OKILab.jpがテラ熱い-文章中の地名・スポット検索-

社内のMLで教えてもらったのですが、OKILab.jpがテラ熱い！

プロジェクト : 位置情報

で、文章中から住所やスポット表現を取得するAPIや、その応用コンテンツが公開されています。

基本的にGeography::AddressExtract::Japanでやってることと同じ発想なわけですが、住所だけでなくスポット等にも対応しているのがすごいです。
このあたりの情報を見る限り、Perlベースの開発っぽいので、Geography::AddressExtract::Japanも参考にされているのかも。

BLOGEOで表示されているサンプルを試したりしてみると、単に位置っぽい単語を全て出しているのではなく、取捨選択を加えているっぽいあたりが面白いです。
こちらのAPIお試しページで色々試してみたところ、ざっくりと判った感じのロジックは...

1. 地名にまとまりがある場合は、そのまとまった地名を取る

例文：大阪の味を楽しめるお店が目黒と五反田にできました！
　　結果：目黒、五反田

例文：大阪の味を楽しめるお店が目黒と難波にできました！
　　結果：大阪、難波

例文：大阪の味を楽しめるお店が目黒と名古屋にできました！
　　結果：大阪、目黒、名古屋

もしかしたら包含関係（大阪は難波を含む）あたりもチェックしているかもしれません。

2. 上記の近傍クラスタが存在しない場合、「の」等の助詞で補われている地名は落とされる。
   例文での「大阪の味」等のように、直接事象のあったことに関係のない地名が出る場合を想定していると思われる。
   ただし、「の」で補われている地名しかない場合は、落とされない。

例文：大阪の味を楽しめるお店が目黒にできました！
　　結果：目黒

例文：目黒の味を楽しめるお店が難波にできました！
　　結果：難波

例文：目黒の味を楽しめるお店が難波の交叉点にできました！
　　結果：目黒、難波

もっとも、2番目の例は、

例文：目黒の味を楽しめるお店が大阪にできました！
　　結果：目黒、大阪

のようにもなるので、それほど単純でもなさそうです。
東京、大阪のような大域地名か、目黒、難波のような狭い地名かについても、判断されているのかもしれません。

という感じで、なかなか面白く使えそうなサービスです。
今後の機能向上や精度アップが楽しみです。