ジオパージングは，文章中に含まれる実世界の場所に関わる情報を解析する基盤技術である．本研究では，文書レベルのジオパージングシステムの開発・評価に向けた第一歩として，日本語旅行記データセットの構築と現在のシステムの評価を行った．本データセットが，日本語ジオパージング研究の推進・高度化に貢献することを期待している．

場所を指し示す言語表現（場所参照表現）は，人間の活動・移動や実世界で生じた事象の描写と共に文章に記述されることが多い．言語表現と実世界の場所を紐づけるジオパージング[1,2]は，テキストを，地理的な観点に関わる様々な目的で活用するのに欠かせない技術である．文章として書かれた事物・事象に関する情報の地図上への可視化，地理情報や地図を介したテキスト検索が可能になるほか，観光支援，災害対応，感染症サーベイランスなどの応用領域での活用も期待されている[3]．ジオパージングは，場所参照表現の抽出（ジオタギング）と，場所参照表現が指す場所を特定する曖昧性解消（ジオコーディング）の二つのサブタスクから構成される．ジオパージングでは，個々の場所参照表現を独立に解析することも可能であるものの，他の場所参照表現の情報を考慮した文書レベルの解析をすることで，高度な曖昧性解消が可能となる．というのも，同一文書中で複数の場所参照表現が共起する際，それらの情報は相互に役立つ場合があるためである．たとえば，図1⟨3⟩の「興福寺」は，奈良県への旅行に関する文脈を考慮することで，他地域の興福寺ではなく奈良県の興福寺を指していると判定できる．近鉄奈良駅FAC-NAME⟨1⟩に到着。そこDEICTIC⟨1⟩から奈良公園FAC-NAME⟨2⟩までは歩いてすぐです。お寺FAC-NOM⟨GENERIC⟩が好きなので最初に興福寺FAC-NAME⟨3⟩に行きました。境内FAC-NOM⟨3⟩で鹿と遭遇し、奈良LOC-NAME⟨4⟩に来たことを実感しました。⟨1⟩https://www.openstreetmap.org/relation/11532920⟨2⟩https://www.openstreetmap.org/way/456314269⟨3⟩https://www.openstreetmap.org/way/1134439456⟨4⟩https://www.openstreetmap.org/relation/3227707のエンティティ種別（例「FAC-NAME」），共参照クラスタID（例「⟨1⟩」），共参照クラスタに対応するOpenStreetMapエントリURLの情報が付与されている．本稿では，我々が構築・公開したジオパージングデータセットATD-MCL1について報告する．本データセットは，日本語の旅行記に対し，3種類の地理的な情報，つまり(1)場所参照表現，(2)それらの共参照関係，(3)共参照クラスタから地理データベース（DB）エントリへのリンク情報を人手でアノテーションしたものである（図1）．我々の知る限り，第三者が入手・再現可能な日本語ジオパージングデータセットは他にはない．本データセットは文書レベルジオパージングに適した二つの特徴を持つ．1点目は，1文書中に場所参照表現が豊富に含まれることである．原文書が有するこの性質をモデル学習・評価時に活用可能にするため，様々な言語表現で表された様々なカテゴリの場所を指す場所参照表現を網羅的にアノテーションする方針を採用した．なお，この性質はSNS投稿のような短いテキストを使用した既存データセット[4,5]とは対照的である．2点目は，1文書中の場所参照表現の間に，共参照関係や，参照先の場所の1ArukikataTravelogueDatasetwithGeographicEntityMention,Coreference,andLinkAnnotation(https://github.com/naist-nlp/atd-mcl).地理的近さ・階層的関係といった地理的関連性があることである．旅行記は，旅行者の移動が時系列的に記される文書の典型と捉えられるため，ニュース記事を用いた既存データセット[6,7,8,2]よりも顕著にこの特徴を持つと考えている．本データセットを用いて現在のエンティティ解析システムの精度を評価したところ，場所参照表現抽出と共参照解析については高い精度が得られた一方，曖昧性解消においては改善の余地が大きいことが示された．