(57)【要約】【課題】複数の対象を比較し、それらに認められる異同や優劣について述べた比較評価を表明する文字列から構成された比較評価表明箇所を検出する。【解決手段】予め、比較評価表明箇所を抽出するパターンを格納しておく（５）。次に、テキスト取得手段からテキストを取得し、該テキストを入力テキストと見做す（１）。次に、前記入力テキストを特定の単位の文字列に区切り、その文字列毎に形態素解析を行い、形態素解析結果を取得する（３）。そして、前記形態素解析結果と前記抽出パターン記憶手段に格納されたパターンを照合し、前記対象を示す文字列，該対象を相対的に評価する際の比較対象物を示す文字列，該対象を評価する際に着目している属性を示す文字列，該対象に関する評価の程度を示す文字列，該対象に関する評価を示す文字列，のいずれかを含む組合せを比較評価表明箇所として検出する（６）。【選択図】図１
2008209978.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の対象を相対的に比較評価した文によって構成されたテキストから、該比較評価を表明する文字列から構成された比較評価表明箇所を検出する比較評価検出装置であって、
前記比較評価表明箇所を抽出するパターンを格納した抽出パターン記憶手段と、
予め備えられたテキスト取得手段から前記テキストを取得し、該テキストを入力テキストと見做すテキスト入力手段と、
前記入力テキストを特定の単位の文字列に区切り、その文字列毎に形態素解析を行い、形態素解析結果を取得する文書解析手段と、
前記形態素解析結果と前記抽出パターン記憶手段に格納されたパターンを照合し、
前記対象を示す文字列，
該対象を相対的に評価する際の比較対象物を示す文字列，
該対象を評価する際に着目している属性を示す文字列，
該対象に関する評価の程度を示す文字列，
該対象に関する評価を示す文字列，
のいずれかを含む組合せを比較評価表明箇所として検出するパターンマッチング手段と、
を備えることを特徴とする比較評価検出装置。
【請求項２】
請求項１に記載の比較評価検出装置において、
対象となり得る文字列を要素とする集合，
対象を評価する際に着目している属性となり得る文字列を要素とする集合，
対象に関する評価の程度を示す語となり得る文字列を要素とする集合，
対象に関する評価となり得る文字列を要素とする集合を格納する比較評価表現要素記憶手段と、
前記パターンマッチング手段によって得られた比較評価表明箇所と、比較評価表現要素記憶手段に格納された各要素とを照合する比較評価表現要素マッチング手段と、
を備えることを特徴とする比較評価検出装置。
【請求項３】
請求項１に記載の比較評価検出装置において、
前記パターンマッチング手段で得られた比較評価表明箇所における対象と比較対象の組み合わせから
対象もしくは比較対象を変換するルールを格納した変換ルール記憶手段と、
前記パターンマッチング手段によって得られた比較評価表明箇所と、前記変換ルール記憶手段に格納されているルールとを照合し、
対象もしくは比較対象を変換する対象‐比較対象変換手段と、
を備えることを特徴とする比較評価検出装置。
【請求項４】
請求項１に記載の比較評価検出装置において、
前記入力テキストのメタ情報に基づいて推定する第１推定手段と、
同一入力テキスト内で得られた比較評価表明箇所集合から対象を推定する第２推定手段と、
同一入力テキスト内で得られた比較評価表明箇所集合から比較対象を推定する第３推定手段と、を有し、
前記パターンマッチング手段によって得られた比較評価表明箇所に対象もしくは比較対象が欠落していた場合に、
前記第１乃至第３推定手段のいずれか、もしくは、それらの組み合わせを用いて、
対象もしくは比較対象を推定する対象‐比較対象推定手段と、
を備えることを特徴とする比較評価検出装置。
【請求項５】
複数の対象を相対的に比較評価した文によって構成されたテキストから、該比較評価を表明する文字列から構成された比較評価表明箇所と見做し、
前記比較評価表明箇所を抽出するパターンを格納した抽出パターン記憶手段を備え、
前記比較評価表明箇所を検出する装置に使用する比較評価検出方法であって、
前記装置に予め備えられたテキスト取得手段から前記テキストを取得し、該テキストを入力テキストと見做すテキスト入力ステップと、
前記入力テキストを特定の単位の文字列に区切り、その文字列毎に形態素解析を行い、形態素解析結果を取得する文書解析ステップと、
前記形態素解析結果と前記抽出パターン記憶手段に格納されたパターンを照合し、
前記対象を示す文字列，
該対象を相対的に評価する際の比較対象物を示す文字列，
該対象を評価する際に着目している属性を示す文字列，
該対象に関する評価の程度を示す文字列，
該対象に関する評価を示す文字列，
のいずれかを含む組合せを比較評価表明箇所として検出するパターンマッチングステップと、
を有することを特徴とする比較評価検出方法。
【請求項６】
複数の対象を相対的に比較評価した文によって構成されたテキストから、該比較評価を表明する文字列から構成された比較評価表明箇所と見做し、
前記比較評価表明箇所を抽出するパターンを格納した抽出パターン記憶手段と、
対象となり得る文字列を要素とする集合，
対象を評価する際に着目している属性となり得る文字列を要素とする集合，
対象に関する評価の程度を示す語となり得る文字列を要素とする集合，
対象に関する評価となり得る文字列を要素とする集合を格納する比較評価表現要素記憶手段と、
を備え、
前記比較評価表明箇所を検出する装置に使用する比較評価検出方法であって、
前記装置に予め備えられたテキスト取得手段から前記テキストを取得し、該テキストを入力テキストと見做すテキスト入力ステップと、
前記入力テキストを特定の単位の文字列に区切り、その文字列毎に形態素解析を行い、形態素解析結果を取得する文書解析ステップと、
前記形態素解析結果と前記抽出パターン記憶手段に格納されたパターンを照合し、
前記対象を示す文字列，
該対象を相対的に評価する際の比較対象物を示す文字列，
該対象を評価する際に着目している属性を示す文字列，
該対象に関する評価の程度を示す文字列，
該対象に関する評価を示す文字列，
のいずれかを含む組合せを比較評価表明箇所として検出するパターンマッチングステップと、
前記パターンマッチングステップによって得られた比較評価表明箇所と、比較評価表現要素記憶手段に格納された各要素とを照合する比較評価表現要素マッチングステップと、
を有することを特徴とする比較評価検出方法。
【請求項７】
複数の対象を相対的に比較評価した文によって構成されたテキストから、該比較評価を表明する文字列から構成された比較評価表明箇所と見做し、
前記比較評価表明箇所を抽出するパターンを格納した抽出パターン記憶手段と、
前記比較評価表明箇所における対象と比較対象の組み合わせから対象もしくは比較対象を変換するルールを格納した変換ルール記憶手段と、
を備え、
前記比較評価表明箇所を検出する装置に使用する比較評価検出方法であって、
前記装置に予め備えられたテキスト取得手段から前記テキストを取得し、該テキストを入力テキストと見做すテキスト入力ステップと、
前記入力テキストを特定の単位の文字列に区切り、その文字列毎に形態素解析を行い、形態素解析結果を取得する文書解析ステップと、
前記形態素解析結果と前記抽出パターン記憶手段に格納されたパターンを照合し、
前記対象を示す文字列，
該対象を相対的に評価する際の比較対象物を示す文字列，
該対象を評価する際に着目している属性を示す文字列，
該対象に関する評価の程度を示す文字列，
該対象に関する評価を示す文字列，
のいずれかを含む組合せを比較評価表明箇所として検出するパターンマッチングステップと、
前記パターンマッチングステップによって得られた比較評価表明箇所と、前記変換ルール記憶手段に格納されているルールとを照合し、
対象もしくは比較対象を変換する対象‐比較対象変換手段と、
を有することを特徴とする比較評価検出方法。
【請求項８】
複数の対象を相対的に比較評価した文によって構成されたテキストから、該比較評価を表明する文字列から構成された比較評価表明箇所と見做し、
前記比較評価表明箇所を抽出するパターンを格納した抽出パターン記憶手段と、
前記テキストのメタ情報に基づいて推定する第１推定手段と、
同一テキスト内で得られた比較評価表明箇所集合から対象を推定する第２推定手段と、
同一テキスト内で得られた比較評価表明箇所集合から比較対象を推定する第３推定手段と、
を備え、
前記比較評価表明箇所を検出する装置に使用する比較評価検出方法であって、
前記装置に予め備えられたテキスト取得手段から前記テキストを取得し、該テキストを入力テキストと見做すテキスト入力ステップと、
前記入力テキストを特定の単位の文字列に区切り、その文字列毎に形態素解析を行い、形態素解析結果を取得する文書解析ステップと、
前記形態素解析結果と前記抽出パターン記憶手段に格納されたパターンを照合し、
前記対象を示す文字列，
該対象を相対的に評価する際の比較対象物を示す文字列，
該対象を評価する際に着目している属性を示す文字列，
該対象に関する評価の程度を示す文字列，
該対象に関する評価を示す文字列，
のいずれかを含む組合せを比較評価表明箇所として検出するパターンマッチングステップと、
前記パターンマッチングステップによって得られた比較評価表明箇所に対象もしくは比較対象が欠落していた場合に、
前記第１乃至第３推定手段のいずれか、もしくは、それらの組み合わせを用いて、
対象もしくは比較対象を推定する対象‐比較対象推定ステップと、
を有することを特徴とする比較評価検出方法。
【請求項９】
請求項５乃至８のいずれかに記載の比較評価検出方法を、コンピュータで実行可能なコンピュータプログラムとして記述したことを特徴とする比較評価検出プログラム。
【請求項１０】
請求項５乃至８のいずれかに記載の比較評価検出方法を、コンピュータで実行可能なコンピュータプログラムとして記述し、そのコンピュータプログラムを記録したことを特徴とする記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、文章情報から特定の情報を抽出する情報抽出技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
一般的な評判情報を抽出する技術（以下、評判情報抽出技術という）には、対象物を示す表記と、その対象物に関する「良い」や「悪い」のような評価を示す表記の組、もしくはその表記の組に加えて、前記対象物に関する評価の着眼点と、前記対象物に関する性質や特徴を示す属性情報を示す表記の組を抽出する技術（例えば、非特許文献１〜４）が知られている。非特許文献１〜４における評判情報抽出技術は、個々の対象ごとに独立に評価を抽出するものである。
【０００３】
そして、上述の一般的な評判情報抽出技術は、優劣もしくは関係性を計算し、導き出すことによって、ユーザが複数の対象を比較検討できる。
【非特許文献１】立石健二，石黒義英，福島俊一、「インターネットからの評判情報検索」、情報処理学会、２００１年（平成１３年）、情報処理学会第６２回全国大会論文集、４Ｗ−５、ｐ．７５−８２。
【非特許文献２】飯田龍，小林のぞみ，乾健太郎，松本裕治，立石健二，福島俊一、「意見抽出を目的とした機械学習による属性・評価値同定」、情報処理学会、２００５年（平成１７年）、情報処理学会研究報告、ｐ．２１−２８。
【非特許文献３】立石健二，福島俊一，小林のぞみ，高橋哲郎，藤田篤，乾健太郎，松本裕治、「Ｗｅｂ文書集合からの意見情報抽出と着眼点に基づく要約生成」、情報処理学会、２００４年（平成１６年）、情報処理学会研究報告、ＮＬ−１６３、ｐｐ．１−８。
【非特許文献４】鈴木泰裕、高村大也、奥村学、“Ｗｅｂｌｏｇを対象とした評価表現抽出”、［ｏｎｌｉｎｅ］、２００４年（平成１６年）、人工知能学会、［平成１９年１月１７日検索］、インターネット＜ＵＲＬ：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｊａｉｓｔ．ａｃ．ｊｐ／ｋｓ／ｌａｂｓ／ｋｂｓ−ｌａｂ／ｓｉｇ−ｓｗｏ／ｐａｐｅｒｓ／ＳＩＧ−ＳＷＯ−Ａ４０１／ＳＩＧ−ＳＷＯ−Ａ４０１−０２．ｐｄｆ＞。
【非特許文献５】Ｎｉｔｉｎ  Ｊｉｎｄａｌ  ａｎｄ  Ｂｉｎｇ  Ｌｉｕ，“Ｍｉｎｉｎｇ  Ｃｏｍｐｒａｔｉｖｅ  Ｓｅｎｔｅｎｃｅ  ａｎｄ  Ｒｅｌａｔｉｏｎｓ”， Ｊｕｌｙ  １６−２０，２００６，Ｉｎ  Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ２１ｓｔ  Ｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ  Ｉｎｔｅｌｌｇｉｅｎｃｅ（ＡＡＡＩ−２００６）．
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上述のような評判情報抽出技術においては、人間が二つあるいは三つ以上のものを比べあわせて、そこに認められる異同や優劣について述べた比較評価文を扱うことを考慮しておらず、その関係性を抽出できなかった。システムではなく、人間が複数の対象を比較評価した情報は、ユーザが複数の対象を比較検討する際に非常に重要な手がかりといえる。
【０００５】
例えば、上述のような評判情報抽出技術では、「ＡよりＢのほうがよい」という文から対象「Ｂ」が「良い」評価を持つという情報を抽出し、得られた「良い」という評価から対象「Ｂ」が肯定の評価を得ていると判断する。この「ＡよりＢのほうがよい」から（対象，評価）＝（Ｂ，良い）への変換の中では、人々によって言及されたＡとＢとの優劣情報は保存されていない。
【０００６】
さらには、「良い」という語は、「Ａ」と比べたときに「Ｂ」は優れているという文脈で使われているのにも関わらず、Ｂについて肯定の評価であると判断している。ＢとＡの両者の対象集合全体における評価が著しく低い可能性も十分に考えうる。これは上述のような評判情報抽出技術の精度を低下させる原因でもある。
【０００７】
また、複数の対象を比較検討するうえで、特に重要となるのが、その差がどの程度であるかという情報である。例えば、「ＡよりＢはすごく良い」と「ＡよりＢは少し良い」という表現から、後者よりも前者のほうが、ＡとＢとの優劣の差が大きいと述べているという情報を抽出したいことがある。上述のような評判情報抽出技術においては、個々の対象ごとに評価抽出を行っていたため、対象間の優劣の程度を抽出できなかった。
【０００８】
以上のような問題を解決するためには、人々が複数の対象を相対的に比較評価した文（文字列）を処理することを想定した抽出手法が必要となる。
【０００９】
本発明は、前記課題に基づいてなされたものであって、複数の対象を比較し、それらに認められる異同や優劣について述べた比較評価を表明する文字列から構成された比較評価表明箇所を検出する比較評価検出装置，比較評価検出方法，その方法を実装した比較評価検出プログラム及びそのプログラムを記録した記録媒体を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
前記課題の解決を図るために、請求項１記載の発明は、複数の対象を相対的に比較評価した文によって構成されたテキストから、該比較評価を表明する文字列から構成された比較評価表明箇所を検出する比較評価検出装置であって、前記比較評価表明箇所を抽出するパターンを格納した抽出パターン記憶手段と、予め備えられたテキスト取得手段から前記テキストを取得し、該テキストを入力テキストと見做すテキスト入力手段と、前記入力テキストを特定の単位の文字列に区切り、その文字列毎に形態素解析を行い、形態素解析結果を取得する文書解析手段と、前記形態素解析結果と前記抽出パターン記憶手段に格納されたパターンを照合し、前記対象を示す文字列，該対象を相対的に評価する際の比較対象物を示す文字列，該対象を評価する際に着目している属性を示す文字列，該対象に関する評価の程度を示す文字列，該対象に関する評価を示す文字列，のいずれかを含む組合せを比較評価表明箇所として検出するパターンマッチング手段と、を備えることを特徴とする。
【００１１】
請求項２記載の発明は、請求項１記載の発明において、対象となり得る文字列を要素とする集合，対象を評価する際に着目している属性となり得る文字列を要素とする集合，対象に関する評価の程度を示す語となり得る文字列を要素とする集合，対象に関する評価となり得る文字列を要素とする集合を格納する比較評価表現要素記憶手段と、前記パターンマッチング手段によって得られた比較評価表明箇所と、比較評価表現要素記憶手段に格納された各要素とを照合する比較評価表現要素マッチング手段と、を備えることを特徴とする。
【００１２】
請求項３記載の発明は、請求項１記載の発明において、前記パターンマッチング手段で得られた比較評価表明箇所における対象と比較対象の組み合わせから対象もしくは比較対象を変換するルールを格納した変換ルール記憶手段と、前記パターンマッチング手段によって得られた比較評価表明箇所と、前記変換ルール記憶手段に格納されているルールとを照合し、対象もしくは比較対象を変換する対象‐比較対象変換手段と、を備えることを特徴とする。
【００１３】
請求項４記載の発明は、請求項１記載の発明において、前記入力テキストのメタ情報に基づいて推定する第１推定手段と、同一入力テキスト内で得られた比較評価表明箇所集合から対象を推定する第２推定手段と、同一入力テキスト内で得られた比較評価表明箇所集合から比較対象を推定する第３推定手段と、を有し、前記パターンマッチング手段によって得られた比較評価表明箇所に対象もしくは比較対象が欠落していた場合に、前記第１乃至第３推定手段のいずれか、もしくは、それらの組み合わせを用いて、対象もしくは比較対象を推定する対象‐比較対象推定手段と、を備えることを特徴とする。
【００１４】
請求項５記載の発明は、複数の対象を相対的に比較評価した文によって構成されたテキストから、該比較評価を表明する文字列から構成された比較評価表明箇所と見做し、前記比較評価表明箇所を抽出するパターンを格納した抽出パターン記憶手段を備え、前記比較評価表明箇所を検出する装置に使用する比較評価検出方法であって、前記装置に予め備えられたテキスト取得手段から前記テキストを取得し、該テキストを入力テキストと見做すテキスト入力ステップと、前記入力テキストを特定の単位の文字列に区切り、その文字列毎に形態素解析を行い、形態素解析結果を取得する文書解析ステップと、前記形態素解析結果と前記抽出パターン記憶手段に格納されたパターンを照合し、前記対象を示す文字列，該対象を相対的に評価する際の比較対象物を示す文字列，該対象を評価する際に着目している属性を示す文字列，該対象に関する評価の程度を示す文字列，該対象に関する評価を示す文字列，のいずれかを含む組合せを比較評価表明箇所として検出するパターンマッチングステップと、を有することを特徴とする。
【００１５】
請求項６記載の発明は、複数の対象を相対的に比較評価した文によって構成されたテキストから、該比較評価を表明する文字列から構成された比較評価表明箇所と見做し、前記比較評価表明箇所を抽出するパターンを格納した抽出パターン記憶手段と、対象となり得る文字列を要素とする集合，対象を評価する際に着目している属性となり得る文字列を要素とする集合，対象に関する評価の程度を示す語となり得る文字列を要素とする集合，対象に関する評価となり得る文字列を要素とする集合を格納する比較評価表現要素記憶手段と、を備え、前記比較評価表明箇所を検出する装置に使用する比較評価検出方法であって、前記装置に予め備えられたテキスト取得手段から前記テキストを取得し、該テキストを入力テキストと見做すテキスト入力ステップと、前記入力テキストを特定の単位の文字列に区切り、その文字列毎に形態素解析を行い、形態素解析結果を取得する文書解析ステップと、前記形態素解析結果と前記抽出パターン記憶手段に格納されたパターンを照合し、前記対象を示す文字列，該対象を相対的に評価する際の比較対象物を示す文字列，該対象を評価する際に着目している属性を示す文字列，該対象に関する評価の程度を示す文字列，該対象に関する評価を示す文字列，のいずれかを含む組合せを比較評価表明箇所として検出するパターンマッチングステップと、前記パターンマッチングステップによって得られた比較評価表明箇所と、比較評価表現要素記憶手段に格納された各要素とを照合する比較評価表現要素マッチングステップと、を有することを特徴とする。
【００１６】
請求項７記載の発明は、複数の対象を相対的に比較評価した文によって構成されたテキストから、該比較評価を表明する文字列から構成された比較評価表明箇所と見做し、前記比較評価表明箇所を抽出するパターンを格納した抽出パターン記憶手段と、前記比較評価表明箇所における対象と比較対象の組み合わせから対象もしくは比較対象を変換するルールを格納した変換ルール記憶手段と、を備え、前記比較評価表明箇所を検出する装置に使用する比較評価検出方法であって、前記装置に予め備えられたテキスト取得手段から前記テキストを取得し、該テキストを入力テキストと見做すテキスト入力ステップと、前記入力テキストを特定の単位の文字列に区切り、その文字列毎に形態素解析を行い、形態素解析結果を取得する文書解析ステップと、前記形態素解析結果と前記抽出パターン記憶手段に格納されたパターンを照合し、前記対象を示す文字列，該対象を相対的に評価する際の比較対象物を示す文字列，該対象を評価する際に着目している属性を示す文字列，該対象に関する評価の程度を示す文字列，該対象に関する評価を示す文字列，のいずれかを含む組合せを比較評価表明箇所として検出するパターンマッチングステップと、前記パターンマッチングステップによって得られた比較評価表明箇所と、前記変換ルール記憶手段に格納されているルールとを照合し、対象もしくは比較対象を変換する対象‐比較対象変換手段と、を有することを特徴とする。
【００１７】
請求項８記載の発明は、複数の対象を相対的に比較評価した文によって構成されたテキストから、該比較評価を表明する文字列から構成された比較評価表明箇所と見做し、前記比較評価表明箇所を抽出するパターンを格納した抽出パターン記憶手段と、前記テキストのメタ情報に基づいて推定する第１推定手段と、同一テキスト内で得られた比較評価表明箇所集合から対象を推定する第２推定手段と、同一テキスト内で得られた比較評価表明箇所集合から比較対象を推定する第３推定手段と、を備え、前記比較評価表明箇所を検出する装置に使用する比較評価検出方法であって、前記装置に予め備えられたテキスト取得手段から前記テキストを取得し、該テキストを入力テキストと見做すテキスト入力ステップと、前記入力テキストを特定の単位の文字列に区切り、その文字列毎に形態素解析を行い、形態素解析結果を取得する文書解析ステップと、前記形態素解析結果と前記抽出パターン記憶手段に格納されたパターンを照合し、前記対象を示す文字列，該対象を相対的に評価する際の比較対象物を示す文字列，該対象を評価する際に着目している属性を示す文字列，該対象に関する評価の程度を示す文字列，該対象に関する評価を示す文字列，のいずれかを含む組合せを比較評価表明箇所として検出するパターンマッチングステップと、前記パターンマッチングステップによって得られた比較評価表明箇所に対象もしくは比較対象が欠落していた場合に、前記第１乃至第３推定手段のいずれか、もしくは、それらの組み合わせを用いて、対象もしくは比較対象を推定する対象‐比較対象推定ステップと、を有することを特徴とする。
【００１８】
請求項９記載の発明は、比較評価検出プログラムであって、請求項５乃至８のいずれかに記載の比較評価検出方法を、コンピュータで実行可能なコンピュータプログラムとして記述したことを特徴とする。
【００１９】
請求項１０記載の発明は、記録媒体であって、請求項５乃至８のいずれかに記載の比較評価検出方法を、コンピュータで実行可能なコンピュータプログラムとして記述し、そのコンピュータプログラムを記録したことを特徴とする。
【００２０】
前記請求項１，５記載の発明は、複数の対象を比較した評価とその程度を検出できる。
【００２１】
前記請求項２，６記載の発明は、比較評価表現要素記憶手段に格納された各要素と比較評価表明箇所との照合結果を取得できる。
【００２２】
前記請求項３，７記載の発明は、変換ルール記憶手段に格納された対象もしくは比較対象を変換するルールと比較評価表明箇所との照合結果を取得できる。
【００２３】
前記請求項４，８記載の発明は、比較評価表明箇所に対象もしくは比較対象が欠落していた場合に、それらを推定できる。
【００２４】
前記請求項９記載の発明は、請求項５乃至８のいずれかに記載の比較評価検出方法をコンピュータプログラムとして記載できる。
【００２５】
前記請求項１０記載の発明は、請求項５乃至８のいずれかに記載の比較評価検出方法を実装したコンピュータプログラムを記録媒体に記録できる。
【発明の効果】
【００２６】
以上示したように請求項１，５の発明によれば、複数の対象を比較評価した情報に基づいて、ユーザが複数の対象を比較検討できる。
【００２７】
請求項２，３，４，６，７，８の発明によれば、複数の対象を比較した評価とその程度をより高い精度で検出できる。
【００２８】
請求項９の発明によれば、比較評価検出方法を実装したコンピュータプログラムを提供できる。
【００２９】
請求項１０の発明によれば、比較評価検出方法を実装したコンピュータプログラムを記録した記録媒体を提供できる。
【００３０】
これらを以ってデータ分析技術分野に貢献できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３１】
以下、本発明の実施形態を図面等に基づいて詳細に説明する。
【００３２】
［第１実施形態］
第１実施形態における比較評価検出装置の構成を図１に基づいて説明する。第１実施形態における比較評価検出装置は、図１中の符号１〜７で示すもので構成される。
【００３３】
図１中の符号１で示すものは、テキスト入力手段である。前記テキスト入力手段１は、比較評価検出処理の対象となるテキストを入力するための手段（例えば、キーボード装置，ＯＣＲ（Ｏｐｔｉｃａｌ  Ｃｈａｒａｃｔｅｒ  Ｒｅａｄｅｒ），ペン入力装置，音声認識装置，ネットワーク上に置かれたテキストファイルを読み込む手段等）であって、テキストを入力することができるものであればどんな手段でもよい。即ち、前記テキスト入力手段１は、処理対象となるテキストを予め備えられたテキスト取得手段から取得しても良い。例えば、予め備えられた記憶装置からテキストを取得し、該テキストを入力テキストと見做してよい。
【００３４】
符号２で示すものはテキストバッファであって、テキスト入力手段１によって入力されたテキストが記録される。符号４，７も同様のテキストバッファと考えて良い。例えば、予め備えられた汎用的な記憶装置（メモリやハードディスク装置）の特定領域にテキストが記憶される。
【００３５】
符号３で示すものは、文書解析手段である。文書解析手段３は、テキストバッファ２に記録されたテキストを適切な単位で区切る。単位とする例として、文、文節などが考えられるが、その種類は問わない。次に、文書解析手段３は、区切られた文字列ごとに形態素解析を行う。その後、形態素解析結果を、テキストバッファ４に記録する。図２にテキストバッファ４の内部データ形式を示す。形態素解析で得られた単語境界に基づき、それぞれの単語を、記号“[]（大括弧）”で囲む。次に、単語を、その単語自身とそれに対応する形態素情報を記号“／（スラッシュ）”で区切った文字に変換する。例えば、図２中の符号ｗで示す「単語１」に対応する形態素解析情報が符号ｆで示す「形態素情報１」である。
【００３６】
符号５で示すものは、抽出パターン記憶手段である。この抽出パターン記憶手段５には、図３中に示すように８パターンを記憶する記憶部から構成されている。なお、図３は、抽出パターン記憶手段５における格納されている抽出パターンの一例である。
（１）対象‐比較対象‐属性抽出パターンを格納した対象‐比較対象‐属性抽出パターンの記憶部５ａ。
（２）対象‐比較対象抽出パターンを格納した対象‐比較対象抽出パターンの記憶部５ｂ。
（３）対象‐属性抽出パターンを格納した対象‐属性抽出パターンの記憶部５ｃ。
（４）比較対象‐属性抽出パターンを格納した比較対象‐属性抽出パターンの記憶部５ｄ。
（５）対象抽出パターンを格納した対象抽出パターンの記憶部５ｅ。
（６）比較対象抽出パターンを格納した比較対象抽出パターンの記憶部５ｆ。
（７）属性抽出パターンを格納した属性抽出パターンの記憶部５ｇ。
（８）程度‐評価抽出パターンを格納した程度‐評価抽出パターンの記憶部５ｈ。
【００３７】
抽出パターンは文書解析手段３で生成したテキストバッファ４と同じ形式であるが、正規表現に準拠した形式で記述することも可能である。なお、本実施形態における正規表現とは、文字列のうち一部分は任意であることを示すものである。例えば、記号“？”は、直前の単語の０回か１回の出現を許す正規表現である。また、記号“＊”は任意の文字列を示し、記号“＋”は、直前の単語の１回以上の繰り返しを示す。本実施形態におけるパターンは、パターン表記中の“Ａ”，“Ｂ”，“Ｃ”，“Ｄ”，“Ｅ”は、任意の文字列にマッチし、そのマッチした各文字列が、対象，比較対象，属性，程度，評価に該当する文字列として抽出される。例えば、対象‐比較対象‐属性抽出パターンの記憶部５ａ中の“Ａ”にマッチした文字列は、対象として抽出される。
【００３８】
符号６で示すものは、パターンマッチング手段であって、文書解析手段３で得られテキストバッファ４に格納された文書解析結果情報と、抽出パターン記憶手段５に格納されたパターン集合とのマッチングを行う。
【００３９】
パターンマッチング手段６における手順は、概して次の通りである。対象，比較対象，属性，程度，評価という５つの要素をパターンマッチングによって抽出する。対象，比較対象，属性の３つの要素を抽出するパターンマッチングにおいては、予め用意した各々のパターン（即ち、抽出パターン記憶手段５に格納されたパターン）に優先度をつけてマッチングを行う。前記優先度は、以下の通りである。
（優先度１）１回のパターンマッチで３つの要素を抽出できるパターン。即ち、対象‐比較対象‐属性抽出パターンの記憶部５ａに格納されたパターン。
（優先度２）１回のパターンマッチで２つの要素を抽出できるパターン。即ち、対象‐比較対象抽出パターンの記憶部５ｂ，対象‐属性抽出パターンの記憶部５ｃ，比較対象‐属性抽出パターンの記憶部５ｄに各々格納されたパターン。
（優先度３）１回のパターンマッチで１つの要素を抽出できるパターン。即ち、対象抽出パターンの記憶部５ｅ，比較対象抽出パターンの記憶部５ｆ，属性抽出パターンの記憶部５ｇに各々格納されたパターン。
【００４０】
優先度１のパターンマッチに失敗した場合には、優先度２のパターンとのマッチングを行う。優先度２のパターンマッチに成功した場合には、優先度３とのマッチングを行い、残り１つの要素（優先度２のパターンマッチに成功した２つの要素を除く）を抽出する。優先度２のパターンマッチに失敗した場合には、優先度３のパターンとのマッチングを行い、個々の要素を独立に抽出する。
【００４１】
また、「程度」と「評価」の抽出においては、前記優先度１〜３のような優先度を設けず、程度‐評価抽出パターン（即ち、記憶部５ｈに格納された程度‐評価抽出パターン）とのマッチングを行う。
【００４２】
前記パターンマッチング手段６におけるマッチング手順の一例を図４のフローチャートに基づいて詳細に説明する。
【００４３】
まず、文書解析手段３で得られテキストバッファ４に格納された文書解析結果情報と前記記憶部５ａに格納された対象‐比較対象‐属性抽出パターンとのマッチングを行う（Ｓ１０１）。マッチしなければ、ステップＳ１０２へ進む。マッチすれば、対象，比較対象，属性を抽出し、ステップＳ１１１へ進む。
【００４４】
ステップＳ１０２では、前記文書解析結果情報と前記記憶部５ｂに格納された対象‐比較対象抽出パターンとのマッチングを行う。マッチしなければ、ステップＳ１０４へ進む。マッチすれば、対象，比較対象を抽出し、ステップＳ１０３へ進む。
【００４５】
ステップＳ１０３では、前記文書解析結果情報と前記記憶部５ｇに格納された属性抽出パターンとのマッチングを行い、属性を抽出し、ステップＳ１１１へ進む。
【００４６】
ステップＳ１０４では、前記文書解析結果情報と前記記憶部５ｃに格納された対象‐属性抽出パターンとのマッチングを行う。マッチしなければ、ステップＳ１０６へ進む。マッチすれば、対象，属性を抽出し、ステップＳ１０５へ進む。
【００４７】
ステップＳ１０５では、前記文書解析結果情報と前記記憶部５ｆに格納された比較対象抽出パターンとのマッチングを行い、比較対象を抽出し、ステップＳ１１１へ進む。
【００４８】
ステップＳ１０６では、前記文書解析結果情報と前記記憶部５ｄに格納された比較対象‐属性抽出パターンとのマッチングを行う。マッチしなければ、ステップＳ１０８へ進む。マッチすれば、比較対象，属性を抽出し、ステップＳ１０７へ進む。
【００４９】
ステップＳ１０７では、前記文書解析結果情報と前記記憶部５ｅに格納された対象抽出パターンとのマッチングを行い、対象を抽出し、ステップＳ１１１へ進む。
【００５０】
ステップＳ１０８では、前記文書解析結果情報と前記記憶部５ｅに格納された対象抽出パターンとのマッチングを行い、対象を抽出し、ステップＳ１０９へ進む。
【００５１】
ステップＳ１０９では、前記文書解析結果情報と前記記憶部５ｆに格納された比較対象抽出パターンとのマッチングを行い、比較対象を抽出し、ステップＳ１１０へ進む。
【００５２】
ステップＳ１１０では、前記文書解析結果情報と前記記憶部５ｇに格納された属性抽出パターンとのマッチングを行い、属性を抽出し、ステップＳ１１１へ進む。
【００５３】
ステップＳ１１１では、前記文書解析結果情報と前記記憶部５ｈに格納された程度‐評価抽出パターンとのマッチングを行い、程度，評価を抽出し、処理を終了する。
【００５４】
なお、ステップＳ１０２，Ｓ１０４，Ｓ１０６は、優先度２のパターンとのマッチング処理であるため、それらの順序を変更しても良い。例えば、次のような順序でも良い。ステップＳ１０２でマッチングしなければ、ステップＳ１０４へ進む。ステップＳ１０４でマッチングしなければ、ステップＳ１０６へ進む。
【００５５】
同様に、ステップＳ１０８，Ｓ１０９，Ｓ１１０は、優先度３のパターンとのマッチング処理であるため、それらの順序を変更しても良い。例えば、次のような順序でも良い。ステップＳ１０９でマッチングしなければ、ステップＳ１０８へ進む。ステップＳ１０８でマッチングしなければ、ステップＳ１１０へ進む。
【００５６】
最終的に、パターンマッチング手段６によって得られた対象，比較対象，属性，程度，評価に該当する文字列の組が、比較評価表明箇所として検出結果バッファ７に出力される。
【００５７】
以下に、第１実施形態の一例として、「液晶テレビの画質はブラウン管テレビよりとても良い」を入力テキストとした例を説明する。
【００５８】
まず、文書解析手段３によって、「[液晶テレビ／名詞][の／連体詞][画質／名詞][は／連用助詞][ブラウン管テレビ／名詞][より／格助詞][とても／連用][良い／形容詞]」という文書解析結果情報がテキストバッファ４に生成される。
【００５９】
次に、パターンマッチング手段６によって、テキストバッファ４に格納された文書解析結果情報と、抽出パターン記憶手段５に格納されたパターン集合とのマッチングが次のように行われる。
【００６０】
まず、対象‐比較対象‐属性抽出パターンの記憶部５ａとの照合が行われ、“[Ａ／名詞][の／連体詞][Ｃ／名詞][は／連用助詞][Ｂ／名詞][より／格助詞]”というパターンに“[液晶テレビ／名詞][の／連体詞][画質／名詞][は／連用助詞][ブラウン管テレビ／名詞][より／格助詞]”という部分文字列がマッチする。“Ａ”にマッチした“液晶テレビ”、“Ｃ”にマッチした“画質”、“Ｂ”にマッチした“ブラウン管テレビ”がそれぞれ対象，属性，比較対象として抽出される。
【００６１】
続いて、程度‐評価抽出パターンの記憶部５ｈとの照合が行われ、“Ｄ”にマッチした“とても”、“Ｅ”にマッチした“良い”がそれぞれ程度，評価として抽出されることになる。
【００６２】
そして、パターンマッチング手段６の出力として、（対象，比較対象，属性，程度，評価）＝（液晶テレビ，ブラウン管テレビ，画質，とても，よい）が、検出結果バッファ７に格納される。
【００６３】
［第２実施形態］
第２実施形態における比較評価検出装置の構成を図５に基づいて説明する。
【００６４】
図５中のテキスト入力手段１，テキストバッファ２，文書解析手段３，テキストバッファ４，抽出パターン記憶手段５，パターンマッチング手段６の各構成要素は、図１中の同符号の構成要素と共通である。
【００６５】
第２実施形態では、新たに、比較評価表現要素記憶手段８と比較評価表現要素マッチング手段９が追加されている。以下、これらの構成要素について説明する。
【００６６】
符号８で示される比較評価表現要素記憶手段を図６に基づいて説明する。なお、図６は、比較評価表現要素記憶手段８に記憶される内容の一部を示す例である。比較評価表現要素記憶手段８は、対象物となり得る語の集合を格納する対象の記憶部８ａ，属性となり得る語の集合を格納する属性の記憶部８ｂ，評価の程度となり得る語の集合を格納する程度の記憶部８ｃ，評価となり得る語の集合を格納する評価の記憶部８ｄから構成される。
【００６７】
対象の記憶部８ａ、属性の記憶部８ｂに格納されるデータは、比較評価を抽出する分野ごとに作成する。なお、その格納されるデータを作成する方法としては、手動で辞書を作成する方法、得られた正解セットから拡張する方法などが考えられるが、その方法は問わない。例えば、「映画」という分野においては、「ＺＺＺＺＺＺＺ」や「ＹＹＹＹＹＹＹＹ」のような映像名（映画のタイトル名）が対象の記憶部８ａに記憶され、「映像」や「人気」のような語（即ち、評価を行う際の対象の側面となる語）が属性の辞書８ｂには記憶される。
【００６８】
程度の記憶部８ｃ及び評価の記憶部８ｄは、辞書的な意味合いで予め登録されておくものとする。例えば、程度の記憶部８ｃには、「とても」，「もっとも」という語（文字列）が記憶されている。評価の記憶部８ｄには、「良い」，「悪い」，「劣る」などの語が記憶されている。
【００６９】
比較評価表現要素マッチング手段９は、検出結果バッファ７と、比較評価表現要素記憶手段８の各記憶部に格納された集合とのマッチングを行う。
【００７０】
検出結果バッファ７と対象の記憶部８ａ，検出結果バッファ７と属性の記憶部８ｂとのマッチングの例を以下に説明する。以下のテキストｔ１及びｔ２は、第１実施形態における対象と属性の判別を困難にする例である。
（ｔ１）「画質は液晶テレビがブラウン管テレビより良い」。
（ｔ２）「液晶テレビは画質がブラウン管テレビより良い」。
【００７１】
上記のテキストｔ１及びｔ２では、パターンマッチング手段６のみでは、「液晶テレビ」と「画質」のどちらが対象であり、どちらが属性なのかという判別は不可能である。このような場合に、「液晶テレビ」，「画質」の各語について、比較評価表現要素記憶手段８の対象の記憶部８ａ，属性の記憶部８ｂとのマッチング、あるいはどちらか一方とのマッチングを行うことによって対象と属性の判別を行う。
【００７２】
同様にして、検出結果バッファ７中の程度表現と程度の記憶部８ｃ、評価表現と評価の記憶部８ｄとのマッチングを行う。このように、第１実施形態で得られた比較評価表明箇所と、辞書との照合を行うことによって、得られる結果の抽出精度を高めることができる。
【００７３】
［第３実施形態］
第３実施形態における比較評価検出装置の構成を図７に基づいて説明する。
【００７４】
図７中のテキスト入力手段１，テキストバッファ２，文書解析手段３，テキストバッファ４，抽出パターン記憶手段５，パターンマッチング手段６の各構成要素は、図１中の同符号の構成要素と共通である。
【００７５】
第３実施形態では、新たに、変換ルール記憶手段１０と対象‐比較対象変換手段１１が追加されている。以下、これら構成について説明する。
【００７６】
変換ルール記憶手段１０には、対象と比較対象の組み合わせから対象、または、対象と比較対象の組み合わせから比較対象、を変換するルールが格納されている。図８は変換ルール記憶手段１０に格納されているルールの一例である。例えば、符号Ｒ１で示されるものが、そのルールの一つである。
【００７７】
図８中の矢印の左側の変換前の集合を条件部、矢印の右側の変換後の集合を結論部と呼ぶ。変換する要素は下線で示された部分であり、集合中のどちらか一方が該当する。下線で示した文字列が、対象要素であれば対象の変換を行い、比較対象要素であれば、比較対象の変換を行う。また、対象‐比較対象変換ルールは、比較評価表明箇所を検出する分野ごとに手動で作成する。
【００７８】
対象‐比較対象変換手段１１は、変換ルール記憶手段１０に格納されているルールに基づいて対象、もしくは比較対象を変換する。
【００７９】
検出結果バッファ７に（対象，比較対象，属性，程度，評価）＝（ＰＰＰＰＰＰＰＰＰＰＰ２，前作，映像，まったく，良い）が格納されている例に基づいて説明する。
【００８０】
対象，比較対象集合は、{ＰＰＰＰＰＰＰＰＰＰＰ２，前作}となり、この集合と変換ルール記憶手段１０に格納されたルールの条件部との照合を行う。
【００８１】
その照合の結果、{ＰＰＰＰＰＰＰＰＰＰＰ２、前作}→{ＰＰＰＰＰＰＰＰＰＰＰ２，ＰＰＰＰＰＰＰＰＰＰＰ１}というルール（図８中のルールＲ２）がマッチすることになる。このルールＲ２は、“ＰＰＰＰＰＰＰＰＰＰＰ２”の前作が“ＰＰＰＰＰＰＰＰＰＰＰ１”であるという事実に基づいて作成されたルールである。
【００８２】
そして、条件部から、マッチしたルールＲ２の結論部である{ＰＰＰＰＰＰＰＰＰＰＰ２，ＰＰＰＰＰＰＰＰＰＰＰ１}への変換が行わる。変換後の検出結果バッファ７は、（対象，比較対象，属性，程度，評価）＝（ＰＰＰＰＰＰＰＰＰＰＰ２，ＰＰＰＰＰＰＰＰＰＰＰ１，映像，まったく，良い）となる。
【００８３】
この一例の結果として、対象もしくは比較対象として得られる文字列が「前作」というような抽象的な語ではなく、具体的な語に変換され、検出された比較評価表明箇所を処理する際の精度を高めることができる。
【００８４】
［第４実施形態］
第３実施形態における比較評価検出装置の構成を図９に基づいて説明する。
【００８５】
図９中のテキスト入力手段１，テキストバッファ２，文書解析手段３，テキストバッファ４，抽出パターン記憶手段５，パターンマッチング手段６の各構成要素は、図１中の同符号の構成要素と共通である。
【００８６】
第４実施形態では、新たに、対象‐比較対象推定手段１２が追加されている。以下、この構成について説明する。
【００８７】
対象‐比較対象推定手段１２は、パターンマッチング手段６で検出した検出結果バッファ７に「対象」あるいは「比較対象」が欠落していた場合に、テキストのメタ情報から対象あるいは比較対象を推定する第１推定手段、同一テキスト内で得られた比較評価表明箇所集合から対象を推定する第２推定手段、同一テキスト内で得られた比較評価表明箇所集合から比較対象を推定する第３推定手段のいずれか、もしくは、それらの組み合わせを用いて「対象」または「比較対象」を推定する手段である。
【００８８】
テキストのメタ情報（例えば、ディレクトリ名）から対象あるいは比較対象を推定する第１推定手段を以下に説明する。対象あるいは比較対象の推定を行う比較評価表明箇所をＣkとする。さらに、現在、Ｃkを含む文書が、ネットワーク上及び計算機上で名称Ｄのディレクトリ中に格納されているとする。この場合、ディレクトリＤに付けられた名称を、Ｃkの「対象」あるいは「比較対象」と推定する。
【００８９】
同一テキスト内で得られた比較評価表明箇所集合から対象を推定する第２推定手段においては、以下の方法に基づいて推定を行う。
（ステップＡ１）対象の推定を行う比較評価表明箇所をＣkとする。Ｃkと同一テキスト内で得られた比較評価表明箇所集合ＣＶ＝｛Ｃ1，Ｃ2，…，Ｃn｝の中から、対象部を持つＣ1〜Ｃmを抽出する。
（ステップＡ２）ｍ＝１の場合は、Ｃ1の対象部であるＯ1をＣkの対象と推定する。
（ステップＡ３）ｍ＞１の場合は、ＣkとＣ1〜Ｃmとの前後関係と距離に基づいて対象を決定する。優先順位はＣk-1，Ｃk-2，Ｃk-3，…，Ｃ1，Ｃk+1，Ｃk+2，…，Ｃmとする。優先順位に基づき、Ｃxを決定し、Ｃxの対象部であるＯxをＣkの対象と推定する。
【００９０】
同一テキスト内で得られた比較評価表明箇所集合から比較対象を推定する第３推定手段においては、以下の方法に基づいて推定を行う。
（ステップＢ１）比較対象の推定を行う比較評価表明箇所をＣkとする。Ｃkと同一テキスト内で得られた比較評価表明箇所集合ＣＶ＝｛Ｃ1，Ｃ2，…，Ｃn｝の中から、対象または比較対象を含むＣ1〜Ｃmを抽出する。
（ステップＢ２）Ｃ1〜Ｃmの対象部Ｏx〜Ｏyまたは対象部及び比較対象部Ｏ1〜Ｏmを、Ｃkの比較対象と推定する。即ち、Ｃkに含まれる対象または推定対象または比較対象は、除外される。
【００９１】
図１０に示すテキストバッファ２内のテキストを処理する例に基づいて動作を説明する。なお、予め抽出した比較評価表明箇所を、図１０中の対象及び比較対象推定前の比較評価表明箇所集合｛Ｃ1，Ｃ2，Ｃ3，Ｃ4｝とする。
【００９２】
対象が省略されたＣ2の対象を推定する手段は、比較評価表明箇所集合ＣＶ１において、最初に、Ｃ2と同一テキスト内で得られた比較評価表明箇所Ｃ1、Ｃ3、Ｃ4の中から、対象を含む比較評価表明箇所Ｃ1、Ｃ3を選択する。得られた候補が２以上のときは、優先順位に基づいて比較評価表明箇所をランク付けすることになり、この場合、Ｃ1がもっとも優先順位が高くなり、比較評価表明箇所Ｃ1の対象部であるＡを比較評価表明箇所Ｃ2の対象部と推定し、比較評価表明箇所Ｃ2をＣ2_1に変換する。また、比較評価表明箇所Ｃ4においても同様にして、比較評価表明箇所Ｃ3の対象部であるＣを比較評価表明箇所Ｃ4の対象部と推定し、比較評価表明箇所Ｃ4をＣ4_1に変換する。
【００９３】
ここで、比較評価表明箇所Ｃxの対象を推定したものを比較評価表明箇所Ｃx_1、比較対象を推定したものを比較評価表明箇所Ｃx_2、対象を推定した比較評価表明箇所Ｃx_1に対して、比較対象を推定したものをＣx_12とする。変換後の結果を、図１０中の対象推定後の比較表明箇所集合ＣＶ２に示す。上述の処理によって、文章において、省略された対象を推定できる。
【００９４】
次に、図１０中の対象及び比較対象推定前の比較評価表明箇所集合ＣＶ１における比較評価表明箇所Ｃ1〜Ｃ4から、比較対象を推定する手段を説明する。
【００９５】
Ｃ1の比較対象を推定する手段においては、最初に、Ｃ1と同一テキスト内で得られた比較評価表明箇所Ｃ2，Ｃ3，Ｃ4の中から対象部を含む比較評価表明箇所Ｃ3を選択する。そして、比較評価表明箇所Ｃ3の対象部であるＣを比較評価表明箇所Ｃ1の比較対象部と推定し、比較評価表明箇所Ｃ1を比較評価表明箇所Ｃ1_2に変換する。また、対象部または比較対象部を含む比較評価表明箇所Ｃ3，Ｃ2を選択し、比較評価表明箇所Ｃ3の対象部であるＣ及び比較評価表明箇所Ｃ2の比較対象部であるＢを、比較評価表明箇所Ｃ1の比較対象部と推定するバリエーションも含む。
【００９６】
即ち、図１０中の括弧内は、対象部及び比較対象部の集合を、比較対象として推定した結果である。比較評価表明箇所Ｃ3，Ｃ4においても同様にして、比較評価表明箇所Ｃ1の対象部であるＡを比較評価表明箇所Ｃ3の比較対象部と推定し、比較評価表明箇所Ｃ3をＣ3_2に、比較評価表明箇所Ｃ1とＣ3の対象部であるＡとＣを比較評価表明箇所Ｃ4の比較対象部と推定し、比較評価表明箇所Ｃ4をＣ4_2に変換する。ここで、比較対象推定後の比較評価表明箇所集合ＣＶ３が得られる。
【００９７】
また、対象推定後の比較評価表明箇所集合ＣＶ２から、比較対象の推定を行うことも可能である。
【００９８】
図１０中の符号ＣＶ４が対象及び比較対象推定後の比較評価表明箇所集合である。比較対象推定後の比較評価表明箇所集合ＣＶ３と比較すると、Ｃ4_2とＣ4_12の比較対象部が異なることが確認できる。Ｃ4_12は対象部Ｃを推定したＣ4_1をもとに生成されたため、推定対象Ｃは、比較対象集合から除外される。
【００９９】
ここで、同一テキスト内で得られた比較評価表明箇所集合から対象を推定する第２推定手段、同一テキスト内で得られた比較評価表明箇所集合から比較対象を推定する第３推定手段における各手順の例を説明する。
【０１００】
同一テキスト内で得られた比較評価表明箇所集合から対象を推定する第２推定手段における手順を図１１に基づいて説明する。図１１のフローチャートの目的は、比較評価要素Ｃkの対象部Ｏkを推定することである。なお、以下の手順における変数は、予め備えられた記憶装置の特定の記憶領域に記憶されるものとする。以下の説明における集合Ａは、処理に必要な一時的な集合である。
【０１０１】
まず、比較評価表明箇所集合ＣＶ＝｛Ｃ1，Ｃ2，…，Ｃn｝を入力し（Ｓ２０１）、一時変数ｉの初期化処理を行う（Ｓ２０２）。
【０１０２】
次に、一時変数ｉがｎ以下であるかをチェックする（Ｓ２０３）。一般変数ｉがｎ以下である場合、ステップＳ２０４へ進む。一時変数ｉがｎ以下でない場合、ステップＳ２０７へ進む。
【０１０３】
次に、比較評価表明箇所集合Ｃiが対象部Ｏiを有するか否かをチェックする（Ｓ２０４）。前記Ｃiが対象部Ｏiを有する場合、ステップＳ２０５へ進む。前記Ｃiが対象部Ｏiを有さない場合、ステップＳ２０６へ進む。
【０１０４】
ステップＳ２０５では、集合Ａに対象部Ｏiを追加する。
【０１０５】
ステップＳ２０６では、一時変数ｉを１増分し、ステップＳ２０３へ戻る。
【０１０６】
ステップＳ２０７では、集合Ａに含まれる要素数ｍを取得する。
【０１０７】
次に、要素数ｍと１を比較する（Ｓ２０８）。要素数ｍが１より小さい場合、処理を終了する。要素数ｍが１と等しい場合、ステップＳ２０９へ進む。要素数ｍが１より大きい場合、ステップＳ２１０へ進む。
【０１０８】
ステップＳ２０９では、集合Ａに含まれる唯一の要素Ｏxを対象部Ｏkに代入して処理を終了する。対象部Ｏkは、比較評価要素Ｃkの対象部である。
【０１０９】
ステップＳ２１０は、優先順位に基づいてＯxを決定する。なお、優先順位は、Ｃk-1’，Ｃk-2，…，Ｃ1，Ｃk+1，Ｃk+2，…，Ｃnの順とする。この優先順位に基づいてＣxを選択し、その対象部Ｏxを対象部Ｏkに代入して（Ｓ２１１）、処理を終了する。
【０１１０】
同一テキスト内で得られた比較評価表明箇所集合から比較対象を推定する第３推定手段における各手順の例を二つ説明する。なお、以下の手順における変数は、予め備えられた記憶装置の特定の記憶領域に記憶されるものとする。
【０１１１】
同一テキスト内で得られた比較評価表明箇所集合から比較対象を推定する手段における各手順の例１を図１２に基づいて説明する。図１２のフローチャートの目的は、比較評価要素Ｃkの対象部Ｐkを推定することである。なお、以下の説明における集合Ａは、処理に必要な一時的な集合である。
【０１１２】
まず、比較評価表明箇所集合ＣＶ＝｛Ｃ1，Ｃ2，…，Ｃn｝を入力し（Ｓ３０１）、一時変数ｉなどの初期化処理を行う（Ｓ３０２）。
【０１１３】
次に、一時変数ｉがｎ以下であるかをチェックする（Ｓ３０３）。一時変数ｉがｎ以下である場合、ステップＳ３０４へ進む。一時変数ｉがｎ以下ではない場合、ステップＳ３０９へ進む。
【０１１４】
次に、比較評価表明箇所集合Ｃiが対象部Ｏiを有するか否かをチェックする（Ｓ３０４）。前記Ｃiが対象部Ｏiを有する場合、ステップＳ３０５へ進む。前記Ｃiが対象部Ｏiを有さない場合、ステップＳ３０６へ進む。
【０１１５】
ステップＳ３０５では、集合Ａに対象部Ｏiを追加する。
【０１１６】
ステップＳ３０６では、比較評価表明箇所集合Ｃiが対象部Ｐiを有するか否かをチェックする。前記Ｃiが対象部Ｐiを有する場合、ステップＳ３０７へ進む。前記Ｃiが対象部Ｐiを有さない場合、ステップＳ３０８へ進む。
【０１１７】
ステップＳ３０７では、前記集合Ａも対象Ｐiを追加する。
【０１１８】
ステップＳ３０８では、一時変数ｉを１増分し、ステップＳ３０３へ戻る。
【０１１９】
ステップＳ３０９では、Ｐkに集合Ａの要素を代入する、ただし、対処部Ｏkと同じ要素は除く。その後、当該処理を終了する。
【０１２０】
同一テキスト内で得られた比較評価表明箇所集合から比較対象を推定する第３推定手段における各手順の例２を図１３に基づいて説明する。図１３のフローチャートの目的は、比較評価要素Ｃkの対象部Ｐkを推定することである。なお、以下の説明における集合Ａは、処理に必要な一時的な集合である。
【０１２１】
まず、比較評価表明箇所集合ＣＶ＝｛Ｃ1，Ｃ2，…，Ｃn｝を入力し（Ｓ４０１）、一時変数ｉの初期化処理を行う（Ｓ４０２）。
【０１２２】
次に、一時変数ｉがｎ以下であるかをチェックする（Ｓ４０３）。一時変数ｉがｎ以下である場合、ステップＳ４０４へ進む。一時変数ｉがｎ以下でない場合、ステップＳ４０７へ進む。
【０１２３】
ステップＳ４０４では、比較評価表明箇所集合Ｃiが対象部Ｏiを有するか否かをチェックする。
前記Ｃiが対象部Ｏiを有する場合、ステップＳ４０５へ進む。前記Ｃiが対象部Ｏiを有さない場合、ステップＳ４０６へ進む。
【０１２４】
ステップＳ４０５では、集合Ａに対象Ｏiを追加する。
【０１２５】
ステップＳ４０６では、一時変数ｉを１増分し、ステップＳ４０３へ戻る。
【０１２６】
ステップＳ４０７では、Ｐkに集合Ａの要素を代入する、ただし、対処部Ｏkと同じ要素は除く。その後、当該処理を終了する。
【０１２７】
なお、以上のような第１乃至第４実施形態における比較評価検出装置に備えられた各手段は、比較評価検出装置に予め備えられた制御手段（例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ））によって制御されても良い。
【０１２８】
また、本実施形態の比較評価検出装置における各手段の一部もしくは全部の機能をコンピュータのプログラムで構成し、そのプログラムをコンピュータを用いて実行して本発明を実現することができること、本実施形態における比較評価検出装置に関する方法（手順）をコンピュータのプログラムで構成し、そのプログラムをコンピュータに実行させることができることは言うまでもなく、コンピュータでその機能を実現するためのプログラムを、そのコンピュータが読み取り可能な記録媒体（記憶媒体）、例えばＦＤ（Ｆｌｏｐｐｙ（登録商標）  Ｄｉｓｋ）や、ＭＯ（Ｍａｇｎｅｔｏ−Ｏｐｔｉｃａｌ  ｄｉｓｋ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、メモリカード、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｋ）、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｋ）、リムーバブルディスクなどに記録して、保存したり、配布したりすることが可能である。また、上記のプログラムをインターネットや電子メールなど、ネットワークを通して提供することも可能である。
【０１２９】
さらに、上述の比較評価検出装置に関する方法を記述したコンピュータプログラムを、その方法に必要とされる入出力データを格納したメモリや外部記憶部等にアクセスするように実装してもよい。
【０１３０】
以上のように、第１乃至第４実施形態は、次のようなことが言える。従来の評判抽出技術は、対象，属性，評価の組合せを抽出する技術であって、例えば、「ＡよりＢのほうが良い」というような人々が２つの対象を相対的に評価した情報を抽出することはできなかった。第１乃至第４実施形態においては、評価の対象（評価が係わっている対象）及びその比較対象を判別及び抽出できる。また、一文内に存在する比較評価表現（対象，比較対象，属性，評価）を抽出もできる。
【０１３１】
また、第４実施形態では、一文内に明示的に比較対象要素が記述されていない場合（即ち、比較対象要素が欠けていた場合）でも、高速に比較対象要素を推定できる。
【０１３２】
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は説明した実施形態に限定されるものでなく、各請求項に記載した範囲において各種の変形を行うことが可能である。
【０１３３】
例えば、第１乃至第４実施形態の比較評価検出装置におけるバッファとして、高速にアクセス可能な専用バッファ装置を用いても良い。
【０１３４】
また、第１乃至第４実施形態の比較評価検出装置において、バッファを介してデータ入出力（あるいは、データの受け渡し）を行っているが、一般的なデータ入出力操作であって、バッファでなくメモリなどの入出力可能な記憶手段であれば良い。
【図面の簡単な説明】
【０１３５】
【図１】第１実施形態における比較評価検出装置のブロック構成図。
【図２】テキストバッファ４の内部データ形式を示す図。
【図３】抽出パターン記憶手段に格納されているデータの一例を示す図。
【図４】パターンマッチング手段におけるマッチング手順を示すフローチャート。
【図５】第２実施形態における比較評価検出装置のブロック構成図。
【図６】比較評価表現要素記憶手段に格納されているデータの一例を示す図。
【図７】第３実施形態における比較評価検出装置のブロック構成図。
【図８】変換ルール記憶手段１０に格納されているルールの一例を示す図。
【図９】第４実施形態における比較評価検出装置のブロック構成図。
【図１０】第４実施形態の適応例を示す図。
【図１１】同一テキスト内で得られた比較評価表明箇所集合から対象を推定する第２推定手段における手順の一例を示す図。
【図１２】同一テキスト内で得られた比較評価表明箇所集合から比較対象を推定する第３推定手段における手順の例１を示す図。
【図１３】同一テキスト内で得られた比較評価表明箇所集合から比較対象を推定する第３推定手段における手順の例２を示す図。
【符号の説明】
【０１３６】
１…テキスト入力手段
２…テキストバッファ
３…文書解析手段
４…テキストバッファ
５…抽出パターン記憶手段
５ａ…対象‐比較対象‐属性抽出パターンの記憶部
５ｂ…対象‐比較対象抽出パターンの記憶部
５ｃ…対象‐属性抽出パターンの記憶部
５ｄ…比較対象‐属性抽出パターンの記憶部
５ｅ…対象抽出パターンの記憶部
５ｆ…比較対象抽出パターンの記憶部
５ｇ…属性抽出パターンの記憶部
５ｈ…程度‐評価抽出パターンの記憶部
６…パターンマッチング手段
７…検出結果バッファ
８…比較評価表現要素記憶手段
８ａ…対象の記憶部
８ｂ…属性の記憶部
８ｃ…程度の記憶部
８ｄ…評価の記憶部
９…比較評価表現要素マッチング手段
１０…変換ルール記憶手段
１１…対象‐比較対象変換手段
１２…対象‐比較対象推定手段
ｗ…単語
ｆ…形態素解析情報
Ｒ１〜Ｒ５…対象‐比較対象変換ルール
ＣＶ１〜ＣＶ４…比較評価表明箇所集合
【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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