評判情報抽出装置、辞書構築方法、及びプログラム
【課題】評判情報の抽出処理において、新規の表現を辞書に自動的に登録する。
【解決手段】評価辞書と属性辞書を参照することにより、テキストから評価表現と属性表現の組である評判情報を抽出する機能を有する評判情報抽出装置において、文から抽出した文節ペアを構成する２つの文節のうちの一方の文節が前記評価辞書内の評価表現を含み、他方の文節はいずれの辞書内の表現も含まないと判定された場合に、前記他方の文節を属性辞書追加候補文節であると判定し、前記一方の文節が前記属性辞書内の属性表現を含み、前記他方の文節はいずれの辞書内の表現も含まないと判定された場合に、前記他方の文節を、評価辞書追加候補文節であると判定する手段と、前記評価辞書追加候補文節又は前記属性辞書追加候補文節から、評価表現又は属性表現を抽出し、新規の表現として前記評価辞書又は前記属性辞書に追加する手段とを備える。
【解決手段】評価辞書と属性辞書を参照することにより、テキストから評価表現と属性表現の組である評判情報を抽出する機能を有する評判情報抽出装置において、文から抽出した文節ペアを構成する２つの文節のうちの一方の文節が前記評価辞書内の評価表現を含み、他方の文節はいずれの辞書内の表現も含まないと判定された場合に、前記他方の文節を属性辞書追加候補文節であると判定し、前記一方の文節が前記属性辞書内の属性表現を含み、前記他方の文節はいずれの辞書内の表現も含まないと判定された場合に、前記他方の文節を、評価辞書追加候補文節であると判定する手段と、前記評価辞書追加候補文節又は前記属性辞書追加候補文節から、評価表現又は属性表現を抽出し、新規の表現として前記評価辞書又は前記属性辞書に追加する手段とを備える。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、インターネット等の通信ネットワーク上で提供されるレビューサイト等において蓄積された文章群の中から評判情報を抽出する技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、個人を情報発信源としたCGM（Customer Generated Media）コンテンツが増大しており、その中でも、サービスや製品等の対象に対する評価が一般の消費者によって記載されるWebサイト（レビューサイト等）は特に普及してきている。
【０００３】
このようなWebサイトでは、ある対象（例えば、特定の店）に関して、「お肉がジューシーだ」といった評判を含む文章が記載されている。このような評判を含む文章から、「ジューシーだ」という評価表現と、評価表現に対する「何が」に相当する「お肉」という属性表現との組を評判情報として取得することができれば、サービス利用や製品購入の際に役に立つ。
【０００４】
ある対象に関する文章群から、上記のような評価表現と属性表現の組からなる評判情報を抽出する従来技術としては、属性表現のリスト（属性辞書）と評価表現のリスト（評価辞書）とを予め作成しておき、属性辞書と評価辞書を参照することにより、パターンマッチングにより文章群から評価表現と属性表現の組からなる評判情報を抽出する技術がある。なお、本願に関連する先行技術文献として特許文献１がある。
【特許文献１】特開２００７−１１５１１８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、属性辞書と評価辞書を人手で作成するとなると、大きなコストがかかってしまい、評判情報の抽出を実際のサービスとして提供することは容易ではない。このような観点から、日々文章の追加蓄積が行われているレビューサイト等における文章群から評判情報を抽出するとともに、属性辞書と評価辞書を自動的に作成できたら非常に便利である。
【０００６】
本発明は上記の点に鑑みてなされたものであり、属性辞書と評価辞書を用いて文章群から評判情報を抽出するとともに、新規に登録するべき属性表現と評価表現の抽出を行い、それらを属性辞書と評価辞書に自動的に登録することを可能とする技術を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記の課題を解決するために、本発明は、評価辞書を格納する評価辞書格納手段と属性辞書を格納する属性辞書格納手段を備え、前記評価辞書と前記属性辞書を参照することにより、テキスト格納手段に格納されたテキストから評価表現と属性表現の組である評判情報を抽出する機能を有する評判情報抽出装置であって、前記テキスト格納手段に格納された前記テキストを読み出し、当該テキストに含まれる文の係り受け解析を行い、当該文から係り受け関係にある文節のペアを抽出する文節ペア抽出手段と、前記文節ペアの各文節と、前記評価辞書及び前記属性辞書に含まれる表現との比較を行う比較手段と、前記比較手段により、前記文節ペアを構成する２つの文節のうちの一方の文節が前記評価辞書内の評価表現を含み、他方の文節はいずれの辞書内の表現も含まないと判定された場合に、前記他方の文節を前記属性辞書に追加するべき属性表現を含む属性辞書追加候補文節であると判定し、前記比較手段により、前記一方の文節が前記属性辞書内の属性表現を含み、前記他方の文節はいずれの辞書内の表現も含まないと判定された場合に、前記他方の文節を、前記評価辞書に追加するべき評価表現を含む評価辞書追加候補文節であると判定する辞書追加候補文節判定手段と、前記評価辞書追加候補文節又は前記属性辞書追加候補文節を含む文節ペアが、品詞に基づく所定の条件を満たす場合に、前記評価辞書追加候補文節又は前記属性辞書追加候補文節から評価表現又は属性表現を抽出し、新規の表現として前記評価辞書又は前記属性辞書に追加する新規表現追加手段とを備えたことを特徴とする評判情報抽出装置として構成される。
【０００８】
前記新規表現追加手段は、前記評価辞書追加候補文節又は前記属性辞書追加候補文節を含む前記文節ペアにおける２つの文節のうちの最初の文節の最後の単語の品詞が予め定めた条件を満たすかどうかを判定する文節ペアフィルタリング手段を有してもよく、前記文節ペアフィルタリング手段により、少なくとも前記最初の文節の最後の単語の品詞が予め定めた条件を満たすと判定された場合に、前記新規表現追加手段は、前記評価辞書追加候補文節に含まれる評価表現又は前記属性辞書追加候補文節に含まれる属性表現を前記新規の表現として前記評価辞書又は前記属性辞書に追加するようにしてもよい。
【０００９】
前記最初の文節が、前記属性辞書追加候補文節又は前記属性辞書内の属性表現を含む文節である場合において、前記予め定めた条件は、少なくとも前記最後の単語の品詞が格助詞又は係助詞であることであり、前記最初の文節が、前記評価辞書追加候補文節又は前記評価辞書内の評価表現を含む文節である場合において、前記予め定めた条件は、前記最後の単語の品詞が活用形をもつ品詞であって、当該活用形が基本形又は体言接続であることであるとしてもよい。
【００１０】
また、前記文節ペアフィルタリング手段において前記文節ペアが前記条件を満たす場合に、前記新規表現追加手段は、前記評価辞書追加候補文節又は前記属性辞書追加候補文節から抽出される表現の最後の単語の品詞が予め定めた条件を満たすかどうかを判定し、当該条件を満たした場合に、当該表現を前記評価辞書又は前記属性辞書に追加することとしてもよい。ここで、前記表現が評価表現である場合、前記予め定めた条件は、当該評価表現の最後の単語が一般名詞、形容詞、又は形容動詞語幹となる名詞であることであり、前記表現が属性表現である場合、前記予め定めた条件は、当該属性表現の最後の単語が一般名詞又は固有名詞であることであるとしてもよい。
【００１１】
また、前記評判情報抽出装置は、前記比較手段により、前記文節ペアを構成する２つの文節のうちの一方の文節が前記評価辞書内の評価表現を含み、他方の文節が前記属性辞書内の属性表現を含むと判定された場合に、前記一方の文節から評価表現を抽出し、前記他方の文節から属性表現を抽出し、当該評価表現と当該属性表現の組を評判情報として評判情報格納手段に格納する評判情報抽出手段を更に備えることとしてもよい。
【００１２】
また、本発明は、コンピュータを、上記の評判情報抽出装置における各処理手段として機能させるプログラムとして構成することもできる。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、属性辞書と評価辞書を用いて文章群から評判情報を抽出するとともに、新規に登録するべき属性表現と評価表現の抽出を行い、それらを属性辞書と評価辞書に自動的に登録することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。本実施の形態では、本発明をレストランのレビューサイトにおいて蓄積される文章群に適用した例について説明しているが、本発明は特定の領域（レストラン等）の文章群に限定されることはなく、どのような領域の文章群に対しても適用できることはいうまでもない。
【００１５】
（システム構成）
図１に、本発明の実施の形態におけるシステム構成を示す。図１に示すように、本発明の実施の形態のシステムは、レストランのレビューサイトをユーザ端末３に提供するレビューサイト提供装置１、本発明に係る処理を実行することにより、評判情報を抽出するとともに属性辞書／評価辞書の構築を行う評判情報抽出装置２、及びユーザ端末３を有し、これらがインターネット等の通信ネットワーク４に接続されている。
【００１６】
図２にレビューサイト提供装置１の機能構成図を示す。図２に示すように、レビューサイト提供装置１は、対ユーザ端末インタフェース部１１、レビュー情報蓄積提供部１２、評判情報提供部１３、対評判情報抽出装置インタフェース部１４、テキスト格納部１５、評判情報格納部１６を有する。
【００１７】
対ユーザ端末インタフェース部１１は、ユーザ端末３との通信のための機能部であり、ユーザ端末３に対してレビュー文章の書き込みや検索のための画面を提供し、ユーザ端末３から送信される情報を受信する。
【００１８】
レビュー情報蓄積提供部１２は、ユーザ端末３から対ユーザ端末インタフェース部１１を介して受信するレビュー文章をテキスト格納部１５に格納したり、ユーザ端末３からの要求に応じてテキスト格納部１５からレビュー文章を読み出し、それを評判情報提供部１３から受信する評判情報ととともに、対ユーザ端末インタフェース部１１を介してユーザ端末３に送信するための機能部である。
【００１９】
評判情報提供部１３は、ユーザ端末３からの要求に応じて、評判情報格納部１６から評判情報を取得し、それをレビュー情報蓄積提供部１２に送信する機能部である。
【００２０】
対評判情報抽出装置インタフェース部１４は、評判情報抽出装置２と通信を行うための機能部であり、評判情報抽出装置２からの要求に応じてテキスト格納部１５からテキストを読み出し、それを評判情報抽出装置２に送信したり、評判情報抽出装置２から、評判情報を受信し、それを評判情報格納部１６に格納する機能部である。
【００２１】
図３に、テキスト格納部１５が格納するデータの構造例を示す。図３に示すように、テキスト格納部１５は、評判の対象となる店名に対応付けて、レビューとしてユーザにより書かれた文章群を格納する。図３において、各文章は、ユーザによるレビュー書き込みの都度増加していくものである。なお、このテキストは、レストランの種類（中華、フレンチ等）に応じてカテゴリ分けされていてもよい。
【００２２】
また、図４に、評判情報格納部１６が格納するデータの構造例を示す。図４に示すように、評判情報格納部１６は、店名に対応付けて、属性表現と評価表現の組からなる評判情報を格納する。この評判情報は、上記テキストに基づき評判情報抽出装置２により作成され、評判情報抽出装置２から受信することにより格納されるものである。
【００２３】
ユーザ端末３が、このレビューサイト提供装置１にアクセスし、例えば店Aのレビュー情報を要求した場合、レビュー情報蓄積提供部１２が、テキスト格納部１５から店Aに対応するレビュー文章群を取得するとともに、評判情報取得部１３が、評判情報格納部１６から店Aに対応する評判情報を取得し、レビュー情報蓄積提供部１２に渡す。そして、レビュー情報蓄積提供部１２は、例えば図５に示すような画面をユーザ端末３に表示する。図５に示す表示形式の他、評判情報をタグクラウド形式で表示してもよい。その場合、例えば、出現頻度の高い評価表現を大きな文字で表示し、その下にその評価表現に対応する属性表現を表示する。
【００２４】
図６に評判情報抽出装置２の機能構成図を示す。図６に示すように、評判情報抽出装置２は、対レビューサイト提供装置インタフェース部２１、テキスト取得部２２、前処理部２３、係り受け解析部２４、文節ペア取得部２５、文節ペアフィルタリング部２６、表現抽出部２７、表現フィルタリング部２８、データ格納部２９、辞書格納部３０、評判情報格納部３１、評判情報提供部３２を有する。
【００２５】
対レビューサイト提供装置インタフェース部２１は、通信ネットワーク４を介してレビューサイト提供装置１と通信を行うための機能部である。テキスト取得部２２は、レビューサイト提供装置１から、評価表現及び属性表現の抽出対象となる文の集合であるテキスト（以下、抽出対象テキストと呼ぶ）を取得し、取得したテキストをデータ格納部２９（テキスト格納部でもある）に格納するための機能部である。なお、テキスト取得部２２は、ある領域（中華等）を指定し、その領域のテキストを処理対象として取得することとしてもよい。
【００２６】
前処理部２３は、取得したテキストを複数の文へ分割するとともに、分割されたテキストに対する整形処理を行う機能部である。係り受け解析部２４は、前処理部２３での処理が施された文に対して係り受け解析を行う機能部である。文節ペア取得部２５（辞書追加候補文節判定手段を含む）は、係り受け解析により得られた結果に基づき、評価辞書または属性辞書内の表現を含む文節と、その文節と係り受け関係にある文節とをペアとして取得する機能部である。
【００２７】
文節ペアフィルタリング部２６は、文節ペア取得部２５で得られた各文節ペアの中の文節を形態素解析し、予め定めた品詞条件に合致する文節ペアのみを残して、以降の処理の対象とする機能部である。
【００２８】
表現抽出部２７は、文節ペアフィルタリング部２６での条件に合致する文節ペアについて、評価表現を含む文節から評価表現を抽出し、属性表現に対応する文節から属性表現を抽出する機能部である。
【００２９】
表現フィルタリング部２８は、表現抽出部２７により抽出された評価表現と属性表現のそれぞれを形態素解析し、その最後の単語の品詞が予め定めた条件に合致する評価表現と属性表現をペアとして残す機能部である。
【００３０】
データ格納部２９は、レビューサイト提供装置１から受信するテキストを格納するとともに、各処理機能部における処理結果のデータを格納する機能部である。各処理機能部は、データ格納部２９に格納された前段階の処理結果を読み出して処理を行い、処理結果をデータ格納部２９に格納する。
【００３１】
辞書格納部３０は、属性辞書及び評価辞書を格納する機能部である。より詳細には、辞書格納部３０は、属性辞書格納部と、評価辞書格納部を含む。評判情報格納部３１は、評判情報として抽出された属性表現と評価表現を格納するための機能部である。評判情報提供部３２は、評判情報格納部３１から評判情報を読み出して、レビューサイト提供装置１に送信するための機能部である。
【００３２】
なお、本明細書及び特許請求の範囲において、属性辞書及び評価辞書は、属性表現のリスト、評価表現のリストである。また、"辞書"と記載した場合は特に属性辞書であるか評価辞書であるかを限定せず、これらのいずれかであるものとする。また、"表現"と記載した場合は特に属性表現であるか評価表現であるかを限定せず、これらのいずれかであるものとする。更に、本明細書及び特許請求の範囲において、辞書、表現、文節、語、候補等は、それぞれ、辞書データ、表現データ、文節データ、語データ、候補データ等の意味であり、それぞれコンピュータで処理可能な形式のデータであるものとする。
【００３３】
評判情報抽出装置２は、ＣＰＵ、記憶装置、通信機能等を備えたコンピュータに、本実施の形態で説明する処理を実行するためのプログラムを搭載することにより実現されるものである。評判情報抽出装置２内の各処理機能部は、コンピュータ内のハードウェア資源（ＣＰＵ，記憶装置等）とプログラムとが協働して実現される機能部である。当該プログラムは、メモリ等の記録媒体に格納し、そこからコンピュータにインストールすることとしてもよいし、ネットワーク上のサーバからダウンロードすることとしてもよい。
【００３４】
次に、図７を参照して評判情報抽出装置２の処理の概要を説明する。まず、評判情報抽出装置２は、レビューサイト提供装置１から評価表現及び属性表現の抽出対象となるテキストを取得する（ステップ１）。そして、評判情報抽出装置２は、少数の評価表現を含む予め作成された評価辞書と、少数の属性表現を含む予め作成された属性辞書とを参照して、上記テキストに対して本発明に係る処理を行うことにより、評判情報（属性表現と評価表現の組）を抽出するとともに、辞書に追加するべき新規の表現（新規表現と呼ぶ）を抽出し、新規表現を辞書に追加する（ステップ２、３）。つまり、新規表現を辞書格納部３０に辞書データとして追加する。図７に示す例では、「値段」、「お魚」が属性辞書に新規に追加され、「安い」、「新鮮」が評価辞書に追加されることになる。なお、上記の動作では、評判情報と辞書に追加する新規表現とを同時に抽出しているが、辞書の自動構築のみを目的として、辞書に追加する新規表現の抽出のみを行うこととしてもよい。
【００３５】
（評判情報抽出装置の動作）
次に、評判情報抽出装置２の動作について、図８〜図１０のフローチャート、及び図１１〜図１３に示す具体例を参照して詳細に説明する。
【００３６】
下記の処理の前提として、辞書格納部３０における評価辞書格納部には評価表現として「よい」が既に格納され、属性辞書格納部には属性表現として「スープ」が既に格納されているものとする。これらは手動で格納されたものである。なお、評価辞書と属性辞書は、本実施の形態に係る処理フローを複数回実行することにより拡充されていくものである。
【００３７】
図８に示すフローチャートにおいて、まず、評判情報抽出装置２におけるテキスト取得部２２が、表現の抽出対象となるテキスト（抽出対象テキスト）をレビューサイト提供装置１から取得し、データ格納部２９に格納する（ステップ１１）。前述したように、各処理機能部におけるその後の処理は、データ格納部２９から処理結果のデータを読み出し、処理結果のデータを格納することにより行われるものである。抽出対象テキストは、ある特定の対象（店）に対応するもののもとしてもよいし、ある領域（中華）に対応するものとしてもよい。また、より広い範囲（レストラン全体）に対応するテキストとしてもよい。ただし、データ格納部２９は、テキストに含まれる文を店毎、領域毎に格納するものとする。
【００３８】
抽出対象テキストの一例を図１１（ａ）に示す。以下、図１１（ａ）に示す抽出対象テキストに対して処理がなされるものとして具体例を説明する。
【００３９】
続いて、前処理部２３が、データ格納部２９から読み出した抽出対象テキストを文に分割する（ステップ１２）。図１１（ａ）に示す抽出対象テキストの例では、図１１（ｂ）に示すように２つの文に分割され、各文毎に次からの処理が行われることになる。以下の処理では、第１番目の文が対象となる。
【００４０】
続いて、前処理部２３は、処理対象の文に対して整形処理を施す（ステップ１３）。具体的には、例えば、Ｈｔｍｌタグの除去、Ｗｉｋｉ文法タグの除去、半角文字を全角に変換する等の処理を行う。文の整形処理が施された後の文を図１１（ｃ）に示す。
【００４１】
次に、整形処理が施された文に対し、係り受け解析部２４が文の係り受け解析を行う（ステップ１４）。本実施の形態では、係り受け解析部２４における係り受け解析処理を行うためのプログラムとしてcabochaと呼ばれるプログラムを使用しているが、本発明は、特定の係り受け解析処理に限定されるわけではなく、一般的な係り受け解析処理を行えばよい。
【００４２】
続いて、文節ペア取得部２５が、ステップ１４における文の係り受け解析結果に基づき、係り受け関係にある文節のペアを抽出する（ステップ１５）。つまり、ステップ１４において、どの文節とどの文節が係り受け関係にあるかを示すデータが解析結果として取得され、その結果を用いて、処理対象の文から係り受け関係にある文節のペアをデータとして抽出する。文節ペア取得部２５により取得される文節のペアの例を図１２（ａ）に示す。図１２（ａ）において、"この−お店"、"お店−「ｉｋａｒｕｇａ」の"等はそれぞれ係り受け関係にある文節ペアである。ステップ１５では、このような文節ペアが１つづつ抽出され、各文節ペアに対して次からの処理が行われることになる。
【００４３】
次に、文書ペア取得部２５は、処理対象となっている文節ペアに含まれるそれぞれの文節における語と、属性辞書及び評価辞書に含まれる表現との比較を行うことにより（ステップ１６）、各文節に属性辞書又は評価辞書に含まれる表現が含まれるかどうか等の判定を行う（ステップ１７）。
【００４４】
例えば、図１２（ａ）に示す各文節ペアの例では、図１２（ｂ）に示すように、括弧で括った語が、評価辞書に含まれている評価表現又は属性辞書に含まれている属性表現とマッチした語である。なお、図中の括弧はマッチした語を分かりやすくするために記載したものであり、文節の中に含まれているものではない。以下同様である。また、処理対象の文節内において、辞書内の表現に対応する語が活用形になっている場合には、辞書内と同じ形（基本形）に変換して、変換後の語が辞書内の表現とマッチすれば、文節内の語と辞書内の表現はマッチしたと判断する。
【００４５】
文節ペアにおける各文節に辞書に含まれる表現が含まれるかどうかについては以下の場合に分けることができる。
【００４６】
（Ａ）文節ペアにおけるいずれの文節も辞書に含まれる表現を含まない。
【００４７】
（Ｂ）文節ペアにおける両方の文節が、属性辞書と評価辞書のうちの片方の辞書のみに含まれる表現を含む。
【００４８】
（Ｃ）文節ペアの一方の文節が評価辞書内の評価表現を含み、文節ペアの他方の文節が属性辞書内の属性表現を含む。
【００４９】
（Ｄ）文節ペアの一方の文節が、評価辞書内の評価表現又は属性辞書内の属性表現を含むが、文節ペアの他方の文節はどの辞書の表現も含まない。
【００５０】
ステップ１７において、文節ペア取得部２５は、対象の文節ペアが（Ａ）〜（Ｄ）のどれに該当するかを判定し、（Ａ）又は（Ｂ）であればステップ１５に戻り、次の文節ペアを処理対象とする。また、文節ペア取得部２５は、ステップ１７における判定結果が（Ｃ）である場合には、ステップ１９の処理に進み、判定結果が（Ｄ）である場合には、ステップ１８の処理に進む。
【００５１】
判定結果が（Ｄ）である場合のステップ１８において、文書ペア取得部２５は、文節ペアの中の２つの文節のうち、辞書の中の表現が含まれていない側の文節を、辞書に追加すべき新規表現の候補を含む辞書追加候補文節であると見なして、そのことを示すフラグ（辞書追加候補フラグ）を当該文節に付与する。より詳細には、文書ペア取得部２５は、文節ペアの中の２つの文節のうち一方の文節が評価辞書内の評価表現を含む場合には、他方の文節を新規の属性表現の候補を含むと見なして属性辞書追加候補文節であることを示すフラグを当該文節に付与し、文節ペアの中の２つの文節のうち一方の文節が属性辞書内の属性表現を含む場合には、他方の文節を評価表現の候補を含む見なして評価辞書追加候補文節であることを示すフラグを当該文節に付与する。そして、ステップ１９に進む。
【００５２】
図１２（ｂ）に示した各文に対してステップ１７、ステップ１８の処理を施した後の結果を図１２（ｃ）に示す。フラグが"(属性）"等のように小さな括弧を用いて示されている。本実施の形態のフローでは、１つの文節ペア毎に処理が行われるが、ここでは処理を分かりやすくするために、全ての文節ペアに対する処理結果を示す。
【００５３】
図１２（ｃ）に示すように、例えば、"「ｉｋａｒｕｇａ」の−スープは"の文節ペアに関し、文節"「ｉｋａｒｕｇａ」の"はどの辞書の表現も含まないが、文節"スープは"は、属性辞書の中の属性表現を含むので、"「ｉｋａｒｕｇａ」の"には、評価辞書追加候補文節であることを示すフラグが付与されている。フラグが何も付与されていない文節ペアは、ステップ１７における判定が（Ｃ）に該当するペアである。
【００５４】
続いて、文書ペア取得部２５は、ステップ１７又はステップ１８を経由した文節ペアに対して、文節の係り方についてのチェックを行う（ステップ１９）。なお、本実施の形態では、上記（Ｃ）と（Ｄ）に該当する文節ペアに対して以降の処理を行うこととしているが、例えば辞書構築のみを行いたい場合には、上記の（Ｄ）に該当するフラグが付与された文節ペアに対してのみこれ以降の処理を行うこととしてもよい。
【００５５】
文節の係り方についてのチェックにおいて、具体的には、文書ペア取得部２５は、係り受けの距離が長すぎないか、係り受けの形式が並列又は同格でないか、文節ペアの文節を構成する単語数が多すぎないか、のチェックを行う。係り受けの距離が長すぎないかについては、例えば元の文において文節ペアの一方の文節と他方の文節との間に含まれていた文節を形態素解析して単語数を算出し、その単語数が予め定めた数以上か否かで判定できる。このように単語数を用いる代わりに、一方の文節と他方の文節との間に含まれていた文節の数を用いて距離が長すぎないかどうかを判定してもよい。
【００５６】
文節を構成する単語数が多すぎないかについても、文節を形態素解析して文節の単語数を算出し、その単語数が予め定めた数以上か否かで判定できる。ステップ１９において処理対象の文節ペアが上記チェックを満足しなかった場合は、ステップ１５に移り、次の文節ペアに対して処理が行われる。
【００５７】
次に、ステップ１９を経由した文節ペアに対し、文節ペアフィルタリング部２６が、品詞に基づく係り受け形式のチェックを行う（図９のステップ２０）。具体的には、文書ペアフィルタリング部２６は、図１０に示す手順でチェックを行う。図１０に示すとおり、まず、文書ペアフィルタリング部２６は、文節ペアにおける最初の文節と次の文節の内容を参照し、文節の出現順をチェックする（ステップ２０１）。そして、最初の文節が属性表現を含む文節であり、次の文節が評価表現を含む文節である場合には、ステップ２０２の処理を行い、最初の文節が評価表現を含む文節であり、次の文節が属性表現を含む文節である場合には、ステップ２０３の処理を行う。なお、文節ペアフィルタリング部２６は、評価辞書追加候補文節又は属性辞書追加候補文節を含む文節ペアにおける２つの文節のうちの最初の文節の最後の単語の品詞が予め定めた条件を満たすかどうかを判定する文節ペアフィルタリング手段に相当する。
【００５８】
なお、属性表現を含む文節であるかどうかは、その文節が属性辞書に含まれる属性表現を含むか、又は、その文節が属性辞書追加候補文節であるかどうかで判断する。また、評価表現を含む文節であるかどうかは、その文節が評価辞書に含まれる評価表現を含むか、又は、その文節が評価辞書追加候補文節であるかどうかで判断する。
【００５９】
最初の文節が属性表現を含む文節であり、次の文節が評価表現を含む文節である場合のステップ２０２において、文書ペアフィルタリング部２６は、属性表現を含む文節を形態素解析し、当該文節内の最後に出現する単語の品詞が、「助詞−格助詞」又は「助詞−係助詞」であって、かつ、それが「が」、「は」、「も」のうちのいずれかであるかどうかを判定し、判定の結果がＯＫであれば次の処理に進むが、ＮＧであればステップ１５に戻り、次の文節ペアの処理に進む。
【００６０】
なお、本実施の形態では、形態素解析のプログラムとしてmecabと呼ばれるプログラムを使用しており、本実施の形態で用いている品詞体系はmecabで使用されるIPA品詞体系等に基づくものである。また、活用形についてもmecabで使用されるものである。ただし、例えば「助詞−格助詞」は、助詞の中の格助詞、つまり単に格助詞を意味するに過ぎず、本実施の形態で説明している品詞の種類は一般的な日本語の文法に従ったものである。活用形についても一般的な日本語の文法に従ったものである。「助詞−格助詞」という標記は、助詞という品詞が接続助詞、格助詞、係助詞等に細分類される中での格助詞であることを意味している。以下同様である。
【００６１】
ステップ２０２において、例えば、文節ペアが「お肉が／ジューシーだ」である場合、属性表現を含む文節「お肉が」の最後に出現する単語「が」の品詞は格助詞であるから、ここでの判定はＯＫになる。また、文節ペアが「お肉の／産地は」である場合、「お肉の」における「の」は、ステップ２０２の条件に合致しないため、判定はＮＧになる。
【００６２】
最初の文節が評価表現を含む文節であり、次の文節が属性表現を含む文節である場合のステップ２０３において、文節ペアフィルタリング部２６は、評価表現を含む文節を形態素解析し、当該文節内の最後に出現する単語の活用形が「基本形」又は「体言接続」であるかどうかを判定し、判定の結果がＯＫであれば次の処理に進むが、ＮＧであればステップ１５に戻り、次の文節ペアの処理に進む。つまり、ここでは、文節内の最後に出現する単語が活用形を有する品詞の単語であって、その活用形が「基本形」又は「体言接続」であるかどうかの判定がなされる。なお、「体言接続」とは、体言に接続する活用形である。また、ステップ２０２、２０３において、チェック対象の単語が記号である場合には、その前の単語でチェックを行う。
【００６３】
図１２（ｃ）に示した各文節ペアの例についての判定結果を図１３（ａ）に示す。例えば、"「ｉｋａｒｕｇａ」の−スープは"の文節ペアでは、最初の文節に評価表現を含むからステップ２０３の判定が行われるが、文節の最後の単語「の」の活用形はないので、ステップ２０３での判定はＮＧとなる。一方、文節ペアが"スープは−よく、"の場合、最初の文節に属性表現を含むので、ステップ２０２の判定がなされる。そして、"スープは"の最後の単語は「は」であり、品詞は係助詞であるので、ここでの判定はＯＫとなる。
【００６４】
図９のステップ２０において、処理対象になっている文節ペアについてＯＫとの判定結果が得られた後、表現抽出部２７は、当該文節ペアにおいて評価表現又は属性表現を含むそれぞれの文節（評価辞書追加候補文節又は属性辞書追加候補文節を含む）に対し、当該文節内の単語の品詞を文節の末尾にある単語から順に確認する処理を行い、この処理の中で、確認対象の単語の品詞が記号、助詞、助動詞、又は接続詞であればその単語を削除し、次の単語の品詞確認処理を行う。もし、確認対象の単語の品詞が、記号、助詞、助動詞、接続詞のいずれでもない場合には、その単語の出現時点で品詞確認処理を終了し、削除されずに残ったものを評価表現又は属性表現として抽出する（ステップ２１）。もちろん、評価表現を含む文節において上記処理を行って残った部分が評価表現であり、属性表現を含む文節において上記処理を行って残った部分が属性表現である。
【００６５】
なお、上記ステップ２１の処理において、評価表現を含む文節の場合には、助動詞「ない」は削除対象としない。また、処理の結果として残った部分の最後の単語が活用形である場合には、その最後の単語を基本形に変換する。
【００６６】
ステップ２０で図１３（ａ）に示すようにＯＫと判定された文節ペアにおいては、ステップ２１では、図１３（ｂ）に示すように評価表現と属性表現が抽出される。例えば、"スープは−よく、"という文節ペアでは、属性表現を含む文節である"スープは"において、"は"は助詞であるから削除され、"スープ"は記号、助詞、助動詞、接続詞のいずれでもないから残され、結果として"スープ"が属性表現として抽出される。"よく、"の"、"は記号であるから削除され、"よく"は基本形に変換されて"よい"として評価表現として抽出される。
【００６７】
続いて、表現フィルタリング部２８が、抽出された表現を形態素解析し、その最後の単語の品詞を確認する（ステップ２２）。より具体的には、表現フィルタリング部２８は、確認の対象が評価表現である場合、その最後の単語が「名詞−一般」（一般名詞）、「形容詞」、「名詞−形容動詞語幹」（「贅沢」のように「〜な」の形をとれる名詞）のうちのいずれかであるかどうかを判定する。
【００６８】
確認の対象が属性表現である場合、表現フィルタリング部２８は、その最後の単語が「名詞−一般」又は「名詞−固有名詞」であるかどうかを判定する。
【００６９】
評価表現と属性表現の両方について判定がＯＫであった場合に、ステップ２２における判定がＯＫとなり次の処理に進み、評価表現と属性表現のいずれか又は両方について判定がＮＧであればステップ１５に戻り、次の文節ペアに対する処理を行う。図１３（ｂ）に示す属性表現と評価表現の各ペアについて、ステップ２２の判定を行った結果を図１３（ｃ）に示す。例えば、評価表現「よい」と属性表現「スープ」のペアに関して、「よい」は形容詞であり、「スープ」は一般名詞であるからステップ２２の判定条件を満足するためステップ２２の判定結果はＯＫとなる。
【００７０】
ステップ２２において判定結果がＯＫであった場合、表現フィルタリング部２８は、処理対象である属性表現と評価表現のペアのいずれかに辞書追加候補フラグが付与されているかどうかを判定する（ステップ２３）。図１３（ｃ）の例であれば、属性表現「思い」に辞書追加候補フラグが付与されているので、「よい」と「思い」が処理対象である場合には、ステップ２３の判定結果がＹｅｓとなり、表現フィルタリング部２８は、属性辞書格納部に新規の属性表現「思い」を追加する（ステップ２４）。なお、表現フィルタリング部２８は、文節ペアフィルタリング部２６において文節ペアが該当条件を満たす場合に、評価辞書追加候補文節又は属性辞書追加候補文節から抽出される表現の最後の単語の品詞が予め定めた条件を満たすかどうかを判定し、当該条件を満たした場合に、当該表現を評価辞書又は属性辞書に追加する処理を行っている。
【００７１】
また、ステップ２３において、処理対象である属性表現と評価表現のペアのいずれにもフラグが付与されていない場合、表現フィルタリング部２８は、そのペアを評判情報格納部３１に格納する（ステップ２５）。図１３（ｃ）の例では、図１３（ｄ）に示すように、評価表現「よい」と属性表現「スープ」のペアと、評価表現「よい」と属性表現「鶏がらスープ」のペアが評判情報として評判情報格納部３１に格納される。評判情報格納部３１に評判情報を格納する際には、例えば、当該評判情報が抽出された文に対応する店名に対応付けて評判情報を格納する。
【００７２】
ステップ２６において、処理対象の文節ペアが、処理対象の文の中での最後の文節であるかどうかの判定がなされ、最後でなければ次の文節ペアに処理を移す。最後の文節ペアであれば、処理対象の文がテキストの中の最後の文であるかどうかの判定がなされ（ステップ２７）、最後の文でなければ次の文に処理が移され、最後の文であれば処理を終了する。
【００７３】
その後、例えば、レビューサイト提供装置１からの要求に応じて、評判情報提供部３２が、評判情報格納部３１から評判情報を読み出し、それをレビューサイト提供装置１に送信する。上記の評判情報抽出／辞書構築処理は、例えば、ある一定期間毎（レビューサイトにおいてテキストがある程度増加する都度）に行ってもよいし、レビューサイトにおいてユーザからの書き込みがなされる都度、そのテキストをレビューサイト提供装置１から評判情報抽出装置２に送り、その都度、評判情報抽出装置２が評判情報抽出／辞書構築処理を行うこととしてもよい。また、レビューサイト提供装置１内に、本実施の形態における評判情報抽出装置２の機能を備えてもよい。
【００７４】
以上説明したように、本実施の形態における評判情報抽出装置２によれば、評判情報抽出に用いられる評価辞書と属性辞書を、予め少数の単語を登録しておくだけで自動的に作成することが可能となる。
【００７５】
本発明は、上記の実施の形態に限定されることなく、特許請求の範囲内において、種々変更・応用が可能である。
【図面の簡単な説明】
【００７６】
【図１】本発明の実施の形態におけるシステム構成図である。
【図２】レビューサイト提供装置の機能構成図である。
【図３】テキスト格納部が格納するデータの構造例を示す図である。
【図４】評判情報格納部が格納するデータの構造例を示す図である。
【図５】ユーザ端末に表示される画面例である。
【図６】評判情報抽出装置の機能構成図である。
【図７】評判情報抽出装置の処理の概要を説明するための図である。
【図８】評判情報抽出装置の動作を示すフローチャートである。
【図９】評判情報抽出装置の動作を示すフローチャートである。
【図１０】評判情報抽出装置の動作を示すフローチャートである。
【図１１】テキストの一例を示す図である。
【図１２】具体例を説明するための図である。
【図１３】具体例を説明するための図である。
【符号の説明】
【００７７】
１ レビューサイト提供装置
２ 評判情報抽出装置
３ ユーザ端末
４ 通信ネットワーク
１１ 対ユーザ端末インタフェース部
１２ レビュー情報蓄積提供部
１３ 評判情報提供部
１４ 対評判情報抽出装置インタフェース部
１５ テキスト格納部
１６ 評判情報格納部
２１ 対レビューサイト提供装置インタフェース部
２２ テキスト取得部
２３ 前処理部
２４ 係り受け解析部
２５ 文節ペア取得部
２６ 文節ペアフィルタリング部
２７ 表現抽出部
２８ 表現フィルタリング部
２９ データ格納部
３０ 辞書格納部
３１ 評判情報格納部
３２ 評判情報提供部
【技術分野】
【０００１】
本発明は、インターネット等の通信ネットワーク上で提供されるレビューサイト等において蓄積された文章群の中から評判情報を抽出する技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、個人を情報発信源としたCGM（Customer Generated Media）コンテンツが増大しており、その中でも、サービスや製品等の対象に対する評価が一般の消費者によって記載されるWebサイト（レビューサイト等）は特に普及してきている。
【０００３】
このようなWebサイトでは、ある対象（例えば、特定の店）に関して、「お肉がジューシーだ」といった評判を含む文章が記載されている。このような評判を含む文章から、「ジューシーだ」という評価表現と、評価表現に対する「何が」に相当する「お肉」という属性表現との組を評判情報として取得することができれば、サービス利用や製品購入の際に役に立つ。
【０００４】
ある対象に関する文章群から、上記のような評価表現と属性表現の組からなる評判情報を抽出する従来技術としては、属性表現のリスト（属性辞書）と評価表現のリスト（評価辞書）とを予め作成しておき、属性辞書と評価辞書を参照することにより、パターンマッチングにより文章群から評価表現と属性表現の組からなる評判情報を抽出する技術がある。なお、本願に関連する先行技術文献として特許文献１がある。
【特許文献１】特開２００７−１１５１１８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、属性辞書と評価辞書を人手で作成するとなると、大きなコストがかかってしまい、評判情報の抽出を実際のサービスとして提供することは容易ではない。このような観点から、日々文章の追加蓄積が行われているレビューサイト等における文章群から評判情報を抽出するとともに、属性辞書と評価辞書を自動的に作成できたら非常に便利である。
【０００６】
本発明は上記の点に鑑みてなされたものであり、属性辞書と評価辞書を用いて文章群から評判情報を抽出するとともに、新規に登録するべき属性表現と評価表現の抽出を行い、それらを属性辞書と評価辞書に自動的に登録することを可能とする技術を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記の課題を解決するために、本発明は、評価辞書を格納する評価辞書格納手段と属性辞書を格納する属性辞書格納手段を備え、前記評価辞書と前記属性辞書を参照することにより、テキスト格納手段に格納されたテキストから評価表現と属性表現の組である評判情報を抽出する機能を有する評判情報抽出装置であって、前記テキスト格納手段に格納された前記テキストを読み出し、当該テキストに含まれる文の係り受け解析を行い、当該文から係り受け関係にある文節のペアを抽出する文節ペア抽出手段と、前記文節ペアの各文節と、前記評価辞書及び前記属性辞書に含まれる表現との比較を行う比較手段と、前記比較手段により、前記文節ペアを構成する２つの文節のうちの一方の文節が前記評価辞書内の評価表現を含み、他方の文節はいずれの辞書内の表現も含まないと判定された場合に、前記他方の文節を前記属性辞書に追加するべき属性表現を含む属性辞書追加候補文節であると判定し、前記比較手段により、前記一方の文節が前記属性辞書内の属性表現を含み、前記他方の文節はいずれの辞書内の表現も含まないと判定された場合に、前記他方の文節を、前記評価辞書に追加するべき評価表現を含む評価辞書追加候補文節であると判定する辞書追加候補文節判定手段と、前記評価辞書追加候補文節又は前記属性辞書追加候補文節を含む文節ペアが、品詞に基づく所定の条件を満たす場合に、前記評価辞書追加候補文節又は前記属性辞書追加候補文節から評価表現又は属性表現を抽出し、新規の表現として前記評価辞書又は前記属性辞書に追加する新規表現追加手段とを備えたことを特徴とする評判情報抽出装置として構成される。
【０００８】
前記新規表現追加手段は、前記評価辞書追加候補文節又は前記属性辞書追加候補文節を含む前記文節ペアにおける２つの文節のうちの最初の文節の最後の単語の品詞が予め定めた条件を満たすかどうかを判定する文節ペアフィルタリング手段を有してもよく、前記文節ペアフィルタリング手段により、少なくとも前記最初の文節の最後の単語の品詞が予め定めた条件を満たすと判定された場合に、前記新規表現追加手段は、前記評価辞書追加候補文節に含まれる評価表現又は前記属性辞書追加候補文節に含まれる属性表現を前記新規の表現として前記評価辞書又は前記属性辞書に追加するようにしてもよい。
【０００９】
前記最初の文節が、前記属性辞書追加候補文節又は前記属性辞書内の属性表現を含む文節である場合において、前記予め定めた条件は、少なくとも前記最後の単語の品詞が格助詞又は係助詞であることであり、前記最初の文節が、前記評価辞書追加候補文節又は前記評価辞書内の評価表現を含む文節である場合において、前記予め定めた条件は、前記最後の単語の品詞が活用形をもつ品詞であって、当該活用形が基本形又は体言接続であることであるとしてもよい。
【００１０】
また、前記文節ペアフィルタリング手段において前記文節ペアが前記条件を満たす場合に、前記新規表現追加手段は、前記評価辞書追加候補文節又は前記属性辞書追加候補文節から抽出される表現の最後の単語の品詞が予め定めた条件を満たすかどうかを判定し、当該条件を満たした場合に、当該表現を前記評価辞書又は前記属性辞書に追加することとしてもよい。ここで、前記表現が評価表現である場合、前記予め定めた条件は、当該評価表現の最後の単語が一般名詞、形容詞、又は形容動詞語幹となる名詞であることであり、前記表現が属性表現である場合、前記予め定めた条件は、当該属性表現の最後の単語が一般名詞又は固有名詞であることであるとしてもよい。
【００１１】
また、前記評判情報抽出装置は、前記比較手段により、前記文節ペアを構成する２つの文節のうちの一方の文節が前記評価辞書内の評価表現を含み、他方の文節が前記属性辞書内の属性表現を含むと判定された場合に、前記一方の文節から評価表現を抽出し、前記他方の文節から属性表現を抽出し、当該評価表現と当該属性表現の組を評判情報として評判情報格納手段に格納する評判情報抽出手段を更に備えることとしてもよい。
【００１２】
また、本発明は、コンピュータを、上記の評判情報抽出装置における各処理手段として機能させるプログラムとして構成することもできる。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、属性辞書と評価辞書を用いて文章群から評判情報を抽出するとともに、新規に登録するべき属性表現と評価表現の抽出を行い、それらを属性辞書と評価辞書に自動的に登録することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。本実施の形態では、本発明をレストランのレビューサイトにおいて蓄積される文章群に適用した例について説明しているが、本発明は特定の領域（レストラン等）の文章群に限定されることはなく、どのような領域の文章群に対しても適用できることはいうまでもない。
【００１５】
（システム構成）
図１に、本発明の実施の形態におけるシステム構成を示す。図１に示すように、本発明の実施の形態のシステムは、レストランのレビューサイトをユーザ端末３に提供するレビューサイト提供装置１、本発明に係る処理を実行することにより、評判情報を抽出するとともに属性辞書／評価辞書の構築を行う評判情報抽出装置２、及びユーザ端末３を有し、これらがインターネット等の通信ネットワーク４に接続されている。
【００１６】
図２にレビューサイト提供装置１の機能構成図を示す。図２に示すように、レビューサイト提供装置１は、対ユーザ端末インタフェース部１１、レビュー情報蓄積提供部１２、評判情報提供部１３、対評判情報抽出装置インタフェース部１４、テキスト格納部１５、評判情報格納部１６を有する。
【００１７】
対ユーザ端末インタフェース部１１は、ユーザ端末３との通信のための機能部であり、ユーザ端末３に対してレビュー文章の書き込みや検索のための画面を提供し、ユーザ端末３から送信される情報を受信する。
【００１８】
レビュー情報蓄積提供部１２は、ユーザ端末３から対ユーザ端末インタフェース部１１を介して受信するレビュー文章をテキスト格納部１５に格納したり、ユーザ端末３からの要求に応じてテキスト格納部１５からレビュー文章を読み出し、それを評判情報提供部１３から受信する評判情報ととともに、対ユーザ端末インタフェース部１１を介してユーザ端末３に送信するための機能部である。
【００１９】
評判情報提供部１３は、ユーザ端末３からの要求に応じて、評判情報格納部１６から評判情報を取得し、それをレビュー情報蓄積提供部１２に送信する機能部である。
【００２０】
対評判情報抽出装置インタフェース部１４は、評判情報抽出装置２と通信を行うための機能部であり、評判情報抽出装置２からの要求に応じてテキスト格納部１５からテキストを読み出し、それを評判情報抽出装置２に送信したり、評判情報抽出装置２から、評判情報を受信し、それを評判情報格納部１６に格納する機能部である。
【００２１】
図３に、テキスト格納部１５が格納するデータの構造例を示す。図３に示すように、テキスト格納部１５は、評判の対象となる店名に対応付けて、レビューとしてユーザにより書かれた文章群を格納する。図３において、各文章は、ユーザによるレビュー書き込みの都度増加していくものである。なお、このテキストは、レストランの種類（中華、フレンチ等）に応じてカテゴリ分けされていてもよい。
【００２２】
また、図４に、評判情報格納部１６が格納するデータの構造例を示す。図４に示すように、評判情報格納部１６は、店名に対応付けて、属性表現と評価表現の組からなる評判情報を格納する。この評判情報は、上記テキストに基づき評判情報抽出装置２により作成され、評判情報抽出装置２から受信することにより格納されるものである。
【００２３】
ユーザ端末３が、このレビューサイト提供装置１にアクセスし、例えば店Aのレビュー情報を要求した場合、レビュー情報蓄積提供部１２が、テキスト格納部１５から店Aに対応するレビュー文章群を取得するとともに、評判情報取得部１３が、評判情報格納部１６から店Aに対応する評判情報を取得し、レビュー情報蓄積提供部１２に渡す。そして、レビュー情報蓄積提供部１２は、例えば図５に示すような画面をユーザ端末３に表示する。図５に示す表示形式の他、評判情報をタグクラウド形式で表示してもよい。その場合、例えば、出現頻度の高い評価表現を大きな文字で表示し、その下にその評価表現に対応する属性表現を表示する。
【００２４】
図６に評判情報抽出装置２の機能構成図を示す。図６に示すように、評判情報抽出装置２は、対レビューサイト提供装置インタフェース部２１、テキスト取得部２２、前処理部２３、係り受け解析部２４、文節ペア取得部２５、文節ペアフィルタリング部２６、表現抽出部２７、表現フィルタリング部２８、データ格納部２９、辞書格納部３０、評判情報格納部３１、評判情報提供部３２を有する。
【００２５】
対レビューサイト提供装置インタフェース部２１は、通信ネットワーク４を介してレビューサイト提供装置１と通信を行うための機能部である。テキスト取得部２２は、レビューサイト提供装置１から、評価表現及び属性表現の抽出対象となる文の集合であるテキスト（以下、抽出対象テキストと呼ぶ）を取得し、取得したテキストをデータ格納部２９（テキスト格納部でもある）に格納するための機能部である。なお、テキスト取得部２２は、ある領域（中華等）を指定し、その領域のテキストを処理対象として取得することとしてもよい。
【００２６】
前処理部２３は、取得したテキストを複数の文へ分割するとともに、分割されたテキストに対する整形処理を行う機能部である。係り受け解析部２４は、前処理部２３での処理が施された文に対して係り受け解析を行う機能部である。文節ペア取得部２５（辞書追加候補文節判定手段を含む）は、係り受け解析により得られた結果に基づき、評価辞書または属性辞書内の表現を含む文節と、その文節と係り受け関係にある文節とをペアとして取得する機能部である。
【００２７】
文節ペアフィルタリング部２６は、文節ペア取得部２５で得られた各文節ペアの中の文節を形態素解析し、予め定めた品詞条件に合致する文節ペアのみを残して、以降の処理の対象とする機能部である。
【００２８】
表現抽出部２７は、文節ペアフィルタリング部２６での条件に合致する文節ペアについて、評価表現を含む文節から評価表現を抽出し、属性表現に対応する文節から属性表現を抽出する機能部である。
【００２９】
表現フィルタリング部２８は、表現抽出部２７により抽出された評価表現と属性表現のそれぞれを形態素解析し、その最後の単語の品詞が予め定めた条件に合致する評価表現と属性表現をペアとして残す機能部である。
【００３０】
データ格納部２９は、レビューサイト提供装置１から受信するテキストを格納するとともに、各処理機能部における処理結果のデータを格納する機能部である。各処理機能部は、データ格納部２９に格納された前段階の処理結果を読み出して処理を行い、処理結果をデータ格納部２９に格納する。
【００３１】
辞書格納部３０は、属性辞書及び評価辞書を格納する機能部である。より詳細には、辞書格納部３０は、属性辞書格納部と、評価辞書格納部を含む。評判情報格納部３１は、評判情報として抽出された属性表現と評価表現を格納するための機能部である。評判情報提供部３２は、評判情報格納部３１から評判情報を読み出して、レビューサイト提供装置１に送信するための機能部である。
【００３２】
なお、本明細書及び特許請求の範囲において、属性辞書及び評価辞書は、属性表現のリスト、評価表現のリストである。また、"辞書"と記載した場合は特に属性辞書であるか評価辞書であるかを限定せず、これらのいずれかであるものとする。また、"表現"と記載した場合は特に属性表現であるか評価表現であるかを限定せず、これらのいずれかであるものとする。更に、本明細書及び特許請求の範囲において、辞書、表現、文節、語、候補等は、それぞれ、辞書データ、表現データ、文節データ、語データ、候補データ等の意味であり、それぞれコンピュータで処理可能な形式のデータであるものとする。
【００３３】
評判情報抽出装置２は、ＣＰＵ、記憶装置、通信機能等を備えたコンピュータに、本実施の形態で説明する処理を実行するためのプログラムを搭載することにより実現されるものである。評判情報抽出装置２内の各処理機能部は、コンピュータ内のハードウェア資源（ＣＰＵ，記憶装置等）とプログラムとが協働して実現される機能部である。当該プログラムは、メモリ等の記録媒体に格納し、そこからコンピュータにインストールすることとしてもよいし、ネットワーク上のサーバからダウンロードすることとしてもよい。
【００３４】
次に、図７を参照して評判情報抽出装置２の処理の概要を説明する。まず、評判情報抽出装置２は、レビューサイト提供装置１から評価表現及び属性表現の抽出対象となるテキストを取得する（ステップ１）。そして、評判情報抽出装置２は、少数の評価表現を含む予め作成された評価辞書と、少数の属性表現を含む予め作成された属性辞書とを参照して、上記テキストに対して本発明に係る処理を行うことにより、評判情報（属性表現と評価表現の組）を抽出するとともに、辞書に追加するべき新規の表現（新規表現と呼ぶ）を抽出し、新規表現を辞書に追加する（ステップ２、３）。つまり、新規表現を辞書格納部３０に辞書データとして追加する。図７に示す例では、「値段」、「お魚」が属性辞書に新規に追加され、「安い」、「新鮮」が評価辞書に追加されることになる。なお、上記の動作では、評判情報と辞書に追加する新規表現とを同時に抽出しているが、辞書の自動構築のみを目的として、辞書に追加する新規表現の抽出のみを行うこととしてもよい。
【００３５】
（評判情報抽出装置の動作）
次に、評判情報抽出装置２の動作について、図８〜図１０のフローチャート、及び図１１〜図１３に示す具体例を参照して詳細に説明する。
【００３６】
下記の処理の前提として、辞書格納部３０における評価辞書格納部には評価表現として「よい」が既に格納され、属性辞書格納部には属性表現として「スープ」が既に格納されているものとする。これらは手動で格納されたものである。なお、評価辞書と属性辞書は、本実施の形態に係る処理フローを複数回実行することにより拡充されていくものである。
【００３７】
図８に示すフローチャートにおいて、まず、評判情報抽出装置２におけるテキスト取得部２２が、表現の抽出対象となるテキスト（抽出対象テキスト）をレビューサイト提供装置１から取得し、データ格納部２９に格納する（ステップ１１）。前述したように、各処理機能部におけるその後の処理は、データ格納部２９から処理結果のデータを読み出し、処理結果のデータを格納することにより行われるものである。抽出対象テキストは、ある特定の対象（店）に対応するもののもとしてもよいし、ある領域（中華）に対応するものとしてもよい。また、より広い範囲（レストラン全体）に対応するテキストとしてもよい。ただし、データ格納部２９は、テキストに含まれる文を店毎、領域毎に格納するものとする。
【００３８】
抽出対象テキストの一例を図１１（ａ）に示す。以下、図１１（ａ）に示す抽出対象テキストに対して処理がなされるものとして具体例を説明する。
【００３９】
続いて、前処理部２３が、データ格納部２９から読み出した抽出対象テキストを文に分割する（ステップ１２）。図１１（ａ）に示す抽出対象テキストの例では、図１１（ｂ）に示すように２つの文に分割され、各文毎に次からの処理が行われることになる。以下の処理では、第１番目の文が対象となる。
【００４０】
続いて、前処理部２３は、処理対象の文に対して整形処理を施す（ステップ１３）。具体的には、例えば、Ｈｔｍｌタグの除去、Ｗｉｋｉ文法タグの除去、半角文字を全角に変換する等の処理を行う。文の整形処理が施された後の文を図１１（ｃ）に示す。
【００４１】
次に、整形処理が施された文に対し、係り受け解析部２４が文の係り受け解析を行う（ステップ１４）。本実施の形態では、係り受け解析部２４における係り受け解析処理を行うためのプログラムとしてcabochaと呼ばれるプログラムを使用しているが、本発明は、特定の係り受け解析処理に限定されるわけではなく、一般的な係り受け解析処理を行えばよい。
【００４２】
続いて、文節ペア取得部２５が、ステップ１４における文の係り受け解析結果に基づき、係り受け関係にある文節のペアを抽出する（ステップ１５）。つまり、ステップ１４において、どの文節とどの文節が係り受け関係にあるかを示すデータが解析結果として取得され、その結果を用いて、処理対象の文から係り受け関係にある文節のペアをデータとして抽出する。文節ペア取得部２５により取得される文節のペアの例を図１２（ａ）に示す。図１２（ａ）において、"この−お店"、"お店−「ｉｋａｒｕｇａ」の"等はそれぞれ係り受け関係にある文節ペアである。ステップ１５では、このような文節ペアが１つづつ抽出され、各文節ペアに対して次からの処理が行われることになる。
【００４３】
次に、文書ペア取得部２５は、処理対象となっている文節ペアに含まれるそれぞれの文節における語と、属性辞書及び評価辞書に含まれる表現との比較を行うことにより（ステップ１６）、各文節に属性辞書又は評価辞書に含まれる表現が含まれるかどうか等の判定を行う（ステップ１７）。
【００４４】
例えば、図１２（ａ）に示す各文節ペアの例では、図１２（ｂ）に示すように、括弧で括った語が、評価辞書に含まれている評価表現又は属性辞書に含まれている属性表現とマッチした語である。なお、図中の括弧はマッチした語を分かりやすくするために記載したものであり、文節の中に含まれているものではない。以下同様である。また、処理対象の文節内において、辞書内の表現に対応する語が活用形になっている場合には、辞書内と同じ形（基本形）に変換して、変換後の語が辞書内の表現とマッチすれば、文節内の語と辞書内の表現はマッチしたと判断する。
【００４５】
文節ペアにおける各文節に辞書に含まれる表現が含まれるかどうかについては以下の場合に分けることができる。
【００４６】
（Ａ）文節ペアにおけるいずれの文節も辞書に含まれる表現を含まない。
【００４７】
（Ｂ）文節ペアにおける両方の文節が、属性辞書と評価辞書のうちの片方の辞書のみに含まれる表現を含む。
【００４８】
（Ｃ）文節ペアの一方の文節が評価辞書内の評価表現を含み、文節ペアの他方の文節が属性辞書内の属性表現を含む。
【００４９】
（Ｄ）文節ペアの一方の文節が、評価辞書内の評価表現又は属性辞書内の属性表現を含むが、文節ペアの他方の文節はどの辞書の表現も含まない。
【００５０】
ステップ１７において、文節ペア取得部２５は、対象の文節ペアが（Ａ）〜（Ｄ）のどれに該当するかを判定し、（Ａ）又は（Ｂ）であればステップ１５に戻り、次の文節ペアを処理対象とする。また、文節ペア取得部２５は、ステップ１７における判定結果が（Ｃ）である場合には、ステップ１９の処理に進み、判定結果が（Ｄ）である場合には、ステップ１８の処理に進む。
【００５１】
判定結果が（Ｄ）である場合のステップ１８において、文書ペア取得部２５は、文節ペアの中の２つの文節のうち、辞書の中の表現が含まれていない側の文節を、辞書に追加すべき新規表現の候補を含む辞書追加候補文節であると見なして、そのことを示すフラグ（辞書追加候補フラグ）を当該文節に付与する。より詳細には、文書ペア取得部２５は、文節ペアの中の２つの文節のうち一方の文節が評価辞書内の評価表現を含む場合には、他方の文節を新規の属性表現の候補を含むと見なして属性辞書追加候補文節であることを示すフラグを当該文節に付与し、文節ペアの中の２つの文節のうち一方の文節が属性辞書内の属性表現を含む場合には、他方の文節を評価表現の候補を含む見なして評価辞書追加候補文節であることを示すフラグを当該文節に付与する。そして、ステップ１９に進む。
【００５２】
図１２（ｂ）に示した各文に対してステップ１７、ステップ１８の処理を施した後の結果を図１２（ｃ）に示す。フラグが"(属性）"等のように小さな括弧を用いて示されている。本実施の形態のフローでは、１つの文節ペア毎に処理が行われるが、ここでは処理を分かりやすくするために、全ての文節ペアに対する処理結果を示す。
【００５３】
図１２（ｃ）に示すように、例えば、"「ｉｋａｒｕｇａ」の−スープは"の文節ペアに関し、文節"「ｉｋａｒｕｇａ」の"はどの辞書の表現も含まないが、文節"スープは"は、属性辞書の中の属性表現を含むので、"「ｉｋａｒｕｇａ」の"には、評価辞書追加候補文節であることを示すフラグが付与されている。フラグが何も付与されていない文節ペアは、ステップ１７における判定が（Ｃ）に該当するペアである。
【００５４】
続いて、文書ペア取得部２５は、ステップ１７又はステップ１８を経由した文節ペアに対して、文節の係り方についてのチェックを行う（ステップ１９）。なお、本実施の形態では、上記（Ｃ）と（Ｄ）に該当する文節ペアに対して以降の処理を行うこととしているが、例えば辞書構築のみを行いたい場合には、上記の（Ｄ）に該当するフラグが付与された文節ペアに対してのみこれ以降の処理を行うこととしてもよい。
【００５５】
文節の係り方についてのチェックにおいて、具体的には、文書ペア取得部２５は、係り受けの距離が長すぎないか、係り受けの形式が並列又は同格でないか、文節ペアの文節を構成する単語数が多すぎないか、のチェックを行う。係り受けの距離が長すぎないかについては、例えば元の文において文節ペアの一方の文節と他方の文節との間に含まれていた文節を形態素解析して単語数を算出し、その単語数が予め定めた数以上か否かで判定できる。このように単語数を用いる代わりに、一方の文節と他方の文節との間に含まれていた文節の数を用いて距離が長すぎないかどうかを判定してもよい。
【００５６】
文節を構成する単語数が多すぎないかについても、文節を形態素解析して文節の単語数を算出し、その単語数が予め定めた数以上か否かで判定できる。ステップ１９において処理対象の文節ペアが上記チェックを満足しなかった場合は、ステップ１５に移り、次の文節ペアに対して処理が行われる。
【００５７】
次に、ステップ１９を経由した文節ペアに対し、文節ペアフィルタリング部２６が、品詞に基づく係り受け形式のチェックを行う（図９のステップ２０）。具体的には、文書ペアフィルタリング部２６は、図１０に示す手順でチェックを行う。図１０に示すとおり、まず、文書ペアフィルタリング部２６は、文節ペアにおける最初の文節と次の文節の内容を参照し、文節の出現順をチェックする（ステップ２０１）。そして、最初の文節が属性表現を含む文節であり、次の文節が評価表現を含む文節である場合には、ステップ２０２の処理を行い、最初の文節が評価表現を含む文節であり、次の文節が属性表現を含む文節である場合には、ステップ２０３の処理を行う。なお、文節ペアフィルタリング部２６は、評価辞書追加候補文節又は属性辞書追加候補文節を含む文節ペアにおける２つの文節のうちの最初の文節の最後の単語の品詞が予め定めた条件を満たすかどうかを判定する文節ペアフィルタリング手段に相当する。
【００５８】
なお、属性表現を含む文節であるかどうかは、その文節が属性辞書に含まれる属性表現を含むか、又は、その文節が属性辞書追加候補文節であるかどうかで判断する。また、評価表現を含む文節であるかどうかは、その文節が評価辞書に含まれる評価表現を含むか、又は、その文節が評価辞書追加候補文節であるかどうかで判断する。
【００５９】
最初の文節が属性表現を含む文節であり、次の文節が評価表現を含む文節である場合のステップ２０２において、文書ペアフィルタリング部２６は、属性表現を含む文節を形態素解析し、当該文節内の最後に出現する単語の品詞が、「助詞−格助詞」又は「助詞−係助詞」であって、かつ、それが「が」、「は」、「も」のうちのいずれかであるかどうかを判定し、判定の結果がＯＫであれば次の処理に進むが、ＮＧであればステップ１５に戻り、次の文節ペアの処理に進む。
【００６０】
なお、本実施の形態では、形態素解析のプログラムとしてmecabと呼ばれるプログラムを使用しており、本実施の形態で用いている品詞体系はmecabで使用されるIPA品詞体系等に基づくものである。また、活用形についてもmecabで使用されるものである。ただし、例えば「助詞−格助詞」は、助詞の中の格助詞、つまり単に格助詞を意味するに過ぎず、本実施の形態で説明している品詞の種類は一般的な日本語の文法に従ったものである。活用形についても一般的な日本語の文法に従ったものである。「助詞−格助詞」という標記は、助詞という品詞が接続助詞、格助詞、係助詞等に細分類される中での格助詞であることを意味している。以下同様である。
【００６１】
ステップ２０２において、例えば、文節ペアが「お肉が／ジューシーだ」である場合、属性表現を含む文節「お肉が」の最後に出現する単語「が」の品詞は格助詞であるから、ここでの判定はＯＫになる。また、文節ペアが「お肉の／産地は」である場合、「お肉の」における「の」は、ステップ２０２の条件に合致しないため、判定はＮＧになる。
【００６２】
最初の文節が評価表現を含む文節であり、次の文節が属性表現を含む文節である場合のステップ２０３において、文節ペアフィルタリング部２６は、評価表現を含む文節を形態素解析し、当該文節内の最後に出現する単語の活用形が「基本形」又は「体言接続」であるかどうかを判定し、判定の結果がＯＫであれば次の処理に進むが、ＮＧであればステップ１５に戻り、次の文節ペアの処理に進む。つまり、ここでは、文節内の最後に出現する単語が活用形を有する品詞の単語であって、その活用形が「基本形」又は「体言接続」であるかどうかの判定がなされる。なお、「体言接続」とは、体言に接続する活用形である。また、ステップ２０２、２０３において、チェック対象の単語が記号である場合には、その前の単語でチェックを行う。
【００６３】
図１２（ｃ）に示した各文節ペアの例についての判定結果を図１３（ａ）に示す。例えば、"「ｉｋａｒｕｇａ」の−スープは"の文節ペアでは、最初の文節に評価表現を含むからステップ２０３の判定が行われるが、文節の最後の単語「の」の活用形はないので、ステップ２０３での判定はＮＧとなる。一方、文節ペアが"スープは−よく、"の場合、最初の文節に属性表現を含むので、ステップ２０２の判定がなされる。そして、"スープは"の最後の単語は「は」であり、品詞は係助詞であるので、ここでの判定はＯＫとなる。
【００６４】
図９のステップ２０において、処理対象になっている文節ペアについてＯＫとの判定結果が得られた後、表現抽出部２７は、当該文節ペアにおいて評価表現又は属性表現を含むそれぞれの文節（評価辞書追加候補文節又は属性辞書追加候補文節を含む）に対し、当該文節内の単語の品詞を文節の末尾にある単語から順に確認する処理を行い、この処理の中で、確認対象の単語の品詞が記号、助詞、助動詞、又は接続詞であればその単語を削除し、次の単語の品詞確認処理を行う。もし、確認対象の単語の品詞が、記号、助詞、助動詞、接続詞のいずれでもない場合には、その単語の出現時点で品詞確認処理を終了し、削除されずに残ったものを評価表現又は属性表現として抽出する（ステップ２１）。もちろん、評価表現を含む文節において上記処理を行って残った部分が評価表現であり、属性表現を含む文節において上記処理を行って残った部分が属性表現である。
【００６５】
なお、上記ステップ２１の処理において、評価表現を含む文節の場合には、助動詞「ない」は削除対象としない。また、処理の結果として残った部分の最後の単語が活用形である場合には、その最後の単語を基本形に変換する。
【００６６】
ステップ２０で図１３（ａ）に示すようにＯＫと判定された文節ペアにおいては、ステップ２１では、図１３（ｂ）に示すように評価表現と属性表現が抽出される。例えば、"スープは−よく、"という文節ペアでは、属性表現を含む文節である"スープは"において、"は"は助詞であるから削除され、"スープ"は記号、助詞、助動詞、接続詞のいずれでもないから残され、結果として"スープ"が属性表現として抽出される。"よく、"の"、"は記号であるから削除され、"よく"は基本形に変換されて"よい"として評価表現として抽出される。
【００６７】
続いて、表現フィルタリング部２８が、抽出された表現を形態素解析し、その最後の単語の品詞を確認する（ステップ２２）。より具体的には、表現フィルタリング部２８は、確認の対象が評価表現である場合、その最後の単語が「名詞−一般」（一般名詞）、「形容詞」、「名詞−形容動詞語幹」（「贅沢」のように「〜な」の形をとれる名詞）のうちのいずれかであるかどうかを判定する。
【００６８】
確認の対象が属性表現である場合、表現フィルタリング部２８は、その最後の単語が「名詞−一般」又は「名詞−固有名詞」であるかどうかを判定する。
【００６９】
評価表現と属性表現の両方について判定がＯＫであった場合に、ステップ２２における判定がＯＫとなり次の処理に進み、評価表現と属性表現のいずれか又は両方について判定がＮＧであればステップ１５に戻り、次の文節ペアに対する処理を行う。図１３（ｂ）に示す属性表現と評価表現の各ペアについて、ステップ２２の判定を行った結果を図１３（ｃ）に示す。例えば、評価表現「よい」と属性表現「スープ」のペアに関して、「よい」は形容詞であり、「スープ」は一般名詞であるからステップ２２の判定条件を満足するためステップ２２の判定結果はＯＫとなる。
【００７０】
ステップ２２において判定結果がＯＫであった場合、表現フィルタリング部２８は、処理対象である属性表現と評価表現のペアのいずれかに辞書追加候補フラグが付与されているかどうかを判定する（ステップ２３）。図１３（ｃ）の例であれば、属性表現「思い」に辞書追加候補フラグが付与されているので、「よい」と「思い」が処理対象である場合には、ステップ２３の判定結果がＹｅｓとなり、表現フィルタリング部２８は、属性辞書格納部に新規の属性表現「思い」を追加する（ステップ２４）。なお、表現フィルタリング部２８は、文節ペアフィルタリング部２６において文節ペアが該当条件を満たす場合に、評価辞書追加候補文節又は属性辞書追加候補文節から抽出される表現の最後の単語の品詞が予め定めた条件を満たすかどうかを判定し、当該条件を満たした場合に、当該表現を評価辞書又は属性辞書に追加する処理を行っている。
【００７１】
また、ステップ２３において、処理対象である属性表現と評価表現のペアのいずれにもフラグが付与されていない場合、表現フィルタリング部２８は、そのペアを評判情報格納部３１に格納する（ステップ２５）。図１３（ｃ）の例では、図１３（ｄ）に示すように、評価表現「よい」と属性表現「スープ」のペアと、評価表現「よい」と属性表現「鶏がらスープ」のペアが評判情報として評判情報格納部３１に格納される。評判情報格納部３１に評判情報を格納する際には、例えば、当該評判情報が抽出された文に対応する店名に対応付けて評判情報を格納する。
【００７２】
ステップ２６において、処理対象の文節ペアが、処理対象の文の中での最後の文節であるかどうかの判定がなされ、最後でなければ次の文節ペアに処理を移す。最後の文節ペアであれば、処理対象の文がテキストの中の最後の文であるかどうかの判定がなされ（ステップ２７）、最後の文でなければ次の文に処理が移され、最後の文であれば処理を終了する。
【００７３】
その後、例えば、レビューサイト提供装置１からの要求に応じて、評判情報提供部３２が、評判情報格納部３１から評判情報を読み出し、それをレビューサイト提供装置１に送信する。上記の評判情報抽出／辞書構築処理は、例えば、ある一定期間毎（レビューサイトにおいてテキストがある程度増加する都度）に行ってもよいし、レビューサイトにおいてユーザからの書き込みがなされる都度、そのテキストをレビューサイト提供装置１から評判情報抽出装置２に送り、その都度、評判情報抽出装置２が評判情報抽出／辞書構築処理を行うこととしてもよい。また、レビューサイト提供装置１内に、本実施の形態における評判情報抽出装置２の機能を備えてもよい。
【００７４】
以上説明したように、本実施の形態における評判情報抽出装置２によれば、評判情報抽出に用いられる評価辞書と属性辞書を、予め少数の単語を登録しておくだけで自動的に作成することが可能となる。
【００７５】
本発明は、上記の実施の形態に限定されることなく、特許請求の範囲内において、種々変更・応用が可能である。
【図面の簡単な説明】
【００７６】
【図１】本発明の実施の形態におけるシステム構成図である。
【図２】レビューサイト提供装置の機能構成図である。
【図３】テキスト格納部が格納するデータの構造例を示す図である。
【図４】評判情報格納部が格納するデータの構造例を示す図である。
【図５】ユーザ端末に表示される画面例である。
【図６】評判情報抽出装置の機能構成図である。
【図７】評判情報抽出装置の処理の概要を説明するための図である。
【図８】評判情報抽出装置の動作を示すフローチャートである。
【図９】評判情報抽出装置の動作を示すフローチャートである。
【図１０】評判情報抽出装置の動作を示すフローチャートである。
【図１１】テキストの一例を示す図である。
【図１２】具体例を説明するための図である。
【図１３】具体例を説明するための図である。
【符号の説明】
【００７７】
１ レビューサイト提供装置
２ 評判情報抽出装置
３ ユーザ端末
４ 通信ネットワーク
１１ 対ユーザ端末インタフェース部
１２ レビュー情報蓄積提供部
１３ 評判情報提供部
１４ 対評判情報抽出装置インタフェース部
１５ テキスト格納部
１６ 評判情報格納部
２１ 対レビューサイト提供装置インタフェース部
２２ テキスト取得部
２３ 前処理部
２４ 係り受け解析部
２５ 文節ペア取得部
２６ 文節ペアフィルタリング部
２７ 表現抽出部
２８ 表現フィルタリング部
２９ データ格納部
３０ 辞書格納部
３１ 評判情報格納部
３２ 評判情報提供部
【特許請求の範囲】
【請求項１】
評価辞書を格納する評価辞書格納手段と属性辞書を格納する属性辞書格納手段を備え、前記評価辞書と前記属性辞書を参照することにより、テキスト格納手段に格納されたテキストから評価表現と属性表現の組である評判情報を抽出する機能を有する評判情報抽出装置であって、
前記テキスト格納手段に格納された前記テキストを読み出し、当該テキストに含まれる文の係り受け解析を行い、当該文から係り受け関係にある文節のペアを抽出する文節ペア抽出手段と、
前記文節ペアの各文節と、前記評価辞書及び前記属性辞書に含まれる表現との比較を行う比較手段と、
前記比較手段により、前記文節ペアを構成する２つの文節のうちの一方の文節が前記評価辞書内の評価表現を含み、他方の文節はいずれの辞書内の表現も含まないと判定された場合に、前記他方の文節を前記属性辞書に追加するべき属性表現を含む属性辞書追加候補文節であると判定し、前記比較手段により、前記一方の文節が前記属性辞書内の属性表現を含み、前記他方の文節はいずれの辞書内の表現も含まないと判定された場合に、前記他方の文節を、前記評価辞書に追加するべき評価表現を含む評価辞書追加候補文節であると判定する辞書追加候補文節判定手段と、
前記評価辞書追加候補文節又は前記属性辞書追加候補文節を含む文節ペアが、品詞に基づく所定の条件を満たす場合に、前記評価辞書追加候補文節又は前記属性辞書追加候補文節から評価表現又は属性表現を抽出し、新規の表現として前記評価辞書又は前記属性辞書に追加する新規表現追加手段と
を備えたことを特徴とする評判情報抽出装置。
【請求項２】
前記新規表現追加手段は、前記評価辞書追加候補文節又は前記属性辞書追加候補文節を含む前記文節ペアにおける２つの文節のうちの最初の文節の最後の単語の品詞が予め定めた条件を満たすかどうかを判定する文節ペアフィルタリング手段を有し、
前記文節ペアフィルタリング手段により、少なくとも前記最初の文節の最後の単語の品詞が予め定めた条件を満たすと判定された場合に、前記新規表現追加手段は、前記評価辞書追加候補文節に含まれる評価表現又は前記属性辞書追加候補文節に含まれる属性表現を前記新規の表現として前記評価辞書又は前記属性辞書に追加することを特徴とする請求項１に記載の評判情報抽出装置。
【請求項３】
前記最初の文節が、前記属性辞書追加候補文節又は前記属性辞書内の属性表現を含む文節である場合において、前記予め定めた条件は、少なくとも前記最後の単語の品詞が格助詞又は係助詞であることであり、
前記最初の文節が、前記評価辞書追加候補文節又は前記評価辞書内の評価表現を含む文節である場合において、前記予め定めた条件は、前記最後の単語の品詞が活用形をもつ品詞であって、当該活用形が基本形又は体言接続であることである
ことを特徴とする請求項２に記載の評判情報抽出装置。
【請求項４】
前記文節ペアフィルタリング手段において前記文節ペアが前記条件を満たす場合に、前記新規表現追加手段は、前記評価辞書追加候補文節又は前記属性辞書追加候補文節から抽出される表現の最後の単語の品詞が予め定めた条件を満たすかどうかを判定し、当該条件を満たした場合に、当該表現を前記評価辞書又は前記属性辞書に追加することを特徴とする請求項２又は３に記載の評判情報抽出装置。
【請求項５】
前記表現が評価表現である場合、前記予め定めた条件は、当該評価表現の最後の単語が一般名詞、形容詞、又は形容動詞語幹となる名詞であることであり、
前記表現が属性表現である場合、前記予め定めた条件は、当該属性表現の最後の単語が一般名詞又は固有名詞であることである
ことを特徴とする請求項４に記載の評判情報抽出装置。
【請求項６】
前記評判情報抽出装置は、前記比較手段により、前記文節ペアを構成する２つの文節のうちの一方の文節が前記評価辞書内の評価表現を含み、他方の文節が前記属性辞書内の属性表現を含むと判定された場合に、前記一方の文節から評価表現を抽出し、前記他方の文節から属性表現を抽出し、当該評価表現と当該属性表現の組を評判情報として評判情報格納手段に格納する評判情報抽出手段を更に備えることを特徴とする請求項１ないし５のうちいずれか１項に記載の評判情報抽出装置。
【請求項７】
評価辞書を格納する評価辞書格納手段と属性辞書を格納する属性辞書格納手段を備え、前記評価辞書と前記属性辞書を参照することにより、テキスト格納手段に格納されたテキストから評価表現と属性表現の組である評判情報を抽出する機能を有する評判情報抽出装置が実行する辞書構築方法であって、
前記テキスト格納手段に格納された前記テキストを読み出し、当該テキストに含まれる文の係り受け解析を行い、当該文から係り受け関係にある文節のペアを抽出する文節ペア抽出ステップと、
前記文節ペアの各文節と、前記評価辞書及び前記属性辞書に含まれる表現との比較を行う比較ステップと、
前記比較ステップにより、前記文節ペアを構成する２つの文節のうちの一方の文節が前記評価辞書内の評価表現を含み、他方の文節はいずれの辞書内の表現も含まないと判定された場合に、前記他方の文節を前記属性辞書に追加するべき属性表現を含む属性辞書追加候補文節であると判定し、前記比較ステップにより、前記一方の文節が前記属性辞書内の属性表現を含み、前記他方の文節はいずれの辞書内の表現も含まないと判定された場合に、前記他方の文節を、前記評価辞書に追加するべき評価表現を含む評価辞書追加候補文節であると判定する辞書追加候補文節判定ステップと、
前記評価辞書追加候補文節又は前記属性辞書追加候補文節を含む文節ペアが、品詞に基づく所定の条件を満たす場合に、前記評価辞書追加候補文節又は前記属性辞書追加候補文節から評価表現又は属性表現を抽出し、新規の表現として前記評価辞書又は前記属性辞書に追加する新規表現追加ステップと
を備えたことを特徴とする辞書構築方法。
【請求項８】
コンピュータを、評価辞書を格納する評価辞書格納手段と属性辞書を格納する属性辞書格納手段を備え、前記評価辞書と前記属性辞書を参照することにより、テキスト格納手段に格納されたテキストから評価表現と属性表現の組である評判情報を抽出する機能を有する評判情報抽出装置として機能させるプログラムであって、コンピュータを、
前記テキスト格納手段に格納された前記テキストを読み出し、当該テキストに含まれる文の係り受け解析を行い、当該文から係り受け関係にある文節のペアを抽出する文節ペア抽出手段、
前記文節ペアの各文節と、前記評価辞書及び前記属性辞書に含まれる表現との比較を行う比較手段、
前記比較手段により、前記文節ペアを構成する２つの文節のうちの一方の文節が前記評価辞書内の評価表現を含み、他方の文節はいずれの辞書内の表現も含まないと判定された場合に、前記他方の文節を前記属性辞書に追加するべき属性表現を含む属性辞書追加候補文節であると判定し、前記比較手段により、前記一方の文節が前記属性辞書内の属性表現を含み、前記他方の文節はいずれの辞書内の表現も含まないと判定された場合に、前記他方の文節を、前記評価辞書に追加するべき評価表現を含む評価辞書追加候補文節であると判定する辞書追加候補文節判定手段、
前記評価辞書追加候補文節又は前記属性辞書追加候補文節を含む文節ペアが、品詞に基づく所定の条件を満たす場合に、前記評価辞書追加候補文節又は前記属性辞書追加候補文節から評価表現又は属性表現を抽出し、新規の表現として前記評価辞書又は前記属性辞書に追加する新規表現追加手段、
として機能させるプログラム。
【請求項１】
評価辞書を格納する評価辞書格納手段と属性辞書を格納する属性辞書格納手段を備え、前記評価辞書と前記属性辞書を参照することにより、テキスト格納手段に格納されたテキストから評価表現と属性表現の組である評判情報を抽出する機能を有する評判情報抽出装置であって、
前記テキスト格納手段に格納された前記テキストを読み出し、当該テキストに含まれる文の係り受け解析を行い、当該文から係り受け関係にある文節のペアを抽出する文節ペア抽出手段と、
前記文節ペアの各文節と、前記評価辞書及び前記属性辞書に含まれる表現との比較を行う比較手段と、
前記比較手段により、前記文節ペアを構成する２つの文節のうちの一方の文節が前記評価辞書内の評価表現を含み、他方の文節はいずれの辞書内の表現も含まないと判定された場合に、前記他方の文節を前記属性辞書に追加するべき属性表現を含む属性辞書追加候補文節であると判定し、前記比較手段により、前記一方の文節が前記属性辞書内の属性表現を含み、前記他方の文節はいずれの辞書内の表現も含まないと判定された場合に、前記他方の文節を、前記評価辞書に追加するべき評価表現を含む評価辞書追加候補文節であると判定する辞書追加候補文節判定手段と、
前記評価辞書追加候補文節又は前記属性辞書追加候補文節を含む文節ペアが、品詞に基づく所定の条件を満たす場合に、前記評価辞書追加候補文節又は前記属性辞書追加候補文節から評価表現又は属性表現を抽出し、新規の表現として前記評価辞書又は前記属性辞書に追加する新規表現追加手段と
を備えたことを特徴とする評判情報抽出装置。
【請求項２】
前記新規表現追加手段は、前記評価辞書追加候補文節又は前記属性辞書追加候補文節を含む前記文節ペアにおける２つの文節のうちの最初の文節の最後の単語の品詞が予め定めた条件を満たすかどうかを判定する文節ペアフィルタリング手段を有し、
前記文節ペアフィルタリング手段により、少なくとも前記最初の文節の最後の単語の品詞が予め定めた条件を満たすと判定された場合に、前記新規表現追加手段は、前記評価辞書追加候補文節に含まれる評価表現又は前記属性辞書追加候補文節に含まれる属性表現を前記新規の表現として前記評価辞書又は前記属性辞書に追加することを特徴とする請求項１に記載の評判情報抽出装置。
【請求項３】
前記最初の文節が、前記属性辞書追加候補文節又は前記属性辞書内の属性表現を含む文節である場合において、前記予め定めた条件は、少なくとも前記最後の単語の品詞が格助詞又は係助詞であることであり、
前記最初の文節が、前記評価辞書追加候補文節又は前記評価辞書内の評価表現を含む文節である場合において、前記予め定めた条件は、前記最後の単語の品詞が活用形をもつ品詞であって、当該活用形が基本形又は体言接続であることである
ことを特徴とする請求項２に記載の評判情報抽出装置。
【請求項４】
前記文節ペアフィルタリング手段において前記文節ペアが前記条件を満たす場合に、前記新規表現追加手段は、前記評価辞書追加候補文節又は前記属性辞書追加候補文節から抽出される表現の最後の単語の品詞が予め定めた条件を満たすかどうかを判定し、当該条件を満たした場合に、当該表現を前記評価辞書又は前記属性辞書に追加することを特徴とする請求項２又は３に記載の評判情報抽出装置。
【請求項５】
前記表現が評価表現である場合、前記予め定めた条件は、当該評価表現の最後の単語が一般名詞、形容詞、又は形容動詞語幹となる名詞であることであり、
前記表現が属性表現である場合、前記予め定めた条件は、当該属性表現の最後の単語が一般名詞又は固有名詞であることである
ことを特徴とする請求項４に記載の評判情報抽出装置。
【請求項６】
前記評判情報抽出装置は、前記比較手段により、前記文節ペアを構成する２つの文節のうちの一方の文節が前記評価辞書内の評価表現を含み、他方の文節が前記属性辞書内の属性表現を含むと判定された場合に、前記一方の文節から評価表現を抽出し、前記他方の文節から属性表現を抽出し、当該評価表現と当該属性表現の組を評判情報として評判情報格納手段に格納する評判情報抽出手段を更に備えることを特徴とする請求項１ないし５のうちいずれか１項に記載の評判情報抽出装置。
【請求項７】
評価辞書を格納する評価辞書格納手段と属性辞書を格納する属性辞書格納手段を備え、前記評価辞書と前記属性辞書を参照することにより、テキスト格納手段に格納されたテキストから評価表現と属性表現の組である評判情報を抽出する機能を有する評判情報抽出装置が実行する辞書構築方法であって、
前記テキスト格納手段に格納された前記テキストを読み出し、当該テキストに含まれる文の係り受け解析を行い、当該文から係り受け関係にある文節のペアを抽出する文節ペア抽出ステップと、
前記文節ペアの各文節と、前記評価辞書及び前記属性辞書に含まれる表現との比較を行う比較ステップと、
前記比較ステップにより、前記文節ペアを構成する２つの文節のうちの一方の文節が前記評価辞書内の評価表現を含み、他方の文節はいずれの辞書内の表現も含まないと判定された場合に、前記他方の文節を前記属性辞書に追加するべき属性表現を含む属性辞書追加候補文節であると判定し、前記比較ステップにより、前記一方の文節が前記属性辞書内の属性表現を含み、前記他方の文節はいずれの辞書内の表現も含まないと判定された場合に、前記他方の文節を、前記評価辞書に追加するべき評価表現を含む評価辞書追加候補文節であると判定する辞書追加候補文節判定ステップと、
前記評価辞書追加候補文節又は前記属性辞書追加候補文節を含む文節ペアが、品詞に基づく所定の条件を満たす場合に、前記評価辞書追加候補文節又は前記属性辞書追加候補文節から評価表現又は属性表現を抽出し、新規の表現として前記評価辞書又は前記属性辞書に追加する新規表現追加ステップと
を備えたことを特徴とする辞書構築方法。
【請求項８】
コンピュータを、評価辞書を格納する評価辞書格納手段と属性辞書を格納する属性辞書格納手段を備え、前記評価辞書と前記属性辞書を参照することにより、テキスト格納手段に格納されたテキストから評価表現と属性表現の組である評判情報を抽出する機能を有する評判情報抽出装置として機能させるプログラムであって、コンピュータを、
前記テキスト格納手段に格納された前記テキストを読み出し、当該テキストに含まれる文の係り受け解析を行い、当該文から係り受け関係にある文節のペアを抽出する文節ペア抽出手段、
前記文節ペアの各文節と、前記評価辞書及び前記属性辞書に含まれる表現との比較を行う比較手段、
前記比較手段により、前記文節ペアを構成する２つの文節のうちの一方の文節が前記評価辞書内の評価表現を含み、他方の文節はいずれの辞書内の表現も含まないと判定された場合に、前記他方の文節を前記属性辞書に追加するべき属性表現を含む属性辞書追加候補文節であると判定し、前記比較手段により、前記一方の文節が前記属性辞書内の属性表現を含み、前記他方の文節はいずれの辞書内の表現も含まないと判定された場合に、前記他方の文節を、前記評価辞書に追加するべき評価表現を含む評価辞書追加候補文節であると判定する辞書追加候補文節判定手段、
前記評価辞書追加候補文節又は前記属性辞書追加候補文節を含む文節ペアが、品詞に基づく所定の条件を満たす場合に、前記評価辞書追加候補文節又は前記属性辞書追加候補文節から評価表現又は属性表現を抽出し、新規の表現として前記評価辞書又は前記属性辞書に追加する新規表現追加手段、
として機能させるプログラム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
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【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
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【公開番号】特開２００９−２１７６４２（Ｐ２００９−２１７６４２Ａ）
【公開日】平成２１年９月２４日（２００９．９．２４）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００８−６１７６４（Ｐ２００８−６１７６４）
【出願日】平成２０年３月１１日（２００８．３．１１）
【出願人】（３９７０１４２８２）株式会社エヌ・ティ・ティ ピー・シー コミュニケーションズ (5)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２１年９月２４日（２００９．９．２４）
【国際特許分類】
【出願日】平成２０年３月１１日（２００８．３．１１）
【出願人】（３９７０１４２８２）株式会社エヌ・ティ・ティ ピー・シー コミュニケーションズ (5)
【Ｆターム（参考）】
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