(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも単語情報、固有表現情報および評価表現情報を含む文書単位の言語解析情報から、関係のある評価対象と評価表現との組を抽出する評判関係抽出装置であって、
文書単位の言語解析情報より評価対象および評価表現を抽出し、評価対象と評価表現との組み合わせを評価対象−評価表現ペアとして生成する組み合わせ生成部と、
前記評価対象−評価表現ペアを所定の順序に並び替える並び替え部と、
全ての評価対象−評価表現ペアのうち、関係があると判別された評価対象−評価表現ペアを記憶する判別結果記憶部と、
評価対象−評価表現ペアに含まれる評価対象と評価表現との間に関係があるか否かの判別を行うための複数のモデルを記憶したモデル記憶部と、
前記並び替え後の評価対象−評価表現ペアをその先頭ペアから末尾ペアまで順次、処理対象ペアとして設定する処理対象ペア設定部と、
判別結果記憶部に記憶された判別結果に基づき、前記処理対象ペアとして設定された評価対象−評価表現ペアが、その評価対象と評価表現との間に関係があるか否かの判別を行うべき判別対象ペアかどうかを判定する判別対象ペア判定部と、
前記判別対象ペアと判定された評価対象−評価表現ペアについて、言語解析情報より当該ペア間の単語に関する情報または当該ペア間の係り受け情報を素性として抽出する汎用情報抽出部と、
前記判別対象ペアと判定された評価対象−評価表現ペアについて、言語解析情報より当該ペア間の文距離、当該ペアの評価対象が文書タイトルに含まれるかどうか、当該ペア間の評価表現数および評価対象種類を素性として抽出する評判用情報抽出部と、
前記判別対象ペアと判定された評価対象−評価表現ペアを分類するモデル選択部と、
前記汎用情報抽出部および評判用情報抽出部で抽出された素性と、前記モデル選択部で分類された分類結果とを用いてモデル記憶部からモデルを抽出し、該抽出したモデルに基づいて前記判別対象ペアと判定された評価対象−評価表現ペアの評価対象と評価表現との間に関係があるか否かを判別する分類器と、
関係があると判別された評価対象−評価表現ペアを判別結果記憶部に格納する判別結果格納部と、
判別結果記憶部に格納された評価対象−評価表現ペアを出力するペア出力部とを備えた
ことを特徴とする評判関係抽出装置。
【請求項２】
文書単位の言語解析情報より評価対象および評価表現を抽出し、該抽出した評価対象と評価表現との全ての組み合わせを評価対象−評価表現ペアとして生成する組み合わせ生成部を備えた
ことを特徴とする請求項１に記載の評判関係抽出装置。
【請求項３】
文書単位の言語解析情報より評価対象および評価表現を抽出し、該抽出した評価対象と評価表現との全ての組み合わせのうち、評価表現からみた評価対象の位置が予め設定した文の範囲内にある組み合わせのみを評価対象−評価表現ペアとして生成する組み合わせ生成部を備えた
ことを特徴とする請求項１に記載の評判関係抽出装置。
【請求項４】
文書単位の言語解析情報より評価対象および評価表現を抽出し、該抽出した評価対象と評価表現との全ての組み合わせのうち、評価対象が予め設定した少なくとも１つの文に含まれる組み合わせのみを評価対象−評価表現ペアとして生成する組み合わせ生成部を備えた
ことを特徴とする請求項１に記載の評判関係抽出装置。
【請求項５】
判定結果記憶部に前記処理対象ペアと一致する評価対象および評価表現を含む評価対象−評価表現ペアが格納されているか否かを判定し、格納されていなければ前記処理対象ペアを判別対象ペアと決定し、格納されていれば前記処理対象ペアを判別対象ペアでないと決定する判別対象ペア判定部を備えた
ことを特徴とする請求項１に記載の評判関係抽出装置。
【請求項６】
判定結果記憶部に前記処理対象ペアと一致する評価表現を含む評価対象−評価表現ペアが格納されているか否かを判定し、格納されていなければ前記処理対象ペアを判別対象ペアと決定し、格納されている場合は、さらに当該判定結果記憶部に格納されている評価対象−評価表現ペアの評価対象および評価表現が同一文中に存在し、前記処理対象ペアの評価対象および評価表現が異なる文中に存在するときのみ前記処理対象ペアを判別対象ペアでないと決定する判別対象ペア判定部を備えた
ことを特徴とする請求項１に記載の評判関係抽出装置。
【請求項７】
少なくとも単語情報、固有表現情報および評価表現情報を含む文書単位の言語解析情報から、関係のある評価対象と評価表現との組を抽出する評判関係抽出方法であって、
組み合わせ生成部が、文書単位の言語解析情報より評価対象および評価表現を抽出し、評価対象と評価表現との組み合わせを評価対象−評価表現ペアとして生成するステップと、
並び替え部が、前記評価対象−評価表現ペアを所定の順序に並び替えるステップと、
処理対象ペア設定部が、前記並び替え後の評価対象−評価表現ペアをその先頭ペアから末尾ペアまで順次、処理対象ペアとして設定するステップと、
判別対象ペア判定部が、全ての評価対象−評価表現ペアのうち、関係があると判別された評価対象−評価表現ペアを記憶する判別結果記憶部に記憶された判別結果に基づき、前記処理対象ペアとして設定された評価対象−評価表現ペアが、その評価対象と評価表現との間に関係があるか否かの判別を行うべき判別対象ペアかどうかを判定するステップと、
汎用情報抽出部が、前記判別対象ペアと判定された評価対象−評価表現ペアについて、言語解析情報より当該ペア間の単語に関する情報または当該ペア間の係り受け情報を素性として抽出するステップと、
評判用情報抽出部が、前記判別対象ペアと判定された評価対象−評価表現ペアについて、言語解析情報より当該ペア間の文距離、当該ペアの評価対象が文書タイトルに含まれるかどうか、当該ペア間の評価表現数および評価対象種類を素性として抽出するステップと、
モデル選択部が、前記判別対象ペアと判定された評価対象−評価表現ペアを分類するステップと、
分類器が、前記汎用情報抽出部および評判用情報抽出部で抽出された素性と、前記モデル選択部で分類された分類結果とを用いて、評価対象−評価表現ペアに含まれる評価対象と評価表現との間に関係があるか否かの判別を行うための複数のモデルを記憶したモデル記憶部からモデルを抽出し、該抽出したモデルに基づいて前記判別対象ペアと判定された評価対象−評価表現ペアの評価対象と評価表現との間に関係があるか否かを判別するステップと、
判別結果格納部が、関係があると判別された評価対象−評価表現ペアを判別結果記憶部に格納するステップと、
ペア出力部が、判別結果記憶部に格納された評価対象−評価表現ペアを出力するステップとを含む
ことを特徴とする評判関係抽出方法。
【請求項８】
組み合わせ生成部が、文書単位の言語解析情報より評価対象および評価表現を抽出し、該抽出した評価対象と評価表現との全ての組み合わせを評価対象−評価表現ペアとして生成するステップを含む
ことを特徴とする請求項７に記載の評判関係抽出方法。
【請求項９】
組み合わせ生成部が、文書単位の言語解析情報より評価対象および評価表現を抽出し、該抽出した評価対象と評価表現との全ての組み合わせのうち、評価表現からみた評価対象の位置が予め設定した文の範囲内にある組み合わせのみを評価対象−評価表現ペアとして生成するステップを含む
ことを特徴とする請求項７に記載の評判関係抽出方法。
【請求項１０】
組み合わせ生成部が、文書単位の言語解析情報より評価対象および評価表現を抽出し、該抽出した評価対象と評価表現との全ての組み合わせのうち、評価対象が予め設定した少なくとも１つの文に含まれる組み合わせのみを評価対象−評価表現ペアとして生成するステップを含む
ことを特徴とする請求項７に記載の評判関係抽出方法。
【請求項１１】
判別対象ペア判定部が、全ての評価対象−評価表現ペアのうち、関係があると判別された評価対象−評価表現ペアを記憶する判定結果記憶部に前記処理対象ペアと一致する評価対象および評価表現を含む評価対象−評価表現ペアが格納されているか否かを判定し、格納されていなければ前記処理対象ペアを判別対象ペアと決定し、格納されていれば前記処理対象ペアを判別対象ペアでないと決定するステップを含む
ことを特徴とする請求項７に記載の評判関係抽出方法。
【請求項１２】
判別対象ペア判定部が、全ての評価対象−評価表現ペアのうち、関係があると判別された評価対象−評価表現ペアを記憶する判定結果記憶部に前記処理対象ペアと一致する評価表現を含む評価対象−評価表現ペアが格納されているか否かを判定し、格納されていなければ前記処理対象ペアを判別対象ペアと決定し、格納されている場合は、さらに当該判定結果記憶部に格納されている評価対象−評価表現ペアの評価対象および評価表現が同一文中に存在し、前記処理対象ペアの評価対象および評価表現が異なる文中に存在するときのみ前記処理対象ペアを判別対象ペアでないと決定するステップを含む
ことを特徴とする請求項７に記載の評判関係抽出方法。
【請求項１３】
コンピュータに、請求項７乃至１２のいずれかに記載の評判関係抽出方法の各処理ステップを実行させるための評判関係抽出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、日本語テキストから評判情報の要素間の関係を抽出、特に関係のある評価対象と評価表現との組を抽出する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、入力されたテキストデータから、ある対象に関する意見や評価等の情報である評判情報を抽出し、整理して提示する技術についての研究が進んでいる。ここで、評判情報を構成する要素としては、評価する対象を表す評価対象（情報）、評価する対象の仕様（性質や特徴等）やその一部分など（の具体的な評価項目）を表す評価属性（情報）、意見や評価そのものを表す評価表現（情報）、評価を行う人や組織を表す評価者（情報）等がある。
【０００３】
そして、テキストデータから評判情報の各要素を抽出する（例えば、テキスト「○○レストランのオムライスはおいしいけど、カレーはまずい」から、評判情報の各要素「評価対象＝○○レストラン、評価属性＝オムライス；カレー、評価表現＝おいしい；まずい」を抽出する）、例えば評価表現を抽出する手法としては、評価表現（の単語情報）とその表現が有する評価極性の組の集合からなる評価表現辞書を用いて行う方法が提案され、また、特に評価属性を抽出する手法としては、評価属性の集合からなる属性辞書を作成して行う方法が一般的である（非特許文献１（特に「３．４．１  要素抽出」）参照）。
【０００４】
しかし、評判情報の各要素の関係を抽出し、関連付けて出力する（例えば、テキスト「○○レストランのオムライスはおいしいけど、カレーはまずい」および評判情報の各要素「評価対象＝○○レストラン、評価属性＝オムライス；カレー、評価表現＝おいしい；まずい」から、関連付けられた評判情報「（評価対象，評価属性，評価表現）＝（○○レストラン，オムライス，おいしい）；（○○レストラン，カレー，まずい）」を出力する）手法については、まだ精度の良い手法は確立されていない（非特許文献１（特に「３．４．２  関係抽出」）参照）。
【０００５】
一方、テキストにおける固有表現間（固有表現−固有表現）の関係を統計的に判定する手法として、非特許文献２に記載された手法がある。
【０００６】
しかし、固有表現−固有表現の関係と、評判情報における評価対象−評価表現の関係とでは、その特徴が異なるため、非特許文献２に記載された手法をそのまま評判情報における評価対象−評価表現の関係の判定に適用するのは効果的ではない。
【非特許文献１】乾  孝司、他「テキストを対象とした評価情報の分析に関する研究動向」自然言語処理、言語処理学会、２００６年７月、Ｖｏｌ．１３、Ｎｏ．３、ｐｐ．２０１−２４１
【非特許文献２】平野  徹、他「テキストにおける固有表現間の意味的関係の抽出」言語処理学会第１３回年次大会発表論文集、２００７年３月
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
固有表現−固有表現の関係と、評判情報における評価対象−評価表現の関係との特徴の違いは、主として、以下の２点である。
【０００８】
第１の違いは、関係の数である。
【０００９】
固有表現−固有表現の関係においては、ある固有表現に対し、複数の固有表現が関係することが良くある。例えば、「山田さんは、今朝、新大阪から新幹線に乗り、東京に１０時に着いて、銀座でランチ。」というテキストにおいては、「山田」という固有表現は、山田−新大阪、山田−東京、山田−銀座の、３つの固有表現と関係する。
【００１０】
これに対し、評判情報における評価対象−評価表現の関係においては、ある評価表現に関係する評価対象は原則１つであり、例外は評価対象が並列の場合である。例えば、「山田ちゃんも田中ちゃんもかわいい」というテキストにおいては、「かわいい」という評価表現は、評価対象「山田」および評価対象「田中」ともに関係する。
【００１１】
第２の違いは、出現順序である。
【００１２】
固有表現−固有表現の関係においては、その出現順序にほとんど制限はない。「今日、銀座に行った。山田さんとフレンチ食べた。」というテキストと、「今日、山田さんと食事した。銀座のフレンチに行った。」というテキストはどちらもあり得る。
【００１３】
しかし、評判情報における評価対象−評価表現の関係においては、評価対象より前方の文に評価表現が出現することはほとんどなく、評価表現は評価対象と同一の文もしくは、その後方の文に出現する場合が多い（例：「山田ちゃんってかわいい」、「今日、山田ちゃんに会った。やっぱかわいい。」）。例外は、倒置的な表現の場合である。例えば、「かわいかった。やっぱ山田ちゃんだね！」というテキストでは、評価表現「かわいい」が評価対象「山田」より前方の文に存在する。
【００１４】
さらに、非特許文献２に記載された手法は、文書中に出現する各固有表現単位に関係の有無を判定するものであるが、同じ実体を表す固有表現が複数回出現した場合でも、知識抽出の観点からは、１つの実体に対して出現回数分の出力を行うよりも、集約してその関係を抽出できるほうが望ましい。
【００１５】
本発明は、上記の点に鑑みてなされたもので、ある評価表現に関係する評価対象は原則１つであることと、ある評価表現に関係する評価対象の位置は評価表現と同じ文もしくはその前方の文である場合が多いこととを利用し、関係のある評価対象と評価表現との組を高精度かつ低コストで抽出可能な評判関係抽出装置、その方法およびプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１６】
本発明は、少なくとも単語情報、固有表現情報および評価表現情報を含む文書単位の言語解析情報から、関係のある評価対象と評価表現との組を抽出する評判関係抽出装置であって、文書単位の言語解析情報より評価対象および評価表現を抽出し、評価対象と評価表現との組み合わせを評価対象−評価表現ペアとして生成する組み合わせ生成部と、前記評価対象−評価表現ペアを所定の順序に並び替える並び替え部と、全ての評価対象−評価表現ペアのうち、関係があると判別された評価対象−評価表現ペアを記憶する判別結果記憶部と、評価対象−評価表現ペアに含まれる評価対象と評価表現との間に関係があるか否かの判別を行うための複数のモデルを記憶したモデル記憶部と、前記並び替え後の評価対象−評価表現ペアをその先頭ペアから末尾ペアまで順次、処理対象ペアとして設定する処理対象ペア設定部と、判別結果記憶部に記憶された判別結果に基づき、前記処理対象ペアとして設定された評価対象−評価表現ペアが、その評価対象と評価表現との間に関係があるか否かの判別を行うべき判別対象ペアかどうかを判定する判別対象ペア判定部と、前記判別対象ペアと判定された評価対象−評価表現ペアについて、言語解析情報より当該ペア間の単語に関する情報または当該ペア間の係り受け情報を素性として抽出する汎用情報抽出部と、前記判別対象ペアと判定された評価対象−評価表現ペアについて、言語解析情報より当該ペア間の文距離、当該ペアの評価対象が文書タイトルに含まれるかどうか、当該ペア間の評価表現数および評価対象種類を素性として抽出する評判用情報抽出部と、前記判別対象ペアと判定された評価対象−評価表現ペアを分類するモデル選択部と、前記汎用情報抽出部および評判用情報抽出部で抽出された素性と、前記モデル選択部で分類された分類結果とを用いてモデル記憶部からモデルを抽出し、該抽出したモデルに基づいて前記判別対象ペアと判定された評価対象−評価表現ペアの評価対象と評価表現との間に関係があるか否かを判別する分類器と、関係があると判別された評価対象−評価表現ペアを判別結果記憶部に格納する判別結果格納部と、判別結果記憶部に格納された評価対象−評価表現ペアを出力するペア出力部とを備えたことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、ある評価表現に関係する評価対象は原則１つであるという特徴、および、ある評価表現に関係する評価対象の位置は評価表現と同じ文もしくはその前方の文である場合が多いという特徴を利用して、評価対象−評価表現ペアの関係を判別することができ、個々の事例に応じて関係のある評価対象−評価表現ペアを抽出できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
以下、本発明を図示の実施の形態により詳細に説明する。
【００１９】
図１は本発明の評判関係抽出装置の実施の形態の一例を示すもので、本発明の評判関係抽出装置は、ペア生成処理部１０、判別結果記憶部２０、モデル記憶部３０および素性抽出・判別処理部４０から構成される。また、図２はペア生成処理部１０におけるペア生成処理の流れ図、図３は素性抽出・判別処理部４０における素性抽出・判別処理の流れ図であり、以下、本発明の概要について説明する。
【００２０】
ペア生成処理部１０は、組み合わせ生成部１１と、並び替え部１２とからなり、記憶手段に記憶された、あるいは入力手段から入力された文書単位の言語解析情報を入力とし、評価対象と評価表現との組み合わせを評価対象−評価表現ペアとして所定の順序で出力する。
【００２１】
判別結果記憶部２０は、全ての評価対象−評価表現ペアのうち、関係があると判別された評価対象−評価表現ペアの情報を記憶する。
【００２２】
モデル記憶部３０は、評価対象−評価表現ペアに含まれる評価対象と評価表現との間に関係があるか否かの判別を行うための複数のモデルを記憶している。
【００２３】
素性抽出・判別処理部４０は、処理対象ペア設定部４１と、判別対象ペア判定部４２と、汎用情報抽出部４３と、評判用情報抽出部４４と、モデル選択部４５と、分類器４６と、判別結果格納部４７と、ペア出力部４８とからなり、ペア生成処理部１０から出力された評価対象−評価表現ペアのうち、その評価対象と評価表現との間に関係があるか否かを判別すべき評価対象−評価表現ペアを判別結果記憶部２０を用いて判定し、該判別すべきペアに対しては言語解析情報より素性抽出を行い、モデル記憶部３０からモデルを選択して判別処理を行い、関係のある評価対象−評価表現ペアを判別結果記憶部２０に格納し、全ての評価対象−評価表現ペアに対して処理を行った後、判別結果記憶部２０から関係のある評価対象−評価表現ペアを読み出して出力する。
【００２４】
なお、本発明の評判関係抽出装置は、コンピュータ装置からなり、モニタ等の表示手段、キーボード等の入力手段、ハードディスクやメモリ等の記億手段および外部ネットワークに接続可能な通信装置等（いずれも図示せず）を備えている。
【００２５】
以下、前述した各部における処理の詳細について例を挙げて説明する。
【００２６】
＜言語解析情報＞
本装置への入力は、記憶手段に記憶された、あるいは入力手段から入力された文書単位の言語解析情報である。評判情報は、文書タイトルに記述された評価対象についての評判を記述することが良くあるため、本文に加え、文書タイトル（存在しない場合もあり得る）も言語解析情報に加えたほうが良い。
【００２７】
言語解析情報は、少なくとも単語情報、固有表現情報および評価表現情報を含む。
【００２８】
単語情報は、テキストデータに対して周知の形態素解析処理を行うことにより得られる、単語分割された各単語に対する情報であり、少なくとも表記および品詞を含む。
【００２９】
固有表現情報は、テキストデータおよび前記単語情報に対して周知の固有表現抽出処理を行うことにより得られる、各固有表現に関する情報であり、少なくとも固有表現の位置およびその種類（人名や地名など）を含む。
【００３０】
評価表現情報は、テキストデータ、前記単語情報および前記固有表現情報に対して周知の評価表現抽出処理（例えば『小林のぞみ、他「照応解析手法を利用した属性−評価値対および意見性情報の抽出」言語処理学会第１１回年次大会論文集、２００５年３月、ｐｐ．４３６−４３９』に示される評価値表現辞書等を用いた処理）を行うことにより得られる、各評価表現に関する情報であり、少なくとも評価表現の位置を含む。
【００３１】
なお、これら以外にも、テキストデータおよび前記単語情報に対して周知の係り受け解析処理を行うことにより得られる、係り受け解析情報等を言語解析情報に含めても良い。
【００３２】
図４に単語情報、固有表現情報、評価表現情報および係り受け解析情報からなる言語解析情報の一例を示す。
【００３３】
なお、本実施の形態における例では、第０文を常に文書タイトルとして扱う（文書タイトルが存在しない場合、第０文は空とする）。
【００３４】
＜ペア生成処理＞
組み合わせ生成部１１は、記憶手段に記億された、あるいは入力手段から入力された文書単位の言語解析情報を取得し（図２：ステップＳ１）、これより評価対象および評価表現を抽出し、さらに予め定められた固有表現の種類のみを評価対象として、評価対象と評価表現との全ての組み合わせを評価対象−評価表現ペアとして生成する（図２：ステップＳ２）。
【００３５】
本実施の形態においては予め定められた固有表現の種類を、人名、地名、組織名、人工物名の４種類として説明を行う。この固有表現の種類は固定ではなく、用途に応じて予め定めておけば良い。
【００３６】
また、評価対象と評価表現との全ての組み合わせを評価対象−評価表現ペアとして生成するのではなく、抽出した評価対象と評価表現との全ての組み合わせのうち、評価表現からみた評価対象の位置が予め設定した文の範囲内にある組み合わせのみ、あるいは抽出した評価対象と評価表現との全ての組み合わせのうち、評価対象が予め設定した少なくとも１つの文に含まれる組み合わせのみ、もしくはこれらの両方に該当する組み合わせのみ、を評価対象−評価表現ペアとして生成しても良い。なお、前述した文の設定は各文の位置を表す文番号（絶対値）を指定することにより、また、文の範囲の設定は評価対象を含む文の文番号と評価表現を含む文の文番号との差から求められる文距離（相対値）を指定することにより行うことができる。
【００３７】
次に、並び替え部１２は、組み合わせ生成部１１で生成された評価対象−評価表現ペアを後述する素性抽出・判別処理部２０での処理に適した所定の順序、ここでは出現する評価表現単位にその出現順に並び替える（図３のステップＳ３）。また、この際、同一の評価表現を含むペア同士の順序は、当該評価表現と同一文中の評価対象を含むペアを前に（当該評価表現と同一文中の評価対象を含むペア同士の順序は当該評価表現との距離がより近い評価対象を含むペアを前に）、当該評価表現と異なる文中の評価対象を含むペアが後に位置するように並び替え、さらにまた、当該評価表現と異なる文中の評価対象を含むペア同士の順序は、評価対象が評価表現の前にあるペアを前に（そのうちでは評価表現との距離がより近い評価対象を含むペアを前に）、評価対象が評価表現の後にあるペアを後に（そのうちでは評価表現との距離がより近い評価対象を含むペアを前に）位置するように並び替える。この並び替えられた評価対象−評価表現ペアを出力して、ペア生成処理は終了する。
【００３８】
図５に、図４で示した言語解析情報から生成されたペア生成処理部１０の出力例を示す。
【００３９】
図５（ａ）は全ての組み合わせを生成した場合の例である。評価対象として、固有表現の種類が人名、地名、組織名、人工物名のいずれかである、「Ｘ９０４ｉ（人工物名）」（第０文（タイトル））、「タナカ電器（組織名）」（第２文）、「Ｘ９０４ｉ（人工物名）」（第２文）、「ＡＢＣカフェ（組織名）」（第４文）を取り出し（「今日」は日付という種類なので対象外になる）、評価表現の出現順「暑かったね」（第１文）、「超人気」（第２文）、「すごくかっこよかった」（第３文）に、評価対象の位置により並び替えて出力する。
【００４０】
図５（ｂ）は出現位置制約を加えて組み合わせを生成した場合の例であり、ここでは評価表現からみた評価対象の位置が予め設定した文の範囲内にある組み合わせのみ、具体的には文距離（＝評価対象文番号−評価表現文番号）が０以下である（言い換えれば、評価対象の位置が評価表現と同一文もしくはその前方の文である）組み合わせのみを出力している。
【００４１】
なお、ペア生成処理部１０で生成された、並び替え後の評価対象−評価表現ペアは、前述した文書単位の言語解析情報とともに図示しない記憶装置に一時的に記憶され、素性抽出・判別処理部４０における処理に使用される。
【００４２】
＜素性抽出・判別処理＞
前述したように、判別結果記憶部２０は全ての評価対象−評価表現ペアのうち、関係があると判別された評価対象−評価表現ペアの情報を記憶するが、この評価対象−評価表現ペアの情報としては、少なくとも評価対象識別情報、評価表現識別情報および同一文情報を含むものとする。
【００４３】
評価対象識別情報は、評価対象の表記そのものでも良いが、その標準形（例えば、形態素解析等から得たり、他の外部知識を参照して得たりすることが可能）としても良い。例えば、標準形を評価対象識別情報とする場合の一例としては、言語解析情報の単語情報に標準形という情報があり、「よこすか」という表記の単語の標準形が「横須賀」である場合（これは形態素解析処理の結果より得られる）、「横須賀」を評価対象識別情報として記憶する。
【００４４】
評価表現識別情報は、位置の異なる評価表現を区別できる情報であれば何を用いても良い。例えば、各評価表現にＩＤを付与する場合にはそのＩＤとすれば良いし、文書における位置情報を用いても良い。
【００４５】
同一文情報は、当該評価対象−評価表現ペアの評価対象および評価表現が同一文に存在する場合はＹｅｓ、それ以外はＮｏとなる情報である。
【００４６】
後述する例においては、評価対象識別情報としてその表記そのものを用い、評価表現識別情報として当該評価表現の先頭単語についての文位置（の番号）−単語位置（の番号）を用いるものとする。例えば、図５（ｂ）の並び順序１のペアにおいて、評価表現「暑かったね」は第１文の３番目の単語であるので、評価表現識別情報は「１−３」となり、評価対象識別情報は「Ｘ９０４ｉ」となる。
【００４７】
以下、素性抽出・判別処理部４０による処理を詳細に説明する。
【００４８】
まず、ステップＳ１１では、処理対象ペア設定部４１により、ペア生成処理部１０から出力された評価対象−評価表現ペアのうち、先頭ペアを処理対象ペアとして設定する（ステップＳ１７より移った場合は、ペア生成処理部１０から出力された評価対象−評価表現ペアのうち、その時点で処理対象ペアとして設定されているペアの次のペアを処理対象ペアに設定する）。その後、ステップＳ１２に移る。
【００４９】
次に、ステップＳ１２では、判別対象ペア判定部４２により、判定結果記憶部２０に記憶された判別結果に基づき、前記処理対象ペアとして設定された評価対象−評価表現ペアが、その評価対象と評価表現との間に関係があるか否かの判別を行うべき判別対象ペアかどうかを判定、具体的には、判定結果記憶部２０に前記処理対象ペアと一致する評価対象識別情報および評価表現識別情報を含む評価対象−評価表現ペアが格納されているか否かを判定する。
【００５０】
判定がＮｏであり、格納されていなければ前記処理対象ペアを判別対象ペアと決定してステップＳ１３に移り、また、判定がＹｅｓであり、格納されていれば前記処理対象ペアを判別対象ペアでないと決定してステップＳ１７に移る。
【００５１】
ここで、ステップＳ１２の判定条件としては、前述した判別結果記憶部２０に処理対象ペアと一致するペアの情報が格納されているか否かという条件の外、判別結果記憶部２０に処理対象ペアの評価表現と一致する評価表現識別情報を含む評価対象−評価表現ペアが格納されているか否かを判定し、格納されていなければ前記処理対象ペアを判別対象ペアと決定し、格納されている場合は、さらに当該判定結果記憶部に格納されている評価対象−評価表現ペアの同一文情報がＹｅｓかどうか、並びに前記処理対象ペアの文距離は０以外かどうかを判定し、同一文情報がＹｅｓであり、かつ文距離は０以外であるときのみ前記処理対象ペアを判別対象ペアでないと決定し、それ以外の場合は前記処理対象ペアを判別対象ペアと決定する、という条件であっても良い。この判定条件の場合、評価表現と同一文に関係のある評価対象が抽出された場合、同一文に存在する並列的な評価対象は引き続き判別処理（ステップＳ１５）が行われ、複数抽出される可能性があるが、評価表現と異なる文にある評価対象は判別処理をスキップし、関係なしとして扱われることになる。これは、ある評価表現に関係する評価対象は原則１つであるという特徴を反映した処理となる。
【００５２】
以後の説明では、後者の条件をステップＳ１２の判定条件として利用するものとする。
【００５３】
次に、ステップＳ１３では、汎用情報抽出部４３および評判用情報抽出部４４により、前記判別対象ペアと判定された評価対象−評価表現ペアについて、汎用情報抽出処理および評判用情報抽出処理（これらを合わせて素性抽出処理と呼ぶ。）を行い、ステップＳ１４に移る。
【００５４】
以下、ステップＳ１３の汎用情報抽出処理および評判用情報抽出処理の詳細について説明する。
【００５５】
汎用情報抽出処理は、汎用的に関係抽出に利用できる情報、例えば非特許文献２で示されるようなＮＥ間の文構造および文脈情報を表す素性を評価対象−評価表現ペアに単純に適用した、ペア間の単語（文字列）、ペア間の単語（品詞）、ペア間の単語数、ペア間に存在する固有表現数、評価対象の係り先文節（文字列）、評価対象の係り先文節（品詞）、評価表現の係り先文節（文字列）、評価表現の係り先文節（品詞）、ペアが同一文節内に存在するか否か、ペアを含む文節間の最短経路の距離、係り受け構造情報、話題区切り情報、省略情報等を、言語解析情報より非特許文献２に述べられた手法等の既存技術を用いて抽出する。
【００５６】
図５（ｂ）の並び順序５、「Ｘ９０４ｉ−すごくかっこよかった」を例に、この汎用情報抽出処理で抽出した素性例を図６に示す。この例では、汎用情報の素性として、ペア間の単語（文字列）、ペア間の単語数、ペア間に存在する固有表現数、評価対象の係り先文節（文字列）、評価対象の係り先文節（品詞）、評価表現の係り先文節（文字列）、評価表現の係り先文節（品詞）、ペアが同一文節内に存在するか否か、および、省略情報として、評価対象が存在するか否か？、評価対象がどの格助詞と対応する領域に記憶されているか？、評価対象がどの格助詞と対応する領域に記憶されているか？、その領域の何番目に記憶されているか？、評価対象が最上位の格助詞に記憶されているか？、評価対象までの経路、を出力している。
【００５７】
評判用情報抽出処理は、言語解析情報より、評判用に有効な素性として、少なくとも、ペア間の文距離、文書タイトルに含まれるかどうか？、ペア間の評価表現数、評価対象種類を抽出する。
【００５８】
以下、これらの素性について、図５（ｂ）の並び順序５、「Ｘ９０４ｉ−すごくかっこよかった」を具体例として説明する。
【００５９】
ペア間の文距離は、評価対象文番号−評価表現文番号より算出するものであり、「Ｘ９０４ｉ−すごくかっこよかった」では、評価表現文番号＝３、評価対象文番号＝２であるので、２−３＝−１となる。
【００６０】
文書タイトルに含まれるかどうかは、当該の評価対象が文書タイトルに存在するかどうかを表すものであり、「Ｘ９０４ｉ−すごくかっこよかった」の「Ｘ９０４ｉ」は第２文に存在し、第０文（文書タイトル）に存在しないので、Ｎｏとなる。
【００６１】
ペア間の評価表現数は、当該ペアの評価対象と評価表現との間に存在する評価表現の数であり、「Ｘ９０４ｉ−すごくかっこよかった」の例では、１つも存在しないため、０となる。
【００６２】
評価対象種類は、評価対象の固有表現の種類であり、「Ｘ９０４ｉ」については「人工物」となる。
【００６３】
以上、評判用情報抽出処理において抽出される素性をまとめて図７に示す。
【００６４】
次に、ステップＳ１４では、モデル選択部４５により、前記判別対象ペアと判定された評価対象−評価表現ペアを、当該判別対象ペアと判定された評価対象−評価表現ペアの情報を用いて分類し、ステップＳ１５に移る。本実施の形態においては、当該評価対象−評価表現ペアが同一文か同一文以外か（評価対象および評価表現が同一文に含まれているか同一文以外に含まれているか）という分類を行うものとする。
【００６５】
次に、ステップＳ１５では、分類器４６により、汎用情報抽出部４３および評判用情報抽出部４４から出力された素性と、モデル選択部４５から出力された当該評価対象−評価表現ペアの分類情報とを用いて、モデル記憶部３０からモデルを抽出し、該抽出したモデルに基づいて前記判別対象ペアと判定された評価対象−評価表現ペアの評価対象と評価表現との間に関係があるか否かを判定し、ステップＳ１６に移る。
【００６６】
ここで、モデルは、所定の評価対象−評価表現ペアにおける評価対象と評価表現との間の関係の有無について事前に判別された結果と、該所定の評価対象−評価表現ペアを含むテキストを用いて、前述した既存技術を用いて作られた言語解析情報と、ペア生成処理部１０、汎用情報抽出部４３および評判用情報抽出部４４から事前に抽出された情報とを用いて周知の機械学習を行うことにより予め作成され、モデル記億部３０に記憶されているものとする。また、この際、所定の評価対象−評価表現ペアについての判別結果は人的な判断に基づいてなされているものとする。なお、各モデルを、「同一文」「同一文以外」のように、評価対象−評価表現ペアの分類に応じて構成しても良いし、分類を区別することなく構成しても良い。
【００６７】
なお、分類器４６は、関係あるか否かという判定結果の他に、関係度を表す数値を出力するように構成しても良い。また、機械学習としては、周知のものを用いることが可能であるが、木構造やグラフ構造のデータを直接入力して学習可能に構成されたものを用いることが望ましい。
【００６８】
次に、ステップＳ１６では、判別結果格納部４７により、分類器４６において関係があると判別された評価対象−評価表現ペアに関する評価表現識別情報、評価対象識別情報および同一文情報を判別結果記憶部２０に格納する。その後、ステップＳ１７に移る。
【００６９】
なお、分類器４６が関係度を表す数値を出力するようになっている場合には、関係度が予め設定された所定の閾値よりも大きいときのみに関係があると判定するようにしても良い。
【００７０】
次に、ステップＳ１７では、処理対象ペア設定部４１により、現在の処理対象ペアが、ペア生成処理部１０より出力された評価対象−評価表現ペアの末尾ペアであるかどうかを判定する。ＹｅｓであればステップＳ１８に移り、ＮｏであればステップＳ１１に移る。
【００７１】
次に、ステップＳ１８では、ペア出力部４８により、処理対象の文書において、関係があると判定された評価対象−評価表現ペア（の情報）を、判別結果記憶部２０より取得し、表示手段あるいは記憶装置に出力し、処理を終了する。
【００７２】
図８はペア生成処理部１０の出力が図５（ｂ）であった場合の、素性抽出・判別処理部４０の各部における処理結果を示すものである。
【００７３】
始めに、ステップＳ１１で並び順序１のペアを処理対象ペアに設定し、ステップＳ１２で判別結果記憶部２０には何も格納されていないので判別対象ペアと判定し、ステップＳ１３に移って素性抽出を行い、ステップＳ１４において評価対象と評価表現が同一文には存在しないので同一文以外と分類する。次に、ステップＳ１５において、同一文以外のモデルを抽出して判別を行い、関係なしという結果を得て、ステップＳ１６では何も行わず、ステップＳ１７からステップＳ１１に移り、並び順序２のペアを処理対象ペアに設定する。
【００７４】
先ほどと同様に、ステップＳ１２、ステップＳ１３に移り、ステップＳ１４においては同一文に存在するので同一文と分類し、ステップＳ１５において、同一文のモデルを抽出して判定を行い、関係ありという結果を得て、ステップＳ１６において、評価対象識別情報としてその表記である「Ｘ９０４ｉ」、評価表現識別情報として第２文の第９単語であるので「２−９」、同一文情報として評価対象と評価表現は同一文であるので「Ｙｅｓ」を設定する。以下同様に処理を進め、図８に示すようなステップＳ１２の判定、ステップＳ１５の判別結果、および関係ありの場合、判別結果記憶部２０へ格納する情報の設定が行われる。
【００７５】
ここで、並び順序４に対する処理において、ステップＳ１２では、２−９の位置にある評価表現「超人気」、評価対象の表記「Ｘ９０４ｉ」が、並び順序２の処理において判別結果記憶部２０へ格納された情報と一致するため、Ｙｅｓ（判別対象ペアでない）と判定される。
【００７６】
図９は図８の処理結果に対応する最終的な素性抽出・判別処理部４０の出力例を示している。ここでは、評価対象および評価表現の表記のみを出力しているが、それぞれの位置（評価対象は複数の場合があり得るので、例えば評価表現から最短に位置する評価対象の位置）などの情報を出力しても良い。
【図面の簡単な説明】
【００７７】
【図１】本発明の評判関係抽出装置の実施の形態の一例を示す構成図
【図２】ペア生成処理部におけるペア生成処理の流れ図
【図３】素性抽出・判別処理部における素性抽出・判別処理の流れ図
【図４】言語解析情報の一例を示す説明図
【図５】ペア生成処理部で生成された評価対象−評価表現ペアの一例を示す説明図
【図６】汎用情報抽出部で抽出された素性の一例を示す説明図
【図７】評判用情報抽出部で抽出された素性の一例を示す説明図
【図８】素性抽出・判別処理部における処理結果の一例を示す説明図
【図９】最終的な素性抽出・判別処理部の出力の一例を示す説明図
【符号の説明】
【００７８】
１０：ペア生成処理部、１１：組み合わせ生成部、１２：並び替え部、２０：判別結果記憶部、３０：モデル記憶部、４０：素性抽出・判別処理部、４１：処理対象ペア設定部、４２：判別対象ペア判定部、４３：汎用情報抽出部、４４：評判用情報抽出部、４５：モデル選択部、４６：分類器、４７：判別結果格納部、４８：ペア出力部４８。
【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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