(57)【要約】【課題】  様々な不満の中から、他のサービスに利用可能な不満として、デメリットや不利益な出来事に関する不満を見分けて抽出する。【解決手段】  本発明は、文書集合データベースから文書を取得し、改善動作を抽出し、文書集合データベースから取得した文書から該改善動作の対象を抽出し、該改善動作と該改善動作の対象の共起頻度を求め、改善動作と改善動作の対象の共起頻度を取得し、該改善動作の対象を否定、中立、肯定のいずれかの評価極性に分類し、否定的な改善動作の対象を不満として出力する。【選択図】  図１
2010204865.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
不満を抽出するための情報処理装置であって、
文書群を保持する文書集合データベースから文書を取得し、改善動作を抽出し、改善動作記憶手段に格納する改善動作抽出手段と、
前記改善動作記憶手段から改善動作を取得し、前記文書集合データベースから取得した文書から該改善動作の対象を抽出し、該改善動作と該改善動作の対象の共起頻度を求める動作対象抽出手段と、
前記動作対象抽出手段から取得した前記改善動作と改善動作の対象の共起頻度を取得し、該改善動作の対象を否定、中立、肯定のいずれかの評価極性に分類し、該改善動作の対象と極性ラベルを出力する極性判定手段と、
前記改善動作の対象と極性ラベルを取得し、否定的な極性ラベルを持つ改善動作の対象を不満として出力する不満出力手段と、
を有することを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記不満出力手段から前記不満を取得し、Ｑ＆Ａサイトのページを推薦する対象となるユーザが記述したテキストを格納するユーザテキスト記憶手段から該不満に一致する語を抽出する解決対象不満抽出手段と、
Ｑ＆Ａサイト記憶手段からユーザにより投稿された質問を取得し、該質問の中から前記不満に一致する語を含む質問を選択する質問探索手段と、
前記質問探索手段で選択された前記質問を取得し、前記Ｑ＆Ａサイト記憶手段から該質問に対応する回答を取得して出力する推薦ページ出力手段と、
を更に有する請求項１記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記文書集合データベースから、｛属性表現、評価表現、評価極性｝の組を評判として抽出する評判抽出手段と、
前記極性判定手段から前記改善動作の対象と評価極性の分類結果を取得し、前記評判抽出手段から前記評判を取得し、該評判の中から該改善動作と関連性の高い改善動作の対象を属性表現に持つ評判を抽出し、否定的な評価極性の評判を抽出する評判選定手段と、
を更に有し、
前記不満出力手段は、
前記否定的な極性ラベルを持つ改善動作の対象と前記否定的な評価極性の評判に基づいて不満を出力する請求項１または２記載の情報処理装置。
【請求項４】
不満を抽出するための不満抽出方法であって、
改善動作抽出手段が、文書群を保持する文書集合データベースから文書を取得し、改善動作を抽出し、改善動作記憶手段に格納する改善動作抽出ステップと、
動作対象抽出手段が、前記改善動作記憶手段から改善動作を取得し、前記文書集合データベースから取得した文書から該改善動作の対象を抽出し、該改善動作と該改善動作の対象の共起頻度を求める動作対象抽出ステップと、
極性判定手段が、前記改善動作と改善動作の対象の共起頻度を取得し、該改善動作の対象を否定、中立、肯定のいずれかの評価極性に分類し、該改善動作の対象と極性ラベルを出力する極性判定ステップと、
不満出力手段が、前記改善動作の対象と極性ラベルを取得し、否定的な極性ラベルを持つ改善動作の対象を不満として出力する不満出力ステップと、
を行うことを特徴とする不満抽出方法。
【請求項５】
解決対象不満抽出手段が、前記不満を取得し、Ｑ＆Ａサイトのページを推薦する対象となるユーザが記述したテキストを格納するユーザテキスト記憶手段から該不満に一致する語を抽出する解決対象不満抽出ステップと、
質問探索手段が、Ｑ＆Ａサイト記憶手段からユーザにより投稿された質問を取得し、該質問の中から前記不満に一致する語を含む質問を選択する質問探索ステップと、
推薦ページ出力手段が、前記前記不満に一致する語を含む質問を取得し、前記Ｑ＆Ａサイト記憶手段から該質問に対応する回答を取得して出力する推薦ページ出力ステップと、
を更に行う請求項４記載の不満抽出方法。
【請求項６】
評判抽出手段が、前記文書集合データベースから、｛属性表現、評価表現、評価極性｝の組を評判として抽出する評判抽出ステップと、
前記改善動作の対象と評価極性の分類結果、及び、前記評判を取得し、該評判の中から該改善動作と関連性の高い改善動作の対象を属性表現に持つ評判を抽出し、否定的な評価極性の評判を抽出する評判選定ステップと、を更に行い、
前記不満出力ステップにおいて、
前記否定的な極性ラベルを持つ改善動作の対象と前記否定的な評価極性の評判に基づいて不満を出力する
請求項４または６記載の不満抽出方法。
【請求項７】
請求項１乃至３のいずれか１項に記載の情報処理装置を構成する各手段としてコンピュータを機能させるための不満抽出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置及び不満抽出方法及びプログラムに係り、特に、複数の文書（多数の消費者が発信した商品やサービスに関する感想や体験談等の情報）の中から「不満」を抽出するための情報処理装置及び不満抽出方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、消費者がインターネット上で発信する情報の中で、商品やサービスに対する感想や、日々の体験談等が大量に発信されるようになってきた。このような中で、多数の消費者が発信した情報の中から、ユーザのある事物の評価を検索する場面を想定し、検索語に関する評判として、「画面」「きれい」のような評価属性（画面）と評価表現（きれい）の抽出を行っている（例えば、特許文献１参照）。具体的には、検索語を含む文書群から抽出した評判表現の候補同士の類似性を見ることで、検索語と関連のある評判の抽出を行っている。このようにして抽出した評判には、「画面が汚い」等の不満が含まれる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００８−２３４５５７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来の評判抽出技術を用いてユーザの不満を抽出した場合、主な用途はマーケティング等の情報収集であり、商品推薦等に応用することが困難であった。その理由として、不満には、批評を表したもの、感情を表したもの、デメリットを表したもの、不利益な出来事を表したもの等、様々な不満の種類があり、応用する場合には不必要なものが含まれていることが挙げられる。
【０００５】
本発明は上記の点に鑑みなされたもので、様々な不満の中から、他のサービスに利用可能な不満として、デメリットや不利益な出来事に関する不満を見分けて抽出することが可能な情報処理装置及び不満抽出方法及びプログラム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】
【０００６】
図１は、本発明の原理構成図である。
【０００７】
本発明（請求項１）は、不満を抽出するための情報処理装置であって、
文書群を保持する文書集合データベース１０から文書を取得し、改善動作を抽出し、改善動作記憶手段２０に格納する改善動作抽出手段１１０と、
改善動作記憶手段２０から改善動作を取得し、文書集合データベース１０から取得した文書から該改善動作の対象を抽出し、該改善動作と該改善動作の対象の共起頻度を求める動作対象抽出手段１２０と、
動作対象抽出手段１２０から取得した改善動作と改善動作の対象の共起頻度を取得し、該改善動作の対象を否定、中立、肯定のいずれかの評価極性に分類し、該改善動作の対象と極性ラベルを出力する極性判定手段１３０と、
改善動作の対象と極性ラベルを取得し、否定的な極性ラベルを持つ改善動作の対象を不満として出力する不満出力手段１４０と、を有する。
【０００８】
また、本発明（請求項２）は、不満出力手段１４０から不満を取得し、Ｑ＆Ａサイトのページを推薦する対象となるユーザが記述したテキストを格納するユーザテキスト記憶手段から該不満に一致する語を抽出する解決対象不満抽出手段と、
Ｑ＆Ａサイト記憶手段からユーザにより投稿された質問を取得し、該質問の中から不満に一致する語を含む質問を選択する質問探索手段と、
質問探索手段で選択された質問を取得し、Ｑ＆Ａサイト記憶手段から該質問に対応する回答を取得して出力する推薦ページ出力手段と、を更に有する。
【０００９】
また、本発明（請求項３）は、文書集合データベース１０から、｛属性表現、評価表現、評価極性｝の組を評判として抽出する評判抽出手段と、
極性判定手段１３０から改善動作の対象と評価極性の分類結果を取得し、評判抽出手段から評判を取得し、該評判の中から該改善動作と関連性の高い改善動作の対象を属性表現に持つ評判を抽出し、否定的な評価極性の評判を抽出する評判選定手段と、
を更に有し、
不満出力手段１４０は、
否定的な極性ラベルを持つ改善動作の対象と否定的な評価極性の評判に基づいて不満を出力する。
【００１０】
図２は、本発明の原理を説明するための図である。
【００１１】
本発明（請求項４）は、不満を抽出するための不満抽出方法であって、
改善動作抽出手段が、文書群を保持する文書集合データベースから文書を取得し、改善動作を抽出し、改善動作記憶手段に格納する改善動作抽出ステップ（ステップ１）と、
動作対象抽出手段が、改善動作記憶手段から改善動作を取得し、文書集合データベースから取得した文書から該改善動作の対象を抽出し、該改善動作と該改善動作の対象の共起頻度を求める動作対象抽出ステップ（ステップ２）と、
極性判定手段が、改善動作と改善動作の対象の共起頻度を取得し、該改善動作の対象を否定、中立、肯定のいずれかの評価極性に分類し、該改善動作の対象と極性ラベルを出力する極性判定ステップ（ステップ３）と、
不満出力手段が、改善動作の対象と極性ラベルを取得し、否定的な極性ラベルを持つ改善動作の対象を不満として出力する不満出力ステップ（ステップ４）と、を行う。
【００１２】
また、本発明（請求項５）は、解決対象不満抽出手段が、不満を取得し、Ｑ＆Ａサイトのページを推薦する対象となるユーザが記述したテキストを格納するユーザテキスト記憶手段から該不満に一致する語を抽出する解決対象不満抽出ステップと、
質問探索手段が、Ｑ＆Ａサイト記憶手段からユーザにより投稿された質問を取得し、該質問の中から不満に一致する語を含む質問を選択する質問探索ステップと、
推薦ページ出力手段が、不満に一致する語を含む質問を取得し、Ｑ＆Ａサイト記憶手段から該質問に対応する回答を取得して出力する推薦ページ出力ステップと、を更に行う。
【００１３】
また、本発明（請求項６）は、評判抽出手段が、文書集合データベースから、｛属性表現、評価表現、評価極性｝の組を評判として抽出する評判抽出ステップと、
改善動作の対象と評価極性の分類結果、及び、評判を取得し、該評判の中から該改善動作と関連性の高い改善動作の対象を属性表現に持つ評判を抽出し、否定的な評価極性の評判を抽出する評判選定ステップと、を更に行い、
不満出力ステップにおいて、
否定的な極性ラベルを持つ改善動作の対象と否定的な評価極性の評判に基づいて不満を出力する。
【００１４】
本発明（請求項７）は、請求項１乃至３のいずれか１項に記載の情報処理装置を構成する各手段としてコンピュータを機能させるための不満抽出プログラムである。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、雑多に入り混じっている不満の中から、情報収集以外のサービスにも利用可能な不満を見分け、抽出することが可能である。抽出した不満は、例えば、ユーザが抱いている不満に対して、自動的に関連するＱ＆Ａサイト（ユーザが質問を書き込んだことに対して別のユーザが回答するサイト）に誘導するようなサービスに対して有効であり、ユーザの不満解決やＱ＆Ａサービスの活性化等に繋がると期待される。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明の原理構成図である。
【図２】本発明の原理を説明するための図である。
【図３】本発明の一実施の形態における不満抽出手順のフローチャートである。
【図４】本発明の第１の実施例における不満抽出装置の構成図である。
【図５】本発明の第１の実施例の各処理における出力例である。
【図６】本発明の第１の実施例の改善動作の抽出例を示す。
【図７】本発明の第２の実施例における不満抽出装置の構成図である。
【図８】本発明の第２の実施例の各処理における出力例である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、図面と共に本発明の実施の形態を説明する。
【００１８】
まず、前述の課題を解決するための処理を説明する。
【００１９】
図３は、本発明の一実施の形態における不満抽出手順のフローチャートである。
【００２０】
そもそも、デメリットや不利益な出来事に関する「不満」というのは、商品が解決する対象であり、商品の効果を説明する際に記述されることが多い。例としては、「運動不足を解消します。」という記述が挙げられる。この際、説明文は「運動不足」という不満と「解消」という動作によって構成される。そこで、前述の課題を解決するために、まず、文書集合ＤＢの文書群から「解消」や「改善」、「予防」のように、動作の受け手にとって利益性の高い動作（以降、「改善動作」と呼ぶ）を抽出する（ステップ１０１）。
【００２１】
次に、文書群から改善動作の対象を抽出する（ステップ１０２）。ここで、「改善動作の対象」とは、「運動不足を解消」の例でいえば「運動不足」にあたる。しかし、「速度を改善」という記述のように、対象自体は不満でない場合もあるため、抽出した対象の極性（肯定的／中立的／否定的）を判定し、否定的な対象を抽出する（ステップ１０３）。この否定的な対象がデメリットや不利益な出来事に関する「不満」となる。
【実施例】
【００２２】
以下、図面と共に本発明の実施例を説明する。
【００２３】
［第１の実施例］
本発明における実施例として、テキストに記述された不満を抽出し、抽出した不満と同じ不満に関して質問しているＱ＆Ａサイトのページ（「教えて！ｇｏｏ」（登録商標）等）を推薦することを考える。これにより、テキストの書き手が自らの不満の解決方法を容易に取得できることが期待される。例えば、テキストに「最近、運動不足だ。」という表現があった場合、システムは、Ｑ＆Ａサイトにおける、「何か運動不足を解決する方法はないでしょうか？」という質問に対しての回答ページをテキストの書き手に推薦する。
【００２４】
図４は、本発明の第１の実施例における不満抽出装置の構成を示す。
【００２５】
同図に示す不満抽出装置は、文書集合データベース（ＤＢ）１０、改善動作リスト記憶部２０、不満リスト記憶部３０、Ｑ＆Ａサイトデータベース（ＤＢ）４０、ユーザテキスト記憶部５０、改善動作抽出部１１０、動作対象抽出部１２０、極性判定部１３０、不満出力部１４０、解決対象不満抽出部１５０、質問探索部１６０、推薦ページ出力部１７０から構成される。
【００２６】
文書集合ＤＢ１０は、電子化された複数の文書を保持する。
【００２７】
改善動作リスト記憶部２０は、改善動作抽出部１１０によって抽出された改善動作を保持する。
【００２８】
不満リスト記憶部３０は、不満出力部１４０から出力された不満を保持する。
【００２９】
Ｑ＆ＡサイトＤＢ４０は、Ｑ＆Ａサイトに投稿された質問と、その質問に紐付く回答を保持する。
【００３０】
ユーザテキスト記憶部５０は、Ｑ＆Ａサイトのページを推薦する対象となるユーザが記述したテキストを保持する。
【００３１】
以下、各構成の動作を説明する。
【００３２】
図５は、本発明の第１の実施例の各処理における出力例を示す。
【００３３】
改善動作抽出部１１０は、図６に示す方法により改善動作を抽出する。まず、文書集合ＤＢ１０が保持する文書群を受け取る。次に、受け取った文書から動作対象（「運動不足」）、動作（「解消」）、モダリティ（「解消してくれます」）の３つを抜き出し（図６（ａ））、動作と否定的な動作対象の共起頻度Ａ、動作と利益を表すモダリティの共起頻度Ｂを算出する（図６（ｂ））。共起頻度を算出する方法としては、例えば、全文書に対して形態素解析を行い、共起頻度を算出したい語同士が一定の形態素数内で出現する回数を数えればよい。但し、共起する範囲は任意であり、かつ、否定的な動作対象と利益を表すモダリティの種類は、動作対象、モダリティの中から全てを用いる必要はなく、少数のサンプルでよい。そのため、否定的な動作対象としては、例えば、医学辞典等から文書群中で出現頻度の高い病名等を抽出して用いればよいし、利益を表すモダリティに関しては、モダリティの参考書（参考文献１：益岡隆志著「日本モダリティ探究」、くろしお出版、2007年等）に例として記載されているモダリティを用いればよい。
【００３４】
最後に、改善動作抽出部１１０は、同じ動作を含む共起頻度Ａ、共起頻度Ｂの積を算出し（図６（ｃ））、積の値が高い動作（改善動作）を降順で任意にｎ個抽出し、改善動作リスト記憶部２０に保持する（図５（ａ））。
【００３５】
動作対象抽出部１２０は、文書集合ＤＢ１０が保持する文書群、改善動作リスト記憶部２０が保持する改善動作を取得し、文書から改善動作の対象を全て抽出し、更に、｛改善動作、改善動作の対象｝の共起頻度を算出し、｛改善動作の対象、共起頻度｝を極性判定部１３０に渡す（図５（ｂ））。但し、共起する範囲は任意とする。また、改善動作の対象の抽出方法に関しては、既存の形態素解析や構文解析を用い、改善動作の直前の形態素パターン、係り受け等を見ることが考えられる。
【００３６】
極性判定部１３０は、文書集合ＤＢ１０から文書群を取得し、動作対象抽出部１２０から｛改善動作の対象、共起頻度｝を取得する。その後、受け取った改善動作の対象について、否定的、中立、肯定的の３つの評価極性に分類し、改善動作の対象と、各対象毎に付与された極性のラベル（否定、中立、肯定）を不満出力部１４０に渡す（図５（ｃ））。評価極性の分類方法としては、参考文献２「東山他、「述語の選択選好性に着目した名詞評価極性の獲得」言語処理学会第１４回年次大会論文集、pp.584-587, March 2008」に記載の方法で作成された分類器に対し、改善動作の対象に付随する述語パターンを文書群から抽出して入力する方法が考えられる。また、述語パターンの抽出に関しては、上記参考文献２に記載のルールを用いればよい。但し、全ての改善動作の対象を不満出力部１４０に渡すのではなく、任意の閾値よりも共起頻度が高い改善動作の対象のみを用いてもよい。但し、全ての改善動作の対象を不満出力部１４０に渡すのではなく、任意の閾値よりも共起頻度が高い改善動作の対象のみを用いてもよい。
【００３７】
不満出力部１４０は、極性判定部１３０から改善動作の対象と、各対象毎に付与された極性のラベルを受け取る。次に、否定的な極性のラベルが付与された改善動作の対象を「不満」として不満リスト記憶部３０に保持する（図５（ｄ））。
【００３８】
解決対象不満抽出部１５０は、不満リスト記憶部３０から不満リストを取得し、ユーザテキスト記憶部５０から推薦対象となるユーザが記述したテキスト（図５（ｅ））を受け取る。そして、受け取った不満リストに記述された不満と一致する語をユーザが記述したテキストから抽出し、質問探索部１６０に渡す（図５（ｆ））。
【００３９】
質問探索部１６０は、解決対象不満抽出部１５０から推薦対象となるユーザが記述した不満と、Ｑ＆ＡサイトＤＢ４０からＱ＆Ａサイトに投稿された質問を受け取る。受け取った質問の中から、ユーザが記述した不満を含む質問を選択し、全て推薦ページ出力部１７０に渡す（図５（ｇ））。
【００４０】
推薦ページ出力部１７０は、質問探索部１６０からユーザが記述した不満を含む質問と、Ｑ＆ＡサイトＤＢ４０からその質問に紐付く回答を受け取り、ユーザに提示する（図５（ｈ））。
【００４１】
［第２の実施例］
図７は、本発明の第２の実施例における不満抽出装置の構成を示す。
【００４２】
同図に示す不満抽出装置は、第１の実施例の図４の構成に、評判抽出部１８０と評判選定部１９０を付加した構成である。各処理の出力の例を図８に示す。
【００４３】
本実施例では、第１の実施例で抽出した「不満」に加え、特許文献１に記載されている方法で抽出した評判の中からデメリットや不利益な出来事に関する不満を抽出する。
【００４４】
具体的には、改善動作と共起しやすい属性表現が含まれる評判を抽出する。
【００４５】
以下に詳細を述べるが、改善動作抽出部１１０、動作対象抽出部１２０、極性判定部１３０、解決対象不満抽出部１５０、質問探索部１６０、推薦ページ出力部１７０、文書集合ＤＢ１０、改善動作リスト記憶部２０、不満リスト記憶部３０、Ｑ＆ＡサイトＤＢ４０、ユーザテキスト記憶部５０は、第１の実施例と同様であるので、その説明を省略する。
【００４６】
評判抽出部１８０は、文書集合ＤＢ１０に保持された文書群を取得する。次に、特許文献１に記載されている方法と、参考文献３「高村大也、他、「複数語から成る評価表現のモデル化」言語処理学会年次大会発表論文集、Vol. 12th, Page. 524-527, 2006」とを用い、文書群から評判として｛属性表現、評価表現、評価極性｝の組を抽出し、評判選定部１９０に渡す。
【００４７】
評判選定部１９０は、まず、極性判定部１３０から改善動作の対象と評価極性の分類結果、改善動作の共起頻度を受け取る。次に、評判抽出部１８０から評判として、｛属性表現、評価表現、評価極性｝の組を受け取る。改善動作の対象には、「速度（を改善）」のように、ユーザが不満を感じる対象となる属性表現が含まれやすい。そこで、評判抽出部１８０から受け取った評判の中から、改善動作と関連性の高い改善動作の対象を属性表現に持つ評判を抽出する。改善動作との関連性の高さについては、改善動作と改善動作の対象の共起頻度や、リフト値等の統計的指標を用いることが考えられる。最後に、抽出した評判のうち、否定的な評価極性の評判を不満出力部１４０に渡す。
【００４８】
不満出力部１４０は、評判選定部１９０から否定的な評価極性の評判を受け取り、第１の実施例での不満出力部１４０の出力と共に不満として不満リスト記憶部３０に保持する。
【００４９】
以降の処理については、第１の実施例と同様である。
【００５０】
なお、上記の第１の実施例、第２の実施例に示した不満抽出装置の動作をプログラムとして構築し、不満抽出装置として利用されるコンピュータにインストールして実行させる、または、ネットワークを介して流通させることが可能である。
【００５１】
また、構築されたプログラムをハードディスクや、フレキシブルディスク・ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬記憶媒体に格納し、コンピュータにインストールする、または、配布することが可能である。
【００５２】
なお、本発明は、上記の実施の形態及び実施例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。
【産業上の利用可能性】
【００５３】
本発明は、ユーザが抱いている不満に対して、自動的に関連するＱ＆Ａサイトに誘導することが可能であり、ユーザの不満解決やＱ＆Ａサービスの活性化等に繋がると期待される。
【符号の説明】
【００５４】
１０  文書集合データベース
２０  改善動作記憶手段、改善動作リスト記憶部
３０  不満リスト記憶部
４０  Ｑ＆Ａサイトデータベース
５０  ユーザテキスト記憶部
１１０  改善動作抽出手段、改善動作抽出部
１２０  動作対象抽出手段、動作対象抽出部
１３０  極性判定手段、極性判定部
１４０  不満出力手段、不満出力部
１５０  解決対象不満抽出部
１６０  質問探索部
１７０  推薦ページ出力部
１８０  評判抽出部
１９０  評判選定部
【図１】
2010204865.tif 000003
【図２】
2010204865.tif 000004
【図３】
2010204865.tif 000005
【図４】
2010204865.tif 000006
【図５】
2010204865.tif 000007
【図６】
2010204865.tif 000008
【図７】
2010204865.tif 000009
【図８】
2010204865.tif 000010