(57)【要約】【課題】地名の位置の推定精度を改善すること。【解決手段】ＰＯＩの名称とＰＯＩの位置情報とを対応付けた複数のＰＯＩデータをＰＯＩデータ記憶部１２に記憶しておき、ＰＯＩ関連文書抽出部１３が、複数の文書データからＰＯＩの名称を含む文書データを抽出し、文書解析部１４が、抽出された文書データからＰＯＩデータに関連する地名を抽出し、その地名が文書データ内に出現する回数を算出し、地名位置推定部１５が、地名の出現回数を地名に対するＰＯＩデータの重みとして、ＰＯＩデータの重みとＰＯＩの位置情報とを用いて地名の位置を算出する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータにより、
所定の地点の名称と前記地点の位置情報とを対応付けた複数の地点データを記憶手段に記憶しておく記憶ステップと、
前記記憶手段から地点の名称を読み出して、複数の文書データから前記地点の名称を含む文書データを抽出する抽出ステップと、
抽出された文書データから前記地点に関連する地名を抽出し、前記地名が当該文書データ内に出現する頻度を算出する解析ステップと、
算出された地名の出現頻度を前記地名に対する前記地点の重要度とし、前記地点の重要度と当該地点の位置情報とを用いて前記地名の位置を算出する推定ステップと、
を有することを特徴とする地名位置推定方法。
【請求項２】
前記解析ステップにおいて、前記地点の名称と前記地名と前記地名の出現頻度とを対応付けた複数の組み合わせデータを出力し、
前記推定ステップにおいて、
前記複数の組み合わせデータを統合して対応する地点の名称と地名とを結びつけた統合グラフを生成し、前記統合グラフを用いて地名に対応する地点の名称を取得し、当該地点の重要度と当該地点の位置情報とを用いて地名の位置を算出することを特徴とする請求項１に記載の地名位置推定方法。
【請求項３】
前記推定ステップにおいて、
前記地点の重要度を当該地点からの距離に換算して地名の位置を算出することを特徴とする請求項１又は２に記載の地名位置推定方法。
【請求項４】
所定の地点の名称と前記地点の位置情報とを対応付けた複数の地点データを記憶しておく記憶手段と、
前記記憶手段から地点の名称を読み出して、複数の文書データから前記地点の名称を含む文書データを抽出する抽出手段と、
抽出された文書データから前記地点に関連する地名を抽出し、前記地名が当該文書データ内に出現する頻度を算出する解析手段と、
算出された地名の出現頻度を前記地名に対する前記地点の重要度とし、前記地点の重要度と当該地点の位置情報とを用いて前記地名の位置を算出する推定手段と、
を有することを特徴とする地名位置推定装置。
【請求項５】
前記解析手段は、前記地点の名称と前記地名と前記地名の出現頻度とを対応付けた複数の組み合わせデータを出力し、
前記推定手段は、
前記複数の組み合わせデータを統合して対応する地点の名称と地名とを結びつけた統合グラフを生成し、前記統合グラフを用いて地名に対応する地点の名称を取得し、当該地点の重要度と当該地点の位置情報とを用いて地名の位置を算出することを特徴とする請求項４に記載の地名位置推定装置。
【請求項６】
前記推定手段は、
前記地点の重要度を当該地点からの距離に換算して地名の位置を算出することを特徴とする請求項４又は５に記載の地名位置推定装置。
【請求項７】
請求項１乃至３のいずれかに記載の地名位置推定方法をコンピュータに実行させることを特徴とする地名位置推定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、地名の位置を推定する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
現在、文書データに含まれる地名の地理的な位置を推定する技術が求められている。例えば、「友人と中華街のＡＡという店にいきました。」という文書データから、地名に該当する「中華街」の地図上の場所や緯度経度を表示する技術である。
【０００３】
このような技術の例として、地名とその位置情報とを対応付けた辞書データを用いて地名を実世界の位置に変換する技術がある（従来技術１）。また、特許文献１では、地名と関連する複数の地点を抽出し、各地点を内包するポリゴンを地名として算出する技術を開示している（従来技術２）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００９−３７３１６号公報
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】今井、“ＰＯＩ情報を利用したＷｅｂ文書からの地名の抽出”、情報処理学会、第１２回情報科学技術フォーラム公演論文集  第２分冊、FIT2013、D-019、p.127-128
【非特許文献２】岡崎、外１名、“集合間類似度に対する簡潔かつ高速な類似文字列検索アルゴリズム”、言語処理学会、自然言語処理、Vol.13、No.2、2006年4月、p.1-29
【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、従来技術１によれば、辞書データを用いて地名を位置に変換するため、推定対象の地名が辞書データに登録されていない場合には変換することができない。また、その地名が辞書データにある場合でも、登録されている地名の位置が一般的に想起される位置と異なる可能性もある。
【０００７】
例えば、「品川」という地名を位置に変換するとき、住所の辞書データから「東京都品川区」の中心点を「品川」の位置として表示しても、一般的に想起される「品川」は中心点よりも北側にある品川駅である、という場合である。
【０００８】
一方、従来技術２によれば、地名と関連性のある地点を利用することから、一般的に想起される位置に近い位置が得られる。しかし、地名を多角形の面に変換するため、その面内のいずれの位置が地名に合致しているかを把握できない。
【０００９】
本発明は、上記事情を鑑みてなされたものであり、地名の位置の推定精度を改善することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
請求項１に記載の地名位置推定方法は、コンピュータにより、所定の地点の名称と前記地点の位置情報とを対応付けた複数の地点データを記憶手段に記憶しておく記憶ステップと、前記記憶手段から地点の名称を読み出して、複数の文書データから前記地点の名称を含む文書データを抽出する抽出ステップと、抽出された文書データから前記地点に関連する地名を抽出し、前記地名が当該文書データ内に出現する頻度を算出する解析ステップと、算出された地名の出現頻度を前記地名に対する前記地点の重要度とし、前記地点の重要度と当該地点の位置情報とを用いて前記地名の位置を算出する推定ステップと、を有することを要旨とする。
【００１１】
本発明によれば、所定の地点の名称と地点の位置情報とを対応付けた複数の地点データを記憶しておき、複数の文書データから地点の名称を含む文書データを抽出し、抽出された文書データから地点に関連する地名を抽出し、その地名が文書データ内に出現する頻度を算出し、算出された地名の出現頻度を地名に対する地点の重要度として、地点の重要度と地点の位置情報とを用いて地名の位置を算出するため、地名の位置を確実に推定できる。
【００１２】
請求項２に記載の地名位置推定方法は、請求項１に記載の地名位置推定方法において、前記解析ステップでは、前記地点の名称と前記地名と前記地名の出現頻度とを対応付けた複数の組み合わせデータを出力し、前記推定ステップにおいて、前記複数の組み合わせデータを統合して対応する地点の名称と地名とを結びつけた統合グラフを生成し、前記統合グラフを用いて地名に対応する地点の名称を取得し、当該地点の重要度と当該地点の位置情報とを用いて地名の位置を算出することを要旨とする。
【００１３】
請求項３に記載の地名位置推定方法は、請求項１又は２に記載の地名位置推定方法において、前記推定ステップでは、前記地点の重要度を当該地点からの距離に換算して地名の位置を算出することを要旨とする。
【００１４】
請求項４に記載の地名位置推定装置は、所定の地点の名称と前記地点の位置情報とを対応付けた複数の地点データを記憶しておく記憶手段と、前記記憶手段から地点の名称を読み出して、複数の文書データから前記地点の名称を含む文書データを抽出する抽出手段と、抽出された文書データから前記地点に関連する地名を抽出し、前記地名が当該文書データ内に出現する頻度を算出する解析手段と、算出された地名の出現頻度を前記地名に対する前記地点の重要度とし、前記地点の重要度と当該地点の位置情報とを用いて前記地名の位置を算出する推定手段と、を有することを要旨とする。
【００１５】
請求項５に記載の地名位置推定装置は、請求項４に記載の地名位置推定装置において、前記解析手段は、前記地点の名称と前記地名と前記地名の出現頻度とを対応付けた複数の組み合わせデータを出力し、前記推定手段は、前記複数の組み合わせデータを統合して対応する地点の名称と地名とを結びつけた統合グラフを生成し、前記統合グラフを用いて地名に対応する地点の名称を取得し、当該地点の重要度と当該地点の位置情報とを用いて地名の位置を算出することを要旨とする。
【００１６】
請求項６に記載の地名位置推定装置は、請求項４又は５に記載の地名位置推定装置において、前記推定手段は、前記地点の重要度を当該地点からの距離に換算して地名の位置を算出することを要旨とする。
【００１７】
請求項７に記載の地名位置推定プログラムは、請求項１乃至３のいずれかに記載の地名位置推定方法をコンピュータに実行させることを要旨とする。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、地名の位置を確実に推定できる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】地名位置推定装置の機能ブロック構成を示す図である。
【図２】文書データの例を示す図である。
【図３】ＰＯＩデータの例を示す図である。
【図４】地名位置推定装置の動作フローを示す図である。
【図５】テキスト文書等の抽出結果例を示す図である。
【図６】文書解析部の機能ブロック構成を示す図である。
【図７】文書解析部の動作フローを示す図である。
【図８】文書解析部の動作フロー説明時の参照図である。
【図９】地名の出現回数等の出力結果例を示す図である。
【図１０】地名位置推定部の機能ブロック構成を示す図である。
【図１１】地名位置推定部の動作フローを示す図である。
【図１２】統合グラフの例を示す図である。
【図１３】地名の位置の推定結果例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
本発明は、地名には住所が存在しないものや、登録されている住所がユーザの認知する住所と異なるものがあることに着目し、推定対象の地名に係る位置情報以外の情報（後述するＰＯＩデータ等）を用いて当該地名の位置を推定することを特徴としている。
【００２１】
以下、本発明を実施する一実施の形態について図面を用いて説明する。
【００２２】
まず、本実施の形態で使用する言葉の定義を説明する。
【００２３】
「テキスト文書」とは、日本語等の自然言語で記述された文書をプレーンテキストで表現したものである。例えば、インターネット上で公開されているブログの記事から本文を抽出したものが挙げられる。
【００２４】
「地名」とは、実世界に存在する場所を日本語等の自然言語で表したものである。例えば、「東京」、「横浜」、「どぶ板通り」、「東京ソラマチ」等が挙げられる。また、「地名の位置」とは，地名を１つの点である座標として表現したものである。一般的には緯度と経度の組で表される。
【００２５】
「ＰＯＩ（Ｐｏｉｎｔ  ｏｆ  Ｉｎｔｅｒｅｓｔ）」とは、実世界に存在する何らかの意味を持つ地点を指す。例えば、飲食店等の店舗や観光スポット、「横浜マリンタワー」等のランドマークが挙げられる。
【００２６】
次に、本実施の形態に係る地名位置推定装置１の機能を説明する。
【００２７】
図１は、地名位置推定装置１の機能ブロック構成を示す図である。この地名位置推定装置１は、文書データ記憶部１１と、ＰＯＩデータ記憶部１２と、ＰＯＩ関連文書抽出部１３と、文書解析部１４と、地名位置推定部１５と、地名位置データ記憶部１６とを備えて構成される。
【００２８】
文書データ記憶部１１は、地名の抽出元である複数のテキスト文書を記憶する。これらのテキスト文書は事前に収集され、文書データ記憶部１１に予め記憶されている。文書データの例を図２に示す。
【００２９】
ＰＯＩデータ記憶部１２は、複数のＰＯＩデータ（地点データ）を記憶する。ＰＯＩデータには、少なくともＰＯＩの名称とＰＯＩの位置情報が対応付けて格納されている。ＰＯＩの位置は、例えば緯度と経度の組として表されている。これらのＰＯＩデータは事前に収集され、ＰＯＩデータ記憶部１２に予め記憶されている。ＰＯＩデータの例を図３に示す。
【００３０】
ＰＯＩ関連文書抽出部１３は、各テキスト文書と各ＰＯＩデータを用いて、複数のテキスト文書からＰＯＩの名称が含まれているテキスト文書を抽出する。
【００３１】
文書解析部１４は、形態素解析技術及び固有表現抽出技術を用いて、ＰＯＩ関連文書抽出部１３によって抽出されたテキスト文書からＰＯＩデータに関連する地名を抽出し、更に地名がテキスト文書内に出現する回数（地名の出現頻度）を算出する。
【００３２】
地名位置推定部１５は、文書解析部１４で算出された地名の出現回数を当該地名に対するＰＯＩデータの重み（重要度）とし、各ＰＯＩデータの重みと各ＰＯＩの位置情報とを用いて当該地名の位置を算出する。
【００３３】
地名位置データ記憶部１６は、地名位置推定部１５で算出された地名の位置情報を記憶する。
【００３４】
以上が地名位置推定装置１の備える機能である。なお、文書データ記憶部１１とＰＯＩデータ記憶部１２とＰＯＩ関連文書抽出部１３と文書解析部１４の一部の機能とは、前述の非特許文献１に開示された技術に基づいている。この開示技術との相違は、文書解析部１４でＰＯＩの名称を出力するのに加えて地名の出現回数を算出し、地名位置推定部１５において、その地名の出現回数を用いて地名の位置を推定するようにしている点にある。
【００３５】
次に、地名位置推定装置１の全体動作を説明する。図４は、地名位置推定装置１の動作フローを示す図である。
【００３６】
最初に、ステップＳ１０１において、ＰＯＩ関連文書抽出部１３が、文書データ記憶部１１とＰＯＩデータ記憶部１２から各テキスト文書と各ＰＯＩの名称をそれぞれ読み出して、各テキスト文書のうちＰＯＩの名称を含むテキスト文書を抽出する。その際、前述の非特許文献２に開示された類似文字列検索技術を利用し、ＰＯＩの名称が表記ゆれによってわずかに異なる表記で記述されているテキスト文書を抽出してもよい。
【００３７】
そして、抽出されたテキスト文書と、そのテキスト文書に含まれるＰＯＩの名称と、そのＰＯＩの名称がテキスト文書上で出現する桁数や行数等の出現位置とを関連付けて出力する。その出力結果例を図５に示す。
【００３８】
例えば、「昨日は天気がよかったので、横浜通りに行って横浜ｃａｆｅのケーキを食べました。」というテキスト文書があり、「横浜Ｃａｆｅ」という名称のＰＯＩデータがある場合には、このテキスト文書を抽出し、ＰＯＩの名称の出現位置として「２２−２７文字目」を出力する。
【００３９】
次に、ステップＳ１０２において、文書解析部１４が、ステップＳ１０１で抽出されたテキスト文書とＰＯＩの名称とＰＯＩの出現位置とを用いて当該テキスト文書からＰＯＩデータに関連する地名を抽出し、更に当該地名の出現回数を算出する。この処理は後で詳述する。
【００４０】
最後に、ステップＳ１０３において、地名位置推定部１５が、ＰＯＩデータ記憶部１２から読み出した各ＰＯＩの位置情報を用いて、ステップＳ１０２で出力されたＰＯＩの名称と地名とその出現回数とからなる組の集合から各地名の位置を算出する。そして、その算出結果である地名とその位置情報を地名位置データ記憶部１６に記憶させる。この処理についても後で詳述する。
【００４１】
以上が地名位置推定装置１の全体動作である。
【００４２】
続いて、前述のステップＳ１０２における文書解析部１４の動作を説明する。文書解析部１４は、図６に示すように、文書入力部１４１と、形態素解析部１４２と、固有表現抽出部１４３と、地名抽出部１４４と、地名出力部１４５とを備えて構成される。図７は、文書解析部１４の動作フローを示す図である。
【００４３】
最初に、ステップＳ１０２−１において、文書入力部１４１が、ステップＳ１０１で抽出されたテキスト文書とＰＯＩの名称とＰＯＩの名称の出現位置と（図５参照）の入力を受け付けた後、テキスト文書を形態素解析部１４２に出力し、ＰＯＩの名称とＰＯＩの表記を地名抽出部１４４に出力する。
【００４４】
「ＰＯＩの表記」とは、ＰＯＩの名称がテキスト文書内のＰＯＩの名称の出現位置で実際に記述されている表記である。ＰＯＩ関連文書抽出部１３は、前述したようにＰＯＩの名称が表記ゆれによってわずかに異なる表記で記述されていてもテキスト文書を抽出できるため、ここでは実際の記述をＰＯＩの表記として取り出す。例えば、ＰＯＩの名称が「横浜Ｃａｆｅ」であり、出現位置で実際に記述されているのが「横浜ｃａｆｅ」の場合、「横浜ｃａｆｅ」がＰＯＩの表記として出力される。
【００４５】
次に、ステップＳ１０２−２において、形態素解析部１４２が、入力されたテキスト文書を形態素解析することによって形態素で区切られた文の列に変換する。「文の列」とは、１つ以上の文からなる順序のある集まりを指す。例えば、図８（ａ）のテキスト文書が入力されると、同図（ｃ）のような文の列が出力される。なお、形態素解析技術は公知の技術である。
【００４６】
次に、ステップＳ１０２−３において、固有表現抽出部１４３が、形態素解析後のテキスト文書（文の列）から日時や場所等の固有表現を抽出し、抽出された形態素に各固有表現の種別を識別するマークを付与する。例えば、図８（ｃ）の形態素で区切られた文の列が入力されると、同図（ｄ）のような日時や場所のマークが付与された文の列が出力される。なお、固有表現抽出技術も公知の技術である。
【００４７】
次に、ステップＳ１０２−４において、地名抽出部１４４が、固有表現のマークが付与された文の列の中からＰＯＩの表記を含む文のみを抽出する。その際、非特許文献１の開示技術と同様に品詞等の条件を用いて文を選別することもできる。そしてその後、固有表現のマークのうち場所のマークが付与された形態素の列を抽出し、これらを地名として取り出す。ただし、非特許文献１の開示技術と同様に場所のマークがＰＯＩの表記と重なっている場合には取り出さない。
【００４８】
例えば、図８（ｄ）のマークが付与された文の列に対して、同図（ｂ）のＰＯＩの表記を含む文を抽出すると、同図（ｅ）のようになる。そして、ここから場所のマークが付与された形態素の列を抽出すると、同図（ｆ）のような地名が取り出される。
【００４９】
最後に、ステップＳ１０２−５において、地名出力部１４５が、ステップＳ１０２−４で取り出した地名について、ＰＯＩの名称と地名と地名の出現回数とを対応付けた組み合わせデータを出力する。その出力結果を図９に示す。
【００５０】
以上が文書解析部１４の動作である。なお、ステップＳ１０２−２〜Ｓ１０２−４は１つのテキスト文書につき１回実行される。テキスト文書が複数ある場合にはその数に応じて繰り返し実行され、複数の組み合わせデータが出力される。
【００５１】
引き続き、前述のステップＳ１０３における地名位置推定部１５の動作を説明する。地名位置推定部１５は、図１０に示すように、ＰＯＩ・地名入力部１５１と、ＰＯＩ・地名統合部１５２と、位置計算部１５３と、位置出力部１５４とを備えて構成される。図１１は、地名位置推定部１５の動作フローを示す図である。
【００５２】
最初に、ステップＳ１０３−１において、ＰＯＩ・地名入力部１５１が、ステップＳ１０２−５で出力されたＰＯＩの名称と地名と地名の出現回数とを対応付けた組み合わせデータ（図９参照）の入力を受け付け、更にＰＯＩデータ記憶部１２からＰＯＩの位置情報（図３参照）を読み出した後、組み合わせデータをＰＯＩ・地名統合部１５２に出力し、ＰＯＩの位置情報を位置計算部１５３に出力する。
【００５３】
次に、ステップＳ１０３−２において、ＰＯＩ・地名統合部１５２が、組み合わせデータを用いてＰＯＩの名称と地名との対応関係をグラフ化する。具体的には、ＰＯＩの名称や地名で同一のものについては統合し、対応する各ＰＯＩの名称と各地名とを線で結び、その線上に地名の出現回数を付与することにより、複数の組み合わせデータを統合した１つの統合グラフを生成する。その統合グラフの例を図１２に示す。これにより、ある地名に統合グラフ上で結びつくＰＯＩを辿ることで、その地名が抽出された全てのＰＯＩデータと、そのときの地名の出現回数を調べることができる。
【００５４】
次に、ステップＳ１０３−３において、位置計算部１５３が、統合グラフを用いて推定対象の地名に対応するＰＯＩの名称を取得し、地名の出現回数を当該地名に対するＰＯＩデータの重みとし、その重みをＰＯＩの位置からの距離に換算してＰＯＩの位置情報を用いて当該地名の位置を算出する。具体的な計算方法は、本技術の適用先によって様々な方法が考えられる。例えば、ＰＯＩの位置の座標値に重みを掛け合わせたものを平均してもよいし、適切な確率分布とのフィッティングを考えてもよい。
【００５５】
最後に、ステップＳ１０３−４において、位置出力部１５４が、ステップＳ１０３−３で算出された地名の位置情報（緯度・経度の値）を地名位置データ記憶部１６へ格納する。推定された位置情報のイメージを図１３に示す。ＰＯＩデータの重みに基づいて算出された各ＰＯＩの位置からの位置に「中華街」の位置が表示されている。
【００５６】
以上が地名位置推定装置１の動作である。以上、本実施の形態に係る地名位置推定装置１について説明した。
【００５７】
以上より、本実施の形態によれば、ＰＯＩの名称とＰＯＩの位置情報とを対応付けた複数のＰＯＩデータを記憶しておき、複数の文書データからＰＯＩの名称を含む文書データを抽出し、抽出された文書データからＰＯＩデータに関連する地名を抽出し、その地名が文書データ内に出現する回数を算出し、算出された地名の出現回数を地名に対するＰＯＩデータの重みとして、ＰＯＩデータの重みとＰＯＩの位置情報とを用いて地名の位置を算出するので、地名の位置を確実に推定できる。
【００５８】
つまり、ＰＯＩデータやその重要度を考慮しながら地名を１つの位置に変換するため、地名がどのＰＯＩと関連しており、かつ、それぞれの関連の重要度がどれくらい大きいかという情報をテキスト文書から得ることにより、単純にＰＯＩの位置から地名の位置を計算する場合や予め用意された辞書データを用いる場合よりも一般的に想起される１つの位置に変換でき、辞書データにない未知の地名を変換することができる。
【００５９】
最後に、本実施の形態で説明した地名位置推定装置１は、メモリやＣＰＵを備えたコンピュータにより実現できる。また、地名位置推定装置１の各動作をプログラムとして構築し、コンピュータにインストールして実行させることや、通信ネットワークを介して流通させることも可能である。
【符号の説明】
【００６０】
１…地名位置推定装置
１１…文書データ記憶部
１２…ＰＯＩデータ記憶部
１３…ＰＯＩ関連文書抽出部
１４…文書解析部
１４１…文書入力部
１４２…形態素解析部
１４３…固有表現抽出部
１４４…地名抽出部
１４５…地名出力部
１５…地名位置推定部
１５１…ＰＯＩ・地名入力部
１５２…ＰＯＩ・地名統合部
１５３…位置計算部
１５４…位置出力部
１６…地名位置データ記憶部
Ｓ１０１〜Ｓ１０３、Ｓ１０２−１〜Ｓ１０２−５、Ｓ１０３−１〜Ｓ１０３−４…ステップ
【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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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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