地名にかかる情報技術に関する研究会（2014 年 7 月 19 日開催）

報告書

京都大学地域研究統合情報センター・地域情報学プロジェクト「地域の知」の情報学―時間・空間・語彙に注目した地域情報学の展開―
国立情報学研究所公募型共同研究「GeoNLP プロジェクト：
自然言語文を対象とした地名情報処理とコミュニティの展開」
大学共同利用機関法人人間文化研究機構・研究資源共有化事業委員会

はじめに
空間情報は研究資源の探索や解析に有効な糸口や手段を与えてくれる。この中で地名は、場所を特定するために最も古くから用いられてきた要素であり、歴史的な史資料も含めて空間情報を時間的に掘り下げてゆける可能性ももっている。しかしながら、地名を地理情報システム（GIS）や検索などの情報技術の中で扱おうとすると、緯度経度などの座標との対応付け、地名データの抽出、地名同士の時空間的な関係の表現など、さまざまな技術的な課題が浮かびあがってくる。
本報告書は、こうした地名にかかる情報技術に関する課題に対して取り組みを進めている以下の３つの研究組織が共催で 2014 年 7 月 19 日に国立情報学研究所において開催した研究会「地名にかかる情報技術に関する研究会」の概要をまとめたものである。
・京都大学地域研究統合情報センター・地域情報学プロジェクト「地域の知」の情報学―
時間・空間・語彙に注目した地域情報学の展開―（H-GIS 研究会）
http://www.h-gis.org/
・国立情報学研究所公募型共同研究「GeoNLP プロジェクト：自然言語文を対象とした地
名情報処理とコミュニティの展開」
http://agora.ex.nii.ac.jp/GeoNLP/
・大学共同利用機関法人人間文化研究機構・研究資源共有化事業委員会
http://int.nihu.jp/

総合地球環境学研究所
関野 樹

目次
報告１
歴史資料としての地名の活用
榎原雅治（東京大学史料編纂所／人間文化研究機構）

1

報告２
歴史地名辞書をいかに作るか？
桶谷猪久夫（大阪国際大学）

11

報告３
資源共有化における地名の役割と時空間への展開
関野 樹（総合地球環境学研究所）

33

報告４
地名情報処理環境 GeoNLP の紹介と歴史的な地名に関する課題

43

北本朝展（国⽴情報学研究所）
報告５
地名データのセマンティック Web への応用
原 正一郎（京都大学地域研究統合情報センター）61

報告1（榎原）の立地状況を詳細に分析することによって、歴史資料としての地名の活用

戦国期の九州から京都へ向かう航路が浮か榎原雅治

び上がってくる。交通史研究においては空
地名は名づけられたその土地の成り立

間を広い面でとらえることが必要であるが、ちや空間として利用されてきた歴史を語る

地名はどこにでも存在する資料である。文ものであり、貴重な資料として歴史研究で献史料の残存状況に粗密のある中世の交通

しばしば活用されてきた。

状況をとらえるにあたって、地名は大きな力を発揮すると考える。

歴史学において最も早くから地名が活用されてきたのは、古代の条里制研究におこのように有効な歴史資料である地名

いてである。戦前以来、各地の平野部に残であるが、現存する地名を活用できる体制

る「一ノ坪」「二ノ坪」などの小字に注目すは十分であるとはいえない。日本におけるることによって、条里制のプランが空間的

地名は、都道府県―市・町・村―大字―小に推定復元されてきた。また高度成長によ字という構造となっている。どのレベルのる都市化や、それに伴う人口移動によって地名が大字／小字として位置づけられてい伝統的農村の景観が急速に失われ始めた

るかは多様であるが、巨視的に見れば、小1970 年代末ごろからは、おもに中世史の分

字が近世、あるいはそれ以前から用いられ野において伝統的農村の空間的復元やそのていた地名を継承している場合が多いのは形成過程の研究が盛行するようになったが、確かである。歴史研究において用いられてそこでは現在に残る小地名が重要な手掛かきた地名もおもには小字に相当するものでりとなっている。そして在地領主の支配拠ある。現在、小字を収集した刊本としては点の具体的な姿や、集落の形態、耕地開発

角川書店から刊行されている都道府県別の過程などの解明などの成果がそこから生『歴史地名体系』の巻末付録が最も整ってみ出されてきた。

いる。全部または一部が収録されていない

こうしたミクロな地域観察の場合とと府県もあるが、市町村レベルの自治体史、

もに、マクロに列島の歴史を考えるうえで

戦前の郡誌なども併用すれば、かなりの割も、地名はきわめて重要な資料となる。黒合で全国の小字を網羅することも不可能で

坂周平『東山道の実証的研究』（吉川弘文館）はない。しかし現状では大部分は手作業には「センドウ」という発音される地名に注よるほかない。これらをＤＢ化、地図への目することによって、畿内から奥羽に至る

自動表示できるならば、地名の収集や相互までの中世の東山道（とうせんどう）のル比較は容易となり、歴史資料としての有効ートを浮かび上がらせた労作である。筆者

性は飛躍的に高まるだろう。小字の一元的もまた「宿」という地名に注目することになＤＢを作るのが困難なのであれば、研究

よって、中世の東海道や山陽道のルートを者がそれぞれに集めた小字を登録すると、明らかにした経験がある（『中世東海道を行

自動的に地図表示されるような仕組みがでく』中公新書）。また九州各地の海辺部にはきないか、というのが地名を歴史研究の手「京泊」という地名が存在するが、これら掛かりとしている私の願望である。

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報告2（桶谷）

歴史地名辞書をいかに作るか？
桶谷猪久夫（大阪国際大学）
１．はじめに近年の地理情報システム(GIS:Geographic Information System) の急速な普及により、考古学、歴史学、民俗学、国文学、地理学、地域研究などといった人文科学の各分野においても、デジタル化された地図などの地理情報との連携が共同研究支援に有効になってきている。しかし、海外における時空間情報を利用した人文科学研究の事例は増えつつあるが、国内では、人文科学分野の研究に有効なデジタル地名辞書などの研究基盤となるツールが皆無に近いのが現状である。このような状況下で、我々は歴史的なデジタル地名辞書等の作成、有効なデータベース化と共同開発した地理情報共有システム (HuMAP :Geographic Information Sharing System for Humanities) とのインターフェースを開発した。
デジタル地名辞書の基礎となる文献は、下記に述べるが「大日本地名辞書」（52,824 件）、延喜式
巻９と巻 10（延喜式神名帳）に記載された神社（式内社）
2,861 社、
日本寺院総監に記載された 78,588
寺院のデータベース化、旧５万分の１地形図から抽出した地名（242,735 件）、旧高旧領取調帳に記載された地名（97,358 件）、六十六部廻国の寺社（1,261 件）、廻国供養塔データベース（8,738 件）などであり、それらの位置情報等との統合を実現した。最後に、我々が本デジタル地名辞書に付与した地名情報から実際に検索した例を示す。
２．デジタル地名辞書構築に直接対象とした各文献の特徴（１）大日本地名辞書 (The Dictionary of Place Names in Greater Japan) ：地名数 52,824 件
吉田東伍（1864 年：元治元年～1918 年：大正 7 年）が 1895 年（明治 28 年）から日本には統一した地誌がないことに着目し，地名辞書の編纂を決意、独力で 13 年かけて編纂した日本で最初の本格的な地名辞書である。国土の国名、郡名、町村名、郷名、神社、寺院、山川、湖沼、港湾などの地名に関する考証・変遷などが詳しく解説されている。大日本地名辞書は、明治 33 年に初版が発行され、刊行から百年以上も経た現在でも地理学、歴史、古典文学や民俗学の研究に必要不可欠な基礎資料として活用されている。大日本地名辞書の収録範囲は、第１巻から第８巻まであり、各地域別に分けて掲載されている。初版は全 11 巻からなり、総ページ数は 5,580 ページ、1,200 万文字で構成されている。その後増補され、現在、日本全土（北海道から沖縄（琉球））までが収録されている。
（２）式内社：2,861 社

延喜式全 50 巻のうち第１巻から第 10 巻が神祇関係（神祇式）で、第９巻と第 10 巻が延喜式神名帳といわれ、そこに記載された神社を式内社と言い社格の一つとされ、当時朝廷から「官社」として重要視された神社であることを示している。延喜式神名帳に記載された神社（式内社）は全国
で 2,861 社、そこに鎮座する神の数は 3,132 座である。
「神名帳」とは、古代律令制における神祇官が作成していた官社の一覧表のことあり、そこには国名、郡名別に神社が記載されており、また祭神、社格なども記載されている。

- 11 -

報告2（桶谷）（３）日本寺院総監：78,558 寺院

日本寺院総監データを元に、旧国名、旧郡名と片仮名読みの付与、現在の市町村との対応付け、さらに位置情報、緯度・経度を付与しデジタル化を行った。
（４）旧５万分の１地形図：地形図枚数：1,435、地名数：242,735 件

明治初期から 2 万分の 1 縮尺をベースとして関東では迅速測図として測量された地図が作成され、関西では第四師管で准正式地形図の測図、仮製地形図が作成された。明治 18（1885）年からは全国整備を目的として正式 2 万分の 1 地形図が作成されていくが、明治 23（1890）年からは早期に全国をカバーするために縮尺を 5 万分の 1 に改めて整備がすすめられた。大正 5（1916）年に全国整備が完了する。日本で最初に精密測量された大縮尺かつ全国をカバーする旧 5 万分の 1 地形図を
デジタル地名辞書の収録対象とし、それらに掲載されている全ての地名を採取した。
（５）旧高旧領取調帳
旧高旧領取調帳に掲載された維新期の 65,210 ヵ村を追加登録した。
（重複があり、97,358 カ所）
明治時代初期に政府が各府県に作成させた、江戸時代における日本全国の村落の実情を把握するための台帳である。取調帳には幕末時点での村名と当時の領主、および明治初期の各村の石高が記載されており、おおむね慶応年間から明治 4 年（1871 年）頃までの実情を示す史料である。
活字化と電子化は、明治大学教授の木村礎が、蘆田本を底本として東大本および『天保郷帳』『地方行政区画便覧』などを用い、欠落部分および筆写本ゆえの誤写と思われる箇所に校訂を加えたものが、近藤出版社から日本史料選書の一部として刊行された（全 6 冊）
。さらに、現在では国立歴
史民俗博物館が木村本にさらに校訂を加えてデータベースを作成し、同館のホームページ上でこれを公開している。
（６）六十六部廻国：1,261 寺社

六十六部廻国は、陸奥・出羽から薩摩・大隅までの六十六の国の寺社に法華経を奉納して回るという巡礼である。長い場合は、数年をかけて成就された。観音信仰をもとに畿内とその周辺を巡る
西国三十三カ所巡礼や弘法大師空海の修行の寺社、開創の寺社を巡る四国八十八カ所遍路と違い、それらの寺社も含んでいるが、全国六十六カ国にまたがって、一宮、国分寺、八幡社を中心に周りの寺社を手当たり次第に巡り法華経を奉納して回るという巡礼であった。
対象とした文献（納経帳）① 越後金益の六十六部廻国

納経先：558 か所② 善統不軽の廻国

納経先： 78 か所③ 六十六部権右衛門聖地選択

納経先：548 か所④ 下総国香取郡松子村宗心の廻国

納経先： 77 か所（７）廻国供養塔データベース：8,738 件

廻国供養塔データベースは、六十六部の廻国巡礼に関連して造立された石造物すべてを対象とし、具体的な採録基準は、「六十六部」または「廻国」「回国」の刻字を碑面にもつものは原則的に採録対象とした。ただし、「六十六部」の刻字があっても六十六部読誦や六十六部書写の供養塔であるこ- 12 -

報告2（桶谷）とが明白なものは除外している。
「六十六部」や「廻国」「回国」の刻字はもたないが「奉納大乗妙典」とある供養塔については、 次の条件の一にかなう場合に採録する。 ①現状では判読困難ながら、「六十六部」「廻国」「回国」などの文字があったと推測される。 ②六十六部廻国にかかわることを示す出土物・文献・伝承などがある。③造立の中心的役割を果たしたとみなされる人物が「行者」などの肩書きをもつか他国の者で、 廻国巡礼の実態がともなっていると判断されたものを採録した。
我々がデジタル地名辞書として構築した文献毎の地名数を表１．に示す。
表１．デジタル地名辞書に格納された各文献毎の地名数とその合計
文献名

地名件数

大日本地名辞書

52,824

式内社

2,861

寺院総鑑

78,558

旧 5 万分の 1 抽出の地名

242,735

旧高旧領取調帳

97,358六十六部廻国1,261

六十六部廻国供養塔データベース

8,738
484,335

総合計
３．デジタル地名辞書の検索機能
具体的な検索例として、式内社である「杵築大社（現、出雲大社）」を検索文字列（キーワード）として指定し、検索した結果を示す。検索方法は、プロジ
ェクトの HP、http://pnc-ecai.
oiu.ac.jp/chimei/ を立ち上げ、検索メニュから検索対象の地名
属性（旧５万分の１地形図）を指定し、該当する地名（出雲大社）を入力したデジタル地名辞書検索システムの検索画面を図１に示す。図２は検索結果表示
画面であり、検索後「旧５万分図１．地名辞書検索システムの検索画面の１地形図」と「出雲大社」でヒットした一覧が表示される。この場合は，ヒット数（：１）が表示され、その内容が項目毎（地名、図名、現在地名、地名属性：建物 神社）が表示されている。左側の「詳細」をクリックすると該当する「出雲大社」の地名、緯度、経度、現在の住所、地名属性（建物 神社）、図名、測量年- 13 -

報告2（桶谷）等が詳細に図３に表示される。
「図名画像」の「この地名の位置を表示」をクリックすると、その所在情報が国土地理院の旧５万分の１地形図で表
示される。
図４は、
「出雲大社」の所在地を表示した旧５万分の１地形図の GeoTIFF 画像の表示である。GeoTIFF は位
置情報を持っているため該当「出雲大社」の位置情報が旧５万分の１地形図上に赤色（丸印）でブリンクして表示される。

図２．地名辞書検索システムの検索結果表示画面

図３．地名辞書検索システムの検索結果

図４．検索結果の該当所在地（出雲大社）

詳細表示画面の旧５万分の１地形図表示画面

参考文献(1) Ikuo OKETANI, “The Construction of the Digital Gazetteer and the Topographical Maps
Database based on Humanities GIS and the Coordination of the Full Text Retrieval System
of Japanese Historical Resources”, PNC 2012 Annual Conference and Joint Meetings, UC
Berkeley School of Information, December 7-9, 2012, ppt(29 slides)(2) 桶谷猪久夫、「六十六部資料の可視化からみえること」、CIAS 複合ユニット第 1 回研究会、京都大学地域研究統合情報センター、2014 年 6 月 13 日～14 日、ppt(38 slides)- 14 -

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報告3（関野）

資源共有化における地名の役割と時空間への展開
関野 樹（総合地球環境学研究所）○はじめに
Google Maps などを利用して空間情報が手軽に扱えるようになり、その活用の幅も広がっている。その中で地名は空間を特定するための重要な要素であり、その利用環境が整えられてきた。たとえば、住所（地番）や施設の名称などを入力すると、それが緯度経度に変換され、地図上に表示されるサービスが Web 上で手軽に利用できる。しかしながら、こういったサービスの多くは現代の地名に限られており、過去の地名（歴史地名）などについては充分な利用環境が整っていない。一方、人間文化研究機構で進められている研究資
源共有化事業のように、過去の文書や資料を扱ったデータベースを相互に連携させる仕組みにおいては、空間情報はそれらの重要な接点であり、当然、歴史地名を適切に取り扱う仕組みが必要である。このため、本稿では、資源共有化に関連させながら、情報技術における地名の取り扱いの現状と課題の整理を試みる。
ところで、議論に先立って、ここでの「地名」の範囲を明確にする必要があろう。地理学では、地名は、土地、山や河などの地形、文化圏などに付けられた名称を指し、施設や家屋などの名称含めないのが一般的である。ただ、資源共有化などの情報技術の中では、空間を特定するための何らかの識別子として「地名」の用語が用いられることも少なくない。したがって、ここでは施設や家屋なども含む、空間と結び付けられるすべての名称を「地名」として扱うものとする。
○地名と空間情報技術の中で地名と空間はどのような関係で扱われているであろうか。空間情報に関する国際規格（ISO 19100 シリーズ）では、空間を特定する方法として、座標による方法（ISO 19111）と地理識別子による方法（ISO 19112）の 2 通りを定めている。前者は緯度経度などによるもので、空間上の位置を正確に特定することができるため、地図上に情報を表現する場合や GIS を用いた解析をしようとする場合は、この座標による方法が適当である。しかしながら、複雑な形状の空間範囲や複数の位置を一緒に扱う場合などは、処理が複雑になってくる。
もう一方の地理識別子は地名や郵便番号など、空間に結び付けられる何らかの名称や記号を指す。地名だけでは空間上の位置を特定することはできないので、多くの場合、地名と座標を結び付けることで地図上に情報を表現している。地名の場合は、階層構造（例：
国 > 県 > 市町村 > 大字 > 小字）に基づいて対象範囲を拡げたり絞ったりすることも容易である。また、空間上の位置よりも施設や土地自体に主眼が置かれている場合、施設の位置が移動していても同じ「場所」として扱える利点もある。たとえば、「御所」での出来事を異なる複数の史資料から探す場合、時代と共に御所の空間上の位置が移動していても、- 33 -

報告3（関野）

御所という「場所」はそのまま扱うことができる。さらに、地名の場合は、セマンティッ
ク Web 技術を用いながら他の種類の情報と連携させることも容易である。
地名に関して、空間上の位置を特定するための座標（緯度経度）、上下の階層の地名、地名の変遷等の情報をまとめた地名辞書データベース（gazetteer）が構築されている。各時
代の地名についてもこれらが基盤情報として整備されてゆくことにより、地名を使った研究資源の連携や GIS を使った解析の促進されてゆくことが期待される。
○地名を使った検索・解析
地名に関する解析やデータ構築を行おうとした場合、まず、史資料から地名を抽出する作業が必要になる。ここでまず、どの単語が地名であるかを判断することが作業を進める
上での壁となる。たとえば、「吉田」であれば、地名としての吉田（京都市左京区吉田や吉田神社など）があるが、他にも、人名、団体名、モノの名称など様々な「吉田」が存在する。これらを自動的に判別することはなかなか容易ではない。次に、地名を使った場所の表現である。
「吉田のあたり」、「吉田の北 1km」なども場所を指しているので地名とみなせるが、実際の空間とどのように結びつけるのが難しい。
次に、地図上での表現や GIS を使った解析を行う場合は、地名と空間上の位置を結び付ける作業が行われる。この作業でよく問題になるのが「どこを代表点にするのか」である。
たとえば、「京都市」の場合、その空間範囲を座標で指定することも可能ではあるが、近隣の町村との合併でその範囲は時と共に変化するし、また、データが複雑かつ大きくなるた
めに扱いにくくなる。結果として、どこかを代表点とし、その座標を「京都市」に結びつける場合が多い。一般に行政地名などでは役所の場所（京都市であれば京都市役所の場所）
を代表点とすることが慣例となっている（市役所のどの場所か、という問題は依然として残るが）。そのほかの地名も同様に代表点を与えることが行われるが、その点をどこに置くかが必ずしも決まっているわけではなく、２つの地名が同じものかを空間上の位置をたよりに検討する場合などに支障が生じてくる。
地名に基づいて研究資源を検索しようとする場合は、その地名が、史資料の内容で使われている地名なのか、史資料の作成や保管などの場所なのかといった違いを、どのように分けて、どのようにメタデータに記述するのかが課題となる。メタデータの仕様が研究資源ごとに異なると、複数の研究資源を連携させようとする資源共有化が難しくなってくる。
最後に、地名データを公開する際に問題となるのが、人権問題への配慮である。特に歴史地名においては被差別部落などの地名を含むことがあり、場合によってはその場所を容易に特定できる情報が含まれる。こうした地名を含むデータの取り扱いについては、利用目的や公開方法に一定の配慮が必要となる。

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解析

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検索

時間
主題

メタデータ

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抽出

場所の比定

地名
解析

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13- 41 -

報告4（北本）

地名情報処理環境 GeoNLP の紹介と歴史的な地名に関する課題
北本 朝展（国⽴情報学研究所）
1．はじめに地名は地理情報における重要な⼀要素であるにもかかわらず、従来の地理情報システム（Geographic Information Systems / GIS）では扱いづらい存在であった。地理情報シス
テムは、座標系という幾何学的な空間で、多様な地物を⼀様に扱えることが⼤きな特徴である。しかし地名は概念であって、そこで問題となるのは位相学的な空間である。例えば「○○の⼀部」といった関係性も重要であるし、特に歴史地名の場合はその概念が指し⽰
す中⼼点や境界も不明確である。こうした状況は GIS のモデルと整合しないにもかかわらず、従来の歴史地理情報処理では GIS を無理やり使うという⽅法論が主流であった。そこ
で、我々が推進するプロジェクト GeoNLP は、地名を対象とするオープンな地名情報シス
テム（Toponym Information Systems / TIS）を構築し、GIS とは異なる体系で地理情報を扱える情報基盤を創⽣することを⽬指す。
２．地名の曖昧性
そもそも「地名とは何か？」という問題に統⼀された定義はないが、GeoNLP プロジェ
クトでは「位置に関する属性をもつ固有名（named entity）」と定義する。狭義の地名は、⼟地に付与された名前のみを扱うが、GeoNLP では広義の地名として、住所などの⾏政的な位置表現だけでなく施設などの⼈⼯物に付与された名前も対象とし、こうした名前を固有名と位置（緯度・経度）との対応表である地名辞書にあらかじめ登録する。この問題設定において地名情報処理の課題とは、1) ⾃然⾔語⽂中に出現する地名を⾒つけ、2) これに対応する地名辞書のエントリを検索し、3) その位置を結果として⽰す、と整理できる。
ここで技術的に困難な挑戦課題となるのが、地名という概念の「曖昧さ」の処理である。
上記に⽰した 3 段階の処理では、それぞれ対処すべき曖昧さの課題が異なっている。まず
1)では、⾃然⾔語⽂の中から地名⽂字列を切り出さねばならないが、⽇本語の場合は単語が空⽩⽂字等で区切られていないため、形態素解析等を⽤いて単語に分割せねばならず、
ここに曖昧さが⽣じる。次に 2)では、ある地名⽂字列に対して地名辞書に複数のエントリが存在する場合が多々あり、そのどれを選ぶかという点に曖昧さが⽣じる。この曖昧さを多義性（ambiguity）と呼ぶ。最後に 3)では、地名に対する位置をどう定義するかという点に曖昧さが⽣じる。代表点および境界を明⽰的に定義できる場合は問題ないが、⽇常的- 43 -

報告4（北本）に使う地名や歴史的な地名の場合はどちらも曖昧な場合が多々ある。この曖昧さを漠然性（vagueness）と呼ぶ。こうした曖昧さを解決できる地名情報基盤として GeoNLP を誰でも簡単に使えるようにすることが、プロジェクトの最終的な⽬標である。
現在のところ GeoNLP は多義性の問題を中⼼的に扱っており、曖昧性解消のために⾃然
⾔語⽂に地名が出現する際の⽂脈情報を利⽤する⽅式を研究している。特に地名の共起に注⽬し、同じ種類の地名や距離的に近い地名が出現しやすいとの仮定のもと、共起の起こりやすさを評価する関数を⽤いて共起しやすい候補を選んでいる。ただし評価関数は改善の余地が⼤きく、⽂脈情報が不⾜している場合に適切な候補が選ばれにくいという問題がある。さらに根本的な問題として、precision と recall のジレンマという問題は今後の重要な研究課題である。地名辞書のエントリを増やしていけばいくほど、確かに抽出可能な地名は増える（recall は上昇する）ものの、地名ではない単語を誤って地名として抽出してしまう場合も増える（precision が低下する）ことが避けられない。これはこの種の処理において原理的に避けられない問題であり、特に歴史地名のように⼀般名詞的な地名が多い地
名辞書を使えば、より深刻な問題となることも予想される。実⽤的な観点から precision とrecall のバランスをコントロール可能な⼿法が必要である。
３．歴史地名に関する課題
GeoNLP を歴史地名に適⽤する際に⽣じる重要な問題として、1) 古⽂⽤形態素解析器の導⼊、2) 地名の変遷のデータベース化、3) 地名の有効期間の活⽤、を論じておきたい。
1)は GeoNLP が⽤いる形態素解析器（MeCab）が現代⽂に最適化されており、古⽂には必ずしも適⽤できないという問題を指すが、これは形態素解析器の差し替えを可能にすることで部分的には対処可能である。2)は地名の変遷をどう辞書に登録するかという問題を指すが、これは地名辞書の本体に登録するのではなく、我々が開発する GeoLOD に地名の関係を Linked Data として登録する⽅法で解決したい。最後に 3)は、地名の変遷を登録するだけでなく、地名が主に出現する期間を属性として定義することで、期間を指定すると特定の地名が選ばれやすくなる評価関数を定義する⽅法を考えている。いずれも、実際の歴史的なテキストで試しながら改善していく必要があり、共同研究などを進めていきたい。
GeoNLP はオープンソースとオープンデータという、オープンな⽅針のもとに地名情報処理環境を実現することを⽬標とする。プロジェクトで開発したソースコードやデータは、
ウェブサイト https://geonlp.ex.nii.ac.jp/ から⼊⼿できる。しかしこの問題は我々だけで解決できるものではなく、ソフトウェアとデータの改善はコミュニティベースで進めていきたいと考えている。関⼼のある⽅々は、ぜひご協⼒いただきたい。

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2. ৉੡ध঳ಹ੡ဨभनठैऊ‫ء‬– ୻‫َ؟‬௯໶पষऎُ৉੡भ૭ચਙऺऻ८ট‫؛‬

3. ഄఴ৓৽༬॑અइथु‫ؚ‬৉੡‫؞‬য੡‫؞‬঳ಹ੡ဨभୁ៲भ੎ളमপऌः‫؛‬
4. ঳ಹ੡ဨ॑৉੡धघॊෙॉम‫ؚ‬੥ટभ१উছॖ६ऋপऌऎਦ౅২॑଩ৣऔचॊ‫؛‬
2014/7/19

৉੡ੲਾૼ୒ଢ଼஢ভ

9৉੡पঢ়घॊ2ரథभ᥊዗औ
໪୛৒ଝ‫ق‬Vagueness‫ك‬•• َূ਎पষऎُभَূ
਎ُम‫ؚ‬नऒभ෇೧॑੐घ‫ء‬•• َॹॕ६ॽ‫ش‬ছথॻُम
ূ਎‫َء‬ൔ੗༂ُमূ਎‫ء‬•• ষ৆યୠऩै᥊዗औमऩ
ःऋ‫ؚ‬঩ଞୁभਔ௕घॊ
෇೧मਁૄયୠधਂ঳ಱ‫؛‬

2014/7/19

੐ંৌ଴‫ق‬Ambiguity‫ك‬َ૯ଘपষऎُभَ૯
ଘُम‫ؚ‬৸বभ૯ଘभअ
ठनो‫ء‬
ઋఱਆ਩૯ଘ৘टऐदऩ
ऎ‫ؚ‬ஒ஌਩૯ଘ঴ऩन‫ؚ‬ളਯभ౜ଓऋँॊ‫؛‬َਸ਼঳৵৾ૅُऩन‫ؚ‬઱ਝ੡दु੗ऎभ৊ለ౮ଝ
ୁऋோ૔‫؛‬৉੡ੲਾૼ୒ଢ଼஢ভ

- 49 -

10

発表スライド－報告4（北本）৉੡भVaguenessPhysical Grounding

Social Grounding• ਁૄभষ৆યୠध‫ؚ‬કড়•ಉऋुण૎ಁ৓ऩ୆ੀऋ‫ؚ‬঳ಱखऩःৃ়ऋँॊ‫؛‬•• ৉஄ऩनभ੟৶৓ऩ્ඉ
॑੦૆धखथ୆ੀ॑௓৒घॊ‫؛‬•• ਆृᅈ৉‫ؚ‬ৈਉऩन‫ؚ‬৉஄प્ඉऋँॊৃਚऩै
થ৷दँॊ‫؛‬•য‫قر‬॥঑গॽॸॕ‫ك‬भষ৿ऊै୆ੀ॑௓৒घॊ‫؛‬
୼ઌधPOIभુକऊै‫ؚ‬नऒऋऱधऽधऽॉभ৉ୠ
ऊ॑௓৒‫؛‬൒ষ঻ಉभ঄গ‫ش‬ঐথউট‫ش‬ঈॹ‫ॱش‬ऊै‫ৃؚ‬ਚभঔॹঝ॑ଡണ‫؛‬SNSदभ৉੡੉఺ऊै‫ؚ‬য‫ر‬भ৉৶৓૎ಁ॑௓৒‫؛‬৉੡ੲਾૼ୒ଢ଼஢ভ

2014/7/19

11

৉੡भAmbiguity
َ০঩म෭িऊैૣਣपষऌऽघ‫ ُ؛‬भَ෭িُधَૣਣُभੌा়ॎचम12¼40ৢॉ‫؛‬

෭ি

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2014/7/19

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৉੡ੲਾૼ୒ଢ଼஢ভ

- 50 -

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প

30੯

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ക
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ക
ଚઋਗ਼ள

12

発表スライド－報告4（北本）५॥॔ਸ઴্ૄ
Score = 1500ʎ1(nfsb)+500ʎ1(npsb)+1500ʎ1(nchd)+2000ʎ1(np)+200ʎ1(ncls)+100ʎ1(ndic)+ɴspa,
ञटखʎ1म।ॖথ‫ڭ‬भ३ॢঔॖॻঢ়ਯ
෭িക
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ଚ૶ਗ਼ள‫؜‬ઋૺপଚ৘‫؜‬౪ൡ൙଍ ଚઋਗ਼ள‫؜‬ম଍଍෭িnfsb:঱ਜ਼ୁ
౥৸঳ಱਯ
npsb:঱ਜ਼ୁ
঳৖঳ಱਯ

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Ȳspa:૬৑
঎‫ॼش‬५

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५॥॔ੑ

277

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138

369

138

138

2014/7/19

ଚઋম଍पૣਣകऋँॊ

ଚઋਗ਼ள‫؜‬ম଍भ2णऋ঳ಱ পଚ৘पૣਣधःअஊऋँॊऋਨયदमऩः

৉ৣளകधள੊കमશॡছ५

৉੡ੲਾૼ୒ଢ଼஢ভ

13ਠষু১भਖ਻ਡ
1. ঱ਜ਼ୁृॡছ५धःढञരਙपൂோ

– രਙभ৒ଝमધဿశൂோ‫ؚ‬௬੼ঢ়ਯमધဿൂோ‫؛‬

2. ௬੼ঢ়ਯभ৹ତऋ൑୔– ॥‫ش‬ঃ५ऋँोय৾ಆदऌॊऋ‫ؚ‬॥‫ش‬ঃ५ऋऩः‫؛‬

3. ॸय़५ॺরभলਠਜ਼઼॑અൟचङ

– ॸय़५ॺরभ෱௞ऋ੺ःୁऺन୶஭ऋপऌः‫ء‬

4. ৉੡भহ৐ੴ௙‫ق‬ੴ੡২ಉ‫॑ك‬અൟचङ– َૣਣُ ї੗ऎभযमَૣਣ਩ُ॑୳କ‫؛‬

5. ৉੡ୁਰਗभୁधभુକ॑અൟचङ

– َ০঩म෭িपःऽघऋ‫ؚ‬ౝଜम൜಼঎ছথॸॕ॔दૣਣ
पষऌऽघ‫ ُ؛‬їૣਣमَૣਣ਩ُऊَૣਣ৘ُ‫ؚ‬পଚदमऩः‫؛‬

2014/7/19

৉੡ੲਾૼ୒ଢ଼஢ভ

- 51 -

14

発表スライド－報告4（北本）PrecisionधRecallभ४ঞথঐ
• ेॉ੗ऎभ৉੡॑ྴলघॊਙચ‫ق‬Recall‫ك‬॑਱঱औचॊध‫ؚ‬৉੡टऐ॑ྴলघॊਙ
ચ‫ق‬Precision‫ك‬ऋ଩ৣघॊَ४ঞথঐُ‫؛‬• ৉੡ୁോછभఁ୑म‫ؚ‬Recall॑਱঱औचॊ
ഫद‫ؚ‬Precision॑໱ཇधऩॊ‫્ق‬प৵ஊम঳ಹ੡ဨ৓ऩ৉੡ऋ੗ऎ൑ॊ‫؛ك‬• ૼ୒पेढथ‫ؚ‬Precision-Recallශ଍ঽ৬॑
਱঱औचॊखऊऩः‫؛‬৉੡ੲਾૼ୒ଢ଼஢ভ

2014/7/19

15

GeoNLPभଡਛ• GeoNLP Software– ड़‫ش‬উথ९‫ش‬५९ইॺक़ख़॔धखथଦഘ‫؛‬– ঘ‫ش‬२ऋঽীभ१‫ش‬ংपॖথ५ॺ‫ش‬ঝखथਹ৷‫؛‬• GeoNLP Data
– ৉੡ୁോછ॑੿ਛखथ॔ॵউট‫؛ॻش‬– १ॖॺऊैॲक़থট‫ॻش‬खथ੗৯৓पਹ৷‫؛‬• GeoNLP Service– ९ইॺक़ख़॔ਃચ‫ق‬भ঳৖‫॑ك‬API৽૓दਹ৷‫؛‬– Linked Open Dataधखथ౎ॹ‫ॱش‬धଁ়‫؛‬
2014/7/19

৉੡ੲਾૼ୒ଢ଼஢ভ

- 52 -

16

発表スライド－報告4（北本）GeoNLPग़॥३५ॸ঒

/LQNHG'DWD१‫ش‬ং
१
१‫ش‬
१‫ش‬ং

ോછ१‫ش‬ং,'दਖः়ॎच

ఃஈ‫؞‬ਫ਼ด

ോછ
&69

৉੡ୁ
জএ४ॺজ

৉੡ୁॹ‫ॱش‬,'‫؞੶਀؞‬஑‫৽؞‬༬২‫ؼ‬/LQNHG
'DWD৴௚
:HE$3,१‫ش‬ং਀੶दਖः়ॎच

৉੡पॱॢ
હऐऔोञ
ॸय़५ॺ

৉੡॑அि
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৉੡॑அिॸय़५ॺ॑
ੰෲखञःঘ‫ش‬२৉੡भോછ॑ତ૟
‫؞‬ਹ৷खञःঘ‫ش‬२৉੡ੲਾૼ୒ଢ଼஢ভ

2014/7/19

৉੡पঢ়घॊ
ਁ৫ੲਾ౺

17

GeoNLP९ইॺक़ख़॔
ॸय़५ॺ+70/॑
-62153&$3,पোৡ

ঽே੉ୁॸय़५ॺ

஄ଙಞੰෲ

஄ଙಞੰෲ

ঃॱ‫ش‬থঐॵॳথॢ

୻ધॸ५ॺോછુ৊ଡണ
৉੡ୁఃஈྴলଷ૷‫آ‬2014/7/19

॥५ॺಌৗ
-621஄ૄदନ௦&06भঔ४গ‫ش‬ঝधखथਹ৷
৉੡ੲਾૼ୒ଢ଼஢ভ

- 53 -

GeoNLP䝃䞊䝞

৉੡ୁോછ

৉੡ୁྴল

৉੡ୁੰৠ

ওॱॹ‫ॱش‬હଖ

18

発表スライド－報告4（北本）APIૢ௦मGeoJSONप૆ು{ "surface" : "⚄ಖ⏫","geonlp_id" : "STc3x1","geo" : {"type" : "Feature","geometry": {"type": "Point","coordinates" : [139.757606, 35.695966]},"properties" : {"name" : "⚄ಖ⏫ 㥐","kana" : "䛨䜣䜌䛖䛱䜗䛖䛘䛝","icon" : "http://maps.google.co.jp/mapfiles/ms/icons/rail.png","entry_id" : "9939","dictionary_id" : 4,
"body" : "⚄ಖ⏫","prefix" : [""],"suffix" : ["㥐", ""],
"body_kana" : "䛨䜣䜌䛖䛱䜗䛖","prefix_kana" : [""],"suffix_kana" : ["䛘䛝", ""],
"ne_class" : "Station","hypernym" : ["ᮾி䝯䝖䝻", "༙ⶶ㛛⥺"],"priority_score" : 0,
"latitude" : 35.695966,"longitude" : 139.757606,"address" : "ᮾி㒔༓௦⏣༊⚄⏣⚄ಖ⏫஧୎┠2","code" : {"ekidata.jp":"2800807", "TokyoMetro":"Z-07"},"CityCode" : "13101"}}} 2014/7/19
৉੡ੲਾૼ୒ଢ଼஢ভ

• WebAPIૢ௦मGeoJSON૆ು• ৉௕षभड़‫ش‬ংঞॖऋઍಔप‫؛‬• ใோभ॥থং‫ॱش‬‫ق‬SVG૗ఌಉ‫ुك‬ણ৷दऌॊ‫؛‬19*HR1/3१‫ش‬অ५

KWWSVGLDVH[QLLDFMSJHRQOS

ભਔभঽே੉ୁધ॑োৡघॊध‫ؚ‬ঽ৿৓पੰෲखथ৉௕৲

2014/7/19

৉੡ੲਾૼ୒ଢ଼஢ভ

- 54 -

20

発表スライド－報告4（北本）GeoNLP IDभહଖോછ१‫ش‬ং‫ق‬ঘ‫ش‬२੡‫ؚ‬ോછ੡‫ؚ‬
HQWU\BLG‫ك‬भੌपৌखथ
खथथଖ
঳ਔभJHRQOSBLG॑હଖോછই॓ॖঝ॑॔ॵউট‫ॻش‬‫؞‬ঘ‫ش‬२੡‫ق‬঳ਔ‫ك‬‫؞‬ോછ੡‫ق‬ঘ‫ش‬२ओध঳ਔ‫ك‬&69
HQWU\BLGभा৉੡ୁজএ४ॺজJHRQOSBLGહऌभോછই॓ॖঝ॑
ॲक़থট‫ॻش‬૭ચ‫ق‬૑ਏपૢगथౣૐ‫ك‬&69
JHRQOSBLGHQWU\BLG

&69ോછ
ঘ‫ش‬२ऋ੿ਛ
‫؞‬HQWU\BLG॑હଖ৉੡ੲਾૼ୒ଢ଼஢ভ

2014/7/19

21

GeoNLP ID॑৷ःञॱॢહऐ
:HE$3,

ঽே੉ୁધ

৉੡ୁজএ४ॺজ
઄ଡୗ৲ધ
َূ਎ُ→,'K8&1४ड़ॱॠথॢ

:HE$3,१‫ش‬ং઄ଡୗ৲ધ
َূ਎ُ‫ق‬ക‫ك‬→,'Z/FS:Z৉੡ୁ,'઄ଡୗ৲ધ
َূ਎ُ→,'K8&1
2014/7/19

઄ଡୗ৲ધ
َূ਎੃ُ
→,'K8&1৉੡ੲਾૼ୒ଢ଼஢ভ

- 55 -

22

発表スライド－報告4（北本）GeoLODhttp://geolod.ex.nii.ac.jp/
GeoNLP:1

Predicate
Subjectূ਎

seeAlsoূ਎Wikipedia:ূ਎

ObjectsameAsRDFभਕणੌभથ਱ॢছই

JISX0401:13

ূ਎• Semantic Webभૼ୒ऩन॑৷ःथ‫ॱشॹؚ‬॑‫ق‬URIद‫ك‬জথॡघॊலੌा॑৫৅ख‫ؚ‬ड़‫ش‬উথऩॹ‫ॱش‬भॿॵॺড‫ش‬ॡ॑ଡണ‫؛‬
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৉੡ੲਾૼ୒ଢ଼஢ভ

23

GeoNLPॹ‫ॱش‬https://geonlp.ex.nii.ac.jp/• ৉੡ോછ॑ુથख
थ‫ؚ‬GeoNLP९ইॺक़ख़॔दણ৷‫؛‬• ষ৆‫؞‬੫঵भड़‫ش‬উথॹ‫॑ॱش‬৉੡ോછभ஄ૄपਸੵ‫؛‬• ଻য‫ॢ؞‬ঝ‫ش‬উभൃभஉ৓ऩ৉੡ോ
છ॑ड़‫ش‬উথ৲‫؛‬
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৉੡ੲਾૼ୒ଢ଼஢ভ

- 56 -

24

発表スライド－報告4（北本）ਹ৷ছॖ७থ५
ছॖ७থ५भரథ

&UHDWLYH
2SHQ'DWD
&RPPRQV &&  &RPPRQV 2'& 

3XEOLFGRPDLQ&&

3''/ SXEOLFGRPDLQGHGLFDWLRQDQGOLFHQVH $WWULEXWLRQ&&%<

2'&%<$WWULEXWLRQ
6KDUH$OLNH

&&%<6$

2'E/ 2SHQ'DWDEDVH/LFHQVH • ஆঽਝ৒ु૭ચटऋ‫ؚ‬ਹણ৷॑യਤघॊ
ञी‫ؚ‬਑଒ऋ૘ऩःছॖ७থ५॑௓တ‫؛‬
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৉੡ੲਾૼ୒ଢ଼஢ভ

25৉੡ോછ॑੿ਛखथाेअ

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৉੡ੲਾૼ୒ଢ଼஢ভ

- 57 -

26

発表スライド－報告4（北本）৉੡ോછ॑੿ਛखथाेअ

৉੡ੲਾૼ୒ଢ଼஢ভ

2014/7/19

ইॕ‫ش‬ঝॻ੡

27৉੡ୁോછभ५य़‫ش‬ঐইॕ‫ش‬ঝॻஶୁ੡

૑೼ரશ‫؞‬ളਯभશ

஑‫؞‬਑৺୻

V8ZGW‫ٹ‬,'‫ق‬,GHQWLILHU‫ك‬*HR1/3,'

JHRQOSBLG૑೼FKDU  SULPDU\NH\XQLTXH

ग़থॺজ,'

HQWU\BLG૑೼‫ق‬૬ჷਂ૭‫ك‬YDUFKDU  QRWQXOO



ോછ,'

GLFWLRQDU\BLG

૑೼

LQW



‫੶਀ٹ‬ੲਾ 1RWDWLRQ 
ਉ஑

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૑೼‫ق‬૬ჷਂ૭‫ك‬YDUFKDU  QRWQXOO

ైච

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ERG\BNDQD௓တYDUFKDU  औढ़ौம୍ോഭाSUHIL[BNDQDఁ୑‫؞‬ളਯ૭YDUFKDU  n|மஏോഭाVXIIL[BNDQDఁ୑‫؞‬ളਯ૭YDUFKDU  ऱऒअगॆअऎअऒअ

‫ٹ‬ঢ়બੲਾ 5HODWLRQ ಕથ੡ॡছ५QHBFODVV૑೼YDUFKDU  QRWQXOO঱ਜ਼ୁK\SHUQ\P௓တ‫؞‬ളਯ૭YDUFKDU  ঩মਨਲ੊

ર੔५॥॔SULRULW\BVFRUHఁ୑

LQWGHIDXOW ‫ٹ‬രਙੲਾ $WWULEXWH ৻਀ਡ༬২ODWLWXGH૑೼YDUFKDU  

৻਀ਡ৽২

ORQJLWXGH૑೼YDUFKDU  કਚ

DGGUHVV௓တYDUFKDU  ైච৘ূયഗႤ঴

৉੡॥‫ॻش‬

FRGHఁ୑‫؞‬ളਯ૭YDUFKDU  ,$7$2.',&$25-&2થ஍਋৑‫ق‬৫઩‫ك‬YDOLGBIURP

ఁ୑

GDWH

n|થ஍਋৑‫ق‬ીവ‫ك‬YDOLGBWR

ఁ୑

GDWH

n|

2014/7/19

৉੡ੲਾૼ୒ଢ଼஢ভ

- 58 -

28

発表スライド－報告4（北本）ਁ৫‫؞‬శਁ৫ോછभଁ়ੰෲ

శਁ৫৉੡ୁॹ‫ॱش‬ਁ৫१‫ش‬ং৉੡ୁজএ४ॺজ

਌ਏ৉੡ୁ
জএ४ॺজ

৉੡ୁজএ४ॺজ
ऊैਹ৷खञःോ
છ॑ॲक़থট‫ॻش‬॥থং‫ॱش‬৉੡ୁজএ४ॺজऊ
ैଵ৶঻ऋ਌ਏऩോ
છ॑৭උ

ਁ৫:HE$3,१‫ش‬ং
$3,:HE$3,ট‫ش‬ढ़ঝ৉੡ୁ
জএ४ॺজ

*HR1/3॑৷ःञ
ॸय़५ॺੰෲ
ॡছॖ॔থॺউটॢছ঒

:HE$3,
ஆঽ:HE$3,१‫ش‬ং

2014/7/19

৉੡ੲਾૼ୒ଢ଼஢ভ

29ഄఴ৓ऩ৉੡षभి৷
1. GeoNLPम஄ଙಞੰෲप੦तऎ‫؛‬– ଽધ৷஄ଙಞੰෲஓमँॊऊ‫ء‬

2. GeoNLPम৉੡ോછ॑૑ਏधघॊ‫؛‬– GeoNLP஄ૄप૗ఌघॊ૑ਏँॉ‫؛‬

3. ৉੡भથ஍਋৑॑नअણ৷घॊऊ‫ء‬– ல஘पमোढथःॊऋ‫ؚ‬౞ৰಎ‫؛‬– ৉੡भ૗ዮ॑ঔॹঝ৲खञLinked Data‫؛‬

4. ৉੡भ୆ੀ॑ନघਃચम০৏भ੒৒‫؛‬
2014/7/19

৉੡ੲਾૼ୒ଢ଼஢ভ

- 59 -

30

発表スライド－報告4（北本）ഄఴ৓ऩ৉੡षभୖ਻
1. ഄఴ৉੡भ৉੡ୁോછ॑॔ॵউট‫ؚॻش‬ુથख‫ؚ‬GeoNLPदীෲघॊऒधम૭ચ‫؛‬
2. થ஍਋৑भඞःपणःथम‫ؚ‬ৰ੠भॽ‫ش‬६॑उ੅ठभ্ध৮૛खञः‫؛‬
3. ৉੡भ૗ዮ‫ؚ‬৉੡भ୆ੀमGeoNLPभਗડ‫؛‬
GeoLODभఁ୑धखथඞःञः‫؛‬
4. ଽધ৷஄ଙಞੰෲஓप୷ख౹इॊञीभ
ਃચऋৗञप૑ਏ‫ء‬
2014/7/19

৉੡ੲਾૼ୒ଢ଼஢ভ

31

පോ
• GeoNLPभଢ଼஢‫؞‬৫৅म‫ৼؚ‬ଐဧ੽‫ق‬ઙૄভ঺ੲਾ૥੿
஼‫ك‬धभુ৊ଢ଼஢पेॊुभदघ‫؛‬• GeoNLPक़ख़ঈ१ॖॺभ৫৅पम‫قؚ‬ઙ‫ॺك‬ছॖ॔ॵॡ५
भੈৡ॑੭ऽखञ‫؛‬• JSTऔऌऋऐ‫ؚ‬৉ૉ୭୆ੲਾଁ੆়উটॢছ঒‫ؚ‬বয়ੲਾ৾ଢ଼஢ਚુ৊ଢ଼஢ાಉभ੍ର॑ਭऐऽखञ‫؛‬https://geonlp.ex.nii.ac.jp/

2014/7/19

৉੡ੲਾૼ୒ଢ଼஢ভ

- 60 -

32

報告5（原）地名データのセマンティック Web への応用
京都大学地域研究統合情報センター
原正一郎

１．地名辞書データベース構築の経緯
PNC2001 に出席した際に、米国の歴史研究者から日本の歴史地名に関するデータベースの情報提供を求められた。本人は日中交易史を研究していたそうで、史料に現れる日本の地名を地図上で同定することに難儀しているとのことであった。その当時、すでに米国では Alexandria Digital Library Gazetteer などのフリーの地名データベースがオンライン公開されていたが、日本において該当するような地名データベースは存在していなかった。そこ
で H-GIS 研究グループにおいて、掲載されている地名数が多く、地名辞書として一定の評価が得られており、かつ著作権の切れている史料を検討した結果、吉田東伍編纂による「大日本地名辞書」のデジタル化を試みることとなった。
2005 年 11 月 17 日に、本稿執筆者が在職していた国文学研究資料館と吉田文庫との間で、電子化された「大日本地名辞書（索引）」の構築に関する覚書を締結し、「人間文化研究機
構連携研究

日本とユーラシアの交流に関する総合的研究『湿潤アジアにおける「人と水」の統合的研究』代表：秋道 智彌（総合地球環境学研究所）」の経費により、大阪国際大学桶谷教授の監修のもとで、データベース化を開始した。
大日本地名辞書を手始めに、これまでに延喜式、寺院名鑑、旧５万分の 1 地図から地名を抽出し、地名データの集積を進めてきた。現時点において、大日本地名辞書：49,557 件、
式内社：2,842 件、寺院：78,588、旧 5 万分の 1：192,122 の計 323,109 地名を収録している。
地名辞書のデータ構造は図 1 のようになっている。
1
番号

2
地名

11997 笠木山
38325 飛州
38385 飛騨山脈
38399 飛騨国
38400 斐陀国38356 飛騨38377 飛騨川
38384 飛騨高原
38388 飛騨谷
38401 飛騨工
9459 大船戸
13047 金山
13459 上麻生
14992 神田郷
15017 神土
15140 神淵16232 桐洞17607 黒川21287 笹洞
21651 佐見22734 七宗山

3

4

ヨミ

国

カサギ
ヒ
ヒダ
ヒダ
ヒダ
ヒダ
ヒダ
ヒダ
ヒダ
ヒダ
オオフナト
カナヤマ
カミアソウ
カンダ
カンド
カンブチ
キリボラ
クロカワ
ササボラ
サミ
シチソウ

美濃
飛騨
飛騨
飛騨
飛騨
飛騨
飛騨
飛騨
飛騨
飛騨
飛騨
飛騨
飛騨
飛騨
飛騨
飛騨
飛騨
飛騨
飛騨
飛騨
飛騨

5

6

7

8

9a

郡

郡ヨミ

形状

位置記述
法

現在地名a

飛騨谷 ヒダダニ
飛騨谷 ヒダダニ
飛騨谷 ヒダダニ
飛騨谷 ヒダダニ
飛騨谷 ヒダダニ
飛騨谷 ヒダダニ
飛騨谷 ヒダダニ
飛騨谷 ヒダダニ
飛騨谷 ヒダダニ
飛騨谷 ヒダダニ
飛騨谷 ヒダダニ
飛騨谷 ヒダダニ
飛騨谷 ヒダダニ

9b

9c

現在地名b 現在地名c

3
1
3
3
3
2
1
1

4 岐阜県
1 岐阜県
4 岐阜県
4 岐阜県
4 岐阜県
2 高山市
1
1 下呂市

1
1
1
1
1
1
1
2
1
1
1

1 下呂市
1 下呂市
1 加茂郡七宗町
1 加茂郡東白川村
1 加茂郡東白川村
1 加茂郡七宗町
1 下呂市
2 加茂郡白川町 加茂郡白川町
1 下呂市
1 加茂郡白川町
1 加茂郡七宗町

10a

11a

10b

11b

緯度

経度

緯度

経度 現在名称 巻

36.8.3436.17.21
36.8.34
36.8.34
36.8.34美濃加茂市
36.5.836.8.34
加茂郡
中津川市 35.39.41
35.39.46
35.39.41
35.32.38
35.38.33
35.38.33
35.34.39
35.38.43
35.35.47
35.38.42
35.40.34
35.35.53

137.15.14
137.38.52
137.15.14
137.15.14
137.15.14
137.32.34 35.26.43 137.3.8
137.15.14
137.9.34
137.9.46
大船渡
137.9.34
137.7.10
137.19.29
137.19.29
137.5.22
神渕
137.7.36
菅田桐洞
137.19.12 35.35.9 137.11.55
137.6.23
菅田笹洞
137.16.15
137.8.22

図１．地名辞書データベースの構造- 61 -

12

13

14

15

16

17

ページ 大項目名 地名属性

5
5
5
5
5
5
5
5
5
5
5
5
5
5
5
5
5
5
5
5

509 飛騨国
509 飛騨国
509
509 飛騨国
510 飛騨国
510
510 飛騨川
510
510 飛騨国
511 金山
511
511
511
511
511
511
511 白川
511 桐洞511 白川
511

備考

2
33
2
2
2
22
34
9 郡と同類
役職名？
8
4
5
6
8
5
8
22
8
5
31

報告5（原）

データは XML で記述されている。以下に例を示す。

<item pid='26682'> <kuni>山城</kuni><gun>上京</gun><gunyomi>カミキョウ</gunyomi><placename reading=‘ソウコクジ’>相国寺</placename><pname1>京都市上京区</pname1><pname2></pname2><pname3></pname3><shp>1</shp><loc>1</loc><lat>35.2.0</lat><long>135.45.46</long><lat2></lat2><long2></long2><altname></altname><parent></parent><attribute>13</attribute><page>23</page><remarks/></item>
データベースは XML サーチエンジンと Web API の組み合わせである。初期の検索画面例を
図 2 に示す。

図２．地名辞書データベースの検索例
２．地名辞書データベースの問題点と API の導入
地名辞書データベースは簡単な検索画面を持っており、特定の地名を検索するだけなら十分な機能を提供している。しかし、他のデータベースなどと組み合わせた処理を行うとすると、地名辞書の検索結果を別のデータベースに手入力あるいはコピー＆ペーストする
しか方法がない。CGI を使うことも可能であるが、返礼が HTML であるため、後処理が面倒である。つまり、地名辞書をプログラムで利用することは困難である。
この問題を解決するために、地名辞書に REST（Representational State Transfer）的な Web
サービスとしての API を追加した（ここで REST 的とは、RPC のスタイルに合わせた簡易- 62 -

報告5（原）な XML+HTTP インターフェイスという意味合いで有り、Fielding の REST アーキテクチャ
スタイルの原則に合わせた Web サービスシステムではない）。この API の利用法は、CGIや Servlet と似ているので、ユーザ側プログラミングが容易であること、返戻が XML/JSONであるため，プログラム実装の自由度が高く，既存のツールを利用できる点に特徴がある。
図 3 に API 仕様の概要を示す。

 api_base_url‘/’Content_Type?‘/’Database_ID‘?’Parameters+
 Content_Type:none |/*XML text/xml*/
 json |/*JSON application/json*/
 simplejson | /*Simple JSON application/json*/
 jsonp |/*JSONP text/javascript*/ simplejsonp/*Simple JSONP text/javascript*/ Parameters: operation=(‘searchRetrieval’ | ‘explain’) ‘&’version=‘1.2’
 (‘&’Query)?
 ‘&’recordSchema=(‘mods’ | ‘dc’ | ‘original’)
 (‘&’etc.)*
 Query:
query=‘not’? (Term Op Keyword) ((‘and’|’or’) ‘not’?
(Term Op keyword))* Term: Original_Field_Name | Mods_Terms | DC_Terms | ‘cql.anywhere’ | etc.
 Op: ‘=’ | ‘==’ | ‘<>’ | etc.
図３．REST 型 API の仕様の概要
この API において、例えば「寺院名が相国寺であるレコード」
を検索し、結果を Simple JSON
形式で返戻する query は、

http://ServerURI?operation=searchRetrieve&version=1.2&query=(c3="%E7%9B%B8%
E5%9B%BD%E5%AF%BA") &recordSchema=originalとなる。ここで Server URI は地名辞書の URI、C3 は地名辞書において地名が記載されているフィールド名、“%E7%9B%B8%E5%9B%BD%E5%AF%BA”は相国寺の URI エンコードである。返礼は{"c1":"10026682","c2":"10026682","c3":"相国寺","c4":"ソウコクジ","c5":"35.03333333","c6":"135.7627778",
・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・"c16":"山城",・・・・・・・・・・・・・・・・・"c18":"上京区","c19":"カミキョウ",・・・・・・"c22":"京都市上京区////","c23":"京都市上京区////",
・・・"c25":"大日本地名辞書","c27":"30048501：相国寺と重複"・・・・・・・・}・・・・・・・・・- 63 -

報告5（原）のようになる。この検索結果から得られた相国寺のある国名（c16）の値「山城」を利用し、「相国寺と同じ国にある地名」を検索し、結果を Simple JSON 形式で返戻する query は、

http://serverURI?operation=searchRetrieve&version=1.2&query=(c16="%E5%B1%B1%
E5%9F%8E")&recordSchema=originalとなる。結果は、「会初川、相之京、青谷、赤井、赤井河原、不明門、県神社、県井戸、県宮、赤日埼、秋山、安居院、旦椋神社、朝日山、飛鳥路、愛宕神社、愛宕山、愛宕念仏寺、
阿刀神社」などとなる（ここでは地名フィールド（c3）のみを書き出している）。
REST 的 API を利用することにより、地名辞書の検索結果を利用して別のデータベースを検索する、Google Maps と連携させて位置を地図上に可視化する、統計パッケージなどと連携さてデータマイニングを行う、などの一連の操作をアプリケーションプログラムで実行できるようになった。
３．セマンティック Web を応用した新たな展開
REST 型 API の導入により、地名辞書データベースは Mashup などで利用できるようになり、研究に資するデータベースとして一定の進展を実現できた。ただし、以下のような課題が残っている。
・柔軟なデータベース連携が困難である：他のデータベースと連携検索する際に必要なjoin 操作ができないので、同様の操作を手続き的に記述する必要がある。
・人文学で使われる手続きを素直に記述できない：系譜を辿ったり（祖先や子孫を辿る）
関係者を探し出したりする（仲間の仲間の・・・・）ことは人文学分野における典型的な情報処理操作である。しかし現状の手続的な API でデータベースを結合しながら関連を辿ることは容易でない
このような課題を解決するためには、従来の関係データモデルではなく、データ要素間の関連記述を重視したネットワーク型のデータモデルが有効であると考えた。ネットワー
ク型のデータモデルは多く提案されているが、Web 上にある情報資源の記述に対応し、データモデルや記述法が国際標準となっており、ツールやアプリケーションが豊富で、応用実績があるものとして、RDF（Resource Description Framework）がある。

図４．RDF によるネットワークモデルの例- 64 -

報告5（原）RDF のデータモデルでは、2 つの情報資源の関連を、主語（subject）、述語（predicate）、
目的語（object）の 3 つの要素で表現し、これをトリプル（triple）と呼ぶ。主語は情報資源、
目的語は主語に関連した別の情報資源あるいは名前などの値、述語が両者の関連を示す。
RDF において Triple はグラフで表現され、通常の情報資源（URI で識別できるもの）は丸いノードで表し、テキストなどの値は四角のノードで表す。各ノードの間は、これらの関係を表すエッジで表現する。RDF が定義しているのはこのトリプルに基づく抽象構文であり、具象構文としては XML を利用した RDF/XML が別に定義されている。例えば図 4 上部分のグラフは、「http://www.h-gis.org とは Humanities’ GIS research group のことである」という情報を表現している。ここで、「http://www.h-gis.org 」が主語、「のことである（dc.title）」
が述語、「Humanities’ GIS research group」が目的語となる。これを RDF/XML で記述すると次のようになる。

<rdf:RDF
xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22‐rdf‐syntax‐ns#"
xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"><rdf:Description rdf:about="http://www.h‐gis.org"><dc:title>Humanities’ GIS research grouop</dc:title></rdf:Description></rdf:RDF>
RDF において、情報資源は URI で一意に識別される。異なるデータベースに存在するデータであっても、同じ情報資源に同じ URI が付与されていれば RDF のデータそのものが自動的に対応づけられる。つまり、ある情報の目的語が URI で示され、さらに同じ URI を主語に持つ情報が別のデータベースにあると、それらの目的語と主語が連結されて、新しい
ネットワークが構成される。このメカニズムにより、単純なトリプルから巨大なネットワークが構築される。さらに RDF には、語彙の意味やカテゴリ・分類を定義する RDFS（RDF
Schema）、語彙の厳密な意味や相互関係（オントロジー）を記述する OWL（Web ontology
language）、RDF で記述されたデータを検索・操作する SPARQL（SPARQL Protocol and RDF
Query Language）などの整備が進んでおり、これらを駆使することにより、多様な情報記述と情報処理を実現している。
４．RDF を利用した地名辞書データベースの再構築
地名辞書データベースを Web 上におけるより使い勝手の良い研究資源とすることを目指して、①データモデル設計、②語彙定義、③RDF データへの変換と RDF データベース（RDF
Triple Store）構築、④検索用アクセスポイント（SPARQL Endpoint）公開を試みた。
４．１ データモデルの設計
地名辞書には、①地名を行政地名・建物などの属性で分類している、②地名は、それが属する町、その町が属する郡、その郡が属する県のように階層化されている、③緯度・経度が付与されている、④地名の出典情報があるなどの特徴がある。この特徴を新しい地名
辞書のデータモデルにおいても踏襲した（図 5）。

- 65 -

報告5（原）図５．地名辞書のデータモデル
４．２ 語彙と名前空間の定義
RDF ではデータを主語・述語・目的語の Triple で表現し、各 Triple は名前（語彙）で識別されている。地名辞書のフィールド名のうち、「国名」のように地名辞書に特有な語彙はTriple の語彙としてそのまま利用するとしても、地名の階層関係や同義語関係などはシソー
ラスやオントロジーなどで使われている既存の語彙を使った方がデータ連係の点から都合がよい。しかし「title」が雑誌目録では「題名」の意味で、人名録では「肩書き」の意味で用いられるように、同じ語彙が異なる分野において異なる意味で使われていることがある。
そのため、各語彙は名前空間で識別する。名前空間と語彙を組み合わせ URI とする。これ
により、地名辞書の語彙は一意に識別される。地名辞書で利用している名前空間の一部を以下に示す。

地名辞書 gzt http://gazetteer.chikyu.ac.jp/gzt/elements/1.0/
図幅
gm http://gazetteer.chikyu.ac.jp/gm/elements/1.0/
地名属性 http://gazetteer.chikyu.ac.jp/id/placeattribute/番号
行政区分 http://gazetteer.chikyu.ac.jp/id/category/番号
地名
http://gazetteer.chikyu.ac.jp/id/placename/番号
rdf
http://www.w3.org/1999/02/22‐rdf‐syntax‐ns#
rdfs
http://www.w3.org/2000/01/rdf‐schema#dc
http://purl.org/dc/elements/1.1/
dcq
http://purl.org/dc/terms/
owl
http://www.w3.org/2002/07/owl#
skos
http://www.w3.org/2004/02/skos/core#
skosxlhttp://www.w3.org/2008/05/skos‐xl#
geo
http://www.w3.org/2003/01/geo/wgs84_pos#
vcard
http://www.w3.org/2006/vcard/ns#
gn
http://www.geonames.org/ontology
・・・・・・・・・・- 66 -

報告5（原）以下の語彙の一部を示す。

ID
主語
Original ID
dc:identifier
地名
rdfs:label
地名よみskosxl:altLabel
緯度経度情報 geo:Point
緯度
geo:lat
経度
geo:long
緯度 tkygzt:lat
経度 tkygzt:long
x 座標（UTM） gzt:xy 座標（UTM） gzt:yゾーン（UTM）gzt:zone
形状
dc:format
位置記述法
gzt:projection
地名属性
dc:subject
rdfs:label
dcq:subject
旧国名
gzt:country

旧国名元表記gzt:countryOriginalNotation
旧群名
gzt:county
旧郡名よみ
gzt:countyAltLabel
旧郡名元表記gzt:countyOriginalNotation
都道府県名
vcard:region
合併前所在地 gzt:
localityOriginalNotation
現所在地
gzt: locality
現在地名
skosxl:prefLabel
出典
dc:source
備考
rdfs:comment
図幅情報
gm:geomap
図幅名
rdfs:label
owl:sameAsI
gm:north
gm:westgm:eastgm:south

４．３ RDF Triple の変換と RDF Triple Store の構築
上記で定義した語彙を用いて、地名辞書の各レコードを RDF Triple に書き換える。以下
は RDF で記述された「阿位郷」の例である。

@prefix rdf:
@prefix rdfs:@prefix dc:@prefix dcq:
@prefix owl:
@prefix skos:@prefix skosxl:@prefix geo:@prefix vcard:@prefix gzt:
@prefix gm:<http://www.w3.org/1999/02/22‐rdf‐syntax‐ns#> .
<http://www.w3.org/2000/01/rdf‐schema#> .
<http://purl.org/dc/elements/1.1/> .
<http://purl.org/dc/terms/> .
<http://www.w3.org/2002/07/owl#> .
<http://www.w3.org/2004/02/skos/core#> .
<http://www.w3.org/2008/05/skos‐xl#> .
<http://www.w3.org/2003/01/geo/wgs84_pos#> .
<http://www.w3.org/2006/vcard/ns#> .
<http://gazetteer.chikyu.ac.jp/gzt/elements/1.0/> .
<http://gazetteer.chikyu.ac.jp/gm/elements/1.0/> .

<http://gazetteer.chikyu.ac.jp/id/placename/10000001>
ageo:SpatialThing ;rdfs:label "阿位郷" ;gzt:country "出雲" ;gzt:county "仁多郡" ;gzt:countyAltLabel "ニタ" ;gzt:locality "仁多郡奥出雲町////" ;gzt:localityOriginalNotation "仁多郡奥出雲町////" ;gzt:projection[ rdfs:label "1" ;owl:sameAs <http://gazetteer.chikyu.ac.jp/pn/pntype/Point>];- 67 -

報告5（原）dc:format[ rdfs:label "1" ;owl:sameAs <http://gazetteer.chikyu.ac.jp/pn/pntype/Point>];
dc:identifier "10000001" ;dc:source "大日本地名辞書" ;dc:subject[ rdfs:label "郷・里" ;dcq:subject <http://gazetteer.chikyu.ac.jp/id/placeattribute/6>];
geo:Point[ gzt:lat "35.13" ;gzt:long "132.94" ;gzt:x "3889169.23606705" ;gzt:y "312534.868129257" ;gzt:zone "53 S" ;geo:lat "35.1279467847798" ;geo:long "132.942567549788"];
skosxl:altLabel "アイ" .
４．４ SPARQL Endpoint の構築
RDF Triple Store に格納された地名データを検索する一般的な方法は、RDF Triple 用検索
言語の SPARQL を利用することである。SPARQL クエリを受け付ける API の URI を SPARQL
Endpoint という。以下は、地名辞書用の SPARQL Endpoint において「相国寺のある国に属する地名一覧」の表示するための SPQRCL クエリの例であり、PREFIX rdfs:
PREFIX gzt:

<http://www.w3.org/2000/01/rdf‐schema#><http://gazetteer.chikyu.ac.jp/gzt/elements/1.0/>

select distinct ?place ?namefrom <http://gazetteer.chikyu.ac.jp/rdf/placename>where {{?s rdfs:label "相国寺"}{?s gzt:country ?country}{?place gzt:country ?country}{?place rdfs:label ?name}}
その結果の一部は以下のようになる
100 / 8353 (表示件数/ヒット件数) ダウンロード: RDF/XML 形式 N3/Turtle 形式 CSV 形式

Place
Name
http://gazetteer.chikyu.ac.jp/id/placename/10023952
朱雀野
http://gazetteer.chikyu.ac.jp/id/placename/10042178
真葛原
http://gazetteer.chikyu.ac.jp/id/placename/10003404
池坊・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・- 68 -

報告5（原）SPARQL クエリの記述は一般利用者には困難であるため、RDF Triple Store に集積されたデータを検索したり可視化したりするためのインターフェイスや GUI を開発する必要があると思われた。そこで今回の試行では、これまでの地名辞書データベースの API と同じ動作をするインターフェイスを SPARQL 検索エンジンの上に作成した。
５．まとめ
データベースの高度利用を目指す試みとして、地名辞書データベースを RDF Triple Storeとして再構築した。有効性の検証はこれからであるが、以下の点に留意する必要があると考えている。
 利用のシナリオ・Good Practice・事例の収集
 多くのデータベースを RDF Triple Store 化して連携の対象を充実させる
 API・可視化などユーザインタフェースの機能充実
 データマイニングツール（統計パッケージ、GIS 等）との連携- 69 -

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Database A
Specific Metadata of Database A
Resource Sharing Front End System
Hub Metadata for
Resource Sharingᅛᐃ䛥䜜䛶䛔䜛䛾䛷ᰂ㌾ᛶ䛜ప䛔ᶆ‽つ᱁䛾⤌䜏ྜ䜟䛫䛷䛒䜛䛜䝅䝇䝔䝮඲య䛿㠀ᶆ‽䛷㧗䝁䝇䝖Z39.50/SRW Retrieval
Resource Sharing Front End System
Hub Metadata for
Resource Sharing

User
Retrieval᳨⣴ᡭ㡰䛜␗䛺䜛
Vocabulary Mapping

Database B
Specific Metadata of Database B- 77 -

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発表スライド－報告5（原）ᆅྡ䝯䝍䝕䞊䝍䛾ㄒᙡᐃ⩏ 㻔୍㒊㻕㻵㻰㻻㼞㼕㼓㼕㼚㼍㼘㻌㻵㻰ᆅྡᆅྡ䜘䜏⦋ᗘ⤒ᗘ᝟ሗ
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地名にかかる情報技術に関する研究会（2014 年 7 月 19 日開催）
報告書
編集

京都大学地域研究統合情報センター・地域情報学プロジェクト「地域の知」の情報学―時間・空間・語彙に注目した地域情報学の展開―
国立情報学研究所公募型共同研究「GeoNLP プロジェクト：自然言語文を対象とした地名情報処理とコミュニティの展開」
大学共同利用機関法人人間文化研究機構・研究資源共有化事業委員会

発行

2014 年 10 月 31 日
京都大学地域研究統合情報センター

地域情報学プロジェクト〒606-8501 京都市左京区吉田下阿達町 46
印刷

大光社〒604-0086 京都市中京区小川通丸太町下ル中之町 76
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