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%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%% author's definition

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\Volume{31}
\Number{2}
\Month{June}
\Year{2024}
%%%%\Issuetitle{「　　　　」特集号}

\setcounter{page}{779}


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\jsubject{学会記事}
\jtitle{テーマセッション5：ことばと地理空間の情報処理}
\jauthor{大内　啓樹\affiref{Author_1}}

\etitle{Theme Session 5: Information Processing for Language and Geospace}
\eauthor{Hiroki Ouchi\affiref{Author_1}} 
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\headauthor{大内}
\headtitle{テーマセッション5：ことばと地理空間の情報処理}


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\affilabel{Author_1}{奈良先端科学技術大学院大学}{Nara Institute of Science and Technology}



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\begin{document}
\maketitle


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\section{「地理」は「言葉」のとなりにあるのか？}
2023年10月下旬，地理情報システム学会\footnote{\url{https://www.gisa-japan.org/}}学術研究発表大会\footnote{\url{https://confit.atlas.jp/guide/event/gisa2023/top}}が開催され，私は単身乗り込んだ．
言語処理分野を主戦場とする私は，地理系の学会への参加経験がなく，隣の分野と言っていい距離感なのかどうかもよくわからないまま赴いた．
2023年3月のNLP2023でテーマセッション「地理空間情報と自然言語処理」\footnote{\url{https://www.anlp.jp/nlp2023/#theme}}を企画・提案し，地理系の研究者・実務者と言語系の研究者・実務者の協働を謳っておきながら，当の本人は地理系の学会を全く知らないという状態であった．
そのような事情もあるのだが，純粋にどんな学会なのかを知りたく，その空気感を肌で感じたいという気持ちを原動力として，発表論文をたずさえ会場入りした．

はじめのセッションは「空間情報システムから空間知能システムへ／GIS・AIのコンバージェンス ワークショップ」\footnote{\url{https://confit.atlas.jp/guide/event/gisa2023/session/110-0840/tables?cepcXukaci}}であった．
のっけからChatGPTをはじめとする大規模言語モデルの話題であり，会場は満員\footnote{地理情報システム学会の参加者はほぼ全員がスーツだった．私は私服だった．少々の文化の違いはあるようだ．}であった．
ハンズオンのチュートリアル形式のワークショップ\footnote{\url{https://confit.atlas.jp/guide/event/gisa2023/session/110-1040/tables?cepcXukaci}}が続き，実際に地理情報システム GIS：Geographic Information System)\footnote{国土地理院の定義するところによると (\url{https://www.gsi.go.jp/GIS/whatisgis.html})，地理情報システムとは，地理的位置を手がかりに，位置に関する情報を持ったデータ（空間データ）を総合的に管理・加工し，視覚的に表示し，高度な分析や迅速な判断を可能にする技術である．}とChatGPTを組み合わせて，言葉をインターフェースとする地理情報システムを作る体験をした．

翌日，私自身の発表\footnote{「文章から地理空間を取り出す―場所を表す言語表現の抽出と地図データベースへの接続―」\cite{ouchi-gis2023}}があった．
「文章の世界」と「地図の世界」の架け橋となる技術「ジオパージング」の高度化について発表した．
質疑応答では多くの質問があり，時間いっぱいで打ち切らざるをえなかった．
発表後でも多くの方々とお話しさせていただき，言語処理技術と地理情報システムの親和性，言語処理へ寄せる期待を実感することができた．
両分野の協働を加速させられるような場を作っていきたいという気持ちを強くした学会参加だった．

地理情報システム学会に参加して三日後，NLP2024テーマセッション募集の締切がやってきた．
多くの共同提案者とともに，テーマセッション「ことばと地理空間の情報処理」を提出した．


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\section{テーマセッションの趣旨}
本テーマセッションでは以下の趣旨を設定した．
\begin{quote}
人間活動と事物・事象の関わりを「地理空間」の観点から探求する学問分野は多い．地理学をはじめ，歴史学や文化人類学の研究テーマであり，諸問題を発見・解決するための道具立てとして，空間統計やシミュレーション，地図化などの数理・情報科学的アプローチが用いられる．この学際性の高い領域で，「ことば」は種々の対象を表現する分野横断的な存在である．「地理空間」の視点を踏まえながら「ことば」を計算機上で扱う方法論を確立することによって，分野融合領域のさらなる発展が期待される．このような背景のもと，本テーマセッションでは「ことば」と「地理空間」に関心を寄せる研究者・実務者が一堂に会する場を提供する．工学および地理情報科学分野に加え，人文学分野からの発表も歓迎する．
\end{quote}


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\section{会場の様子}
本会議2日目の3月12日，全2セッション，9件の発表（＋総合討論）があった．
当日の会場には50名を超える聴講者が集まり，オンライン視聴も含めると100名を超える方々にお集まりいただいた．
表~\ref{tab:work}に発表論文の概要を示し，以下で各論文について説明を加える．


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\begin{table}[b]
\input{28table01.tex}
\hangcaption{本テーマセッションの発表論文の分類．「個別の場所」は特定の空間領域（地図上で「点」や「面」として表されるものを広く含む）を独立に扱っていることを表す．「場所の系列」は複数の場所を時間的な順序のある系列として扱っており，「場所の集合」は複数の場所を集合として扱っていることを表す．}
\label{tab:work}
\end{table}
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\paragraph{言葉を地図へ紐づける}
言語処理分野と地理分野の関わりは古く，文書ジオロケーションとジオパージングはその代表的な技術である．
\citeA{yamamoto-nlp2024-geoloc}では，各SNS投稿の投稿位置である都道府県を推定する文書ジオロケーションタスクに取り組んでいる．
たとえば「ディズニーランドに到着！」という投稿なら「千葉県」が投稿位置の都道府県であると推測するタスクである．
\citeA{higashiyama-nlp2024,nakatani-nlp2024}では，地球の歩き方旅行記データセット\footnote{\url{https://www.nii.ac.jp/dsc/idr/arukikata/}} \cite{arukikata-2022,ouchi-etal-2023-atd}を対象としたジオパージングタスクに取り組んでいる．
各記事から地名や施設名を抽出し，地理データベースの適切なエントリに紐づけるタスクである．
構築したデータセット\footnote{ジオパージングデータセットATD-MCL (\textbf{A}rukikata \textbf{T}ravelogue \textbf{D}ataset with Geographic Entity \textbf{M}ention, \textbf{C}oreference, and \textbf{L}ink Annotation)は次のURLから公開：\url{https://github.com/naist-nlp/atd-mcl}}も公開されている．
これらの技術は，文書や文書内に書かれた事物・事象を地図上へ可視化，地図を介したテキスト検索などを可能とする．
観光支援，災害対応，感染症サーベイランスをはじめとする応用領域も多岐に渡り，今後もさらなる性能向上が期待される．


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\paragraph{移動軌跡の理解・言語化}
上記の文書ジオロケーションとジオパージングは，ひとつの文書・言語表現を地図上の一地点・領域に紐づけるタスクであり，「点」の問題と言える．
一方，人々の移動軌跡を対象とする「線」の問題も存在する．
\citeA{yamamoto-nlp2024}では，地球の歩き方旅行記データセットを用いて，各記事の著者の移動軌跡を抽出するタスクに取り組んでいる．
山本らが文章から移動軌跡を取り出すことを試みているのに対し，\citeA{asano-nlp2024}では移動軌跡の言語化に取り組んでいる．
屋内の移動軌跡データを入力として，その移動の背後にある目的や意図を含め，移動の説明を行う手法を提案している．
\citeA{okushima-nlp2024}でも移動軌跡データを使用している．
人々の移動軌跡に基づいて地域（メッシュ）の埋め込み表現を獲得する手法を提案している．
これらの研究の背景には，人々の「移動・行動」に対する関心がある．
近年，個人単位の移動軌跡データや集団単位の人流データが利用しやすい状況になり，そのような情報と言語情報の融合がさらに加速していくことが予想される．


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\paragraph{地理に関わる画像と言葉の結び付き}
\citeA{otaki-nlp2024}では，経路上の景観画像に基づき経路の魅力度を算出し，魅力的な経路を案内するタスクに取り組んでいる．
魅力度を算出するために，各景観画像についての主観的な印象（「楽しさ」や「美しさ」など）を表す言語情報を考慮している点が興味深い．
\citeA{tsujimoto-nlp2024}では，同じ地点を写した2枚の衛星画像を入力として，それらの違い・変化を説明するシステムの構築に取り組んでいる．
衛星データが入手しやすくなり，都市計画や環境モニタリングに利用されている状況を背景としており，多様な応用可能性を感じさせる．
これらの研究が示すように，「地理」「画像」「言語」のマルチモーダル情報処理技術は今後も高度化していくだろう．
互いのデータの特徴を有効に活用した新しい技術・システムの登場が期待される．


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\paragraph{方言と地図および地図の分類}
方言を地図に紐づける研究も，言語地理学・地理言語学などの研究分野において行われている．
\citeA{kondo-nlp2024}では，方言語形を地点ごとに配置した地図である「言語地図」の分類に取り組んでいる．
方言語形の分布状況のパターンを発見することを試みている．
従来は言語学者が人手で行っていた作業を自動化する技術と言える．
このように，人文学分野の研究をサポート・促進する情報科学技術の研究開発は，今後も重要性が増すと思われる．
人文学分野と情報科学分野の協業がますます望まれる．


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\paragraph{総合討論}
総合討論では，本テーマセッション共同提案者の松村氏に対話型スマート地図アシスタントTRIDENT\footnote{\url{https://trident.yuiseki.net/}}のシステムデモを見せていただいた．
本システムは大規模言語モデルを利用しており，自然言語によって指定された地物等の地理空間情報を地図上に可視化していくものである．
言語処理と地理情報システムの融合を強く感じさせるものであり，その内部構造や機能について質疑応答・議論も活発に行われた．
このような研究技術の実世界応用，プロダクト開発は今後も進んでいくだろう．
学術界と産業界の協業がますます促進されていくことが望ましい．



%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\section{今後の継続的な発展のために}
言語と地理が交差する刺激的な領域において，継続的な連携を促進するため， Slackワークスペース「\textbf{Geography \& Language}」\footnote{\url{https://geographylanguage.slack.com/}}を用意しました．
今後も議論や情報の共有，勉強会の開催を予定しています．
ご興味ある方は\texttt{hiroki.ouchi@is.naist.jp}までご連絡いただければ参加リンクをお送りします．
広く多くの方々のご参加をお待ちしておりますので，お気軽にご連絡ください．



%%% Acknowledgement %%%
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\acknowledgment
本テーマセッションの提案者は次のとおりです（敬称略，所属は大会時）．
\begin{quote}
大内 啓樹（奈良先端科学技術大学院大学），
東山 翔平（情報通信研究機構），
久本 空海 (MIERUNE)，
浅原 正幸（国立国語研究所），
乾 孝司（筑波大学），
井之上 直也（北陸先端科学技術大学院大学），
大滝 啓介（豊田中央研究所），
大西 拓一郎（国立国語研究所），
大向 一輝（東京大学），
小木曽 智信（国立国語研究所），
菊澤 律子（国立民族学博物館），
北本 朝展（ROIS-DS人文学オープンデータ共同利用センター），
近藤 泰弘（青山学院大学），
齋藤 玲（東北大学災害科学国際研究所），
進藤 裕之（奈良先端科学技術大学院大学），
高田 祐一（奈良文化財研究所），
高田 智和（国立国語研究所），
寺西 裕紀（理化学研究所），
橋本 雄太（国立歴史民俗博物館），
廣田 雅春（岡山理科大学），
松田 裕貴（奈良先端科学技術大学院大学），
松村 結衣 (Helpfeel)，
宮川 創（国立国語研究所），
村脇 有吾（京都大学），
持橋 大地（統計数理研究所），
森 信介（京都大学），
若宮 翔子（奈良先端科学技術大学院大学）
\end{quote}

\noindent
提案者の皆さまには多大な協力をいただいたことを深く感謝いたします．
松村結衣氏には，突発的な総合討論登壇の依頼にも関わらずご快諾いただき，当日は刺激的なシステムのデモを実際に見せていただいたことを感謝いたします．
本テーマセッションに興味を持っていただき，ご参加くださった方々にも感謝申し上げます．
言語処理学会年次大会の委員の方々にも，このような貴重な機会いただいたことを改めて感謝いたします．




%%% Bibliography %%%
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    \bibliographystyle{jnlpbbl_1.7}
\bibliography{28refs}


%%% Biography %%%
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\begin{biography}
\bioauthor{大内　啓樹}{%
奈良先端科学技術大学院大学先端科学技術研究科助教．2015同大学情報科学研究科博士前期課程修了．2018年同博士後期課程修了．博士（工学）．2018年から2021年まで理化学研究所AIPセンター特別研究員．2021年より現職，および，理化学研究所AIPセンター客員研究員．2023年より国立国語研究所共同研究員．情報処理学会，言語処理学会，地理情報システム学会各会員．
}

\end{biography}


%%%%\biodate   %%%% 受付日の出力（編集部で設定します）

\end{document}