(57)【要約】【課題】  インターネットコミュニティの利用者に関して、データ単位のみならず人単位で、高精度な評価を行うことである。【解決手段】  人物評価サーバ１０は、評価尺度が統一された辞書データベース１５を評価内容ごとに参照可能に作成する辞書構築ユニット１０ａと、人単位評価ユニット１０ｂとを有する。人単位評価ユニット１０ｂは、評価対象の記事データと上記辞書データベース１５とを参照し、各評価内容の辞書と記事との内積値のうち、最大の値を有する評価内容の内積値（例えば、肯定の内積値）を、基礎値として採用する。そして、人単位評価ユニット１０ｂは、当該基礎値と登録済のユーザＩＤとを使用して、ユーザ単位の評価値を算出する。【選択図】  図１
2006190196.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
統一された評価尺度に準じた評価内容ごとに、学習用データに含まれる特徴語と、該特徴語に対するスコアとが対応付けられた辞書を構築する辞書構築手段と、
前記学習用データを構成する、複数ユーザのデータと、前記辞書とを参照することにより、前記複数ユーザの識別情報と基礎値とに基づくユーザ単位の評価を行う評価手段と
を備えることを特徴とする人物評価装置。
【請求項２】
前記辞書構築手段は、
前記学習用データを、前記評価内容ごとに分類するデータ分類手段と、
前記データ分類手段により分類された前記学習用データを単語に分解するデータ解析手段と、
前記データ解析手段による分解の結果得られた単語に対して、その出現頻度に応じたスコアを付与するスコア算出手段と、
前記スコア算出手段により付与された各単語のスコアに基づいて、前記評価内容ごとに分類された前記学習用データから、特徴語を抽出する特徴語抽出手段と
を備えることを特徴とする請求項１に記載の人物評価装置。
【請求項３】
前記特徴語抽出手段は、前記スコア算出手段によりスコアの付された単語のうち、ｉｄｆ値が閾値以上の単語を特徴語として抽出することを特徴とする請求項２に記載の人物評価装置。
【請求項４】
前記特徴語抽出手段は、前記スコア算出手段によりスコアの付された単語のうち、前記学習用データ中における出現総数が閾値以上の単語を特徴語として抽出することを特徴とする請求項２に記載の人物評価装置。
【請求項５】
前記特徴語抽出手段は、特徴語として抽出された単語の中から、評価値の算出に際して不要な記号を特徴語から除外することを特徴とする請求項２に記載の人物評価装置。
【請求項６】
前記評価手段は、
前記辞書に登録された特徴語の特徴ベクトルと、評価対象のデータの特徴ベクトルとの内積値を、評価内容ごとに基礎値として算出する内積値算出手段と、
前記複数ユーザの識別情報と算出された前記基礎値とを用いて、ユーザごとの評価値を算出する評価値算出手段と
を備えることを特徴とする請求項１に記載の人物評価装置。
【請求項７】
前記内積値算出手段により算出された評価内容ごとの内積値から、一の評価内容の内積値と他の評価内容の内積値との差分を基礎値として算出する内積値差分算出手段を更に備えることを特徴とする請求項６に記載の人物評価装置。
【請求項８】
前記評価値算出手段は、評価対象のユーザ及びデータに対応する前記基礎値の総和を用いて、前記評価値を算出することを特徴とする請求項６または７に記載の人物評価装置。
【請求項９】
前記評価値算出手段は、評価対象のユーザ及びデータに対応する前記基礎値の総和に、前記ユーザに対応する評価内容ごとのデータ数を乗算し、前記ユーザに対応するデータ総数を除すことにより、前記評価値を算出することを特徴とする請求項６または７に記載の人物評価装置。
【請求項１０】
学習用データに含まれる特徴語と、該特徴語に対するスコアとを対応付けて、統一された評価尺度に準じた評価内容ごとに辞書を構築するステップと、
前記学習用データを構成する、複数ユーザのデータと、構築された前記辞書とを参照することにより、前記複数ユーザの識別情報と基礎値とに基づくユーザ単位の評価を行うステップと
を含むことを特徴とする人物評価方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、コミュニケーションログを用いて人物を評価する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、インターネットの普及とユーザ数の増大に伴い、多様な情報をネットワーク上で共有するインターネットコミュニティが構築されている（例えば、特許文献１参照）。インターネットコミュニティにおいては、不特定多数の仮想的な人が、掲示板やチャット、あるいは投稿付のウェブログといった、コミュニケーションを実現するためのサービスを利用している。このため、かかるサービスの利用者は、インターネットを介して不特定多数の人とコミュニケーションをとることになる。したがって、コミュニケーションの相手が信頼できるか否かを判断できる仕組みのないコミュニティでは、利用者が安心してコミュニケーションを行うことができないという問題が懸念される。
【特許文献１】特開２００２−１６３２２０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
上記懸念を解消すべく、コミュニケーション相手を評価する手法が提案されている。例えば、掲示板やチャット上の文章、第三者からの投稿などのテキストデータを基にした人物評価については、利用者が、他人若しくは自己に対する主観的評価を入力し、蓄積された評価結果から各人物の評価を行う。しかし、このような人物評価では、客観的な尺度が規定されないことから、評価の正確性及び普遍性に欠け、評価情報としての利用範囲が限定されてしまうという問題がある。
【０００４】
上記問題点に鑑みて、まず評価の尺度を統一した上で、テキスト中に現れた特徴を抽出して評価するテキストマイニングの適用が有効である。しかし、テキストマイニングの技術は、テキストデータから文字検索や傾向抽出を行うことを目的としていることから、データ単位での評価には適している反面、人物単位での評価には適さないという難点がある。
【０００５】
そこで、本発明の課題は、インターネットコミュニティの利用者に関して、データ単位のみならず人単位で、高精度な評価を行うことである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明に係る人物評価装置は、統一された評価尺度に準じた評価内容ごとに、学習用データに含まれる特徴語と、該特徴語に対するスコアとが対応付けられた辞書を構築する辞書構築手段と、前記学習用データを構成する、複数ユーザのデータ（例えば、記事）と、前記辞書とを参照することにより、前記複数ユーザの識別情報と基礎値とに基づくユーザ単位の評価を行う評価手段とを備える。
【０００７】
本発明に係る人物評価方法は、学習用データに含まれる特徴語と、該特徴語に対するスコアとを対応付けて、統一された評価尺度に準じた評価内容ごとに辞書を構築するステップと、前記学習用データを構成する、複数ユーザのデータと、構築された前記辞書とを参照することにより、前記複数ユーザの識別情報と基礎値とに基づくユーザ単位の評価を行うステップとを含む。
【０００８】
これらの発明によれば、辞書には、統一された評価尺度を用いて、学習用データ中の特徴語と、その出現頻度に応じたスコアとが、評価内容ごとに登録されている。また、上記学習用データを構成するデータへの評価は、上記辞書を参照しながら、ユーザの識別情報を基にして行われる。したがって、これらの発明を、ユーザの入力したデータの集まるインターネットコミュニティに適用することで、その利用者に関して、データ単位のみならず人単位の高精度な評価が実現される。
【０００９】
なお、辞書の構築は、ユーザ単位評価の事前作業であり、辞書構築と人物評価は、それぞれ独立に行われる。したがって、人単位評価の対象となるユーザに関しても、辞書の構築に携わったユーザ（例えば、学習用データを書いたユーザ）に限るものではない。
【００１０】
上記辞書構築手段は、辞書を構築する具体的手段として、前記学習用データを、前記評価内容ごとに分類するデータ分類手段と、前記データ分類手段により分類された前記学習用データを単語に分解するデータ解析手段と、前記データ解析手段による分解の結果得られた単語に対して、その出現頻度に応じたスコアを付与するスコア算出手段と、前記スコア算出手段により付与された各単語のスコアに基づいて、前記評価内容ごとに分類された前記学習用データから、特徴語を抽出する特徴語抽出手段とを備える。
本発明によれば、学習用データから、データを評価する際に比較の対象となる特徴語が複数登録された辞書の構築が可能となる。
【００１１】
例えば、前記特徴語抽出手段は、前記スコア算出手段によりスコアの付された単語のうち、ｉｄｆ値（全データにおける重要度を表す値）が閾値以上の単語を特徴語として抽出する。
また、前記特徴語抽出手段は、前記スコア算出手段によりスコアの付された単語のうち、前記学習用データ中における出現総数が閾値以上の単語を特徴語として抽出するものとしてもよい。
更には、前記特徴語抽出手段は、特徴語として抽出された単語の中から、評価値の算出に際して不要な記号（「  」、（  ）、・など）を特徴語から除外することもできる。
【００１２】
上記評価手段は、データから人単位の評価を行う具体的手段として、前記辞書に登録された特徴語の特徴ベクトルと、評価対象のデータの特徴ベクトルとの内積値を、評価内容ごとに基礎値として算出する内積値算出手段と、前記複数ユーザの識別情報と算出された前記基礎値とを用いて、ユーザごとの評価値を算出する評価値算出手段とを備える。
【００１３】
本発明によれば、内積値から、辞書に登録された特徴語と、評価対象のデータとの類似度を推定することができる。したがって、人物評価装置は、評価内容ごとに特徴語を辞書に登録しておき、評価対象のデータをユーザ別に分類することで、データの評価内容の推定、すなわち、統一された基準によるデータのユーザ別評価が可能となる。
【００１４】
上記内積値差分算出手段は、前記内積値算出手段により算出された評価内容ごとの内積値から、一の評価内容の内積値と他の評価内容の内積値との差分を基礎値として算出するものとしてもよい。
一の評価内容の内積値とは、例えば、「肯定」の辞書に登録されている特徴語の特徴ベクトルと、評価対象データの特徴ベクトルとの内積値であり、他の評価内容の内積値とは、例えば、「否定」の辞書に登録されている特徴語の特徴ベクトルと、評価対象データの特徴ベクトルとの内積値である。
このように、特定の評価内容の内積値を基準にとることで、基礎値から算出される評価値は簡易化され、ユーザによる評価結果の把握が容易になるという効果が期待できる。
【００１５】
前記評価値算出手段は、例えば、評価対象のユーザ及びデータに対応する前記基礎値の総和を用いて、前記評価値を算出する。
より具体的には、前記評価値算出手段は、評価対象のユーザ及びデータに対応する前記基礎値の総和に、前記ユーザに対応する評価内容ごとのデータ数を乗算し、前記ユーザに対応するデータ総数を除すことにより、前記評価値を算出することができる。つまり、同一のユーザに関して、評価の基準として用いられる評価内容のデータの数が、全データ数に占める割合を係数とし、基礎値の総和に乗算する。
【００１６】
本発明によれば、評価値を算出する際に、ある評価内容（例えば、肯定、否定、無し）を得たデータ数が全体のデータ数に占める比率を、基礎値の総和に乗算する手法が採られる。これにより、評価の対象となるユーザに関して、投稿した全てのデータが評価値に反映されるため、インターネットコミュニティの利用者は、より効率的かつ適確な評価結果を閲覧することができる。
【発明の効果】
【００１７】
これらの発明によれば、統一された基準かつ人単位での人物評価が為されるため、評価精度、ひいては、コミュニケーション相手に対する信頼性が向上する。その結果、インターネットコミュニティの利用者は、評価を参考にすることで、不特定多数の人と安心してコミュニケーションを図ることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
（第１の実施形態）
以下、添付図面を参照して、本発明の第１の実施形態における人物評価システムについて説明する。
図１は、本実施の形態における人物評価システムの機能的構成を説明するための図である。図１に示すように、人物評価システム１は、後述の人物評価サーバ１０（人物評価装置に対応）と、インターネットコミュニティのユーザが保持する携帯端末２０，３０，４０とを少なくとも備える。携帯端末２０，３０，４０からは、基地局Ｂ及びネットワークＮを経由して、コミュニティ上に掲載されている記事の閲覧やコメントの書込みが可能になっている。
【００１９】
人物評価サーバ１０は、辞書構築ユニット１０ａ（辞書構築手段に対応）と人単位評価ユニット１０ｂ（評価手段に対応）とを備える。更に、辞書構築ユニット１０ａは、データ分類部１１（データ分類手段に対応）と、データ解析部１２（データ解析手段に対応）と、スコア算出部１３（スコア算出手段に対応）と、特徴語抽出部１４（特徴語抽出手段に対応）と、辞書データベース１５とを備える。人単位評価ユニット１０ｂは、内積値算出部１６（内積値算出手段に対応）と、記事分類部１７と、記事データベース１８と、ユーザデータベース１９と、評価値算出部１１０（評価値算出手段に対応）と、評価値出力部１１１とを備える。これら各構成要素は、図示しないバスを介して、相互に信号の入出力が可能なように接続されている。
【００２０】
データ分類部１１は、肯定、否定、無しの三種類の評価内容ごとに学習用データを分類する。
データ解析部１２は、分類された学習用データを形態素解析により単語に分解する。
【００２１】
スコア算出部１３は、分解の結果得られた単語に対して、その出現頻度が高いほどスコアが高くなるように、スコアを付与する。
特徴語抽出部１４は、付与された各単語のスコアに基づいて、上記評価内容ごとに分類された学習用データから、記事の評価内容を決定するために特徴的な単語（特徴語）を抽出する。
【００２２】
辞書データベース１５は、図２に示すように、評価尺度ごとに構築される。さらに、各評価尺度の辞書には、三種類の評価内容ごとに、特徴語と評価値とが対応付けて格納される。例えば、評価尺度として「共通因子」が設定された辞書１５１において、評価内容が「肯定」の特徴語“ａ”にはスコア“５．２８”が付与され、同じく特徴語“ｂ”にはスコア“２．２４”が付与されている。また、評価尺度として「自己認識因子」が設定された辞書１５２において、評価内容が「否定」の特徴語“ｉ”にはスコア“２．３０”が付与され、同じく特徴語“ｊ”にはスコア“３．７１”が付与される。
【００２３】
内積値算出部１６は、辞書データベース１５に登録されている特徴語の特徴ベクトルと、評価対象のデータの特徴ベクトルとの内積値を、評価内容ごとに基礎値として算出する。
記事分類部１７は、記事に付されたユーザＩＤを基に、評価対象となる全ての記事をユーザＩＤごとに分類する。
【００２４】
記事データベース１８には、図３に示すように、記事単位の内積値が、評価内容ごとに格納される。例えば、記事ＩＤ“ａ−２９”を有する記事に関して、その記事を投稿したユーザのＩＤとして“ｏｇａｔａ”が格納され、その記事の内容として“今日は○○に行きました。…”なる文字列が格納される。さらに、これらの情報に関連付けられて、内積値算出部１６によって算出された三種類の内積値、すなわち、肯定の内積値である“５．２８”、否定の内積値である“３．２６”、無しの内積値である“０．８９”がそれぞれ格納される。また、記事データベース１８には、ある評価内容の内積値（例えば、肯定の内積値“５．２８”）と、別の評価内容の内積値（例えば、否定の“３．２６”）との差分値（例えば、２．０２）が格納されている。
【００２５】
ユーザデータベース１９におけるデータ格納例を図４に示す。ユーザデータベース１９には、評価尺度ごとに算出された評価値が、ユーザＩＤ単位で格納される。本実施の形態では、上述のように、評価尺度として“共感因子”と“自己認識因子”を想定し、評価内容として“肯定”、“否定”、“無し”を想定する。例えば、ユーザＩＤが“ｏｇａｔａ”の人物に対する評価値としては、評価尺度に“共感因子”を用いた場合には“３．２９”、“自己認識因子”を用いた場合には“０．９８”の数値がそれぞれ格納されることになる。
【００２６】
評価値算出部１１０は、複数のユーザＩＤと算出された基礎値とを用いて、ユーザごとの評価値を算出する。評価値算出処理の詳細に関しては、動作説明において後述するが、記事内容から人単位の評価を行うには、統一された評価尺度により規準を統一させることが有効である。評価尺度の統一には、ＥＱ（Emotional Intelligence Quotient）モデルを採用することができる。ＥＱは、心内知性（自己認識、ストレス共生、気力創出など）、対人関係知性（自己表現、アサーション、対人関係など）、状況判断知性（対人受容、共感など）を始めとする８つの因子から構成され、個人の総合的な能力に関する指標となる。ＥＱを構成する因子の中から、例えば、共感因子、自己認識因子などを評価尺度として選定することで、基準の統一された人評価を実現する。
評価モデルとしては、ＥＱ以外にも「５因子モデル（参考文献：性格の心理  −ビッグファイブと臨床からみたパーソナリティ−  丹野義彦  2003年4月初版発行、サイエンス社）」を採用することができる。
【００２７】
評価値出力部１１１は、評価値算出部１１０により算出された評価値をユーザＩＤとともに、ネットワークＮ及び基地局Ｂを介して、提示要求のあった携帯端末宛に送信する。評価値を受信した携帯端末のユーザは、提示された評価値をユーザＩＤとともに参照することで、そのユーザに対する人物評価を知る。
【００２８】
続いて、フローチャートを参照しながら、本実施の形態における人物評価システム１の動作を説明し、併せて、本発明に係る人物評価方法を構成する各ステップについて説明する。
まず、図５のフローチャートを参照しながら、辞書を構築する処理を説明する。この辞書は、人単位の評価に際して特徴度合いを数値化するために参照される。
Ｓ１では、事前準備として、複数の記事から成る学習用データを評価内容ごとに３つのデータに分類する。この分類は、複数人が目視によって行う。例えば、学習用データを構成する各記事の本文の内容について、複数人中、三分の二以上が評価内容“有り”と判断した場合には、その記事は「肯定」に分類される。反対に、複数人中、三分の二以上が評価内容“無し”と判断した場合には、その記事は「否定」に分類される。それ以外の判断が為された記事に関しては、「無し」に分類される。
【００２９】
各人の判断ミスを極力減らすために、上記判断は、以下の観点から行われることが望ましい。
・発言相手の意図や状況を正確に汲み取っていることが本文から読み取れること
・上記を踏まえて、相手の立場にたった発言が行われていること
【００３０】
Ｓ２では、Ｓ１にて「肯定」に分類された記事中の本文に相当するテキストデータに対して、形態素解析が施される。形態素解析は、周知慣用の自然言語処理技術の一つであるので、その詳細な説明及び図示は省略するが、Ｓ２では、自然言語で書かれた文章を形態素（本実施の形態では、単語）の列に分割し、その品詞を見分ける作業が行われる。形態素解析の結果、本文から、品詞分解された単語が抽出される。
形態素解析は、「否定」、「無し」に分類された記事に関しても同様に実行され、その結果、評価内容ごとに分類された全ての記事に関して、単語が抽出される。
【００３１】
Ｓ３では、Ｓ２で抽出された各単語を対象として、その出現頻度を基に、出現のし易さを数値化（スコア算出）する。この処理は、評価内容ごとに分類された全ての記事、すなわち「肯定」、「否定」、「無し」の各データに関して同様に行われる。単語に付与されるスコアの差は、特徴語を含むデータの評価内容を判定する基準となる。したがって、特徴語の抽出を容易にするためには、単語のスコアは、上記分類ごとに差異が生じ易く、かつ、特徴的な単語には高いスコアが付与され、特徴的でない単語には低いスコアが付与されることが望ましい。
【００３２】
上述の観点から、スコア付けの手法として、ｔｆｉｄｆ法を用いることが好適である。分類ｋ（肯定、否定、無し）における単語ｉの総出現回数をｗｉｋとすると、分類ｋにおける単語ｉの出現頻度ｔｆｉｋは、分類ｋにおける総特徴語数を用いて、下記数式（１）のように表すことができる。
【数１】
2006190196.tif 000003
また、学習用データの記事総数をＭ、単語ｉを含む記事の数をＶｉとすると、全記事からみた単語ｉの重要度は、下記数式（２）のように表すことができる。
【数２】
2006190196.tif 000004
その結果、下記数式（３）を得る。
【数３】
2006190196.tif 000005
【００３３】
Ｓ４では、Ｓ３で算出された各単語のスコアに基づいて、評価内容ごとに分類された３つのデータから特徴語が抽出される。特徴語の抽出は、例えば以下の観点から行うことができる。
１．ｉｄｆｉ値（ｉｄｆ値に対応）が所定の閾値以上の単語を特徴語として抽出する。
２．全データ中における出現総数が所定回数以上の単語を特徴語として抽出する。
３．評価尺度として意味のない記号（「」、（）、・、など）は、特徴語から除外する。
【００３４】
従来のテキストマイニングでは、文章の主題との関連性の高い品詞（名詞や動詞）のみを抽出対象の特徴語として扱うため、構築された辞書には、その他の品詞が必ずしも記録されなかった。しかし、本実施の形態は、インターネットコミュニティのユーザの内面的な特徴を判断することを目的としているため、名詞や動詞以外の品詞に関しても抽出の対象とする。
Ｓ２で抽出された単語の中には、評価内容の判定に必要のない、若しくは判定に悪影響を及ぼす単語も含まれているが、上述の処理を施すことで、単語の篩い分けが為される。そして、Ｓ４で抽出された特徴語とそのスコアがデータベースに格納されることにより、辞書が構築される（Ｓ５）。
【００３５】
続いて、図６のフローチャートを参照しながら、構築された辞書を用いての人単位での評価処理を説明する。
評価処理の前提として、まず、評価対象のデータに対して、当該データの評価内容が「肯定」、「否定」、「無し」の何れであるかの判定が行われる。次いで、上記判定された評価内容の辞書を参照して、評価対象データに含まれる特徴語を数値化（スコアリング）する。特徴語の数値化は、内積値を用いて記事毎に行われる。すなわち、辞書に登録されている特徴語の特徴ベクトル（上記のｔｆｉｄｆｉｋ）と、評価される記事の特徴ベクトル（上記のｔｆｉｋ）との内積値を算出することにより、辞書と記事との類似度を推定し、数値化する。数値化は、各記事に関して、評価内容の異なる三種類の辞書を用いて行われる。
【００３６】
Ｓ１１では、「肯定」の辞書と記事との内積値と、「否定」の辞書と記事との内積値と、「無し」の辞書と記事との内積値とをそれぞれ算出する。これらの内積値は、対応する評価内容の基礎値として、評価値の算出に使用される。再び図３を参照すると、本実施の形態では、ＩＤ“ａ−２９”を有する記事に関して、評価内容毎の内積値は、それぞれ“５．２８”、“３．２６”、“０．８９”であるので、基礎値（後述のｙｉｋ）はこれらの値となる。
【００３７】
但し、三種類の内積値のうち、特に一種類の内積値のみを代表的に基礎値として用いることもできる。すなわち、各評価内容の辞書と記事との内積値のうち、最大の値を有する評価内容の内積値を、基礎値として採用することもできる。例えばＩＤ“ａ−２９”を有する記事に関して、評価内容毎の内積値は、前述のように、それぞれ“５．２８”、“３．２６”、“０．８９”である。したがって、最大値である「肯定」の内積値“５．２８”が、ユーザ“ｏｇａｔａ”の基礎値の一つとして使用される。なお、この場合、ユーザに提示される評価値（後述のＨｋ）も、肯定に関するもの一種類になる。
【００３８】
続いて、データ単位での数値化結果から、ユーザＩＤを基にした人単位での集計を行うために、評価対象となる全ての記事をユーザＩＤ毎に分類する処理が実行される（Ｓ１２）。
Ｓ１３では、人物評価サーバ１０は、評価値算出部１１０により、同一のユーザＩＤを有する記事の基礎値を、所定の評価式に当てはめて、人単位の評価値を算出する。評価値の算出に際しては、投稿記事総数に占める、評価内容ごとの記事数の割合を係数として評価し、その値を評価式に組み込むものとしてもよい。
【００３９】
この場合、評価値Ｈｋは、ｙｉｋ、Ｎｋ、Ａｋを用いて、下記評価式（４）から算定される。
【数４】
2006190196.tif 000006
ここで、ｙｉｋは、人物ｋの記事ｉにおける基礎値（本第１の実施形態では、内積値そのもの）である。また、Ｎｋは、人物ｋの発信した、ある評価内容の記事数（例えば、“肯定”の評価内容を得た記事数）であり、Ａｋは人物ｋの発信した記事総数である。
【００４０】
Ｓ１４で得られた評価値Ｈｋは、要求に応じて、対応するユーザＩＤとともに、インターネットコミュニティを利用する各ユーザの端末に表示される（Ｓ１５）。評価値が表示される端末は、例えば、携帯端末２０，３０，４０である。
【００４１】
以上説明したように、第１の実施形態の人物評価システム１における、統一された評価尺度を用いて構築された辞書を参照した評価値の算出は、公平で信頼性の高い人物評価に寄与する。また、評価内容に応じた内積値を用いたユーザＩＤごとの評価値の算出は、記事単位のみならず、人単位での評価に寄与する。したがって、人物評価システム１が適用されたインターネットコミュニティの利用者は、携帯端末に提示される評価値を参照することで、不特定かつ多数の人と安心して、ネットワーク上のコミュニケーションを図ることができる。
【００４２】
（第２の実施の形態）
次に、図７を参照して、本発明の第２の実施形態について説明する。
第１の実施形態では、人単位評価処理の実行に際して、内積値自体を基礎値として用いたが、本実施の形態では、評価内容の異なる記事の内積値の差分を算出する。このため、本実施の形態における人物評価サーバは、図７に示すように、内積値差分算出部１１２を更に備える。なお、図７において、第２の実施形態における人物評価サーバの構成は、第１の実施形態において詳述した人物評価サーバ１の構成と類似するので、共通する構成要素には同一の符号を付しその説明は省略するとともに、第１の実施形態との差異について詳述する。
【００４３】
詳細な機能に関しては、動作説明において後述するが、特有の構成要素である内積値差分算出部１１２（内積値差分算出手段に対応）は、内積値算出部１６により算出された評価内容ごとの内積値のうち、評価内容が「肯定」の内積値と、評価内容が「否定」の内積値との差分を基礎値として算出する。
【００４４】
続いて、図８を参照して、第２の実施形態における人単位評価処理について説明する。併せて、本発明に係る人物評価方法を構成する各ステップについて説明する。なお、本人単位評価処理は、第１の実施形態において詳述した人単位評価処理（図６参照）と基本的に同様である。具体的には、図８のＳ２１，Ｓ２３〜Ｓ２５は、図６に示したＳ１１，Ｓ１２〜Ｓ１４に相当する。
【００４５】
以下、図８のフローチャートを参照し、各人単位評価処理の差異であるＳ２２について説明する。すなわち、Ｓ２２では、内積値差分算出部１１２により、「肯定」の辞書に登録されている特徴語の特徴ベクトルと評価対象の記事の特徴ベクトルとの内積値と、「否定」の辞書に登録されている特徴語の特徴ベクトルと上記記事の特徴ベクトルとの内積値と、の差分が基礎値として算出される。なお、「否定」の辞書の代わりに、「無し」の辞書と記事との内積値を使用してもよい。
その後、評価値算出部１１０は、Ｓ２２で算出された基礎値を上記評価式（４）のｙｉｋに代入し、以下、第１の実施形態と同様の手法で、評価値の算出を行う。
【００４６】
以上説明したように、第２の実施形態における人物評価システム１によれば、内積値を用いて、肯定の辞書と評価対象記事との類似度を推定した上で、それらの差分が反映された評価値を携帯端末２０，３０，４０のユーザに提示することができる。この評価値は、肯定の評価内容を基準とした評価値であり、提示される評価値はこの一種類であるので、ユーザは、この評価値を参考にして、評価対象の人物の評価を簡易迅速に把握することができる。
【００４７】
なお、上記各実施の形態に記載の態様は、本発明に係る人物評価装置の好適な一例であり、本発明は、かかる態様に限定されるものではない。
例えば、上記実施の形態では、辞書構築機能を有するサーバ装置と人単位評価機能を有するサーバ装置とを、一体の装置として記載及び図示したが、これらの機能は、二以上のサーバ装置に分散させてもよく、システムを構成する装置の物理的構成や運用態様は任意である。
また、携帯端末は、例えば、携帯電話であるが、これに限らず、ＰＤＡ（Personal Digital Assistants）やＰＣ（Personal Computer）であってもよい。
【図面の簡単な説明】
【００４８】
【図１】第１の実施形態における人物評価システムの機能的構成を示す図である。
【図２】辞書データベースにおけるデータ格納例を示す図である。
【図３】記事データベースにおけるデータ格納例を示す図である。
【図４】ユーザデータベースにおけるデータ格納例を示す図である。
【図５】第１の実施形態における辞書構築処理を説明するためのフローチャートである。
【図６】第１の実施形態における人単位評価処理を説明するためのフローチャートである。
【図７】第２の実施形態における人物評価システムの機能的構成を示す図である。
【図８】第２の実施形態における人単位評価処理を説明するためのフローチャートである。
【符号の説明】
【００４９】
１，２…人物評価システム、１０…人物評価サーバ、１０ａ…辞書構築ユニット、１０ｂ…人単位評価ユニット、１１…データ分類部、１２…データ解析部、１３…スコア算出部、１４…特徴語抽出部、１５…辞書データベース、１６…内積値算出部、１７…記事分類部、１８…記事データベース、１９…ユーザデータベース、１１０…評価値算出部、１１１…評価値出力部、１１２…内積値差分算出部、Ｂ…基地局、Ｎ…ネットワーク、２０，３０，４０…携帯端末
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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