本研究では災害時に流通するツイートから場所を参照する表現の抽出について検討する．今回は機械学習モデルによる固有表現抽出(NER)の問題として解決を試みる上で1つの条件を設け，学習に過去の災害時に流通したツイートを利用することを考える．災害という状況下では，迅速かつ的確な対応が求められる一方で，多くのNERモデルは，性能の担保には正確にアノテーションされたデータが必要である．本研究では日本で発生した地震，豪雨，台風の3つの災害に焦点を当て，同じ種類の災害で学習した場合，異なる種類の災害で学習した場合の2つの観点から過去の災害時に流通したツイートの利用可能性を検証した．

大規模災害時の被害を最小限に抑えるためには，迅速かつ的確な情報の収集と伝達が重要である．そのため，Twitterを始めとする即時性が高く利用者の多いソーシャルメディアの利活用に関心が寄せられている．災害時にはTwitter上で被災状況の発信や収集が盛んに行われており[1]，流通する情報は初動対応において重要な情報を含むことが報告されている[2]．このような背景から，災害対応にあたる政府や自治体でもTwitterの利活用が進められている[3]．しかし，Twitterの災害時利用には解決すべき課題も残されている．そのひとつが流通する情報量の急激な増加である．例えば，2018年に発生した大阪府北部を震源とする地震の際には，発生直後の10分間で「地震」という単語を含むツイートが少なくとも27万件以上投稿されたとの報告がある[4]．以上より，膨大なツイート群から，災害対応の意思決定に有益な情報のみを選別する必要がある．選別の観点として，信憑性や緊急性の他，各ツイートの内容がどの場所を対象としたものであるかを特定することも重要である．ツイートには言及している地点の特定に有益な場所を参照するような表現（場所参照表現）を含む場合がある（表1）．場所参照表現が適切に抽出できれば，ツイートを地図にマッピングすることができ[5]，災害対応等により活用することが可能となる．本研究ではツイート本文を対象に固有表現認識(NER)による場所参照表現の抽出を試みる．ただし，災害発生時にリアルタイムに適用することを想定し，現在発生している災害に対して，過去の災害時に流通したツイートで学習することを考える（図1）．多くの場合，NERは機械学習モデルによって実現され，対象のドメインのデータで学習されている．しかし，災害の発生と同時に学習に必要なデータの収集や選別などの一連の作業には多くの時間を要する．一方で，被害を最小限に抑えるという観点からは迅速な対応が必要不可欠である．これらの問題を解決する第一歩として，国内で発生した，豪雨，台風，地震の3種類の災害時のツイートからデータセットを構築し，過去の災害ツイートの利用可能性について検証する．今回は同じ種類の災害を利用した場合，異なる種類の災害を利用した場合で，モデルの性能にどのような影響を与えるかを調査した．Tweet1@USERNAME大雨の影響で安芸矢口駅付近の道路が冠水・浸水現地の様子<URL>Tweet2現在町内の河川はまだ大丈夫ですが，突然の増水に注意しましょう#九度山町.