(57)【要約】  評価極性が既知である評判情報を利用して、評価極性が不明な評判情報に対する評価極性を推定できるようにする。  極性推定システムは、評判情報が肯定的であるか否定的であるかを示す評価極性を推定する極性推定システムであって、評価極性が既知である評判情報を予め記憶する評判情報記憶部と、評判情報記憶部が予め記憶する評価極性が既知である評判情報に基づいて、評価極性が未知である評判情報の評価極性を推定する極性推定手段と、を備える。
2008075524.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
評判情報が肯定的であるか否定的であるかを示す評価極性を推定する極性推定システムであって、
評価極性が既知である評判情報を予め記憶する評判情報記憶部と、
前記評判情報記憶部が予め記憶する評価極性が既知である評判情報に基づいて、評価極性が未知である評判情報の評価極性を推定する極性推定手段と、
を備えたことを特徴とする極性推定システム。
【請求項２】
対象物の評価を示す表現である評価表現を予め記憶する評価表現記憶部を備え、
前記評価表現記憶部は、評価表現が肯定的な表現を含むか否定的な表現を含むかを示す評価表現極性を、前記評価表現に対応付けて記憶し、
前記極性推定手段は、前記評価表現記憶部が記憶する評価表現及び評価表現極性に基づいて、評価極性が未知である評判情報の評価極性を推定することを特徴とする請求項１記載の極性推定システム。
【請求項３】
前記評判情報記憶部は、評判情報と、前記評判情報の評価極性とを対応付けて記憶し、
前記極性推定手段は、前記評判情報記憶部が記憶する評判情報及び評価極性に基づいて、評価極性が未知である評判情報の評価極性を推定することを特徴とする請求項１又は請求項２記載の極性推定システム。
【請求項４】
前記評判情報記憶部は、評判情報を取得した時を示す取得時情報を、前記評判情報に対応付けて記憶し、
前記極性推定手段は、前記評判情報記憶部が記憶する取得時情報に基づいて、前記評判情報記憶部が記憶する評判情報に対応する評価極性に所定の重み付け処理を行う重み付け手段を有し、
前記重み付け手段は、重み付け処理を行った評価極性及び前記評判情報記憶部が記憶する評判情報に基づいて、評価極性が未知である評判情報の評価極性を推定することを特徴とする請求項１から３のうちいずれか１項に記載の極性推定システム。
【請求項５】
前記評判情報記憶部は、評判情報を評価した評価者を示す評価者情報を、前記評判情報に対応付けて記憶し、
前記極性推定手段は、前記評判情報記憶部が記憶する評判情報及び評価者情報に基づいて、評価極性が未知である評判情報の評価極性を推定することを特徴とする請求項１から請求項４のうちのいずれか１項に記載の極性推定システム。
【請求項６】
評判情報を入力し、入力した評判情報が肯定的であるか否定的であるかを示す評価極性を推定する極性推定システムであって、
対象物の評価を示す表現である評価表現に対応する評価極性を記憶する評価表現記憶部と、
評判情報と、当該評判情報に対応する評価極性とを記憶する評判情報記憶部と、
前記評価表現記憶部が記憶する評価極性及び前記評判情報記憶部が記憶する評価極性が既知である評判情報に基づいて、入力した評判情報に対して評価極性を推定する極性推定手段と、
を備えたことを特徴とする極性推定システム。
【請求項７】
評価対象となる対象物、前記対象物の属性を示す属性表現、及び前記対象物の評価を示す表現である評価表現を含む評判情報を入力し、入力した評判情報が肯定的であるか否定的であるかを示す評価極性を推定する極性推定システムであって、
評価表現に対応する評価極性を記憶する評価表現記憶部と、
評判情報と、当該評判情報に対応する評価極性とを記憶する評判情報記憶部と、
前記評価表現記憶部が記憶する評価極性及び前記評判情報記憶部が記憶する評価極性が既知である評判情報に基づいて、入力した評判情報に対して評価極性を推定する極性推定手段とを備え、
前記極性推定手段は、評価極性として、評判情報が肯定的である度合いや否定的である度合いを示す極性度を計算することを特徴とする極性推定システム。
【請求項８】
前記極性推定手段は、
評価極性が既知である評判情報に含まれる属性表現に対応する極性度、前記評判情報に含まれる対象物に対応する極性度、及び前記評判情報に含まれる評価表現に対応する極性度を計算し、
計算した前記各極性度のうちのいずれか１つ、又は前記各極性度のうちのいずれか２つ以上の組み合わせに基づいて、入力した評判情報に対して計算した前記各極性度を総合した総合的な極性度を計算することを特徴とする請求項７記載の極性推定システム。
【請求項９】
前記極性推定手段は、属性表現に対応する極性度、対象物に対応する極性度、及び評価表現に対応する極性度のうちのいずれか１つ、又はいずれか２つ以上の平均値、合計値、又は割合を計算することによって、総合的な極性度を求めることを特徴とする請求項８記載の極性推定システム。
【請求項１０】
前記極性推定手段は、前記評判情報記憶部が記憶する評判情報のうち、入力した評判情報に含まれる属性表現を含む各評判情報に対応する極性度の合計を求め、入力した評判情報に含まれる属性表現を含む各評判情報に対応する極性度の平均を求め、又は入力した評判情報に含まれる属性表現を含む評判情報の割合を計算することによって、属性表現に対応する極性度を求めることを特徴とする請求項７から請求項９のうちのいずれか１項に記載の極性推定システム。
【請求項１１】
前記極性推定手段は、前記評判情報記憶部が記憶する評判情報のうち、入力した評判情報に含まれる対象物を含む各評判情報に対応する極性度の合計を求め、入力した評判情報に含まれる対象物を含む各評判情報に対応する極性度の平均を求め、入力した評判情報に含まれる対象物を含む評判情報の割合を計算することによって、対象物に対応する極性度を求めることを特徴とする請求項７から請求項１０のうちのいずれか１項に記載の極性推定システム。
【請求項１２】
前記極性推定手段は、前記評判情報記憶部が記憶する評判情報のうち、入力した評判情報に含まれる評価表現を含む各評判情報に対応する極性度の合計を求め、入力した評判情報に含まれる評価表現を含む各評判情報に対応する極性度の平均を求め、入力した評判情報に含まれる評価表現を含む評判情報の割合を計算することによって、評価表現に対応する極性度を求めることを特徴とする請求項７から請求項１１のうちのいずれか１項に記載の極性推定システム。
【請求項１３】
前記極性推定手段は、評判情報を取得した時間順に重み付けして極性度を計算することを特徴とする請求項７から請求項１２のうちのいずれか１項に記載の極性推定システム。
【請求項１４】
前記極性推定手段は、評判情報を評価した評価者の種別を示す評価者種別に応じて極性度を計算することを特徴とする請求項７から請求項１３のうちのいずれか１項に記載の極性推定システム。
【請求項１５】
前記極性推定手段は、評判情報の評価者種別として、評価者の年齢、性別、職業、趣味又は購入商品それぞれに応じて極性度を計算することを特徴とする請求項７から請求項１４のうちのいずれか１項に記載の極性推定システム。
【請求項１６】
推定対象の情報が所定の２つの概念で分類できる場合に、前記推定対象の情報がいずれの概念に属するかを示す極性を推定する極性推定システムであって、
極性が既知である情報を予め記憶する情報記憶部と、
前記情報記憶部が予め記憶する極性が既知である情報に基づいて、極性が未知である情報の極性を推定する極性推定手段と、
を備えたことを特徴とする極性推定システム。
【請求項１７】
前記極性推定手段は、情報記憶部が記憶する情報に含まれる各キーワードに対応する極性度のうちのいずれか１つ、又はいずれか２つ以上の平均値、合計値、又は割合を計算することによって、総合的な極性度を求めることを特徴とする請求項１６記載の極性推定システム。
【請求項１８】
前記極性推定手段は、前記情報記憶部が記憶する情報を取得した時間順に重み付けして極性度を計算することを特徴とする請求項１６又は請求項１７記載の極性推定システム。
【請求項１９】
前記極性推定手段は、前記情報記憶部が記憶する情報を評価した評価者の種別を示す評価者種別に応じて極性度を計算することを特徴とする請求項１６から請求項１８のうちのいずれか１項に記載の極性推定システム。
【請求項２０】
前記極性推定手段は、前記情報記憶部が記憶する情報の評価者種別として、評価者の年齢、性別、職業、趣味又は購入商品それぞれに応じて極性度を計算することを特徴とする請求項１６から請求項１９のうちのいずれか１項に記載の極性推定システム。
【請求項２１】
評判情報を配信する評判情報配信システムと、
評判情報が肯定的であるか否定的であるかを示す評価極性を推定する評価極性推定システムとを備え、
前記評価極性推定システムは、
評価極性が既知である評判情報を予め記憶する評判情報記憶部と、
前記評判情報記憶部が予め記憶する評価極性が既知である評判情報に基づいて、評価極性が未知である評判情報の評価極性を推定する極性推定手段と、を含み、
前記評判情報配信システムは、前記評判情報とともに、前記評価極性推定システムが推定した評価極性を、通信ネットワークを介してユーザ端末に送信する情報配信手段を含むことを特徴とする情報配信システム。
【請求項２２】
評判情報が肯定的であるか否定的であるかを示す評価極性を推定する極性推定方法であって、
評価極性が既知である評判情報を予め記憶する評判情報記憶ステップと、
前記予め記憶する評価極性が既知である評判情報に基づいて、評価極性が未知である評判情報の評価極性を推定する極性推定ステップと、
を含むことを特徴とする極性推定方法。
【請求項２３】
対象物の評価を示す表現である評価表現を予め記憶する評価表現記憶ステップを含み、
前記評価表現記憶ステップで、評価表現が肯定的な表現を含むか否定的な表現を含むかを示す評価表現極性を、前記評価表現に対応付けて記憶し、
前記極性推定ステップで、前記記憶する評価表現及び評価表現極性に基づいて、評価極性が未知である評判情報の評価極性を推定することを特徴とする請求項２２記載の極性推定方法。
【請求項２４】
前記評判情報記憶ステップで、評判情報と、前記評判情報の評価極性とを対応付けて記憶し、
前記極性推定ステップで、記憶した評判情報及び評価極性に基づいて、評価極性が未知である評判情報の評価極性を推定することを特徴とする請求項２２又は請求項２３記載の極性推定方法。
【請求項２５】
前記評判情報記憶ステップで、評判情報を取得した時を示す取得時情報を、前記評判情報に対応付けて記憶し、
前記極性推定ステップで、
前記記憶した取得時情報に基づいて、前記記憶した評判情報に対応する評価極性に所定の重み付け処理を行い、
前記重み付け処理を行った評価極性及び前記記憶した評判情報に基づいて、評価極性が未知である評判情報の評価極性を推定することを特徴とする請求項２２から請求項２４のうちのいずれか１項に記載の極性推定方法。
【請求項２６】
前記評判情報記憶ステップで、評判情報を評価した評価者を示す評価者情報を、前記評判情報に対応付けて記憶し、
前記極性推定ステップで、前記記憶した評判情報及び評価者情報に基づいて、評価極性が未知である評判情報の評価極性を推定することを特徴とする請求項２２から請求項２５のうちのいずれか１項に記載の極性推定方法。
【請求項２７】
評判情報を入力し、入力した評判情報が肯定的であるか否定的であるかを示す評価極性を推定する極性推定方法であって、
対象物の評価を示す表現である評価表現に対応する評価極性を記憶する評価表現記憶ステップと、
評判情報と、当該評判情報に対応する評価極性とを記憶する評判情報記憶ステップと、
前記記憶した評価極性及び前記記憶した評価極性が既知である評判情報に基づいて、入力した評判情報に対して評価極性を推定する極性推定ステップと、
を含むことを特徴とする極性推定方法。
【請求項２８】
評価対象となる対象物、前記対象物の属性を示す属性表現、及び前記対象物の評価を示す表現である評価表現を含む評判情報を入力し、入力した評判情報が肯定的であるか否定的であるかを示す評価極性を推定する極性推定方法であって、
評価表現に対応する評価極性を記憶する評価表現記憶ステップと、
評判情報と、当該評判情報に対応する評価極性とを記憶する評判情報記憶ステップと、
前記記憶した評価極性及び前記記憶した評価極性が既知である評判情報に基づいて、入力した評判情報に対して評価極性を推定する極性推定ステップとを含み、
前記極性推定ステップで、評価極性として、評判情報が肯定的である度合いや否定的である度合いを示す極性度を計算することを特徴とする極性推定方法。
【請求項２９】
前記極性推定ステップで、
評価極性が既知である評判情報に含まれる属性表現に対応する極性度、前記評判情報に含まれる対象物に対応する極性度、及び前記評判情報に含まれる評価表現に対応する極性度を計算し、
計算した前記各極性度のうちのいずれか１つ、又は前記各極性度のうちのいずれか２つ以上の組み合わせに基づいて、入力した評判情報に対して計算した前記各極性度を総合した総合的な極性度を計算することを特徴とする請求項２８記載の極性推定方法。
【請求項３０】
前記極性推定ステップで、属性表現に対応する極性度、対象物に対応する極性度、及び評価表現に対応する極性度のうちのいずれか１つ、又はいずれか２つ以上の平均値、合計値、又は割合を計算することによって、総合的な極性度を求めることを特徴とする請求項２９記載の極性推定方法。
【請求項３１】
前記極性推定ステップで、記憶した評判情報のうち、入力した評判情報に含まれる属性表現を含む各評判情報に対応する極性度の合計を求め、入力した評判情報に含まれる属性表現を含む各評判情報に対応する極性度の平均を求め、又は入力した評判情報に含まれる属性表現を含む評判情報の割合を計算することによって、属性表現に対応する極性度を求めることを特徴とする請求項２８から請求項３０のうちのいずれか１項に記載の極性推定方法。
【請求項３２】
前記極性推定ステップで、記憶する評判情報のうち、入力した評判情報に含まれる対象物を含む各評判情報に対応する極性度の合計を求め、入力した評判情報に含まれる対象物を含む各評判情報に対応する極性度の平均を求め、入力した評判情報に含まれる対象物を含む評判情報の割合を計算することによって、対象物に対応する極性度を求めることを特徴とする請求項２８から請求項３１のうちのいずれか１項に記載の極性推定方法。
【請求項３３】
前記極性推定ステップで、記憶する評判情報のうち、入力した評判情報に含まれる評価表現を含む各評判情報に対応する極性度の合計を求め、入力した評判情報に含まれる評価表現を含む各評判情報に対応する極性度の平均を求め、入力した評判情報に含まれる評価表現を含む評判情報の割合を計算することによって、評価表現に対応する極性度を求めることを特徴とする請求項２８から請求項３２のうちのいずれか１項に記載の極性推定方法。
【請求項３４】
前記極性推定ステップで、評判情報を取得した時間順に重み付けして極性度を計算することを特徴とする請求項２８から請求項３３のうちのいずれか１項に記載の極性推定方法。
【請求項３５】
前記極性推定ステップで、評判情報を評価した評価者の種別を示す評価者種別に応じて極性度を計算することを特徴とする請求項２８から請求項３４のうちのいずれか１項に記載の極性推定方法。
【請求項３６】
前記極性推定ステップで、評判情報の評価者種別として、評価者の年齢、性別、職業、趣味又は購入商品それぞれに応じて極性度を計算することを特徴とする請求項２８から請求項３５のうちのいずれか１項に記載の極性推定方法。
【請求項３７】
評判情報が肯定的であるか否定的であるかを示す評価極性を推定するための極性推定用プログラムであって、
コンピュータに、
評価極性が既知である評判情報を予め記憶する評判情報記憶処理と、
前記予め記憶する評価極性が既知である評判情報に基づいて、評価極性が未知である評判情報の評価極性を推定する極性推定処理と、
を実行させることを特徴とする極性推定用プログラム。
【請求項３８】
コンピュータに、
対象物の評価を示す表現である評価表現を予め記憶する評価表現記憶処理を実行させ、
前記評価表現記憶処理で、評価表現が肯定的な表現を含むか否定的な表現を含むかを示す評価表現極性を、前記評価表現に対応付けて記憶する処理を実行させ、
前記極性推定ステップで、前記記憶する評価表現及び評価表現極性に基づいて、評価極性が未知である評判情報の評価極性を推定する処理を実行させることを特徴とする請求項３７記載の極性推定用プログラム。
【請求項３９】
コンピュータに、
評判情報記憶処理で、評判情報と、前記評判情報の評価極性とを対応付けて記憶する処理を実行させ、
前記極性推定処理で、記憶した評判情報及び評価極性に基づいて、評価極性が未知である評判情報の評価極性を推定する処理を実行させることを特徴とする請求項３７又は請求項３８記載の極性推定用プログラム。
【請求項４０】
コンピュータに、
前記評判情報記憶処理で、評判情報を取得した時を示す取得時情報を、前記評判情報に対応付けて記憶する処理を実行させ、
前記極性推定処理で、
前記記憶した取得時情報に基づいて、前記記憶した評判情報に対応する評価極性に所定の重み付け処理を実行させ、
前記重み付け処理を行った評価極性及び前記記憶した評判情報に基づいて、評価極性が未知である評判情報の評価極性を推定する処理を実行させることを特徴とする請求項３７から請求項３９のうちのいずれか１項に記載の極性推定用プログラム。
【請求項４１】
コンピュータに、
前記評判情報記憶処理で、評判情報を評価した評価者を示す評価者情報を、前記評判情報に対応付けて記憶する処理を実行させ、
前記極性推定処理で、前記記憶した評判情報及び評価者情報に基づいて、評価極性が未知である評判情報の評価極性を推定する処理を実行させることを特徴とする請求項３７から請求項４０のうちのいずれか１項に記載の極性推定用プログラム。
【請求項４２】
評判情報を入力し、入力した評判情報が肯定的であるか否定的であるかを示す評価極性を推定するための極性推定用プログラムであって、
コンピュータに、
対象物の評価を示す表現である評価表現に対応する評価極性を記憶する評価表現記憶処理と、
評判情報と、当該評判情報に対応する評価極性とを記憶する評判情報記憶処理と、
前記記憶した評価極性及び前記記憶した評価極性が既知である評判情報に基づいて、入力した評判情報に対して評価極性を推定する極性推定処理と、
を実行させることを特徴とする極性推定用プログラム。
【請求項４３】
評価対象となる対象物、前記対象物の属性を示す属性表現、及び前記対象物の評価を示す表現である評価表現を含む評判情報を入力し、入力した評判情報が肯定的であるか否定的であるかを示す評価極性を推定するための極性推定用プログラムであって、
コンピュータに、
評価表現に対応する評価極性を記憶する評価表現記憶処理と、
評判情報と、当該評判情報に対応する評価極性とを記憶する評判情報記憶処理と、
前記記憶した評価極性及び前記記憶した評価極性が既知である評判情報に基づいて、入力した評判情報に対して評価極性を推定する極性推定処理とを実行させ、
前記極性推定処理で、評価極性として、評判情報が肯定的である度合いや否定的である度合いを示す極性度を計算する処理を実行させることを特徴とする極性推定用プログラム。
【請求項４４】
コンピュータに、
前記極性推定処理で、
評価極性が既知である評判情報に含まれる属性表現に対応する極性度、前記評判情報に含まれる対象物に対応する極性度、及び前記評判情報に含まれる評価表現に対応する極性度を計算する処理を実行させ、
計算した前記各極性度のうちのいずれか１つ、又は前記各極性度のうちのいずれか２つ以上の組み合わせに基づいて、入力した評判情報に対して計算した前記各極性度を総合した総合的な極性度を計算する処理を実行させることを特徴とする請求項４３記載の極性推定用プログラム。
【請求項４５】
コンピュータに、
前記極性推定処理で、属性表現に対応する極性度、対象物に対応する極性度、及び評価表現に対応する極性度のうちのいずれか１つ、又はいずれか２つ以上の平均値、合計値、又は割合を計算することによって、総合的な極性度を求める処理を実行させることを特徴とする請求項４４記載の極性推定用プログラム。
【請求項４６】
コンピュータに、
前記極性推定処理で、記憶した評判情報のうち、入力した評判情報に含まれる属性表現を含む各評判情報に対応する極性度の合計を求め、入力した評判情報に含まれる属性表現を含む各評判情報に対応する極性度の平均を求め、又は入力した評判情報に含まれる属性表現を含む評判情報の割合を計算することによって、属性表現に対応する極性度を求める処理を実行させることを特徴とする請求項４３から請求項４５のうちのいずれか１項に記載の極性推定用プログラム。
【請求項４７】
コンピュータに、
前記極性推定処理で、記憶する評判情報のうち、入力した評判情報に含まれる対象物を含む各評判情報に対応する極性度の合計を求め、入力した評判情報に含まれる対象物を含む各評判情報に対応する極性度の平均を求め、入力した評判情報に含まれる対象物を含む評判情報の割合を計算することによって、対象物に対応する極性度を求める処理を実行させることを特徴とする請求項４３から請求項４６のうちのいずれか１項に記載の極性推定用プログラム。
【請求項４８】
コンピュータに、
前記極性推定処理で、記憶する評判情報のうち、入力した評判情報に含まれる評価表現を含む各評判情報に対応する極性度の合計を求め、入力した評判情報に含まれる評価表現を含む各評判情報に対応する極性度の平均を求め、入力した評判情報に含まれる評価表現を含む評判情報の割合を計算することによって、評価表現に対応する極性度を求める処理を実行させることを特徴とする請求項４３から請求項４７のうちのいずれか１項に記載の極性推定用プログラム。
【請求項４９】
コンピュータに、
前記極性推定処理で、評判情報を取得した時間順に重み付けして極性度を計算する処理を実行させることを特徴とする請求項４３から請求項４８のうちのいずれか１項に記載の極性推定用プログラム。
【請求項５０】
コンピュータに、
前記極性推定処理で、評判情報を評価した評価者の種別を示す評価者種別に応じて極性度を計算する処理を実行させることを特徴とする請求項４３から請求項４９のうちのいずれか１項に記載の極性推定用プログラム。
【請求項５１】
コンピュータに、
前記極性推定処理で、評判情報の評価者種別として、評価者の年齢、性別、職業、趣味又は購入商品それぞれに応じて極性度を計算する処理を実行させることを特徴とする請求項４３から請求項５０のうちのいずれか１項に記載の極性推定用プログラム。
【請求項５２】
評価対象となる対象物、前記対象物の属性を示す属性表現、及び前記対象物の評価を示す表現である評価表現を含む評判情報を入力し、入力した評判情報が肯定的であるか否定的であるかを示す評価極性を出力するコンピュータに搭載される評価極性推定用プログラムであって、
前記コンピュータに、
評判情報を入力する入力処理と、
評価極性が既知である評判情報に含まれる属性表現の極性度を計算する処理と、
前記評価極性が既知である評判情報に含まれる対象物の極性度を計算する処理と、
前記評価極性が既知である評判情報に含まれる評価表現の極性度を計算する処理と、
前記計算した属性表現の極性度、対象物の極性度及び評価表現の極性度を総合した極性
度を計算することによって、入力した評判情報に対する極性を計算する処理と、
を実行させることを特徴とする評価極性推定用プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、評判情報が肯定的であるか否定的であるかを示す評価極性を推定する極性推定システム、極性推定方法、極性推定用プログラム、及び評価極性推定用プログラムに関し、特に、評価極性が不明な評判情報に対し、評価極性が明確である評判情報を利用することによって評価極性を推定する極性推定システム、極性推定方法、極性推定用プログラム、及び評価極性推定用プログラムに関する。また、本発明は、評判情報を配信する情報配信システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ある情報が何らかの２つの概念で分類できる場合に、その情報がいずれの概念に属するかを推定する極性推定を行いたい場合がある。例えば、従来から、自然文テキストを入力して対象物の評判情報を抽出する評判情報抽出システムがある。この場合、抽出した評判情報が肯定的であるか否定的であるかを示す評価極性を推定したい場合がある。【０００３】
ここで、対象物とは、評価対象となるもののことであり、例えば、製品名「○×パソコン」やサービス名「△□サービス」等である。評判情報とは、対象物を評価する内容の表現を含む情報であり、例えば、「良い」や「悪い」、「大きい」等の評価内容を示す表現を含んだ情報である。ここで、対象物を評価する内容の表現（例えば、「良い」や「悪い」等）を評価表現と呼ぶ。【０００４】
また、評判情報には、対象物の属性を示す属性表現を含んでもよい。属性表現とは、対象物の特徴を示す語であり、例えば、パーソナルコンピュータ（以下、単にパソコンともいう）が対象物であれば、「画面」や「重さ」等の語である。【０００５】
また、属性表現は、階層的につながることがある。例えば、「○×パソコンの画面の大きさが良い。」という入力文（自然文テキスト）からは、評判情報抽出システムによって、〔対象物「○×パソコン」、属性表現「画面」、属性表現「大きさ」、評価表現「良い」〕という評判情報が抽出される。【０００６】
なお、上記に示したものは一例であり、掲示板上のテキスト等の対象物が自明である自然文テキストが入力される場合には、自然文テキスト内に対象物が明記されていなくてもよく、評判情報に対象物を含まなくてもよい。また、自然文テキスト内に属性表現が省略されている場合には、評判情報に属性表現を含まなくてもよい。すなわち、評判情報は、対象物、属性表現及び評価表現の３つを組み合わせたものでもよく、属性表現と評価表現との２つを組み合わせたものでも、対象物と評価表現との２つを組み合わせたものでもよい。【０００７】
評判情報抽出システムとは、自然文テキストを入力し、入力した自然文テキストから評判情報を抽出するシステムである。【０００８】
一方で、評価極性とは、評判情報が肯定的であるか否定的であるかを示す情報である。例えば、〔対象物「○×パソコン」、属性表現「画面」、属性表現「大きさ」、評価表現「良い」〕という評判情報は肯定的な表現（本例では表現「良い」）を含むので、評価極性は肯定的である。以下では評価極性のことを単に極性ともいう。【０００９】
評価極性推定システムとは、評判情報を入力し、入力した評判情報の評価極性を推定するシステムである。【００１０】
このような評価極性推定システムとして、各評価表現とその評価表現に対する評価極性とを予め辞書に登録しておき、この辞書を用いて評判情報の評価極性を推定するように構成されたものがある（例えば、特許文献１参照）。特許文献１に記載された評価極性推定システムは、評価表現属性記憶部と、否定表現記憶部と、評価表現属性別分類手段とを含む。評価表現属性記憶部は、評価表現とその評価表現が肯定的か否定的かを示す情報との組を予め記憶する。否定表現記憶部は、「ない」や「なかった」等の否定表現を記憶する。評価表現属性別分類手段は、評判情報が肯定的か否定的かを分類する。【００１１】
評価表現属性別分類手段は、自然文テキストと評価表現の出現位置を示す位置情報とを入力する。そして、評価表現属性分類手段は、評価表現属性記憶部を参照し、評価表現の評価極性とその評価表現の周辺の否定表現との組み合わせにより、評判情報を肯定的か否定的かに分類する。【００１２】
また、テキスト中において評価表現は連続して出現することが多く、肯定的な評価表現の前後には肯定的な評価表現が並び、否定的な評価表現の前後には否定的な評価表現が並ぶことが多い傾向がある。そのような傾向があるという仮説を用いて、評判情報の評価極性を判定するように構成されたものが、例えば、特許文献２に記載されている。【００１３】
特許文献２に記載された評価極性推定システムは、登録表現記憶部と、表現抽出部と、極性判断部とを含む。登録表現記憶部は、評価表現とその評価表現が肯定的か否定的かを示す情報との組を予め記憶する。表現抽出部は、自然文から名詞句や動詞句を抽出する。極性判断部は、登録表現記憶部を参照し、評価表現とともに出現している動詞句を当該評価表現と同じ評価極性であると判定する。特許文献２に記載された評価極性推定システムでは、予め登録表現記憶部に登録されていない動詞句の評価極性がある閾値を超えたら、当該評価極性であると推定する。
【特許文献１】特開２００２−９２００４号公報（第９頁、図９）
【特許文献２】特開２００６−１４６５６７号公報（第９−１０頁、図３）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１４】
特許文献１記載の評価極性推定システムでは、評価極性の推定時に評価表現のみに基づいて、評判情報の極性判定をしている。そのため、第１の問題点として、特許文献１記載の評価極性推定システムでは、評価極性を予め全ての評価表現に対して登録しておかねばならないという問題点がある。【００１５】
さらに、特許文献１記載の評価極性推定システムでは、評価極性を評価表現のみから判断することは困難な場合があるという問題がある。例えば、一般に、評価表現「好き」や「すばらしい」は肯定的な評価表現であると判断でき、「嫌い」や「まずい」は否定的な評価表現であると判断できる。しかし、評価表現「大きい」の場合には、一概に肯定的な表現であるとも否定的な表現であるとも判断することはできない。すなわち、評判情報〔対象物「パソコン」、属性表現「画面」、評価表現「大きい」〕である場合には「大きい」は肯定的な評判情報であるが、評判情報〔対象物「パソコン」、属性表現「騒音」、評価表現「大きい」〕である場合には「大きい」は否定的な評判情報といえる。従って、評価表現のみから評価極性を判断できないことがある。【００１６】
また、特許文献２記載の評価極性推定システムでは、評価表現と同じ文節や句内に２つ以上の評価表現が出現していなければ極性を判定できない。そのため、第２の問題点として、特許文献２記載の評価極性推定システムを用いても、評価極性を得られる評判情報が限られるという問題点がある。【００１７】
そこで、本発明は、予め全ての評価表現に対して評価表現を登録しなくても、評判情報の評価極性を判断できる極性推定システム、情報配信システム、極性推定方法、極性推定用プログラム、及び評価極性推定用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】
【００１８】
本発明の第１の極性推定システムは、評判情報が肯定的であるか否定的であるかを示す評価極性を推定する極性推定システムであって、評価極性が既知である評判情報を予め記憶する評判情報記憶部と、評判情報記憶部が予め記憶する評価極性が既知である評判情報に基づいて、評価極性が未知である評判情報の評価極性を推定する極性推定手段と、を備える。【００１９】
また、本発明の第２の極性推定システムは、評判情報を入力し、入力した評判情報が肯定的であるか否定的であるかを示す評価極性を推定する極性推定システムであって、対象物の評価を示す表現である評価表現に対応する評価極性を記憶する評価表現記憶部と、評判情報と、当該評判情報に対応する評価極性とを記憶する評判情報記憶部と、評価表現記憶部が記憶する評価極性及び評判情報記憶部が記憶する評価極性が既知である評判情報に基づいて、入力した評判情報に対して評価極性を推定する極性推定手段（例えば、極性推定手段１０１によって実現される）と、を備える。【００２０】
また、本発明の第３の極性推定システムは、評価対象となる対象物、対象物の属性を示す属性表現、及び対象物の評価を示す表現である評価表現を含む評判情報を入力し、入力した評判情報が肯定的であるか否定的であるかを示す評価極性を推定する極性推定システムであって、評価表現に対応する評価極性を記憶する評価表現記憶部と、評判情報と、当該評判情報に対応する評価極性とを記憶する評判情報記憶部）と、評価表現記憶部が記憶する評価極性及び評判情報記憶部が記憶する評価極性が既知である評判情報に基づいて、入力した評判情報に対して評価極性を推定する極性推定手段とを備え、極性推定手段は、評価極性として、評判情報が肯定的である度合いや否定的である度合いを示す極性度を計算する。【００２１】
また、本発明の第４の極性推定システムは、推定対象の情報が所定の２つの概念で分類できる場合に、推定対象の情報がいずれの概念に属するかを示す極性を推定する極性推定システムであって、極性が既知である情報を予め記憶する情報記憶部と、情報記憶部が予め記憶する極性が既知である情報に基づいて、極性が未知である情報の極性を推定する極性推定手段と、を備える。【００２２】
本発明の第１の情報配信システムは、評判情報を配信する評判情報配信システムと、評判情報が肯定的であるか否定的であるかを示す評価極性を推定する評価極性推定システムとを備え、評価極性推定システムは、評価極性が既知である評判情報を予め記憶する評判情報記憶部と、評判情報記憶部が予め記憶する評価極性が既知である評判情報に基づいて、評価極性が未知である評判情報の評価極性を推定する極性推定手段とを含み、評判情報配信システムは、評判情報とともに、評価極性推定システムが推定した評価極性を、通信ネットワークを介してユーザ端末に送信する情報配信手段を含む。【００２３】
本発明の第１の極性推定方法は、評判情報が肯定的であるか否定的であるかを示す評価極性を推定する極性推定方法であって、評価極性が既知である評判情報を予め記憶する評判情報記憶ステップと、予め記憶する評価極性が既知である評判情報に基づいて、評価極性が未知である評判情報の評価極性を推定する極性推定ステップと、を含む。【００２４】
また、本発明の第２の極性推定方法は、評判情報を入力し、入力した評判情報が肯定的であるか否定的であるかを示す評価極性を推定する極性推定方法であって、対象物の評価を示す表現である評価表現に対応する評価極性を記憶する評価表現記憶ステップと、評判情報と、当該評判情報に対応する評価極性とを記憶する評判情報記憶ステップと、記憶した評価極性及び記憶した評価極性が既知である評判情報に基づいて、入力した評判情報に対して評価極性を推定する極性推定ステップと、を含む。【００２５】
また、本発明の第３の極性推定方法は、評価対象となる対象物、対象物の属性を示す属性表現、及び対象物の評価を示す表現である評価表現を含む評判情報を入力し、入力した評判情報が肯定的であるか否定的であるかを示す評価極性を推定する極性推定方法であって、評価表現に対応する評価極性を記憶する評価表現記憶ステップと、評判情報と、当該評判情報に対応する評価極性とを記憶する評判情報記憶ステップと、記憶した評価極性及び記憶した評価極性が既知である評判情報に基づいて、入力した評判情報に対して評価極性を推定する極性推定ステップとを含み、極性推定ステップで、評価極性として、評判情報が肯定的である度合いや否定的である度合いを示す極性度を計算する。【００２６】
本発明の第１の極性推定用プログラムは、評判情報が肯定的であるか否定的であるかを示す評価極性を推定するための極性推定用プログラムであって、コンピュータに、評価極性が既知である評判情報を予め記憶する評判情報記憶処理と、予め記憶する評価極性が既知である評判情報に基づいて、評価極性が未知である評判情報の評価極性を推定する極性推定処理と、を実行させるためのものである。【００２７】
また、本発明の第２の極性推定用プログラムは、評判情報を入力し、入力した評判情報が肯定的であるか否定的であるかを示す評価極性を推定するための極性推定用プログラムであって、コンピュータに、対象物の評価を示す表現である評価表現に対応する評価極性を記憶する評価表現記憶処理と、評判情報と、当該評判情報に対応する評価極性とを記憶する評判情報記憶処理と、記憶した評価極性及び記憶した評価極性が既知である評判情報に基づいて、入力した評判情報に対して評価極性を推定する極性推定処理と、を実行させるためのものである。【００２８】
また、本発明の第３の極性推定用プログラムは、評価対象となる対象物、対象物の属性を示す属性表現、及び対象物の評価を示す表現である評価表現を含む評判情報を入力し、入力した評判情報が肯定的であるか否定的であるかを示す評価極性を推定するための極性推定用プログラムであって、コンピュータに、評価表現に対応する評価極性を記憶する評価表現記憶処理と、評判情報と、当該評判情報に対応する評価極性とを記憶する評判情報記憶処理と、記憶した評価極性及び記憶した評価極性が既知である評判情報に基づいて、入力した評判情報に対して評価極性を推定する極性推定処理とを実行させ、極性推定処理で、評価極性として、評判情報が肯定的である度合いや否定的である度合いを示す極性度を計算する処理を実行させるためのものである。【００２９】
本発明の第１の評価極性推定用プログラムは、評価対象となる対象物、対象物の属性を示す属性表現、及び対象物の評価を示す表現である評価表現を含む評判情報を入力し、入力した評判情報が肯定的であるか否定的であるかを示す評価極性を出力するコンピュータに搭載される評価極性推定用プログラムであって、コンピュータに、評判情報を入力する入力処理と、評価極性が既知である評判情報に含まれる属性表現の極性度を計算する処理と、評価極性が既知である評判情報に含まれる対象物の極性度を計算する処理と、評価極性が既知である評判情報に含まれる評価表現の極性度を計算する処理と、計算した属性表現の極性度、対象物の極性度及び評価表現の極性度を総合した極性度を計算することによって、入力した評判情報に対する極性を計算する処理と、を実行させるためのものである。
【発明の効果】
【００３０】
本発明によれば、予め全ての評価表現に対して評価表現を登録しなくても、評判情報の評価極性を判断できる極性推定システム、情報配信システム、極性推定方法、極性推定用プログラム、及び評価極性推定用プログラムが提供される。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３１】
本発明では、評判情報における以下に示すいくつかの仮説に基づいて、統計的な手法を用いて評価極性度を計算することで評価極性を推定する。ここで、評価極性度とは、肯定的な評判情報であるか否定的な評判情報であるかを示す数値である。例えば、評価極性度を１から−１までの実数とする。この場合、評価極性度が１に近いほど肯定的であることを示し、−１に近いほど否定的であることを示す。以下、評価極性度のことを単に極性度ともいう。なお、これは一例であり、評価極性度として「１００」から「０」等の他の数値のものを用いてもよく、連続的な数値のものでなく離散的な数値のものを用いてもよい。【００３２】
仮説１）評価表現には予め極性を判断できる表現があり、これらの表現を含む評判情報の極性は評価表現の極性と同じである傾向がある。前述のように、評価表現が「大きい」である場合には、その極性を判断することはできない。しかし、評価表現のみから極性を判断できる場合も存在する。例えば、評価表現「良い」や「すばらしい」等は明らかに肯定的な評価表現であるので、これらの評価表現を含む評判情報の極性は肯定的であると考えられる。一方、評価表現「悪い」や「汚い」等は明らかに否定的な評価表現であるので、同様に、これらの評価表現を含む評判情報の極性は否定的である。【００３３】
仮説２）属性表現には良いイメージの表現や悪いイメージの表現があり、これら良いイメージや悪いイメージの表現を含む評判情報はそれぞれ肯定的又は否定的な評価表現であることが多い傾向がある。例えば、属性表現「明るさ」は良いイメージの表現であり、属性表現「騒音」は悪いイメージの表現である。従って、これらの属性表現を含む評判情報は、それぞれ肯定的又は否定的であることが多い。例えば、「○×パソコンは一番良い明るさ。」や「△△パソコンは騒音がだめ」等である。従って、属性表現を用いて評判情報の極性を判断できる場合がある。【００３４】
上記仮説１と仮説２とを用いて、本発明が適用される評価極性推定システムは、評判情報記憶部と、評価表現記憶部と、極性推定手段とを備える。そして、極性推定手段は、評判情報を入力し、評判情報記憶部が記憶する評判情報の極性度と、評価表現記憶部が記憶する評価表現及び極性度とを参照し、極性が未知である評判情報の極性度を計算する。【００３５】
極性推定手段は、まず、極性が既知である評判情報を参照し、入力した評判情報に含まれる評価表現の極性度、属性表現の極性度、及び属性表現と評価表現との組合せの極性度を計算する。評価表現や属性表現、評価表現と属性表現との組合せが出現する極性度が既知である評判情報の数や、それらの極性度の平均値、肯定的な評判情報の数と否定的な評判の数の比率等を用いて極性度を計算する。次に、これら計算した極性度をさらに総合した極性度を出力する。【００３６】
上記のような構成を採用し、極性推定手段が極性が既知である評判情報に基づいて、属性表現が良いイメージで使われているか悪いイメージで使われているかを加味して極性度を計算することにより、本発明の目的を達成することができる。【００３７】
仮説３）評判情報が十分多い場合、極性が既知である評判情報のみから計算した各対象物の肯定的な評判情報の数と否定的な評判情報の数との割合は、評判情報全体の割合を反映している傾向がある。例えば、特定のパソコンに関する評価は、賛否両論分かれるところではあるが、全体的な傾向として肯定的な意見が多いといった傾向を把握することができる。このような傾向を、極性が既知である評判情報から計算する。すなわち、極性が未知である評判情報も同様な傾向にあると仮定して、極性を推定することができる。【００３８】
上記仮説３を用いて、本発明が適用される評価極性推定システムは、評判情報記憶部と、評価表現記憶部と、極性推定手段とを備え、さらに、極性推定手段は、評判情報を入力し、評判情報記憶部が記憶する評判情報及び極性度、評価表現記憶部が記憶する評価表現及び極性度を参照し、極性が未知である評判情報の極性度を計算する。【００３９】
極性推定手段は、まず、極性が既知である評判情報を参照し、入力した評判情報に含まれる評価表現の極性度、対象物の極性度、及び対象物と評価表現との組合せの極性度を計算する。極性が既知である評判情報を参照し、評価表現毎、対象物毎、及び評価表現と対象物との組合せ毎に、肯定的な評判情報な数と否定的な評判情報な数、その比率等を用いて極性度を計算する。次に、入力した評判情報に含まれる評価表現、対象物、及び先に計算した各極性度を比較し、極性度を出力する。【００４０】
上記のような構成を採用し、極性推定手段が極性が既知である評判情報に基づいて極性度を計算することにより、本発明の目的を達成することができる。【００４１】
また、本発明が適用される評価極性推定システムは、上記仮説１、仮説２及び仮説３を用いて、評判情報記憶部と、評価表現記憶部と、極性推定手段とを備え、さらに、極性推定手段は、評判情報を入力し、評判情報記憶部が記憶する評判情報及び極性度と、評価表現記憶部が記憶する評価表現及び極性度とを参照し、極性が未知である評判情報の極性度を計算する。【００４２】
極性推定手段は、まず、各評価表現の極性度、各属性表現の極性度、属性表現と評価表現との組合せの極性度、対象物と評価表現との組合せの極性度、対象物、属性表現及び評価表現の組合せの極性度を計算する。極性が既知である評判情報を参照し、評価表現毎、属性表現毎、対象物毎、評価表現と属性表現との組合せ毎、評価表現と対象物との組合せ毎、評価表現、属性表現及び対象物の組合せ毎に、肯定的な評判情報の数、否定的な評判情報の数、その比率等を用いて極性度を計算する。次に、入力した評判情報に含まれる評価表現、属性表現及び対象物と、先に計算した各極性度とを比較し、極性度を出力する。【００４３】
仮説４）評判情報は時間によって変化することがある。対象物における評判は、時間を経て徐々に変わっていくと考えられる。例えば、ある時期のサッカー選手の評判は、その前の試合での得点や勝敗への貢献等によって変わる。従って、評判情報の極性を推定する際にも、最近の評判情報における極性に重みを与える等、時間的な経過を考慮する必要がある。【００４４】
本発明が適用される評価極性推定システムは、上述した評価極性推定システムの構成に加えて、上記仮説４を用いて、評判情報記憶部と、評価表現記憶部と、極性推定手段とを備え、さらに、極性推定手段は、評判情報記憶部が記憶する最近の評判情報に重みを加えて極性度を計算する。【００４５】
仮説５）評価者の種別によって、評判情報に対する評価が変わることがある。評価者の種別とは、評価者の性別や年齢、住所、職業、趣味、購入商品履歴等である。例えば、商品の評価は、このような評価者の種別によって変わることがある。例えば、女性には人気だが男性には人気の無い商品や、趣味がパソコンでパソコンを数台購入している評価者には人気であるが、それ以外の評価者では人気の無いパソコン等がある。従って、評判情報の極性を推定する際にも、評価者の種別を考慮する必要がある。【００４６】
本発明が適用される評価極性推定システムは、上述した評価極性推定システムの構成に加えて、上記仮説５を用いて、評判情報記憶部と、評価表現記憶部と、評価者種別記憶部と、極性推定手段とを備え、さらに、極性推定手段は、評価者種別記憶部を参照し、評価者の種別毎に極性度をさらに計算する。【００４７】
本発明では、予め記憶する評価極性が既知である評判情報に基づいて、評価極性が未知である評判情報の評価極性を推定する。よって、評価極性が不明である評判情報に対して、評価極性が既知である評判情報を利用して、評価極性を推定することができる。従って、予め全ての評価表現に対して評価表現を登録しなくても、評判情報の評価極性を判断することができる。【００４８】
また、本発明において、評判情報を取得した時を示す取得時情報に基づいて、記憶する評判情報に対応する評価極性に所定の重み付け処理を行い、重み付け処理を行った評価極性に基づいて、評価極性が未知である評判情報の評価極性を推定するように構成すれば、評判情報の時間的な変化を考慮して評判情報の極性推定を行うことができる。【００４９】
また、本発明において、評判情報を評価した評価者を示す評価者情報に基づいて、評価極性が未知である評判情報の評価極性を推定するように構成すれば、評判情報の評価者種別による偏りを考慮した評判情報の極性推定を行うことができる。【００５０】
以下、本発明の実施形態について詳細に説明する。【００５１】
実施の形態１．
以下、本発明の第１の実施の形態について図面を参照して説明する。図１は、本発明による極性推定システムの構成の一例を示すブロック図である。本実施の形態では、極性推定システムが、評判情報の評価極性を推定する評価極性推定システムである場合を説明する。本実施の形態において、評価極性推定システムは、例えば、アンケートを自動的に集計するアンケート自動集計システムや、評判情報や評価極性を配信する情報サービスシステムの用途に適用できる。【００５２】
図１に示すように、評価極性推定システムは、プログラム制御により動作するデータ処理装置１００と、情報を蓄積する記憶装置２００と、入力手段３００と、出力手段４００とを含む。なお、評価極性推定システムは、具体的には、プログラムに従って動作するワークステーションやパーソナルコンピュータ等の情報処理装置によって実現される。【００５３】
入力手段３００は、具体的には、情報処理装置が備えるキーボードやマウス等の入力装置によって実現される。入力手段３００は、評価対象の評判情報を入力する際に、例えば、ユーザによって操作される。なお、通信ネットワークを介して評価対象の評判情報を受信する場合には、入力手段３００は、情報処理装置が備えるネットワークインタフェース部によって実現されてもよい。【００５４】
出力手段４００は、具体的には、ディスプレイ装置等の表示装置によって実現される。出力手段４００は、評判情報の評価極性の推定結果を出力（例えば表示）する機能を備える。なお、出力手段４００は、通信ネットワークを介して評価極性の推定結果を出力する場合には、情報処理装置が備えるネットワークインタフェース部によって実現されてもよい。また、出力手段４００は、プリンタ等の印刷装置であってもよい。【００５５】
データ処理装置１００は、具体的には、プログラムに従って動作する情報処理装置のＣＰＵによって実現される。データ処理装置１００は、極性推定手段１０１を含む。記憶装置２００は、具体的には、磁気ディスク装置や光ディスク装置等のデータベース装置によって実現される。記憶装置２００は、評価表現記憶部２０１と、評判情報記憶部２０２とを含む。これらの手段は、それぞれ概略以下のように動作する。【００５６】
評価表現記憶部２０１は、評価極性が既知である評価表現を予め記憶する。図２は、評価表現記憶部２０１が記憶する評価表現及び評価極性の一例を示す説明図である。図２に示すように、評価表現記憶部２０１は、評価表現と極性度（評価極性）とを対応付けて記憶するデータベースである。本実施の形態では、極性度は「１」から「−１」までの値であり、極性度が「１」に近いほど肯定的な評価表現であることを示す。また、極性度が「−１」に近いほど否定的な評価表現であることを示す。【００５７】
なお、図２に示す評価極性は一例であり、極性度として「１００」から「０」までの値のもの等その他の値のものを用いてもよい。また、数値を離散的に扱い、評価極性を「○」や「×」等の記号で示してもよいし、評価極性を肯定度合いの列と否定度合いの列とに分けて示してもよい。【００５８】
評判情報記憶部２０２は、評判情報と、極性推定手段１０１が出力する極性度（評価極性）とを記憶する。図３は、評判情報記憶部２０２が記憶する評判情報及び評価極性の一例を示す説明図である。評判情報記憶部２０２は、対象物、属性表現及び評価表現の３つ組みで表される評判情報と、その評判情報の極性度とを対応付けて記憶するデータベースである。なお、評判情報記憶部２０２が記憶する評判情報及び極性度は、極性推定手段１０１が出力する極性度に基づいて随時更新される。【００５９】
なお、図３に示す評判情報及び評価極性は一例であり、評判情報として、対象物と評価表現との２つ組みのものや、属性表現と評価表現との２つ組みのものを用いてもよい。また、極性度として「１００」から「０」までの値のもの等の他の示し方のものを用いてもよい。また、数値を離散的に扱い、評価極性を「○」や「×」等の記号で示してもよいし、評価極性を肯定度合いの列と否定度合いの列とに分けて示してもよい。図４は、評判情報記憶部２０２が記憶する評判情報及び評価極性の他の例を示す説明図である。図４に示すように、評判情報記憶部２０２は、評価極性として極性度に代えて肯定度及び否定度を記憶してもよい。【００６０】
極性推定手段１０１は、評判情報を入力し、入力した評判情報の極性度を出力する機能を備える。図５は、極性推定手段１０１の構成の一例を示すブロック図である。図５に示すように、極性推定手段１０１は、極性度参照手段１０１１と、個別極性度計算手段１０１２と、総合極性度計算手段１０１３と、極性度登録手段１０１４とを含む。【００６１】
極性度参照手段１０１１は、入力手段３００から評判情報を受け取り（入力し）、入力した評判情報に含まれる評価表現が評価表現記憶部２０１にあるか否かを検索し判定する機能を備える。また、極性度参照手段１０１１は、評価表現記憶部２０１が記憶する評判情報のうち、入力した評判情報に含まれる評価表現と合致するものがあると判定すると、その合致すると判定した評価表現に対応する極性度を評価表現記憶部２０１から抽出する機能を備える。なお、極性度参照手段１０１１が評価表現記憶部２０１から抽出する極性度を評価表現極性度ともいう。【００６２】
個別極性度計算手段１０１２は、評判情報を入力し、評判情報記憶部２０２を参照して極性度を求める機能を備える。この場合、個別極性度計算手段１０１２は、対象物、属性表現又は評価表現毎に極性度を計算する。また、個別極性度計算手段１０１２は、対象物、属性表現又は評価表現のうちのいずれか２つ又は全ての組み合わせ毎に極性度を計算する。【００６３】
以下、説明のために、対象物、属性表現又は評価表現毎に求める極性度、及び対象物、属性表現又は評価表現のうちのいずれか２つ又は全ての組み合わせ毎に求める極性度を、それぞれを総称して個別極性度と呼ぶ。【００６４】
個別極性度計算手段１０１２は、対象物の極性度を次のように計算する。個別極性度計算手段１０１２は、評判情報記憶部２０２を参照し、極性度算出対象の対象物を含む全ての評判情報の極性度を評判情報記憶部２０２から抽出する。そして、個別極性度計算手段１０１２は、抽出した各極性度の平均を求めることによって、対象物の極性度を算出する。【００６５】
なお、属性表現や評価表現の極性度や、対象物、属性表現又は評価表現のうちのいずれか２つ又は全ての組み合わせの極性度を求める場合も、対象物の極性度を求める場合と同様に極性度を求めることができる。すなわち、個別極性度計算手段１０１２は、評判情報記憶部２０２を参照し、極性度算出対象の属性表現や評価表現、又は対象物、属性表現若しくは評価表現のうちのいずれか２つ又は全ての組み合わせを含む全ての評判情報の極性度を評判情報記憶部２０２から抽出する。そして、個別極性度計算手段１０１２は、抽出した各極性度の平均を求めることによって極性度を求める。【００６６】
なお、上記に示した極性度の計算方法は一例であり、個別極性度計算手段１０１２は、評判情報記憶部２０２から抽出した極性度の合計を求めることによって極性度を求めてもよい。【００６７】
また、個別極性度計算手段１０１２は、ある値以上の極性度の評判情報数とある値以下の極性度の評判情報数とに基づいて、そのある値以上の極性度の評判情報やある値以下の評判情報の比率や確率を求めて極性度として用いてもよい。この場合、個別極性度計算手段１０１２は、まず、評判情報記憶部２０２が記憶する評判情報のうち、入力した評価対象の評判情報に合致するものを一次的に全て抽出する。次いで、個別極性度計算手段１０１２は、一次的に抽出した評判情報のうち、対応する極性度が所定値（例えば０．３）以上である評判情報を二次的に選択する。そして、個別極性度計算手段１０１２は、一次的に抽出した評判情報数に対する二次的に選択した評判情報数（極性が肯定的な評判情報の数）の割合を求める。又は、個別極性度計算手段１０１２は、一次的に抽出した評判情報のうち、対応する極性度が所定値（例えば０．３）以下である評判情報を二次的に選択する。そして、個別極性度計算手段１０１２は、一次的に抽出した評判情報数に対する二次的に選択した評判情報数（極性が否定的な評判情報の数）の割合を求める。【００６８】
上記のように構成すれば、評価極性推定システムが備えるデータベースが記憶する情報（本例では、評判情報記憶部２０２が記憶する評判情報や極性度）に偏りがある場合であっても、より正確に極性判定を行うことができる。【００６９】
また、評判情報記憶部２０２が記憶する評判情報が対象物と評価表現との２つの組み合わせである場合や、属性表現と評価表現との２つの組み合わせである場合には、個別極性度計算手段１０１２は、評判情報の２つの構成要素（対象物、属性表現又は評価表現のうちいずれか２つ）のうち計算可能な方の極性度のみを計算してもよい。例えば、評判情報記憶部２０２が対象物及び評価表現のみを含む評判情報しか予め蓄積していない場合には、個別極性度計算手段１０１２は、入力した評価対象の評判情報に属性表現が含まれていたとしても、属性表現に対する個別極性度を算出することはできない。従って、この場合、個別極性度計算手段１０１２は、対象物又は評価表現に対する個別極性度や、対象物と評価表現との組みに対する個別極性度のみを求めるようにすればよい。【００７０】
総合極性度計算手段１０１３は、極性度参照手段１０１１が抽出した極性度（評価表現極性度）と、個別極性度計算手段１０１２が計算した個別極性度とを入力し、それら入力した評価表現極性度及び個別極性度を総合した極性度（総合極性度ともいう）を計算する機能を備える。この場合、総合極性度計算手段１０１３は、例えば、極性度参照手段１０１１が抽出した極性度に、個別極性度計算手段１０１２が計算した各極性度（各個別極性度）の平均を加算することによって、総合極性度を計算する。【００７１】
なお、上記に示した総合極性度の計算方法は一例であり、総合極性度計算手段１０１３は、例えば、評価表現極性度と各個別極性度との平均を求めることによって総合極性度を求めてもよい。また、総合極性度計算手段１０１３は、例えば、評価表現極性度と各個別極性度との合計を求めることによって総合極性度を求めてもよい。また、総合極性度計算手段１０１３は、評価表現極性度や各個別極性度に所定の重み付けを行って総合極性度を求めてもよい。例えば、総合極性度計算手段１０１３は、入力した評価対象の評判情報と、対象物、属性表現及び評価表現の全ての要素が合致するものに対する個別極性度に大きな重み付け（具体的には、大きな値の重み係数を乗算）を行って、総合極性度を求めてもよい。【００７２】
極性度登録手段１０１４は、評価対象の評判情報と、総合極性度計算手段１０１３が計算した極性度（総合極性度）とを対応付けて、評判情報記憶部２０２に蓄積させる機能を備える。【００７３】
次に、動作について説明する。図６は、評価極性推定システムが評価極性を推定する処理の一例を示すフローチャートである。まず、評価極性推定システムのデータ処理装置１００は、ユーザの操作に従って、入力手段３００から評価対象の評判情報を入力する（ステップＳ１０）。【００７４】
本実施の形態では、評判情報は、対象物、属性表現及び評価表現の３つを組み合わせた情報である。例えば、評判情報〔○×パソコン、騒音、嫌い〕や評判情報〔○×パソコン、騒音、大きい〕など３つの要素を組み合わせた情報が入力される。【００７５】
本実施の形態では、評判情報を亀甲〔〕で囲んで表現する。この場合に、句読点で区切られた３つの要素は、それぞれ対象物、属性表現及び評価表現を表す。なお、評判情報は、対象物又は属性表現のうちのいずれかを含まなくてもよい。【００７６】
データ処理装置１００は、入力した評価対象の評判情報を、極性推定手段１０１の極性度参照手段１０１１に渡す。【００７７】
次に、極性度参照手段１０１１は、評価表現記憶部２０１を参照し、評価対象の評判情報に含まれる評価表現の極性度を評価表現記憶部２０１から取得（抽出）する（ステップＳ１１）。【００７８】
例えば、評価表現記憶部２０１が図２に示す評価表現及び極性度を記憶する場合を説明する。この場合、極性度参照手段１０１１は、評価対象の評判情報〔○×パソコン、騒音、嫌い〕を受け取る（入力する）と、評価表現記憶部２０１を参照し、評価表現「嫌い」に対応する極性度「−１」を取得（抽出）する。【００７９】
なお、極性度参照手段１０１１は、評価対象の評判情報として〔○×パソコン、騒音、大きい〕を受け取った（入力した）場合には、評価表現記憶部２０１が記憶する評価表現の中に評価表現「大きい」が存在しないので、極性度「０」とする。なお、極性度「０」とは、評価極性が不明であることを表す。【００８０】
極性推定手段１０１は、極性度参照手段１０１１が抽出した極性度をメモリ等の記憶部に保持するとともに、入力手段３００から入力した評価対象の評判情報を個別極性度計算手段１０１２に渡す。【００８１】
次に、個別極性度計算手段１０１２は、評価対象の評判情報を受け取り（入力し）、評判情報記憶部２０２を参照して、関連する評判情報と極性度とを評判情報記憶部２０２から全て取得（抽出）する（ステップＳ１２）。例えば、個別極性度計算手段１０１２は、評判情報〔○×パソコン、騒音、大きい〕を受け取ると（入力すると）、評判情報記憶部２０２を参照して、対象物「○×パソコン」、属性表現「騒音」、又は評価表現「大きい」を含む評判情報と、それらに対応する極性度を評判情報記憶部２０２から全て取得（抽出）する。例えば、評判情報記憶部２０２が図３に示す評判情報及び極性度を記憶する場合、個別極性度計算手段１０１２は、１レコード目、５レコード目及び６レコード目の対象物、属性表現、評価表現及び極性度を取得（抽出）する。【００８２】
次に、個別極性度計算手段１０１２は、ステップＳ１０で入力した評価対象の評判情報（以下、入力評判情報ともいう）と、ステップＳ１２で取得（抽出）した評判情報及びその評判情報に対応する極性度とに基づいて、対象物、属性表現若しくは評価表現、又は対象物、属性表現若しくは評価表現のうちのいずれか２つ又は全ての組み合わせに対する極性度のうち、いずれか１つ又は複数を計算する（ステップＳ１３）。【００８３】
例えば、入力評判情報〔○×パソコン、騒音、大きい〕である場合、対象物「○×パソコン」、属性表現「騒音」、評価表現「大きい」、対象物と評価表現との組「○×パソコン−大きい」、属性表現と評価表現との組「騒音−大きい」、対象物、属性表現及び評価表現の組「○×パソコン−騒音−大きい」に対する極性度のうち、いずれか１つ又は複数を計算する。例えば、個別極性度計算手段１０１２は、対象物に対する極性度と、属性表現に対する極性度と、評価表現に対する極性度とを計算する。対象物「○×パソコン」に対する極性度を求める場合、個別極性度計算手段１０１２は、ステップＳ１２で取得（抽出）した評判情報に対する極性度のうち、対象物に「○×パソコン」を含む評判情報に対する極性度の平均を求めることによって、個別極性度を算出する。この場合、具体的には、個別極性度計算手段１０１２は、式（１）を用いて対象物の極性度（個別極性度）を計算する。【００８４】
対象物の極性度＝１／Ｎｐ×ΣＰｉ（ｉ＝１〜Ｎｐ）                        式（１）【００８５】
ここで、Ｎｐは対象物を含む評判情報数を示し、Ｐｉは対象物を含む各評判情報の極性度を示す。【００８６】
対象物「○×パソコン」を含む評判情報数が「５」で、それら対象物「○×パソコン」を含む各評判情報に対する極性度の合計が「−１．５」であれば、個別極性度計算手段１０１２は、極性度を「−０．３」と求める。同様に、個別極性度計算手段１０１２は、属性表現「騒音」や評価表現「大きい」に対する極性度も、それぞれを含む評判情報の極性度の平均を求めることによって算出する。【００８７】
また、対象物と評価表現との組「○×パソコン−大きい」に対する極性度を求める場合、個別極性度計算手段１０１２は、対象物「○×パソコン」及び評価表現「大きい」をともに含む評判情報に対する極性度の平均を求めることによって、個別極性度を算出する。同様に、個別極性度計算手段１０１２は、属性表現と評価表現との組「騒音−大きい」や、対象物、属性表現及び評価表現の組「○×パソコン−騒音−大きい」に対する極性度を求める場合、対象物「○×パソコン」、属性表現「騒音」及び評価表現「大きい」それぞれを全て含む評判情報に対する極性度の平均を求めることによって、個別極性度を算出する。【００８８】
なお、上記に示した個別極性度の計算方法は一例であり、個別極性度計算手段１０１２は、例えば、評判情報記憶部２０２から抽出した極性度の合計を求めることによって個別極性度を求めてもよい。また、個別極性度計算手段１０１２は、ある値以上の極性度の評判情報数とある値以下の極性度の評判情報数とに基づいて、そのある値以上の極性度の評判情報やある値以下の評判情報の比率や確率を求めて極性度として用いてもよい。また、評判情報記憶部２０２が記憶する評判情報が対象物と評価表現との２つの組み合わせである場合や、属性表現と評価表現との２つの組み合わせである場合には、個別極性度計算手段１０１２は、評判情報の２つの構成要素（対象物、属性表現又は評価表現のうちいずれか２つ）のうち計算可能な方の極性度のみを計算してもよい。【００８９】
さらに、個別極性度計算手段１０１２は、これら対象物、属性表現若しくは評価表現、又は対象物、属性表現若しくは評価表現のうちのいずれか２つ又は全ての組合せ全ての個別極性度を計算する必要はない。本実施の形態では、個別極性度として、対象物に対する極性度、属性表現に対する極性度、評価表現に対する極性度、対象物と属性表現との組みに対する極性度、対象物と評価表現との組みに対する極性度、属性表現と評価表現との組みに対する極性度、対象物、属性表現及び評価表現全ての組みに対する極性度の７種類がある。この場合、個別極性度計算手段１０１２は、例えば、対象物に対する極性度、属性表現に対する極性度、及び評価表現に対する極性度の３つのみを計算すればよい。【００９０】
そして、個別極性度計算手段１０１２は、計算した個別極性度を総合極性度計算手段１０１３に渡す。【００９１】
次に、総合極性度計算手段１０１３は、ステップＳ１１で取得（抽出）した極性度（評価表現極性度）とステップＳ１３で計算した個別極性度とを入力し、これら評価表現極性度と個別極性度とを総合した極性度（総合極性度）を計算する（ステップＳ１４）。例えば、統合した極性度（総合極性度）を求める場合、総合極性度計算手段１０１３は、ステップＳ１１で取得した極性度に、ステップＳ１２で計算した個別極性度を平均した値を加算する。【００９２】
例えば、ステップＳ１１で取得した極性度が「０」であるとする。また、ステップＳ１２で計算した個別極性度について、対象物に対する極性度が「−０．３」であり、属性表現に対する極性度が「−０．８」であり、評価表現に対する極性度が「０．２」であるとする。この場合、ステップＳ１２で求めた個別極性度の平均は「−０．３」と求められる。従って、総合極性度計算手段１０１３は、総合した極性度（総合極性度）を「−０．３」と計算する。【００９３】
なお、本実施の形態では、評価表現の極性度を個別極性度で補正するという考え方に基づいて、上記に示すような計算方法を用いたが、本実施の形態で示した総合極性度の計算方法は一例であり、単純に評価表現極性度及び個別極性度の平均を求めたり、合計を求めることによって、総合極性度を求めてもよい。【００９４】
次に、極性度登録手段１０１４は、ステップＳ１０で入力した入力評判情報と、ステップＳ１４で計算した極性度（総合極性度）とを、評判情報記憶部２０２に追加登録する（ステップＳ１５）。この場合、極性度登録手段１０１４は、評判情報と極性度とを対応付けて評判情報記憶部２０２に記憶させる。例えば、評判情報が〔○×パソコン、騒音、大きい〕であり極性度が「−０．３」であれば、極性度登録手段１０１４は、これらを要素とするレコードを新たに追加する。【００９５】
次に、極性推定手段１０１は、出力手段４００に、極性度を出力させる（ステップＳ１６）。例えば、極性推定手段１０１は、極性度として「−０．３」のような数値を出力させてもよく、極性度がある閾値以上の値であれば記号「○」を出力させても、閾値以下であれば記号「×」等を出力させてもよい。さらに、ステップＳ１３で計算した個別極性度を出力させてもよい。出力手段４００は、極性推定手段１０１の指示に従って、極性度を出力（例えば、表示）する。【００９６】
以上のように、本実施の形態によれば、評価極性が既知である評判情報（今までに蓄積された評判情報）に含まれる対象物、属性表現又は評価表現や、それらの組み合わせ毎に、それぞれの評価極性度を計算する。また、評価極性が不明である評判情報に含まれる対象物や属性表現、評価表現と照らし合わせて評価極性度を出力する。そのため、評価極性が不明である評判情報に対して、評価極性が既知である評判情報を利用して、評価極性を推定することができる。【００９７】
具体的には、極性推定手段１０１は、評価表現の極性だけでなく、極性が既知である評判情報に基づいて、属性表現における良いイメージ又は悪いイメージ等の表現の使われ方や、対象物による肯定度合いや否定度合いを加味して、評価極性を推定できる。そのため、評価極性が未知である評価表現に対して極性を推定することができる。すなわち、今までに蓄積された評判情報に基づいて、対象物や属性表現、評価表現の極性度の偏りを加味して評価極性を推定することができ、評価極性を判断できないという事態を低減している。【００９８】
また、従来の評価極性推定システムでは、評価表現に対応した極性のみから評判情報の極性を判断していたため、評価表現のみでは極性を判断できない場合が多かったが、上記の構成を採用することによって、評価極性を判断できないという事態を低減している。【００９９】
また、本実施の形態によれば、極性推定手段１０１は、計算した極性度の計算結果を評判情報記憶部２０２に順次記憶させる。そして、極性推定手段１０１は、評判情報記憶部２０２に記憶させた極性度の結果を次回以降の極性度計算に利用する。そのため、本システムの運営開始時には多少極性度算出の精度が良くないものの、繰り返し極性度の計算結果を蓄積し、蓄積する評判情報が増えていくにつれて、評価極性推定の精度を向上させることができる。【０１００】
実施の形態２．
次に、本発明の第２の実施の形態について図面を参照して説明する。図７は、第２の実施の形態における極性推定システム（評価極性推定システム）の構成例を示すブロック図である。図７に示すように、本実施の形態では、評判情報記憶部２０３が記憶する情報内容が、第１の実施の形態で示した評判情報記憶部２０２が記憶する情報内容と異なる。また、本実施の形態では、極性推定手段１０２の機能が、第１の実施の形態で示した極性推定手段１０１の機能と異なる。なお、極性推定手段１０２及び評判情報記憶部２０３以外の構成要素の機能は、第１の実施の形態で示したそれらの機能と同様である。【０１０１】
以下、第１の実施の形態と同様の構成をなす部分についてはその詳細な説明を省略し、主として第１の実施の形態と異なる部分について説明する。【０１０２】
評判情報記憶部２０３は、評判情報と、その評判情報の取得日と、その評判情報に対する極性度（評価極性）とを記憶する。図８は、評判情報記憶部２０３が記憶する評判情報、取得日及び評価極性の一例を示す説明図である。評判情報記憶部２０３は、評判情報を取得した時間（本例では取得日）、対象物、属性表現、評価表現及び極性度を１レコードとして記憶するデータベースである。すなわち、本実施の形態では、評判情報記憶部２０３は、評判情報（対象物、属性表現及び評価表現を含む）と、その評判情報の取得日と、その評判情報に対する評価極性とを対応付けて記憶する。【０１０３】
なお、評判情報の取得日は、その評判情報が評判情報記憶部２０３に登録される際に、例えば、データ処理装置１００が備えるタイマが出力する時刻信号に基づいて求められ、データ処理装置１００によって評判情報に対応付けて評判情報記憶部２０３に記憶される。【０１０４】
本実施の形態では、極性度は「１」から「−１」までの値であり、極性度が「１」に近いほど肯定的な評価表現であることを示す。また、極性度が「−１」に近いほど否定的な評価表現であることを示す。なお、図８において、時間は日付を示している。【０１０５】
なお、図８に示す評判情報や評価極性は一例であり、評判情報として、対象物と評価表現との２つ組みのものや、属性表現と評価表現との２つ組みのものを用いてもよい。また、数値を離散的に扱い、評価極性を「○」や「×」等の記号で示してもよいし、評価極性を肯定度合いの列と否定度合いの列とに分けて示してもよい。評判情報の取得日を示す時間は日付以外の情報でもよく、例えば、評判情報を取得した時刻までを含んでもよいし、年と月のみを含む情報であってもよい。【０１０６】
本実施の形態では、極性推定手段１０２は、評価対象の評判情報を入力し、予め蓄積する評判情報のうち最近の評判情報に対応する極性度に重みを加えた極性度を計算し出力する点で、第１の実施の形態と異なる。【０１０７】
図９は、第２の実施の形態における極性推定手段１０２の構成例を示すブロック図である。図９に示すように、本実施の形態では、極性推定手段１０２が、図５に示した極性推定手段１０１の構成要素に加えて、重み付け手段１０２１を含む点で、第１の実施の形態と異なる。【０１０８】
重み付け手段１０２１は、評価対象の評判情報を入力し、評判情報記憶部２０３を参照して、関連する評判情報、時間（評判情報の取得日）及び極性度を評判情報記憶部２０３から取得（抽出）する機能を備える。例えば、重み付け手段１０２１は、評価対象の評判情報に含まれる要素（対象物、属性表現、評価表現）と合致する評判情報を評判情報記憶部２０３から全て抽出するとともに、それら抽出した評判情報に対応する時間（取得日）及び極性度を抽出する。【０１０９】
また、重み付け手段１０２１は、抽出した評判情報のうち最近の評判情報に大きな重みをつけて極性度（重み付き極性度ともいう）を計算し、評判情報と重み付き極性度とを個別極性度計算手段１０１２に渡す機能を備える。例えば、重み付け手段１０２１は、抽出した時間（取得日）に基づいて、抽出した評判情報のうち取得日が現在日付よりも所定日数以内である評判情報を選択する。そして、重み付け手段１０２１は、選択した評判情報に対応する極性度に重み付けを行い（例えば、所定の重み係数を乗算する）、重み付けした極性度を用いて重み付き極性度を求める。【０１１０】
次に、動作について説明する。図１０は、第２の実施の形態における評価極性推定システムが評価極性を推定する処理例を示すフローチャートである。図１０に示すように、本実施の形態では、図６に示す各処理に加えて、重み付け処理（ステップＳ１７）が付加されている点で、第１の実施の形態と異なる。【０１１１】
以下、第１の実施の形態と同様の処理をなす部分についてはその詳細な説明を省略し、主として第１の実施の形態と異なる部分について説明する。【０１１２】
まず、評価極性推定システムのデータ処理装置１００は、ユーザの操作に従って、入力手段３００から評価対象の評判情報を入力する（ステップＳ１０）。データ処理装置１００は、入力した評価対象の評判情報を、極性推定手段１０２の極性度参照手段１０１１に渡す。【０１１３】
次に、極性度参照手段１０１１は、評価表現記憶部２０１を参照し、入力評判情報に含まれる評価表現の極性度を評価表現記憶部２０１から取得（抽出）する（ステップＳ１１）。極性推定手段１０２は、極性度参照手段１０１１が抽出した極性度をメモリ等の記憶部に保持するとともに、入力手段３００から入力した評価対象の評判情報を重み付け手段１０２１に渡す。【０１１４】
次に、重み付け手段１０２１は、ステップＳ１０で入力した入力評判情報を受け取り（入力し）、評判情報記憶部２０３を参照して、関連する評判情報、時間（評判情報の取得日）及び極性度を評判情報記憶部２０３から全て取得（抽出）する（ステップＳ１２）。例えば、重み付け手段１０２１は、入力評判情報〔○×パソコン、騒音、大きい〕を受け取ると（入力すると）、評判情報記憶部２０３を参照して、対象物「○×パソコン」、属性表現「騒音」、又は評価表現「大きい」を含む評判情報が８レコードある場合には、対象物、属性表現、評価表現、時間及び極性度を８レコード分全て評判情報記憶部２０３から取得（抽出）する。【０１１５】
次に、重み付け手段１０２１は、抽出した評判情報のうち最近の評判情報に大きな重みを付けて極性度を計算する（ステップＳ１７）。重み付け手段１０２１は、例えば、一定期間（最近３ヶ月等）に取得された評判情報に対する極性度には重み１をかけ、その他の極性度には重み０をかける。例えば、対象物がパソコンである場合、四半期毎に機種が入れ替わるため、最新３ヶ月以内に評価された評判情報のみを採用して極性度を求める。なお、これは一例であり、例えば、１ヶ月毎に重みを変えてもよいし、現在の時間と評判情報取得時の時間との差を計算し、求めた時間の差の逆数を重み係数として極性度にかけてもよい。【０１１６】
そして、重み付け手段１０２１は、評価対象の評判情報と求めた重み付き極性度とを、個別極性度計算手段１０１２に渡す。【０１１７】
次に、個別極性度計算手段１０１２は、ステップＳ１０で入力した入力評判情報と、ステップＳ１７で抽出した評判情報及び計算した重み付き極性度とに基づいて、対象物、属性表現若しくは評価表現、又は対象物、属性表現若しくは評価表現のうちのいずれか２つ又は全ての組合せに対する極性度を計算する（ステップＳ１３）。【０１１８】
次に、総合極性度計算手段１０１３は、ステップＳ１１で取得（抽出）した極性度（評価表現極性度）とステップＳ１３で計算した個別極性度とを入力し、これら評価表現極性度と個別極性度とを総合した極性度（総合極性度）を計算する（ステップＳ１４）。【０１１９】
次に、極性度登録手段１０１４は、ステップＳ１０で入力した入力評判情報と、ステップＳ１４で計算した極性度（総合極性度）と、現在の時間とを、評判情報記憶部２０３に追加登録する（ステップＳ１５）。この場合、極性度登録手段１０１４は、評判情報と、極性度と、現在の時間とを対応付けて評判情報記憶部２０３に記憶させる。【０１２０】
次に、極性推定手段１０１は、出力手段４００に、極性度を出力させる（ステップＳ１６）。【０１２１】
なお、上記に示した重み付けを行うための構成は一例であり、例えば、重み付け手段と実質的に同様の機能を、個別極性度計算手段１０１２がその機能として有する構成としてもよい。すなわち、重み付けを行うための構成は、上記に示したものに限定されない。【０１２２】
以上のように、本実施の形態によれば、重み付け手段１０２１が最近の評判情報の極性度により大きな重みをつけて極性度を計算する。そのため、第１の実施の形態で示した効果に加えて、評判情報の時間的な変化を考慮して評判情報の極性推定を行うことができる。【０１２３】
実施の形態３．
次に、本発明の第３の実施の形態について図面を参照して説明する。図１１は、第３の実施の形態における極性推定システム（評価極性推定システム）の構成例を示すブロック図である。図１１に示すように、本実施の形態では、評判情報記憶部２０４が記憶する情報内容が、第１の実施の形態で示した評判情報記憶部２０２が記憶する情報内容と異なる。また、本実施の形態では、極性推定手段１０３の機能が、第１の実施の形態で示した極性推定手段１０１の機能と異なる。また、本実施の形態では、記憶装置２００が、図１で示した構成要素に加えて、評価者種別記憶部２０５を含む点で、第１の実施の形態と異なる。なお、極性推定手段１０３、評判情報記憶部２０４及び評価者種別記憶部２０５以外の構成要素の機能は、第１の実施の形態で示したそれらの機能と同様である。【０１２４】
以下、第１の実施の形態と同様の構成をなす部分についてはその詳細な説明を省略し、主として第１の実施の形態と異なる部分について説明する。【０１２５】
評判情報記憶部２０４は、評判情報と、その評判情報を評価した評価者を識別するための評価者ＩＤと、その評判情報に対する極性度（評価極性）とを記憶する。図１２は、評判情報記憶部２０４が記憶する評判情報、評価者ＩＤ及び評価極性の一例を示す説明図である。評判情報記憶部２０４は、評判情報に対する評価を記入した評価者の評価者ＩＤ、対象物、属性表現、評価表現及び極性度を１レコードに含むデータベースである。すなわち、本実施の形態では、評判情報記憶部２０４は、評判情報（対象物、属性表現及び評価表現を含む）と、その評判情報を評価した評価者の評価者ＩＤと、その評判情報に対する評価極性とを対応付けて記憶する。【０１２６】
なお、評価者ＩＤは、その評判情報が評判情報記憶部２０４に登録される際に、データ処理装置１００によって評判情報に対応付けて評判情報記憶部２０４に記憶される。【０１２７】
本実施の形態では、極性度は「１」から「−１」までの値であり、極性度が「１」に近いほど肯定的な評価表現であることを示す。また、極性度が「−１」に近いほど否定的な評価表現であることを示す。なお、図１２において、評判情報記憶部２０４が記憶する評価者ＩＤは、後述する評価者種別記憶部２０５が記憶している評価者ＩＤに対応している。【０１２８】
なお、図１２に示す評判情報や評価極性は一例であり、評判情報として、対象物と評価表現との２つ組みのものや、属性表現と評価表現との２つ組みのものを用いてもよい。また、数値を離散的に扱い、評価極性を「○」や「×」等の記号で示してもよいし、評価極性を肯定度合いの列と否定度合いの列とに分けて示してもよい。極性度も前述のように、他の示し方でもよい。【０１２９】
評価者種別記憶部２０５は、評価者の種別を表す情報である評価者種別情報を記憶する。図１３は、評価者種別記憶部２０５が記憶する評価者種別情報の一例を示す説明図である。評価者種別記憶部２０５は、評価者ＩＤと、その評価者ＩＤの評価者の性別、年齢、職業及び趣味を１レコードに含むデータベースである。すなわち、本実施の形態では、評価者種別記憶部２０５は、評価者の評価者ＩＤに対応付けて、評価者の種別として、性別、年齢、職業及び趣味を記憶する。【０１３０】
なお、図１３の図中において、空白部分は、その種別が不明であることを表す。また、図１３に示す例では、趣味が「，」で区切られており、評価者種別記憶部２０５が評価者に対して複数の趣味を記憶できることを示している。【０１３１】
また、図１３に示す評価者種別情報は一例であり、評価者種別記憶部２０５は、評価者種別情報として購入商品履歴等その他の情報を記憶してもよい。【０１３２】
本実施の形態では、極性推定手段１０３は、評価対象の評判情報と、その評判情報を評価した評価者の評価者種別とを入力し、第１の実施の形態で示した機能に加えて、評価者種別毎の極性度も計算し、評価者種別毎の偏りを考慮した極性度を出力する機能を備える。【０１３３】
図１４は、第３の実施の形態における極性推定手段１０３の構成例を示すブロック図である。図１４に示すように、本実施の形態では、極性推定手段１０３が、図５に示した極性推定手段１０１の構成要素に加えて、種別極性度計算手段１０３１を含む点で、第１の実施の形態と異なる。なお、図１４に示す極性推定手段１０３の構成要素のうち、種別極性度計算手段１０３１と個別極性度計算手段１０１２との順番は逆でもよい。【０１３４】
種別極性度計算手段１０３１は、評価者種別と評判情報とを入力し、評価者種別記憶部２０５と評判情報記憶部２０４とを参照して、年齢や性別等の評価者種別と評判情報との組み合わせ毎の極性度（以下、評価者種別極性度ともいう）を計算する機能を備える。例えば、評価者種別が性別、年齢、職業、趣味及び購入商品履歴であれば、種別極性度計算手段１０３１は、対象物と性別との組み合わせ、対象物と年齢との組み合わせ、対象物と職業との組み合わせ、対象物と趣味との組み合わせ、及び対象物と購入商品名との組み合わせ等に対する極性度（評価者種別極性度）を計算する。そのようにすることにより、入力した評価表現に対し、似ている評価者種別の評価者がどのような評価を行っているかを計算することができる。【０１３５】
例えば、評価者種別として、性別「男」、年齢「不明」、職業「不明」及び趣味「パソコン」を入力し、評判情報として〔○×パソコン、騒音、大きい〕を入力したとする。この場合、種別極性度計算手段１０３１は、まず、どの組み合わせの極性度を計算するか決める。ここでは、性別と対象物との組み合わせ、及び趣味と対象物との組み合わせに対する極性度を計算するものとする。なお、種別極性度計算手段１０３１は、どの組み合わせの極性度を計算するかを、例えば、ユーザの入力操作に従って決定してもよいし、予め設定された設定情報に基づいて決定してもよい。【０１３６】
次に、種別極性度計算手段１０３１は、評価者種別記憶部２０５と評判情報記憶部２０４とを参照し、性別が「男」であり、かつ対象物が「○×パソコン」である評判情報と、その評判情報に対応する極性度とを全て取得（抽出）する。そして、種別極性度計算手段１０３１は、抽出した各極性度の平均を求める。同様に、種別極性度計算手段１０３１は、趣味が「パソコン」であり、かつ対象物が「○×パソコン」である評判情報と、その評判情報に対応する極性度とを全て取得（抽出）する。そして、種別極性度計算手段１０３１は、抽出した各極性度の平均を求める。【０１３７】
なお、上記に示した極性度の計算方法は一例であり、種別極性度計算手段１０３１は、評価者種別と本実施の形態で示した評判情報のその他の要素との組み合わせに対する極性度を求めてもよい。また、種別極性度計算手段１０３１は、抽出した各極性度の平均ではなく合計を求めることによって極性度を求めてもよい。【０１３８】
次に、動作について説明する。図１５は、第３の実施の形態における評価極性推定システムが評価極性を推定する処理例を示すフローチャートである。図１５に示すように、本実施の形態では、図６に示す各処理に加えて、種別極性度計算処理（ステップＳ１８）が付加されている点で、第１の実施の形態と異なる。【０１３９】
以下、第１の実施の形態と同様の処理をなす部分についてはその詳細な説明を省略し、主として第１の実施の形態と異なる点について説明する。なお、図１５に示すフローチャートにおいて、種別極性度計算処理（ステップＳ１８）と個別極性度計算処理（ステップＳ１３）とを実行する順番は逆でもよい。【０１４０】
まず、評価極性推定システムのデータ処理装置１００は、ユーザの操作に従って、入力手段３００から評価対象の評判情報と評価者種別とを入力する（ステップＳ１０）。データ処理装置１００は、入力した評価者ＩＤ、性別、年齢、職業、趣味又は購入商品履歴等の評価者種別の情報を、極性推定手段１０３の種別極性度計算手段１０３１に渡す。なお、データ処理装置１００は、評価者種別記憶部２０５に予め評価者種別の情報が蓄積されている場合は、評価者ＩＤのみを種別極性度計算手段１０３１に渡す。また、予め評価者種別情報が蓄積されていない場合には、データ処理装置１００は、評価者種別の情報を入力して種別極性度計算手段１０３１に渡す。【０１４１】
なお、評価者種別の情報を取得する方法として、例えば、自由記述アンケートに基づいて評判情報を抽出する場合には、そのアンケート項目に評価者種別の項目も含めるようにし、アンケートの収集結果から評価者種別情報を抽出してもよい。また、インターネットのブログ記事に基づいて評判情報を抽出する場合には、そのブログ記事の書き方によって記事記述者の性別を判定する既存手法を用いて評価者種別情報を求めてもよい。【０１４２】
データ処理装置１００は、入力した評判情報と評価者種別とを、極性推定手段１０３の極性度参照手段１０１１に渡す。【０１４３】
次に、極性度参照手段１０１１は、評価表現記憶部２０１を参照し、評判情報に含まれる評価表現の極性度を評価表現記憶部２０１から取得（抽出）する（ステップＳ１１）。極性推定手段１０３は、極性度参照手段１０１１が抽出した極性度、評判情報及び評価者種別とをメモリ等の記憶部に保持する。【０１４４】
次に、極性推定手段１０３は、ステップＳ１０で入力した入力評判情報と入力評価者種別とを受け取り（入力し）、評判情報記憶部２０４と評価者種別記憶部２０５とを参照し、関連する評判情報、評価者種別及び極性度を評判情報記憶部２０４及び評価者種別記憶部２０５から全て取得（抽出）する（ステップＳ１２）。【０１４５】
例えば、極性推定手段１０３は、入力評判情報〔○×パソコン、騒音、大きい〕を入力し、入力評価者種別として性別「男」及び趣味「パソコン」を受け取ると（入力すると）、評判情報記憶部２０４と評価者種別記憶部２０５とを参照して、対象物「○×パソコン」、属性表現「騒音」、評価表現「大きい」、性別「男」、又は趣味「パソコン」を含む評判情報を全て取得（抽出）する。本例では、取得データは、対象物、属性表現、評価表現、性別、趣味及び極性度を含むレコードである。そして、極性推定手段１０３は、取得したレコードを種別極性度計算手段１０３１に渡す。【０１４６】
次に、種別極性度計算手段１０３１は、年齢や性別等の評価者種別と評判情報との組み合わせ毎に対する極性度（評価者種別極性度）を計算する（ステップＳ１８）。種別極性度計算手段１０３１は、ステップＳ１０の入力評判情報及び入力評価者種別と、ステップＳ１２で取得したレコードとを受け取り（入力し）、年齢と対象物との組み合わせに対する極性度、趣味と対象物との組み合わせに対する極性度等を計算する。【０１４７】
例えば、評価者種別として、性別「男」、年齢「不明」、職業「不明」及び趣味「パソコン」を入力し、評判情報として〔○×パソコン、騒音、大きい〕を受け取った（入力した）ものとする。この場合、種別極性度計算手段１０３１は、まず、どの組み合わせの極性度を計算するか決める。ここでは、性別と対象物との組み合わせ、及び趣味と対象物との組み合わせに対する極性度を計算するものとする。【０１４８】
次に、種別極性度計算手段１０３１は、ステップＳ１２で取得したレコードのうち、性別が「男」であり、かつ対象物が「○×パソコン」である評判情報と、その評判情報に対応する極性度とを全て取得（抽出）する。そして、種別極性度計算手段１０３１は、抽出した各極性度の平均を求める。同様に、種別極性度計算手段１０３１は、趣味が「パソコン」であり、かつ対象物が「○×パソコン」である評判情報と、その評判情報に対応する極性度とを全て取得（抽出）する。そして、種別極性度計算手段１０３１は、抽出した各極性度の平均を求める。【０１４９】
なお、上記に示した極性度の計算方法は一例であり、種別極性度計算手段１０３１は、評価者種別と本実施の形態で示した評判情報のその他の要素との組み合わせに対する極性度を計算してもよい。また、種別極性度計算手段１０３１は、抽出した各極性度の平均ではなく合計を求めることによって極性度を求めてもよい。【０１５０】
次に、個別極性度計算手段１０１２は、ステップＳ１０で入力した入力評判情報と、ステップＳ１２で取得したレコードとを受け取り（入力し）、対象物、属性表現若しくは評価表現、又は対象物、属性表現若しくは評価表現のうちのいずれか２つ又は全ての組み合わせに対する極性度を計算する（ステップＳ１３）。【０１５１】
次に、総合極性度計算手段１０１３は、ステップＳ１１で取得（抽出）した極性度（評価表現極性度）、ステップＳ１８で計算した評価者種別と評判情報との組み合わせに対する極性度（評価者種別極性度）、及びステップＳ１３で計算した個別極性度を入力し、これら評価表現極性度、評価者種別極性度、及び個別極性度を総合した極性度（総合極性度）を計算する（ステップＳ１４）。例えば、総合極性度計算手段１０１３は、ステップＳ１１で取得した極性度に、ステップＳ１８で計算した極性度の平均と、ステップＳ１３で計算した個別極性度の平均とを加えることで、統合した極性度（総合極性度）を計算する。【０１５２】
なお、上記に示した極性度の計算方法は一例であり、総合極性度計算手段１０１３は、各極性度の合計や平均を求めることによって総合極性度を求めてもよい。【０１５３】
次に、極性度登録手段１０１４は、ステップＳ１１で入力した入力評判情報と入力評価者種別、及びステップＳ１４で計算した極性度を、評判情報記憶部２０４と評価者種別記憶部２０５に追加登録する（ステップＳ１５）。この場合、極性度登録手段１０１４は、評判情報と、極性度と、評価者ＩＤとを対応付けて評判情報記憶部２０５に記憶させる。【０１５４】
次に、極性推定手段１０３は、出力手段４００に、極性度を出力させる（ステップＳ１６）。【０１５５】
以上のように、本実施の形態によれば、種別極性度計算手段１０３１が評価者の種別毎の評価傾向を計算して評価極性を計算する。そのため、第１の実施の形態で示した効果に加えて、評判情報の評価者種別による偏りを考慮した評判情報の極性推定を行うことができる。【０１５６】
次に、第１の実施の形態から第３の実施の形態までに示した各情報抽出システム（評価極性推定システム）の具体的な構成例について説明する。図１６は、上記の各実施の形態で示した各評価極性推定システムの具体的な構成例を示すブロック図である。図１６に示すように、評価極性推定システムは、データ処理装置１００Ａ、記憶装置２００Ａ、入力装置３００Ａ、出力装置４００Ａ及びプログラム記憶装置６００を含む。なお、図１６に示す例において、データ処理装置１００は、プログラムに従って動作するコンピュータによって実現される。【０１５７】
データ処理装置１００Ａには、キーボードやマウス等の入力装置３００Ａと、ディスプレイ装置やプリンタ等の出力装置４００Ａが接続される。また、データ処理装置１００には、記憶装置２００Ａが接続される。記憶装置２００Ａは、評価表現記憶部２０１や評判情報記憶部２０２等を含む装置であり、データ処理装置１００Ａとバス等を介して接続されていてもよいし、通信ネットワークを介して接続されていてもよい。【０１５８】
また、第３の実施の形態で示した評価極性推定システムを実現する場合、記憶装置２００Ａは、評価者種別記憶部２０５も含む。【０１５９】
また、データ処理装置１００は、評価極性推定プログラム５００を記憶するプログラム記憶装置（例えば、ハードディスク装置やＣＤ−ＲＯＭ）６００を備える。例えば、評価極性推定プログラム５００として、プログラム記憶装置６００は、コンピュータに、評価極性が既知である評判情報を予め記憶する評判情報記憶処理と、予め記憶する評価極性が既知である評判情報に基づいて、評価極性が未知である評判情報の評価極性を推定する極性推定処理とを実行させるための極性推定用プログラムを記憶している。【０１６０】
データ処理装置１００Ａは、プログラム記憶装置６００から評価極性推定プログラム５００を読込み、読み込んだ評価極性推定プログラム５００に従って動作する。そのように動作することによって、データ処理装置１００Ａは、極性推定手段１０１や極性推定手段１０２、極性推定手段１０３として動作する。【０１６１】
また、コンピュータであるデータ処理装置１００Ａは、内部に記憶装置を備え、その記憶装置に情報（例えば、入力の評判情報）を記憶してもよい。【０１６２】
また、上記の各実施の形態において、各手段（評価極性推定手段１０１、極性度参照手段１０１１、個別極性度計算手段１０１２、総合極性度計算手段１０１３、極性度登録手段１０１４、重み付け手段１０２１、種別極性度計算手段１０３１）をそれぞれ別個のハードウェア装置として、データ処理装置１００が備えていてもよい。【０１６３】
また、上記の各実施の形態では、入力手段１００の例としてキーボードやマウスを示したが、通信ネットワークを介して他の装置から評価極性推定システムに評判情報が入力されるようにしてもよい。この場合、通信ネットワークを介して通信を行うための通信インタフェース部を入力手段１００として用いればよい。また、出力する極性度の出力態様も、通信ネットワークを介して他の装置に極性度を出力する態様であってもよい。この場合も、通信ネットワークを介して通信を行うための通信インタフェース部を出力手段４００として用いればよい。【０１６４】
なお、入力手段３００は、入力装置３００Ａによって実現される。また、出力手段４００は、出力装置４００Ａによって実現される。【０１６５】
実施の形態４．
次に、本発明の第４の実施の形態について図面を参照して説明する。本実施の形態では、第１の実施の形態から第３の実施の形態までに示したいずれかの評価極性推定システムを、評判情報を配信する情報サービスシステム（評判情報配信システム）に適用したビジネスモデルについて説明する。【０１６６】
図１７は、本発明による情報サービスシステムの構成例を示すブロック図である。本実施の形態の情報サービスシステムは、評価極性推定システム１０００と、評判情報抽出システム２０００と、評判情報サービスシステム３０００と、評価極性推敲者端末４００と、サービス利用者端末５０００とを含む。なお、評価極性推定システム１０００、評判情報抽出システム２０００、評判情報サービスシステム３０００、評価極性推敲者端末４０００及びサービス利用者端末５０００は、例えば、インターネット等の通信ネットワークを介して接続される。【０１６７】
評価極性推定システム１０００は、例えば、評判情報の配信サービスを提供するサービス事業者（以下、評判情報サービス運営者ともいう）によって運営される。評価極性推定システム１０００は、具体的には、プログラムに従って動作するワークステーションやパーソナルコンピュータ等の情報処理装置によって実現される。評価極性推定システム１０００は、第１の実施の形態から第３の実施の形態までのうちのいずれかの評価極性推定システムである。【０１６８】
図１８は、第４の実施の形態における極性推定システムの構成例を示すブロック図である。本実施の形態では、一例として、第１の実施の形態で示した評価極性推定システムを情報サービスシステムに適用する場合を説明する。ただし、図１８に示すように、本実施の形態では、評価極性推定システムが、第１の実施の形態で示した構成要素に加えて、評判情報読み込み手段１１１及び評判情報書き込み手段１１２を含む点で、第１の実施の形態で示した構成と多少異なる。【０１６９】
なお、図１８では、一例として、第１の実施の形態で示した評価極性推定システムを情報サービスシステムに適用する場合の構成を示しているが、第２の実施の形態又は第３の実施の形態で示した評価極性推定システムを用いる場合も同様である。【０１７０】
評判情報読み込み手段１１１及び評判情報書き込み手段１１２は、具体的には、プログラムに従って動作する評価極性推定システム１０００を実現する情報処理装置のＣＰＵ及びネットワークインタフェース部によって実現される。評判情報読み込み手段１１１は、通信ネットワークを介して対象物や属性表現、評価表現（評判情報）を入力（受信）し、評価極性推定システム１０００内の評判情報蓄積部（評判情報記憶部２０２）から情報を読み出す機能を備える。評判情報書き込み手段１１２は、通信ネットワークを介して対象物や属性表現、評価表現、極性度を入力（受信）し、入力したこれらの情報を評価極性推定システム１０００内の評判情報蓄積部（評判情報記憶部２０２）に書き込む機能を備える。【０１７１】
評判情報抽出システム２０００は、例えば、評判情報サービス運営者によって運営され、具体的には、プログラムに従って動作するワークステーションやパーソナルコンピュータ等の情報処理装置によって実現される。評判情報抽出システム２０００は、通信ネットワークを介して自然文テキストを入力（受信）し、評判情報を抽出し出力する機能を備える。なお、評判情報抽出システム２０００は、前述した既存システムを用いて実現される。【０１７２】
例えば、評判情報抽出システム２０００は、評判情報を蓄積するデータベースを備え、入力した自然文テキストに基づいてデータベースから評判情報を抽出する。そして、評判情報抽出システム２０００は、抽出した評判情報を、通信ネットワークを介して評判情報サービスシステム３０００に出力（送信）する。【０１７３】
評判情報サービスシステム３０００は、例えば、評判情報サービス運営者によって運営され、具体的には、プログラムに従って動作するワークステーションやパーソナルコンピュータ等の情報処理装置によって実現される。【０１７４】
評判情報サービスシステム３０００は、サービス利用者のサービス利用者端末５０００から、通信ネットワークを介して自然文テキストを入力（受信）する機能を備える。また、評判情報サービスシステム３０００は、その入力した自然文テキストを用いて評判情報抽出システム２０００に評判情報を出力させる機能を備える。例えば、評判情報サービスシステム３０００は、通信ネットワークを介して自然文テキストを評判情報抽出システム２０００に出力（送信）する。そして、評判情報サービスシステム３０００は、評判情報抽出システム２０００が抽出した評判情報を、通信ネットワークを介して評判情報抽出システム２０００から入力（受信）する。【０１７５】
また、評判情報サービスシステム３０００は、評判情報を評価極性推定システム１０００に出力（送信）し、評価極性推定システム１０００に極性度（評価極性）を出力させる機能を備える。そのように動作することによって、評価極性推定システム１０００内の評判情報記憶部（評判情報記憶部２０２）に評判情報と評価極性とが記憶される。また、評判情報サービスシステム３０００は、評判情報と、評価極性推定システム１０００が推定した極性度とを、通信ネットワークを介してサービス利用者端末５０００に送信して、サービス利用者に提示する機能を備える。【０１７６】
また、評判情報サービスシステム３０００は、評価極性推敲者の評価極性推敲者端末４０００からの要求に応じて、評価極性推定システム１０００内の評判情報と極性度とを、通信ネットワークを介して評価極性推敲者端末４０００に出力（送信）して提示し、評判情報とその評価極性との訂正を評価極性遂行者に促す機能を備える。また、評判情報サービスシステム３０００は、評判情報サービス運営者がサービス利用者から受け取るべき金額（サービス利用料）や、評価極性推敲者に支払うべき金額（推敲料）を記録する機能を備える。【０１７７】
以下の説明では、評判情報サービスシステム３０００が、サービス利用者の端末（サービス利用者端末５０００）及び評価極性推敲者の端末（評価極性推敲者端末４０００）と情報を送受信するものとして説明する。【０１７８】
サービス利用者端末５０００は、サービス利用者によって操作される端末であり、具体的には、パーソナルコンピュータ等の情報処理端末によって実現される。なお、図１７では、１つのサービス利用者端末５０００を示しているが、情報サービスシステムは、複数のサービス利用者端末５０００を含んでもよい。また、サービス利用者端末５０００は、例えば、携帯電話機やＰＤＡ等の携帯端末であってもよい。【０１７９】
評価極性推敲者端末４０００は、評価極性推敲者によって操作される端末であり、具体的には、パーソナルコンピュータ等の情報処理端末によって実現される。なお、図１７では、１つの評価極性推敲者端末４０００を示しているが、情報サービスシステムは、複数の評価極性推敲者端末４０００を含んでもよい。また、評価極性推敲者端末４０００は、例えば、携帯電話機やＰＤＡ等の携帯端末であってもよい。【０１８０】
次に、評判情報サービスシステム３０００の構成について説明する。図１７に示すように、評判情報サービスシステム３０００は、制御部３００１と、金銭情報記憶手段３００２とを備える。制御部３００１は、評判情報サービスシステム３０００が備える記憶装置（図示せず）が記憶するプログラムに従って動作する。制御部３００１は、サービス利用者端末５０００や、評価極性推敲者端末４０００、評価極性推定システム１０００、評判情報抽出システム２０００との間で、通信ネットワークを介して情報を送受信する機能を備える。【０１８１】
なお、評判情報サービスシステム３０００は、サービス利用者端末５０００や、評価極性推敲者端末４０００、評判情報抽出システム２０００、評価極性推定システム１０００との通信を行う際に情報を送受信するための通信インタフェース部を備えるが、図１７では、通信インタフェース部の図示を省略している。従って、具体的には、制御部３００１は、通信インタフェース部（図示せず）を介して他の装置と情報を送受信する。【０１８２】
金銭情報記憶手段３００２は、具体的には、磁気ディスク装置や光ディスク装置等のデータベース装置によって実現される。金銭情報記憶手段３００２は、評判情報サービス運営者が評価極性推敲者に支払うべき金額（推敲料）や、サービス利用者から受け取るべき金額（サービス利用料）を記憶する。本実施の形態では、制御部３００１は、これら推敲料やサービス利用料の金額を算出し、金銭情報記憶手段３００２に記憶させる機能を備える。【０１８３】
なお、評判情報サービス運営者は、評判情報の配信サービスを提供するサービス事業者であり、評判情報サービスシステム３０００、評価極性推定システム１０００、及び評判情報抽出システム２０００の管理者である。【０１８４】
また、本実施の形態において、評価極性推定システム１０００、評判情報抽出システム２０００及び評判情報サービスシステム３０００のうちのいずれか２つ又は全てを１つの情報処理装置を用いて実現してもよい。【０１８５】
次に、動作について説明する。まず、サービス利用者端末５０００に対して評判情報を配信する動作を説明する。図１９は、サービス利用者端末５０００に対して評判情報を配信する処理の一例を示すフローチャートである。【０１８６】
サービス利用者端末５０００は、サービス利用者の操作に従って、評判情報を抽出したい自然文テキストを入力し、通信ネットワークを介して評判情報サービスシステム３０００に送信する（ステップＳ１００）。すると、評判情報サービスシステム３０００の制御部３００１は、サービス利用者端末５０００から、通信ネットワークを介して自然文テキストの情報を受信する。【０１８７】
次いで、制御部３００１は、評判情報抽出システム２０００を用いて、自然文テキストから評判情報を得る。具体的には、制御部３００１は、サービス利用者端末５０００から受信した自然文テキストを、通信ネットワークを介して評判情報抽出システム２０００に転送（送信）する（ステップＳ１０１）。すると、評判情報抽出システム２０００は、受信した自然文テキストに基づいてデータベースから評判情報を抽出し、通信ネットワークを介して評判情報サービスシステム３０００に送信する（ステップＳ１０２）。【０１８８】
次いで、制御部３００１は、評価極性推定システム１０００を用いて、評価表現を入力し、その評価極性を得る。具体的には、制御部３００１は、評価極性推定システム１０００から受信した評判情報を、通信ネットワークを介して評価極性推定システム１０００に転送（送信）する（ステップＳ１０３）。評価極性推定システム１０００は、第１の実施の形態で示した評価極性の推定処理と同様の処理に従って、評判情報を入力（受信）し、評価極性を推定して（ステップＳ１０４）、その推定結果を評判情報サービスシステム３０００に返す。そのように動作することによって、評価極性推定システム１０００は、推定した評価極性を、通信ネットワークを介して評判情報サービスシステム３０００に送信する（ステップＳ１０５）とともに、評価極性推定システム１０００内の評判情報蓄積部（評判情報記憶部２０２）に評判情報とその評価極性が蓄積される。【０１８９】
なお、本実施の形態では、評価極性推定システム１０００が第１の実施の形態で示した評価極性の推定処理と同様の処理を実行する場合を示すが、評価極性推定システム１０００は、第２の実施の形態又は第３の実施の形態で示した評価極性の推定処理と同様の処理を実行してもよい。【０１９０】
制御部３００１は、評判情報抽出システム２０００が抽出した評判情報と、評価極性推定システム１０００が推定したその評判情報に対する評価極性とを、通信ネットワークを介してサービス利用者端末５０００に送信する（ステップＳ１０６）。すると、サービス利用者端末５０００は、評判情報とその評価極性とをサービス利用者に提示する。例えば、サービス利用者端末５０００は、受信した評判情報及び評価極性を、ディスプレイ装置等の表示装置に表示する。【０１９１】
同時に、制御部３００１は、評判情報の配信サービスを利用したことに対するサービス利用者への課金処理を実行する（ステップＳ１０７）。具体的には、制御部３００１は、サービス利用者から受け取る金額（サービス利用料）を算出し、金銭情報記憶手段３００２に記憶させる。この場合、制御部３００１は、金額の情報と、サービス利用者の識別情報とを対応付けて金銭情報記憶手段３００２に記憶させる。【０１９２】
次に、評判情報及び評価極性を推敲する動作を説明する。図２０は、評判情報及び評価極性を推敲する処理の一例を示すフローチャートである。【０１９３】
評価極性推敲者端末４０００は、評価極性推敲者の操作に従って、閲覧や推敲を行いたい評判情報を検索するため、対象物や属性表現、評価表現を入力し、通信ネットワークを介して評判情報サービスシステム３０００に送信する（ステップＳ２００）。すると、評判情報サービスシステム３０００の制御部３００１は、評価極性推敲者端末４０００から、通信ネットワークを介して対象物や属性表現、評価表現を受信する。【０１９４】
制御部３００１は、対象物や属性表現、評価表現を受信すると、評価極性推定システム１０００の評判情報読み込み手段１１１を用いて、評判情報蓄積部（評判情報記憶部２０２）の評判情報とその評価極性を読み出させる。具体的には、制御部３００１は、受信した対象物や属性表現、評価表現とともに、評判情報及び評価極性の抽出要求を、通信ネットワークを介して評価極性推定システム１０００に送信する（ステップＳ２０１）。すると、評価極性推定システム１０００の評判情報読み込み手段１１１は、受信した対象物や属性表現、評価表現に合致する評判情報、及びその評判情報に対応する評価極性を、評判情報記憶部２０２から抽出する。そして、評判情報読み込み手段１１１は、抽出した評判情報及び評価極性を、通信ネットワークを介して評判情報サービスシステム３０００に送信する（ステップＳ２０２）。【０１９５】
次いで、制御部３００１は、評価極性推定システム１０００が抽出した評判情報とその評価極性とを、通信ネットワークを介して推敲者端末４０００に送信（転送）する（ステップＳ２０３）。【０１９６】
推敲者端末４０００は、通信ネットワークを介して評判情報とその評価極性とを受信し、評価極性推敲者に提示して、閲覧と推敲を促す。例えば、評価極性推敲者端末４０００は、受信した評判情報及び評価極性を、ディスプレイ装置等の表示装置に表示する。【０１９７】
評価極性推敲者は、評判情報及び評価極性を閲覧し、評価極性推敲者端末４０００を操作して、間違っている評判情報や評価極性を訂正する。この場合、評価極性推敲者端末４０００は、評価極性推敲者の操作に従って、評判情報及び評価極性を訂正し、訂正内容を通信ネットワークを介して評判情報サービスシステム３０００に送信する（ステップＳ２０４）。【０１９８】
次いで、評判情報サービスシステム３０００の制御部３００１は、受信した訂正後の評判情報及び評価極性を、通信ネットワークを介して評価極性推定システム１０００に転送（送信）する（ステップＳ２０５）。すると、評価極性推定システム１０００の評判情報書き込み手段１１２は、受信した訂正後の評判情報及び評価極性を評判情報記憶部２０２に記憶させ、評判情報記憶部２０２の記憶内容を更新させる（ステップＳ２０６）。【０１９９】
また、制御部３００１は、評判情報及び評価極性の推敲に対する評価極性推敲者への推敲料の支払いの決済処理を実行する（ステップＳ２０７）。具体的には、制御部３００１は、推敲者に対して評判情報サービス運営者が支払うべき金額（評判推敲の対価（推敲料））の情報を算出し、金銭情報記憶手段３００２に記憶させる。この場合、制御部３００１は、金額の情報と、評価極性推敲者の識別情報とを対応付けて金銭情報記憶手段３００１に記憶させる。【０２００】
ここで、サービス利用者と評価極性推敲者とが同じであってもよい。その場合、評価極性推敲者（サービス利用者）に対して対価を支払う必要をなくしたり、サービス利用者が支払うべきサービス利用料を軽減したりしてもよい。【０２０１】
以上のように、本実施の形態によれば、評判情報サービスシステム３０００は、サービス利用者端末５０００からの要求に応じて、評判情報抽出システム２０００が抽出する評判情報とともに、評価極性推定システム１０００が推定する評価極性を配信する。この場合、評価極性推定システムが蓄積する極性度の正解が１つ増えることで（正しい既知の極性度を１つ蓄積する毎に）、関連するその他の評判情報の評価極性の推定精度を向上させることができる。従って、時間が経過するに従って、コストを抑えながら、評判情報に対する評価極性の推定精度を向上させることができる。【０２０２】
また、本実施の形態によれば、評判情報の評価極性を計算する際に、評判情報蓄積部に蓄積された情報に基づいて評価極性を計算する。そのため、評価指標推敲者が推敲した評判情報だけでなく、その評判情報に関連する評判情報の評価極性の推定精度も向上させることができる。【０２０３】
また、従来、評判情報の評価極性の推定精度を向上させるためには、評判情報を１つずつ手作業で見直していかなければならなかったため、システムの運営開始から短期間で評価極性の推定精度を向上させることはできなかった。しかし、本実施の形態によれば、従来よりも、システムの運営開始から短期間で評価極性の推定精度を向上させることができる。【０２０４】
実施の形態５．
次に、本発明の第５の実施の形態について図面を参照して説明する。第１の実施の形態〜第４の実施の形態では、極性推定システムが評価極性推定システムである場合を説明したが、極性推定システムを評判情報の評価極性以外の極性を推定する用途に適用してもよい。例えば、極性推定システムを電子メールの内容や電子掲示板の情報等の各種文書から抽出したキーワードの集合（キーワード集合ともいう）の極性を推定する用途に適用してもよい。また、極性は、推定対象の情報が肯定的であるか否定的であるかに限らず、推定対象のキーワード集合が何らかの２つの概念で分類できる場合にいずれの概念に属するかを示す情報であってもよい。【０２０５】
図２１は、第５の実施の形態における極性推定システムの構成例を示すブロック図である。図２１に示すように、本実施の形態では、記憶装置２００が、評価表現記憶部２０１及び評判情報記憶部２０２に代えて、表現記憶部２０６及び情報記憶部２０７を含む点で、第１の実施の形態と異なる。なお、表現記憶部２０６及び情報記憶部２０７以外の構成要素の基本的な機能は、第１の実施の形態で示したそれらの機能と同様である。【０２０６】
以下、第１の実施の形態と同様の構成をなす部分についてはその詳細な説明を省略し、主として第１の実施の形態と異なる部分について説明する。【０２０７】
表現記憶部２０６は、極性が既知である各種表現を予め記憶する。図２２は、表現記憶部２０６が記憶する各種表現及び極性の一例を示す説明図である。図２２に示すように、表現記憶部２０６は、表現と各種極性度（極性）とを対応付けて記憶するデータベースである。また、本実施の形態では、図２２に示すように、表現記憶部２０６は、１つの表現に対して複数の極性度を対応付けて記憶する。【０２０８】
本実施の形態では、極性の１つとして、その表現が本格的な概念を示すものであるか否かを示す情報（本格度極性ともいう）を用いる。図２２に示す例では、本格度極性の極性度が「１」に近いほど本格的な概念の表現であることを示す。また、本格度極性の極性度が「−１」に近いほど本格的な概念からほど遠い表現であることを示す。【０２０９】
また、本実施の形態では、極性の１つとして、その表現が心温まる雰囲気を示すものであるか否かを示す情報（心温まり度極性ともいう）を用いる。図２２に示す例では、心温まり度極性の極性度が「１」に近いほど心温まる雰囲気を示す表現であることを示す。また、心温まり度極性の極性度が「−１」に近いほど心が冷たくなるような雰囲気を示す表現であることを示す。【０２１０】
また、本実施の形態では、極性の１つとして、その表現が気分をスカッとさせる雰囲気を示すものであるか否かを示す情報（爽快度極性ともいう）を用いる。図２２に示す例では、爽快度極性の極性度が「１」に近いほど気分をスカッとさせる雰囲気を示す表現であることを示す。また、爽快度極性の極性度が「−１」に近いほど気分が晴れない雰囲気を示す表現であることを示す。【０２１１】
例えば、図２２に示す例では、表現「大自然」については、本格的な概念であり心温まる雰囲気を示す表現であるため、本格度極性及び心温まり度極性の極性度の値が大きい。また、表現「大自然」については、気分をスカッとさせる雰囲気を示す表現ではないため、爽快度極性の極性度の値が小さい。【０２１２】
情報記憶部２０７は、キーワード集合と、極性推定手段１０１が出力する極性度とを記憶する。図２３は、情報記憶部２０７が記憶するキーワード集合及び極性の一例を示す説明図である。情報記憶部２０７は、各種文書に含まれうるキーワード集合と、そのキーワード集合の各種極性度とを対応付けて記憶するデータベースである。また、本実施の形態では、図２３に示すように、情報記憶部２０７は、１つのキーワード集合に対して複数の極性度を対応付けて１レコードとして記憶する。なお、情報記憶部２０７が記憶するキーワード集合及び極性度は、極性推定手段１０１が出力する極性度に基づいて随時更新される。【０２１３】
次に、動作について説明する。本実施の形態において、極性推定システムは、第１の実施の形態で示した評価極性推定システムが評判情報の評価極性を推定する処理と同様の処理に従って、キーワード集合の各種極性を推定する。まず、極性推定システムの極性推定手段１０１は、第１の実施の形態で示したステップＳ１０と同様の処理に従って、入力手段３００から推定対象のキーワード集合を入力する。また、極性推定手段１０１は、第１の実施の形態で示したステップＳ１１〜Ｓ１４と同様の処理に従って、推定対象のキーワード集合に対する各種極性度を計算する。そして、極性推定手段１０１は、第１の実施の形態で示したステップＳ１６と同様の処理に従って、出力手段４００に、計算した各種極性度を出力させる。【０２１４】
例えば、極性推定手段１０１は、ステップＳ１１と同様の処理に従って、キーワード集合中のキーワードに表現記憶部２０６が記憶する表現と合致するものがある場合には、その表現に対応する各極性度を表現記憶部２０６から抽出する。また、表現記憶部２０６に合致する表現が記憶されていない場合には、極性推定手段１０１は、例えば、ステップＳ１３と同様の処理に従って、情報記憶部２０７が記憶する各レコードのうち、キーワード集合中のキーワードに合致するレコードの極性度の平均値を求めることによって、個別極性度を求める。例えば、図２３に示す例において、本格度極性の極性度を計算する場合には、極性推定手段１０１は、情報記憶部２０７が記憶する各レコードのうち、キーワード「ゴルフ」や「大地」、「闘志」、「ボール」、「雲」、「嵐」、「夢」が出現するレコードを全て抽出し、それらのレコードに含まれる極性度の平均値を求める。【０２１５】
以上のように、本実施の形態によれば、極性が既知である情報に含まれるキーワード毎に、それぞれの極性度を計算する。また、極性が不明である情報に含まれるキーワードと照らし合わせて極性度を出力する。そのため、極性が不明である情報に対して、極性が既知である情報を利用して、各種極性を推定することができる。【０２１６】
なお、本実施の形態では、第１の実施の形態で示した評価極性を推定する処理と同様の処理に従って、キーワード集合の各種極性を推定する場合を説明したが、第２の実施の形態又は第３の実施の形態と同様の処理に従って、キーワード集合の各種極性を推定するようにしてもよい。例えば、極性推定システムは、本実施の形態で示した処理に加えて所定の重み付け処理を行うことによって、キーワード集合の各種極性を推定してもよい。また、例えば、極性推定システムは、本実施の形態で示した処理に加えて、各キーワードの極性を判断した者の種別に基づいて、キーワード集合の各種極性を推定してもよい。また、例えば、第４の実施の形態と同様の処理に従って、極性推定システムを、キーワード集合とともに極性を配信するサービスモデルの用途に適用してもよい。【０２１７】
以上、実施形態を参照して本発明を説明したが、本発明は、上述した実施形態に限定されるものではない。本発明の構成や詳細には、本発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。【０２１８】
例えば、本発明が適用される極性推定システムの他の態様として、対象物の評価を示す表現である評価表現を予め記憶する評価表現記憶部（例えば、評価表現記憶部２０１によって実現される）を備え、評価表現記憶部は、評価表現が肯定的な表現を含むか否定的な表現を含むかを示す評価表現極性を、評価表現に対応付けて記憶し、極性推定手段は、評価表現記憶部が記憶する評価表現及び評価表現極性に基づいて、評価極性が未知である評判情報の評価極性を推定するものであってもよい。【０２１９】
また例えば、本発明が適用される極性推定システムの他の態様として、評判情報記憶部は、評判情報と、評判情報の評価極性とを対応付けて記憶し、極性推定手段は、評判情報記憶部が記憶する評判情報及び評価極性に基づいて、評価極性が未知である評判情報の評価極性を推定するものであってもよい。【０２２０】
また例えば、本発明が適用される極性推定システムの他の態様として、評判情報記憶部は、評判情報を取得した時を示す取得時情報（例えば、図８に示す評判情報を取得した時間）を、評判情報に対応付けて記憶し、極性推定手段は、評判情報記憶部が記憶する取得時情報に基づいて、評判情報記憶部が記憶する評判情報に対応する評価極性に所定の重み付け処理を行う重み付け手段（例えば、重み付け手段１０２１によって実現される）と、重み付け手段が重み付け処理を行った評価極性及び評判情報記憶部が記憶する評判情報に基づいて、評価極性が未知である評判情報の評価極性を推定するものであってもよい。【０２２１】
また例えば、本発明が適用される極性推定システムの他の態様として、評判情報記憶部は、評判情報を評価した評価者を示す評価者情報（例えば、評価者ＩＤ）を、評判情報に対応付けて記憶し、極性推定手段は、評判情報記憶部が記憶する評判情報及び評価者情報に基づいて、評価極性が未知である評判情報の評価極性を推定するものであってもよい。【０２２２】
また例えば、本発明が適用される極性推定システムの他の態様として、極性推定手段は、評価極性が既知である評判情報に含まれる属性表現に対応する極性度、評判情報に含まれる対象物に対応する極性度、及び評判情報に含まれる評価表現に対応する極性度を計算し、計算した各極性度のうちのいずれか１つ、又は各極性度のうちのいずれか２つ以上の組み合わせに基づいて、入力した評判情報に対して計算した各極性度を総合した総合的な極性度を計算するものであってもよい。【０２２３】
また例えば、本発明が適用される極性推定システムの他の態様として、極性推定手段は、属性表現に対応する極性度、対象物に対応する極性度、及び評価表現に対応する極性度のうちのいずれか１つ、又はいずれか２つ以上の平均値、合計値、又は割合を計算することによって、総合的な極性度を求めるものであってもよい。【０２２４】
また例えば、本発明が適用される極性推定システムの他の態様として、極性推定手段は、評判情報記憶部が記憶する評判情報のうち、入力した評判情報に含まれる属性表現を含む各評判情報に対応する極性度の合計を求め、入力した評判情報に含まれる属性表現を含む各評判情報に対応する極性度の平均を求め、又は入力した評判情報に含まれる属性表現を含む評判情報の割合を計算することによって、属性表現に対応する極性度を求めるものであってもよい。【０２２５】
また例えば、本発明が適用される極性推定システムの他の態様として、極性推定手段は、評判情報記憶部が記憶する評判情報のうち、入力した評判情報に含まれる対象物を含む各評判情報に対応する極性度の合計を求め、入力した評判情報に含まれる対象物を含む各評判情報に対応する極性度の平均を求め、入力した評判情報に含まれる対象物を含む評判情報の割合を計算することによって、対象物に対応する極性度を求めるものであってもよい。【０２２６】
また例えば、本発明が適用される極性推定システムの他の態様として、極性推定手段は、評判情報記憶部が記憶する評判情報のうち、入力した評判情報に含まれる評価表現を含む各評判情報に対応する極性度の合計を求め、入力した評判情報に含まれる評価表現を含む各評判情報に対応する極性度の平均を求め、入力した評判情報に含まれる評価表現を含む評判情報の割合を計算することによって、評価表現に対応する極性度を求めるものであってもよい。【０２２７】
また例えば、本発明が適用される極性推定システムの他の態様として、極性推定手段は、評判情報を取得した時間順に重み付けして極性度を計算するものであってもよい。【０２２８】
また例えば、本発明が適用される極性推定システムの他の態様として、極性推定手段は、評判情報を評価した評価者の種別を示す評価者種別に応じて極性度を計算するものであってもよい。【０２２９】
また例えば、本発明が適用される極性推定システムの他の態様として、極性推定手段は、評判情報の評価者種別として、評価者の年齢、性別、職業、趣味又は購入商品それぞれに応じて極性度を計算するものであってもよい。【０２３０】
また例えば、本発明が適用される極性推定システムの他の態様として、極性推定手段は、情報記憶部が記憶する情報に含まれる各キーワードに対応する極性度のうちのいずれか１つ、又はいずれか２つ以上の平均値、合計値、又は割合を計算することによって、総合的な極性度を求めるものであってもよい。【０２３１】
また、本発明が適用される極性推定システムの他の態様として、極性推定手段は、情報記憶部が記憶する情報を取得した時間順に重み付けして極性度を計算するものであってもよい。【０２３２】
また例えば、本発明が適用される極性推定システムの他の態様として、極性推定手段は、情報記憶部が記憶する情報を評価した評価者の種別を示す評価者種別に応じて極性度を計算するものであってもよい。【０２３３】
また例えば、本発明が適用される極性推定システムの他の態様として、極性推定手段は、情報記憶部が記憶する情報の評価者種別として、評価者の年齢、性別、職業、趣味又は購入商品それぞれに応じて極性度を計算するものであってもよい。【０２３４】
また例えば、本発明が適用される極性推定方法の他の態様として、対象物の評価を示す表現である評価表現を予め記憶する評価表現記憶ステップを含み、評価表現記憶ステップで、評価表現が肯定的な表現を含むか否定的な表現を含むかを示す評価表現極性を、評価表現に対応付けて記憶し、極性推定ステップで、記憶する評価表現及び評価表現極性に基づいて、評価極性が未知である評判情報の評価極性を推定するものであってもよい。【０２３５】
また例えば、本発明が適用される極性推定方法の他の態様として、評判情報記憶ステップで、評判情報と、評判情報の評価極性とを対応付けて記憶し、極性推定ステップで、記憶した評判情報及び評価極性に基づいて、評価極性が未知である評判情報の評価極性を推定するものであってもよい。【０２３６】
また例えば、本発明が適用される極性推定方法の他の態様として、評判情報記憶ステップで、評判情報を取得した時を示す取得時情報を、評判情報に対応付けて記憶し、極性推定ステップで、記憶した取得時情報に基づいて、記憶した評判情報に対応する評価極性に所定の重み付け処理を行い、重み付け処理を行った評価極性及び記憶した評判情報に基づいて、評価極性が未知である評判情報の評価極性を推定するものであってもよい。【０２３７】
また例えば、本発明が適用される極性推定方法の他の態様として、評判情報記憶ステップで、評判情報を評価した評価者を示す評価者情報を、評判情報に対応付けて記憶し、極性推定ステップで、記憶した評判情報及び評価者情報に基づいて、評価極性が未知である評判情報の評価極性を推定するものであってもよい。【０２３８】
また例えば、本発明が適用される極性推定方法の他の態様として、極性推定ステップで、評価極性が既知である評判情報に含まれる属性表現に対応する極性度、評判情報に含まれる対象物に対応する極性度、及び評判情報に含まれる評価表現に対応する極性度を計算し、計算した各極性度のうちのいずれか１つ、又は各極性度のうちのいずれか２つ以上の組み合わせに基づいて、入力した評判情報に対して計算した各極性度を総合した総合的な極性度を計算するものであってもよい。【０２３９】
また例えば、本発明が適用される極性推定方法の他の態様として、極性推定ステップで、属性表現に対応する極性度、対象物に対応する極性度、及び評価表現に対応する極性度のうちのいずれか１つ、又はいずれか２つ以上の平均値、合計値、又は割合を計算することによって、総合的な極性度を求めるものであってもよい。【０２４０】
また例えば、本発明が適用される極性推定方法の他の態様として、極性推定ステップで、記憶した評判情報のうち、入力した評判情報に含まれる属性表現を含む各評判情報に対応する極性度の合計を求め、入力した評判情報に含まれる属性表現を含む各評判情報に対応する極性度の平均を求め、又は入力した評判情報に含まれる属性表現を含む評判情報の割合を計算することによって、属性表現に対応する極性度を求めるものであってもよい。【０２４１】
また例えば、本発明が適用される極性推定方法の他の態様として、極性推定ステップで、記憶する評判情報のうち、入力した評判情報に含まれる対象物を含む各評判情報に対応する極性度の合計を求め、入力した評判情報に含まれる対象物を含む各評判情報に対応する極性度の平均を求め、入力した評判情報に含まれる対象物を含む評判情報の割合を計算することによって、対象物に対応する極性度を求めるものであってもよい。【０２４２】
また例えば、本発明が適用される極性推定方法の他の態様として、極性推定ステップで、記憶する評判情報のうち、入力した評判情報に含まれる評価表現を含む各評判情報に対応する極性度の合計を求め、入力した評判情報に含まれる評価表現を含む各評判情報に対応する極性度の平均を求め、入力した評判情報に含まれる評価表現を含む評判情報の割合を計算することによって、評価表現に対応する極性度を求めるものであってもよい。【０２４３】
また例えば、本発明が適用される極性推定方法の他の態様として、極性推定ステップで、評判情報を取得した時間順に重み付けして極性度を計算するものであってもよい。【０２４４】
また例えば、本発明が適用される極性推定方法の他の態様として、極性推定ステップで、評判情報を評価した評価者の種別を示す評価者種別に応じて極性度を計算するものであってもよい。【０２４５】
また例えば、本発明が適用される極性推定方法の他の態様として、極性推定ステップで、評判情報の評価者種別として、評価者の年齢、性別、職業、趣味又は購入商品それぞれに応じて極性度を計算するものであってもよい。【０２４６】
また例えば、本発明が適用される極性推定用プログラムの他の態様として、コンピュータに、対象物の評価を示す表現である評価表現を予め記憶する評価表現記憶処理を実行させ、評価表現記憶処理で、評価表現が肯定的な表現を含むか否定的な表現を含むかを示す評価表現極性を、評価表現に対応付けて記憶する処理を実行させ、極性推定ステップで、記憶する評価表現及び評価表現極性に基づいて、評価極性が未知である評判情報の評価極性を推定する処理を実行させるものであっ
てもよい。【０２４７】
また例えば、本発明が適用される極性推定用プログラムの他の態様として、コンピュータに、評判情報記憶処理で、評判情報と、評判情報の評価極性とを対応付けて記憶する処理を実行させ、極性推定処理で、記憶した評判情報及び評価極性に基づいて、評価極性が未知である評判情報の評価極性を推定する処理を実行させるものであってもよい。【０２４８】
また例えば、本発明が適用される極性推定用プログラムの他の態様として、コンピュータに、評判情報記憶処理で、評判情報を取得した時を示す取得時情報を、評判情報に対応付けて記憶する処理を実行させ、極性推定処理で、記憶した取得時情報に基づいて、記憶した評判情報に対応する評価極性に所定の重み付け処理を実行させ、重み付け処理を行った評価極性及び記憶した評判情報に基づいて、評価極性が未知である評判情報の評価極性を推定する処理を実行させるものであってもよい。【０２４９】
また例えば、本発明が適用される極性推定用プログラムの他の態様として、コンピュータに、評判情報記憶処理で、評判情報を評価した評価者を示す評価者情報を、評判情報に対応付けて記憶する処理を実行させ、極性推定処理で、記憶した評判情報及び評価者情報に基づいて、評価極性が未知である評判情報の評価極性を推定する処理を実行させるものであってもよい。【０２５０】
また例えば、本発明が適用される極性推定用プログラムの他の態様として、コンピュータに、極性推定処理で、評価極性が既知である評判情報に含まれる属性表現に対応する極性度、評判情報に含まれる対象物に対応する極性度、及び評判情報に含まれる評価表現に対応する極性度を計算する処理を実行させ、計算した各極性度のうちのいずれか１つ、又は各極性度のうちのいずれか２つ以上の組み合わせに基づいて、入力した評判情報に対して計算した各極性度を総合した総合的な極性度を計算する処理を実行させるものであってもよい。【０２５１】
また例えば、本発明が適用される極性推定用プログラムの他の態様として、コンピュータに、極性推定処理で、属性表現に対応する極性度、対象物に対応する極性度、及び評価表現に対応する極性度のうちのいずれか１つ、又はいずれか２つ以上の平均値、合計値、又は割合を計算することによって、総合的な極性度を求める処理を実行させるものであってもよい。【０２５２】
また例えば、本発明が適用される極性推定用プログラムの他の態様として、コンピュータに、極性推定処理で、記憶した評判情報のうち、入力した評判情報に含まれる属性表現を含む各評判情報に対応する極性度の合計を求め、入力した評判情報に含まれる属性表現を含む各評判情報に対応する極性度の平均を求め、又は入力した評判情報に含まれる属性表現を含む評判情報の割合を計算することによって、属性表現に対応する極性度を求める処理を実行させるものであってもよい。【０２５３】
また例えば、本発明が適用される極性推定用プログラムの他の態様として、コンピュータに、極性推定処理で、記憶する評判情報のうち、入力した評判情報に含まれる対象物を含む各評判情報に対応する極性度の合計を求め、入力した評判情報に含まれる対象物を含む各評判情報に対応する極性度の平均を求め、入力した評判情報に含まれる対象物を含む評判情報の割合を計算することによって、対象物に対応する極性度を求める処理を実行させるものであってもよい。【０２５４】
また例えば、本発明が適用される極性推定用プログラムの他の態様として、コンピュータに、極性推定処理で、記憶する評判情報のうち、入力した評判情報に含まれる評価表現を含む各評判情報に対応する極性度の合計を求め、入力した評判情報に含まれる評価表現を含む各評判情報に対応する極性度の平均を求め、入力した評判情報に含まれる評価表現を含む評判情報の割合を計算することによって、評価表現に対応する極性度を求める処理を実行させるものであってもよい。【０２５５】
また例えば、本発明が適用される極性推定用プログラムの他の態様として、コンピュータに、極性推定処理で、評判情報を取得した時間順に重み付けして極性度を計算する処理を実行させるものであってもよい。【０２５６】
また例えば、本発明が適用される極性推定用プログラムの他の態様として、コンピュータに、極性推定処理で、評判情報を評価した評価者の種別を示す評価者種別に応じて極性度を計算する処理を実行させるものであってもよい。【０２５７】
また例えば、本発明が適用される極性推定用プログラムの他の態様として、コンピュータに、極性推定処理で、評判情報の評価者種別として、評価者の年齢、性別、職業、趣味又は購入商品それぞれに応じて極性度を計算する処理を実行させるものであってもよい。【０２５８】
本発明は、評判情報の評価極性を判定することで、商品の良い特徴や悪い特徴等の概要を把握する等のサービスの用途に適用できる。また、本発明は、アンケート自動集計システムにも適用可能である。【０２５９】
この出願は、２００６年１２月１８日に出願された日本出願特願２００６−３４０３０７を基礎とする優先権を主張し、その開示を全てここに取り込む。
【図面の簡単な説明】
【０２６０】
【図１】本発明の実施形態に係る極性推定システムの構成の一例を示すブロック図である。
【図２】評価表現記憶部が記憶する評価表現及び評価極性の一例を示す説明図である。
【図３】評判情報記憶部が記憶する評判情報及び評価極性の一例を示す説明図である。
【図４】評判情報記憶部が記憶する評判情報及び評価極性の他の例を示す説明図である。
【図５】極性推定手段の構成の一例を示すブロック図である。
【図６】評価極性推定システムが評価極性を推定する処理の一例を示すフローチャートである。
【図７】本発明の実施形態に係る極性推定システムの構成の一例を示すブロック図である。
【図８】評判情報記憶部が記憶する評判情報、取得日及び評価極性の一例を示す説明図である。
【図９】極性推定手段の構成の一例を示すブロック図である。
【図１０】評価極性推定システムが評価極性を推定する処理の一例を示すフローチャートである。
【図１１】本発明の実施形態に係る極性推定システムの構成の一例を示すブロック図である。
【図１２】評判情報記憶部が記憶する評判情報、評価者ＩＤ及び評価極性の一例を示す説明図である。
【図１３】評価者種別記憶部が記憶する評価者種別情報の一例を示す説明図である。
【図１４】極性推定手段の構成の一例を示すブロック図である。
【図１５】評価極性推定システムが評価極性を推定する処理の一例を示すフローチャートである。
【図１６】評価極性推定システムの具体的な構成例を示すブロック図である。
【図１７】本発明の実施形態に係る情報サービスシステムの構成の一例を示すブロック図である。
【図１８】本発明の実施形態に係る極性推定システムの構成の一例を示すブロック図である。
【図１９】サービス利用者端末に対して評判情報を配信する処理の一例を示すフローチャートである。
【図２０】評判情報及び評価極性を推敲する処理の一例を示すフローチャートである。
【図２１】本発明の実施形態に係る極性推定システムの構成の一例を示すブロック図である。
【図２２】表現記憶部が記憶する各種表現及び極性の一例を示す説明図である。
【図２３】情報記憶部が記憶するキーワード集合及び極性の一例を示す説明図である。
【符号の説明】
【０２６１】
１００  データ処理装置
２００  記憶装置
３００  入力手段
４００  出力手段
１０１  極性推定手段
１０１１  極性度参照手段
１０１２  個別極性度計算手段
１０１３  総合極性度計算手段
１０１４  極性度登録手段
【図１】
2008075524.tif 000003
【図２】
2008075524.tif 000004
【図３】
2008075524.tif 000005
【図４】
2008075524.tif 000006
【図５】
2008075524.tif 000007
【図６】
2008075524.tif 000008
【図７】
2008075524.tif 000009
【図８】
2008075524.tif 000010
【図９】
2008075524.tif 000011
【図１０】
2008075524.tif 000012
【図１１】
2008075524.tif 000013
【図１２】
2008075524.tif 000014
【図１３】
2008075524.tif 000015
【図１４】
2008075524.tif 000016
【図１５】
2008075524.tif 000017
【図１６】
2008075524.tif 000018
【図１７】
2008075524.tif 000019
【図１８】
2008075524.tif 000020
【図１９】
2008075524.tif 000021
【図２０】
2008075524.tif 000022
【図２１】
2008075524.tif 000023
【図２２】
2008075524.tif 000024
【図２３】
2008075524.tif 000025
【手続補正書】
【提出日】平成20年6月16日(2008.6.16)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
評判情報が肯定的であるか否定的であるかを示す評価極性を推定する極性推定システムであって、
対象物の評価を示す表現である評価表現と、前記評価表現が肯定的な表現を含むか否定的な表現を含むかを示す評価表現極性とを対応付けて記憶する評価表現記憶部と、
評判情報と、前記評判情報の評価極性とを対応付けて記憶する評判情報記憶部と、
前記評価表現記憶部が記憶する評価表現及び評価表現極性に基づいて、評価極性が未知である評判情報の評価極性を推定し、前記評判情報記憶部が記憶する評判情報及び評価極性に基づいて、評価極性が未知である評判情報の評価極性を推定する極性推定手段と、
を備え、
前記評判情報記憶部は、評判情報を取得した時を示す取得時情報を、前記評判情報に対応付けて記憶し、
前記極性推定手段は、前記評判情報記憶部が記憶する取得時情報に基づいて、前記評判情報記憶部が記憶する評判情報に対応する評価極性に所定の重み付け処理を行う重み付け手段を有し、
前記重み付け手段は、重み付け処理を行った評価極性及び前記評判情報記憶部が記憶する評判情報に基づいて、評価極性が未知である評判情報の評価極性を推定することを特徴とする極性推定システム。
【請求項２】
前記評判情報記憶部は、評判情報を評価した評価者を示す評価者情報を、前記評判情報に対応付けて記憶し、
前記極性推定手段は、前記評判情報記憶部が記憶する評判情報及び評価者情報に基づいて、評価極性が未知である評判情報の評価極性を推定することを特徴とする請求項１に記載の極性推定システム。
【請求項３】
評価対象となる対象物、前記対象物の属性を示す属性表現、及び前記対象物の評価を示す表現である評価表現を含む評判情報を入力し、入力した評判情報が肯定的であるか否定的であるかを示す評価極性を推定する極性推定システムであって、
評価表現に対応する評価極性を記憶する評価表現記憶部と、
評判情報と、当該評判情報に対応する評価極性とを記憶する評判情報記憶部と、
前記評価表現記憶部が記憶する評価極性及び前記評判情報記憶部が記憶する評価極性が既知である評判情報に基づいて、入力した評判情報に対して評価極性を推定し、評価極性として、評判情報が肯定的である度合いや否定的である度合いを示す極性度を計算する極性推定手段と、
を備え、
前記極性推定手段は、
評価極性が既知である評判情報に含まれる属性表現に対応する極性度、前記評判情報に含まれる対象物に対応する極性度、及び前記評判情報に含まれる評価表現に対応する極性度を計算し、
計算した前記各極性度のうちのいずれか１つ、又は前記各極性度のうちのいずれか２つ以上の組み合わせに基づいて、入力した評判情報に対して計算した前記各極性度を総合した総合的な極性度を計算することを特徴とする極性推定システム。
【請求項４】
前記極性推定手段は、属性表現に対応する極性度、対象物に対応する極性度、及び評価表現に対応する極性度のうちのいずれか１つ、又はいずれか２つ以上の平均値、合計値、又は割合を計算することによって、総合的な極性度を求めることを特徴とする請求項３に記載の極性推定システム。
【請求項５】
前記極性推定手段は、前記評判情報記憶部が記憶する評判情報のうち、入力した評判情報に含まれる属性表現を含む各評判情報に対応する極性度の合計を求め、入力した評判情報に含まれる属性表現を含む各評判情報に対応する極性度の平均を求め、又は入力した評判情報に含まれる属性表現を含む評判情報の割合を計算することによって、属性表現に対応する極性度を求めることを特徴とする請求項３又は４に記載の極性推定システム。
【請求項６】
前記極性推定手段は、前記評判情報記憶部が記憶する評判情報のうち、入力した評判情報に含まれる対象物を含む各評判情報に対応する極性度の合計を求め、入力した評判情報に含まれる対象物を含む各評判情報に対応する極性度の平均を求め、入力した評判情報に含まれる対象物を含む評判情報の割合を計算することによって、対象物に対応する極性度を求めることを特徴とする請求項３から請求項５のいずれか１項に記載の極性推定システム。
【請求項７】
前記極性推定手段は、前記評判情報記憶部が記憶する評判情報のうち、入力した評判情報に含まれる評価表現を含む各評判情報に対応する極性度の合計を求め、入力した評判情報に含まれる評価表現を含む各評判情報に対応する極性度の平均を求め、入力した評判情報に含まれる評価表現を含む評判情報の割合を計算することによって、評価表現に対応する極性度を求めることを特徴とする請求項３から請求項６のいずれか１項に記載の極性推定システム。
【請求項８】
前記極性推定手段は、評判情報を取得した時間順に重み付けして極性度を計算することを特徴とする請求項３から請求項７のいずれか１項に記載の極性推定システム。
【請求項９】
前記極性推定手段は、評判情報を評価した評価者の種別を示す評価者種別に応じて極性度を計算することを特徴とする請求項３から請求項８のいずれか１項に記載の極性推定システム。
【請求項１０】
前記極性推定手段は、評判情報の評価者種別として、評価者の年齢、性別、職業、趣味又は購入商品それぞれに応じて極性度を計算することを特徴とする請求項３から請求項９のいずれか１項に記載の極性推定システム。
【請求項１１】
評判情報を配信する評判情報配信システムと、
評判情報が肯定的であるか否定的であるかを示す評価極性を推定する評価極性推定システムと、
を含んで構成される情報配信システムであって、
前記評価極性推定システムは、
評価表現に対応する評価極性を記憶する評価表現記憶部と、
評判情報と、当該評判情報に対応する評価極性とを記憶する評判情報記憶部と、
評価極性が既知である評判情報に含まれる属性表現に対応する極性度、前記評判情報に含まれる対象物に対応する極性度、及び前記評判情報に含まれる評価表現に対応する極性度を計算して、計算した前記各極性度のうちのいずれか１つ、又は前記各極性度のうちのいずれか２つ以上の組み合わせに基づいて、入力した評判情報に対して計算した前記各極性度を総合した総合的な極性度を計算し、評価極性として、評判情報が肯定的である度合いや否定的である度合いを示す極性度を計算する極性推定手段と、
を備え、
前記評判情報配信システムは、前記評判情報とともに、前記評価極性推定システムが推定した評価極性を、通信ネットワークを介してユーザ端末に送信する情報配信手段を含むことを特徴とする情報配信システム。
【請求項１２】
評判情報が肯定的であるか否定的であるかを示す評価極性を推定する極性推定方法であって、
対象物の評価を示す表現である評価表現と、前記評価表現が肯定的な表現を含むか否定的な表現を含むかを示す評価表現極性とを対応付けて記憶する評価表現記憶ステップと、
評判情報と、前記評判情報の評価極性とを対応付けて記憶する評判情報記憶ステップと、
前記評価表現記憶ステップで記憶した評価表現及び評価表現極性に基づいて、評価極性が未知である評判情報の評価極性を推定し、前記評判情報記憶ステップで記憶した評判情報及び評価極性に基づいて、評価極性が未知である評判情報の評価極性を推定する極性推定ステップと、
を含み、
前記評判情報記憶ステップで、評判情報を取得した時を示す取得時情報を、前記評判情報に対応付けて記憶し、
前記極性推定ステップで、
前記記憶した取得時情報に基づいて、前記記憶した評判情報に対応する評価極性に所定の重み付け処理を行い、
前記重み付け処理を行った評価極性及び前記記憶した評判情報に基づいて、評価極性が未知である評判情報の評価極性を推定することを特徴とする極性推定方法。
【請求項１３】
前記評判情報記憶ステップで、評判情報を評価した評価者を示す評価者情報を、前記評判情報に対応付けて記憶し、
前記極性推定ステップで、前記記憶した評判情報及び評価者情報に基づいて、評価極性が未知である評判情報の評価極性を推定することを特徴とする請求項１２に記載の極性推定方法。
【請求項１４】
評価対象となる対象物、前記対象物の属性を示す属性表現、及び前記対象物の評価を示す表現である評価表現を含む評判情報を入力し、入力した評判情報が肯定的であるか否定的であるかを示す評価極性を推定する極性推定方法であって、
評価表現に対応する評価極性を記憶する評価表現記憶ステップと、
評判情報と、当該評判情報に対応する評価極性とを記憶する評判情報記憶ステップと、
前記評価表現記憶ステップで記憶した評価極性及び前記評判情報記憶ステップで記憶した評価極性が既知である評判情報に基づいて、入力した評判情報に対して評価極性を推定し、評価極性として、評判情報が肯定的である度合いや否定的である度合いを示す極性度を計算する極性推定ステップと、
を含み、
前記極性推定ステップで、
評価極性が既知である評判情報に含まれる属性表現に対応する極性度、前記評判情報に含まれる対象物に対応する極性度、及び前記評判情報に含まれる評価表現に対応する極性度を計算し、
計算した前記各極性度のうちのいずれか１つ、又は前記各極性度のうちのいずれか２つ以上の組み合わせに基づいて、入力した評判情報に対して計算した前記各極性度を総合した総合的な極性度を計算することを特徴とする極性推定方法。
【請求項１５】
前記極性推定手ステップで、属性表現に対応する極性度、対象物に対応する極性度、及び評価表現に対応する極性度のうちのいずれか１つ、又はいずれか２つ以上の平均値、合計値、又は割合を計算することによって、総合的な極性度を求めることを特徴とする請求項１４に記載の極性推定方法。
【請求項１６】
前記極性推定ステップで、前記記憶した評判情報のうち、入力した評判情報に含まれる属性表現を含む各評判情報に対応する極性度の合計を求め、入力した評判情報に含まれる属性表現を含む各評判情報に対応する極性度の平均を求め、又は入力した評判情報に含まれる属性表現を含む評判情報の割合を計算することによって、属性表現に対応する極性度を求めることを特徴とする請求項１４又は１５に記載の極性推定方法。
【請求項１７】
前記極性推定ステップで、前記記憶した評判情報のうち、入力した評判情報に含まれる対象物を含む各評判情報に対応する極性度の合計を求め、入力した評判情報に含まれる対象物を含む各評判情報に対応する極性度の平均を求め、入力した評判情報に含まれる対象物を含む評判情報の割合を計算することによって、対象物に対応する極性度を求めることを特徴とする請求項１４から請求項１６のいずれか１項に記載の極性推定方法。
【請求項１８】
前記極性推定ステップで、前記記憶した評判情報のうち、入力した評判情報に含まれる評価表現を含む各評判情報に対応する極性度の合計を求め、入力した評判情報に含まれる評価表現を含む各評判情報に対応する極性度の平均を求め、入力した評判情報に含まれる評価表現を含む評判情報の割合を計算することによって、評価表現に対応する極性度を求めることを特徴とする請求項１４から請求項１７のいずれか１項に記載の極性推定方法。
【請求項１９】
前記極性推定ステップで、評判情報を取得した時間順に重み付けして極性度を計算することを特徴とする請求項１４から請求項１８のいずれか１項に記載の極性推定方法。
【請求項２０】
前記極性推定ステップで、評判情報を評価した評価者の種別を示す評価者種別に応じて極性度を計算することを特徴とする請求項１４から請求項１９のいずれか１項に記載の極性推定方法。
【請求項２１】
前記極性推定ステップで、評判情報の評価者種別として、評価者の年齢、性別、職業、趣味又は購入商品それぞれに応じて極性度を計算することを特徴とする請求項１４から請求項２０のいずれか１項に記載の極性推定方法。
【請求項２２】
評判情報が肯定的であるか否定的であるかを示す評価極性を推定するための極性推定用プログラムであって、
コンピュータに、
対象物の評価を示す表現である評価表現と、前記評価表現が肯定的な表現を含むか否定的な表現を含むかを示す評価表現極性とを対応付けて記憶する評価表現記憶処理と、
評判情報と、前記評判情報の評価極性とを対応付けて記憶する評判情報記憶処理と、
前記記憶した評価表現及び評価表現極性に基づいて、評価極性が未知である評判情報の評価極性を推定し、前記記憶した評判情報及び評価極性に基づいて、評価極性が未知である評判情報の評価極性を推定する極性推定処理と、
を実行させ、
前記評判情報記憶処理で、評判情報を取得した時を示す取得時情報を、前記評判情報に対応付けて記憶する処理を実行させ、
前記極性推定処理で、
前記記憶した取得時情報に基づいて、前記記憶した評判情報に対応する評価極性に所定の重み付け処理を実行させ、
前記重み付け処理を行った評価極性及び前記記憶した評判情報に基づいて、評価極性が未知である評判情報の評価極性を推定する処理を実行させることを特徴とする極性推定用プログラム。
【請求項２３】
コンピュータに、
前記評判情報記憶処理で、評判情報を評価した評価者を示す評価者情報を、前記評判情報に対応付けて記憶する処理を実行させ、
前記極性推定処理で、前記記憶した評判情報及び評価者情報に基づいて、評価極性が未知である評判情報の評価極性を推定することを特徴とする請求項２２に記載の極性推定用プログラム。
【請求項２４】
評価対象となる対象物、前記対象物の属性を示す属性表現、及び前記対象物の評価を示す表現である評価表現を含む評判情報を入力し、入力した評判情報が肯定的であるか否定的であるかを示す評価極性を推定するための極性推定用プログラムであって、
コンピュータに、
評価表現に対応する評価極性を記憶する評価表現記憶処理と、
評判情報と、当該評判情報に対応する評価極性とを記憶する評判情報記憶処理と、
前記評価表現記憶処理で記憶した評価極性及び前記評判情報記憶処理で記憶した評価極性が既知である評判情報に基づいて、入力した評判情報に対して評価極性を推定し、評価極性として、評判情報が肯定的である度合いや否定的である度合いを示す極性度を計算する極性推定処理と、
を実行させ、
前記極性推定処理で、
評価極性が既知である評判情報に含まれる属性表現に対応する極性度、前記評判情報に含まれる対象物に対応する極性度、及び前記評判情報に含まれる評価表現に対応する極性度を計算する処理を実行させ、
計算した前記各極性度のうちのいずれか１つ、又は前記各極性度のうちのいずれか２つ以上の組み合わせに基づいて、入力した評判情報に対して計算した前記各極性度を総合した総合的な極性度を計算する処理を実行させることを特徴とする極性推定用プログラム。
【請求項２５】
コンピュータに、
前記極性推定手処理で、属性表現に対応する極性度、対象物に対応する極性度、及び評価表現に対応する極性度のうちのいずれか１つ、又はいずれか２つ以上の平均値、合計値、又は割合を計算することによって、総合的な極性度を求める処理を実行させることを特徴とする請求項２４に記載の極性推定用プログラム。
【請求項２６】
コンピュータに、
前記極性推定処理で、前記記憶した評判情報のうち、入力した評判情報に含まれる属性表現を含む各評判情報に対応する極性度の合計を求め、入力した評判情報に含まれる属性表現を含む各評判情報に対応する極性度の平均を求め、又は入力した評判情報に含まれる属性表現を含む評判情報の割合を計算することによって、属性表現に対応する極性度を求める処理を実行させることを特徴とする請求項２４又は２５に記載の極性推定用プログラム。
【請求項２７】
コンピュータに、
前記極性推定処理で、前記記憶した評判情報のうち、入力した評判情報に含まれる対象物を含む各評判情報に対応する極性度の合計を求め、入力した評判情報に含まれる対象物を含む各評判情報に対応する極性度の平均を求め、入力した評判情報に含まれる対象物を含む評判情報の割合を計算することによって、対象物に対応する極性度を求める処理を実行させることを特徴とする請求項２４から請求項２６のいずれか１項に記載の極性推定用プログラム。
【請求項２８】
コンピュータに、
前記極性推定処理で、前記記憶した評判情報のうち、入力した評判情報に含まれる評価表現を含む各評判情報に対応する極性度の合計を求め、入力した評判情報に含まれる評価表現を含む各評判情報に対応する極性度の平均を求め、入力した評判情報に含まれる評価表現を含む評判情報の割合を計算することによって、評価表現に対応する極性度を求める処理を実行させることを特徴とする請求項２４から請求項２７のいずれか１項に記載の極性推定用プログラム。
【請求項２９】
コンピュータに、
前記極性推定処理で、評判情報を取得した時間順に重み付けして極性度を計算する処理を実行させることを特徴とする請求項２４から請求項２８のいずれか１項に記載の極性推定用プログラム。
【請求項３０】
コンピュータに、
前記極性推定処理で、評判情報を評価した評価者の種別を示す評価者種別に応じて極性度を計算する処理を実行させることを特徴とする請求項２４から請求項２９のいずれか１項に記載の極性推定用プログラム。
【請求項３１】
コンピュータに、
前記極性推定処理で、評判情報の評価者種別として、評価者の年齢、性別、職業、趣味又は購入商品それぞれに応じて極性度を計算する処理を実行させることを特徴とする請求項２４から請求項３０のいずれか１項に記載の極性推定用プログラム。
【請求項３２】
評価対象となる対象物、前記対象物の属性を示す属性表現、及び前記対象物の評価を示す表現である評価表現を含む評判情報を入力し、入力した評判情報が肯定的であるか否定的であるかを示す評価極性を出力するコンピュータに搭載される評価極性推定用プログラムであって、
前記コンピュータに、
評判情報を入力する入力処理と、
評価極性が既知である評判情報に含まれる属性表現の極性度を計算する処理と、
前記評価極性が既知である評判情報に含まれる対象物の極性度を計算する処理と、
前記評価極性が既知である評判情報に含まれる評価表現の極性度を計算する処理と、
前記計算した属性表現の極性度、対象物の極性度及び評価表現の極性度を総合した極性度を計算することによって、入力した評判情報に対する極性を計算する処理と、
を実行させることを特徴とする評価極性推定用プログラム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００４】
る。従って、評価表現のみから評価極性を判断できないことがある。
［００１６］
また、特許文献２記載の評価極性推定システムでは、評価表現と同じ文節や句内に２つ以上の評価表現が出現していなければ極性を判定できない。そのため、第２の問題点として、特許文献２記載の評価極性推定システムを用いても、評価極性を得られる評判情報が限られるという問題点がある。
［００１７］
そこで、本発明は、予め全ての評価表現に対して評価表現を登録しなくても、評判情報の評価極性を判断できる極性推定システム、情報配信システム、極性推定方法、極性推定用プログラム、及び評価極性推定用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
［００１８］
本発明の第１の極性推定システムは、評判情報が肯定的であるか否定的であるかを示す評価極性を推定する極性推定システムであって、対象物の評価を示す表現である評価表現と、評価表現が肯定的な表現を含むか否定的な表現を含むかを示す評価表現極性とを対応付けて記憶する評価表現記憶部と、評判情報と、評判情報の評価極性とを対応付けて記憶する評判情報記憶部と、評価表現記憶部が記憶する評価表現及び評価表現極性に基づいて、評価極性が未知である評判情報の評価極性を推定し、評判情報記憶部が記憶する評判情報及び評価極性に基づいて、評価極性が未知である評判情報の評価極性を推定する極性推定手段と、を備え、評判情報記憶部は、評判情報を取得した時を示す取得時情報を、評判情報に対応付けて記憶し、極性推定手段は、評判情報記憶部が記憶する取得時情報に基づいて、評判情報記憶部が記憶する評判情報に対応する評価極性に所定の重み付け処理を行う重み付け手段を有し、重み付け手段は、重み付け処理を行った評価極性及び評判情報記憶部が記憶する評判情報に基づいて、評価極性が未知である評判情報の評価極性を推定する。
［００１９］
また、本発明の第２の極性推定システムは、評価対象となる対象物、対象物の属性を示す属性表現、及び対象物の評価を示す表現である評価表現を含む評判情報を入力し、入力した評判情報が肯定的であるか否定的であるかを示す評価極性を推定する極性推定システムであって、評価表現に対応する評価極性を記憶する評価表現
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００５】
記憶部と、評判情報と、評判情報に対応する評価極性とを記憶する評判情報記憶部と、評価表現記憶部が記憶する評価極性及び評判情報記憶部が記憶する評価極性が既知である評判情報に基づいて、入力した評判情報に対して評価極性を推定し、評価極性として、評判情報が肯定的である度合いや否定的である度合いを示す極性度を計算する極性推定手段と、を備え、極性推定手段は、評価極性が既知である評判情報に含まれる属性表現に対応する極性度、評判情報に含まれる対象物に対応する極性度、及び評判情報に含まれる評価表現に対応する極性度を計算し、計算した各極性度のうちのいずれか１つ、又は各極性度のうちのいずれか２つ以上の組み合わせに基づいて、入力した評判情報に対して計算した各極性度を総合した総合的な極性度を計算する。
［００２０］
［００２１］
［００２２］
本発明の第１の情報配信システムは、評判情報を配信する評判情報配信システムと、評判情報が肯定的であるか否定的であるかを示す評価極性を推定する評価極性推定システムと、を含んで構成される情報配信システムであって、評価極性推定システムは、評価表現に対応する評価極性を記憶する評価表現記憶部と、評判情報と、評判情報に対応する評価極性とを記憶する評判情報記憶部と、評価極性が既知である評判情報に含まれる属性表現に対応する極性度、評判情報に含まれる対象物に対応する極性度、及び評判情報に含まれる評価表現に対応する極性度を計算して、計算した各極性度のうちのいずれか１つ、又は各極性度のうちのいずれか２つ以上の組み合わせに基づいて、入力した評判情報に対して計算した各極性度を総合した総合的な極性度を計算し、評価極性として、評判情報が肯定的である度合いや否定的である度合いを示す極性度を計算する極性推定手段と、を備え、評判情報配信システムは、評判情報とともに、評価極性推定システムが推定した評価極性を、通信ネットワークを介してユーザ端末に送信する情報配信手段を含む。
［００２３］
本発明の第１の極性推定方法は、評判情報が肯定的であるか否定的であるかを示す評価極性を推定する極性推定方法であって、対象物の評価を示す表現である評価表現と、評価表現が肯定的な表現を含むか否定的な表現を含むかを示す評価表現極
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００６】
性とを対応付けて記憶する評価表現記憶ステップと、評判情報と、評判情報の評価極性とを対応付けて記憶する評判情報記憶ステップと、評価表現記憶ステップで記憶した評価表現及び評価表現極性に基づいて、評価極性が未知である評判情報の評価極性を推定し、評判情報記憶ステップで記憶した評判情報及び評価極性に基づいて、評価極性が未知である評判情報の評価極性を推定する極性推定ステップと、を含み、評判情報記憶ステップで、評判情報を取得した時を示す取得時情報を、評判情報に対応付けて記憶し、極性推定ステップで、記憶した取得時情報に基づいて、記憶した評判情報に対応する評価極性に所定の重み付け処理を行い、重み付け処理を行った評価極性及び記憶した評判情報に基づいて、評価極性が未知である評判情報の評価極性を推定する。
［００２４］
また、本発明の第２の極性推定方法は、評価対象となる対象物、対象物の属性を示す属性表現、及び対象物の評価を示す表現である評価表現を含む評判情報を入力し、入力した評判情報が肯定的であるか否定的であるかを示す評価極性を推定する極性推定方法であって、評価表現に対応する評価極性を記憶する評価表現記憶ステップと、評判情報と、評判情報に対応する評価極性とを記憶する評判情報記憶ステップと、評価表現記憶ステップで記憶した評価極性及び評判情報記憶ステップで記憶した評価極性が既知である評判情報に基づいて、入力した評判情報に対して評価極性を推定し、評価極性として、評判情報が肯定的である度合いや否定的である度合いを示す極性度を計算する極性推定ステップと、を含み、極性推定ステップで、評価極性が既知である評判情報に含まれる属性表現に対応する極性度、評判情報に含まれる対象物に対応する極性度、及び評判情報に含まれる評価表現に対応する極性度を計算し、計算した各極性度のうちのいずれか１つ、又は各極性度のうちのいずれか２つ以上の組み合わせに基づいて、入力した評判情報に対して計算した各極性度を総合した総合的な極性度を計算する。
［００２５］
［００２６］
本発明の第１の極性推定用プログラムは、評判情報が肯定的であるか否定的であるかを示す評価極性を推定するための極性推定用プログラムであって、コンピュータに、対象物の評価を示す表現である評価表現と、評価表現が肯定的な表現を含む
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００７】
か否定的な表現を含むかを示す評価表現極性とを対応付けて記憶する評価表現記憶処理と、評判情報と、評判情報の評価極性とを対応付けて記憶する評判情報記憶処理と、記憶した評価表現及び評価表現極性に基づいて、評価極性が未知である評判情報の評価極性を推定し、記憶した評判情報及び評価極性に基づいて、評価極性が未知である評判情報の評価極性を推定する極性推定処理と、を実行させ、評判情報記憶処理で、評判情報を取得した時を示す取得時情報を、評判情報に対応付けて記憶する処理を実行させ、極性推定処理で、記憶した取得時情報に基づいて、記憶した評判情報に対応する評価極性に所定の重み付け処理を実行させ、重み付け処理を行った評価極性及び記憶した評判情報に基づいて、評価極性が未知である評判情報の評価極性を推定する処理を実行させる。
［００２７］
また、本発明の第２の極性推定用プログラムは、評価対象となる対象物、対象物の属性を示す属性表現、及び対象物の評価を示す表現である評価表現を含む評判情報を入力し、入力した評判情報が肯定的であるか否定的であるかを示す評価極性を推定するための極性推定用プログラムであって、コンピュータに、評価表現に対応する評価極性を記憶する評価表現記憶処理と、評判情報と、評判情報に対応する評価極性とを記憶する評判情報記憶処理と、評価表現記憶処理で記憶した評価極性及び評判情報記憶処理で記憶した評価極性が既知である評判情報に基づいて、入力した評判情報に対して評価極性を推定し、評価極性として、評判情報が肯定的である度合いや否定的である度合いを示す極性度を計算する極性推定処理と、を実行させ、極性推定処理で、評価極性が既知である評判情報に含まれる属性表現に対応する極性度、評判情報に含まれる対象物に対応する極性度、及び評判情報に含まれる評価表現に対応する極性度を計算する処理を実行させ、計算した各極性度のうちのいずれか１つ、又は各極性度のうちのいずれか２つ以上の組み合わせに基づいて、入力した評判情報に対して計算した各極性度を総合した総合的な極性度を計算する処理を実行させる。
［００２８］
［００２９］
本発明の第１の評価極性推定用プログラムは、評価対象となる対象物、対象物の属性を示す属性表現、及び対象物の評価を示す表現である評価表現を含む評判情報を入力し、入力した評判情報が肯定的であるか否定的であるかを示す評価極性を出力するコンピュータに搭載される評価極性推定用プログラムであって、コンピュータに、評判情報を入力する入力処理と、評価極性が既知である評判情報に含まれる属性表現の極性度を計算する処理と、評価極性が既知である評判情報に含まれる対象物の極性度を計算する処理と、評価極性が既知である評判情報に含まれる評価表現の極性度を計算する処理と、計算した属性表現の極性度、対象物の極性度及び評価表現の極性度を総合した極性度を計算することによって、入力した評判情報に対する極性を計算する処理と、を実行させるためのものである。
発明の効果
［００３０］
本発明によれば、予め全ての評価表現に対して評価表現を登録しなくても、評判情報の評価極性を判断できる極性推定システム、情報配信システム、極性推定方法、極性推定用プログラム、及び評価極性推定用プログラムが提供される。
発明を実施するための最良の形態
［００３１］
本発明では、評判情報における以下に示すいくつかの仮説に基づいて、統計的な手法を用いて評価極性度を計算することで評価極性を推定する。ここで、評価極性度とは、肯定的な評判情報であるか否定的な評判情報であるかを示す数値である。例えば、評価極性度を１から−１までの実数とする。この場合、評価極性度が１に近いほど肯定的であることを示し、−１に近いほど否定的であることを示す。以下、評価極性度のことを単に極性度ともいう。なお、これは一例であり、評価極性度として「１００」から「０」等の他の数値のものを用いてもよく、連続的な数値のものでなく離散的な数値のものを用いてもよい。
［００３２］
仮説１）評価表現には予め極性を判断できる表現があり、これらの表現を含む評判
【国際調査報告】
2008075524.tif 000026
2008075524.tif 000027
2008075524.tif 000028
2008075524.tif 000029