(57)【要約】【課題】商品又は役務に関して信頼性の高い評価を集計することができる評価集計装置、評価順位作成装置、評価集計方法及びプログラムを提供する。【解決手段】ウェブサイトから収集した文書に基づいて、商品又は役務の評価に係る数値を集計する評価集計装置であって、商品又は役務の名称が記載されたウェブページに書き込まれた該商品又は役務の評価に係る文書をウェブサイトから収集する収集部３０と、収集部３０が収集した文書を語句に分割する分割部４０と、感情表現語句に一致及び類似する語句並びに該語句に夫々対応する数値を各対応付けて予め記憶した記憶部２０と、記憶部２０の内容に基づいて、分割部４０が分割した語句に前記感情表現語句に一致又は類似する語句が含まれる場合、該語句に対応する数値を集計する集計部７０とを備える。【選択図】図９
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ウェブサイトから収集した文書に基づいて、商品又は役務の評価に係る数値を集計する評価集計装置であって、
商品又は役務の名称が記載されたウェブページに書き込まれた該商品又は役務の評価に係る文書をウェブサイトから収集する収集部と、
該収集部が収集した文書を語句に分割する分割部と、
感情表現語句に一致及び類似する語句並びに該語句に夫々対応する数値を各対応付けて予め記憶した記憶部と、
該記憶部の内容に基づいて、前記分割部が分割した語句に前記感情表現語句に一致又は類似する語句が含まれる場合、該語句に対応する数値を集計する集計部と
を備える
ことを特徴とする評価集計装置。
【請求項２】
前記記憶部に記憶された感情表現語句、該感情表現語句につながる語句及び数値を対応付けて予め記憶したつながり語句記憶部を備え、
前記集計部は、前記分割部が分割した語句に前記感情表現語句及び該感情表現語句につながる語句が含まれる場合、前記つながり語句記憶部に記憶された感情表現語句及びつながる語句に対応する数値を用いて、前記記憶部に記憶された感情表現語句に対応する数値を調整して、集計するようにしてある
ことを特徴とする請求項１に記載の評価集計装置。
【請求項３】
前記分割部が分割した語句の組合せに対して、該組合せに係る語句の係り受け関係に応じた重み値を生成する生成部を備え、
前記集計部は、前記分割部が分割した語句に前記感情表現語句及び該感情表現語句につながる語句が含まれる場合、前記つながり語句記憶部に記憶された感情表現語句及びつながる語句に対応する数値と、前記感情表現語句及びつながる語句の組合せに対して前記生成部が生成した重み値とを用いて、前記記憶部に記憶された感情表現語句に対応する数値を調整して、集計するようにしてある
ことを特徴とする請求項２に記載の評価集計装置。
【請求項４】
前記つながり語句記憶部が記憶する感情表現語句につながる語句は、該感情表現語句に対する否定語句又は強調語句である
ことを特徴とする請求項２又は請求項３に記載の評価集計装置。
【請求項５】
請求項１から請求項４までのいずれか一項に記載の評価集計装置と、
該評価集計装置の集計部が集計した数値に基づいて、前記商品又は役務の評価順位を作成する作成部と
を備える
ことを特徴とする評価順位作成装置。
【請求項６】
前記作成部は、前記収集部が商品又は役務毎に収集した文書の数に基づいて、前記評価順位を作成するようにしてある
ことを特徴とする請求項５に記載の評価順位作成装置。
【請求項７】
アンケートに基づく商品又は役務の評価順位を受け付ける受付部と、
該受付部が受け付けた評価順位及び前記作成部が作成した評価順位を比較して、該作成部が作成した評価順位を変更する変更部と
を備える
ことを特徴とする請求項５又は請求項６に記載の評価順位作成装置。
【請求項８】
ウェブサイトから収集した文書に基づいて、商品又は役務の評価に係る数値を集計する評価集計方法であって、
商品又は役務の名称が記載されたウェブページに書き込まれた該商品又は役務の評価に係る文書をウェブサイトから収集し、
収集した前記文書を語句に分割し、
感情表現語句に一致及び類似する語句並びに該語句に夫々対応する数値を各対応付けて予め記憶した記憶部の内容に基づいて、分割した前記語句に前記感情表現語句に一致又は類似する語句が含まれる場合、該語句に対応する数値を集計する
ことを特徴とする評価集計方法。
【請求項９】
ウェブサイトから収集した文書に基づいて、商品又は役務の評価に係る数値を集計する処理を、記憶部を有するコンピュータに実行させるプログラムであって、
商品又は役務の名称が記載されたウェブページに書き込まれた該商品又は役務の評価に係る文書をウェブサイトから収集し、
収集した前記文書を語句に分割し、
感情表現語句に一致及び類似する語句並びに該語句に夫々対応する数値を各対応付けて予め記憶した前記記憶部の内容に基づいて、分割した前記語句に前記感情表現語句に一致又は類似する語句が含まれる場合、該語句に対応する数値を集計する
処理をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願は、商品又は役務の評価を集計する評価集計装置、評価順位作成装置、評価集計方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
１つの映画に関連する推奨映画を、数値と対応付けた感情項目に基づいて提供するサービスがある（例えば、特許文献１参照）。特許文献１に係るサービスは、第三者から提供された作品評価データに含まれる感情項目を入力し、入力した感情項目に対応する数値を集計して、その集計結果を表示する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００５−１１５８７７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１に係るサービスの場合、第三者から提供される作品評価データの数と、当該作品評価データに含まれる感情項目の数とには限りがあり、推奨映画の集計数値に関する信頼性が乏しい。
【０００５】
本願は、かかる事情に鑑みてなされたものである。その目的は、商品又は役務に関して信頼性の高い評価を集計することができる評価集計装置、評価順位作成装置、評価集計方法及びプログラムを提供することにある。      
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本願の一観点は、ウェブサイトから収集した文書に基づいて、商品又は役務の評価に係る数値を集計する評価集計装置であって、商品又は役務の名称が記載されたウェブページに書き込まれた該商品又は役務の評価に係る文書をウェブサイトから収集する収集部と、該収集部が収集した文書を語句に分割する分割部と、感情表現語句に一致及び類似する語句並びに該語句に夫々対応する数値を各対応付けて予め記憶した記憶部と、該記憶部の内容に基づいて、前記分割部が分割した語句に前記感情表現語句に一致又は類似する語句が含まれる場合、該語句に対応する数値を集計する集計部とを備える。
【発明の効果】
【０００７】
本願の一観点によれば、商品又は役務に関して信頼性の高い評価を集計することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】評価順位作成装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。
【図２】商品役務テーブルのレコードレイアウトの一例を示す説明図である。
【図３】レビューテーブルのレコードレイアウトの一例を示す説明図である。
【図４】検索キーワードテーブルのレコードレイアウトの一例を示す説明図である。
【図５】つながり語句テーブルのレコードレイアウトの一例を示す説明図である。
【図６】レビュー別スコアテーブルのレコードレイアウトの一例を示す説明図である。
【図７】ランキングテーブルのレコードレイアウトの一例を示す説明図である。
【図８】係り受け関係重み値ファイルの内容の一例を示す説明図である。
【図９】評価順位作成装置の機能構成例を示す機能ブロック図である。
【図１０】評価ランキング作成処理の手順の一例を示すフローチャートである。
【図１１】評価ランキング作成処理の手順の一例を示すフローチャートである。
【図１２】調整値算出処理の手順の一例を示すフローチャートである。
【図１３】評価ランキング変更処理の手順の一例を示すフローチャートである。
【図１４】商品又は役務に関する評価ランキング検索システムのハードウェア構成例を示すブロック図である。
【図１５】映画ランキング検索画面の画面レイアウトの一例を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
本実施の形態に係る評価順位作成装置を、その図面に基づいて説明する。本実施の形態に係る評価順位作成装置は、不特定多数の人の主観的評価による商品及び役務の評価ランキングを作成する。ここでの商品は、有体物及び無体物を含む。商品は、あらゆる商売の例えば物品、動産、不動産、無体物であり、例えば映画の記憶媒体、小説、漫画等の書籍、ゲームプログラムの記憶媒体、音楽の記憶媒体、金融機関の商品、ノベルティ商品、コンピュータプログラム等を含む。ここでの役務は、労働などによるつとめであり、例えばシアターでの映画上映サービス、コンピュータプログラムのダウンロードサービス、音楽に係るデータのダウンロードサービスを含む。また、役務は、レストランで提供されるサービス、レジャー施設で提供される乗り物への乗車サービス、金融機関で提供されるサービス、旅行会社で提供されるサービス等を含む。以下では、商品例として映画の記憶媒体を挙げ、評価順位作成装置を説明する。
【００１０】
実施の形態１
図１は、評価順位作成装置１０のハードウェア構成例を示すブロック図である。評価順位作成装置１０は、例えば汎用コンピュータ、ワークステーション、デスクトップ型ＰＣ（パーソナルコンピュータ）等である。
評価順位作成装置１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）（収集部、分割部、集計部、生成部、作成部、変更部）１１を含む。また、評価順位作成装置１０は、ＲＯＭ（Read Only Memory）１２、ＲＡＭ（Random Access Memory）１３、ハードディスク１４、ディスクドライブ１５、表示部１６、操作部（受付部）１７、タイマ１８及び通信部（受付部）１９を含む。
【００１１】
ＣＰＵ１１は、ソフトウェアプログラムに記述された命令セットを実行するためのプロセッサである。ＣＰＵ１１は、評価順位作成装置１０の各構成部を制御する。ＣＰＵ１１は、ハードディスク１４に記憶されたプログラム１ＰをＲＡＭ１３に読み出し、ＲＡＭ１３に読み出したプログラム１Ｐを実行する。
【００１２】
ＲＯＭ１２は、例えば不揮発性の半導体メモリ又は半導体メモリ以外の読み出し専用記憶媒体である。ＲＯＭ１２は、評価順位作成装置１０の起動時にＣＰＵ１１が実行するＢＩＯＳ（Basic Input/Output System）、ファームウェア等を記憶している。
【００１３】
ＲＡＭ１３は、主記憶装置である。ＲＡＭ１３は、例えばＳＲＡＭ又はＤＲＡＭであり、ＣＰＵ１１が実行する処理の過程で必要な作業変数、データ等を一時的に記憶する。なお、ＲＡＭ１３の代わりにフラッシュメモリ、メモリカード等が用いられてもよい。
【００１４】
ハードディスク１４は、補助記憶装置である。ハードディスク１４は、大容量の情報の記憶が可能なフラッシュメモリ又はＣＤ（Compact Disc）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＢＤ（Blu-ray Disc、登録商標）等の光ディスク１ｄで代替されてもよい。ハードディスク１４は、ＣＰＵ１１が実行するプログラム１Ｐ、各種テーブル及び各種ファイルを記憶している。各種テーブルは、商品役務テーブル１Ｔ、レビューテーブル２Ｔ、検索キーワードテーブル（記憶部）３Ｔ、つながり語句テーブル（つながり語句記憶部）４Ｔ、レビュー別スコアテーブル５Ｔ及びランキングテーブル６Ｔを含む。これらのテーブルの詳細については、後述する。また、各種ファイルは、係り受け関係重み値ファイル１Ｆを含む。係り受け関係重み値ファイル１Ｆの詳細については、後述する。
【００１５】
ハードディスク１４は、評価順位作成装置１０の内部に取り付けられるものであっても、評価順位作成装置１０の外部に置かれるものであってもよい。例えば、ハードディスク１４に記憶された各種テーブルは、外部のデータベースサーバに記憶されていてもよい。かかる場合、評価順位作成装置１０は、通信部１９を介して、外部のデータベースサーバにアクセスして、各種テーブルの内容を取得する。また、評価順位作成装置１０は、通信部１９を介して、外部のデータベースサーバにアクセスして、各種テーブルに情報を書き込む。
【００１６】
ディスクドライブ１５は、補助記憶装置である。ディスクドライブ１５は、外部の記憶媒体であるＣＤ、ＤＶＤ、ＢＤ等の光ディスク１ｄから情報を読み出し、光ディスク１ｄに情報を記録する。
【００１７】
表示部１６は、画像を表示する表示装置である。表示部１６は、例えば液晶ディスプレイ、有機ＥＬ（Electro Luminescence）ディスプレイ、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）ディスプレイ等の画面を有し、ＣＰＵ１１からの指示に従って、プログラム１Ｐに係る各種情報を表示する。
【００１８】
操作部１７は、電源スイッチ、ディスクドライブ１５から光ディスク１ｄを排出するための操作ボタン、ユーザが各種の入力を行うためのキーボード、マウス等の入力デバイスである。操作部１７は、ユーザによる操作に基づいて入力信号を生成する。生成された入力信号は、バス１ｂを介してＣＰＵ１１に送信される。
【００１９】
タイマ１８は、クロックを数えることで一定時間の経過を計時する装置である。タイマ１８は、計時した結果をＣＰＵ１１に出力する。
【００２０】
通信部１９は、有線又は無線通信のモデム、ＬＡＮ（Local Area Network）カード、ルータ、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）端子、接続コネクタ等である。通信部１９は、ＬＡＮ、ＷＡＮ（Wide Area Network）、電話回線、衛星通信回線、インターネット等のネットワーク１Ｎと接続されている。
【００２１】
なお、ＣＰＵ１１は、ディスクドライブ１５を介して、プログラム１Ｐを光ディスク１ｄから読み込んでもよい。ＣＰＵ１１は、通信部１９を介して、プログラム１Ｐを外部の情報処理装置又は記憶装置から読み込んでもよい。さらに、プログラム１Ｐを記憶したフラッシュメモリ等の半導体メモリ１ｍが、評価順位作成装置１０内に実装されていてもよい。
【００２２】
次に、ハードディスク１４に記憶されている各種テーブル及び係り受け関係重み値ファイル１Ｆについて説明する。
図２は、商品役務テーブル１Ｔのレコードレイアウトの一例を示す説明図である。商品役務テーブル１Ｔは、商品及び役務の属性を管理するマスタテーブルである。図２は、商品が映画の記憶媒体である場合を例示している。
【００２３】
商品役務テーブル１Ｔは、商品役務ＩＤ、商品役務名、製作年、製作国、監督及び出演者の各列を含む。商品役務ＩＤは、商品又は役務を識別する識別記号である。商品役務ＩＤは、例えば映画の光ディスク１ｄの製品番号である。商品役務名は、商品又は役務の名称であり、図２では映画の名称である。製作年は、映画が製作された年である。製作国は、映画が製作された国である。監督は、映画を監督した者の氏名である。出演者は、映画に出演した俳優の名称である。商品役務テーブル１Ｔが映画に関するその他の属性を記憶する列を更に含んでもよいことは勿論である。
【００２４】
図３は、レビューテーブル２Ｔのレコードレイアウトの一例を示す説明図である。レビューテーブル２Ｔは、不特定多数の人がウェブページに書き込んだ映画についての主観的評価による文書を記憶するテーブルである。プログラム１Ｐは、クラウド上の文書や画像などを周期的に取得し、自動的にデータベース化するプログラムであるクローラを含む。ＣＰＵ１１は、商品役務テーブル１Ｔに記憶された商品役務名に対応する映画について書き込まれたレビューをクラウド上から収集し、収集したレビューをレビューテーブル２Ｔに書き込む。
【００２５】
レビューテーブル２Ｔは、商品役務ＩＤ、レビューＩＤ、書き込み文書及びＵＲＬ（Uniform Resource Locator）の各列を含む。商品役務ＩＤは、商品役務テーブル１Ｔの商品役務ＩＤと同一であり、ＣＰＵ１１がレビューを収集したウェブページに記載されていた映画の名称に対応する。レビューＩＤは、レビューを識別する識別記号である。書き込み文書は、不特定多数の人により、夫々書き込まれたレビューの文字列である。ＵＲＬは、レビューを収集した対象のウェブサイトのＵＲＬである。レビューテーブル２Ｔは、他にレビューを書き込んだ人の属性（例えば、氏名、ニックネーム、年齢、性別等）を格納する列を含んでもよい。
【００２６】
図４は、検索キーワードテーブル３Ｔのレコードレイアウトの一例を示す説明図である。検索キーワードテーブル３Ｔは、点数と対応付けた感情表現語句を互いに類似する語句毎に記憶するテーブルである。ここで感情表現語句は、人が商品又は役務を「気持ち」、「テイスト」等で表現する場合に用いられる語句である。感情表現語句は、図４に例示列挙したものの他に、例えば「泣ける」、「ヤンデレ」、「ユルユル」、「スカッと」、「ワクワクする」、「痛快」、「ファンタジー」、「前向きになる」等を含む。
【００２７】
検索キーワードテーブル３Ｔは、キーワード、類似語１、類似語２、類似語３、類似語４及び類似語５の各列を含む。キーワードは、感情表現語句の１つである。類似語１〜類似語５は、キーワードに類似する感情表現語句である。検索キーワードテーブル３Ｔが他の類似語を記憶する列を更に含んでもよいことは勿論である。
【００２８】
検索キーワードテーブル３Ｔは、キーワード、類似語１、類似語２、類似語３、類似語４及び類似語５に夫々対応する点数の各列を含む。点数は、商品又は役務を感情表現語句に基づいて評価するために基本となる数値である。図４の例では、点数は整数であるが、点数は実数であればよい。検索キーワードテーブル３Ｔに限らず、評価順位作成装置１０が商品又は役務に関する評価ランキングを作成するために扱う数値は、実数であればよい。
【００２９】
図５は、つながり語句テーブル４Ｔのレコードレイアウトの一例を示す説明図である。つながり語句テーブル４Ｔは、検索キーワードテーブル３Ｔの感情表現語句（キーワード又は類似語）につながる語句と、点数とを対応付けて記憶するテーブルである。ここで感情表現語句につながる語句は、感情表現語句と係り受け関係にある語句であり、例えば感情表現語句を否定又は強調する助動詞、形容詞、副詞等である。
【００３０】
つながり語句テーブル４Ｔは、キーワード−類似語、つながり語句及び点数の各列を含む。キーワード−類似語は、検索キーワードテーブル３Ｔのキーワード、類似語１〜類似語５である。つながり語句は、感情表現語句につながる語句である。点数は、レビューの中に感情表現語句と、感情表現語句につながる語句とが含まれる場合に、検索キーワードテーブル３Ｔのキーワード又は類似語１〜類似語５に対応する数値を調整するための数値である。例えば、感情表現語句と、つながる語句との係り受け関係が否定である場合、つながり語句テーブル４Ｔの点数に負の数値が設定される。感情表現語句と、つながる語句との係り受け関係が肯定的な強調である場合、つながり語句テーブル４Ｔの点数に正の数値が設定される。なお、つながる語句が感情表現語句をぼかす語句又は曖昧にする語句である場合、点数に負の数値が設定されてもよい。
【００３１】
図６は、レビュー別スコアテーブル５Ｔのレコードレイアウトの一例を示す説明図である。レビュー別スコアテーブル５Ｔは、商品役務毎及びレビュー毎に、レビューに含まれるキーワード及び類似語に基づいて集計した数値を記憶するテーブルである。以下では、商品役務毎及びレビュー毎に集計した数値をスコアと呼ぶ。
【００３２】
レビュー別スコアテーブル５Ｔは、商品役務ＩＤ、レビューＩＤ、キーワード及びスコアの各列を含む。商品役務ＩＤは、商品役務テーブル１Ｔの商品役務ＩＤと同一である。レビューＩＤは、レビューテーブル２ＴのレビューＩＤと同一である。キーワードは、検索キーワードテーブル３Ｔのキーワードと同じである。スコアは、レビューに含まれるキーワード及び類似語に基づいて集計された数値である。
【００３３】
図７は、ランキングテーブル６Ｔのレコードレイアウトの一例を示す説明図である。ランキングテーブルは、商品又は役務の評価ランキングを商品別又は役務別に記憶するテーブルである。
【００３４】
ランキングテーブル６Ｔは、順位、商品役務名、キーワード、総レビュー数及び総合スコアの各列を含む。順位は、総合スコアの降順を示す数字である。商品役務名は、評価の対象である商品又は役務の名称である。キーワードは、検索キーワードテーブル３Ｔのキーワードである。総レビュー数は、１つの商品又は役務を評価したレビューの総数である。総合スコアは、商品役務毎の各レビューのスコアの合計及び総レビュー数に基づいて算出された数値である。
【００３５】
図８は、係り受け関係重み値ファイル１Ｆの内容の一例を示す説明図である。係り受け関係重み値ファイル１Ｆは、レビューに含まれている単語間に認められる係り受け関係の強さを数値化した重み値を記憶するファイルである。重み値は、単語間における一定のルールに基づいて評価ランキング装置１０により生成される。例えば、重み値は、係り受け関係にある単語同士のレビューにおける隔たりが長いほど小さい値に設定される。
図８は、「この映画は喜劇なので泣けない」というレビュー例について生成された重み値を例示している。
【００３６】
評価順位作成装置１０は、商品又は役務に関する評価ランキングを作成する処理を実行する都度、係り受け関係重み値ファイル１Ｆを作成し、ハードディスク１４に記憶する。つまり、係り受け関係重み値ファイル１Ｆは、作業用のファイルである。なお、係り受け関係重み値ファイル１Ｆは、例えば配列としてＲＡＭ１３に記憶されてもよい。
【００３７】
図９は、評価順位作成装置１０の機能構成例を示す機能ブロック図である。評価順位作成装置１０の各機能部は、ハードディスク１４に記憶されたプログラム１Ｐと、ＣＰＵ１１、ＲＡＭ１３等のハードウェア資源とが協働して動作することにより実現される。
【００３８】
評価順位作成装置１０は、記憶部２０、収集部３０、分割部４０、算出部５０、生成部６０、集計部７０、作成部８０、受付部９０及び変更部１００を含む。
記憶部２０は、ハードウェアのハードディスク１４及びＲＡＭ１３に対応する機能部である。記憶部２０は、商品又は役務の評価ランキングを作成するために必要な各種テーブルを記憶している。また、記憶部２０は、ＣＰＵ１１が作業用のデータを一時的に記憶するために使用される。
【００３９】
収集部３０は、クラウド上から商品又は役務の評価に係る文書を収集するクローラに対応する機能部である。収集部３０は、商品役務テーブル１Ｔを参照し、商品又は役務の名称が含まれたウェブページから、不特定多数の人が書き込んだレビューを収集し、収集したレビューをレビューテーブル２Ｔの書き込み文書に書き込む。本実施の形態では、レビューは映画の批評に係る文書である。
【００４０】
分割部４０は、収集部３０が収集したレビューを形態素解析により品詞分解する機能部である。分割部４０は、商品又は役務別に、レビューテーブル２Ｔの書き込み文書からレビューを読み出し、読み出した文書を品詞に分割する。分割部４０は、品詞すなわち単語に分割したレビューを記憶部２０に記憶する。
【００４１】
算出部５０は、商品又は役務別かつレビュー別に、レビューのスコアを算出する機能部である。算出部５０は、分割部４０が分割したレビューの単語から検索キーワードテーブル３Ｔのキーワード及び類似語１〜５を検索する。算出部５０は、レビューの単語から検索キーワードテーブル３Ｔのキーワード又は類似語１〜５を検索した場合、検索したキーワード又は類似語１〜５に対応する検索キーワードテーブル３Ｔの点数を抽出する。算出部５０は、抽出した点数を用いて、商品又は役務別かつレビュー別のスコアを算出する。
【００４２】
次に、具体的なレビュー、キーワード及び類似語を例示して、算出部５０がレビュー別スコアを算出する処理について説明する。
いま、レビューは、「この映画はとても泣けて涙が出た」であるものとする。このレビューを評価するためのキーワードは「泣ける」であり、キーワードの類似語は「涙」であるものとする。更に、検索キーワードテーブル３Ｔにおいて、キーワード「泣ける」と、類似語「涙」の点数は、夫々３点、２点であるものとする。
分割部４０は、レビューを、「この」、「映画」、「は」、「とても」、「泣ける」、「て」、「涙」、「が」、「出る」、「た」の１０品詞に分割する。
【００４３】
算出部５０は、レビューにおける感情表現語句の割合を考慮し、次の式（１）を用いて、レビュー別スコアを算出する。
【００４４】
【数１】
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【００４５】
まず、算出部５０は、式（１）の右辺の分子である品詞別点数合計を算出する。ただし、算出部５０は、品詞別点数合計の算出に先立ち、キーワードに対応する点数を生成部６０が生成した重み値を用いて調整する。上記の例の場合、算出部５０は、３点（「泣ける」）と、２点（「涙」）とを加算する前に、「泣ける」の３点を生成部６０が生成した重み値を用いて調整する。そこで、算出部５０による品詞別点数合計の算出処理を説明する前に、生成部６０について説明する。
【００４６】
生成部６０は、係り受け関係重み値ファイル１Ｆを生成する機能部である。生成部６０は、分割部４０が分割したレビューの単語について、係り受け解析を実行し、一定のルールに従って単語と単語との組合せ毎に重み値を生成する。生成部６０は、生成した組合せ毎の重み値を係り受け関係重み値ファイル１Ｆとして、記憶部２０に記憶する。
【００４７】
算出部５０は、キーワードに対応する点数を重み値により調整した調整値に変換する。具体的には、調整値＝検索キーワードテーブル３Ｔの点数×つながり語句テーブル４Ｔの点数×係り受け関係重み値ファイル１Ｆの重み値である。
例えば、つながり語句テーブル４Ｔにおいて、キーワード−類似語＝「泣ける」、つながり語句＝「とても」、点数＝１．２であるものとする（図５参照）。また、係り受け関係重み値ファイル１Ｆにおいて、「とても」と「泣ける」との組合せに対する重み値は、５点であるものとする。かかる場合、キーワード「泣ける」の調整値＝３点（「泣ける」）×１．２点（「とても」）×５点（「とても」と「泣ける」との組合せに対する重み値）＝１８点となる。
なお、調整値は、つながり語句テーブル４Ｔの点数により、正の値になる場合と、負の値になる場合とがある。上記は、調整値が正の値である場合を例示している。
【００４８】
算出部５０は、キーワードに対応する調整値に、キーワードの類似語に対応する点数を加算して、品詞別点数合計を求める。上記の例における品詞別点数合計を次に示す。
品詞別点数合計＝１８点（「泣ける」の調整値）＋２点（「涙」）＝２０点
【００４９】
式（１）に含まれるレビュー内総品詞数は１０個なので、
レビュー内総品詞数＋１＝１０＋１＝１１
である。
従って、式（１）より、
レビュー別スコア＝２０／ｌｎ１１＝８．３４０６４８点
となる。
【００５０】
算出部５０は、算出したレビュー別スコアを商品役務ＩＤ、レビューＩＤ及びキーワードと共に、レビュー別スコアテーブル５Ｔのスコア列に書き込む。
【００５１】
集計部７０は、算出部５０が算出したレビュー別スコアを、商品又は役務毎に集計する機能部である。集計部７０は、レビューの総数を考慮し、次の式（２）を用いて、商品又は役務別スコアを集計する。
【００５２】
【数２】
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【００５３】
式（２）における総レビュー数は、同一の商品又は役務を評価したレビューの総数であり、ランキングテーブル６Ｔにおける総レビュー数と同じである。商品又は役務別レビュー点数合計は、同一の商品又は役務を評価した各レビューのスコアを合計した数値である。集計部７０は、レビュー別スコアテーブル５Ｔから、商品役務ＩＤが同一であるスコアを集計して、商品又は役務別レビュー点数合計を求める。集計部７０は、式（２）を用いて求めた商品又は役務別スコアを、ランキングテーブル６Ｔの総合スコアに書き込む。また、集計部７０は、順位以外のランキングテーブル６Ｔの列（商品役務名、キーワード及び総レビュー数）にも、対応するデータを書き込む。
【００５４】
作成部８０は、商品又は役務別の評価ランキングを作成する機能部である。具体的には作成部８０は、ランキングテーブル６Ｔのレコードを、商品役務名毎に、総合スコアの降順に並べ替える機能部である。作成部８０は、ランキングテーブル６Ｔにおいて並べ替えたレコードの順位列に総合スコアの降順に対応する数字を書き込む。
【００５５】
受付部９０は、ハードウェアの操作部１７又は通信部１９に対応する機能部である。受付部９０は、商品又は役務について実施された評価アンケートの結果に係る評価ランキングを受け付ける。ここでのアンケートは、街頭アンケート、ウェブを利用したアンケート、電話アンケート、郵便を利用したアンケート、店舗でのアンケート等を含む。
【００５６】
変更部１００は、受付部９０が受け付けた評価ランキングと、作成部８０が作成した評価ランキングとを同一の商品又は役務について比較し、その比較結果に基づいて、作成部８０が作成した評価ランキングを変更する機能部である。変更部１００が実施する比較処理の１つは、例えばアンケートに基づく評価ランキングと、作成部８０が作成した評価ランキングとの相関係数を算出することである。ここでの相関係数は、例えば一般的な相関係数、スピアマンの順位相関係数、ケンドールの順位相関係数等である。
【００５７】
変更部１００は、算出した相関係数が一定値（例えば、０．７）以上である場合、作成部８０が作成した評価ランキングを変更しない。他方、変更部１００は、算出した相関係数が一定値以下である場合、作成部８０が作成した評価ランキングと、アンケートに基づく評価ランキングとを比較し、作成部８０が作成した評価ランキングを例えばより上位から変更する。
【００５８】
例えば変更部１００は、作成部８０が作成した評価ランキングについて、アンケートに基づく評価ランキングとの違いが生じているより上位の順位から、１ランクずつアンケートに基づく評価ランキングに近づく方向へ変更する。変更部１００は、変更した評価ランキングと、アンケートに基づく評価ランキングとの相関係数を再び算出し、算出した相関係数が一定値以上になるまで、上記の変更と、相関係数の算出を繰り返す。変更部１００は、算出した相関係数が一定値以上になった場合、評価ランキングの変更を停止し、変更を停止した評価ランキングを変更後の評価ランキングに決定する。
【００５９】
次に、評価順位作成装置１０の動作について説明する。
図１０及び図１１は、評価ランキング作成処理の手順の一例を示すフローチャートである。ＣＰＵ１１は、商品役務テーブル１Ｔを参照し、クラウド上から商品又は役務の評価に係る文書を収集する（ステップＳ１０１）。ＣＰＵ１１は、収集した文書をレビューテーブル２Ｔに書き込む（ステップＳ１０２）。ＣＰＵ１１は、レビューテーブル２Ｔのレコード数が一定値以上であるか否かを判定する（ステップＳ１０３）。
【００６０】
ＣＰＵ１１は、レビューテーブル２Ｔのレコード数が一定値以上でないと判定した場合（ステップＳ１０３：ＮＯ）、ステップＳ１０１へ処理を戻す。ＣＰＵ１１は、レビューテーブル２Ｔのレコード数が一定値以上であると判定した場合（ステップＳ１０３：ＹＥＳ）、ステップＳ１０４へ処理を進める。ＣＰＵ１１は、ステップＳ１０１〜ステップＳ１０３の処理を繰り返し、レビューテーブル２Ｔのレコード数を一定値以上に増大させる。これにより、作成される評価ランキングの基となるレビュー数（サンプル数）の統計学的信頼性を保障することができる。
【００６１】
ＣＰＵ１１は、レビューを評価するための商品役務ＩＤと、感情表現語句に係るキーワードとを受け付ける（ステップＳ１０４）。ＣＰＵ１１は、レビューテーブル２Ｔの先頭から、受け付けた商品役務ＩＤに対応する未処理の書き込み文書に係るレビューを１件読み出す（ステップＳ１０５）。ＣＰＵ１１は、読み出したレビューを形態素解析により品詞分解する（ステップＳ１０６）。ＣＰＵ１１は、検索キーワードテーブル３ＴからステップＳ１０４で受け付けたキーワードに対応する類似語１〜類似語５を読み出す（ステップＳ１０７）。
【００６２】
ＣＰＵ１１は、品詞分解したレビューの品詞から、受け付けたキーワード及び読み出した類似語１〜類似語５を検索し、検索に成功したか否かを判定する（ステップＳ１０８）。ＣＰＵ１１は、検索に成功しなかったと判定した場合（ステップＳ１０８：ＮＯ）、ステップＳ１１４へ処理を進める。ＣＰＵ１１は、検索に成功したと判定した場合（ステップＳ１０８：ＹＥＳ）、検索キーワードテーブル３Ｔからキーワード又は類似語に対応する点数を抽出する（ステップＳ１０９）。ＣＰＵ１１は、調整値算出処理を実行する（ステップＳ１１０）。調整値算出処理は、品詞別点数合計を算出するために、キーワードに対応する調整値を算出する処理である。
【００６３】
ＣＰＵ１１は、ステップＳ１１０で算出したキーワードに対応する調整値に、ステップＳ１０９で抽出したキーワードの類似語に対応する点数を加算して、品詞別点数合計を算出する（ステップＳ１１１）。ＣＰＵ１１は、品詞別点数合計、レビュー内総品詞数及び式（１）に基づいて、レビュー別スコアを算出する（ステップＳ１１２）。ＣＰＵ１１は、加減調整したレビュー別スコアをレビュー別スコアテーブル５Ｔのスコア列に書き込む（ステップＳ１１３）。
【００６４】
ＣＰＵ１１は、レビューテーブル２Ｔの全レコードを処理したか否かを判定する（ステップＳ１１４）。ＣＰＵ１１は、レビューテーブル２Ｔの全レコードを処理していないと判定した場合（ステップＳ１１４：ＮＯ）、ステップＳ１０５へ処理を戻す。ＣＰＵ１１は、レビューテーブル２Ｔの全レコードを処理したと判定した場合（ステップＳ１１４：ＹＥＳ）、レビュー別スコアテーブル５Ｔの内容、総レビュー数及び式（２）に基づいて、商品又は役務別スコアを算出する（ステップＳ１１５）。
【００６５】
ＣＰＵ１１は、算出した商品又は役務別スコアをランキングテーブル６Ｔの総合スコアの列に書き込む（ステップＳ１１６）。ＣＰＵ１１は、ステップＳ１１６において、順位以外の列にも該当するデータを書き込む。ＣＰＵ１１は、ランキングテーブル６Ｔのレコードを総合スコアの降順に並べ替える（ステップＳ１１７）。ＣＰＵ１１は、ランキングテーブル６Ｔにおいて並べ替えたレコードの順位列に総合スコアの降順に対応する数字を書き込み（ステップＳ１１８）、処理を終了する。
【００６６】
図１２は、調整値算出処理の手順の一例を示すフローチャートである。
ＣＰＵ１１は、品詞分解したレビューの単語同士の組合せ毎に、係り受け関係の強度に応じた重み値を生成する（ステップＳ２０１）。ＣＰＵ１１は、生成した組合せ毎の重み値を係り受け関係重み値ファイル１Ｆとしてハードディスク１４に記憶する（ステップＳ２０２）。
【００６７】
ＣＰＵ１１は、つながり語句テーブル４Ｔを参照して、ステップＳ１０４で受け付けたキーワードと、当該キーワードにつながる語句とが品詞分解したレビューの単語に含まれるか否かを判定する（ステップＳ２０３）。ＣＰＵ１１は、ステップＳ１０４で受け付けたキーワードと、当該キーワードにつながる語句とが、品詞分解したレビューの単語に含まれないと判定した場合（ステップＳ２０３：ＮＯ）、処理を終了する。ＣＰＵ１１は、ステップＳ１０４で受け付けたキーワードと、当該キーワードにつながる語句とが、品詞分解したレビューの単語に含まれると判定した場合（ステップＳ２０３：ＹＥＳ）、次の処理を実行する。すなわち、ＣＰＵ１１は、つながり語句テーブル４Ｔから、ステップＳ１０４で受け付けたキーワードと、当該キーワードにつながる語句とに対応する点数を抽出する（ステップＳ２０４）。
【００６８】
ＣＰＵ１１は、ステップＳ１０４で受け付けたキーワードと、当該キーワードにつながる語句との組合せに対応する重み値を、係り受け関係重み値ファイル１Ｆから読み出す（ステップＳ２０５）。ＣＰＵ１１は、ステップＳ１０９で抽出したキーワードに対応する点数と、ステップＳ２０４で抽出したキーワード及び当該キーワードにつながる語句に対応する点数と、ステップ２０５で読み出した重み値との積を算出する（ステップＳ２０６）。ＣＰＵ１１は、算出した積を調整値に決定し（ステップＳ２０７）、処理を終了する。
【００６９】
図１３は、評価ランキング変更処理の手順の一例を示すフローチャートである。
ＣＰＵ１１は、商品又は役務について実施された評価アンケートの結果に係る評価ランキングを操作部１７又は通信部１９から受け付ける（ステップＳ３０１）。ＣＰＵ１１は、ステップＳ１１８で作成した評価ランキング又はステップＳ３０４で変更した評価ランキングと、受け付けたアンケートに係る評価ランキングとの相関係数を算出する（ステップＳ３０２）。ステップＳ３０２において、ＣＰＵ１１は、最初のループ（ステップＳ３０２〜ステップＳ３０４）では、ステップＳ１１８で作成した評価ランキングと、受け付けたアンケートに係る評価ランキングとの相関係数を算出する。ステップＳ３０２において、ＣＰＵ１１は、２回目以降のループ（ステップＳ３０２〜ステップＳ３０４）では、ステップＳ３０４で変更した評価ランキングと、受け付けたアンケートに係る評価ランキングとの相関係数を算出する。
【００７０】
ＣＰＵ１１は、算出した相関係数が一定値以上か否かを判定する（ステップＳ３０３）。ＣＰＵ１１は、算出した相関係数が一定値以上であると判定した場合（ステップＳ３０３：ＹＥＳ）、ステップＳ３０５へ処理を進める。ＣＰＵ１１は、算出した相関係数が一定値以上でないと判定した場合（ステップＳ３０３：ＮＯ）、ステップＳ３０２で相関係数を算出した対象の一つである、自身が作成した評価ランキングの一部を上位から変更し（ステップＳ３０４）、ステップＳ３０２へ処理を戻す。
【００７１】
ＣＰＵ１１は、ループ（ステップＳ３０２〜ステップＳ３０４）を抜け、ステップＳ３０３からステップＳ３０５へ進んだ評価ランキングを変更後の評価ランキングに決定し（ステップＳ３０５）、処理を終了する。
【００７２】
ステップＳ３０３において、相関係数と比較される値は、一定である。しかし、ステップＳ３０３において、相関係数と比較される値は、一定でなくてもよい。例えば、２回目のループで相関係数と比較される値は、１回目のループで相関係数と比較される値より小さくてもよい。また、３回目のループで相関係数と比較される値は、２回目のループで相関係数と比較される値より小さくてもよい。これにより、評価順位作成装置１０により変更される評価ランキングの変更程度を小さくすることができ、評価ランキング変更処理の所要時間を短くすることができる。
アンケートに係る評価ランキングと、クラウドから収集したレビューに基づく評価ランキングとは、元となるデータの違いを反映して異なる性質を有している。そのため、クラウドから収集したレビューに基づく評価ランキングを闇雲にアンケートに係る評価ランキングへ近づけるよりも、変更の程度を抑えた方が、クラウドから収集したレビューに基づく評価ランキングの性質を一定範囲内に維持することに資する。
【００７３】
上述の例では、評価順位作成装置１０は、キーワードに対応する点数を調整して、レビュー別スコアを算出した。しかし、評価順位作成装置１０は、キーワードに対応する点数を調整しなくてもよい。これにより、調整値を生成する処理がなくなる分だけ、評価順位作成装置１０にかかる負荷を低減することができる。
【００７４】
上述の例では、検索キーワードテーブル３Ｔの点数×つながり語句テーブル４Ｔの点数×係り受け関係重み値ファイル１Ｆの重み値を、キーワードの調整値とした。しかし、検索キーワードテーブル３Ｔの点数×つながり語句テーブル４Ｔの点数、又は検索キーワードテーブル３Ｔの点数×係り受け関係重み値ファイル１Ｆの重み値を、調整値としてもよい。これにより調整値を生成する処理が軽くなる分だけ、評価順位作成装置１０にかかる負荷を低減することができる。
【００７５】
上述の例では、評価順位作成装置１０は、レビューを品詞分解して、評価ランキングを作成した。しかし、評価順位作成装置１０はレビューを句単位で分割してもよい。かかる場合、検索キーワードテーブル３Ｔ及びつながり語句テーブル４Ｔには、句単位で点数を設定する。また、係り受け関係重み値ファイル１Ｆには、句単位での係り受け関係の強度に応じた重み値を設定する。
【００７６】
上述の例では、検索キーワードテーブル３Ｔの点数は、キーワード及び類似語毎に異なる点数が設定されていた。しかし、検索キーワードテーブル３Ｔの点数は、全て同一点でもよい。かかる場合、キーワードに対応する点数を調整する前の品詞別点数合計は、レビューに含まれるキーワード又は類似語の個数に比例する。
【００７７】
評価順位作成装置１０は、レビュー内で省略された主語、目的語を補完する照応解析の手段を備えてもよい。省略された語句が、感情表現語句又は感情表現語句につながる語句である場合、省略された語句をレビューに対して補完した後に、評価ランキングを作成することにより、より精度の高い評価ランキングの作成が可能となる。
例えば、日本語では主語、目的語等の省略が頻繁に起こる。評価順位作成装置１０が語句の省略を伴うレビューに対して形態素解析を実行した場合、品詞分解された品詞に省略語は含まれない。そこで、評価順位作成装置１０は、公知の照応解析により省略された名詞句（ゼロ代名詞）をレビューに対して補完する。
【００７８】
評価順位作成装置１０によれば、商品又は役務に関して信頼性の高い評価ランキングを作成することができる。
評価順位作成装置１０はクラウド上から収集した多量のレビューに基づいて商品又は役務に関する評価ランキングを作成するため、作成された評価ランキングは高い統計学的信頼性と客観性とを有している。また、検索キーワードテーブル３Ｔに登録可能な感情表現語句の数に制限はないため、評価順位作成装置１０は多種多様な「気持ち」、「テイスト」と整合する商品又は役務の評価ランキングを提供することができる。
【００７９】
評価順位作成装置１０は、キーワードに対応する点数を、感情表現語句につながる否定語句又は強調語句の係り受け関係を考慮して調整することにより、レビュー別スコアを算出する。これにより、評価順位作成装置１０は、商品又は役務に関してよりきめの細かい評価ランキングを作成することができる。
【００８０】
評価順位作成装置１０は、商品又は役務に関するアンケートに基づく評価ランキングと、自身が作成した商品又は役務に関する評価ランキングとの相関を確認する。これにより、評価順位作成装置１０が作成した評価ランキングの品質が担保される。一方、評価順位作成装置１０は、相関が低い場合、自身が作成した商品又は役務に関する評価ランキングを修正することができる。
【００８１】
実施の形態２
実施の形態２は、評価順位作成装置１０が作成した商品又は役務に関する評価ランキングをインターネット上で公開する形態に関する。
なお、実施の形態２において、実施の形態１と同様である構成要素には同一の参照番号を付してその詳細な説明を省略する。
【００８２】
図１４は、商品又は役務に関する評価ランキング検索システム２００のハードウェア構成例を示すブロック図である。評価ランキング検索システム２００は、評価順位作成装置１０、ウェブサーバ２１０及び端末装置２２０を含む。
【００８３】
評価順位作成装置１０は、実施の形態１における評価順位作成装置１０と同じである。
ウェブサーバ２１０は、例えば汎用コンピュータ、ワークステーション、デスクトップ型ＰＣ等である。ウェブサーバ２１０は、評価順位作成装置１０と専用回線１ｎで接続されている。また、ウェブサーバ２１０は、インターネット１Ｎと接続されている。
【００８４】
端末装置２２０は、デスクトップ型ＰＣ、ノートブック型ＰＣ、タブレット型ＰＣ、スマートフォン等である。端末装置２２０は、インターネット１Ｎと接続されている。図１４では、３台の端末装置２２０が例として描かれているが、端末装置２２０の数は３台に限るものではなく、４台以上であってもよいことは勿論である。
なお、以下では、商品は映画の光ディスク１ｄであるものとする。
【００８５】
端末装置２２０には、ブラウザがインストールされている。端末装置２２０は、ウェブサーバ２１０へキーワードと、ウェブページの情報の送信要求とを送信する。ウェブサーバ２１０は、端末装置２２０からキーワードと、ウェブページの情報の送信要求とを受信した場合、受信したキーワードと、商品が映画の光ディスク１ｄであることを示す情報とを、評価順位作成装置１０へ送信する。
【００８６】
評価順位作成装置１０は、ウェブサーバ２１０からキーワードと、商品が映画の光ディスク１ｄであることを示す情報とを受信した場合、受信したキーワードに基づいて映画の光ディスク１ｄに関する評価ランキングを作成する。評価順位作成装置１０は、作成した評価ランキングをウェブサーバ２１０へ送信する。ウェブサーバ２１０は、映画の光ディスク１ｄに関する評価ランキングを表示するウェブページの情報を生成し、生成したウェブページの情報を端末装置２２０へ送信する。
【００８７】
端末装置２２０は、映画の光ディスク１ｄに関する評価ランキングに係るウェブページの情報をウェブサーバ２２０から受信する。端末装置２２０は、送信した情報に基づいて、映画の光ディスク１ｄに関する評価ランキングに係るウェブページをブラウザの画面に表示する。
【００８８】
図１５は、映画ランキング検索画面１ｆの画面レイアウトの一例を示す説明図である。映画ランキング検索画面１ｆは、キーワードに「どんでん返し」を指定して端末装置２２０からウェブサーバ２１０へ送信要求をした場合に、端末装置２２０のブラウザの画面に表示されるウェブページの一例である。図１５に示す例のように、感情表現語句であるキーワードには、人の感性に訴える物語のストーリー展開と関係する語句が含まれてもよい。
【００８９】
映画ランキング検索画面１ｆは、テキストボックス１ｔｘｔ、検索ボタン１ｂｔｎ、評価ランキングリスト１ｌｓｔ、進むボタン２ｂｔｎ及び戻るボタン３ｂｔｎを含む。
テキストボックス１ｔｘｔは、感情表現語句に係るキーワードを入力するボタンである。検索ボタン１ｂｔｎは、テキストボックス１ｔｘｔに入力されたキーワードをパラメータに設定して、ウェブサーバ２１０へウェブページの情報の送信要求を送信するボタンである。
【００９０】
評価ランキングリスト１ｌｓｔは、テキストボックス１ｔｘｔに入力したキーワードに基づいて検索された映画の光ディスク１ｄのランキングをリスト表示する画面領域である。評価ランキングリスト１ｌｓｔには、左から右へ向かって、検索された映画が順位の昇順に従って配列されている。評価ランキングリスト１ｌｓｔに表示される各映画の情報は、例えば光ディスク１ｄのパッケージの画像、順位、総合スコア、映画の題名、代表的なレビュアーの名称、代表的なレビュアーのレビューに関するレビュー別スコアである。評価ランキングリスト１ｌｓｔに表示される各映画の情報は、例えば代表的なレビュアーのレビュー（コメント）の一部、レビュー総数（クチコミ数）等である。
【００９１】
進むボタン２ｂｔｎは、評価ランキングリスト１ｌｓｔに、より下位の映画のランキングを表示させるボタンである。戻るボタン３ｂｔｎは、評価ランキングリスト１ｌｓｔに、より上位の映画のランキングを表示させるボタンである。
【００９２】
上述の例では、評価順位作成装置１０は、商品又は役務に関する評価ランキングを作成した。しかし、評価順位作成装置１０は、レビュー別スコアを集計して総合スコアを算出するまでの処理を実行し、評価ランキングの作成をしなくてもよい。換言すれば、評価順位作成装置１０は、ランキングテーブル６Ｔの商品役務名、キーワード、総レビュー数及び総合スコアに関するレコードを作成するまでの処理を実行すればよく、ランキングテーブル６Ｔでのレコードの並べ替えを実行しなくてもよい。また、評価順位作成装置１０は、ランキングテーブル６Ｔへの順位の書き込みをしなくてもよい。
【００９３】
かかる場合、評価ランキング検索システム２００のウェブサーバ２１０は、端末装置２２０に対して、評価順位作成装置１０が集計した商品又は役務の総合スコアに係るデータをダウンロードさせる。当該データは、例えば表計算ソフトのファイルである。ユーザは、ウェブサーバ２１０から端末装置２２０へダウンロードした商品又は役務の総合スコアに係るデータを、端末装置２２０にインストールされた表計算ソフトに読み込ませる。そして、ユーザは、表計算ソフトのソート機能を用いて、商品又は役務の評価ランキングを端末装置２１０に作成させる。
【００９４】
評価順位作成装置１０は、レビューテーブル２Ｔのレコードを一定のルールに従って削除する手段を有していてもよい。
評価順位作成装置１０は、クラウド上のウェブサーバを巡回して商品又は役務に関するレビューを収集する。そのために、レビューテーブル２Ｔのレコード数は、時間の経過に伴い増大するため、ハードディスク１４の使用可能な記憶容量の減少及び評価ランキング作成処理の実行時間の増大を招く。そこで、評価順位作成装置１０は、一定のルールに従ってレビューテーブル２Ｔのレコードを削除することにより、上記の弊害を解消する。
ここでの一定のルールは、例えば直近から一定時間より古いレコードの削除である。古いレビューは最新ユーザの嗜好から離反している傾向があり、古いレビューに基づく評価ランキングは必ずしもユーザが要望する評価ランキングとは限らない。評価順位作成装置１０は、レコードのタイムスタンプに基づいて、直近から一定時間より古いレコードをレビューテーブル２Ｔから削除する。
【００９５】
評価順位作成装置１０は、検索キーワードテーブル３Ｔのレコードを一定のルールに従って削除する手段を有していてもよい。
ここでの一定のルールは、評価ランキング検索システム２００においてユーザが使用したキーワードの頻度が一定回数より少ないキーワードに対応するレコードの削除である。長年の運用にもかかわらず、端末装置２２０からウェブサーバ２１０へほとんど又は全く送信されないキーワードは、検索キーワードテーブル３Ｔから削除され、新たなキーワード及び類似語が検索キーワードテーブル３Ｔへ追加されるべきである。そのために、評価順位作成装置１０のハードディスク１４に端末装置２２０から送信されたキーワードの送信頻度を記憶するテーブル（以下、キーワード履歴テーブルと呼ぶ）を用意する。評価順位作成装置１０は、ウェブサーバ２１０から送信されるキーワードに基づいて、キーワード履歴テーブルにおけるキーワードの送信頻度を更新する。評価順位作成装置１０は、一定時間が経過した後、キーワードの送信頻度が一定回数以下であるキーワードを検出した場合、当該キーワードに対応する検索キーワードテーブル３Ｔのレコードを、検索キーワードテーブル３Ｔから削除する。
また、評価順位作成装置１０は、当該キーワード及び／又は類似語に対応するつながり語句テーブル４Ｔのレコードを、つながり語句テーブル４Ｔから削除してもよい。
【００９６】
評価ランキング検索システム２００によれば、ユーザはウェブサーバ２１０を介して自身が使用する端末装置２２０の画面に、評価順位作成装置１０が作成した商品又は役務に関する評価ランキングを表示させることができる。
【００９７】
開示された実施の形態は、全ての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上述の説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味及び範囲内での全ての変更が含まれることが意図される。
【００９８】
また、各実施の形態で記載されている技術的特徴（構成要件）はお互いに組合せ可能であり、組み合わせすることにより、新しい技術的特徴を形成することができる。
【符号の説明】
【００９９】
１０  評価順位作成装置
１１  ＣＰＵ（収集部、分割部、集計部、生成部、作成部、変更部）
１３  ＲＡＭ
１４  ハードディスク
１７  操作部（受付部）
１９  通信部（受付部）
３Ｔ  検索キーワードテーブル（記憶部）
４Ｔ  つながり語句テーブル（つながり語句記憶部）
１Ｐ  プログラム
１Ｆ  係り受け関係重み値ファイル
【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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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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