(57)【要約】【課題】製品及びサービスの講評からアスペクトベースの評価点を抽出するためのシステム及び方法を提供する。【解決手段】このシステム及び方法は、製品またはサービスの一つまたは複数の多側面講評と関連する集計講評テキストの複数の要素を含むテキスト特徴ベクトルを生成し、テキスト特徴ベクトルのそれぞれの要素は、集計講評テキスト内の用語と関連しており、製品またはサービスの一つまたは複数の多側面講評内で評価点を有する複数の側面のそれぞれごとに平均側面評価点を算出し、評価点ベクトルを生成し、評価点ベクトルは、複数の値及び要素を含み、評価点ベクトルのそれぞれの要素は、平均側面評価点に対応しており、推定モデルをテキスト講評に適用してテキスト講評と関連する側面評価点を推定してもよいように、テキスト特徴ベクトル及びそれぞれの評価点ベクトルの出現の頻度に基づいて推定モデルを生成する、ことを含む。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
製品またはサービスの一つまたは複数の多側面講評と関連する集計講評テキストの複数の要素を含むテキスト特徴ベクトルを生成し、前記テキスト特徴ベクトルのそれぞれの要素は、前記集計講評テキスト内の用語と関連しており、かつ、前記テキスト特徴ベクトルのそれぞれの要素の値は、前記集計講評テキスト内における用語の出現の頻度に対応しており、
前記製品またはサービスの前記一つまたは複数の多側面講評内で評価点を有する複数の側面のそれぞれごとに平均側面評価点を算出し、
評価点ベクトルを生成し、前記評価点ベクトルは、複数の値及び要素を含み、前記評価点ベクトルのそれぞれの要素は、前記製品またはサービスの前記一つまたは複数の多側面講評内に評価点を有するそれぞれの側面の平均側面評価点に対応しており、
推定モデルを前記テキスト講評に適用して前記テキスト講評と関連する側面評価点を推定してもよいように、前記テキスト特徴ベクトル及びそれぞれの評価点ベクトルの出現の頻度に基づいて前記推定モデルを生成する、
ことを含む方法。
【請求項２】
属性独立型辞書を分析し、前記製品またはサービスの一つまたは複数の多側面講評と関連する講評テキストから前記属性独立型辞書内に現れる用語を抽出することを更に含み、前記テキスト特徴ベクトルのそれぞれの要素は、属性独立型辞書内に現れる用語と関連している請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記テキスト特徴ベクトルのそれぞれの要素の前記値は、前記集計講評テキスト内の前記用語の頻度である請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記テキスト特徴ベクトルのそれぞれの要素の前記値は、前記集計講評テキスト内の前記用語の用語頻度−逆文書頻度重みであり、前記逆文書頻度重みは、前記用語が現れる集計済みの講評テキストの合計数に基づいている請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記評価点ベクトルは、式Ravg＝Σ(H*R)/Σ(H)によって付与され、Ravgは、前記評価点ベクトルを表し、Rは、個々の講評の個々の評価点ベクトルを表し、かつ、Hは、有用性係数ベクトルを表し、前記有用性係数のそれぞれの値は、特定の講評が有用であると判断したことを通知した前記特定の講評を閲覧した人物の数に基づいている請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記テキスト特徴ベクトルのそれぞれの要素は、前記集計講評テキスト内における用語の出現の頻度に基づいて選択される請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記少なくとも一つの要素に対応する前記用語と関連する評価点ベクトルの類似性に基づいて、少なくとも一つのテキスト特徴ベクトルの少なくとも一つの要素の前記値を精密化することを更に含む請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記精密化することは、前記少なくとも一つの要素に関係係数を乗算することを含み、前記関係係数は、前記少なくとも一つの要素に対応する前記用語と関連する前記評価点ベクトルの前記要素によって表される多次元座標間のユークリッド距離に基づいている請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記推定モデルを適用し、複数の前記製品またはサービスのうちのそれぞれの前記一つまたは複数の多側面講評と関連する前記講評テキストに基づいて、推定された評価点ベクトルを生成し、
前記推定された評価点ベクトルを複数の前記製品またはサービスのうちのそれぞれの前記一つまたは複数の多側面講評と関連する側面評価点と比較し、
前記比較に基づいて前記推定モデルの生成を最適化する、
ことを更に含む請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記推定モデルを適用し、製品またはサービスのテキスト講評に基づいて、推定された評価点ベクトルを生成することを更に含む請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
一つまたは複数のプロセッサによって実行可能な命令を有するメモリと、
前記一つまたは複数のプロセッサであって、前記メモリに結合されるとともに前記命令を実行するように動作可能であり、前記一つまたは複数のプロセッサは、前記命令を実行した際に、
製品またはサービスの一つまたは複数の多側面講評と関連する集計講評テキストの複数の要素を含むテキスト特徴ベクトルを生成し、前記テキスト特徴ベクトルのそれぞれの要素は、前記集計講評テキスト内の用語と関連しており、かつ、前記テキスト特徴ベクトルのそれぞれの要素の値は、前記集計講評テキスト内における用語の出現の頻度に対応しており、
前記製品またはサービスの前記一つまたは複数の多側面講評内に評価点を有する複数の側面のそれぞれごとに平均側面評価点を算出し、
評価点ベクトルを生成し、前記評価点ベクトルは、複数の値及び要素を含み、前記評価点ベクトルのそれぞれの要素は、前記製品またはサービスの前記一つまたは複数の多側面講評内で評価点を有するそれぞれの側面の平均化された側面評価点に対応しており、
推定モデルを前記テキスト講評に適用して前記テキスト講評と関連する側面評価点を推定してもよいように、前記テキスト特徴ベクトル及びそれぞれの評価点ベクトルの出現の頻度に基づいて、前記推定モデルを生成する、
ように動作可能な一つまたは複数のプロセッサと、
を有するシステム。
【請求項１２】
前記一つまたは複数のプロセッサは、属性独立型辞書を分析し、前記製品またはサービスの一つまたは複数の多側面講評と関連する講評テキストから前記属性独立型辞書内に現れる用語を抽出するように更に動作可能であり、前記テキスト特徴ベクトルのそれぞれの要素は、属性独立型辞書内に現れる用語と関連している請求項１１に記載のシステム。
【請求項１３】
前記テキスト特徴ベクトルのそれぞれの要素の前記値は、前記集計講評テキスト内における前記用語の用語頻度である請求項１１に記載のシステム。
【請求項１４】
前記テキスト特徴ベクトルのそれぞれの要素の前記値は、前記集計講評テキスト内の前記用語の用語頻度−逆文書頻度重みであり、前記逆文書頻度重みは、前記用語が現れる集計済みの講評テキストの合計数に基づいている請求項１１の記載のシステム。
【請求項１５】
前記評価点ベクトルは、式Ravg＝Σ(H*R)/Σ(H)によって付与され、Ravgは、前記評価点ベクトルを表し、Rは、個々の講評の個々の評価点ベクトルを表し、かつ、Hは、有用性係数ベクトルを表し、前記有用性係数のそれぞれの値は、特定の講評が有用であると判断したことを通知した前記特定の講評を閲覧した人物の数に基づいている請求項１１に記載のシステム。
【請求項１６】
前記一つまたは複数のプロセッサは、前記集計講評テキスト内における用語の出現の頻度に基づいて前記テキスト特徴ベクトルのそれぞれの要素を選択するように更に動作可能である請求項１１に記載のシステム。
【請求項１７】
前記一つまたは複数のプロセッサは、前記少なくとも一つの要素に対応する前記用語と関連する評価点ベクトルの類似性に基づいて少なくとも一つのテキスト特徴ベクトルの少なくとも一つの要素の前記値を精密化するように更に動作可能である請求項１１に記載のシステム。
【請求項１８】
前記精密化することは、前記少なくとも一つの要素に関係係数を乗算することを含み、前記関係係数は、前記少なくとも一つの要素に対応する前記用語と関連する前記評価点ベクトルの前記要素によって表される多次元座標間のユークリッド距離に基づいている請求項１７に記載のシステム。
【請求項１９】
前記一つまたは複数のプロセッサは、
前記推定モデルを適用し、複数の前記製品またはサービスのうちのそれぞれの前記一つまたは複数の多側面講評と関連する前記講評テキストに基づいて、推定された評価点ベクトルを生成し、
前記推定された評価点ベクトルを複数の前記製品またはサービスのうちのそれぞれの前記一つまたは複数の多側面講評と関連する側面評価点と比較し、
前記比較に基づいて前記推定モデルの生成を最適化する、
ように更に動作可能である請求項１１に記載のシステム。
【請求項２０】
前記一つまたは複数のプロセッサは、前記推定モデルを適用し、製品またはサービスのテキスト講評に基づいて、推定された評価点ベクトルを生成するように更に動作可能である請求項１１に記載のシステム。
【請求項２１】
製品またはサービスの一つまたは複数の多側面講評と関連する集計講評テキストの複数の要素を含むテキスト特徴ベクトルを生成し、前記テキスト特徴ベクトルのそれぞれの要素は、前記集計講評テキスト内の用語と関連付けられており、かつ、前記テキスト特徴ベクトルのそれぞれの要素の値は、前記集計講評テキスト内における用語の出現の頻度に対応しており、
前記製品またはサービスの前記一つまたは複数の多側面講評内で評価点を有する複数の側面のそれぞれごとに平均側面評価点を算出し、
評価点ベクトルを生成し、前記評価点ベクトルは、複数の値及び要素を含み、前記評価点ベクトルのそれぞれの要素は、前記製品またはサービスの前記一つまたは複数の多側面講評内で評価点を有するそれぞれの側面の平均化された側面評価点に対応しており、
推定モデルを前記テキスト講評に適用して前記テキスト講評と関連する側面評価点を推定してもよいように、前記テキスト特徴ベクトル及びそれぞれの評価点ベクトルの出現の頻度に基づいて、前記推定モデルを生成する、
ことを一つまたは複数のコンピュータシステムに実行させるためのコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、一般に、ユーザーまたは顧客の意見分析に関する。
【背景技術】
【０００２】
開発者、製造者、小売業者、及びマーケティング担当者は、しばしば、自身の製品またはサービスに関する意見またはフィードバックを自身のユーザーまたは顧客から収集している。これらの意見またはフィードバックは、オンラン及びオフラインの両方にわたる様々な供給源から収集されることになろう。しばしば、ユーザーまたは顧客は、（例えば、予め規定された評価尺度を使用することによって）製品またはサービスを全体として評価するように、あるいは、製品またはサービスの異なる属性、特徴、または側面を採点するように、求められることになろう。しばしば、ユーザーまたは顧客には、製品またはサービスについて（例えば、自由形式のテキストとして）コメントするための機会が付与されることになろう。ユーザーまたは顧客から収集された意見またはフィードバックは、既存の製品またはサービスのデザインまたは機能の改善、新製品またはサービスの開発、製品またはサービスの選択、及びターゲットマーケティングなどの様々な目的のために分析されることになろう。
【発明の概要】
【０００３】
本開示によれば、システム及び方法は、製品またはサービスの一つまたは複数の多側面講評と関連する集計講評テキストの複数の要素を含むテキスト特徴ベクトルを生成してもよく、テキスト特徴ベクトルのそれぞれの要素は、集計講評テキスト内の用語と関連しており、かつ、テキスト特徴ベクトルのそれぞれの要素の値は、集計講評テキスト及びすべての集計講評テキスト収集物内における用語の出現に対応している。また、本システム及び方法は、製品またはサービスの一つまたは複数の多側面講評内で評価点を有する複数の側面のそれぞれごとに平均側面評価点を算出してもよい。本システム及び方法は、評価点ベクトルをさらに生成してもよく、評価点ベクトルは、複数の値及び要素を含み、評価点ベクトルのそれぞれの要素は、製品またはサービスの一つまたは複数の多側面講評内で評価点を有するそれぞれの側面ごとの平均側面評価点に対応している。本システム及び方法は、さらに、推定モデルをテキスト講評に適用してテキスト講評から側面評価点を推定してもよいように、テキスト特徴ベクトル及び評価点ベクトルに基づいて推定モデルを生成してもよい。
【０００４】
本開示の技術的利点については、本明細書に含まれている図面、説明、及び請求項から、当業者に容易に明らかとなろう。実施形態の目的及び利点は、少なくとも、請求項において具体的に指摘されている要素、特徴、及び組合せにより、理解され、かつ、実現されることになる。
【０００５】
上述の一般的な説明及び以下の詳細な説明は、いずれも、特許請求されている本発明の例示及び説明を目的としており、従って、本発明の限定を意図したものではないことを理解されたい。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１】本開示の実施形態による製品及びサービスの講評からアスペクトベースの評価点を抽出するシステムを示す。
【図２】本開示の実施形態による側面評価点を有する例示用の講評を示す。
【図３Ａ】本開示の実施形態による事前処理／特徴選択モジュールの選択されたコンポーネントを示す。
【図３Ｂ】本開示の実施形態による事前処理／特徴選択モジュールの選択されたコンポーネントを示す。
【図４】本開示の実施形態による製品及びサービスの講評からアスペクトベースの評価点を抽出する例示用の方法のフローチャートを示す。
【図５】本開示の実施形態による例示用のコンピュータシステムを示す。
【図６】本開示の実施形態による例示用のネットワーク環境を示す。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
図１は、本開示の実施形態による製品及びサービスの講評からアスペクトベースの評価点を抽出するためのシステム１００を示している。特定の実施形態においては、製品またはサービスに関するユーザーの意見または意見表現を有する講評は、オフラインまたはオンライン、あるいは、これらの両方にわたる様々な供給源１２０から収集される。ユーザーの意見を有する講評は、テキスト講評と、関連する多側面評価点と、の両方を有する任意の数の供給源１２０から収集されてもよく、かつ、本開示は、任意の適用可能な意見の供給源１２０を想定している。例えば、ユーザーの意見または意見表現を有する講評は、製品調査、ソーシャルネットワークウェブサイト、またはｅコマースウェブサイトから収集されることになろう。製品は、物理的製品またはソフトウェア製品であってよい。特定の実施形態においては、講評の供給源１２０は、多側面評価点を含んでもよい。本明細書において使用される多側面評価点とは、ユーザーが製品またはサービスの複数の側面に関する定量的な得点または評価点（例えば、０〜５個の星、０〜１０のポイント、「好き」または「嫌い」など）を表現する製品またはサービスに対するユーザーの感想表現である。側面評価点を有する例示用の講評２００については、後続の図２との関連において更に詳細に説明する。
【０００８】
動作の際には、システム１００は、後程更に詳述するように、多側面講評供給源１２０から講評２００を受け取ってもよく、かつ、多側面講評２００の分析に基づいて、推定モデル１１０をトレーニング及び生成してもよい。推定モデル１１０は、テキスト特徴ベクトル（例えば、複数の講評２００の講評テキスト２０２から生成されたもの）と多側面評価点ベクトル（例えば、多側面評価点２０４または複数の講評２００から生成されたもの）の間の相関を推定するために使用してもよい。次いで、推定モデル１１０を適用し、評価点ベクトルの入力を要することなしに、講評のテキスト特徴ベクトルから評価点ベクトルを生成し、これにより、講評テキストにのみ基づいて、定量的な多側面評価点を生成できるようにしてもよい。従って、推定モデル１１０を使用することにより、ユーザーから提供された多側面評価点を含んでいない講評供給源から多側面評価点を生成してもよい。
【０００９】
図１に示されているように、システム１００は、事前処理／特徴選択モジュール１０２を含んでもよい。事前処理／特徴選択モジュール１０２は、図３Ａ及び図３Ｂとの関係において後程詳述するように、多側面講評供給源１２０を分析してテキスト特徴ベクトル１０４及び評価点ベクトル１０６を生成してもよい。トレーニングモジュール１０８は、入力としてテキスト特徴ベクトル１０４及び評価点ベクトル１０６を受け取ってもよく、かつ、これらの入力に基づいて推定モデル１１０を生成してもよい。トレーニングモジュール１０８は、テキスト特徴ベクトル１０４及び評価点ベクトル１０６をトレーニングデータとして使用し、機械学習を使用することにより、講評テキストに基づいて評価点ベクトルを生成することを学習するようにコンピュータをトレーニングしてもよい。機械学習とは、コンピュータがデータに基づいて学習できるようにするアルゴリズムの設計及び開発と関係した科学分野である。所望の目標は、経験を通じて（例えば、アルゴリズムを「トレーニング」するために、データをアルゴリズムに適用することによって）アルゴリズムを改善するという点にある。従って、データは、しばしば、「トレーニングデータ」とも呼ばれる。機械学習プロセスにおいて、コンピュータは、特定の機能の実行を学習するようにトレーニングされる。通常、アルゴリズムは、トレーニングデータをアルゴリズムに適用することによって設計及びトレーニングされる。アルゴリズムは、そのアルゴリズムがトレーニングデータに応答する方式に基づいて調節（即ち、改善）される。アルゴリズムが反復的に改善されることになるように、多くの場合に、トレーニングデータの複数の組を同一のアルゴリズムに対して適用してもよい。各種タイプのトレーニングが、サポートベクトルマシン、サポートベクトル回帰、正準相関分析、ナイーブベイズ、回帰ツリー、線形回帰、及び／または任意のその他の適切なタイプの機械学習によって実行されている。
【００１０】
推定モデル１１０を更に最適化するために、推定評価点ベクトル１１２を生成するべく、推定モデル１１０の生成に使用された講評テキストからの講評テキストベクトル１１１をテキスト特徴ベクトル１０４及び評価点ベクトル１０６から生成された推定モデル１１０に対して供給してもよい。この講評テキストベクトルは、テキスト特徴ベクトル１０４に類似したまたはこれと同一の方式によって生成してもよい。評価／最適化モジュール１１４は、推定評価点ベクトル１１２を（例えば、実際の講評テキスト２０２と関連する実際の評価点と比較することによって）評価し、実際の評価点からの逸脱を判定してもよい。例えば、逸脱Δは、次式に従って算出される。
【数１】
2013218686.tif 000003
ここで、CRiは、i番目の実際の側面評価点ベクトルの座標値を表しており、CIiは、i番目の推定側面評価点ベクトルの座標値を表しており、nは、講評サンプルの数であり、かつ、D(CRi,CIi)は、CRiとCIiの間の距離である。
【００１１】
推定モデル１１０の生成を最適化するために、この判定された逸脱に基づいて、事前処理及び特徴選択モジュール１０２の一つまたは複数の側面を変更してもよい。例えば、逸脱に応答して、テキスト特徴ベクトル生成モジュール３２０によって選択される用語（後続の図３の説明を参照されたい）を変更してもよい。これに加えて、またはこの代わりに、システムの様々なコンポーネントに対して適用されるまたはこれらによって適用される様々な定数（例えば、本開示の別の部分に記述されている定数αや定数λなど）及び／またはシステム１００の様々なコンポーネントに対して適用されるまたはこれらによって適用される様々な閾値（例えば、本開示の別の部分に記述されている閾値など）を変更してもよい。推定モデル１１０を生成する反復的なプロセス及び評価／最適化モジュール１１４による推定モデル１１０の評価及び最適化は、任意の適切な回数にわたって実行してもよい。例えば、このような反復的プロセスは、システム１００に対する入力として使用される実際の評価点と推定モデル１１０によって生成される推定評価点の間の逸脱が逸脱閾値未満となる時点まで、反復してもよい。
【００１２】
生成された推定モデル１１０が逸脱閾値以内にあると判明したら、その推定モデルを使用することにより、製品またはサービスの講評テキストのみに基づいて推定評価点を生成してもよい。例えば、推定モデル１１０をテキストのみの講評（例えば、側面評価点を伴わないもの）の供給源に適用することにより、テキストの分析と分析対象テキストに対する推定モデル１１０の適用にのみ基づいて、側面評価点を推定してもよい。
【００１３】
図２は、本開示の実施形態による側面評価点２０４を有する例示用の講評２００を示している。図２に示されているように、講評２００は、多数のフィールドを含んでもよい。例えば、講評２００は、講評テキスト２０２を含んでもよく、講評テキスト２０２は、特定の製品またはサービスに対するユーザーの意見を記述する自由形式の体験談を含んでもよい。また、講評２００は、ユーザーが複数の側面のそれぞれごとの得点を表現する複数の側面評価点２０４を含んでもよい。例えば、靴または衣料品用の図２に示されている多側面講評２００においては、「全体」、「快適性」、及び「スタイル」という側面が適切であろう。側面の数及び側面自身は、講評対象である製品またはサービスのタイプに基づいて変化してもよい。例えば、ホテル用の多側面評価点は、「全体」、「価値」、「場所」、「睡眠の質」、「部屋」、「清潔性」、及び「サービス」という側面を含んでもよい。別の例として、レストラン用の多側面評価点は、「全体」、「価格」、「品質」、「サービス」、及び「雰囲気」を含んでもよい。また、図２に示されているように、講評２００は、有用性インジケータ２０６を含んでもよい。有用性インジケータ２０６は、特定の講評を有用であると判断したことを（例えば、ユーザーインターフェイスボタンを「クリック」することによって）通知した特定の講評２００を閲覧した人物の数を表してもよい。
【００１４】
図３Ａ及び図３Ｂは、本開示の実施形態による事前処理／特徴選択モジュール１０２の選択されたコンポーネントを示している。図３Ａに示されているように、事前処理及び特徴選択モジュール１０２は、特定の製品またはサービスの講評テキスト２０２及び／または側面評価点２０４をフィルタリングするように構成されたフィルタモジュール３０２を有してもよい。例えば、フィルタモジュール３０２は、テキストを伴わない講評または短いテキストを伴う講評（例えば、規定の語数を下回る講評テキスト）を除去すると共にそれらの除去された講評に関連付けられている関連する側面評価点２０４及び／または有用性インジケータ２０６を除去してもよい。これに加えて、またはこの代わりに、フィルタモジュール３０２は、特定の低頻度の語、冠詞（例えば、一つの(a, an)またはその(the)）、接続詞（例えば、及び(and)やまたは(or)）、代名詞（例えば、それ(it)）、並びに／あるいは、その他の語などの特定の語を講評テキスト２０２から除去してもよい。
【００１５】
また、図３Ａに示されているように、事前処理／特徴選択モジュール１０２は、集計モジュール３０４を含んでもよい。集計モジュール３０４は、特定の製品またはサービスのフィルタリング済みの講評テキストを集計し、特定の製品またはサービスの集計済みの講評テキスト３０６を生成してもよい。例えば、集計モジュール３０４は、特定の製品またはサービスのすべてのフィルタリング済みの講評を単一の複合講評として集計することにより、フィルタリング済みの講評テキストを集計してもよい。しばしば、多側面評価点内の講評テキストは、採点対象であるすべての側面をカバーするために十分な量を有していない場合がある。従って、稀薄性と、側面記述の脱漏の可能性と、を回避するために、特定の製品またはサービスのすべての講評を集計してもよい。
【００１６】
同様に、集計モジュールは、特定の製品またはサービスの側面のそれぞれごとに側面評価点２０４の平均値を算出することにより、製品またはサービスの平均側面評価点３１６を生成してもよい。集計モジュール３０４による平均値の算出の前に、それぞれの特定の個々の講評２００と関連する側面評価点２０４を特定の講評２００と関連する有用性インジケータ２０６によって変更してもよい。例えば、製品またはサービスについての講評の数Ｎと、講評が有用であると通知したユーザーの数ｐとの関数である有用性係数Hを算出してもよい。いくつかの実施形態においては、次式により有用性係数が算出される。
H=1+log((p+λ)/N)
ここで、λは、定数値である。λの値は、ユーザーによって指定された値であってもよいと共に／または、評価／最適化モジュール１１４によって調節できる値であってもよく、かつ、有用性インジケータ２０６によって側面評価点２０４が変更される程度を決定してもよい。従って、特定の一例として、平均評価点ベクトルRavgは、次式で算出されてもよい。
Ｒavg＝Σ(H*R)/Σ(H)
ここで、Rは、個々の講評の個々の評価点ベクトルを表している。
【００１７】
平均側面評価点３１６は、ベクトルとして表現してもよい。いくつかの実施形態においては、このようなベクトル内のそれぞれの要素は、整数（例えば、最も近い整数に丸められた平均値）であってよい。例えば、「全体」、「快適性」、及び「スタイル」というカテゴリの側面評価点を有する一足の靴の平均側面評価点３１６は、３要素ベクトル[a,b,c]によって表現される。ここで、a、b及びcの値は、それぞれ、「全体」、「快適性」、及び「スタイル」に対応している。更には、集計モジュール３０４は、側面評価点２０４を集計する際に、特定の製品またはサービスの講評の有用性インジケータ２０６を考慮してもよい。図３Ａに示されているように、用語抽出モジュール３１０は、属性独立型辞書３０８内に存在する用語に基づいて集計講評テキスト３０６から特定の用語（例えば、語及び／またはフレーズ）を抽出してもよく、かつ、これらの用語を集計講評テキスト３０６に追加して処理済みの講評テキスト３１２を生成してもよい。属性独立型辞書３０８は、製品またはサービスの特徴または属性を記述するために適用可能であると共に使用可能な語またはフレーズの予め規定された組を有してもよい。例えば、語またはフレーズの予め規定された組は、様々な製品またはサービスに関する意見またはフィードバックを提供する際にユーザーが自身の見方を表すために使用可能な語またはフレーズであってよい。いくつかの実装形態においては、辞書３０８は、製品またはサービスに関するユーザーの意見（例えば、「強い」、「良い」、「悪い」、「ひどい」、「効率的」、「審美性」、「がらくた」、「嫌い」、「好き」など）を記述または表現する語（例えば、形容詞、副詞、名詞、動詞など）を含んでもよい。その名称が示しているように、辞書３０８は、属性独立型の辞書であってよい。本明細書において使用される属性独立型辞書とは、すべてのタイプの製品及びサービスに一般的に適用することができる用語を含むものであり、属性依存型辞書とは、特定のタイプの製品に対してまたは特定のタイプのサービスに対して適用することができる用語を含むものである。例えば、ピクセル解像度、画像フォーマット、絞り、シャッター速度、及び／またはレンズタイプを示す用語は、デジタルカメラに固有のものであってよく、かつ、従って、属性依存性を有すると見なされることになり、価格、品質、審美性などを示す用語は、すべてのタイプの製品及びサービスに対して一般的に適用可能であり、従って、属性独立性を有すると見なされることになろう。このような属性独立型辞書は、作成するのが容易である一方で、属性依存型辞書は、労働集約的な作業を必要とすることになることから、属性独立型辞書は、属性依存型辞書よりも好ましい。
【００１８】
更には、用語抽出モジュール３１０は、集計済みの講評テキスト３０６を分析し、辞書３０８内に存在する否定インジケータ（例えば、「not」、「never」、「n't」など）及び／または強さインジケータ（例えば、「本当に(really）」、「真に(truly)」、「非常に(very)」など）を抽出してもよい。例えば、特定の語（例えば、副詞）を否定インジケータまたは強さインジケータと見なしてもよい。例えば、「この自動車は良くない。(This car is not good.)」という文が記述されたとする。「良い(good)」という語は、肯定的な形容詞であるにも拘らず、語「not」は、この肯定的な形容詞を否定しており、これにより、ユーザーは、自動車が悪いということをいおうと実際には意図しており、これは、否定である。この場合には、語「not」は、文章中のいくつかのその他の語を否定しているため、否定インジケータと見なされる。別の例として、「この自動車は非常に良い。(This car is very good.)」という文が記述されたとする。この場合には、語「非常に(very)」は、語「良い(good)」を更に強調しており、これにより、自動車が特別に良いとユーザーが考えていることを示している。また、「この自動車は絶対的にひどい。(This car is absolutely terrible.)」という別の文が記述されたとする。この場合には、語「絶対に(absolutely)」は、語「ひどい(terrible)」を更に強調している。これら２つの場合に、語「非常に(very)」及び「絶対的に(absolutely)」は、講評テキスト内のいくつかのその他の語を更に強調しているため、強さインジケータと見なされる。
【００１９】
図３Ａに示されている様々なモジュールを多側面講評供給源１２０において入手可能な同一種類（例えば、ランニングシューズ）のそれぞれの特定の製品及びサービスに対して適用してもよい。複数の製品及び／またはサービスの複数の集計済みの講評テキスト３１４及び複数の平均側面評価点３１６を図３Ｂに示されているように更に処理してもよい。図３Ｂに示されているように、評価点ベクトル分布分析モジュール３１８は、様々な製品の複数の平均側面評価点３１６を分析してもよい（この場合には、上述のように、それぞれの平均側面評価点３１６をベクトルとして表してもよい）。いくつかの例においては、平均側面評価点３１６を表す可能なベクトルの数は、大きくなる。例えば、それぞれが５個の可能な値を伴う３個の側面を有する多側面評価点においては、125個の異なるベクトルが可能である。更には、いくつかのケースにおいては、平均側面評価点３１６内の様々な可能なベクトルの頻度の分析が、実際的な見地から無視してもよいような小さな頻度で特定のベクトルが出現するように、長い尾部を有する分布を示す場合がある。従って、評価点ベクトル分布分析モジュール３１８は、最も頻繁に出現するベクトルのみを維持すると共に特定の閾値頻度未満の頻度を有するベクトルを除去することにより（この場合には、除去されたベクトルと関連するテキスト特徴ベクトルを除去してもよい）、かつ／または、その他の適切な統計技法により、平均側面評価点３１６内に存在するベクトルの数を低減してもよい。評価点ベクトル分布分析モジュール３１８は、評価点ベクトル１０６を生成してもよく、これらの評価点ベクトル１０６は、トレーニングモジュール１０８に入力されてもよい。
【００２０】
図３Ｂに示されているように、テキスト特徴ベクトル生成モジュール３２０は、予備的テキスト特徴ベクトル３２２の一部として包含される用語を集計済みの講評テキストから選択してもよい。いくつかの実施形態においては、テキスト特徴ベクトル生成モジュール３２０は、処理済みの講評テキスト３１２内のそれぞれの用語ごとに重みとして用語頻度(tf)を選択してもよい。その他の実施形態においては、テキスト特徴ベクトル生成モジュール３２０は、処理済みの講評テキスト３１２内のそれぞれの用語の重みとして用語頻度−逆文書頻度(tf*idf)重みを選択してもよい。それぞれの用語のtf*idf重みは、特定の集計済みの講評テキスト内における用語の出現の頻度及びその用語を含むその他の集計済みの講評テキストの頻度に基づいて、単一の特定の集計済みの講評テキストにとってその用語がどれだけ重要であるかを反映した数値的な統計量である。一例として、特定の集計済みの講評テキスト３１４における用語のtf*idfは、tf*idf=tf×idfによって算出してもよく、ここで、用語頻度tfは、用語が特定の集計済みの講評テキスト３１４内に出現する回数に等しく、かつ、逆文書頻度idfは、idf=log[D/(d∈D:t∈D)]によって算出してもよい。ここで、Dは、集計済みの講評テキスト３１４の合計数に等しく、かつ、（d∈D:t∈D）は、用語tが現れる集計済みの講評テキスト３１４の数に等しい(用語tのtfがゼロに等しくない場合)。
【００２１】
テキスト特徴ベクトル生成モジュール３２０は、それぞれの集計済みの講評テキスト３１４ごとに、対応する予備的テキスト特徴ベクトル３２２を生成してもよい。集計済みの講評テキスト３１４に対応する予備的テキスト特徴ベクトル３２２は、複数の要素ベクトルを有してもよく、この場合に、それぞれの要素は、テキスト特徴ベクトル生成モジュール３２０によって選択されたそれぞれの用語ごとに、対応する集計済みの講評テキスト３１４内における用語の出現の頻度を示す値を表している。このような様々な用語の出現の頻度を示す値は、用語頻度(tf)、用語頻度−逆文書頻度(tf*idf)重み、またはその他の適切な頻度のインジケータとして算出してもよい。
【００２２】
また、図３Ｂに示されているように、精密化(refining)モジュール３２４は、評価点ベクトルに基づいて様々な予備的テキスト特徴ベクトル３２２を精密化(refine)してテキスト特徴ベクトル１０４を生成してもよい。精密化モジュール３２４は、いくつかの実施形態においては、テキスト特徴ベクトルの次元数を低減してもよい。語は、通常、特徴として使用されており、かつ、当然のことながら、実際のテキスト内には、数千の異なる語が存在しているため、しばしば、テキスト特徴ベクトルは、大きな次元数（しばしば、数万の次元、ときには、数十万の次元のレベル）を特徴とすることになる。この非常に大きな次元数は、効率及び有効性に対して否定的な影響を及ぼすことになり、従って、精密化モジュールは、予備的テキスト特徴ベクトル３２２の次元数を低減してもよい。
【００２３】
精密化モジュール３２４は、類似性の乏しい評価点ベクトルを伴って講評内に出現する用語よりも、類似した評価点ベクトル１０６を伴って講評内に出現する用語に対して、優先されるように（例えば、３要素評価点ベクトルにおいて、[5,5,5]及び[5,4,5]は、ベクトル[5,5,5]及び[1,1,1]よりも「類似」していよう）、予備的テキスト特徴ベクトル３２２を精密化してもよい。従って、関係係数を適用して予備的テキスト特徴ベクトル３２２の個々のベクトル要素を調節することにより、テキスト特徴ベクトル１０４を生成してもよい。一例として、２つの評価点ベクトル１０６の間の関係係数R(Ci,Cj)は、R(Ci,Cj)=e-α*Distance(Ci,Cj)で与えられる。ここで、αは定数であり、かつ、Distance(Ci,Cj)は、評価点ベクトルの様々な要素によって表される多次元座標間のユークリッド距離である。αの値は、いくつかの実施形態においては、関係係数を調節するように（例えば、評価／最適化モジュール１１４による評価及び／または最適化に応答して）選択してもよい。いくつかの実施形態においては、（例えば、ΣkR(Ck,Cj)=1となることを保証するために）、R(Ci,Cj)を正規化してもよい。
【００２４】
更には、精密化モジュール３２４は、関係係数R(Ci,Cj)を評価点ベクトル１０６のクラスCjと予備的テキスト特徴ベクトル内の用語tの結合分布に対して適用してもよく、この分布は、関数P(Ck,t)によって与えられる。分布P(Ck,t)は、次式に従ってPnew(Cj,t)として精密化してもよい。
Pnew(Cj,t)＝ΣkP(Ck,t)*R(Ck,Cj)
【００２５】
Pnew(Cj,t)を適用することにより、情報理論に基づいて予備的テキスト特徴ベクトル３２２内のそれぞれの用語ｔの情報利得得点を算出してもよい。最高得点値を有する用語は、保持してもよく、その他のものは、破棄してもよい。
【００２６】
システム１００の様々なコンポーネントは、ハードウェア、ソフトウェア、またはこれらの組合せとして実施してもよい。ソフトウェアとして実施されるコンポーネントは、コンピュータ可読媒体（例えば、後述する図５に示されているメモリ５０４）内において実装された命令のプログラムとして実施してもよく、かつ、プロセッサ（例えば、後述する図５に示されているプロセッサ５０２）によって実行可能であってもよい。
【００２７】
図４は、本開示の実施形態による製品及びサービスの講評からアスペクトベースの評価点を抽出する例示用の方法４００のフローチャートを示している。一実施形態によれば、方法４００は、動作４０２において始まってもよい。上述のように、本開示の教示内容は、システム１００の様々な構成において実施してもよい。従って、方法４００の好適な初期化点及び方法４００を構成する動作４０２〜４０６の順序は、選択される実装形態によって左右されることになろう。
【００２８】
動作４０２において、事前処理／特徴選択モジュール（例えば、事前処理／特徴選択モジュール１０２）は、製品またはサービスの（例えば、多側面講評供給源１２０からの）一つまたは複数の多側面講評と関連する集計講評テキスト（例えば、集計済みの講評テキスト３０６）の複数の要素を含むテキスト特徴ベクトルを生成してもよい。テキスト特徴ベクトルのそれぞれの要素は、集計講評テキスト内の用語と関連していてもよく、かつ、テキスト特徴ベクトルのそれぞれの要素の値は、集計講評テキスト及びすべての集計講評テキスト収集物内における用語の出現に対応している。いくつかの実施形態においては、テキスト特徴ベクトルのそれぞれの要素の値は、集計講評テキスト内における用語の頻度であってよい。その他の実施形態においては、テキスト特徴ベクトルのそれぞれの要素の値は、集計講評テキスト内の用語の用語頻度−逆文書頻度重みであってよく、逆文書頻度重みは、用語が出現する集計済みの講評テキストの合計数に基づいている。これらの及びその他の実施形態においては、事前処理／特徴選択モジュールは、属性独立型辞書を分析し、製品またはサービスの一つまたは複数の多側面講評と関連する講評テキストから属性独立型辞書内に出現する用語を抽出してもよく、この場合に、テキスト特徴ベクトルのそれぞれの要素は、属性独立型辞書内に出現する用語と関連している。
【００２９】
動作４０４において、事前処理／特徴選択モジュールは、製品またはサービスの一つまたは複数の多側面講評内に評価点を有する複数の側面評価点（例えば、多側面評価点２０４）のそれぞれごとに平均側面評価点（例えば、平均多側面評価点３１６）を算出してもよい。事前処理／特徴選択モジュールは、評価点ベクトル（例えば、評価点ベクトル１０６）を生成してもよく、評価点ベクトルは、複数の値及び要素を含み、評価点ベクトルのそれぞれの要素は、製品またはサービスの一つまたは複数の多側面講評内に評価点を有するそれぞれの側面ごとの平均側面評価点に対応している。また、いくつかの実施形態においては、評価点ベクトルは、それぞれの個々の講評と関連する有用性インジケータの関数であってもよい。一例として、評価点ベクトルは、式R avg=Σ(H*R)/Σ(H)で与えられる。ここで、Ravgは、評価点ベクトルを表しており、Rは、個々の講評の個々の評価点ベクトルを表しており、かつ、Hは、有用性係数ベクトルを表しており、有用性係数のそれぞれの値は、特定の講評が有用であると判断したことを通知した特定の講評を閲覧した人物の数に基づいている。
【００３０】
動作４０６において、トレーニングモジュール（例えば、トレーニングモジュール１０８）は、推定モデルをテキスト講評（例えば、講評テキストベクトル１１１によって実現されるもの）に対して適用することにより、テキスト講評と関連する側面評価点（例えば、推定された評価点ベクトル１１２によって実現されるもの）を推定できるように、テキスト特徴ベクトル及び評価点ベクトルに基づいて推定モデル（例えば、推定モデル１１０）を生成してもよい。
【００３１】
図４は、方法４００との関連において実行される特定数の動作を開示しているが、方法４００は、図４に示されているものを上回る数のまたはこれを下回る数の動作を伴って実行してもよい。更には、図４は、方法４００との関連において実行される動作の特定の順序を開示しているが、方法４００を構成する動作は、任意の適切な順序で実行してもよい。
【００３２】
システム４００の様々な動作は、ハードウェア、ソフトウェア、またはこれらの組合せとして実施してもよい。ソフトウェアとして実施される動作は、コンピュータ可読媒体（例えば、後述する図５に示されているメモリ５０４）内において実装された命令のプログラムとして実施してもよく、かつ、プロセッサ（例えば、後述する図５に示されているプロセッサ５０２）によって実行可能であってもよい。
【００３３】
本開示の特定の実施形態は、一つまたは複数のコンピュータシステム上において実施してもよい。図５は、例示用のコンピュータシステム５００を示している。特定の実施形態においては、一つまたは複数のコンピュータシステム５００は、本明細書に記述または図示されている一つまたは複数の方法の一つまたは複数のステップを実行する。特定の実施形態においては、一つまたは複数のコンピュータシステム５００は、本明細書に記述または図示されている機能を提供する。特定の実施形態においては、一つまたは複数のコンピュータシステム５００上において稼働するソフトウェアは、本明細書に記述または図示されている一つまたは複数の方法の一つまたは複数のステップを実行し、あるいは、本明細書に記述または図示されている機能を提供する。特定の実施形態は、一つまたは複数のコンピュータシステム５００の一つまたは複数の部分を含む。
【００３４】
本開示は、任意の適切な数のコンピュータシステム５００を想定している。本開示は、任意の適切な物理的形態を有するコンピュータシステム５００を想定している。一例として、限定を伴うことなしに、コンピュータシステム５００は、組込み型コンピュータシステム、SOC(System−On−Chip)、SBC(Single−Board Computer system)（例えば、COM(Computer−On−Module)やSOM(System−On−Module)など）、デスクトップコンピュータシステム、ラップトップまたはノートブックコンピュータシステム、対話型キオスク、メインフレーム、コンピュータシステムのネットワーク、携帯電話機、携帯情報端末(PDA)、サーバー、またはこれらのうちの複数のものの組合せであってもよい。適宜、コンピュータシステム５００は、一つまたは複数のコンピュータシステム５００を含んでもよく、一体的なものであってもよくまたは分散されていてもよく、複数の場所に跨っていてもよく、複数の機械に跨っていてもよく、あるいは、クラウド内に存在してもよく、クラウドは、一つまたは複数のクラウドコンポーネントを一つまたは複数のネットワーク内に含んでいてもよい。適宜、一つまたは複数のコンピュータシステム５００は、大きな空間的または時間的制限を伴うことなしに、本明細書に記述または図示されている一つまたは複数の方法の一つまたは複数のステップを実行してもよい。一例として、かつ、限定を伴うことなしに、一つまたは複数のコンピュータシステム５００は、リアルタイムでまたはバッチモードにおいて、本明細書に記述または図示されている一つまたは複数の方法の一つまたは複数のステップを実行してもよい。一つまたは複数のコンピュータシステム５００は、異なる時点においてまたは異なる場所において、適宜、本明細書に記述または図示されている一つまたは複数の方法の一つまたは複数のステップを実行してもよい。
【００３５】
特定の実施形態においては、コンピュータシステム５００は、プロセッサ５０２、メモリ５０４、ストレージ５０６、入出力（Ｉ／Ｏ）インターフェイス５０８、通信インターフェイス５１０、及びバス５１２を含む。本開示は、特定数の特定のコンポーネントを特定の構成において有する特定のコンピュータシステムを記述及び図示しているが、本開示は、任意の数の任意の適切なコンポーネントを任意の適切な構成において有する任意の適切なコンピュータシステムを想定している。
【００３６】
特定の実施形態においては、プロセッサ５０２は、コンピュータプログラムを構成する命令などの命令を実行するためのハードウェアを含む。一例として、かつ、限定を伴うことなしに、命令を実行するために、プロセッサ５０２は、内部レジスタ、内部キャッシュ、メモリ５０４、またはストレージ５０６から命令を取得（または、フェッチ）してもよく、それらの命令を解読及び実行してもよく、かつ、次いで、一つまたは複数の結果を内部レジスタ、内部キャッシュ、メモリ５０４、またはストレージ５０６に書き込んでもよい。特定の実施形態においては、プロセッサ５０２は、データ、命令、またはアドレスのための一つまたは複数の内部キャッシュを含んでもよい。本開示は、適宜、任意の適切な数の任意の適切な内部キャッシュを含むプロセッサ５０２を想定している。一例として、かつ、限定を伴うことなしに、プロセッサ５０２は、一つまたは複数の命令キャッシュ、一つまたは複数のデータキャッシュ、及び一つまたは複数のTLB(Translation Lookaside Buffer)を含んでもよい。命令キャッシュ内の命令は、メモリ５０４またはストレージ５０６内の命令の複写であってもよく、かつ、命令キャッシュは、これらの命令のプロセッサ５０２による取得を加速させてもよい。データキャッシュ内のデータは、プロセッサ５０２において稼働する命令が操作する対象であるメモリ５０４またはストレージ５０６内のデータの複写であってもよく、プロセッサ５０２において稼働する後続の命令によるアクセスのためのまたはメモリ５０４またはストレージ５０６に書き込むためのプロセッサ５０２において実行された以前の命令の結果であってもよく、あるいは、その他のデータであってもよい。ＴＬＢは、プロセッサ５０２のための仮想アドレス変換を加速させてもよい。特定の実施形態おいては、プロセッサ５０２は、データ、命令、またはアドレスのための一つまたは複数の内部レジスタを含んでもよい。本開示は、適宜、任意の適切な数の任意の適切な内部レジスタを含むプロセッサ５０２を想定している。適宜、プロセッサ５０２は、一つまたは複数の演算ユニット(ALU)を含んでもよく、マルチコアプロセッサであってもよく、または一つまたは複数のプロセッサ５０２を含んでもよい。本開示は特定のプロセッサを記述または図示しているが、本開示は、任意の適切なプロセッサを想定している。
【００３７】
特定の実施形態においては、メモリ５０４は、プロセッサ５０２が稼働するための命令またはプロセッサ５０２が操作する対象であるデータを保存するためのメインメモリを含む。一例として、かつ、限定を伴うことなしに、コンピュータシステム５００は、命令をストレージ５０６またはその他の供給源（例えば、その他のコンピュータシステム５００など）からメモリ５０４に読み込んでもよい。次いで、プロセッサ５０２は、命令をメモリ５０４から内部レジスタまたは内部キャッシュに読み込んでもよい。命令を実行するために、プロセッサ５０２は、命令を内部レジスタまたは内部キャッシュから取得し、かつ、それらの命令を解読してもよい。命令の実行の際にまたはその後に、プロセッサ５０２は、一つまたは複数の結果（中間的なまたは最終的な結果であってよい）を内部レジスタまたは内部キャッシュに書き込んでもよい。次いで、プロセッサ５０２は、それらの結果の一つまたは複数をメモリ５０４に書き込んでもよい。特定の実施形態においては、プロセッサ５０２は、命令を（ストレージ５０６やその他の場所とは対照的に）一つまたは複数の内部レジスタまたは内部キャッシュ内においてまたはメモリ５０４内においてのみ実行し、かつ、（ストレージ５０６やその他の場所とは対照的に）一つまたは複数の内部レジスタまたは内部キャッシュ内またはメモリ５０４内においてのみデータを操作している。一つまたは複数のメモリバス（それぞれがアドレスバス及びデータバスを含んでもよい）によってプロセッサ５０２をメモリ５０４に結合してもよい。バス５１２は、後述するように、一つまたは複数のメモリバスを含んでもよい。特定の実施形態においては、一つまたは複数のメモリ管理ユニット(MMU)は、プロセッサ５０２とメモリ５０４の間に存在しており、かつ、プロセッサ５０２によって要求されるメモリ５０４に対するアクセスを円滑に実行している。特定の実施形態においては、メモリ５０４は、ランダムアクセスメモリ（５０４）を含む。このRAMは、適宜、揮発性メモリであってもよい。適宜、このRAMは、ダイナミックRAM(DRAM)またはスタティックRAM(SRAM)であってもよい。更には、適宜、このRAMは、シングルポートまたはマルチポートRAMであってよい。本開示は、任意の適切なRAMを想定している。メモリ５０４は、適宜、一つまたは複数のメモリ５０４を含んでもよい。本開示は、特定のメモリを記述及び図示しているが、本開示は、任意の適切なメモリを想定している。
【００３８】
特定の実施形態においては、ストレージ５０６は、データまたは命令のための大容量ストレージを含む。一例として、かつ、限定を伴うことなしに、ストレージ５０６は、HDD、フロッピーディスクドライブ、フラッシュメモリ、光ディスク、磁気光ディスク、磁気テープ、USB(Universal Serial Bus)ドライブ、またはこれらのうちの複数のものの組合せを含んでもよい。ストレージ５０６は、適宜、着脱自在のまたは非着脱自在の（または、固定された）媒体を含んでもよい。ストレージ５０６は、適宜、コンピュータシステム５００の内部に位置してもよく、あるいは、外部に位置してもよい。特定の実施形態においては、ストレージ５０６は、不揮発性の半導体メモリである。特定の実施形態においては、ストレージ５０６は、読出し専用メモリ(ROM)を含む。適宜、このROMは、マスクプログラムROM、PROM(Programmable ROM)、EPROM(Erasable PROM)、EEPROM(Electrically Erasable PROM)、EAROM(Electrically Alterable ROM)、またはフラッシュメモリ、あるいは、これらのうちの複数のものの組合せであってもよい。本開示は、任意の適切な物理的形態を有する大容量ストレージ５０６を想定している。ストレージ５０６は、適宜、プロセッサ５０２とストレージ５０６の間の通信を円滑に実行する一つまたは複数のストレージ制御ユニットを含んでもよい。適宜、ストレージ５０６は、一つまたは複数のストレージ５０６を含んでもよい。本開示は、特定のストレージを記述及び図示しているが、本開示は、任意の適切なストレージを想定している。
【００３９】
特定の実施形態においては、Ｉ／Ｏインターフェイス５０８は、コンピュータシステム５００と一つまたは複数のＩ／Ｏ装置の間の通信のための一つまたは複数のインターフェイスを提供するハードウェア、ソフトウェア、またはこれらの両方を含む。コンピュータシステム５００は、適宜、これらのＩ／Ｏ装置のうちの一つまたは複数を含んでもよい。これらのＩ／Ｏ装置のうちの一つまたは複数は、人物とコンピュータシステム５００の間の通信を可能にしてもよい。一例として、かつ、限定を伴うことなしに、Ｉ／Ｏ装置は、キーボード、キーパッド、マイクロフォン、モニタ、マウス、プリンタ、スキャナ、スピーカ、スチールカメラ、スタイラス、タブレット、タッチスクリーン、トラックボール、ビデオカメラ、その他の適切なＩ／Ｏ装置、またはこれらのうちの複数のものの組合せを含んでもよい。Ｉ／Ｏ装置は、一つまたは複数のセンサを含んでもよい。本開示は、任意の適切なＩ／Ｏ装置及びそれらの装置のための任意の適切なＩ／Ｏインターフェイス５０８を想定している。適宜、Ｉ／Ｏインターフェイス５０８は、プロセッサ５０２がこれらのＩ／Ｏ装置のうちの一つまたは複数を駆動できるようにする一つまたは複数の装置またはソフトウェアドライバを含んでもよい。Ｉ／Ｏインターフェイス５０８は、適宜、一つまたは複数のＩ／Ｏインターフェイス５０８を含んでもよい。本開示は、特定のＩ／Ｏインターフェイスを記述及び図示しているが、本開示は、任意の適切なＩ／Ｏインターフェイスを想定している。
【００４０】
特定の実施形態においては、通信インターフェイス５１０は、コンピュータシステム５００と一つまたは複数のその他のコンピュータシステム５００または一つまたは複数のネットワークの間の通信（例えば、パケットに基づいた通信など）のための一つまたは複数のインターフェイスを提供するハードウェア、ソフトウェア、またはこれらの両方を含む。一例として、かつ、限定を伴うことなしに、通信インターフェイス５１０は、イーサネット（登録商標）またはその他のワイヤに基づいたネットワークと通信するためのネットワークインターフェイスコントローラ(NIC)またはネットワークアダプタ、あるいはWi−Fiネットワークなどの無線ネットワークと通信するための無線アダプタまたはワイヤレスNIC(WNIC)を含んでもよい。本開示は、任意の適切なネットワーク及びそのネットワークのための任意の適切な通信インターフェイスを想定している。一例として、かつ、限定を伴うことなしに、コンピュータシステム５００は、アドホックネットワーク、パーソナルエリアネットワーク(PAN)、ローカルエリアネットワーク(LAN)、ワイドエリアネットワーク(WAN)、メトロポリタンエリアネットワーク(MAN)、またはインターネットの一つまたは複数の部分、あるいは、これらのうちの複数のものの組合せと通信してもよい。これらのネットワークのうちの一つまたは複数のネットワークの一つまたは複数の部分は、有線であってもよく、あるいは、無線であってもよい。一例として、コンピュータシステム５００は、無線PAN(WPAN)（例えば、BLUETOOTH（登録商標）WPANなど）、WI−FIネットワーク、WI−MAXネットワーク、セルラー電話ネットワーク（例えば、GSM(Global System for Mibile Communications)（登録商標）ネットワークなど）、またはその他の適切な無線ネットワーク、あるいは、これらのうちの複数のものの組合せと通信してもよい。コンピュータシステム５００は、適宜、これらのネットワークのうちのいずれかのための任意の適切な通信インターフェイス５１０を含んでもよい。通信インターフェイス５１０は、適宜、一つまたは複数の通信インターフェイス５１０を含んでもよい。本開示は、特定の通信インターフェイスを記述及び図示しているが、本開示は、任意の適切な通信インターフェイスを想定している。
【００４１】
特定の実施形態においては、バス５１２は、コンピュータシステム５００のコンポーネントを互いに結合するハードウェア、ソフトウェア、またはこれらの両方を含む。一例として、かつ、限定を伴うことなしに、バス５１２は、AGP(Accelerated Graphics Port)またはその他のグラフィックバス、EISA(Enhanced Industry Standard Architecture)バス、FSB(Front−Side Bus)、HT(HyperTransport)相互接続、ISA(Industry Standard Architecture)バス、INFINIBAND相互接続、LPC(Low−Pin−Count)バス、メモリバス、MCA(Micro Channel Architecture)バス、PCI(Peripheral Component Interconnect)バス、PCIe(PCI−express)バス、SATA(Serial Advanced Technology Attachment)バス、VLB(Video Electronics Standards Association local)バス、またはその他の適切なバス、あるいは、これらのうちの複数のものの組合せを含んでもよい。バス５１２は、適宜、一つまたは複数のバス５１２を含んでもよい。本開示は、特定のバスを記述及び図示しているが、本開示は、任意の適切なバスまたは相互接続を想定している。
【００４２】
本明細書においては、コンピュータ可読ストレージ媒体に対する参照は、一つまたは複数の一時的ではない実体のあるコンピュータ可読ストレージ媒体を有する構造を含む。一例として、かつ、限定を伴うことなしに、コンピュータ可読ストレージ媒体は、適宜、半導体に基づいたまたはその他の集積回路(IC)（例えば、FPGA(Field−Programmable Gate Array)またはASIC(Application−Specific IC)など）、ハードディスク、HDD、HHD(Hybrid Hard Drive)、光ディスク、ODD(Optical Disk Drive)、光磁気ディスク、光磁気ドライブ、フロッピーディスク（登録商標）、フロッピーディスクドライブ(FDD)、磁気テープ、ホログラフィックストレージ媒体、半導体ドライブ(SSD)、RAMドライブ、SECURE DIGITALカード、SECURE DIGITALドライブ、またはその他の適切なコンピュータ可読ストレージ媒体、あるいは、これらのうちの複数のものの組合せを含んでもよい。本明細書においては、コンピュータ可読ストレージ媒体に対する参照は、米国特許法第１０１条の下における特許保護の資格を有していない任意の媒体を排除している。本明細書においては、コンピュータ可読ストレージ媒体に対する参照は、米国特許法第１０１条の下における特許保護の資格を有していない範囲において、信号伝達の一時的な形態（伝播する電気または電磁気信号自体など）を排除している。一時的ではないコンピュータ可読ストレージ媒体は、適宜、揮発性であってもよく、不揮発性であってもよく、または揮発性及び不揮発性の組合せであってもよい。
【００４３】
本開示は、任意の適切なストレージを実施する一つまたは複数のコンピュータ可読ストレージ媒体を想定している。特定の実施形態においては、コンピュータ可読ストレージ媒体は、適宜、プロセッサ５０２の一つまたは複数の部分（例えば、一つまたは複数の内部レジスタまたはキャッシュなど）、メモリ５０４の一つまたは複数の部分、ストレージ５０６の一つまたは複数の部分、またはこれらのうちの複数のものの組合せを実装している。特定の実施形態においては、コンピュータ可読ストレージ媒体は、RAMまたはROMを実装している。特定の実施形態においては、コンピュータ可読ストレージ媒体は、揮発性または不揮発性のメモリを実装している。特定の実施形態においては、一つまたは複数のコンピュータ可読ストレージ媒体は、ソフトウェアを実装している。本明細書においては、ソフトウェアに対する参照は、適宜、一つまたは複数のアプリケーション、バイトコード、一つまたは複数のコンピュータプログラム、一つまたは複数の実行可能プログラム、一つまたは複数の命令、論理、機械コード、一つまたは複数のスクリプト、またはソースコードを含んでもよく、かつ、この逆もまた同様である。特定の実施形態においては、ソフトウェアは、一つまたは複数のAPI(Application Programming Interface)を含む。本開示は、任意の適切なプログラミング言語またはプログラミング言語の組合せにおいて作成されたまたはその他の方式によって表現された任意の適切なソフトウェアを想定している。特定の実施形態においては、ソフトウェアは、ソースコードまたはオブジェクトコードとして表現されている。特定の実施形態においては、ソフトウェアは、例えば、Ｃ、Ｐｅｒｌ、またはこれらの適切な拡張版などの相対的にハイレベルなプログラミング言語において表現されている。特定の実施形態においては、ソフトウェアは、アセンブリ言語（または、機械コード）などの更にローレベルなプログラミング言語において表現されている。特定の実施形態においては、ソフトウェアは、JAVA（登録商標）、C、またはC++において表現されている。特定の実施形態においては、ソフトウェアは、HTML(Hyper Text Markup Language)、XML(Extensible Markup Language)、またはその他の適切なマークアップ言語において表現されている。
【００４４】
特定の実施形態は、ネットワーク環境において実施してもよい。図６は、例示用のネットワーク環境６００を示している。ネットワーク環境６００は、一つまたは複数のサーバー６２０及び一つまたは複数のクライアント６３０を互いに結合するネットワーク６１０を含む。特定の実施形態においては、ネットワーク６１０は、イントラネット、エクストラネット、VPN(Virtual Private Network)、LAN(Local Area Network)、WLAN(Wireless LAN)、WAN(Wide Area Network)、MAN(Metropolitan Area Network)、インターネットの一部分、またはその他のネットワーク６１０、あるいは、複数のこのようなネットワーク６１０の組合せである。
【００４５】
一つまたは複数のリンク６５０によってサーバー６２０またはクライアント６３０をネットワーク６１０に結合している。特定の実施形態においては、一つまたは複数のリンク６５０は、それぞれ、一つまたは複数のワイヤライン、無線、または光リンク６５０を含む。特定の実施形態においては、一つまたは複数のリンク６５０は、それぞれ、イントラネット、エクストラネット、VPN、LAN、WLAN、WAN、MAN、インターネットの一部分、またはその他のリンク６５０、あるいは、複数のこのようなリンク６５０の組合せを含む。本開示は、サーバー６２０及びクライアント６３０をネットワーク６１０に結合する任意の適切なリンク６５０を想定している。
【００４６】
特定の実施形態においては、それぞれのサーバー６２０は、一体的なサーバーであってもよく、あるいは、複数のコンピュータまたは複数のデータセンターに跨る分散したサーバーであってもよい。サーバー６２０は、例えば、限定を伴うことなしに、ウェブサーバー、ニュースサーバー、メールサーバー、メッセージサーバー、広告サーバー、ファイルサーバー、アプリケーションサーバー、エクスチェンジサーバー、データベースサーバー、またはプロキシサーバーなどの様々なタイプであってもよい。特定の実施形態においては、それぞれのサーバー６２０は、ハードウェア、ソフトウェア、または組込み型論理コンポーネント、あるいは、サーバー６２０によって実施またはサポートされる適切な機能を実行するための複数のこのようなコンポーネントの組合せを含んでもよい。例えば、ウェブサーバーは、一般的に、ウェブページまたはウェブページの特定の要素を含むウェブサイトを提供する能力を有する。更に詳しくは、ウェブサーバーは、HTMLファイルまたはその他のファイルタイプをサポートしてもよく、あるいは、要求の際にファイルを動的に生成または構成し、かつ、クライアント６３０からのHTTPまたはその他の要求に応答して、それらのファイルをクライアント６３０に伝達してもよい。メールサーバーは、一般に、電子メールサービスを様々なクライアント６３０に提供する能力を有する。データベースサーバーは、一般に、一つまたは複数のデータストア内に保存されているデータを管理するためのインターフェイスを提供する能力を有する。
【００４７】
特定の実施形態においては、一つまたは複数のデータストレージ６４０は、一つまたは複数のリンク６５０を介して一つまたは複数のサーバー６２０に通信可能な状態でリンクしてもよい。特定の実施形態においては、データストレージ６４０を使用し、様々なタイプの情報を保存してもよい。特定の実施形態においては、データストレージ６４０内に保存されている情報は、特定のデータ構造に従って編成してもよい。特定の実施形態においては、それぞれのデータストレージ６４０は、リレーショナルデータベースであってもよい。特定の実施形態は、サーバー６２０またはクライアント６３０が、例えば、検索、変更、追加、または削除などの、データストレージ６４０内に保存されている情報の管理を実行できるようにするインターフェイスを提供してもよい。
【００４８】
特定の実施形態においては、それぞれのクライアント６３０は、ハードウェア、ソフトウェア、または組込み型論理コンポーネント、あるいは、複数のこのようなコンポーネントの組合せを含む電子装置であってもよく、かつ、クライアント６３０によって実施またはサポートされる適切な機能を実行する能力を有してもよい。例えば、限定を伴うことなしに、クライアント６３０は、デスクトップコンピュータシステム、ノートブックコンピュータシステム、ネットブックコンピュータシステム、ハンドヘルド型電子装置、または携帯電話機であってもよい。本開示は、任意の適切なクライアント６３０を想定している。クライアント６３０は、クライアント６３０に位置したネットワークユーザーがネットワーク６１０にアクセスできるようにしてもよい。クライアント６３０は、そのユーザーがその他のクライアント６３０に位置したその他のユーザーと通信できるようにしてもよい。
【００４９】
クライアント６３０は、MICROSOFT INTERNET EXPLORER（登録商標）、GOOGLE CHROME（登録商標）、またはMOZILLA FIREFOX（登録商標）などのウェブブラウザ６３２を有してもよく、かつ、TOOLBARまたはYAHOO（登録商標）  TOOLBARなどの一つまたは複数のアドオン、プラグイン、またはその他の拡張機能を有してもよい。クライアント６３０に位置したユーザーは、ウェブブラウザ６３２をサーバー６２０に誘導するURL(Uniform Resource Locator)またはその他のアドレスを入力してもよく、かつ、ウェブブラウザ６３２は、HTTP(Hyper Text Transfer Protocol)要求を生成し、かつ、HTTP要求をサーバー６２０に伝達してもよい。サーバー６２０は、HTTP要求を受け取り、かつ、HTTP要求に応答してHTML(Hyper Text Markup Language)ファイルをクライアント６３０に伝達してもよい。クライアント６３０は、サーバー６２０からのHTMLファイルに基づいて、ユーザーに提示するべく、ウェブページをレンダリングしてもよい。本開示は、任意の適切なウェブページファイルを想定している。一例として、限定を伴うことなしに、ウェブページは、具体的なニーズに応じて、HTMLファイル、XHTML(Extensible Hyper Text Markup Language)ファイル、またはXML(Extensible Markup Language)ファイルからレンダリングしてもよい。また、このようなページは、例えば、限定を伴うことなしに、JAVASCRIPT（登録商標）、JAVA（登録商標）、MICROSOFT SILVERLIGHT（登録商標）、AJAX(Asynchronous JAVASCRIPT and XML)などのマークアップ言語とスクリプトの組合せ、及びこれらに類似したものにおいて作成されたものなどのスクリプトを実行してもよい。本明細書においては、ウェブページに対する参照は、適宜、一つまたは複数の対応するウェブページファイル（ブラウザがウェブページをレンダリングするために使用してもよいもの）を含み、かつ、その逆もまた同様である。
【００５０】
本明細書においては、「または」は、そうではないことが明示的に示されているかまたはそうではないと文脈が示していない限り、包括的であり、かつ、排他的ではない。従って、本明細書においては、「ＡまたはＢ」は、そうではことが明示的に示されているかまたはそうではないと文脈が示していない限り、「Ａ、Ｂ、または両方」を意味している。更には、「及び」は、そうではないことが明示的に示されているかまたはそうではないと文脈が示していない限り、共同的及び個別的の両方である。従って、本明細書においては、「Ａ及びＢ」は、そうではないことが明示的に示されているかまたはそうではないと文脈が示していない限り、「共同的または個別的にＡ及びＢ」を意味している。
【００５１】
本開示は、当業者が想起する本明細書の例示用の実施形態に対するすべての変更、置換、変形、修正、及び変化を含む。同様に、適宜、添付の請求項は、当業者が想起する本明細書の例示用の実施形態に対するすべての変更、置換、変形、修正、及び変化を含む。更には、特定の機能を実行するように、配列された、能力を有する、構成された、可能とされた、動作可能な、または機能しうる装置またはシステム、あるいは装置またはシステムのコンポーネントに対する添付の請求項における参照は、その装置、システム、またはコンポーネントが、そのように適合されているか、配列されているか、能力を有しているか、構成されているか、動作可能であるか、または機能しうる限り、それがまたはその特定の機能が起動されるか、ターンオンされるか、またはアンロックされるかとは無関係に、その装置、システム、コンポーネントを含む。
【００５２】
本明細書に記述されているすべての例及び条件を表す文言は、当技術分野の発展に対して本発明者が寄与する本発明及び概念の読者による理解の支援という教育的目的を意図したものである。本発明の実施形態について詳細に説明したが、本発明の精神及び範囲を逸脱することなしに、これらに対して様々な変更、置換、変形を実施することができることを理解されたい。
【符号の説明】
【００５３】
１００    システム
１０２    事前処理／特徴選択モジュール
１０４    テキスト特徴ベクトル
１０６    評価点ベクトル
１０８    トレーニングモジュール
１１０    推定モデル
１１１    講評テキストベクトル
１１２    推定された評価点ベクトル
１１４    評価／最適化モジュール
１２０    多側面講評供給源
２０２    一つの製品の講評テキスト
２０３    変更された側面評価点
２０４    側面評価点
２０６    有用性インジケータ
３０２    フィルタモジュール
３０４    集計モジュール
３０６    集計された講評テキスト
３０８    属性独立型辞書
３１０    用語抽出モジュール
３１２    処理された講評テキスト
３１６    平均多側面評価点
３１８    評価点ベクトル分布分析モジュール
３２０    テキスト特徴ベクトル生成モジュール
３２２    予備的テキスト特徴ベクトル
３２４    精密化モジュール
【図１】
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【図２】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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