JP2018190113A - Data processing apparatus, data processing system, data processing method and program - Google Patents

Data processing apparatus, data processing system, data processing method and program Download PDF

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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a data processing apparatus, a data processing system, a data processing method and a program which locate the occurrence of an event from posted data collected over the Internet about cases, accidents, disasters and so on.SOLUTION: A data processing apparatus 1 for processing posted data collected over the Internet about an arbitrary event is configured to comprise a poster information analysis unit 11 which extracts geographical names from poster information of the posted data, a past posting analysis unit 12 which extracts geographical names from past posted data from posters of the posted data, and an occurrence locating unit 13 which locates the occurrence of the event in accordance with the posted data and data associated therewith. The occurrence locating unit 13 uses analysis results of the poster information analysis unit 11 and/or the past posting analysis unit 12 to locate the occurrence of the event.SELECTED DRAWING: Figure 1

Description

本発明は、インターネット上から収集した投稿データを処理するデータ処理装置、データ処理システム、データ処理方法及びプログラムに関する。より詳しくは、投稿データ及びそれに付随するデータから、特定の情報を抽出する技術に関する。   The present invention relates to a data processing apparatus, a data processing system, a data processing method, and a program for processing post data collected from the Internet. More specifically, the present invention relates to a technique for extracting specific information from post data and data accompanying it.

インターネット上には、日々、数多くの文章や画像が投稿されている。特に、ソーシャル・ネットワーキング・サービス(social networking service:SNS)は、手軽にコメントや写真を投稿できるため、事件、事故及び災害などに関する情報がリアルタイムで投稿されることがあり、投稿写真や投稿動画などがニュース・報道で利用され始めている。   Many sentences and images are posted on the Internet every day. In particular, the social networking service (SNS) can easily post comments and photos, so information about incidents, accidents, and disasters may be posted in real time. Has begun to be used for news and reporting.

一方、SNSへの投稿は短文テキストであることが多いため、インターネット上から事件、事故及び災害などに関する投稿データを収集しても、その事象がどこで発生しているのかを特定することが難しいという問題がある。そこで、従来、インターネットから収集した投稿データについて、投稿位置や投稿内容に関係する場所を特定するための技術が提案されている(特許文献1〜4参照)。   On the other hand, since postings to SNS are often short texts, it is difficult to identify where the event is occurring even if post data on incidents, accidents, and disasters is collected from the Internet. There's a problem. Therefore, conventionally, techniques have been proposed for specifying a posting position and a location related to the posting content for posting data collected from the Internet (see Patent Documents 1 to 4).

例えば、特許文献1には、SNSから収集した投稿コメントから、地名情報を含むコメントを抽出し、その中からニュースに含まれていた地名情報や放送局名などを含まないものをさらに抽出することで、テレビ放送や新聞記事などに由来するコメントを除き、地域情報の可読性を高めた情報抽出装置が開示されている。また、特許文献2には、基準地域とその周辺地域から発信された事件などに関する投稿データを収集し、収集された投稿データが多い地域を新たな基準地域として再度収集を行うことにより、事件現場に関する詳細情報を収集できるようにした検索装置が開示されている。   For example, in Patent Document 1, a comment including place name information is extracted from post comments collected from SNS, and a place name information or a broadcast station name included in the news is further extracted from the comments. Thus, an information extraction device that improves the readability of regional information is disclosed except for comments derived from television broadcasts and newspaper articles. Patent Document 2 also collects post data related to cases originated from the reference area and its surrounding areas, and collects again the area with a large amount of collected post data as a new reference area. A search device is disclosed that can collect detailed information regarding the search.

特許文献3には、位置情報付きの投稿コメントを所定地域範囲毎に分類し、その中で最も多いトピック番号を地域固有トピック番号として抽出し、各地域範囲の地域固有トピック番号に基づいて収集した全ての投稿コメントを分類することにより、その地域で発生した突発的な投稿文のみを抽出する方法が開示されている。また、特許文献4には、位置情報付きコメントを所定範囲に含まれる地図経路毎に分類し、その中で最も多いトピック番号を地図経路トピック番号として抽出し、各地図経路の地図経路トピック番号に基づいて各投稿コメントを分類する方法が開示されている。   Patent Document 3 classifies post comments with position information for each predetermined area range, extracts the topic numbers with the largest number as area-specific topic numbers, and collects them based on the area-specific topic numbers in each area range. A method is disclosed in which all the posted comments are classified to extract only unexpected posted sentences that occurred in the area. Further, Patent Document 4 classifies comments with position information for each map route included in a predetermined range, extracts the largest topic number among them as a map route topic number, and sets the map route topic number of each map route as the map route topic number. A method of classifying each posted comment based on it is disclosed.

特開2014−137632号公報JP 2014-137632 A 特開2014−182525号公報JP 2014-182525 A 特開2016−45938号公報JP 2016-45938 A 特開2016−136358号公報JP-A-2006-136358

しかしながら、前述した特許文献1〜4に記載の方法では、投稿位置などの判定に必要な情報が十分に得られず、投稿内容に関係する場所を特定することはできないことがある。特に、事件・事故・災害などに関する投稿データをニュース・報道で利用する場合は、その事象の発生位置を特定することが重要であり、限られた情報の中から、短時間で発生位置を特定可能な技術が求められている。   However, in the methods described in Patent Documents 1 to 4 described above, information necessary for determining the posting position or the like cannot be obtained sufficiently, and it may not be possible to specify a location related to the posted content. In particular, when posting data related to incidents, accidents, disasters, etc. is used in news and reports, it is important to specify the location of the event, and the location of the event can be identified in a short time from limited information. Possible technology is required.

そこで、本発明は、インターネットを介して収集した事件・事故・災害などに関する投稿データから、その事象の発生位置を特定可能なデータ処理装置、データ処理システム、データ処理方法及びプログラムを提供することを目的とする。   Therefore, the present invention provides a data processing device, a data processing system, a data processing method, and a program capable of specifying the occurrence position of the event from post data regarding incidents, accidents, and disasters collected via the Internet. Objective.

本発明に係るデータ処理装置は、インターネットを介して収集した任意の事象に関する投稿データを処理するデータ処理装置であって、前記投稿データの投稿者情報から地名を抽出する投稿者情報解析部と、前記投稿データの投稿者による過去の投稿データから地名を抽出する過去投稿解析部と、前記投稿データ及びそれに付随するデータから前記事象の発生位置を特定する発生位置特定部とを有し、前記発生位置特定部は、前記投稿者情報解析部及び/又は前記過去投稿解析部での解析結果を利用して前記事象の発生位置を特定するものである。
前記発生位置特定部は、前記投稿者情報解析部で抽出された地名と、前記過去投稿解析部で抽出された地名が異なる場合は、前記投稿者情報解析部で抽出された地名を優先的に選択してもよい。
本発明のデータ処理装置は、更に、前記投稿データに付帯された画像から文字情報を抽出する画像解析部を有していてもよく、その場合、前記発生位置特定部は、前記投稿者情報解析部及び前記過去投稿解析部での解析結果から前記事象の発生位置を特定できなかった場合に、前記画像解析部での解析結果を利用して前記事象の発生位置を特定する。
本発明のデータ処理装置は、前記投稿データの投稿者をフォローしているユーザーのプロフィール情報から地名を抽出するフォロワー情報解析部と、前記投稿データの投稿者がフォローしているユーザーのプロフィール情報から地名を抽出するフォローユーザー情報解析部とを更に有することもでき、その場合、前記発生位置特定部は、前記画像解析部での解析結果から前記事象の発生位置を特定できなかった場合に、前記フォロワー情報解析部及び/又は前記フォローユーザー情報解析部での解析結果を利用して前記事象の発生位置を特定する。
本発明のデータ処理装置は、前記投稿データの投稿者をフォローしているユーザーの投稿データから地名を抽出するフォロワー投稿解析部と、前記投稿データの投稿者がフォローしているユーザーの投稿データから地名を抽出するフォローユーザー投稿解析部とを更に有していてもよく、その場合、前記発生位置特定部は、前記フォロワー情報解析部及び前記フォローユーザー情報解析部での解析結果から前記事象の発生位置を特定できなかった場合に、前記フォロワー投稿解析部及び/又は前記フォローユーザー投稿解析部での解析結果を利用して前記事象の発生位置を特定する。
本発明のデータ処理装置は、前記投稿データに含まれるテキストから地名を抽出するテキスト解析部と、前記投稿データから投稿位置情報を抽出する位置情報解析部とを有し、前記発生位置特定部は、前記テキスト解析部及び前記位置情報解析部での解析結果から前記事象の発生位置を特定できなかった場合に、前記投稿者情報解析部及び/又は前記過去投稿解析部での解析結果を利用して前記事象の発生位置を特定することもできる。
The data processing apparatus according to the present invention is a data processing apparatus that processes post data relating to an arbitrary event collected via the Internet, and a poster information analysis unit that extracts a place name from poster information of the post data, A past post analysis unit that extracts a place name from past post data by a contributor of the post data, and an occurrence position specifying unit that specifies an occurrence position of the event from the post data and data associated therewith, The occurrence position specifying unit specifies an occurrence position of the event using an analysis result in the poster information analysis unit and / or the past posting analysis unit.
If the place name extracted by the poster information analysis unit and the place name extracted by the past post analysis unit are different, the occurrence position specifying unit preferentially uses the place name extracted by the poster information analysis unit. You may choose.
The data processing apparatus of the present invention may further include an image analysis unit that extracts character information from an image attached to the posted data. In this case, the generation position specifying unit is configured to analyze the poster information. When the event occurrence position cannot be identified from the analysis results of the image analysis unit and the past posting analysis unit, the event occurrence position is identified using the analysis result of the image analysis unit.
The data processing apparatus according to the present invention includes a follower information analysis unit that extracts a place name from profile information of a user who follows the poster of the posted data, and profile information of the user that the poster of the posted data follows. It may further include a follow user information analysis unit for extracting a place name, in which case, the occurrence position specifying unit is unable to identify the occurrence position of the event from the analysis result in the image analysis unit, The occurrence position of the event is specified using the analysis result in the follower information analysis unit and / or the follow user information analysis unit.
The data processing apparatus according to the present invention includes a follower post analysis unit that extracts a place name from post data of a user who is following the contributor of the post data, and post data of the user that the post person of the post data is following A follow user post analysis unit for extracting a place name, in which case, the occurrence position specifying unit is configured to analyze the event from the analysis results of the follower information analysis unit and the follow user information analysis unit. When the occurrence position cannot be specified, the occurrence position of the event is specified by using the analysis result in the follower post analysis unit and / or the follow user post analysis unit.
The data processing apparatus of the present invention includes a text analysis unit that extracts a place name from text included in the post data, and a position information analysis unit that extracts post position information from the post data. When the occurrence position of the event cannot be specified from the analysis result in the text analysis unit and the position information analysis unit, the analysis result in the poster information analysis unit and / or the past contribution analysis unit is used. Thus, the occurrence position of the event can be specified.

本発明に係るデータ処理システムは、前述したデータ処理装置と、インターネットを介して任意の事象に関する投稿データを収集するデータ収集装置とを有し、前記データ収集装置で収集した投稿データ又は投稿データ群を、前記データ処理装置で処理し、前記事象の発生位置を特定する。
このデータ処理システムでは、更に、前記データ処理装置で特定された発生位置情報を付加して、前記事象に関する投稿情報を外部配信する配信装置を有していてもよい。
A data processing system according to the present invention includes the data processing device described above and a data collection device that collects post data relating to an arbitrary event via the Internet, and the post data or post data group collected by the data collection device. Are processed by the data processing device, and the occurrence position of the event is specified.
The data processing system may further include a distribution device that adds the occurrence position information specified by the data processing device and externally distributes post information related to the event.

本発明に係るデータ処理方法は、1又は複数のデータ処理装置を用いて、インターネットを介して収集した任意の事象に関する投稿データを処理する方法であって、前記データ処理装置により、前記投稿データの投稿者情報から地名を抽出する投稿者情報解析工程と、前記投稿データの投稿者による過去の投稿データから地名を抽出する過去投稿解析工程と、前記投稿者情報解析工程及び/又は前記過去投稿解析工程で得た解析結果を利用して前記事象の発生位置を特定する発生位置特定工程とを行う。
前記発生位置特定工程では、前記投稿者情報解析工程で抽出された地名と、前記過去投稿解析工程で抽出された地名が異なる場合は、前記投稿者情報解析工程で抽出された地名を優先的に選択してもよい。
本発明のデータ処理方法では、前記投稿者情報解析工程及び前記過去投稿解工程の解析結果から前記事象の発生位置を特定できなかった場合は、更に、前記投稿データに付帯された画像から文字情報を抽出する画像解析工程を行い、前記画像解析工程の解析結果を利用して前記事象の発生位置を特定することもできる。
本発明のデータ処理方法では、前記画像解析工程の解析結果から前記事象の発生位置を特定できなかった場合は、更に、前記投稿データの投稿者をフォローしているユーザーのプロフィール情報から地名を抽出するフォロワー情報解析工程と、前記投稿データの投稿者がフォローしているユーザーのプロフィール情報から地名を抽出するフォローユーザー情報解析工程とを行い、前記フォロワー情報解析工程及び/又は前記フォローユーザー情報解析工程の解析結果を利用して前記事象の発生位置を特定してもよい。
本発明のデータ処理方法では、前記フォロワー情報解析工程及び前記フォローユーザー情報解析工程の解析結果から前記事象の発生位置を特定できなかった場合は、前記投稿データの投稿者をフォローしているユーザーの投稿データから地名を抽出するフォロワー投稿解析工程と、前記投稿データの投稿者がフォローしているユーザーの投稿データから地名を抽出するフォローユーザー投稿解析工程とを行い、前記フォロワー投稿解析工程及び/又は前記フォローユーザー投稿解析工程の解析結果を利用して前記事象の発生位置を特定してもよい。
本発明のデータ処理方法では、先ず、前記投稿データに含まれるテキストから地名を抽出するテキスト解析工程と、前記投稿データから投稿位置情報を抽出する位置情報解析工程とを行い、前記テキスト解析工程及び前記位置情報解析工程の解析結果から前記事象の発生位置を特定できなかった場合に、前記投稿者情報解析工程及び前記過去投稿解析工程を行ってもよい。
A data processing method according to the present invention is a method of processing post data relating to an arbitrary event collected via the Internet using one or a plurality of data processing devices, wherein the post-data is processed by the data processing device. A poster information analysis step of extracting a place name from poster information, a past post analysis step of extracting a place name from past post data by a poster of the post data, the poster information analysis step and / or the past post analysis An occurrence position specifying step of specifying the occurrence position of the event using the analysis result obtained in the process is performed.
In the occurrence position specifying step, when the place name extracted in the poster information analysis step is different from the place name extracted in the past post analysis step, the place name extracted in the poster information analysis step is given priority. You may choose.
In the data processing method of the present invention, if the occurrence position of the event cannot be specified from the analysis results of the contributor information analysis step and the past post solution step, characters are further extracted from the image attached to the post data. It is also possible to perform an image analysis process for extracting information and use the analysis result of the image analysis process to specify the occurrence position of the event.
In the data processing method of the present invention, if the occurrence position of the event cannot be specified from the analysis result of the image analysis process, the place name is further extracted from the profile information of the user who follows the poster of the posted data. The follower information analysis step to extract, and the follow user information analysis step to extract the place name from the profile information of the user who the poster of the post data follows, the follower information analysis step and / or the follow user information analysis You may identify the generation | occurrence | production position of the said event using the analysis result of a process.
In the data processing method of the present invention, if the occurrence position of the event cannot be specified from the analysis results of the follower information analysis step and the follow user information analysis step, the user who follows the contributor of the post data A follower post analysis step of extracting a place name from the post data of the post, and a follow user post analysis step of extracting a place name from the post data of the user that the poster of the post data follows, and the follower post analysis step and / or Alternatively, the occurrence position of the event may be specified using the analysis result of the follow user posting analysis step.
In the data processing method of the present invention, first, a text analysis step of extracting a place name from text included in the post data, and a location information analysis step of extracting post location information from the post data, the text analysis step and When the occurrence position of the event cannot be specified from the analysis result of the position information analysis process, the poster information analysis process and the past contribution analysis process may be performed.

本発明に係るプログラムは、コンピュータに、インターネットを介して収集した任意の事象に関する投稿データを処理させるプログラムであって、前記投稿データの投稿者情報から地名を抽出する投稿者情報解析機能と、前記投稿データの投稿者による過去の投稿データから地名を抽出する過去投稿解析機能と、前記投稿者情報解析機能及び/又は前記過去投稿解析機能による解析結果を利用して前記事象の発生位置を特定する発生位置特定機能とを実行させるものである。   The program according to the present invention is a program for causing a computer to process post data relating to an arbitrary event collected via the Internet, and for extracting the place name from the poster information of the post data, Identify the location of the event using the past post analysis function that extracts the place name from the past post data by the contributor of the post data and the analysis result by the contributor information analysis function and / or the past post analysis function The generation position specifying function is executed.

本発明における「事象」には、事件、事故、災害など報道などで取り上げられる様々な出来事が含まれ、その発生位置は国内に限られず、海外も含む。   The “event” in the present invention includes various events such as incidents, accidents, disasters, etc. that are taken up in the press, and their occurrence locations are not limited to domestic but also include overseas.

本発明によれば、従来技術では位置の特定ができなかった投稿データについても、事件・事故・災害などの事象の発生位置を、短時間で特定することができる。   According to the present invention, it is possible to specify the occurrence position of an event such as an incident / accident / disaster in a short time even for post data for which the position cannot be specified by the prior art.

本発明の第1の実施形態のデータ処理装置の構成例を示す概念図である。It is a conceptual diagram which shows the structural example of the data processor of the 1st Embodiment of this invention. 図1に示すデータ処理装置1を用いて投稿データを処理する方法を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the method of processing posting data using the data processor 1 shown in FIG. 本発明の第1の実施形態の第1変形例のデータ処理装置の構成例を示す概念図である。It is a conceptual diagram which shows the structural example of the data processor of the 1st modification of the 1st Embodiment of this invention. 図3に示すデータ処理装置2を用いて投稿データを処理する方法を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the method of processing posting data using the data processor 2 shown in FIG. 本発明の第1の実施形態の第2変形例のデータ処理装置の構成例を示す概念図である。It is a conceptual diagram which shows the structural example of the data processor of the 2nd modification of the 1st Embodiment of this invention. 図5に示すデータ処理装置3を用いて投稿データを処理する方法を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the method of processing post data using the data processing device 3 shown in FIG. 本発明の第2の実施形態に係るデータ処理システムの構成例を示す概念図である。It is a conceptual diagram which shows the structural example of the data processing system which concerns on the 2nd Embodiment of this invention.

以下、本発明を実施するための形態について、添付の図面を参照して、詳細に説明する。なお、本発明は、以下に説明する実施形態に限定されるものではない。   DESCRIPTION OF EMBODIMENTS Hereinafter, embodiments for carrying out the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. Note that the present invention is not limited to the embodiments described below.

(第1の実施形態)
先ず、本発明の第1の実施形態に係るデータ処理装置について説明する。図1は本実施形態のデータ処理装置の構成例を示す概念図である。図1に示すように、本実施形態のデータ処理装置1は、少なくとも投稿者情報解析部11、過去投稿解析部12及び発生位置特定部13を備えており、任意の事象に関する投稿データから、その事象の発生位置を特定するものである。このデータ処理装置1には、必要に応じて画像解析部14を設けることができる。
(First embodiment)
First, a data processing apparatus according to the first embodiment of the present invention will be described. FIG. 1 is a conceptual diagram illustrating a configuration example of a data processing apparatus according to the present embodiment. As shown in FIG. 1, the data processing apparatus 1 of the present embodiment includes at least a poster information analysis unit 11, a past posting analysis unit 12, and an occurrence position specifying unit 13, and from post data regarding an arbitrary event, This is to specify the location of the event. The data processing apparatus 1 can be provided with an image analysis unit 14 as necessary.

[投稿データ]
本実施形態のデータ処理装置1で処理される投稿データは、インターネットを介して収集された事件、事故、災害などの任意の事象に関するものであり、特に「投稿位置情報(GPSデータ)が含まれていない」又は「テキストに地名が含まれていない」などの理由で、従来の方法では事象の発生位置が特定できないものである。
[Posted data]
The post data processed by the data processing apparatus 1 of the present embodiment relates to an arbitrary event such as an incident, an accident, or a disaster collected via the Internet. In particular, “post position information (GPS data) is included. The location where the event occurred cannot be specified by the conventional method for reasons such as “not yet” or “the place name is not included in the text”.

データ処理装置1で用いられる投稿データは、投稿文やコメントなどのテキストデータ、それに付帯する画像データの他、プロフィールなどの投稿者に関する情報も含まれる。また、テキストデータや画像データは、収集の対象となった事象に関係する投稿のものだけでなく、同一投稿者による過去の投稿のものも含まれる。   The post data used in the data processing device 1 includes text data such as post texts and comments, image data attached thereto, and information related to the contributor such as a profile. In addition, text data and image data include not only posts related to events that have been collected, but also past posts by the same poster.

[投稿者情報解析部11]
投稿者情報解析部11は、投稿者情報から地名を抽出するものである。投稿者は、自身の生活圏内において特定対象事象と遭遇した可能性があり、その場合、事象の発生位置は居住地、勤務地、出身地又はその周辺地域となるからである。
[Contributor Information Analysis Unit 11]
The poster information analysis unit 11 extracts a place name from the poster information. This is because the poster may have encountered the specific target event in his / her own living area, and in that case, the event occurrence position is the residence, work place, hometown or the surrounding area.

[過去投稿解析部12]
過去投稿解析部12は、同一投稿者が特定対象事象に関する投稿よりも前に投稿した投稿文やコメントから地名を抽出するものである。過去の投稿には、特定対象事象に関する情報や投稿者の生活圏に関する情報が含まれている可能性があるからである。
[Past Post Analysis Unit 12]
The past posting analysis unit 12 extracts a place name from a posted sentence or a comment posted by the same poster before a posting related to a specific target event. This is because the past posts may include information on the specific target event and information on the poster's life sphere.

[発生位置特定部13]
前記発生位置特定部は、投稿データ及びそれに付随するデータから事象の発生位置を特定するものである。例えば、投稿者情報解析部11と過去投稿解析部12で同じ地名が抽出された場合、又は、投稿者情報解析部11と過去投稿解析部12のいずれか一方でしか地名が抽出されなかった場合は、発生位置特定部13は抽出された地名から発生位置を特定する。
[Generation position specifying unit 13]
The occurrence position specifying unit specifies an occurrence position of an event from post data and data accompanying it. For example, when the same place name is extracted by the poster information analysis unit 11 and the past post analysis unit 12, or when the place name is extracted by only one of the poster information analysis unit 11 and the past post analysis unit 12. The generation position specifying unit 13 specifies the generation position from the extracted place name.

また、投稿者情報解析部11で抽出された地名と、過去投稿解析部12で抽出された地名が異なる場合は、発生位置特定部13は投稿者情報解析部11で抽出された地名を優先的に選択する。なお、投稿者情報解析部11及び過去投稿解析部12のいずれも地名が抽出できなかった場合は、後述する画像解析部14で抽出された地名から発生位置を特定してもよい。   When the place name extracted by the poster information analysis unit 11 and the place name extracted by the past post analysis unit 12 are different, the occurrence position specifying unit 13 preferentially uses the place name extracted by the poster information analysis unit 11. Select If neither the poster information analysis unit 11 nor the past posting analysis unit 12 can extract the place name, the generation position may be specified from the place name extracted by the image analysis unit 14 described later.

[画像解析部14]
画像解析部14は、投稿データに付帯された画像から地名に関する文字情報を抽出するものである。具体的には、OCRなどの光学文字認識技術により、画像データから文字情報を抽出する。ここで、画像から抽出される文字情報としては、車のナンバー、住所表示板、標識、店の看板に記載されている地名などが挙げられる。
[Image Analysis Unit 14]
The image analysis unit 14 extracts character information related to the place name from the image attached to the post data. Specifically, character information is extracted from image data by an optical character recognition technique such as OCR. Here, examples of the character information extracted from the image include a car number, an address display board, a sign, and a place name described on a store signboard.

画像は事象の発生位置について有益な情報を有しているが、OCRなどの文字認識処理は、前述した地名抽出処理に比べて時間を要する。そこで、本実施形態のデータ処理装置1では、投稿者情報や過去投稿から事象の発生位置が特定できなかった投稿のみ画像解析部14での解析結果を利用することとする。なお、画像解析部14での処理は、投稿者情報解析部11及び過去投稿解析部12での解析の後に行ってもよいが、これらと同時期に処理を開始してもよい。   The image has useful information regarding the occurrence position of the event, but character recognition processing such as OCR requires more time than the place name extraction processing described above. Therefore, in the data processing apparatus 1 according to the present embodiment, the analysis result in the image analysis unit 14 is used only for a post in which the event occurrence position cannot be specified from the poster information or the past post. The processing in the image analysis unit 14 may be performed after the analysis in the poster information analysis unit 11 and the past posting analysis unit 12, but the processing may be started at the same time.

[動作]
次に、本実施形態のデータ処理装置1の動作、即ち、データ処理装置1を用いて投稿データを処理し、事象の発生位置を特定する方法について説明する。図2は本実施形態のデータ処理方法を示すフローチャートである。本実施形態のデータ処理方法は、1又は複数のデータ処理装置1を用いてインターネットを介して収集した任意の事象に関する投稿データを処理する方法であって、投稿者情報解析工程S1aと、過去投稿解析工程S1bと、発生位置特定工程(I)S2aを行う。
[Operation]
Next, an operation of the data processing apparatus 1 according to the present embodiment, that is, a method for processing the posted data using the data processing apparatus 1 and specifying the occurrence position of the event will be described. FIG. 2 is a flowchart showing the data processing method of this embodiment. The data processing method of the present embodiment is a method of processing post data relating to an arbitrary event collected via the Internet using one or a plurality of data processing devices 1, including a poster information analysis step S 1 a and past posts An analysis step S1b and a generation position specifying step (I) S2a are performed.

<投稿者情報解析工程S1a>
投稿者情報解析工程S1aでは、プロフィールなどの投稿者に関する情報を解析して地名を抽出する。その際、投稿者情報に複数の地名が含まれていた場合は、最新の情報を優先的に選択し、時間的推移から優先度が確定できない場合は、より大きなくくりを採用する。
<Contributor Information Analysis Step S1a>
In the poster information analysis step S1a, information on the poster such as a profile is analyzed to extract a place name. At that time, when a plurality of place names are included in the poster information, the latest information is preferentially selected, and when the priority cannot be determined from the temporal transition, a larger round is adopted.

例えば、投稿者の最新の居住地が「A市」であり、出身地が「B市」であった場合は、「A市」を選択する。また、優先度が確定できず「A市」と「B市」の両方が抽出された場合は、これらの市がある「X県」と判定すればよい。更に、投稿者情報に「X県A市」と「Y県C市」があり、いずれか一方を選択できない場合は、X県とY県を含む「Z地方」と判定してもよいし、その両方を選択して「A市又はC市」或いは「X県又はY県」と判定してもよい。なお、投稿者情報に地名が含まれていない場合は、「地名なし」と判定する。   For example, when the latest residence of the poster is “A city” and the birth place is “B city”, “A city” is selected. Further, when priority cannot be determined and both “A city” and “B city” are extracted, it is only necessary to determine that these cities have “X prefecture”. Furthermore, if the poster information includes “X prefecture A city” and “Y prefecture C city” and one of them cannot be selected, it may be determined as “Z district” including X prefecture and Y prefecture, Both may be selected and determined as “A city or C city” or “X prefecture or Y prefecture”. When the place name is not included in the poster information, it is determined that “no place name”.

<過去投稿解析工程S1b>
過去投稿解析工程S1bでは、特定対象事象に関する投稿を行った投稿者が過去に投稿した投稿文やコメントなどの過去投稿データを解析して地名を抽出する。なお、過去投稿データに地名が含まれていない場合は「地名なし」と判定し、複数の地名が含まれていた場合は、特定対象事象に関する投稿に時間的に近いものを優先的に選択する。
<Past post analysis step S1b>
In the past posting analysis step S1b, a place name is extracted by analyzing past posting data such as a posted sentence and a comment posted in the past by a poster who has made a posting related to the specific target event. If the place name is not included in the past post data, it is judged as “no place name”, and if there are multiple place names, the one that is close in time to the post related to the specific event is preferentially selected. .

<発生位置特定工程(I)S2a>
発生位置特定工程(I)S2aでは、前述した投稿者情報解析工程S1a及び/又は過去投稿解析工程S1bで得た解析結果を利用して事象の発生位置を特定する。具体的には、投稿者情報解析工程S1aと過去投稿解析工程S1bの一方が、「地名なし」であった場合は、地名が抽出された工程での解析結果を利用して事象の発生位置を特定する。
<Generating position specifying step (I) S2a>
In the occurrence position specifying step (I) S2a, the occurrence position of the event is specified using the analysis result obtained in the above-described poster information analysis step S1a and / or the past contribution analysis step S1b. Specifically, when one of the poster information analysis process S1a and the past contribution analysis process S1b is “no place name”, the analysis result in the process of extracting the place name is used to determine the event occurrence position. Identify.

投稿者情報解析工程S1aと過去投稿解析工程S1bで同じ地名が抽出された場合は、その地名に基づき事象の発生位置を特定する。一方、投稿者情報解析工程S1aと過去投稿解析工程S1bで異なる地名が抽出された場合は、特定対象事象の発生位置である確率が高い投稿者情報解析工程S1aでの解析結果を優先的に利用して発生位置を特定する。例えば、投稿者情報解析工程S1aで「地名A」が抽出され、過去投稿解析工程S1bで「地名B」が抽出された場合は、「地名A」を事象の発生位置とする。   When the same place name is extracted in the poster information analysis step S1a and the past post analysis step S1b, the occurrence position of the event is specified based on the place name. On the other hand, when different place names are extracted in the poster information analysis step S1a and the past post analysis step S1b, the analysis result in the poster information analysis step S1a having a high probability of being the occurrence position of the specific target event is preferentially used. To identify the position of occurrence. For example, when “place name A” is extracted in the poster information analysis step S1a and “place name B” is extracted in the past post analysis step S1b, “place name A” is set as the event occurrence position.

なお、投稿者情報解析工程S1aと過去投稿解析工程S1bのいずれでも地名が抽出できなかった場合は、発生位置特定工程(I)S2aでは「特定不可」とする。その場合、後述する画像解析工程S1cと発生位置特定工程(II)S2bを行う。   If the place name cannot be extracted in either the poster information analysis step S1a or the past post analysis step S1b, it is determined as “unidentifiable” in the generation position specifying step (I) S2a. In that case, an image analysis step S1c and a generation position specifying step (II) S2b described later are performed.

<画像解析工程S1c>
画像解析工程S1cは、特定対象事象に関する投稿に付帯された画像から、OCRなどの光学文字認識技術を用いて、地名に関する文字情報を抽出する。具体的には、画像に含まれる車のナンバー、住所表示板、標識、店の看板などから、地名を抽出する。
<Image analysis step S1c>
Image analysis process S1c extracts the character information regarding a place name using the optical character recognition techniques, such as OCR, from the image accompanying the posting regarding a specific target event. Specifically, a place name is extracted from a car number, an address display board, a sign, a store signboard, and the like included in the image.

この画像解析工程S1cは、発生位置特定工程(I)S2aの後に行ってもよいし、投稿者情報解析工程S1a及び過去投稿解析工程S1bと同時並行で行ってもよい。投稿者情報解析工程S1a及び過去投稿解析工程S1bと同時並行で行う場合は、発生位置特定工程(I)S2aで、投稿者情報解析工程S1a及び過去投稿解析工程S1bの解析結果と併せて、画像解析工程S1cでの解析結果を利用し、事象の発生位置の特定を行ってもよい。   This image analysis step S1c may be performed after the occurrence position specifying step (I) S2a, or may be performed simultaneously with the contributor information analysis step S1a and the past post analysis step S1b. When performing in parallel with the contributor information analysis step S1a and the past post analysis step S1b, in the generation position specifying step (I) S2a, together with the analysis results of the contributor information analysis step S1a and the past post analysis step S1b, an image The analysis result in the analysis step S1c may be used to specify the event occurrence position.

<発生位置特定工程(II)S2b>
発生位置特定工程(II)S2bでは、前述した画像解析工程S1cで抽出された地名(「地名C」)を利用して事象の発生位置を特定する。その際、画像に複数の地名が含まれていた場合は、住所表示板や標識などのようにより確実性の高いものを優先的に採用し、確実性の高い情報がない場合は、複数の情報を総合的に判定し、より大きなくくりを採用する。
<Generation position specifying step (II) S2b>
In the occurrence position specifying step (II) S2b, the occurrence position of the event is specified using the place name ("place name C") extracted in the image analysis step S1c described above. At that time, if multiple place names are included in the image, the one with higher certainty such as an address display board or a sign is preferentially adopted, and if there is no reliable information, plural information Is judged comprehensively and a larger round is used.

例えば、住所表示板から読み取った地名が「A市」であり、車のナンバーから読み取った地名が「B市」であった場合は、より確実性の高い「A市」を選択する。また、住所表示板や標識などの確実性の高い文字情報がなく、車のナンバーから「A市」と「B市」が抽出された場合は、これらの市がある「X県」と判定することができる。更に、画像に「X県A市」と「Y県C市」が含まれており、いずれか一方を選択できない場合は、X県とY県を含む「Z地方」と判定してもよいし、その両方を選択して「A市又はC市」或いは「X県又はY県」と判定してもよい。なお、画像に地名が含まれていない場合は、「地名なし」と判定する。   For example, if the place name read from the address display board is “A city” and the place name read from the car number is “B city”, “A city” with higher certainty is selected. In addition, when there is no highly reliable character information such as an address display board or a sign and “A city” and “B city” are extracted from the car number, it is determined that these cities have “X prefecture”. be able to. Furthermore, when “X prefecture A city” and “Y prefecture C city” are included in the image and either one cannot be selected, it may be determined as “Z district” including X prefecture and Y prefecture. Both of them may be selected and determined as “A city or C city” or “X prefecture or Y prefecture”. If the place name is not included in the image, it is determined that there is no place name.

[プログラム]
前述した各工程は、データ処理装置の各機能を実現するためのコンピュータプログラムを作成し、1又は2以上のコンピュータに実装することにより実施することができる。即ち、本実施形態のデータ処理方法は、コンピュータに、投稿データの投稿者情報から地名を抽出する投稿者情報解析機能と、投稿データの投稿者による過去の投稿データから地名を抽出する過去投稿解析機能と、投稿者情報解析機能及び/又は過去投稿解析機能による解析結果を利用して事象の発生位置を特定する発生位置特定機能とを実行させることにより、実施することができる。
[program]
Each process described above can be implemented by creating a computer program for realizing each function of the data processing apparatus and mounting it on one or more computers. In other words, the data processing method of the present embodiment includes a poster information analysis function that extracts a place name from poster information of posted data, and a past post analysis that extracts a place name from past posted data by a poster of posted data. This can be implemented by executing the function and the occurrence position specifying function for specifying the occurrence position of the event using the analysis result by the poster information analysis function and / or the past contribution analysis function.

このコンピュータプログラムでは、投稿者情報解析機能で抽出された地名と、過去投稿解析機能で抽出された地名が異なる場合は、発生位置特定機能において、投稿者情報解析機能で抽出された地名を優先的に選択するようにしてもよい。また、本実施形態のコンピュータプログラムは、コンピュータに、前述した各機能に加えて、投稿データに付帯された画像から文字情報を抽出する画像解析機能を実行させ、投稿者情報解析機能及び過去投稿解機能による解析結果から事象の発生位置を特定できなかった場合に、発生位置特定機能は画像解析機能による解析結果を利用して事象の発生位置を特定するようにしてもよい。   In this computer program, if the place name extracted by the poster information analysis function is different from the place name extracted by the past contribution analysis function, the place name extracted by the poster information analysis function will be given priority in the occurrence location specification function. You may make it choose. In addition to the above functions, the computer program according to the present embodiment causes the computer to execute an image analysis function that extracts character information from an image attached to the post data, thereby providing a poster information analysis function and a past post solution. When the event occurrence position cannot be identified from the analysis result by the function, the occurrence position identification function may identify the event occurrence position using the analysis result by the image analysis function.

なお、前述した各機能は、一のプログラムに搭載されている必要はなく、機能毎にプログラムを作成し、それらを連動させることにより実行してもよい。その場合、各プログラムを2台以上のコンピュータ又は装置に分割して実装し、動作させることもできる。   Each function described above need not be installed in one program, and may be executed by creating a program for each function and linking them. In that case, each program can be divided and installed in two or more computers or apparatuses to be operated.

以上詳述したように、本実施形態のデータ処理装置は、投稿者に関する情報及び同一投稿者の過去の投稿、必要に応じて付帯画像から地名を抽出しているため、従来の方法で発生位置が特定できない投稿でも、事象の発生位置を特定することが可能となる。   As described above in detail, the data processing apparatus of the present embodiment extracts the place name from the information related to the poster and past posts of the same poster, and the accompanying images as necessary. It is possible to specify the location of the event even if the post cannot be specified.

(第1の実施形態の第1変形例)
次に、本発明の第1の実施形態の第1変形例に係るデータ処理装置について説明する。図3は本変形例のデータ処理装置の構成例を示す概念図である。なお、図3においては、図1に示すデータ処理装置1と同じ構成要素には同じ符号を付し、詳細な説明は省略する。図3に示すように、本変形例のデータ処置装置2は、前述した第1の実施形態のデータ処理装置1の各部に加えて、テキスト解析部25と位置情報解析部26を備えている。
(First modification of the first embodiment)
Next, a data processing apparatus according to a first modification of the first embodiment of the present invention will be described. FIG. 3 is a conceptual diagram showing a configuration example of the data processing apparatus according to this modification. In FIG. 3, the same components as those of the data processing apparatus 1 shown in FIG. 1 are denoted by the same reference numerals, and detailed description thereof is omitted. As shown in FIG. 3, the data processing device 2 of the present modification includes a text analysis unit 25 and a position information analysis unit 26 in addition to the units of the data processing device 1 of the first embodiment described above.

[テキスト解析部25]
投稿文やコメントなど、特定対象事象に関する投稿に含まれるテキストから地名を抽出するものである。特定対象事象の投稿に含まれる地名は、事象の発生位置を示している可能性が高く、発生位置の特定には特に有効な情報である。
[Text analysis unit 25]
A place name is extracted from text included in a post about a specific target event, such as a posted sentence or a comment. The place name included in the posting of the specific target event is highly likely to indicate the occurrence position of the event, and is information that is particularly effective for specifying the occurrence position.

[位置情報解析部26]
投稿データから投稿位置情報(GPSデータ)を抽出するものである。投稿者は、事象の発生位置から投稿している可能性が高く、特定対象事象の投稿に付されているGPSデータは、発生位置の特定に最も有効な情報である。
[Position information analysis unit 26]
Post position information (GPS data) is extracted from post data. The poster is highly likely to post from the event occurrence position, and the GPS data attached to the posting of the specific target event is the most effective information for specifying the occurrence position.

そして、本変形例のデータ処理装置2では、先ずは、テキスト解析部25及び位置情報解析部26での解析結果から事象の発生位置を特定し、これらで発生位置が特定できなかった場合に、発生位置特定部13は、投稿者情報解析部11及び/又は過去投稿解析部12での解析結果を利用して事象の発生位置を特定する。   In the data processing device 2 of the present modification, first, the occurrence position of the event is specified from the analysis results in the text analysis unit 25 and the position information analysis unit 26, and when the generation position cannot be specified by these, The occurrence position specifying unit 13 specifies the occurrence position of the event using the analysis result in the poster information analysis unit 11 and / or the past post analysis unit 12.

[動作]
図4は図3に示すデータ処理装置2を用いて投稿データを処理する方法を示すフローチャートである。図4に示すように、本変形例のデータ処理装置2は、投稿データに含まれるテキストから地名を抽出するテキスト解析工程S10aと、投稿データから投稿位置情報を抽出する位置情報解析工程S10bとを行い、これらの解析結果から事象の発生位置を特定する発生位置特定工程S20aを行う。そして、発生位置特定工程S20aで事象の発生位置を特定できなかった場合に、前述した投稿者情報解析工程S1a及び過去投稿解析工程S1bを行う。
[Operation]
FIG. 4 is a flowchart showing a method of processing post data using the data processing apparatus 2 shown in FIG. As shown in FIG. 4, the data processing device 2 of the present modification includes a text analysis step S10a that extracts a place name from text included in post data, and a position information analysis step S10b that extracts post position information from post data. And an occurrence position specifying step S20a for specifying the occurrence position of the event from these analysis results. Then, when the occurrence position of the event cannot be specified in the generation position specifying step S20a, the above-described poster information analysis step S1a and the past post analysis step S1b are performed.

[プログラム]
前述した各工程は、データ処理装置の各機能を実現するためのコンピュータプログラムを作成し、1又は2以上のコンピュータに実装することにより実施することができる。即ち、本変形例のデータ処理方法は、コンピュータに、前述した第1の実施形態のプログラムの各機能に加えて、投稿データに含まれるテキストから地名を抽出するテキスト解析機能と、投稿データから投稿位置情報を抽出する位置情報解析機能とを実行させ、テキスト解析機能及び位置情報解析機能による解析結果から事象の発生位置を特定できなかった場合に、投稿者情報解析機能及び過去投稿解析機能を実行させることにより、実施することができる。
[program]
Each process described above can be implemented by creating a computer program for realizing each function of the data processing apparatus and mounting it on one or more computers. That is, the data processing method of the present modification includes a text analysis function for extracting a place name from text included in post data and a post from post data in addition to the functions of the program of the first embodiment described above. Executes the location information analysis function that extracts location information, and executes the poster information analysis function and the past contribution analysis function when the event occurrence location cannot be identified from the analysis results by the text analysis function and the location information analysis function. Can be implemented.

本変形例のデータ処理装置2では、テキストやGPSデータなどのような事象の発生位置を容易に特定可能な情報を有している投稿データについては、これらの情報に基づき事象の発生位置を特定し、これらで発生位置を特定できない投稿データについてのみ投稿者情報や過去投稿を解析しているため、効率的にかつ精度よく事象の発生位置を特定することができる。なお、本変形例における上記以外の構成及び効果は、前述した第1の実施形態と同様である。   In the data processing apparatus 2 of the present modification, for post data having information that can easily specify an event occurrence position such as text or GPS data, the event occurrence position is specified based on such information. In addition, since the poster information and past posts are analyzed only for post data for which the occurrence position cannot be specified, the occurrence position of the event can be specified efficiently and accurately. The configuration and effects other than those described above in the present modification are the same as those in the first embodiment described above.

(第1の実施形態の第2変形例)
次に、本発明の第1の実施形態の第2変形例に係るデータ処理装置について説明する。図5は本変形例のデータ処理装置の構成例を示す概念図である。なお、図5においては、図1に示すデータ処理装置1と同じ構成要素には同じ符号を付し、詳細な説明は省略する。図5に示すように、本変形例のデータ処置装置3は、前述した第1の実施形態のデータ処理装置1の各部に加えて、フォロワー解析部37とフォローユーザー解析部38を備えている。
(Second modification of the first embodiment)
Next, a data processing apparatus according to a second modification of the first embodiment of the present invention will be described. FIG. 5 is a conceptual diagram showing a configuration example of a data processing apparatus according to this modification. In FIG. 5, the same components as those of the data processing apparatus 1 shown in FIG. 1 are denoted by the same reference numerals, and detailed description thereof is omitted. As shown in FIG. 5, the data processing device 3 of the present modification includes a follower analysis unit 37 and a follow user analysis unit 38 in addition to the units of the data processing device 1 of the first embodiment described above.

[フォロワー解析部37]
フォロワー解析部37は、特定対象事象に関する投稿の投稿者をフォローしているユーザー(フォロワー)のプロフィール情報から地名を抽出するフォロワー情報解析部と、フォロワーの投稿データから地名を抽出するフォロワー投稿解析部とを備える。フォロワーは、投稿者と生活圏が共通していることがあり、フォロワーの出身地や居住地などの情報、投稿文やコメントなどのテキストから抽出された地名に、事象の発生位置が含まれている可能性があるからである。
[Follower Analysis Unit 37]
The follower analysis unit 37 is a follower information analysis unit that extracts a place name from profile information of a user (follower) who is following a contributor of a post regarding a specific target event, and a follower post analysis unit that extracts a place name from post data of the follower With. The follower may have the same sphere of life as the contributor, and the place where the event occurred is included in the place name extracted from the information such as the place of birth and residence of the follower, the text of the posted text and comments, etc. Because there is a possibility that.

[フォローユーザー解析部38]
フォローユーザー解析部38は、特定対象事象に関する投稿の投稿者がフォローしているユーザーのプロフィール情報から地名を抽出するフォロワー情報解析部と、フォローユーザーの投稿データから地名を抽出するフォローユーザー投稿解析部とを備える。投稿者は、地震と生活圏が共通しているユーザーをフォローしていることがあり、フォローユーザーの出身地や居住地などの情報、投稿文やコメントなどのテキストから抽出された地名に、事象の発生位置が含まれている可能性があるからである。
[Follow user analysis unit 38]
The follow user analysis unit 38 is a follower information analysis unit that extracts a place name from the profile information of a user who is following a post about a specific target event, and a follow user post analysis unit that extracts a place name from the post data of the follow user With. The contributor may be following a user who has a common earthquake and living area, and the place name extracted from the text such as the post user's place of birth, residence, etc. This is because there is a possibility that the occurrence position is included.

本変形例のデータ処理装置3では、発生位置特定部13は、投稿者情報解析部11及び過去投稿解析部12での解析結果から事象の発生位置を特定できなかった場合は、画像解析部14での解析結果から事象の発生位置を特定する。そして、画像解析部14での解析結果でも発生位置を特定できなかった場合に、フォロワー解析部37やフォローユーザー解析部38での解析結果を利用して事象の発生位置を特定する。   In the data processing device 3 according to the present modification, the occurrence position specifying unit 13 cannot determine the occurrence position of the event from the analysis results of the poster information analysis unit 11 and the past posting analysis unit 12, and the image analysis unit 14. The location of the event is specified from the analysis result of. Then, when the occurrence position cannot be specified even by the analysis result in the image analysis unit 14, the occurrence position of the event is specified by using the analysis result in the follower analysis unit 37 or the follow user analysis unit 38.

[動作]
図6は図5に示すデータ処理装置3を用いて投稿データを処理する方法を示すフローチャートである。図6に示すように、本変形例のデータ処理装置3は、発生位置特定工程(II)S2bにおいて、画像解析工程S1cの解析結果から事象の発生位置を特定できなかった場合に、更に、フォロワー解析工程S3a及びフォローユーザー解析工程S3bを行い、これらの解析結果から事象の発生位置を特定する発生位置特定工程(III)S4を行う。
[Operation]
FIG. 6 is a flowchart showing a method of processing post data using the data processing device 3 shown in FIG. As shown in FIG. 6, the data processing device 3 of the present modified example further includes a follower when the occurrence position of the event cannot be specified from the analysis result of the image analysis process S1c in the generation position specifying step (II) S2b. An analysis step S3a and a follow user analysis step S3b are performed, and an occurrence position specifying step (III) S4 for specifying an occurrence position of an event from these analysis results is performed.

具体的には、フォロワーのプロフィール情報から地名を抽出すると共に、フォローユーザーのプロフィール情報から地名を抽出し、抽出された地名から事象の発生位置を特定する。また、フォロワー及びフォローユーザーのプロフィール情報から地名が抽出されなかった場合は、フォロワーの投稿データ及びフォローユーザーの投稿データから地名を抽出し、その結果を利用して事象の発生位置を特定する。   Specifically, the place name is extracted from the profile information of the follower, the place name is extracted from the profile information of the follow user, and the occurrence position of the event is specified from the extracted place name. If the place name is not extracted from the profile information of the follower and the follow user, the place name is extracted from the post data of the follower and the post data of the follow user, and the occurrence position of the event is specified using the result.

[プログラム]
前述した各工程は、データ処理装置の各機能を実現するためのコンピュータプログラムを作成し、1又は2以上のコンピュータに実装することにより実施することができる。即ち、本変形例のプログラムは、画像解析機能の解析結果から事象の発生位置を特定できなかった場合は、コンピュータに、フォロワーのプロフィール情報から地名を抽出するフォロワー情報解析機能と、フォローユーザーのプロフィール情報から地名を抽出するフォローユーザー情報解析機能とを実行させる。そして、発生位置特定機能が、フォロワー情報解析機能やフォローユーザー情報解析機能の解析結果を利用して事象の発生位置を特定するようにしてもよい。
[program]
Each process described above can be implemented by creating a computer program for realizing each function of the data processing apparatus and mounting it on one or more computers. In other words, the program of this modification example, when the event occurrence position cannot be identified from the analysis result of the image analysis function, the follower information analysis function for extracting the place name from the profile information of the follower and the profile of the follow user Follow user information analysis function to extract place name from information. Then, the occurrence position specifying function may specify the occurrence position of the event using the analysis result of the follower information analysis function or the follow user information analysis function.

更に、本変形例のプログラムは、フォロワー情報解析機能及びフォローユーザー情報解析機能の解析結果から事象の発生位置を特定できなかった場合は、コンピュータに、フォロワーの投稿データから地名を抽出するフォロワー投稿解析機能と、フォローユーザーの投稿データから地名を抽出するフォローユーザー投稿解析機能とを実行させる。そして、発生位置特定機能が、フォロワー投稿解析機能やフォローユーザー投稿解析機能の解析結果を利用して事象の発生位置を特定するようしてもよい。   Furthermore, the program of this modification extracts the place name from the post data of the follower to the computer when the event occurrence position cannot be identified from the analysis result of the follower information analysis function and the follow user information analysis function. The function and the follow user post analysis function for extracting the place name from the post data of the follow user are executed. Then, the occurrence position specifying function may specify the occurrence position of the event using the analysis result of the follower post analysis function or the follow user post analysis function.

本変形例のデータ処理装置3では、フォロワーやフォローユーザーの情報や投稿を解析しているため、投稿者の情報や投稿データから発生位置を特定できない事象についても、発生位置を特定することが可能となる。これにより、事象の発生位置の特定精度を高めることができる。   Since the data processing apparatus 3 of this modification analyzes the information and posts of followers and follow users, it is possible to specify the occurrence position even for the event where the occurrence position cannot be specified from the poster information or the post data. It becomes. Thereby, the identification accuracy of the event occurrence position can be increased.

なお、本変形例における上記以外の構成及び効果は、前述した第1の実施形態と同様である。また、本変形例のデータ処置装置は、前述した第1変形例の構成と組み合わせることも可能である。その場合、テキスト解析部と位置情報解析部を更に設け、これらの解析結果では発生位置が特定できない投稿についてのみ、投稿者情報解析部及び過去投稿解析部で解析を行えばよい。   The configuration and effects other than those described above in the present modification are the same as those in the first embodiment described above. In addition, the data processing device of this modification can be combined with the configuration of the first modification described above. In that case, a text analysis unit and a position information analysis unit are further provided, and only a post whose generation position cannot be specified by these analysis results may be analyzed by the poster information analysis unit and the past post analysis unit.

(第2の実施形態)
次に、本発明の第2の実施形態に係るデータ処理システムについて説明する。図7は本実施形態のデータ処理システムの構成例を示す概念図である。図7に示すように、本実施形態のデータ処理システム40は、前述した第1の実施形態のデータ処理装置1と、インターネット4を介して任意の事象に関する投稿データ5a,5bを収集するデータ収集装置41を備える。
(Second Embodiment)
Next, a data processing system according to the second embodiment of the present invention will be described. FIG. 7 is a conceptual diagram showing a configuration example of the data processing system of this embodiment. As shown in FIG. 7, the data processing system 40 of the present embodiment collects post data 5a and 5b related to an arbitrary event via the data processing apparatus 1 of the first embodiment and the Internet 4 described above. A device 41 is provided.

このデータ処理システム40は、データ収集装置41で収集した投稿データ5a,5b又はこれらを分類した投稿データ群を、データ処理装置1で処理し、事象の発生位置を特定する。また、本実施形態のデータ処理システム40には、データ処理装置1で特定された発生位置情報を付加して、事象に関する投稿情報を外部配信する配信装置42が設けられていてもよい。   The data processing system 40 processes post data 5a, 5b collected by the data collection device 41 or a post data group into which these are classified by the data processing device 1, and identifies the occurrence position of the event. Further, the data processing system 40 of the present embodiment may be provided with a distribution device 42 that adds the occurrence position information specified by the data processing device 1 and externally distributes post information related to the event.

本実施形態のデータ処理システムは、投稿者情報解析部及び過去投稿解析部、必要に応じて画像解析部で投稿者に関する地名を抽出し、その結果を利用して事象の発生位置を特定するデータ処理装置を備えているため、従来の方法で発生位置が特定できない投稿でも、事象の発生位置を特定することが可能となる。なお、本実施形態における上記以外の構成及び効果は、前述した第1の実施形態と同様である。   The data processing system of the present embodiment is a data for extracting a place name related to a contributor by a contributor information analysis unit, a past post analysis unit, and an image analysis unit as necessary, and using the result to specify an occurrence position of an event Since the processing apparatus is provided, it is possible to specify the event occurrence position even in a post in which the occurrence position cannot be specified by the conventional method. The configuration and effects other than those described above in the present embodiment are the same as those in the first embodiment described above.

また、図7には図1に示す第1の実施形態のデータ処置装置1を用いた構成を示しているが、本発明はこれに限定されるものではない。具体的には、図3に示すデータ処置装置2のようにテキスト解析部及び位置情報解析部を備えるものや、図5に示すデータ処理装置3のようにフォロワー解析部及びフォローユーザー解析部を備えるものを用いてもよく、その場合も同様の効果が得られる。   FIG. 7 shows a configuration using the data processing device 1 of the first embodiment shown in FIG. 1, but the present invention is not limited to this. Specifically, the data processing device 2 shown in FIG. 3 includes a text analysis unit and a positional information analysis unit, and the data processing device 3 shown in FIG. 5 includes a follower analysis unit and a follow user analysis unit. In this case, the same effect can be obtained.

1〜3 データ処理装置
4 インターネット
5a,5b 投稿データ
11 投稿者情報解析部
12 過去投稿解析部
13 発生位置特定部
14 画像解析部
25 テキスト解析部
26 位置情報解析部
37 フォロワー情報解析部
38 フォローユーザー情報解析部
40 データ処理システム
41 データ収集装置
42 配信装置
1-3 Data processing device 4 Internet 5a, 5b Post data 11 Contributor information analysis unit 12 Past post analysis unit 13 Generation location specifying unit 14 Image analysis unit 25 Text analysis unit 26 Location information analysis unit 37 Followers information analysis unit 38 Follow user Information analysis unit 40 Data processing system 41 Data collection device 42 Distribution device

Claims (15)

インターネットを介して収集した任意の事象に関する投稿データを処理するデータ処理装置であって、
前記投稿データの投稿者情報から地名を抽出する投稿者情報解析部と、
前記投稿データの投稿者による過去の投稿データから地名を抽出する過去投稿解析部と、
前記投稿データ及びそれに付随するデータから前記事象の発生位置を特定する発生位置特定部と
を有し、
前記発生位置特定部は、前記投稿者情報解析部及び/又は前記過去投稿解析部での解析結果を利用して前記事象の発生位置を特定するデータ処理装置。
A data processing device for processing post data relating to an arbitrary event collected via the Internet,
A contributor information analysis unit for extracting a place name from contributor information of the post data;
A past post analysis unit for extracting a place name from past post data by a contributor of the post data;
An occurrence position identifying unit for identifying the occurrence position of the event from the posted data and data accompanying it,
The data generation device, wherein the occurrence position specifying unit specifies an occurrence position of the event using an analysis result in the poster information analysis unit and / or the past contribution analysis unit.
前記発生位置特定部は、前記投稿者情報解析部で抽出された地名と、前記過去投稿解析部で抽出された地名が異なる場合は、前記投稿者情報解析部で抽出された地名を優先的に選択する請求項1に記載のデータ処理装置。   If the place name extracted by the poster information analysis unit and the place name extracted by the past post analysis unit are different, the occurrence position specifying unit preferentially uses the place name extracted by the poster information analysis unit. The data processing apparatus according to claim 1 to be selected. 更に、前記投稿データに付帯された画像から文字情報を抽出する画像解析部を有し、
前記発生位置特定部は、前記投稿者情報解析部及び前記過去投稿解析部での解析結果から前記事象の発生位置を特定できなかった場合に、前記画像解析部での解析結果を利用して前記事象の発生位置を特定する請求項1に記載のデータ処理装置。
Furthermore, it has an image analysis unit for extracting character information from an image attached to the post data,
If the occurrence position of the event cannot be specified from the analysis results in the poster information analysis unit and the past contribution analysis unit, the generation position specifying unit uses the analysis result in the image analysis unit. The data processing apparatus according to claim 1, wherein the occurrence position of the event is specified.
前記投稿データの投稿者をフォローしているユーザーのプロフィール情報から地名を抽出するフォロワー情報解析部と、
前記投稿データの投稿者がフォローしているユーザーのプロフィール情報から地名を抽出するフォローユーザー情報解析部と
を更に有し、
前記発生位置特定部は、前記画像解析部での解析結果から前記事象の発生位置を特定できなかった場合に、前記フォロワー情報解析部及び/又は前記フォローユーザー情報解析部での解析結果を利用して前記事象の発生位置を特定する請求項3に記載のデータ処理装置。
A follower information analysis unit that extracts a place name from profile information of a user who follows the poster of the post data;
A follow user information analysis unit that extracts a place name from the profile information of the user that the poster of the post data is following,
The occurrence position specifying unit uses the analysis result in the follower information analysis unit and / or the follow user information analysis unit when the occurrence position of the event cannot be specified from the analysis result in the image analysis unit. The data processing apparatus according to claim 3, wherein the occurrence position of the event is specified.
前記投稿データの投稿者をフォローしているユーザーの投稿データから地名を抽出するフォロワー投稿解析部と、
前記投稿データの投稿者がフォローしているユーザーの投稿データから地名を抽出するフォローユーザー投稿解析部と
を更に有し、
前記発生位置特定部は、前記フォロワー情報解析部及び前記フォローユーザー情報解析部での解析結果から前記事象の発生位置を特定できなかった場合に、前記フォロワー投稿解析部及び/又は前記フォローユーザー投稿解析部での解析結果を利用して前記事象の発生位置を特定する請求項4に記載のデータ処理装置。
A follower post analysis unit that extracts a place name from post data of a user who follows the poster of the post data;
A follow user post analysis unit that extracts a place name from post data of a user that the contributor of the post data follows;
When the occurrence position of the event cannot be specified from the analysis results of the follower information analysis unit and the follow user information analysis unit, the follower post analysis unit and / or the follow user post The data processing apparatus according to claim 4, wherein an occurrence position of the event is specified using an analysis result in an analysis unit.
前記投稿データに含まれるテキストから地名を抽出するテキスト解析部と、
前記投稿データから投稿位置情報を抽出する位置情報解析部と
を有し、
前記発生位置特定部は、前記テキスト解析部及び前記位置情報解析部での解析結果から前記事象の発生位置を特定できなかった場合に、前記投稿者情報解析部及び/又は前記過去投稿解析部での解析結果を利用して前記事象の発生位置を特定する請求項1〜5のいずれか1項に記載のデータ処理装置。
A text analysis unit that extracts a place name from the text included in the post data;
A position information analysis unit for extracting post position information from the post data;
If the occurrence position of the event cannot be specified from the analysis results in the text analysis unit and the position information analysis unit, the poster information analysis unit and / or the past contribution analysis unit The data processing apparatus according to any one of claims 1 to 5, wherein an occurrence position of the event is specified by using an analysis result in (1).
請求項1〜6のいずれか1項に記載のデータ処理装置と、
インターネットを介して任意の事象に関する投稿データを収集するデータ収集装置と
を有し、
前記データ収集装置で収集した投稿データ又は投稿データ群を、前記データ処理装置で処理し、前記事象の発生位置を特定するデータ処理システム。
The data processing device according to any one of claims 1 to 6,
A data collection device that collects post data on any event via the Internet,
A data processing system for processing post data or a post data group collected by the data collection device with the data processing device to identify the occurrence position of the event.
前記データ処理装置で特定された発生位置情報を付加して、前記事象に関する投稿情報を外部配信する配信装置を有する請求項7に記載のデータ処理システム。   The data processing system according to claim 7, further comprising a distribution device that externally distributes post information related to the event by adding the occurrence position information specified by the data processing device. 1又は複数のデータ処理装置を用いて、インターネットを介して収集した任意の事象に関する投稿データを処理する方法であって、
前記データ処理装置により、
前記投稿データの投稿者情報から地名を抽出する投稿者情報解析工程と、
前記投稿データの投稿者による過去の投稿データから地名を抽出する過去投稿解析工程と、
前記投稿者情報解析工程及び/又は前記過去投稿解析工程で得た解析結果を利用して前記事象の発生位置を特定する発生位置特定工程と
を行うデータ処理方法。
A method of processing post data relating to an arbitrary event collected via the Internet using one or more data processing devices,
By the data processing device,
A poster information analysis step of extracting a place name from the poster information of the posted data;
A past posting analysis step of extracting a place name from past posting data by a contributor of the posting data;
A data processing method for performing an occurrence position specifying step of specifying an occurrence position of the event using an analysis result obtained in the poster information analysis step and / or the past contribution analysis step.
前記発生位置特定工程では、前記投稿者情報解析工程で抽出された地名と、前記過去投稿解析工程で抽出された地名が異なる場合は、前記投稿者情報解析工程で抽出された地名を優先的に選択する請求項9に記載のデータ処理方法。   In the occurrence position specifying step, when the place name extracted in the poster information analysis step is different from the place name extracted in the past post analysis step, the place name extracted in the poster information analysis step is given priority. The data processing method according to claim 9 to be selected. 前記投稿者情報解析工程及び前記過去投稿解工程の解析結果から前記事象の発生位置を特定できなかった場合は、
更に、前記投稿データに付帯された画像から文字情報を抽出する画像解析工程を行い、
前記画像解析工程の解析結果を利用して前記事象の発生位置を特定する請求項9に記載のデータ処理方法。
If the event occurrence position could not be identified from the analysis result of the poster information analysis step and the past posting solution step,
Furthermore, an image analysis step of extracting character information from an image attached to the post data is performed,
The data processing method according to claim 9, wherein an occurrence position of the event is specified using an analysis result of the image analysis process.
前記画像解析工程の解析結果から前記事象の発生位置を特定できなかった場合は、
更に、前記投稿データの投稿者をフォローしているユーザーのプロフィール情報から地名を抽出するフォロワー情報解析工程と、
前記投稿データの投稿者がフォローしているユーザーのプロフィール情報から地名を抽出するフォローユーザー情報解析工程と
を行い、
前記フォロワー情報解析工程及び/又は前記フォローユーザー情報解析工程の解析結果を利用して前記事象の発生位置を特定する請求項11に記載のデータ処理方法。
If the event occurrence position could not be identified from the analysis result of the image analysis process,
Furthermore, a follower information analysis step for extracting a place name from the profile information of a user who follows the contributor of the post data;
The follow user information analysis step of extracting the place name from the profile information of the user that the contributor of the post data is following,
The data processing method according to claim 11, wherein an occurrence position of the event is specified using an analysis result of the follower information analysis step and / or the follow user information analysis step.
前記フォロワー情報解析工程及び前記フォローユーザー情報解析工程の解析結果から前記事象の発生位置を特定できなかった場合は、
前記投稿データの投稿者をフォローしているユーザーの投稿データから地名を抽出するフォロワー投稿解析工程と、
前記投稿データの投稿者がフォローしているユーザーの投稿データから地名を抽出するフォローユーザー投稿解析工程と
を行い、
前記フォロワー投稿解析工程及び/又は前記フォローユーザー投稿解析工程の解析結果を利用して前記事象の発生位置を特定する請求項12に記載のデータ処理方法。
If the occurrence position of the event could not be identified from the analysis results of the follower information analysis step and the follow user information analysis step,
A follower post analysis step of extracting a place name from post data of a user who follows the contributor of the post data;
A follow user post analysis step of extracting a place name from post data of a user that the poster of the post data follows,
The data processing method according to claim 12, wherein an occurrence position of the event is specified using an analysis result of the follower post analysis step and / or the follow user post analysis step.
前記投稿データに含まれるテキストから地名を抽出するテキスト解析工程と、
前記投稿データから投稿位置情報を抽出する位置情報解析工程と
を行い、
前記テキスト解析工程及び前記位置情報解析工程の解析結果から前記事象の発生位置を特定できなかった場合に、前記投稿者情報解析工程及び前記過去投稿解析工程を行う請求項9〜13のいずれか1項に記載のデータ処理方法。
A text analysis step of extracting a place name from the text included in the post data;
A position information analysis step of extracting posted position information from the posted data,
The poster information analysis step and the past post analysis step are performed when the occurrence position of the event cannot be specified from the analysis results of the text analysis step and the position information analysis step. The data processing method according to item 1.
コンピュータに、インターネットを介して収集した任意の事象に関する投稿データを処理させるプログラムであって、
前記投稿データの投稿者情報から地名を抽出する投稿者情報解析機能と、
前記投稿データの投稿者による過去の投稿データから地名を抽出する過去投稿解析機能と、
前記投稿者情報解析機能及び/又は前記過去投稿解析機能による解析結果を利用して前記事象の発生位置を特定する発生位置特定機能と
を実行させるプログラム。
A program that causes a computer to process post data relating to an arbitrary event collected via the Internet,
A contributor information analysis function for extracting a place name from contributor information of the post data;
A past post analysis function for extracting a place name from past post data by a contributor of the post data;
A program for executing an occurrence position specifying function for specifying an occurrence position of the event using an analysis result by the poster information analysis function and / or the past contribution analysis function.
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7215815B1 (en) 2022-04-28 2023-01-31 株式会社Jx通信社 Information processing device, program and information processing method

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2012150684A (en) * 2011-01-20 2012-08-09 Aisin Aw Co Ltd Information providing device, information providing method and information providing program
JP2013138278A (en) * 2011-12-28 2013-07-11 Zenrin Datacom Co Ltd System for guide to meeting position, guide terminal device, method for guide to meeting position, and program for guide to meeting position
US20150012449A1 (en) * 2010-02-08 2015-01-08 Google Inc. Recommending posts to non-subscribing users
US20150169142A1 (en) * 2013-12-16 2015-06-18 Co Everywhere, Inc. User interface for providing geographically delineated content
US20160034426A1 (en) * 2014-08-01 2016-02-04 Raytheon Bbn Technologies Corp. Creating Cohesive Documents From Social Media Messages
JP2016224487A (en) * 2015-05-27 2016-12-28 株式会社Nttドコモ Posting information aggregate device

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20150012449A1 (en) * 2010-02-08 2015-01-08 Google Inc. Recommending posts to non-subscribing users
JP2012150684A (en) * 2011-01-20 2012-08-09 Aisin Aw Co Ltd Information providing device, information providing method and information providing program
JP2013138278A (en) * 2011-12-28 2013-07-11 Zenrin Datacom Co Ltd System for guide to meeting position, guide terminal device, method for guide to meeting position, and program for guide to meeting position
US20150169142A1 (en) * 2013-12-16 2015-06-18 Co Everywhere, Inc. User interface for providing geographically delineated content
US20160034426A1 (en) * 2014-08-01 2016-02-04 Raytheon Bbn Technologies Corp. Creating Cohesive Documents From Social Media Messages
JP2016224487A (en) * 2015-05-27 2016-12-28 株式会社Nttドコモ Posting information aggregate device

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
河野 慎、外2名: "深層学習によるマイクロブログの稿位置推定手法の検討", 情報処理学会 研究報告 ユビキタスコンピューティングシステム(UBI), JPN6018037395, 3 June 2016 (2016-06-03), JP, pages 1 - 6, ISSN: 0003886180 *
鈴木 有、外3名: "過去の投稿を活用したマイクロブログユーザの現在位置推定", 第7回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (第13回日本データベース学会年次大会), JPN6018037397, 18 August 2015 (2015-08-18), JP, pages 1 - 8, ISSN: 0003886181 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7215815B1 (en) 2022-04-28 2023-01-31 株式会社Jx通信社 Information processing device, program and information processing method
JP2023163200A (en) * 2022-04-28 2023-11-10 株式会社Jx通信社 Information processing device, program and information processing method

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