本研究では，計算機によって，文章中の人物の地理的な移動を読み取り，その移動軌跡を地図上に再現することをめざす．入力文章中の場所に対し，移動者の訪問状態・訪問順序を予測するタスクを定義するとともに，100記事からなるアノテーションデータセットATD-VSOを構築し，ベースラインモデルの学習・性能評価を行った．

移動軌跡データは，時空間データ解析や地理情報分野において，人間活動と環境条件を分析するための重要データとされている．一般的な移動軌跡は緯度・経度の系列データである．そのため，人間の理解可能な粒度での「場所」の行程として解釈するのは容易でなく，移動者が「東京駅」にいるかどうかという単純な問題さえ判然としない．そこで我々は，文章から移動軌跡を取り出すことを試みる．文章からは，「どの場所にいるか」に加え，その場所で移動者が何をして何を思ったかといった豊かな意味情報も同時に取り出せる可能性を秘める．このような展望のもと，本研究では，文章中の人物の地理的な移動を読み取る移動軌跡解析と，その軌跡を地図上に再現することをめざす．図1にその処理過程を示す．移動軌跡解析では，(1)入力文章から場所を表す表現（場所参照表現）を抽出し，(2)同じ場所を指す表現をグルーピングする共参照解析を行う．次に，(3)移動者である文章の書き手が各場所を訪れたか否か等を表す訪問状態を予測し，(4)訪問場所を時系列順に並た訪問順序を予測し，移動軌跡を得る．さらに各訪問場所の経緯度を推定するジオコーディングを経ることで，得られた移動軌跡【場所参照表現抽出と共参照解析】【訪問状態予測】C0C0:Visit京都に行きましたC1C2C1:Visit祇園四条駅を降りて八坂神社に参拝し、C2:VisitC2C3C3:Visit神社から清水寺に向けて散策しましたC4C4:NotVisit次回は伏見稲荷大社に行きたいです【訪問順序予測】Inc=Inclusion(包含関係)BA=Before-After(前後関係)C0:<京都>訪問順序グラフIncIncIncBAC1:<祇園四条駅>C2:<八坂神社>C3:<清水寺>BAジオコーディングジオコーディングジオコーディングC1C2C3©OpenStreetMapは地図上に可視化可能となる．既存研究[1,2]では，訪問場所を時系列順に並べた一本の「線」として訪問順序を表現しているものの，「線」では適切に表せない場合も多い（§4.1で詳述）．そこで本研究では，地理的階層構造も同時に表せる表現形式「訪問順序グラフ」を提案する（図1中段）．このグラフの情報を100記事にアノテーションしたデータセットATD-VSO1）を構築し，訪問状態予測と訪問順序予測についてベースラインモデルの学習・性能評価を行った．1）ArukikataTravelogueDatasetwithVisitStatusandVisitingOrderAnnotation（https://github.com/naist-nlp/atd-vso）.Visit参照先の場所を訪問した．VisitPossibly参照先の場所を訪問した可能性が示唆されているが不確定．Others他のいずれの状態にも非該当．