SNS投稿文書などの投稿位置を推定する文書ジオロケーション課題では、文書内に含まれる地名（「茨城」）やランドマーク（「ディズニーランド」）への言及が有力な手がかりになることが多いが、これら言及のみから常に十分な情報が得られるとは限らない。本研究では、これらの言及情報をより効果的に活用するため、各言及からそれらが指し示す実世界上の実体（エンティティ）を同定し、同定されたエンティティに関する情報を利用することを考える。評価実験を通して、エンティティ情報のうち、エンティティの所在情報に注目して文書ジオロケーションモデルに情報を取り込むことで、文書ジオロケーションの性能が改善することが確認できた。

位置情報が付与されたSNS投稿文書は、ソーシャルセンシングに欠かせない情報源であるものの、SNS投稿文書のうち位置情報が付与された文書はその一部に過ぎないという問題がある。この問題に対して、位置情報が付与されていないSNS投稿文書が与えられた時に、その文書に対応する位置情報を推定する文書ジオロケーションに関する研究が進められている[1,2,3]。文書ジオロケーション課題では、文書内に含まれる地名やランドマークなどへの言及が有力な手がかりになることが多いが、言及のみから常に十分な情報が得られるとは限らない。例えば、千葉県にある東京ディズニーランドを訪れた旅行者が『ディズニーランドに到着！』とSNSに投稿したと仮定する。この投稿の投稿位置は言及「ディズニーランド」に関連することが予想されるものの、言及「ディズニーランド」が手がかりとして十分に機能するには、これが千葉県に所在する東京ディズニーランドへの言及であるのか、あるいは米国カリフォルニアに所在するDisneylandへの言及であるのかを文書ジオロケーションモデルが把握できていることが望ましい。文書ジオロケーションに外部知識を利用する研究は既にあるものの[4,5]、実世界上の実体（エンティティ）を同定し、その情報の利用に注目した議論はなされていない。そこで本研究では、文書内に含まれる言及からそれらのエンティティを同定し、同定されたエンティティの情報を文書ジオロケーションに利用することに注目する（図1）。具体的には、エンティティ情報を文書ジオロケーションモデルに取り込むにあたり、エンティティ情報のうちどのような情報を、どのように埋め込み表現に変換し、どのようにモデルに取り込むかについて議論する。