JP5806974B2 - 近隣情報検索装置及び方法及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、近隣情報検索装置及び方法及びプログラムに係り、特に、指定地点の近隣における有用な情報を検索するための近隣情報検索装置及び方法及びプログラムに関する。

従来より、住所や地図上の地点を指定することによって、近隣での有用な情報を提示する装置が知られている。これは、例えば、外出先において、インターネットに接続された携帯端末等を用いて、現在地の近隣において人気のレストランについての情報を得るといった目的のために利用されている。例えば、社会的評価を反映した近隣ランドマークの検索方法が提案されている（例えば、特許文献１参照）。

上記の手段の代替として、Web上の文書から行事や催し物等のイベント情報を抽出する技術（例えば、非特許文献１参照）と、文書を解析して、対象に対する評価情報を抽出する従来技術（例えば、非特許文献２参照）とを組み合わせることで、あるいは起こっているイベントのうち評判の良いものを提示することで、近隣での有用な情報を提示する方法も考えられるであろう。

特開2007-011933号公報

斉藤隆太、石野亜耶、難波英嗣、竹澤寿幸、"新聞記事とWebからのイベント情報の自動抽出"、電子情報通信学会第20回Webインテリジェンスとインタラクション研究会, 2011. 乾孝司、奥村学、"テキストを対象とした評価情報の分析に関する研究動向"、自然言語処理， Vol. 13, No.3, pp. 201-241.

しかしながら、従来技術によれば、レストランやランドマークといった、ある場所に永続的に存続するものしか取り扱えないため、一時的に存在するようなものには使えないという問題がある。

また、既存のイベント抽出技術と評判分析技術を用いた場合には、永続的に存在しないようなイベントを対象とできるが、イベント抽出によって取り出されたイベントのうち、さらに評判情報の評価が高いもののみを対象とすることになるため、数が限定されてしまうという問題がある。

本発明は、上記の点に鑑みなされたもので、永続的に存在せず、一時的に存在するような行事や催し物も含めて有用な近隣情報を提示することが可能な近隣情報検索装置及び方法及びプログラムを提供することを目的とする。

上記の課題を解決するため、本発明（請求項１）は、指定地点の近隣における有用な情報を検索するための近隣情報検索装置であって、
文書データ入力されると、評判情報を抽出し、各評判情報について時刻表現と地理表現が結びつくものを抽出し、評判情報記憶手段に格納する評判情報抽出手段と、
前記評判情報記憶手段から未来の時刻を属性として持つ評判情報を抽出し、時刻、地理座標が一致もしくは類似する情報をクラスタリングし、クラスタ毎に各クラスタに含まれる評価極性の総数に対するポジティブな評価極性の比率を求め、該比率が所定の閾値よりも高いものを、期待されているイベントとして抽出するイベント抽出手段と、
指定位置の座標が入力されると、該座標と前記イベント抽出手段で抽出された前記イベントと該イベントの比率についてスコアを算出し、該スコアが高い順にｋ件出力するイベント選定手段と、を有する。

また、本発明（請求項２）は、前記イベント選定手段において、
前記スコアを、前記イベントと該イベントの比率の対について、該イベントの座標と前記指定位置の座標との距離、該イベントの時刻と現在時刻との時間から算出する手段を含む。

本発明によれば、事前に設定されたデータベース中のランドマークのみを対象とする必要がないので、永続的に存在せず、一時的に存在するような行事や催し物も含めて有用な近隣情報を提示することができる。

また、イベントの名称の表記にゆれがある場合であってもイベントを抽出することが可能となるため、検出可能なイベントを増やすことができる。

本発明の一実施の形態における近隣情報検索装置の構成図である。 本発明の一実施の形態における動作の概要のフローチャートである。 本発明の一実施の形態における評判情報抽出処理部のフローチャートである。 本発明の一実施の形態におけるステップ１１の出力例である。 本発明の一実施の形態における評判情報抽出処理部の出力例である。 本発明の一実施の形態におけるイベント抽出処理部のフローチャートである。 本発明の一実施の形態におけるイベント選定部のフローチャートである。

以下、図面と共に本発明の実施の形態を説明する。

図１は、本発明の一実施の形態における近隣情報検索装置の構成を示す。

同図に示す近隣情報検索装置は、データ入力部１、評判情報抽出処理部２、評判情報記憶部３、イベントと期待度の抽出部４、イベント選定部５から構成される。

図２は、本発明の一実施の形態における概要動作のフローチャートである。

ステップ０） データ入力部１は、文書群をデータとして受け取る、特に、Web等から収集した大量の文書群を想定している。

ステップ１） 評判情報抽出処理部２は、入力された文書群から評判情報を抽出する。詳細な動作を図３に示す。

ステップ１１） まず、入力文書群に対して、評判情報を抽出する。これには、非特許文献２に代表されるような、テキストからの評判情報を抽出し、対象（イベント名）と評価極性を同定する、従来手法を利用することができる。この結果の例を図４に示す。ここで、評価極性は対象に対して肯定的、積極的であるならＰ，否定的、消極的であるならＮとする。

ステップ１２） 次に、抽出された各評判情報について、それが結びつく時刻表現、地理表現を探し、時刻情報、地理座標を取得する。結びつく時刻表現、地理表現の探索範囲は、評判情報の対象を含む文・及びその前後一定数の文である。あるいは、同一の段落としてもよい。

時刻表現とは、時刻を直接記述したもの（3月4日、18時、2012年4月12日等）や、相対的な時間の指定（3時間前、明日、明後日、来月等）のことを指す。相対的な時刻表現は、特開2011-086152号公報で示されるような従来手法を用いて絶対時刻に変換する。

地理表現とは、地名（神奈川県,神奈川県鎌倉市）、ランドマーク名（東京駅、東京スカイツリー）等のことである。地理表現の抽出及び、地理表現に対する地理座標の割り当てには、文献「平野徹，松尾義博，菊井玄一郎，「地理的距離と有名度を用いた地名の曖昧性解消」，情報処理学会全国大会講演論文集, 2008.」で示されるような従来手法を用いることができる。

評判情報のうち、時間情報と地理座標のどちらも見つかったものについて、その時刻、場所とともに評判情報を評判情報記憶部３に格納する。図５に評判情報抽出処理部２から評判情報記憶部３に格納された情報の例を示す。

ステップ２） イベントと期待度の抽出部４は、評判情報記憶部３を参照し、期待されているイベント群について、イベントの情報と期待度の対を出力する。

イベントと期待度の抽出部４の動作を図６のフローチャートを用いて説明する。

ステップ２１） まず、評判情報記憶部3に記憶されている評判情報のうち、未来の時刻を属性として持つものを取り出す。次に、時刻、地理座標が類似、もしくは一致し、評価対象が類似する情報をそれぞれクラスタとしてまとめる。クラスタリングの手法は当業者に公知の各種技術を用いることができる。時刻、地理座標に利用する類似度としては、例えば、２つのイベントの時間の差、位置の差をユークリッド距離として得ることができる。また、評価対象の文字列の類似には当業者に公知の編集距離を用いることができる。

ステップ２２） 以下の処理をまとめたグループ毎に行う。

ステップ２３） 上記の手順によって得たクラスタ毎に、そのクラスタに含まれる総数に対するポジティブな評価極性の比率ｐ_pを調べる。比率ｐ_pが事前に設定した定数閾値よりも高ければステップ２４に移行する。

ステップ２４） 評判対象の表現を期待されているイベントとして取り扱い、当該評価に対する評判情報記憶部３のエントリと、比率ｐ_pの対を出力する。

ステップ３） イベント選定部５の処理を図７に示す。

ステップ３１）イベント選定部５への入力は2種類ある。１つは装置に入力された指定位置の座標ｘである。もう一つは、イベントと期待度の抽出部４によって出力された、期待されているイベントの情報と期待度の対の集合である。

入力中の全てのイベント−期待度の対（ｅ，ｃ）について、以下のスコアScore(ｅ，ｃ)
を算出する。

Score(ｅ，ｃ)＝αdist（ｘ，ｅ）＋βtime（n，ｅ）＋γｃ
ここで、dist(ｘ，ｅ)は、イベントｅの座標と座標ｘの距離であり、time(ｎ，ｅ)はイベントｅの時刻と現在時刻ｎとの時間であり、α、β、γは事前に定めたパラメータ定数である。

ステップ３２） イベント選定部５は、上記のスコアが高いイベントから上位ｋ件（ｋは事前に定められた定数）を出力する。

上記のように、本発明では、名称の表記にゆれがあっても、イベントが行われる場所、時間は一致することに着目し、同一場所・時間で、評価極性がＰ（ポジティブ）であるものをイベントの候補としてまとめることで、精度を失うことなく、多数の期待されているイベントを抽出することができる。

また、距離、時間、期待度に応じて候補イベントをスコア付けし、このスコアが高いものから提示することで有用な情報を提示することが可能となる。

なお、上記の図１に示す近隣情報検索装置の各構成要素の動作をプログラムとして構築し、近隣情報検索装置として利用されるコンピュータにインストールして実行させる、または、ネットワークを介して流通させることが可能である。

本発明は、上記の実施の形態に限定されることなく、特許請求の範囲内において、種々変更・応用が可能である。

１ データ入力部
２ 評判情報抽出処理部
３ 評判情報記憶部
４ イベントと期待度の抽出部
５ イベント選定部

Claims (5)

1. 指定地点の近隣における情報を検索するための近隣情報検索装置であって、
   文書データ入力されると、評判情報を抽出し、各評判情報について時刻表現と地理表現が結びつくものを抽出し、評判情報記憶手段に格納する評判情報抽出手段と、
   前記評判情報記憶手段から未来の時刻を属性として持つ評判情報を抽出し、時刻、地理座標が一致もしくは類似する情報をクラスタリングし、クラスタ毎に各クラスタに含まれる評判情報から評判の良さを表す期待度を求め、期待度が所定の閾値よりも高いものを、期待されているイベントとして抽出し、該イベントとその期待度の対を出力するイベント抽出手段と、
   指定位置の座標が入力されると、該座標と前記期待度に基づいて、前記イベント抽出手段で抽出された前記イベントとその期待度の対に対するスコアを算出し、該スコアが高い順にｋ件出力するイベント選定手段と、
   を有することを特徴とする近隣情報検索装置。
2. 前記イベント選定手段は、
   前記スコアを、前記イベントとその期待度の対について、該イベントの座標と前記指定位置の座標との距離、該イベントの時刻と現在時刻との時間から算出する手段を含む
   請求項1記載の近隣情報検索装置。
3. 指定地点の近隣における有用な情報を検索するための近隣情報検索方法であって、
   文書データ入力されると、評判情報を抽出し、各評判情報について時刻表現と地理表現が結びつくものを抽出し、評判情報記憶手段に格納する評判情報抽出ステップと、
   前記評判情報記憶手段から未来の時刻を属性として持つ評判情報を抽出し、時刻、地理座標が一致もしくは類似する情報をクラスタリングし、クラスタ毎に各クラスタに含まれる評判情報から評判の良さを表す期待度を求め、期待度が所定の閾値よりも高いものを、期待されているイベントとして抽出し、該イベントとその期待度の対を出力するイベント抽出ステップと、
   指定位置の座標が入力されると、該座標と前記期待度に基づいて、前記イベント抽出ステップで抽出された前記イベントとその期待度の対に対するスコアを算出し、該スコアが高い順にｋ件出力するイベント選定ステップと、
   をコンピュータが行うことを特徴とする近隣情報検索方法。
4. 前記イベント選定ステップにおいて、
   前記スコアを、前記イベントとその期待度の対について、該イベントの座標と前記指定位置の座標との距離、該イベントの時刻と現在時刻との時間から算出する
   請求項３記載の近隣情報検索方法。
5. コンピュータを、
   請求項１または２に記載の近隣情報検索装置の各手段として機能させるための近隣情報検索プログラム。

Images