本研究では，文章中の「場所」に書き手が訪れたかどうかを推定する問題に取り組んだ．まず，旅行記に訪問状態のアノテーションを行い，小規模なデータセットを構築した．複数人でアノテーションを行った結果，作業者間で高い一致率が確認された．さらに，構築したデータセットを用いて訪問状態を予測するモデルを構築し，その性能を評価した．分析の結果，モデルは訪問状態の手がかりとなるトークンに注意を向けていることがわかった．

人がある場所を訪れ，その場所での経験を綴った文章がウェブ上に蓄積されている．こうした情報を整理することによって多様な応用への道が拓ける．例えば，観光地を実際に訪れた観光客の感想を自動で整理できれば，観光地推薦や旅行計画支援への応用が期待できる．そこで本研究では，人が訪れた場所の情報を文章から抽出する問題に取り組む．特に，書き手の行動を正確に読み解き，場所に対する訪問状態（訪れた，訪れていない，訪れる予定，など）を判定することに焦点を当てる．例えば「近鉄奈良駅に到着！」という実体験に関する記述があった場合，書き手は「近鉄奈良駅」を実際に訪れたと判断できる．一方，「JR奈良駅は近鉄奈良駅から少し離れたところにあります」のような記述の場合，書き手がこれらの場所を訪れたことを必ずしも意味しない．人が訪れた場所の情報は，GPSデータを活用することでも取得できる．しかし文章には，場所を訪れた状況や目的，感想など，GPSでは取得困難な情報も含まれる．将来的には，こうした情報も同時に取得することを見据え，文章を解析対象とする．まず，訪問状態予測モデルの学習・評価のため，Others宿泊は、大神神社の早朝参拝に便利な、Visitルートイン桜井駅前にしました。Visit歩き疲れたので、夕食はホテル1FのVisit居酒屋「和み」で取りました。共参照関係OthersOthersホテル周辺の食堂は限られているので、この食事提供は助かりました。場所を参照する表現（場所参照表現）に対する訪問状態のアノテーション方針を策定し，複数の作業者でアノテーションを行った．作業者間一致率はF1値0.8前後と比較的高い値となった．次に，そのアノテーションを用いて，訪問状態予測モデルの構築・評価を行った．モデルの予測精度はF1値0.6程度であり，作業者の一致率を考えると改善の余地があることが示唆された．より詳しい分析として，モデルが訪問状態を予測する際に，入力文中のどのようなトークンに注意を向けているか調査した．その結果，例えば「到着」のように，訪問に関連するトークンに注意を向けており，人間の直感的な判断と類似する可能性が示唆された．