(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
判定対象となる地名表記を取得する地名表記取得手段と、
前記地名表記取得手段により取得された地名表記と投稿された位置を示す位置情報とを含む複数の投稿情報を取得する投稿情報取得手段と、
前記投稿情報取得手段により取得された投稿情報の位置情報に基づいて、前記投稿情報が投稿された位置の地理的な分布を示す分布情報を導出する分布情報導出手段と、
前記分布情報導出手段によって導出された分布情報に基づいて、前記地名表記が曖昧性を有するか否かを判定する判定手段と、
を備え、
前記分布情報導出手段は、前記投稿情報取得手段により取得された複数の投稿情報の位置情報に基づいて前記投稿情報のクラスタリングを実行し、前記クラスタリングにより生成されたクラスタのうち前記投稿情報の数が予め定められた第１閾値以上であるクラスタの数を前記分布情報として導出し、
前記判定手段は、前記分布情報導出手段により導出されたクラスタの数が１である場合、前記地名表記が曖昧性を有しないと判定し、前記クラスタの数が２以上である場合、前記地名表記が曖昧性を有すると判定する、地名表記判定装置。
【請求項２】
前記判定手段は、前記分布情報導出手段により導出されたクラスタの数が２以上且つ予め定められた第２閾値以下である場合、前記地名表記が複数の異なる場所の名称として用いられるものであると判定する、
請求項１に記載の地名表記判定装置。
【請求項３】
前記判定手段は、前記分布情報導出手段により導出されたクラスタの数が前記第２閾値より大きい場合、前記地名表記が地名以外の意味を有すると判定する、
請求項２に記載の地名表記判定装置。
【請求項４】
前記地名表記取得手段により取得された地名表記をベクトルに変換するベクトル変換手段を更に備え、
前記判定手段は、前記分布情報導出手段により導出されたクラスタの数が２以上である場合、前記ベクトル変換手段により得られたベクトルと予め定められた基準ベクトルとを比較し、その比較結果に基づいて前記地名表記の種別を判定する、
請求項１又は２に記載の地名表記判定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、地名表記判定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、twitter（登録商標）等のＳＮＳ（Social  Networking  Service）等に投稿される投稿テキストに含まれる地名表記と予め地名表記が記憶された地名辞書とのマッチングを行うことで、投稿テキスト内に記載されている場所を特定する技術が知られている。ところで、地名表記は、曖昧性を有する場合がある。例えば、同じ地名表記が複数の異なる場所について使用される場合（同一名称の場所が複数存在する場合）がある。このような地名表記の例としては、京都市及び大阪市のそれぞれに存在する「清水寺」等が挙げられる。また、地名表記が、地名以外の意味で使用される場合もある。このような地名表記の例としては、地名だけでなく人名としても使用される「大山」、「松島」等が挙げられる。
【０００３】
このような曖昧性を有する地名表記を含むテキストの曖昧性を解消する手法として、場所に関連付けられる特徴語を用いる手法が知られている（下記特許文献１参照）。この手法では、同一テキスト内に場所を示す地名表記と当該場所に関連付けられる特徴語とが両方含まれる場合に地名表記が当該場所を意味すると判定することにより、テキストの曖昧性を解消することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００２−１３２７９１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、上記の特徴語を用いた手法は、曖昧性を有する地名表記毎に特徴語が予め用意されることが前提となっているが、その前に、まず特徴語を用意する必要のある地名表記（すなわち、曖昧性を有する地名表記）を選定する必要がある。このためには、地名表記毎に、当該地名表記が曖昧性を有するか否かを判定する必要があるが、地名表記の数は膨大であるため、このような作業を人手で行った場合、非常に手間がかかる。
【０００６】
そこで、本発明は、地名表記が曖昧性を有するか否かを自動的に判定することができる地名表記判定装置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】
本発明の一形態に係る地名表記判定装置は、判定対象となる地名表記を取得する地名表記取得手段と、地名表記取得手段により取得された地名表記と投稿された位置を示す位置情報とを含む複数の投稿情報を取得する投稿情報取得手段と、投稿情報取得手段により取得された投稿情報の位置情報に基づいて、投稿情報が投稿された位置の地理的な分布を示す分布情報を導出する分布情報導出手段と、分布情報導出手段によって導出された分布情報に基づいて、地名表記が曖昧性を有するか否かを判定する判定手段と、を備える。
【０００８】
ある場所の名称を示す地名表記は、当該場所において特に使用され易い傾向がある。従って、上記地名表記判定装置によれば、このような傾向を利用することで、判定対象となる地名表記を含む投稿情報が投稿された位置の地理的な分布に基づいて、地名表記が曖昧性を有するか否かを自動的に判定することができる。ここで、曖昧性を有する地名表記とは、例えば、複数の異なる場所の名称として用いられる地名表記、及び地名以外の意味（例えば人名等）を有する地名表記（多義語）等である。
【０００９】
分布情報導出手段は、投稿情報取得手段により取得された複数の投稿情報の位置情報に基づいて投稿情報のクラスタリングを実行し、クラスタリングにより生成されたクラスタのうち投稿情報の数が予め定められた第１閾値以上であるクラスタの数を分布情報として導出し、判定手段は、分布情報導出手段により導出されたクラスタの数が１である場合、地名表記が曖昧性を有しないと判定し、クラスタの数が２以上である場合、地名表記が曖昧性を有すると判定してもよい。
【００１０】
地名表記が曖昧性を有しない場合（例えば、地名表記が地理的に一意に特定される場所の名称を意味するものとして用いられることが多い場合）、当該地名表記を含む投稿情報の数は、当該場所を含むエリアにおいて局所的に多くなる傾向がある。以上のことから、地名表記が曖昧性を有しない場合、クラスタの数は１になると考えられる。従って、上記構成によれば、クラスタの数に基づいて、地名表記が曖昧性を有するか否かを精度良く判定することができる。
【００１１】
判定手段は、分布情報導出手段により導出されたクラスタの数が２以上且つ予め定められた第２閾値以下である場合、地名表記が複数の異なる場所の名称として用いられるものであると判定してもよい。
【００１２】
曖昧性を有する地名表記のうち複数の異なる場所の名称として用いられる地名表記を含む投稿情報の数は、当該複数の異なる場所の各々を含む各エリアにおいて局所的に多くなる傾向がある。また、同一名称の異なる場所の数は、通常ある程度の数（第２閾値）以内に収まると考えられる。以上のことから、地名表記が複数の異なる場所の名称として用いられるものである場合、クラスタの数は複数の異なる場所の数（２以上且つ第２閾値以下の数）になると考えられる。従って、上記構成によれば、クラスタの数に基づいて、曖昧性を有する地名表記が複数の異なる場所の名称として用いられるものであるか否かを判定することができる。
【００１３】
判定手段は、分布情報導出手段により導出されたクラスタの数が第２閾値より大きい場合、地名表記が地名以外の意味を有すると判定してもよい。
【００１４】
曖昧性を有する地名表記のうち地名以外の意味を有する地名表記（例えば人名、物の名称等としても用いられる多義語）は、特定の場所に対する依存度が低い。このため、多義語である地名表記を含む投稿情報の数は、多少のばらつきはあっても全国的に均等に分布する傾向がある。以上のことから、地名表記が多義語である場合、クラスタの数は非常に多くなると考えられる。従って、上記構成によれば、クラスタの数に基づいて、曖昧性を有する地名表記が多義語であるか否かを判定することができる。
【００１５】
上記地名表記判定装置は、地名表記取得手段により取得された地名表記をベクトルに変換するベクトル変換手段を更に備え、判定手段は、分布情報導出手段により導出されたクラスタの数が２以上である場合、ベクトル変換手段により得られたベクトルと予め定められた基準ベクトルとを比較し、その比較結果に基づいて地名表記の種別を判定してもよい。
【００１６】
例えば全国的に点在する場所を示す地名表記（例えば全国展開されるチェーン店等を示す店舗名等）が判定対象の地名表記として取得された場合、クラスタの数は複数になると考えられる。しかし、当該地名表記は、地名（この例では店舗名）以外の意味を有する多義語であるとはいえない。そこで、上記構成では、クラスタの数が２以上である場合（すなわち、地名表記が曖昧性を有すると判定される場合）、地名表記をベクトル変換したものと予め定められた基準ベクトルとの比較にも基づいて地名表記の種別の判定を行う。これにより、基準ベクトル（例えば店舗名として用いられる地名表記の特徴を表すベクトル）との比較結果（例えばベクトル同士の距離）に基づいて、例えば店舗名等のように全国的に点在する場所を示す地名表記等についても、地名表記の種別を精度良く判定することができる。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、地名表記が曖昧性を有するか否かを自動的に判定することができる地名表記判定装置を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】第１実施形態に係る地名表記判定装置の機能構成を示すブロック図である。
【図２】第１実施形態に係る地名表記判定装置のハードウェア構成を示すブロック図である。
【図３】第１実施形態に係る地名表記判定装置の動作を示すフローチャートである。
【図４】第２実施形態に係る地名表記判定装置の機能構成を示すブロック図である。
【図５】第２実施形態に係る地名表記判定装置の動作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】
【００１９】
以下、添付図面を参照して、本発明の一実施形態について詳細に説明する。なお、図面の説明において同一又は相当要素には同一符号を付し、重複する説明を省略する。また、本明細書において、カギ括弧（「」）で囲まれた内容は、テキスト表記（文字列）を表し、二重引用符（“”）で囲まれた内容は、概念としての場所を表している。
【００２０】
［第１実施形態］
図１は、第１実施形態に係る地名表記判定装置１の機能構成を示すブロック図である。地名表記判定装置１は、判定対象として入力された地名表記が曖昧性を有するか否かを判定する装置である。地名表記とは、場所の名称を文字列で表したものである。
【００２１】
地名表記とは、場所の名称を文字列で表現したものである。曖昧性を有する地名表記の例としては、複数の異なる場所の名称として使用される地名表記がある。このような地名表記の具体例としては、京都市及び大阪市のそれぞれに存在する「清水寺」等が挙げられる。また、曖昧性を有する地名表記の他の例としては、地名以外の意味を有する地名表記（多義語）がある。このような地名表記の具体例としては、地名だけでなく人名としても使用される「大山」、「松島」等が挙げられる。
【００２２】
図１に示すように、地名表記判定装置１は、地名表記取得部１１（地名表記取得手段）と、投稿情報取得部１２（投稿情報取得手段）と、分布情報導出部１３（分布情報導出手段）と、判定部１４（判定手段）と、を備えている。
【００２３】
また、図２に示すように、地名表記判定装置１は、物理的には、１又は複数のＣＰＵ１０１と、主記憶装置であるＲＡＭ１０２及びＲＯＭ１０３と、入力デバイスであるキーボード及びマウス等の入力装置１０４と、ディスプレイ等の出力装置１０５と、ネットワークカード等のデータ送受信デバイスである通信モジュール１０６と、ＨＤＤ、ＳＳＤ、及び半導体メモリ等の補助記憶装置１０７と、を含むコンピュータとして構成されている。なお、地名表記判定装置１は、単一の装置として構成されてもよいし、２以上の装置によって機能を分散した構成とされてもよい。
【００２４】
図１に示す地名表記判定装置１の各機能は、図２に示すＣＰＵ１０１及びＲＡＭ１０２等のハードウェア上に１又は複数の所定のコンピュータソフトウェアを読み込ませることにより、ＣＰＵ１０１の制御のもとで入力装置１０４、出力装置１０５、及び通信モジュール１０６を動作させると共に、ＲＡＭ１０２及び補助記憶装置１０７等におけるデータの読み出し及び書き込みを行うことで実現される。
【００２５】
地名表記取得部１１は、判定対象となる地名表記を取得する手段である。地名表記取得部１１は、例えばオペレータ等によって入力された地名表記を判定対象となる地名表記として取得し、取得された地名表記を投稿情報取得部１２に出力する。
【００２６】
なお、判定対象となる地名表記が複数ある場合、地名表記取得部１１は、複数の判定対象の地名表記の中から１つ取得し、取得された地名表記を投稿情報取得部１２に出力する。これにより、当該地名表記について、投稿情報取得部１２、分布情報導出部１３、及び判定部１４による各処理（詳しくは後述）が実行される。そして、地名表記取得部１１は、１つの地名表記についての処理が完了したことを確認したら、次の判定対象となる地名表記を取得して投稿情報取得部１２に出力する。このような処理が判定対象の地名表記の数だけ繰り返されることにより、全ての判定対象の地名表記についての判定が順次実行される。
【００２７】
投稿情報取得部１２は、地名表記取得部１１により取得された判定対象の地名表記と投稿された位置を示す位置情報とを含む複数の投稿情報を取得する手段である。投稿情報とは、例えばＳＮＳ等において不特定多数のユーザによって投稿されるテキストを含む情報（例えばツイート等）である。投稿情報に含まれる位置情報は、例えばジオタグ等である。ジオタグとは、投稿されるテキストに付加される位置情報であり、例えば投稿情報が投稿された場所の緯度及び経度を示す情報である。
【００２８】
投稿情報取得部１２は、例えば上述したジオタグを含む投稿情報を取得し、取得された投稿情報のうちから判定対象の地名表記を含む投稿情報を抽出する。これにより、投稿情報取得部１２は、判定対象の地名表記及びジオタグ（位置情報）を含む投稿情報を取得することができる。なお、判定対象の地名表記を含む投稿情報の抽出は、例えば形態素解析によって実行される。すなわち、投稿情報取得部１２は、ジオタグを含む投稿情報を形態素解析することで、当該投稿情報を複数の形態素に分割する。そして、投稿情報取得部１２は、複数の形態素のいずれかが判定対象の地名表記に一致する場合に、当該投稿情報を判定対象の地名表記を含む投稿情報として抽出する。このような形態素解析を実行することで、投稿情報の取得精度を向上させることができる。例えば判定対象の地名表記が「京都」である場合、形態素解析を実行しなければ、「東京都」の文字列が含まれている投稿情報が、地名表記「京都」が含まれる投稿情報として誤って抽出されるおそれがある。一方、形態素解析を実行することにより、「東京都」が１つの形態素として得られるので、上記のような誤抽出を防止することができる。
【００２９】
ただし、投稿情報取得部１２が投稿情報を取得する方法は上記方法に限られない。例えば、上記ＡＰＩが所定の文字列を含む投稿情報のみを出力する機能（検索機能）を実装している場合は、投稿情報取得部１２は、判定対象の地名表記を上記ＡＰＩに入力することで、判定対象の地名表記及びジオタグを含む投稿情報を取得してもよい。
【００３０】
分布情報導出部１３は、投稿情報取得部１２により取得された投稿情報の位置情報に基づいて、投稿情報が投稿された位置の地理的な分布を示す分布情報を導出する手段である。具体的には、分布情報導出部１３は、投稿情報取得部１２により取得された複数の投稿情報の各々の位置情報（緯度及び経度）を入力し、入力された複数の位置情報に基づいて投稿情報のクラスタリングを実行する。分布情報導出部１３は、当該クラスタリングの具体的な手法として、予めクラスタ数を指定する必要がないMean-Shiftクラスタリング等の手法を用いることができる。このようなクラスタリングが実行されることにより、互いに近い位置情報同士が１つのクラスタとして集約され、最終的に１以上のクラスタが生成される。
【００３１】
続いて、分布情報導出部１３は、上述のようにして生成されたクラスタのうち投稿情報の数が予め定められた閾値ｋ（第１閾値）以上であるクラスタのみを抽出する。そして、分布情報導出部１３は、上述のようにして抽出されたクラスタの数を分布情報として導出する。
【００３２】
言い換えれば、分布情報導出部１３は、例えば上述したMean-Shiftクラスタリングの手法によって生成されたクラスタのうち、当該クラスタに含まれる投稿情報の数が閾値ｋ未満であるクラスタをノイズとして除外する。そして、分布情報導出部１３は、ノイズとして除外されずに残ったクラスタ（すなわち、投稿情報の数が閾値ｋ以上であるクラスタ）を最終的に得られるクラスタとして決定し、当該クラスタの数を分布情報として導出する。
【００３３】
ところで、曖昧性を有しない地名表記を含む投稿情報は、当該地名表記により特定される場所の近傍エリアにおいて多く投稿される傾向がある。このため、曖昧性を有しない地名表記を含む投稿情報の数は、当該地名表記により特定される１つの場所の近傍エリアにおいて局所的に多くなる傾向がある。ここで、曖昧性を有しない地名表記とは、地理的に一意に特定される場所の名称を意味するものとして用いられることが多い地名表記（すなわち、上記場所の名称以外を意味するものとして使用される頻度よりも上記場所の名称を意味するものとして使用される頻度が高い地名表記）である。
【００３４】
一方、曖昧性を有する地名表記のうち複数の異なる場所の名称として使用される地名表記を含む投稿情報は、当該地名表記が使用される複数の場所の各々の近傍エリアにおいて他のエリアよりも多く投稿される傾向がある。このため、複数の異なる場所の名称として使用される地名表記を含む投稿情報の数は、当該地名表記が使用される複数の場所の各々の近傍エリアにおいて局所的に多くなる傾向がある。
【００３５】
また、曖昧性を有する地名表記のうち多義語である地名表記（例えば人名としても用いられる地名表記等）は、特定の場所に対する依存度が上記２種類の地名表記と比較して低い。このため、多義語である地名表記を含む投稿情報の数は、多少のばらつきはあっても全国的に均等に分布する傾向がある。
【００３６】
なお、上述のクラスタリング（Mean-Shiftクラスタリング等）で用いられるカーネル半径及び閾値ｋ等のパラメータは、上述した地名表記の種別毎の傾向がクラスタ数によって把握できるように、予め決定されている。具体的には、上述のカーネル半径及び閾値ｋは、地名表記が曖昧性を有する場合にクラスタ数が２以上となるように、予め決定されている。このようなカーネル半径及び閾値ｋは、例えば予め種別が判明している地名表記について上述のクラスタリングを実行した結果（例えば、クラスタリングにより生成されたクラスタ数や、クラスタに含まれる投稿情報の平均値及び最大値等）を分析することによって決定される。
【００３７】
また、投稿情報の全体数及びクラスタに含まれる投稿情報の数の平均値及び最大値等は、地名表記の有名度等によって異なる。従って、閾値ｋは、例えば、投稿情報の数が最大となるクラスタに含まれる投稿情報の数（最大数）に予め定められた割合を乗じることにより決定されてもよい。なお、このようにして閾値ｋが決定される場合、上記の分析によって、閾値ｋではなく、閾値ｋを求めるために最大数に乗じられる割合が決定されることになる。
【００３８】
判定部１４は、分布情報導出部１３によって導出されたクラスタ数（分布情報）に基づいて、地名表記取得部１１により取得された判定対象の地名表記が曖昧性を有するか否かを判定する手段である。具体的には、判定部１４は、上述した地名表記の種別毎の傾向に基づいて、以下のように判定する。すなわち、判定部１４は、分布情報導出部１３により導出されたクラスタ数が１である場合、地名表記が曖昧性を有しないと判定する。一方、判定部１４は、分布情報導出部１３により導出されたクラスタ数が２以上である場合、地名表記が曖昧性を有すると判定する。
【００３９】
更に、判定部１４は、クラスタ数が２以上である場合、曖昧性を有する地名表記の種別についても判定する。上述の通り、地名表記が複数の異なる場所の名称として用いられるものである場合、当該地名表記を含む投稿情報の数は、当該複数の異なる場所の各々を含む各エリアにおいて局所的に多くなる傾向がある。また、同一名称の異なる場所の数は、通常ある程度の数（閾値Ｎ（第２閾値））以内に収まると考えられる。以上のことから、地名表記が複数の異なる場所の名称として用いられるものである場合、クラスタの数は複数の異なる場所の数（２以上且つ閾値Ｎ以下の数）になると考えられる。そこで、判定部１４は、クラスタ数が２以上且つ閾値Ｎ以下である場合、地名表記が複数の異なる場所の名称として用いられるものであると判定する。
【００４０】
また、上述の通り、多義語である地名表記を含む投稿情報の数は、多少のばらつきはあっても全国的に均等に分布する傾向があることから、地名表記が多義語である場合、クラスタの数は非常に多くなると考えられる。そこで、判定部１４は、クラスタ数が閾値Ｎより大きい場合、地名表記が地名以外の意味を有する多義語であると判定する。なお、閾値Ｎは、例えば、予め種別が判明している地名表記について分布情報導出部１３により得られた結果（クラスタ数）を分析することによって決定される。
【００４１】
なお、上述のようにして判定部１４によって判定された結果は、適宜出力される。例えば、判定部１４は、判定結果を、当該判定結果を用いて何らかの処理を実行する装置に対して出力してもよいし、オペレータに判定結果を示すために、ディスプレイ等の出力装置１０５に表示してもよい。
【００４２】
図３を用いて、地名表記判定装置１の動作手順の一例について説明する。ここでは、判定対象の地名表記１つ分についての動作手順について説明する。なお、判定対象の地名表記が複数ある場合には、図３に示す処理フローが、判定対象の地名表記の数だけ実行される。
【００４３】
まず、地名表記取得部１１は、判定対象となる地名表記を取得し、取得された地名表記を投稿情報取得部１２に出力する（ステップＳ１）。続いて、投稿情報取得部１２は、地名表記取得部１１により取得された地名表記と投稿された位置を示す位置情報（例えば緯度及び経度を示すジオタグ）とを含む複数の投稿情報を取得する（ステップＳ２）。
【００４４】
続いて、分布情報導出部１３は、投稿情報取得部１２により取得された投稿情報の位置情報に基づいて、投稿情報が投稿された位置の地理的な分布を示す分布情報を導出する（ステップＳ３）。例えば、分布情報導出部１３は、投稿情報の位置情報に基づいて投稿情報のクラスタリング（例えばMean-Shiftクラスタリング等）を実行し、クラスタリングにより生成されたクラスタのうち閾値ｋ以上の投稿情報を含むクラスタの数を分布情報として導出する。
【００４５】
続いて、判定部１４は、分布情報導出部１３によって導出されたクラスタ数（分布情報）に基づいて、地名表記が曖昧性を有するか否かを判定する（ステップＳ４〜Ｓ８）。まず、判定部１４は、クラスタ数が１であるか否かを判定する（ステップＳ４）。クラスタ数が１であると判定された場合（ステップＳ４：ＹＥＳ）、判定部１４は、判定対象の地名表記が曖昧性を有しないと判定する（ステップＳ５）。
【００４６】
一方、クラスタ数が１であると判定されなかった場合（ステップＳ４：ＮＯ）、判定部１４は、更に、クラスタ数が２以上且つ閾値Ｎ以下であるか否かを判定する（ステップＳ６）。クラスタ数が２以上且つ閾値Ｎ以下であると判定された場合（ステップＳ６：ＹＥＳ）、判定部１４は、判定対象の地名表記が複数の異なる場所の名称として用いられるものであると判定する（ステップＳ７）。一方、クラスタ数が２以上且つ閾値Ｎ以下であると判定されなかった場合（ステップＳ６：ＮＯ）、すなわちクラスタ数が閾値Ｎより大きいと判定された場合、判定部１４は、判定対象の地名表記が多義語であると判定する（ステップＳ８）。
【００４７】
以上説明した地名表記判定装置１によれば、ある場所の名称を示す地名表記が当該場所において特に使用され易いという傾向を利用することで、判定対象となる地名表記を含む投稿情報が投稿された位置の地理的な分布（本実施形態ではクラスタ数）に基づいて、地名表記が曖昧性を有するか否かを自動的に判定することができる。
【００４８】
また、分布情報導出部１３は、投稿情報取得部１２により取得された複数の投稿情報の位置情報に基づいて投稿情報のクラスタリングを実行し、クラスタリングにより生成されたクラスタのうち投稿情報の数が閾値ｋ以上であるクラスタの数を分布情報として導出する。そして、判定部１４は、分布情報導出部１３により導出されたクラスタの数が１である場合、地名表記が曖昧性を有しないと判定し、クラスタの数が２以上である場合、地名表記が曖昧性を有すると判定する。このように、地名表記判定装置１によれば、クラスタの数に基づいて、地名表記が曖昧性を有するか否かを精度良く判定することができる。
【００４９】
また、判定部１４は、分布情報導出部１３により導出されたクラスタの数が２以上且つ閾値Ｎ以下である場合、地名表記が複数の異なる場所の名称として用いられるものであると判定する。このように、地名表記判定装置１によれば、クラスタの数に基づいて、曖昧性を有する地名表記が複数の異なる場所の名称として用いられるものであるか否かを判定することができる。
【００５０】
また、判定部１４は、分布情報導出部１３により導出されたクラスタの数が閾値Ｎより大きい場合、地名表記が地名以外の意味を有すると判定する。このように、地名表記判定装置１によれば、クラスタの数に基づいて、曖昧性を有する地名表記が多義語であるか否かを判定することができる。
【００５１】
［第２実施形態］
図４及び図５を用いて、第２実施形態に係る地名表記判定装置２について説明する。例えば全国的に点在する場所を示す地名表記（例えば全国展開されるチェーン店等を示す店舗名等）が判定対象の地名表記として取得された場合、クラスタの数は複数になると考えられる。しかし、当該地名表記は、地名（この例では店舗名）以外の意味を有する多義語であるとはいえない。そこで、地名表記判定装置２は、このような地名表記の種別を適切に判定するための構成を備えている。
【００５２】
具体的には、図４に示すように、地名表記判定装置２は、ベクトル変換部２１（ベクトル変換手段）を更に備え、判定部１４の代わりにベクトル変換部２１の処理結果を用いた判定を行うように構成された判定部２２を備える点で、地名表記判定装置１と相違する。地名表記判定装置２のその他の構成については、地名表記判定装置１と同様である。以下、地名表記判定装置２について、地名表記判定装置１とは相違する部分について主に説明し、地名表記判定装置１と同様の構成については、適宜説明を省略する。
【００５３】
ベクトル変換部２１は、地名表記取得部１１により取得された地名表記をベクトルに変換する手段である。ベクトル変換部２１は、例えば、参考文献（Tomas Mikolov, Wen-tau Yih, and Geoffrey Zweig. LinguisticRegularities in Continuous Space Word Representations. In Proceedings of NAACLHLT, 2013.）に示されるWord2Vec等により、大量のテキストデータを学習データとする学習を実行する。そして、ベクトル変換部２１は、このような学習の結果に基づいて、判定対象の地名表記をベクトルに変換する。なお、Word2Vecは、単語をベクトル化して表現する自然言語処理の手法の一つである。Word2Vecでは、単語の共起関係に基づいて、互いに意味が近い単語同士が似たベクトルになるような計算が実行される。具体的には、ある単語の前後に出現する単語が似ていればベクトルの数値が近くなるような計算が実行される。このようにして変換されるベクトルは、例えば２００次元程度のベクトルであり、変換されたベクトル同士の距離は、元の単語が持つ意味（似た文脈で用いられる程度等）同士が近い程小さくなるという性質を有する。
【００５４】
判定部２２は、分布情報導出部１３により導出されたクラスタ数が閾値Ｎより大きい場合、直ちに地名表記が多義語であると判定しない点で、判定部１４と相違する。具体的には、判定部２２は、クラスタ数が閾値Ｎより大きい場合、ベクトル変換部２１により得られたベクトル（以下、「地名表記ベクトル」）と予め定められた基準ベクトルとを比較し、その比較結果にも基づいて地名表記の種別を判定する。ここで、基準ベクトルは、例えば店舗名として用いられる単語をベクトル変換部２１と同様の手法により変換することで得られた複数のベクトルの代表値（平均（重心））等である。基準ベクトルは、判定部２２が参照可能な場所（例えばＲＡＭ１０２及び補助記憶装置１０７等）に予め記憶されている。
【００５５】
ここで、地名表記ベクトルと基準ベクトルとの距離（ユークリッド距離）が小さいことは、判定対象の地名表記が、店舗名として用いられる単語と類似することを意味する。すなわち、判定対象の地名表記が店舗名である可能性が高いことを意味する。従って、判定部２２は、例えば、基準ベクトルと地名表記ベクトルとの距離を算出し、当該距離に基づいて地名表記の種別を判定することができる。具体的には、判定部２２は、上記距離が予め定められた閾値Ｄ以下である場合、判定対象の地名表記が複数の異なる場所（上記例では各地の店舗）の名称（店舗名）として用いられるものであると判定する。一方、判定部２２は、上記距離が閾値Ｄ以下であると判定されなかった場合、判定対象の地名表記が地名以外の意味を有する多義語であると判定する。なお、閾値Ｄは、予め複数の検証データ（複数の店舗名及び複数の多義語の各々をベクトル変換したもの）と基準ベクトルとの距離を算出し、当該距離に基づいて店舗名と多義語とを区分することが可能な境界値に設定される。
【００５６】
なお、基準ベクトルとしては、駅名等の地名としてのみ使用される複数の地名表記をベクトル変換することで得られた複数のベクトルの代表値（平均（重心）等）を用いてもよい。店舗名等の地名表記は、地名としてのみ使用される地名表記と同様の使われ方をされることが多く、人名や商品名等の意味を有する多義語と比較して、地名としてのみ使用される地名表記との類似度が大きいと考えられるからである。
【００５７】
なお、上述した基準ベクトルとの比較結果のみに基づいて地名表記の種別を判定することも考えられるが、基準ベクトルとの比較結果に基づく判定の精度は、上述したクラスタ数に基づく判定の精度よりも低いと考えられる。このため、クラスタ数に基づく判定をベースとしながら、部分的に基準ベクトルとの比較結果に基づく判定を実行することで、全体的な判定精度を向上させることが期待できる。
【００５８】
図５を用いて、地名表記判定装置２の動作手順の一例について説明する。図５のステップＳ１１〜Ｓ１６は、図３のステップＳ１〜Ｓ６に示す地名表記判定装置１の処理と同様である。従って、ここでは、地名表記判定装置１の処理と異なる部分（「ステップＳ１６：ＮＯ」以降の処理部分）について説明する。
【００５９】
分布情報導出部１３により導出されたクラスタ数が閾値Ｎより大きいと、判定部２２によって判定された場合（ステップＳ１６：ＮＯ）、ベクトル変換部２１は、地名表記取得部１１により取得された地名表記をベクトル（地名表記ベクトル）に変換する（ステップＳ１８）。ベクトル変換部２１は、例えばWord2Vec等の手法を用いることで、判定対象の地名表記を地名表記ベクトルに変換する。
【００６０】
続いて、判定部２２は、上述したように、基準ベクトルと地名表記ベクトルとの距離を算出し、当該距離が閾値Ｄ以下であるか否かを判定する（ステップＳ１９）。上記距離が閾値Ｄ以下であると判定された場合（ステップＳ１９：ＹＥＳ）、判定部２２は、判定対象の地名表記が複数の異なる場所（上記例では各地の店舗）の名称（店舗名）として用いられるものであると判定する（ステップＳ１７）。一方、上記距離が閾値Ｄ以下であると判定されなかった場合（ステップＳ１９：ＮＯ）、判定部２２は、判定対象の地名表記が地名以外の意味を有する多義語であると判定する（ステップＳ２０）。
【００６１】
以上説明した地名表記判定装置２によれば、基準ベクトル（例えば店舗名として用いられる地名表記を変換することで得られる複数のベクトルの平均値等）との距離に基づいて、例えば店舗名等のように全国的に点在する場所を示す地名表記等についても、地名表記の種別を精度良く判定することができる。
【００６２】
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は、上記実施形態に限定されない。例えば、第２実施形態において、判定部２２は、分布情報導出部１３により導出されたクラスタ数が２以上である場合に、直ちに地名表記ベクトルと基準ベクトルとの比較を行ってもよい。すなわち、図５におけるステップＳ１６の処理が省略されてもよい。このような構成によっても、クラスタ数が１か否かに基づいて地名表記が曖昧性を有するか否かを精度良く判定した後に、地名表記ベクトルと基準ベクトルとの比較結果に基づいて曖昧性を有する地名表記の種別を精度良く判定することができる。
【符号の説明】
【００６３】
１，２…地名表記判定装置、１１…地名表記取得部（地名表記取得手段）、１２…投稿情報取得部（投稿情報取得手段）、１３…分布情報導出部（分布情報導出手段）、１４，２２…判定部（判定手段）、２１…ベクトル変換部（ベクトル変換手段）、ｋ…閾値（第１閾値）、Ｎ…閾値（第２閾値）。
【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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