(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
１以上のサーバ装置に格納されている文章から、一のトピックに関する肯定的な表現および否定的な表現の両方を出力する端末装置であって、
評価に関する語句である評価語句と、当該評価語句が肯定的であるか否定的であるかを示す情報である評価極性とを有する評価語句情報を１以上格納し得る評価語句辞書と、
前記１以上のサーバ装置に格納されている文章を構成する文であり、前記トピックに関連する文から、前記評価語句辞書に格納されている評価語句を用いて、当該評価語句を含む１以上の語句の集合である評価表現を、２以上抽出する評価表現抽出部と、
前記評価表現抽出部が抽出した２以上の各評価表現に含まれている１以上の語句から、２以上の評価表現間の類似度を算出し、当該類似度から、前記２以上の評価表現をクラスタリングし、２以上の評価表現を含む１以上の評価表現グループを取得する評価表現クラスタリング部と、
前記１以上の各評価表現グループのうちの一の評価表現グループに含まれる２以上の評価表現から、前記評価語句辞書に含まれる評価語句と評価極性とを用いて、前記一のトピックに関する肯定的な評価表現、および前記一のトピックに関する否定的な評価表現を取得する対立評価表現取得部と、
前記対立評価表現取得部が取得した前記一のトピックに関する肯定的な評価表現および否定的な評価表現の両方を出力する対立評価表現出力部とを具備する端末装置であって、
評価表現に含まれる１以上の各語句、当該各語句の原形、当該各語句の品詞、当該各語句の評価極性、および語句が評価表現の開始語句であるか評価表現の途中の語句であるか評価表現に無関係な語句であるかを示す当該各語句の種類を示す種類情報、および評価表現に含まれる１以上の語句の並びに関する情報とを有する学習データであり、評価表現ごとの学習データを、２以上格納し得る学習データ格納部をさらに具備し、
前記評価表現抽出部は、
前記１以上のサーバ装置に格納されている文章を構成する各文を形態素解析し、１以上の語句を取得する形態素解析手段と、
前記形態素解析手段の処理結果から、前記形態素解析手段が取得した１以上の各語句、当該各語句の原形、当該各語句の品詞、および評価表現に含まれる１以上の語句の並びに関する情報を取得し、かつ、前記評価語句辞書を１以上の各語句をキーとして検索し、前記１以上の各語句の評価極性を、文ごとに取得する素性取得手段と、
前記素性取得手段が取得した情報を素性として、前記学習データ格納部の２以上の学習データを用いて、機械学習し、各文を構成する語句の種類を示す種類情報の１以上の列に関する情報を取得する機械学習手段と、
前記機械学習手段が取得した１以上の種類情報の列のうち、評価表現の開始語句または評価表現の途中の語句であることを示す種類情報が連続する種類情報列に対応する１以上の連続する語句の集合である評価表現を取得する評価表現取得手段とを具備する端末装置。
【請求項２】
１以上のサーバ装置に格納されている文章から、一のトピックに関する肯定的な表現および否定的な表現の両方を出力する端末装置であって、
評価に関する語句である評価語句と、当該評価語句が肯定的であるか否定的であるかを示す情報である評価極性とを有する評価語句情報を１以上格納し得る評価語句辞書と、
前記１以上のサーバ装置に格納されている文章を構成する文であり、前記トピックに関連する文から、前記評価語句辞書に格納されている評価語句を用いて、当該評価語句を含む１以上の語句の集合である評価表現を、２以上抽出する評価表現抽出部と、
前記評価表現抽出部が抽出した２以上の各評価表現に含まれている１以上の語句から、２以上の評価表現間の類似度を算出し、当該類似度から、前記２以上の評価表現をクラスタリングし、２以上の評価表現を含む１以上の評価表現グループを取得する評価表現クラスタリング部と、
前記１以上の各評価表現グループのうちの一の評価表現グループに含まれる２以上の評価表現から、前記評価語句辞書に含まれる評価語句と評価極性とを用いて、前記一のトピックに関する肯定的な評価表現、および前記一のトピックに関する否定的な評価表現を取得する対立評価表現取得部と、
前記対立評価表現取得部が取得した前記一のトピックに関する肯定的な評価表現および否定的な評価表現の両方を出力する対立評価表現出力部とを具備する端末装置であって、
前記対立評価表現取得部は、
評価表現から構成される評価極性の列である評価極性列であり、当該評価表現に含まれる１以上の各語句に対応する評価極性の並びである評価極性列と、当該評価表現に含まれる１以上の各語句と、当該各語句の原形と、当該各語句の品詞と、当該評価表現が肯定的であるか否定的であるかを示す情報である評価表現極性とを対応付けている評価表現学習データを、２以上格納し得る評価表現学習データ格納手段と、
前記１以上の評価表現グループのうちのいずれかの評価表現グループに含まれる２以上の各評価表現を語句に区分し、１以上の語句を取得し、かつ、当該１以上の各語句の原形および品詞を取得する語句情報取得手段と、
前記語句情報取得手段が取得した１以上の各語句をキーとして、前記評価語句辞書を検索し、各語句に対応する評価極性を取得し、当該１以上の評価極性の列である評価極性列を、評価表現ごとに取得する評価極性列取得手段と、
前記語句情報取得手段が取得した１以上の各語句、各語句の原形、各語句の品詞、および前記評価極性列取得手段が取得した評価極性列を、前記評価表現学習データ格納手段に格納されている２以上の評価表現学習データに、機械学習を用いて適用し、前記各評価表現の評価表現極性を、評価表現ごとに取得する評価表現極性取得手段と、
前記評価表現極性取得手段が取得した評価表現極性が肯定的である評価表現と、前記評価表現極性取得手段が取得した評価表現極性が否定的である評価表現とを取得する対立評価表現取得手段とを具備する端末装置。
【請求項３】
一のトピックに関する肯定的な表現および否定的な表現の両方を出力する端末装置であって、
１以上の文章を格納し得る文章格納部と、
評価に関する語句である評価語句と、当該評価語句が肯定的であるか否定的であるかを示す情報である評価極性とを有する評価語句情報を１以上格納し得る評価語句辞書と、
前記文章格納部に格納されている文章を構成する文であり、前記トピックに関連する文から、前記評価語句辞書に格納されている評価語句を用いて、当該評価語句を含む１以上の語句の集合である評価表現を、２以上抽出する評価表現抽出部と、
前記評価表現抽出部が抽出した２以上の各評価表現に含まれている１以上の語句から、２以上の評価表現間の類似度を算出し、当該類似度から、前記２以上の評価表現をクラスタリングし、１以上の評価表現を含む１以上の評価表現グループを取得する評価表現評価表現クラスタリング部と、
前記１以上の各評価表現グループのうちの一の評価表現グループに含まれる２以上の評価表現から、前記評価語句辞書に含まれる評価語句と評価極性とを用いて、前記一のトピックに関する肯定的な評価表現、および前記一のトピックに関する否定的な評価表現を取得する対立評価表現取得部と、
前記対立評価表現取得部が取得した前記一のトピックに関する肯定的な評価表現および否定的な評価表現の両方を出力する対立評価表現出力部とを具備する端末装置であって、
評価表現に含まれる１以上の各語句、当該各語句の原形、当該各語句の品詞、当該各語句の評価極性、および語句が評価表現の開始語句であるか評価表現の途中の語句であるか評価表現に無関係な語句であるかを示す当該各語句の種類を示す種類情報、および評価表現に含まれる１以上の語句の並びに関する情報とを有する学習データであり、評価表現ごとの学習データを、２以上格納し得る学習データ格納部をさらに具備し、
前記評価表現抽出部は、
前記１以上の文章を構成する各文を形態素解析し、１以上の語句を取得する形態素解析手段と、
前記形態素解析手段の処理結果から、前記形態素解析手段が取得した１以上の各語句、当該各語句の原形、当該各語句の品詞、および評価表現に含まれる１以上の語句の並びに関する情報を取得し、かつ、前記評価語句辞書を１以上の各語句をキーとして検索し、前記１以上の各語句の評価極性を、文ごとに取得する素性取得手段と、
前記素性取得手段が取得した情報を素性として、前記学習データ格納部の２以上の学習データを用いて、機械学習し、各文を構成する語句の種類を示す種類情報の１以上の列に関する情報を取得する機械学習手段と、
前記機械学習手段が取得した１以上の種類情報の列のうち、評価表現の開始語句または評価表現の途中の語句であることを示す種類情報が連続する種類情報列に対応する１以上の連続する語句の集合である評価表現を取得する評価表現取得手段とを具備する端末装置。
【請求項４】
一のトピックに関する肯定的な表現および否定的な表現の両方を出力する端末装置であって、
１以上の文章を格納し得る文章格納部と、
評価に関する語句である評価語句と、当該評価語句が肯定的であるか否定的であるかを示す情報である評価極性とを有する評価語句情報を１以上格納し得る評価語句辞書と、
前記文章格納部に格納されている文章を構成する文であり、前記トピックに関連する文から、前記評価語句辞書に格納されている評価語句を用いて、当該評価語句を含む１以上の語句の集合である評価表現を、２以上抽出する評価表現抽出部と、
前記評価表現抽出部が抽出した２以上の各評価表現に含まれている１以上の語句から、２以上の評価表現間の類似度を算出し、当該類似度から、前記２以上の評価表現をクラスタリングし、１以上の評価表現を含む１以上の評価表現グループを取得する評価表現評価表現クラスタリング部と、
前記１以上の各評価表現グループのうちの一の評価表現グループに含まれる２以上の評価表現から、前記評価語句辞書に含まれる評価語句と評価極性とを用いて、前記一のトピックに関する肯定的な評価表現、および前記一のトピックに関する否定的な評価表現を取得する対立評価表現取得部と、
前記対立評価表現取得部が取得した前記一のトピックに関する肯定的な評価表現および否定的な評価表現の両方を出力する対立評価表現出力部とを具備する端末装置であって、
前記対立評価表現取得部は、
評価表現から構成される評価極性の列である評価極性列であり、当該評価表現に含まれる１以上の各語句に対応する評価極性の並びである評価極性列と、当該評価表現に含まれる１以上の各語句と、当該各語句の原形と、当該各語句の品詞と、当該評価表現が肯定的であるか否定的であるかを示す情報である評価表現極性とを対応付けている評価表現学習データを、２以上格納し得る評価表現学習データ格納手段と、
前記１以上の評価表現グループのうちのいずれかの評価表現グループに含まれる２以上の各評価表現を語句に区分し、１以上の語句を取得し、かつ、当該１以上の各語句の原形および品詞を取得する語句情報取得手段と、
前記語句情報取得手段が取得した１以上の各語句をキーとして、前記評価語句辞書を検索し、各語句に対応する評価極性を取得し、当該１以上の評価極性の列である評価極性列を、評価表現ごとに取得する評価極性列取得手段と、
前記語句情報取得手段が取得した１以上の各語句、各語句の原形、各語句の品詞、および前記評価極性列取得手段が取得した評価極性列を、前記評価表現学習データ格納手段に格納されている２以上の評価表現学習データに、機械学習を用いて適用し、前記各評価表現の評価表現極性を、評価表現ごとに取得する評価表現極性取得手段と、
前記評価表現極性取得手段が取得した評価表現極性が肯定的である評価表現と、前記評価表現極性取得手段が取得した評価表現極性が否定的である評価表現とを取得する対立評価表現取得手段とを具備する端末装置。
【請求項５】
記録媒体に、
１以上の文章と、
評価に関する語句である評価語句と、当該評価語句が肯定的であるか否定的であるかを示す情報である評価極性とを有する１以上の評価語句情報を格納しており、
評価表現抽出部、評価表現評価表現クラスタリング部、対立評価表現取得部、および対立評価表現出力部により実現される表現出力方法であって、
前記評価表現抽出部が、前記記録媒体に格納されている文章を構成する文であり、前記トピックに関連する文から、前記記録媒体に格納されている評価語句を用いて、当該評価語句を含む１以上の語句の集合である評価表現を、２以上抽出する評価表現抽出ステップと、
前記評価表現評価表現クラスタリング部が、前記評価表現抽出ステップで抽出された２以上の各評価表現に含まれている１以上の語句から、前記２以上の評価表現をクラスタリングし、１以上の評価表現を含む１以上の評価表現グループを取得する評価表現評価表現クラスタリングステップと、
前記対立評価表現取得部が、前記１以上の評価表現グループのうちのいずれかの評価表現グループに含まれる２以上の評価表現から、前記記録媒体に含まれる評価語句と評価極性とを用いて、前記一のトピックに関する肯定的な評価表現および否定的な評価表現の両方を取得する対立評価表現取得ステップと、
前記対立評価表現出力部が、前記対立評価表現取得ステップで取得された前記一のトピックに関する肯定的な評価表現および否定的な評価表現の両方を出力する対立評価表現出力ステップとを具備する表現出力方法であって、
前記記録媒体に、
評価表現に含まれる１以上の各語句、当該各語句の原形、当該各語句の品詞、当該各語句の評価極性、および語句が評価表現の開始語句であるか評価表現の途中の語句であるか評価表現に無関係な語句であるかを示す当該各語句の種類を示す種類情報、および評価表現に含まれる１以上の語句の並びに関する情報とを有する学習データであり、評価表現ごとの学習データを、２以上格納し得る学習データ格納部をさらに具備し、
前記評価表現抽出ステップは、
前記１以上の文章を構成する各文を形態素解析し、１以上の語句を取得する形態素解析サブステップと、
前記形態素解析サブステップにおける処理結果から、前記形態素解析サブステップにおいて取得された１以上の各語句、当該各語句の原形、当該各語句の品詞、および評価表現に含まれる１以上の語句の並びに関する情報を取得し、かつ、前記評価語句辞書を１以上の各語句をキーとして検索し、前記１以上の各語句の評価極性を、文ごとに取得する素性取得サブステップと、
前記素性取得サブステップにおいて取得された情報を素性として、前記学習データ格納部の２以上の学習データを用いて、機械学習し、各文を構成する語句の種類を示す種類情報の１以上の列に関する情報を取得する機械学習サブステップと、
前記機械学習サブステップにおいて取得された１以上の種類情報の列のうち、評価表現の開始語句または評価表現の途中の語句であることを示す種類情報が連続する種類情報列に対応する１以上の連続する語句の集合である評価表現を取得する評価表現取得サブステップとを具備する表現出力方法。
【請求項６】
記録媒体に、
１以上の文章と、
評価に関する語句である評価語句と、当該評価語句が肯定的であるか否定的であるかを示す情報である評価極性とを有する１以上の評価語句情報を格納しており、
評価表現抽出部、評価表現評価表現クラスタリング部、対立評価表現取得部、および対立評価表現出力部により実現される表現出力方法であって、
前記評価表現抽出部が、前記記録媒体に格納されている文章を構成する文であり、前記トピックに関連する文から、前記記録媒体に格納されている評価語句を用いて、当該評価語句を含む１以上の語句の集合である評価表現を、２以上抽出する評価表現抽出ステップと、
前記評価表現評価表現クラスタリング部が、前記評価表現抽出ステップで抽出された２以上の各評価表現に含まれている１以上の語句から、前記２以上の評価表現をクラスタリングし、１以上の評価表現を含む１以上の評価表現グループを取得する評価表現評価表現クラスタリングステップと、
前記対立評価表現取得部が、前記１以上の評価表現グループのうちのいずれかの評価表現グループに含まれる２以上の評価表現から、前記記録媒体に含まれる評価語句と評価極性とを用いて、前記一のトピックに関する肯定的な評価表現および否定的な評価表現の両方を取得する対立評価表現取得ステップと、
前記対立評価表現出力部が、前記対立評価表現取得ステップで取得された前記一のトピックに関する肯定的な評価表現および否定的な評価表現の両方を出力する対立評価表現出力ステップとを具備する表現出力方法であって、
前記記録媒体は、
評価表現から構成される評価極性の列である評価極性列であり、当該評価表現に含まれる１以上の各語句に対応する評価極性の並びである評価極性列と、当該評価表現に含まれる１以上の各語句と、当該各語句の原形と、当該各語句の品詞と、当該評価表現が肯定的であるか否定的であるかを示す情報である評価表現極性とを対応付けている評価表現学習データを、２以上格納し得る評価表現学習データ格納手段をさらに具備し、
前記対立評価表現取得ステップは、
前記１以上の評価表現グループのうちのいずれかの評価表現グループに含まれる２以上の各評価表現を語句に区分し、１以上の語句を取得し、かつ、当該１以上の各語句の原形および品詞を取得する語句情報取得サブステップと、
前記語句情報取得サブステップで取得された１以上の各語句をキーとして、前記評価語句辞書を検索し、各語句に対応する評価極性を取得し、当該１以上の評価極性の列である評価極性列を、評価表現ごとに取得する評価極性列取得サブステップと、
前記語句情報取得サブステップで取得された１以上の各語句、各語句の原形、各語句の品詞、および前記評価極性列取得手段が取得した評価極性列を、前記評価表現学習データ格納手段に格納されている２以上の評価表現学習データに、機械学習を用いて適用し、前記各評価表現の評価表現極性を、評価表現ごとに取得する評価表現極性取得サブステップと、
前記評価表現極性取得サブステップで取得された評価表現極性が肯定的である評価表現と、前記評価表現極性取得サブステップで取得された評価表現極性が否定的である評価表現とを取得する対立評価表現取得サブステップとを具備する表現出力方法。
【請求項７】
記録媒体に、
１以上の文章と、
評価に関する語句である評価語句と、当該評価語句が肯定的であるか否定的であるかを示す情報である評価極性とを有する１以上の評価語句情報を格納しており、
コンピュータを、
前記記録媒体に格納されている文章を構成する文であり、前記トピックに関連する文から、前記記録媒体に格納されている評価語句を用いて、当該評価語句を含む１以上の語句の集合である評価表現を、２以上抽出する評価表現抽出部と、
前記評価表現抽出部が抽出した２以上の各評価表現に含まれている１以上の語句から、前記２以上の評価表現をクラスタリングし、１以上の評価表現を含む１以上の評価表現グループを取得する評価表現評価表現クラスタリング部と、
前記１以上の評価表現グループのうちのいずれかの評価表現グループに含まれる２以上の評価表現から、前記記録媒体に含まれる評価語句と評価極性とを用いて、前記一のトピックに関する肯定的な評価表現および否定的な評価表現の両方を取得する対立評価表現取得部と、
前記対立評価表現取得部が取得した前記一のトピックに関する肯定的な評価表現および否定的な評価表現の両方を出力する対立評価表現出力部として機能させるためのプログラムであって、
前記記録媒体は、
評価表現に含まれる１以上の各語句、当該各語句の原形、当該各語句の品詞、当該各語句の評価極性、および語句が評価表現の開始語句であるか評価表現の途中の語句であるか評価表現に無関係な語句であるかを示す当該各語句の種類を示す種類情報、および評価表現に含まれる１以上の語句の並びに関する情報とを有する学習データであり、評価表現ごとの学習データを、２以上格納し得る学習データ格納部をさらに具備し、
前記評価表現抽出部は、
前記１以上の文章を構成する各文を形態素解析し、１以上の語句を取得する形態素解析手段と、
前記形態素解析手段の処理結果から、前記形態素解析手段が取得した１以上の各語句、当該各語句の原形、当該各語句の品詞、および評価表現に含まれる１以上の語句の並びに関する情報を取得し、かつ、前記評価語句辞書を１以上の各語句をキーとして検索し、前記１以上の各語句の評価極性を、文ごとに取得する素性取得手段と、
前記素性取得手段が取得した情報を素性として、前記学習データ格納部の２以上の学習データを用いて、機械学習し、各文を構成する語句の種類を示す種類情報の１以上の列に関する情報を取得する機械学習手段と、
前記機械学習手段が取得した１以上の種類情報の列のうち、評価表現の開始語句または評価表現の途中の語句であることを示す種類情報が連続する種類情報列に対応する１以上の連続する語句の集合である評価表現を取得する評価表現取得手段とを具備するものとして、コンピュータを機能させるためのプログラム。
【請求項８】
記録媒体に、
１以上の文章と、
評価に関する語句である評価語句と、当該評価語句が肯定的であるか否定的であるかを示す情報である評価極性とを有する１以上の評価語句情報を格納しており、
コンピュータを、
前記記録媒体に格納されている文章を構成する文であり、前記トピックに関連する文から、前記記録媒体に格納されている評価語句を用いて、当該評価語句を含む１以上の語句の集合である評価表現を、２以上抽出する評価表現抽出部と、
前記評価表現抽出部が抽出した２以上の各評価表現に含まれている１以上の語句から、前記２以上の評価表現をクラスタリングし、１以上の評価表現を含む１以上の評価表現グループを取得する評価表現評価表現クラスタリング部と、
前記１以上の評価表現グループのうちのいずれかの評価表現グループに含まれる２以上の評価表現から、前記記録媒体に含まれる評価語句と評価極性とを用いて、前記一のトピックに関する肯定的な評価表現および否定的な評価表現の両方を取得する対立評価表現取得部と、
前記対立評価表現取得部が取得した前記一のトピックに関する肯定的な評価表現および否定的な評価表現の両方を出力する対立評価表現出力部として機能させるためのプログラムであって、
前記記録媒体は、
評価表現から構成される評価極性の列である評価極性列であり、当該評価表現に含まれる１以上の各語句に対応する評価極性の並びである評価極性列と、当該評価表現に含まれる１以上の各語句と、当該各語句の原形と、当該各語句の品詞と、当該評価表現が肯定的であるか否定的であるかを示す情報である評価表現極性とを対応付けている評価表現学習データを、２以上格納し得る評価表現学習データ格納手段をさらに具備し、
前記対立評価表現取得部は、
前記１以上の評価表現グループのうちのいずれかの評価表現グループに含まれる２以上の各評価表現を語句に区分し、１以上の語句を取得し、かつ、当該１以上の各語句の原形および品詞を取得する語句情報取得手段と、
前記語句情報取得手段が取得した１以上の各語句をキーとして、前記評価語句辞書を検索し、各語句に対応する評価極性を取得し、当該１以上の評価極性の列である評価極性列を、評価表現ごとに取得する評価極性列取得手段と、
前記語句情報取得手段が取得した１以上の各語句、各語句の原形、各語句の品詞、および前記評価極性列取得手段が取得した評価極性列を、前記評価表現学習データ格納手段に格納されている２以上の評価表現学習データに、機械学習を用いて適用し、前記各評価表現の評価表現極性を、評価表現ごとに取得する評価表現極性取得手段と、
前記評価表現極性取得手段が取得した評価表現極性が肯定的である評価表現と、前記評価表現極性取得手段が取得した評価表現極性が否定的である評価表現とを取得する対立評価表現取得手段とを具備するものとして、コンピュータを機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、文章から評価表現を抽出する端末装置等に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来の第一の技術において、消費者によるレビュー記事に含まれる評判情報を要約するために、評判情報がそれぞれ注目している特徴で評判情報を分類する。この方法では、例えば、「デジタルカメラ」というトピックの場合は「画質」や「大きさ」などの特徴ごとに分類して、肯定的または否定的な意見を知ることができる（非特許文献１参照）。
【０００３】
従来の第二の技術において、評価表現が同じであっても、関連するトピックが異なれば、トピック毎に評判情報を分類することができる評判情報分類装置がある（特許文献１参照）。本装置は、評価表現が同じでも、関連するトピックが異なればトピックごとに評価表現を分類するために、評価表現の周辺テキストを利用してクラスタリングを行う。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１０−１９８２７８号公報（第１頁、第１図等）
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】Minqing Hu and Bing Lie:Mining Opinion Features in Customer Reviews,AAAI 2004(2004)
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、従来の技術においては、Ｗｅｂ等の多量の文書から、対立する評価表現を出力できなかった。なお、対立する評価表現とは、同じ観点について述べられた評価表現であり、相反する内容を持つような評価表現の組のことである。例えば、「キシリトール」というトピックに関する「キシリトールガムによりむし歯になる可能性があります。」という否定表現に対して、「キシリトールはむし歯を起こさない甘味料です。」という肯定表現は、むし歯予防の効能という同一の観点について逆の内容が述べられているため、対立する評価表現である。一方、「キシリトールは安全な甘味料です。」、または「キシリトールは価格が安い。」などの肯定表現は、キシリトールという同一のトピックについて述べられた逆の評価極性を持つ表現ではあるが、着目している観点が安全性や価格などでありむし歯予防の効能についてではないため、これらは対立する評価表現ではない。
【０００７】
つまり、第一の技術では、あらかじめどのような特徴が存在するかを列挙して辞書を作成しておく必要がある。また、例えば、「むし歯を起こさない甘味料です」というような、評価の対象となる特徴が何であるかが明確ではない評価情報を扱うことは困難である。したがって、第一の技術では、何らの準備なしに、自由度高く、対立する評価表現を抽出できない。
つまり、例えば、否定表現１の「キシリトールガムにより、むし歯になる可能性があります。」に対立する表現として、同様のトピックに関連する肯定表現「キシリトールは、むし歯を起こさない甘味料です。」だけではなく、トピックが異なる肯定表現、例えば、「キシリトールは、むし歯を起こさない甘味料です。」「キシリトールガムは、歯を丈夫で健康に保ちます。」「キシリトールは価格が安い。」なども抽出し得る。
【０００８】
また、第二の技術では、対立する評価表現を抽出することを考慮しておらず、対立する評価表現を抽出できない。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明は、上記課題に鑑み、以下のような解決手段を有する。
本第一の発明の端末装置は、１以上のサーバ装置に格納されている文章から、一のトピックに関する肯定的な表現および否定的な表現の両方を出力する端末装置であって、評価に関する語句である評価語句と、評価語句が肯定的であるか否定的であるかを示す情報である評価極性とを有する評価語句情報を１以上格納し得る評価語句辞書と、１以上のサーバ装置に格納されている文章を構成する文であり、トピックに関連する文から、評価語句辞書に格納されている評価語句を用いて、評価語句を含む１以上の語句の集合である評価表現を、２以上抽出する評価表現抽出部と、評価表現抽出部が抽出した２以上の各評価表現に含まれている１以上の語句から、２以上の評価表現をクラスタリングし、２以上の評価表現を含む１以上の評価表現グループを取得する評価表現クラスタリング部と、１以上の各評価表現グループのうちの一の評価表現グループに含まれる２以上の評価表現から、評価語句辞書に含まれる評価語句と評価極性とを用いて、一のトピックに関する肯定的な評価表現、および一のトピックに関する否定的な評価表現を取得する対立評価表現取得部と、対立評価表現取得部が取得した一のトピックに関する肯定的な評価表現および否定的な評価表現の両方を出力する対立評価表現出力部とを具備する端末装置である。
【００１０】
かかる構成により、Ｗｅｂ等の多量の文書から、対立する評価表現を出力できることができる。
【００１１】
また、本第二の発明の端末装置は、第一の発明に対して、評価表現に含まれる１以上の各語句、各語句の原形、各語句の品詞、各語句の評価極性、および語句が評価表現の開始語句であるか評価表現の途中の語句であるか評価表現に無関係な語句であるかを示す各語句の種類を示す種類情報、および評価表現に含まれる１以上の語句の並びに関する情報とを有する学習データであり、評価表現ごとの学習データを、２以上格納し得る学習データ格納部をさらに具備し、評価表現抽出部は、１以上のサーバ装置に格納されている文章を構成する各文を形態素解析し、１以上の語句を取得する形態素解析手段と、形態素解析手段の処理結果から、形態素解析手段が取得した１以上の各語句、各語句の原形、各語句の品詞、および評価表現に含まれる１以上の語句の並びに関する情報を取得し、かつ、評価語句辞書を１以上の各語句をキーとして検索し、１以上の各語句の評価極性を、文ごとに取得する素性取得手段と、素性取得手段が取得した情報を素性として、学習データ格納部の２以上の学習データを用いて、機械学習し、各文を構成する語句の種類を示す種類情報の１以上の列に関する情報を取得する機械学習手段と、機械学習手段が取得した１以上の種類情報の列のうち、評価表現の開始語句または評価表現の途中の語句であることを示す種類情報が連続する種類情報列に対応する１以上の連続する語句の集合である評価表現を取得する評価表現取得手段とを具備する端末装置である。
【００１２】
かかる構成により、Ｗｅｂ等の多量の文書から、評価表現を適切に抽出できる。
【００１３】
また、本第三の発明の端末装置は、第一の発明に対して、評価表現クラスタリング部は、評価表現抽出部が抽出した２以上の各評価表現に含まれている１以上の各語句の出現に関する情報である出現情報を、評価表現ごとに取得する語句出現情報取得手段と、語句出現情報取得手段が取得した評価表現ごとの出現情報から、評価表現ごとに評価表現の属性ベクトルを構成する属性ベクトル構成手段と、属性ベクトル構成手段が構成した評価表現ごとの属性ベクトルを用いて、評価表現間の類似度を算出する類似度算出手段と、類似度算出手段が算出した類似度を用いて、２以上の評価表現をクラスタリングし、１以上の評価表現を含む２以上の評価表現グループを取得する評価表現グループ取得手段とを具備する端末装置である。
【００１４】
かかる構成により、適切に評価表現をクラスタリングできる。
【００１５】
また、本第四の発明の端末装置は、第三の発明に対して、属性ベクトルは、評価表現に含まれている１以上の各語句（ｗ）に対して、評価表現中での出現頻度ｔｆ（ｗ）、１以上のサーバ装置に格納されている文章中から抽出されたすべての評価表現に含まれる頻度ｃｆ（ｗ）を用いて、各語句に該当する次元が「ｔｆ（ｗ）／ｃｆ（ｗ）」の値を有するベクトルである端末装置である。
【００１６】
かかる構成により、適切に評価表現をクラスタリングできる。
【００１７】
また、本第五の発明の端末装置は、第三または第四の発明に対して、評価表現クラスタリング部は、使用頻度が高い１以上の評価語句を格納し得る高頻度評価語句格納手段をさらに具備し、語句出現情報取得手段は、高頻度評価語句格納手段に格納されている評価語句に対応する出現情報の重みを、評価語句ではない他の語句に対応する出現情報の重みよりも小さくなるように、評価表現抽出部が抽出した２以上の各評価表現に含まれている１以上の各語句の出現情報を、評価表現ごとに取得する端末装置である。
【００１８】
かかる構成により、より適切に評価表現をクラスタリングできる。
【００１９】
また、本第六の発明の端末装置は、第一の発明に対して、対立評価表現取得部は、評価表現から構成される評価極性の列である評価極性列であり、評価表現に含まれる１以上の各語句に対応する評価極性の並びである評価極性列と、評価表現に含まれる１以上の各語句と、各語句の原形と、各語句の品詞と、評価表現が肯定的であるか否定的であるかを示す情報である評価表現極性とを対応付けている評価表現学習データを、２以上格納し得る評価表現学習データ格納手段と、１以上の評価表現グループのうちのいずれかの評価表現グループに含まれる２以上の各評価表現を語句に区分し、１以上の語句を取得し、かつ、１以上の各語句の原形および品詞を取得する語句情報取得手段と、語句情報取得手段が取得した１以上の各語句をキーとして、評価語句辞書を検索し、各語句に対応する評価極性を取得し、１以上の評価極性の列である評価極性列を、評価表現ごとに取得する評価極性列取得手段と、語句情報取得手段が取得した１以上の各語句、各語句の原形、各語句の品詞、および評価極性列取得手段が取得した評価極性列を、評価表現学習データ格納手段に格納されている２以上の評価表現学習データに、機械学習を用いて適用し、各評価表現の評価表現極性を、評価表現ごとに取得する評価表現極性取得手段と、評価表現極性取得手段が取得した評価表現極性が肯定的である評価表現と、評価表現極性取得手段が取得した評価表現極性が否定的である評価表現とを取得する対立評価表現取得手段とを具備する端末装置である。
【００２０】
かかる構成により、Ｗｅｂ等の多量の文書から、対立する評価表現を適切に抽出できる。
【００２１】
また、本第七の発明の端末装置は、第一から第六いずれかの発明に対して、ユーザからトピックを受け付ける受付部をさらに具備し、評価表現抽出部は、１以上のサーバ装置に格納されている文章を構成する文であり、受付部が受け付けたトピックに関連する文から、評価語句辞書に格納されている評価語句を用いて、評価語句を含む１以上の語句の集合である評価表現を、２以上抽出する端末装置である。
【００２２】
かかる構成により、Ｗｅｂ等の多量の文書から、入力されたトピックに関する表現であり、対立する評価表現を出力できる。
【発明の効果】
【００２３】
本発明による端末装置によれば、Ｗｅｂ等の多量の文書から、対立する評価表現を出力できる。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】実施の形態１における情報システムのブロック図
【図２】同端末装置のブロック図
【図３】同端末装置の動作について説明するフローチャート
【図４】同評価表現抽出処理の動作について説明するフローチャート
【図５】同評価表現クラスタリング処理の動作について説明するフローチャート
【図６】同出現情報算出処理の動作について説明するフローチャート
【図７】同グループ化処理の動作について説明するフローチャート
【図８】同対立評価表現取得処理の動作について説明するフローチャート
【図９】同評価語句情報管理表を示す図
【図１０】同学習データ管理表を示す図
【図１１】同高頻度評価語句管理表を示す図
【図１２】同評価表現学習データ管理表を示す図
【図１３】同テキスト格納部に格納された情報の例を示す図
【図１４】同評価表現群をグループ化する処理について説明する図
【図１５】同端末装置の出力例を示す図
【図１６】実施の形態２における端末装置のブロック図
【図１７】上記実施の形態におけるコンピュータシステムの概観図
【図１８】同コンピュータシステムのブロック図
【発明を実施するための形態】
【００２５】
以下、端末装置等の実施形態について図面を参照して説明する。なお、実施の形態において同じ符号を付した構成要素は同様の動作を行うので、再度の説明を省略する場合がある。
（実施の形態１）
【００２６】
本実施の形態において、Ｗｅｂ等の多量の文書から、肯定的な表現および否定的な表現の両方を抽出して出力する情報システムについて説明する。
【００２７】
図１は、本実施の形態における情報システム１のブロック図である。また、図２は、情報システム１を構成する端末装置１２のブロック図である。
【００２８】
情報システム１は、１以上のサーバ装置１１、および１以上の端末装置１２を具備する。各サーバ装置１１、および各端末装置１２は、インターネット等のネットワークにより、通常、相互に通信可能である。サーバ装置１１は、文章を格納している装置であり、例えば、Ｗｅｂサーバ装置である。また、端末装置１２は、１以上のサーバ装置１１に格納されている文章から、一のトピックに関する肯定的な表現および否定的な表現の両方を出力する装置である。
【００２９】
サーバ装置１１は、文章格納部１１１、および文章送信部１１２を備える。
【００３０】
端末装置１２は、テキスト格納部１２０、評価語句辞書１２１、学習データ格納部１２２、受付部１２３、評価表現抽出部１２４、評価表現クラスタリング部１２５、対立評価表現取得部１２６、および対立評価表現出力部１２７を備える。端末装置１２において、受付部１２３から受け付けられたトピックに対応する評価表現を評価表現抽出部１２４が抽出する。この際、評価表現抽出部１２４は、テキスト格納部１２０、評価語句辞書１２１、学習データ格納部１２２の各情報を用いる。また、評価表現抽出部１２４で抽出した評価表現を、評価表現クラスタリング部１２５がクラスタリングする。また、クラスタリングした評価表現から、対立評価表現取得部１２６は対立する評価表現を取得し、対立評価表現出力部１２７は、当該対立する評価表現を出力する。
【００３１】
評価表現抽出部１２４は、形態素解析手段１２４１、素性取得手段１２４２、機械学習手段１２４３、および評価表現取得手段１２４４を備える。
【００３２】
評価表現クラスタリング部１２５は、高頻度評価語句格納手段１２５１、語句出現情報取得手段１２５２、属性ベクトル構成手段１２５３、類似度算出手段１２５４、および評価表現グループ取得手段１２５５を備える。
【００３３】
対立評価表現取得部１２６は、評価表現学習データ格納手段１２６１、語句情報取得手段１２６２、評価極性列取得手段１２６３、評価表現極性取得手段１２６４、および対立評価表現取得手段１２６５を備える。
【００３４】
サーバ装置１１の文章格納部１１１は、１以上の文章を格納している。文章は、通常、ファイルであるが、データベース等、そのデータ形式は問わない。また、文章は、ＨＴＭＬ、ＸＭＬ、プレーンテキスト等、その構造は問わない。なお、文章は、例えば、Ｗｅｂページである。
【００３５】
文章送信部１１２は、文章格納部１１１の文章を端末装置１２に送信する。通常、文章送信部１１２は、端末装置１２の要求に応じて、文章を送信する。
【００３６】
テキスト格納部１２０は、１以上の文章を格納している。文章は、サーバ装置１１から受信された文章である。文章の受信は、例えば、図示しない受信手段が行う。テキスト格納部１２０は、一時的に、文章を格納しても良い。
【００３７】
端末装置１２の評価語句辞書１２１は、１以上の評価語句情報を格納し得る。評価語句情報は、評価語句と評価極性とを有する情報である。評価語句は、評価に関する語句である。評価語句情報は、例えば、「すばらしい」「好き」「良い」「嫌い」「悪い」「上手い」「不味い」等である。評価極性は、評価語句が肯定的であるか否定的であるかを示す情報である。評価極性は、例えば、肯定／否定のいずれかを示す情報でも良いし、３種類以上の中のいずれかの情報でも良い。評価極性は、例えば、「＋５」〜「−５」までの情報でも良い。ここで、「＋５」は非常に肯定的、「−５」は非常に否定的等である。また、語句とは、通常、単語であるが、形態素や句などでも良く、広く解する。つまり、語句は、２以上の単語の集合等でも良い。さらに、評価極性が肯定または否定のいずれかを示す情報である場合、例えば、肯定は「１」、否定「−１」である。
【００３８】
学習データ格納部１２２は、２以上の学習データを格納し得る。学習データは、例えば、評価表現に含まれる1以上の各語句、各語句の原形、各語句の品詞（「語句の品詞」は「単語の品質」と同意義である。）、各語句の評価極性、種類情報および評価表現に含まれる1以上の語句の並びに関する情報を有するデータ（情報）である。種類情報とは、語句が評価表現の開始語句（例えば「Ｂ」とする。）であるか評価表現の途中の語句（例えば「Ｉ」とする。）であるか評価表現に無関係な語句（例えば「Ｏ」とする。）であるかを示す各語句の種類を示す情報である。また、学習データは、評価表現ごとのデータである。なお、学習データは、評価表現に関する情報であれば、上述した情報に限らない。学習データは、評価表現を構成する語句に関する情報であることは好適である。
【００３９】
受付部１２３は、トピックを受け付ける。トピックは、通常、語句である。ただし、トピックは、語句を含む文などでも良い。受付部１２３が語句を含む文を受け付けた場合、当該文から語句を抽出して、抽出した語句を評価表現抽出部１２４に渡すなどしても良い。ここで、受け付けとは、キーボードやマウス、タッチパネルなどの入力デバイスから入力された情報の受け付け、有線もしくは無線の通信回線を介して送信された情報の受信、光ディスクや磁気ディスク、半導体メモリなどの記録媒体から読み出された情報の受け付けなどを含む概念である。
【００４０】
トピックの入力手段は、テンキーやキーボードやマウスやメニュー画面によるもの等、何でも良い。受付部１２３は、テンキーやキーボード等の入力手段のデバイスドライバーや、メニュー画面の制御ソフトウェア等で実現され得る。
【００４１】
評価表現抽出部１２４は、１以上のサーバ装置１１に格納されている文章を構成する文であり、トピックに関連する文から、２以上の評価表現を抽出する。評価表現とは、評価語句を含む１以上の語句の集合である。評価表現抽出部１２４は、評価語句辞書１２１に格納されている評価語句を用いて、トピックに関連する文から、２以上の評価表現を抽出する。ここで、トピックは、通常、受付部１２３が受け付けたトピックである。また、評価表現抽出部１２４は、１以上のサーバ装置１１から、文章を受信する受信手段を有しても良い。なお、評価表現抽出部１２４を実現する技術として、「Tetsuji Nakagawa, Takuya Kawada, Kentaro Inui and Sadao Kurohashi: Extracting Subjective and Objective Evaluative Expressions from the Web, ISUC-2008 (2008).」に記載の技術を用いることができる。また、トピックに関連する文とは、トピックを含む文、トピックと類義語、同義語、上位語、下位語などを含む文、トピックから取得でき得る文等である。
【００４２】
評価表現抽出部１２４を構成する形態素解析手段１２４１は、１以上のサーバ装置１１に格納されている文章を構成する各文を形態素解析し、１以上の語句を取得する。形態素解析手段１２４１は、文章を構成する各文を形態素解析し、1以上の各語句の品詞、各語句の原形等を取得しても良い。なお、形態素解析手段１２４１は、形態素解析し、取得した各語句の原形を、図示しない単語辞書から取得するようにしても良い。また、形態素解析は、公知技術であるので詳細な説明を省略する。また、語句の原形を取得する技術も公知技術であるので詳細な説明を省略する。
【００４３】
素性取得手段１２４２は、形態素解析手段１２４１の処理結果を用いて、例えば、形態素解析手段１２４１が取得した１以上の各語句、各語句の原形、各語句の品詞、および評価表現に含まれる１以上の語句の並びに関する情報を取得し、かつ、評価語句辞書１２１を１以上の各語句をキーとして検索し、１以上の各語句の評価極性を、文ごとに取得する。なお、例えば、文が「キシリトールは、むし歯を起こさない甘味料です」である場合、評価表現に含まれる１以上の語句の並びに関する情報とは、「キシリトール｜は｜むし歯｜を｜起こさ｜ない｜甘味料｜です」という語句の並びである。なお、"｜"が語句の区切りである。また、文ごとに取得された１以上の各語句の評価極性とは、例えば、「０｜０｜−１｜０｜０｜０｜０｜０」である。ここで、「０」は肯定でも否定でもない語句、「１」は肯定の語句、「−１」は否定の語句である。素性取得手段１２４２は、機械学習手段１２４３が利用する素性を取得する。素性は、語句に関する情報であり、上述した情報に限らない。また、素性に、上述した情報をすべて含むことは必須ではない。
【００４４】
機械学習手段１２４３は、素性取得手段１２４２が取得した情報を素性として、学習データ格納部１２２の２以上の学習データを用いて、機械学習し、各文を構成する語句の種類を示す種類情報の1以上の列に関する情報を取得する。ここで、種類情報の1以上の列に関する情報は、例えば、「Ｏ｜Ｏ｜Ｂ｜Ｉ｜Ｉ｜Ｉ｜Ｉ｜Ｉ」である。ここで、「Ｏ」は評価表現に無関係な語句、「Ｂ」は評価表現の開始語句、「Ｉ」は評価表現の途中の語句である。機械学習は、ＳＶＭ（サポートベクターマシン）、決定木等、そのアルゴリズムは問わない。機械学習は、公知技術であるので詳細な説明を省略する。
【００４５】
評価表現取得手段１２４４は、機械学習手段１２４３が取得した1以上の種類情報の列のうち、評価表現の開始語句または評価表現の途中の語句であることを示す種類情報が連続する種類情報列に対応する１以上の連続する語句の集合である評価表現を取得する。評価表現取得手段１２４４は、例えば、「Ｏ｜Ｏ｜Ｂ｜Ｉ｜Ｉ｜Ｉ｜Ｉ｜Ｉ」のうちの「Ｂ」または「Ｉ」の列である種類情報列「ＢＩＩＩＩＩ」を取得し、「ＢＩＩＩＩＩ」に対応する語句の集合である評価表現「むし歯を起こさない甘味料です」を取得する。
【００４６】
評価表現クラスタリング部１２５は、１以上の評価表現を含む２以上の評価表現グループを取得する。つまり、評価表現クラスタリング部１２５は、２以上の評価表現を、各評価表現が有する語句の共通性から、２以上のグループ（評価表現グループ）に分類する。具体的には、評価表現クラスタリング部１２５は、評価表現抽出部１２４が抽出した２以上の各評価表現に含まれている１以上の語句から、２以上の評価表現をクラスタリングし、１以上の評価表現を含む２以上の評価表現グループを取得する。評価表現クラスタリング部１２５は、１以上の評価表現を含む２以上の評価表現グループを取得する。具体的には、評価表現クラスタリング部１２５は、評価表現抽出部１２４が抽出した２以上の各評価表現に含まれている１以上の語句から、２以上の評価表現間の類似度を算出し、当該類似度から、２以上の評価表現をクラスタリングし、１以上の評価表現を含む２以上の評価表現グループを取得することは好適である。ここで、「評価表現グループを取得する」とは、評価表現を分類することである。また、「評価表現グループを取得する」とは、各評価表現に対してグループ識別子を付与することでも良いし、各評価表現をグループにより分けられた記憶領域に蓄積することでも良い。つまり、評価表現をグループに分類できれば良い。なお、評価表現クラスタリング部１２５を実現する技術として、「神嶌敏弘: データマイニング分野のクラスタリング手法(1) −クラスタリングを使ってみよう!−, 人工知能学会誌, Vol.18, No.1, pp.59-65 (2003).」に記載の技術を用いることもできる。また、評価表現クラスタリング部１２５は、評価表現に対応する属性ベクトルを用いて、属性ベクトルの近さから、評価表現を２以上のグループに分類する。
【００４７】
評価表現クラスタリング部１２５を構成する高頻度評価語句格納手段１２５１は、使用頻度が高い１以上の評価語句を格納し得る。使用頻度が高い１以上の評価語句は、例えば、良く使用される「すばらしい」、「嫌い」、「好き」などである。
【００４８】
語句出現情報取得手段１２５２は、評価表現抽出部１２４が抽出した２以上の各評価表現に含まれている１以上の各語句の出現情報を、評価表現ごとに取得する。出現情報とは、語句の出現に関する情報である。出現情報とは、例えば、出現回数、出現割合（出現回数／全語句数）、後述する「ｔｆ（ｗ）／ｃｆ（ｗ）」などである。
【００４９】
また、語句出現情報取得手段１２５２は、高頻度評価語句格納手段１２５１に格納されている評価語句に対応する出現情報の重みを、評価語句ではない他の語句に対応する出現情報の重みよりも小さくなるように、評価表現抽出部１２４が抽出した２以上の各評価表現に含まれている１以上の各語句の出現情報を、評価表現ごとに取得しても良い。ここで、他の語句とは、高頻度評価語句格納手段１２５１に格納されていない語句のことである。また、「出現情報の重みを小さくなるように」とは、例えば、出現情報（値）に対して「０．８」を乗算する、または、出現情報（値）に対して「０．２」を減算する、などの処理を行うことにより実現できる。
【００５０】
属性ベクトル構成手段１２５３は、語句出現情報取得手段１２５２が取得した評価表現ごとの出現情報から、評価表現ごとに、評価表現の属性ベクトルを構成する。属性ベクトルは、例えば、（語句，出現情報）の集合である。また、属性ベクトルとは、例えば、評価表現に含まれている１以上の各語句（ｗ）に対して、評価表現中での各語句（ｗ）の出現頻度ｔｆ（ｗ）、１以上のサーバ装置１１に格納されている文章中から抽出されたすべての評価表現に含まれる各語句（ｗ）の頻度ｃｆ（ｗ）を用いて、各語句に該当する次元が「ｔｆ（ｗ）／ｃｆ（ｗ）」の値を有するベクトルである。
【００５１】
類似度算出手段１２５４は、属性ベクトル構成手段１２５３が構成した評価表現ごとの属性ベクトルを用いて、評価表現間の類似度を算出する。ここで、類似度とは、例えば、ベクトル間のユークリッド距離を用いて算出される値である。また、類似度とは、例えば、一致するベクトルの要素の数を用いて算出される類似の度合い（一致するベクトルの要素の数をパラメータとする増加関数により算出される値）等でも良い。なお、属性ベクトル間の類似度の算出方法は種々あり得る。
【００５２】
評価表現グループ取得手段１２５５は、類似度算出手段１２５４が算出した類似度を用いて、２以上の評価表現をクラスタリングし、１以上の評価表現を含む２以上の評価表現グループを取得する。ここで、「類似度を用いて」とは、例えば、類似度が閾値以内の評価表現を同一のグループとすることである。また、評価表現グループ取得手段１２５５は、各評価表現に対応する属性ベクトルが最も近い評価表現をペアにし、当該ペアを一つの評価表現群として、再帰的に評価表現群のペアを作成し、一定の条件（再帰処理の回数や、類似度が閾値以内など）を満たすところで処理を終了し、２以上の評価表現をグループに分類する。
【００５３】
対立評価表現取得部１２６は、１以上の各評価表現グループのうちの一の評価表現グループに含まれる２以上の評価表現から、評価語句辞書１２１に含まれる評価語句と評価極性とを用いて、一のトピックに関する肯定的な評価表現、および一のトピックに関する否定的な評価表現を取得する。
【００５４】
対立評価表現取得部１２６を構成する評価表現学習データ格納手段１２６１は、２以上の評価表現学習データを格納し得る。評価表現学習データとは、例えば、評価極性列と、評価表現を構成する各語句と、各語句の原形と、当該各語句の品詞と、評価表現極性とを対応付けているデータである。なお、評価表現学習データ格納手段１２６１は、２以上の評価表現学習データを格納し得る。評価表現学習データとは、例えば、評価極性列と、評価表現を構成する各語句と、各語句の原形と、当該各語句の品詞と、評価表現極性とを有するデータであることは好適である。評価極性列とは、評価表現から構成される評価極性の列であり、評価表現に含まれる１以上の各語句に対応する評価極性の並びである。評価表現極性とは、評価表現が肯定的であるか否定的であるかを示す情報である。評価表現学習データは、評価極性列、各語句、各語句の原形、各語句の品詞、評価表現極性以外の情報が含まれていても良いし、上記の情報が全て含まれていることは必須ではない。
【００５５】
語句情報取得手段１２６２は、１以上の評価表現グループのうちのいずれかの評価表現グループに含まれる２以上の各評価表現に対応する語句情報を取得する。語句情報は、評価表現を構成する１以上の語句に関する情報であり、例えば、評価表現を構成する１以上の語句、１以上の各語句の原形および品詞である。語句情報取得手段１２６２は、例えば、２以上の評価表現グループのうちのいずれかの評価表現グループに含まれる２以上の各評価表現を語句に区分し、１以上の語句を取得し、かつ、当該１以上の各語句の原形および品詞を取得する。また、語句情報取得手段１２６２は、例えば、形態素解析の技術を用いて、評価表現を語句に区分し、かつ、当該語句の原形や品詞を取得する。なお、語句情報取得手段１２６２は、素性取得手段１２４２が取得している各語句、当該各語句の原形、および当該各語句の品詞を利用しても良いことは言うまでもない。また、語句情報取得手段１２６２は、形態素解析の結果である語句をキーとして、図示しない単語辞書を検索し、その原形を取得するなどしても良い。
【００５６】
評価極性列取得手段１２６３は、語句情報取得手段１２６２が取得した１以上の各語句をキーとして、評価語句辞書１２１を検索し、各語句に対応する１以上の評価極性を取得し、１以上の評価極性の列である評価極性列を、評価表現ごとに取得する。なお、語句が評価語句でない場合は、評価極性列取得手段１２６３は、語句に対応する評価極性を取得できない。
【００５７】
評価表現極性取得手段１２６４は、評価極性列取得手段１２６３が取得した評価極性列を、評価表現学習データ格納手段１２６１に格納されている２以上の評価表現学習データに、機械学習を用いて適用し、評価極性列の評価表現極性を、評価表現ごとに取得する。
【００５８】
対立評価表現取得手段１２６５は、評価表現極性取得手段１２６４が取得した評価表現極性が肯定的である1以上の評価表現と、評価表現極性取得手段が取得した評価表現極性が否定的である1以上の評価表現とを取得する。なお、対立評価表現取得手段１２６５が多数の肯定的または否定的な評価表現から一の肯定的または否定的な評価表現を選択する場合、任意に選択しても良いし、評価表現の長さ、語句数などの属性値を基準に選択するなどしても良い。
【００５９】
対立評価表現出力部１２７は、対立評価表現取得部１２６が取得した一のトピックに関する肯定的な評価表現および否定的な評価表現の両方を出力する。評価表現を出力することは、評価表現を含む文を出力したり、評価表現を含むファイルを出力したりすることも含まれることは言うまでもない。ここで、出力とは、ディスプレイへの表示、プロジェクターを用いた投影、プリンタへの印字、音出力、外部の装置への送信、記録媒体への蓄積、他の処理装置や他のプログラムなどへの処理結果の引渡しなどを含む概念である。
【００６０】
文章格納部１１１、テキスト格納部１２０、評価語句辞書１２１、学習データ格納部１２２、高頻度評価語句格納手段１２５１、評価表現学習データ格納手段１２６１は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。なお、評価語句辞書１２１等に評価語句情報等が記憶される過程は問わない。例えば、記録媒体を介して評価語句情報等が評価語句辞書１２１等で記憶されるようになってもよく、通信回線等を介して送信された評価語句情報等が評価語句辞書１２１等で記憶されるようになってもよく、あるいは、入力デバイスを介して入力された評価語句情報等が評価語句辞書１２１等で記憶されるようになってもよい。
【００６１】
文章送信部１１２は、通常、無線または有線の通信手段で実現されるが、放送手段で実現されても良い。
【００６２】
評価表現抽出部１２４、評価表現クラスタリング部１２５、対立評価表現取得部１２６、形態素解析手段１２４１、素性取得手段１２４２、機械学習手段１２４３、評価表現取得手段１２４４、語句出現情報取得手段１２５２、属性ベクトル構成手段１２５３、類似度算出手段１２５４、評価表現グループ取得手段１２５５、語句情報取得手段１２６２、評価極性列取得手段１２６３、評価表現極性取得手段１２６４、対立評価表現取得手段１２６５は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。評価表現抽出部１２４等の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００６３】
対立評価表現出力部１２７は、ディスプレイやスピーカー等の出力デバイスを含むと考えても含まないと考えても良い。対立評価表現出力部１２７は、出力デバイスのドライバーソフトまたは、出力デバイスのドライバーソフトと出力デバイス等で実現され得る。
【００６４】
次に、情報システム１の動作について説明する。まず、サーバ装置１１の動作について説明する。サーバ装置１１の文章送信部１１２は、端末装置１２からの要求に応じて、文章格納部１１１の文章を、端末装置１２にネットワーク１３を介して送信する。なお、端末装置１２は、受付部１２３がトピックを受け付けた場合に、サーバ装置１１に文章の送信を要求しても良いし、ユーザからの文章送信要求に従って、サーバ装置１１に文章の送信を要求しても良い。文章送信部１１２は、トピックに関連する文のみを送付しても良いし、トピックに関連する文を含む文章のみを送付しても良いし、格納されているすべての文章を送付しても良い。
【００６５】
次に、端末装置１２の動作について、図３のフローチャートを用いて説明する。図３のフローチャートにおいて、テキスト格納部１２０に既に１以上の文章が格納されている、とする。
【００６６】
（ステップＳ３０１）受付部１２３は、トピックを受け付けたか否かを判断する。トピックを受け付ければステップＳ３０２に行き、トピックを受け付けなければステップＳ３０１に戻る。
【００６７】
（ステップＳ３０２）評価表現抽出部１２４は、テキスト格納部１２０から、ステップＳ３０１で受け付けたトピックに関連する文をすべて抽出する。
【００６８】
（ステップＳ３０３）評価表現抽出部１２４は、ステップＳ３０２で読み込んだ各文から評価表現を抽出する。かかる評価表現抽出処理について、図４のフローチャートを用いて説明する。
【００６９】
（ステップＳ３０４）評価表現クラスタリング部１２５は、ステップＳ３０３で抽出された評価表現をグループに分類する。かかる評価表現クラスタリング処理について、図５のフローチャートを用いて説明する。
【００７０】
（ステップＳ３０５）対立評価表現取得部１２６は、ステップＳ３０４で分類されたグループのうちの一のグループに含まれる２以上の評価表現から対立する評価表現を取得する。かかる対立評価表現取得処理について、図８のフローチャートを用いて説明する。
【００７１】
（ステップＳ３０６）対立評価表現出力部１２７は、ステップＳ３０５で取得された対立する評価表現を出力し、ステップＳ３０１に戻る。
【００７２】
なお、図３のフローチャートにおいて、電源オフや処理終了の割り込みにより処理は終了する。
【００７３】
次に、ステップＳ３０３の評価表現抽出処理について、図４のフローチャートを用いて説明する。
【００７４】
（ステップＳ４０１）評価表現抽出部１２４は、カウンタｉに１を代入する。
【００７５】
（ステップＳ４０２）評価表現抽出部１２４は、ｉ番目の文が存在するか否かを判断する。ｉ番目の文が存在すればステップＳ４０３に行き、存在しなければ上位処理（ステップＳ３０４）にリターンする。
【００７６】
（ステップＳ４０３）形態素解析手段１２４１は、ｉ番目の文を取得する。
【００７７】
（ステップＳ４０４）形態素解析手段１２４１は、ステップＳ４０３で取得された文を形態素解析し、１以上の語句（形態素でも良い）を取得する。
【００７８】
（ステップＳ４０５）素性取得手段１２４２は、カウンタｊに１を代入する。
【００７９】
（ステップＳ４０６）素性取得手段１２４２は、ステップＳ４０４で取得された語句の中に、ｊ番目の語句が存在するか否かを判断する。ｊ番目の語句が存在すればステップＳ４０７に行き、ｊ番目の語句が存在しなければステップＳ４１０に行く。
【００８０】
（ステップＳ４０７）素性取得手段１２４２は、ステップＳ４０４における形態素解析の処理結果を用いて、形態素解析手段１２４１が取得した１以上の各語句、各語句の原形、各語句の品詞、および評価表現に含まれる１以上の語句の並びに関する情報を取得する。そして、素性取得手段１２４２は、取得した情報をバッファ（図示しない）に追記する。
【００８１】
（ステップＳ４０８）素性取得手段１２４２は、ｊ番目の語句をキーとして評価語句辞書１２１を検索し、当該語句の評価極性を取得する。そして、素性取得手段１２４２は、取得した評価極性を、ステップＳ４０７で追記した情報に対応付けて、バッファ（図示しない）に追記する。
【００８２】
（ステップＳ４０９）素性取得手段１２４２は、カウンタｊを１、インクリメントし、ステップＳ４０６に戻る。
【００８３】
（ステップＳ４１０）機械学習手段１２４３は、バッファに蓄積されている１以上の各語句、各語句の原形、各語句の品詞、評価表現に含まれる１以上の語句の並びに関する情報、および評価極性を素性として、学習データ格納部１２２の２以上の学習データを用いて、機械学習する。そして、機械学習手段１２４３は、機械学習の結果である語句の列に対応する種類情報の1以上の列を取得する。
【００８４】
（ステップＳ４１１）評価表現取得手段１２４４は、ステップＳ４１０で取得された1以上の種類情報の列のうち、評価表現の開始語句または評価表現の途中の語句であることを示す種類情報が連続する種類情報列を取得しようとする。
【００８５】
（ステップＳ４１２）評価表現取得手段１２４４は、ステップＳ４１１で種類情報列が取得できたか否かを判断する。種類情報列が取得できればステップＳ４１３に行き、種類情報列が取得できなければステップＳ４１４にジャンプする。
【００８６】
（ステップＳ４１３）評価表現取得手段１２４４は、種類情報列が有する各種類情報に対応する１以上の語句である評価表現を取得する。
【００８７】
（ステップＳ４１４）評価表現抽出部１２４は、カウンタｉを１、インクリメントし、ステップＳ４０２に戻る。
【００８８】
次に、ステップＳ３０４の評価表現クラスタリング処理について、図５のフローチャートを用いて説明する。
【００８９】
（ステップＳ５０１）評価表現クラスタリング部１２５は、カウンタｉに１を代入する。
【００９０】
（ステップＳ５０２）評価表現クラスタリング部１２５は、評価表現抽出処理により抽出された評価表現のうち、ｉ番目の評価表現が存在するか否かを判断する。ｉ番目の評価表現が存在すればステップＳ５０３に行き、ｉ番目の評価表現が存在しなければステップＳ５１０に行く。
【００９１】
（ステップＳ５０３）語句出現情報取得手段１２５２は、ｉ番目の評価表現を、語句に分割する。語句出現情報取得手段１２５２は、ｉ番目の評価表現を形態素解析して、語句に分割しても良いし、既に分割された１以上の語句が評価表現と対応付けて図示しない記憶媒体に格納されており、かかる１以上の語句を読み出しても良い。
【００９２】
（ステップＳ５０４）語句出現情報取得手段１２５２は、カウンタｊに１を代入する。
【００９３】
（ステップＳ５０５）語句出現情報取得手段１２５２は、ｊ番目の語句が存在するか否かを判断する。ｊ番目の語句が存在すればステップＳ５０６に行き、ｊ番目の語句が存在しなければステップＳ５０８に行く。
【００９４】
（ステップＳ５０６）語句出現情報取得手段１２５２は、出現情報を算出する処理を行う。かかる出現情報算出処理について、図６のフローチャートを用いて説明する。なお、算出された出現情報は、ｊ番目の語句と対応付けてバッファに、少なくとも一時蓄積される。
【００９５】
（ステップＳ５０７）語句出現情報取得手段１２５２は、カウンタｊを１、インクリメントし、ステップＳ５０５に戻る。
【００９６】
（ステップＳ５０８）属性ベクトル構成手段１２５３は、ステップＳ５０６で取得された語句ごとの出現情報から、ｉ番目の評価表現の属性ベクトルを構成する。つまり、例えば、属性ベクトル構成手段１２５３は、（語句１の出現情報，語句２の出現情報，・・・，語句ｎの出現情報）という属性ベクトルを構成する。
【００９７】
（ステップＳ５０９）評価表現クラスタリング部１２５は、カウンタｉを１、インクリメントし、ステップＳ５０２に戻る。
【００９８】
（ステップＳ５１０）類似度算出手段１２５４、および評価表現グループ取得手段１２５５は、属性ベクトルを用いて、２以上の評価表現をグループに分類し、上位処理（ステップＳ３０５）にリターンする。なお、かかるグループ化処理について、図７のフローチャートを用いて説明する。
【００９９】
次に、ステップＳ５０６の出現情報算出処理について、図６のフローチャートを用いて説明する。
【０１００】
（ステップＳ６０１）語句出現情報取得手段１２５２は、語句（ｗ）を取得する。
【０１０１】
（ステップＳ６０２）語句出現情報取得手段１２５２は、着目する評価表現の中での語句（ｗ）の出現頻度ｔｆ（ｗ）を取得する。
【０１０２】
（ステップＳ６０３）語句出現情報取得手段１２５２は、すべての評価表現の中での語句（ｗ）の出現頻度ｃｆ（ｗ）を取得する。
【０１０３】
（ステップＳ６０４）語句出現情報取得手段１２５２は、「出現情報＝ｔｆ（ｗ）／ｃｆ（ｗ）」を算出する。
【０１０４】
（ステップＳ６０５）語句出現情報取得手段１２５２は、語句（ｗ）をキーとして高頻度評価語句格納手段１２５１を検索し、語句（ｗ）が高頻度評価語句格納手段１２５１に格納されているか否かを判断する。高頻度評価語句格納手段１２５１に格納されていればステップＳ６０６に行き、格納されていなければステップＳ６０７にジャンプする。なお、高頻度評価語句格納手段１２５１に格納されている語句は、高頻度評価語句である。
【０１０５】
（ステップＳ６０６）語句出現情報取得手段１２５２は、ステップＳ６０４で算出した出現情報を減じる処理を行う。
【０１０６】
（ステップＳ６０７）語句出現情報取得手段１２５２は、ステップＳ６０４またはステップＳ６０６で算出された出現情報を、語句（ｗ）に対応付けて、バッファに蓄積し、上位処理（ステップＳ５０７）にリターンする。
【０１０７】
なお、図６のフローチャートにおいて、ステップＳ６０６の出現情報を減じる処理は、例えば、ステップＳ６０２で算出したｔｆ（ｗ）に対して行っても良い。
【０１０８】
次に、ステップＳ５１０のグループ化処理について、図７のフローチャートを用いて説明する。
【０１０９】
（ステップＳ７０１）類似度算出手段１２５４は、カウンタｉに１を代入する。
【０１１０】
（ステップＳ７０２）類似度算出手段１２５４は、ｉ番目の評価表現が存在するか否かを判断する。ｉ番目の評価表現が存在すればステップＳ７０３に行き、存在しなければステップＳ７１１に行く。
【０１１１】
（ステップＳ７０３）類似度算出手段１２５４は、ｉ番目の評価表現に対応する属性ベクトルを取得する。
【０１１２】
（ステップＳ７０４）類似度算出手段１２５４は、カウンタｊに１を代入する。
【０１１３】
（ステップＳ７０５）類似度算出手段１２５４は、ｊ番目の他の評価表現（ｉ番目の評価表現ではなく、過去にペアができた評価表現ではない評価表現）が存在するか否かを判断する。存在すればステップＳ７０６に行き、存在しなければステップＳ７０９に行く。
【０１１４】
（ステップＳ７０６）類似度算出手段１２５４は、ｊ番目の評価表現に対応する属性ベクトルを取得する。
【０１１５】
（ステップＳ７０７）類似度算出手段１２５４は、ｉ番目の評価表現に対応する属性ベクトルと、ｊ番目の評価表現に対応する属性ベクトルとの類似度を算出する。なお、類似度は、例えば、ベクトル間の距離をパラメータとする減少関数により算出される値（例えば、１／ベクトル間の距離）である。
【０１１６】
（ステップＳ７０８）類似度算出手段１２５４は、カウンタｊを１、インクリメントし、ステップＳ７０５に戻る。
【０１１７】
（ステップＳ７０９）類似度算出手段１２５４は、ｉ番目の評価表現に対応する属性ベクトルと最も類似度が大きい属性ベクトルに対応する評価表現を、ｉ番目の評価表現のペア（対）とする。「ペアとする」とは、２つの評価表現をリンク付けるなど、何らかの情報により２つの評価表現を対応付けられることである。
【０１１８】
（ステップＳ７１０）類似度算出手段１２５４は、カウンタｉを１、インクリメントし、ステップＳ７０２に戻る。
【０１１９】
（ステップＳ７１１）評価表現クラスタリング部１２５は、ペアとなった評価表現を一つの評価表現として、グループ決定処理を行う。「ペアとなった評価表現を一つの評価表現にする」とは、例えば、ペアとなった評価表現の各属性ベクトルから、一の属性ベクトルを生成することである。「２以上の属性ベクトルから、一の属性ベクトルを生成する」とは、２以上の属性ベクトルの各要素の平均値を、要素毎に算出しても良いし、２以上の属性ベクトルを連結して一のベクトルとしても良い。
【０１２０】
（ステップＳ７１２）評価表現クラスタリング部１２５は、すべての評価表現が一つのグループになったか否かを判断する。一つのグループになればステップＳ７１３に行き、一つのグループにならなければステップＳ７１１に戻る。
【０１２１】
（ステップＳ７１３）評価表現グループ取得手段１２５５は、予め決められた類似度の範囲内の２以上の評価表現を一のグループとする。例えば、評価表現グループ取得手段１２５５は、予め決められた類似度の範囲内の２以上の各評価表現に対して、同一のグループ識別子を付与する。そして、上位処理（ステップＳ３０５）にリターンする。
【０１２２】
なお、図７のフローチャートにおいて、例えば、類似度が閾値以下の類似度のグループが出来た時点で、処理を終了するなどしても良い。
【０１２３】
次に、ステップＳ３０５の対立評価表現取得処理について、図８のフローチャートを用いて説明する。
【０１２４】
（ステップＳ８０１）対立評価表現取得部１２６は、一のグループの２以上の評価表現を取得する。
【０１２５】
（ステップＳ８０２）対立評価表現取得部１２６は、カウンタｉに１を代入する。
【０１２６】
（ステップＳ８０３）語句情報取得手段１２６２は、ｉ番目の評価表現が存在するか否かを判断する。存在すればステップＳ８０４に行き、存在しなければステップＳ８１３に行く。
【０１２７】
（ステップＳ８０４）語句情報取得手段１２６２は、ｉ番目の評価表現を取得し、当該評価表現を１以上の語句に分割する。なお、語句情報取得手段１２６２は、ｉ番目の評価表現に対応する1以上の分割された語句を読み出しても良い。
【０１２８】
（ステップＳ８０５）評価極性列取得手段１２６３は、カウンタｊに１を代入する。
【０１２９】
（ステップＳ８０６）評価極性列取得手段１２６３は、ｉ番目の評価表現にｊ番目の語句が存在するか否かを判断する。存在すればステップＳ８０７に行き、存在しなければステップＳ８１０に行く。
【０１３０】
（ステップＳ８０７）評価極性列取得手段１２６３は、ｊ番目の語句をキーとして、評価語句辞書１２１を検索し、ｊ番目の語句に対応する評価極性を取得する。そして、評価極性列取得手段１２６３は、取得した評価極性をｊ番目の語句に対応付けて、バッファに一時蓄積する。なお、ここでの蓄積は追記である。
【０１３１】
（ステップＳ８０８）語句情報取得手段１２６２は、ｊ番目の語句の原形、品詞を取得する。
【０１３２】
（ステップＳ８０９）カウンタｊを１、インクリメントし、ステップＳ８０６に戻る。
【０１３３】
（ステップＳ８１０）評価表現極性取得手段１２６４は、ステップＳ８０７でバッファに蓄積した評価極性列、各語句、各語句の原形、各語句の品詞などを、評価表現学習データ格納手段１２６１に格納されている２以上の評価表現学習データに、機械学習を用いて適用し、当該評価表現の評価表現極性を取得する。
【０１３４】
（ステップＳ８１１）評価表現極性取得手段１２６４は、ｉ番目の評価表現とステップＳ８０９で取得した評価表現極性とを対応付けて、図示しない記録媒体に蓄積する。
【０１３５】
（ステップＳ８１２）対立評価表現取得部１２６は、カウンタｉを１、インクリメントし、ステップＳ８０３に戻る。
【０１３６】
（ステップＳ８１３）対立評価表現取得手段１２６５は、評価表現極性取得手段１２６４が取得した評価表現極性が肯定的である１以上の（通常、一つの）評価表現と、評価表現極性取得手段が取得した評価表現極性が否定的である１以上の（通常、一つの）評価表現とを取得する。そして、上位処理（ステップＳ３０６）にリターンする。
【０１３７】
以下、本実施の形態における情報システム１の具体的な動作について説明する。
【０１３８】
今、１以上の各サーバ装置１１には、例えば、ｂｌｏｇやニュース記事等の多様なＷｅｂページが格納されている、とする。
【０１３９】
また、端末装置１２の評価語句辞書１２１は、図９に示す評価語句情報管理表を格納している、とする。評価語句情報管理表は、１以上の評価語句情報を有する。評価語句情報は、「ＩＤ」「評価語句」「評価極性」を有する。評価語句は、対象物の評価を示す用語である。評価極性「１」は肯定的な評価、「−１」は否定的な評価を示す。
【０１４０】
また、学習データ格納部１２２は、図１０に示す学習データ管理表を格納している、とする。学習データ管理表は、「ＩＤ」「評価表現」「語句」「原形」「品詞」「評価極性」「種類情報」を有するレコードを１以上格納している。なお、レコード内の語句の順序は、評価表現に含まれる1以上の語句の並びに関する情報である。
【０１４１】
また、高頻度評価語句格納手段１２５１は、図１１に示す高頻度評価語句管理表を保持している。高頻度評価語句管理表は、「ＩＤ」「高頻度評価語句」を有するレコードを１以上格納している。
【０１４２】
さらに、評価表現学習データ格納手段１２６１は、図１２に示す評価表現学習データ管理表を保持している。評価表現学習データ管理表は、「ＩＤ」「評価表現極性」「評価極性列」「語句」「原形」「品詞」「評価表現」を有するレコードを１以上格納している。
【０１４３】
かかる状況において、ユーザは、端末装置１２に、トピック「キシリトール」を入力した、とする。すると、端末装置１２の受付部１２３は、「キシリトール」を受け付ける。
【０１４４】
次に、受付部１２３は、１以上の各サーバ装置１１に「キシリトール」を含む文の送信を促す。
【０１４５】
次に、１以上の各サーバ装置１１の文章送信部１１２は、送信要求を受け付け、「キシリトール」を含む文を文章格納部１１１から読み出す。そして、文章送信部１１２は、「キシリトール」を含む文を端末装置１２に送信する。
【０１４６】
次に、端末装置１２の図示しない受信部（受付部１２３が有する受信手段でも良い）は、１以上のサーバ装置１１から「キシリトール」を含む文を受信し、テキスト格納部１２０に蓄積する。テキスト格納部１２０には、例えば、図１３に示す文の集合が格納された、とする。
【０１４７】
なお、かかる処理は、いわゆるＷｅｂ検索エンジンの処理と同様であり、公知技術であるので詳細な説明を省略する。
【０１４８】
次に、評価表現抽出部１２４は、テキスト格納部１２０から、トピック「キシリトール」を含む文をすべて読み込む。そして、評価表現抽出部１２４は、読み込んだすべての文から、以下のように、評価表現を抽出する。
【０１４９】
つまり、まず、評価表現抽出部１２４の形態素解析手段１２４１は、各文を形態素解析し、１以上の語句を取得する。例えば、「キシリトールは、むし歯を起こさない甘味料です」という文の場合、形態素解析手段１２４１は、例えば、「キシリトール｜は｜むし歯｜を｜起こさ｜ない｜甘味料｜です」と語句（ここでは、形態素）に区切る。
【０１５０】
次に、素性取得手段１２４２は、形態素解析手段１２４１が取得した１以上の各語句、各語句の原形、各語句の品詞、および評価表現に含まれる１以上の語句の並びに関する情報を取得する。つまり、例えば、文「キシリトールは、むし歯を起こさない甘味料です」に対して、素性取得手段１２４２は、各語句「キシリトール｜は｜むし歯｜を｜起こさ｜ない｜甘味料｜です」、各語句の原形「キシリトール｜は｜むし歯｜を｜起こす｜ない｜甘味料｜です」、各語句の品詞「名詞｜助詞｜名詞｜助詞｜動詞｜助動詞｜名詞｜助動詞」を取得する。なお、１以上の語句の並びに関する情報は、「キシリトール｜は｜むし歯｜を｜起こさ｜ない｜甘味料｜です」である。
【０１５１】
次に、素性取得手段１２４２は、各語句をキーとして評価語句辞書１２１（図９参照）を検索し、当該語句の評価極性を取得する。そして、例えば、文「キシリトールは、むし歯を起こさない甘味料です」に対して、素性取得手段１２４２は、「キシリトール｜は｜むし歯｜を｜起こさ｜ない｜甘味料｜です」に対応する評価極性の列「０｜０｜−１｜０｜０｜０｜０｜０」を取得する。
【０１５２】
以上の処理により、素性取得手段１２４２は、各文に対して、１以上の各語句、各語句の原形、各語句の品詞、および評価表現に含まれる１以上の語句の並びに関する情報、各語句の評価極性を取得した。
【０１５３】
次に、機械学習手段１２４３は、バッファに蓄積されている１以上の各語句、各語句の原形、各語句の品詞、評価表現に含まれる１以上の語句の並びに関する情報、および評価極性を素性として、学習データ格納部１２２（図１０）の２以上の学習データを用いて、機械学習する。そして、機械学習手段１２４３は、各文を構成する語句の種類を示す種類情報の1以上の列に関する情報を取得する。なお、例えば、文「キシリトールは、むし歯を起こさない甘味料です」に対して、機械学習手段１２４３は、「Ｏ｜Ｏ｜Ｂ｜Ｉ｜Ｉ｜Ｉ｜Ｉ｜Ｉ」を取得した、とする。
【０１５４】
次に、評価表現取得手段１２４４は、取得された1以上の種類情報の列のうち、評価表現の開始語句「Ｂ」または評価表現の途中の語句「Ｉ」であることを示す種類情報が連続する種類情報列「Ｂ｜Ｉ｜Ｉ｜Ｉ｜Ｉ｜Ｉ」を取得する。そして、評価表現取得手段１２４４は、種類情報列「Ｂ｜Ｉ｜Ｉ｜Ｉ｜Ｉ｜Ｉ」に対応する１以上の語句である評価表現「むし歯を起こさない甘味料です」を取得する。かかる処理を、すべての文に対して行い、多数の評価表現が取得される。なお、文「キシリトールガムにより、むし歯になる可能性があります」から、評価表現「むし歯になる可能性があります」が取得され、文「キシリトールガムは、歯を丈夫で健康に保ちます」から、評価表現「歯を丈夫で健康に保ちます」が取得された、とする。
【０１５５】
次に、評価表現クラスタリング部１２５は、以下のように、抽出された多数の評価表現をグループに分類する。
【０１５６】
まず、語句出現情報取得手段１２５２は、各評価表現を、語句に分割する。例えば、評価表現「むし歯を起こさない甘味料です」に対して、語句出現情報取得手段１２５２は、「むし歯｜を｜起こさ｜ない｜甘味料｜です」と、語句に分割する。
【０１５７】
次に、語句出現情報取得手段１２５２は、各語句に対して、出現情報を算出する。つまり、まず、語句出現情報取得手段１２５２は、語句（ｗ）（例えば、「むし歯」）を取得する。語句出現情報取得手段１２５２は、着目する評価表現「むし歯を起こさない甘味料です」の中での語句（ｗ）「むし歯」の出現頻度ｔｆ（ｗ）「１」を取得する。次に、語句出現情報取得手段１２５２は、すべての評価表現の中での語句（ｗ）「むし歯」の出現頻度ｃｆ（ｗ）（例えば、「１５」）を取得する。次に、語句出現情報取得手段１２５２は、「出現情報＝ｔｆ（ｗ）／ｃｆ（ｗ）＝１／１５」を算出する。次に、語句出現情報取得手段１２５２は、語句（ｗ）「むし歯」をキーとして高頻度評価語句格納手段１２５１を検索し、語句（ｗ）が高頻度評価語句格納手段１２５１に格納されていない、と判断する。そして、語句出現情報取得手段１２５２は、算出された出現情報「１／１５」を、語句（ｗ）「むし歯」に対応付けて、バッファに蓄積する。以上の処理を各語句に対して行う。
【０１５８】
そして、次に、属性ベクトル構成手段１２５３は、取得された語句ごとの出現情報から、各評価表現の属性ベクトルを構成する。例えば、評価表現「むし歯を起こさない甘味料です」に対して、属性ベクトル構成手段１２５３は、（・，・，・，１／１５，・，・，・，１／２０，・，・，・）を得た、とする。なお、属性ベクトルの各要素は、通常、すべての各用語の出現情報である。例えば、属性ベクトルの要素数は、語句の種類数と一致する。
【０１５９】
次に、類似度算出手段１２５４、および評価表現グループ取得手段１２５５は、以下のように、各評価表現の属性ベクトルを用いて、２以上の評価表現をグループに分類する。
【０１６０】
つまり、類似度算出手段１２５４は、各評価表現の属性ベクトルに最も類似度が高い属性ベクトルを決定し、かかる２つの属性ベクトルに対応する２つの評価表現を一グループにする。その際、類似度算出手段１２５４は、２つの評価表現に対応付けて、類似度もバッファに蓄積する。なお、類似度算出手段１２５４は、上述したように、２つの属性ベクトルの距離をパラメータとする減少関数（例えば、反比例）により、２つの属性ベクトルの類似度を算出する。
【０１６１】
次に、評価表現クラスタリング部１２５は、ペアとなった評価表現を一つの評価表現として捉えて、再帰的にグループ決定処理を行う。つまり、例えば、評価表現１から８が存在する場合、図１４に示すように、対（グループの一種）になっている各評価表現群の中で、最も類似度が大きい２つの評価表現群をグループにまとめ上げていく。そして、評価表現グループ取得手段１２５５は、例えば、閾値「０．５」を、グループを分ける閾値とする。つまり、図１４において、閾値「０．５」のラインで、評価表現がグループ化される。そして、評価表現クラスタリング部１２５は、８つの評価表現を、評価表現１、評価表現２、評価表現３、評価表現４を有する第一グループ、評価表現５、評価表現６を有する第二グループ、評価表現７、評価表現８を有する第三グループの、３つのグループに分類する。つまり、例えば、評価表現グループ取得手段１２５５は、評価表現１、評価表現２、評価表現３、評価表現４に対して第一グループ識別子「１」を付与し、評価表現５、評価表現６に対して第二グループ識別子「２」を付与し、評価表現７、評価表現８に対して第三グループ識別子「３」を付与する。なお、例えば、評価表現１は「むし歯を起こさない甘味料です」、評価表現２は「むし歯になる可能性があります」である、とする。つまり、例えば、第一グループは、「むし歯」に関する評価表現のグループである。
【０１６２】
次に、対立評価表現取得部１２６は、以下のように対立する評価表現を取得する。つまり、対立評価表現取得部１２６は、例えば、第一グループ識別子「１」が付与された４つの評価表現を取得する、とする。ここで、対立評価表現取得部１２６は、任意に第一グループを選択しても良いし、ユーザの指示により第一グループを選択しても良い。
【０１６３】
次に、語句情報取得手段１２６２は、各評価表現を１以上の語句に分割する。語句情報取得手段１２６２は、例えば、「むし歯を起こさない甘味料です」から「むし歯｜を｜起こさ｜ない｜甘味料｜です」を得る。また、語句情報取得手段１２６２は、例えば、「むし歯になる可能性があります」から「むし歯｜に｜なる｜可能性｜が｜あり｜ます」を得る。
【０１６４】
次に、評価極性列取得手段１２６３は、各評価表現の各語句をキーとして、評価語句辞書１２１（図９参照）を検索し、各語句に対応する評価極性を取得する。例えば、評価極性列取得手段１２６３は、「むし歯｜を｜起こさ｜ない｜甘味料｜です」に対して、「−１｜０｜０｜０｜０｜０」を取得した、とする。また、評価極性列取得手段１２６３は、例えば、「むし歯｜に｜なる｜可能性｜が｜あり｜ます」に対して、「−１｜０｜０｜０｜０｜０｜０」を取得した、とする。
【０１６５】
次に、語句情報取得手段１２６２は、各語句の原形、品詞を取得する。例えば、評価極性列取得手段１２６３は、「むし歯｜を｜起こさ｜ない｜甘味料｜です」に対して、各語句の原形「むし歯｜を｜起こす｜ない｜甘味料｜です」、各語句の品詞「名詞｜助詞｜動詞｜助詞｜名詞｜助詞」を取得する。また、例えば、「むし歯｜に｜なる｜可能性｜が｜あり｜ます」に対して、語句情報取得手段１２６２は、各語句の原形「むし歯｜に｜なる｜可能性｜が｜ある」、各語句の品詞「名詞｜助詞｜動詞｜名詞｜助詞｜動詞」を取得する。
【０１６６】
次に、評価表現極性取得手段１２６４は、バッファに蓄積した評価極性列、各語句、各語句の原形、各語句の品詞などを、評価表現学習データ格納手段１２６１に格納されている２以上の評価表現学習データ（図１２参照）に、機械学習を用いて適用し、各評価表現の評価表現極性を取得する。評価表現極性取得手段１２６４は、例えば、評価表現「むし歯を起こさない甘味料です」に対する評価表現極性「＋」、「むし歯になる可能性があります」に対する評価表現極性「−」を取得する。ここで、評価表現極性「＋」は肯定的であり、「−」は否定的である。
【０１６７】
次に、評価表現極性取得手段１２６４は、各評価表現と取得した評価表現極性とを対応付けて、図示しない記録媒体に蓄積する。つまり、例えば、評価表現極性取得手段１２６４は、「むし歯を起こさない甘味料です，＋」、「むし歯になる可能性があります，−」を記録媒体に蓄積する。
【０１６８】
次に、対立評価表現取得手段１２６５は、評価表現極性が肯定的である一つの評価表現（例えば、「むし歯を起こさない甘味料です」）と、評価表現極性取得手段が取得した評価表現極性が否定的である一つの評価表現（例えば、「むし歯になる可能性があります」）とを取得する。ここで、対立評価表現取得手段１２６５は、評価表現を含む文「キシリトールは、むし歯を起こさない甘味料です」、および「キシリトールガムにより、むし歯になる可能性があります」を取得した、とする。
【０１６９】
次に、対立評価表現出力部１２７は、取得された対立する評価表現を出力する。ここで、対立評価表現出力部１２７は、評価表現を含む文「キシリトールは、むし歯を起こさない甘味料です」、および「キシリトールガムにより、むし歯になる可能性があります」とを出力した、とする。かかる出力例は、図１５である。
【０１７０】
以上、本実施の形態によれば、Ｗｅｂ等の多量の文書から、対立する評価表現を適切に出力できることができる。そのため、本実施の形態によれば、例えば、入力されたトピックに関する対立意見を出力する検索エンジンが実現できる。
また、本実施の形態によれば、予め特徴や観点を指定しなくとも、対立する評価表現が抽出できる。
【０１７１】
なお、本実施の形態において、評価表現の抽出は機械学習を利用することが好適であるが、評価語句「良い」「悪い」などを用いたパターンマッチング等、他のアルゴリズムを用いても良い。かかることは、他の実施の形態においても同様である。
【０１７２】
また、本実施の形態において、評価表現のクラスタリングのために属性ベクトルの類似度を利用することが好適であるが、評価表現を構成する名詞（評価対象）が同じものを同じグループにするなど、他のアルゴリズムを用いても良い。かかることは、他の実施の形態においても同様である。
【０１７３】
また、本実施の形態において、評価表現のクラスタリングのために、高頻度評価語句を用いたが、高頻度評価語句を用いなくても良い。かかることは、他の実施の形態においても同様である。
【０１７４】
また、本実施の形態において、評価表現の特性（評価極性）の取得のために機械学習を利用することが好適であるが、評価表現を構成する評価語句の評価極性を乗算した結果から評価表現の特性を取得する等、他のアルゴリズムを用いても良い。評価極性を乗算することは、例えば、否定の否定は肯定となり、肯定の否定は否定となることを示す。かかることは、他の実施の形態においても同様である。
【０１７５】
さらに、本実施の形態における処理は、ソフトウェアで実現しても良い。そして、このソフトウェアをソフトウェアダウンロード等により配布しても良い。また、このソフトウェアをＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体に記録して流布しても良い。なお、このことは、本明細書における他の実施の形態においても該当する。なお、本実施の形態における端末装置を実現するソフトウェアは、以下のようなプログラムである。つまり、このプログラムは、記録媒体に、１以上の文章と、評価に関する語句である評価語句と、当該評価語句が肯定的であるか否定的であるかを示す情報である評価極性とを有する１以上の評価語句情報を格納しており、コンピュータを、前記記録媒体に格納されている文章を構成する文であり、前記トピックに関連する文から、前記記録媒体に格納されている評価語句を用いて、当該評価語句を含む１以上の語句の集合である評価表現を、２以上抽出する評価表現抽出部と、前記評価表現抽出部が抽出した２以上の各評価表現に含まれている１以上の語句から、２以上の評価表現間の類似度を算出し、当該類似度から、前記２以上の評価表現をクラスタリングし、１以上の評価表現を含む１以上の評価表現グループを取得する評価表現評価表現クラスタリング部と、前記１以上の評価表現グループのうちのいずれかの評価表現グループに含まれる２以上の評価表現から、前記記録媒体に含まれる評価語句と評価極性とを用いて、前記一のトピックに関する肯定的な評価表現および否定的な評価表現の両方を取得する対立評価表現取得部と、前記対立評価表現取得部が取得した前記一のトピックに関する肯定的な評価表現および否定的な評価表現の両方を出力する対立評価表現出力部として機能させるためのプログラム、である。
（実施の形態２）
【０１７６】
本実施の形態において、実施の形態１のシステムの処理を一の端末装置で行う態様について説明する。また、本実施の形態において、一のトピックに関する肯定的な表現および否定的な表現の両方を出力する端末装置について説明する。本実施の形態における端末装置２は、実施の形態１の情報システム１を構成する端末装置１２と比較して、文章格納部１１１を具備する点が異なる。
【０１７７】
図１６は、本実施の形態における端末装置２のブロック図である。
【０１７８】
端末装置２は、文章格納部１１１、評価語句辞書１２１、学習データ格納部１２２、受付部１２３、評価表現抽出部１２４、評価表現クラスタリング部１２５、対立評価表現取得部１２６、対立評価表現出力部１２７を備える。端末装置２を構成する各構成要素は、実施の形態１で説明した。
【０１７９】
なお、評価表現抽出部１２４は、受付部１２３が受け付けたトピックに関連する文を、文章格納部１１１の文章から取得する処理も行う。
【０１８０】
次に、端末装置２の動作について説明する。端末装置２の動作は、実施の形態１で説明した端末装置１２の動作と概ね同じであるので、説明を省略する。
【０１８１】
以上、本実施の形態によれば、多量の文書から、対立する評価表現を適切に出力できることができる。
【０１８２】
また、図１７は、本明細書で述べたプログラムを実行して、上述した実施の形態の端末装置等を実現するコンピュータの外観を示す。上述の実施の形態は、コンピュータハードウェア及びその上で実行されるコンピュータプログラムで実現され得る。図１７は、このコンピュータシステム３４０の概観図であり、図１８は、コンピュータシステム３４０の内部構成を示す図である。
【０１８３】
図１７において、コンピュータシステム３４０は、ＦＤドライブ３４１１、ＣＤ−ＲＯＭドライブ３４１２を含むコンピュータ３４１と、キーボード３４２と、マウス３４３と、モニタ３４４とを含む。
【０１８４】
図１８において、コンピュータ３４１は、ＦＤドライブ３４１１、ＣＤ−ＲＯＭドライブ３４１２に加えて、ＭＰＵ３４１３と、ＣＤ−ＲＯＭドライブ３４１２及びＦＤドライブ３４１１に接続されたバス３４１４と、ブートアッププログラム等のプログラムを記憶するためのＲＯＭ３４１５とに接続され、アプリケーションプログラムの命令を一時的に記憶するとともに一時記憶空間を提供するためのＲＡＭ３４１６と、アプリケーションプログラム、システムプログラム、及びデータを記憶するためのハードディスク３４１７とを含む。ここでは、図示しないが、コンピュータ３４１は、さらに、ＬＡＮへの接続を提供するネットワークカードを含んでも良い。
【０１８５】
コンピュータシステム３４０に、上述した実施の形態の端末装置等の機能を実行させるプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ３５０１、またはＦＤ３５０２に記憶されて、ＣＤ−ＲＯＭドライブ３４１２またはＦＤドライブ３４１１に挿入され、さらにハードディスク３４１７に転送されても良い。これに代えて、プログラムは、図示しないネットワークを介してコンピュータ３４１に送信され、ハードディスク３４１７に記憶されても良い。プログラムは実行の際にＲＡＭ３４１６にロードされる。プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ３５０１、ＦＤ３５０２またはネットワークから直接、ロードされても良い。
【０１８６】
プログラムは、コンピュータ３４１に、上述した実施の形態の端末装置等の機能を実行させるオペレーティングシステム（ＯＳ）、またはサードパーティープログラム等は、必ずしも含まなくても良い。プログラムは、制御された態様で適切な機能（モジュール）を呼び出し、所望の結果が得られるようにする命令の部分のみを含んでいれば良い。コンピュータシステム３４０がどのように動作するかは周知であり、詳細な説明は省略する。
【０１８７】
なお、上記プログラムにおいて、情報を送信するステップや、情報を受信するステップなどでは、ハードウェアによって行われる処理、例えば、モデムやインターフェースカードなどで行われる処理（ハードウェアでしか行われない処理）は含まれない。
【０１８８】
また、上記プログラムを実行するコンピュータは、単数であってもよく、複数であってもよい。すなわち、集中処理を行ってもよく、あるいは分散処理を行ってもよい。
【０１８９】
また、上記各実施の形態において、一の装置に存在する２以上の通信手段は、物理的に一の媒体で実現されても良いことは言うまでもない。
【０１９０】
また、上記各実施の形態において、各処理（各機能）は、単一の装置（システム）によって集中処理されることによって実現されてもよく、あるいは、複数の装置によって分散処理されることによって実現されてもよい。
【０１９１】
本発明は、以上の実施の形態に限定されることなく、種々の変更が可能であり、それらも本発明の範囲内に包含されるものであることは言うまでもない。
【産業上の利用可能性】
【０１９２】
以上のように、本発明にかかる端末装置は、Ｗｅｂ等の多量の文書から、対立する評価表現を出力できるという効果を有し、入力されたトピックに関する対立意見を出力する検索エンジンを実現する端末装置等として有用である。
【符号の説明】
【０１９３】
１  情報システム
２、１２  端末装置
１１  サーバ装置
１１１  文章格納部
１１２  文章送信部
１２０  テキスト格納部
１２１  評価語句辞書
１２２  学習データ格納部
１２３  受付部
１２４  評価表現抽出部
１２５  評価表現クラスタリング部
１２６  対立評価表現取得部
１２７  対立評価表現出力部
１２４１  形態素解析手段
１２４２  素性取得手段
１２４３  機械学習手段
１２４４  評価表現取得手段
１２５１  高頻度評価語句格納手段
１２５２  語句出現情報取得手段
１２５３  属性ベクトル構成手段
１２５４  類似度算出手段
１２５５  評価表現グループ取得手段
１２６１  評価表現学習データ格納手段
１２６２  語句情報取得手段
１２６３  評価極性列取得手段
１２６４  評価表現極性取得手段
１２６５  対立評価表現取得手段
【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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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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