日本データベース学会 データドリブンスタディーズ
一般論文

Vol. 1, Article No. 6, 2023 年 3 月

しており，上手に場所を説明できるかは聞き手の能力に依存する

BERT を用いた場所の説明文に場合が多い．

対する位置特定容易性の推定

そこで，本研究では，自然言語で書かれた場所の説明文から，人が位置特定が容易な場所の説明文にはどのような特徴を有して

坂根 和光 1

三林 亮太 2

川原 敬史 3

山本 岳洋 4澤田 祥一 5

高階 勇人 6いるのかを明らかにする．
この研究課題に取り組むため，本研究では，以前著者らが収集した 415 件のデータ [21] から場所の説明文として成立していな
い 5 件のデータを除外した 410 件のデータに新たに収集した 489

大島 裕明 7

件のデータを加え，899 件のデータを対象に分析を行った．本稿
では追加した 489 件のデータ収集と，899 件のデータの分析結果

本研究では，「計算科学センタービルの入り口の自転車置き場について記す．

の横」といった，自然言語で書かれたある地点についての説明文

データの収集にはクラウドソーシングを活用した．具体的にに対して，人はどのような特徴があれば地図上から緯度経度の特は，まず，兵庫県神戸市中央区三宮を対象に，その範囲にある定が容易となるのかの分析を行う．本研究で用いるデータは，あ

著者らが指定した歩道の 144 カ所の地点に関する説明文を収集る地点についての説明文と，それに対して第三者が説明文が示す

した．

実際の緯度経度を推定したものである．実際の位置と，推定位置

加えて，福岡県福岡市博多区の JR 博多駅から半径 1.5km 以内の違いを基に，説明文ごとの特徴を分析し，場所を説明するとき

かつ，博多区に該当する地点をランダムに抽出した歩道の 351 カに必要な特徴を明らかにする．また，分析の際に本研究では手動所の地点を対象とした．その後，収集した説明文を与えてそこかで作成したデータを自動で生成可能か，そして，位置特定が容易

ら緯度経度を推定するタスクを再度クラウドソーシングによってに可能か BERT を用いた推定タスクに取り組んだ．

実施した．これにより，収集した説明文に対して，実際の緯度経度と近い説明文とそうでない説明文を分析することができる．本1 はじめに稿では，分析の対象として，収集した 495 カ所地点に関する説
明文中から，著者らが指定した地点の説明文として成立していな

近年，ある地点がどこにあるかを探すこと，および，目的地のい 6 カ所を取り除いた 489 カ所地点と以前著者らが収集した 410

共有は，Google マップや Yahoo!地図といった地図サービス，全カ所地点を対象に，その説明文から推定された緯度経度の基礎的

地球測位システム（GPS）や WiFi などによる位置情報を推定可分析を行い，説明文から緯度経度を正確に特定するために必要な能なスマートフォンの普及により，容易になってきている．その説明文の特徴や推定に際して考慮すべき特徴の分析を行った．ま一方で，「計算科学センタービルの入り口の自転車置き場の横」

た，今後，大量のデータを使用した分析に向けて，自動でデータのように，テキストあるいは口頭で表現される自然言語により自が作成できるように，さらに，位置特定が容易な場所の説明文

らの場所や目的地を表したいことは多い．たとえば，屋外で交通か推定するタスクを本研究では手作業で作成したデータを基に，事故に合い救急車を呼ぶときや，ホームページに道案内を掲載す

BERT を用いて 3 つの推定タスクを行った．

るときなど，日常，非日常を問わず自然言語で場所を人に伝える状況は存在する．

2

総務省消防庁が刊行した「救急救助の現況」の「事故発生場所別

テキスト情報と地理情報に関連する研究として，様々な分野のの搬送人員構成比」の道路に注目すると，令和 2 年では 593,991

研究で，これまで様々な問題が取り組まれてきた．道案内を行う

名の救急救助が発生しており *1 ，口頭での説明から容易な場所特場合は，どのような書き方があるのか，どのような書き方が人に定を可能とすることは重要であると考えられる．

とって分かりやすいか，近年では，様々な地理情報を与えて自動

しかし，口頭で場所を説明するとき，特に，交通事故が発生し的に緯度経度を推定するジオコーディングの研究も盛んである．

たときのような非常事態では，場所の説明をする話し手側は困惑
1 非会員

Taylor ら [12] は，場所の説明文は書かれている視点や表現など
で主観と俯瞰，この 2 つの混合型の 3 種類のいずれかに分類でき兵庫県立大学 大学院応用情報科学研究科

るとしている．また，Taylor ら [13] は，目立つ単一のランドマー

wsakane0531@gmail.com
2 学生会員クがあり，かつ，そこへの経路が単調などの，説明文を作成して兵庫県立大学 大学院情報科学研究科

af22h007@guh.u-hyogo.ac.jp
3 非会員

もらう地点の周辺環境しだいで，書きやすい説明文の視点が変化

兵庫県立大学 大学院応用情報科学研究科

する可能性を示した．藤井ら [20] は，自然言語で書かれた場所のgtiga.goo@gmail.com
4 正会員

兵庫県立大学 大学院情報科学研究科

説明文の分析を行う際に，単語ではなく，句構造に着目し分析を

t.yamamoto@sis.u-hyogo.ac.jp
5 非会員行った．小林 [18] は，機械によるジオコーディングと比較して，

三井住友海上火災保険株式会社

shoichi.sawada@ms-ins.com

6 非会員

人が地図から目視により地名や，施設名を見つけることは，地図

三井住友海上火災保険株式会社の縮尺や，同名の地名が複数あることが要因で，困難であると言yuto-takakai@ms-ins.com
7 正会員

関連研究

兵庫県立大学 大学院情報科学研究科

及している．若林 [17] は，最初にランドマーク名が記された地図

ohshima@ai.u-hyogo.ac.jp*1 https://www.fdma.go.jp/publication/

を見せ，次に，ランドマーク名と道路名が記された地図のように

1

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段階的に地図に情報を足していき，広域の道案内図から所在地のを考慮して，ツイートの内容からユーザの位置を予測するのに最特定に必要な情報を明らかにした．大佛 [19] は，紙媒体とインタ

適な機械学習モデルは，決定木が最適だと結論を出した．Singh

ネット広告サイトの渋谷駅を出発点とした案内図で，掲載される

ら [11] は，Twitter から災害被害地点を機械が自動抽出するためランドマークは，視認が容易な建築面積が大きい建物より，曲がに，助けを求めるツイートをされた時刻から，対象ユーザの過去

り角の建物などのように，目的地と経路の位置関係を考慮して抜のツイート内容を参照し，過去の位置情報を基に，自宅付近か粋されていることを明らかにしている．Winter ら [16] は，オー

職場付近かなどの位置推定を行うモデルを提案した．Gonzalez

ストラリアのビクトリア州の場所の説明文を，自作のゲームを活ら [8] は，ツイート内容からの詳細な位置推定に行うために，そ用し，半年間で約 2000 件の場所の説明文を収集した．説明文作のツイート内容と最も類似したジオロケーションの投稿を集める成の際には，ユーザに GPS により現在地を確認してもらう，ビことで，ツイート地点の位置推定を行う加重多数決アルゴリズム

クトリア州の公報に記載されている地名を含まない場所の説明文を活用した．

を除外するなどの処理により場所の説明文の質を一定以上のもの

データセット構築

3にしている．Richter ら [10] は，上記の Winter ら [16] が収集した場所の説明文のクラスタリングを行い，地名を用いた場所の説

本節では，分析に向けたデータセット収集について説明する．

明，移動の説明，ルート案内の 3 つのタイプの場所の説明がよく本研究では，場所の説明文と，その説明文から人が位置推定した

使われていることを明らかにした．また，Richter ら [9] は，場所

地点の緯度経度を収集するためにクラウドソーシングサービスのの説明文を国，都市，地区，道路，建物，部屋，家具という 7 つ

1 つであるランサーズ *2 を用いた．このクラウドソーシングの目の粒度レベルで分類した結果，86.3% が異なる粒度レベルが含ま的は，ある地点を説明した説明文および得られた説明文からどのれており，その大部分が，粒度レベルを順番に並べた階層的な記程度その緯度経度を推定可能かを分析することである．

述となっていることを明らかにした．Lovelace ら [6] は，文章でまず，本研究で実施したクラウドソーシングの概要について説行う良い道案内とはどのようなものか調査し，複雑なルートを説明し，その後実際のタスクの詳細を述べる．

明する場合は，人による評価は，長い道案内の方が高評価となる

3.1

神戸市中央区三宮データセット構築

ことを，明らかにした．Noordzĳ ら [7] は，人は，ルート・ディ

さまざまな地点に関する説明文を収集するため，また，「計算スクリプション点とサーベイ・ディスクリプションでは，サーベ

科学センタービル」のようなランドマークだけではなく，「計算イ・ディスクリプションの方が，詳細な地図をイメージができる

科学センタービルの入り口と逆側の近く，医療センター方向に向ことを明らかにした．Winter ら [15] の研究では，外出している

かう交差点を渡る手前の地点」のような，より細かな粒度の地点

人に，「今どこにいるか教えてください」という質問で現在地をを説明した説明文を収集する必要がある．本研究では，このよう尋ねると，75% の人が「スワンストン通りとバーク通りの角にいな細かい粒度の地点に関する説明文を多数収集するため，我々がる」のような，住所やランドマーク，空間的な関係を使って自分指定した場所の説明文をクラウドソーシングのワーカに作成しての位置を説明し，現在地までどのようにして来たのか経緯を詳細もらうことを行った．

にを説明する人は 2% だった．Jordan ら [5] は，重要度の高いラ

3.1.1

三宮近辺で対象とした範囲

ンドマークを機械で識別するために，位置情報ゲームを用いて，兵庫県神戸市中央区三宮近辺を対象に，その範囲にある歩道

プレイヤーの移動データを収集し，移動軌跡の重み付けを行い，144 カ所の地点に関する説明文を収集する．図 1 の枠は説明文収

ページランクアルゴリズムを利用した．Chi ら [1] は，ツイート集の対象とした三宮近辺の範囲を示したものである．ここから内の，都市名，国名，ハッシュタグ，メンションなど様々なテ

100m 間隔のメッシュで区切り，区切られた中から説明文を収集

キストの特徴を用いて学習した多項式 NaiveBayes 分類器で，ツする 1 地点を著者らが選択した．

イートした都市を予測するアルゴリズムを提案した．Thorndyke

3.1.2

ら [14] は，人が，地図と，実際に歩いた経験という異なる 2 つのタスク実施手順

具体的なタスクの実施手順は以下の通りである．まず，ワーカ

情報源から得られる空間知識と，目的地への方角と距離の推定手に以下の概要文を見せた．

順の違いを明らかにして，人が推定を行う場合の難しさを明らか

本タスクでは，こちらで指定した地点について，その地点をにした．Fan ら [2] は，ツイートを利用して異なる場所で発生し示す地図と，その地点付近のグーグルストリートビューを見た災害被害状況の推移を自動でマッピングするために，ハリケーていただき，その地点を特定するような説明文を作成していンの「ハービー」に関するツイートから，固有表現抽出，ファイ

ただきます．指定される地点は 3 カ所あり，兵庫県神戸市のンチューニングされた BERT による分類，グラフベースクラス

三宮近辺です．各地点において説明文の作成を行っていただ

ティング手法による信頼できる情報を識別，これらの処理を行う

きます．本タスクは，兵庫県神戸市の三宮近辺についてご存

機械学習パイプラインを提案した．Hoang ら [3] は，ツイートにじない方でもご参加いただけます．

位置情報が含まれているかどうかを予測するモデルを提案した．
地名辞典に登場する単語と固有名詞の直前の前置詞が重要な要素

その後，以下の注意事項を見せ，兵庫県神戸市中央区三宮近辺

で，ランダムフォレストとナイーブバイアスを利用した分類器がの我々が指定した地点に対しての，説明文を作成してもらった．

適していることを明らかにした．Indira ら [4] は，Twitter のユー
ザの自宅の位置，ツイートの位置，ツイートの内容，これら 3 つ*2 https://lancers.jp

2

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表1

クラウドーソーシングで三宮近辺を対象に収集した説明文と人手で推定した緯度経度の例
説明文が示す緯度経度

説明文

緯度

経度

説明文から人手で推定された緯度経度
緯度経度

パールストリートのベトナムの国旗が飾られている歩道の地点．

34.696477

135.188070

34.696482

135.188134

行吉学園三宮キャンパスの前にある神戸ハラルフードの入り口の地点

34.696226

135.188956

34.696219

135.188953

New Mode yo から ENERGY DRINK BAR C.R.E.A.M の方へ横断歩道を渡34.696129

135.190909

34.696170

135.190932

り終わったすぐの地点．

図 1 説明文収集対象となる三宮の範囲．地図画像は Open-

図 2 説明文収集対象となる博多の範囲．地図画像は Open-StreetMap より作成． ©OpenStreetMap contributors, Base map
and data from OpenStreetMap and OpenStreetMap Foundation/CC BY-SA 2.0

StreetMap より作成．©OpenStreetMap contributors, Base map
and data from OpenStreetMap and OpenStreetMap Foundation/CC BY-SA 2.0

指定した地点は Google マップのマイマップ機能によりワーカににドラッグするか，画面右下にあるコンパスの左右にある矢提示した．

印をクリックすることで，周囲を見回すことができます．また，マウスのホイールボタンや，画面右下の＋，−ボタンで• 地図内で「回答地点」と名付けた「青いピン」で指定された画像の拡大，縮小ができます．

地点についてその地点を特定するような説明文を作成してく
ださい．

3.1.3

タスクの実施と収集したデータ• 他の人（救急車や友人など）にピンポイントにその点に来て今述べたタスクを 2021 年 4 月 29 日に実施した．1 回のタスク

もらうために，電話越しに口頭で説明するという状況を想定

あたり 3 カ所の地点について説明文を作成してもらった．対象としてご回答下さい．

した場所は，兵庫県神戸市の三宮近辺である．クラウドソーシン
グを実施し，144 カ所の説明文を収集した．表 1 の「説明文」と• 町名や丁目まではすでに特定されているという前提で説明し「緯度経度」の列に実際に得られた説明文と緯度経度の例を示す．

て下さい．

• 作成していただく説明文では，緯度経度や，住所を使わない

3.2

福岡市博多区のデータセット構築

本節では 3.1 節で述べたのと同様の方法で，三宮近辺以外でもようにして下さい．

• 町名と丁目が分かっていて，その説明文を見れば，誰にでも，場所の説明文の収集を行ったことについて述べる．具体的な説明

誤差なく，ピンポイントにその地点を特定できるような説明文を収集する地点については，福岡県の自治体が公開している平をしてください．

成 30 年交通事故オープンデータ *3 にある事故発生地点の緯度経• 作成していただく説明文では，他の指定された地点や，その度データ参照し，福岡県福岡市博多区の JR 博多駅を中心とした説明文を参照することはせず，それぞれ独立に回答して下さ半径 1.5km 以内かつ，博多区に該当する地点をランダムに抽出

い．たとえば，「1 か所目から北に 200m ほど先の地点」のよした 351 地点を対象とした．また，本研究は，路上での場所の説

うな回答はしないようにして下さい．

明を対象としているので，抽出の際は，緯度経度が屋内の駐車場を指しているものと，水上を指している地点についてはあらかじ• 作成していただく説明文では，自動車や人のような短時間で位置が変化すると想定されるものを参照しないで下さい．た

め除外した．

とえば，「赤い車のすぐ横」のような回答はしないようにし

3.2.1 JR 博多駅近辺で対象とした範囲
福岡県の中心である，JR 博多駅を対象に，その範囲にある歩て下さい．

• 地図は，地図上にアイコンを合わせて，マウスを上下左右に道 351 カ所の地点に関する説明文を収集する．図 2 の枠は説明

ドラッグすることで，地図を動かすことができます．また，文収集の対象とした JR 博多駅を中心とした半径 1.5km の範囲を

マウスのホイールボタンや，画面左下の＋，−ボタンで地図示したものである．

の拡大，縮小ができます．

• グーグルストリートビューでは，画面上でマウスを上下左右*3 https://ckan.open-governmentdata.org/dataset/401000_koutsuujiko20183

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3.2.2

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タスクの実施と収集したデータ

今述べたタスクを 2021 年 7 月 9 日に実施した．1 回のタスク
あたり 3 カ所の地点について説明文を作成してもらった．対象とした場所は，JR 博多駅を中心とした半径 1.5km 圏内の博多区である．クラウドソーシングを実施し，収集した 351 カ所地点に関する説明文中から，著者らが指定した地点の説明文として成立していない 6 カ所を取り除いた 345 カ所の説明文を収集した．

3.3 人手による説明文からの緯度経度の推定
図3

本研究の目的の 1 つは，場所に関する説明文中にどのようなフ自信度と誤差の大きさの関係

レーズや単語が出現していれば，その説明文の地点を表す緯度経度（以降，真の緯度経度と呼ぶ）を特定できるのかの知見を得ることである．そこで，前節で収集した説明文を第三者のワーカに• やや自信あり

提示し，そのワーカに説明文が指し示していると思われる緯度経• やや自信なし

度を収集するタスクを実施した．

• ほとんど自信なし

3.3.1

タスク実施手順

これは，真の緯度経度とワーカが推定した地点の緯度経度のず

具体的なタスクの手順は以下の通りである．まず，ワーカに以れが小さい場所の説明文は，位置の特定を容易にできるのかを分

下の概要文を提示した．

析するためである．

3.3.2

本タスクは，場所について述べた説明文を見て，その説明文

タスク実施と収集したデータが指し示す地点を特定して回答していただくものです．ある今述べたタスクを 2021 年 6 月 15 日と 2021 年 7 月 16 日にラ程度の住所の情報は与えられています．その住所の中で，説ンサーズを用いて実施した．具体的には，3.1 節，および，3.2 節

明文に該当する地点を，Google マップを開いて探していたで収集した単語のみで回答した 6 件を除外した，合計 489 件のだき，緯度経度を取得していただいて，回答していただきま

説明文に対して，説明文からの緯度経度の推定のタスクを実施しす．緯度経度を回答していた後，説明されている地点をどのた．後の分析で，説明文から推定される緯度経度のワーカごとの程度自信を持って特定できたかについて，4 つの選択肢からばらつきを分析するために，1 地点につき 3 名のワーカが緯度経

1 つを選択することで回答していただきます．

度の回答を行い，どの程度自信をもって特定できたのかワーカに自己評価で行ってもらった．また，1 つのタスクにつき 1 名の次に，3.1 節で収集した説明文を 1 つ提示し，用意した Google

ワーカは 4 件の説明文に対する緯度経度を回答してもらった．まマップのリンクを開き，説明文が指し示していると思われる緯度

た，1 名のワーカがタスクに参加できるのは 4 回までとした．

経度を回答してもらった．このとき，ワーカに緯度経度を推定

本研究では，このようにして得られた，ある地点の説明文と，する地点の範囲が分かるように，Google マップの初期状態としそして説明文から推定された緯度経度のデータを分析することて，説明文の真の緯度経度に対して，リバースジオコーディング

で，位置特定が容易な場所の説明文の特徴を明らかにする．

を行い，得られた住所に関する字（あざ）の範囲を，字が存在し

分析結果

4

ない場合は，大字の範囲を，また，博多区のどちらも存在しない
地点は，博多区全域ハイライト表示した．リバースジオコーディ

本稿では，以前著者らが収集したデータ [21]，3 節で収集したングには Yahoo!リバースジオコーダ API *4 を利用した．たとえ

説明文およびその説明文から人が推定した緯度経度のデータ，合ば，緯度 34.689246, 経度 135.501673 であれば，得られる町丁名

計 899 件を分析することで，人手による緯度経度の推定に有用なは「大阪府大阪市中央区伏見町３丁目」となり，字までの情報が情報として，どのような言語的特徴が説明文に表れるのかの分析得られ，緯度 34.924161，経度 135.710621 であれば，得られる町を行った．

名は「京都府長岡京市神足」となり，大字までの情報を得る．ま4.1

誤差の計算方法

た，リバースジオコーディングで得られた範囲に真の緯度経度が分析にあたり説明文が示す真の緯度経度と，説明文からワー含まれていない場合は，著者らが住所を直接修正し，字や大字，

カが推定した緯度経度との誤差を求めた．誤差は，地球の楕円あるいはそれに近い範囲の領域がハイライトされるハイライト表体モデルの表面上での最短距離である測地線距離を 2 地点間で示の範囲を修正した．

算出した．具体的には，Python のジオコーディングライブラリ

緯度経度を回答してもらった後は，どの程度自信をもって特定GeoPy *5 が提供する楕円体上の 2 点間の距離計算法 Karney 手法

できたか以下の 4 つの選択肢からワーカの自己評価で選んで回答を用いた．測地系は日本の法律でも採用され，多くの国が基準としてもらった．

している GRS80 を用いた．また，算出する数値の単位はメート
ルとした．

• とても自信あり

本研究では，1 つの説明文に対して 3 名のワーカが緯度経度を*4 https://developer.yahoo.co.jp/webapi/map/
openlocalplatform/v1/reversegeocoder.html*5 https://github.com/geopy/geopy

4日本データベース学会 データドリブンスタディーズ
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推定している．3 名のワーカそれぞれについて真の緯度経度との表 2 主観説明文と俯瞰説明文を分類した結果のクロス集計表

距離を測定し，その中央値を算出することで，説明文と説明文から推定される緯度経度の誤差を計算した．この値が小さいほど，

主観説明文

俯瞰説明文

合計

人にとって説明文から真の緯度経度を特定することが容易である

位置特定容易

252

427

679

と考えられる．

位置特定困難

103

117

220

合計

355

544

899

4.2 真の緯度経度と説明文と誤差の関係

4.1 節で述べた方法を用いて収集した説明文に対してワーカが推定した地点と真の緯度経度との誤差を求めた．

表 3 場所の説明文に付与したタグの種類と具体例

また，3.3 節でも述べた通り，場所の説明文に対して，どの程度自信をもって位置特定を行えた（以降，自信度と呼ぶ）かを調

タグ名

具体例

査しており，自信度と推定位置と真の位置からのずれは図 3 にあ

固有名詞の点か面の地物

鵠沼薬局，浜田町

るように，自信度が高いほど誤差の中央値が小さくなっており，

一般名詞の点か面の地物

駐車場，コンビニ

位置特定が容易な場所の説明文には何らかの特徴があると考えら

固有名詞の線の地物

有馬街道，元町商店街

れる．

一般名詞の線の地物

歩道，高架

4.3 場所の説明文の特徴

方向または位置表現

西，右手側

本研究では，関連研究を基に，場所の説明文の視点が主観で書移動表現

渡って，右折してかれているか，俯瞰で書かれているのか分類して分析を行った．

数的表現

100m，1 つ目

また，説明文を構成する要素として，7 種類のタグを用いて，たとえば，「鵠沼薬局」のような固有名詞の建物には「固有名詞のれに対して，誤差の中央値が 25m 以上の場所の説明文の主観説

点か面の地物」，のようなタグ付けを行い，分析を行った．

明文と俯瞰説明文の割合は，主観説明文が 47% で，俯瞰説明文

4.3.1

2 種類の場所の説明文

が 53% と誤差の中央値が 25m 未満と比較すると主観説明文の割場所の説明文は Taylor ら [12] の研究によると，ルート型説明

合が増加する結果となった．そして，有意性を検証するためにカ文（以降，主観説明文と呼ぶ），とサーヴェイ型説明文（以降，俯

イ二乗検定を行ったところ，P 値が 0.01 となり，統計的に有意で瞰説明文と呼ぶ）のどちらか，もしくは，両者の混合のいずれかあると言える結果となった．

に分類できる．そこで，当研究を基に，著者らが手動で 3 節で収

このことから，場所の説明文は俯瞰で書く方が位置特定が容易

取した場所の説明文を主観説明文と俯瞰説明文のいずれかに分類となる可能性が高いと言える．

した．また，両者の特徴を備えている場所の説明文は主観説明文

4.3.2

場所の説明文の要素と分類した．分類した結果は，主観説明文の割合が 39% で，俯場所の説明文に付与したタグは表 3 の通り 7 種類である．

瞰説明文の割合が 61% と俯瞰説明文が多い結果となっている．

これは，4.1 節で算出した誤差の中央値が小さい場所の説明文，

主観説明文とは，たとえば，「サミットの駐輪場を出て，右折で歩および，誤差の中央値が大きい説明文にはどのような要素が見ら道に出る地点」のような，始点を定めて，実際に歩くことを想定れるのか調査するためである．

して行う場所の説明である．また，俯瞰説明文とは，たとえば，差が顕著に現れたタグは，3 名のワーカによる推定の誤差の中「北側に柏井保育園，南側には墓地のある JR 中央線桂林寺踏切の央値が 25m 以上の場所の説明文では，固有名詞の点か面の地物

南側 T 字路地点．」のような，現在地から地図を確認し，目印とのタグと，方向または位置表現のタグの出現割合が，誤差の中央なるものを列挙する場所の説明文である．

値が 25m 未満に収まっている場所の説明文と比べると減少し，まず，人は地図上から位置特定を行う場合，場所の説明文はど

一方で，移動表現のタグの出現割合が増加している．分類した結ちらの視点で書かれた方が容易となるのか分析を行う．

果は表 4 に示す．これらのことから，人が場所の説明文からの位

場所の説明文には， 4.1 節で述べたように，1 つの説明文に対置特定を行う際に，容易となる要因として考えられることは，2

して 3 名のワーカが緯度経度を推定している．3 名のワーカそれ

点あり，まず 1 点は，位置特定をするときに基準となる点であぞれについて真の緯度経度との距離を測定し，3 名の中央値を，る，「計算科学センタービル」のようなピンポイントで地点特定

推定の誤差として，それぞれの場所の説明文にデータとして付与が可能な情報の出現頻度が高く，もう 1 点は，「西」のような地した．

図上だと瞬時に方向が判断できる表現を用いており，一方で，位容易性について本研究では，真の緯度経度と説明文から 3 名

置特定が困難な説明文では方向を表す際に，「左折してから信号のワーカが推定した緯度経度との誤差の中央値が 25m 未満に収まで直進してそこから右折…」のような，思考が必要で，経路移まった場所の説明文を，人による位置特定が容易な説明文とし，動が長い複雑な説明となっていることが傾向として見られた．こ25m 以上を位置特定が困難な説明文とした．分類した結果は表 2の 2 点が要因で位置特定容易となると考えられる．分析の有意性に示す．

を検証するために，誤差の中央値 25m を境に，固有名詞の点か

まず，3 名のワーカが推定した緯度経度との誤差の中央値が面の地物，方向または位置表現，移動表現の出現割合でカイ二乗

25m 未満に収まった場所の説明文の主観説明文と俯瞰説明文の検定を行ったところ，P 値が 4.7 × 1/10 の 5 乗となり，統計的に割合は，主観説明文が 37% で，俯瞰説明文が 63% であった．そ有意であると言える結果となった．

5

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Vol. 1, Article No. 6, 2023 年 3 月

表 4 位置特定容易な説明文と困難な説明文で差が顕著に表れ

場所説明文と考えられる．一方で，人が正しく特定出来なかった

たタグのクロス集計表

説明文は，位置特定が「容易でない」な場所説明文と考えられる．

固有名詞の点

方向または

か面の地物

位置表現

移動表現

位置特定容易性推定タスクは場所説明文が入力された時に，位置合計

特定が「容易」か「容易でない」かを 2 値分類するタスクである．

位置特定容易

1,214

1,567

499

3,280

このタスクは，前述の主観俯瞰推定タスクと同様に文書分類タス

位置特定困難

305

432

198

935

クとして考えることが出来る．そこで，本研究では位置特定容易

合計

1,519

1,999

697

4,215

性推定タスクを自動化するための手法として，BERT をファイン
チューニングする手法を提案する．

このことから，固有名詞の点か面の地物が書かれていて，そし各タスクでのファインチューニングには，4 節で分析の対象とて，そこから説明文が示している地点に向かうの方向または位置

した，899 件のデータを使用する．本研究では，899 件を 8:1:1 に表現が説明文に情報として出現していることが要因だと明らかに分割し，それらを訓練データ，検証データ，テストデータとしてした．

扱う．訓練データと検証データを用いて，ファインチューニング

本研究では，手作業でデータを作成し，分析を行った．今後のを実施する．その後，テストデータに対して推論を行うことで，展望として，場所の説明文を入力として，人による位置特定が容モデルの性能を評価する．以下では，上記で述べた手法の詳細に易か困難かを自動で判断して，出力を行うモデルを作成を考えてついて記述する．

いる．これにより，人にとって位置特定が容易な説明文か評価を5.2

受けることができ，位置特定が容易な説明文作成の手助けとな

5.2.1

る．また，タグの付与，および，主観俯瞰判定を自動で行えた場手法

本研究では，場所説明文から表 3 に示すような場所特徴タグを合，大量のデータを利用しての分析が可能となる．

5

タグ推定タスクアノテーションする手法として，汎用言語モデル BERT をファインチューニングする手法を提案する．

BERT を用いた推定タスク

テキストを BERT に入力する際には，事前学習と同じ条件でテ

5.1 タスクの概要

キストをトークンレベルに分割する必要がある．以後，この分割

本節では，分析結果に関する 3 つの推定タスクについて説明すのことをトークン化と呼ぶ．従って，BERT への入力はトークン

る．これまで，タグ，主観俯瞰，容易性の 3 つの分析において，化されたトークン列である．

いくつか有効な分析結果が得られた．しかし，これらの分析を行

表 3 に示す通り，場所特徴タグは全部で 7 種類のカテゴリにうにあたって使用したデータは，すべて手作業によって作成したよって構成される．しかし，実際の場所説明文では，どのタグにものであり，大量のデータに対して分析を行う際には，自動でのも当てはまらない要素も存在する．そこで本研究では，ファイン

データ作成が必要となる．そこで，本節では，分析した 3 つのタ

チューニング時に限り，「その他」タグを追加のタグとして用い

スクに対して，自動でデータが作成できるように 3 つの推定タスる．従って，タグは全部で 8 種類のカテゴリと見なす．

クを行う．推定タスクは以下の通りである．

タグ推定タスクを解くファインチューニングのネットワーク図を図 4 に示す．図 4 における FC 層とは全結合層の略語である．

• タグ推定タスク

ファインチューニングの際には BERT 最終層の上に追加の全結• 主観俯瞰推定タスク

合層を設置する．BERT から出力される特殊トークン以外のトー• 位置特定容易性推定タスク

クンに対応した 768 次元のベクトルが全結合層への入力となる．

まず，タグ推定タスクでは，4.3.2 節で解説した，7 つのタグの全結合層では入力されたベクトルを 8 次元のベクトルに変換する推定を行う．タグ推定タスクの入力は，場所説明文であり，出力ことで，各入力トークンに付与されるタグの推論を行う．誤差逆はタグが付与された場所説明文である．タグ推定タスクはいわゆ

伝播に用いる損失値は，損失関数クロスエントロピーロスによっる系列ラベリングタスクとして考えることが出来る．そこで，本て算出する．
テキストのトークン化の際にはサブトークンとして分割される研究ではタグ推定タスクを自動化するための手法として，BERT

トークンがある．たとえば，「ダイワロイヤル」をトークン化すをファインチューニングする手法を提案する．
次に，主観俯瞰推定タスクに取り組む．主観俯瞰推定タスクとると「ダイ」，「##ワ」，「##ロイ」，「##ヤル」に分割される．ここは，4.3.1 節で解説した，説明文の主観と俯瞰を推定するタスク

でトークンの頭に「##」が付いているのがサブトークンである．

である．主観俯瞰推定タスクの入力は，場所説明文であり，出力本研究で取り組むファインチューニングでは，サブトークンに対は主観か俯瞰かを示す 2 値である．主観俯瞰推定タスクはいわゆ

する予測結果は損失値計算の対象から除外した．

る文書分類タスクとして考えることが出来る．そこで，本研究で5.2.2は主観俯瞰推定タスクを自動化するための手法として，BERT を

結果

ファインチューニングモデルのテストデータに対する正解率はファインチューニングする手法を提案する．

0.918 であった．この結果から，場所説明文からのタグ推定は高最後に，位置特定容易性推定タスクに取り組む．3.3 節では，

い正解率で推定できることがわかる．今後は，タグが付与されて人手による説明文からの緯度経度の推定について述べた．ここいない場所説明文に対しても，タグを付与し，さらなる傾向の分で，人が正しく位置特定出来た説明文は，位置特定が「容易」な析を行う予定である．

6

日本データベース学会 データドリブンスタディーズ
一般論文

Vol. 1, Article No. 6, 2023 年 3 月

出⼒：タグ
固有名詞の点か⾯の地物

⽅向表現 その他 移動表現

損失値

損失値

損失値

損失値

平均
損失値

So�maxFC層 FC層

FC層

FC層

FC層

768次元
ベクトル

768次元
ベクトル

768次元
ベクトル

768次元
ベクトル

FC層

768次元
ベクトル







（,8）

FC層

FC層

FC層

FC層 （,768）

768次元
ベクトル

768次元
ベクトル

768次元
ベクトル

768次元
ベクトル

歩く

[SEP]

Dropout
768次元
ベクトル



逆伝播

BERT事前学習モデル
[CLS]

ダイ

##ワ

##ロイ

##ヤル

##ホテル

⽅⾯

に

図7

主観俯瞰推定タスクの混同行列

⼊⼒：ダイワロイヤルホテル⽅⾯に歩く

図 4 場所特徴タグ推定タスクにおけるファインチューニング

出⼒： 主観or俯瞰So�max（,768）

Dropout（,768）（,768）

768次元
ベクトル

768次元
ベクトル

ダイ



逆伝播
768次元
ベクトル

768次元
ベクトル

768次元
ベクトル

768次元
ベクトル

768次元
ベクトル

768次元
ベクトル

BERT事前学習モデル
[CLS]



損失値

[CLS]ベクトル
768次元
ベクトル



（,2）

FC層

768次元
ベクトル



##ワ

##ロイ

##ヤル

##ホテル

⽅⾯

に

図8
歩く

容易性推定タスクの混同行列[SEP]

⼊⼒：ダイワロイヤルホテル⽅⾯に歩くとで主観か俯瞰かの 2 値分類問題を解く．
図 5 主観俯瞰推定タスクにおけるファインチューニング

5.3.2

結果

主観俯瞰推定のテストデータ 90 件に対する，正解率は 0.877
出⼒：容易

or

容易でない

So�maxであった．この結果から，場所説明文を用いた主観俯瞰推定は，

損失値

高い正解率で推定できることがわかる．推定結果の混同行列を図

（,2）

FC層

（,768）

Dropoutに 7 に示す．テストデータの 90 件のラベルは，主観が 35 件，俯（,768）（,768）

瞰が 55 件であり，やや俯瞰が多い傾向にあったが，混同行列か[CLS]ベクトル
768次元
ベクトル

768次元
ベクトル

逆伝播
768次元
ベクトル

768次元
ベクトル

768次元
ベクトル

768次元
ベクトル

768次元
ベクトル

768次元
ベクトル

768次元
ベクトル

ら，主観 31 件，俯瞰 50 件の正しい推定がおこなわれていること

768次元
ベクトル

がわかる．

BERT事前学習モデル
[CLS]

ダイ

##ワ

##ロイ

##ヤル

##ホテル

⽅⾯

に

5.4
歩く

5.4.1

[SEP]

容易性推定タスク手法

容易性推定タスクでは，BERT を用いて，場所説明文の位置特

⼊⼒：ダイワロイヤルホテル⽅⾯に歩く

定の容易性を推定する．入力は場所説明文であり，出力は，位置特定が「容易」か「容易でない」かの 2 値である．場所説明文に

図 6 場所推定容易性推定タスクにおけるファインチューニング

対して，位置特定が「容易」か「容易でない」かを判断する基準
としては，4.1 節で計算した「人が推定した緯度経度」と「真の緯度経度」の誤差により決定する．本研究では，誤差が 25m 未

5.3 主観俯瞰推定タスク
5.3.1

満の場所説明文は「容易」，25m 以上では「容易でない」とした．

手法

ファインチューニングにおけるネットワーク図は，図 6 に示す．

主観俯瞰推定タスクでは，BERT を用いて，場所説明文の主観と俯瞰を分類する．入力は場所説明文であり，出力は主観か俯瞰

5.4.2

結果

容易性推定タスクのテストデータ 90 件に対する推定結果の混

かの 2 値分類を行う．
ファインチューニングにおけるネットワーク図を図 5 に示す．

同行列を図 8 に示す．正解率は 0.711 であったが，混同行列をファンチューニングの際には，BERT の最終層の上に追加の FC

確認すると，作成したモデルは全てのテストデータに対して「容層を設置する．主観俯瞰推定タスクを解くためのファインチュー

易」と判断してしまっており，全く分類が行えていないことが分

ニングでは，[CLS] トークンに対応した 768 次元のベクトルがかる．これは，この容易性推定タスクが困難であるということをFC 層への入力となる．768 次元のベクトルを FC 層入力する際示していると考えられる．また，訓練データにおけるラベルの分には，Dropout を行う．今回の実験では，Dropout 率を 0.1 に設布の偏りがあることも，推定がうまく行えていない原因として考定した．全結合層で 768 次元のベクトルを 2 次元に変換するこ

えられる．

7

日本データベース学会 データドリブンスタディーズ
一般論文

Vol. 1, Article No. 6, 2023 年 3 月[11] Jyoti Prakash Singh, Yogesh K. Dwivedi, Nripendra P. Rana, Abhinav
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6 まとめと今後の課題
本研究では，自然言語で書かれたある地点についての説明文か
ら，その地点がどこであるかの緯度経度を特定する際に，容易な位置特定に必要な特徴を明らかにする問題の取り組みにあたって必要となるデータの収集と，収集されたデータの分析を行った．
その結果，人による位置特定が容易になる要素として，場所の説
明文中に推定の際に基準となる点として，「計算科学センタービル」のようなピンポイントでの地点特定が可能な情報が出現し，かつ，地図を見ているときに「西」のような目的地に対する方向が瞬時に判断できる情報が出現する．同時に，場所の説明文の視点が俯瞰で書かれていると，位置特定が容易となる可能性が高い
ことを明らかにした．今後も引き続き説明文を収集するとともに，得られた説明文を基に人が推定する緯度経度についても収集する．その後，収集された説明文と緯度経度において，位置を推定することに資する情報がどのように出現するかの分析をさらに進める．

謝辞
本 研 究 の 一 部 は JSPS 科 学 研 究 費 助 成 事 業 JP21H03775，

JP21H03774，JP21H03554，JP18H03244 の助成を受けたものです．ここに記して謝意を表します．

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