔＳｃｏｒｅが閾値以上となった検出投稿テキストと、ステップＳ１２８で抽出された共通して出現する単語とを出力部５０により出力してイベント検出処理ルーチンを終了する。
【００６４】
そして、ユーザは、出力部５０により出力された投稿テキストの内容や、共通して出現する単語を参照して、発生しているイベントの詳細を把握する。
【００６５】
以上、説明したように、第１の実施の形態に係るイベント検出装置１００によれば、投稿テキストの発信された位置を考慮した、投稿テキストに含まれる単語の各々の現れにくさであるｗｅｉｇｈｔ値と、位置を考慮しない、投稿テキストに含まれる単語の各々の現れにくさであるＩＤＦ値と、同一の位置情報が付与された検出対象期間内の投稿テキストにおける単語の出現頻度であるＴＦ値とに基づいて、投稿テキストについて、イベントらしさのスコアを算出することにより、非日常的に発生するイベントを高精度に検出することができる。
【００６６】
また、ユーザは、イベントらしいと判定された投稿テキストの内容から、イベントの内容（コンサートか入試か交通事故か交通規制かなど）や、イベントの終了時刻など、イベントの詳細な内容を抽出することができる。
【００６７】
イベントの内容やイベント終了時刻など、イベントの詳細な内容を取得することができるため、交通への影響やマーケティングへの応用などを精度よく実現することができる。
【００６８】
また、単語の出現頻度だけでなく、場所ごとの単語の現れにくさと、場所を限定しない単語の現れにくさも考慮したうえでイベントを抽出しているため、日常的な出来事ではなく、通常は起こりにくいイベントを精度よく抽出することができる。特に、場所ごとの単語の現れにくさについては、例えば、学校がある地域で「授業」という単語が出現しても、日頃からその地域で「授業」という単語が頻出している場合には、スコアが低くなるため無視されるが、工場がある地域で「授業」という単語が出現すると、日頃その地域で「授業」という単語があまり使われない場合は、スコアが高くなるため、非日常的なイベント（例えば、工場見学など）として抽出される。
【００６９】
また、イベント情報を陽に収集しなくとも、ＳＮＳに配信された投稿テキストからイベントの内容を取得することができる。
【００７０】
また、形態素解析や固有表現抽出を用いることで、単語の文字列が同じでも品詞が異なる単語を別の単語として扱うことが可能となり、意味を正しく認識したうえで、イベントの抽出を行うことができる。例えば、（ａ）「Ｉ  ｌｉｖｅ  ｉｎ  Ｂｏｓｔｏｎ．」と（ｂ）「Ｔｈｅ  ｌｉｖｅ  ｉｓ  ｈｅｌｄ．」の２つの投稿テキストがある場合、（ａ）の「ｌｉｖｅ」は動詞であり、（ｂ）の「ｌｉｖｅ」は名詞であると判断することができ、（ｂ）では何らかのコンサートが開かれるという意味を正しく認識したうえで、イベントの抽出を行うことができる。
【００７１】
なお、本発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内で様々な変形や応用が可能である。
【００７２】
第１の実施の形態においては、投稿テキストに対し、形態素解析処理及び固有表現抽出処理の両方を行っている場合について説明しているがこれに限定されるものではない。例えば、投稿テキストに対し、形態素解析処理及び固有表現抽出処理の少なくとも一方を行うようにしてもよい。
【００７３】
また、第１の実施の形態においては、密集度を算出し、当該密集度が閾値以上か否かの判定を行うことにより、閾値を超えた投稿テキストが密集していか否かの判定を行う場合について説明したがこれに限定されるものではない。例えば、密集した事象の抽出には、「時間間隔を含む時系列パターン抽出プログラム」（特許文献４：特願平１１−５５８７５）などを利用してもよい。
【００７４】
また、第１の実施の形態においては、入力部１０において投稿テキストを受け付ける度に、受け付けた投稿テキストに付与された位置情報が示す位置についてイベントの発生を検出する場合について説明したが、これに限定されるものではない。例えば、一定期間ごとに、全ての位置においてイベントの発生を検出するようにしてもよい。
【００７５】
次に、第２の実施の形態について説明する。なお、第１の実施の形態と同様の構成及び作用となる部分については、同一符号を付して説明を省略する。
【００７６】
第２の実施の形態では、検出投稿テキストをサイトから取得する点が、第１の実施の形態と異なっている。
【００７７】
＜第２の実施の形態におけるイベント検出装置の構成＞
本発明の第２の実施の形態に係るイベント検出装置について説明する。図６に示すように、本発明の第２の実施の形態に係るイベント検出装置２００は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、後述するイベント検出処理ルーチンを実行するためのプログラムや各種データを記憶したＲＯＭと、を含むコンピュータで構成することが出来る。イベント検出装置２００は、機能的には図６に示すように入力部２１０と、演算部２２０と、出力部５０とを備えている。
【００７８】
入力部２１０は、ＳＮＳやＷｅｂなどのサイトから、リアルタイムに入手される、投稿された発信時刻及び発信位置を示す位置情報が付与された投稿テキストを受け付ける。
【００７９】
演算部２２０は、イベント検出装置２００全体の制御を司るＣＰＵ、後述するイベント検出処理ルーチンのプログラム等を記憶した記憶媒体としてのＲＯＭ、ワークエリアとしてデータを一時格納するＲＡＭ、及びこれらを接続するバスを含んで構成されている。このような構成の場合には、各構成要素の機能を実現するためのプログラムをＲＯＭやＨＤＤ等の記憶媒体に記憶しておき、これをＣＰＵが実行することによって、各機能が実現されるようにする。
【００８０】
この演算部２２０をハードウエアとソフトウエアとに基づいて定まる機能実現手段ごとに分割した機能ブロックで説明すると、図６に示すように、テキスト取得部２２１と、形態素解析部２２２と、固有表現抽出部２２４と、スコア算出部２６と、スコア判定部３０と、パラメータ算出部２３２と、パラメータ記憶部３４と、密集度算出部３６と、密集度判定部３８と、を含んだ構成で表すことができる。
【００８１】
テキスト取得部２２１は、入力部１０において受け付けた投稿テキストと同一の位置情報について、当該位置情報が付与された投稿テキストであって、現時点より過去一定期間である検出対象期間内の時刻情報が付与された検出投稿テキストの各々をサイトから取得する。
【００８２】
形態素解析部２２２は、テキスト取得部２２１において取得した検出投稿テキストの各々について、形態素解析を行う。
【００８３】
固有表現抽出部２２４は、形態素解析部２２２から入力される形態素解析処理済みの検出投稿テキストの各々について、固有表現抽出処理を行う。
【００８４】
パラメータ算出部２３２は、予め定められた一定期間ごとに、サイトから、過去の一定期間内に投稿された過去投稿テキストを取得し、過去投稿テキストの各々について、形態素解析部２２２及び固有表現抽出部２２４と同様に、形態素解析及び固有表現抽出処理を行い、取得された過去投稿テキストに含まれる単語の各々について、上記（３）式、（４）式に従って、当該過去投稿テキストに付与された位置情報が指し示す位置を考慮した、当該過去投稿テキストに含まれる単語の各々の現れにくさを表すｗｅｉｇｈｔ値の各々、及び位置を考慮しない、当該投稿テキストに含まれる単語の各々の現れにくさを表すＩＤＦ値の各々を算出し、パラメータ記憶部３４に記憶する。
【００８５】
以上、説明したように、第２の実施の形態に係るイベント検出装置２００によれば、投稿テキストの履歴を記憶していない場合においても、投稿テキストの発信された位置を考慮した、投稿テキストに含まれる単語の各々の現れにくさを表すｗｅｉｇｈｔ値と、位置を考慮しない、投稿テキストに含まれる単語の各々の現れにくさを表すＩＤＦ値と、同一の位置情報が付与された検出対象期間内の投稿テキストにおける単語の出現頻度であるＴＦ値とに基づいて、投稿テキストについて、イベントらしさのスコアを算出することにより、非日常的に発生するイベントを高精度に検出することができる。
【００８６】
次に、第３の実施の形態について説明する。なお、第１の実施の形態と同様の構成及び作用となる部分については、同一符号を付して説明を省略する。
【００８７】
第３の実施の形態では、入力される投稿テキストに含まれる単語に基づいて、当該投稿テキストに発信位置を示す位置情報を付与する点が、第１の実施の形態と異なっている。
【００８８】
＜第３の実施の形態におけるイベント検出装置の構成＞
本発明の第３の実施の形態に係るイベント検出装置について説明する。図７に示すように、本発明の第３の実施の形態に係るイベント検出装置３００は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、後述するイベント検出処理ルーチンを実行するためのプログラムや各種データを記憶したＲＯＭと、を含むコンピュータで構成することが出来る。イベント検出装置３００は、機能的には図７に示すように入力部１０と、演算部３２０と、出力部５０とを備えている。
【００８９】
演算部３２０は、イベント検出装置３００全体の制御を司るＣＰＵ、後述するイベント検出処理ルーチンのプログラム等を記憶した記憶媒体としてのＲＯＭ、ワークエリアとしてデータを一時格納するＲＡＭ、及びこれらを接続するバスを含んで構成されている。このような構成の場合には、各構成要素の機能を実現するためのプログラムをＲＯＭやＨＤＤ等の記憶媒体に記憶しておき、これをＣＰＵが実行することによって、各機能が実現されるようにする。
【００９０】
この演算部３２０をハードウエアとソフトウエアとに基づいて定まる機能実現手段ごとに分割した機能ブロックで説明すると、図７に示すように、形態素解析部２２と、固有表現抽出部２４と、位置特定部３２２と、位置情報記憶部３２４と、テキスト取得部２５と、スコア算出部２６と、履歴記憶部２８と、スコア判定部３０と、パラメータ算出部３２と、パラメータ記憶部３４と、密集度算出部３６と、イベント検出部３８と、を含んだ構成で表すことができる。
【００９１】
位置特定部３２２は、入力部１０において受け付けた投稿テキストに含まれる単語の各々に基づいて、当該投稿テキストの位置情報を特定し、当該投稿テキストに特定した位置情報を付与し、履歴記憶部２８に記憶する。
【００９２】
具体的には、入力部１０において受け付けた投稿テキストの形態素解析処理結果及び固有表現抽出処理結果に基づいて、当該投稿テキストに含まれる単語の各々について、位置情報記憶部３２４に記憶されている単語と一致するか否かを判定する。位置情報記憶部３２４に記憶されている単語と一致する場合には、当該単語が当該投稿テキストの発信位置を表す単語であると判定し、当該単語に対応するＧｅｏｈａｓｈ値を位置情報記憶部３２４から取得する。なお、当該投稿テキストに含まれる全ての単語が、位置情報記憶部３２４に記憶されている単語と一致しない場合には、当該投稿テキストには、位置情報が付与されない。
【００９３】
位置情報記憶部３２４は、単語（例えば、地名）と、当該単語が示す位置の位置情報であるＧｅｏｈａｓｈ値とのペアを複数記憶している。
【００９４】
＜第３の実施の形態に係るイベント検出装置の作用＞
次に、本発明の実施の形態に係るイベント検出装置３００の作用について説明する。まず、イベント検出装置３００は、投稿テキストの入力を受け付ける毎に投稿テキストについて形態素解析処理を行い、形態素解析処理済みの投稿テキストについて固有表現抽出処理を行い、当該投稿テキストに含まれる単語の各々と、位置情報記憶部３２４に記憶された特定の単語の各々と位置情報の各々との対応関係に基づいて、当該投稿テキストの位置情報を特定し、当該位置情報を当該投稿テキストに付与し、履歴記憶部２８に記憶する。そして、予め定められた期間毎に、各位置情報に対し、パラメータ算出部３２は、履歴記憶部２８に記憶された過去投稿テキストに含まれる単語の各々についてｗｅｉｇｈｔ値及びＩＤＦ値の各々を算出し、パラメータ記憶部３４に記憶する。また、入力部１０により、投稿テキストが入力される毎に、イベント検出装置３００のＲＯＭに記憶されたプログラムを、ＣＰＵが実行することにより、図８に示すイベント検出処理ルーチンが実行される。
【００９５】
ステップＳ３００では、位置情報記憶部３２４に記憶されている単語の各々と、位置情報を表すＧｅｏｈａｓｈ値の各々との対応関係を読み込む。
【００９６】
ステップＳ３０２は、入力部１０において受け付けた投稿テキストに含まれる単語の各々について、ステップＳ３００において取得した単語と一致するか否か判定し、一致した単語に対応付けられたＧｅｏｈａｓｈ値を、当該投稿テキストの位置情報として特定し、特定されたＧｅｏｈａｓｈ値を当該投稿テキストの位置情報として付与し、履歴記憶部２８に記憶する。
【００９７】
以上、説明したように、第３の実施の形態に係るイベント検出装置３００によれば、投稿テキストに含まれる単語の各々に基づいて、当該投稿テキストの位置情報を付与し、投稿テキストの発信された位置を考慮した、投稿テキストに含まれる単語の各々の現れにくさであるｗｅｉｇｈｔ値と、位置を考慮しない、投稿テキストに含まれる単語の各々の現れにくさであるＩＤＦ値と、同一の位置情報が付与された検出対象期間内の投稿テキストにおける単語の出現頻度であるＴＦ値とに基づいて、投稿テキストについて、イベントらしさのスコアを算出することにより、非日常的に発生するイベントを高精度に検出することができる。
【００９８】
なお、本発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内で様々な変形や応用が可能である。
【００９９】
第３の実施の形態においては、入力された投稿テキストに含まれる単語に基づいて、位置情報を取得する場合について説明したが、これに限定されるものではない。例えば、投稿テキストに位置情報が付与されている投稿テキストについては、当該位置情報を使用し、投稿テキストに位置情報が付与されていない投稿テキストについては、当該投稿テキストに含まれる地名や建物の名称などの単語に基づいて、位置情報を取得するようにしてもよい。
【０１００】
また、本願明細書中において、プログラムが予めインストールされている実施形態として説明したが、当該プログラムを、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して提供することも可能であるし、ネットワークを介して提供することも可能である。
【符号の説明】
【０１０１】
１０   入力部
２０   演算部
２２   形態素解析部
２４   固有表現抽出部
２４   テキスト取得部
２６   スコア算出部
２８   履歴記憶部
３０   スコア判定部
３４   パラメータ記憶部
３６   密集度算出部
３８   イベント検出部
５０   出力部
１００ イベント検出装置
２００ イベント検出装置
２１０ 入力部
２２０ 演算部
２２１ テキスト取得部
２２２ 形態素解析部
２２４ 固有表現抽出部
２３２ パラメータ算出部
３００ イベント検出装置
３２０ 演算部
３２２ 位置特定部
３２４ 位置情報記憶部
【図１】
2015108957.tif 000007
【図２】
2015108957.tif 000008
【図３】
2015108957.tif 000009
【図４】
2015108957.tif 000010
【図５】
2015108957.tif 000011
【図６】
2015108957.tif 000012
【図７】
2015108957.tif 000013
【図８】
2015108957.tif 000014