日英対訳ジオパージングデータセットATD-Para

地理情報は，実世界のモノ／対象物に関する位置情報（経緯度，住所など）と非位置情報（属性情報）が対になった情報である[1]．たとえば，「あるオブジェクトが，“奈良県生駒市”にあり，その通称名が“往馬大社”である」という情報は地理情報である．テキストは，人間の視点から実世界のモノの情報が描写された，暗黙的な地理情報データとも捉えられる．テキストの顕著な特徴として，(i)内在する位置情報（場所参照表現）の非明示性，(ii)非位置情報の種類・内容の豊富さ1，(iii)ユーザ生成テキストを含めたウェブデータの量の多さが挙げられる．テキストデータは，(ii)や(iii)の特徴から，様々な地理的応用[2]への活用が期待できる．一方，(i)の点から，場所参照表現を明示的な位置情報へ変換するジオコーディング（曖昧性解消）処理が必要であり，同処理を高精度に行うことは課題の一つである．地理的なテキストの解析・生成について，多言語情報アクセスの観点では，原文や機械生成文の記述言語や話題の対象となる地域にかかわらず，各言語のユーザが同様に高品質な解析結果や生成テキストを享受できることが理想と言える．しかし，様々な要因から，言語や地域によって言語処理モデルの性能に差があることが想定され，このことは，情報ア1たとえば，様々な対象物について，Wikipedia記事本文に含まれる非構造情報に比べて，InfoboxやWikidata上の構造化情報が大幅に少ないことからも実感できる．クセスにおける格差を生む．たとえば，非日本語話者が，日本語でしか書かれていないような日本の地域の情報を知りたい場合，チャットボット・機械翻訳システム等の対象言語の処理（翻訳）性能が低いほど，日本語話者や，相対的に性能が高い言語の話者に比べて不利となる．こうした背景から，本研究では，旅行記を用いた日・英2言語の地理的解析・生成タスク評価データセットATD-Para2を構築した．日本国内・海外の旅行についての日本語原記事に対し，その英訳を作成し，場所参照表現と位置情報（OpenStreetMap[3]エントリURL）を付与した．これにより，同等の内容の2言語のテキストに対する(1)場所参照表現抽出と(2)ジオコーディング，場所参照表現を豊富に含むテキストの(3)機械翻訳という，地理的な言語処理に関する基本的な3タスクでのモデル学習・言語横断評価を可能とした．これら3タスクについて，記述言語（日・英）と地域（日本国内・海外）の違いに対するモデルの性能差を調査することを目的として，各種Transformer[4]モデルを用いたシステムの性能評価実験を行った．なお，機械翻訳や人手翻訳を利用し，同内容の多言語テキストの場所参照表現抽出結果を比較した既存研究[5,6]は存在する．本研究では，複数言語でのジオコーディングや地理情報を考慮した機械翻訳の評価を行った点などが新規である．