(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
評価情報抽出装置による評価情報抽出方法であって、
前記評価情報抽出装置の取得手段が、コーパスから意見語集合と対象特徴集合を取得するステップを実行し、
前記評価情報抽出装置の最適化手段が、意見語集合と対象特徴集合との関係、意見語集合の要素の類似度、および対象特徴集合の要素の類似度に基づいて、意見語集合と対象特徴集合とを最適化するステップを実行し、
前記評価情報抽出装置の抽出手段が、最適化された意見語集合および最適化された対象特徴集合に基づいて、評価情報を抽出するステップを実行し、
コーパスから意見語集合と対象特徴集合を取得する前記ステップが、
テキスト単位を取得するためにコーパスの前処理を行うステップと、
取得されたテキスト単位に基づき、意見語抽出規則に従って意見語集合を取得するステップと、
取得されたテキスト単位に基づき、対象特徴抽出規則に従って対象特徴集合を取得するステップとを含み、
前記意見語抽出規則が、程度副詞のすぐ後に続く文節、形容詞、機能語を含まない文節、最長の意見語よりも長さが短いか等しい文節、および最小出現頻度の意見語よりも出現頻度が多い文節を、テキスト単位から１つ以上抽出して意見語とするものであることを特徴とする評価情報抽出方法。
【請求項２】
評価情報抽出装置による評価情報抽出方法であって、
前記評価情報抽出装置の取得手段が、コーパスから意見語集合と対象特徴集合を取得するステップを実行し、
前記評価情報抽出装置の最適化手段が、意見語集合と対象特徴集合との関係、意見語集合の要素の類似度、および対象特徴集合の要素の類似度に基づいて、意見語集合と対象特徴集合とを最適化するステップを実行し、
前記評価情報抽出装置の抽出手段が、最適化された意見語集合および最適化された対象特徴集合に基づいて、評価情報を抽出するステップを実行し、
コーパスから意見語集合と対象特徴集合を取得する前記ステップが、
テキスト単位を取得するためにコーパスの前処理を行うステップと、
取得されたテキスト単位に基づき、意見語抽出規則に従って意見語集合を取得するステップと、
取得されたテキスト単位に基づき、対象特徴抽出規則に従って対象特徴集合を取得するステップとを含み、
前記対象特徴抽出規則が、基本名詞句、基本名詞句同士の組み合わせ、基本名詞句と名詞／動名詞の組み合わせ、基本名詞句と限定詞の組み合わせ、および限定詞と名詞／動名詞の組み合わせ、機能語を含まない文節、最長の対象特徴よりも長さが短いか等しい文節、および出現頻度が最少の対象特徴よりも出現頻度が多い文節を、テキスト単位から１つ以上抽出して対象特徴とするものであることを特徴とする評価情報抽出方法。
【請求項３】
評価情報抽出装置による評価情報抽出方法であって、
前記評価情報抽出装置の取得手段が、コーパスから意見語集合と対象特徴集合を取得するステップを実行し、
前記評価情報抽出装置の最適化手段が、意見語集合と対象特徴集合との関係、意見語集合の要素の類似度、および対象特徴集合の要素の類似度に基づいて、意見語集合と対象特徴集合とを最適化するステップを実行し、
前記評価情報抽出装置の抽出手段が、最適化された意見語集合および最適化された対象特徴集合に基づいて、評価情報を抽出するステップを実行し、
意見語集合と対象特徴集合との関係、意見語集合の要素の類似度、および対象特徴集合の要素の類似度に基づいて、意見語集合と対象特徴集合とを最適化する前記ステップが、
意見語集合と対象特徴集合のうちの第１の集合のスコアに従って、意見語集合と対象特徴集合のうちの第２の集合のスコアを、関係に基づいて計算するステップと、
第２の集合の要素の類似度を使って、第２の集合のスコアを調整するステップと、
第２の集合の調整後のスコアに従って第１の集合のスコアを、関係に基づいて計算するステップと、
第１の集合の要素の類似度を使って第１の集合のスコアを調整し、第１の集合の調整後のスコアに従って第２の集合のスコアを、関係に基づいて計算するステップと、
第１の集合の調整前後のスコアの差が既定の要件を満たしているか、または第２の集合の調整前後のスコアの差が既定の要件を満たしている場合に、第１の集合の調整後のスコアに従って第１の集合の要素をランク付けし、かつ第２の集合の調整後のスコアに従って第２の集合の要素をランク付けするステップと
を含むことを特徴とする評価情報抽出方法。
【請求項４】
評価情報抽出装置による評価情報抽出方法であって、
前記評価情報抽出装置の取得手段が、コーパスから意見語集合と対象特徴集合を取得するステップを実行し、
前記評価情報抽出装置の最適化手段が、意見語集合と対象特徴集合との関係、意見語集合の要素の類似度、および対象特徴集合の要素の類似度に基づいて、意見語集合と対象特徴集合とを最適化するステップを実行し、
前記評価情報抽出装置の抽出手段が、最適化された意見語集合および最適化された対象特徴集合に基づいて、評価情報を抽出するステップを実行し、
意見語集合と対象特徴集合との関係、意見語集合の要素の類似度、および対象特徴集合の要素の類似度に基づいて、意見語集合と対象特徴集合とを最適化する前記ステップが、
第１の集合の要素の類似度を使って、意見語集合と対象特徴集合のうちの第１の集合のスコアを調整するステップと、
第１の集合の調整後のスコアに従って、意見語集合と対象特徴集合のうちの第２の集合のスコアを、関係に基づいて計算するステップと、
第１の集合のスコアを第２の集合の調整後のスコアに従って、関係に基づいて計算するために、第２の集合の要素の類似度を使って第２の集合のスコアを調整するステップと、
第１の集合の調整前後のスコアの差が既定の要件を満たしているか、または第２の集合の調整前後のスコアの差が既定の要件を満たしている場合には、第１の集合の調整後のスコアに従って第１の集合の要素をランク付けし、かつ第２の集合の調整後のスコアに従って第２の集合の要素をランク付けするステップと
を含むことを特徴とする評価情報抽出方法。
【請求項５】
前記評価情報抽出装置の最適化手段が、コーパスの第１の集合の各要素の頻度情報に基づき、事前に定義された方針に従って、第１の集合のスコアを初期化するステップを実行することを特徴とする請求項３又は請求項４に記載の評価情報抽出方法。
【請求項６】
第１の集合の要素の類似度を使って第１の集合のスコアを調整する前記ステップが、
第１の集合の要素の類似度および先験的な信頼度とに基づき、第１の集合のスコアを調整することによって調整スコアを求めるステップと、
調整スコアと第１の集合のスコアとの差が既定の要件を満たしている場合には、調整スコアを第１の集合の調整後のスコアと判定し、かつ第１の集合のスコアの調整を停止するステップと、
調整スコアと第１の集合のスコアとの差が既定の要件を満たしていない場合には、第１の集合のスコアを調整スコアで更新するステップとを含み、
第２の集合の要素の類似度を使って、第２の集合のスコアを調整する前記ステップが、
第２の集合の要素の類似度および先験的な信頼度に基づき、第２の集合のスコアを調整することによって調整スコアを求めるステップと、
調整スコアと第２の集合のスコアとの差が既定の要件を満たしている場合には、調整スコアを第２の集合の調整後のスコアと判定して第２の集合のスコアの調整を停止するステップと、
調整スコアと第２の集合のスコアとの差が既定の要件を満たしていない場合には、第２の集合のスコアを調整スコアで更新するステップとを含むことを特徴とする請求項３又は請求項４に記載の評価情報抽出方法。
【請求項７】
評価情報抽出装置による評価情報抽出方法であって、
前記評価情報抽出装置の取得手段が、コーパスから意見語集合と対象特徴集合を取得するステップを実行し、
前記評価情報抽出装置の最適化手段が、意見語集合と対象特徴集合との関係、意見語集合の要素の類似度、および対象特徴集合の要素の類似度に基づいて、意見語集合と対象特徴集合とを最適化するステップを実行し、
前記評価情報抽出装置の抽出手段が、最適化された意見語集合および最適化された対象特徴集合に基づいて、評価情報を抽出するステップを実行し、
最適化された意見語集合および最適化された対象特徴集合に基づいて、評価情報を抽出する前記ステップが、
最適化された意見語集合から意見語の既定のしきい値に従って高い順位の意見語を抽出するステップと、
最適化された対象特徴集合から対象特徴の既定のしきい値に従って高い順位の対象特徴を抽出するステップと、
意見語集合と対象特徴集合の関係に基づいて、高い順位の意見語と高い順位の対象特徴から評価情報を取得するステップと
を含むことを特徴とする評価情報抽出方法。
【請求項８】
コーパスから意見語集合と対象特徴集合とを取得するように構成された取得手段と、
意見語集合と対象特徴集合との関係、意見語集合の要素の類似度、および対象特徴集合の要素の類似度に基づいて、意見語集合と対象特徴集合とを最適化するように構成された最適化手段と、
最適化された意見語集合および最適化された対象特徴集合に基づいて、評価情報を抽出するように構成された抽出手段とを備え、
前記取得手段は、
テキスト単位を取得するためにコーパスの前処理を行うように構成された手段と、
取得されたテキスト単位に基づき、意見語抽出規則に従って意見語集合を取得するように構成された手段と、
取得されたテキスト単位に基づき、対象特徴抽出規則に従って対象特徴集合を取得するように構成された手段を備え、
前記意見語抽出規則が、程度副詞のすぐ後に続く文節、形容詞、機能語を含まない文節、最長の意見語よりも長さが短いか等しい文節、および最小出現頻度の意見語よりも出現頻度が多い文節を、テキスト単位から１つ以上抽出して意見語とするものである
ことを特徴とする評価情報抽出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明はデータマイニングの分野に関し、特に、評価情報抽出のための方法および装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
インターネットの発展につれて、インターネット上の情報を単に受動的に受け取るだけではもはや満足できず、自らの意見をネットワーク上で表明したり、個人的な情報を公開したりしたいと考えている人が次第に増えている。こうしたコメントや意見は、一般に、ショッピングウェブサイトや、電子掲示板、個人のブログ、ミニブログなどの様々なネットワーク媒体上で公開されており、その中には製品に対するユーザーのコメント、イベントや政策に対する読者の意見が数多く含まれている。こうしたコメントなどの文章を含むコンテンツに対しては、意見マイニング技術を使用した分析やマイニングが行われており、製品、イベント、政策などに対する大衆の一般的な意見や姿勢を個人や組織が把握するのに役立っている。そのため、意見マイニング技術はきわめて応用価値が高いことが推察される。
【０００３】
意見マイニングは、主に、主観表現テキスト（感覚表現を含む単語、句、単文、文章などのテキスト）から、有用な評価情報や関連知識を自動的に取得することに関連する。意見マイニングの主な目的は、テキストから評価情報を特定し、それによって適切な分析を行うことである。現在の評価情報を取得する方法は、大きく以下の３つに分類される。
【０００４】
第１の方法は、共存テンプレートに基づいて評価情報を半自動的に抽出する方法である。この方法では、評価情報は３つ組み（対象、属性、評価）として定義され、評価情報の各要素は共存テンプレートのスロット値とみなされる。そして、感覚表現テキストから評価情報の３つの要素にマッチするものが抽出され、共存テンプレートで分析される。例えば、共存テンプレートが「＜対象＞の＜属性＞は＜評価＞」であるとし、分析する感覚表現テキストが「このカメラの写真は素晴らしい」であるとすれば、この文を共存テンプレートでマッチさせて抽出した３つ組はそれぞれ、＜このカメラ＞、＜写真＞、＜素晴らしい＞になると考えられる。この方法では、「対象」、「属性」、「評価」という３つの辞書を構築し、各辞書で要素となる語を手作業で選択し、出現頻度が比較的高い複数の共存テンプレートを選択する必要がある。そのためまず、「属性」と「評価」が生成され、次に、生成された「属性」と「評価」が手作業でフィルタリングされ、フィルタリング後の適正な「属性」と「評価」がそれぞれの辞書に配置される。
【０００５】
第２の方法は、コロケーション辞書に基づいて、評価情報を抽出する方法である。評価情報は、評価情報の２つ組み（意見語、対象特徴）を吟味することによって得られる。この方法では、３つの辞書を構築する必要がある。１つめは意見語辞書、２つめは手作業での探索により取得される対象特徴辞書、そして３つめは、主に構文関係が記載されるリンク挿入辞書である。この方法では、評価情報を取得するために、意見語辞書と対象特徴辞書を使って感覚表現テキストに含まれる意見語と対象特徴がマーキングされる。次に、リンク挿入辞書を使い、意見語と対象特徴のペアの構文関係を参照して、この意見語と対象特徴のペアが正しくマッチしているペアか否かが判断される。
【０００６】
第３の方法は、文法的なパス辞書に基づいて評価情報を抽出する方法である（特許文献１（中国特許出願第２００９１００８２３４２．１号）「Ｍｅｔｈｏｄｓ，Ｄｅｖｉｃｅｓ  ａｎｄ  Ｓｙｓｔｅｍｓ  ｆｏｒ  Ｏｂｔａｉｎｉｎｇ  Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ  Ｕｎｉｔ  ａｎｄ  Ｅｓｔａｂｌｉｓｈｉｎｇ  Ｓｙｎｔａｘ  ｐａｔｈ  Ｄｉｃｔｉｏｎａｒｙ（評価ユニットを取得し構文パス辞書を構築するための方法、装置、およびシステム）」を参照）。この方法では、構文パスを使用して、製品特徴と意見語との関係が記述される。まず、構文パス辞書を構築する必要がある。次に、感覚表現テキストコーパスにあるすべての製品特徴語と意見語が認識され、すべての製品特徴と意見語との間の構文パスが生成される。これらの構文パスは一般化され、一般化された構文パスの出現頻度が計算される。そして、出現頻度が特定のしきい値を超える構文パスが基準構文パスとみなされて、構文パス辞書に挿入される。構文パス辞書の取得後に、入力された感覚表現テキストの製品特徴と意見語が認識され、構文分析が行われ、対応する構文ツリーが構築される。構文パス辞書に基づいて、構文ツリーが基準構文パスとマッチするパスを問い合わせることにより、このパスによってリンクされている製品特徴と意見語を評価ユニット（すなわち評価情報）とみなすることが可能になる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】中国特許出願第２００９１００８２３４２．１号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
第１の方法の問題点は、共存テンプレートのタイプが単純で、狭い範囲しかカバーしないために呼び出し率が低いこと、および選択手順で手作業のフィルタリングが必要とされることである。
【０００９】
第２の方法の問題点は、構文関係のタイプによっては対象から外れるものがあるため呼び出し率が低くなること、辞書を手作業で構築する必要があること、および辞書の移植性が望ましいものではないことである。
【００１０】
第３の方法の問題点は、辞書、構文アナライザなどの多数のリソースに依存すること、システムが高度に複雑化すること、呼び出し率が低いこと、および、生成された構文パス辞書から一部の構文関係が除外されている可能性があるために、必然的に、拡張性が低下することである。
【００１１】
上記の問題点に鑑み、本発明は評価情報を抽出するための解決法として、従来ほど複雑ではなく、辞書への依存度が低く、本来的に効率の良い方法を提供する。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明の第１の態様によれば、コーパスから意見語集合と対象特徴集合を取得するステップと、意見語集合と対象特徴集合との関係、意見語集合の要素の類似度、および対象特徴集合の要素の類似度に基づいて意見語集合と対象特徴集合とを最適化するステップと、最適化された意見語集合および最適化された対象特徴集合に基づいて評価情報を抽出するステップとを備える、評価情報抽出方法が提供される。
【００１３】
本発明の第２の態様によれば、コーパスから意見語集合と対象特徴集合とを取得するように構成された取得手段と、意見語集合と対象特徴集合との関係、意見語集合の要素の類似度、および対象特徴集合の要素の類似度に基づいて意見語集合と対象特徴集合とを最適化するように構成された最適化手段と、最適化された意見語集合および最適化された対象特徴集合に基づいて評価情報を抽出するように構成された抽出手段とを備える、評価情報抽出装置が提供される。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、従来の方法と比較して低コストで管理も不要な機械学習方法を提供する。本発明による方法では、辞書への依存度が低く、従来技術のように、複数の辞書を使う必要がない。
【００１５】
本発明のその他の特徴と利点は、本発明の原理を示す以下の好適な実施例の説明と図面を参照することにより明らかとなるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
図を参照した以下の説明によって、本発明がより包括的に理解されることにより、本発明のその他の目的と効果がさらに明確で理解しやすいものとなるであろう。
【００１７】
【図１】本発明の一実施例による評価情報抽出方法のフローチャートである。
【図２】本発明の他の実施例による評価情報抽出方法のフローチャートである。
【図３】本発明の他の実施例による評価情報抽出方法のフローチャートである。
【図４】本発明の他の実施例による評価情報抽出方法のフローチャートである。
【図５】本発明の一実施例による評価情報抽出装置のブロック図である。
【００１８】
上記のすべての図において、同じ参照番号は、同じか、類似しているか、または対応する特徴や機能を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下では、図を参照して、本発明をより詳細に説明し例示する。本発明の図と実施例は、例示のみ目的として使用されており、本発明の保護範囲を制限するためではないことを理解されたい。
【００２０】
明瞭化のため、最初に、本発明で使用される用語を説明する。
１．コーパス
【００２１】
本発明において、コーパスは、複数のテキストファイルで構成してもよい。テキストファイルは、複数のテキスト単位を取得するために、既定の処理粒度に従って前処理を行ってもよい。テキスト単位は、対象特徴と意見語とが共存する最小の言語単位である。テキスト単位は、単語、句、文、段落、記事全体、またはこれらの組み合わせなど、自由なテキストとすることができる。
２．評価情報
【００２２】
本発明では、評価情報は対象特徴と意見語を含むことができる。
【００２３】
意見語とは、テキスト単位に含まれ、意見を表明するために何かを評価する単語や句である。意見語としては、例えば、「良い」、「高い」、「美しい」、「エレガントだ」、「便利だ」などが挙げられる。
【００２４】
対象特徴とは、テキスト単位に含まれる、意見語によって修飾される評価対象であり、製品やサービスなどが含まれる。対象特徴としては、例えば、「燃料消費率」、「外観」、「価格」、「安全性」、「操縦性」などが挙げられる。
【００２５】
評価情報は、テキスト単位に含まれる意見語と、対応する対象特徴によって構成されるペアであり、明確な意見極性（正、負、中立）を有する。評価情報は、対象特徴と意見語から成る２つ組、すなわち［対象特徴、意見語］とすることができる。例えば、「高排出ガス車の燃料消費率はたいへん高い」、「このモデルの携帯電話の価格は高い」、「このブランドの車の操縦性は非常に良い」という３つのテキスト単位からは、［燃料消費率，高い］、［価格，高い］、［操縦性，良い］という３つの評価情報が得られる。
３．意見語集合と対象特徴集合の関係
【００２６】
同じテキスト単位から意見語と対象特徴が検出された場合、意見語と対象特徴は関係があるとみなされる。コーパスから取得した多数のテキスト単位に基づき、意見語、対象特徴、および両者の関係を探索することによって、意見語の出現頻度、対象特徴の出現頻度、および両者の関係の頻度を得ることができる。
【００２７】
本発明では、意見語集合に含まれる個々の意見語と対象特徴集合に含まれる個々の対象特徴との関係、および関係の頻度を、意見語集合と対象特徴集合の関係と呼ぶ。
【００２８】
例えば、「高排出ガス車の燃料消費率はきわめて高い」、「このモデルの携帯電話の価格は高い」、「このブランドの車の操縦性は非常に良い」、「購入したプリンタの価格はあまりにも高い」という４つのテキスト単位があるとすれば、意見語集合には２つの意見語「良い」と「高い」が含まれており、「良い」の出現頻度は１、「高い」の出現頻度は３である。対象特徴集合には、３つの対象特徴「燃料消費率」、「価格」、「操縦性」が」含まれており、「燃料消費率」の出現頻度は１、「価格」の出現頻度は２、および「操縦性」の出現頻度は１である。意見語「良い」と対象特徴「燃料消費率」とは同じテキスト単位の中では出現（以降、「共起」とする）していないため、この両者の間には関係がなく、したがって両者の関係の頻度は「０」と記録される。同様に、意見語「良い」は、対象特徴「価格」、「操縦性」のいずれとも関係があり、両者と「良い」との関係の頻度はそれぞれ「１」である。意見語「高い」についても同様に、対象特徴「燃料消費率」、「価格」、および「操縦性」のそれぞれとの関係の有無と関係の頻度を得ることができる。以下の例は、「良い」、「高い」という２つの意見語を含む意見語集合（「Ｏ」で示す）と、「燃料消費率」、「価格」、「操縦性」という３つの対象特徴を含む対象特徴集合（「Ｆ」で示す）との関係を示す。
【表１】
0005452563.tif 000002
【００２９】
本発明においては、計算を容易にするために、行列形式で関係を表現してもよい。
【００３０】
意見語集合と対象特徴集合の関係に基づいて、意見語集合から対象特徴集合への変換関係（「ＴＯ−Ｆで示す」）を得ることができる。意見語集合内の「良い」の出現頻度は１、「高い」の出現頻度は３であるから、意見語集合から対象特徴集合への変換関係ＴＯ−Ｆは以下のように示すことができる。
【表２】
0005452563.tif 000003
【００３１】
上表において、「／」は、比例関係を示す。例えば、列「Ｏ（「高い」）」内の「１／３」は、すべてのテキスト単位内で、意見語「高い」と対象特徴「燃料消費率」との共起頻度が「高い」の出現頻度の３分の１であることを示し、「２／３」は、すべてのテキスト単位内で、意見語「高い」と対象特徴「価格」の共起頻度が「高い」の出現頻度の３分の２であることを示し、「０／３」は、すべてのテキスト単位内で、意見語「高い」の出現頻度は３であるが、意見語「高い」と対象特徴「操縦性」とは共起していないことを示している。
【００３２】
さらに、意見語集合と対象特徴集合の関係に基づいて、対象特徴集合から意見語集合への変換関係（「ＴＦ−Ｏ」とする）を得ることができる。対象特徴集合の「燃料消費率」、「価格」、「操縦性」の出現頻度はそれぞれ１、２、１であるため、対象特徴集合から意見語集合への変換関係ＴＦ−Ｏは以下のように示すことができる。
【表３】
0005452563.tif 000004
【００３３】
上表において、「／」は、比例関係を示す。例えば、列「Ｆ「価格」」において、「０／２」は、すべてのテキスト単位内で、対象特徴「価格」が２回出現しているときに、対象特徴「価格」と意見語「良い」は共起していないこと、すなわち、すべてのテキスト単位内の対象特徴「価格」の出現頻度が２であるのに対し、対象特徴「価格」と意見語「良い」は共起していないことを示している。「２／２」は、すべてのテキスト単位内で、対象特徴「価格」が２回出現しているときに、対象特徴「価格」と意見語「高い」の共起頻度は２であることを示している。上記は、テキスト単位内に対象特徴「価格」が出現している状況において、意見語「高い」の出現可能性は大きく、意見語「良い」の出現可能性は小さいことを反映している。
【００３４】
本発明においては、計算を容易にするために、変換関係ＴＯ−Ｆおよび変換関係ＴＦ−Ｏの双方を行列形式で表現することができる。
４．対象特徴集合の要素の類似度および意見語集合の要素の類似度
【００３５】
対象特徴集合の要素の類似度とは、対象特徴集合に含まれるすべての対象特徴の間の類似度の組み合わせである。例えば、対象特徴集合に３つの対象特徴、「燃料消費率」、「価格」、「操縦性」が含まれ、類似度を計算することによって、「燃料消費率」と「価格」の類似度が０．３、「燃料消費率」と「操縦性」の類似度が０．２、「価格」と「操縦性」の類似度が０．０１であるという結果が得られたとすれば、対象特徴集合の要素の類似度は以下のように示すことができる。
【表４】
0005452563.tif 000005
【００３６】
同様に、上記の方法によって得られる意見語集合の要素の類似度を以下に示す。
【表５】
0005452563.tif 000006
【００３７】
本発明においては、計算を容易にするために、上記両集合の要素の類似度を行列形式で表現することができる。
【００３８】
集合内の任意の２つの要素間の類似度は、既存のさまざまな方法に基づいて計算することができる。例えば、意味辞書（セマンティック辞書）に基づく方法を利用してもよい。この方法では、集合内のどの２つの要素間の類似度も、Ｓｙｎｏｎｙｍ  ＤｉｃｔｉｏｎａｒｙやＨｏｗＮｅｔなどの外部の辞書に基づいて、意味構造ツリー内の２つの単語のパス長を調べることによって計算することができる。もう１つの例を挙げれば、機械ベースの学習方法を利用してもよい。この方法では、集合内のどの２つの要素間の類似度も、主成分分析、潜在意味解析、文脈ベクトル類似度などのアルゴリズムに基づいて計算することができる。
【００３９】
本発明は、評価情報を抽出する方法に関する。この方法は、コーパスから意見語集合と対象特徴集合を取得するステップと、意見語集合と対象特徴集合の関係、意見語集合の要素の類似度、および対象特徴集合の要素の類似度に基づいて意見語集合と対象特徴集合を最適化するステップと、最適化された意見語集合と最適化された対象特徴集合に基づいて評価情報を抽出するステップとを備えることができる。
【００４０】
本発明は、「情報共起は、同じカテゴリの対象間の関係と類似度の中に存する」という原則に基づいて、対象特徴集合と意見語集合のランクを調整し、継続的な反復によって対象特徴集合と意見語集合を徐々に最適化し、最終的に得られた最適化後のランク付け結果から高ランクの対象特徴と意見語を抽出し、対象特徴と意見語の関係を利用して、対象特徴と意見語を含む評価情報を構築する。
【００４１】
本発明は、従来の方法と比較して低コストで管理も不要な機械学習方法を提供する。この方法では、従来技術のように、複数の辞書を使う必要はない。それどころか、本発明は辞書を全く使うことなく目的を達成できる他、程度副詞を使うだけで実施は可能である。さらに、本発明は、対象特徴集合と意見語集合の動的なフィルタリングと拡張、および対象特徴と意見語の修飾関係の動的な構築が可能なため、コーパスから迅速かつ効果的に評価情報を抽出することができる。
【００４２】
図１は、本発明の一実施例による評価情報抽出方法のフローチャートである。
【００４３】
ステップＳ１０１において、コーパスから意見語集合と対象特徴集合が取得される。
【００４４】
このステップでは、最初に、コーパスの前処理が行われて、テキスト単位が取得され、次に、取得されたテキスト単位に基づき、意見語抽出規則に従って意見語集合が取得され、対象特徴抽出規則に従って対象特徴集合が取得されてもよい。
【００４５】
コーパスの前処理としては、例えば、コーパス内のテキストファイルを、単文分割、単語分割、品詞タグ付け、繁体字／簡体字変換などにより処理することができる。１つの実施例において、１つの文をテキスト単位とし、その文を、対象特徴と意見語が共起する最小言語単位として扱う。例えば、テキストコーパス内のテキストファイルは、７つの句読点記号（句点「。」、コンマ「，」、セミコロン「；」、感嘆符「！」、疑問符「？」、読点「、」）に対して符号置換を行い、改行することによって、単文に分割される。次に、取得された文に対して、単語分割、品詞タグ付け、繁体字／簡体字変換などの処理が必要に応じて行われる。そして、前処理された文（すなわちテキスト単位）に基づき、意見語抽出規則に従って意見語集合が取得され、対象特徴抽出規則に従って対象特徴集合が取得される。
【００４６】
意見語抽出規則としては、例えば、程度副詞のすぐ後に続く文節、形容詞、機能語を含まない文節、最長の意見語よりも長さが短いか等しい文節、および最小出現頻度の意見語よりも出現頻度が高い文節を、意見語としてテキスト単位から１つ以上抽出するという方法でもよい。
【００４７】
１つの実施例において、コーパスから取得された個々のテキスト単位を、意見語抽出規則に従って検索することによって、意見語の可能性があるすべての文節が検出される。例えば、「高排出ガス車の燃料消費率はたいへん高い」というテキスト単位があるとし、意見語抽出規則が「程度副詞のすぐ後に続く文節を意見語としてテキスト単位から抽出する」である場合、このテキスト単位には程度副詞が「たいへん」の１つしかないため、「たいへん」のすぐ後にある「高い」が意見語として抽出される。このように、コーパスから取得された個々のテキスト単位に上記の処理が行われることによって、意見語候補の集合が取得される。
【００４８】
対象特徴抽出規則は、例えば、「基本名詞句、基本名詞句同士の組み合わせ、基本名詞句と名詞／動名詞の組み合わせ、基本名詞句と限定詞の組み合わせ、および限定詞と名詞／動名詞の組み合わせ、機能語を含まない文節、最長の対象特徴よりも長さが短いか等しい文節、および出現頻度が最少の対象特徴よりも出現頻度が多い文節を、テキスト単位から１つ以上抽出して対象特徴とする」であってもよい。
【００４９】
１つの実施例においては、コーパスから取り出した個々のテキスト単位を、意見語抽出規則に従って検索することによって、意見語の可能性のあるすべての文節が検出され、次に、検出された意見語が存在するテキスト単位の中で、対象特徴抽出規則に従って文脈から対象特徴が検出される。新たな対象特徴が検出された場合には、その対象特徴は対象特徴集合に追加される。この手順では、対象特徴と意見語がペアで出現する頻度に関する統計が作成され、意見語集合の中のどの意見語と対象特徴集合の中のどの対象特徴が同一のテキスト単位に出現していたか、およびその出現頻度を知ることによって、意見語集合と対象特徴集合の間の関係を求めることができる。
【００５０】
ここで注目すべきは、当業者はここで開示した方法に限定されることなく、従来技術の適切な方法を使用して、意見語抽出規則と対象特徴抽出規則を定義できることである。
【００５１】
ステップＳ１０２において、意見語集合と対象特徴集合の関係、意見語集合の要素の類似度、および対象特徴集合の要素の類似度に基づいて、意見語集合と対象特徴集合が最適化される。
【００５２】
１つの実施例においては、ステップＳ１０２は以下の方法で実施される。１）  意見語集合と対象特徴集合のうちの第１の集合のスコアに従い、意見語集合と対象特徴集合の関係に基づいて、意見語集合と対象特徴集合のうちの第２の集合のスコアが計算され、２）  第２の集合の要素の類似度を使って第２の集合のスコアが調整され、３）  第２の集合の調整後のスコアに従い、意見語集合と対象特徴集合の関係に基づいて、第１の集合のスコアが計算され、４）  第１の集合の要素の類似度を使って第１の集合のスコアが調整され、第１の集合の調整後のスコアに従い、意見語集合と対象特徴集合の関係に基づいて、第２の集合のスコアが計算され、５）  第１の集合の調整前後のスコアの差が既定の要件を満たしているか、または、第２の集合の調整前後のスコアの差が既定の要件を満たしている場合には、第１の集合の調整後のスコアに従って第１の集合の要素がランク付けされ、かつ、第２の集合の調整後のスコアに従って第２の集合の要素がランク付けされる。次に、図２を参照して、この実施例について説明する。
【００５３】
他の実施例では、ステップＳ１０２は以下の方法で実施される。１）  意見語集合と対象特徴集合のうちの第１の集合のスコアは第１の集合の要素の類似度を使って調整され、２）  第１の集合の調整後のスコアに従い、意見語集合と対象特徴集合の関係に基づいて、意見語集合と対象特徴集合のうちの第２の集合のスコアが計算され、３）  第２の集合の要素の類似度を使って第２の集合のスコアが調整され、第２の集合の調整後のスコアに従い、意見語集合と対象特徴集合との関係に基づいて、第１の集合のスコアが計算され、４）  第１の集合の調整前後のスコアの差が既定の要件を満たしているか、または、第２の集合の調整前後のスコアの差が既定の要件を満たしている場合には、第１の集合の調整後のスコアに従って、第１の集合の要素がランク付けされ、かつ、第２の集合の調整後のスコアに従って、第２の集合の要素がランク付けされる。次に、図３を参照して、本実施例について説明する。
【００５４】
本発明においては、説明の便宜上、意見語集合と対象特徴集合のうちの１つを第１の集合とし、この集合とは異なる別の集合は第２の集合としている。第１の集合は意見語集合か対象集合のいずれかであり、第２の集合も意見語集合と対象特徴集合のいずれかであるが、第１の集合は第２の集合と同じではない。つまり、第１の集合が意見語集合の場合には、第２の集合は対象特徴集合であり、第１の集合が対象特徴集合の場合には、第２の集合は意見語集合である。
【００５５】
ステップＳ１０３において、最適化された意見語集合と最適化された対象特徴集合に基づいて、評価情報が抽出される。
【００５６】
１つの実施例においては、ステップＳ１０３は以下の方法で実施される。
【００５７】
まず、最適化された意見語集合から意見語の既定のしきい値に従って高ランクの意見語が抽出され、最適化された対象特徴集合から対象特徴の既定のしきい値に従って高ランクの対象特徴が抽出され、次に、意見語集合と対象特徴集合の関係に基づいて、高ランクの意見語と高ランクの対象特徴から評価情報が取得される。
【００５８】
意見語の既定のしきい値や対象特徴の既定のしきい値は、様々な方法で求めることができる。例えば、経験値に従って指定されるか、従来技術に従って求められるか、数学モデルに従って計算される適切な事前設定値でよく、または、当業者により設定された既定の適切な値であってもよい。
【００５９】
本実施例では、意見語集合の中で事前に設定された特定の順位しきい値より前にランク付けされた意見語が、高い順位の意見語として抽出される。例えば、意見語集合に１０，０００個の意見語が含まれている場合に、順位しきい値として５，０００が設定されていれば、上位５，０００個の意見語が抽出される。同様に、上記のような方法で、対象特徴集合の中で、事前に設定された特定の順位しきい値（例えば４，０００）よりも高い順位の対象特徴が抽出される。
【００６０】
意見語集合と対象特徴集合の関係は、コーパス内のテキスト単位に従って取得されるため、上位５，０００個の意見語と上位４，０００個の対象特徴は、この関係に従ってペアにされる。こうして、同一のテキスト単位内で関係を有する意見語と対象特徴が２つ組のペアにされることにより、評価情報が取得される。
【００６１】
ここで注目すべきは、当業者は、ここで開示される方法に限らず、従来技術の適切な方法により、最適化された意見語集合と最適化された対象特徴集合に基づいて評価情報を抽出できることである。
【００６２】
図１のフローはこれで終了する。
【００６３】
図２は、本発明の他の実施例による評価情報抽出方法のフローチャートである。
【００６４】
ステップ２０１において、コーパスから意見語集合と対象特徴集合が取得される。
【００６５】
このステップはステップＳ１０１と類似しているため、詳細は省略する。
【００６６】
ステップＳ２０２では、意見語集合と対象特徴集合のうちの第１の集合のスコアに従い、意見語集合と対象特徴集合の関係に基づいて、意見語集合と対象特徴集合のうちの第２の集合のスコアが計算される。
【００６７】
第１の集合のスコアの初期値は多数の方法によって求めることができる。１つの実施例においては、まず、コーパスの第１の集合の各要素の頻度情報について統計が作成され、次に、事前に定義された方針に基づいて第１の集合のスコアが取得される。例えば、コーパスの第１の集合の各要素の頻度情報は、そのまま第１の集合のスコアとしてもよいが、事前に設定された重み付け係数を使って頻度情報に重み付けを行った上で第１の集合のスコアとすることもできる。具体的には、第１の集合が意見語集合である場合には、意見語が程度副詞辞書の程度副詞と共に使われているか否かと、そのような使われ方をしている頻度とを判定し、コーパスの第１の集合の各要素の頻度情報を修正することによって、第１の集合のスコアが取得される。
【００６８】
前述のように、意見語集合から対象特徴集合への変換関係ＴＯ−Ｆ、および対象特徴集合から意見語集合への変換関係ＴＦ−Ｏは、意見語集合と対象特徴集合との関係に従って求められる。
【００６９】
第１の集合が意見語集合である場合、対象特徴集合のスコアは、変換関係ＴＯ−Ｆを使い、意見語集合のスコアに従って計算される。第１の集合が対象特徴集合である場合、意見語集合のスコアは、変換関係ＴＦ−Ｏを使い、対象特徴集合のスコアに従って計算される。この２つの計算手順は対称的であり、両者ともそのままベクトル行列乗算を実行するか、重み付け係数で重み付けを行った後でベクトル行列乗算を実行してもよく、また当業者によって実行可能なその他の適切な方法によって実行することもできる。
【００７０】
ステップＳ２０３において、第２の集合の要素の類似度を使って第２の集合のスコアが調整される。
【００７１】
１つの実施例では、第２の集合の要素の類似度を使うことによって行われる第２の集合のスコアの調整は、第２の集合の要素の類似度と先験的な信頼度に基づき、第２の集合のスコアを調整することによって調整スコアを求め、調整スコアと第２の集合のスコアの差が既定の要件を満たしている場合には、調整スコアを第２の集合の調整後スコアと判定して第２の集合のスコアの調整を停止し、調整スコアと第２の集合のスコアとの差が既定の要件を満たしていない場合には、第２の集合のスコアを調整スコアで更新する、という方法で行われる。
【００７２】
ステップＳ２０４において、第２の集合の調整後のスコアに従い、意見語集合と対象特徴集合の関係に基づいて、第１の集合のスコアが計算される。
【００７３】
前述のように、意見語集合から対象特徴集合への変換関係ＴＯ−Ｆ、および対象特徴集合から意見語集合への変換関係ＴＦ−Ｏは、意見語集合と対象特徴集合の関係に従って取得される。
【００７４】
第２の集合が意見語集合である場合には、意見語集合のスコアに従い、変換関係ＴＯ−Ｆを使って、対象特徴集合のスコアが計算される。第２の集合が対象特徴集合である場合には、対象特徴集合のスコアに従い、変換関係ＴＦ−Ｏを使って、意見語集合のスコアが計算される。この２つの計算手順は対称的であり、両者ともそのままベクトル行列乗算を実行するか、重み付け係数で重み付けを行った後でベクトル行列乗算を実行してもよく、また当業者によって実行可能なその他の適切な方法によって実行することもできる。
【００７５】
ステップＳ２０５において、第１の集合の要素の類似度を使って第１の集合のスコアが調整される。
【００７６】
１つの実施例おいては、第１の集合の要素の類似度を使った第１の集合のスコアの調整は、第１の集合の要素の類似度と先験的な信頼度に基づき、第１の集合のスコアを調整することによって調整スコアを求め、調整スコアと第１の集合のスコアとの差が既定の要件を満たしている場合には、調整スコアを第１の集合の調整後スコアと判定して第１の集合のスコアの調整を停止し、調整スコアと第１の集合のスコアとの差が既定の要件を満たしていない場合には、第１の集合のスコアを調整スコアで更新する、という方法で行われる。
【００７７】
この実施例おいては、調整スコアと第１の集合のスコアとの差が既定の要件を満たしているか否かの判定は、様々な方法で行うことができる。例えば、実行された調整の回数をカウントしてもよい。カウント結果が事前に設定された反復回数を超えた場合には、調整スコアと第１の集合のスコアとの差は既定の要件を満たしているとみなされる。もう１つの例を挙げれば、調整スコアと第１の集合のスコアとの差が取得され、その差が既定のしきい値よりも小さい場合には、両者の差が既定要件を満たしているとみなされる。さらにもう１つの例を挙げれば、調整スコアと第１の集合のスコアとの角度コサイン値が計算され、角度コサイン値が既定のしきい値よりも小さい場合には、両者の差は既定の要件を満たしているとみなされる。さらに、当業者はここで開示した方法に限定されず、従来技術の適切な方法でこの判定を行うことができる。
【００７８】
ステップＳ２０６において、第１の集合の調整前後のスコアの差が既定の要件を満たしているか否かが判定される。
【００７９】
ステップＳ２０６は多数の方法で実行することができる。例えば、第１の集合のスコアが調整される回数をカウントしてもよい。カウント結果が事前に設定された反復回数を超えた場合には、第１の集合の調整前後のスコアの差は既定の要件を満たしているとみなされる。もう１つの例を挙げれば、第１の集合の調整前後のスコアの差が取得され、スコアの差が既定のしきい値よりも小さい場合には、両者の差は既定の要件を満たしているとみなされる。さらにもう１つの例を挙げれば、第１の集合の調整前後のスコアの角度コサイン値を計算し、角度コサイン値が既定のしきい値よりも小さい場合には、両者の差は既定の要件を満たしているとみなされる。さらに、当業者はここで開示した方法に限定されず、従来技術の適切な方法でこの判定を行うことができる。
【００８０】
本発明の他の実施例では、ステップＳ２０６で述べたステップが、第２の集合の調整前後のスコアの差が既定の要件を満たしているか否かの判定に置き換えられる。
【００８１】
Ｓ２０６において、第１の集合の調整前後のスコアの差が既定の要件を満たしていると判定された場合、このフローはさらにステップＳ２０７へと進むが、このスコアの差が既定の要件を満たしていないと判定された場合にはステップＳ２０２に戻る。
【００８２】
ステップＳ２０７において、第１の集合の要素は第１の集合の調整後のスコアに従ってランク付けされ、第２の集合の要素は第２の集合の調整後のスコアに従ってランク付けされる。
【００８３】
第１の集合の調整後のスコアと第２の集合の調整後のスコアは、いずれもＳ２０２からＳ２０６までのステップを何度も繰り返すことによって求められる。
【００８４】
第１の集合の調整後のスコアは、第１の集合の各要素に対応するスコアを値とするベクトルである。したがって、第１の集合の要素は、第１の集合の要素がそれぞれの対応するスコア値の大きさの順にランクされるように再度ランク付けされる。これにより得られた第１の集合は、最適化された第１の集合である。
【００８５】
同様に、第２の集合の調整後のスコアは、第２の集合の各要素に対応するスコアを値とするベクトルである。したがって、第２の集合の要素は、第２の集合の調整後のスコアに従って、第２の集合の要素がそれぞれの対応するスコア値の大きさの順にランクされるように再度ランク付けされる。これにより得られた第２の集合は、最適化された第２の集合である。
【００８６】
ステップＳ２０８において、最適化された意見語集合と最適化された対象特徴集合に基づいて、評価情報が抽出される。
【００８７】
このステップはステップＳ１０３と類似しているため、ここでは詳細を省略する。
【００８８】
図２のフローはこれで終了する。
【００８９】
ここで注目すべきは、本発明の１つの実施例において、図２に示す実施例は、コーパスの第１の集合の各要素の頻度情報に基づき、事前に定義された方針に従って、第１の集合のスコアを初期化するというステップをさらに備えることである。事前に定義された方針に従って行う初期化は、コーパスの第１の集合の各要素の頻度情報をそのまま使って第１の集合のスコアを初期化する方法や、事前に設定された重み付け係数を使って頻度情報に重み付けを行うことにより第１の集合のスコアを初期化する方法で実施することができる。具体的には、第１の集合が意見語集合である場合には、意見語が程度副詞辞書の程度副詞と共に使われているか否かと、そのような使われ方をしている頻度とを判定して、コーパスの第１の集合の各要素の頻度情報が修正し、その修正後の頻度情報を使用して第１の集合のスコアが初期化される。
【００９０】
本発明においては、上述したように、第１の集合は意見語集合か対象特徴集合のいずれかであり、第２の集合も意見語集合と対象特徴集合のいずれかであるが、第１の集合は第２の集合と同一ではない。  
【００９１】
Ｓ２０１からＳ２０８までのステップを実施するための本発明の１つの実施例において、第１の集合は対象特徴集合であり、第２の集合は意見語集合である。ステップＳ２０１でコーパスから意見語集合と対象特徴集合が取得された後、ステップＳ２０２において、対象特徴集合のスコアに従い、意見語集合と対象特徴集合の関係に基づいて、意見語集合のスコアが計算される。次に、ステップＳ２０３において、ステップＳ２０２から取得された意見語集合のスコアが、意見語集合の要素の類似度を使って調整される。その後、ステップＳ２０４において、ステップＳ２０３で調整された意見語集合のスコアに従い、意見語集合と対象特徴集合の関係に基づいて、対象特徴集合のスコアが計算される。次に、ステップＳ２０５において、対象特徴集合の要素の類似度を使って、対象特徴集合のスコアが調整される。その後、ステップＳ２０６において、ステップＳ２０５で調整された対象特徴集合のスコアと調整前のスコアの差が既定の要件を満たしているか否かが判定される。スコアの差が既定の要件を満たしていない場合には、フローはステップＳ２０２に戻るが、スコアの差が既定の要件を満たしている場合には、フローはさらにステップＳ２０７へと進み、ステップＳ２０５で調整された対象特徴集合のスコアに従って対象特徴集合の要素をランク付けすることにより、最適化された対象特徴集合が取得され、かつ、ステップＳ２０３で調整された意見語集合のスコアに従って意見語集合の要素をランク付けすることにより、最適化された意見語集合が取得される。最後に、ステップＳ２０８において、最適化された意見語集合と最適化された対象特徴集合に基づいて評価情報が抽出される。
【００９２】
Ｓ２０１からＳ２０８までのステップを実施するための本発明の他の実施例において、第１の集合は意見語集合であり、第２の集合は対象特徴集合である。ステップＳ２０１でコーパスから意見語集合と対象特徴集合が取得された後、ステップＳ２０２において、意見語集合のスコアに従い、意見語集合と対象特徴集合の関係に基づいて、対象特徴集合のスコアが計算される。次に、ステップＳ２０３において、ステップＳ２０２から取得された対象特徴集合のスコアは、対象特徴集合の要素の類似度を使って調整される。その後、ステップＳ２０４において、ステップＳ２０３で調整された対象特徴集合のスコアに従い、意見語集合と対象特徴集合の関係に基づいて、意見語集合のスコアが計算される。次に、ステップＳ２０５において、意見語集合の要素の類似度を使って、意見語集合のスコアが調整される。その後、ステップＳ２０６において、ステップＳ２０５で調整された意見語集合のスコアと調整前のスコアの差が既定の要件を満たしているか否かが判定される。スコアの差が既定の要件を満たしていない場合には、フローはステップＳ２０２に戻るが、スコアの差が既定の要件を満たしている場合には、フローはさらにステップＳ２０７へと進み、ステップＳ２０５で調整された意見語集合のスコアに従って意見語集合の要素をランク付けすることにより、最適化された意見語集合が取得され、かつ、ステップＳ２０３で調整された対象特徴集合のスコアに従って対象特徴集合の要素をランク付けすることにより、最適化された対象特徴集合が取得される。最後に、ステップＳ２０８において、最適化された意見語集合と最適化された対象特徴集合に基づいて、評価情報が抽出される。
【００９３】
図３は、本発明の他の実施例による評価情報抽出方法のフローチャートである。
【００９４】
ステップＳ３０１において、コーパスから意見語集合と対象特徴集合が取得される。
【００９５】
このステップはステップＳ１０１と類似しているため、詳細は省略する。
【００９６】
ステップＳ３０２において、第１の集合の要素の類似度を使って、意見語集合と対象特徴集合のうちの第１の集合のスコアが調整される。
【００９７】
第１の集合のスコアの初期値は多数の方法によって求めることができる。１つの実施例においては、まず、コーパスの第１の集合の各要素の頻度情報について統計が作成され、次に、事前に定義された方針に基づいて第１の集合のスコアが取得される。例えば、コーパスの第１の集合の各要素の頻度情報は、そのまま第１の集合のスコアとしてもよいが、事前に設定された重み付け係数を使って頻度情報に重み付けを行った上で第１の集合のスコアとすることもできる。具体的には、第１の集合が意見語集合である場合には、意見語が程度副詞辞書の程度副詞と共に使われているか否かと、そのような使われ方をしている頻度とを判定し、コーパスの第１の集合の各要素の頻度情報を修正することによって、第１の集合のスコアが取得される。
【００９８】
このステップの他の部分は、ステップＳ２０５に類似しているため、詳細は省略する。
【００９９】
ステップＳ３０３において、第１の集合の調整後のスコアに従い、意見語集合と対象特徴集合の関係に基づいて、意見語集合と対象特徴集合のうちの第２の集合のスコアが計算される。このステップはステップＳ２０２と類似している。
【０１００】
ステップＳ３０４において、第２の集合の要素の類似度を使って第２の集合のスコアが調整される。このステップはステップＳ２０３と類似している。
【０１０１】
ステップＳ３０５において、第２の集合の調整前後のスコアの差が既定の要件を満たしているか否かが判定される。このステップはステップＳ２０６と類似している。
【０１０２】
本発明の他の実施例では、ステップＳ３０５で述べたステップが、第１の集合の調整前後のスコアの差が既定の要件を満たしているか否かの判定に置き換えられる。
【０１０３】
ステップＳ３０５での判定結果が「はい」の場合には、フローはさらにステップＳ３０６へと進み、判定結果が「いいえ」の場合には、フローはステップＳ３０２に戻る。
【０１０４】
ステップＳ３０６では、第１の集合の要素は、第１の集合の調整後のスコアに従ってランク付けされ、第２の集合の要素は、第２の集合の調整後のスコアに従ってランク付けされる。このステップはステップＳ２０７と類似している。
【０１０５】
ステップＳ３０７では、最適化された意見語集合と最適化された対象特徴集合に基づいて、評価情報が抽出される。
【０１０６】
このステップはステップＳ１０３と類似しているため、ここでは詳細を省略する。
【０１０７】
図３のフローはこれで終了する。
【０１０８】
ここで注目すべきは、本発明の１つの実施例において、図３に示す実施例はさらに、コーパスの第１の集合の各要素の頻度情報に基づき、事前に定義された方針に従って、第１の集合のスコアを初期化するというステップをさらに備えることである。事前に定義された方針に従って行う初期化は、コーパスの第１の集合の各要素の頻度情報をそのまま使うことによって第１の集合のスコアが初期化される方法や、事前設定された重み付け係数を使って頻度情報に重み付けをすることによって、第１の集合のスコアが初期化されるという方法で実施することができる。具体的には、第１の集合が意見語集合である場合には、意見語が程度副詞辞書の程度副詞と共に使われているか否かと、そのような使われ方をしている頻度とを判定することによって、コーパスの第１の集合の各要素の頻度情報が修正され、その修正後の頻度情報が第１の集合のスコアを初期化するために使用される。
【０１０９】
本発明においては、上述したように、第１の集合は意見語集合か対象集合のいずれかであり、第２の集合も意見語集合と対象特徴集合のいずれかであるが、第１の集合は第２の集合と同一ではない。
【０１１０】
Ｓ３０１からＳ３０７までのステップを実施するための本発明の１つの実施例において、第１の集合は対象特徴集合であり、第２の集合は意見語集合である。Ｓ３０１からＳ３０７までのステップを実施するための本発明の他の実施例において、第１の集合は意見語集合であり、第２の集合は対象特徴集合である。
【０１１１】
図４は、本発明のもう１つの実施例による評価情報抽出方法のフローチャートである。図４に示す実施例は、図２に示す実施例において、第１の集合が意見語集合で、第２の集合が対象特徴集合である場合の状況を想定して示している。
【０１１２】
ステップ４０１において、コーパスから意見語集合と対象特徴集合が取得される。
【０１１３】
本実施例において、コーパスを前処理した後に、「高排出ガス車の燃料消費率はたいへん高い」、「このモデルの携帯電話の価格は高い」、「このブランドの車の操縦性は非常に良い」、「購入したプリンタの価格はあまりにも高い」という４つのテキスト単位が得られたとする。
【０１１４】
意見語集合は、意見語抽出規則に従って取得され、対象特徴集合は対象特徴抽出規則に従って取得される。
【０１１５】
コーパスの上記４つのテキスト単位に基づき、意見語抽出規則に従うことにより、「良い」、「高い」という２つの意見語を含む意見語集合が取得され、かつ、「良い」の出現頻度は１、「高い」の出現頻度は３と判定される。
【０１１６】
コーパスの上記４つのテキスト単位基づき、対象特徴抽出規則に従うことにより、対象特徴集合には「燃料消費率」、「価格」、「操縦性」という３つの対象特徴が含まれ、かつ、「燃料消費率」の出現頻度は１、「価格」の出現頻度は２、「操縦性」の出現頻度は１であると判定される。
【０１１７】
ステップＳ４０２において、意見語集合のスコアに従い、意見語集合と対象特徴集合の関係に基づいて、対象特徴集合のスコアが計算される。
【０１１８】
２つの集合の関係は、表１に示すように、ステップＳ４０１で取得された意見語集合と対象特徴集合に従って求めることができる。その関係（「Ｃ」とする）は、次の行列形式で表現される。
【数１】
0005452563.tif 000007
【０１１９】
ステップＳ２０２で説明したように、意見語のスコアの初期値は多数の方法によって得ることができる。例えば、ステップＳ４０２の１つの実施例においては、事前に定義された程度副詞辞書が使用される。意見語が程度副詞辞書にある程度副詞と共に１回使われている場合には、意見語のスコアは１となる（意見語のスコアの初期値は０に設定される）。このように、意見語が程度副詞と共に使われる頻度の統計を作成することによって、意見語のスコアを求めることができる。個々の意見語のスコアは、意見語集合の個々の意見語に対してこれを実行することで求められる。本発明において、意見語集合に含まれる個々の意見語のスコアは、総称して「意見語集合のスコア」と呼ばれる。
【０１２０】
程度副詞辞書には、例えば、「たいへん（很）」、「最も（最）」、「極端に（極）」、「あまりにも多く（太）」、「非常に（非常）」、「十分に（十分）」、「とても（更）」、「とても多く（更加）」、「より多く（越）」、「過度に（過）」、「さらに多くの（越出）」、「きわめて（極其）」、「例外的に（格外）」、「とりわけ（分外）」、「少し（有点儿）」、「特別に（偏）」、「やや（稍）」、「ほんの少し（稍微）」、「ほとんど（几乎）」、「わずかに（略微）」、「あまりにも（過于）」、および「特に（尤其）」などの程度を表す副詞を１つ以上含めることができる。
【０１２１】
コーパスから取得されたテキスト単位において、意見語「良い」の出現頻度は１、「高い」の出現頻度は３である。「たいへん」および「あまりにも」は、程度副詞辞書に定められた程度副詞であるため、程度副詞の後に続く意見語「良い」の出現頻度１、程度副詞の後に続く意見語「高い」の出現頻度２が求められる。その結果、意見語集合のスコア（「Ｏｓｃｏｒｅ」とする）は、以下のようになる。
Ｏｓｃｏｒｅ＝（１  ２）                        （２）
【０１２２】
本発明においては、意見語集合の意見語のスコアが大きいほど、コーパス内の意見語の使用頻度は高く、評価情報抽出のための意見語の有用性が高くなる。同様に、対象特徴集合の対象特徴のスコアが大きいほど、コーパス内の対象特徴の使用頻度は高く、評価情報抽出のための対象特徴の有用性が高くなる。
【０１２３】
後のステップＳ４１２では、一定の条件が満たされていれば、フローはさらにステップＳ４１３に進み、そこで、意見語集合のスコアは調整後の意見語集合のスコアで更新される。その後、フローはステップＳ４１３からステップＳ４０２へと戻るが、ステップＳ４０２では、コーパス内の意見語の頻度情報の統計を作成することによって得られた意見語集合のスコアの代わりに、ステップＳ４１１で得られた調整後の意見語集合のスコアを使用してもよい。
【０１２４】
対象特徴集合のスコア（「Ｆｓｃｏｒｅ」とする）は、意見語集合のスコアＯｓｃｏｒｅに従い、意見語集合と対象特徴集合の関係Ｃに基づいて、いくつかの方法で計算することができる。
【０１２５】
例えば、意見語集合から対象特徴集合への変換関係ＴＯ−Ｆは、表２に示すような意見語集合と対象特徴集合の関係Ｃから求められる。この変換関係ＴＯ−Ｆは、次の行列形式で表現することができる。
【数２】
0005452563.tif 000008
【０１２６】
一例を挙げれば、変換関係ＴＯ−Ｆと、意見語集合のスコアＯｓｃｏｒｅとの積は、対象特徴集合のスコアＦｓｃｏｒｅとみなすことができる。
【数３】
0005452563.tif 000009
【０１２７】
他の例では、上記の式（４）の結果は、重み付け係数（数値、ベクトル、または行列）による重み付けが可能であり、重み付けを行った結果が対象特徴集合のスコアＦｓｃｏｒｅとみなされる。
【０１２８】
ステップＳ４０３において、対象特徴集合のスコアは、対象特徴集合の要素の類似度および先験的な信頼度に基づいて調整され、調整スコアが求められる。
【０１２９】
表４に対象特徴集合の要素の類似度を示しているが、これは以下のような形式で表現し、ＳＦとしてもよい。
【数４】
0005452563.tif 000010
【０１３０】
ステップＳ４０３は、ステップＳ２０３で示した多数の方法で実行することができる。例えば、対象特徴集合のスコアは、対象特徴集合の要素の類似度ＳＦおよび先験的な信頼度（αとする）に基づいて調整されて、調整スコアＸが求められる。
Ｘ＝ＳＦ・Ｆｓｃｏｒｅ＋α・Ｆ１ｓｃｏｒｅ          （６）
【０１３１】
式（６）において、Ｆ１ｓｃｏｒｅは、対象特徴集合のスコアの初期値（例えば、ステップＳ４０２で、意見語集合のスコアに従って最初に得られた対象特徴集合のスコア）である。先験的な信頼度αは、経験値に従って前もって指定するか、従来技術に従って求めるか、数学モデルに従って計算するか、または当業者が適切な事前設定値として設定してもよい。
【０１３２】
ステップＳ４０４において、調整スコアと対象特徴集合のスコアの差が既定の要件を満たしているか否かが判定される。
【０１３３】
ステップＳ２０３と同様に、調整スコアと対象特徴集合のスコアの差が既定の要件を満たしているか否かの判定は、多数の方法で行うことができる。例えば、調整スコアと対象特徴集合のスコアの差が既定の要件を満たしているか否かは、反復回数をカウントするか、調整スコアと対象特徴集合のスコアの差をしきい値と比較するか、または、調整スコアと対象特徴集合のスコアとの角コサイン値を評価することによって、判定してもよい。さらに、当業者はここで開示した方法に限定されず、従来技術の適切な方法によってこの判定を行うことができる。
【０１３４】
ステップＳ４０４で調整スコアと対象特徴集合のスコアの差が既定の要件を満たしていると判定された場合には、フローはさらにステップＳ４０６へと進み、既定の要件を満たしていないと判定された場合には、フローはステップＳ４０５へ進む。
【０１３５】
ステップＳ４０５において、対象特徴集合のスコアが調整スコアで更新される。
【０１３６】
調整スコアを対象特徴集合のスコアに置き換えることにより、対象特徴集合の元のスコアではなく、ステップＳ４０３で調整された対象特徴集合のスコアが調整スコアとなるので、反復手順の修正が容易になる。
【０１３７】
ステップＳ４０６において、調整スコアが対象特徴集合の調整後のスコアとみなされる。
【０１３８】
この実施例では、対象特徴集合の調整後のスコアは以下のようになる。
【数５】
0005452563.tif 000011
【０１３９】
ステップＳ４０７において、意見語集合のスコアは、対象特徴集合の調整後のスコアに従って、意見語集合と対象特徴集合の関係に基づいて計算される。
【０１４０】
意見語集合のスコアＯｓｃｏｒｅは、対象特徴集合のスコアＦｓｃｏｒｅに従い、意見語集合と対象特徴集合の関係Ｃに基づいて、多数の方法で計算することができる。
【０１４１】
例えば、対象特徴集合から意見語集合への変換関係ＴＦ−Ｏは、表３に示すように、関係Ｃから求められる。この変換関係ＴＦ−Ｏは、次の行列形式で表現される。
【数６】
0005452563.tif 000012
【０１４２】
一例を挙げれば、変換関係ＴＯ−Ｆと、ステップＳ４０６から求められた対象特徴集合のスコアＦｓｃｏｒｅとの積は、意見語集合のスコアＯｓｃｏｒｅとみなされる。
【数７】
0005452563.tif 000013
【０１４３】
他の例を挙げれば、上記の式（８）の結果は、重み付け係数（数値、ベクトル、または行列）による重み付けが可能で、重み付けを行った結果が意見語集合のスコアとみなされる。
【０１４４】
ステップＳ４０８において、意見語集合のスコアが意見語集合の要素の類似度と先験的な信頼度に基づいて調整され、調整スコアが得られる。
【０１４５】
意見語集合の要素の類似度は表５に示されているが、以下のような形式で表現し、Ｓｏとしてもよい。
【数８】
0005452563.tif 000014
【０１４６】
ステップＳ４０８は、ステップＳ２０５で示した多数の方法で実行することができる。例えば、意見語集合のスコアは、意見語集合の要素の類似度Ｓｏおよび先験的な信頼度（βとする）に基づいて調整されて、調整スコアＹが得られる。
Ｙ＝ＳＯ・Ｏｓｃｏｒｅ＋β・Ｏ１ｓｃｏｒｅ              （１１）
【０１４７】
式（１１）において、Ｏ１ｓｃｏｒｅは意見語集合のスコアの初期値を示す。先験的な信頼度βは、経験値に従って前もって指定するか、従来技術に従って求めらるか、数学モデルに従って計算するか、または、当業者が適切な事前設定値として設定してもよい。
【０１４８】
ステップＳ４０９において、調整スコアと意見語集合のスコアとの差が既定の要件を満たしているか否かが判定される。
【０１４９】
ステップＳ２０５と同様に、調整スコアと意見語集合のスコアの差が既定の要件を満たしているか否かの判定は、多数の方法で行うことができる。例えば、実行された調整の回数をカウントし、カウント結果が事前に設定された反復回数を超える場合には、調整スコアと意見語集合のスコアの差は既定の要件を満たしているとみなされる。もう１つの例を挙げれば、調整スコアと意見語集合のスコアとの差を求め、その差が既定のしきい値よりも小さい場合には、両者の差は既定の要件を満たしているとみなされる。もう１つの例を挙げれば、調整スコアと意見語集合のスコアの角度コサイン値が計算され、角度コサイン値が既定のしきい値よりも小さい場合には、両者の差は既定の要件を満たしているとみなされる。さらに、当業者はここで開示した方法のみに限定されず、従来技術の適切な方法によってこの判定を行うことができる。
【０１５０】
ステップＳ４０９で調整スコアと対象特徴集合のスコアの差が既定の要件を満たしていると判定された場合には、フローはさらにステップＳ４１１へと進み、この差が既定の要件を満たしていないと判定された場合には、フローはステップＳ４１０へ進む。
【０１５１】
ステップＳ４１０において、意見語集合のスコアが調整スコアで更新される。
【０１５２】
ステップＳ４１１において、調整スコアが調整後の意見語集合のスコアであるとみなされる。
【０１５３】
ステップＳ４１２において、意見語集合の調整前後のスコアの差が既定の要件を満たしているか否かが判定される。
【０１５４】
この判定は、例えば、意見語集合のスコアの調整回数をカウントすることによって行うことができる。カウント結果が事前に設定された反復回数を超えた場合には、意見語集合の調整前後のスコアの差が既定の要件を満たしているとみなされる。もう１つの例を挙げれば、意見語集合の調整前後のスコアの差を求め、スコアの差が既定のしきい値よりも小さい場合には、両者の差が既定の要件を満たしているとみなされる。もう１つの例を挙げれば、意見語集合の調整前後のスコアの角度コサイン値が計算され、角度コサイン値が既定のしきい値よりも小さい場合には、両者の差が既定の要件を満たしているとみなされる。さらに、当業者はここで開示した方法のみに限定されず、従来技術の適切な方法によってこの判定を行うことができる。
【０１５５】
本発明の他の実施例では、ステップＳ４１２に示したステップが、対象特徴集合の調整前後のスコアの差が既定の要件を満たしているか否かの判定と置き換えられる。この場合においても、本発明は実施可能であり、本発明の効果が達成される。
【０１５６】
ステップＳ４１２において、意見語集合の調整前後のスコアの差が既定の要件を満たしていると判定された場合には、フローはさらにステップＳ４１４へと進み、この差が既定の要件を満たしていないと判定された場合には、フローはステップＳ４１３へ進む。
【０１５７】
ステップＳ４１３において、意見語集合のスコアが調整後の意見語集合のスコアで更新される。
【０１５８】
ステップＳ４１４において、意見語集合の要素は、意見語集合の調整後のスコアに従ってランク付けされ、対象特徴集合の要素は、対象特徴集合の調整後のスコアに従ってランク付けされる。
【０１５９】
本実施例では、ステップＳ４１２から得られた意見語集合の最新のスコアをＯｓｃｏｒｅ＝（２  ４）とし、意見語「良い」と「高い」を含む意見語集合において「高い」は「良い」よりも高い順位にランク付けされる。すなわち、意見語は、「高い」、「良い」の順にランク付けされる。ここでは、ランク付けが完了した意見語集合は、最適化された意見語集合と呼ばれる。
【０１６０】
対象特徴集合の調整後のスコアが以下であったとする。
【数９】
0005452563.tif 000015
３つの対象特徴「燃料消費率」、「価格」、および「操縦性」を含む対象特徴集合において、対象特徴は、「価格」、「燃料消費率」、「操縦性」の順にランク付けされる。ここでは、ランク付けが完了した対象特徴集合は、最適化された対象特徴集合と呼ばれる。
【０１６１】
ステップＳ４１５において、最適化された意見語集合と最適化された対象特徴集合に基づいて評価情報が抽出される。
【０１６２】
このステップはステップＳ１０３と類似している。
【０１６３】
本実施例では、意見語の既定のしきい値を２とし、意見語集合内で２位の意見語よりも上位にある高ランクの意見語、すなわち「高い」が抽出される。
【０１６４】
また、対象特徴の既定のしきい値を３とし、対象特徴集合内の３位の対象特徴よりも上位にある対象特徴、すなわち「価格」および「燃料消費率」が抽出される。
【０１６５】
その後、抽出された意見語「高い」が抽出された対象特徴「価格」、「燃料消費率」に関連があるか否か（例えば、これらの語が同じテキスト単位内で共起していたか否か）が、意見語集合と対象特徴集合の関係に従って判定される。本実施例においては、評価情報は、抽出された意見語と抽出された対象特徴の組み合わせのうち、同じテキスト単位内で１度以上共起していたものによって構成される。本実施例の４つのテキスト単位に、「価格…高い」と「燃料消費率…高い」が出現しているため、［燃料消費率，高い］と［価格，高い］が評価情報として取得される。
【０１６６】
図４のフローはこれで終了する。
【０１６７】
図５は、本発明の１つの実施例による評価情報抽出装置５００のブロック図である。評価情報抽出装置５００は、取得手段５０１、最適化手段５０２、および抽出手段５０３を備える。
【０１６８】
取得手段５０１は、コーパスから意見語集合と対象特徴集合を取得するように構成されている。最適化手段５０２は、意見語集合と対象特徴集合の関係、意見語集合の要素の類似度、および対象特徴集合の要素の類似度に基づいて、意見語集合と対象特徴集合を最適化するように構成されている。抽出手段５０３は、最適化された意見語集合と最適化された対象特徴集合に基づいて評価情報を抽出するように構成されている。
【０１６９】
１つの実施例においては、取得手段５０１は、テキスト単位を取得するためにコーパスの前処理を行うように構成された手段と、取得されたテキスト単位に基づき、意見語抽出規則に従って意見語集合を取得するように構成された手段と、取得されたテキスト単位に基づき、対象特徴抽出規則に従って対象特徴集合を取得するように構成された手段とを備える。
【０１７０】
１つの実施例においては、意見語抽出規則を、「程度副詞のすぐ後に続く文節、形容詞、機能語を含まない文節、最長の意見語よりも長さが短いか等しい文節、および最小出現頻度の意見語よりも出現頻度が多い文節をテキスト単位から１つ以上抽出して意見語とする」としてもよい。
【０１７１】
１つの実施例においては、対象特徴抽出規則を、「基本名詞句、基本名詞句同士の組み合わせ、基本名詞句と名詞／動名詞の組み合わせ、基本名詞句と限定詞の組み合わせ、および限定詞と名詞／動名詞の組み合わせ、機能語を含まない文節、最長の対象特徴よりも長さが短いか等しい文節、および出現頻度が最少の対象特徴よりも出現頻度が多い文節を、テキスト単位から１つ以上抽出して対象特徴とする」としてもよい。
【０１７２】
１つの実施例においては、最適化手段５０２は、意見語集合と対象特徴集合のうちの第１の集合のスコアに従って、意見語集合と対象特徴集合のうちの第２の集合のスコアを、関係に基づいて計算するように構成された第１変換計算手段と、第２の集合の要素の類似度を使って、第２の集合のスコアを調整するように構成された第２調整手段と、第２の集合の調整後のスコアに従って第１の集合のスコアを、関係に基づいて計算するように構成された第２変換計算手段と、第１の集合の要素の類似度を使って第１の集合のスコアを調整し、第１の集合の調整後のスコアに従って第２の集合のスコアを、関係に基づいて計算するように構成された第１調整手段と、第１の集合の調整前後のスコアの差が既定の要件を満たしているか、または第２の集合の調整前後のスコアの差が既定の要件を満たしている場合に、第１の集合の調整後のスコアに従って第１の集合の要素をランク付けし、かつ第２の集合の調整後のスコアに従って第２の集合の要素をランク付けするように構成されたランク付け手段とを備える。
１つの例においては、最適化手段５０２は、コーパスの第１の集合の各要素の頻度情報に基づき、事前に定義された方針に従って、第１の集合のスコアを初期化するように構成された手段を備える。
他の例においては、最適化手段５０２の第１調整手段は、第１の集合の要素の類似度および先験的な信頼度とに基づき、第１の集合のスコアを調整することによって調整スコアを求めるように構成された手段と、調整スコアと第１の集合のスコアとの差が既定の要件を満たしている場合には、調整スコアを第１の集合の調整後のスコアと判定して第１の集合のスコアの調整を停止するように構成された手段と、調整スコアと第１の集合のスコアとの差が既定の要件を満たしていない場合には、第１の集合のスコアを調整スコアで更新するように構成された手段とを備える。
他の例においては、最適化手段５０２の第２調整手段は、第２の集合の要素の類似度および先験的な信頼度に基づき、第２の集合のスコアを調整することによって調整スコアを求めるように構成された手段と、調整スコアと第２の集合のスコアとの差が既定の要件を満たしている場合には、調整スコアを第２の集合の調整後のスコアと判定して第２の集合のスコアの調整を停止するように構成された手段と、調整スコアと第２の集合のスコアとの差が既定の要件を満たしていない場合には、第２の集合のスコアを調整スコアで更新するように構成された手段とを備える。
【０１７３】
１つの実施例においては、最適化手段５０２は、第１の集合の要素の類似度を使って、意見語集合と対象特徴集合のうちの第１の集合のスコアを調整するように構成された第１調整手段と、第１の集合の調整後のスコアに従って、意見語集合と対象特徴集合のうちの第２の集合のスコアを、関係に基づいて計算するように構成された変換計算手段と、第１の集合のスコアを第２の集合の調整後のスコアに従って、関係に基づいて計算するために、第２の集合の要素の類似度を使って第２の集合のスコアを調整するように構成された第２調整手段と、第１の集合の調整前後のスコアの差が既定の要件を満たしているか、または第２の集合の調整前後のスコアの差が既定の要件を満たしている場合には、第１の集合の調整後のスコアに従って第１の集合の要素をランク付けし、かつ第２の集合の調整後のスコアに従って第２の集合の要素をランク付けするように構成されたランク付け手段とを備える。
１つの例においては、最適化手段５０２は、コーパスの第１の集合の各要素の頻度情報に基づき、事前に定義された方針に従って、第１の集合のスコアを初期化するように構成された手段を備える。
他の例においては、最適化手段５０２の第１調整手段は、第１の集合の要素の類似度および先験的な信頼度とに基づき、第１の集合のスコアを調整することによって調整スコアを求めるように構成された手段と、調整スコアと第１の集合のスコアとの差が既定の要件を満たしている場合には、調整スコアを第１の集合の調整後のスコアと判定し、かつ第１の集合のスコアの調整を停止するように構成された手段と、調整スコアと第１の集合のスコアとの差が既定の要件を満たしていない場合には、第１の集合のスコアを調整スコアで更新するように構成された手段とを備える。
他の例においては、最適化手段５０２の第２調整手段は、第２の集合の要素の類似性および先験的な信頼度とに基づき、第２の集合のスコアを調整することによって調整スコアを求めるように構成された手段と、調整スコアと第２の集合のスコアとの差が既定の要件を満たしている場合には、調整スコアを第２の集合の調整後のスコアと判定して第２の集合のスコアの調整を停止するように構成された手段と、調整スコアと第２の集合のスコアとの差が既定の要件を満たしていない場合には、第２の集合のスコアを調整スコアで更新するように構成された手段とを備える。
【０１７４】
１つの実施例においては、抽出手段５０３は、最適化された意見語集合から意見語の既定のしきい値に従って高い順位の意見語を抽出するように構成された手段と、最適化された対象特徴集合から対象特徴の既定のしきい値に従って高い順位の対象特徴を抽出するように構成された手段と、意見語集合と対象特徴集合の関係に基づいて、高い順位の意見語と高い順位の対象特徴から評価情報を取得するように構成された手段とを備える。
【０１７５】
ここで注目すべきは、本発明は中国語の処理に限定されたものではなく、英語、フランス語、ドイツ語など、数多くの種類の言語に対する処理に利用できることである。
【０１７６】
本発明による方法は、ソフトウェア、ハードウェア、またはソフトウェアとハードウェアの組み合わせとして実施することもできる。ハードウェア部分は専用の論理回路を使用して実装でき、ソフトウェア部分はメモリに格納して、マイクロプロセッサ、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、メインフレームなどの適切な命令実行システムによって実行することができる。
【０１７７】
以上、好ましい実施の形態をあげて本発明を説明したが、本発明は必ずしも、上記実施の形態に限定されるものでなく、その技術的思想の範囲内において様々に変形して実施することができる。
【０１７８】
さらに、上記実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、これに限定されない。
【０１７９】
（付記１）
コーパスから意見語集合と対象特徴集合を取得するステップと、
意見語集合と対象特徴集合との関係、意見語集合の要素の類似度、および対象特徴集合の要素の類似度に基づいて、意見語集合と対象特徴集合とを最適化するステップと、
最適化された意見語集合および最適化された対象特徴集合に基づいて、評価情報を抽出するステップと
を含むことを特徴とする評価情報抽出方法。
【０１８０】
（付記２）
コーパスから意見語集合と対象特徴集合を取得する前記ステップが、
テキスト単位を取得するためにコーパスの前処理を行うステップと、
取得されたテキスト単位に基づき、意見語抽出規則に従って意見語集合を取得するステップと、
取得されたテキスト単位に基づき、対象特徴抽出規則に従って対象特徴集合を取得するステップと
を含むことを特徴とする付記１に記載の評価情報抽出方法。
【０１８１】
（付記３）
前記意見語抽出規則が、程度副詞のすぐ後に続く文節、形容詞、機能語を含まない文節、最長の意見語よりも長さが短いか等しい文節、および最小出現頻度の意見語よりも出現頻度が多い文節を、テキスト単位から１つ以上抽出して意見語とするものであることを特徴とする付記２に記載の評価情報抽出方法。
【０１８２】
（付記４）
前記対象特徴抽出規則が、基本名詞句、基本名詞句同士の組み合わせ、基本名詞句と名詞／動名詞の組み合わせ、基本名詞句と限定詞の組み合わせ、および限定詞と名詞／動名詞の組み合わせ、機能語を含まない文節、最長の対象特徴よりも長さが短いか等しい文節、および出現頻度が最少の対象特徴よりも出現頻度が多い文節を、テキスト単位から１つ以上抽出して対象特徴とするものであることを特徴とする付記２に記載の評価情報抽出方法。
【０１８３】
（付記５）
意見語集合と対象特徴集合との関係、意見語集合の要素の類似度、および対象特徴集合の要素の類似度に基づいて、意見語集合と対象特徴集合とを最適化する前記ステップが、
意見語集合と対象特徴集合のうちの第１の集合のスコアに従って、意見語集合と対象特徴集合のうちの第２の集合のスコアを、関係に基づいて計算するステップと、
第２の集合の要素の類似度を使って、第２の集合のスコアを調整するステップと、
第２の集合の調整後のスコアに従って第１の集合のスコアを、関係に基づいて計算するステップと、
第１の集合の要素の類似度を使って第１の集合のスコアを調整し、第１の集合の調整後のスコアに従って第２の集合のスコアを、関係に基づいて計算するステップと、
第１の集合の調整前後のスコアの差が既定の要件を満たしているか、または第２の集合の調整前後のスコアの差が既定の要件を満たしている場合に、第１の集合の調整後のスコアに従って第１の集合の要素をランク付けし、かつ第２の集合の調整後のスコアに従って第２の集合の要素をランク付けするステップと
を含むことを特徴とする付記１に記載の評価情報抽出方法。
【０１８４】
（付記６）
意見語集合と対象特徴集合との関係、意見語集合の要素の類似度、および対象特徴集合の要素の類似度に基づいて、意見語集合と対象特徴集合とを最適化する前記ステップが、
第１の集合の要素の類似度を使って、意見語集合と対象特徴集合のうちの第１の集合のスコアを調整するステップと、
第１の集合の調整後のスコアに従って、意見語集合と対象特徴集合のうちの第２の集合のスコアを、関係に基づいて計算するステップと、
第１の集合のスコアを第２の集合の調整後のスコアに従って、関係に基づいて計算するために、第２の集合の要素の類似度を使って第２の集合のスコアを調整するステップと、
第１の集合の調整前後のスコアの差が既定の要件を満たしているか、または第２の集合の調整前後のスコアの差が既定の要件を満たしている場合には、第１の集合の調整後のスコアに従って第１の集合の要素をランク付けし、かつ第２の集合の調整後のスコアに従って第２の集合の要素をランク付けするステップと
を含むことを特徴とする付記１に記載の評価情報抽出方法。
【０１８５】
（付記７）
コーパスの第１の集合の各要素の頻度情報に基づき、事前に定義された方針に従って、第１の集合のスコアを初期化するステップをさらに含むことを特徴とする付記５又は付記６に記載の評価情報抽出方法。
【０１８６】
（付記８）
第１の集合の要素の類似度を使って第１の集合のスコアを調整する前記ステップが、
第１の集合の要素の類似度および先験的な信頼度とに基づき、第１の集合のスコアを調整することによって調整スコアを求めるステップと、
調整スコアと第１の集合のスコアとの差が既定の要件を満たしている場合には、調整スコアを第１の集合の調整後のスコアと判定し、かつ第１の集合のスコアの調整を停止するステップと、
調整スコアと第１の集合のスコアとの差が既定の要件を満たしていない場合には、第１の集合のスコアを調整スコアで更新するステップとを含み、
第２の集合の要素の類似度を使って、第２の集合のスコアを調整する前記ステップが、
第２の集合の要素の類似度および先験的な信頼度に基づき、第２の集合のスコアを調整することによって調整スコアを求めるステップと、
調整スコアと第２の集合のスコアとの差が既定の要件を満たしている場合には、調整スコアを第２の集合の調整後のスコアと判定して第２の集合のスコアの調整を停止するステップと、
調整スコアと第２の集合のスコアとの差が既定の要件を満たしていない場合には、第２の集合のスコアを調整スコアで更新するステップとを含むことを特徴とする付記５又は付記６に記載の評価情報抽出方法。
【０１８７】
（付記９）
最適化された意見語集合および最適化された対象特徴集合に基づいて、評価情報を抽出する前記ステップが、
最適化された意見語集合から意見語の既定のしきい値に従って高い順位の意見語を抽出するステップと、
最適化された対象特徴集合から対象特徴の既定のしきい値に従って高い順位の対象特徴を抽出するステップと、
意見語集合と対象特徴集合の関係に基づいて、高い順位の意見語と高い順位の対象特徴から評価情報を取得するステップと
を含むことを特徴とする付記１に記載の評価情報抽出方法。
【０１８８】
（付記１０）
コーパスから意見語集合と対象特徴集合とを取得するように構成された取得手段と、
意見語集合と対象特徴集合との関係、意見語集合の要素の類似度、および対象特徴集合の要素の類似度に基づいて、意見語集合と対象特徴集合とを最適化するように構成された最適化手段と、
最適化された意見語集合および最適化された対象特徴集合に基づいて、評価情報を抽出するように構成された抽出手段と
を備えることを特徴とする評価情報抽出装置。
【０１８９】
（付記１１）
前記取得手段は、
テキスト単位を取得するためにコーパスの前処理を行うように構成された手段と、
取得されたテキスト単位に基づき、意見語抽出規則に従って意見語集合を取得するように構成された手段と、
取得されたテキスト単位に基づき、対象特徴抽出規則に従って対象特徴集合を取得するように構成された手段
を備えることを特徴とする付記１０に記載の評価情報抽出装置。
【０１９０】
（付記１２）
前記意見語抽出規則が、程度副詞のすぐ後に続く文節、形容詞、機能語を含まない文節、最長の意見語よりも長さが短いか等しい文節、および最小出現頻度の意見語よりも出現頻度が多い文節を、テキスト単位から１つ以上抽出して意見語とするものであることを特徴とする付記１１に記載の評価情報抽出装置。
【０１９１】
（付記１３）
前記対象特徴抽出規則が、基本名詞句、基本名詞句同士の組み合わせ、基本名詞句と名詞／動名詞の組み合わせ、基本名詞句と限定詞の組み合わせ、および限定詞と名詞／動名詞の組み合わせ、機能語を含まない文節、最長の対象特徴よりも長さが短いか等しい文節、および出現頻度が最少の対象特徴よりも出現頻度が多い文節を、テキスト単位から１つ以上抽出して対象特徴とするものであることを特徴とする付記１１に記載の評価情報抽出装置。
【０１９２】
（付記１４）
前記最適化手段は、
意見語集合と対象特徴集合のうちの第１の集合のスコアに従って、意見語集合と対象特徴集合のうちの第２の集合のスコアを、関係に基づいて計算するように構成された第１変換計算手段と、
第２の集合の要素の類似度を使って、第２の集合のスコアを調整するように構成された第２調整手段と、
第２の集合の調整後のスコアに従って第１の集合のスコアを、関係に基づいて計算するように構成された第２変換計算手段と、
第１の集合の要素の類似度を使って第１の集合のスコアを調整し、第１の集合の調整後のスコアに従って第２の集合のスコアを、関係に基づいて計算するように構成された第１調整手段と、
第１の集合の調整前後のスコアの差が既定の要件を満たしているか、または第２の集合の調整前後のスコアの差が既定の要件を満たしている場合に、第１の集合の調整後のスコアに従って第１の集合の要素をランク付けし、かつ第２の集合の調整後のスコアに従って第２の集合の要素をランク付けするように構成されたランク付け手段と
を備えることを特徴とする付記１０に記載の評価情報抽出装置。
【０１９３】
（付記１５）
前記最適化手段は、
第１の集合の要素の類似度を使って、意見語集合と対象特徴集合のうちの第１の集合のスコアを調整するように構成された第１調整手段と、
第１の集合の調整後のスコアに従って、意見語集合と対象特徴集合のうちの第２の集合のスコアを、関係に基づいて計算するように構成された変換計算手段と、
第１の集合のスコアを第２の集合の調整後のスコアに従って、関係に基づいて計算するために、第２の集合の要素の類似度を使って第２の集合のスコアを調整するように構成された第２調整手段と、
第１の集合の調整前後のスコアの差が既定の要件を満たしているか、または第２の集合の調整前後のスコアの差が既定の要件を満たしている場合には、第１の集合の調整後のスコアに従って第１の集合の要素をランク付けし、かつ第２の集合の調整後のスコアに従って第２の集合の要素をランク付けするように構成されたランク付け手段と
を備えることを特徴とする付記１０に記載の評価情報抽出装置。
【０１９４】
（付記１６）
前記最適化手段は、
コーパスの第１の集合の各要素の頻度情報に基づき、事前に定義された方針に従って、第１の集合のスコアを初期化するように構成された手段を備えることを特徴とする付記１４又は付記１５に記載の評価情報抽出装置。
【０１９５】
（付記１７）
前記第１調整手段は、
第１の集合の要素の類似度および先験的な信頼度とに基づき、第１の集合のスコアを調整することによって調整スコアを求めるように構成された手段と、
調整スコアと第１の集合のスコアとの差が既定の要件を満たしている場合には、調整スコアを第１の集合の調整後のスコアと判定し、かつ第１の集合のスコアの調整を停止するように構成された手段と、
調整スコアと第１の集合のスコアとの差が既定の要件を満たしていない場合には、第１の集合のスコアを調整スコアで更新するように構成された手段とを備え、
前記第２調整手段は、
第２の集合の要素の類似度および先験的な信頼度に基づき、第２の集合のスコアを調整することによって調整スコアを求めるように構成された手段と、
調整スコアと第２の集合のスコアとの差が既定の要件を満たしている場合には、調整スコアを第２の集合の調整後のスコアと判定して第２の集合のスコアの調整を停止するように構成された手段と、
調整スコアと第２の集合のスコアとの差が既定の要件を満たしていない場合には、第２の集合のスコアを調整スコアで更新するように構成された手段とを備えることを特徴とする付記１４又は付記１５に記載の評価情報抽出装置。
【０１９６】
（付記１８）
前記抽出手段は、
最適化された意見語集合から意見語の既定のしきい値に従って高い順位の意見語を抽出するように構成された手段と、
最適化された対象特徴集合から対象特徴の既定のしきい値に従って高い順位の対象特徴を抽出するように構成された手段と、
意見語集合と対象特徴集合の関係に基づいて、高い順位の意見語と高い順位の対象特徴から評価情報を取得するように構成された手段と
を備えることを特徴とする付記１０に記載の評価情報抽出装置。
【符号の説明】
【０１９７】
５０１：取得手段
５０２：最適化手段
５０３：抽出手段
【図１】
0005452563.tif 000016
【図２】
0005452563.tif 000017
【図３】
0005452563.tif 000018
【図４】
0005452563.tif 000019
【図５】
0005452563.tif 000020