DEIM Forum 2016 H5-1

Word2Vec を用いた地域やランドマークの意味演算
土田崇仁†

遠藤雅樹††,†††

加藤 大受††,††††

横山 昌平††††††

石川江原遥††

廣田 雅春†††††

博††† 首都大学東京 システムデザイン学部 〒 191–0065 東京都日野市旭が丘 6-6†† 首都大学東京大学院 システムデザイン研究科 〒 191–0065 東京都日野市旭が丘 6-6††† 職業能力開発総合大学校 基盤ものづくり系 〒 187–0035 東京都小平市小川西町 2-32-1†††† ウイングアーク１ｓｔ株式会社 〒 150–0031 東京都渋谷区桜丘町 20-1 渋谷インフォスタワー
††††† 大分工業高等専門学校 情報工学科 〒 870–0152 大分県大分市大字牧 1666†††††† 静岡大学 情報学部 〒 432–8011 静岡県浜松市中区城北 3-5-1
E-mail: †tsuchida-takahito@ed.tmu.ac.jp, †††endou@uitec.ac.jp, ††††kato.d@wingarc.com,††{ehara,ishikawa-hiroshi}@tmu.ac.jp, †††††m-hirota@oita-ct.ac.jp, ††††††yokoyama@inf.shizuoka.ac.jp
あらまし Word2Vec とは，ニューラルネットワークを用いた言語モデルであり，「類似した文脈で利用される単語は，類似した意味を持つ」という分布仮説に基づき，単語をベクトルによって表現する定量化手法である．これにより，「
東京 − 日本 + フランス = パリ」のように，単語の持つ意味を加算・減算することが可能である．本研究では，この意
味演算を観光分野に応用する．具体的には，東京のスカイツリーに対応する大阪のランドマークや，横浜のような港湾都市に最も近い意味を持つ関西の都市はどこか，といったような実行例を用いて，都市・地域とランドマークの意
味的な関係性を捉え，ある地域のあるランドマークに対応する他地域のランドマークの抽出や，都市・地域に特徴的なランドマークを加算・減算した際，新たな知見を得ることを目指す．また，Word2Vec を用いた単語間の意味演算の有用性を検証する．
キーワード

Word2Vec，テキストマイニング，観光情報，マイクロブログ
単語の分散表現を取得する．これにより，「東京 − 日本 + フラ

1. は じ め にンス = パリ」のように，単語の持つ意味に対して，加算や減算

近年，SNS（ソーシャル・ネットワーキング・サービス）のなどの演算を行う事が可能である．

急速な普及と共に，インターネット上には日常的に膨大な量の本研究では，この意味演算を用いて，ツイートから都市・地情報が発信されている．特に，代表的なマイクロブログサービ

域とランドマークの意味的な関係性を抽出する．ランドマーク

スである Twitter（注 1）

は，その手軽さから国内における利用者とは，ある特定の地域を象徴する建造物や街並み，事象のことも多く，発信された多種多様な内容の情報を利活用する研究がを指し，東京都のスカイツリーや大阪市の通天閣，札幌市の時盛んに行われている．

計台などが例として挙げられる．

Twitter には，一度に投稿が可能な文字数に 140 文字というまた地域を象徴する事象の例としては，青森市のねぷた祭り制限があり，ユーザが体験したことや，感じたことをスマートや徳島市の阿波踊などが挙げられ，地域を代表する祭事もラン

フォンやタブレット端末を用いて何処からでも気軽に投稿が可

ドマークの一種であると言える．そこで，本論文では，観光の能であるという特徴がある．そのため，地域に密着した情報や，目的となる建造物や祭事をランドマークと定義する．しかし，その地域を実際に訪れたユーザの感想が記載された多数の投稿

地域とランドマークの関係性を考慮した際，ランドマークといがあり，Twitter から観光スポットの持つ特徴や，その観光スう括りの中にも，意味的な違いは存在していると考えられる．

ポットを訪れる人の傾向などの観光情報を抽出する研究は盛ん

例えば，東京都においてスカイツリーが持つ意味に対して，大に行われている [1]，[2]，[3]．

阪市において通天閣が持つ意味と，札幌市において時計台が持本 論 文 で は ，Twitter に 投 稿 さ れ た テ キ ス ト に 対 し てつ意味とではどちらが近い意味を持つのかということを考えた

Word2Vec （注 2） を適用し，観光分野に応用が可能な情報の抽とき，その地を訪れる人の目的や建造物自体の外観から，スカ出を目指す．Word2Vec とは，Tomas Mikolov ら [4] によってイツリーと時計台よりもスカイツリーと通天閣の方が互いに近2013 年に公開されたツールであり，コーパス（大規模なテキスい意味を持っていると考えられる．このような判定を機械的なトデータ集合）を入力として与えることで，語彙空間を学習し手法によって実現するため，Word2Vec を用いて都市・地域やランドマークの意味演算を行う．また，この意味演算の有用性（注 1）：http://twitter.com/（注 2）：http://code.google.com/p/word2vec/を検証する．
以下，本論文の構成を説明する．2 章では，本研究の関連研

究について説明し，本研究の位置付けを明白にする．3 章では，提案手法について説明し，4 章では実験結果を示し考察を行う．

Twitter

最後に，5 章でまとめと今後の課題について説明する．

2. 関 連 研 究

ツイートの収集2. 1 観光情報の抽出に関する研究
我々の知る限り，Word2Vec を用いて観光情報の抽出を行った研究はない．一方，Twitter などの SNS から観光情報の抽出

地名 or ランドマーク名を本文中に含むを行っている研究は多数あるので，これらを解説する．
石野ら [5] は，機械学習を用いてブログ集合から旅行に関すコーパスの生成るブログエントリのみを自動検出し，観光情報の抽出を行っている．具体的には，ブログテキストから，地域名と土産物の対と，地域名と建造物の対を抽出している．その結果，高い適合

Word2Vecで語彙空間を学習率，再現率が得られており，旅行ブログエントリが観光情報の有益な情報源であることを示している．
また，長谷川ら [6] は，観光地域に関する記述の時間的遷移

意味演算を明らかにするため，Twitter から地域特徴語辞書を構築する手法を提案している．具体的には，地域名との共起を利用して建造物の特徴語をツイートから抽出し，さらに時間，空間の連抽出結果

続性を考慮することで，時期ごとの変化や，周辺地域との関連性を捉えた観光地域の特徴語辞書を生成する手法を提案してい

図1

抽出手順

る．その結果，キーワード検索や一定期間の全ツイートを取り出す検索より，観光体験の高精度な組織化が可能になることを検証している．
以上に記述した研究では，テキスト中において地域名と共起する単語を用いて観光情報を抽出している．本論文では，この共起関係を用いて都市・地域とランドマークの意味的な関係性を取得することで観光分野への応用が可能な情報の抽出を目指す．

2. 2 Word2Vec
Word2Vec とは，Tomas Mikolov ら [4] によって提唱されたニューラルネットワークを用いた，単語の分散表現の計算手法である．これは skip-gram モデルと呼ばれる言語モデルによって単語の分散表現を取得する．具体的には，コーパス中の文脈において特定の単語と共起する単語，すなわち付近に存在する単語の出現確率を最大にするようなパラメータ調整を行うことで，単語の密なベクトルを生成する．以後，単語 w のベクトルを V ec(w) と表記する．このモデルによって構築された語彙のベクトル空間では，類似した意味を持つ単語のベクトル同士は近く，相違した意味を持つ単語のベクトル同士は遠くに割り当てられ，単語間の距離計算や単語の持つ意味の加算・減算が可能である．例えば ，V ec(“東京”) − V ec(“日本”) + V ec(“フランス”) ≒ V ec(“パリ”) のような演算が成り立つ．これは「東京」，すなわち「日本の首都」という概念から「日本」という国の概念を減算し，「フランス」という国の概念を加算することで「パリ」，すなわち「フランスの首都」という概念を算出している．本論文では，この意味演算を用いてマイクロブログに投稿されたテキストから観光情報の抽出を試みる．

2. 3 Word2Vec を用いた研究
近年，Word2Vec を用いた研究は盛んに行われている．野沢ら [7] は，レシピ投稿検索サイトに投稿されたレシピデータに含まれる，調理手順が記載されたテキストを用いてコーパスを作成し，Word2Vec によって語彙空間を学習することで，特定の食材に対する他の食材の類似度を算出している．そして，その算出結果を用いて「ベーコン→ウィンナー」や「牛乳→豆乳」のように代替が可能な食材のペアを発見している．また，調理手順からコーパスを作成する際，調理ステップの分割手法や単語の抽出方法を変えた複数の言語モデルを用いることで適切なコーパス生成手法を評価している．
また，久保田ら [8] は，Word2Vec を用いた手法と係り受け構造を用いた手法によって単語の概念的類似度を抽出し，両手法と人手で作成された既存の意味辞書との一致率を比較することで，日本語における Word2Vec の有用性を定量的に評価している．その結果，両手法共にコーパスの影響を受けたとしても，約一割程度の一致率が確認され，さらに Word2Vec を用いた類似度算出手法では，より日本人の分類感覚に近い単語が上位に上がることが確認されている．
本論文では，Word2Vec の持つ大きな機能である単語間の意
味演算を用いて都市・地域とランドマークの意味的な関係性の抽出を行うと共に，この意味演算の有用性を検証する．

3. 提 案 手 法
本章では，Twitter に投稿されたテキストに対して Word2Vecを適用し，都市・地域とランドマークの意味的な関係性を抽出する手法について説明する．提案手法の概要を図 1 に示す．

3. 1 提案手法の概要

表1（注 3）

はじめに，TwitterAPIを用いてツイートを収集する．次に，Word2Vec を用いて語彙空間を学習し，都市・地域やラン

観光資源名

観光資源データの例

都道府県

種別名称

所在地住所

コード
摩周湖

01

湖沼

弟子屈町

ドマークの名称のベクトルを生成する．しかし，前述した通り

八甲田山

02

山岳

青森市

Twitter 上には膨大なツイートが存在する．そのため，無作為

秋田竿燈まつり05

年中行事に収集したツイートを Word2Vec に学習させるのでなく，その伊香保温泉

10

温泉

渋川市

東京スカイツリー

13

建造物

墨田区押上 1-1-2

箱根駅伝

13

芸能・興行・イベント

トを抽出し，これらの名称を多く含むコーパスを学習させるこ

兼六園

17

庭園・公園

金沢市兼六町 1とで，有意義なベクトルの生成を図る．最後に，生成したベク

青木ヶ原の樹海

19

植物富士河口湖町精進

善光寺

20

神社・寺院・教会

長野市元善町 491

川床の京料理26

食京都市上京区

道頓堀

27

集落・街

大阪市中央区

軍艦島

42

郷土景観

長崎市高島町端島

中から都市・地域やランドマークの名称を本文中に含むツイー

トルを用いて意味演算を行い，都市・地域とランドマークの意味的な関係性を抽出する．以下，3.2 節で都市・地域やランドマークの名称を含むキーワードリストを作成する手法について

秋田市旭北

千代田区

説明した後，3.3 節でツイートを収集する手法とコーパスを作成する手法について説明する．

3. 2 都市・地域やランドマークの名称を含むキーワードリストの作成
本研究では，平成 26 年から国土交通省が提供している観光資源データ（注 4） を用いて，都市・地域やランドマークの名称を含むキーワードリストを作成する．後に，このキーワードリス

3. 3 ツイートの抽出とコーパスの作成
3.2 節で作成したキーワードリストを用いてツイートの抽出を行う．具体的には，キーワードリストに含まれる都市・地域やランドマークの名称を本文中に少なくとも１つ含むツイートを全て抽出する．抽出したツイートをコーパスに用いて実験を行う．

トに含まれるキーワードを用いて，ツイートの抽出を行う（3.3節）．観光資源データは「観光資源名」や「所在地住所」などのカラムによって構成されており，全国各地の建造物や祭事，名物などが収録されている．収録されているデータの例を表 1 に示す．その中の「種別名称」カラムには，‘建造物’ や ‘食’，‘年中行事’ など，観光資源の大まかな種別が記載されている．本
研究では，観光の目的となる建造物や街並み，祭事を表すと考えられる，‘神社・寺院・教会’，‘建造物’，‘郷土景観’，‘集落・街’，‘城跡・城郭・宮殿’，’ 庭園・公園’，‘史跡’，‘動植物園・水族館’，‘年中行事’ となっている観光資源を対象とする．
次に，対象とした観光資源名を形態素解析し，抽出された名詞をキーワードリストに追加する．観光資源名を形態素解析する理由は，観光資源の正式名称ではなく，通称でツイートを抽出するためである．例えば，観光資源データには，「東京スカイツリー」のように正式名称で記載されているが，通称は「スカイツリー」であり，形態素解析すると「東京」と「スカイツリー」に分割される．そのため，「スカイツリー」でツイートを抽出することが可能になる．
また，「所在地住所」カラム内のデータから市区町村名を抽出しキーワードリストに追加する．都道府県名についても，キーワードリストに追加する．また，Wikipedia のランドマークに関する記事（注 5） や，TripAdvisor（注 6） を参照することで，京都タワーや神戸ポートタワーなど，主要なランドマークであると言えるが観光資源データに収録されていなかったものに関しては，観光資源名を人手で抽出し，キーワードリストに追加する．

4. 実

験

4. 1 データセット
本研究では，2015 年 3 月 11 日から同年 10 月 28 日までの期間に日本国内で投稿されたジオタグ付きツイートを収集した．
その結果，収集されたツイートは約 1,005,610,000 件であった．
さらにこの中から対象とするツイートを抽出しコーパスを作成する．また，ツイートを抽出する際，国土交通省が提供している観光資源データを用いる．

4. 2 ツイートの抽出結果と正規化収集したツイートの中から，都市・地域やランドマークの名称を含むツイートを抽出した．その結果，約 115,610,000 件のツイートが抽出された．また，都市・地域やランドマークの名称を含まないツイートを同件数，抽出した．
実験を行う前に，抽出したツイートに対して，正規化の処理を施した．具体的には，アルファベット，名詞に含まれない数字，「@，♯」などの記号を除去した．また，「！，？，♪，☆」な
ど，文章の末尾に添えられることの多い記号は，全て「。」に置換した．さらに，「！
！
！」のように同じ記号が連続して用いられている場合，「。。。」に置換するのではなく，「。」に置換した．

4. 3 Word2Vec の設定
Word2Vec を用いてベクトル空間を構築する際，モデル構築のためのハイパーパラメータを設定する必要がある．ハイパー
パラメータの設定により，意味演算の精度は変化する [9]．まず，生成するベクトルの次元数は 400 次元に設定し，モデル構築と正規化手法には，Word2Vec がデフォルトとして設定している（注 3）：http://apps.twitter.com（注 4）：http://nlftp.mlit.go.jp/ksj/gml/datalist/KsjTmplt-P12-v2_2.

skip-gram モデルと階層的ソフトマックスをそれぞれ用いる．
また，実験において，window をベクトル空間構築の際のパhtmlラメータとする．window の説明図を図 2 に示す．このパラメー（注 5）：http://ja.wikipedia.org/wiki/ランドマーク

タは，コーパス中の文脈において着目する単語の前後何単語ま（注 6）：http://www.tripadvisor.jp/

!

海外/ にw / 向け/ たw / 適切/ なw / 情報wwww
t−2t−3t−1window
tt+1

表 2 ベンチマークの例
V ec(“東京タワー”) − V ec(“東京”) + V ec(“京都”) ≒ V ec(“京都タワー”)

t+3

t+2

V ec(“東照宮”) − V ec(“日光”) + V ec(“伊勢”) ≒ V ec(“伊勢神宮”)
V ec(“兼六園”) − V ec(“金沢”) + V ec(“東京”) ≒ V ec(“六義園”)

図 2 window の説明図．この例の場合，その値は 2．

V ec(“春日大社”) − V ec(“奈良”) + V ec(“出雲”) ≒ V ec(“出雲大社”)
V ec(“姫路城”) − V ec(“姫路”) + V ec(“京都”) ≒ V ec(“二条城”)

2500000

35
2000000

25

1000000

正解数

ツイート数301500000

上位10単語20

上位20単語上位30単語15

上位40単語500000

上位50単語1000102030405060708090100110120130

140

5

形態素数
012345678

9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

window値

図 3 形態素数に対するツイート数

図 4 window 値に対する正解数でを考慮するのかを決定する．すなわち，window 値が大きいほど，着目する単語から離れた単語を考慮した学習を行うこと

表 3 V ec(“スカイツリー”) − V ec(“東京”) + V ec(“大阪”) の演算結果
順位

演算結果

類似度

1

彦根城

0.323

2

通天閣

0.317

4. 3. 1 window の設定

3浅草

0.311

window は，考慮する文脈の長さを決定するハイパーパラ

4

隅田川

0.310

5

マリンタワー

0.309

メータであり，その値を window 値とする．window 値は適切

6

ハルカス

0.292に設定する必要がある．また，上限が存在せず，大きな値を設

7

丸亀城

0.292

8

ライトアップ

0.291

9

三社祭

0.284

10

名古屋城

0.283

が可能だが，学習に要する時間は長くなる．ベクトル間の類似度はコサイン類似度を用いて算出する．

定することも可能ではあるが，過剰に大きな window 値は意味演算の精度を悪化させることが考えらえる．
過剰に大きな window 値が，意味演算の精度を悪化させる理由を簡単に説明する．1 章で述べたように，Twitter には，一論文では，V ec(“東京タワー”) − V ec(“東京”) + V ec(“京都度に投稿が可能な文字数に 140 文字という制限があり，ユーザ”) ≒ V ec(“京都タワー”) のような演算例を 5 人の協力者と共は簡潔な文章を投稿する傾向にある．例えば，「スカイツリーに人手で定め，その中から 60 例の演算を選出した．これをベからの夜景めっちゃ綺麗だったなぁー。はぁー明日からまた学ンチマーク（注 7） として評価に用いる．ベンチマークの例を表 2校ですよ。」のようなツイートがあったとする．このツイートに示す．

を形態素解析すると，「スカイツリー/から/の/夜景/めっちゃ/

まず，左辺の演算をそれぞれのベクトル空間で行い，演算結綺麗/だっ/た/なぁ/ー/。/はぁ/ ー/明日/から/また/学校/で果のベクトルに近いベクトルを持つ単語を出力する．そして，す/ よ/。」となる．このツイートは，一文目と二文目で，一切右辺の単語が上位 10 単語以内に出力された演算を正解とし，関係のない事柄について言及している．このとき，window 値その数を計数した．同様にして，上位 20，30，40，50 単語以を 20 に設定すると，「スカイツリー」のベクトルを生成する際，内に出力された演算を正解とし，その数を計数した．その結果二文目の単語を全て考慮することになってしまう．そのため，を図 4 に示す．

Twitter の投稿からベクトル空間を構築する際，window 値の設定は重要であると考えられる．
そこで，window 値に上限値 L を設定し，L 個のベクトル空検証の結果，window 値が 20 のときに正解数が最も少ないことから，大きな window 値が意味演算の精度を悪化させることが確認できた．また，window 値が 1 のときから 5 のときにか間を構築する．そして，それぞれについて意味演算を行い，そけて，意味演算の精度が向上しており，6 以降は低下していくの精度を評価することで，window の最適値を検証する．

ことが確認できた．以上のことから，window 値を 5 に設定し，まず，L を設定するため，都市・地域やランドマークの名称を含むツイートを全て形態素解析し，形態素数を計数した．その結果を図 3 に示す．形態素数の平均値は 14 であり，L をこの値より十分に大きい 20 に設定する．

実験を行う．

5. 実験結果と考察
はじめに，V ec(“スカイツリー”) − V ec(“東京”) + V ec(“大次に，意味演算の精度を評価する手法について述べる．本（注 7）：同類物を比較，評価する際に用いる，数量的，又は質的な性質．

表 4 V ec(スポット名) − V ec(“横浜”) + V ec(“神戸”) の演算結果
スポット名ベイブリッジ

横浜中華街

みなとみらいマリンタワー

順位

演算結果

類似度

演算結果

類似度

演算結果

類似度

演算結果

類似度

1

明石海峡大橋

0.465

南京町

0.542

三ノ宮

0.566

明石海峡大橋

0.498

2

明石大橋

0.434

三ノ宮

0.476

三宮

0.505

三ノ宮

0.477

3

三ノ宮

0.429

三宮

0.439

南京町

0.494

ジャーマンビアフェスティバル

0.448

4

神戸タワー

0.427

異人館

0.394

須磨

0.469

インフィオラータ神戸

0.447

5

ジャーマンビアフェスティバル

0.400

板宿

0.390異人館

0.468

南京町

0.434

6

三宮

0.373

王子動物園

0.383

旧居留地

0.461

異人館

0.431

7

神戸駅

0.362

中華街

0.381

北野

0.456

神戸タワー

0.415

8

神戸大橋

0.357

帝廟

0.372

ハーバーランド

0.454

三宮

0.415

9

神戸港

0.357

ジャーマンビアフェスティバル

0.369

ジャーマンビアフェスティバル

0.452

神戸駅

0.411

10

旧ハンター住宅

0.355

神戸駅

0.361

桃山台

0.451

ルァンェール

0.405阪”) という意味演算を行った．演算結果を表 3 に示す．演算の結果，大阪に存在するランドマークが二つ出力された．一つ目

表 5 V ec(“ジャーマンビアフェスティバル”) − V ec(“神戸”) + V ec(“横浜”) の演算結果
順位

演算結果

類似度1

赤レンガ倉庫

0.604

2

山崎千裕

0.591

3

川崎0.587

4

磯子区

0.586

5

レジデントアーティスト

0.578

阪市阿倍野区に存在する，「あべのハルカス」を指す単語である

6

ランドマークタワー

0.573と考えられる．
「スカイツリー」は，2012 年 5 月 22 日に開業

7

ラチッタ

0.572

8

プティステージリハーサルバレエレッスン

0.568

された東京都を代表する建造物であり，日本一高い電波塔であ

9

ポニカバー

0.562

る（注 8）．また，「あべのハルカス」は，2014 年 3 月 7 日に開業

10

栄区

0.554

11

ヨコハマサイクルスタイル

0.541

12

グルメンタ

0.539

13

ヨコハマフリューリングスフェスト

0.539

14

コスモワールド

0.537

15

みなとみらい0.518

であることで有名である．また，「スカイツリー」には「ソラマ

16

井上陽水

0.508

チ」，
「あべのハルカス」には「近鉄本店」という大型ショッピ

17

氷川丸

0.500

18

横浜赤レンガ倉庫

0.496

ングモールが併設されており，観光者の訪問の目的も近いこと

19

ナミヒラアユコ

0.486が考えられる．

20

ワールドポーターズ

0.485

は，2 位に出力された「通天閣」である．
「スカイツリー」，「通天閣」はそれぞれ，東京と大阪を代表する展望施設であり，人気の観光スポットである．
二つ目は，6 位に出力された「ハルカス」である．これは大された大阪府を代表する建造物であり，日本一の高層ビルである（注 9）．このように，二つのスポットは近年開業されたばかりの建造物であり，建造物の種類ごとに，それぞれ日本一の高さ

しかし，1 位の類似度が 0.323 と低く，「通天閣」は 0.317，「ハルカス」は 0.292 という値を示している．そのため，東京におランド」と呼ばれ，注目を集めていた．次に，「マリンタワー」

ける「スカイツリー」に最も近い大阪のランドマークは，「通天を代入すると，7 位に「神戸タワー」が出力された．これは神閣」や「あべのハルカス」であるが，その類似度は高くない，戸市中央区に存在する，「神戸ポートタワー」を指す単語であると考えられる．と考えられる．
「マリンタワー」，「神戸ポートタワー」はそれぞ

次に，横浜，神戸という二つの港湾都市に着目し，意味演算をれ，横浜と神戸を代表する展望施設であり，人気の観光スポッ行った．具体的には，V ec(スポット名) − V ec(“横浜”) + V ec(“トである．しかし，「神戸タワー」は，「ベイブリッジ」を代入し神戸”) という式中の スポット名 に，横浜に存在するランドマーたときに 4 位に出力されており，原因として，「神戸タワー」とクを代入し，神戸に存在するランドマークの抽出を試みた．演いう単語の持つ意味をベクトルで正しく表現できていないこと

算結果を表 4 に示す．はじめに，「ベイブリッジ」を代入すると，が考えられる．以上の演算結果から，横浜，神戸には，複数の1 位に「明石海峡大橋」が出力された．
「ベイブリッジ」と「明石類似するランドマークが存在していることが分かった．

海峡大橋」は，それぞれの都市を代表する吊り橋である．次に，次に，上述した四つの演算結果において，共通して出力され「横浜中華街」を代入すると，1 位に「南京町」が出力された．

た，「ジャーマンビアフェスティバル」に着目し，V ec(“ジャーマ「横浜中華街」と「南京町」は，それぞれの都市を代表する中華ンビアフェスティバル”) − V ec(“神戸”) + V ec(“横浜”) という街である．次に，「みなとみらい」を代入すると，8 位に「ハー意味演算を行った．演算結果を表 5 に示す．演算の結果，13 位バーランド」が出力された．
「みなとみらい」は，横浜市西区とに「ヨコハマフリューリングスフェスト」が出力された．
「ジャー同市中区にまたがる再開発地区であり，「ハーバーランド」は神マンビアフェスティバル」は，神戸ハーバーランドで開催され戸市中央区にある再開発地区である．二つの再開発地区は，共るオクトーバーフェスト （注 10）であり，「ヨコハマフリューリングに沿岸地域に存在し，東の「みなとみらい」，西の「ハーバースフェスト」は，横浜赤レンガ倉庫で開催されるオクトーバー（注 8）：http://www.tokyo-skytree.jp（注 10）：ドイツのバイエルン州ミュンヘン市で開催されている祭事．近年，日本（注 9）：http://www.abenoharukas-300.jp

においても開催されている．

フェストである．このように，地域を代表するイベントを抽出することも可能であることが分かった．
以上の結果から，ある地域のあるランドマークに対応する他地域のランドマークの抽出を意味演算を用いて行うことができた．また，地域を代表するイベントの抽出に，意味演算を適用することが可能であることが分かった．

6. お わ り に
本論文では，Word2Vec を用いて都市・地域とランドマークの意味的な関係性を捉え，ある地域のあるランドマークや観光スポットに対応する他地域のランドマークや観光スポットの抽出を行った．その結果，「東京」と「スカイツリー」の関係が「大阪」と「あべのハルカス」の関係に近いことなど，いくつかの関係性の抽出に成功した．
今 後 の 課 題 と し て ，V ec(“マ リ ン タ ワ ー”) − V ec(“横 浜”) + V ec(“神戸”) という意味演算を行ったときに出力された「明石海峡大橋」など，演算結果として不自然な単語を，例
えば，「ビル」や「橋」といったランドマークの種類や，そのランドマークの所在地などを認識することで，自動的に除去し，抽出効率を向上させることが考えられる．また，コーパスのサイズや，その他ハイパーパラメータの調整により，意味演算の精度を向上させることが挙げられる．精度の向上により，例えば，日本各地の観光スポットを，広く知られている東京のランドマークとの類推で旅行者に提示する，などといった観光分野への応用が可能になると考えられる．

謝

辞本研究（の一部）は傾斜的研究費（全学分）学長裁量枠戦略的研究プロジェクト戦略的研究支援枠「ソーシャルビッグデー
タの分析・応用のための学術基盤の研究」による．

文

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Eﬃcient estimation of word representations in vector space.
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