DEIM Forum 2023 1a-5-2

周辺地物の機械学習による地物の意味の発見と言語化
羽田野唯人†

渡邊 二葉†

三林 亮太††

大島 裕明††

莊司 慶行†††

山本 岳洋††

田中 克己†† 福知山公立大学 情報学部 〒 620 – 0886 京都府 福知山市 字堀†† 兵庫県立大学 社会情報科学部 〒 651 – 2197 兵庫県 神戸市 西区 学園西町††† 青山学院大学 理工学部 〒 252 – 5258 神奈川県 相模原市 中央区 淵野辺
E-mail: †{32045031,32145103,tanaka-katsumi}@fukuchiyama.ac.jp, ††threeforest8@gmail.com,†††shoji@it.aoyama.ac.jp, ††††t.yamamoto@sis.u-hyogo.ac.jp, †††††ohshima@ai.u-hyogo.ac.jp
あらまし

本論文では，地理情報システムにおける「地物」の意味の発見と言語化を行う手法を提案する．具体的には，対象とする地物の周辺にある地物群を機械学習して対象地物の意味を分散表現として求める．さらに，本論文では，分散表現として得られた地物の意味を言語化するために，意味が類似する地物を検索で求める手法を提案する．
キーワード 地理情報システム，地物，意味，機械学習，意味の言語化

1 はじめに最近，機械学習技術を用いた AI の開発が急速に進んでいる．
このような AI の殆どは大量データを深層型ニューラルネットワークを用いてデータを機械学習するものである．機械学習するデータは，数値データ，文字データ，画像データなど多岐にわたるが，地理情報システムの分野では，世界レベルの地図データの作成・蓄積は進展しているが，地図データの活用と言う立場からの地図の機械学習や AI 開発はあまり進んでいない．こ語の意味（Harrisの分散仮説1954）
語の周辺単語（文脈）によって与えられる
Words that occur in the same contexts tend
to have similar meanings

語 iPod の意味︓下線を引いた周辺語群…. Appleʼs popular iPod portable musicplayers, as well as players using
windows media player ...
…., audio recordings that can be
downloaded to an iPod for portable listening.
…………………………..の理由の一つとしては，地図データの整備の遅れや地図データの新しい表現技術 (gml など）の浸透が遅れていることが考え

図 1 語の意味の分散表現られる．また，地図データの表現構造が多層的であることも遅れの一因になっているものと予想される．
本研究は，地図表現の単位となる「地物」に焦点をあて，従2 関連研究

来手作業で行われていた「地物の意味」入力を機械学習によって自動化することを目的としている．この目的のために，従来

図 1 に示すように，Z.S.Harris は，語の意味はその語の周辺からテキスト分野で使用されてきた「語の意味の計算法」を拡に出現する語群によって与えられるという仮説を提案した [1]．

張して，「地物の意味の計算法」を開発する．具体的には，従

この仮説に基づいて，T.Mikolov らは，語の意味の分散表現を来の語の意味の計算法として著名な Word2Vec を拡張した，2ニューラルネットワークの機械学習で求める手法 Word2Vec を次元の地物の意味の計算法を提案する．さらに，従来の語の意提案した [2]．T.Mikolov らは，その後，この手法を拡張して，味の計算法 Word2Vec で生成される語の意味は分散表現であ文や文書の意味の分散表現を求める手法も提案している [3]．

るが，本研究では，地物の意味を，分散表現だけでなく人間にとって分かりやすい言語表現に変換する手法も提案する．
さらに，提案する手法「地物の意味の計算法」，「地物の意味

語の意味は時間や時代, 空間によって変化する．このため異なる時期・時代・空間に使用されてきた語の意味を機械学習で求める手法が Yating らによって提案されている [4]．の言語表現」を実証するために，地理情報システム QGIS や地物の意味の発見に関する研究としては，荘司らの，場所のOpenStreetMap データを実際に用いて，性能実験を行う．

分散表現を地理タグ付き Blog から求める Location2Vec の研

第 2 節では，関連研究を紹介し，本研究の位置づけを示す．第究 [5] や，山本・大島らの，自然言語からの緯度経度推定の研3 節では，地物の意味の分散表現の求め方や OpenStreetMap

究 [6] がある．また，地物の意味分析と意味の言語化に関してデータの機械学習について述べる．第 4 節では，地物の意味のは，著者の羽田野・渡邊・田中らによる先行研究 [7] がある．

「言語化」の手法を提案する．第 5 節は結論である．

地物の意味（分散仮説）
地物の周辺地物（⽂脈）によって与えられる
Geo-objects that occur in the samecontexts tend to have similar meanings
地物X(マンション）の意味:
駐⾞場e X(マンション）駐⾞場b
マンションd 会社c 住宅a

図2

地物の意味の分散表現

C 個の周辺地物

戸建て住宅１
戸建て住宅2・・公園1
店舗１
図書館１・・バス停留所1・河川1・……

地物の入力“福知山公立大学”

図 3 スキップグラムニューラルネットワークによる地物の意味学習

3 地物の意味の発見
3. 1 地物の意味の分散表現「地物」とは，地図で表現される建物（建築物），施設（駅，停留所，公園，図書館，寺社仏閣など），河川，交通網などを指す．このような地物の「意味」を獲得するために，Harris の分散仮説を拡張して，「地物」の意味は，その地物の周辺に出現する地物群によって与えられるものと考える．本節では，地物の文脈（周辺の地物集合）を機械学習して，「地物」の意味（分散表現）を獲得する手法を提案する [7]．直観的には，図 2 内の

図 4 OSM の DB

地物 X(マンション）の意味は，地物 X の周辺の地物群（駐車場 e，マンション d，会社 c，住宅 a，駐車場 b）を機械学習することで得られるものと考える．
ある地物の周辺の地物群を機械学習するためには，従来のWord2Vec を次のように拡張する必要がある．
地物の抽象化 具体的な名称などを有する地物を「一般化」して，戸建て住宅，集合住宅，駅，商業ビル，店舗，鉄道駅，バス停留所などのように抽象化して機械学習を行う必要がある．
周辺地物集合の学習 1 次元的なテキストとは異なり，地図上の地物群は 2 次元的に配置されるものであるため，このような周辺地物集合を 2 次元的に求めて機械学習する必要がある．
周辺地物集合の多層化 周辺地物には多様な種類のものがある

図 5 福知山駅周辺の OSM 地物データ（点オブジェクト，線オブジェクト，多角形オブジェクト）ため，機械学習も多層的に行う必要がある．
周辺地物集合の範囲決定 地物は種類によってその大きさ・広さが大きく異なる．このため，周辺地物集合の範囲も対象地物によって決定する必要がある．

3. 2 OSM データを用いた周辺地物の機械学習本 論文では ，地 物 デ ータの 収 集や 分 析 を ，OSM（Open-StreetMap）データを利用して行うこととした．OSM デー
タは，誰でも自由に閲覧・使用・編集できるとともに，具体的な地物名称だけでなく「コンビニ」や「学校」といった一般化された属性をあらかじめ持っているため，そのまま機械学習に使用することが可能である．図 4 は OSM DB の一部を表示したものであり，図 5 は実際に OSM を使用した例として，福知山駅周辺の OSM 地物データを QGIS に読み込み表示したものである．次に，この OSM DB を用いて周辺地物の機械学習を行い，対象地物の意味の分散表現を獲得する．図 6 は，福知山城周辺 200m 以内にある OSM 地物データ（点データ，赤丸で表示）を表示したものである．

OSM データを用いた周辺地物の機械学習は，次のようなステップを踏んで行った．

例えば，大学周辺にある喫茶店という地物 X を考えよう．この地物 X を含む周辺領域の名称として「学生街」，この地物 Xの種別名として「喫茶店」が適当であるとすると，この地物 Xの意味の言語表現は，以下のようなものになると考えられる．
地物 X の意味の言語表現 ≒ 学生街 の 喫茶店
別の例として，海辺にあるカフェという地物 Y を考えよう．
この地物 Y を含む周辺領域の名称として「海辺」，この地物 Yの種別名として「カフェ」が適当であるとすると，この地物 Yの意味の言語表現は，以下のようなものになると考えられる．
図 6 福知山城周辺 200m 以内にある OSM 地物データ（ 1 ） OSM からの学習用データの抽出

地物 Y の意味の言語表現 ≒ 海辺の カフェ

次に，周辺領域の名称を複数持つような地物 Z の例を考え

OSM データから点（Point）型のオブジェクトを抽出し，さらに，る．例えば，大学周辺にあり，かつ，海辺にあるカフェという学習に必要となる地物タイプの情報を抽出する．OSM では地物

地物 z を考えよう．この地物 X を含む周辺領域の名称としてはタイプが属性名：属性値の形で格納されており，「tourism:hotel」「学生街」，「海辺」が適当である．この地 z の意味の言語表現などがある。この際，名前のない地物などは除去する．結果とは，以下のようなものになると考えられる．

して，各地物の ID，名前，緯度，経度，ジャンル（Key と Tagのタプル）などを抽出．

地物 Z の意味の言語表現 ≒学生街 かつ 海辺 の カフェ（ 2 ） 各地物の周辺地物の抽出
各地物に対し，その地物から半径 n メートル以内にある周辺地以上のような地物の意味の言語表現を検索で得るために，「地物群を取得する．具体的には，1000 メートル以内で最大 1000物意味検索クエリ」を導入する．地物意味検索クエリは，以下件の周辺地物（OSM-ID，名前，緯度経度，地物種別）を取得の仕様に基づく検索質問である．

する．取得した周辺地物の地物種が，ある地物 1 件に対する特<地物意味検索クエリ> ::= <周辺領域記述> <地物記述>

徴データとなる．

<周辺領域記述> ::= <街区名> | <修飾句> <周辺領域記述>（ 3 ） Word2Vec による機械学習<街区名> ::= 学生街 | 商店街 | 住宅街 | 駅近 | 駅前 |スキップグラムニューラルネットワーク Word2Vec による機械

田園地帯 | 海辺 | 川沿い |... \\学習を行う．ここで，入力層，出力層の各ニューロンは，694<地物記述> ::= <地物種別> | <修飾句> <地物記述>

個の地物種類に対応する．中間層のノード数は 100 ノードとし<地物種別> ::= 喫茶店 | カフェ | レストラン |た．周辺地物のジャンルから，中央地物のジャンルを推定するタスクで機械学習を行う．
（ 4 ） 地物種別（ジャンル）ごとのベクトルの算出
学習が終了したモデルは，ノードの重みとして，例えば，「喫茶アパート | マンション | ホテル |...

<修飾句> ::= 閑静な | 賑やかな | 緑豊かな |野中の | ...
例えば，次の地物意味検索クエリとその実行結果は以下のよ店という概念はこのベクトルとして表せる」という情報を持つうなものとなる．

ことになる．これを取り出すと，例えば，「喫茶店と近い店ジャ"学生街 の 喫茶店"ンル」等が計算できる．

"駅前|駅近 の カフェ|レストラン""住宅街 の カフェ|喫茶店|レストラン"

4 地物の意味（分散表現）の言語化
前節までで得られる地物の意味は，分散表現であるため，利"海辺 の カフェ|レストラン""商店街 の 本が読める カフェ|喫茶店"

用者から見ると理解しがたいものとなる．本節では，機械学習

地物意味検索クエリ “学生街 の 喫茶店” の実行結果を図 7 にで得られた地物の意味の分散表現に対して，人間にとって分か示す．早稲田大学近辺の喫茶店が多く検索されており，これらりやすい言語表現を与える手法を提案する．の喫茶店の意味が「学生街の喫茶店」という意味に合致していることを示唆している．

4. 1 地物意味検索クエリ
地物の意味の言語表現を次のように定義する．

次に，地物意味検索クエリ ”駅前 | 駅近 の カフェ | レストラン”の実行結果を図 8 に示す．駅前あるいは駅近にあるカフェや喫茶店やレストランが検索されている．

地物を含む周辺領域の名称 + ”の” + 地物の種別名

次に，地物意味検索クエリ ”住宅街 の カフェ | 喫茶店 | レス

図 7 学生街の喫茶店
図 9 住宅街のカフェ・喫茶店・レストラン

図 10 海辺のカフェ・喫茶店

図 8 駅前・駅近のカフェ・喫茶店・レストラントラン”は，住宅街にあるカフェや喫茶店やレストランを検索するもので，図 9 のように良好な検索結果を得ている．
次に，地物意味検索クエリ ”海辺 の カフェ | 喫茶店” の実
行結果を図 10 に示す．このクエリは，場所記述に「海辺」という用語を用いてカフェや喫茶店を検索するものであるが，実行結果を見ると，瀬戸内海沿岸部にある多くのカフェや喫茶店が検索されており，良好な検索結果と言える．
最後に，地物意味検索クエリ ”商店街 の本が読める

カフェ | 喫茶店”の実行結果を図 11 に示す．商店街にあり，「本が読める」カフェや喫茶店が検索されており，これも良好な検索

図 11 商店街の本が読めるカフェ・喫茶店

結果と言える．
地物の意味の言語表現の継承は，以下の手順で行う．

4. 2 地物の意味の機械学習
前節で提案した方法を適用すると，いくつかの地物の意味の（ 1 ） 地図上の各地物を抽象化する（例えば，「光明寺」という寺は「寺社 1」というように抽象化）．

言語表現が得られる．言語表現を持つ地物の意味特徴ベクトル（ 2 ） 地図上の抽象化された地物に対して周辺地物を求め，を言語表現を持たない地物の意味特徴ベクトルと比較して，意この周辺地物集合を Word2Vec の入力として機械学習を行う．

味特徴ベクトルが最も類似している地物の意味の言語表現を対（ 3 ） 対象地物 g（例えば，「寺社１」）の意味特徴ベクトル

象地物に継承させることで，地物の意味の言語表現を増やすこvector(g) を得る．とができる．図 12 にこのアイデアを示す．

（ 4 ） 言語表現が発見された地物 g’ の意味特徴ベクトル

バス停1

店舗1

店舗2

商業ビル１

寺社1

店舗４

商業ビル２

店舗５

商業ビル３

特徴ベクトルの比較

店舗３

言語表現を有する
寺社2の特徴ベクトル"商店街の寺社"

寺社1の特徴ベクトル

類似する言語表現を付
与"商店街の寺社"
集合住宅1

戸建住宅1

集合住宅2

カフェ
1
バス停1

集合住宅3

…….

特徴ベクトルの比較

戸建住宅2

言語表現を有する
カフェ2の特徴ベクトル"住宅街のカフェ"

カフェ1の特徴ベクトル

戸建住宅3

言語表現を有する
寺社３の特徴ベクトル"住宅街の寺社"

戸建住宅4
類似する言語表現を付
与"住宅街のカフェ"

言語表現を有する
カフェ3の特徴ベクトル"商店街の喫茶店"…….

図 12 地物の意味の言語表現の継承

vector(g’) と対象地物 g の意味特徴ベクトル vector(g) を比較し，最も類似度が高い地物 g’ を検索する．
（ 5 ） 地物 g’ の言語表現を地物 g に継承させる．

5 ま と め
本論文では，地理情報システムにおける「地物」の意味の発見と言語化を行う手法を提案した．具体的には，対象とする地物の周辺にある地物群を機械学習して対象地物の意味を分散表現として求める．さらに，本論文では，分散表現として得られた地物の意味を言語化するために，意味が類似する地物を検索で求める手法を提案した．
本稿での地物の意味の機械学習には，スキップグラムニューラルネットワークモデルを用いた（図 3 参照）．地図の 2 次元性を考慮すれば，スキップグラムニューラルネットワークでは2 次元的な周辺地物群を正確には表現出来ないのため，今後は，2 次元スキップグラムニューラルネットワークを構築し，これを用いて機械学習を行う予定である．

謝

辞

本研究は，令和 4 年度科研費基盤研究 (B)(一般）「機械学習による情報の意味獲得と意味類似情報の検索・生成」(代表：田中克己，課題番号 22H03905）によるものである．

文

献[1] Zellig S. Harris. Distributional structure. WORD, Vol. 10,No. 2-3, pp. 146–162, 1954.
[2] Tomas Mikolov, Ilya Sutskever, Kai Chen, Greg Corrado,and Jeﬀrey Dean. Distributed representations of words andphrases and their compositionality. In C.J. Burges, L. Bottou, M. Welling, Z. Ghahramani, and K.Q. Weinberger, editors, Advances in Neural Information Processing Systems
26 (NIPS 2013), Vol. 26. Curran Associates, Inc., 2013.
[3] Quoc Le and Tomas Mikolov. Distributed representationsof sentences and documents. Proc. of 31st Int l. Conf. on
Machine Learning, pp. 1188–1196, 2014.
[4] Yating Zhang, Adam Jatowt, Sourav S. Bhowmick, andKatsumi Tanaka. The past is not a foreign country: Detecting semantically similar terms across time. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, Vol. 28, No. 10,pp. 2793–2807, 2016.
[5] Yoshiyuki Shoji, Katsurou Takahashi, Martin J. Dürst, ,Yusuke Yamamoto, and Hiroaki Ohshima. Location2vec:
Generating distributed representation of location by using
geo-tagged microblog posts. In Proc. of the 10th International Conference on Social Informatics (SocInfo 2018),
part2, pp. 261–270, 2018.
[6] 坂根和光, 山本岳洋, 澤田祥一, 大塚一路, 山本光穂, 大島裕明.
電子情報通信学会, 第 13 回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM Forum 2021), H33-2, 2021.
[7] 羽 田 野 唯 人, 渡 邊 二 葉, 田 中 克 己.
周 辺 地 物の機械学習による地物の意味分析と意味の言語化.
東 海 関 西 デ ー タ ベ ー ス ワ ー ク ショップ 2022, p.
https://sites.google.com/mil.doshisha.ac.jp/dbws2022, 2022
年 9 月.