(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
投稿者により文書が投稿された位置を示す位置情報を各々有する複数の文書のうち、複数の区域に分割された対象エリア内の区域の各々に含まれる位置を示す位置情報を有する文書に基づいて、前記区域の各々が、前記投稿者が目的を持って存在した目的地か否かを判定する判定手段と、
前記判定手段により目的地と判定された区域に含まれる投稿位置を示す位置情報を有する複数の文書の各々に含まれる単語に基づいて、前記目的地と判定された区域に対応付けられるキーワードを学習して、目的地キーワードデータベースを生成する生成手段と、
位置情報を有する判別対象文書について、該判別対象文書が有する位置情報が示す位置を含む判別区域の目的地らしさ、及び前記目的地キーワードデータベースにおいて前記判別区域に対応付けられたキーワードと、該判別対象文書に含まれる単語との関連度に基づいて、該判別対象文書が前記判別区域に目的を持って存在した投稿者により投稿された文書か否かを判別する判別手段と、
を含む文書判別装置。
【請求項２】
前記判定手段は、前記複数の文書の各々が写真を含むか否かに関する情報、及び前記文書の各々の投稿者が各区域に滞在した滞在時間に関する情報の少なくとも一方に基づいて、前記区域の各々が前記目的地であるか否かを判定する請求項１記載の文書判別装置。
【請求項３】
前記判別手段は、さらに、前記判別対象文書が写真を含むか否かに関する情報、及び前記判別対象文書の投稿者が前記判別区域に滞在した滞在時間に関する情報の少なくとも一方に基づいて、該判別対象文書が該判別区域に目的を持って存在した投稿者により投稿された文書か否かを判別する請求項１または請求項２記載の文書判別手段。
【請求項４】
前記生成手段は、前記判別手段により所定の区域に目的を持って存在した投稿者により投稿されたと判別された文書を前記複数の文書に追加して、前記目的地キーワードデータベースを更新する請求項１〜請求項３のいずれか１項記載の文書判別装置。
【請求項５】
判定手段が、投稿者により文書が投稿された位置を示す位置情報を各々有する複数の文書のうち、複数の区域に分割された対象エリア内の区域の各々に含まれる位置を示す位置情報を有する文書に基づいて、前記区域の各々が、前記投稿者が目的を持って存在した目的地か否かを判定し、
生成手段が、前記判定手段により目的地と判定された区域に含まれる投稿位置を示す位置情報を有する複数の文書の各々に含まれる単語に基づいて、前記目的地と判定された区域に対応付けられるキーワードを学習して、目的地キーワードデータベースを生成し、
判別手段が、位置情報を有する判別対象文書について、該判別対象文書が有する位置情報が示す位置を含む判別区域の目的地らしさ、及び前記目的地キーワードデータベースにおいて前記判別区域に対応付けられたキーワードと、該判別対象文書に含まれる単語との関連度に基づいて、該判別対象文書が前記判別区域に目的を持って存在した投稿者により投稿された文書か否かを判別する
文書判別方法。
【請求項６】
コンピュータを、請求項１〜請求項３のいずれか１項記載の文書判別装置を構成する各手段として機能させるための文書判別プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、文書判別装置、方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ブログ等のインターネット上に投稿される文書には、その文書が投稿された位置を示す位置情報を有する文書（以下、「位置情報付き文書」という）が存在する。このような位置情報付き文書群から、各文書が有する位置情報が示す場所に目的を持って存在する人が投稿した文書（以下、「目的有り文書」という）を判別したいという要求がある。ある場所に目的を持って存在する人とは、その場所やその場所にあるものなどに興味を持ち、その場所を目的地として来た人である。このような目的有り文書を判別することによって、その場所に関連が深い情報を得ることができ、より高精度な情報抽出や検索などに利用することができる。
【０００３】
一方で、位置情報付き文書群の中には、移動中に投稿された文書や、待ち合わせなどで時間が空いている際に投稿された文書など、通過地点やその場所自体には興味の対象がない場合に投稿された文書、すなわち目的有り文書ではない文書も多い。そこで、ある位置情報付き文書が目的有り文書なのかどうかを選別する必要がある。その際、文書に含まれる単語等の内容に基づいて判断する手法が提案されている。例えば、ブログなどの行動履歴が書かれたテキスト集合から、ある人が行った行動がどの程度再利用性を持つ情報であるかを判断する手法が提案されている（例えば、特許文献１参照）。特許文献１記載の手法では、テキスト集合を用いて人間が経験した内容を表現する経験要素を抽出し、クエリログ集合での出現頻度と対象とする文書に含まれる単語の出現頻度とを用いて再利用性の高さを判断している。
【０００４】
特許文献１記載の手法のように、文書の内容に基づいた判断だけでは文書判別の精度に問題があるため、文書中に写真が含まれるか否か、またはその場所での滞在時間のような基準を含めて判断することによって、文書判別の精度を上げることができると考えられる。写真の有無については、ある場所で写真を撮るということは、その場所に興味の対象があるということを示していると考えられ、写真を撮った場所には目的をもって存在した可能性が高いため、対象の文書中に写真が含まれる場合には、その文書は目的有り文書であると判別することができる。また、その場所での滞在時間については、ある場所で滞在時間が長い場合、その場所で何か行動を起こしている可能性が高く、その場所には行動の目的となる対象があると考えられる。一方、滞在時間が短い場合、その場所は通過点や待ち合わせ場所など、その場所自体に行動の対象がないと考えられる。
【０００５】
写真の有無、及びその場所での滞在時間を基準とすることについて、ユーザの移動軌跡や写真撮影などの行動に応じた重みづけを行い、ユーザの行動履歴をマップ上に可視化する手法が提案されている（例えば、非特許文献１参照）。非特許文献１記載の手法では、カメラによる撮影が行われた場合や、狭い範囲での滞在時間が閾値を超えた場合に、その場所を移動軌跡中でのノードとし、強調して提示している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１１−１８０９０１号公報
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】伊藤昌毅、徳田英幸、「ユーザの行動を反映した位置履歴表示システムの構築」、マルチメディア・分散・協調とモバイル（ＤＩＣＯＭＯ）シンポジウム、２００３．
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、実際には位置情報付き文書のうち、写真を含む文書の割合は少ない。また、移動する先々で文書を投稿する人も少ないために、滞在時間に関する情報を有する文書数も少ない。また、上記のように、文書の内容に基づく判別は精度が高いとはいえないため、現実に存在している目的有り文書のうち、文書自体が有する素性による判別方法だけで得られる量は少ない。すなわち、従来技術では、写真を含まない文書や、滞在時間に関する情報を持たない文書は、目的有り文書か否かを適切に判別することができない場合がある、という問題がある。
【０００９】
本発明は、上記の事実を鑑みてなされたものであり、写真を含まない文書や、滞在時間に関する情報を持たない文書であっても、目的有り文書か否かを適切に判別することができる文書判別装置、方法、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】
【００１０】
上記目的を達成するために、本発明の文書判別装置は、投稿者により文書が投稿された位置を示す位置情報を各々有する複数の文書のうち、複数の区域に分割された対象エリア内の区域の各々に含まれる位置を示す位置情報を有する文書に基づいて、前記区域の各々が、前記投稿者が目的を持って存在した目的地か否かを判定する判定手段と、前記判定手段により目的地と判定された区域に含まれる投稿位置を示す位置情報を有する複数の文書の各々に含まれる単語に基づいて、前記目的地と判定された区域に対応付けられるキーワードを学習して、目的地キーワードデータベースを生成する生成手段と、位置情報を有する判別対象文書について、該判別対象文書が有する位置情報が示す位置を含む判別区域の目的地らしさ、及び前記目的地キーワードデータベースにおいて前記判別区域に対応付けられたキーワードと、該判別対象文書に含まれる単語との関連度に基づいて、該判別対象文書が前記判別区域に目的を持って存在した投稿者により投稿された文書か否かを判別する判別手段と、を含んで構成されている。
【００１１】
本発明の文書判別装置によれば、判定手段が、投稿者により文書が投稿された位置を示す位置情報を各々有する複数の文書のうち、複数の区域に分割された対象エリア内の区域の各々に含まれる位置を示す位置情報を有する文書に基づいて、区域の各々が、投稿者が目的を持って存在した目的地か否かを判定する。また、生成手段が、判定手段により目的地と判定された区域に含まれる投稿位置を示す位置情報を有する複数の文書の各々に含まれる単語に基づいて、目的地と判定された区域に対応付けられるキーワードを学習して、目的地キーワードデータベースを生成する。そして、位置情報を有する判別対象文書について、判別対象文書が有する位置情報が示す位置を含む判別区域の目的地らしさ、及び目的地キーワードデータベースにおいて判別区域に対応付けられたキーワードと、判別対象文書に含まれる単語との関連度に基づいて、判別対象文書が判別区域に目的を持って存在した投稿者により投稿された文書か否かを判別する。
【００１２】
このように、判別対象文書が投稿された位置を含む区域と同一の区域で投稿された文書に基づいて判定された区域の目的地らしさ、及び生成された目的地キーワードデータベースに基づいて、判別対象文書が判別区域に目的を持って存在した投稿者により投稿された文書か否かを判別するため、写真を含まない文書や、滞在時間に関する情報を持たない文書であっても、目的有り文書か否かを適切に判別することができる。
【００１３】
また、前記判定手段は、前記複数の文書の各々が写真を含むか否かに関する情報、及び前記文書の各々の投稿者が各区域に滞在した滞在時間に関する情報の少なくとも一方に基づいて、前記区域の各々が前記目的地であるか否かを判定することができる。写真の有無及び滞在時間の情報は、目的有り文書を判別する上での基準となるため、これらの情報を用いて各区域が目的地か否かを判定することができる。
【００１４】
また、前記判別手段は、さらに、前記判別対象文書が写真を含むか否かに関する情報、及び前記判別対象文書の投稿者が前記判別区域に滞在した滞在時間に関する情報の少なくとも一方に基づいて、該判別対象文書が該判別区域に目的を持って存在した投稿者により投稿された文書か否かを判別することができる。これにより、より精度良く目的有り文書を判別することができる。
【００１５】
また、前記生成手段は、前記判別手段により所定の区域に目的を持って存在した投稿者により投稿されたと判別された文書を前記複数の文書に追加して、前記目的地キーワードデータベースを更新することができる。これにより、新しい情報も反映して目的あり文書を判別することができる。
【００１６】
また、本発明の文書判別方法は、判定手段が、投稿者により文書が投稿された位置を示す位置情報を各々有する複数の文書のうち、複数の区域に分割された対象エリア内の区域の各々に含まれる位置を示す位置情報を有する文書に基づいて、前記区域の各々が、前記投稿者が目的を持って存在した目的地か否かを判定し、生成手段が、前記判定手段により目的地と判定された区域に含まれる投稿位置を示す位置情報を有する複数の文書の各々に含まれる単語に基づいて、前記目的地と判定された区域に対応付けられるキーワードを学習して、目的地キーワードデータベースを生成し、判別手段が、位置情報を有する判別対象文書について、該判別対象文書が有する位置情報が示す位置を含む判別区域の目的地らしさ、及び前記目的地キーワードデータベースにおいて前記判別区域に対応付けられたキーワードと、該判別対象文書に含まれる単語との関連度に基づいて、該判別対象文書が前記判別区域に目的を持って存在した投稿者により投稿された文書か否かを判別する方法である。
【００１７】
また、本発明の文書判別プログラムは、コンピュータを、上記の文書判別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、本発明の文書判別装置、方法、及びプログラムによれば、判別対象文書が投稿された位置を含む区域と同一の区域で投稿された文書に基づいて判定された区域の目的地らしさ、及び生成された目的地キーワードデータベースに基づいて、判別対象文書が判別区域に目的を持って存在した投稿者により投稿された文書か否かを判別するため、写真を含まない文書や、滞在時間に関する情報を持たない文書であっても、目的有り文書か否かを適切に判別することができる、という効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本実施の形態に係る文書判別装置の構成を示すブロック図である。
【図２】場所の単位である区域を説明するための概略図である。
【図３】本実施の形態における学習処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【図４】本実施の形態における判別処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。
【００２１】
本実施の形態に係る文書判別装置１０は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）と、後述する学習処理及び判別処理を含む文書判別処理ルーチンを実行するためのプログラムを記憶したＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）とを備えたコンピュータで構成されている。このコンピュータは、機能的には、図１に示すように、事前に目的地キーワードデータベース（ＤＢ）１４を生成する学習部１１と、生成された目的地キーワードＤＢ１４を用いて位置情報付きの判別対象文書が目的有り文書か否かを判別する判別部２１とを含んだ構成で表すことができる。
【００２２】
ここで、各文書（テキストデータ）が有する位置情報が示す場所は、緯度経度、住所、建物名など様々な表現で与えられる。そこで、対象となるエリアを特定の範囲毎に区切り、区切られた各範囲を場所の１単位とする。例えば、図２に示すように、対象のエリアを所定サイズの矩形のメッシュに切り分け、各メッシュを場所の１単位とすることができる。この場所の単位を「区域」と呼ぶ。そして、各区域に含まれる場所を示す位置情報を有する文書を、その区域に含まれる文書とする。
【００２３】
なお、場所の単位は上記の例に限らず、任意に定めてよい。日本全国などといった対象のエリアを特定の範囲や矩形で区切って、１つの範囲や矩形を１つの区域として用いてもよいし、全ての場所について予め緯度経度や住所情報などを基準とした区域を定めてデータベースとして持っておいてもよい。
【００２４】
学習部１１は、目的地判定部１２とＤＢ生成部１３とを含んだ構成で表すことができ、後述する判別部２１に、目的有り文書か否かを判別したい判別対象文書が入力されたときに、判別対象文書が有する位置情報が示す場所を含む区域と、判別対象文書が示す内容とが関連するか否かを調べるために使用する目的地キーワードＤＢ１４を生成する。上述の通り、各文書についての写真の有無や滞在時間に関する情報は、文書が目的有り文書か否かを判断する基準となるため、位置情報付き文書群が入力された際に、各文書が有する写真の有無や滞在時間に関する情報を用いて、各区域が目的地であるか否かの判定を行右ことができる。そして、目的地であると判定された区域についてのみ、目的地キーワードを抽出し、区域を示す情報と対応付けて目的地キーワードＤＢ１４に格納する。以下、学習部１１の各部について詳述する。
【００２５】
目的地判定部１２は、対象エリアを複数の区域に分割し、各区域を順に対象区域に設定し、入力された位置情報付き文書群から、対象区域に含まれる場所を示す位置情報を有する文書（以下、単に「区域に含まれる文書」ともいう）を抽出する。そして、対象区域に含まれる全文書に対する写真付き文書の割合、及び対象区域に含まれる全文書について、文書を投稿した人が対象区域に滞在した滞在時間の平均（平均滞在時間）を計算する。計算した写真付き文書の割合、及び平均滞在時間のいずれか一方または両方に基づいて、対象区域が目的地であるか否かを判定する。
【００２６】
各文書が写真付き文書であるか否かは、文書中に画像データや写真サイトへのリンクが存在するか否かにより判断することができる。写真付き文書の割合が予め定めた閾値を超えた場合に、対象区域は目的地であると判定することができる。なお、写真付き文書の割合を対象区域の目的地らしさを表すスコアとし、区域毎のスコアを比較して目的地か否かを判定してもよい。
【００２７】
滞在時間は、例えばＧＰＳ等により得られる文書の投稿者の移動経路の情報や、同一の投稿者により次に投稿された文書が有する位置情報及び投稿時刻の間隔などから求めることができる。平均滞在時間についても、予め定めた閾値を超えた場合に、対象区域は目的地であると判定することができる。また、平均滞在時間についても対象区域の目的地らしさを表すスコアとして判定に用いてもよい。さらに、写真付き文書の割合と平均滞在時間とを合わせたスコアを用いてもよい。
【００２８】
ＤＢ生成部１３は、目的地判定部１２により目的地と判定された対象区域について、対象区域に含まれる文書群を用いて、対象区域毎に目的地を特徴付ける目的地キーワードを抽出する。このとき、対象区域に含まれる全ての文書を用いてもよいし、対象区域に含まれる写真付き文書または滞在時間が所定時間より長い文書のみを用いてもよい。
【００２９】
また、ＤＢ生成部１３は、抽出した目的地キーワードに、対象区域に含まれる文書群における出現頻度、全ての区域に含まれる文書群における出現頻度、他の区域に含まれる文書群と比較した場合の出現頻度の差などを用いて計算したスコアを付与して、対象区域を示す情報（例えば、文書が有する位置情報等）と対応付けて目的地キーワードＤＢ１４に格納する。目的地キーワードＤＢ１４には、スコアの高い順に任意の数の目的地キーワードのみを格納してもよいし、スコアが閾値を超える目的地キーワードのみを格納してもよいし、全てのキーワードとスコアとのペアを格納してもよい。対象区域が目的地ではない場合には、目的地キーワードの抽出を行わないため、目的地ではない区域の情報は目的地キーワードＤＢ１４に含まれない。図２の例では、目的地と判定された○印の区域については、目的地キーワードＤＢ１４に目的地キーワードが格納され、目的地ではない×印の区域については、目的地キーワードＤＢ１４に情報が含まれないことになる。
【００３０】
判別部２１は、写真・滞在時間スコア計算部２２と、目的地スコア計算部２３と、内容スコア計算部２４と、目的有り文書判別部２５とを含んだ構成で表すことができ、学習部１１で生成された目的地キーワードＤＢ１４を用いて、入力された位置情報付きの判別対象文書が目的有り文書か否かを判別する。以下、判別部２１の各部について詳述する。
【００３１】
写真・滞在時間スコア計算部２２は、入力された判別対象文書について、写真の有無及び滞在時間の長さから写真・滞在時間スコアＳ１を計算する。写真の有無及び滞在時間は、目的地判定部１２の処理と同様に判定することができる。
【００３２】
目的地スコア計算部２３は、判別対象文書が有する位置情報が示す場所を含む区域を判別し、判別された区域（以下、「判別区域」という）に対応付けられた目的地キーワードが目的地キーワードＤＢ１４に存在するか否かに基づいて、判別区域の目的地らしさを表す目的地スコアＳ２を計算する。
【００３３】
内容スコア計算部２４は、目的地スコア計算部２３により目的地キーワードＤＢ１４に目的地キーワードが存在すると判定された場合に、目的地キーワードＤＢ１４に格納されている判別区域に対応付けられた目的地キーワードを用いて、判別対象文書の内容と判別区域との関連度を示す内容スコアＳ３を計算する。内容スコアＳ３は、例えば、判別対象文書に含まれる単語と目的地キーワードとの単語間類似度を用いることができる。単語間類似度の計算には、単語間類似性判定データベースとして概念ベースやシソーラスなどを用いることができる。概念ベースとは、コーパスにおける単語同士の共起頻度を記録した共起行列に対して特異値分解を行い、単語を次元数の縮退したベクトルで表現した概念ベクトルのデータベースである（参考文献：別所克人、古瀬蔵、片岡良治、「単語と意味属性との共起に基づく概念ベクトル生成法」、人工知能学会全国大会、２００６）。単語間類似度の計算手法はこれに限らず、任意の方法を用いることができる。単語間類似度から内容スコアＳ３を求める方法は上記の例に限定されず、例えば判別対象文書中の全単語と目的地キーワード全ての単語間類似度の平均や最大値などを用いてもよい。また、目的地キーワードＤＢ１４に各目的地キーワードのスコアが格納されている場合、判別対象文書中に含まれる各単語のスコアとして目的地キーワードのスコアを利用し、各単語のスコアの平均や最大値を用いてもよいし、単語間類似度を用いる際に、各単語のスコアの重み付けに用いてもよい。
【００３４】
目的有り文書判別部２５は、判別対象文書の目的有り文書らしさを表す文書スコアdocScoreを、写真・滞在時間スコアＳ１、目的地スコアＳ２、内容スコアＳ３を用いて、下記（１）式により計算する。
【００３５】
docScore=αＳ１+βＳ２+γＳ３      （１）
ただし、α+β+γ=1
【００３６】
また、目的有り文書判別部２５は、計算した文書スコアdocScoreに基づいて、判別対象文書が目的有り文書か否かを判別する。例えば、予め定めた目的有り文書を判別するための閾値を超える文書スコアdocScoreの文書を目的有り文書であると判別することができる。また、複数の判別対象文書について、文書スコアdocScoreが高い順に文書を並べ、任意のｋについて上位ｋ個の文書を目的有り文書として判別してもよい。スコアを用いた判別方法はこれに限らず、任意の方法を用いることができる。また、目的有り文書判別部２５は、目的有り文書と判別した文書を、目的有り文書ＤＢ２６へ格納する。さらに、目的有り文書ＤＢ２６へ格納された目的有り文書は、ＤＢ生成部１３で目的地キーワードＤＢ１４を生成する際の学習に用いる文書として新たに加えることができる。
【００３７】
次に、本実施の形態に係る文書判別装置１０の作用について説明する。
【００３８】
まず、文書判別装置１０に位置情報付き文書群が入力されると、学習部１１において、図３に示す学習処理ルーチンが実行されて、目的地キーワードＤＢ１４が生成される。そして、文書判別装置１０に位置情報付きの判別対象文書が入力されると、判別部２１において、図４に示す判別処理ルーチンが実行される。以下、各処理について詳述する。
【００３９】
学習処理ルーチンでは、ステップ１００で、目的地判定部１２が、対象のエリアを複数の区域に分割する。次に、ステップ１０２で、目的地判定部１２が、対象エリア内から１つの区域を選択して対象区域に設定する。次に、ステップ１０４で、目的地判定部１２が、入力された位置情報付き文書群から、対象区域に含まれる文書を抽出する。
【００４０】
次に、ステップ１０６で、目的地判定部１２が、対象区域に含まれる各文書について、文書中に画像データや写真サイトへのリンクが存在するか等に基づいて、各文書が写真付き文書であるか否かを判断して、写真付き文書数をカウントする。そして、対象区域に含まれる全文書に対する写真付き文書の割合を計算する。
【００４１】
次に、ステップ１０８で、目的地判定部１２が、例えばＧＰＳ等により得られる文書の投稿者の移動経路の情報や、同一の投稿者により次に投稿された文書が有する位置情報及び投稿時刻の間隔などから、文書を投稿した人が対象区域に滞在した滞在時間を求め、対象区域に含まれる全文書についての滞在時間の各々から、平均滞在時間を計算する。
【００４２】
次に、ステップ１１０で、目的地判定部１２が、写真付き文書の割合が予め定めた閾値を超えたか否か、または平均滞在時間が予め定めた閾値を超えたか否かを判定することにより、対象区域が目的地である否かを判定する。写真付き文書の割合が予め定めた閾値を超えた場合、または平均滞在時間が予め定めた閾値を超えた場合には、対象区域が目的地であると判定し、ステップ１１２へ移行し、いずれも閾値を超えていない場合には、対象区域は目的地ではないと判定し、ステップ１１６へ移行する。
【００４３】
ステップ１１２では、ＤＢ生成部１３が、対象区域に含まれる文書の各々に含まれる単語を目的地キーワードとして抽出する。そして、対象区域に含まれる文書群における出現頻度、全ての区域に含まれる文書群における出現頻度、他の区域に含まれる文書群と比較した場合の出現頻度の差などを用いて計算したスコアを目的地キーワードに付与する。次に、ステップ１１４で、スコアが付与された目的地キーワードを、対象区域を示す情報と対応付けて目的地キーワードＤＢ１４に格納する。
【００４４】
次に、ステップ１１６で、対象エリア内の全区域について、目的地か否かの判定、及び目的地キーワードを抽出する処理を終了したか否かを判定する。未処理の区域が存在する場合には、ステップ１０２へ戻って、次の区域を対象区域に設定して、ステップ１０４〜１１４の処理を繰り返す。全ての区域について処理を終了した場合には、学習処理ルーチンを終了する。
【００４５】
判別処理ルーチンでは、ステップ１２０で、写真・滞在時間スコア計算部２２が、入力された判別対象文書について、写真の有無及び滞在時間の長さから写真・滞在時間スコアＳ１を計算する。
【００４６】
次に、ステップ１２２で、目的地スコア計算部２３が、判別対象文書が有する位置情報が示す場所を含む区域を判別する。次に、ステップ１２４で、目的地スコア計算部２３が、判別区域に対応付けられた目的地キーワードが目的地キーワードＤＢ１４に存在するか否かに基づいて、判別区域の目的地らしさを表す目的地スコアＳ２を計算する。
【００４７】
次に、ステップ１２６で、内容スコア計算部２４が、目的地スコア計算部２３により目的地キーワードＤＢ１４に目的地キーワードが存在すると判定された場合に、目的地キーワードＤＢ１４に格納されている判別区域に対応付けられた目的地キーワードを用いて、入力された文書の内容と判別区域との関連度を示す内容スコアＳ３を計算する。
【００４８】
次に、ステップ１２８で、目的有り文書判別部２５が、上記ステップ１２０で計算された写真・滞在時間スコアＳ１、上記ステップ１２４で計算された目的地スコアＳ２、上記ステップ１２６で計算された内容スコアＳ３を用いて、判別対象文書の目的有り文書らしさを表す文書スコアdocScoreを計算する。
【００４９】
次に、ステップ１３０で、目的有り文書判別部２５が、上記ステップ１２８で計算した文書スコアdocScoreが予め定めた閾値を超えるか否かを判定することにより、判別対象文書が目的有り文書か否かを判別する。判別対象文書が目的有り文書であると判別された場合には、ステップ１３２へ移行して、目的有り文書判別部２５が、目的有り文書と判別した文書を目的有り文書ＤＢ２６へ格納して、判別処理ルーチンを終了する。一方、判別対象の文書が目的有り文書ではないと判別された場合には、ステップ１３２をスキップして、そのまま判別処理ルーチンを終了する。
【００５０】
以上説明したように、本実施の形態に係る文書判別装置によれば、判別対象文書が目的有り文書か否かを判別する際に、判別対象文書が有する位置情報が示す場所が目的地らしいか否かを、同じ場所で投稿された他の文書に基づいて判別する。また、同じ場所で投稿された他の文書の内容を学習し、その場所での特徴的な単語を目的地キーワードとしてデータベースに格納する。これによって、写真を含まない文書や、滞在時間に関する情報を持たない文書でも、目的有り文書か否かを判別することができるようになり、従来手法よりも多くの目的有り文書を獲得することができる。
【００５１】
また、目的地ではないと判定された場所については、その場所の情報を目的地キーワードデータベースに持たないようにすることで、文書が有する位置情報が示す場所自体に目的地らしさがない場合、その場所に関連する文書のスコアは低くなり、目的有り文書と判別される可能性は低くなる。これによって、通過地点になり易い駅など、目的地にならない場所に関連する文書は目的有り文書ではないと判別することができる。
【００５２】
さらに、目的地とされる場所であっても、その場所とは関連のない内容を書いた文書もあると考えられる。例えば、たまたま投稿した場所が観光地などの目的地になり易い場所だったとしても、内容は友達と話した話題である場合もある。本実施の形態では、その場所で特徴的に使われる単語との類似度を測ることで、文書の内容を見て判断するため、文書の内容と場所との関連が浅ければ、そのような文書のスコアは低くなるため、目的有り文書と判断される可能性は低くなる。よって、目的地である場所に関する情報を持った文書のみを適切に目的有り文書として判別することができる。
【００５３】
また、判別の結果、目的有り文書であると判別された文書を、目的地キーワードデータベースの生成に用いることによって、開店したばかりのお店や期間限定のイベントをしている場所など新しく目的地となった場所や、閉店したお店やイベントが終了した場所などすでに目的地ではなくなった場所などの変化も、目的地キーワードデータベースに反映することができる。そのため、新しい情報も反映して目的有り文書を判別することができる。
【００５４】
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。
【００５５】
また、上述の文書判別装置は、内部にコンピュータシステムを有しているが、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。
【００５６】
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。また、本発明は、周知のコンピュータに媒体もしくは通信回線を介して、プログラムをインストールすることによっても実現可能である。
【００５７】
＜実施例＞
【００５８】
以下に実施例を示す。図２に示すように、全国を対象のエリアとして、２００ｍ四方の矩形に区切り、１つの矩形を場所の単位である１区域とする。例としてその中の１区域を処理対象とし、対象区域内の全ての位置情報付き文書を用いて目的地キーワードＤＢ１４に格納する情報を生成する。
【００５９】
ここで、位置情報付き文書として緯度経度の情報が付与されたツイッターのツイートを用い、緯度経度が示す位置が対象区域内にあるようなツイート全てを利用する。まず、対象区域のツイートを用いて、その区域が目的地であるか否かを判定する。ここでは、写真付きツイートの割合が５％以上、または平均滞在時間が１時間以上の場合、その対象区域を目的地と判定する。
【００６０】
対象区域のツイート中、写真付きツイートの割合は３％で、これだけでは目的地としての条件を満たさない。次に、対象区域のツイートについて、次に投稿された移動先ツイートを見つける。移動先ツイートは、対象のツイートが投稿された時間から６時間以内に投稿され、かつ、対象のツイートの緯度経度の位置情報が表す点から半径１ｋｍ以上離れている場合のみを対象にした。これによって、対象のツイートを投稿し、その区域で目的の行動を起こした後に、移動先で新たにツイートした場合の投稿のみを取り出し、移動先ツイートと対象のツイートとの時間間隔を算出することで、その区域での滞在時間が算出できる。対象区域内のツイートの平均滞在時間は１２０分となったため、目的地の条件を満たし、この対象区域は目的地であると判定された。
【００６１】
次に、目的地として判定された対象区域についての目的地キーワードを抽出する。ここでは、対象区域内のツイートに出現した単語のうち、名詞のみを対象とし、ある単語word1のキーワードスコアを下記（２）式で求めた。
【００６２】
score(word1)＝
対象区域内の全ツイートでの出現回数/全域の全ツイートでの出現回数    （３）
【００６３】
このキーワードスコアと単語とのペアを目的地キーワードＤＢ１４に格納した。目的地キーワードＤＢ１４の一部を下記表１に示す。
【００６４】
【表１】
0005788361.tif 000002
【００６５】
目的地ではないと判定された区域については、目的地キーワードを抽出しないため、その区域の情報は目的地キーワードＤＢ１４に含まれない。この作業を全ての区域についてそれぞれ行う。
【００６６】
次に、生成された目的地キーワードＤＢ１４を用いて、入力された判別対象ツイートが目的有り文書か否かの判別を行う。写真・滞在時間スコアＳ１は、判別対象ツイートが写真付きツイートの場合、または滞在時間が所定時間より長い場合のどちらかを満たす場合に１とし、どちらも満たさない場合には０とする。目的地スコアＳ２は、判別対象ツイートが有する位置情報が示す場所を含む区域に対応付けられた目的地キーワードが目的地キーワードＤＢ１４に格納されている場合に１とし、格納されていない場合には２とする。内容スコアＳ３は、判別対象ツイート中の単語それぞれについて、目的地キーワードＤＢ１４に格納されているスコアを用い、判別対象ツイート中の全単語のスコアの平均を内容スコアＳ３とする。本実施例では、文書の内容を重視するように文書スコアの重みα、β、γを順に、0.25、0.25、0.50とする。目的有り文書と判別するための文書スコアの閾値は、0.4とする。入力された判別対象ツイートは下記の２つで、どちらも前述と同じ区域の位置情報を有するものとする。
【００６７】
・doc1：「友達と紅葉を見に来ました。」＋写真
・doc2：「友達から誕生日プレゼントもらった。」
【００６８】
まず、doc1は写真付きツイートであるが、doc2は写真付きツイートではない。また、これらのツイートの次に投稿されたツイートはどちらも日付が変わってから投稿されており、移動先でのツイートがないため、滞在時間の情報を算出できない。このため、このツイートの写真・滞在時間スコアＳ１は、doc1が１、doc2が０となった。次に、２つのツイートが有する位置情報が示す場所を含む区域を調べると、前述の目的地キーワードＤＢ１４生成で例に出した（34.994，135.788，34.996，135.786）の区域内にあることが分かったため、２つのツイートが有する位置情報が示す場所はいずれも目的地らしいことが分かり、目的地スコアＳ２はdoc1及びdoc2いずれも１とした。さらに、２つのツイートの内容スコアを、下記に示すように計算した。
【００６９】
・doc1：「友達と紅葉を見に来ました。」＋写真
S3(doc1)=(score(友達)+score(紅葉))/2=0.15
・doc2：「友達から誕生日プレゼントもらった。」
S3(doc2)=(score(友達)+score(誕生日)+score(プレゼント))/3=0.018
【００７０】
上記のような写真・滞在時間スコアＳ１、目的地スコアＳ２、内容スコアＳ３を用いて、下記に示すように、それぞれの文書スコアdocScoreを計算した。
【００７１】
・doc1：「友達と紅葉を見に来ました。」＋写真
docScore(doc1)=0.25*1+0.25*1+0.5*0.15=0:575
・doc2：「友達から誕生日プレゼントもらった.」
docScore(doc2)=0.25*0+0.25*1+0.5*0.018=0:259
【００７２】
よって、doc1だけが文書スコアの閾値0.4を超えるため、doc1は目的有り文書であると判別できた。
【符号の説明】
【００７３】
１０   文書判別装置
１１   学習部
１２   目的地判定部
１３   ＤＢ生成部
１４   目的地キーワードデータベース
２１   判別部
２２   写真・滞在時間スコア計算部
２３   目的地スコア計算部
２４   内容スコア計算部
２５   目的有り文書判別部
２６   目的有り文書データベース
【図１】
0005788361.tif 000003
【図３】
0005788361.tif 000004
【図４】
0005788361.tif 000005
【図２】
0005788361.tif 000006