地理空間情報と自然言語処理：「地球の歩き方旅行記データセット」の高付加価値化を通じて

IDRユーザフォーラム 2024（ https://www.nii.ac.jp/dsc/idr/userforum/2024.html ）の招待講演にて使用した発表スライド（一部修正版）

1. 地理空間情報と自然言語処理 「地球の歩き方旅行記データセット」の高付加価値化を通じて 国立情報学研究所 IDRユーザフォーラム 2024/12/13 大内 啓樹 奈良先端科学技術大学院大学 ヒューマンAIインタラクション研究室 准教授 サイバーエージェント AI Lab 行動理解チーム リサーチサイエンティスト
2. 自己 紹介 大内 啓樹（おおうち ひろき） 2 研究テーマ 言語知能と空間知能を兼ね備えたAI 午前８時近鉄奈良駅到着。 ホテルニューわかさに ９時チェックイン予定。 時間に余裕があったので、 途中のスタバで⼀服。 30分過ごしてから店を出て、 ホテルにチェックイン。 近 鉄 奈 良 駅 ス タ ー バ ッ ク ス 奈 良 公 園 店 ホ テ ル ニ ュ ー わ か さ 2 3 1 ◼ 奈良先端科学技術大学院大学 准教授 ◼ 専門：自然言語処理 【言語to空間】文章中の人物の移動を地図上に再現 【空間to言語】衛星画像の「差」を説明
3. 2022年11月「地球の 歩き方 旅行記 データセット」提供開始 一次データを基盤として研究開発を展開 3 地球の歩き方旅行記データセット 地理情報データ 訪問状態・順序データ 地名 抽出器 同一地点 認識器 地図DB リンク器 訪問状態 予測器 地理的包含 関係予測器 訪問順序 予測器 英語翻訳データ 一次データ層 二次データ層 ソフトウェア層 旅行記 翻訳器 国際学会論文4件，国内学会論文12件，受賞3件
4. 本講 演の目 的 一次データ高付加価値化のヒントを提供 4 データ提供者の視点: 一次データをもっと価値あるものにするには？ データ使用者の視点: 一次データを「工夫」して研究開発の幅を広げるには？ 本講演で提供したい話題 地球の歩き方旅行記データセット 地理情報データ 訪問状態・順序データ 地名 抽出器 同一地点 認識器 地図DB リンク器 訪問状態 予測器 地理的包含 関係予測器 訪問順序 予測器 英語翻訳データ 一次データ層 二次データ層 ソフトウェア層 旅行記 翻訳器
5. 本講 演の目 的 一次データ高付加価値化のヒントを提供 5 データ提供者の視点: 一次データをもっと価値あるものにするには？ データ使用者の視点: 一次データを「工夫」して研究開発の幅を広げるには？ 本講演で提供したい話題 二次データ(アノテーションデータ)が鍵 主張したいこと ※ モ デ ル や 技 術 の 詳 し い 説 明 は し ま せ ん 「地球の歩き方旅行記データセット」を 利用した実践例を通じて上記の話題を深掘り
6. 私が「旅行記」に興味を持ったきっかけ
7. 2021年8月の夜，科研費のテーマを考えていた そのときにたまたまネット上で「おくのほそ道」見かけた 1689年，江戸を出発した松尾芭蕉が，奥州，北陸を巡った紀行文 https://www.kyohaku.go.jp/jp/exhibitions/feature/b/buson_2022/ http://www.basho-ogaki.jp/hosomiti/about/ 「文章」を読み解き「地図」とつなぐマルチメディア情報処理
8. 2022年4月: 研究 プロジ ェクト 発足 文章中の人物の移動軌跡を地図上に再現 8 出力: 移動の軌跡 近鉄奈良駅 スターバックス 奈良公園店 ホテル ニューわかさ 2 3 1 自然言語処理 地理情報処理 入力: 文章 科 研 費 基 盤 ( 「 B) 文 章 中 の 人 物 の 移 動 軌 跡 を 実 世 界 の 地 図 上 に 接 地 す る た め の 基 礎 研 究 と そ の 応 用 」 科研費基盤(B) 「文章中の人物の移動軌跡を実世界の地図上に接地するための基礎研究とその応用」
9. 移動 軌跡を 再現す るには 複合的な処理が必要 9 入力: 文章 ① 場所を表す表現を抽出 ② 同じ場所を指す表現の認識 ③ 各場所の表現と地図上の対応箇所をつなぐ ④ 各場所を訪問したか否かを予測 ⑤ 訪問場所を時系列順に整序 地図データベース OpenStreetMap Visit PlanToVisit Visit Visit Visit ①,②,③... ① ② ③ Visit/PlanToVisit/See... 科 研 費 基 盤 ( 「 B) 文 章 中 の 人 物 の 移 動 軌 跡 を 実 世 界 の 地 図 上 に 接 地 す る た め の 基 礎 研 究 と そ の 応 用 」 科研費基盤(B) 「文章中の人物の移動軌跡を実世界の地図上に接地するための基礎研究とその応用」
10. Visit PlanToVisit Visit Visit Visit ① ② ③ 10 入力: 文章 ① 場所を表す表現を抽出 ② 同じ場所を指す表現の認識 ③ 各場所の表現と地図上の対応箇所をつなぐ ④ 各場所を訪問したか否かを予測 ⑤ 訪問場所を時系列順に整序 地図データベース OpenStreetMap ①,②,③... Visit/PlanToVisit/See... 本講演で フォーカス 科 研 費 基 盤 ( 「 B) 文 章 中 の 人 物 の 移 動 軌 跡 を 実 世 界 の 地 図 上 に 接 地 す る た め の 基 礎 研 究 と そ の 応 用 」 科研費基盤(B) 「文章中の人物の移動軌跡を実世界の地図上に接地するための基礎研究とその応用」 移動 軌跡を 再現す るには 複合的な処理が必要
11. 最初の関門 「旅行記の一次データをどうするか？」 我々は「地球の歩き方」に問い合わせてみた。 議論を重ね，旅行記をデータとして公開できることに。 ※機械学習モデルの構築を前提としているため，データは必須であると考えていた
12. 2022年11月24日 「地球の歩き方旅行記データセット」公開 12 国立情報学研究所情報学研究データリポジトリ(IDR)から学術目的で提供開始 https://doi.org/10.32130/idr.18.1 https://doi.org/10.32130/idr.18.1 データセットDOI： https://www.nii.ac.jp/dsc/idr/arukikata/ https://www.nii.ac.jp/dsc/idr/arukikata/ 申込サイト：
13. まず はデー タセッ トの実 例を見 てみよう 「旅行記」と「旅スケジュール」 13 「旅行記」の実例 会津若松へ向かう磐越西線の接続を考慮して選んだ やまびこ203号はE5系での運転でした。何度も乗って いるE2系よりも座席が広く感じ、快適な移動でした。 ・・・ 会津若松駅から快速あいづ4号に乗車し、郡山へ向 かいました。 会津若松は晴れ間がありましたが、山を上るにつれ て雲が増えて行き、途中から雨が降り出しました。天 気予報通りでしたが、今回の旅行は暖かい2日間で 移動時間を除いて雨に降られることがなかったのは ラッキーでした。 1日目 2021年10月15日(金) 05:40 - 05:50 自宅 05:50 - 05:53 最寄駅 ・・・ 15:33 - 23:59 庄助の宿 瀧の湯 2日目 2021年10月16日(土) 00:00 - 09:25 庄助の宿 瀧の湯 09:25 - 09:32 東山温泉入口 （瀧の湯前）バス停 ・・・ 17:33 - 17:38 最寄駅 17:38 - 17:45 自宅 「旅スケジュール」の実例
14. 本デ ータセ ットの 特徴 国内旅行記4500記事と海外旅行記9500記事 14 Xの投稿の 10倍以上の長さ 豊富な 地名・施設名 3100万文字規模
15. 15 ◼ GNSS（GPSなどの衛星測位システム）で十分では？ ◼ 人間の位置を把握するだけならGPSデータで事足りる ◼ しかし「人間」と「場所」の相互関係を捉えるのはむずかしい なぜ 「文章 」に着 目する のか？ 「文章」は地理空間情報の鉱脈 東福寺 Ø 紅葉を ⾒に⾏った Ø コントラストが 美しかった この週末、東福寺へ 紅葉を ⾒に⾏った。 地⾯いっぱいに むした 苔の緑と 真っ⾚な 紅葉との コントラストが 美しかった。 述語 述語 ⽬的語 主語 場所の認識＋情報抽出 場所における行為，場所に対する価値付与，場所から受ける印象や感覚
16. 16 ◼ GNSS（GPSなどの衛星測位システム）で十分では？ ◼ 人間の位置を把握するだけならGPSデータで事足りる ◼ しかし「人間」と「場所」の相互関係を捉えるのはむずかしい なぜ 「文章 」に着 目する のか？ 「文章」は地理空間情報の鉱脈 東福寺 Ø 紅葉を ⾒に⾏った Ø コントラストが 美しかった この週末、東福寺へ 紅葉を ⾒に⾏った。 地⾯いっぱいに むした 苔の緑と 真っ⾚な 紅葉との コントラストが 美しかった。 述語 述語 ⽬的語 主語 場所の認識＋情報抽出 場所における行為，場所に対する価値付与，場所から受ける印象や感覚 ジオパージング 「場所を表す言語表現」を「地図上の位置・領域」に 接地(グラウンディング)する技術が鍵
17. 「文章の世界」と「地図の世界」の架け橋 ジオパージング Higashiyama+ EACL2024, Arukikata Travelogue Dataset with Geographic Entity Mention, Coreference, and Link Annotation 詳しい解説は以下の論文を参照
18. 文章 のなか の「移 動軌跡 」解析 の中核技術 「ジオパージング」とは？ 18 ◼ 場所を表す表現(場所参照表現)を抽出し，緯度・経度を推定する 午前８時近鉄奈良駅到着。 入力文章 近鉄奈良駅 ジオコーディング 34.6841376, 135.8285414 場所参照表現抽出 近鉄奈良駅 場所参照表現抽出とジオコーディングの二段階から構成される
19. 場所 参照表 現抽出 場所を表す言語表現の出現位置と種別を同定 19 ◼ 場所を表す言語表現 ＝「場所参照表現」と呼ぶ 場所参照表現抽出 = 固有表現抽出のひとつの特殊なタスク
20. ジオ コーデ ィング 2つの主流アプローチ 20 地図DBのIDへの紐付けを介して 緯度・経度を出力するアプローチ 緯度・経度を直接出力するアプローチ 直説法 間接法 34.684, 135.828 東京タワー 近鉄奈良駅 ・・・ 地図DB 近鉄奈良駅 近鉄奈良駅 34.684, 135.828 34.684, 135.828
21. ジオ コーデ ィング 2つのアプローチの長所・短所 21 直説法 間接法 ◼ 長所: 地図DBを必要としない ◼ 短所: 予測結果の少しのズレが実用上 許容できるものではない ◼ 長所: 緯度・経度以外の情報も出力可能 ◼ 短所: 地図DBのカバー率が性能の上限を 決定する(DBにない場所は扱えない) 東京タワー 近鉄奈良駅 ・・・ 地図DB もし「JR奈良駅」が 収録されていない場合， 「JR奈良駅」は絶対に 正解できない
22. 直説法 ◼ 長所: 地図DBを必要としない ◼ 短所: 予測結果の少しのズレが実用上 許容できるものではない ジオ コーデ ィング 2つのアプローチの長所・短所 22 本研究プロジェクトでは 「間接法」を採用 間接法 ◼ 長所: 緯度・経度以外の情報も出力可能 ◼ 短所: 地図DBのカバー率が性能の上限を 決定する(DBにない場所は扱えない) 東京タワー 近鉄奈良駅 ・・・ 地図DB もし「JR奈良駅」が 収録されていない場合， 「JR奈良駅」は絶対に 正解できない
23. ジオパージング アノテーションデータ構築 機械学習モデルで各処理を実現するために 必要な情報を生データに付与する
24. 各処 理を機 械学習 モデル で実現 するには？ アノテーション情報が必要 24 ◼ 「場所参照表現抽出」に必要な情報とは？ ◼ 場所参照表現の文章中の「位置(文字インデックス)」の情報を生データに追加 途 1 中 2 の 3 ス 4 タ 5 バ 6 で 7 一 8 服 9 。 10 311 012 分 13 過 14 ご 15 し 16 て 17 か 18 ら 19 店 20 を 21 出 22 て 23 、 24 ホ 25 テ 26 ル 27 に 28 チ 29 ェ 30 ッ 31 ク 32 イ 33 ン 34 し 35 ま 36 し 37 た 38 。 39 [4, 6] [20, 20] [25, 27]
25. 各処 理を機 械学習 モデル で実現 するには？ アノテーション情報が必要 25 ◼ 「ジオコーディング」に必要な情報とは？ 途 1 中 2 の 3 ス 4 タ 5 バ 6 で 7 一 8 服 9 。 10 311 012 分 13 過 14 ご 15 し 16 て 17 か 18 ら 19 店 20 を 21 出 22 て 23 、 24 ホ 25 テ 26 ル 27 に 28 チ 29 ェ 30 ッ 31 ク 32 イ 33 ン 34 し 35 ま 36 し 37 た 38 。 39 [4, 6] OSM_ID= “node/6976944686” [20, 20] OSM_ID= “node/6976944686” [25, 27] OSM_ID=“way/229252714” ◼ 各場所エンティティに「OSM_ID (OpenStreetMapのID)」を追加 ※ OpenStreetMap (OSM) = 誰でも自由に地図を使えるよう，みんなでオープンデータの地理情報 を作るプロジェクト，および，その地図データベース
26. アノ テーシ ョンデ ータ構 築 場所参照表現を付与 26 ◼ アノテーションツール Brat を使ってアノテーション作業 https://brat.nlplab.org/
27. アノ テーシ ョンデ ータ構 築 OSM IDを付与 27 ◼ OpenStreetMap を使ってアノテーション作業 https://www.openstreetmap.org
28. 各処 理を機 械学習 モデル で実現 するには？ アノテーションデータの記述統計 28 #記事 #文 #単語 #場所参照表現 Set-A 100 5,949 85,741 6,052 Set-B 100 6,324 87,074 6,119 Total 200 12,273 172,815 12,171 Set-A: 場所参照表現 のみ付与 Set-B: OSM_ID も付与 ※Set-AにOSM_IDを付与できなかったのは予算の関係
29. 既存 研究に おける ジオパ ージン グの課題 場所参照表現の網羅性が低い 29 ◼ 我々のデータセットでは多くの施設名をカバーしている これまでは 対象の施設名が 少なかった 対象の施設名が 多くなった OpenStreetMap (OSM) を利用するこ とで，旅行記に登場する施設名の 3/4をカバーできるようになった Table 10 in [Higashiyama+ 2024]
30. 既存 研究に おける ジオパ ージン グの課題 場所参照表現の網羅性が低い 30 一般名詞語句や 指示語が 対象外だった 場所に関する 言語表現全般を 対象に含める 「松島」までの経路を特定したい場合，一般名詞句「空港」も抽出する必要がある 松島に行くには、空港から電車で仙台駅に向かい、 小牛田行きの電車に乗り換え、松島駅で降ります。 ◼ 我々のデータセットでは固有名以外も対象としている Table 10 in [Higashiyama+ 2024]
31. ジオパージング 機械学習モデルの構築 アノテーションデータをモデルの学習と評価に使用
32. ジオ コーデ ィング ベクトル検索の処理過程 32 エンコーダ [1.2, -0.4, 3.9] [0.7, 3.2, -2.6] [1.2, -0.4, 3.9] [1.3, -0.6, 3.6] 東京タワー JR奈良駅 近鉄奈良駅 エントリ ベクトル表現 ①地図DBの各エントリをベクトル化 ②場所参照表現をベクトル化 ③ベクトル間の類似度計算 → 類似度でランク付け 近鉄奈良駅 ・・・ ・・・ エンコーダ 入力クエリ ※エンコーダとして我々の研究では BERT を使用
33. ジオ コーデ ィング 性能評価実験 33 手法 R@1 R@5 R@10 文字列マッチ .338 .618 .700 ベクトル検索 .607 .842 .877 ◼ 評価指標 R@N：トップN個の出力に正解エントリが含まれる割合 ◼ ベクトル検索のほうが，正解エントリを上位にランク付けできている ◼ 上位予測エントリのより精緻な予測（リランキング）が今後の課題
34. 場所 参照表 現抽出 + ジオ コーデ ィング 構築したモデルの解析例 34
35. 文章中の人物の地理的な移動をとらえる 文章のための移動軌跡解析 Yamamoto+ arXiv 2024, Graph-Structured Trajectory Extraction from Travelogues 詳しい解説は以下の論文を参照 グ ラ フ ィ カ ル ユ ー ザ ー イ ン タ ー フ ェ イ ス , テ キ ス ト , ア プ リ ケ ー シ ョ ン , メ ー ル 自 動 的 に 生 成 さ れ た 説 明
36. これ までの 研究 移動軌跡を場所の「系列」として表現 36 ◼ 移動軌跡の「発着地」の抽出 [Ishino+ 2012]のFigure 1からの引用 「出発地」「到着地」と「交通手段」をSNS投稿 から自動抽出 [Ishino+ 2012] ◼ 移動軌跡全体を抽出 ホロコースト生存者の証言からあるイベントが 起こった場所の系列を抽出 旅行ブログからユーザの行動経路(移動軌跡)を抽出 [Wagner+ 2023] [Kori+ 2023]
37. これ までの 研究 移動軌跡を場所の「系列」として表現 37 ◼ 移動軌跡の「発着地」の抽出 ◼ 移動軌跡全体を抽出 ホロコースト生存者の証言からあるイベントが 起こった場所の系列を抽出 旅行ブログからユーザの行動経路(移動軌跡)を抽出 「出発地」「到着地」と「交通手段」をSNS投稿 から自動抽出 [Ishino+ 2012] [Wagner+ 2023] [Kori+ 2023] 移動軌跡を 1本の系列として表現 それでいいのか？
38. 課題 文章の移動軌跡は系列で表現しづらい 38 入力文章 その日は京都市から奈良市に向かいました。京都駅からは京都タワーが 見えました。近鉄奈良駅で降り、東大寺へ少し歩いて行きました。大仏堂 はとても雄大でした。 ◼ 移動軌跡は一本の系列として描けない場合も多い ➢ 地理的な包含関係を適切に表せない 例）「京都市」と「京都駅」，「東大寺」と「大仏堂」など 地理的包含関係を考慮したグラフとして定義 提案
39. 提案 移動軌跡を表現するグラフ構造 39 提案：訪問順序グラフ ROOT 京都市 奈良市 京都駅 近鉄奈良駅 東大寺 大仏堂 包含関係 遷移関係 地理的な包含関係と場所間の移動(遷移)を同時に表せる 入力文章 その日は京都市から奈良市に向かいました。京都駅からは京都タワーが 見えました。近鉄奈良駅で降り、東大寺へ少し歩いて行きました。大仏堂 はとても雄大でした。
40. デー タ構築 グラフ構造をアノテーション 40 ◼ を使って アノテーション作業 ◼ 場所参照表現などは アノテーション済み ◼ 各場所をノードとして， ノード間に包含関係や 遷移関係をエッジで結ぶ 作業画面例 #包含関係 #遷移関係 1,863 1,506
41. 訪問 グラフ 予測 性能評価実験 41 ◼ Masked Language Models の LUKE をファインチューニング ◼ Causal Language Models の ELYZA と Swallow は Zero-shot ◼ ファインチューニングした LUKE が最も良い結果 ◼ 入力文章だけを手がかりに包含関係を予測することは難しい ➢ ジオコーディングと組み合わせる必要性が示唆された モデル #包含関係 #遷移関係 LUKE 0.355 0.748 Llama3-ELYZA 0.115 0.456 Llama3-Swallow 0.132 0.388
42. まとめ
43. 一次 データ の高付 加価値 化のた めには 「二次データ(アノテーションデータ)」が鍵 43 地球の歩き方旅行記データセット 地理情報データ 訪問状態・順序データ 地名 抽出器 同一地点 認識器 地図DB リンク器 訪問状態 予測器 地理的包含 関係予測器 訪問順序 予測器 英語翻訳データ 一次データ層 二次データ層 ソフトウェア層 旅行記 翻訳器
44. 一次 データ の高付 加価値 化のた めには 「二次データ(アノテーションデータ)」が鍵 44 (1)解きたい重要な問題を考え，(2)その解き方を考え， (3)それを実現するためのアノテーションデータを構築しよう！ Take-Home Message データ提供者の視点: 一次データをもっと価値あるものにするには？ データ使用者の視点: 一次データを「工夫」して研究開発の幅を広げるには？ 本講演で提供したい話題 「地球の歩き方旅行記データセット」の実践例を通じて
45. 「地 球の歩 き方旅 行記デ ータセ ット」の研究プロジェクト リンク集 45 ◼ 一次データ • 地球の歩き方旅行記データセット ◼ 二次データ • ATD-MCL (ジオパージング) • ATD-VSO (訪問グラフ) • ATD-MCL-Overseas (ジオパージング海外旅行記) • ATD-Para(仮) (英語翻訳データ) ◼ ソフトウェア • 場所参照表現抽出モデル • HuggingFace • Google Colab • ジオコーディングモデル • 訪問グラフ予測モデル https://www.nii.ac.jp/dsc/idr/arukikata/ https://www.nii.ac.jp/dsc/idr/arukikata/ https://github.com/naist-nlp/atd-mcl Coming soon! https://github.com/naist-nlp/atd-mcl-overseas https://huggingface.co/naist-nlp/mluke-large-lite-finetuned-atd https://colab.research.google.com/drive/1BI2hxfOzxyT7mET8OzJ7RbF7zFCvqSEo?usp=sharing Coming soon! Coming soon! Coming soon!
46. 付録
47. 地理空間情報
48. 研究 プロジ ェクト 紹介 「地理空間情報」とは？ 48 https://www.mlit.go.jp/tochi_fudousan_kensetsugyo/chirikukannjoho/content/419AC1000000063_20150801_000000000000000.html
49. 研究 プロジ ェクト 紹介 「地理空間情報」とは？ 49
50. 研究 プロジ ェクト 紹介 「地理空間情報」とは？ 50
51. 研究 プロジ ェクト 紹介 「地理空間情報」とは？ 51 https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Hasedera,%E9%95%B7%E8%B0%B7%E5%AF%BA_%E6%9C%AC%E5%A0%82_-_panoramio_-_z_tanuki.jpg?uselang=ja
52. 研究 プロジ ェクト 紹介 「地理空間情報」とは？ 52
53. 研究 プロジ ェクト 紹介 「地理空間情報」とは？ 53 https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Nachikatsuura-kinomatsushima85st2040.jpg?uselang=ja
54. 地球の歩き方旅行記データセット
55. 55 ◼ GPSデータで十分では？ ◼ 人間の位置を把握するだけならGPSデータで事足りる ◼ しかし「人間」と「場所」の相互関係を捉えるのはむずかしい ◼ 「文章」にはそういった情報も書かれる 場所における行為 場所に対する価値付与 場所から受ける印象や感覚 場所 人間 文章 （テキスト） 物質世界 情報世界 なぜ 「文章 」に着 目する のか？ 「文章」は地理空間情報の鉱脈
56. 学術 的意義 共通利用可能な世界初の旅行記データセット 56 ◼ これまでの課題：共通利用可能な旅行記データがなかった ◼ それぞれの研究者がウェブ上の旅行記投稿サイトなどから独自に取得した 旅行記データを用いることが多かった ◼ そのため、研究の再現や実験結果の公平な比較分析が困難であった ◼ 本データセット：一定条件下での利用機会についてオープン化 ◼ 研究に使用したデータが特定可能になる → 研究の透明性・再現性の担保 ◼ 他の研究との比較も格段に容易となる → 研究の知見の蓄積が加速 オープンサイエンスの促進 [大須賀ら 2021 https://www.ipsj.or.jp/dp/contents/publication/46/TR0202-05.html]
57. 本デ ータセ ットの 特徴 旅行記の言及する地域 57 国内旅行記：全都道府県をカバー 海外旅行記：150以上の国・地域をカバー ベスト10 ベスト10
58. 場所参照表現抽出
59. 場所 参照表 現抽出 場所を表す言語表現の出現位置と種別を同定 59 ◼ 場所を表す言語表現 ＝「場所参照表現」と呼ぶ 場所参照表現抽出 = 固有表現抽出のひとつの特殊なタスク
60. 場所 参照表 現抽出 性能評価実験 60 種別ラベル 正解事例数 システム予測事例数 一致数 精度 再現率 LOC_NAME 881 916 760 0.830 0.863 LOC_NOM 349 377 282 0.748 0.808 FAC_NAME 1285 1230 1037 0.843 0.807 FAC_NOM 1135 1086 929 0.855 0.819 LINE_NAME 195 194 156 0.804 0.800 LINE_NOM 236 223 193 0.865 0.818 TRANS_NAME 148 123 87 0.707 0.588 TRANS_NOM 334 353 293 0.830 0.877 一致数 / システム予測事例数 一致数 / 正解事例数 体感としてはほとんど正解できている （まぎらわしい事例の種別ラベルを間違っている）
61. 場所 参照表 現抽出 構築したモデルの解析例 61 以前から出雲に行きたいと思っていましたが、 中国山地を列車で越えて見たいとの思いもあり、 岡山経由で山陰に入ることにしました。 岡山空港から岡山駅に出て、 ここから特急やくもで出雲に向かいます。 LOC_NAME LOC_NAME TRANS_NOM 予測：FAC_NAME 予測：LOC_NOM FAC_NAME FAC_NAME TRANS_NAME DEICTIC LOC_NAME 正解：LOC_NAME 正解：LOC_NAME 正解箇所 不正解箇所 種別ラベル 例 LOC_NAME 奈良県; 生駒山 LOC_NOM 街; 島; 山 FAC_NAME 大神神社; 東京駅 FAC_NOM 駅; 公園; お店 LINE_NAME 近鉄奈良線 LINE_NOM 国道; 川; トンネル TRANS_NAME 特急ひのとり TRANS_NOM バス; フェリー 8割以上の正確性で解析可能になった 「地球の歩き方旅行記データセット」の記事（ID=23251）
62. 場所 参照表 現抽出 解析誤りの例 62 ◼ 地名(LOC_NAME)と駅名（FAC_NAME）の混同 ◼ 字面が固有名(*_NAME)っぽい一般名詞句(*_NOM)を混同 予測：FAC_NAME 正解：FAC_NOM 特急"きりしま"は、鹿児島中央~宮崎を結ぶ、... 予測：LOC_NAME 正解：FAC_NAME 輪王寺の金堂・三仏堂。 今後，学習データを増やすなどして対応していきたい
63. 共参照解析
64. 共参 照解析 同じ場所を指す表現のグルーピング 64 入力：文章と場所参照表現 午前8時に近鉄奈良駅到着。 ホテルニューわかさに9時チェックイン 予定。時間に余裕があったので、途中の スタバで一服。 30分過ごしてから店を出て、ホテルに チェックインしました。 出力：共参照グループ 近鉄奈良駅 スタバ 店 ホテルニューわかさ ホテル ◼ 共参照解析 ＝ 同じ事物や概念を指す異なる言語表現をグルーピング ◼ 共参照関係(グループ) = 同じ事物や概念を指す表現のグループ Group ID: 1 Group ID: 2 Group ID: 3
65. 共参 照解析 同じ場所を指す表現のグルーピング 65 入力：文章と場所参照表現 午前8時に近鉄奈良駅到着。 ホテルニューわかさに9時チェックイン 予定。時間に余裕があったので、途中の スタバで一服。 30分過ごしてから店を出て、ホテルに チェックインしました。 ◼ 共参照解析の利点は？ ◼ その場所に関する情報をより広範な文脈から取り出しやすくなる 例）「ホテルニューわかさ」にチェックインした 事実やタイミングを抽出したい場合 ➢ 「ホテルニューわかさ」が登場する文を見ただ けでは特定できないが，「ホテル」が登場する 文を根拠として特定可能 ➢ もし「ホテルニューわかさ」と「ホテル」をグ ループ化できていない場合，「ホテル」に関す る情報を「ホテルニューわかさ」に関する情報 として取り出すことは困難である
66. 各処 理を機 械学習 モデル で実現 するには？ アノテーション(付加)情報が必要 66 ◼ 「同じ場所(同一エンティティ)を指す表現の認識」に必要な情報とは？ 途 1 中 2 の 3 ス 4 タ 5 バ 6 で 7 一 8 服 9 。 10 311 012 分 13 過 14 ご 15 し 16 て 17 か 18 ら 19 店 20 を 21 出 22 て 23 、 24 ホ 25 テ 26 ル 27 に 28 チ 29 ェ 30 ッ 31 ク 32 イ 33 ン 34 し 35 ま 36 し 37 た 38 。 39 ◼ 各場所参照表現に「ENT_ID (エンティティID)」を追加 （同じ場所を指す場合は同じIDを付与） [4, 6] ENT_ID=1 [20, 20] ENT_ID=1 [25, 27] ENT_ID=2
67. ジオコーディング
68. ジオ コーデ ィング 地図DBの検索問題として取り組む 68 ◼ 地図DBの各エントリには経緯度情報が付与されている • 入力クエリに対して適切なエントリを検索できれば良い ◼ 主流のアプローチのひとつは「文字列マッチ」による検索 • 典型的には入力クエリとDB側の各エントリとの文字列の類似度を計算 東京タワー JR奈良駅 近鉄奈良駅 エントリ ・・・ 近鉄奈良駅 入力クエリ
69. ジオ コーデ ィング 「ベクトル検索」を採用 69 ◼ ベクトル検索の概要 • 典型的には入力クエリとDB側の各エントリのベクトル間類似度を計算 • ここでいう「ベクトル」は「数値のリスト」と考えてよい • 例）3次元のベクトル表現： [1.2, -0.4, 3.9] ◼ （事前学習済み）ベクトルを使うことの利点 • 「意味的類似性」を捉えられる（と期待できる） • 例）「仙台」は，「宮城」と「宮崎」ならどちらのほうが類似度が高いか？ • 「宮城」だと期待される • 理由：自然言語処理におけるベクトル表現の作り方が，登場する文脈が 似ている語句同士の類似度が高くなるように学習する場合が多いから
70. ジオ コーデ ィング 解析誤りの傾向 70 ◼ 同名エントリ問題 • たとえば「興福寺」 もたくさんある（以下，OSMのIDを列挙） • node/2787766967 （広島県） • node/3382683779 （静岡県） • node/3828906063 （長崎県） • node/6364194307 （大阪府） • node/8663676920 （宮城県） • way/1134439456 （奈良県） ... 同名エントリから適切なものを検索できていない 現在，位置情報や文脈情報を考慮するように改良中
71. 訪問状態予測
72. 背景 訪問行動を予測する意義 72 ◼ 著者が訪れた場所とそうでない場所を区別したい場合に有用 奈良公園にはたくさんの鹿がいました。 奈良公園は人気の観光スポットです。 「奈良公園」を著者が 訪れたと解釈できる 一般的な事実を表しており 著者の訪問を意味しない 場所に対する訪問状態（訪れた，訪れていない，訪れる予定，など） を判定するタスクに取り組む
73. 研究 の目的 機械学習モデルの訪問行動予測の性能調査 73 ◼ リサーチクエスチョン 訪問行動に関する文脈上の解釈・判断を， 機械学習モデルはどの程度正確に行えるだろうか？ ◼ 機械学習モデルとして最近の言語モデルを想定 ➢ 最近の言語モデル: 文章理解タスクで高い正確性 ➢ 代表的な2種類の言語モデルを調査 A) Masked Language Model (MLM) 例）BERT, RoBERT, LUKE B) Causal Language Model (CLM) 例）GPT, Llama, Mistral
74. 提案 訪問状態ラベルをデザイン 74 1. Visit 無事に赤岳山頂に着きました! 2. PlanToVisit 穂高神社に向かいます。 3. See 硫黄岳が近くに見えて来ました。 4. Visit-Past 数年前に訪れたフランス・ルルドの泉を思い出しました。 5. Visit-Future 今度は、松江と米子に来てみたいものです。 6. UnkOrNotVisit 糸魚川駅行きの車両は1両です。 ※ Unk = Unknown
75. デー タセッ トを構 築 訪問状態ラベルの種類別事例数 75 1.Visit 2.Plan 3.See 4.Past 5.Future 6.UN 学習データ 2,577 358 212 10 6 619 開発データ 332 48 46 1 4 74 評価データ 748 121 59 10 4 160 ◼ ATD-MCL (Arukikata Travelogue Dataset with Geographic Entity Mention, Coreference, and Link Annotation) に対して，新たに訪問状態ラベルを付与した ◼ ATD-MCLとは？ ◼ 「地球の歩き方旅行記データセット (Arukikata Travelogue Dataset)」に場所参照表現等の 情報を付与したデータセット
76. 問題 設定 場所参照表現に訪問状態ラベルを付与 76 入力: 穂高神社に向かいます。 PlanToVisit 出力: 機械学習モデル
77. 訪問 状態予 測モデ ル MLMとCLMによる解法 77 穂高神社に向かいます。 PlanToVisit LUKE (MLM) 1. Visit 9% 2. PlanToVisit 64% 3. See 6% 4. Visit-Past 1% 5. Visit-Future 18% 6. UnkOrNotVisit 2% Llama (CLM) Plan To Visit 1単語(サブワード)ずつ生成 PlanToVisit 多クラス分類 穂高神社に向かいます。 確率最大の ラベルを選択 言語生成
78. 実験 結果 訪問状態予測の性能評価 78 モデル 正解率 LUKE (MLM) 78.9% Llama (CLM) 78.1% ◼ パラメタ数の観点ではLUKEの方が効率的 ◼ LUKEは5.6億パラメタ（ノートパソコンでも遅いけど動くレベル） ◼ Llamaは70億パラメタ（大規模計算機じゃないときびしいレベル） ◼ 解き方の違いが関係してると考えられる ◼ 一般に多クラス分類より言語生成の方が難しい ◼ どちらのモデルも同等の性能
79. 実験 結果 ラベルごとの性能評価 79 事例数 LUKE Llama Visit 332 93.0% 90.3% PlanToVisit 48 66.6% 47.9% See 46 76.0% 82.6% Visit-Past 1 0.0% 0.0% Visit-Future 4 0.0% 0.0% UnkOrNotVisit 74 54.0% 39.1% ◼ 最も多いラベル Visit については9割以上正解できている ◼ See についても8割程度正解できている ◼ PlanToVisit と UnkOrNotVisit については改善の余地あり
80. 実験 結果 ラベルごとの正解事例数 80 LUKE | Llama ◯ | ◯ ◯ | × × | ◯ × | × Visit 287 22 13 10 PlanToVisit 18 14 5 11 See 34 1 4 7 Visit-Past 0 0 0 1 Visit-Future 0 0 0 4 UnkOrNotVisit 28 12 1 33 ◼ Visit については両方のモデルで正解できている場合が多い ◼ UnkOrNotVisit については両方とも不正解の場合も多い 両モデル 正解 LUKEだけ 正解 Llamaだけ 正解 両モデル 不正解
81. 分析 両方のモデルで不正解だった事例の傾向 81 ◼ UnkOrNotVisit に着目 ホテルの目の前の気になるお店ですが、今回はパスしました。 今回は、松江と米子は素通りします。 予測: Visit 正解: UnkOrNotVisit 予測: Visit 正解: UnkOrNotVisit ◼ 「〜パスしました」「〜素通りします」等の語句の意味を正確に 捉えられなかった？
82. まと め 機械学習モデルによる訪問行動の予測 82 ◼ リサーチクエスチョン 訪問行動に関する文脈上の解釈・判断を， 機械学習モデルはどの程度正確に行えるだろうか？ ◼ 機械学習モデルとして最近の言語モデルを想定 ➢ MLMとCLMで同等の性能(正解率80%弱) ➢ 「訪問 (Visit)」は正解率90%超 ➢ 「訪問不明/非訪問 (UnkOrNotVisit)」の認識に改善の余地あり