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乃木坂や豊田市、羽柴秀吉町などの人名と地名を関連させたデータベースを作ってみたいのですが、日本郵政から住所のexcel
file、人名は歴史上の人名のデータベースから引っ張ってこようと思うのですが。その後どれだけの人数がいるのかを調べたいのですがどうしたら良いでしょうか？機械学習はkaggleでtitanicの問題は一応解いたことがある程度です。ここまでの内容でも、このフォーラムの趣旨とかけはなれていてたらすみません。

Edit１:

コメントで御指摘頂き、関連の定義が不明確という事。歴史上の人物、とりあえず国会図書館に人名が登録されている人を語源とする地名ー人名を関連させるデータを出してみたいです。


CC BY-SA 3.0
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question
python 機械学習
地名と人名を関連させたデータベースを作りたい


「それぞれの地名が人名に関するものかどうか判定する二値分類問題」は、少なくともこのままだと、統計的機械学習やディープラーニングで扱うよりかは、人手でタグ付けした方が簡単なのではないかと思いました。理由は2つあります。

  1. データ数が少なそう。[総務省によると](http://www.soumu.go.jp/kouiki/kouiki.html)、2017年10月現在の市町村数は1718個だそうです。ただし、[区](https://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%8C%BA_\(%E8%A1%8C%E6%94%BF%E5%8C%BA%E7%94%BB\))・[群](https://ja.wikipedia.org/wiki/%E9%83%A1)の名前や[大字](https://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%A4%A7%E5%AD%97)・[小字](https://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%B0%8F%E5%AD%97)の名前まで含めるとなるともっと数は多くなるので、そうなると話は別かもしれません。[日本郵便の郵便番号データ](http://www.post.japanpost.jp/zipcode/dl/oogaki-zip.html)の数は12万件、[国土地理協会の駅名データ](http://www.kokudo.or.jp/database/004.html)は9千〜1万件、[Wikipedia の「日本の地名」カテゴリ](https://ja.wikipedia.org/w/index.php?title=Category:%E6%97%A5%E6%9C%AC%E3%81%AE%E5%9C%B0%E5%90%8D)に含まれるページ数は1千〜2千件程度のようです。
  2. 同じ地名がそれなりの数ある。たとえば Wikipedia によると「豊田町」は[13個あります](https://ja.wikipedia.org/wiki/%E8%B1%8A%E7%94%B0%E7%94%BA)。これらは入力としては（何かしら工夫しない限り）同一となってしまうので、全て同じカテゴリーに分類されてしまうと思われます。これは困るのではないでしょうか。([「同一名称の市区町村一覧」](https://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%90%8C%E4%B8%80%E5%90%8D%E7%A7%B0%E3%81%AE%E5%B8%82%E5%8C%BA%E7%94%BA%E6%9D%91%E4%B8%80%E8%A6%A7)という Wikipedia の記事によると無茶苦茶に多いわけではないので、上手く前処理すればなんとかなるのかもしれません。)

人手でやるなら1700個という数は少し多いので、地名の中から人名と部分一致するものだけフィルターするという作業はコンピュータにやらせても良いかもしれません（地名の表記と人名の表記が一致しているという前提のもとですが……）。

### 追記

[「日本の人名地名一覧」](https://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%97%A5%E6%9C%AC%E3%81%AE%E4%BA%BA%E5%90%8D%E5%9C%B0%E5%90%8D%E4%B8%80%E8%A6%A7)という
Wikipedia の記事を見つけました。とっかかりには良いかもしれません。


CC BY-SA 3.0
2017-10-18T22:46:20.053
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answer