(57)【要約】【課題】レビューを読むユーザの満足度を向上させること。【解決手段】情報処理装置は、レビュー文書から、評価の観点を表す第１表現と、前記評価の観点の肯定または否定を表す第２表現と、前記第１表現および前記第２表現を組み合わせた第１フレーズと、肯定または否定を表す第３表現および前記第１表現を組み合わせた第２フレーズとのうち、少なくともいずれか一つを抽出する抽出部と、前記抽出部による抽出結果に基づいて、前記レビュー文書のサマリーを生成する生成部と、を備える。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
レビュー文書から、評価の観点を表す第１表現と、前記評価の観点の肯定または否定を表す第２表現と、前記第１表現および前記第２表現を組み合わせた第１フレーズと、肯定または否定を表す第３表現および前記第１表現を組み合わせた第２フレーズとのうち、少なくともいずれか一つを抽出する抽出部と、
前記抽出部による抽出結果に基づいて、前記レビュー文書のサマリーを生成する生成部と、
を備える情報処理装置。
【請求項２】
前記生成部は、
前記抽出部により抽出された同じ種類の表現の数をカウントし、
前記カウントした数に基づいて、前記抽出部により抽出された表現を並べた前記サマリーを生成する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記生成部は、前記抽出部により複数の前記第１フレーズが抽出された場合、前記第１表現が同じ前記第１フレーズ同士を同じ種類の表現としてカウントする、
請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記生成部は、同じ種類の表現としてカウントした一以上の前記第１フレーズのうち、ある一つの代表的な前記第１フレーズを並べた前記サマリーを生成する、
請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記生成部は、前記抽出部により複数の前記第２フレーズが抽出された場合、前記第１表現が同じ前記第２フレーズ同士を同じ種類の表現としてカウントする、
請求項２から４のうちいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記生成部は、同じ種類の表現としてカウントした一以上の前記第２フレーズのうち、ある一つの代表的な前記第２フレーズを並べた前記サマリーを生成する、
請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記生成部は、前記抽出部により複数の前記第１表現および前記第２表現が抽出された場合、同じ前記第１表現同士を同じ種類の表現としてカウントするとともに、同じ前記第２表現同士を同じ種類の表現としてカウントする、
請求項２から６のうちいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記生成部は、同じ種類の表現としてカウントした一以上の前記第１表現のうち、ある一つの代表的な前記第１表現と、同じ種類の表現としてカウントした一以上の前記第２表現のうち、ある一つの代表的な前記第２表現とを並べた前記サマリーを生成する、
請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記抽出部は、
前記レビュー文書から、前記第１フレーズまたは前記第２フレーズを第１優先度で抽出し、
前記抽出した前記第１フレーズまたは前記第２フレーズを除く前記レビュー文書から、前記第１優先度よりも低い第２優先度で前記第１表現または前記第２表現を抽出する、
請求項１から８のうちいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記生成部によって生成された前記サマリーを含むコンテンツを端末装置に提供する提供部を更に備える、
請求項１から９のうちいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
コンピュータが、
レビュー文書から、評価の観点を表す第１表現と、前記評価の観点の肯定または否定を表す第２表現と、前記第１表現および前記第２表現を組み合わせた第１フレーズと、肯定または否定を表す第３表現および前記第１表現を組み合わせた第２フレーズとのうち、少なくともいずれか一つを抽出し、
前記抽出した結果に基づいて、前記レビュー文書のサマリーを生成する、
情報処理方法。
【請求項１２】
コンピュータに、
レビュー文書から、評価の観点を表す第１表現と、前記評価の観点の肯定または否定を表す第２表現と、前記第１表現および前記第２表現を組み合わせた第１フレーズと、肯定または否定を表す第３表現および前記第１表現を組み合わせた第２フレーズとのうち、少なくともいずれか一つを抽出する処理と、
前記抽出した結果に基づいて、前記レビュー文書のサマリーを生成する処理と、
を実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ショッピングサイトなどでは、商品やサービスのレビュー文書が掲載されている。これに関連し、異なる大きさの複数の窓を用いて、文書中の各位置における語彙的結束度を計算し、各話題の階層毎に話題境界の候補区間を求め、異なる階層の候補区間を順に統合していくことで、階層毎に話題境界を認定し、要約作成対象の話題のまとまりと、それを含む大きな話題のまとまりとの関係に基づき、重要文を抽出して要約を作成する技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平１１−２７２６９９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、従来の技術では、長文で情報量が多く、読みにくかったり、読むこと自体が敬遠されてしまったりするようなレビュー文書がユーザに提供される場合があった。この結果、ユーザの満足度が低下する場合があった。
【０００５】
本発明は、上記の課題に鑑みてなされたものであり、レビューを読むユーザの満足度を向上させることができる情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムを提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一態様は、レビュー文書から、評価の観点を表す第１表現と、前記評価の観点の肯定または否定を表す第２表現と、前記第１表現および前記第２表現を組み合わせた第１フレーズと、肯定または否定を表す第３表現および前記第１表現を組み合わせた第２フレーズとのうち、少なくともいずれか一つを抽出する抽出部と、前記抽出部による抽出結果に基づいて、前記レビュー文書のサマリーを生成する生成部と、を備える情報処理装置である。
【発明の効果】
【０００７】
本発明の一態様によれば、レビューを読むユーザの満足度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】実施形態における情報処理装置１００を含む情報処理システム１の一例を示す図である。
【図２】実施形態における情報処理装置１００の構成の一例を示す図である。
【図３】コンテンツ提供部１１２により提供されるウェブページの一例を示す図である。
【図４】辞書生成部１１４による一連の処理の流れを示すフローチャートである。
【図５】レビュー文書を分類する処理を模式的に示す図である。
【図６】高評価用辞書１３４の一例を示す図である。
【図７】抽出部１１６およびサマリー生成部１１８による一連の処理の流れを示すフローチャートである。
【図８】抽出条件情報１３８の一例を示す図である。
【図９】抽出条件に従ってレビュー文書から辞書に登録された表現を抽出する方法を説明するための図である。
【図１０】抽出条件に従ってレビュー文書から辞書に登録された表現を抽出する方法を説明するための図である。
【図１１】抽出条件に従ってレビュー文書から辞書に登録された表現を抽出する方法を説明するための図である。
【図１２】カウントの結果の一例を示す図である。
【図１３】高評価サマリーの一例を示す図である。
【図１４】実施形態の情報処理装置１００のハードウェア構成の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本発明を適用した情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムを、図面を参照して説明する。
【００１０】
［概要］
情報処理装置は、一以上のプロセッサにより実現される。情報処理装置は、（１）「属性」という種類の表現、（２）「属性値」という種類の表現、（３）「属性」および「属性値」のそれぞれの表現を組み合わせたフレーズ、（４）「評価」という種類の表現と「属性」の表現を組み合わせたフレーズのうち、少なくともいずれか一つをレビュー文書から抽出する。
【００１１】
「属性」とは、評価の観点を表す表現であり、例えば、文章の主体、主語、体言にあたる表現である。種類が「属性」の表現は、「第１表現」の一例である。
【００１２】
「属性値」とは、評価の観点の肯定または否定を表す表現であり、例えば、文章の述語にあたる表現である。種類が「属性値」の表現は、「第２表現」の一例である。
【００１３】
「評価」とは、属性値とは異なり、その表現単独で肯定または否定を表す表現であり、例えば、文章の述語にあたる表現である。種類が「評価」の表現は、「第３表現」の一例である。
【００１４】
例えば、「色がきれいでとても満足です」という一つの文章が存在した場合、この文章の主語にあたる「色」という表現は属性であり、「きれい」という表現は属性値であり、「満足」という表現は評価である。
【００１５】
レビュー文書とは、ショッピングサイトなどで販売される商品またはサービスや、ホテルなどの宿泊施設、観光地、株を売買可能な企業、アニメや映画などのコンテンツ、祭りや花火大会などのイベント、といったレビュー対象に対するユーザの感想や批評、意見、報告などを表した電子文書である。
【００１６】
情報処理装置は、レビュー文書から、上記（１）から（４）のうち少なくともいずれか一つの表現を抽出すると、その抽出した表現に基づいて、レビュー文書のサマリーを生成し、その生成したサマリーを含むコンテンツを、ユーザが利用可能な端末装置（外部装置）に提供する。サマリーを含むコンテンツは、例えば、ショッピングサイトなどで商品のレビュー文書が掲載されるようなウェブページである。これによって、レビューを読むユーザの満足度を向上させることができる。
【００１７】
［全体構成］
以下、実施形態について説明する。図１は、実施形態における情報処理装置１００を含む情報処理システム１の一例を示す図である。実施形態における情報処理システム１は、例えば、一以上の端末装置１０と、情報処理装置１００とを備える。これらの装置は、ネットワークＮＷを介して接続される。
【００１８】
図１に示す各装置は、ネットワークＮＷを介して種々の情報を送受信する。ネットワークＮＷは、例えば、インターネット、ＷＡＮ（Wide Area Network）、ＬＡＮ（Local Area Network）、プロバイダ端末、無線通信網、無線基地局、専用回線などを含む。なお、図１に示す各装置の全ての組み合わせが相互に通信可能である必要はなく、ネットワークＮＷは、一部にローカルなネットワークを含んでもよい。
【００１９】
端末装置１０は、例えば、スマートフォンなどの携帯電話、タブレット端末、各種パーソナルコンピュータなどの、入力装置、表示装置、通信装置、記憶装置、および演算装置を備える端末装置である。通信装置は、ＮＩＣ（Network Interface Card）などのネットワークカード、無線通信モジュールなどを含む。端末装置１０では、ウェブブラウザやアプリケーションプログラムなどのＵＡ（User Agent）が起動し、ユーザの入力操作に応じたリクエストを情報処理装置１００に送信する。また、ＵＡが起動された端末装置１０は、情報処理装置１００から取得した情報に基づいて、表示装置に各種画像を表示させる。
【００２０】
［情報処理装置の構成］
図２は、実施形態における情報処理装置１００の構成の一例を示す図である。図示のように、情報処理装置１００は、例えば、通信部１０２と、制御部１１０と、記憶部１３０とを備える。
【００２１】
通信部１０２は、例えば、ＮＩＣ等の通信インターフェースを含む。通信部１０２は、ネットワークＮＷを介して、端末装置１０などと通信する。例えば、通信部１０２は、ウェブブラウザなどのＵＡが起動した端末装置１０と通信し、端末装置１０からリクエストを受信する。
【００２２】
制御部１１０は、例えば、コンテンツ提供部１１２と、辞書生成部１１４と、抽出部１１６と、サマリー生成部１１８とを備える。
【００２３】
制御部１１０の構成要素は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等のプロセッサ（あるいはプロセッサ回路）が、記憶部１３０に記憶されたプログラム（ソフトウェア）を実行することにより実現される。また、これらの複数の構成要素のうち一部または全部は、ＬＳＩ（Large Scale Integration）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）等のハードウェア（回路部：circuitry）によって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアの協働によって実現されてもよい。また、上記のプログラムは、予め記憶部１３０に格納されていてもよいし、ＤＶＤやＣＤ−ＲＯＭなどの着脱可能な記憶媒体に格納されており、記憶媒体が情報処理装置１００のドライブ装置に装着されることで記憶媒体から記憶部１３０にインストールされてもよい。
【００２４】
記憶部１３０は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disc Drive）、フラッシュメモリ、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read Only Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）などの記憶装置により実現される。記憶部１３０には、ファームウェアやアプリケーションプログラムなどの各種プログラムの他に、レビュー文書情報１３２や、高評価用辞書１３４、低評価用辞書１３６、抽出条件情報１３８などが格納される。レビュー文書情報１３２は、上述した複数のレビュー文書が含まれる情報である。その他の情報については後述する。
【００２５】
コンテンツ提供部１１２は、通信部１０２が端末装置１０からリクエストを受信した場合、通信部１０２を制御して、リクエストに応じた情報を端末装置１０に提供する。例えば、通信部１０２が、ウェブブラウザがＵＡとして起動された端末装置１０からＨＴＴＰリクエストを受信した場合、コンテンツ提供部１１２は、その端末装置１０にウェブページを提供してよい。また、例えば、通信部１０２が、アプリケーションがＵＡとして起動された端末装置１０からＡＰＩリクエストを受信した場合、コンテンツ提供部１１２は、その端末装置１０にコンテンツを提供してよい。
【００２６】
図３は、コンテンツ提供部１１２により提供されるウェブページの一例を示す図である。図示の例では、インターネット上において商品を販売するショッピングサイトやオークションサイト、フリーマーケットサイト等のウェブサイト（以下、販売サイトと称する）のウェブページを模式的に示している。例えば、販売サイトのウェブページの領域Ｒ１には、商品の画像やタイトル、価格、カート投入ボタンなどが表示され、領域Ｒ２には、レビュー文書のサマリーが表示され、領域Ｒ３には、レビュー文書が一覧形式で表示される。領域Ｒ２に示すサマリーは、サマリー生成部１１８によって生成される。これについては後述する。なお、図３の例では、販売サイトにレビュー文書のサマリーが表示されるものとして説明したがこれに限られず、例えば、宿泊施設の予約サイトや、観光地の情報サイト、株や仮想通貨などのファイナンスに関する情報交換サイトなどのように、ユーザが作成したレビュー文書が一覧として表示されるようなウェブサイトであれば如何なるウェブサイトであってもよい。また、これらのウェブサイトは、携帯電話などにインストールされたアプリケーションプログラムによって実現されてもよい。
【００２７】
［辞書生成部の処理フロー］
辞書生成部１１４は、サマリー生成部１１８がサマリーを生成する際に利用する辞書を生成する。以下、辞書生成部１１４による一連の処理の流れをフローチャートに即して説明する。図４は、辞書生成部１１４による一連の処理の流れを示すフローチャートである。本フローチャートの処理は、例えば、所定の周期で繰り返し行われてよい。
【００２８】
まず、辞書生成部１１４は、レビュー文書情報１３２として記憶部１３０に格納された複数のレビュー文書を、高評価のレビュー文書を集めた高評価レビュー群と低評価のレビュー文書を集めた低評価レビュー群とに分類する（Ｓ１００）。
【００２９】
図５は、レビュー文書を分類する処理を模式的に示す図である。図示のように、各レビュー文書には、レビュー対象に対する評価が高いほど大きく、レビュー対象に対する評価が低いほど小さい評点が対応付けられている。この評点は、例えば、最低点（例えば０．０）から最高点（例えば５．０）の範囲内でユーザによって任意に設定される。そのため、例えば、辞書生成部１１４は、図示のように、ある第１閾値（例えば４.０）以上の評点が対応付けられたレビュー文書を高評価レビュー群に分類し、第１閾値よりも小さい第２閾値（例えば２．０）以下の評点が対応付けられたレビュー文書を低評価レビュー群に分類してよい。なお、第１閾値と第２閾値とは同じ値であってもよい。また、辞書生成部１１４は、評点が対応付けられたレビュー文書を３つ以上のレビュー群に分類してもよい。
【００３０】
次に、辞書生成部１１４は、分類した高評価レビュー群と低評価レビュー群との其々から、「属性」、「属性値」、および「評価」のそれぞれに該当する表現を抽出する（Ｓ１０２）。
【００３１】
次に、辞書生成部１１４は、高評価レビュー群から抽出した表現を集めた辞書を生成し、これを高評価用辞書１３４として記憶部１３０に記憶させるとともに、低評価レビュー群から抽出した表現を集めた辞書を生成し、これを低評価用辞書１３６として記憶部１３０に記憶させる（Ｓ１０４）。これによって本フローチャートの処理が終了する。
【００３２】
図６は、高評価用辞書１３４の一例を示す図である。図示の例のように、高評価用辞書１３４は、第１種類に対して、第２種類と、ラベルと、実際にレビュー文書から抽出された表現とが対応付けられたデータであってよい。なお、低評価用辞書１３６についても、高評価用辞書１３４と同様に、第１種類に対して、第２種類と、ラベルと、実際にレビュー文書から抽出された表現とが対応付けられたデータであるものとする。
【００３３】
第１種類は、レビュー文書に含まれ得る表現が、上述した「属性」、「属性値」、「評価」のいずれか、またはこれらのいずれでもない「その他」であることを表している。第２種類は、「属性」および「属性値」に該当する表現が、商品またはサービスを評価の観点としているのか、或いはそれら商品またはサービスを販売する店舗を評価の観点としているのかを表している。ラベルは、各表現がどの種類に該当する表現であるのかを識別する識別子である。例えば、第１種類が「属性」であり、第２種類が「商品」である表現には、＜ｋ＞のラベルが付与され、第１種類が「属性」であり、第２種類が「店舗」である表現には、＜ｋｓ＞のラベルが付与され、第１種類が「属性値」であり、第２種類が「商品」である表現には、＜ｖ＞のラベルが付与され、第１種類が「属性値」であり、第２種類が「店舗」である表現には、＜ｖｓ＞のラベルが付与され、第１種類が「評価」である表現には、＜ｅ＞のラベルが付与される。
【００３４】
辞書には、＜ｋ＞のラベルが付与される表現として、例えば、「価格」、「音」、「コスパ」といった表現が登録され、＜ｋｓ＞のラベルが付与される表現として、例えば、「発送」、「対応」といった表現が登録され、＜ｖ＞のラベルが付与される表現として、例えば、「安い」、「小さい」、「疲れない」といった表現が登録され、＜ｖｓ＞のラベルが付与される表現として、例えば、「迅速」、「即納」といった表現が登録され、＜ｅ＞のラベルが付与される表現として、例えば、「良い」、「最高」、「満足」といった表現が登録される。
【００３５】
＜ｖ＞のラベルや＜ｖｓ＞のラベルが付与される表現、すなわち「属性値」に該当する表現は、その表現の直前などに「属性」に該当する表現（主体）を伴わなくとも、その表現単独である程度主体（評価の観点）を推測することができる。例えば、「小さい」という表現であれば、その「小さい」という表現の主体は、商品のような実体をもつ物であると推測できる。これに対して、＜ｅ＞のラベルが付与される表現、すなわち「評価」に該当する表現は、その表現の直前などに「属性」に該当する表現（主体）を伴わなければ、その表現単独で主体を推測することが困難である。例えば、「最高」という表現の場合、その表現の主体が、商品やサービスであるのか、商品やサービスを販売する店舗であるのか、或いは別の何かであるのかを区別することができない。そのため、「評価」に該当する表現には、第２種類が対応付けられない。
【００３６】
［抽出部およびサマリー生成部の処理フロー］
以下、抽出部１１６およびサマリー生成部１１８による一連の処理の流れをフローチャートに即して説明する。図７は、抽出部１１６およびサマリー生成部１１８による一連の処理の流れを示すフローチャートである。本フローチャートの処理は、例えば、レビュー文書情報１３２の更新周期に合せて繰り返し行われてよい。
【００３７】
まず、抽出部１１６は、レビュー文書情報１３２に含まれる複数のレビュー文書の中から、対象とする商品またはサービスのレビュー文書を選択する（Ｓ２００）。
【００３８】
次に、抽出部１１６は、抽出条件情報１３８が示す抽出条件に基づいて、高評価用辞書１３４と低評価用辞書１３６とのそれぞれに登録された表現を、選択したレビュー文書から抽出する（Ｓ２０２）。
【００３９】
図８は、抽出条件情報１３８の一例を示す図である。図示の例のように、抽出条件情報１３８が示す抽出条件は、最優先事項として、以下の条件を含む。
【００４０】
条件（Ｉ）：ラベル＜ｋ＞の表現の後に、格助詞または係助詞を挟んでラベル＜ｖ＞または＜ｅ＞の表現が出現する場合、ラベル＜ｋ＞の表現から、ラベル＜ｖ＞または＜ｅ＞の表現までの連続した文字列を一つのフレーズとして抽出すること。なお、ラベル＜ｋ＞の表現と、ラベル＜ｖ＞または＜ｅ＞の表現との間には、助詞に加えて、「とても」や「かなり」といった副詞などが出現してもよい。この場合、条件（Ｉ）は、ラベル＜ｋ＞の表現の後の２つの形態素以内に、ラベル＜ｖ＞または＜ｅ＞の表現が出現することであってよい。
【００４１】
条件（ＩＩ）：ラベル＜ｋ＞の表現の後に、助詞などの他の表現を挟まずにラベル＜ｖ＞または＜ｅ＞の表現が出現する場合、それらの表現を出現順に組み合わせた一連の文字列を一つのフレーズとして抽出すること。
【００４２】
条件（ＩＩＩ）：ラベル＜ｖ＞または＜ｅ＞の表現の後に、助詞などの他の表現を挟まずにラベル＜ｋ＞の表現が出現する場合、それらの表現を出現順に組み合わせた一連の文字列を一つのフレーズとして抽出すること。
【００４３】
また、抽出条件は、最優先事項の次に優先すべき事項として、以下の条件を含む。
【００４４】
条件（ＩＶ）：ラベル＜ｖ＞の表現の前後に、ラベル＜ｋ＞の表現が出現せず、ラベル＜ｖ＞の表現が単独で出現する場合、ラベル＜ｖ＞の表現を抽出すること。
【００４５】
条件（Ｖ）：ラベル＜ｋ＞の表現の前後に、ラベル＜ｖ＞または＜ｅ＞の表現が出現せず、ラベル＜ｋ＞の表現が単独で出現する場合、ラベル＜ｋ＞の表現を抽出すること。
【００４６】
ラベル＜ｋ＞とラベル＜ｖ＞とを組み合わせた条件（Ｉ）、（ＩＩ）、（ＩＩＩ）のいずれかを満たすフレーズは、「第１フレーズ」の一例であり、ラベル＜ｋ＞とラベル＜ｅ＞とを組み合わせた条件（Ｉ）、（ＩＩ）、（ＩＩＩ）のいずれかを満たすフレーズは、「第２フレーズ」の一例である。
【００４７】
例えば、「音が小さい」という文章を考えた場合、「音」はラベル＜ｋ＞の表現であり、「小さい」はラベル＜ｖ＞の表現であり、「が」は格助詞である。この場合、条件（Ｉ）に従って、「音」で始まり「小さい」で終わる一連の文字列「音が小さい」が一つのフレーズとして抽出される。
【００４８】
図９から図１１は、抽出条件に従ってレビュー文書から辞書に登録された表現を抽出する方法を説明するための図である。図９から図１１の例では、レビュー対象がイヤホンである場合のレビュー文書を表している。
【００４９】
例えば、抽出部１１６が、Ｓ２００の処理で、図９に例示したレビュー文書１〜５を選択したとする。この場合、まず、抽出部１１６は、図１０に示すように、最優先事項（第１優先度）の条件（Ｉ）、（ＩＩ）、（ＩＩＩ）に従って、レビュー文書１から表現の組み合わせであるフレーズを抽出する。例えば、「価格が安くて、音も最高でした。」というレビュー文書１では、条件（Ｉ）を満たす「価格が安く」という文字列と、「音も最高」という文字列とがフレーズとして抽出される。
【００５０】
抽出部１１６は、レビュー文書１〜５のそれぞれから、最優先事項の条件（Ｉ）、（ＩＩ）、（ＩＩＩ）を満たす文字列を抽出し終えると、図１１に示すように、次に、レビュー文書１〜５のそれぞれから、次の優先事項（第２優先度）の条件（ＩＶ）および（Ｖ）を満たす文字列を抽出する。例えば、「小さくて疲れない。」というレビュー文書３では、条件（ＩＶ）を満たす「小さく」という文字列と、「疲れない」という文字列とが抽出される。
【００５１】
この際、抽出部１１６は、最優先事項の条件（Ｉ）、（ＩＩ）、（ＩＩＩ）を満たし、一度でも抽出した文字列については、条件（ＩＶ）および（Ｖ）を満たす文字列であっても抽出しない。言い換えれば、抽出部１１６は、最優先事項の条件（Ｉ）、（ＩＩ）、（ＩＩＩ）を満たす文字列をレビュー文書から除き、そのレビュー文書から、条件（ＩＶ）および（Ｖ）を満たす文字を抽出する。
【００５２】
例えば、「価格が安くて、音も最高でした。」というレビュー文書１では、「価格が安く」という文字列と、「音も最高」という文字列とが条件（Ｉ）を満たしており、更に「安く」という文字列が条件（ＩＶ）を満たしている。このような場合、抽出部１１６は、「価格が安く」という文字列を抽出した後に、「安く」という文字列は抽出しない。
【００５３】
図７のフローチャートの説明に戻り、次に、サマリー生成部１１８は、抽出部１１６が高評価用辞書１３４を用いて抽出した一以上の表現を集めた第１グループの中から、同じ種類の表現（以下、同種表現と称する）の出現回数をカウントするとともに、抽出部１１６が低評価用辞書１３６を用いて抽出した一以上の表現を集めた第２グループの中から、同種表現の出現回数をカウントする（Ｓ２０４）。
【００５４】
例えば、サマリー生成部１１８は、抽出部１１６によって最優先事項の条件（Ｉ）、（ＩＩ）、（ＩＩＩ）を満たす複数の文字列がフレーズとして抽出された場合、それら複数のフレーズに含まれる「属性」の表現、すなわちラベル＜ｋ＞の表現同士を比較し、比較した表現同士が互いに同じ表現である場合、ラベル＜ｋ＞が同じフレーズ同士を同種表現としてカウントする。また、サマリー生成部１１８は、抽出部１１６によって次の優先事項の条件（ＩＶ）を満たす複数の文字列が抽出された場合、「属性値」の表現、すなわちラベル＜ｖ＞の表現同士を比較し、比較した表現同士が互いに同じ表現である場合、それらを同種表現としてカウントする。同様に、サマリー生成部１１８は、抽出部１１６によって次の優先事項の条件（Ｖ）を満たす複数の文字列が抽出された場合、「属性」の表現、すなわちラベル＜ｋ＞の表現同士を比較し、比較した表現同士が互いに同じ表現である場合、それらを同種表現としてカウントする。
【００５５】
図１２は、カウントの結果の一例を示す図である。例えば、図９から図１１に例示したレビュー文書の場合、最優先事項の条件（Ｉ）、（ＩＩ）、（ＩＩＩ）を満たす文字列は、レビュー文書１の「価格が安く」、「音も最高」、レビュー文書２の「音も小さく」、レビュー文書５の「価格が安い」、「音も最高」である。この場合、ラベル＜ｋ＞の表現は、「価格」と「音」であることから、レビュー文書１の「価格が安く」と、レビュー文書５の「価格が安い」は、同種表現としてカウントされ、レビュー文書１の「音も最高」と、レビュー文書２の「音も小さく」と、レビュー文書５の「音も最高」は、同種表現としてカウントされる。
【００５６】
従って、サマリー生成部１１８は、「音」というラベル＜ｋ＞の表現が含まれる同種表現については、出現回数を３回とカウントし、「価格」というラベル＜ｋ＞の表現が含まれる同種表現については、出現回数を２回とカウントする。
【００５７】
また、次の優先事項の条件（ＩＶ）、（Ｖ）を満たす文字列は、レビュー文書３の「小さい」、「疲れない」、レビュー文書４の「安い」である。この場合、「小さい」、「疲れない」、「安い」はいずれもラベル＜ｖ＞の表現であることから、サマリー生成部１１８は、「小さい」、「疲れない」、「安い」という各同種表現の出現回数を１回とカウントする。
【００５８】
次に、サマリー生成部１１８は、第１グループと第２グループとのそれぞれについて、出現回数をカウントした一以上の同種表現のうち、出現回数が上位ｋ個（ｋは任意の自然数）の同種表現を選択する（Ｓ２０６）。例えば、図１２に例示したカウント結果の場合に、ｋ＝５とした場合、サマリー生成部１１８は、「音」、「価格」、「小さい」、「疲れない」、「安い」のすべての同種表現を選択する。
【００５９】
次に、サマリー生成部１１８は、選択したｋ個の同種表現のそれぞれについて、画面に表示するときの代表的な表現を決定する（Ｓ２０８）。例えば、サマリー生成部１１８は、同種表現としてカウントされた複数のフレーズのうち、最も出現回数が多いフレーズを代表的な表現に決定してよい。例えば、図９から図１１に例示したレビュー文書の場合、ラベル＜ｋ＞の表現である「音」に関して、レビュー文書１の「音も最高」と、レビュー文書２の「音も小さく」と、レビュー文書５の「音も最高」は、同種表現としてカウントされている。この場合、サマリー生成部１１８は、代表的な表現の候補である「音も最高」というフレーズと、「音も小さく」というフレーズとのうち、より出現回数の多い「音も最高」という表現を、ラベル＜ｋ＞の表現である「音」の代表的な表現に決定する。
【００６０】
なお、サマリー生成部１１８は、同種表現としてカウントされたフレーズまたは表現の出現回数が１回である場合、その１回出現したフレーズまたは表現を代表的な表現に決定してよい。例えば、図９から図１１に例示したレビュー文書の場合、「小さい」という表現は一度しか出現していないため、サマリー生成部１１８は、この「小さい」という表現そのものを代表的な表現としてよい。
【００６１】
次に、サマリー生成部１１８は、第１グループの中でカウントした出現回数が多い上位ｋ個の代表的な表現をランキング形式で並べたレビュー文書のサマリー（以下、高評価サマリーと称する）と、第２グループの中でカウントした出現回数が多い上位ｋ個の代表的な表現をランキング形式で並べたレビュー文書のサマリー（以下、低評価サマリーと称する）とを生成する（Ｓ２１０）。言い換えれば、サマリー生成部１１８は、高評価用辞書に登録された表現を高評価レビュー群から抽出し、その抽出した表現のうち、出現回数が多い上位ｋ個の表現を集めたものを高評価サマリーとして生成するとともに、低評価用辞書に登録された表現を低評価レビュー群から抽出し、その抽出した表現のうち、出現回数が多い上位ｋ個の表現を集めたものを低評価サマリーとして生成する。
【００６２】
図１３は、高評価サマリーの一例を示す図である。例えば、サマリー生成部１１８は、図１２に例示するように、「音」、「価格」、「小さい」、「疲れない」、「安い」の５つの同種表現の出現回数をカウントした場合、「音」という同種表現の代表的な表現「音も最高」と、「価格」という同種表現の代表的な表現「価格が安い」と、「小さい」という同種表現の代表的な表現「小さい」と、「疲れない」という同種表現の代表的な表現「疲れない」と、「安い」という同種表現の代表的な表現「安い」とを、画面上側から出現回数の多い順に並べたサマリーを生成する。この際、サマリー生成部１１８は、サマリーにおいて、各代表的な表現の隣に、出現回数を件数として表示させてよい。
【００６３】
次に、サマリー生成部１１８は、生成した高評価サマリーと低評価サマリーとをレビュー文書に対応付けて記憶部１３０に記憶させる（Ｓ２１２）。これを受けて、上述したコンテンツ提供部１１２は、図３に例示するように、サマリー生成部１１８によって生成された高評価サマリーおよび低評価サマリーを掲載したウェブページを生成する。そして、コンテンツ提供部１１２は、通信部１０２によってレビュー文書を掲載するウェブページのリクエストが受信されると、通信部１０２を制御して、リクエスト元の端末装置１０に、生成したウェブページをレスポンスとして送信する。例えば、コンテンツ提供部１１２は、図３の領域Ｒ２のレビューサマリーにおいて、高評価用辞書１３４を用いて生成された高評価サマリーを「良かったところ」として表示させ、低評価用辞書１３６を用いて生成された低評価サマリーを「残念だったところ」として表示させたウェブページを送信してよい。これによって、本フローチャートの処理が終了する。
【００６４】
以上説明した実施形態によれば、レビュー文書から、（１）「属性」という種類の表現（ラベル＜ｋ＞の表現）、（２）「属性値」という種類の表現（ラベル＜ｖ＞の表現）、（３）「属性」および「属性値」のそれぞれの表現を組み合わせたフレーズ（ラベル＜ｋ＞＋ラベル＜ｖ＞のフレーズ）、（４）「評価」という種類の表現と「属性」の表現を組み合わせたフレーズ（ラベル＜ｋ＞＋ラベル＜ｅ＞のフレーズ）のうち、少なくともいずれか一つを抽出し、抽出した表現に基づいて、レビュー文書のサマリーを生成するため、レビューを読むユーザの満足度を向上させることができる。
【００６５】
上述したように、レビュー文書の中から、同じ「属性」または「属性値」の表現を含む文字列を同種表現として抽出し、各同種表現として一括りにまとめた複数の表現の中から代表的な表現を選択し、選択した各代表的な表現を、同種表現の出現回数の多い順に並べたサマリーを生成するため、レビューのエッセンスを残しつつ、レビューの内容を簡潔にまとめることができる。この際、代表的な表現には、「属性」と「評価」とを組み合わせたフレーズも含み得る。従って、レビューの内容をまとめても、「何（評価の観点）」について「良い（肯定する）」のか、或いは「悪い（否定する）」のかという人間が理解可能な必要最小限のエッセンスを残すことができる。これにより、ユーザはすべてのレビュー文書を読まずとも、サマリーを読むだけで、そのレビュー対象の具体的な使用感などを知ることができ、購入したものの想定していたものとは違うためキャンセルする、といったケースが発生するのを抑制することができる。この結果、ユーザの満足度を向上さることはできる。また、更に、ユーザの満足度が向上することでリピーターを増加させたり、検索エンジンからレビュー対象が掲載されたページへの流入数を増加させたりすることができる。
【００６６】
また、上述した実施形態によれば、高評価用辞書に登録された表現を高評価レビュー群から抽出し、その抽出した表現のうち、出現回数が多い上位ｋ個の表現を集めたものを高評価サマリーとして生成し、低評価用辞書に登録された表現を低評価レビュー群から抽出し、その抽出した表現のうち、出現回数が多い上位ｋ個の表現を集めたものを低評価サマリーとして生成するため、ユーザが参考にしやすいレビュー文書のサマリーをより高精度に生成することができる。
【００６７】
＜ハードウェア構成＞
上述した実施形態の情報処理装置１００は、例えば、図１４に示すようなハードウェア構成により実現される。図１４は、実施形態の情報処理装置１００のハードウェア構成の一例を示す図である。
【００６８】
情報処理装置１００は、ＮＩＣ１００−１、ＣＰＵ１００−２、ＲＡＭ１００−３、ＲＯＭ１００−４、フラッシュメモリやＨＤＤなどの二次記憶装置１００−５、およびドライブ装置１００−６が、内部バスあるいは専用通信線によって相互に接続された構成となっている。ドライブ装置１００−６には、光ディスクなどの可搬型記憶媒体が装着される。二次記憶装置１００−５、またはドライブ装置１００−６に装着された可搬型記憶媒体に格納されたプログラムがＤＭＡコントローラ（不図示）などによってＲＡＭ１００−３に展開され、ＣＰＵ１００−２によって実行されることで、制御部１１０が実現される。制御部１１０が参照するプログラムは、ネットワークＮＷを介して他の装置からダウンロードされてもよい。
【００６９】
以上、本発明を実施するための形態について実施形態を用いて説明したが、本発明はこうした実施形態に何ら限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々の変形及び置換を加えることができる。
【符号の説明】
【００７０】
１…情報処理システム、１０…端末装置、１００…情報処理装置、１０２…通信部、１１０…制御部、１１２…コンテンツ提供部、１１４…辞書生成部、１１６…抽出部、１１８…サマリー生成部、１３０…記憶部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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