(57)【要約】【課題】インターネット上で公開されているブログに記載されている個人の意見を精度よく収集，解析する。【解決手段】本文テキスト抽出部６が、インターネット９上で公開されているブログのhtmlソースデータ中に含まれるタグ情報を解析することにより、個人の意見が記載されている解析対象の本文テキストデータをブログから抽出する。これにより、インターネット９上で公開されているブログに記載されている個人の意見を精度よく収集，解析することができる。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
インターネット上で公開されているブログのソースデータ中に含まれるタグ情報を解析することにより、当該ブログから解析対象のテキストデータを抽出する本文テキスト抽出ステップと、
前記本文テキスト抽出ステップによって抽出されたテキストデータに対し形態素解析を実行することにより、当該テキストデータを形態素に分割する形態素解析ステップと、
前記形態素解析ステップによって分割された形態素の中から属性表現と評価表現を抽出し、抽出された属性表現と評価表現にタグを付与する属性表現・評価表現候補タグ付ステップと、
前記属性表現・評価表現候補タグ付ステップによってタグが付与された属性表現と評価表現の中から、属性表現と当該属性表現と意味的な関係性を有する評価表現のペアを同定する属性表現・評価表現ペア同定ステップと
前記属性表現・評価表現ペア同定ステップによって同定された属性表現と評価表現のペアに関する情報を出力する出力ステップと、
を含むことを特徴とするネットマーケティング支援方法。
【請求項２】
前記同定ステップは、属性表現の前後にある所定数の形態素の範囲内から当該属性表現と意味的な関係性を有する評価表現を同定するステップを含むことを特徴とする請求項１に記載のネットマーケティング支援方法。
【請求項３】
インターネット上で公開されているブログのソースデータ中に含まれるタグ情報を解析することにより、当該ブログから解析対象のテキストデータを抽出する本文テキスト抽出部と、
前記本文テキスト抽出部によって抽出されたテキストデータに対し形態素解析を実行することにより、当該テキストデータを形態素に分割する形態素解析部と、
前記形態素解析部によって分割された形態素の中から属性表現と評価表現を抽出し、抽出された属性表現と評価表現にタグを付与する属性表現・評価表現候補タグ付部と、
前記属性表現・評価表現候補タグ付部によってタグが付与された属性表現と評価表現の中から、属性表現と当該属性表現と意味的な関係性を有する評価表現のペアを同定する属性表現・評価表現ペア同定部と
前記属性表現・評価表現ペア同定部によって同定された属性表現と評価表現のペアに関する情報を出力する出力部と、
を備えることを特徴とするネットマーケティング支援装置。
【請求項４】
前記属性表現・評価表現ペア同定部は、属性表現の前後にある所定数の形態素の範囲内から当該属性表現と意味的な関係性を有する評価表現を同定することを特徴とする請求項３に記載のネットマーケティング支援装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、インターネット上で公開されているブログ（Weblogの略称）に記載されている個人の意見を収集，解析するネットマーケティング支援方法及びネットマーケティング支援装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年のインターネット関連技術の普及に伴い、個人がブログやSNS（Social Networking Service）等のCGM（Consumer Generated Media）を介して商品やサービスに対する意見を自由に表明できるようになった。このような背景から、インターネット上で公開されているテキストデータに記載されている個人の意見を収集，解析するテキストマイニング技術（特許文献１参照）が、商品やサービスのマーケティングを行う上で非常に重要な要素の一つになりつつある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００７−２１９８８０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
解析対象がブログである場合、そのhtml（hyper text markup language）ソース中には、個人の意見が記載されているテキストデータだけでなく、広告情報，他サイトへのリンク情報，記事アーカイブ等の個人の意見とは関係がない（解析対象とはならない）テキストデータが含まれる。しかしながら、従来のテキストマイニング技術は、個人の意見が記載されたテキストデータそのものを入力データとし（特許文献１の段落００３４や図１参照）、ブログから個人の意見が記載されているテキストデータを抽出する機能を具備していない。このため従来のテキストマイニング技術を利用してブログを解析する場合、解析対象のテキストデータ中に個人の意見とは関係がないテキストデータが含まれるために、個人の意見を精度よく収集，解析することができないことがある。
【０００５】
本発明の目的は、インターネット上で公開されているブログに記載されている個人の意見を精度よく収集，解析可能なネットマーケティング支援方法及びネットマーケティング支援装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係るネットマーケティング支援方法は、インターネット上で公開されているブログのソースデータ中に含まれるタグ情報を解析することにより、ブログから解析対象のテキストデータを抽出する本文テキスト抽出ステップと、本文テキスト抽出ステップによって抽出されたテキストデータに対し形態素解析を実行することにより、テキストデータを形態素に分割する形態素解析ステップと、形態素解析ステップによって分割された形態素の中から属性表現と評価表現を抽出し、抽出された属性表現と評価表現にタグを付与する属性表現・評価表現候補タグ付ステップと、属性表現・評価表現候補タグ付ステップによってタグが付与された属性表現と評価表現の中から、属性表現と当該属性表現と意味的な関係性を有する評価表現のペアを同定する属性表現・評価表現ペア同定ステップと、属性表現・評価表現ペア同定ステップによって同定された属性表現と評価表現のペアに関する情報を出力する出力ステップと、を含む。
【０００７】
上記課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係るネットマーケティング支援装置は、インターネット上で公開されているブログのソースデータ中に含まれるタグ情報を解析することにより、ブログから解析対象のテキストデータを抽出する本文テキスト抽出部と、本文テキスト抽出部によって抽出されたテキストデータに対し形態素解析を実行することにより、テキストデータを形態素に分割する形態素解析部と、形態素解析部によって分割された形態素の中から属性表現と評価表現を抽出し、抽出された属性表現と評価表現にタグを付与する属性表現・評価表現候補タグ付部と、属性表現・評価表現候補タグ付部によってタグが付与された属性表現と評価表現の中から、属性表現と属性表現と意味的な関係性を有する評価表現のペアを同定する属性表現・評価表現ペア同定部と、属性表現・評価表現ペア同定部によって同定された属性表現と評価表現のペアに関する情報を出力する出力部と、を備える。
【発明の効果】
【０００８】
本発明に係るネットマーケティング支援方法及びネットマーケティング支援装置によれば、インターネット上で公開されているブログのソースデータ中に含まれるタグ情報を解析することによりブログから解析対象のテキストデータを抽出するので、インターネット上で公開されているブログに記載されている個人の意見を精度よく収集，解析することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、本発明の実施形態となるネットマーケティング支援装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図２】図２は、本発明の実施形態となるネットマーケティング支援処理の流れを示すフローチャート図である。
【図３】図３は、検索キーワード設定画面の一例を示す図である。
【図４】図４は、ブログのhtmlソース中における本文テキストデータの位置を示す図である。
【図５】図５は、検索結果表示画面の一例を示す図である。
【図６】図６は、クリーニング文字設定画面の一例を示す図である。
【図７】図７は、属性表現と評価表現のタグ付け画面の一例を示す図である。
【図８】図８は、ネットマーケティング支援処理の一出力例を示す図である。
【図９】図９は、ネットマーケティング支援処理の他の出力例を示す図である。
【図１０】図１０は、ネットマーケティング支援処理の他の出力例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、図面を参照して、本発明の実施形態となるネットマーケティング支援装置の構成及びその動作について説明する。
【００１１】
〔構成〕
始めに、図１を参照して、本発明の実施形態となるネットマーケティング支援装置の構成について説明する。
【００１２】
図１は、本発明の実施形態となるネットマーケティング支援装置の構成を示す機能ブロック図である。本発明の実施形態となるネットマーケティング支援装置１は、パーソナルコンピュータやワークステーション等の公知の情報処理装置により構成され、図１に示すように、入力部２，解析部３，及び出力部４を備える。なお以下に説明する入力部２及び解析部３内のデータベース（ＤＢ）を除く各部の機能は、情報処理装置内のCPU（Central Processing Unit）が、ROM（Read Only Memory）内に予め記憶されているアプリケーションプログラムをRAM（Random Access Memory）内にロードし、RAM内にロードされたアプリケーションプログラムを実行することにより、実現される。
【００１３】
入力部２は、検索部５，本文テキスト抽出部６，クリーニング部７，及びクリーニング辞書データベース（ＤＢ）８を備える。検索部５は、入力されたキーワードを含むブログ記事をインターネット９上で公開されているブログ記事の中から検索するものである。本文テキスト抽出部６は、検索部５により検索されたブログ記事の中からテキストデータを抽出するものである。クリーニング部７は、クリーニング辞書ＤＢ８に登録されている辞書データを参照して、本文テキスト抽出部６により抽出されたテキストデータから後述する構文解析処理において処理できない文字（例えば半角カナ文字や半角の句読点等）を削除又は置換するものである。
【００１４】
解析部３は、形態素解析部１１，形態素解析辞書ＤＢ１２，属性表現・評価表現候補タグ付部１３，属性表現・評価表現ペア同定部１４，学習用データ作成部１５，及び単語リスト・ペアリストＤＢ１６を備える。形態素解析部１１は、MeCab等の公知の形態素解析プログラムを実行することによって、クリーニング部７による処理がされた後のテキストデータに対し形態素解析（自然言語で記述された文章を、意味を有する最小の言語（形態素）に分割し、各形態素の品詞を判別する処理）を実行する。形態素解析辞書ＤＢ１２は、形態素解析を実行する際に形態素解析部１１が参照する辞書データベース（例えばIPADIC等）であり、単語リストと各単語の品詞に関する情報を記憶する。なお形態素解析の手法自体は、本願発明の出願時点で既に公知であるので詳細な説明は省略する。
【００１５】
属性表現・評価表現候補タグ付部１３は、Cabocha等の公知の構文解析プログラムを実行することにより、形態素解析部１１による形態素解析の結果に基づいて文節間の係り受け構造を解析し、テキストデータ中に含まれる属性表現と評価表現にタグを付与するものである。なお属性表現とは、商品名やサービス名等の評価を受ける固有物を表す語句を意味する。また評価表現とは、「好き」や「使いにくい」等の固有物に対する個人の意見となる評価を表す語句を意味する。なお構文解析の手法自体は、本願発明の出願時点で既に公知であるので詳細な説明は省略する。
【００１６】
属性表現・評価表現ペア同定部１４は、YamCha等の公知の属性表現・評価表現ペア同定プログラム（チャンカー）を実行することにより、属性表現・評価表現候補タグ付部１３によってタグ付けされた属性表現と評価表現の中から、属性表現と評価表現のペアを同定するものである。属性表現と評価表現のペアとしては、属性表現「起雲閣（建物の名前）」と評価表現「モダンな」のペアを例示することができる。学習用データ作成部１５は、属性表現・評価表現ペア同定部１４によってペアと同定された属性表現と評価表現をそれぞれ単語リスト及びペアリストとして単語リスト・ペアリストＤＢ１６に登録するものである。単語リスト・ペアリストＤＢ１６は、属性表現及び評価表現を示す単語のリストと属性表現と評価表現のペアのリストを記憶するものである。
【００１７】
出力部３は、表示出力装置や印刷出力装置により構成され、属性表現・評価表現ペア同定部１４によって同定された属性表現と評価表現のペアに関する情報を出力するものである。
【００１８】
〔ネットマーケティング支援処理〕
このような構成を有するネットマーケティング支援装置１は、以下に示すネットマーケティング支援処理を実行することにより、インターネット９上で公開されているブログ記事に記載された個人の意見を精度よく収集，解析する。以下、図２に示すフローチャートを参照して、このネットマーケティング支援処理を実行する際のネットマーケティング支援装置１の動作の流れについて説明する。なお以下では、オペレータがインターネット９上で公開されているブログ記事の中から検索キーワードに対する個人の意見を収集，解析する場合を例として、ネットマーケティング支援処理を実行する際のネットマーケティング支援装置１の動作を説明する。
【００１９】
図２に示すフローチャートは、オペレータが、出力部４に表示された図３に示すような検索画面Ｗ１の入力フィールドＲ１に検索キーワードを入力し、検索実行ボタンＢ１をクリック操作したタイミングで開始となり、ネットマーケティング支援処理はステップＳ１の処理に進む。なお図３に示す検索画面Ｗ１では、キーワード検索処理を実行する際に利用する検索サイト（Ａ〜Ｄ），ブログ記事の検索順序（更新日時順や適合度順）、及び検索キーワードを含むブログ記事の検索数（検索結果）を指定することができる。
【００２０】
ステップＳ１の処理では、検索部５が、図３に示す検索画面Ｗ１において指定された検索サイトを利用して、インターネット９上で公開されているブログ記事の中から検索キーワードを含むブログ記事を検索する。これにより、ステップＳ１の処理は完了し、ネットマーケティング支援処理はステップＳ２の処理に進む。
【００２１】
ステップＳ２の処理では、本文テキスト抽出部６が、ステップＳ１の処理によって検索されたブログ記事のhtmlソースから個人の意見が記載された本文テキストデータを抽出する。具体的には、ブログ記事のhtmlソース中における本文テキストデータの位置はブログサービスを提供する業者によって異なる。例えばYahoo!（登録商標）ブログが提供するブログ記事である場合、htmlソース中のhtmlタグ<div class=”entryBody”>（図４に示す符号Ｓ１参照）以下に本文テキストデータが記載され、エキサイト（登録商標）ブログが提供するブログ記事である場合には、htmlソース中のhtmlタグ<div class=”story”>以下に本文テキストデータが記載されている。
【００２２】
従ってステップＳ２の処理を実行する際、本文テキスト抽出部６は、始めに、ステップＳ１の処理によって検索されたブログ記事のURL（Uniform Resource Locator）に基づいてそのブログサービスを提供している業者（例えばYahoo!（登録商標）ブログ等）を特定する。次に、本文テキスト抽出部６は、予め登録されているブログサービスを提供する業者とそのブログサービスにおいて本文テキストデータが記載されている位置を示すhtmlタグとの組み合わせに関する情報を参照して、htmlソースのタグ情報を解析することにより、特定された業者が提供するブログサービスにおいて本文テキストデータが記載されるhtmlタグをブログ記事のhtmlソースから検索する。そして本文テキスト抽出部６は、検索されたhtmlタグ以下に記載されているテキストデータを本文テキストデータとして抽出する。これにより、ステップＳ２の処理は完了し、ネットマーケティング支援処理はステップＳ３の処理に進む。
【００２３】
ステップＳ３の処理では、クリーニング部７が、クリーニング辞書ＤＢ８に登録されている情報を参照して、ステップＳ２の処理によって抽出された本文テキストデータから属性表現・評価表現候補タグ付け部１３が処理することができない文字（半角カナ文字や半角の句読点等）を除去する。そしてクリーニング部７は、図５に示す検索結果表示画面Ｗ２のように、各ブログ記事のＵＲＬとクリーニング前後のテキストデータを出力部４に出力する。図５に示す検索結果表示画面Ｗ２では、画面領域Ｒ２に各ブログ記事のＵＲＬが表示され、画面領域Ｒ３及び画面領域Ｒ４にそれぞれクリーニング前及びクリーニング後のテキストデータが表示されている。なおクリーニング部７が除去したり置換したりする文字は、図６に示すようなクリーニング文字設定画面Ｗ３を介してクリーニング辞書ＤＢ８に予め登録することができる。図６に示すクリーニング文字設定画面Ｗ３では、テキストデータ中に含まれる半角カナ文字「アイウエオ」を削除する設定がなされている。これにより、ステップＳ３の処理は完了し、ネットマーケティング支援処理はステップＳ４の処理に進む。
【００２４】
ステップＳ４の処理では、形態素解析部１１が、オペレータが図５に示す出力画面Ｗ２の「マイニング実行」ボタンＢ２をクリック操作するのに応じて、形態素解析辞書ＤＢ１２を参照してステップＳ３の処理後の本文テキストデータに対し形態素解析を実行することにより、本文テキストデータ中の文章を複数の形態素に分割し、各形態素の品詞を特定する。これにより、ステップＳ４の処理は完了し、ネットマーケティング支援処理はステップＳ５の処理に進む。
【００２５】
ステップＳ５の処理では、属性表現・評価表現候補タグ付部１３が、オペレータが図７に示すタグ付け用画面のボタンＢ４をクリック操作するのに応じて、構文解析プログラムを実行することにより、ステップＳ４の処理によって分割された形態素間の係り受け構造を解析し、テキストデータ中に含まれる属性表現と評価表現にタグを付与する。なおこの処理の際、タグが付与された属性表現又は評価表現の区切りと形態素の分割点とが一致しない場合、学習用データ作成部１５が、タグが付与された属性表現又は評価表現を形態素解析辞書ＤＢ１２に登録することにより、以後の処理においてタグが付与された属性表現又は評価表現が一形態素として認識されるようにしてもよい。
【００２６】
属性表現と評価表現へのタグ付けは、図７に示すタグ付け用画面のボタンＢ４をクリック操作することにより、オペレータが手動で行うようにしてもよい。図７に示すタグ付け画面では、符号Ｚ１，Ｚ２が属性表現を示し、符号Ｈ１，Ｈ２が評価表現を示す。またこの処理の際、オペレータがタグを付与した属性表現又は評価表現の区切りと形態素の分割点とが一致しない場合、学習用データ作成部１５が、オペレータがタグを付与した属性表現又は評価表現を形態素解析辞書ＤＢ１２に登録することにより、以後の処理においてオペレータがタグを付与した属性表現又は評価表現が一形態素として認識されるようにしてもよい。これにより、ステップＳ５の処理は完了し、ネットマーケティング支援処理はステップＳ６の処理に進む。
【００２７】
ステップＳ６の処理では、属性表現・評価表現ペア同定部１４が、単語リスト・ペアリストＤＢ１６に登録されている情報を参照して、ステップＳ５の処理によりタグが付与された属性表現と評価表現のペアを同定する。具体的には、一般に評価表現は属性表現の前後の近い位置に記載されている場合が多い。従って、属性表現・評価表現ペア同定部１４は、単語リスト・ペアリストＤＢ１６に登録されている情報を参照して属性表現の前のｎ個の形態素及び属性表現の後ろのｍ個の形態素の範囲内からその評価表現を同定する。そして属性表現・評価表現ペア同定部１４は、同定された評価表現をその属性表現に対するペアとする。なおｎとｍの値は任意に設定可能にすることが望ましい。またペアとして同定された属性表現と評価表現が単語リスト・ペアリストＤＢ１６に登録されていない場合、学習用データ作成部１５は、ペアとして同定された属性表現と評価表現リストを単語リスト及びペアリストに登録することが望ましい。これにより、ステップＳ６の処理は完了し、ネットマーケティング支援処理はステップＳ７の処理に進む。
【００２８】
ステップＳ７の処理では、出力部４が、ステップＳ６の処理により同定された属性表現と評価表現のペアを出力する。具体的には、出力部４は、図８に示す出力画面Ｗ５のように属性表現と評価表現のペアをブログ記事のＵＲＬと共に表示したり、図９に示す出力画面Ｗ６のようにステップＳ６の処理により同定された属性表現と評価表現のペアを属性表現や評価表現によってソートした結果を表示したりする。また出力部４は、図１０に示すようにステップＳ６の処理により同定された属性表現と評価表現のペアをネットワーク表示してもよい。図１０に示すネットワーク表示では、属性表現を表すノードＺにその属性表現のペアとして同定された評価表現を表すノードＨが接続されている。このようなネットワーク表示によれば、複数の属性表現や評価表現間の関係性を容易に確認することができる。これにより、ステップＳ７の処理は完了し、一連のネットマーケティング支援処理は終了する。
【００２９】
以上の説明から明らかなように、本発明の実施形態となるネットマーケティング支援処理によれば、本文テキスト抽出部６が、インターネット９上で公開されているブログのhtmlソースデータ中に含まれるタグ情報を解析することにより、個人の意見が記載されている解析対象の本文テキストデータをブログから抽出するので、インターネット９上で公開されているブログに記載されている個人の意見を精度よく収集，解析することができる。
【００３０】
ブログの本文テキストデータには１つの属性表現（例えば建物）に対する意見だけが記載されているわけではない。例えば１つの本文テキストデータ中に複数の属性表現に対する意見が記載されている場合もあれば、解析対象とする属性表現とは関係のない意見が記載されている場合もある。すなわち、本文テキストデータ中には解析対象の属性表現と意味的な関係性を有さない評価表現が含まれる可能性がある。
【００３１】
これに対して本発明の実施形態となるネットマーケティング支援処理によれば、属性表現・評価表現ペア同定部１４が、属性表現の前のｎ個の形態素及び属性表現の後ろのｍ個の形態素の範囲内からその評価表現のペアを同定するので、解析対象の属性表現と関連する評価表現のみを正確に抽出し、個人の意見を精度よく収集，解析することができる。
【００３２】
以上、本発明者らによってなされた発明を適用した実施の形態について説明したが、本実施の形態による本発明の開示の一部をなす記述及び図面により本発明は限定されることはない。すなわち、上記実施の形態に基づいて当業者等によりなされる他の実施の形態、実施例及び運用技術等は全て本発明の範疇に含まれる。
【符号の説明】
【００３３】
１  ネットマーケティング支援装置
２  入力部
３  解析部
４  出力部
５  検索部
６  本文テキスト抽出部
７  クリーニング部
８  クリーニング辞書データベース（ＤＢ）
９  インターネット
１１  形態素解析部
１２  形態素解析辞書データベース（ＤＢ）
１３  属性表現・評価表現候補タグ付部
１４  属性表現・評価表現ペア同定部
１５  学習用データ作成部
１６  単語リスト・ペアリストデータベース（ＤＢ）
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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