(57)【要約】  種々の実施例は、製品に関連するデータを体系化する方法、装置及びコンピュータ読み取り可能な媒体に関する。実施例は、製品に関連するデータに基づき、製品用の変更された階層を生成する方法に関する。この方法は、製品用の初期階層を生成することを含んでいる。初期階層は、複数のノードを備えている。各ノードは、異なる製品アスペクトを表す。複数のノードは、異なる製品アスペクトの間の関係に従って相互接続されている。この方法は、データから製品アスペクトを識別することも含んでいる。この方法は、目的関数を計算して、識別した製品アスペクト用の初期階層内の最適位置を決定することを追加的に含んでいる。この方法は、識別した製品アスペクトを初期階層内の最適位置に挿入して、変更された階層を生成することを更に含んでいる。
2015518210.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
製品に関連するデータに基づいて、製品用の変更された階層を生成する方法であって、
上記製品用の初期階層を生成し、上記初期階層が複数のノードを含んでおり、各ノードが異なる製品アスペクトを表し、異なる製品アスペクトの間の関係に基づいて上記複数のノードが相互に連結されることと、
上記データから製品アスペクトを識別することと、
目的関数を計算して、上記識別した製品アスペクト用の上記初期階層において最適位置を決定することと、
上記識別した製品アスペクトを上記初期階層内の上記最適位置に挿入して、上記変更した階層を生成することと
を備えた方法。
【請求項２】
上記初期階層は、上記製品の使用に基づいて生成された請求項１の方法。
【請求項３】
上記初期階層は、１つ以上のノード対を備え、上記ノード対の各々は、互いに接続された親ノード及び子ノードを有して、親子関係を示す請求項１又は２の方法。
【請求項４】
上記初期階層は、根ノードを備え、上記ノード対又は各ノード対の上記親ノードは、上記根ノードに最も近いノードである請求項３の方法。
【請求項５】
上記データから製品アスペクトを識別することは、上記データから１つ以上の名詞句を抽出することを備える請求項１〜４の内の任意の１つの方法。
【請求項６】
上記抽出した名詞句がアスペクト・クラスに関連した製品アスペクトに対応する場合、上記抽出した名詞句を上記アスペクト・クラスに分類することを更に備え、上記アスペクト・クラスが１つ以上の異なる製品アスペクトに関係する請求項５の方法。
【請求項７】
多数の異なる抽出された名詞句を互いにクラスタ化することを更に備え、上記多数の異なる抽出された名詞句の各々は、対応する同義用語を備える請求項５又は６の方法。
【請求項８】
上記最適位置を決定することは、
上記識別された製品アスペクトを上記初期階層内の複数のサンプル位置の各々に挿入することと、
各サンプル位置に関連する位置決めスコアをクラスタ化し、上記位置決めスコアが上記サンプル位置の適性の尺度であることと、
各サンプル位置に関連する上記位置決めスコアに基づいて上記最適位置を決定することと
を備えた請求項１〜７の任意の１つの方法。
【請求項９】
上記位置決めスコアは、階層意味的距離における変化の尺度であり、上記階層意味的距離は、上記初期階層内の各ノード対用のアスペクト意味的距離の総和であり、各アスペクト意味的距離は、上記ノード対により表される２つの上記製品アスペクトの意味の間の類似性の尺度である請求項８の方法。
【請求項１０】
上記位置決めスコアは、上記初期階層の構造内の変化の尺度である請求項８又は９の方法。
【請求項１１】
上記位置決めスコアは、上記初期階層内のノード対に関連する第１及び第２のアスペクト意味的距離の間の変化の尺度であり、上記第１及び第２のアスペクト意味的距離は、上記ノード対が表す上記２つの製品アスペクトの意味の間の類似性の尺度であり、上記第１アスペクト意味的距離は、上記初期階層に基づいて計算され、上記第２意味的距離は、上記製品に関連する補助データに基づいて計算される請求項８、９又は１０の方法。
【請求項１２】
上記識別された製品アスペクトを上記初期階層に挿入することは、上記識別された製品アスペクトを既存のノードに関係させて、上記既存のノードが上記識別された製品アスペクトを表すことを示すことを備える請求項１〜１１の任意の１つの方法。
【請求項１３】
上記識別された製品アスペクトを上記初期階層に挿入することは、新たなノードを上記初期階層に挿入することと、上記識別された製品アスペクトを上記新たなノードに関係させて、上記新たなノードが上記識別された製品アスペクトを示すこととを備えた請求項１〜１２の任意の１つの方法。
【請求項１４】
上記データに基づき、識別された製品アスペクト用のアスペクト・センチメントを決定することと、
上記アスペクト・センチメントを上記変更された階層内の上記識別された製品アスペクトに関係させることと
を更に備えた請求項１〜１３の任意の１つの方法。
【請求項１５】
アスペクト・センチメントを決定することは、
上記データから１つ以上のアスペクト意見を抽出し、上記又は各アスペクト意見が上記識別された製品アスペクト及び対応する意見を識別することと、
上記対応する意見に基づき、上記又は各アスペクト意見を複数の意見クラスの１つに分類し、各意見クラスが異なる意見に関係することと；
上記複数の意見クラスのどの１つがほとんどの上記アスペクト意見を含んでいるかに基づいて、上記識別された製品アスペクト用の上記アスペクト・センチメントを決定することと
を備えた請求項１４の方法。
【請求項１６】
上記複数の意見クラスは、肯定的意見クラス及び否定的意見クラスを含んでいる請求項１５の方法。
【請求項１７】
製品に関連するデータに基づいて上記製品用の変更された階層を生成する装置であって、
少なくとも１つのプロセッサと、
コンピュータ・プログラム・コードを含む少なくとも１つのメモリとを備え、
上記少なくとも１つのメモリ及び上記コンピュータ・プログラム・コードは、少なくとも１つのプロセッサと共に、上記装置に少なくとも、
上記製品用の初期階層を生成し、上記初期階層が複数のノードを備え、各ノードが異なる製品アスペクトを表し、上記複数のノードが異なる製品アスペクトの間の関係に従って相互接続されていることと、
上記データから製品アスペクトを識別することと、
目的関数を計算することにより、上記識別した製品アスペクト用の初期階層における最適な位置を決定することと、
上記初期階層における上記最適な位置に、上記識別した製品アスペクトを挿入して、上記変更した階層を生成することと
を行わせるように構成された装置。
【請求項１８】
コンピュータ・プログラム・コードが蓄積されたコンピュータ読取り可能な蓄積媒体であって、
上記コンピュータ・プログラム・コードをコンピュータが実行すると、上記コンピュータが請求項１〜１６の任意の１つに従って、製品に関連するデータに基づき、上記製品用の変更された階層を生成する方法を実行するコンピュータ読取り可能な蓄積媒体。
【請求項１９】
製品に関連するデータに基づいて製品アスペクトを識別する方法であって、
上記データの第１部分からデータ・セグメントを識別することと、
請求項１〜１６の任意の１つの方法に応じて、上記データの第２部分に基づき、変更された階層を生成することと、
上記データ・セグメントを複数のアスペクト・クラスの１つに分類し、各アスペクト・クラスが上記変更された階層における異なるノードが表す製品アスペクトに関係し、どの製品アスペクトに上記データ・セグメントが関連するかを識別することと
を備えた方法。
【請求項２０】
分類することは、各アスペクト・クラス用の妥当性スコアを決定することを備え、上記妥当性スコアは、上記データ・セグメントが上記アスペクト・クラスに関係した上記製品アスペクトに如何に類似しているかを示す請求項１９の方法。
【請求項２１】
どの製品アスペクトに上記データ・セグメントが関連するかを識別することは、所定しきい値よりも低い妥当性スコアを有するアスペクト・クラスを決定することを備えた請求項２０の方法。
【請求項２２】
製品に関連するデータに基づいて製品アスペクトを識別する装置であって、
少なくとも１つのプロセッサと、
コンピュータ・プログラム・コードを含む少なくとも１つのメモリとを備え、
上記少なくとも１つのメモリ及び上記コンピュータ・プログラム・コードは、少なくとも１つのプロセッサと共に、上記装置に少なくとも、
上記データの第１部分からデータ・セグメントを識別することと、
請求項１７の装置を用いて、上記データの第２部分に基づき、変更された階層を生成することと、
上記データ・セグメントを複数のアスペクト・クラスの１つに分類し、各アスペクト・クラスが上記変更された階層における異なるノードが表す製品アスペクトに関係し、どの製品アスペクトに上記データ・セグメントが関連するかを識別することと
を行わせるように構成された装置。
【請求項２３】
コンピュータ・プログラム・コードが蓄積されたコンピュータ読み取り可能な蓄積媒体であって、
上記コンピュータ・プログラム・コードをコンピュータが実行する際、上記製品に関連するデータに基づき製品アスペクトを識別する方法を上記コンピュータに実行させ、上記方法が請求項１９〜２１の任意の１つに従っているコンピュータ読み取り可能な蓄積媒体。
【請求項２４】
製品に関連するデータから製品アスペクト用のアスペクト・センチメントを決定する方法であって、
上記データの第１部分からデータ・セグメントを識別することと、
請求項１〜１６の任意の１つの方法に応じて、上記データの第２部分に基づき、変更された階層を生成することと、
上記データ・セグメントを複数のアスペクト・クラスの１つに分類し、上記変更された階層内の異なるノードが表す製品アスペクトに各アスペクト・クラスが関係し、どの製品アスペクトに上記データ・セグメントが関連するかを識別することと、
上記データ・セグメントが関連する上記製品アスペクトに対応する意見を上記データ・セグメントから抽出することと、
上記抽出した意見を複数の意見クラスの１つに分類し、各意見クラスが異なる意見に関係し、上記アスペクト・セグメントが１つの意見クラスに関係する上記意見であることと
を備えた方法。
【請求項２５】
上記複数の意見クラスは、肯定的意見クラス及び否定的意見クラスを含む請求項２４の方法。
【請求項２６】
製品に関連するデータから製品アスペクト用のアスペクト・センチメントを決定する装置であって、
少なくとも１つのプロセッサと、
コンピュータ・プログラム・コードを含む少なくとも１つのメモリとを備え、
上記少なくとも１つのメモリ及び上記コンピュータ・プログラム・コードは、少なくとも１つのプロセッサと共に、上記装置に少なくとも、
上記データの第１部分からデータ・セグメントを識別することと、
請求項１７の装置を用いて、上記データの第２部分に基づき、変更された階層を生成することと、
上記データ・セグメントを複数のアスペクト・クラスの１つに分類し、上記変更された階層における異なるノードが表す製品アスペクトに各アスペクト・クラスが関係して、どの製品アスペクトに上記データ・セグメントが関連するかを識別することと、
上記データ・セグメントが関連する上記製品アスペクトに対応する意見を上記データ・セグメントから抽出することと、
上記抽出した意見を複数の意見クラスの１つに分類し、各意見クラスが異なる意見に関係し、上記アスペクト・センチメントが上記１つの意見クラスに関係することと
を行わせるように構成された装置。
【請求項２７】
コンピュータ・プログラム・コードが蓄積されたコンピュータ読み取り可能な蓄積媒体であって、
上記コンピュータ・プログラム・コードをコンピュータが実行する際、上記コンピュータは、製品に関連するデータから製品アスペクト用のアスペクト・センチメントを決定する方法を実行し、上記方法が請求項２４〜２５の任意の１つに従っているコンピュータ読み取り可能な蓄積媒体。
【請求項２８】
製品に関連するデータに基づき製品アスペクトをランク付けする方法であって、
上記データから製品アスペクトを識別することと、
上記データ内の上記製品アスペクトの生成頻度と、上記識別した製品アスペクトの影響の尺度とに基づき、各識別した製品アスペクト用の重み係数を生成することと、
上記生成した重み係数に基づき、上記識別した製品アスペクトをランク付けすることと
を備える方法。
【請求項２９】
上記データから製品アスペクトを識別することは、上記データから１つ以上の名詞句を抽出することを備える請求項２８の方法。
【請求項３０】
上記抽出された名詞句がアスペクト・クラスに関係する製品アスペクトに対応する場合、上記抽出された名詞句を上記アスペクト・クラスに分類することを更に備え、上記アスペクト・クラスが１つ以上の異なる製品アスペクトに関係する請求項２９の方法。
【請求項３１】
多数の異なる抽出した名詞句を互いにクラスタ化することを更に備え、上記多数の異なる抽出した名詞句の各々が対応同義用語を備える請求項２９又は３０の方法。
【請求項３２】
上記データに基づき、識別された製品アスペクト用のアスペクト・センチメントを決定することと、
上記アスペクト・センチメントを用いて、上記識別された製品アスペクトの影響の尺度を決定することと
を更に備える請求項２８〜３１の任意の１つの方法。
【請求項３３】
アスペクト・センチメントを決定することは、
上記データから１つ以上のアスペクト意見を抽出し、上記又は各アスペクト意見が上記識別された製品アスペクト及び対応意見を識別することと、
対応する意見に基づいて上記又は各アスペクト意見を複数の意見クラスの１つに分類し、各意見クラスが異なる意見に関係することと、
上記複数の意見クラスのどの１つが上記ほとんどのアスペクト意見を含んでいるかに基づいて、上記識別された製品アスペクト用の上記アスペクト・センチメントを決定することと
を備える請求項３２の方法。
【請求項３４】
請求項２４の方法に応じて、アスペクト・センチメントを決定することを実行する請求項３２の方法。
【請求項３５】
上記影響の尺度を決定することは、
上記データから上記製品用の製品センチメントを決定し、上記製品センチメントが意見に関係することと、
上記識別した製品アスペクト用の上記アスペクト・センチメントと上記製品用の上記製品センチメントとを比較して、上記影響の尺度を決定することと
を備える請求項３２〜３４の任意の１つの方法。
【請求項３６】
上記製品センチメントを決定することは、
上記データから１つ以上の製品意見を抽出し、上記又は各製品意見が上記製品及び対応意見を識別することと、
対応する意見に基づいて、上記又は各製品意見を複数の意見クラスの１つに分類し、各意見クラスが異なる意見に関係することと、
上記複数の意見クラスのどの１つがほとんどの上記製品意見を含んでいるかに基づいて、上記製品用の上記製品センチメントを決定することと
を備える請求項３５の方法。
【請求項３７】
請求項１９の方法に従って、上記データから製品アスペクトを識別することを実行する請求項２８〜３６の任意の１つの方法。
【請求項３８】
製品に関連するデータに基づき製品アスペクトをランク付けする装置であって、
少なくとも１つのプロセッサと、
コンピュータ・プログラム・コードを含む少なくとも１つのメモリとを備え、
上記少なくとも１つのメモリ及び上記コンピュータ・プログラム・コードは、少なくとも１つのプロセッサと共に、上記装置に少なくとも
上記データから製品アスペクトを識別することと、
上記データ内の上記製品アスペクトの生成頻度と上記識別した製品アスペクトの影響の尺度とに基づき、各識別した製品アスペクト用の重み係数を生成することと、
上記生成した重み付け係数に基づき、上記識別した製品アスペクトをランク付けすること
をさせるように構成された装置。
【請求項３９】
コンピュータ・プログラム・コードが蓄積されたコンピュータ読み取り可能な蓄積媒体であって、上記コンピュータ・プログラム・コードをコンピュータが実行する際、上記製品に関連するデータに基づき製品アスペクトをランク付けする方法を上記コンピュータが実行し、上記方法が請求項２８〜３７の任意の１つに従っているコンピュータ読み取り可能な蓄積媒体。
【請求項４０】
製品に関連するデータから製品センチメントを決定する方法であって、
上記データの第１部分に基づき上記製品に関連するランク付けされた製品アスペクトを請求項２８〜３６の任意の１つの方法に応じて決定することと、
上記データの第２部分から１つ以上の特徴を識別し、上記又は各特徴が、ランク付けされた製品アスペクト及び対応意見を識別することと、
対応する意見に基づき各特徴を複数の意見クラスの１つに分類し、各意見クラスが異なる意見に関係することと、
上記複数の意見クラスのどの１つがほとんどの特徴を含むかに基づき製品センチメントを決定することと
を備えた方法。
【請求項４１】
上記特徴に対応する上記アスペクト・ランク付けに基づき、上記製品センチメントを決定する請求項４０の方法。
【請求項４２】
上記複数の意見クラスは、肯定的意見クラス及び否定的意見クラスを含む請求項４０又は４１の方法。
【請求項４３】
上記データの上記第１部分が上記製品の複数の別々のレビューを備え、上記データの上記第２部分が上記製品の単一のレビューを備える請求項４０〜４２の任意の１つの方法。
【請求項４４】
上記データの上記第２部分が上記製品の複数のレビューを備え、
上記方法が上記データの上記第２部分の内の各レビューをベクトルとして表すことを更に備え、各ベクトルが上記関係したレビュー内の各特徴の存在又は不在を表し、上記特徴に対応する上記アスペクト・ランク付けに基づいて上記ベクトル内で各特徴を重み付けし、
各ベクトルに基づき製品センチメントを決定して、上記データの上記第２部部分内の各レビュー用に製品センチメントを決定する請求項４０〜４２の任意の１つの方法。
【請求項４５】
製品に関連するデータから製品センチメントを決める装置であって、
少なくとも１つのプロセッサと、
コンピュータ・プログラム・コードを含んだ少なくとも１つのメモリとを備え、
上記少なくとも１つのメモリ及び上記コンピュータ・プログラム・コードは、少なくとも１つのプロセッサと共に上記装置に少なくとも
請求項３８の上記装置を用いて、上記データの第１部分に基づき、上記製品に関連しランク付けされた製品アスペクトを決定することと、
上記データの第２部分から１つ以上の特徴を識別し、上記又は各特徴が、ランク付けされた製品アスペクト及び対応意見を識別することと、
各特徴をその対応意見に基づき複数の意見クラスの１つに分類し、各意見クラスが異なる意見に関係することと、
複数の意見クラスのどの１つが上記ほとんどの特徴を含むかに基づき、上記製品センチメントを決定すること
をさせるように構成された装置。
【請求項４６】
コンピュータ・プログラム・コードが蓄積されたコンピュータ読み取り可能な蓄積媒体であって、
上記コンピュータ・プログラム・コードをコンピュータが実行する際、上記コンピュータが上記製品に関連するデータから製品センチメントを決定する方法を実行し、上記方法が請求項４０〜４４の任意の１つに従うコンピュータ読み取り可能な蓄積媒体。
【請求項４７】
製品に関連するデータに基づき製品レビュー要約を生成する方法であって、
請求項２６〜３６の任意の１つに応じて、上記データの第１部分に基づき、上記製品に関連しランク付けされた製品アスペクトを決定することと、
１つ以上のデータ・セグメントを上記データの第２部分から抽出することと、
上記データ・セグメントがランク付けされた製品アスペクトを識別するか且つ対応意見を含んでいるかに基づき、上記又は各抽出されたデータ・セグメント用の妥当性スコアを計算することと、
１つ以上の上記抽出されたデータ・セグメントを備える製品レビュー要約を、それらの夫々の妥当性スコアに応じて生成することと
を備えた方法。
【請求項４８】
抽出されたデータ・セグメントの上記妥当性スコアは、上記データ・セグメントが識別した上記ランク付けされた製品アスペクトの上記ランクに依存する請求項４７の方法。
【請求項４９】
抽出されたデータ・セグメントの上記妥当性スコアは、その対応する意見が上記製品の全体的な意見に一致するか否かに依存する請求項４７又は４８の方法。
【請求項５０】
抽出されたデータ・セグメント用の上記妥当性スコアを所定のしきい値と比較することと、
上記比較に従って、上記抽出されたデータ・セグメントを上記製品レビュー要約内に含ませることと
を更に備えた請求項４７〜５０の任意の１つの方法。
【請求項５１】
製品に関連するデータに基づき製品レビュー要約を生成する装置であって、
少なくとも１つのプロセッサと、
コンピュータ・プログラム・コードを含んだ少なくとも１つのメモリとを備え、
上記少なくとも１つのメモリ及び上記コンピュータ・プログラム・コードは、少なくとも１つのプロセッサと共に、装置に少なくとも
請求項３８の装置を用いて、上記データの第１部分に基づき上記製品に関連してランク付けされた製品アスペクトを決定することと、
上記データの第２部分から１つ以上のデータ・セグメントを抽出することと、
上記データ・セグメントがランク付けされた製品アスペクトを識別し且つ対応意見を含んでいるかに基づき、上記又は各抽出されたデータ・セグメント用の妥当性スコアを計算することと、
１つ以上の上記抽出されたデータ・セグメントを備える製品レビュー要約をこれらの各妥当性スコアに応じて生成すること
をさせるように構成された装置。
【請求項５２】
コンピュータ・プログラム・コードが蓄積されたコンピュータ読み取り可能な蓄積媒体であって、
上記コンピュータ・プログラム・コードをコンピュータが実行する際、上記コンピュータが上記製品に関連するデータに基づき製品レビュー要約を生成する方法を実行し、上記方法が請求項４７〜５０の任意の１つに従っているコンピュータ読み取り可能な蓄積媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
種々の実施例は、製品に関連するデータを体系化する方法、装置及びコンピュータ読み取り可能な媒体に関する。特に、実施例は、製品に関連するデータに基づいて製品の変更された階層を生成する方法；製品に関連するデータに基づいて製品アスペクトを識別する方法；製品に関連するデータから製品アスペクト用のアスペクト・センチメント（sentiment）を決定する方法；製品に関連するデータに基づいて製品アスペクトをランク付けする方法；製品に関連するデータから製品センチメントを決定する方法；製品に関連するデータに基づいて製品レビュー要約を生成する方法；並びに対応する装置及びコンピュータ読み取り可能な媒体と一緒になったものに関する。
【背景技術】
【０００２】
製品に関連するデータを体系化することは、データを一層理解し易くする。このデータは、テキスト、図形、表などを含んでもよい。例えば、データが体系化されていれば、データ内のメッセージ又は情報は、明瞭になる。体系化の方法に応じて、データ内の異なるメッセージ又は情報は、明瞭になるかもしれない。データの量が増えると、データ内のメッセージ、情報、テーマ、主題、傾向を識別するために、データを体系化する必要がある。
【０００３】
製品に関するデータは、この製品の１つ以上の異なるアスペクト（即ち、特徴）を参照してもよい。例えば、製品が携帯電話ならば、具体的な製品アスペクトは、ユーザビリティ、サイズ、バッテリー性能、処理性能及び重さを含んでもよい。このデータは、製品の、より特定的には、製品の個別のアスペクトのコメント又はレビューを含んでもよい。
【概要】
【０００４】
第１態様は、製品に関連するデータに基づいて、製品用の変更された階層を生成する方法を提供することである。この方法は；製品の初期階層を生成し、この初期階層が複数のノードを含んでおり、各ノードが異なる製品アスペクトを表し、異なる製品アスペクトの間の関係に基づいて複数のノードが相互に連結されることと：このデータから製品アスペクトを識別することと；目的関数を計算して、識別した製品アスペクト用の初期階層において最適位置を決定することと；識別した製品アスペクトを初期階層内の最適位置に挿入して、変更した階層を生成することとを備えている。
【０００５】
第２態様は、製品に関連するデータに基づいて製品の変更された階層を生成する装置を提供することである。この装置は；少なくとも１つのプロセッサと；コンピュータ・プログラム・コードを含む少なくとも１つのメモリとを備えている。この少なくとも１つのメモリ及びコンピュータ・プログラム・コードは、少なくとも１つのプロセッサと共に、少なくとも以下のことを装置に行わすように構成されている。この装置が行うことは、製品の初期階層を生成することであり、初期階層が複数のノードを備え、各ノードが異なる製品アスペクトを表し、複数のノードが異なる製品アスペクトの間の関係に従って相互接続されている。更に、上述の装置が行うことは、データから製品アスペクトを識別することと；目的関数を計算することにより、識別した製品アスペクトの初期階層における最適な位置を決定することと；初期階層における最適な位置に、識別した製品アスペクトを挿入して、変更した階層を生成することを備える。
【０００６】
第３態様は、コンピュータ・プログラム・コードが蓄積されたコンピュータ読取り可能な蓄積媒体を提供することである。このコンピュータ・プログラム・コードをコンピュータが実行する際に、製品に関連するデータに基づき製品に対して変更された階層を生成する方法をコンピュータが実行するが、この方法は第１態様に従っている。
【０００７】
第４態様は、製品に関連するデータに基づいて製品アスペクトを識別する方法を提供することである。この方法は；データの第１部分からデータ・セグメントを識別し；データの第２部分に基づき変更された階層を第１部分に応じて生成し；データ・セグメントを複数のアスペクト・クラスの１つに分類する。なお、各アスペクト・クラスは、変更された階層における異なるノードが表す製品アスペクトに関係し、どの製品アスペクトにデータ・セグメントが関連するかを識別する。
【０００８】
第５態様は、製品に関連するデータに基づいて製品アスペクトを識別する装置を提供することである。この装置は；少なくとも１つのプロセッサと；コンピュータ・プログラム・コードを含む少なくとも１つのメモリとを備えている。これら少なくとも１つのメモリ及びコンピュータ・プログラム・コードは、少なくとも１つのプロセッサと共に、装置に少なくとも次のことをさせる。すなわち、データの第１部分からデータ・セグメントを識別し；第２アスペクトの装置を用いて、データの第２部分に基づき変更された階層を生成し；データ・セグメントを複数のアスペクト・クラスの１つに分類する。なお、各アスペクト・クラスは、変更された階層における異なるノードが表す製品アスペクトに関係し、どの製品アスペクトにデータ・セグメントが関連するかを識別する。
【０００９】
第６態様は、コンピュータ・プログラム・コードが蓄積されたコンピュータ読み取り可能な蓄積媒体を提供することである。このコンピュータ・プログラム・コードをコンピュータが実行する際、製品に関連するデータに基づき製品アスペクトを識別する方法をコンピュータが実行するが、この方法は第４態様に従っている。
【００１０】
第７態様は、製品に関連するデータから製品アスペクト用のアスペクト・センチメントを決定する方法を提供することである。この方法は；データの第１部分からデータ・セグメントを識別し；データの第２部分に基づき、変更された階層を第１アスペクトに応じて生成し；データ・セグメントを複数のアスペクト・クラスの１つに分類し、変更された階層内の異なるノードが表す製品アスペクトに各アスペクト・クラスが関係して、どの製品アスペクトにデータ・セグメントが関連するかを識別し；データ・セグメントが関連する製品アスペクトに対応する意見をデータ・セグメントから抽出し；抽出した意見を複数の意見クラスの１つに分類し、各意見クラスが異なる意見に関係し、アスペクト・セグメントが１つの意見クラスに関係する意見である。
【００１１】
第８態様は、製品に関連するデータから製品アスペクト用のアスペクト・センチメントを決定する装置を提供することである。この装置は；少なくとも１つのプロセッサと；コンピュータ・プログラム・コードを含む少なくとも１つのメモリとを備えている。この少なくとも１つのメモリ及びコンピュータ・プログラム・コードは、少なくとも１つのプロセッサと共に、装置に少なくとも次のことをさせるように構成されている。すなわち、データの第１部分からデータ・セグメントを識別し；第２アスペクトの装置を用いて、データの第２部分に基づき、変更された階層を生成し；データ・セグメントを複数のアスペクト・クラスの１つに分類し、変更された階層における異なるノードが表す製品アスペクトに各アスペクト・クラスが関係して、どの製品アスペクトにデータ・セグメントが関連するかを識別し；データ・セグメントに関連する製品アスペクトに対応する意見をデータ・セグメントから抽出し；抽出した意見を複数の意見クラスの１つに分類し、各意見クラスが異なる意見に関係し、アスペクト・センチメントが１つの意見クラスに関係する。
【００１２】
第９態様は、コンピュータ・プログラム・コードが蓄積されたコンピュータ読み取り可能な蓄積媒体を提供することである。このコンピュータ・プログラム・コードをコンピュータが実行する際、製品に関連するデータから、製品アスペクト用のアスペクト・センチメントを決定する方法をコンピュータが実行するが、この方法は第７態様に従っている。
【００１３】
第１０態様は、製品に関連するデータに基づき製品アスペクトをランク付けする方法を提供することである。この方法は；データから製品アスペクトを識別し；データ内の製品アスペクトの生成頻度と識別した製品アスペクトの影響の尺度とに基づき各識別した製品アスペクト用の重み係数を生成し；生成した重み係数に基づき、識別した製品アスペクトをランク付けする。
【００１４】
第１１態様は、製品に関連するデータに基づき製品アスペクトをランク付けする装置を提供することである。この装置は；少なくとも１つのプロセッサと；コンピュータ・プログラム・コードを含む少なくとも１つのメモリとを備えている。この少なくとも１つのメモリ及びコンピュータ・プログラム・コードは、少なくとも１つのプロセッサと共に、装置に少なくとも次のことをさせるように構成されている。すなわち、データから製品アスペクトを識別し；データ内の製品アスペクトの生成頻度と識別した製品アスペクトの影響の尺度とに基づき、各識別した製品アスペクト用の重み係数を生成し；この生成した重み付け係数に基づき、識別した製品アスペクトをランク付けする。
【００１５】
第１２態様は、コンピュータ・プログラム・コードが蓄積されたコンピュータ読み取り可能な蓄積媒体を提供することである。このコンピュータ・プログラム・コードをコンピュータが実行する際、製品に関連するデータに基づき製品アスペクトをランク付けする方法をコンピュータが実行するが、この方法は第１０態様に従っている。
【００１６】
第１３態様は、製品に関連するデータから製品センチメントを決定する方法を提供することである。この方法は；データの第１部分に基づき製品に関連するランク付けされた製品アスペクトを第１０態様に応じて決定し；データの第２部分から１つ以上の特徴を識別し、その特徴又は各特徴が、ランク付けされた製品アスペクト及び対応意見を識別し；対応する意見に基づき各特徴を複数の意見クラスの１つに分類し、各意見クラスが異なる意見に関係し；複数の意見クラスのどの１つがほとんどの特徴を含むかに基づき製品センチメントを決定する。
【００１７】
第１４態様は、製品に関連するデータから製品センチメントを決める装置を提供することである。この装置は；少なくとも１つのプロセッサと；コンピュータ・プログラム・コードを含んだ少なくとも１つのメモリとを備えている。この少なくとも１つのメモリ及びコンピュータ・プログラム・コードは、少なくとも１つのプロセッサと共に装置に少なくとも次のことをさせるように構成されている。すなわち、第１１態様の装置を用いて、データの第１部分に基づき製品に関連してランク付けされた製品アスペクトを決定し；データの第２部分から１つ以上の特徴を識別し、この１つ以上の特徴が、ランク付けされた製品アスペクト及び対応意見を識別し；各特徴をその対応意見に基づき複数の意見クラスの１つに分類し、各意見クラスが異なる意見に関係し；複数の意見クラスのどの１つがほとんどの特徴を含むかに基づき製品センチメントを決定する。
【００１８】
第１５態様は、コンピュータ・プログラム・コードが蓄積されたコンピュータ読み取り可能な蓄積媒体を提供することである。このコンピュータ・プログラム・コードをコンピュータが実行する際、製品に関連するデータから製品センチメントを決定する方法をコンピュータが実行するが、この方法は第１３態様に従っている。
【００１９】
第１６態様は、製品に関連するデータに基づき製品レビュー要約を生成する方法を提供することである。この方法は；データの第１部分に基づく製品に関連してランク付けされた製品アスペクトを第１０態様に応じて決定し；１つ以上のデータ・セグメントをデータの第２部分から抽出し、データ・セグメントがランク付けされた製品アスペクトを識別するか且つ対応意見を含んでいるかに基づき、その抽出されたデータ・セグメント又は各抽出されたデータ・セグメント用の妥当性スコアを計算し；１つ以上の抽出されたデータ・セグメントを備える製品レビュー要約を、それらの夫々の妥当性スコアに応じて生成する。
【００２０】
第１７態様は、製品に関連するデータに基づき製品レビュー要約を生成する装置を提供することである。この装置は；少なくとも１つのプロセッサと；コンピュータ・プログラム・コードを含んだ少なくとも１つのメモリとを備えている。この少なくとも１つのメモリ及びコンピュータ・プログラム・コードは、少なくとも１つのプロセッサと共に、装置に少なくとも次のことをさせるように構成されている。すなわち、第１１態様の装置を用いて、データの第１部分に基づき製品に関連してランク付けされた製品アスペクトを決定し；データの第２部分から１つ以上のデータ・セグメントを抽出し、この抽出されたデータ・セグメント又は各抽出されたデータ・セグメント用の妥当性スコアを、データ・セグメントがランク付けされた製品アスペクトを識別し且つ対応意見を含んでいるかに基づき計算し；１つ以上の抽出されたデータ・セグメントを備える製品レビュー要約をこれらの各妥当性スコアに応じて生成する。
【００２１】
第１８態様は、コンピュータ・プログラム・コードが蓄積されたコンピュータ読み取り可能な蓄積媒体を提供することである。このコンピュータ・プログラム・コードをコンピュータが実行する際、製品に関連するデータに基づき製品レビュー要約を生成する方法をコンピュータが実行するが、この方法は第１６態様に従っている。
【００２２】
１つの態様、例えば、方法の更なる特徴及び利点は、以下の説明において、対応する態様、例えば、対応する装置又は対応するコンピュータ読み取り可能な媒体に等しく適用できるので更に説明することが理解できよう。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
本発明の実施例は、例示のためのみであり図面に関連した以下の説明から当業者にはより良く理解でき且つ容易に明らかになろう。なお、同様な参照符号は、同様な素子に関連する。
【００２４】
【図１】図１は、ウィキペディアからの例示的な製品仕様書を示す。
【図２】図２は、CNet.comからの例示的な製品仕様書を示す。
【図３ａ】図３ａは、実施例による階層体系化用のフレームワークの流れ図である。
【図３ｂ】図３ｂは、実施例によるアイフォーン３Ｇ製品の例示的な階層体系を示す。
【図４】図４は、ウェブサイトViewpints.comからの例示的な消費者のレビューを示す。
【図５】図５は、ウェブサイトReevoo.comからの例示的な消費者のレビューを示す。
【図６】図６は、実施例による製品アスペクト識別用のフレームワークの流れ図を示す。
【図７】図７は、オープン・ディレクトリー・プロジェクト（ＯＤＰ）からの例示的な外部言語学リソースを示す。
【図８】図８は、WordNetからの例示的な外部言語学リソースを示す。
【図９】図９は、実施例によるセンチメント分類用のフレームワークの流れ図を示す。
【図１０】図１０は、例示的な製品レビュー・データセットの統計に関連する評価データを示し、＃がレビュー／センテンスの番号を示す。
【図１１】図１１は、例示的な外部言語学リソースの統計に関連する評価データを示す。
【図１２】図１２は、フリー・テキストのレビュー用の製品アスペクト識別の能力に関連する評価データを示す。
【図１３】図１３は、アスペクト階層生成の性能に関連する評価データを示す。なお、ｗ／Ｈが初期階層のある方法を示し、ｗ／ｏＨが初期階層のない方法を示すことに留意されたい。
【図１４】図１４は、初期階層の異なる割合の影響に関連する評価データを示す。
【図１５】図１５は、単一基準を除去したときの多様な最適化基準、即ち、Ｆ１-尺度での変化％に関連した評価データを示す。
【図１６】図１６は、意味論的遠隔学習用の言語特徴の影響に関連する評価データを示す。
【図１７】図１７は、意味論的遠隔学習用の外部言語学リソースの影響に関連する評価データを示す。
【図１８】図１８は、アスペクト・レベルの意味論的分類の性能に関連する評価データを示す。
【図１９】図１９は、実施例により生成した階層による製品アスペクト識別用のフレームワークの流れ図である。
【図２０】図２０は、生成した階層の援助によるアスペクト識別の性能に関連する評価データを示す。
【図２１】図２１は、階層の援助による暗黙的なアスペクト識別の性能に関連する評価データを示す。
【図２２】図２２は、実施例により階層を用いるアスペクト用のセンチメント分類のフレームワークの流れ図である。
【図２３】図２３は、階層の援助によるアスペクト・レベルのセンチメント分類の性能に関連する評価データを示す。
【図２４】図２４は、例示的製品のアイフォーン３ＧＳの多くの例のアスペクトを示す。
【図２５】図２５は、実施例によるアスペクトのランク付け用のフレームワークの流れ図である。
【図２６】図２６は、実施例による確率的なアスペクトのランク付けアルゴリズムの擬似的コードを示す。
【図２７】図２７は、NDCG@5の観点からのアスペクトのランク付けの性能に関連した評価データを示す。
【図２８】図２８は、NDCG@10の観点からのアスペクトのランク付けの性能に関連した評価データを示す。
【図２９】図２９は、NDCG@15の観点からのアスペクトのランク付けの性能に関連した評価データを示す。
【図３０】図３０は、アイフォーン３ＧＳ用の４つの方法によりランク付けした上位１０のアスペクトを示す表を備える評価データを示す。
【図３１】図３１は、例示的製品アイフォーン４の例示的レビュー・ドキュメントを示す。
【図３２】図３２は、実施例によるアスペクトのランク付け結果によるドキュメント・レベルのセンチメント分類用のフレームワークの流れ図である。
【図３３】図３３は、３つの特徴重み付け方法、即ち、ブール、用語頻度（ＴＦ）、我々が提案したアスペクトのランク付けのＡＲ重み付けによるドキュメント・レベルのセンチメント分類の性能に関連する評価データを示す。
【図３４】図３４は、実施例によるアスペクトのランク付け結果での抽出レビュー要約用のフレームワークの流れ図である。
【図３５】図３５のａ及びｂは、ルージュ１（３５ａ）及びルージュ２（３５ｂ）に関しての抽出レビュー要約の性能に関連する評価データを示す。
【図３６】図３６は、製品アイフォーン３ＧＳでのサンプル抽出要約を示す表を備える評価データを示す。
【図３７】図３７は、実施例によるコンピュータ・ネットワーク装置の回路図である。
【詳細な説明】
【００２５】
種々の実施例は、製品に関連するデータを体系化する方法、装置、及びコンピュータ読み取り可能な媒体に関する。特に、実施例は、変更された階層を生成する方法、製品アスペクトを識別する方法、アスペクト・センチメントを決定する方法、製品アスペクトをランク付けする方法、製品センチメントを決定する方法、製品レビュー要約を生成する方法、対応する装置、及びコンピュータ読み取り可能な媒体に関する。
【００２６】
以下の説明のいくつかの部分は、コンピュータ・メモリ内のデータでの動作のアルゴリズムと機能的又は象徴的な表現に関して明示的又は暗黙的に示されている。これらアルゴリズム的な説明と機能的又は象徴的な表現とは、データ処理技術にて当業者が用いる手段であり、当該技術で熟練した他の者にもその成果の内容を最も効果的に伝える。ここでのアルゴリズムは、一般的に、所望結果に導くステップの自己矛盾のないシーケンスである。これらステップは、蓄積、伝送、組み合わせ、比較、及びその他の操作が可能な電気的、磁気的又は光学的信号の如き物理量の物理的操作を必要とするものである。
【００２７】
そうでなければ特に述べない限り、また、以下の記載から明らかなように、本明細書を通して、「識別する」、「抽出する」、「ランク付けする」、「計算する」、「決定する」、「交換する」、「生成する」、「挿入する」、「分類する」、「出力する」などの如き用語を用いた説明は、コンピュータ・システム又は類似の電子装置の動作及び処理についてであり、また、コンピュータ・システム内の物理量として示されるデータを、コンピュータ・システム又は他の情報蓄積、伝送又は表示装置内の物理量として同様に示される他のデータに操作及び変換することが明らかであろう。
【００２８】
また、本明細書は、これら方法の動作を実行する装置を開示している。かかる装置は、必要な目的のために特に構成してもよいし、又は、コンピュータ内に蓄積されたコンピュータ・プログラムが選択的に起動又は再構成する汎用コンピュータ又は他の装置で構成されてもよい。ここで示すアルゴリズム及び表示は、任意特定のコンピュータ又は他の装置に本質的に関連するものではない。ここでの技術に応じて、プログラムと共に種々の汎用マシーンを用いてもよい。代わりに、必要な方法ステップを実行する一層特定的な装置の構成も適切であろう。従来の汎用コンピュータの構造は、以下の説明から明らかであろう。
【００２９】
さらに、本明細書は、コンピュータ・プログラムを暗黙的に開示している。ここで説明する方法の個別のステップがコンピュータ・コードの結果におきかえられているだろうことが当業者には明らかであろう。コンピュータ・プログラムは、任意特定のプログラム言語及びその実施に限定することを意図するものではない。種々のプログラム言語及びそのコードを用いて、ここで開示する技術を実現してもよいことが明らかであろう。さらに、コンピュータ・プログラムは、任意特定の制御の流れに限定することを意図するものではない。本発明の精神又は範囲を逸脱することなく、異なる制御の流れを用いることができる多くの他の多様なコンピュータ・プログラムが存在する。
【００３０】
さらに、コンピュータ・プログラムの１つ以上のプログラムを連続ではなく並列に実行してもよい。かかるコンピュータ・プログラムは、任意のコンピュータ読み取り可能な媒体に蓄積してもよい。コンピュータ読み取り可能な媒体は、汎用コンピュータとインタフェースするのに適する磁気又は光のディスク、メモリ・チップ又は他の蓄積装置の如き蓄積装置を含んでよい。コンピュータ読み取り可能な媒体は、インターネット・システムで例示される如きハードワイヤ媒体を、又はＧＳＭモバイル電話システムで例示される如き無線媒体を含んでもよい。かかる汎用コンピュータにロードされ実行されるコンピュータ・プログラムは、好ましい方法のステップを実施する装置にて効果的な結果を出す。
【００３１】
［階層フレームワークの全体像］
ある製品に対して、階層は、数百の製品アスペクトを一般的に類別する。例えば、アイフォーン３ＧＳは、「ユーザビリティ」、「デザイン」、「アプリケーション」、「３Ｇネットワーク」などの３００以上のアスペクト（図２４を参照）を有する。いくつかのアスペクトは、他よりも重要であり、結果としての消費者の意志決定と共に、会社の製品開発戦略に大きな影響を与える。例えば、「ユーザビリティ」及び「バッテリー」の如きアイフォーン３ＧＳのいくつかのアスペクトは、ほとんどの消費者の関心事であり、「ＵＳＢ」の如き他のアスペクトよりも重要であろう。カメラ製品にとっては、「レンズ」及び「画質」の如きアスペクトは、カメラの消費者の意見に大きな影響を与え、「ａ／ｖケーブル」及び「リスト・ストラップ」の如きアスペクトよりも重要である。それ故、製品の重要なアスペクトを識別することは、消費者及び会社の両方に役立つ。消費者は、重要なアスペクトに一層注意を払うことによって賢い購買決断を都合よく行う一方、会社は、これらアスペクトの品質を改善することに焦点を当てると共に、製品の評判を効果的に強調することができる。一般に、多くのレビューから製品の重要なアスペクトを手作業で識別することは、人々にとって実用的ではない。
【００３２】
種々の実施例は、製品に関連するデータの体系化に関する。特に、実施例は、変更した階層を生成する方法、製品アスペクトを識別する方法、アスペクト・センチメントを決定する方法、対応装置、及びコンピュータ読み取り可能な媒体に関する。
【００３３】
「製品」とは、例えば、家庭用電化製品、食品、衣料、車両、家具などの如き任意の販売商品又は品目でもよい。より限定的には、製品は、携帯電話でもよい。
【００３４】
「データ」とは、例えば、仕様書、レビュー、概況報告書、取扱説明書、製品説明書、製品に関する記事などの如く製品に関連する任意の情報を含んでもよい。データは、テキスト、図形、表など、又はこれらの任意の組合せを含んでもよい。データは、一般に製品を、特定的には個別の製品アスペクト（即ち、特徴）を参照してもよい。データは、製品及びその製品アスペクトについての意見（即ち、考察）又はコメントを含んでもよい。意見は、個別的（例えば、良い又は悪い、若しくは１〜１０の整数尺度）又は事実上の連続的でもよい。製品、意見及びアスペクトは、テキスト、図形、表又はこれらの任意の組合せとしてのデータから導いてもよい。
【００３５】
以下の実施例において、データは、製品のレビュー（例えば、消費者のレビュー）を含んでもよい。これらレビューは、体系化されておらず、ナビゲーション及び知識の習得において困難さを伴うかもしれない。
【００３６】
データからレビュー階層を生成する課題のために、存在論学習のドメインにおける従来方法を参照することが可能である。この存在論学習は、先ず、テキストから概念を識別し、次に、パターン・ベース又はクラスタ化ベースの方法の何れかを用いて、これら概念の間の親子関係を決定する。しかし、パターン・ベース方法は、通常、概念間の親子関係の矛盾に悩まされる一方、クラスタ化ベース方法は、しばしば、低い精度の結果となる。よって、これらの方法を直接用いてレビューからアスペクト階層を生成することによって、その結果の階層は、通常、不正確で、不満足なレビュー体系となる。さらに、生成した階層は、ある副主題が存在すると期待するユーザの情報必要性と一致しないかもしれない。
【００３７】
一方、製品のドメイン知識は、Ｗｅｂ上で利用可能かもしれない。ドメインの知識は、ある製品に関する情報として理解できるかもしれない。この情報は、パブリック・ドメインから得てもよい。この知識は、ユーザの重要な情報の必要性に答えられるかもしれない広範な構造を提供するかもしれない。例えば、フォーラム・ウェブサイトCNet.comには、２４８,４７４以上の製品仕様書がある。図１及び図２は、ウィキペディア（www.wikipedia.com）及びCNet.comでの携帯電話製品「アイフォーン３ＧＳ」の製品仕様書を示す。これら製品仕様書は、いくつかの製品アスペクト２（即ち、製品アスペクト又は特徴）をカバーし、アスペクト２の間の大雑把な親子関係４を提供する。かかるドメイン知識は、製品アスペクトを階層に体系化するのを援助するのに有用である。ドメイン知識から得た初期階層は、レビュー体系の広範な構造にとって良好である一方、これは、しばしば大雑把で、レビュー（例えば、消費者レビュー）でコメントされた特定の製品アスペクトをカバーしない。さらに、階層のいくつかのアスペクトは、ユーザがレビューに関心ないかもしれない。両方の世界での最良の利点を得るために、製品における広いユーザの関心を反映する初期ドメイン知識構造と、関心事の現在の興味及び手段をユーザに示すレビューの配布とを統合することが可能である。それ故、現在のユーザの意見及び関心を反映する変更された階層に初期レビュー階層を展開することができる。
【００３８】
実施例は、ドメイン知識（例えば、製品仕様書）と製品に関連するデータ（例えば、消費者レビュー）を同時に生かすことにより、レビュー階層体系を生成するドメイン補助アプローチを提供する。この実施例のフレームワークを図３の流れ図に示す。
【００３９】
１００にて、ドメイン知識を求めて、ある製品のコース記述を決定する。例えば、ドメイン知識は、ウィキペディア又はCNetの如き１つ以上のインターネット・サイトから得てもよい。１０２にて、このドメイン知識を用いて、初期アスペクト階層、即ち、製品に関連する製品アスペクトを体系化する階層を取り込む。１００及び１０２を直列又は並列の何れかとして、１０４にて、例えば、１つ以上のインターネット・サイトから製品に関連するデータ（例えば、消費者レビュー）を得る。１０６にて、得たデータを用いて、製品に関連する製品アスペクトを識別する。
【００４０】
１０８にて、１０２にて発展させた初期階層と、１０６にて識別した製品アスペクトとに基づいて、変更した階層を生成する。実施例において、最適化アプローチを用いて、１０６にて識別したアスペクトを１０２にて発展させた初期階層の最適位置に付加的に挿入して、全てのアスペクト、即ち、変更したアスペクトを含むアスペクト階層を得る。この方法において、１０４にて得たデータを、１０８にて展開した変更された階層内の対応アスペクト・ノードに体系化する。１つ以上の基準を最適化するつもりの目的関数を計算することによって、アスペクト用の最適位置を得る。実施例において、多数基準最適化を実行する。
【００４１】
１１０にて、センチメント分類を実行して、アスペクトについての消費者の意見を決定する。製品に関連するデータから意見を抽出してもよい。１１２にて、センチメントを階層に追加して、より詳細な階層体系化を得る、即ち、これらの１つが意見又はセンチメントを含んでいる。実施例において、表示スクリーンを有する汎用コンピュータ、又は表示スクリーンを有する特別設計のハードウェア装置によって、この方法を実行してもよい。よって、１１２にて、変更した階層を表示スクリーンに送って、人間のユーザ向けに表示してもよい。図３ｂは、実施例による変更された階層を示す。
【００４２】
図３ｂの実施例において、階層は、特定の製品（例えば、アイフォーン３Ｇ）に関連し、多数のノードを含んでいる。ここで、各ノードは、異なる製品アスペクトを表す。例えば、ノード１２０（製品アスペクト「ソフトウェア」を表す）及びノード１２２（製品アスペクト「マルチメディア」を表す）が示される。ノード１２０及び１２２は、結合１２２で互いに接続されるノード対を表す。結合１２４は、ノード１２０及び１２２が表す製品アスペクト間の親子関係を示す。ノード１２０が子ノード１２２（即ち、マルチメディア）よりも根ノードに近いので、親ノードはノード１２０（即ち、ソフトウェア）である。階層の葉、即ち、端部（例えば、１２８及び１３０）は、葉が繋がったノードの製品アスペクトについての意見を表してもよい。
【００４３】
種々の実施例は、製品に関連するデータ（例えば、消費者レビュー）に関連するデータに基づき、製品用の変更された階層を生成する方法を提供する。この方法は、以下を含む。製品用の初期階層が生成される。この初期階層は、複数のノードを備える。各ノードは、異なる製品アスペクトを表す。異なる製品アスペクト間の関係に従って、複数のノードが相互接続されている。製品アスペクトは、データから識別される。目的関数を計算して、識別した製品アスペクト用の初期階層における最適位置を決定する。識別した製品アスペクトを初期階層内の最適位置に挿入して、変更された階層を生成する。
【００４４】
実施例において、製品の仕様書、例えば、ウィキペディア又はCNetの如きウェブサイトから得た仕様書に基づき、初期階層を生成する。
【００４５】
実施例において、初期階層は、１つ以上のノード対を備えており、各ノード対は、互いに接続された親ノード及び子ノードを有して、親子関係を示している。実施例において、初期階層は、根ノードを備えており、そのノード対又は各ノード対の親ノードは、根ノードに最も近いノードである。これは、近接の観点から最も近く、又は、根ルートへの最小の介在ノードの観点からも最も近い。
【００４６】
実施例において、識別した製品アスペクトを初期階層に挿入することは、識別した製品アスペクトを既存のノードに関係させることであり、識別した製品アスペクトを既存のノードが表すことを示す。実施例において、識別した製品アスペクトを初期階層に挿入することは、新たなノードを初期階層に相互接続し、識別した製品アスペクトを新たなノードに関係させて、識別した製品アスペクトを新たなノードが表すことを示す。例えば、挿入前に、ノードＡをノードＢに接続して、ノード対を形成してもよい。ノードＡが親ノードでもよく、ノードＢが子ノードでもよい。例えば、ノードＡが製品アスペクト「ハードウェア」を表してもよく、ノードＢが製品アスペクト「メモリ」を表してもよい。新たなノードは、新たな製品アスペクト「容量」、即ち、メモリ容量に関係してもよい。よって、新たなノードＣをノードＢの子として追加してもよいので、「容量」は、親特徴「メモリ」の子特徴である。
【００４７】
［階層的な体系のフレームワーク］
図３に示すように、実施例は、４つの構成要素、即ち、（ａ）初期アスペクト階層取込み；（ｂ）製品アスペクト識別；（ｃ）アスペクト階層生成；（ｄ）製品アスペクトについてのセンチメント分類を含んでいる。以下は、いくつかの表記法を定義すると共に、これら構成要素を詳しく述べている。
【００４８】
［予備及び表記法］
実施例において、アスペクト階層は、１組のノードから成るツリーであってもよい。各ノードは、固有の製品アスペクトを表してもよい（又は、関係してもよい）。さらに、これらノードとそれらが表すアスペクトとの間に１組の親子関係Ｒがあってもよい。例えば、２つの隣接したノードを相互接続して、これら２つのノード（又はノード対）が表す２つのアスペクトの間の親子関係を示してもよい。親ノードは、階層の根ノードに最も近いノードでもよい。実施例において、最も近いとは、物理的に近い、又は、中間に少数ノードがあることを単に意味してもよい。
【００４９】
実施例において、製品の消費者レビューを与えると、A = {a1,...,ak }は、レビューにてコメントされた製品アスペクトを示す。H 0 (A 0 ,R0 ）は、ドメイン知識から取込んだ初期階層を示す。それは、１組のアスペクトA 0及び関係R 0を含んでいる。種々の実施例は、アスペクト階層H(A,R)を構成するつもりであり、A及びそれらの親子関係Rにおける全てのアスペクトを含むので、全ての消費者レビューを階層的に体系化できる。H 0が空（カラ）である点に留意されたい。
【００５０】
［初期階層取込み］
上述の如く、いくつかのフォーラムのウェブ・サイト（例えば、ウィキペディア、CNet）における製品仕様書は、いくつかの製品アスペクトと、これらアスペクトの間の大雑把な親子関係とをカバーする。かかるドメイン知識は、アスペクトの階層への体系化を援助するのに有用である。
【００５１】
実施例において、初期アスペクト階層は、製品仕様書から自動的に取り込まれる。この方法は、先ず、製品記述をカバーするウェブ・ページ領域を識別し、このウェブ・ページから無関係な内容を除去する。次に、それは、HTMLタグに基づき製品情報を含む領域を解析し、そのアスペクトと共にそれらの構造を識別する。アスペクト及びそれらの構造を活用して、初期アスペクト階層を生成する。
【００５２】
［製品アスペクト識別］
図４及び５に示すように、消費者レビューは、フォーラムのウェブサイトについての異なるフォーマットから成る。例えば、CNet.comの如きウェブサイトは、製品の全体的な格付けを行うことと、いくつかの製品アスペクトについての要約データ、又は簡潔な肯定及び否定の意見（即ち、賛否両論）を提供すると共にフリー・テキスト１５６内の詳細レビューのパラグラフを書くことを消費者に要求する。図４により具体的に示されるように、Viewpoint.comの如きいくつかの他のウェブサイトは、全体的な格付け１５０、見出しのようなタイトル１５２、フリー・テキストのレビューのパラグラフ１５４を単に依頼する。図５で一層具体的に示されるように、Reevoo.comの如きいくつかの他のウェブサイトは、全体的な格付け１５８と、いくつかのアスペクトについての簡潔な肯定的１６０及び否定的意見１６２を含む。
【００５３】
要約すれば、全体的な格付けの傍ら、消費者レビューは、要約データ（例えば、賛否両論）、フリー・テキストのレビュー、又は両方から構成されてもよい。要約データ（例えば、賛否両論のレビュー）にとって、頻繁な名詞用語を抽出して、アスペクトを識別してもよい。この方法において、要約データから頻繁な名詞用語を抽出することにより高精度のアスペクトを得ることが可能である。さらに、これら頻繁な用語は、フリー・テキストのレビューにおけるアスペクトを識別するのに役立つ。
【００５４】
図６は、実施例による製品アスペクトを識別する方法の流れ図である。この方法の詳細を以下に説明する。
【００５５】
２００にて、上述に提案したように、消費者レビューを得る。この実施例において、消費者レビューは、ある製品に関連するデータを表すことが理解できよう。このデータは、種々のインターネット・サイトから得てもよい。２０２にて、２００で得たデータからデータ・セグメントを抽出する。例えば、２００にて得た各消費者レビューのフリー・テキスト・レビュー部分１５４は、センテンスに分けてもよい。２０４にて、例えば、スタンフォード構文解析ツールを用いて、各データ・セグメント（例えば、センテンス）を解析してもよい。この解析動作を用いて、データから無関係な内容を識別し除去してもよい。
【００５６】
２０６にて、データ・セグメント解析ツリーからアスペクト候補として頻繁な名詞句（ＮＰ）を抽出してもよい。名詞句は、データから抽出されたデータ・セグメントの特定の形式であることが理解できよう。よって、他の実施例において、データからデータ・セグメント（名詞句ではなく）を抽出してもよい。
【００５７】
これらＮＰ候補は、ノイズ（即ち、アスペクトでないＮＰ）を含んでいるかもしれない。しかし、要約データ（例えば、肯定レビュー１６０及び否定レビュー１６２）を活用して、候補を洗練してもよい。これは、これらの他の部分が一層明らかに製品アスペクトを識別できるかもしれないためである。特に、２０８にて、要約データを得てもよい。２１０にて、要約データ内の頻繁な名詞用語を特徴として調査し、分類の練習に用いてもよい。例えば、Ｎ個の頻繁な名詞用語を総合的に収集することを考えると、各頻繁な名詞用語を１つのサンプルとして扱ってもよい。すなわち、各頻繁な名詞用語は、Ｎ次元のベクトルとして表してもよい。ここでは、１つの次元のみが値１であり、他は全て０である。かかる表記に基づいて、分類器を訓練できる。分類器は、サポート・ベクタ・マシン（ＳＶＭ）、ナイーブ・ベイズ及びマキシマム・エントロピー・モデルにできる。実施例において、分類器は、単一クラスのサポート・ベクタ・マシン（ＳＶＭ）であるので、ＮＰ候補をアスペクトとして分類するか、又は分類しない。
【００５８】
いくつかの他の実施例において、賛否両論レビューは、必要ないかもしれないことが理解できよう。代わりに、いくつかの他のデータ（例えば、テキスト、図形、表など）を提供し、これを信頼して、関連意見を有する製品アスペクトを明瞭に識別する。このデータは、一般的には「要約データ」と呼んでもよい。ここで、賛否両論レビューは、要約データの特定の形式でもよい。このデータは、要約データとして知られているかもしれない。その理由は、これが製品アスペクト及び対応のその意見を要約するからである。この要約データを、２００にて得たデータから抽出する。
【００５９】
２１２にて、訓練した分類器を用いて、候補内の真のアスペクトを識別してもよい。この処理は、要約データ内で識別された各アスペクトと各候補との単なる比較以上であることが理解できよう。代わりに、この処理に機械学習を用いて、新たな用語は、要約データに含まれる対応用語と対応するが異なるのと同じか否かを判断してもよい。
【００６０】
得たアスペクトは、例えば、「イヤーホーン」及び「ヘッドホーン」の如くいくつかの同義用語を含んでもよい。よって、２１４にて、同義用語のクラスタ化を更に実行して、独自のアスペクトを得てもよい。技術的には、２つのアスペクトの距離は、コサインと同様に測定してもよい。得たアスペクトに関連する同義用語を同義用語辞書（例えば、http://thesaurus.com）から抽出してもよく、クラスタ化の特徴として用いてもよい。結果として識別されたアスペクトを２１６にて収集する。実施例において、表示スクリーンを有する汎用コンピュータ、又は表示スクリーンを有する特別設計のハードウェア装置により、この方法を実行してもよい。よって、２１６にて、識別されたアスペクトを人間ユーザ用の表示スクリーンに伝送してもよい。
【００６１】
実施例において、製品に関連するデータから製品アスペクトを識別することは、データから１つ以上の名詞句を抽出することである。
【００６２】
実施例において、抽出した名詞句がアスペクト・クラスに関係した製品アスペクトに対応すれば、抽出された名詞句は、アスペクト・クラスに分類される。ここで、アスペクト・クラスは、１つ以上の異なる製品アスペクトに関係する。実施例において、用語「対応」は、単なる「一致」以上のものを含んでもよい。例えば、たとえ製品アスペクトの正確な用語が名詞句を含まなくても、分類処理は、名詞句を特定の製品アスペクトに対応するとして識別できる。例えば、単一クラスのＳＶＭを用いて、分類を実行してもよい。実施例において、アスペクト・クラスは、多数の（例えば、全ての）製品アスペクトに関係してもよい。この方法において、抽出された名詞句は、製品アスペクトであるか否かに応じて、分類されるか又は分類されないかもしれない。よって、真の製品アスペクトは、抽出された名詞句から識別されるかもしれない。
【００６３】
異なる実施例において、抽出された名詞句は、複数のアスペクト・クラスの１つに分類されるかもしれない。ここで、各アスペクト・クラスは、異なる製品アスペクトに関係する。この方法において、抽出された名詞句は、識別した製品アスペクトであるか又はそうでないとして識別してもよい。
【００６４】
実施例において、多数の異なる抽出された名詞句は、互いにクラスタ化される。ここで、多数の異なる抽出された名詞句の各々は、対応する同義用語を含む。この方法において、同じ製品アスペクトに関連する異なる名詞句は、互いに組み合わされてもよい。例えば、種々の名詞句は、用語「ヘッドホーン」を含んでもよいが、一方、種々の他の名詞句は、用語「イヤーホーン」を含んでもよい。「ヘッドホーン」及び「イヤーホーン」は、同じ製品アスペクトに関連するので、全てのこれらの名詞句を互いに組合せてもよい。この実施例において、「ヘッドホーン」及び「イヤーホーン」は、対応する同義用語である。実施例において、同義用語クラスタ化は、上述の分類ステップの後に実行してもよい。
【００６５】
［アスペクト階層の生成］
階層を組み立てるために、新たに識別されたアスペクトは、初期階層における最適位置に追加的に挿入してもよい。多目的最適化アプローチによって、最適な位置を見つけてもよい。この実施例の更なる詳細は、以下のようになる。
【００６６】
［公式化］
実施例において、レビューから識別したA ={al' ...,ak }と、ドメイン知識から取込んだ初期階層H 0 ( A0 ,R 0 )とを与えると、多目的最適化アプローチを用いて、アスペクト（即ち、変更した）階層H*を生成する。このアスペクト階層は、初期階層にないアスペクト、即ち、A - A0を含んで、Aにおける全てのアスペクトを割り当てる。このアプローチは、新たに識別されたアスペクトを初期階層内の最適位置に追加的に挿入する。最適な位置は、多数の基準により見つかる。この基準は、各アスペクトが階層の親アスペクトの下に十中八九配置されることを保証しなければならない。
【００６７】
この基準を導入する前に、公式化されたアスペクトax及びay . d ( ax ,ay )の間の親子関係を定量化するために、意味的距離d ( ax ,ay )と名付けたメトリックをいくつかの下層の特徴の加重和として定義することが先ず必要である。
【００６８】
【数１】
2015518210.tif 000003
【００６９】
ここで、ωjは、ｊ番目の特徴関数fi(・)の重み付けである。特徴関数f(・)及びd (ax ,ay )の学習（即ち、重みω）の見積りは、後述する。
【００７０】
さらに、情報関数Info( H )を導入して、階層Hの全体的な意味的距離を測定する。Info( H )を階層内の全てのアスペクト対の意味的距離の和として公式化して、以下のようになる。
【００７１】
【数２】
2015518210.tif 000004
【００７２】
ここで、未満記号「＜」は、アスペクトaxのインデックスがay未満であることを意味する。この情報関数は、アスペクト対の距離を二重に計数しない。
【００７３】
階層に挿入する各新たなアスペクトに対して、それは、階層構造内に変化を導入する。この変化は、全階層の全体的な意味的距離を増やす。すなわち、情報関数Info( H )が増えるので、これを用いて、階層構造を特徴付けることができる。Info( H )に基づいて、以下の３つの基準を導入して、アスペクト挿入に最適な位置を見つけることが可能である。すなわち、最小階層展開（minimum Hierarchy Evolution）、最小階層矛盾（minimum Hierarchy Discrepancy）、及び最小意味的不整合（minimum Semantic Inconsistency）である。
【００７４】
階層の構造展開をモニタするように、階層展開を設計する。全てのアスペクトが配置されるまで、階層は、より多くのアスペクトを終結する。現在の階層H (i)内の種々の位置に新たなアスペクトを挿入することは、異なる新たな階層に導く。それは、全体的な意味的距離（即ち、Info( H (i))）の異なる追加を増やす。アスペクトが階層内の最適位置（即ち、その真の親アスペクトの子として）に配置されるとき、Info( H (i))は、最小の追加となる。すなわち、Info( H (i))の変化を最小にすることは、アスペクトに挿入するための最良の位置を探すことと等価である。したがって、新たな階層の間で、最善の一つH^(i+1)は、H(i)への全体的な意味的距離の最小変化に次ぎのように導かなければならない。
【００７５】
【数３】
2015518210.tif 000005
【００７６】
Info( H )を式３．２に代入し、最小二乗法を損失関数として用いることにより、第１基準を得ることができ、情報変化を測定する。
【００７７】
【数４】
2015518210.tif 000006
【００７８】
ここで、ａは、挿入用の新たなアスペクトを示す。
【００７９】
階層矛盾を用いて、構造展開のグローバル変化を測定する。良好な階層は、最小変化をマクロの視野にて初期階層に持っていき、アルゴリズムが極小に陥るのを避けなければならない。
【００８０】
【数５】
2015518210.tif 000007
【００８１】
式３．２を代入することによって、第２標準を次のように得ることができる。
【００８２】
【数６】
2015518210.tif 000008
【００８３】
意味的不整合が導入されて、階層により見積った意味的距離と特徴関数（即ち、式３．１）から計算したものとの間の不整合を定量化する。特徴関数を一層詳細に後述する。階層は、アスペクトの間の意味的距離を正確に反映しなければならない。２つのアスペクトに対して、階層を反映したこれらの意味的距離を、これらの間の最短経路に沿った全ての隣接した間隔距離の和として計算する。
【００８４】
【数７】
2015518210.tif 000009
【００８５】
ここで、SP(ax,ay)は、共通のノードを介してアスペクトax及びayの間の最短経路であり、(ap,aq)は、この経路に沿った全ての隣接するノードを表す。
【００８６】
次に第３基準を得て、最適な階層を導出する。
【００８７】
【数８】
2015518210.tif 000010
【００８８】
ここで、d ( ax , ay )は、式３．１での特徴関数によって計算した距離である。
【００８９】
多基準最適化：上述の基準を積分して、多基準最適化フレームワークを次のように公式化する。
【００９０】
【数９】
2015518210.tif 000011
【００９１】
ここで、λ1、λ2、λ3は、トレード・オフのパラメータであり、後述する。上述の基準の全てがコンベックス（凸）であるので、全ての基準を線形積分することによって、多基準最適化により最適解を見つけることが可能かもしれない。
【００９２】
上述の実施例を要約するために、階層の生成は、全てのアスペクトを配置するまで、初期階層から開始し、アスペクトを１つずつ挿入する。各新たなアスペクトに対して、目的関数を式３．９により計算して、挿入のための最適位置を見つける。挿入順序が結果に影響することに留意されたい。かかる影響も避けるために、式３．９における最小目的値を有するアスペクトを各挿入用に選択する。結果としての階層に基づき、データ（即ち、消費者レビュー）を階層内のその対応アスペクト・ノードに体系化してもよい。階層からのレビューがないノードを次に取り除いても、即ち、除去してもよい。
【００９３】
以下の記述は、特徴関数f(ax,ay)及び意味的距離d(ax,ay)の見積りを導入する。
【００９４】
実施例において、識別した製品アスペクト用の階層における最適位置を決定するには；複数のサンプル位置の各々にて識別した製品アスペクトを初期階層に挿入し；各サンプル位置に関連する位置決めスコアを計算し、この位置決めスコアはサンプル位置の適性の尺度であり；各サンプル位置に関連する位置決めスコアに基づいて最適位置を決定する。実施例において、最適位置は、位置決めスコアを最小化する。
【００９５】
実施例において、位置決めスコアは、階層の意味的距離における変化の尺度である。この階層の意味的距離は、階層における各ノード対用のアスペクト意味的距離の総和である。各アスペクト意味的距離は、ノード対が表す２つの製品アスペクトの意味の間の類似の尺度である。例えば、位置決めスコアは、階層展開スコア（例えば、式３．４）でもよい。
【００９６】
実施例において、位置決めスコアは、初期階層の構造における変化の尺度である。用語「構造」は、これらノードの相互接続と一緒になった階層のノードを含むようにしてもよい。「相互接続」は、階層における異なるノード対の間の接続を意味するようにしてもよい。例えば、位置決めスコアは、階層矛盾スコア（例えば、式３．６）であってもよい。
【００９７】
実施例において、位置決めスコアは、初期階層におけるノード対に関連する第１及び第２アスペクト意味的距離の間の変化の尺度である。これら第１及び第２アスペクト意味的距離は、ノード対が表す２つの製品アスペクトの意味の間の類似性の尺度である。第１アスペクト意味的距離は、階層に基づいて、即ち、階層を介してノード対を接続する経路の距離を計算することにより、計算される。第２意味的距離は、製品に関連する補助データに基づいて計算される。実施例において、補助データは、階層の構成に用いられない、例えば、図３からのデータ１０４でない、製品に関連するデータでもよい。例えば、位置決めスコアは、意味的不整合スコア（例えば、式３．８）でもよい。
【００９８】
上述によれば、位置決めスコアは、１つ以上の異なる基準（例えば、式３．４、３．６及び３．８）に依存してもよい。各基準を同時に最適化することを意図する目的関数（例えば、式３．９）を計算することにより、最適位置決めスコアを計算してもよい。この方法において、最適位置決めスコアを決定して、各基準を最適化する（例えば、位置決めスコアを最小にする）。よって、多基準最適化を実行できる。
【００９９】
［意味的距離の見積り用の言語上の特徴］
実施例において、２つのアスペクトax及びayを与え、その特徴を、数値スコア又はスコアのベクトルを発生する関数f(ax,ay)として定義する。次に、多数の特徴を調査する。これには、文脈的、共起性、統語的、パターン的及び語彙的な特徴を含む。これら特徴は、ウェブから収集した補助的ドキュメント（又はデータ）に基づいて生成される。特に、各アスペクト及びアスペクト対をインターネット検索エンジン（例えば、グーグル及びウィキペディア）への質問として用い、各質問用の上位百（１００）の戻りドキュメントを収集する。各ドキュメントは、センテンスに分割される。これらドキュメント及びセンテンスに基づき、次のように特徴を生成する。
【０１００】
文脈的特徴：用語の意味は、これらが類似の文脈で現れると、類似する傾向がある。よって、アスペクトの間の関係を測定するのに、以下の文脈的特徴を有効に利用する。実施例において、グローバル文脈特徴及びローカル文脈特徴を含む２種類の特徴を定義する。特に、各アスペクトに対して、終結したドキュメントを収集し、文脈として扱って、ディレクレ（Dirichlet）平滑化によりユニグラム（unigram）言語モデルを組み立てる。２つのアスペクトax及びayを与えると、これらの言語モデルの間のカルバック・ライブラー（ＫＬ）相違をこれらのグローバル文脈特徴として計算する。同様に、各アスペクトを囲む左の２つ及び右の２つのワードを収集し、文脈として用いて、ユニグラム言語モデルを組み立てる。２つのアスペクトax及びayの言語モデル間のＫＬ相違は、ローカル文脈特徴として定義される。
【０１０１】
共起性特徴；共起性は、用語間の関係を測定するのに効果的である。実施例において、点別相互情報（ＰＭＩ）により、２つのアスペクトax及びayの共起性を計算する。
PMI/( ax , ay )=log(Count( ax ,ay )/Count( ax )・ Count( ay ))
ここで、Count( ・ )は、アスペクトを含むドキュメント又はセンテンスの数、又は、（上述のインターネット検索結果から）アスペクト用のドキュメントのヒットの数を表す。Count( ・ )の異なる定義に基づき、ドキュメントＰＭＩ、センテンスＰＭＩ及びグーグルＰＭＩを夫々定義することが可能である。
【０１０２】
統語的特徴：これらの特徴を用いて、これらの近隣の意味的役割に関するアスペクトの全体を測定する。実施例において、アスペクトax及びayの両方を含むセンテンスを収集し、例えば、スタンフォード解析器を用いて統合的ツリーに解析する。各センテンスにとって、統合的ツリーにおけるアスペクトax及びayの間の最短経路の長さを計算する。平均長をax及びayの間の統語的経路の特徴とする。よって、各アスペクトに対して、その終結したセンテンスを解析して、センテンス解析ツリーからの変更用語を収集する。これら変更用語をアスペクトの左側の形容詞及び名詞用語として定義する。アスペクトを伴う同じ親ノードを共有する変更用語を選択する。アスペクトax及びayの２つの変更組合せの間の重なりの大きさを変更重なり特徴として計算する。さらに、例えば、アサート解析器を用いて、終結したセンテンスを各アスペクトに対して選択し、意味的役割のラベル付けを実行する。主語の組合せとしてラベル付けするセンテンスから主語の役割の用語を収集する。次に、アスペクトax及びay用の２つの主語組合せの間の重複を主語重複特徴として計算する。例えば、アスペクト「カメラ」をレビュー「私の妻はとてもカメラが好きだ」の目的として扱う一方、レンズは「私の妻はとてもレンズが好きだ」の目的として扱う。これら２つのアスペクトは、同じ主語「妻」を有しており、この主語を用いて主語重複特徴を計算する。同様に、他の意味的役割（即ち、目的語及び動詞）に対して、対応する手順を用いて、目的語重複及び動詞重複の特徴を定義する。
【０１０３】
関連パターン特徴：実施例において、ｎ関連パターンのグループを用いてもよい。ここで、各パターンは、２つのアスペクトの間のタイプ関係を示す。例えば、この関係は、上位語関係又はいくつかの他の意味的関係でもよい。実施例において、２つのアスペクトの上位語関係を示す６パターンと、２つのアスペクトの部分的関係を測定する４０パターンとを含む４６関連パターンを用いる。これらパターン特徴は、非対称であり、これらはアスペクトの間の親子関係を考慮するようになる。しかし、いくつかの他の実施例において、ｎ関連パターンの異なるグループを用いてもよいことが理解できよう。いかなる場合においても、これらパターンに基づき、アスペクトにax及びay対してｎ次元スコア・ベクトルを得てもよい。スコアは、２つのアスペクトがパターン一致すれば１でよく、そうでなければ０でよい。
【０１０４】
語彙的特徴：ワード長は、ワードの抽象性に影響を与える。例えば、一般的ワード（例えば、親）は、特定ワード（例えば、子）よりもしばしば近い。アスペクトax及びayの間のワード長の差を、長さ差特徴として計算する。実施例において、質問「定義：アスペクト」をインターネット検索エンジン（例えば、グーグル）に発し、各アスペクト（ax/ay）の定義を収集する。２つのアスペクトax及びayの定義の間のワードの重複を定義重複特徴として計数する。この特徴は、２つのアスペクトax及びayに対する定義の類似性を測定する。
【０１０５】
［意味的距離の見積り］
上述の如く、実施例において、意味的距離d(ax,ay)は、Σjωjfj(ax,ay)として公式化してもよい。ここで、ωは重み付けを示し、f(ax,ay)は特徴関数である。重みωを知るために、初期階層を訓練データとして用いることが可能である。２つのアスペクトax及びayの間のグランド・トルース距離、即ち、d σ (ax ,ay )を、これらの間の最短経路に沿ったエッジの全ての距離を合計して、計算してもよい。ここで、全てのエッジの距離を１と仮定する。次に、以下のリッジ回帰最適化問題を解いて、最適重みを見積る。
【０１０６】
【数１０】
2015518210.tif 000012
【０１０７】
なお、ｍは、言語的特徴の次元を表し、ηは、トレード・オフのパラメータである。
【０１０８】
式３．１０は、マトリクス形式で書き替えることができる。
【０１０９】
【数１１】
2015518210.tif 000013
【０１１０】
意見の解は、次のように得られる。
【０１１１】
【数１２】
2015518210.tif 000014
【０１１２】
ここで、W*0は、最適重みベクトルであり、ｄは、グランド・トルース距離のベクトルを示し、ｆは、特徴関数ベクトルを表し、Ｉは、識別マトリクスである。
【０１１３】
充分な訓練データ（即ち、アスペクト対の距離）が利用可能なとき、上述の学習アルゴリズムは、良好に機能する。しかし、初期階層が大雑把すぎるので、訓練用に充分な情報を提供できないかもしれない。一方、外部言語的リソース（例えば、図７のオープン・ディレクトリ・プロジェクト（ＯＤＰ）及び図８のWordNet）は、豊富な手作りの階層を提供してもよい。よって、意味的距離の学習における援助のために、これらリソースを活用する。式３．１２によって、外部言語的リソース内の親子対から距離メトリックwoを学ぶ。woは、外部言語的リソースの特性にバイアスされているかもしれないので、我々の課題ではw0を直接用いることは、良好に機能しないかもしれない。代わりに、w0を予備知識として用いて、初期階層から最適な距離メトリックwを学ぶ助けにできる。学習問題は、次のように公式化する。
【０１１４】
【数１３】
2015518210.tif 000015
【０１１５】
ここで、ｄは、初期階層におけるグランド・トルース距離を表し、η及びγは、トレード・オフのパラメータである。
【０１１６】
wの最適解を次のように得ることができる。
【０１１７】
【数１４】
2015518210.tif 000016
【０１１８】
その結果、式３．１によって、意味的距離d(ax,ay)を計算してもよい。
【０１１９】
［製品アスペクトにおけるセンチメント分類］
階層を生成して、全ての新たに識別したアスペクト及びデータ（即ち、消費者レビュー）を体系化するために階層を生成した後、ステートメント分類を実行して、対応アスペクトについての意見を決定し、最終階層体系を得てもよい。実施例によるセンチメント分類の外観を図９の流れ図内で明らかにする。
【０１２０】
上述のように、要約データ、例えば、賛否両論のレビューは、アスペクトに付いての肯定的及び否定的意見を明確に分類する。これらレビューは、センチメント分類器を教える価値のある訓練サンプルである。よって、要約データに基づきセンチメント分類器を訓練し、この分類器を用いてフリー・テキスト・レビュー１５４におけるアスペクトについての意見を決定する。
【０１２１】
２５０にて、上述の提案のように、消費者レビューを得る。消費者レビューは、この実施例におけるある製品に関連するデータを表すことが理解できよう。種々のインターネット・サイトからデータを得てもよい。２５２にて、２５０にて得たデータからデータ・セグメントを抽出する。例えば、２５０にて得た各消費者レビューのフリー・テキスト・レビュー部分１５４をセンテンスに分離してもよい。２５４にて、例えば、スタンフォード解析器を用いて、各データ・セグメント（例えば、センテンス）を解析してもよい。
【０１２２】
２５６にて、センチメント語彙に基づいて、要約データ（例えば、賛否両論のレビュー）内のセンチメント用語を抽出する。実施例において、センチメント語彙は、自然言語処理における人間語技術及び経験的方法でのコンファレンスでのティ・ウィルソン、ジェイ・ウィビ及びピー・ホフマンによる「句レベル・センチメント分析における文脈対立の評価」（HLT/EMNLP, 2005）において用いられている。これらセンチメント用語を特徴として用い、各レビューを特徴ベクトルとして表す。次に、要約データ（例えば、肯定的レビュー１６０（即ち、正のサンプル）及び否定的レビュー１６２（即ち、負のサンプル））からセンチメント分類器が教わる。分類器は、ＳＶＭ、ナイブ・ベイヤー及び最大エントロピー・モデルにできる。
【０１２３】
実施例において、特定の製品アスペクトに対して意見・ラベル（例えば、正／負）を明確に提供する要約データに基づいてＳＶＭ分類器を訓練する。データ内のセンチメント用語を特徴として収集し、ブール重み付けにより特徴ベクトル内で各データ・セグメントを表す。
【０１２４】
２５８にて、多数のアスペクトをカバーしてもよいフリー・テキスト・レビュー１５４を与えると、意見のある表現が存在し、これは、対応アスペクトを変更する。例えば、表現「良好」が、アスペクト「バッテリー」用のレビュー「ノキアN95のバッテリーは、良好に働く」内にある。一般的に、センチメント語彙内に少なくとも１つのセンチメント用語が含まれると、意味のある表現は、アスペクトに関係し、例えば、五（５）である文脈的距離内で、２５４にて決定された解析ツリーでのアスペクトに最も近いものである。
【０１２５】
２６０にて、次に、訓練したセンチメント分類器を利用して、意味のある表現の意見、即ち、アスペクトの意見を決定する。次に、２６２にて、製品アスペクト・センチメントを収集する。実施例において、表示スクリーンを有する汎用コンピュータ又は表示スクリーンを有する特別設計のハードウェア装置により、この方法を実行してもよい。よって、２６２にて、人間ユーザの表示用に、アスペクト・センチメントを表示スクリーンに送ってもよい。この方法において、製品に関連するデータから、識別した製品アスペクトについての意見を得ることが可能である。
【０１２６】
実施例において、製品に関連するデータに基づいて、識別した製品アスペクト用のアスペクト・センチメントを決定する。アスペクト・センチメントは、製品アスペクトについての意見（例えば、良い又は悪い）として考えてもよい。次に、アスペクト・センチメントは、変更した（即ち、終了した）階層内で識別した製品アスペクトに関係する。この方法において、階層内で述べられた製品アスペクトについてのセンチメント又は意見は、階層内のアスペクトに関係してもよい。よって、階層は、製品アスペクトを含むのみならず、各アスペクトの意見も含む。したがって、階層を用いて、製品に関する詳しい見解又は結論になることが可能でもよい。
【０１２７】
実施例において、以下の方法にて、アスペクト・センチメントを決定する。データから１つ以上のアスペクト意見（例えば、データのセグメント）を抽出する。その又は各アスペクト意見は、識別した製品アスペクトと、そのアスペクトについての対応意見とを識別する。次に、その又は各アスペクト意見を、対応する意見に基づいて（例えば、ＳＶＭを用いて）、複数の意見クラスの１つに分類する。各意見クラスは、異なる意見に関係する。さらに、複数の意見クラスのどれが大部分のアスペクト意見を含んでいるかに基づいて、識別した製品アスペクト用のアスペクト・センチメントを決定する。例えば、製品アスペクトに関する意見の大多数が否定的で、わずかが肯定的な意見ならば、そのアスペクトの全体的な意見（即ち、センチメント）は、否定的である。
【０１２８】
実施例において、複数の意見クラスは、肯定的意見（例えば、良い、素晴らしい、ワンダフル、最高）に関係する肯定的意見クラスと、否定的意見（例えば、悪い、より悪い、ひどい、失望）に関係する否定的意見クラスとを含んでいる。
【０１２９】
［評価］
以下は、製品アスペクト識別、アスペクト階層生成、及びアスペクトについてのセンチメント分類に関しての提案フレームワークの有効性を評価する。以下の評価において、「我々のアプローチ」とは、「実施例」を意味すると理解されたい。
【０１３０】
［データ設定及び試行的設定］
図１０は、製品レビュー・コーパスの詳細な表を示す。このデータセットは、４つのドメインで１１個の一般的な製品についての消費者レビューを含んでいる。全部で７０，３５９のレビューと、平均で各製品のレビューが約６,３９６ある。これらのレビューは、cnet.com、viewpoints.com、reevoo.com、gsmarena.com及びpricegrabber.comを含む多数の普及しているフォーラムから出たものである。これらレビューは、２００年６月及び２０１１年７月の間に貼り付けられたものである。８人の注釈者が依頼され、これらレビューのグランド・トルースを注釈した。彼らは、各レビューでの製品アスペクトを注釈し、アスペクトについて述べられた消費者意見をラベル付けすることを依頼された。各レビューを少なくとも２人の注釈者がラベル付けした。カッパ統計量による平均的評定者間合意は、全ての製品に対して８７％である。さらに、３人の参加者に代表的存在の階層を作るように依頼した。各製品に対して、彼らは、初期階層と、レビューにてコメントされたアスペクトを提供した。彼らは、初期階層に基づく全てのアスペクトを配置する階層を作るように要求された。カッパ統計量により、アスペクト間の親子関係の平均的評価者間合意は、７３％である。参加者間の不一致は、彼らの討議により解消された。意味的距離の学習にとって、夫々外部言語的リソースとしてWordNet及びODPから５０の階層を収集した。
【０１３１】
図１１は、これら階層の詳細の表を示す。特に、WordNetにおいて、上位語及び意味論関係を用いて、５０の階層を構成した。かかる関係は、内容の間での親子関係を示す。WordNetでは、たった１つの語意を用いて、語意の曖昧さを避ける。さらに、ODP_XMLデータベースにて話題ラインを解析して関係を得ると共に、これを用いて他の５０の階層を構成する。
【０１３２】
全ての評価の評価メトリックとして、Ｆ１-尺度を用いる。それは、Ｆ１-尺度＝２＊適合率＊再現率／（適合率＋再現率））としての適合率と再現率の組合せである。アスペクト階層生成での評価に対して、適合率は、戻った対の総数に対し、正確に戻った親子対の百分率として定義され、再現率は、代表的存在における対の総数に対し、正確に戻った親子対の百分率として定義される。実験を通して、パラメータは、次のように設定された。λ１＝０．４、λ２＝０．３、λ３＝０．３、η＝０．４、γ＝０．６。
【０１３３】
［フリー・テキスト・レビューの製品アスペクト識別についての評価］
この実験において、アスペクト識別に対する以下のアプローチを実行する。
●知識発見及びデータ検索についての第１０回ＡＣＭ_ＳＩＧＫＤＤ国際コンファレンス（ＳＩＧＫＤＤ、２００４年）でのエム・フー及びビー・リューによる「消費者レビューの検索及び要約作り」でフー達が提案した方法。これは、関係規則検索から学習した規則によって、名詞用語をアスペクト候補として抽出し、アスペクトを識別する。
●コンピュータ言語学におけるコンピュータ言語学のための協会での第４７回年次会合（ＡＣＬ、２００９年）でのワイ・ウー、キュー・チャング、エックス・ヒュアング及びエル・ウーによる「意見検索用の句依存解析」でウー達が提案した方法。これは、製品レビューについて作られた言語モデルによって、アスペクト候補としての従属解析ツリーから名詞句を抽出し、アスペクトを識別する。
【０１３４】
図１２は、Ｆ１-尺度の観点から１１製品の全てについての性能比較を示す。この結果は、評価メトリックとしてＴテストを用いて統計的有意性についてテストしたものである。ここで、この試験の意味レベルは、０．０５、即ち、ｐ値＜０．０５に設定してある。これらの結果から、１１製品全ての最高性能を得る我々のアプローチを見ることが可能である。平均Ｆ１-尺度の観点から８．８４％、４．７７％を夫々超えるフー及びウーの方法が大幅に優れている。これは、フリー・テキスト・レビューでのアスペクト識別を援助する賛否両論レビューの有効性を示す。よって、賛否両論レビューを有効に使うことにより、我々のアプローチは、アスペクト識別の性能を上昇させる。
【０１３５】
［アスペクト階層の生成についての評価］
我々のアプローチを最先端方法と比較し、次に、我々のアプローチにおけるコンポーネントの有効性を評価した。
【０１３６】
［最先端方法との比較］
階層生成用の存在論学習における４つの従来方法を比較に用いる。
●第１４回コンピュータ言語学の国際会議（COLING、１９９２年）におけるエム・エイ・ハーストの「大きなテキスト・コーパスからの下位語の自動取込み」に記述されたパターン・ベース方法。これは、所定パターンを調査して親子関係を識別し、それに応じて階層を形成する。
●２００８年の人間及び人工頭脳のシステムについてのＩＥＥＥ国際会議におけるビー・シー及びケイ・チャングの「センチメント分析用の概念階層の生成」に開示されたクラスタ・ベースの方法。これは、階層クラスタにより階層を構築する。
●コンピュータ言語学におけるコンピュータ言語学のための協会の第４４回年次会議（ＡＣＬ、２００６年）でのアール・スノー及びディー・ジュラフスキーの「異種証拠からの意味論分類学誘導」にてスノー達が提案した方法。これは、確率的モデルに基づき階層を生成する。
●コンピュータ言語学におけるコンピュータ言語学のための協会の第４７回年次会議（ＡＣＬ、２００９年）でのエッチ・ヤング及びジェイ・カレンによる「自動分類学誘導のためのメトリック・ベースのフレームワーク」にて開示されヤング達が提案した方法。これは、階層生成のための多数メトリックを定義する。
【０１３７】
我々のアプローチ及びヤングの方法は、初期階層を用いて階層の生成を援助するので、初期階層を用いて又は用いないでこれらの性能を夫々評価した。公平な比較のために、スノー、ヤング及び我々のアプローチの方法は、同じ言語学特徴を用いた。
【０１３８】
図１３に示すように、初期階層を用いない（w/oH）と、我々のアプローチは、平均Ｆ１-尺度の観点から、パターン・ベース、クラスタ・ベース、スノー及びヤングの方法よりも夫々１７．９％、１９．８％、２．９％及び６．１％の絶対利得だけ顕著に優れている。以前のように、ｐ値＜０．０５にてＴテストを用いる統計的有意性にたいして結果をテストする。初期階層を有効に活用して、我々のアプローチは、性能が大幅に改善する。パターン・ベース、クラスタ・ベース及びスノーの方法と比較すると、我々のアプローチは、夫々４９．４％、５１．２％及び３４．３％の絶対利得だけ平均性能が顕著に改善する。初期階層あり（w/H）のヤングの方法と比較すると、平均Ｆ１-尺度の観点から、４．７％の大幅な絶対利得を達成する。
【０１３９】
この結果は、パターン・ベース及びクラスタ・ベースの方法は、性能が不十分であることを示している。特に、パターン・ベースの方法は、低い再現率を達成するが、クラスタ・ベースの方法は、適合率及び再現率が共に低い。もっともらしい理由は、パターンが予め定義されレビューの全てを含まないかもしれないときに、パターン・ベースの方法は、パターンの低い範囲の問題に会うかもしれないことである。それぞれ、クラスタ・ベースの方法は、単に２進ツリーを生成する二分クラスタ化メカニズムの利用に制限される。さらに、その結果は、異種特徴（即ち、スノー、ヤング及び我々）を用いる方法が高いＦ１-尺度を達成することを示す。多数の特徴を統合することによって、アスペクト間の親子関係の識別性が強調されていると我々は推測できる。この結果は、また、初期階層のある方法（即ち、ヤング及び我々）が性能を大幅に引き上げることができることを示している。かかる結果は、また、初期階層は、階層生成に対して価値があると我々を納得させる。最後に、この結果は、共に初期階層を用いたとき、我々のアプローチがヤングの方法よりも優れていることを示す。ありそうな理由は、距離学習を援助するために外部言語学リソースを活用することによって、我々のアプローチがアスペクトの間の信頼できる意味的距離を得ることができので、性能を改善するということである。
【０１４０】
［初期階層の有効性についての評価］
以下は、初期階層の異なる割合を用いて、提案アプローチが満足な階層を依然生成できることを示す。初期階層の異なる割合は、上から下に、左から右に収集されたアスペクト対の０％、２０％、４０％、６０％、８０％及び１００％を含んで調査される。図１４に示すように、初期階層の大きな割合が用いられると、性能が高まる。よって、これは、ドメイン知識がアスペクト階層の生成において価値のあることを示唆する。前のように、ｐ値＜０．０５のＴテストを用いて、統計的有意性に対して、この結果をテストする。
【０１４１】
［最適化基準の有用性についての評価］
リーブ・ワン・アウト（leave-one-out）学習は、各最適化基準の有効性を評価するのを指揮する。特に、式３．９のトレード・オフのパラメータ（λ１、λ２,λ３）の１つをゼロに設定し、パラメータの残りへの重み付けを比例配分する。図１５に示すように、最適化基準を除去することは、ほとんどの製品の性能を低下させる。第３の最適化基準を除去すること、即ち、意味的不一致を最小にすることは、２つの製品（アイパッド・タッチ及びソニーＭＰ３）での性能を高めることである点に留意することは興味深い。この理由は、３つのトレード・オフ・パラメータの値（上述で実験的に設定）がこれら２つの製品に適さないことかもしれない。前のように、ｐ値＜０．０５のＴテストを用いて、統計的有意性に対して、この結果をテストする。
【０１４２】
［意味的距離学習についての評価］
このセクションは、言語学の特徴の影響と意味的距離学習での外部言語学リソースの評価を含む。文脈、共起性、統語論、パターン及び語彙的な特徴を含む上述の５組の特徴について調べた。図１６に示すように、共起性及びパターン特徴は、文脈及び統語論の特徴よりも優れている。これは、共起性及びパターンの特徴が効果的でアスペクトの間の親子関係を示すことを明示する。これらの特徴の間で、語彙的な特徴が最悪である。全ての特徴の組合せが最良の性能を達成することに留意されたい。平均として、組合せの特徴は、平均Ｆ１-尺度の観点から、文脈の特徴、共起性の特徴、統語論の特徴、パターンの特徴及び語彙的な特徴より１３．１％、１０．０％、１３．６％、９．７％及び２４．３％以上も優れている。これらの結果は、異種の特徴が相補的で、意味的距離を一層正確に得るのを援助できることを示す。前のように、ｐ値＜０．０５のＴテストを用いて、統計的有意性に対して、この結果をテストする。
【０１４３】
次に、外部言語学リソース（例えば、WordNet及びODP）を用いる有用性を意味的距離学習にて試験する。外部言語学リソースのある又はない我々のアプローチを試験した。図１７に示すように、外部言語学リソースを有効に活用することによって、我々のアプローチは、平均Ｆ１-尺度の観点から、外部リソースがない方法よりも４．２％以上も著しく優れている。これは、正確な意味的距離を得るために外部言語学リソースが我々を援助し、これはアスペクト階層生成の性能を上昇させることを示唆する。前のように、ｐ値＜０．０５のＴテストを用いて、統計的有意性に対して、この結果をテストする。
【０１４４】
［アスペクト・レベルのセンチメント分類についての評価］
この実験において、以下のセンチメント分類法を比較した。
●管理されない方法。これは、辞書ベースの方法である。第９回ＩＴ＆Ｔ会議２００９における「Sentiwordnetを用いたレビューのセンチメント分類」のビー・オハナ及びビー・ティアニーからのセンチメント用語集SentiWordNetを参照して各アスペクトに付いての意見を決定している。この用語集は、肯定的/否定的な単語のリストを含んでいる。アスペクトに関係する意味のある表現が肯定的（又は否定的）リストの単語の大部分を含んでいるならば、それは肯定的（又は否定的）として分類される。
●３つの管理された方法。以下の３つの管理された方法を用いる。すなわち、自然言語処理での経験による方法での会議（ＥＭＮＬＰ、２００２年）にてビー・パング、エル・リー及びエス・バイスヤナサンの「機械学習技術を用いる賛成？センチメント分類」でパング達が提案した方法であり、ナイーブ・ベイズ（ＮＢ）、最大エントロピー（ＭＥ）及びサポート・ベクタ・マシーン（ＳＶＭ）を含む。これら分類器を上述のように賛否両論レビューで訓練する。特に、ＳＶＭは、シー・シー・チャング及びシー・リンからｌｉｂＳＶＭを用いて実現され、Ｌｉｂｓｖｍは、線形カーネルを有するサポート・ベクトル・マシン用のライブラリである。ＮＢは、ラプラス平滑化により実現され、ＭＥは、Ｌ−ＢＦＧＳパラメータ見積りにより実現された。
【０１４５】
図１８は、実験結果を示す。３つの管理された方法は、管理されないアプローチよりも一層良好に機能することが分かる。前のように、ｐ値＜０．０５のＴテストを用いて、統計的有意性に対して、この結果をテストする。これらは、１１製品の全ての性能改善を達成している。特に、ＳＶＭは、９製品を最高に機能させ、ＮＢは、２製品を残して最良の性能を得ている。平均性能の観点から、ＳＶＭは、ＮＢ及びＭＥと比較してわずかな改善を達成する。これらの結果は、自然言語処理での経験による方法での会議（ＥＭＮＬＰ、２００２年）にてビー・パング、エル・リー及びエス・バイスヤナサンの「機械学習技術を用いる賛成？センチメント分類」である以前の研究に一致する。
【０１４６】
［階層で強化されたサブタスク］
以下は、生成した（即ち、変更した）階層が、種々の実施例によって、製品アスペクト識別とアスペクトのセンチメント分類のサブタスクを強化できることを示す。
【０１４７】
［階層による製品アスペクト識別］
上述のように、実施例において、製品アスペクト識別は、製品に関連するデータ（例えば、消費者レビュー）にてコメントされた製品アスペクトを認識しようとする。一般的に、その性能は、３つの主要チャレンジによって影響される。先ず、アスペクトは、レビュー内の名詞句としてしばしば識別される。しかし、名詞句は、アスペクトではないノイズを含んでいるかもしれない。例えば、レビュー「私の妻と彼女の友人の全ては、ノキアＮ９５のバッテリーを推薦した」において、名詞句「妻」及び「友人」は、アスペクトではない。第２に、いくつかの「暗黙的な」アスペクトは、レビュー内に明確に現れないが、実際にはそれらの中でコメントされている。例えば、レビュー「アイフォーン４は、非常に高価である」は、アスペクト「値段」での否定的な意見を明らかにするが、「値段」は、レビュー内に現れない。これら暗黙的なアスペクトは、アスペクト用語の出現を頼る方法によっては効果的に識別されないかもしれない。第３に、いくつかのアスペクトは、アスペクトの間の親子関係を考慮しないと、効果的に識別されないかもしれない。例えば、レビュー「カメラのバッテリーは、非常に長く持つ」は、アスペクト「バッテリー」についての肯定的な意見を伝達するが、名詞用語「カメラ」は、変更された用語として作用する。レビューからアスペクト「バッテリー」を正確に識別するには、親子関係が必要である。
【０１４８】
これらのチャレンジに対する１つの簡単な解決は、レビュー階層を用いることである。上述の方法のように、階層は、製品アスペクトをノードとして体系化し、それらの親子関係が続く。各アスペクトに対して、レビューと、このアスペクトについての対応意見とを蓄積する。かかる階層は、製品アスペクトの識別を容易にする。特に、階層を用いることにより、ノイズの名詞句をフィルタにかけることができる。暗黙的なアスペクトに対して、通常、これらをいくつかの特別なセンチメント用語によって変更する。例えば、アスペクト「サイズ」は、「大きい」の如きセンチメント用語によってしばしば変更されるが、「高価」の如き用語によってはたまに変更される。すなわち、アスペクト及びセンチメント用語の間にはいくつかの関連性がある。よって、階層内のセンチメント用語及びアスペクトの間の下にある関連性を発見することによって、暗黙的なアスペクトを推測できる。さらに、階層内の親子関係を追跡することにより、真のアスペクトを直接的に取り込むことができる。これらの観察は、生成した（即ち、変更した）階層を用いることにつながり、製品アスペクト識別のタスクを強化する。
【０１４９】
実施例において、明確な／暗黙的なアスペクトを同時に識別するために、生成した階層を活用して、階層分類技術を採用する。かかる技術は、アスペクトと、階層内のアスペクト間の親子関係とを考慮する。また、これは、多数の分類によって、アスペクト及びセンチメント用語間の関係を発見する。図１９は、実施例によるアプローチの流れ図を示す。以下は、図１９を詳細に説明する。
【０１５０】
３００にて、ある製品に関連するデータを得る。例えば、このデータは、製品の消費者レビューを含んでもよい。これらは、例えば、インターネットから得てもよい。詳細に後述するように、このデータは、第１及び第２データ部分を備える。３０２にて、３００にて得たデータからデータ・セグメントを抽出する。例えば、３００で得た各消費者レビューのフリー・テキスト・レビュー部分１５４をセンテンスに分割してもよい。
【０１５１】
実施例において、データ部分は、多数の異なる消費者レビューから構成されるが、データ・セグメントは、単一の消費者レビューからのセンテンスで構成される。したがって、実施例において、データ部分は、データ・セグメントよりも長いかもしれない。
【０１５２】
３０４にて、上述に応じて、生成した階層を得る。この階層は、製品に関連する異なるデータを用いて得てもよい。例えば、１組の訓練データ（即ち、第２データ部分）を用いて階層を生成してもよいが、データ・セグメントの抽出において、１組のテスト・データ（即ち、第１データ部分）を上述のように用いてもよい。第１及び第２データの組は、製品のレビューを備えてもよい。
【０１５３】
３０６にて、３０２で抽出されたデータ・セグメント（例えば、センテンス）を、３０４にて得た階層の適切なアスペクト・ノードに階層的に分類する、即ち、データ・セグメント用のアスペクトを識別する。例えば、分類は、上から下に、又は根から葉に、階層内の経路をしきりに検索してもよい。特に、この検索は、根ノードで開始し、葉ノード、又は、妥当性スコアが学問的な（即ち、所定の）しきい値よりも低い特定のノードにて終了してもよい。各ノードにおける妥当性スコアは、線形カーネルを有するＳＶＭ分類器の導入によって決定してもよい。多数のＳＶＭ分類器を階層にて訓練してもよい。例えば、一つの区別できる分類器は、階層内の各ノードに対する。ノード及びその子ノード内に蓄積されたレビューは、分類器用のサンプルの訓練として用いてもよい。名詞用語と、センチメント用語集内にあるセンチメント用語の特徴を用いてもよい。階層分類の結果は、３０８にて、消費者レビュー内の製品アスペクトを識別する。
【０１５４】
実施例において、この方法は、表示スクリーンを有する汎用コンピュータ、又は表示スクリーンを有する特別設計のハードウェア装置により実行してもよい。よって、３０８にて、識別されたアスペクトを、人間ユーザへの表示用に表示スクリーンに送ってもよい。
【０１５５】
上述の技術において、各個別の分類器（即ち、各ノードの分類器）に対して、知覚矯正学習戦略が所定のしきい値を教えてもよい。より限定的には、アスペクト・ノードｉ上の各訓練サンプルｒに対して、戦略がその予測されたラベルを妥当性スコアｐirでy^irとして計算する。予測ラベルy^irが代表的なラベルgirと矛盾しているか、妥当性スコアｐirが現在のしきい値θtiよりも小さいとき、しきい値を次のように更新する。
【０１５６】
【数１５】
2015518210.tif 000017
【０１５７】
ここで、εは、修正定数である。例えば、この定数は、実験的に０．００１に設定してもよい。
【０１５８】
種々の実施例は、製品に関連するデータに基づき、製品アスペクトを識別する方法を提供する。この方法は、以下を備える。データ・セグメントは、データの第１部分から識別する。上述のように、データの２部分に基づき、変更された階層を発生する。次に、データ・セグメントを複数のアスペクト・クラスの１つに分類し、どの製品アスペクトにデータ・セグメントが関連するかを識別する。各アスペクトは、変更された階層内の異なるノードと関係する（即ち、表す）製品アスペクトと関係する。例えば、階層は、５つのノードを含んでおり、各ノードは、製品に関連する５つのアスペクトの異なる１つを表す。この場合、５つのアスペクト・クラスが存在し、異なるアスペクト・クラスが５つのアスペクトの各々用となる。
【０１５９】
実施例において、分類のステップは、各アスペクト・クラス用の妥当性スコアを決定することを含む。妥当性スコアは、データ・セグメントが、アスペクト・クラスに関係する製品アスペクトに如何に類似するかを示す。データ・セグメントがどの製品アスペクトに関連するかを識別することは、所定しきい値よりも低い妥当性スコアに関係するアスペクト・クラスを決定することを備える。この方法において、アスペクトの分類は、既知のアスペクト及び抽出した用語の間での簡単な比較以上かもしれない。つまり、システムは、たとえアスペクトが新たな形式で記載されていても、どの様にアスペクトを識別するかを学習してもよい。
【０１６０】
上述の製品レビュー・データセットで評価を実施する。５つのフォルド（fold）相互検証を用いるが、１つのフォルドがテスト用で、他のフォルドが階層の生成用である。Ｆ１-尺度を評価メトリックとして用いた。我々の方法（即ち、我々のアプローチ）を以下の２つの方法と比較した。
【０１６１】
●上述で提案された名詞ベースの方法（名詞フィルタ）。これは、頻繁な名詞句をアスペクト候補として抽出する。次に、これら候補を洗練して、賛否両論レビューで訓練した１クラスタのＳＶＭを活用して、真のアスペクトを得る。
●フラットな分類技術による階層ベースの方法（HierFlat）。この方法は、階層を活用して、製品アスペクトを識別する。我々のアプローチとは異なり、アスペクト間の親子関係を考慮することなく、個別のカテゴリとして階層内の各アスペクトを扱う。テスト・レビューを与えると、多クラスＳＶＭ分類器を用いて、その製品アスペクトをアスペクト・カテゴリに分類することによって、製品アスペクトを識別する。アスペクト・ノード内に蓄積したレビューを訓練サンプルとして用いる。この際、名詞句及びセンチメント用語を特徴とする。
【０１６２】
図２０に示すように、提案したアプローチは、平均Ｆ１-尺度の観点から、NounFilter及びHierFlatの方法よりも夫々４．４％及び２．９％以上も優れている。これらの結果は、階層がノイズをフィルタ処理して正確なアスペクトを得ることを援助する旨を示している。また、階層分類技術は、アスペクト間の親子関係を活用して真のアスペクトを識別するのに有効である。ｐ値＜０．０５のＴテストを用いて、統計的有意性に対して、この結果をテストする。
【０１６３】
さらに、暗黙的アスペクト識別について、我々のアプローチの有効性を評価した。製品レビュー・データセット内の２９,６５７個の暗黙的アスペクト・レビューを用いた。我々のアプローチをス達が提案した方法と比較した。この方法は、ワールド・ワイド・ウェブの第１７回国際会議（ＷＷＷ、２００８年）でのキュー・ス、エクス・スー、エッチ・グォ、エックス・ウ、エックス・チャング、ビー・スェン及びゼット・スによる「中国語ウェブでの意見検索におけるセンチメント関係」であり、相互のクラスタ化に基づき暗黙的なアスペクトを識別する。図２１に示す如く、我々のアプローチは、平均Ｆ１-尺度の観点から、スの方法よりも１０．９％以上も顕著に優れている。かかる結果は、センチメント用語及びアスペクトの間に潜在する関係を有効に用いることによって、暗黙的なアスペクトを識別するのを階層が援助できる旨を示す。上述のように、ｐ値＜０．０５のＴテストを用いて、統計的有意性に対して、この結果をテストする。
【０１６４】
［階層を用いたアスペクトにおけるセンチメント分類］
アスペクトにおけるセンチメント分類は、文脈依存である。例えば、意味のある同じ表現は、アスペクトの文脈に依存する異なる意見を伝達する。例えば、意味のある表現「長い」は、レビュー「カメラのバッテリーは長い」におけるアスペクト「バッテリー」についての肯定的な意見を明らかにする一方、レビュー「カメラの起動時間は長い」でのアスペクト「起動時間」についての否定的な意見である。アスペクトについての意見を正確に決定するために、文脈依存センチメント分類器を用いる。生成した階層を示して製品アスペクト（即ち、文脈）を識別するのを援助する一方、文脈依存分類器を直接訓練するのにも用いることができる。実施例において、階層を活用して、アスペクト・レベルのセンチメント分類を支援できる。
【０１６５】
実施例において、このアイディアは、各レビュー用の製品アスペクトを識別することによって文脈を捕捉し、文脈を考慮することによって各アスペクト用のセンチメント分類器を訓練する。かかる分類器は、文脈依存であり、アスペクトについての意見を正確に決定するのに役立つ。特に、多数のセンチメント分類器を訓練するが、１つの分類器が階層での各区別できるアスペクト・ノード用である。実施例において、各分類器は、ＳＶＭである。ノード及びその子ノードに蓄積されたレビューを訓練サンプルとして調査する。センチメント用語集から供給されたセンチメント用語を特徴として用いる。
【０１６６】
図２２は、実施例による階層を用いたアスペクト・センチメント分類方法の流れ図である。
【０１６７】
３５０にて、ある製品に関連するデータを得る。例えば、そのデータは、製品のテスト消費者レビューを備えてもよい。これらは、例えば、インターネットから得てもよい。詳細に後述するように、データは、第１及び第２データ部分を含んでもよい。３５２にて、３５０にて得たデータからデータ・セグメントを抽出する。例えば、３５０にて得た各消費者レビューのフリー・テキスト・レビュー部分１５４をセンテンスに分割してもよい。
【０１６８】
３５４にて、生成した階層を上述に応じて得る。製品に関連する異なるデータを用いて、この階層を得てもよい。例えば、１組の訓練データ（即ち、第２データ部分）を用いて階層を生成してもよいし、データ・セグメントの抽出に上述のように１組のテスト・データ（即ち、第１データ部分）を用いてもよい。第１及び第２データの組の両方は、製品のレビューを備えてもよい。３５６にて、３５４で得た階層を用いて、図１９を参照して上述したように、製品アスペクトを識別する。また、図９を参照して上述したように、識別した製品の意味のある表現を決定する。
【０１６９】
実施例において、データ部分は、多数の異なる消費者レビューから成る一方、データ・セグメントは、単一の消費者レビューからのセンテンスから成る。したがって、実施例において、データ部分は、データ・セグメントよりも長くてよい。
【０１７０】
３５８にて、対応アスペクト・ノードで訓練されたあるセンチメント分類器を選択して、意味のある表現での意見、即ち、アスペクトの意見を決定する。図９を参照して、センチメント分類器を上述した。次に、種々のアスペクトの意見を３６０にて収集する。実施例において、この方法は、表示スクリーンを有する汎用コンピュータ、又は表示スクリーンを有する特別設計のハードウェア装置により実行してもよい。したがって、３６０にて、人間ユーザの表示のために、意見を表示スクリーンに送ってもよい。
【０１７１】
種々の実施例は、製品に関連するデータから製品アスペクト用のアスペクト・センチメントを決定する方法を提供する。この方法は、以下を含んでいる。データの第１部分からデータ・セグメントを識別する。上述の如く、データの第２部分から変更された階層を生成する。例えば、１組の訓練データ（即ち、第２データ部分）を用いて階層を生成してもよい一方、１組のテスト・データ（即ち、第１データ部分）からデータ・セグメントを識別してもよい。第１及び第２データ部分の両方は、製品のレビューを備えてもよい。次に、データ・セグメントを複数のアスペクト・クラスの１つに分類する。各アスペクト・クラスは、変更された階層内の異なるノードに関係した製品アスペクトに関係する。この方法において、データ・セグメントが関連する製品アスペクトがどれかを識別することが可能である。次に、データ・セグメントが関連する製品アスペクトに対応する意見をデータ・セグメントから抽出する。次に、抽出した意見を複数の意見クラスの１つに分類する。各意見クラスは、異なる意見に関係し、アスペクト・センチメントは、１つの意見クラスに関係する意見である。この方法において、製品アスペクトと、これら製品アスペクトに付いての意見とを識別することが可能である。また、所定の製品アスペクトについての全体の意見（例えば、肯定的又は否定的）に基づき、アスペクトについての全体のアスペクト・センチメント（即ち、意見）を決定することが可能である。
【０１７２】
実施例において、複数の意見クラスは、肯定的意見（例えば、良い、素晴らしい、ワンダフル、最高）に関係する肯定的意見クラスと、否定的意見（例えば、悪い、より悪い、ひどい、失望）に関係する否定的意見クラスとを含んでいる。
【０１７３】
上述の製品レビュー・データセットを用いて、提案方法を評価した。５つのフォルド（fold）相互検証を用いるが、１つのフォルドがテスト用で、他のフォルドが階層の生成用である。Ｆ１-尺度を評価メトリックとして用いた。提案した方法を、対応するアスペクト文脈がないＳＶＭセンチメント分類器を訓練した１つの方法と比較した。線形カーネルにより、ＳＶＭを実施した。
【０１７４】
図２３に示すように、我々の方法（即ち、我々のアプローチ）は、平均Ｆ１-尺度の観点から、従来のＳＶＭ方法よりも１．６％以上も優れている。これらの結果は、生成した階層が文脈依存のセンチメント分類器を訓練するのを助けることができ、アスペクトについての意見を効果的に決定することを示唆している。
【０１７５】
［概要］
上述の実施例によれば、ドメイン援助アプローチを説明しており、製品用の消費者レビューの階層体系を生成している。多基準最適化フレームワークを用いて、ドメイン知識及び消費者レビューを同時に活用することによって、階層を生成している。階層は、製品アスペクトを、それらの親子関係に続くノードとして体系化する。各アスペクトに対して、このアスペクトについてのレビュー及び対応意見を蓄積する。階層により、この階層を介してのナビゲーションによって、ユーザは、消費者レビューの全体を容易に理解することができると共に、消費者レビューと任意のアスペクトについての意見とを求めることができる。利点として、階層は、情報の普及及びアクセスのしやすさを改善できる。
【０１７６】
４つのドメインで１１の異なる製品について評価を行った。データセットは、Cnet.com、Viewpoints.com、Reevoo.com及びPicegrabber.comなどの如き多数の普及したフォーラム・ウェブサイトから得た。実験結果は、我々のアプローチの有効性を示している。さらに、階層を示して、製品アスペクト識別のサブタスクとアスペクトについてのセンチメント分類とを強化している。階層は、全ての製品アスペクトとこれらアスペクトの間の親子関係とを体系化するので、これを用いて、（明確／暗黙的）製品アスペクトの識別を援助できる。階層を参照して明確なアスペクトを識別できる一方、センチメント用語及び階層内のアスペクトの間の関係に基づいて暗黙的なアスペクトを推測できる。対応するアスペクトについてのレビューからセンチメント用語を見つけてもよい。さらに、アスペクトについての文脈依存センチメント分類を訓練することによって、アスペクト・レベルのセンチメント分類を容易にする。大規模な実験を実施して、階層の援助のあるこれら２つのサブタスクの効果を評価し、顕著な性能の改善を達成できた。
【０１７７】
［製品アスペクトのランク付けのフレームワーク］
種々の実施例は、製品に関連するデータの体系化に関する。特に、実施例は、製品アスペクトをランク付けする方法、製品センチメントを決定する方法、製品レビュー要約を生成する方法、対応する装置及びコンピュータ読み取り可能な媒体に関する。
【０１７８】
「製品」は、例えば、家庭用電化製品、食品、衣服、車両、家具などの如き任意の商品又は販売品目でもよい。より厳密には、製品は、携帯電話でもよい。
【０１７９】
「データ」は、例えば、仕様書、レビュー、概況報告書、取扱説明書、製品説明書、製品の記事などの如き製品に関連する任意の情報を含んでもよい。データは、テキスト、図形、表など、又はこれらの任意の組合せを含んでもよい。データは、一般的には製品を参照し、より厳密には個別の製品アスペクト（即ち、特徴）を参照してもよい。データは、製品の意見（即ち、レビュー）又はコメントと、その製品アスペクトを含んでもよい。意見は、個別（例えば、良い又は悪い、若しくは１から１０の整数スケール）又は本来的なより連続でもよい。製品、意見及びアスペクトは、テキスト、図形、表又はこれらの任意の組合せから導きだしてもよい。
【０１８０】
重要なアスペクトを識別する方法は、消費者レビューに頻繁に述べられたアスペクトを重要なものとみなしてもよい。しかし、頻繁なアスペクトについての消費者意見は、製品についての全体的な意見に影響しないかもしれないので、彼らの購入決定に影響しないだろう。例えば、ほとんどの消費者は、アイフォーン４の悪い「信号接続」を頻繁に批判するが、アイフォーン４に対して高い全体の格付けを依然与えるかもしれない。これとは対照的に、「デザイン」及び「速度」の如きいくつかのアスペクトは、頻繁にコメントされないかもしれないが、通常は「信号接続」よりも重要である。事実、頻繁に基づく解決は、単独では真に重要なアスペクトを識別できないかもしれない。
【０１８１】
以下の実施例は、アスペクト・ランキングと名付けた装置を提案するが、これは、データから重要なアスペクトを自動的に識別する。この実施例において、製品に関連するデータは、消費者レビューを備える。実施例において、例示の製品であるアイフォーン３ＧＳに関連するアスペクトを図２４に示す。
【０１８２】
実施例において、製品の重要なアスペクトは、以下の特徴を有すると仮定する。これら特徴は、（ａ）アスペクトがデータにて頻繁にコメントされる、（ｂ）これらアスペクトの意見が製品の全体的な意見に大きく影響するである。また、製品の多数のアスペクトについての特定の意見の重み付けした集合体に基づいて、製品についての全体的な意見を生成すると仮定する。ここで、重みは、アスペクトの重要性の度合いを本質的に測定する。さらに、多変量ガウシャン分布を用いて、重要な重み付けの不確実性をモデル化する。確率的回帰アルゴリズムを発展させて、全体的及び限定的な意見の間の一貫性及びアスペクト頻度を活用することにより、重要性重み付けを推測する。重要性重みスコアにより、重要な製品アスペクトを識別することが可能である。
【０１８３】
図２５は、実施例に応じて、製品アスペクトを識別する方法に対する例示的なフレームワークを示す。以下にこのフレームワークを詳細に説明する。
【０１８４】
４００にて、ある製品に関するデータを得る。例えば、このデータは、製品のテスト消費者レビューを備えてもよい。これらを例えばインターネットから得てもよい。４０２にて、得たデータを用いて、製品に関連する製品アスペクトを識別する。実施例において、図６を参照して上述したように、この処理を実行する。４０４にて、得たデータを用いて、識別した製品アスペクトに関連する意見を識別する。実施例において、図９を参照して上述したように、この処理を実行する。
【０１８５】
実施例において、製品に関連するデータは、図３の方法に応じて得た階層の如き階層の形式でもよい。この場合、製品に関連するデータ（即ち、消費者レビュー）に基づいて上述したように、階層を生成してもよい。この場合、たぶん４００のデータと比較され一層体系化された形式におけるとしても、この階層は、製品に関連するデータを提供するように見える。
【０１８６】
４０６にて、製品についての全体的な意見にわたる各アスペクトに与える意見の影響及びアスペクトの頻度（即ち、影響の尺度）を同時に考慮することにより、アスペクト・ランク付けアルゴリズムを用いて重要なアスペクトを識別する。多数の製品アスペクトについての特定意見の重み付けした集合体に基づいて、製品の全体的な意見を生成してもよく、重みがこれらアスペクトの重要さ（又は影響）の程度を測定する。全体的及び特定の意見の間の関係及びアスペクト頻度を組み込むことにより、確率回帰アルゴリズムを展開して重要性の重みを推測してもよい。４０８にて、ランク付けしたアスペクトを収集する。実施例において、この方法は、表示スクリーンを有する汎用コンピュータ、又は表示スクリーンを有する特別設計のハードウェア装置で実行してもよい。よって、４０８にて、ランク付けしたアスペクトを、人間ユーザへの表示用に表示スクリーンに送ってもよい。
【０１８７】
製品に関連するデータに基づき製品アスペクトをランク付けする方法を種々の実施例が提供する。この方法は、以下、即ち、データから製品アスペクトを識別することを含む。データ内の製品アスペクトの発生頻度と、識別した製品アスペクトの影響の尺度とに基づいて、各識別した製品アスペクトに対して重み係数を生成する。この識別した製品アスペクトは、生成された重み係数に基づきランク付けされる。この方法において、他の重要なアスペクトに関連する各重要アスペクトの重要性と共に、どの製品アスペクトが重要かを判断することが可能である。
【０１８８】
実施例において、データから製品アスペクトを識別することは、データから１つ以上の名詞句を抽出することを含む。
【０１８９】
実施例において、アスペクト・クラスが関係する製品アスペクトに抽出された名詞句が対応するならば、抽出された名詞句は、アスペクト・クラスに分類される。なお、アスペクト・クラスは、１つ以上の異なる製品アスペクトに関係する。実施例において、用語「対応」は、単なる「一致」以上のものを含んでもよい。例えば、製品アスペクトの正確な用語が名詞句に含まれないとしても、分類処理は、名詞句を特定の製品アスペクトに対応すると識別できる。ＳＶＭ又はいくつかの他の分類器を用いて、分類を実行してもよい。例えば、１クラスのＳＶＭを用いて、分類を実行してもよい。実施例において、アスペクト・クラスは、多数（例えば、全部）の製品アスペクトに関係してもよい。この方法において、製品アスペクトであるか否かに応じて、抽出した名詞句を分類してもしなくてもよい。よって、真の製品アスペクトは、抽出した名詞句から識別してもよい。
【０１９０】
異なる実施例において、抽出した名詞句を複数のアスペクト・クラスの１つに分類してもよく、各アスペクト・クラスは、異なる製品アスペクトに関係する。この方法において、抽出した名詞句を、識別した製品アスペクトとして識別してもよいし、しなくてもよい。
【０１９１】
実施例において、図１９を参照して上述したように、即ち、生成した変更階層を用いて、データから製品アスペクトを識別することを実行する。
【０１９２】
実施例において、多数の異なる抽出された名詞句を互いにクラスタ化する。ここで、多数の異なる抽出された名詞句の各々は、対応する同義用語を含む。この方法において、同じ製品アスペクトに関連する異なる名詞句を互いに組合せてもよい。例えば、種々の名詞句は、用語「ヘッドホーン」を含んでもよい一方、種々の他の名詞句は、用語「イヤーホーン」を含んでもよい。「ヘッドホーン」及び「イヤーホーン」は、同じ製品アスペクトに関連するので、全てのこれらの名詞句を互いに組合せてもよい。この実施例において、「ヘッドホーン」及び「イヤーホーン」は、同義用語に対応する。実施例において、同義用語をクラスタ化するステップは、上述のクラスタ化ステップの後に実行してもよい。
【０１９３】
実施例において、データに基づき識別した製品アスペクト用のアスペクト・センチメントを決定し、アスペクト・センチメントを用いて、識別した製品アスペクトの影響の尺度を決定する。実施例において、アスペクト・センチメントを決定することは、以下の（ｉ）〜（ｉｉｉ）を含む。すなわち、（ｉ）データから１つ以上のアスペクト意見を抽出するが、その又は各アスペクト意見は、識別した製品アスペクト及び対応する意見を識別する。（ｉｉ）対応する意見に基づき、その又は各アスペクト意見を複数の意見クラスの１つに分類するが、各意見クラスは異なる意見に関係する。（ｉｉｉ）複数の意見クラスのどれがほとんどのアスペクト意見を含んでいるかに応じて、識別した製品アスペクトに対してアスペクト・センチメントを決定する。実施例において、図２２を参照して上述したように、即ち、生成した変更階層を用いて、アスペクト・センチメントの決定を実行する。実施例において、影響の尺度を決定することは；データから製品用の製品センチメントを抽出し、この製品センチメントが意見に関係することと；識別した製品アスペクト用のアスペクト・センチメントと製品用の製品センチメントとを比較して、影響の尺度を決定することを含む。実施例において、影響の尺度は、重要性の尺度のことを考えることであり、即ち、製品を全体として考察する際、消費者がアスペクトを如何に重要であるかと考慮することである。
【０１９４】
実施例において、製品センチメントを決定することは、以下を含んでいる。１つ以上の製品意見（例えば、データのセグメント）をデータから抽出するが、その又は各データ意見が製品及び対応意見を識別する。その対応意見に基づき、その又は各製品意見を複数の意見クラスの１つに分類するが、各意見クラスは、異なる意見に分類される。複数の意見クラスのどの１つがほとんどの製品意見を含んでいるかに基づいて、製品用の製品センチメントを決定する。
【０１９５】
以下は、実施例に応じて、製品に関連するデータに基づいて製品アスペクトをランク付けする方法をより詳細に説明する。
【０１９６】
［表記法及び問題の公式化］
実施例において、R={r1,・・・r|R|}が１組のある商品の消費者レビューを示すとする。各ビューｒ∈Ｒにおいて、消費者は、製品の多数のアスペクトについての意見を述べ、最終的に全体の格付けＯｒを割り当てる。Ｏｒは、レビューｒ、即ち、Ｏｒ∈［Ｏmin，Ｏmax］についての全体的な意見の異なるレベルを示す数値スコアであり、Ｏmin及びＯmaxは、夫々最小及び最大の格付けである。Ｏｒを［０，１］に正規化する。レビュー・コーパスＲ全体にてｍ個のアスペクトＡ＝｛ａ１・・・ａｍ｝があると仮定するが、ここで、ａｋはｋ番目のアスペクトである。レビューｒにおけるアスペクトａｋの意見をＯｒｋとする。各アスペクトについての意見は、潜在的に全体的な格付けに影響する。特定のアスペクトについての意見の重み付け集合体Σmk=1ωrkOrkに基づいて、全体的な格付けＯｒを生成すると仮定する。ここで、各重みωrkは、レビューｒにおけるアスペクトａｋの重要性を基本的に測定する。この目的は、重要性の重み付け、即ち、アスペクトに置かれた強化を明らかにし、これに応じて重要なアスペクトを識別することである。
【０１９７】
次に、実施例において、種々のアスペクトについての消費者意見Ｏｒｋ及び製品アスペクトａｋを製品に関連するデータから取り込む。次に、確率的なアスペクト・ランク付けアルゴリズムを設計して、重要性重み付け｛ωrk｝|R|r=1を見積り、対応する重要なアスペクトを識別する。
【０１９８】
［アスペクト・ランク付けアルゴリズム］
実施例によれば、以下は、確率的アスペクト・ランク付けアルゴリズムを説明して、製品に関連するデータ（例えば、消費者レビュー）から製品の重要なアスペクトを識別する。一般的に、重要なアスペクトは、次の特徴を有する。すなわち、（ａ）消費者レビューにてこれらを頻繁にコメントする。（ｂ）これらアスペクトについての消費者意見は、製品についてのそれらの全体的な意見に大きく影響する。レビューにおける全体的な意見は、そのレビューでの特定のアスペクトに与えられた意見の集合であり、種々のアスペクトは、その集合における異なる寄与度を有する。すなわち、重要な（重要でない）アスペクトについての意見は、全体的な意見の生成に強い（弱い）影響を与える。かかる集合体をモデル化するために、特定のアスペクトについての意見の重み付け和に基づいて、各レビューｒにおける全体的な格付けＯｒを生成する。なお、特定のアスペクトは、Σmk=1ωrkOrkとして公式化され、又は、ωｒＴＯｒとしてのマトリクス形式である。Ｏrkは、アスペクトａkについての意見であり、重要性重み付けωrkは、ａｋに行われた強調を反映する。大きなωrkは、ａkが一層重要であることを示し、逆も同様である。ωrが重み付けのベクトルを示し、Ｏｒが意見ベクトルであり、各次元が特定アスペクトについての意見を示す。特に、観察した全体的な格付けは、ガウシャン分布から生成したと仮定され、ωＴｒＯｒ及び分散σ２は、以下を意味する。
【０１９９】
【数１６】
2015518210.tif 000018
【０２００】
ωｒの不確実性を考慮するために、次のように、ωｒを多変数ガウシャン分布から引き出したサンプルあると仮定する。
【０２０１】
【数１７】
2015518210.tif 000019
【０２０２】
ここで、μ及びΣは、夫々平均ベクトル及び共分散行列である。これらは、共に未知で、見積りが必要かもしれない。
【０２０３】
上述のように、消費者に頻繁にコメントされたアスペクトは、重要かもしれない。よって、アスペクト頻度を従来知識として活用して、ωｒの学習を援助する。特に、ωrの分布、即ち、Ｎ（μ,Σ）が分布Ｎ（μ0、Ｉ）に近いと予想する。μ0における各要素は、特定のアスペクト：frequency(ak)/Σmi=1frequency(ai)の頻度である。よって、Ｎ（μ0,Ｉ）へのクリバック・ライブル（ＫＬ）の分岐に基づき、分布Ｎ（μ，Σ）を次のように公式化する。
【０２０４】
【数１８】
2015518210.tif 000020
【０２０５】
ここで、φは、重み付けパラメータである。
【０２０６】
上述の公式に基づいて、レビューｒにて全体的意見順序づけＯｒを生成する確率は、次のようになる。
【０２０７】
【数１９】
2015518210.tif 000021
【０２０８】
ここで、｛ωr｝|R|r=1は、重要性の重みであり、｛μ,Σ,σ2｝は、モデル・パラメータである。最大尤度（ＭＬ）見積りを用いて、レビュー・コーパスＲ＝｛ｒ１・・・ｒ|R|｝から｛μ,Σ,σ2｝を見積もることができる。レビューｒにおけるωrは、最大ａ機能的（ＭＡＰ）見積りによって最適化できる。ωr及び｛μ,Σ,σ2｝は、互いに結合しているので、期待値最大化（ＥＭ）スタイル・アルゴリズムを用いてこれらを最適化できる。Ｅステップ及びＭステップの夫々における｛ωr｝|R|r=1は及び｛μ,Σ,σ2｝の反復最適化は、次のように行う。
【０２０９】
［｛μ,Σ,σ2｝が与えられたωrの最適化］
実施例において、パラメータ｛μ,Σ,σ2｝が与えられたと仮定すると、最大ａ機能的（ＭＡＰ）見積りを用いて、ωの最適値を得る。レビューｒ用のＭＡＰ見積りの目的関数は、次のように定義される。
【０２１０】
【数２０】
2015518210.tif 000022
【０２１１】
式４．１−式４．３の引き算を行って、次を得ることが可能である。
【０２１２】
【数２１】
2015518210.tif 000023
【０２１３】
よって、ＭＡＰ見積りによって、ωrを次のように最適化できる。
【０２１４】
【数２２】
2015518210.tif 000024
【０２１５】
ωrに対してＬ（ωr）の導関数を求め、極小詞にてゼロにする。
【０２１６】
【数２３】
2015518210.tif 000025
【０２１７】
この結果は、以下の解となる。
【０２１８】
【数２４】
2015518210.tif 000026
【０２１９】
［ωrが与えられた｛μ,Σ,σ2｝の最適化］
実施例において、与えられた｛ωr｝|R|r=1で、レビュー・コーパスＲに関して最大尤度（ＭＬ）見積りを用いて、パラメータ｛μ,Σ,σ2｝を最適化する。パラメータを予測して、コーパスＲについての全体的格付けの全てを観察する可能性を最大にする。よって、次のように全体のレビュー・コーパスＲにわたる対数尤度関数を最大化して、これらを見積る。簡略化するために、｛μ,Σ,σ2｝をΨとする。
【０２２０】
【数２５】
2015518210.tif 000027
【０２２１】
式４．１−式４．３の引き算を行って、次を得るのが可能である。
【０２２２】
【数２６】
2015518210.tif 000028
【０２２３】
｛μ,Σ,σ2｝内の各パラメータに対してＬ（Ｒ）の導関数を求め、極小詞にてゼロにする。
【０２２４】
【数２７】
2015518210.tif 000029
これは、以下の解を導く。
【０２２５】
【数２７】
2015518210.tif 000030
【０２２６】
実施例において、上述の２つの最適化方法を収束するまで繰り返す。その結果、各レビューｒ∈Ｒに対して最適な重要性重みωｒを得ることが可能である。各アスペクトａｋに対して、レビューに関する重要性スコアを積分することによって、その全体的な重要性スコア−ωkを、−ωk＝（Σｒ∈Ｒωrk）／｜Ｒk｜として計算する。ここで、Ｒｋは、ａｋを含む１組のレビューである。−ωkによれば、重要な製品アスペクトを識別できる。
【０２２７】
図２６は、実施例により、疑似コードでの上述の確率的アスペクト・ランク付けアルゴリズムを示す。
【０２２８】
［評価］
このセクションでは、広範囲の実験を行って、製品アスペクト・ランク付け用に上述で提案したフレームワークの有効性を評価する。以下において、「我々のアプローチ」及び「我々の方法」は、「実施例」として解釈すべきことが理解できよう。
【０２２９】
［データセット及び実験設定］
上述の製品レビュー・データセットを用いて、我々の性能を評価する。アスペクト識別及びアスペクト・センチメント分類用の評価メトリックとしてＦ1-尺度を用いた。これは、適合率及び再現率の組合せであり、Ｆ1-尺度＝２＊適合率＊再現率／（適合率＋再現率）となる。アスペクト・ランク付けの性能を評価するために、広範囲に用いたトップｋでの正規化割引累積利得（NDCG@K）を評価メトリックとして用いた。アスペクトのランク付けリストを与えると、NDCG@Kを次のように計算する。
【０２３０】
【数２８】
2015518210.tif 000031
【０２３１】
ここで、t(i)は、位置iでのアスペクトの重要性の程度であり、ｚは、完全なランク付けのtop-kアスペクトから得た正規化項である。各アスペクトに対して、その重要性の程度は、３人の注釈者が３つの重要性レベル、即ち、「重要でない」（スコア１）、「普通」（スコア２）及び「重要」（スコア３）として判断した。理想的には、全てのレビューを読んでそれらの判断を行うことを注釈者に依頼すべきである。しかし、かかるラベル付け処理は、非常に時間がかかり、大きな労働力を要する。top-kアスペクトの重要性の程度でNDCG@kを計算したので、ラベル付け処理は、次のように迅速であった。まず、top-kアスペクトは、全ての評価された方法のランク付け結果から収集された。百（１００）のレビューを、これらアスペクトでサンプルしアスペクトの重要性レベルのラベル付けを行う注釈者に提供した。
【０２３２】
［アスペクト・ランク付けについての評価］
提案したアスペクト・ランク付けアルゴリズムを以下の３つの方法と比較した。
●頻度ベースの方法。これは、アスペクト頻度に応じてアスペクトをランク付けする。
●相関ベースの方法。これは、特定のアスペクトの意見と全体の格付けの間の相関を測定する。２つの係る種類の意見が一致しているとき、場合の数に基づいてアスペクトをランク付けする。
●ハイブリッド方法。これは、線形組合せによりアスペクト頻度及び相関の両方をλ・頻度ベースの順位＋（１−λ）・相関ベースの順位として捕捉する。なお、λは、実験では０．５に設定する。
【０２３３】
図２７〜２９は、NDCG@5、NDCG@10及びNDCG@15の夫々の観点からの比較結果を示す。ｐ値＜０．０５でのＴテストを用いて、統計的有意性についてこれら結果をテストする。概して、提案したアスペクト・ランク付けアプローチは、NDCG@5に関して、頻度ベース、相関ベース及びハイブリッド方法よりも７．６％、７．１％及び６．８％以上も夫々大幅に優れている。これは、NDCG@10に関して、３つの方法よりも夫々４．５％、３．８％及び３．３％にわたって性能を改善しており、また、NDCG@15に関して、夫々５．４％、３．９％及び４．６％以上も性能を改善している。よって、これらの全体の意見にわたる各アスペクトに与えられた消費者意見の影響及びアスペクト頻度を同時に有効使用することによって、提案した方法は、消費者レビューから重要なアスペクトを効果的に識別できる。頻度ベースの方法は、アスペクト頻度情報を単に捕捉し、全体の格付けでの特定アスペクトについての意見の影響を考慮することを無視する。いくつかの一般的なアスペクトを重要なものとして認識してもよい。一般的なアスペクトは、消費者レビューに頻繁に現れるが、これらは、消費者の全体的な満足には大きく影響しない。相関ベースの方法は、特定アスペクトについての意見及び全体的ランク付けの間で一致した場合を単純に計数して、アスペクトをランク付けている。これは、全体的な格付けの生成における不確実性をモデル化しないので、充分な性能を達成できない。ハイブリッド方法は、頻度ベース及び相関ベースの方法から結果を単に集めるが、性能を効果的に引き上げることができない。
【０２３４】
図３０は、これら４つの方法によるサンプル結果を示す。製品アイフォーン３ＧＳの上位１０のアスペクトをリストにした。これら４つの順位リストから、提案したアスペクト・ランク付け方法は、他の方法よりも一層合理的なランク付けを行うことが分かる。例えば、他の方法では、アスペクト「電話」が上位にランク付けられている。しかし、「電話」は、一般的であり、重要なアスペクトではない。
【０２３５】
提案したアプローチのランク付け結果の合理性を上手に調査するために、１つの公開のユーザ・フィードバック・レポート、即ち、「チャイナ・ユニコムの１００人の顧客のアイフォーンのユーザ・フィードバック・レポート」を考慮する。このレポートは、ユーザが最も関心のあるアイフォーン製品の上位４つのアスペクトが「３Ｇネットワーク」（３０％）、「ユーザビリティ」（３０％）、「見栄えのデザイン」（２６％）及び「アプリケーション」（１５％）であることを示している。これら４つのアスペクトも、我々の提案したアスペクト・ランク付けアプローチで上位にランク付けされていることが分かる。
【０２３６】
［アスペクト・ランク付けにサポートされたタスク］
アスペクト・ランク付けは、実世界の研究タスクに広範囲に役立つ。実施例において、その能力は、次の２つのタスクにて調査する。（ｉ）レビュー・ドキュメントにおけるドキュメント・レベルのセンチメント分類。（ｉｉ）抽出レビュー要約。
【０２３７】
［ドキュメント・レベルのセンチメント分類］
実施例において、ドキュメント・レベルのセンチメント分類のゴールは、与えられたレビュー・ドキュメントの全体的な意見（即ち、第１データ部分）を決定することである。レビュー・ドキュメントは、ある製品の多数のアスペクトについての種々の意見をしばしば表す。異なるアスペクトの意見は、互いに対照的で、レビュー・ドキュメントの全体的な意見についての印象の異なる程度を有する。図３１は、例示の商品アイフォーン４用のサンプル・レビュー・ドキュメントを示す。このレビューは、「信頼性（reliability）」、「容易な使用（easy to use）」の如きいくつかのアスペクトについての肯定的意見を表し、「タッチ・スクリーン（touch screen）」、「特異な行動（quirks）」、「音楽再生（music play）」の如きいくつかの他のアスペクトを同時に批判する。最後に、重要なアスペクトが肯定的意見に関連することにより、アイフォーン４における５つ（即ち、肯定的意見）から５つ星の全体的な順位を割り当てられている。よって、重要なアスペクトを識別することは、レビュー・ドキュメントについての全体的な意見の見積りを必然的に容易にできる。よって、アスペクト・ランク付けの結果を用いて、ドキュメント・レベルのセンチメント分類を援助できる。
【０２３８】
上述の製品レビューにかかるドキュメント・レベルのセンチメント分類の評価を行った。特に、各製品の百（１００）のレビューをテスト・データ（即ち、第２データ部分）としてランダムに選択し、訓練データ（即ち第１データ部分）用に残りのレビューを用いた。各レビューは、［０,１］に正規化された全体的な格付けを含んでいる。高い全体的な格付け（＞０．５）のレビューを肯定的サンプルとして扱い、低い格付け（＜０．５）のレビューを否定的サンプルとして扱う。０．５の格付けのレビューを中間として考慮し、実験には使用しなかった。名詞用語、アスペクト及びセンチメント用語を特徴として訓練レビューから収集した。センチメント用語を上述のセンチメント語彙内に現れるものとして定義していることに留意されたい。次に、全ての訓練及びテストのレビューを特徴ベクトルに表した。表現において、重要なアスペクトに一層の強調を与え、センチメント用語がこれらを変更した。技術的には、アスペクトａｋ及びその対応するセンチメント用語に対応する特徴次元を１＋φ・−ωkにより重み付けした。ここで、−ωkは、akの重要性スコアであり、φは、トレード・オフ・パラメータであり、実験において、１００に実験的に設定した。重み付けした特徴に基づき、ＳＶＭ分類器は、訓練レビューから教わり、テスト・レビューについての全体的な意見を決定するのに使用される。
【０２３９】
図３２は、実施例により、製品に関連するデータから製品センチメントを決定する上述の方法のためのフレームワークを示す。
【０２４０】
４５０にて、ある製品に関連するデータを得る。実施例において、データは、第１データ部分（例えば、訓練データ）と第２データ部分（例えば、テスト・データ）を備える。実施例において、第１及び第２のデータ部分の両方は、同じ製品の複数のレビューを備える。第１データ部分のデータは、第２データ部分のデータと部分的に又は全体的に異なってもよい。
【０２４１】
４５２にて、上述の方法によって、例えば、図２５の方法によって、第１データ部分を用いて、ランク付けされたアスペクトを生成する。
【０２４２】
４５４にて、第２データ部分の各レビュー・ドキュメントは、ベクトル形式で表される。ここで、ベクトルは、４５２にて生成されランク付けされたアスペクトによって重み付けされる。実施例において、４５２にて生成されたランク付けアスペクトに基づき、場合によっては例示のセンチメント語彙から、特徴を定義してもよい。これら特徴は、名詞用語及びセンチメント用語を含んでもよい。これら特徴に基づいて、各レビュー・ドキュメントをベクトル形式で表せる。ここで、各ベクトル次元は、対応する特徴の存在又は不在、及びレビュー・ドキュメントから識別された関係意見（即ち、センチメント用語）を示す。実施例において、ランク付けしたアスペクトのランク及び対応する意見に応じて、即ち、それらの重みに応じて、各次元を重み付けしてもよい。この方法にて、重要なアスペクトに関連するデータ（例えば、特徴）及びそれらに対応する意見をより一層強調してもよい。
【０２４３】
したがって、要約すれば、各レビュー・ドキュメントは、ベクトルにより表してもよい。与えられたベクトルは、関係するレビュー・ドキュメント内の各特徴の存在又は不在を示してもよい。また、レビュー・ドキュメントに特徴が存在すれば、レビュー・ドキュメント内に与えられた特徴の意見をベクトルで表してもよい。実施例において、各レビュー・ドキュメントは、分離したベクトルにより表してもよい。
【０２４４】
４５６にて、第２データ部分内の各レビュー・ドキュメントの全体的なセンチメント（即ち、意見）を決定する。実施例において、これを実行するのに、レビュー・ドキュメントの各特徴を多数の意見クラスの１つに分類する。各意見クラスは、異なる意見に関係する。例えば、肯定的意見に関係する肯定的意見クラスがあるかもしれない。また、否定的意見に関係する否定的意見クラスがあるかもしれない。よって、単一のレビュー・ドキュメントに関連する各特徴は、肯定的又は否定的の何れに分類してもよい。この処理を第２データ部分内の各レビュー・ドキュメントに対して実行してもよい。
【０２４５】
４５８にて、第２データ部分内の各レビュー・ドキュメントの全体的な意見を決定する。例えば、レビュー・ドキュメントの全体的意見は、レビュー・ドキュメント内の各特徴に対する意見の集合であってもよい。実施例において、ランク付けに基づくこれらの重要性に応じて、特徴を重み付けしてもよい。この方法において、重要性アスペクト及びそれらに対応する意見に関連するデータ（例えば、特徴）を一層強調してもよい。よって、高くないランクのアスペクトを参照するよりも高いランクのアスペクトについての意見を参照して、レビュー・ドキュメントは、良好な全体的な意見を有してもよい。実施例において、この方法は、表示スクリーンを有する汎用コンピュータ、又は表示スクリーンを有する特別設計のハードウェア装置によって実行してもよい。よって、４５８にて、人間ユーザに表示するために、全体的な意見を表示スクリーンに伝送してもよい。
【０２４６】
種々の実施例は、製品に関連するデータから製品センチメントを決定する方法を提供するが、この製品センチメントは、製品の意見に関係する。データは、第１データ部分及び第２データ部分を備える。この方法は、次を含む。上述の実施例に応じて、第１データ部分に基づき、製品に関連しランク付けされた製品アスペクトを決定する。１つ以上の特徴を第２データ部分から識別するが、その又は各特徴は、ランク付けされた製品アスペクト及び対応意見を識別する。対応する意見に基づき、各特徴を複数の意見クラスの１つに分類するが、各意見クラスは、異なる意見に関係する。複数の意見クラスのどの１つがほとんどの特徴を含んでいるかに基づき、製品センチメントを決定する。例えば、「肯定的」意見に関連する意見クラスが最大数の特徴を含んでいれば、その製品センチメントは、「肯定的」かもしれない。
【０２４７】
実施例において、特徴に対応するアスペクトのランク付けに基づき、製品センチメントを決定する。製品センチメントを生成することは、意見クラスがほとんどの特徴を含んでいるという簡単な計算である。しかし、別の実施例において、アスペクトの重みに基づいて製品センチメントを計算してもよいので、高くないランクのアスペクトと比較して高いランクのアスペクトに関連する意見に大きな強化が行われる。
【０２４８】
実施例において、複数の意見クラスは、肯定的意見（例えば、良い、素晴らしい、ワンダフル、最高）に関係する肯定的意見クラスと、否定的意見（例えば、悪い、より悪い、ひどい、失望）に関係する否定的意見クラスとを含んでいる。
【０２４９】
実施例において、第１データ部分及び第２データ部分は、全ての同じデータのいくつか、例えば、レビューを備えている。いくつかの他の実施例において、第１データ部分のデータは、第２データ部分のデータと部分的に又は全体的に異なっている。
【０２５０】
実施例において、第１データ部分は、製品の複数の別個のレビューを備え、第２データ部分は、製品の単一のレビューを備えている。
【０２５１】
実施例において、データの第２部分は、製品の複数の異なるレビューを含んでおり、この方法は、以下を含んでいる。データの第２部分内の各レビューをベクトルとして表す。各ベクトルは、関係したレビューにおける各特徴の存在又は不在を示す。オプションとして、特徴に対応するアスペクトのランク付けに基づき、各特徴をベクトル内で重み付けする。製品センチメントを各ベクトルに基づき決定して、データの第２部分における各レビューの製品センチメントを決定する。この方法において、各レビュー・ドキュメントに基づき、製品についての全体的な意見を得ることが可能である。すなわち、各レビュー・ドキュメントを製品についての全体的意見として要約してもよい。
【０２５２】
上述のアプローチを２つの既存の方法、即ち、ブール重み付け及び用語頻度（ＴＦ）重み付けと比較した。ブール重み付けは、ブール値の特徴ベクトル用の各レビューを表し、ブール値の各々がレビューにおける対応特徴の存在又は不在を示す。用語頻度（ＴＦ）重み付けは、コーパスでの各特徴の頻度によってブール特徴を重み付ける。図３３は、１１個の製品のレビューについての分類性能と、これらにわたる平均性能を示す。ここでは、我々のアプリケーションをＡＲと呼ぶが、これは、特徴表現にアスペクト・ランク付け結果を組み込んでいるためである。我々のＡＲ重み付けアプローチがブール及びＴＦの重み付け方法よりも良好な性能を達成できることが図３３から分かる。特に、これは、１１個の製品の全てについて最良の性能であり、平均Ｆ1-尺度の関連から、ブール及びＴＦの重み付け方法よりも夫々３．９％及び５．８％以上に顕著に優秀である。ブール重み付けは、ＡＲ重み付けの特殊な場合であることに留意する価値がある。全てのアスペクトを等しい重要性で設定するとき、ＡＲ重み付けは、ブール重み付けの価値を下げる。これらの結果から、アスペクト・ランク付けは、ドキュメント・レベルのセンチメント分類の性能を引き上げるのに役立つと推定できる。さらに、この結果は、平均Ｆ1-尺度の観点から、ブール重み付けがＴＦ重み付けをよりも約１．８％のわずかな性能改善を達成することを示す。
【０２５３】
［抽出レビュー要約］
上述の如く、実施例において、特定の製品に対して、インターネットで利用可能な多数の消費者レビューがあるかもしれない。しかし、レビューは体系化されていないかもしれない。かかる膨大なレビューから製品の種々のアスペクトについての意見及び消費者レビューの全体を把握することは、ユーザにとって現実的ではない。一方、インターネットは、必要以上の情報を提供する。よって、自動的にレビューを要約する必要がある。これは、ソース・レビューを情報内容及び全体の意味を維持した短縮形に要約することを意図する。既存のレビュー要約方法は、抽象的及び抽出的な要約に分類することができる。抽象的要約は、ソース・レビュー内の主要なテーマの理解を発展させ、これらテーマを明確な自然言語で表そうとする。これは、テキストを試験し解釈する言語学技術を用いる。次に、これは、元のテキスト・ドキュメントからの最重要な情報を伝達する新たな短いものを生成して、テキストに最良に記述する新たな概念及び表現を見つける。抽出要約方法は、元のレビューから重要なセンテンス、パラグラフなどを選択し、これらを短い形式に連結させる。
【０２５４】
実施例に応じて、以下は、抽出レビュー要約に焦点を当てる。以下は、要約性能を改善するアスペクト・ランク付けの能力を調査する。
【０２５５】
上述で紹介したように、ソース・レビューから最も報知的なセグメント／部分（例えば、センテンス又は節）を抽出することによって、抽出要約を系統立てる。最も報知的な内容を、既存の研究内で「最も頻繁」又は「最も有利な立場にある」内容として一般的に扱う。特に、各センテンスｓの報知性を計算するために、スコア関数を次のように定義する。
【０２５６】
【数２９】
2015518210.tif 000032
【０２５７】
ここで、Ｉa(s)は、センテンスｓ内のアスペクトの重要性の観点からセンテンスｓの報知性を定量化し、Ｉo(s)は、ｓ内の表現された意見の代表制の観点から報知性を測定する。λ1及びλ2は、トレード・オフのパラメータである。実施例において、Ｉa(s)及びＩo(s)は、次のように定義する。
【０２５８】
Ｉa(s)：頻度アスペクトを含むセンテンスを重要と見なす。よって、Ｉa(s)は、アスペクト頻度に基づいて次のように定義できるだろう。
【０２５９】
【数３０】
2015518210.tif 000033
【０２６０】
Ｉo(s)：消費者意見の要約を提案できるように、ソース・レビュー内の意味のあるセンテンスを含むことを結果要約に期待する。さらに、消費者の全体的意見と一致する意見を有するセンテンスを含むことが要約にとって望ましい。したがって、Ｉo(s)を次にように定義する。
【０２６１】
【数３１】
2015518210.tif 000034
【０２６２】
実施例において、Subjective(s)を用いて、実際のものから意見のあるセンテンスを区別し、Consistency(s)は、センテンスｓ内の意見及び全体的な意見の間の一貫性を測定するもので、次のようになる。
【０２６３】
【数３２】
2015518210.tif 000035
【０２６４】
ここで、Polarity(s)を次のように計算する。
【０２６５】
【数３３】
2015518210.tif 000036
【０２６６】
ここで、Polarity(term)は、特定項の意見極性であり、εは、分母がゼロになるのを防止する定数である。
【０２６７】
実施例において、上述のスコア関数により計算したレビュー・センテンスの報知性により、以下の２つのアプローチによって報知的なセンテンスを選択できる。すなわち、（ａ）センテンス・ランク付け（ＳＲ）方法は、それらの報知性に応じてセンテンスをランク付けし、最上位にランク付けされたセンテンスを選択して、要約を形成する。（ｂ）グラフ・ベース（ＧＢ）方法は、グラフ内のセンテンスを示すが、各ノードは、特定のセンテンスに対応し、各エッジは、２つのセンテンスの間の関係を特徴付ける。次に、ランダム・ウォークをグラフに対して実行して、最も報知的なセンテンスを見つける。各ノードの初期スコアは、式４．１５内のスコア関数からの報知性と定義し、特徴としてのユニグラムを用いて、複数センテンス間のコサイン類似性としてエッジ重みを計算する。
【０２６８】
上述の如く、頻度アスペクトは、重要なものではないかもしれず、アスペクト頻度は、アスペクトの重要性を特徴付けることができない。アスペクトの重要性を示すアスペクト・ランク付け結果を有効に用いて、上述のスコア関数を改善できる。実施例において、センテンスｓの報知性を、その中のアスペクトの重要性の観点から次のように定義できる。
【０２６９】
【数３４】
2015518210.tif 000037
【０２７０】
ここで、importance(aspect)は、上述のアスペクト・ランク付けアルゴリズムにより得た重要性スコアである。センテンスｓの全体的な有用性を次のように計算する。
【０２７１】
【数３５】
2015518210.tif 000038
【０２７２】
図３４は、実施例により、製品関連するデータに基づいて製品レビュー要約を生成する方法の全体を示す。
【０２７３】
５００にて、ある製品に関連するデータを得る。このデータを２つの部分に分割し、第１データ部分が訓練データを備え、第２データ部分がテスト・データを備える。このデータは、製品の消費者レビューを備えてもよい。これらは、例えば、インターネットから得てもよい。５００にて得た第２データ部分からデータ・セグメントを５０２にて抽出する。例えば、第２データ部分の各消費者レビューのフリー・テキスト部分をセンテンスに分割してもよい。
【０２７４】
５０４にて、上述の実施例に応じて、例えば、図２５の方法に応じて、第１データ部分を用いて、ランク付けしたアスペクトを生成する。５０４にて生成しランク付けしたアスペクトを用いて、５０２で抽出したあるデータ・セグメントを５０６にて選択する。実施例において、これらがランク付けしたアスペクトを含んでいるか否かに基づいて、更にオプションとして、これらランク付けしたアスペクトのランクに基づいて、データ・セグメントを選択してもよい。これらがランク付けされたアスペクトについての意見を含んでいるか否か、更にオプションとして、これら意見が製品についての全体的な意見と一致しているか否かに基づいて、データ・セグメントを選択してもよい。
【０２７５】
５０６にて、５０４にて選択したデータ・セグメントを用いて５０８での収集用に要約を生成する。実施例において、表示スクリーンを有する汎用コンピュータ、又は表示スクリーンを有する特別設計のハードウェア装置によって、この方法を実行してもよい。よって、５０６にて、レビュー要約を表示スクリーンに送って、人間ユーザ向けに表示してもよい。
【０２７６】
種々の実施例が、製品に関連するデータに基づいて製品レビュー要約を生成する方法を提供する。このデータは、第１データ部分及び第２データ部分を備えている。この方法は、次のステップを含んでいる。上述の実施例に応じて、第１データ部分に基づき、製品に関連しランク付けされた製品アスペクトを判断する。第２データ部分から１つ以上のデータ・セグメントを抽出する。データ・セグメントがランク付けされた製品アスペクトを識別したか否か、また、対応意見を含んでいるか否かに基づき、その又は各抽出されたデータ・セグメント用に妥当性スコアを計算する。１つ以上の抽出したデータ・セグメントを備えた製品レビュー要約を、それらの各妥当性スコアに従って生成する。この方法にて、製品に関連するデータに基づき、製品の要約を自動的に生成する。
【０２７７】
実施例において、抽出したデータ・セグメントの妥当性スコアは、ランク付けした製品アスペクトのランクに依存する。実施例において、抽出したデータ・セグメントの妥当性スコアは、その対応意見が製品の全体の意見に一致するか否かに依存する。
【０２７８】
実施例において、この方法は、以下を含む。抽出したデータ・セグメント用の妥当性スコアを所定しきい値と比較する。この比較に依存して、抽出されたデータ・セグメントが製品レビュー要約に含まれる。このやり方において、高い妥当性の情報のみが要約に含まれる。
【０２７９】
上述の製品レビュー・コーパスについて評価を行って、上述のアプローチの有効性を調査した。各製品の百（１００）のレビューをテスト・サンプル（即ち、第２データ部分）としてランダムにサンプルした。残りのレビューを用いて、アスペクト・ランク付け結果を教え、即ち、残りのレビューを訓練データ（即ち、第１データ部分）として扱った。同じアスペクトについてコメントする冗長なセンテンスを選択することを避けるために、以下の戦略を提案した。新たなセンテンスの各々を選択した後に、残りのセンテンスの報知性を次のように更新した。すなわち、選択されたセンテンスsjを有する同じアスペクトにコメントする残りのセンテンスsiの報知性をexp{η・similarity(si, sj)だけ低減する。ここで、similarity(・)は、特徴としてユニグラムを用いる２つのセンテンス間のコサイン類似性である。ηは、トレード・オフのパラメータであり、実験において、１０に実験的に設定した。３人の注釈者に依頼して、各製品用の基準要約を生成した。各注釈者に依頼して、製品の消費者レビューを読んでもらい、彼／彼女自身の判断に基づいて報知的なセンテンスを選択することによって個別に１００ワードまでの要約を書いてもらった。ROUGE（即ち、Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation）を性能メトリックとして採用し、上述の方法で生成した要約の品質を評価した。ROUGEは、それと人間が生成した１組の基準要約との間の重なったN-gramsを計数することによって、要約の品質を測定する。
【０２８０】
【数３６】
2015518210.tif 000039
【０２８１】
ｎがn-gramの長さ、即ち、gramnを表すとき、Countmatch(gramn)は、候補要約及び基準要約に同時に起きるn-gramsの最大数である。式４．１５での従来のスコア関数を用いる方法に対して、式４．２１としてのアスペクト・ランク付け結果を用いて、要約方法を計数した。特に、４つの方法を評価した。これらは、SR及びSR_AR、即ち、従来のスコア関数によるセンテンス・ランク付け及びアスペクト・ランク付けに基づく提案の関数と、GB及びGB_AR、即ち、従来及び提案のスコア関数によるグラフ・ベースの方法である。トレード・オフ・パラメータλ1、λ2、α及びβは、実験的に夫々０．５、０．５、０．６及び０．４に設定した。ここで、ユニグラム及びビッグラム（bigrams）に夫々対応するROUGE-1及びROUGE-2の観点から、要約性能をレポートする。
【０２８２】
図３５の（ａ）は、各製品についてのROUGE-1性能と共に、１１個の製品の全てに対する平均ROUGE-1を示す。一方、図３５の（ｂ）は、ROUGE-2の観点から対応する性能を示す。これらの結果から、次の観察を得ることが可能である。
●アスペクト・ランク付けを有効に使うことにより、提案したSR_AR及びGB_ARアプローチが従来のSR及びGB方法よりも夫々優れている。特に、SR_ARは、平均ROUGE-1及びROUGE-2の観点から約６．９％及び１６．８％だけSR以上の性能改善を果たす。GB_ARは、平均ROUGE-1及びROUGE-2の観点から約１１．７％及び２１．４％だけGB以上の性能改善を果たす。
●ROUGE-1及びROUGE-2結果を考慮すると、SR_AR及びGB_ARは、SR及びGBと夫々比較すると１１製品全てに良好な性能を達成する。
●グラフ・ベース方法、即ち、GB_AR及びGBは、対応するセンテンス・ランク付け方法、即ち、SR_AR及びSRに比較して、わずかな性能改善を果たす。
【０２８３】
要約すれば、上述の結果は、抽出レビュー要約の改善において、アスペクト・ランク付けの能力を示す。アスペクト・ランク付けの援助により、要約方法は、ほとんどの重要なアスペクトについての消費者レビューから成り、一層報知的な要約を生成できる。図３６は、製品アイフォーン３ＧＳのサンプル要約を示す。これから、アスペクト・ランク付けを用いた方法、即ちSR_AR及びGB_ARからの要約は、「容易な仕様（easy to use）」、「３Ｇネットワーク（3G network）」の如き重要なアスペクトについての消費者コメントを含み、従来の方法からのものよりもより報知的であることが分かる。
【０２８４】
［要約］
上述の実施例において、製品アスペクト・ランク付けフレームワークを提案して、消費者レビューから製品の重要なアスペクトを識別する。このフレームワークは、先ず、階層（上述の如き）を活用して、多くのレビューについてのアスペクト及び対応意見を識別する。そして、これは、確率的アスペクト・ランク付けアルゴリズムを用いて、レビューから製品の種々のアスペクトの重要性を推測する。このアルゴリズムは、アスペクト頻度と、全体の意見にわたる各アスペクトに与えられた消費者意見の影響を同時に探索する。製品アスペクトは、これらの重要性スコアに応じて、最終的にランク付けされる。拡張した実験を製品レビュー・データセットに行って、提案したフレームワークを体系的に評価する。実験結果は、提案アプローチの有効性を示した。更に、製品アスペクト・ランク付けを適用して、２つの実世界タスク、即ち、ドキュメント・レベルのセンチメント分類及び抽出レビュー要約を容易にする。アスペクト・ランク付けが、レビューにおける消費者の主要な関心事を明らかにするので、それを自然に用いて、レビュー・ドキュメントについての意見の分析における重要なアスペクトに一層重み付けを与えることによって、ドキュメント・レベルのセンチメント分類を改善する。さらに、これは、重要なアスペクトを含むセンテンスを一層強化することによって、抽出レビュー要約を容易にできる。製品アスペクト・ランク付けの援助によって、顕著な性能改善を果たせた。
【０２８５】
［コンピュータ・ネットワーク］
種々の実施例による上述の方法は、図３７に図面的に示すコンピュータ・システム８００にて実施できる。これは、コンピュータ・システム８００内で実行されるコンピュータ・プログラムの如きソフトウェアとして、また、コンピュータ・システム８００に命令して例示の実施例の方法を行うことで実現してもよい。
【０２８６】
コンピュータ・システム８００は、コンピュータ・モジュール８０２、キーボード８０４及びマウス８０６の如き入力モジュール、表示器８０８及びプリンタ８１０の如き複数の出力装置を備える。
【０２８７】
コンピュータ・モジュール８０２は、適切な送受信装置８１４を介してコンピュータ・ネットワーク８１２に接続され、例えば、インターネット、又はローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）又はワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ）の如き他のネットワーク・システムにアクセスできる。
【０２８８】
例内のコンピュータ・モジュール８０２は、プロセッサ８１８、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）８２０及びリード・オンリ・メモリ（ＲＯＭ）８２２を含む。コンピュータ・モジュール８０２は、また、多くの入出力装置（Ｉ／Ｏ）インタフェース、例えば、表示器８０８へのＩ／Ｏインタフェース８２４及びキーボード８０４へのＩ／Ｏインタフェース８２６も含む。
【０２８９】
コンピュータ・モジュール８０２のコンポーネントは、典型的には、相互接続バス８２８を介して、また、当業者に既知の方法にて通信を行う。
【０２９０】
アプリケーション・プログラムは、典型的には、コンピュータ・システム８００のユーザに供給され、ＣＤ−ＲＯＭ又はフラッシュ・メモリ・キャリアの如きデータ蓄積媒体上でエンコードされ、データ蓄積装置８３０の対応データ蓄積媒体ドライブを用いて読み取られる。プロセッサ８１８によって、アプリケーション・プログラムが読み取られ、その実行が制御される。プログラム・データの中間蓄積は、ＲＡＭ８２０を用いて達成してもよい。
【０２９１】
幅広く説明したように本発明の製品又は範囲を逸脱することなく、特定実施例にて示したように、本発明に多くの種々の変形及び／又は変更を行えることが当業者には明らかであろう。したがって、本実施例は、全ての態様において示したものを考慮すべきだが、限定するものではない。
【図１】
2015518210.tif 000040
【図２】
2015518210.tif 000041
【図３ａ】
2015518210.tif 000042
【図３ｂ】
2015518210.tif 000043
【図４】
2015518210.tif 000044
【図５】
2015518210.tif 000045
【図６】
2015518210.tif 000046
【図７】
2015518210.tif 000047
【図８】
2015518210.tif 000048
【図９】
2015518210.tif 000049
【図１０】
2015518210.tif 000050
【図１１】
2015518210.tif 000051
【図１２】
2015518210.tif 000052
【図１３】
2015518210.tif 000053
【図１４】
2015518210.tif 000054
【図１５】
2015518210.tif 000055
【図１６】
2015518210.tif 000056
【図１７】
2015518210.tif 000057
【図１８】
2015518210.tif 000058
【図１９】
2015518210.tif 000059
【図２０】
2015518210.tif 000060
【図２１】
2015518210.tif 000061
【図２２】
2015518210.tif 000062
【図２３】
2015518210.tif 000063
【図２４】
2015518210.tif 000064
【図２５】
2015518210.tif 000065
【図２６】
2015518210.tif 000066
【図２７】
2015518210.tif 000067
【図２８】
2015518210.tif 000068
【図２９】
2015518210.tif 000069
【図３０】
2015518210.tif 000070
【図３１】
2015518210.tif 000071
【図３２】
2015518210.tif 000072
【図３３】
2015518210.tif 000073
【図３４】
2015518210.tif 000074
【図３５】
2015518210.tif 000075
【図３６】
2015518210.tif 000076
【図３７】
2015518210.tif 000077
【国際調査報告】
2015518210.tif 000078
2015518210.tif 000079
2015518210.tif 000080
2015518210.tif 000081
2015518210.tif 000082