ジオコーディングは，地名や施設名など，実世界の特定の場所を指す言語表現（メンション）に対し，経緯度あるいは地理データベース上のエントリを推定する基盤技術である．本研究では，類似の名前を持つエントリの曖昧性の問題に対処するため，メンションが出現する入力テキストの文脈情報および候補エントリの属性情報を捉えるジオコーディング手法を提案する．実験により，これらの情報を考慮することの有効性を確認した．

ジオコーディングは，地名や施設名など，実世界の特定の場所を指す言語表現（場所参照表現またはメンション）の経緯度を推定する基盤技術である．ジオコーディングの代表的なユースケースとして，POI（PointofInterests；関心のある場所）を表す表現や住所などのメンション文字列に適用して位置情報を取得する状況が挙げられ，地図検索などの応用で実用化されている．ジオコーディング技術を更に発展させ，文章を解析対象とし，文章中に出現するメンションに対して適用可能にすることで，新たな応用の実現も見込める．たとえば，SNSをはじめとするインターネット上の文章から，被災地に関連する災害情報を迅速に把握したり，感染症のクラスター発生箇所を特定したりすることも可能になると期待できる．なお，文章中のメンションの抽出（ジオタギング）と，メンションの位置情報の推定（ジオコーディング）を合わせたタスクはジオパージング[1,2]と呼ばれているが，本研究ではジオコーディングに焦点を当てる．ジオコーディングの主流な方法には，(i)位置情報を直接的に推定する方法と，(ii)地理データベース地理DBエントリ…name=十二社熊野神社prefecture=東京都amenity=place_of_worship予測結果入力文章十二社熊野神社緯度35.6902経度139.6883都庁前から徒歩で熊野神社に行きましたジオコーダ（DB）の検索を通して間接的に位置情報を推定する方法の2つがある．前者は，システム（ジオコーダ）に緯度・経度に対応する2つの数値を出力させる．後者は，図1のように，まず地理DBに問い合わせて適切なエントリを取得し，経緯度も含むそのエントリに付随する属性情報全体を取得する[3]．この方法には，入出力が疎結合になることで，モデルが地理DBの変更に対して頑健となる利点や，エントリに付随する様々な属性情報が利用可能となる利点があり，本研究ではこの方法を採用する．ジオコーディングの主な課題として，類似または同一の名前を持つエントリの曖昧性を解消し，適切なエントリを特定する必要があることが挙げられる．たとえば，「熊野神社」は全国各地に存在するため，メンション文字列のみでは一意に特定できない．しかし，入力が「都庁前から徒歩で熊野神社に行きました」という文であった場合，人間が読むと都庁前駅付近にある「熊野神社」の可能性が高いと推測できる．こうした推論をシステムにより実現するには，曖昧性解消に有効な情報を含んだエントリの表現を用いることも必要である．具体的には，地理DB上で定義されエントリに割り当てられている施設種別などの属性情報や，エントリに紐づく経緯度を住所に変換した情報などが有効と考えられる．.本研究では，類似の名前を持つエントリに対処するために，(i)メンションが含まれる入力テキストの文脈情報と(ii)地理DBにおけるエントリの属性情報を考慮するジオコーディング手法を提案する．旅行記テキストを用いたジオコーディングの実験の結果，文脈情報・属性情報ともに曖昧性解消の精度向上に有効であることを確認した．