(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ネットワークから収集した、商品を特定する第１商品名と、前記第１商品名の一部が省略され、複数の前記第１商品名のそれぞれが示す商品の商品群を示す第２商品名を含むメッセージを、前記第１商品名を含む第１メッセージと、前記第１商品名を含まない第２メッセージに分類する手段と、
商品と特徴との関係を示す第１情報を保持する保持手段と、
第２メッセージにおいて言及している特徴と前記第１情報とに基づき、当該第２メッセージで言及している商品が、当該第２メッセージに含まれる前記第２商品名が示す商品群のなかのいずれの商品であるかを判定する第１判定手段と、
を備えていることを特徴とする曖昧性除去装置。
【請求項２】
前記メッセージをネットワークから収集する収集手段をさらに備えていることを特徴とする請求項１に記載の曖昧性除去装置。
【請求項３】
前記収集手段は、ＳＮＳサービス上で公開されるメッセージを収集することを特徴とする請求項２に記載の曖昧性除去装置。
【請求項４】
前記第１商品名によりデータベース又はネットワーク上のサイトを検索して前記第１商品名を含む記事を収集し、収集した記事から前記第１商品名が示す商品と特徴との関係を抽出して前記第１情報を生成する第１生成手段をさらに備えていることを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の曖昧性除去装置。
【請求項５】
前記第１情報に含まれる商品の特徴は、前記第２商品名が示す商品群の内の、当該商品とは異なる商品に対しては抽出されない特徴であることを特徴とする請求項４に記載の曖昧性除去装置。
【請求項６】
前記保持手段は、前記第２商品名が示す前記商品群と特徴との関係を示す第２情報をさらに保持しており、
前記曖昧性除去装置は、
前記第２情報に含まれる特徴に言及している前記第１メッセージを判定し、判定した前記第１メッセージの数を、判定した前記第１メッセージに含まれる前記第１商品名毎に算出し、前記判定した前記第１メッセージの総数に対する前記算出した前記第１商品名毎の数の割合に基づき、前記第２情報に含まれる特徴に対応する前記商品群の商品を推定する推定手段をさらに備えていることを特徴とする請求項１から５のいずれか１項に記載の曖昧性除去装置。
【請求項７】
前記推定手段は、前記割合が閾値以上となる前記第１商品名に対応する商品が、前記第２情報に含まれる特徴に対応する商品であると推定することを特徴とする請求項６に記載の曖昧性除去装置。
【請求項８】
前記推定手段は、前記第１判定手段によって前記第２商品名が示す商品群のなかのいずれの商品であるかを判定できなかった第２メッセージのうち、前記第２情報に含まれ、かつ、前記推定手段が商品を推定した特徴に言及している第２メッセージについては、前記推定した商品に言及していると判定することを特徴とする請求項７に記載の曖昧性除去装置。
【請求項９】
前記第１商品名によりデータベース又はネットワーク上のサイトを検索して前記第１商品名を含む記事を収集し、収集した記事から前記第１商品名が示す商品に対する特徴を抽出し、抽出した特徴の内、前記第２商品名が示す商品群の内の、当該商品とは異なる商品に対しても抽出された特徴を、前記第２商品名に対する特徴として前記第２情報を生成する第２生成手段をさらに備えていることを特徴とする請求項６から８のいずれか１項に記載の曖昧性除去装置。
【請求項１０】
第１メッセージに含まれるキーワードを抽出して、当該第１メッセージに含まれる第１商品名が示す商品のキーワードとし、前記推定手段によって前記第２商品名が示す商品群のなかのいずれの商品であるかを判定できなかった第２メッセージについて、当該第２メッセージで言及している商品が、当該第２メッセージに含まれる前記第２商品名が示す商品群のなかのいずれの商品であるかを、当該第２メッセージに含まれる前記キーワードに基づき判定する第２判定手段をさらに備えていることを特徴とする請求項８に記載の曖昧性除去装置。
【請求項１１】
第１メッセージに含まれるキーワードを抽出して、当該第１メッセージに含まれる第１商品名が示す商品のキーワードとし、前記第１判定手段によって前記第２商品名が示す商品群のなかのいずれの商品であるかを判定できなかった第２メッセージについて、当該第２メッセージで言及している商品が、当該第２メッセージに含まれる前記第２商品名が示す商品群のなかのいずれの商品であるかを、当該第２メッセージに含まれる前記キーワードに基づき判定する第２判定手段をさらに備えていることを特徴とする請求項１から５のいずれか１項に記載の曖昧性除去装置。
【請求項１２】
前記第２判定手段は、前記第２商品名が示す商品群の各商品それぞれについて、第２メッセージに含まれる、対応するキーワードの数又は割合を求め、求めた数又は割合の最も大きいキーワードに対応する商品が、当該第２メッセージに含まれる前記第２商品名が示す商品であると判定することを特徴とする請求項１０又は１１に記載の曖昧性除去装置。
【請求項１３】
請求項１から１２のいずれか１項に記載の曖昧性除去装置としてコンピュータを機能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】
本開示は、ネットワーク上のメッセージを収集して、商品に対するユーザの感情を分析する技術に関し、より詳しくは、メッセージ上の商品名の曖昧さを除去する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、商品を購入したユーザが、その商品に関するコメントをインターネット上に公開したりしている。これらコメントは、例えば、商品に関する専用の評価サイトや、ソーシャル・ネットワーキング・サービス（ＳＮＳ）上で公開されている。なお、評価サイトは、例えば、商品の製造者、販売者、その製品に関する情報を提供する事業者等により運営されている。これらのユーザによる商品に関するコメントは、当該商品の購入を検討している他のユーザや、当該商品の設計者、製造者等にとっては貴重な情報である。
【０００３】
これらインターネット上で公開される、商品に対するユーザの感情を表すコメントを分析するため、感情分析技術が用いられている。従来、感情分析技術を利用した商品に対するユーザの感情分析は、評価サイトに公開されているユーザのコメントを分析することにより主に行われてきた。これは、評価サイトがそもそも商品の評価を目的としたものであって、文章もフォーマルな記述であることが多く、よって、書込まれるユーザの文章の解析が容易であり、ユーザがその商品に対して高評価を与えているか否かの分析が容易であることがその理由である。しかしながら、商品を購入したユーザの内、その評価を評価サイトに書込むユーザより、ＳＮＳ上でその商品の感想を述べるユーザの方が多い。このため、ＳＮＳ上で配布されたメッセージから商品の感情分析を行う構成を非特許文献１は開示している。
【０００４】
通常、商品に関するユーザの感情分析においては、商品そのものに好印象を抱いているユーザと、好印象を抱いていないユーザの数が分析される。これに対して、商品全体の評価ではなく、商品の特徴（Ｆｅａｔｕｒｅ）毎に、ユーザの感情を分析する、"特徴ベースの感情分析"が非特許文献２に開示されている。ここで、特徴とは、例えば、商品がスマートフォンであると、電池寿命や、ディスプレイサイズや、カメラ等であり、商品が車であると、燃費や、外観や、エンジン等である。
【０００５】
なお、商品には、バージョンにより機能や特徴等が異なるものがある。例えば、名前が"Ａ"であるスマートフォンには、そのリリース順にバージョン１、２、３があるものとする。この場合、例えば、バージョン１及び２の色は白と黒のみであるが、バージョン３には、赤、青、黄等、バージョン１及び２より豊富なカラーバリエーションが用意されている場合がある。さらに、バージョン２にのみ指紋認証機能が設けられている様な場合もある。しかしながら、商品に関するＳＮＳ上のメッセージにおいては、バージョンについて省略されているものが多く、メッセージ上の商品名"Ａ"のみに基づき感情分析を行うと、種々のバージョンを総合した評価となり、個々のバージョンの評価を行うことはできない。
【０００６】
非特許文献３は、ある一般名詞が商品名としても使用されている場合において、メッセージにおける名詞が、一般名詞を指しているのか、商品を指しているのかを判定する方法を開示している。しかしながら、非特許文献３に記載の方法では、商品名のバージョンの違いを判定することはできない。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】Ｓ．Ｍ．Ｍｏｈａｍｍａｄ，Ｓ．Ｋｉｒｉｔｃｈｅｎｋｏ，Ｘ．Ｚｈｕ，"ＮＲＣ−Ｃａｎａｄａ：Ｂｕｉｌｄｉｎｇ  ｔｈｅ  Ｓｔａｔｅ−ｏｆ−ａｒｔ  ｉｎ  Ｓｅｎｔｉｍｅｎｔ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  ｏｆ  Ｔｗｅｅｔｓ"，Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｗｏｒｋｓｈｏｐ  ｏｎ  Ｓｅｍａｎｔｉｃ  Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ  Ｅｘｅｒｃｉｓｅｓ，２０１３年
【非特許文献２】Ｎ．Ｎａｖｅｅｄ，Ｔ．Ｇｏｔｔｒｏｎ，Ｓ．Ｓｔａａｂ，"Ｆｅａｔｕｒｅ  Ｓｅｎｔｉｍｅｎｔ  Ｄｉｖｅｒｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｕｓｅｒ  Ｇｅｎｅｒａｔｅｄ  Ｒｅｖｉｅｗｓ：Ｔｈｅ  ＦＲＥｕＤ  Ａｐｐｒｏａｃｈ"，Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  ＡＡＡＩ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｗｅｂｌｏｇｓ  ａｎｄ  Ｓｏｃｉａｌ  Ｍｅｄｉａ，ＩＣＷＳＭ，２０１３年
【非特許文献３】Ｍ．Ｂ．Ｈａｂｉｂ，Ｍ．ｖａｎ  Ｋｅｕｌｅｎ，"Ａ  Ｇｅｎｅｒｉｃ  Ｏｐｅｎ  Ｗｏｒｌｄ  Ｎａｍｅｄ  Ｅｎｔｉｔｙ  Ｄｉｓａｍｂｉｇｕａｔｉｏｎ  Ａｐｐｒｏａｃｈ  ｆｏｒ  Ｔｗｅｅｔｓ",  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ  Ｄｉｓｃｏｖｅｒｙ  ａｎｄ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｒｅｔｒｉｅｖａｌ（ＫＤＩＲ），２０１３年
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
本発明は、ネットワーク上で公開されるメッセージで言及される商品の曖昧さを除去する曖昧性除去装置及びプログラムを提供するものである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の一側面によると、曖昧性除去装置は、ネットワークから収集した、商品を特定する第１商品名と、前記第１商品名の一部が省略され、複数の前記第１商品名のそれぞれが示す商品の商品群を示す第２商品名を含むメッセージを、前記第１商品名を含む第１メッセージと、前記第１商品名を含まない第２メッセージに分類する手段と、商品と特徴との関係を示す第１情報を保持する保持手段と、第２メッセージにおいて言及している特徴と前記第１情報とに基づき、当該第２メッセージで言及している商品が、当該第２メッセージに含まれる前記第２商品名が示す商品群のなかのいずれの商品であるかを判定する第１判定手段と、を備えていることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
ネットワーク上で公開されるメッセージで言及される商品の曖昧さを除去することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】一実施形態によるシステム構成図。
【図２】一実施形態による曖昧性除去装置の構成図。
【図３】一実施形態による特徴保持部に保持する情報の例を示す図。
【図４】一実施形態による類似度判定部での処理の説明図。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、本発明の例示的な実施形態について図面を参照して説明する。なお、以下の実施形態は例示であり、本発明を実施形態の内容に限定するものではない。また、以下の各図においては、実施形態の説明に必要ではない構成要素については図から省略する。なお、以下の説明において、例えば、バージョン等をも含み、個々の商品を特定可能な商品名を完全商品名と呼び、バージョン等、完全商品名の一部が省略され、よって、複数の商品を含む商品群を特定することになる商品名を簡易商品名と呼ぶものとする。したがって、当然に、完全商品名とは、簡易商品名にバージョン等を示す文字列が追加されたものになる。また、１つの簡易商品名は、その簡易商品名を一部とする、複数の完全商品名の総称でもある。
【００１３】
図１は、本実施形態によるシステム構成図である。曖昧性除去装置１は、インターネット２と接続しており、入力された完全商品名に基づき、インターネット２の各ウェブサイトにアクセスして、インターネット２上で公開されている当該完全商品名についての記事を収集する。そして、完全商品名毎の商品の特徴を抽出して保存する。さらに、曖昧性除去装置１は、簡易商品名を含むＳＮＳのメッセージを収集し、完全商品名毎の特徴や、収集したＳＮＳメッセージに基づき、各ＳＮＳメッセージに含まれる簡易商品名により言及される商品が、どの完全商品名に対応する商品であるかを判定する。
【００１４】
図２は、曖昧性除去装置１の概略的な構成図である。商品名保持部１１は、操作者が入力した完全商品名を保持する。特徴抽出部１２は、ネットワーク上の評価サイトにアクセスして、完全商品名を含む記事を取得する。なお、アクセスする評価サイトについては、予め特徴抽出部１２に設定しておく構成とすることができる。また、例えば、"完全商品名"と、"評価"又は"仕様"等、評価サイトに関連する単語をキーワードとして、検索サイトで検索することで、評価サイトを動的に判定する構成とすることもできる。そして、特徴抽出部１２は、ｔｆ−ｉｄｆ、ｄｆ−ｉｄｆ、ＬＤＡ（Ｌａｔｅｎｔ  Ｄｉｒｉｃｈｌｅｔ  Ａｌｌｏｃａｔｉｏｎ）といったアルゴリズムを使用して、収集した記事から完全商品名で示される商品についての特徴を抽出する。評価サイトは、商品の評価を目的としたものであり、書込まれる記事の文章の構造は、文法に忠実なものが多く、これらアルゴリズムにより完全商品名と共に良く用いられる単語を判定して、商品の特徴を容易に抽出することができる。
【００１５】
以下、本実施形態の説明において使用する例を述べる。まず、簡易商品名が"Ａ"であるスマートフォンには、そのリリース順にバージョン１、２、３があるものとする。そして、バージョン１及び２の色は白と黒のみであり、金属フレームが用いられているものとする。一方、バージョン３は赤、青、黄等の豊富なカラーバリエーションが用意されており、そのフレームはプラスチックであるものとする。さらに、バージョン２にのみ指紋認証機能が設けられているものとする。この様な場合、完全商品名"Ａバージョン１"の特徴としては、カラー、金属フレーム等が抽出される。また、完全商品名"Ａバージョン２"の特徴としては、カラー、指紋認証機能、金属フレーム等が抽出される。一方、完全商品名"Ａバージョン３"の特徴としては、カラー、プラスチックフレーム等が抽出される。
【００１６】
特徴抽出部１２は、完全商品名が示す商品について抽出した特徴が、対応する簡易商品名が示す商品群の他の商品にも存在するか否かについて判定する。例えば、上記例において、カラー、金属フレームは、簡易商品名Ａが示す３つの商品の複数の商品の特徴として抽出されているが、指紋認証機能及びプラスチックフレームは、それぞれ、完全商品名"Ａバージョン２"及び"Ａバージョン３"で示される商品にのみ存在する。この場合、特徴抽出部１２は、"Ａバージョン２"と"指紋認証機能"を対応付け、"Ａバージョン３"と"プラスチックフレーム"を対応付けて特徴保持部１８に保存する。一方、抽出された特徴である"カラー"及び"金属フレーム"は、完全商品名で示される商品固有の特徴ではないため、特徴抽出部１２は、"カラー"及び"金属フレーム"を、簡易商品名Ａに対応づけて特徴保持部１８に保存する。図３（Ａ）及び（Ｂ）は、本例において特徴保持部１８に保存される情報を示している。
【００１７】
メッセージ収集部１３は、簡易商品名を含むメッセージを、ネットワーク上のＳＮＳサイトから収集し、収集したメッセージを分類部１４に出力する。簡易商品名を含むメッセージには、当然に、完全商品名を含むメッセージも含まれる。分類部１４は、メッセージ収集部１３が収集したメッセージについて、完全商品名を含む第１メッセージと、そうでない第２メッセージに分類する。第１メッセージは、完全商品名が特定されているので、分類部１４は、第１メッセージを曖昧性除去装置１の出力とすると同時に、後述する様に、推定部１６及び類似度判定部１７において使用するため、これらに出力する。また、分類部１４は、第２メッセージを判定部１５に出力する。
【００１８】
なお、図２において図示していないが、判定部１５、推定部１６、類似度判定部１７は、特徴保持部１８が保持する情報にアクセスできる。
【００１９】
判定部１５は、特徴部保持部１８が保持する特徴と完全商品名との対応関係を示す情報に基づき、第２メッセージに含まれる簡易商品名により言及される商品が、どのバージョンを示しているのかを判定する。例えば、図３に示す様に、本例では、"Ａバージョン２"と"指紋認証機能"が対応付けられて特徴保持部１８に保持されているので、収集したある第２メッセージの内容が、「"Ａ"の指紋認証機能は、・・・」であると、ここでの簡易商品名"Ａ"は、バージョン２を示している判定する。しかしながら、ある第２メッセージの内容が、「"Ａ"のカラーは、・・・」であると、ここでの簡易商品名"Ａ"が示すバージョンを特定することはできない。判定部１５は、完全商品名の特定ができた第２メッセージについては、判定済メッセージとして、特定した完全商品名と共に曖昧性除去装置１の出力とする。一方、完全商品名の特定ができない第２メッセージについては、未判定メッセージとして推定部１６に出力する。
【００２０】
推定部１６は、まず、簡易商品名に対応付けられた特徴を含む第１メッセージそれぞれについて、完全商品名毎の数と総数を求めて、その割合を判定する。例えば、本例において、簡易商品名に対応付けられた"カラー"を含む第１メッセージが１００あり、この１００の第１メッセージの内、"Ａバージョン１"に言及しているものが５であり、"Ａバージョン２"に言及しているものが２０であり、"Ａバージョン３"に言及しているものが７５であると、特徴"カラー"の各完全商品名に対する関連性を"Ａバージョン１"が５％、"Ａバージョン２"が２０％、"Ａバージョン３"が７５％と算出する。推定部１６は、特徴"カラー"に対する完全商品名の関連性が所定の閾値、例えば、７０％より高い場合、この特徴は、当該完全商品名についてのものと判定し、当該特徴に言及している第２メッセージの簡易商品名が示す商品のバージョンを特定する。例えば、本例において、"Ａバージョン３"の"カラー"に対する関連性は閾値である７０％より高いため、カラーに言及している第２メッセージは、バージョン３を示しているものと判定し、曖昧性除去装置１の出力とする。一方、例えば、カラーについての関連性の値が閾値より高いものが無いと、推定部１６は、カラーに言及している第２メッセージについてはそのバージョンを特定できないとして、類似度判定部１７に出力する。同様に、特徴保持部１８が抽出した特徴に言及していない第２メッセージについても類似度判定部１７に出力する。
【００２１】
類似度判定部１７は、まず、第１メッセージそれぞれについて、特徴抽出部１２と同様の処理を適用し、完全商品名と共に良く用いられる用語をキーワードとして抽出する。図４は、類似度判定部１７が抽出した、各完全商品名に対するキーワードの例を示している。そして、未判定の第２メッセージそれぞれについて、完全商品名毎に、メッセージ内におけるキーワードの出現比率を求める。例えば、メッセージが５０の単語を含み、Ａバージョン１のキーワードが２個含まれ、Ａバージョン２のキーワードが４個含まれ、Ａバージョン３のキーワードが３個含まれている場合、Ａバージョン１、Ａバージョン２、Ａバージョン３の出現比率は、それぞれ、０．０４、０．０８、０．０６となる。類似度判定部１５は、この第２メッセージの簡易商品名が言及しているのは、キーワードの出現比率の最も高い完全商品名のバージョン、本例では、バージョン２であると特定し、その第２メッセージを、特定した完全商品名と共に曖昧性除去装置１の出力とする。
【００２２】
以上の構成により、完全商品名の一部が省略され、複数の商品群しか特定できないメッセージについて、どの商品に言及しているメッセージであるかを判定することができる。本実施形態の曖昧性除去装置１が出力するメッセージは、完全商品名を特定しているため、この出力を利用して、例えば、商品のバージョン毎の感情分析を行うことができる。
【００２３】
なお、上記実施形態では、インターネット２から情報を収集したが、インターネット以外のネットワークであっても良い。また、上記実施形態において、特徴抽出部１２は、インターネット２のサイトから商品名を含む記事を収集したが、例えば、商品名に関する記事を含む、インターネット２とは接続していないデータベースから商品名を含む記事を収集する構成とすることもできる。このデータベースは、例えば、商品に関するアンケートの結果のデータベースとすることができる。また、メールを解析したデータベースとすることができる。
【００２４】
また、上記実施形態では、推定部１６を設けたが、推定部１６を設けず、判定部１５における未判定の第２メッセージを類似度判定部１７に出力する構成とすることもできる。さらに、類似度判定部１７では、第２メッセージ内のキーワードの比率により第２メッセージが言及している商品を判定したが、数により行っても良い。
【００２５】
なお、本発明による曖昧性除去装置１は、コンピュータを上記曖昧性除去装置１として動作させるプログラムにより実現することができる。これらコンピュータプログラムは、コンピュータが読み取り可能な記憶媒体に記憶されて、又は、ネットワーク経由で配布が可能なものである。 
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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