JP2013097491A - 自動タグ付け装置、自動タグ付け方法、およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】エリア情報を取得し、それをエリアタグとしてエリアに付加することが可能な自動タグ付け装置等を提供する。
【解決手段】自動タグ付け装置の制御部は、Ｓ１、Ｓ２の処理で地図データを読み出しメッシュで区切る。そして制御部は、Ｓ５の処理で、タグ付けしていないメッシュを選択し、Ｓ６の処理で、選択したメッシュのメッシュ名から、四隅の緯度・経度、または住所を計算し、それを抽出パラメータとし、自動タグ付け装置のエリア情報取得部に送信する。Ｓ７の処理で、エリア情報取得部は、抽出パラメータに基づいて、ＰＯＩ ＤＢ、国勢調査ＤＢ、ウェブからエリア情報を抽出し、制御部に返信する。Ｓ９の処理で、制御部１１は、タグ突合せＤＢを参照し、ステップＳ７の処理で得たエリア情報からタグを抽出し、メッシュ名に紐付け、Ｓ１０の処理で、紐付けたメッシュ名とタグを、メッシュ名とタグ名群記録ＤＢ２３に保存する。
【選択図】図８

Description

本発明は、地図上のエリアに対してタグ付けを行う自動タグ付け装置等に関するものである。

従来、レストランや施設などの地点（POI：Point of Interest）を地図上に表示することのできる地図表示装置が知られており、そのPOI情報を用いて様々な技術が提案されている。

例えば、特許文献１には、地図上に存在する地点の位置情報とその特徴及びその強さの情報を地点に関する情報として記録し、地図の表示範囲の指定を受け、その表示範囲内に存在する複数の地点の中で、特徴が類似し、かつ、地理的に近い地点が同じクラスタになるようにクラスタリングしてエリアを表示する技術が提案されている。

例えば、特許文献２には、各POIの優先度値を計算し、画面上に優先度値の順に所定の数だけのアイコンを強調して表示し、強調表示されないPOIのアイコンは半透明にする技術が提案されている。この技術により、POIの分布を視覚的に把握することができ、強調表示されるPOIが選択された場合は、その詳細な情報を取得することができる。

特許第４６８５０４９号公報 特開２００９−７５４２２号公報

特許文献１や特許文献２では、WEB（World
Wide Web）等の様々な情報を利用して、エリアの特徴（タグ）を付加することはできない課題があった。

本発明は、前述した問題点に鑑みてなされたもので、その目的とすることは、様々な情報を利用して、エリアに対してタグを付加することが可能な自動タグ付け装置等を提供することである。

前述した目的を達成するために、第１の発明は、地図データを区分するエリアに対してタグ付けを行う自動タグ付け装置であって、前記エリアの位置情報、または前記エリアの位置情報から算出した抽出パラメータに基づいて前記エリアに関するエリア情報を取得する取得手段と、前記取得手段によって取得した前記エリア情報に基づいてタグ名を抽出し、前記タグ名を前記エリアに付与して記憶するタグ付け手段と、を備えることを特徴とする自動タグ付け装置である。
第１の発明によって、エリアに関するエリア情報を取得し、取得したエリア情報に基づいてタグ名を抽出し、エリアに付加することができる。

第１の発明は、前記エリアを指定する指定手段、を更に備え、前記取得手段は、前記指定手段によって指定された前記エリアに関する前記エリア情報を取得する。
これにより、ユーザによる手動指定又はコンピュータによる自動指定によって指定されたエリアに対してタグ付けを行うことができる。

前記タグ付け手段は、任意の単語を、前記タグ名と関連付けておき、前記エリア情報に含まれる単語と、前記タグ名に関連付けられた単語との突合せを行い、一致した場合には、一致した単語に関連付けられた前記タグ名を抽出する。
これにより、表記ゆれなどを防ぐとともに、各エリアの特徴が分かりやすいタグを付加することができる。

前記取得手段は、前記抽出パラメータに基づいて、ＰＯＩ情報を前記エリア情報として取得する。
これにより、ＰＯＩ情報に基づいてタグ名を抽出し、エリアに付加することができる。ＰＯＩ情報とは、レストランや施設などのジャンルや住所等の情報である。

前記取得手段は、前記抽出パラメータに基づいて、統計情報を前記エリア情報として取得する。
これにより、統計情報に基づいてタグ名を抽出し、エリアに付加することができる。

前記取得手段は、検索エンジンを有し、前記検索エンジンに前記抽出パラメータに基づく検索を実行させ、検索結果を前記エリア情報として取得する。
これにより、検索結果に基づいてタグ名を抽出し、エリアに付加することができる。

第２の発明は、地図データを区分するエリアに対してタグ付けを行うコンピュータによる自動タグ付け方法であって、前記エリアの位置情報、または前記エリアの位置情報から算出した抽出パラメータに基づいて前記エリアに関するエリア情報を取得する取得ステップと、前記取得ステップによって取得した前記エリア情報に基づいてタグ名を抽出し、前記タグ名を前記エリアに付与して記憶するタグ付けステップと、を含むことを特徴とする自動タグ付け方法である。
第２の発明によって、エリアに関するエリア情報を取得し、取得したエリア情報に基づいてタグ名を抽出し、エリアに付加することができる。

第３の発明は、地図データを区分するエリアに対してタグ付けを行うコンピュータが実行するプログラムであって、前記エリアの位置情報、または前記エリアの位置情報から算出した抽出パラメータに基づいて前記エリアに関するエリア情報を取得する取得ステップと、前記取得ステップによって取得した前記エリア情報に基づいてタグ名を抽出し、前記タグ名を前記エリアに付与して記憶するタグ付けステップと、を含む処理をコンピュータに実行させるためのプログラムである。
第３の発明に係るプログラムをコンピュータにインストールすることで、第１の発明に係る自動タグ付け装置を得ることができる。

本発明により、様々な情報を利用して、エリアに対してタグを付加することが可能な自動タグ付け装置、自動タグ付け方法、およびプログラムを提供することができる。

本発明の実施の形態に係る自動タグ付け装置の構成例を示す図である。 自動タグ付け装置の記憶部に記憶されるデータベースを示す図である。 タグ突合せＤＢに記憶される情報の一例を示す図である。 メッシュ名とタグ名群記録ＤＢに記憶される情報の一例を示す図である。 自動タグ付け装置のエリア情報取得部の内部の構成例を示す図である。 ＰＯＩ ＤＢに記憶される情報の一例を示す図である。 国勢調査ＤＢに記憶される情報の一例を示す図である。 自動タグ付け処理を説明するフローチャートである。

以下、図面に基づいて、本発明の実施形態を詳細に説明する。

［本発明の実施の形態］
図１は、本発明の実施の形態に係る自動タグ付け装置１の構成例を示す図である。なお、図１の構成は一例であり、用途、目的に応じて様々な構成を採ることが可能である。

自動タグ付け装置１を実現するコンピュータは、制御部１１、記憶部１２、通信部１３、エリア情報取得部１４、入力部１５、表示部１６等が、バス１７を介して接続される。

制御部１１は、CPU（Central
Processing Unit）、ROM（Read Only
Memory）、RAM（Random Access
Memory）等で構成される。CPUは、記憶部１２、ROM、記録媒体等に格納されるプログラムをRAM上のワークメモリ領域に呼び出して実行し、バス１７を介して接続された各装置を駆動制御し、自動タグ付け装置１が行う後述する処理を実現する。ROMは、不揮発性メモリであり、コンピュータのブートプログラムやBIOS（Basic Input/Output System）等のプログラム、データ等を恒久的に保持している。RAMは、揮発性メモリであり、記憶部１２、ROM、記録媒体等からロードしたプログラム、データ等を一時的に保持するとともに、制御部１１が各種処理を行う為に使用するワークエリアを備える。

記憶部１２は、HDD（Hard
Disc Drive）であり、制御部１１が実行するプログラム、プログラム実行に必要なデータ、ＯＳ（オペレーティングシステム）等が格納される。プログラムに関しては、ＯＳ（オペレーティングシステム）に相当する制御プログラムや、後述する処理をコンピュータに実行させるためのアプリケーションプログラムが格納されている。これらの各プログラムコードは、制御部１１により必要に応じて読み出されてRAMに移され、CPUに読み出されて各種の手段として実行される。

通信部１３は、通信制御装置、通信ポート等を有し、コンピュータとネットワーク（図示せず）間の通信を媒介する通信インターフェイスであり、ネットワークを介して、他のコンピュータ間との通信制御を行う。

エリア情報取得部１４は、内部にデータベースを有し、通信部１３およびネットワークを介して取得したエリアに関する情報を記憶する。

入力部１５は、データの入力を行い、例えば、キーボード、マウス等のポインティングデバイス、テンキー等の入力装置を有する。入力部１５を介して、コンピュータに対して、操作指示、動作指示、データ入力等を行うことができる。

表示部１６は、液晶パネル等のディスプレイ装置、ディスプレイ装置と連携してコンピュータのビデオ機能を実現するための論理回路等（ビデオアダプタ等）を有する。バス１７は、各装置間の制御信号、データ信号等の授受を媒介する経路である。

本発明の自動タグ付け装置１は、エリアの緯度・経度を算出して抽出パラメータを求め、その抽出パラメータに関連したエリア情報を抽出し、タグとして設定することができる装置を提供することである。

以下、本実施の形態の説明にあたり、「タグ」とは、コンピュータ上に存在するファイルなどに目印を付けて整理するための付随情報（メタデータ）であると定義する。「POI（Points Of Interest）」とは、ユーザが関心を持つ地点を表示および選択させることが可能な機能であると定義する。「POI情報」とは、POIに関する情報（例えば、名称、ジャンル、住所、ＰＲ）であると定義する。「メッシュ」とは、地図上を四角に区切った領域（メッシュ）であると定義する。「メッシュ名」とは、各メッシュを一意に識別することができる文字列であると定義する。

図２は、自動タグ付け装置１の記憶部１２に記憶されるデータベースを示す図である。図２に示すように、自動タグ付け装置１の記憶部１２には、地図ＤＢ（データベース）２１、タグ突合せＤＢ２２、およびメッシュ名とタグ名群記録ＤＢ２３が記憶される。

地図ＤＢ２１は、地図を描画するためのデータを記憶する。描画データは、地形を描画するための地形描画データ、道路を描画するための道路描画データ、および道路に関する詳細情報（例えば、交差点情報、信号情報など）を描画するための道路関連情報描画データなどを含む。

タグ突合せＤＢ２２は、例えば、図３に示すように、少なくとも、tag_name３２およびmatching_name３３を、Id３１ごとにタグ突合せ情報として記憶する。

Id３１は、タグ突合せ情報を一意に識別するための情報を示す。tag_name３２は、タグ名を示す。matching_name３３は、タグにマッチングする用語（単語）を示す。

図３の例の場合、「１」のId３１のタグ突合せ情報には、「寺」のtag_name３２および「寺」のmatching_name３３が紐付けられ、「２」のId３１のタグ突合せ情報には、「寺」のtag_name３２および「境内」のmatching_name３３が紐付けられ、「３」のId３１のタグ突合せ情報には、「寺」のtag_name３２および「仏像」のmatching_name３３が紐付けられ、「４」のId３１のタグ突合せ情報には、「コンビニ」のtag_name３２および「コンビニ」のmatching_name３３が紐付けられ、「５」のId３１のタグ突合せ情報には、「コンビニ」のtag_name３２および「２４時間」のmatching_name３３が紐付けられ、「６」のId３１のタグ突合せ情報には、「デパート」のtag_name３２および「デパート」のmatching_name３３が紐付けられ、「７」のId３１のタグ突合せ情報には、「デパート」のtag_name３２および「百貨店」のmatching_name３３が紐付けられ、「８」のId３１のタグ突合せ情報には、「品川」のtag_name３２および「品川」のmatching_name３３が紐付けられ、「９」のId３１のタグ突合せ情報には、「五反田」のtag_name３２および「五反田」のmatching_name３３が紐付けられ、「１０」のId３１のタグ突合せ情報には、「水族館」のtag_name３２および「しながわ水族館」のmatching_name３３が紐付けられ、「１１」のId３１のタグ突合せ情報には、「歴史」のtag_name３２および「品川歴史館」のmatching_name３３が紐付けられている。

図３に示すように、「寺」のtag_name３２には、「寺」、「境内」、「仏像」の３つのmatching_name３３が紐付けられ、「コンビニ」のtag_name３２には、「コンビニ」、「２４時間」の２つのmatching_name３３が紐付けられていることから、１つのタグに複数の名称を紐付けておくことができる。

なお、図３に示すようなタグ突合せＤＢ２２の情報群は、予め、自動タグ付け装置１の管理者等によって登録される。この登録作業によって、表記ゆれなどを防ぐとともに、各エリアの特徴が分かりやすいタグを付加することができる。

メッシュ名とタグ名群記録ＤＢ２３は、例えば、図４に示すように、Area_name４２およびtag_name４３を、Tag_id４１ごとにタグ情報として記憶する。

Tag_id４１は、タグを一意に識別するための情報を示す。Area_name４２は、メッシュ名を示す。tag_name４３は、タグ名を示す。またtag_name４３は、タグ突合せＤＢ２２のtag_name３２と紐付けられている。

図４の例の場合、「１」のTag_id４１には、「001」のArea_name４２および「品川、寺、駅」のtag_name４３が紐付けられ、「２」のTag_id４１には、「002」のArea_name４２および「品川、池、体育館」のtag_name４３が紐付けられ、「３」のTag_id４１には、「003」のArea_name４２および「品川、肉、野菜」のtag_name４３が紐付けられ、「４」のTag_id４１には、「004」のArea_name４２および「品川、デパート、観光」のtag_name４３が紐付けられている。

図５は、自動タグ付け装置１のエリア情報取得部１４の内部の構成例を示す図である。図５に示すように、自動タグ付け装置１のエリア情報取得部１４は、ＰＯＩ ＤＢ５１、国勢調査ＤＢ５２、および検索エンジン５３を有する。

ＰＯＩ ＤＢ５１は、例えば、図６に示すように、Name６２、genre６３、address６４、other６５を、poi_id６１ごとにPOI情報として記憶する。

poi_id６１は、POI情報を一意に識別するための情報を示す。Name６２は、POIの名称を示す。genre６３は、POIの種類（ジャンル）を示す。address６４は、POIの住所（所在地）を示す。other６５は、POIに関する他の情報（例えば、PR）を示す。

図６の例の場合、「１」のpoi_id６１には、「コンビニ五反田店」のName６２、「コンビニ」のgenre６３、「東京都品川区西五反田」のaddress６４、および「今ならおにぎり100円」のother６５が紐付けられ、「２」のpoi_id６１には、「五反田寺」のName６２、「寺」のgenre６３、「東京都品川区東五反田」のaddress６４、および「おみくじあるよ！」のother６５が紐付けられ、「３」のpoi_id６１には、「品川百貨店」のName６２、「デパート」のgenre６３、「東京都品川区西五反田」のaddress６４、および「サマーセール中」のother６５が紐付けられている。

なお、図６に示すようなＰＯＩ ＤＢ５３の情報群は、予め、POI情報提供サイト等（図示せず）から取得され、自動タグ付け装置１の管理者等によって登録される。

国勢調査ＤＢ５２は、例えば、図７に示すように、住所７１、住民総数７２、男性総数７３、および女性総数７４を、国勢調査情報として記憶する。

図７の例の場合、「品川区西五反田」の住所７１には、「20000（人）」の住民総数７２、「9700」の男性総数７３、および「10300」の女性総数７４が紐付けられ、「品川区西品川」の住所７１には、「11500（人）」の住民総数７２、「5800」の男性総数７３、および「5700」の女性総数７４が紐付けられている。

なお、図７に示すような国勢調査ＤＢ５２の情報群は、予め、政府統計の総合窓口サイト等（図示せず）から取得され、自動タグ付け装置１の管理者等によって登録される。また国勢調査以外にも、類似した統計データを利用することも勿論可能である。

検索エンジン５３は、java（登録商標）言語などのプログラムを利用し、ウェブ上のホームページへ自動アクセス（ウェブクローラー技術）するものであって、抽出パラメータを含むホームページの検索を実行する。

図８は、自動タグ付け装置１の自動タグ付け処理を説明するフローチャートである。

ステップＳ１において、自動タグ付け装置１の制御部１１は、記憶部１２の地図ＤＢ２１から地図データを読み出し、ステップＳ２において、読み出した地図データをメッシュで区切る。

本実施の形態では、メッシュの区切り方は特に問わない。例えば、地図上を、第１次地域区画（全国の地域を偶数緯度及びその間隔を３等分した緯度における緯線並びに１度ごとの経線とによって分割してできる区域）、第２次地域区画（第１次地域区画を緯線方向及び経線方向に８等分してできる区域）、第３次地域区画（第２次地域区画を緯線方向及び経線方向に10等分してできる区域）に区分し、各区画で割り当てたメッシュコードを付与し、「5438234312」のような文字列名で一意に表現する。

ステップＳ３において、自動タグ付け装置１の制御部１１は、読み出した地図データの全メッシュのタグ付け処理を開始する。ステップＳ４において、自動タグ付け装置１の制御部１１は、まだタグ付け処理していないメッシュがあるか否かを判定し、まだタグ付け処理していないメッシュがあると判定した場合、ステップＳ５に進む。

ステップＳ５において、自動タグ付け装置１の制御部１１は、処理していないメッシュを１つ選択し、ステップＳ６において、選択したメッシュのメッシュ名から、四隅の緯度・経度、または住所を計算し、それを抽出パラメータとする。ステップＳ７において、自動タグ付け装置１の制御部１１は、ステップＳ５で求めた抽出パラメータをエリア情報取得部１４に送信し、関連したエリア情報を受け取る。

詳細には、自動タグ付け装置１の制御部１１は、メッシュ名から四隅の緯度・経度を計算したものを抽出パラメータとしてエリア情報取得部１４に送信した場合、エリア情報取得部１４は、ＰＯＩ ＤＢ５１を参照し、受信した抽出パラメータに関連したPOI情報を抽出する。

また自動タグ付け装置１の制御部１１は、メッシュ名から四隅の緯度・経度を計算し、メッシュの中心位置の緯度・経度を求め、求めた緯度・経度をリバースジオコード（緯度・経度を住所に変換）するか、その緯度・経度に近いPOI情報を参照して住所データを得たものを抽出パラメータとしてエリア情報取得部１４に送信した場合、エリア情報取得部１４は、国勢調査ＤＢ５２を参照し、受信した抽出パラメータに関連した国勢調査情報を抽出するとともに、検索エンジン５３に、抽出パラメータに基づく検索を実行させ、検索結果を得る。

そして、自動タグ付け装置１のエリア情報取得部１４は、抽出したPOI情報や国勢調査情報、および検索結果を、抽出パラメータに関連したエリア情報として、制御部１１に送信する。

ステップＳ８において、自動タグ付け装置１の制御部１１は、まだタグ付け処理をしていないエリア情報があるか否かを判定し、まだタグ付け処理をしていないエリア情報があると判定した場合、ステップＳ９に進む。ステップＳ９において、自動タグ付け装置１の制御部１１は、記憶部１２のタグ突合せＤＢ２２を参照し、ステップＳ７の処理で得たエリア情報からタグを抽出し、メッシュ名に紐付ける。

詳細には、自動タグ付け装置１の制御部１１は、エリア情報取得部１４から、例えば、ＰＯＩ ＤＢ５１（図６）のPOI情報を受信した場合で、かつ、genre６３のような特徴を表す情報が含まれていなかった場合、name６２、address６４、other６５に対し、自然言語処理による品詞分解等の形態素解析を行う。そして、自動タグ付け装置１の制御部１１は、形態素解析された単語に対してタグ突合せＤＢ２２のmatching_name３３を参照し、完全一致または部分一致するtag_name３２を抽出する。例えば、「寺」、「コンビニ」、「百貨店」のmatching_name３３が一致した場合、それらの情報に紐付けられた「寺」、「コンビニ」、「デパート」のtag_name３２が抽出される。

一方、自動タグ付け装置１の制御部１１は、エリア情報取得部１４から、例えば、ＰＯＩ ＤＢ５１（図６）のPOI情報を受信した場合で、かつ、genre６３のような特徴を表す情報が含まれていた場合、そのgenre６３をそのままタグとして抽出してもよく、この場合には、タグ突合せＤＢ２２を参照しない。

また、自動タグ付け装置１の制御部１１は、エリア情報取得部１４から、例えば、国勢調査ＤＢ５２（図７）の国勢調査情報を受信した場合、特徴のある情報をタグとして抽出する。この場合には、タグ突合せＤＢ２２を参照しない。例えば、「品川区西五反田」の住所７１を持つ国勢調査情報を受信した場合、男性よりも女性の方が多いことを特徴として、「女性」がタグとして抽出される。なお、図７に示した国勢調査情報以外にも、年齢別人口、職業別人口等を利用することも勿論可能である。

また、自動タグ付け装置１の制御部１１は、エリア情報取得部１４から、例えば、検索エンジン５３による検索結果（ホームページ）を受信した場合、その検索結果を解析してタグを抽出する。例えば、「品川区」の抽出パラメータに基づいて検索されたホームページのURL（Uniform Resource Locator）のうち、一番上位に表示されたホームページ内に「しながわ水族館」、「文化財」、「伝統工芸」、「しながわ百景」、「しながわ観光協会」、「品川歴史館」等の文字列があると解析され、タグ突合せＤＢ２２のmatching_name３３と完全一致または部分一致した、「水族館」、「歴史」等のtag_name３２がタグとして抽出される。

そして、自動タグ付け装置１の制御部１１は、以上のようにして抽出したタグを、ステップＳ５の処理で選択したメッシュのメッシュ名に紐付ける。エリア情報は、複数の場合があり、このようなステップＳ９の処理が繰り返し実行される。

ステップＳ８において、自動タグ付け装置１の制御部１１は、タグ付け処理をしていないエリア情報がないと判定した場合、ステップＳ１０に進み、ステップＳ９の処理で紐付けたメッシュ名とタグを、メッシュ名とタグ名群記録ＤＢ２３に保存する。以上のようなステップＳ５〜Ｓ１０の処理が、全メッシュに対して実行される。

ステップＳ４において、自動タグ付け装置１の制御部１１は、全てのメッシュを走査し、タグ付け処理していないメッシュがないと判定した場合、処理を終了する。

［発明の実施の形態における効果］
以上のように、POIデータ、国勢調査データ、ウェブデータ等の様々な情報から、エリアの特徴を抽出し、エリアにタグとして付加することができる。

［変形例］
１．以上においては、検索エンジン５３が検索したホームページのURLのうち、一番上位に表示されたホームページ内を解析するようにしたが、これに限らず、複数の検索結果を利用するようにしてもよい。
２．検索エンジン５３が自動検索するだけでなく、予め、住所情報とURLを対応付けてＤＢに記憶しておき、そのURLのホームページを解析するようにしてもよい。その場合のＤＢの例としては、「品川区」と「品川区のホームページのURL」、「新宿区」と「新宿区のホームページのURL」、・・・のように、地方自治体のホームページのURLをリストとして記憶しておけばよい。
３．以上においては、コンピュータがタグ付けを行うエリアを自動指定するものとしたが、ユーザがタグ付けを行うエリアを手動指定するようにしても良い。例えば、ユーザは、タグ付けを行うエリアを、地図データ上で範囲指定（左上、右下等）を行い、コンピュータは、範囲指定されたエリアに対してタグ付け処理を行う。

以上、添付図面を参照しながら、本発明に係る自動タグ付け装置等の好適な実施形態について説明したが、本発明はかかる例に限定されない。当業者であれば、本願で開示した技術的思想の範疇内において、各種の変更例又は修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。

１………自動タグ付け装置
１１………制御部
１４………エリア情報取得部
２１………地図ＤＢ
２２………突合せＤＢ
２３………メッシュ名とタグ名群記録ＤＢ
５１………ＰＯＩ ＤＢ
５２………国勢調査ＤＢ
５３………検索エンジン

Claims (8)

1. 地図データを区分するエリアに対してタグ付けを行う自動タグ付け装置であって、
   前記エリアの位置情報、または前記エリアの位置情報から算出した抽出パラメータに基づいて前記エリアに関するエリア情報を取得する取得手段と、
   前記取得手段によって取得した前記エリア情報に基づいてタグ名を抽出し、前記タグ名を前記エリアに付与して記憶するタグ付け手段と、
   を備えることを特徴とする自動タグ付け装置。
2. 前記エリアを指定する指定手段、
   を更に備え、
   前記取得手段は、前記指定手段によって指定された前記エリアに関する前記エリア情報を取得する
   ことを特徴とする請求項１に記載の自動タグ付け装置。
3. 前記タグ付け手段は、任意の単語を、前記タグ名と関連付けておき、前記エリア情報に含まれる単語と、前記タグ名に関連付けられた単語との突合せを行い、一致した場合には、一致した単語に関連付けられた前記タグ名を抽出する
   ことを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の自動タグ付け装置。
4. 前記取得手段は、前記抽出パラメータに基づいて、ＰＯＩ情報を前記エリア情報として取得する
   ことを特徴とする請求項３に記載の自動タグ付け装置。
5. 前記取得手段は、前記抽出パラメータに基づいて、統計情報を前記エリア情報として取得する
   ことを特徴とする請求項３に記載の自動タグ付け装置。
6. 前記取得手段は、検索エンジンを有し、前記検索エンジンに前記抽出パラメータに基づく検索を実行させ、検索結果を前記エリア情報として取得する
   ことを特徴とする請求項３に記載の自動タグ付け装置。
7. 地図データを区分するエリアに対してタグ付けを行うコンピュータによる自動タグ付け方法であって、
   前記エリアの位置情報、または前記エリアの位置情報から算出した抽出パラメータに基づいて前記エリアに関するエリア情報を取得する取得ステップと、
   前記取得ステップによって取得した前記エリア情報に基づいてタグ名を抽出し、前記タグ名を前記エリアに付与して記憶するタグ付けステップと、
   を含むことを特徴とする自動タグ付け方法。
8. 地図データを区分するエリアに対してタグ付けを行うコンピュータが実行するプログラムであって、
   前記エリアの位置情報、または前記エリアの位置情報から算出した抽出パラメータに基づいて前記エリアに関するエリア情報を取得する取得ステップと、
   前記取得ステップによって取得した前記エリア情報に基づいてタグ名を抽出し、前記タグ名を前記エリアに付与して記憶するタグ付けステップと、
   を含む処理をコンピュータに実行させるためのプログラム。

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