DEIM Forum 2019 H7-4

観光の形態に基づいた旅行ブログエントリの自動分類
柴田 有基†篠田広人††

難波 英嗣††

石野 亜耶†††

竹澤 寿幸†††広島市立大学情報科学部 〒731-3194 広島県広島市安佐南区大塚東 3-4-1††広島市立大学大学院情報科学研究科 〒731-3194 広島県広島市安佐南区大塚東 3-4-1†††広島経済大学経済学部 〒731-0138 広島県広島市安佐南区祇園 5-37-1
E-mail:†, ††{shibata, shinoda, nanba, takezawa}@ls.info.hiroshima-cu.ac.jp,

あらまし†††ay-ishino@hue.ac.jp

本研究では，テキスト情報と画像情報，テキストにリンク付けされた Wikipedia の情報を解析し，旅行ブログエントリを観光の形態に基づいて自動分類する手法を提案する．近年，旅行者は従来の娯楽を追求するのみの観光だけではなく，様々な観光の形態が誕生し，現在もその多様化は進んでいる．例えば，健康回
復や維持，増進につながる観光はヘルスツーリズム，災害被災跡地や戦争跡地など，人類の死や悲しみを対象にした観光はダークツーリズムと呼ばれる．このような観光の形態を旅行ブログから自動判定することで，世界各地の観光地でどのような形態の観光が可能か調べることができる．また，特定の形態に基づいた観光地の推薦なども可能になると考えられる．機械学習を用いて旅行ブログエントリを 6 種類の観光の形態に自動分類する実験では，テキストと画像を考慮した分類で，精度 0.585，再現率 0.353 を得た．さらにリンク付けされた Wikipedia の情報を加えた分類で，精度 0.592，再現率 0.345 を得た．
キーワード
1.

ツーリズム，文書分類，分散表現，深層学習，Wikification

はじめに

本論文の構成は以下の通りである．2 章では，本研究に

近年，観光は従来の娯楽を追求するのみだけではなく，関する関連研究について述べる．3 章では，観光の形態の様々な形態が誕生し，現在もその多様化は進んでいる．例

定義，自動分類の方針について述べる．4 章では，実験内

えば，健康回復や維持，増進につながる観光はヘルスツー

容とその結果，考察について述べる．5 章で本論文をまとリズム，スポーツを体験または観戦することを目的とした

め，6 章で今後の課題について述べる．

観光はスポーツツーリズムと呼ばれる．旅行ブログにおい

2.

関連研究

て，このような観光の形態の自動判定が実現すれば，世界本研究では，テキスト情報と画像情報，テキストに含ま各地の観光地でどのような形態の観光が可能か調べるこれる単語に関する Wikipedia の情報を用いて，旅行ブログとができる．また，特定の形態に基づいた観光地の推薦やエントリを観光の形態に基づいて自動分類するが，これま旅行計画も可能になると考えられる．そこで本研究では，

でにも Tweet やブログエントリなどを対象とした分類や9 種類の観光の形態を定義し，機械学習を用いて旅行ブロ

属性推定の研究は行われている．

グエントリをこれらの観光の形態に自動分類する手法を提案する．

テキストを用いた研究について，Goot ら[1]は，ツイー
トのテキストを抽象的な内容に置き換えたもので性別予ある観光地における旅行者の情報を知るための従来の測を行う手法を提案している．これにより，語彙に依存し方法の一つに，旅行者に対して直接アンケートを実施する

なくなることで言語横断な性別予測を可能にしている．

方法がある．アンケートでは，知りたい情報に関する質問

文書分類に用いる手法として，lyyer[2]らは，文書に含を用意することで，欲しい結果が手に入りやすいというメ

まれる単語を，Word2vec を用いてベクトルに変換し，そリットがあるが，多くの時間やコストがかかるというデメ

れ ら を 平 均 し た も の を 分 類 に 用 い る 手 法 DAN(Deep

リットも存在する．そこで，近年，Twitter などの SNS や

Averaging Networks)を提案している．DAN の概略図を図

Web 上で公開されている旅行記，すなわち旅行ブログエン

2.1 に示す．この図では，“Predator is a masterpiece”のそトリを収集・分析するという方法が広まりつつある．特に，れぞれの単語を赤い四角で表現されているベクトルに変旅行ブログエントリには，各観光地における体験談や写真

換し，それらのベクトルを次元ごとに平均することで，緑など，詳しくまとまった情報を持つものが多いことから，の四角で表現されている新たなベクトルを生成する．この

本研究では旅行ブログエントリを分類の対象に分析を行

緑のベクトルをいくつかの層で処理し，最後の softmax 層

う．

で判定する．この手法の特徴は，単純で理解しやすい上，

計算時間が短く，精度が高いことである．本研究では，分する．TravelBlog とは，旅行ブログエントリをメインとし類器を構築するにあたって，この DAN を用いる．

た海外の Web サイトであり，世界各国に関する旅行ブロ
グエントリが写真とともに掲載されている．本研究では，
英語で書かれた旅行ブログエントリのテキストと画像を対象に分析する．

3.1.

観光の形態の定義

観光の形態には厳密な定義はないため，使用者によって異なる解釈で用いられる場合がある．本研究では，それぞれの観光の形態に対して，過去の文献[7-11]を参考に独自に定義した．観光の形態とその定義，またその具体例を表
3.1 に示す．本研究では，表 3.1 の 9 種類の観光の形態に基づいて旅行者の観光の形態を明らかにするため，個々の英語で書かれた旅行ブログエントリを自動分類する．
図 2.1: DAN の概略図(lyyer[2]より引用)
画像を用いた研究について，鈴木ら[3]は，宿泊施設が宿
泊予約サイトに掲載する自施設の写真を選定する際に参考となる知見を得るために，宿泊予約サイトに登録されている画像を Google Cloud Vision API1を用いて分析している．なお，本研究も同様に Google Cloud Vision API を用いて，物体検出を行う．
テキストと画像を用いた研究について，三條ら[4]は，料理レシピの画像特徴とテキスト特徴から人気を予測する
ための深層学習アーキテクチャを提案している．テキストと画像を考慮する点や分散表現については DAN を用いていることなど類似点が多くあるが，本研究では画像認識技
術による物体検出を利用している点に対し，三條らは，
CNN(Convolutional Neural Network)を用いて特徴を得ているので異なると言える．また，テキストと画像に加えて本研究では，Wikipedia の情報を用いる点でも異なる．
観光に関するカテゴリ別の文書分類について，野沢ら[5]は，訪問ツイートを「観光」「ビジネス」「食事」「購買」の 4 つのクラスに自動分類する手法を提案している．また，藤井ら[6]は，旅行ブログエントリを「買う」
「食べる」
「体

現在，観光の形態は独自に定義した 9 種類以外にも多く存在する．しかし，今回は分類をする上で有用であると思
われ，かつある程度自動分類が可能であろうと思われる 9
種類とした．

3.2.

観光の形態に基づいた旅行ブログエントリの自動分類

本研究は，3.1 節で示した観光の形態に基づいて，旅行
ブログエントリを自動分類する．本節では，3.2.1 節で自動分類の方針，3.2.2 節で機械学習を用いた旅行ブログエ
ントリの自動分類について説明する．

3.2.1.

自動分類の方針

自動分類の基本的な方針として，各旅行ブログエントリ
中のテキストと画像，テキストに含まれる単語に関する
Wikipedia の情報を解析し，それらの結果を用いて「観光の形態」を自動分類する．まず，具体的なテキスト解析による分類の例を図 3.1 に示す．これは岐阜県の「白川郷」を訪れた外国人の方が書いたブログの一部である．ブログのテキストから“UNESCO Heritage Site”という単語が見られるため，これは「ヘリテージツーリズム」であると考えられる．

験」「泊まる」「見る」に分類する手法を提案している．これらの分類の観点は，旅行者の行動，つまり旅行者が何をやっているのかに基づいたものである．本研究で実施しようとしている「観光の形態」に着目した分類と関連性はあるものの，基本的には別の観点であると考えられる．また，藤井らの分類手法に加えて，本研究で提案する観光の形態に基づく分類が可能になれば，「カルチュラルツーリズム」
で「食べる」に関する情報を調べる，といったように，よりきめ細かい検索が可能になると考えられる．

3.

観光の形態に基づいた旅行プランの自動生成
本研究では，旅行ブログエントリからブログ著者の観光図 3.1: テキスト解析による分類の例の形態を自動判定することを目的とする．情報源として，

ここで，テキストを対象にした場合，もしブログエント

旅行ブログエントリが登録されている TravelBlog2を利用

リ中に「スキー」という表現が存在しても「スキーをした
かったけどできなかった」という記述であれば，ブログ著

https://cloud.google.com/vision/?hl=ja
2 https://www.travelblog.org/
1

者は実際にスキーをしているわけではない．これに対し，スキーの画像がブログエントリ中にあれば，ブログ著者は

表 3.1: 観光の形態の定義と具体例
観光の形態

定義

例

インフラ，

近代的な建造物や娯楽施設を対象にし橋，ダム，テーマパーク，ショッピング

ハードツーリズム[6]た観光．

モール，水族館，博物館，動物園

ヘルスツーリズム[4]

心身を癒すことや散歩などの軽い運動

宗教的巡礼，温泉，ハイキング，トレッ

を通して健康維持を目的とした観光．

キング

災害被災跡地や戦争跡地など，人類の死

東北大震災，福島原発事故，World Tradeや悲しみを対象にした観光．

Center，原爆ドーム

アニメや映画などの聖地巡礼や作品に千と千尋の神隠し，坊ちゃん

ダークツーリズム[5]コンテンツツーリズム[7]

関連した施設を対象にした観光．
スポーツツーリズム[4]スポーツを体験または観戦することを

MLB，プロ野球，サッカー目的とした観光．
グリーンツーリズム[4]

自然と触れ合うことを目的とした観光． 農業（漁業）体験，フルーツ狩り，ピク
ニック

ヘリテージツーリズム[4]

世界遺産や歴史的な建築物を対象にし世界遺産，国宝，寺，神社，城た観光．
カルチュラルツーリズム[8]それぞれの地域の生活や文化，民族，伝着物体験，神楽，祭り，初詣

統などを対象にした観光．
スタディツーリズム[4]

留学や修学旅行など学習を目的とした留学，修学旅行観光．
確実にスキーをしていると判断できる．図 3.2 はスキーを

3.1 のようにテキスト中に「東大寺」が世界遺産であるとしたと思われる観光客が書いたブログエントリに含まれいう情報がないため，これを正しく「ヘリテージツーリズる画像を Google Cloud Vision API で解析した例である．

ム」と判断するには，外部知識が必要になると考えられる．

Google Cloud Vision API の解析結果を見ると，赤字に示

これについては，Google Cloud Natural Language API3をす通りスキー関係の用語が並んでおり，この画像だけでス利用する．Google Cloud Natural Language API では，テキーをしているとわかることから，この旅行ブログエント

キストを API 経由でクラウドに送ると，形態素解析，構文

リは「スポーツツーリズム」であると判断できる．このよ

解析，固有表現抽出に加え，Wikification[12, 13]と呼ばれうに，ブログエントリを分類する際には，テキスト情報にる，Wikipedia の関連エントリとのリンク付けも行われる

加えて画像情報も分類の際に重要な情報になると考えらことから，リンク先の Wikipedia の該当ページから東大寺

れる．

が世界遺産であるという情報が得られると推測される．そこで，本研究では，旅行ブログエントリに含まれるテキス
トと画像中の物体に加えて，外部知識としてテキストにリンク付けされた Wikipedia の情報を与えることで，より精度の高い分類の実現を目指す．

図 3.2: Google Cloud Vision API による画像解析結果の例
人手で分類を行う際に根拠となる情報源は，上記で述べたテキストや画像のどちらかとなるが，旅行ブログエント
リの内容によっては，テキストや画像から読み取ることが
図 3.3: 外部知識が必要な例

できたモノに関する外部知識が必要になることがある．図3.3 に外部知識が必要な例を示す．これは，奈良県の「東大寺」を訪れた外国人が書いたブログの一部である．この3

ブログを観光の形態に分類する場合，「東大寺」が世界遺https://cloud.google.com/natural-language/?hl=ja

産のため，「ヘリテージツーリズム」となる．しかし，図3.2.2.

機械学習を用いた旅行ブログエントリの自動分類に示す．なお，一つの旅行ブログエントリには複数の観光本研究では，まず，分類対象のブログエントリに含まれもありうるという設定にしているため，９つの件数の総和

る画像に対し，画像認識技術を用いて物体検出する．次に，が 2,017 より小さくなっている．また，表 4.1 からわかる

テキストに含まれる単語に対し，リンク付けされたように観光の形態によっては，ブログ件数に偏りがある．

Wikipedia の abstract に含まれる単語を抽出する．なお，

そこで本実験では，比較的ブログ件数が多い表 4.1 中の観

abstract には，Wikipedia の最初の段落の内容が記述され光の形態 1, 2, 5, 6, 7, 8 のデータで分類実験を行う．

ている．そして，物体検出の結果として得られた単語集合【実験条件】の形態が付与されることや逆に一つも付与されないことと Wikipedia の abstract から得られた単語集合，ブログ

単語の分散表現には，Google News を対象に Word2vec

エントリのテキストを入力とし，DAN を用いて分類器をを用いて獲得された 300 次元のモデル4を用いる．画像認構築する．分類器の概略図を図 3.4 に示す．本研究では，

識には，3.2.2 節で説明した Google Cloud Vision API を用

図 3.4 のように旅行ブログエントリ中のテキストと画像，

いる．DAN では，入力データの前処理としてあらかじめ

Wikification によってリンク付けされた Wikipedia の該当

stopword を削除したものを用いる．

ページの abstract に含まれる単語集合のそれぞれの入力【評価尺度】

実験では，5 分割交差検定を行い，評価尺度には，精度・ごとに処理をし，最後に統合することで分類を行う形式とする．

再現率・F 値を用いる．また，これらを算出するにあたっ

観光の形態には様々な種類があるが，地域によって過去て，観光の形態ごとのデータ件数の偏りを考慮するため，の歴史や土地柄などの理由から，偏りがあると推測される．

micro 平均を採用する．また，本研究では，多クラス分類

例えば，広島県廿日市市では世界遺産の「厳島神社」が有を行う方法として，それぞれの観光形態での 2 値分類を拡名であることから，観光の形態の一つである「ヘリテージ

張することで実現する．
表 4.1: 人手で分類した結果の内訳

ツーリズム」が多くなると考えられる．こうした情報を明らかにすることにより，各訪問地の特徴を活かした観光施

観光の形態

件数

策を行うことができると思われる．また，世界遺産の「日1.

インフラ，ハードツーリズム

168

光の社寺」がある栃木県日光市も同様の傾向になるようで2.

ヘルスツーリズム

125

あれば，似た観光地同士で観光施策を参考にできることも3.

ダークツーリズム19

期待される．

4.

コンテンツツーリズム

15

5.

スポーツツーリズム

57

6.

グリーンツーリズム

450

7.

ヘリテージツーリズム

193

8.

カルチュラルツーリズム

48

9.

スタディツーリズム

判定したブログエントリの総数

2
2,017

【比較手法】

本実験では，以下に示す 2 種類の提案手法と 6 種類のベ
ースライン手法で実験を行った．なお，入力データについて，“(txt)”はテキストに含まれる単語集合を，“(img)”は画像から物体検出の結果として得られた単語集合を，“ (wiki)” は テ キ ス ト 中 の 単 語 に 関 す る Wikipedia の
図 3.4: 分類器の概略図

4.

実験
本実験で使用する旅行ブログエントリでは，3 章で述べた TravelBlog のテキストデータと画像データを用いる．

4.1.

実験条件

【実験に用いるデータ】

abstract に含まれる単語集合を，“(txt+img)”は“(txt)”の入 力 デ ー タ に “ (img)” の 入 力 デ ー タ を 加 え た も の を ，“(txt+img+wiki)”は“(txt+img)”の入力データに“(wiki)”の入力データを加えたものを意味する．
提案手法
lWord2vec を用いて 300 次元のベクトルに変換し，2,017 件の旅行ブログエントリを実験に用いた．各DAN を適用した分類器で分類を行う．パラメータに

ブログエントリに対し，観光の形態 9 種類のカテゴリに人ついて，epoch 数は 100 とする．

手で分類し，これらを機械学習の際の訓練用および評価用
データとして用いた．人手で分類した結果の内訳を表 4.1

DAN(txt+img)：２つの入力データそれぞれに対し，

4

GoogleNews-vectors-negative300.bin.gz

DAN(txt+img+wiki)：3 つの入力データそれぞれにl

対し，Word2vec を用いて 300 次元のベクトルに変換
し，DAN を適用した分類器で分類を行う．パラメー

分類手法

精度

再現率

F値

DAN(txt+img)(提案手法)

0.585

0.353

0.440

0.592

0.345

0.436

fastText(txt)

0.409

0.275

0.329

度が高いという特徴がある．パラメータについては，

SVM(txt)

0.636

0.282

0.391

Word2vec の次元数は 300，epoch 数は 100，単語はランダムフォレスト(txt)

0.579

0.135

0.219

DAN(txt)

0.472

0.398

0.432

を用いる．また，ソフトマージンのパラメータ C に

SVM(img)

0.760

0.165

0.271

ついては，C=10 とする．

DAN(img)

0.497

0.264

0.345

ランダムフォレスト(txt)：入力データ中の異なるデー

DAN(wiki)

0.314

0.243

0.274

タについて，epoch 数は 100 とする．
ベースライン手法
fastText(txt)：fastText[14]とは，Facebook が提供すlる単語のベクトル化とテキスト分類をサポートした
機械学習のライブラリである．計算時間が短い上，精

uni-gram とする．
SVM(txt)：カーネル関数については，RBF カーネルll

タで決定木を複数活用し，多数決をとることで分類を行う手法．パラメータについて，決定木の数は 10 とする．
DAN(txt)：テキストに含まれる単語集合に対し，lWord2vec を用いて 300 次元のベクトルに変換し，DAN を適用した分類器で分類を行う．パラメータについて，epoch 数は 100 とする．
SVM(img)：カーネル関数には，RBF カーネルを用lいる．また，ソフトマージンのパラメータ C については，C=100 とする．
DAN(img)：物体検出の結果として得られた単語集合lに対し，Word2vec を用いて 300 次元のベクトルに変換し，DAN を適用した分類器で分類を行う．パラメ
ータについて，epoch 数は 100 とする．
DAN(wiki)：テキスト中の単語に関する Wikipedial

表 4.2: 観光の形態に基づくブログエントリの分類結果の abstract に含まれる単語集合に対し，Word2vecを用いて 300 次元のベクトルに変換し，DAN を適用

DAN(txt+img+wiki)(提案手法)

ところで，それぞれの DAN に注目すると，再現率ではテキストのみを考慮したほうが高くなったが，テキストと画像，Wikipedia の 3 つの入力データから，用いるデータの数を増やしていくことで徐々に精度が上がっていき，3
つの入力データ全てを考慮した分類が最も高い精度であることがわかる．そこで，実際に DAN(txt)では分類できなかったが，DAN(txt+img)では分類できた例を図 4.1 に示す．これは北京の「天壇」という世界遺産を訪れた旅行
者のブログの一部である．世界遺産を訪れていることから，「ヘリテージツーリズム」であるが，テキストのみでは世界遺産という情報もないためか正しく分類されなかった．
しかし，画像を含めた場合，画像に対する物体検出の結果
から“temple”をはじめ，多くの世界遺産と関連があると思われる単語が並んでいる．よって，それが根拠となり，
このブログエントリは「ヘリテージツーリズム」と判定されたと考えられる．

した分類器で分類を行う．パラメータについて，
epoch 数は 100 とする．

4.2.

実験結果と考察4.1 節で説明したそれぞれのベースライン手法と提案手法による実験結果を表 4.2 に示す．これより，精度では画像を考慮した SVM で最も高い値 0.760 を得ている．しかし，再現率が 0.165 と極端に低いため，取りこぼしているものが多いことがわかる．再現率については，テキストを考慮した DAN で最も高い値 0.398 を得ている．F 値については，提案手法のテキストと画像を考慮した DAN で最も高い値 0.440 を得た．
図 4.1: 画像解析結果を加えることで正しく分類できた
ブログエントリの例
次 に ， DAN(txt+img) で は 分 類 で き な か っ た が ，DAN(txt+img+wiki)で分類が成功したブログの一部を図4.2 に示す．ブログのタイトルから，カリフォルニアやラスベガスを観光し，その内容の中で，赤字で示すように提案手法の有効性が示されたと考えられる．

“Disneyland”を訪れていることがわかる．“Disneyland”

6.

今後の課題

はテーマパークであることから，表 3.1 の例にもあるよう

本研究では，機械学習を用いて，旅行ブログエントリをに「インフラ，ハードツーリズム」と言える．しかし，こ対象に観光の形態に基づいた自動分類を行った．分類器にの ブ ロ グ エ ン ト リ に 含 ま れ る 総 単 語 数 909 に 対 し ，は DAN を用い，素性には人手で分類した正解ラベルとテ“Disneyland”の単語は図 4.1 中にもある 2 回しか出現し

キスト，画像に対しての物体検出の結果，テキストからリておらず，“Disneyland”の内容が記述されている箇所の単ンク付けされた Wikipedia の情報を使用した．DAN につ

語数は 62 と少なかった．また，画像解析の結果からもテ

いては，分散表現で表された各単語の平均を文書のベクトーマパークを示唆するような単語が含まれなかった．そこ

ルとして分類に用いるという単純な構造であるため，今後

で ， Google Cloud Natural Language API に よ る

語順や各単語の出現回数などを考慮することで更なる精Wikification の 結 果 を 見 て み る と ， 赤 字 で 示 す

度向上が期待できる．

参“ Disneyland” や そ の ア ト ラ ク シ ョ ン の 一 つ で あ る“It’s_a_Small_World”が含まれることから，根拠となる情報が増えたことで正しく分類できたと考えらえる．

考

文

献

[1] Rob van der Goot, Nikola Ljubesic, Ian Matroos,Malvina Nissim, and Barbara Plank, “Bleaching
Text: Abstract Features for Cross-lingual Gender
Prediction,” in Proceedings of the Association for
Computational Linguistics(2018).
[2] Mohit

lyyer,

Varun

Manjunatha,

JordanBoyd-Grader, and Hal Daume, “Deep Unordered
Composition Rivals Syntactic Methods for Text
Classification,” in Proceedings of the Association for
Computational Linguistics (2015).
[3] 鈴木祥平，湯舟佑樹，宮坂涼，倉田陽平，“宿泊予約サイトにおいて夜間写真の果たす役割とは,” 観光情報学会第 15 回研究発表会講演論文集，17-20(2017)．
[4] 三條智史，桂井麻里衣，“画像特徴とテキスト特徴に基づく料理レシピの人気予測,” 第 10 回データ工学と情図 4.2: Wikipedia の情報を加えることで正しく分類できた
ブログエントリの例

5.

おわりに
本研究では，ブログエントリ中のテキストと画像，テキストにリンク付けされた Wikipedia の情報を考慮し，旅行
ブログエントリに対して，定義した 9 種類中の 6 種類の観光の形態に自動分類する手法を提案した．画像に対しては，Google Cloud Vision API を用いて，画像中に含まれる物体を検出し，その結果を分類の素性に用いた．また，
Wikipedia の情報に対しては，Google Cloud Vision APIの解析結果を用いてリンク付けを行い，リンク先のWikipedia の abstract に含まれる単語集合を分類の素性に用いた．実験の結果，提案手法のテキストと画像を考慮した DAN について，精度ではベースライン手法の画像を考慮した SVM に 0.175 ポイント劣るものの，F 値では最も高い値 0.440 が得られた．また，ベースライン手法，提案手法に用いたそれぞれの DAN に注目すると，提案手法のテキストと画像，テキスト中の単語に関する Wikipedia の情報を考慮した DAN では，テキストのみを考慮した DANに比べて精度が 0.120 ポイント上昇した．また，画像のみを考慮した DAN と比較すると，精度が 0.095 ポイント上昇した．これらのことから，複数の入力データを考慮した

報マネジメントに関するフォーラム(2018)．
[5] 野沢悠哉, 遠藤雅樹, 江原遥, 廣田雅春, 横山雅平, 石川博，“マイクロブログを用いたユーザの訪問目的と動向の推定,” 第 8 回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム(2016)．
[6] 藤井一輝, 難波英嗣, 竹澤寿幸, 石野亜耶, 奥村学, 倉
田洋平，“旅行者の行動分析のための旅行ブログエント
リ の 属 性 推 定 , ” 観 光 と 情 報 , Vol.13, No.1, 83-96(2017)．
[7] 山下晋司，“観光学キーワード,” 有斐閣(2011)．
[8] 井出明，“ダークツーリズム拡張―近代の再構築,” 美術出版社(2018)．
[9] 藤井千賀子，“インフラツーリズムガイド 2018,” 芸文社(2018)．
[10] 岡本亮輔，“聖地巡礼,” 中央公論新社(2015)．
[11] 中島真美，“カルチュラル・ツーリズムによる「住民参加型開発」の有効性,” 第 8 回観光に関する学術研
究論文入選論文集，1-17(2002)．
[12] Davaajav Jargalsaikhan，岡崎直観，松田耕史，乾健太郎，“日本語 Wikification コーパスの構築に向けて,” 言語処理学会第 22 回年次大会，793–796(2016)．
[13] Rada Mihalcea and Andras Csomai, “Wikify!:

Linking documents to encyclopedic knowledge,” inProc. of CIKM, 233–242(2007).
[14] Armand Joulin, Eduard Grave, Piotr Bojanowski,
and Tomas Mikolov, “Bag of Tricks for Efficient
Text

Classification,”[cs.CL](2016).

arXiv:1607.01759v3