# テーマセッション3：地理空間情報と自然言語処理

大内 啓樹 $\dagger$

## 1 きっかけは「おくのほそ道」

2020 年秋，仙台駅から乗った新幹線の収納ネットに「おくのほそ道」特集 ${ }^{1}$ （図 1）が置いてありました。みちのくを旅する過程で松尾芭蕉が目にした景色や風物についての，彩り豊かな解説が脳裏に残りました。その一年後, 2021 年夏の終わり (科研費申請の季節)，新たな研究テーマを模索していた夜に，遠雷のような予感を伴って「おくのほそ道」を思い出しました，検索して偶然辿り着いたウェブサイト2に，紀行文の概要と実際の旅路を描いた地図がありました （図 2)，そこから「文章中の人物の移動軌跡を地図上に再現する」3という着想を得ました。

このテーマは「文章と地図をつなげる研究」のひとつと言えます. 文章と地図をつなげる試みはこれまでも少なくありません，しかしながら，その目的やアプローチは実に多様なため，関連する論文や研究発表がいろいろな学会・媒体に点在しています。そしてなぜか，言語処理学会では関連発表がほとんどありません，そこで，地図と文章（あるいは地理と言語）に関わ

図 1 「おくのほそ道」特集

元禄2年（1689) 3月27日 9月6日芭蕉46肯

元裸2年（1689）3月27日、芭萑は阳人曾良を伴い江戸を発ち、奥羽・北陸の各地をめ D、8月20日過ざに大垣へ着くまでの、距触約六百里 (約2,400キロ)、日数約150日にも及ふ银旅である。旅の目的は、歌人能因や西行の足洂を斿权、歌枕や名所旧赤を探り、古人の詩心に触れようとした。芭蕉は各地を旅するなかで、永遗に变化しないものことの本質「不易と、ひと時も停滞せず変化し続ける「流行」があることを体駸し、この両面から俳諧の本質とらえようとする「不易流行」説を形成していく。また旅をした土地の非人たちとの交流は、 その後の蕉門形成や、紀行文『找くのほそ道小に大きな影䈉をもたらす。

図 2 紀行文概要と芭蕉の旅路


る研究発表を幅広い分野から募り,「地理と言語」に関心を寄せる研究者・実務者がみんなで話し合える場所を作ってみたい，願わくば言語処理学会の多くのみなさまにも認知してほしいと思い, 本テーマセッション提案へと至りました.

## 2 テーマセッションの概要

趣旨

「言語は面白く，地理も面白い．両方合わさればもっと面白い」

コロナ禍の移動行動制限やロシアのウクライナ侵攻が契機となり, 人間活動や事物・現象

を「地理空間」の観点から理解することの重要性が増している。文章として記された場合も同様で，それらの背景を構成する「言葉の地理空間」に自然言語処理の目を向け，「実世界の地理空間」と接続することが強く望まれる。地理空間情報は地図データにとどまらず，人流データや 3D 都市空間データをはじめ多彩なデータが充実しており, GIS (Geographic Information Systems) などのデータ分析基盤も高度化している.このような状況を踏まえ，本テーマセッションでは「地理空間情報」と「自然言語処理」に関心を寄せる研究者・実務者が一堂に会する場を提供する。特に「地理」系の発表を歓迎し，今後両分野が連帯を深める上での方向性や問題意識, 技術的課題などを広く議論する.

## 提案者

大内啓樹 $\cdot$ 進藤裕之 $\cdot$ 若宮翔子 - 松田裕貴 (奈良先端科学技術大学院大学), 東山翔平 (NICT/奈良先端科学技術大学院大学), 井之上直也 (北陸先端科学技術大学院大学), 久本空海西尾悟 - 井口奏大 (MIERUNE), 大西拓一郎 - 小木曽智信 - 高田智和（国立国語研究所）,高田祐一 $\cdot$ Yanase Peter (奈良文化財研究所), 齋藤玲 (東北大学災害科学国際研究所), 新妻巧朗（朝日新聞社メディア研究開発センター), 坪内孝太 (Yahoo! JAPAN 研究所), 上原康仁（株式会社地球の歩き方), 乾孝司 (筑波大学), 石野亜耶 (広島経済大学)

## 3 会場の様子

本会議最終日の 3 月 16 日, 全 3 セッション, 13 件の発表（+総合討論）がありました. 発表内容は，言語，地理，人流，文化財，災害，天候，画像など幅広い領域が交差しており，多彩な展示物のある博物館のような場となりました。当日の会場には 30-40名の聴講者が集まりました. オンライン視聴にも，第 1 セッションで 30 名前後, 第 $2 \cdot 3$ セッションで 50 名前後（最大で 60 名程）の方々が集まりました. 大会 Slack のテーマセッションチャンネルには 130 名が参加しました. 常時さまざまなコメントや質問が溢れ, 4 時間で 300 件を超える（1 分 1 投稿を超えるペースの）投稿がありました.

## 3.1 文章と地図をつなげるためには？

文章と地図をつなげるための基盤技術である「ジオコーディング」についての発表がありました. ジオコーディングとは，住所や施設名といったテキストによる「場所参照表現」を入力とし，「位置情報（地理座標）」を出力する処理です。主に 2 種類の方法に大別されます（図 3). 1 つめの方法は, 図 3 の Aのように, 「札幌」という地名を入力として, その位置情報（経緯度）を直接出力します。もう1つの方法は, 図 3 の B のように, まず地図データベースの識別子（ここでは「札幌」のID）と紐付けを行い，次にその識別子に付随する属性としての位置情報を出力します。(久本他 2023)では, 両者の利点・欠点などを詳しく解説し, さらに現在利用可能なジオコーディングのリソース・データ・サービスを網羅的に調査しています。文章と地図をつなげたい研究者・実務者にとってとても良い入口になると思います。また，(大西他 2023; 大野他 2023)でもジオコーディングについての試みが発表され, 質疑応答も含めて非常に盛り上がりました，関連して，(陰山，乾 2023)では，地理的特定性（場所の特定しやすさ） に取り組んでいました。「横浜」は日本に複数箇所ありますが,「神奈川県横浜市」を指すことが多いといった「名称の占有性」に関する分析で, とても興味深い内容でした.

## 3.2 大規模言語モデルの多様な活用法

昨今話題の大規模言語モデルの話題もありました. (小林他 2023) では, 人の移動行動を言語モデル (GPT-2) でモデル化し, 建物分布予測器と組み合わせることで人流予測性能を改善しています。言語処理の研究者・実務者にとって，移動データに言語モデルを適用する点がとても新鮮で盛り上がりました。(Sharma and Tsuruoka 2023)では，ChatGPT4を使用して，地球表面の地物を写した衛星画像のキャプション生成に取り組んでいます。非常に流暢な文で衛星画像を言い表しており，今後のさらなる可能性を感じさせる発表でした。

図 3 ジオコーディングの概略図 (久本他 2023)
^{4}$ https://openai.com/blog/chatgpt
}

## 3.3 多彩な応用

本テーマセッションの特徴のひとつが「多彩な応用」です. (Kāle and Rikters 2023)では「食と天候」, (近藤 2023) では「方言」，(高田他 2023) では「文化財・遺跡」，(齋藤他 2023)では 「災害・防災」を主題として扱っていました。（川端他 2023）では，自身の位置や向きに基づく相対位置をことばで表現する方法論を探究しており, 自動運転, カーナビ, スポーツ実況など,多様な応用先が考えられる発表でした.

## 3.4 総合討論

第 3 セッションでは, 後半 35 分程度の「総合討論」を設けました．松田耕史さん (LINE), 小木曽智信さん (国立国語研究所), 新妻巧朗さん（朝日新聞）の 3 名に登壇していただきました.松田さんからは, ジオコーディングのためのオープンなデータの必要性や,「地図の Wikipedia」 と呼ばれる OpenStreetMap5 について話題提供いたたきました，小木曽さんからは，日本語歴史コーパス 6 や, 古文書, 古地図についてご紹介いただき，歴史的な文書や地図を研究対象とする面白さがとても伝わる内容でした。新妻さんからは，ジャーナリズムと地図に関する話題をご紹介いただきました．特に「アーバン・ベア」と呼ばれる都市型のクマを分析するため，クマの出没地点と人口密度を地図上に可視化したサービス 7 の紹介で大いに盛り上がりました. 現地会場の多くの方々からも質問やコメントがあり, とても活発に議論ができました.

## 4 今後の継続的な発展のために

この刺激的な領域での連携を促進するため, Slackワークスペース「Geography \& Language $\rfloor^{8}$ を用意しました，今後もさらなる議論や，情報の共有, 勉強会の開催などをやっていく予定です.ご興味ある方はhiroki.ouchi@is.naist.jp までご連絡いただければ参加リンクをお送りいたします。広く多くの方々のご参加をお待ちしておりますので，お気軽にご連絡ください.

## 謝 辞

本テーマセッションの共同提案者の皆さまには，多大な協力をいただいたことを深く感謝いたします。また，言語処理学会年次大会の委員の方々にも，このような貴重な機会いたたいたことを改めて感謝いたします。


## 参考文献

久本空海, 西尾悟, 井口奏大, 古川泰人, 大友宽之, 東山翔平, 大内啓樹 (2023). 場所参照表現と位置情報を紐付けるジオコーディングの概観と発展に向けての考察. 言語処理学会第 29 回年次大会発表論文集, pp. 2645-2650. [S. Hisamoto et al. (2023). Basho Sansho Hyogen to Ichi Joho wo Himozukeru Jiokodingu no Gaikan to Hatten ni Muketeno Kosatsu. Proceedings of the 29th Annual Meeting of the Association for Natural Language Processing, pp. 2645-2650.].

陰山宗一, 乾孝司 (2023). 位置属性を有しない事物に対する地理的特定性の分析. 言語処理学会第 29 回年次大会発表論文集, pp. 2661-2665. [S. Kageyama and T. Inui (2023). Ichi Zokusei wo Yushinai Jibutsu ni Taisuru Chiriteki Tokuteisei no Bunseki. Proceedings of the 29th Annual Meeting of the Association for Natural Language Processing, pp. 2661-2665.].

Kāle, M. and Rikters, M. (2023). "What Food Do We Tweet about on a Rainy Day?" In Proceedings of the 29th Annual Meeting of the Association for Natural Language Processing, p. 2375-2380.

川端良子, 大村舞, 浅原正幸, 竹内誉羽 (2023). Double cross model による位置情報フレームアノテーション. 言語処理学会第 29 回年次大会発表論文集, pp. 2655-2660. [Y. Kawabata et al. (2023). Double cross model niyoru Ichi Joho Furemu Anoteshon. Proceedings of the 29th Annual Meeting of the Association for Natural Language Processing, pp. 2655-2660.].

小林亮博, 武田直人, 山崎悠大, 上坂大輔 (2023). 建物分布の変化を考慮したGPT- 2 を用いた人流予測のための一検討. 言語処理学会第 29 回年次大会発表論文集, pp. 2386-2391. [A. Kobayashi et al. (2023). Tatemono Bumpu no Henka wo Koryo shita GPT-2 wo Mochiita Jinryu Yosoku notameno Ichikento. Proceedings of the 29th Annual Meeting of the Association for Natural Language Processing, pp. 2386-2391.].

近藤泰弘 (2023). 単語音素のベクトル化による言語地図作成. 言語処理学会第 29 回年次大会発表論文集, pp. 2381-2385. [Y. Kondo (2023). Tango Onso no Bekutoruka niyoru Gengo Chizu Sakusei. Proceedings of the 29th Annual Meeting of the Association for Natural Language Processing, pp. 2381-2385.].

大野けやき, 西村太一, 龟甲博貴, 森信介 (2023). テキスト中の場所表現認識と係り受けに基づく緯度経度推定ツールの開発. 言語処理学会第 29 回年次大会発表論文集, pp. 2666-2671. [K. Ohno et al. (2023). Tekisutochu no Basho Hyogen Ninshiki to Kakariuke ni Motozuku Ido Keido Suitei Tsuru no Kaihatsu. Proceedings of the 29th Annual Meeting of the Association for Natural Language Processing, pp. 2666-2671.].

大西駿太朗, 矢田竣太郎, 若宮翔子, 荒牧英治 (2023). ツイート発言の座標またはグリッドの予測基盤の開発. 言語処理学会第 29 回年次大会発表論文集, pp. 2398-2402. [S. Onishi
et al. (2023). Tsuito Hatsugen no Zahyo mataha Guriddo no Yosoku Kiban no Kaihatsu. Proceedings of the 29th Annual Meeting of the Association for Natural Language Processing, pp. 2398-2402.].

大友寞之, 東山翔平, 大内啓樹, 山本和太郎, 井手佑翼, 進藤裕之, 渡辺太郎 (2023). 旅行記中の場所に対する訪問状態の予測. 言語処理学会第 29 回年次大会発表論文集, pp. 2925-2930. [H. Otomo et al. (2023). Ryokokichu no Basho ni taisuru Homon Jotai no Yosoku. Proceedings of the 29th Annual Meeting of the Association for Natural Language Processing, pp. 29252930.].

大内啓樹, 進藤裕之, 若宮翔子, 松田裕貴, 井之上直也, 東山翔平, 中村哲, 渡辺太郎 (2023). 地球の歩き方旅行記データセット. 言語処理学会第 29 回年次大会発表論文集, pp. 2920-2924. [H. Ouchi et al. (2023). Chikyu no Arukikata Ryokoki Detasetto. Proceedings of the 29th Annual Meeting of the Association for Natural Language Processing, pp. 2920-2924.].齋藤玲, 大内啓樹, 羽鳥康裕, 邑本俊亮, 杉浦元亮, 塩入諭, 柴山明寛 (2023). 震災アーカイブと震災アーカイブ webに関する概念モデルの作成. 言語処理学会第 29 回年次大会発表論文集, pp. 2931-2934. [R. Saito et al. (2023). Shinsai Akaibu to Shinsai Akaibu Web ni kansuru Gainen Moderu no Sakusei. Proceedings of the 29th Annual Meeting of the Association for Natural Language Processing, pp. 2931-2934.].

Sharma, M. and Tsuruoka, Y. (2023). "Towards Unsupervised Remote Sensing Image Captioning and Retrieval with Pre-Trained Language Models." In Proceedings of the 29th Annual Meeting of the Association for Natural Language Processing, pp. 2392-2397.

高田祐一, YanasePeter, 武内樹治 (2023). 文化財報告書データベースにおけるテキスト可視化と地理情報. 言語処理学会第 29 回年次大会発表論文集, pp. 2651-2654. [Y. Takata et al. (2023). Bunkazai Hokokusho Detabesu niokeru Tekisuto Kashika to Chiri Joho. Proceedings of the 29th Annual Meeting of the Association for Natural Language Processing, pp. 2651-2654.].

## 略歴

大内啓樹：2015 年奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科博士前期課程修了. 2018 年同博士後期課程修了. 2018 年から 2021 年まで理化学研究所 AIP センター特別研究員. 2021 年より奈良先端科学技術大学院大学先端科学技術研究科助教, 理化学研究所 AIP センター客員研究員.