(57)【要約】【解決手段】商品評価の分析は、商品に関連する情報を含む商品評価分析要求を受信し、商品評価分析要求の商品に関連する情報に関連する商品評価情報を取得し、商品評価情報を複数の文に分割し、複数の文の中の文を複数の所定の商品評価キーワードを含む格納された商品ワードバンクと比較し、商品ワードバンクのエントリと一致する文の語句を１セットの一致成功商品評価キーワードに含め、１セットの一致成功商品評価キーワードをユーザインターフェースに提供すること、を含む。【選択図】図２
2016503914.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
システムであって、
１または複数のプロセッサであって、
商品に関連する情報を含む商品評価分析要求を受信し、
前記商品評価分析要求の前記商品に関連する前記情報に関連する商品評価情報を取得し、
前記商品評価情報を複数の文に分割し、
前記複数の文の中の文を、複数の所定の商品評価キーワードを含む格納された商品ワードバンクと比較し、
前記商品ワードバンクのエントリと一致する前記文の語句を１セットの一致成功商品評価キーワードに含め、
前記１セットの一致成功商品評価キーワードをユーザインターフェースに提供するよう構成されている、１または複数のプロセッサと、
前記１または複数のプロセッサに接続され、前記１または複数のプロセッサに命令を提供するよう構成されている１または複数のメモリと、
を備える、システム。
【請求項２】
請求項１に記載のシステムであって、前記商品評価情報は、前記商品を評価した文書、前記商品を記述した文書、および、前記商品の試用を記述した文書の内の１または複数を含む、システム。
【請求項３】
請求項１に記載のシステムであって、前記商品ワードバンクは、複数の商品ワードバンクに含まれており、前記複数の商品ワードバンクの内の第１の商品ワードバンクは、商品カテゴリ階層の第１のレベルの商品カテゴリに対応し、前記複数の商品ワードバンクの内の第２の商品ワードバンクは、前記商品カテゴリ階層の第２のレベルの商品カテゴリに対応する、システム。
【請求項４】
請求項３に記載のシステムであって、前記複数の文の中の前記文を前記複数の商品ワードバンクと比較することは、
前記文に適合する前記カテゴリ階層内の最高レベルのカテゴリを決定し、
前記文中の語句を、前記適合する最高レベルのカテゴリに対応する商品ワードバンクに格納された商品評価キーワードと比較し、
前記適合する最高レベルのカテゴリの下の次のレベルで、前記文に適合するカテゴリを決定し、
前記文中の語句を、前記適合する最高レベルのカテゴリの下の前記次のレベルの前記適合するカテゴリに対応する商品ワードバンクに格納された商品評価キーワードと比較することを含む、システム。
【請求項５】
請求項１に記載のシステムであって、前記１または複数のプロセッサは、さらに、前記１セットの一致成功商品評価キーワードのそれぞれに対応する１セットの評価パラメータ値を商品評価キーワードバンクから取得するよう構成されており、前記商品評価キーワードバンクは、商品評価キーワードと、対応する評価パラメータ値との間の対応関係を含む、システム。
【請求項６】
請求項５に記載のシステムであって、前記１または複数のプロセッサは、さらに、前記１セットの評価パラメータ値を前記ユーザインターフェースに提供するよう構成されている、システム。
【請求項７】
請求項５に記載のシステムであって、前記１セットの一致成功商品評価キーワードは、前記ユーザインターフェースにおける提示の際に、それぞれの評価パラメータでグループ分けされる、システム。
【請求項８】
請求項５に記載のシステムであって、前記１または複数のプロセッサは、さらに、前記１セットの評価パラメータ値に少なくとも部分的に基づいて、各評価パラメータ値のそれぞれの割合を決定するよう構成されている、システム。
【請求項９】
請求項８に記載のシステムであって、前記１または複数のプロセッサは、さらに、各評価パラメータ値の前記それぞれの割合を前記ユーザインターフェースに提供するよう構成されている、システム。
【請求項１０】
請求項８に記載のシステムであって、前記１または複数のプロセッサは、さらに、前記１セットの評価パラメータ値の中で所定の条件を満たす特定された評価パラメータ値に少なくとも部分的に基づいて、前記商品の特性評価パラメータを決定するよう構成されており、前記特性評価パラメータは、前記特定された評価パラメータ値と、前記特定された評価パラメータ値のそれぞれの割合と、を含む、システム。
【請求項１１】
請求項１０に記載のシステムであって、前記１または複数のプロセッサは、さらに、
商品検索要求を受信し、
前記商品検索要求に一致し、前記商品を含む１セットの商品を決定し、
前記商品の前記特性評価パラメータに少なくとも部分的に基づいて、前記１セットの商品の中で前記商品を順位付けるよう構成されている、システム。
【請求項１２】
方法であって、
商品に関連する情報を含む商品評価分析要求を受信し、
１または複数のプロセッサを用いて、前記商品評価分析要求の前記商品に関連する前記情報に関連する商品評価情報を取得し、
前記商品評価情報を複数の文に分割し、
前記複数の文の中の文を、複数の所定の商品評価キーワードを含む格納された商品ワードバンクと比較し、
前記商品ワードバンクのエントリと一致する前記文の語句を１セットの一致成功商品評価キーワードに含め、
前記１セットの一致成功商品評価キーワードをユーザインターフェースに提供すること、
を備える、方法。
【請求項１３】
請求項１２に記載の方法であって、前記商品評価情報は、前記商品を評価した文書、前記商品を記述した文書、および、前記商品の試用を記述した文書の内の１または複数を含む、方法。
【請求項１４】
請求項１２に記載の方法であって、前記商品ワードバンクは、複数の商品ワードバンクに含まれており、前記複数の商品ワードバンクの内の第１の商品ワードバンクは、商品カテゴリ階層の第１のレベルの商品カテゴリに対応し、前記複数の商品ワードバンクの内の第２の商品ワードバンクは、前記商品カテゴリ階層の第２のレベルの商品カテゴリに対応する、方法。
【請求項１５】
請求項１４に記載の方法であって、前記複数の文の中の前記文を前記複数の商品ワードバンクと比較することは、
前記文に適合する前記カテゴリ階層内の最高レベルのカテゴリを決定し、
前記文中の語句を、前記適合する最高レベルのカテゴリに対応する商品ワードバンクに格納された商品評価キーワードと比較し、
前記適合する最高レベルのカテゴリの下の次のレベルで、前記文に適合するカテゴリを決定し、
前記文中の語句を、前記適合する最高レベルのカテゴリの下の前記次のレベルの前記適合するカテゴリに対応する商品ワードバンクに格納された商品評価キーワードと比較すること、
を含む、方法。
【請求項１６】
請求項１２に記載の方法であって、さらに、前記１セットの一致成功商品評価キーワードのそれぞれに対応する１セットの評価パラメータ値を商品評価キーワードバンクから取得することを備え、前記商品評価キーワードバンクは、商品評価キーワードと、対応する評価パラメータ値との間の対応関係を含む、方法。
【請求項１７】
請求項１６に記載の方法であって、さらに、前記１セットの評価パラメータ値を前記ユーザインターフェースに提供することを備える、方法。
【請求項１８】
請求項１６に記載の方法であって、さらに、前記１セットの評価パラメータ値に少なくとも部分的に基づいて、各評価パラメータ値のそれぞれの割合を決定することを備える、方法。
【請求項１９】
請求項１８に記載の方法であって、さらに、各評価パラメータ値の前記それぞれの割合を前記ユーザインターフェースに提供することを備える、方法。
【請求項２０】
請求項１８に記載の方法であって、さらに、前記１セットの評価パラメータ値の中で所定の条件を満たす特定された評価パラメータ値に少なくとも部分的に基づいて、前記商品の特性評価パラメータを決定することを備え、前記特性評価パラメータは、前記特定された評価パラメータ値と、前記特定された評価パラメータ値のそれぞれの割合と、を含む、方法。
【請求項２１】
請求項２０に記載の方法であって、さらに、
商品検索要求を受信し、
前記商品検索要求に一致し、前記商品を含む１セットの商品を決定し、
前記商品の前記特性評価パラメータに少なくとも部分的に基づいて、前記１セットの商品の中で前記商品を順位付けること、
を備える、方法。
【請求項２２】
コンピュータプログラム製品であって、前記コンピュータプログラム製品は、持続性のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体内に具現化され、
商品に関連する情報を含む商品評価分析要求を受信するためのコンピュータ命令と、
前記商品評価分析要求の前記商品に関連する前記情報に関連する商品評価情報を取得するためのコンピュータ命令と、
前記商品評価情報を複数の文に分割するためのコンピュータ命令と、
前記複数の文の中の文を、複数の所定の商品評価キーワードを含む格納された商品ワードバンクと比較するためのコンピュータ命令と、
前記商品ワードバンクのエントリと一致する前記文の語句を１セットの一致成功商品評価キーワードに含めるためのコンピュータ命令と、
前記１セットの一致成功商品評価キーワードをユーザインターフェースに提供するためのコンピュータ命令と、
を備える、コンピュータプログラム製品。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
他の出願の相互参照
本願は、すべての目的のために参照により本明細書に組み込まれる、発明の名称を「ＥＬＥＣＴＲＯＮＩＣ  ＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮ−ＢＡＳＥＤ  ＫＥＹＷＯＲＤ−ＥＸＴＲＡＣＴＩＯＮ  ＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮ−ＰＵＳＨＩＮＧ  ＡＮＤ  ＳＥＡＲＣＨＩＮＧ  ＭＥＴＨＯＤ  ＡＮＤ  ＤＥＶＩＣＥ」とする、２０１２年１２月１３日出願の中国特許出願第２０１２１０５４０３３８．７号に基づく優先権を主張する。
【０００２】
本願は、テキスト分析の分野に関し、特に、商品評価情報分析に関する。
【背景技術】
【０００３】
現代の情報化時代においては、ますます多くの情報が電子形態で現れている。例えば、インターネットが急速に発展するにつれ、ますます多くの人がオンラインで意見を投稿し始めている。したがって、大量の意見およびコメントがインターネット上に出現してきた。場合によって、人々は、意志決定の際に、このユーザ投稿された電子情報の一部を利用したいと思うことがある。
【０００４】
例えば、製品を購入する前に、他の人がそれらの製品に好評価を与えているか否かを調査したいと思う場合がある。例えば、消費者間（Ｃ２Ｃ）および企業消費者間（Ｂ２Ｃ）の電子商取引ウェブサイトにより、購入者ユーザが各取引に関して販売者を手動で評価することを可能にする評価システムが設定されうる。第１の例では、購入者および販売者が取引を完了した後、購入者は、販売者および／または取引を評価するために、評価システムによって提供された「肯定」、「中立」、および、「否定」という所定の選択肢の中から評価パラメータ値を選択できる。複数の評価パラメータから１つを選択することに加えて、または、その代わりに、購入者は、製品のテキストベースの評価記述（例えば、「ブーツは高品質だった」など）を与えてもよい。
【０００５】
第２の例では、購入者は、取引の様々な側面（例えば、商品の品質、販売者の態度、配送の早さなど）の各々にスコアを割り当てることができ、スコアの特定の各範囲に対応するよう予め設定された評価パラメータ値（「肯定」、「中立」、または、「否定」）が、取引の側面に対して決定される。取引の各側面にスコアを割り当てることに加えて、または、その代わりに、購入者は、製品のテキストベースの評価記述を与えてもよい。
【０００６】
購入者が手動で評価を行うためのこの従来の技術は、いくつかの異なる問題をもたらした。その問題の１つは、１つの製品評価が、矛盾した情報を含みうることである。例えば、購入者が、肯定的な評価パラメータ値（「肯定」）で特定の取引を評価した後に、同じ製品レビューのテキストベースの評価記述の部分に否定的な意見を含める場合もある。
【０００７】
さらに、多くのオンライン記事および／またはレビューが、製品を評価または説明することを意図している。かかる記事の例は、製品を試用した著者によって書かれたレポート、および、ディスカッションフォーラムで投稿されたユーザレビューを含む。これらの記事および／またはレビューの各々は、製品に関する著者の視点を述べるものである。製品に関するこれらの視点は、肯定的な支持、否定的な反対、または、中立的なフィードバックを含みうる。これらの記事および／またはレビューの一部は、製品に関する著者の意見（好意的な意見または非難など）を直接示している。それでも、ブログ、ジャーナル、および、レポートなどの記事のほとんどは、著者の視点を直接的には述べていない。しかしながら、かかる評価の著者は、客観的なレポートを提供する職務上の義務を有すると推定されるので、これらの記事および／またはレビュー内の視点は、しばしば、潜在的な購入者への最も客観的または有益な意見になる。
【０００８】
上述のように、購入者によって商取引ウェブサイトに投稿された製品評価は、信頼できないかまたは客観的でない場合がある。潜在的な購入者が、インターネット上で入手可能な製品に関する記事および／またはレビューすべてを読むことも現実的ではない。一部のシステムでは、評価パラメータを投稿した購入者の存在が、検索結果の正確さにまで影響を与える。例えば、特定の欠陥商品の順位付けは、テキストベースの評価記述の内容から影響を受けないが、不正確な肯定的評価パラメータにより、かかる欠陥商品が、比較的高い品質／ユーザの検索要求への関連度に関係する商品情報として一緒に検索結果の上位に順位付けされる結果になる場合がある。結果として、ユーザは、検索結果を熟読するために時間とエネルギを費やす必要があり、新たな検索を行う必要まで生じることもある。これらの検索の繰り返しは、サーバへの負荷を増やすだけでなく、ネットワークリソースの浪費にもなる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
以下の詳細な説明と添付の図面において、本発明の様々な実施形態を開示する。
【００１０】
【図１】商品評価を分析するためのシステムの一実施形態を示す図。
【００１１】
【図２】商品評価を分析するための処理の一実施形態を示すフローチャート。
【００１２】
【図３】１セットの一致成功商品評価キーワードを決定する処理の一例を示すフローチャート。
【００１３】
【図４】商品評価を分析するための処理の一実施形態を示すフローチャート。
【００１４】
【図５】商品評価を分析するための処理の一実施形態を示すフローチャート。
【００１５】
【図６】商品評価を分析するための処理の一実施形態を示すフローチャート。
【００１６】
【図７】商品の検索を実行するための処理の一実施形態を示すフローチャート。
【００１７】
【図８】商品評価を分析するためのシステムの一実施形態を示す図。
【００１８】
【図９】商品評価を分析するためのシステムの一実施形態を示す図。
【００１９】
【図１０】商品の検索を実行するためのシステムの一実施形態を示す図。
【００２０】
【図１１】商品評価分析結果を受信するためのシステムの一実施形態を示す図。
【００２１】
【図１２】商品に関連する情報を表示するユーザインターフェースの一例を示す図。
【００２２】
【図１３】１セットの一致成功商品評価キーワードと、それぞれの評価パラメータ値とを表示するユーザインターフェースの一例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
本発明は、処理、装置、システム、物質の組成、コンピュータ読み取り可能な格納媒体上に具現化されたコンピュータプログラム製品、および／または、プロセッサ（プロセッサに接続されたメモリに格納および／またはそのメモリによって提供される命令を実行するよう構成されたプロセッサ）を含め、様々な形態で実装されうる。本明細書では、これらの実装または本発明が取りうる任意の他の形態を、技術と呼ぶ。一般に、開示された処理の工程の順序は、本発明の範囲内で変更されてもよい。特に言及しない限り、タスクを実行するよう構成されるものとして記載されたプロセッサまたはメモリなどの構成要素は、ある時間にタスクを実行するよう一時的に構成された一般的な構成要素として、または、タスクを実行するよう製造された特定の構成要素として実装されてよい。本明細書では、「プロセッサ」という用語は、１または複数のデバイス、回路、および／または、コンピュータプログラム命令などのデータを処理するよう構成された処理コアを指すものとする。
【００２４】
以下では、本発明の原理を示す図面を参照しつつ、本発明の１または複数の実施形態の詳細な説明を行う。本発明は、かかる実施形態に関連して説明されているが、どの実施形態にも限定されない。本発明の範囲は、特許請求の範囲によってのみ限定されるものであり、多くの代替物、変形物、および、等価物を含む。以下の説明では、本発明の完全な理解を提供するために、多くの具体的な詳細事項が記載されている。これらの詳細事項は、例示を目的としたものであり、本発明は、これらの具体的な詳細事項の一部または全てがなくとも特許請求の範囲に従って実施可能である。簡単のために、本発明に関連する技術分野で周知の技術要素については、本発明が必要以上にわかりにくくならないように、詳細には説明していない。
【００２５】
商品評価分析の実施形態について本明細書に記載する。いくつかの実施形態において、商品評価分析要求が受信される。例えば、商品評価分析要求は、１または複数の商品を特定する情報を含む。様々な実施形態において、「商品」とは、製品、サービス、仮想物品、ならびに、価値または有用性のある任意の他のものである。要求内で特定された１または複数の商品に関する評価を含む商品評価情報が取得される。取得された商品評価情報は、文に分割され、各文は、様々な所定の商品評価キーワードを含む１または複数の所定の商品ワードバンクと比較される。様々な実施形態において、「商品評価キーワード」とは、商品を記述する所定の語句のことである。例えば、「高品質」、「長バッテリ寿命」、および、「平均的」が、商品に対する所定の商品評価キーワードであってよい。商品評価キーワードは、商品の少なくとも１つの側面に関して文の著者による意見／評価／推薦度を表現しうる。商品ワードバンクの所定の商品評価キーワードに一致すると判定された文中の語句が、一致成功商品評価キーワードとして決定される。いくつかの実施形態において、各セットの一致成功商品評価キーワードが、ユーザインターフェースで提示される。
【００２６】
いくつかの実施形態では、１または複数の所定の商品評価キーワードバンクが、商品評価キーワードおよび対応する所定の評価パラメータ値の間の対応関係を格納する。様々な実施形態において、任意の数の異なる評価パラメータ値が事前に設定されてよく、ここで、各評価パラメータ値は、商品の異なる推薦度に対応する。例えば、「肯定」、「中立」、および、「否定」といった３つの可能な評価パラメータ値が設定されてよい。したがって、いくつかの実施形態では、各一致成功商品評価キーワードに対して、対応する評価パラメータ値が、商品ワードバンクに格納された対応関係から決定される。特定の商品についての１セットの一致成功評価キーワードに対応する評価パラメータ値の各タイプのカウント値が決定され（例えば、肯定１０件、中立１５件、否定５件）、各タイプの評価パラメータと、対応するカウントに基づいて決定された値とを含む表示が、ユーザインターフェースでユーザに提示される。
【００２７】
いくつかの実施形態において、特定の商品が商品検索要求に対応すると判定された場合に、その商品についての１セットの一致成功評価キーワードに対応する評価パラメータ値に基づいて、その商品の検索順位が決定されてよい。
【００２８】
図１は、商品評価を分析するためのシステムの一実施形態を示す図である。この例において、システム１００は、クライアントデバイス１０２、ネットワーク１０４、商品評価分析サーバ１０６、ウェブサーバ１０８、および、データベース１１０を備える。ネットワーク１０４は、高速データネットワークおよび／または遠隔通信ネットワークを含む。クライアントデバイス１０２、商品評価分析サーバ１０６、および、ウェブサーバ１０８は、ネットワーク１０４を介して互いに通信しうる。いくつかの実施形態において、ウェブサーバ１０８および商品評価分析サーバ１０６は、同じパーティによって運用される。
【００２９】
ウェブサーバ１０８は、ウェブサイトを運営するよう構成されている。様々な実施形態において、ウェブサイトは、商品が販売されている電子商取引ウェブサイトを含む。商品評価分析サーバ１０６は、ウェブサーバ１０８またはクライアントデバイス１０２のいずれかから商品評価分析要求を受信するよう構成されている。商品評価分析要求は、関連する商品評価情報が商品評価分析サーバ１０６によって分析される１または複数の商品を特定する情報を含んでよい。例えば、商品評価分析要求は、クライアントデバイス１０２を用いるユーザによってウェブサイトでなされた選択に応答して生成されてよい。商品評価分析要求に応答して、商品評価分析サーバ１０６は、例えば、データベース（データベース１１０など）から、商品評価分析要求内で特定された１または複数の商品に関する商品評価情報（例えば、製品レビュー、カスタマーレポート）を取得するよう構成されている。後に詳述するように、いくつかの実施形態において、商品評価分析サーバ１０６は、商品評価分析要求内で特定された商品について記述した取得済みの商品評価情報から選択された所定の語句を含む１セットの一致成功商品評価キーワードをクライアントデバイス１０２に送信するよう構成されている。いくつかの実施形態において、１セットの一致成功商品評価キーワードをクライアントデバイス１０２に送信することに加えて、または、その代わりに、商品評価分析サーバ１０６は、１セットの一致成功商品評価キーワードのそれぞれに対応する評価パラメータ値のセットをクライアントデバイス１０２に送信するよう構成されている。商品評価キーワードに対応する評価パラメータ値（例えば、「肯定」、「中立」、または、「否定」）は、商品評価キーワードの著者による商品の推薦度を表す。後に詳述するように、いくつかの実施形態において、商品評価分析サーバ１０６は、１セットの一致成功商品評価キーワードに含まれるキーワードに対応する評価パラメータ値のセット内の全評価パラメータ値に対する各評価パラメータ値の決定済みの割合をクライアントデバイス１０２に送信するよう構成されている。
【００３０】
いくつかの実施形態において、クライアントデバイス１０２は、商品に関連する、１セットの一致成功商品評価キーワード、および／または、１セットの評価パラメータ値に関連する情報（例えば、割合）を、ユーザインターフェースに表示するよう構成されている。１セットの一致成功商品評価キーワード、および／または、１セットの評価パラメータ値に関連する情報（例えば、割合）を、ユーザに提示することにより、ユーザは、各商品評価情報を手動で検討する必要なく、取得した商品評価情報から決定された商品に関する重要な評価情報の簡単な概要を利用することができる。
【００３１】
いくつかの実施形態において、商品評価分析サーバ１０６は、商品に関連する、１セットの一致成功商品評価キーワード、および／または、１セットの評価パラメータ値に関連する情報（例えば、割合）を、ウェブサーバ１０８に送信するよう構成されている。ユーザは、購入の可能性のある商品を検索したい時、クライアントデバイス１０２を用いて、商品検索要求を（例えば、ウェブサイトに関連付けられた検索エンジンを介して）ウェブサーバ１０８に送信してよい。後に詳述するように、いくつかの実施形態において、ウェブサーバ１０８は、商品検索要求に一致する商品に関連する、１セットの一致成功商品評価キーワード、および／または、１セットの評価パラメータ値に関連する情報（例えば、割合）を用いて、検索結果の中でのその商品の順位を決定するよう構成されている。ウェブサーバ１０８は、順位付けられた商品検索結果をクライアントデバイス１０２に送信するよう構成されており、クライアントデバイス１０２は、ユーザが見られるように、順位付けされた商品検索結果をユーザインターフェースに提示する。
【００３２】
図２は、商品評価を分析するための処理の一実施形態を示すフローチャートである。いくつかの実施形態において、処理２００は、図１のシステム１００で実施される。
【００３３】
工程２０２では、１または複数の商品に関する情報を含む商品評価分析要求が受信される。
【００３４】
商品評価分析要求は、１または複数の商品を特定するキーワードおよび／またはその他の情報を含む。いくつかの実施形態において、商品評価分析要求は、商品評価分析要求の生成に関連するコントロールのユーザ選択、キーワードのユーザ送信、および／または、コンピュータプログラムによって生成されてよい。例えば、電子商取引（ｅコマース）の文脈では、「商品評価」ボタンが、特定の商品に関連するウェブページに表示されてよく、ボタンのユーザ選択に応答して、ウェブページに関連する商品に関連付けられた識別情報を含む商品評価分析要求が生成される。別の例では、商品のウェブページがユーザによって要求されるたびに、その商品に関連する商品評価キーワードを表示することが望ましい場合もあるため、ウェブページに関連する商品に関連付けられた識別情報を含む商品評価分析要求が、ウェブページのコンテンツを表示する前にプログラムで生成される。さらに別の例では、ユーザの商品検索要求に応答して、後に詳述するように、商品検索要求に一致する各商品に関連付けられた識別情報を含む商品評価分析要求が、検索結果ウェブページ上に表示される一致商品の順位を決定するのに役立つようにプログラムで生成される。
【００３５】
商品評価分析要求に含まれる情報の一例は、キーワード「アクメブランド懐中電灯」である。
【００３６】
工程２０４では、商品評価分析要求の１または複数の商品に関する情報に関連する商品評価情報が取得される。
【００３７】
様々な実施形態において、「商品評価情報」とは、商品を評価、分析、または、記述する自動的に処理可能な任意の文書のことである。商品評価情報の例には、商品評価情報、商品レビューコンテンツ、商品の試用について書かれたレポートまたは記事、商品使用レビューレポートまたは記事、ならびに、商品フォーラムディスカッションコンテンツが含まれるがこれらに限定されない。
【００３８】
いくつかの実施形態において、１または複数の指定データベースおよび／またはその他のソースで、商品評価分析要求に含まれる情報に関連する商品評価情報が検索されてよい。指定データベースは、例えば、１または複数のウェブサイトに関連するデータベースを含んでよい。
【００３９】
以下は、商品評価分析要求に含まれる情報に関連する商品評価情報を取得するための２つのモード例である。
【００４０】
モード１：商品評価分析要求に含まれる情報に関連する商品評価情報を１または複数の指定データベースで検索する。
【００４１】
例えば、一部のウェブサイトは、いくつかの商品に関するユーザの議論および評価の内容および情報を格納するよう構成されたフォーラムデータベースを設定する。別の例において、一部のウェブサイトは、ユーザが購入した商品に関してユーザが投稿した評価情報を格納するよう構成されたレビューデータベースを設定する。方向性のある収集を実行するにあたって、検索に用いる指定データベースは、データベースの対応する位置に基づいて特定されうる。したがって、商品評価分析要求に含まれる情報に一致する指定データベースの商品評価情報を取得することができる。
【００４２】
モード２：ウェブクローラを用いて、商品評価分析要求に含まれる情報に関連する商品評価情報を取得する。
【００４３】
ウェブクローラは、通常、ウェブページリンクを介してウェブページを検索する。或るウェブサイトの或るページ（一般に、ホームページ）から開始して、ウェブクローラは、ウェブページコンテンツを読み取り、ウェブページに含まれる他のリンクを見つけ、これらのリンクを用いて、レビューすべき次のウェブページを探す。ウェブクローラは、例えば、特定のウェブサイトの全ウェブページを取り込むまで、これらの工程を繰り返してよい。例えば、商品評価分析要求に含まれる情報から、キーワードが決定され、ウェブクローラ技術を用いる検索エンジンに送信されてよい。次いで、商品評価情報が、ウェブクローラによって以前にアクセスされ検索エンジンによって返された検索結果から取得されてよい。
【００４４】
商品評価分析要求に含まれる情報に関連する商品評価情報を取得する２つのモードは、単に例示であり、関連する商品評価情報を取得するために用いる他の技術が利用されてもよい。例えば、検索エンジンが、商品評価分析要求に含まれる情報に関連するキーワードで商品レビュー記事を検索するために用いられてよい。検索エンジンは、より明確な視点を有すると共に事前に確立されたフォーマットおよびコンテンツの要件を満たすいくつかの記事を返しうる。例えば、これらの記事は、商品の試用について書かれたレビューレポートまたは記事を含みうる。これらの試用レビューレポートの一部は、明確な視点を有し、明確なフォーマットおよびコンテンツの要件を満たしうるので、このタイプの記事の分析は、いくつかの他のタイプの記事よりもはるかに正確であると推定される。いくつかの例において、試用レビューレポートは、一般に、より明確に定義された科学的な語句を用いている。かかる語句の例は、色、性能、味、価格、および、商品を記述するその他の属性に関係しうる。かかる試用レビューレポート記事は、分析されるいくつかの異なるタイプの商品評価情報の１つであってよい。
【００４５】
工程２０６では、商品評価情報は、複数の文に分割される。
【００４６】
従来は、単語分割を用いて、テキスト分析が実行される。通例、単語分割は、記事（例えば、レビュー）を既存のワードバンクに従って単語に分解した後に分割された単語から形容詞を抽出することを伴う。しかしながら、記事を個々の単語に分割することは、単語分割がすべて一緒に正確に実行されなければ、記事の商品評価の分析に有効ではない場合がある。
【００４７】
単語分割の利用とは異なり、本明細書に記載の様々な実施形態は、商品評価情報を文に分割する。例えば、取得された商品評価情報は、分割点と見なされる句読点（例えば、ピリオド、クエスチョンマーク、エクスクラメーションマークなど）で複数の文に分割される。文章の分割は、元々の文の中での単語の順序およびさらには文脈を保存するため、文章から商品評価キーワードを抽出する精度を高めるよう機能しうる。
【００４８】
いくつかの実施形態において、取得された商品評価情報から抽出された各文は格納される。
【００４９】
工程２０８では、複数の文の内の１文が、格納された商品ワードバンクと比較される。ここで、商品ワードバンクは、複数の所定の商品評価キーワードを含む。
【００５０】
工程２１０では、商品ワードバンクのエントリと一致する文の語句が、一致成功商品評価キーワードのセットに含められる。
【００５１】
工程２０８および２１０は、商品評価分析要求に対して取得された商品評価情報の中の複数の文の内の各文について繰り返して実行されてよい。
【００５２】
異なる商品は、異なるタイプの属性に関連しうる。例えば、衣類の商品は、材料の属性（例えば、カシミア、綿、または、ウール）に関連し、携帯デバイスの商品は、バッテリ寿命（例えば、５時間、８時間、または、１０時間）に関連しうる。異なる商品の属性のタイプは異なるので、いくつかの実施形態において、異なる商品ワードバンクが各商品カテゴリに対して予め確立される。いくつかの実施形態において、商品カテゴリの複数の階層がある場合（例えば、電子商取引ウェブサイトによって用いられるもの）、商品ワードバンクは、各階層レベルの各カテゴリに対して確立されてよい。特定の商品カテゴリに対応する商品ワードバンク（例えば、カテゴリの階層においてそのカテゴリに対応するレベルにある）は、そのカテゴリに特有の共通属性を記述する様々な所定の商品評価キーワードを含むエントリを含む。
【００５３】
いくつかの実施形態において、カテゴリの階層は、少なくとも３つのレベルを備える。第１のレベルは、階層の最上位にあり、レベル１とも呼ばれ、主要商品カテゴリを含む。主要商品カテゴリは、最も広いカテゴリを含む。階層の最上位から２つ目のレベルは、レベル２とも呼ばれ、サブカテゴリを含む。サブカテゴリは、それに対応する主要カテゴリよりも狭い。レベル１の主要商品カテゴリは、レベル２の０以上のサブカテゴリに対応しうる。階層の最上位から３つ目のレベルまたはさらなるレベルは、レベル３、レベル４などと呼ばれ、下位カテゴリを含む。下位カテゴリは、それに対応するサブカテゴリよりも狭い。レベル２のサブカテゴリは、レベル３の０以上の下位カテゴリに対応しえ、レベル３の下位カテゴリは、レベル４の０以上の下位カテゴリに対応しえ、以下同様に続く。
【００５４】
いくつかの実施形態において、商品ワードバンクが、各階層レベルの各商品カテゴリに対して予め設定される。例えば、商品ワードバンクが、レベル１の各主要商品カテゴリ、レベル２の各サブカテゴリ、レベル３の各下位カテゴリなどに対して予め設定される。
【００５５】
例えば、主要商品カテゴリ「家電商品」に関連するレベル１商品ワードバンクは、電力、電力消費、動作電圧、および、主要商品カテゴリ「家電商品」内の商品に関連するその他のかかる属性を記述する商品評価キーワードを含んでよい。別の例において、主要商品カテゴリ「食品」に関連するレベル１商品ワードバンクは、色、食感、味、および、主要商品カテゴリ「食品」内の商品に関連するその他のかかる属性を記述する商品評価キーワードを含んでよい。例えば、属性「味」に関連する商品評価キーワードは、「甘い」、「酸っぱい」、および、「塩辛い」を含んでよい。
【００５６】
いくつかの実施形態では、後に詳述するように、商品ワードバンク内の各エントリは、さらに、商品評価キーワードに対応する評価パラメータ値への対応関係を含む。例えば、１セットの様々な評価パラメータ値が、事前に設定されてよい。そのセット内の各評価パラメータ値は、対応する商品評価キーワードの著者による商品の別個の推薦度に関連している。例えば、「肯定」、「中立」、および、「否定」といった３つの可能な評価パラメータ値が設定されてよい。例えば、「おいしい」という商品評価キーワードは、評価パラメータ値「肯定」に対応づけられてよく、「満足できる」という商品評価キーワードは、評価パラメータ値「中立」に対応づけられてよく、「食べられない」という商品評価キーワードは、評価パラメータ値「否定」に対応づけられてよい。
【００５７】
いくつかの実施形態では、処理２００を実行する前に、異なる各主要商品カテゴリに対応するレベル１商品ワードバンクが確立される。レベル１商品ワードバンクは、主要商品カテゴリに対応する商品評価キーワードを含む。例えば、主要商品カテゴリ「腕時計」に対して、レベル１商品ワードバンクが設定される。主要商品カテゴリ「腕時計」に対応するこのワードバンクは、腕時計に関連する商品に対応する商品評価キーワードを含む。様々な実施形態において、特定の商品カテゴリの「商品評価キーワード」とは、そのカテゴリの共通属性を記述する単語のことである。主要商品カテゴリ下の異なる各サブカテゴリに対応するレベル２商品評価基準ワードバンクも確立される。レベル２商品ワードバンクは、商品サブカテゴリに対応する商品評価キーワードを含む。例えば、２つのサブカテゴリ「電子時計」および「機械式時計」が、主要商品カテゴリ「腕時計」に含まれてよい。したがって、２つのサブカテゴリ「電子時計」および「機械式時計」の各々に対して、レベル２商品ワードバンクが確立される。「電子時計」ワードバンクおよび「機械式時計」ワードバンクの各々は、それぞれのサブカテゴリの様々な共通属性を記述する商品評価キーワードを含む。いくつかの実施形態において、両方のサブカテゴリ「電子時計」および「機械式時計」に共有される商品評価ワードは、サブカテゴリが属する主要商品カテゴリ「腕時計」のレベル１商品ワードバンクにすでに含まれている。サブカテゴリに共通する商品評価キーワードを主要商品カテゴリの商品ワードバンク内に含めると共に、サブカテゴリに共通するこれらの商品評価キーワードをサブカテゴリの商品ワードバンクから除外することにより、記憶空間を節約できる。同じ原理が、サブカテゴリの商品ワードバンクおよびそれぞれの下位カテゴリに当てはまりうる。
【００５８】
サブカテゴリの下にさらなる下位カテゴリがある場合、サブカテゴリの下のかかる下位カテゴリの各々に対応する商品ワードバンクが確立される。例えば、主要商品カテゴリ「食品」について、「飲料」というサブカテゴリが存在すると仮定する。サブカテゴリ「飲料」の下には、「炭酸飲料」という下位カテゴリがある。したがって、「食品」の属性を記述する適切な商品評価キーワード（例えば、階層内の主要商品カテゴリ「食品」の下の全カテゴリに共通する属性）が、レベル１商品ワードバンクに含まれる。「飲料」の属性を記述する適切な商品評価キーワード（例えば、階層内のサブカテゴリ「飲料」の下の全カテゴリに共通する属性）が、レベル２商品ワードバンクに含まれる。「炭酸飲料」の属性を記述する適切な商品評価キーワード（例えば、階層内の下位カテゴリ「飲料」の下の全カテゴリに共通する属性）が、レベル３商品ワードバンクに含まれる。
【００５９】
いくつかの実施形態において、商品ワードバンクは、リアルタイムまたは定期的に（例えば、システム管理者によって）更新されてよい。商品ワードバンクの更新は、既存の商品評価キーワードを変更すること、新たな商品評価キーワードを追加すること、既存の商品評価キーワードを削除すること、および／または、商品評価キーワードに対応する評価パラメータ値を変更することを含んでよい。商品評価キーワードが商品ワードバンクに追加され続けると、取得された商品評価情報内の文章の内容に潜在的に一致する商品評価キーワードが多くなる。
【００６０】
確立された商品ワードバンクは、取得された商品評価情報から抽出された各文とのマッチングに用いられてよい。例えば、格納された１文が一度に考慮されてよく、その際、ワードバンクの商品評価キーワードが文に含まれるいずれかの語句と一致するか否かを判定するために、商品ワードバンクに格納されたすべての商品評価キーワードが、文の語句と比較される。一致が見いだされた場合、一致した商品評価キーワードは、一致成功商品評価キーワードであると見なされる。いくつかの実施形態において、一致は、完全一致と、実質的に同様である一致との両方を含む。２以上の商品ワードバンクがある場合、１セットの一致成功商品評価キーワードを決定するために、各関連商品ワードバンクが文とマッチングされる。
【００６１】
いくつかの実施形態において、各レベルでの一致成功商品評価キーワード（存在する場合）を決定するために、商品評価情報の格納された各文は、商品カテゴリの階層の異なるレベルに各々が対応する一連の１または複数の商品ワードバンクと比較される（その文に関連する最高レベル（例えば、レベル１）のカテゴリから比較を始める）。いくつかの実施形態において、格納された文に適合すると判定されうる最高レベルのカテゴリは、階層のレベル１の主要商品カテゴリである。例えば、文は、主要商品カテゴリに関連するメタデータと一致する文の語句に基づいて、または、いくつかの他の技術に基づいて、レベル１の主要商品カテゴリに適合すると判定される。格納された文に適合すると判定される階層内の最高レベルのカテゴリは、一部の例において、文中の語句がどのレベル１主要カテゴリのメタデータ（または、その他の情報）にも一致しない場合には、レベル１よりも低いレベルでありうる。次いで、ワードバンクの商品評価キーワードが、文に含まれるいずれかの語句と一致するか否かを判定するために、適合する主要商品カテゴリの商品ワードバンクに格納されたすべての商品評価キーワードが、文中の語句と比較される。適合する主要商品カテゴリの商品ワードバンク内で一致した商品評価キーワードは、１セットの一致成功商品評価キーワード内に格納される。次に、文は、まず、適合した主要商品に含まれる次の低いレベルのカテゴリ、すなわち、階層のレベル２の商品サブカテゴリカテゴリに対応する商品ワードバンクと比較される。例えば、文に適合する適合主要商品カテゴリの下の商品サブカテゴリが決定される（例えば、商品サブカテゴリに関連するメタデータに一致する文中の語句に基づいて、または、何らかの他の技術に基づいて）。次いで、ワードバンクの商品評価キーワードが、文に含まれるいずれかの語句と一致するか否かを判定するために、適合した商品サブテゴリの商品ワードバンクに格納されたすべての商品評価キーワードが、文中の語句と比較される。適合した商品サブカテゴリの商品ワードバンク内で一致した商品評価キーワードは、１セットの一致成功商品評価キーワード内に格納される。処理は、適合した商品サブカテゴリの下のレベル３の下位カテゴリ（存在する場合）について同様に進んでよく、以下同様に続く。以下の図３は、様々なレベルの商品カテゴリに対応する商品ワードバンクと文を比較することに基づいて、各文の一致成功商品評価キーワードを決定する一例である。
【００６２】
いくつかの実施形態では、商品評価キーワードデータベースが、商品カテゴリの階層の様々なレベルのカテゴリに対応する商品ワードバンクの代わりに用いられる。商品評価キーワードデータベースは、すべての商品カテゴリに対応する商品評価キーワードを含んでよい。商品評価キーワードデータベースが用いられる場合、取得された商品評価情報から格納された文の各フレーズは、一致成功商品評価キーワードを決定するために、データベースに格納された商品評価キーワードの各々と比較される。例えば、商品評価キーワードデータベースが、「柑橘系」、「味」、「塩辛い」、「炭酸飲料」、「飲料」、「マンゴー」、「甘酸っぱい」、「おいしい」、および、その他のかかる商品評価キーワードを格納すると仮定する。「このタイプの飲料の味は非常に甘い」という文例については、「飲料」、「味」、および、「甘い」という語句が、一致成功商品評価キーワードであると決定される。「今日は、Ｊｉａｎｌｉｂａｏ社によって最近開発された炭酸飲料を皆さんに御紹介します。それはマンゴープラスという名前です。このスタイルの飲料は、絞りたてのマンゴー果汁を用いています。味は甘酸っぱくおいしいです。」という文例については、「炭酸飲料」、「飲料」、「マンゴー」、「甘酸っぱい」、および、「おいしい」という語句が、一致成功商品キーワードであると決定される。
【００６３】
１セットの一致成功商品評価キーワードは、取得された商品評価情報から抽出されたすべての文にわたって収集された一致成功商品評価キーワードを含む。
【００６４】
いくつかの実施形態において、取得された商品評価情報から格納された文は、１または複数の商品ワードバンクおよび／または商品評価キーワードデータベースと比較される前に修正される。例えば、文の修正は、１または複数の語句を文から除去してよい。以下は、１または複数の商品ワードバンクおよび／または商品評価キーワードデータベースと比較する前に文を修正するために利用できるいくつかの技術例である。
【００６５】
技術例１：所定の非商品キーワードバンク内の非商品評価キーワードと文のマッチングを行い、所定の非商品キーワードバンクに格納された非商品評価キーワードに一致した語句を文から除去する。この技術の目的は、文中の商品と関連しない非商品評価キーワード（例えば、「ああ（Ａｈ）」、「の（ｏｆ）」、「あなた（ｙｏｕ）」、「私（Ｉ）」、「彼（ｈｅ）」、および、その他の心態詞、間投詞、前置詞、代名詞など）を除去することである。文中の非商品単語の数を削減することにより、１または複数の商品ワードバンクおよび／または商品評価キーワードデータベースの商品評価キーワードと比較する必要のある文中の単語が少なくなり、かかる比較を実行する効率が上がる。
【００６６】
技術例２：重複した語句を文から除去する。文中の任意の重複語句が除去される。この技術の目的も、文中の語句の数を削減し、マッチングの効率を高めることである。
【００６７】
文を修正する技術例の一方または両方が、いくつかの実施形態で用いられてよい。
【００６８】
処理２００に記載されたテキスト分析技術は、従来の技術とは大きく異なる。従来のテキスト分析技術は、通常、商品に関する大量のレビュー記事を収集した後に各記事に対して分析を行うことを含む。従来のテキスト分析処理は、記事全体が単語ごとに分割される、すべての形容詞が分割された単語から抽出される、記事全体に対して１つの形容詞の重みが分析に用いられる、分析の結果がワードバンクとマッチングされるといった処理を含む。結果は、記事全体での形容詞の範囲および特性値である。これらの工程は、形容詞すべてがマッチングされるまで繰り返され、最終工程が選好分析結果を生み出す。
【００６９】
しかしながら、従来技術は、以下の欠点を有する。
【００７０】
Ｉ．従来技術は不正確である。
【００７１】
特定の言語では、しばしば、文章が、曖昧さおよび不確定さによって特徴付けられる。さらに、文の意味は、文が用いられている文脈と密接に結びついている。単に形容詞を抽出しても、必ずしも傾向の正確な分析が可能にならない。例えば、以下の文を考える。「このような人物がどうして犯罪者でありうるというのか？（Ｈｏｗ  ｃｏｕｌｄ  ｓｕｃｈ  ａ  ｐｅｒｓｏｎ  ｂｅ  ａ  ｃｒｉｍｉｎａｌ？）」は、修辞表現であり、賞賛と賛美の感情を示している。しかしながら、上述した従来の技術は、形容詞「犯罪者の（ｃｒｉｍｉｎａｌ）」を抽出し、文の著者の視点が軽蔑的で敵意を持っていると結論づける可能性がある。
【００７２】
ＩＩ．従来技術は非効率的である。
【００７３】
上述した従来技術は、すべての形容詞の単語の単語頻度および重みを計算する。換言すると、従来の技術は、記事全体で形容詞が出現する回数をカウントし、すべての他の形容詞に対するその形容詞の順位（例えば、高頻度、低頻度、中頻度）を計算する。これは、大量の統計的計算、そしてさらに、多量の繰り返し計算を必要とし、非常に非効率的になりうる。
【００７４】
従来技術は、普通の商品レビュー記事を分析するが、本明細書に記載の実施形態は、商品を評価するために様々なタイプの商品評価情報を分析しうる。分析される様々なタイプの商品評価情報は、客観的および明確な語句を用いて、商品のいくつかの属性を正確に記述しうるので、属性のかかる記述（例えば、商品評価キーワード）が、商品レビューの分析の際に抽出されてよい。属性の例は、形状、品質、および、サイズを含みうる。したがって、従来技術は分析のために形容詞を抽出するが、本明細書に記載の実施形態は、より客観的および正確と見なされうる商品評価キーワードを抽出する。
【００７５】
工程２１２では、１セットの一致成功商品評価キーワードが、ユーザインターフェースに提供される。
【００７６】
いくつかの実施形態において、決定されたセットの一致成功商品評価キーワードは、ユーザが、商品評価分析要求に応答して決定された決定済みの商品評価キーワードを見ることができるように、ユーザインターフェースに送信および提供される。いくつかの実施形態において、ユーザインターフェースは、商品評価分析要求を送信したクライアントデバイスに関連してよい。例えば、１セットの一致成功商品評価キーワードは、ウェブページとしてウェブブラウザに表示されてもよいし、ソフトウェアアプリケーションを介して表示されてもよい。
【００７７】
いくつかの実施形態において、特定の商品評価分析要求に応答して抽出された一致成功商品評価キーワードは、商品評価分析要求が再び受信された場合に、以前に格納した一致成功商品評価キーワードをリトリーブしてユーザインターフェースに提供できるように格納されてよい。
【００７８】
いくつかの実施形態において、１セットの一致成功商品評価キーワードの内の各商品評価キーワードは、それが出現した元々の（例えば、未修正の）文の少なくとも一部と共にユーザインターフェースに提供される。これらの実施形態において、１セットの一致成功商品評価キーワードの内の各商品評価キーワードは、商品評価キーワードが元々どのように使われていたのかについて、より多くの文脈をユーザに与えるために、それが出現した元々の（例えば、未修正の）文の少なくとも一部と共にユーザインターフェースに表示されてもよい。文中の商品評価キーワードは、より目立つように、特別な書式（例えば、太字または強調）を設定されてよい。例えば、一致成功商品評価キーワードが「悪くない」である場合、そのキーワードは、それが出現した対応する文「この携帯電話は悪くない」の内容の一部（例えば、主語）と組み合わせて表示されてよい。別の例を挙げると、商品評価キーワードが「標準的」である場合、そのキーワードは、それが出現した対応する文「梱包は標準的である」の内容の一部（例えば、主語）と組み合わせて表示されてよい。さらに別の例を挙げると、商品評価キーワードが「典型的」である場合、そのキーワードは、それが出現した対応する文「付属品は典型的である」の内容の一部（例えば、主語）と組み合わせて表示されてよい。
【００７９】
１セットの一致成功商品評価キーワードをユーザインターフェースで提示する他の技術が用いられてもよい。
【００８０】
図３は、１セットの一致成功商品評価キーワードを決定する処理の一例を示すフローチャートである。いくつかの実施形態において、処理３００は、図１のシステム１００で実施される。
【００８１】
処理３００は、商品評価情報の格納された文を、各々が商品カテゴリの階層の異なるレベルに対応する一連の１または複数の商品ワードバンクと、その文に関連する最高レベルから比較する処理の一例である。処理３００は、取得された商品評価情報の格納された各文に対して繰り返されてよい。
【００８２】
要約すると、処理３００を利用すれば、文に適合する最高レベルのカテゴリから始めて、カテゴリ階層の各レベルのカテゴリに対応する商品ワードバンクと文をマッチングすることが可能である。１つのレベルの商品ワードバンクに格納された商品評価キーワードは、次の下のレベルのカテゴリが利用できなくなるまで、次の下のレベルの商品ワードバンクに格納された商品評価キーワードがマッチングされる前に、可能な一致の有無を調べられる。より高いレベルのカテゴリに対応する商品ワードバンクに複数のカテゴリに共通する商品評価キーワードを格納する構成により、各商品ワードバンクは、より少ない商品評価キーワードを含みうるため、結果として、文と階層の様々なレベルの各レベルの適合商品ワードバンクとのマッチング効率が改善される。
【００８３】
工程３０２では、現在の文に適合するカテゴリ階層内の最高レベルのカテゴリが決定される。現在の文は、商品ワードバンクと現在比較されている取得済みの商品評価情報から格納された文である。
【００８４】
工程３０４では、現在の文中の語句が、第１のセットの商品評価キーワードを決定するために、適合する最高レベルカテゴリに対応する商品ワードバンクに格納された商品評価キーワードと比較される。
【００８５】
工程３０６では、適合するより高いレベルのカテゴリの下の次のレベルで、現在の文に適合するカテゴリが決定される。
【００８６】
工程３０８では、現在の文中の語句が、適合するより高いレベルのカテゴリの下の次のレベルで適合するカテゴリに対応する商品ワードバンクに格納された商品評価キーワードと比較され、第２のセットの商品評価キーワードが決定される。
【００８７】
工程３１０では、適合するより高いレベルの下の次のレベルで適合するカテゴリが、階層の最も下のレベルのカテゴリであるか否かが判定される。例えば、適合するより高いレベルの下の次のレベルで適合するカテゴリが、階層内でその下にカテゴリを持たない場合、制御は工程３１２に進められる。そうでない場合、制御は工程３０６に戻る。
【００８８】
工程３１２では、第１のセットの商品評価キーワードおよび第２のセットの商品評価キーワードは、現在の文の一致成功商品評価キーワードのセットに結合される。現在の文の一致成功商品評価キーワードのセットは、現在の文のマッチング処理からのキーワード抽出結果を表す。
【００８９】
例えば、以下が、カテゴリ階層内のそれぞれのレベルの商品カテゴリに対応する商品ワードバンクの４つのレベルを表すと仮定する。
【００９０】
食品（レベル１）−＞飲料（レベル２）−＞炭酸飲料（レベル３）−＞口当たり（レベル４）
【００９１】
上記のように、レベル１商品ワードバンクは、主要商品カテゴリ「食品」に対応する。主要商品カテゴリ「食品」の下のレベル２商品ワードバンクは、商品サブカテゴリ「飲料」に対応する。商品サブカテゴリ「飲料」の下のレベル３商品ワードバンクは、商品下位カテゴリ「炭酸飲料」に対応する。商品下位カテゴリ「炭酸飲料」の下のレベル４商品ワードバンクは、商品下位カテゴリ「口当たり」に対応する。この例において、レベル４下位カテゴリ「口当たり」に対応する商品ワードバンクが、少なくとも以下の３つの商品評価キーワードを含むと仮定する：「おいしい」、「まずい」、および、「甘酸っぱい」。いくつかの実施形態において、各商品カテゴリに対応する商品ワードバンクに含まれる商品評価キーワードは、システム管理者によって予め設定される。
【００９２】
以下は、カテゴリ階層内のそれぞれのレベルの商品カテゴリに対応する上記の４つのレベルの商品ワードバンクを用いて、処理３００を文に適用する一例である。
【００９３】
現在の文が以下のようであると仮定する。「今日は、Ｊｉａｎｌｉｂａｏ社によって最近開発された炭酸飲料を皆さんに御紹介します。それはマンゴープラスという名前です。このスタイルの飲料は絞りたてのマンゴー果汁を用いています。味は甘酸っぱくおいしいです」。処理３００の工程３０２では、現在の文に適合する最高レベルのカテゴリが、レベル２の「飲料」カテゴリであると決定される。処理３００の工程３０４では、「飲料」に対応する商品ワードバンクの各商品評価キーワードが、第１のセットの商品評価キーワードを決定するために、文中の語句とマッチングされる。この例では、「飲料」に対応する一致商品評価キーワードがないため、第１のセットの商品評価キーワードは空であるとする。処理３００の工程３０６では、「飲料」カテゴリの下の次のレベルのカテゴリが、レベル３の「炭酸飲料」カテゴリであると決定される。処理３００の工程３０８では、「炭酸飲料」に対応する商品ワードバンクの各商品評価キーワードが、第２のセットの商品評価キーワードに含めるキーワードを決定するために、文中の語句とマッチングされる。この例では、「炭酸飲料」に対応する一致商品評価キーワードがないと仮定する。処理３００の工程３１０では、レベル４の「炭酸飲料」の下のレベル（レベル４）別のカテゴリ「口当たり」があると判定される。処理３００の工程３０６に戻り、「口当たり」に対応する商品ワードバンクの各商品評価キーワードが、第２のセットの商品評価キーワードに含めるキーワードを決定するために、文中の語句とマッチングされる（工程３０８）。この例において、「おいしい」および「甘酸っぱい」は、下位カテゴリ「口当たり」に対応する商品ワードバンク内で現在の文に一致する商品評価キーワードである。したがって、第２のセットの商品評価キーワードは、「おいしい」および「甘酸っぱい」を含む。処理３００の工程３１２では、第１および第２のセットの商品評価キーワードが組み合わせられ、現在の文の一致成功商品評価キーワードのセット（例えば、現在の文のマッチング処理から得られたキーワード抽出結果）を形成する。この例において、第１のセットの商品評価キーワードは空なので、現在の文の一致成功商品評価キーワードのセットは、第２のセットの商品評価キーワードの中の商品評価キーワード（「おいしい」および「甘酸っぱい」）のみを含む。
【００９４】
図４は、商品評価を分析するための処理の一実施形態を示すフローチャートである。いくつかの実施形態において、処理４００は、図１のシステム１００において実施される。
【００９５】
処理４００は、図２の処理２００と似ているが、さらに、１セットの一致成功商品評価キーワードに対応する評価パラメータ情報を提供する。
【００９６】
工程４０２では、１または複数の商品に関する情報を含む商品評価分析要求が受信される。工程４０２は、図２の処理２００の工程２０２と同様に実行されてよい。
【００９７】
工程４０４では、商品評価分析要求の１または複数の商品に関する情報に関連する商品評価情報が取得される。工程４０４は、図２の処理２００の工程２０４と同様に実行されてよい。
【００９８】
工程４０６では、商品評価情報は、複数の文に分割される。工程４０６は、図２の処理２００の工程２０６と同様に実行されてよい。
【００９９】
工程４０８では、複数の文の内の１文が、格納された商品ワードバンクと比較される。ここで、商品ワードバンクは、複数の所定の商品評価キーワードを含む。工程４０８は、図２の処理２００の工程２０８と同様に実行されてよい。
【０１００】
工程４１０では、商品ワードバンクのエントリと一致する文の語句が、一致成功商品評価キーワードのセットに含められる。工程４１０は、図２の処理２００の工程２１０と同様に実行されてよい。
【０１０１】
工程４１２では、１セットの一致成功商品評価キーワードが、ユーザインターフェースに提供される。工程４１２は、図２の処理２００の工程２１２と同様に実行されてよい。
【０１０２】
工程４１４では、一致成功商品評価キーワードのセットの中のそれぞれの評価キーワードに対応する評価パラメータ値のセットが、商品評価キーワードバンクから取得される。
【０１０３】
いくつかの実施形態において、商品評価キーワードバンクは、商品ワードバンクと同じである。上述のように、いくつかの実施形態において、商品ワードバンク内の各エントリは、さらに、商品評価キーワードと、対応する評価パラメータ値との間の対応関係を含む。換言すると、商品ワードバンクの各エントリは、所定の商品評価キーワードと所定の評価パラメータ値との間の対応関係を含む。いくつかの実施形態において、商品評価キーワードバンクは、商品ワードバンクとは異なった別個のものである。商品評価キーワードバンクが商品ワードバンクとは異なった別個のものである実施形態において、商品ワードバンクのエントリは、所定の商品評価キーワードのみを含み、商品評価キーワードバンクのエントリは、所定の商品評価キーワードと、それぞれに対応する所定の評価パラメータ値との間の対応関係を含む。
【０１０４】
可能な評価パラメータ値のセットは、システム管理者によって決定されてよい。可能な評価パラメータ値のセットは、対応する商品評価キーワードの著者による商品の様々な推薦度によって範囲が決まることが好ましい。評価パラメータ値のセットの一例は、「賞賛」、「中立」、および、「軽蔑」を含み、評価パラメータ値のセットの別の例は、「肯定」、「中立」、および、「否定」を含む。例示の目的で、以下の例は、「肯定」、「中立」、および、「否定」という３つの可能な評価パラメータ値が用いられる。様々な実施形態において、１つの評価パラメータ値が、商品ワードバンク（または商品ワードデータベース）に格納されたエントリ内の各商品評価キーワードに対応づけられる。いくつかの実施形態において、特定の商品評価キーワードにどの評価パラメータ値が対応するのかは、商品評価キーワードバンクの設計者によって決定されてよい。
【０１０５】
商品評価キーワードバンクのエントリの例が、以下の表１、２、および、３に提供されている。商品評価キーワードバンクの各エントリ例は、商品評価キーワードと、対応する所定の評価パラメータ値（例えば、「肯定」、「中立」、または、「否定）との間の対応関係を含む。
【０１０６】
以下の表１は、評価パラメータ値「肯定」に対応する様々な商品評価キーワードの対応関係の例を含む。
【０１０７】
【表１】
2016503914.tif 000003
【０１０８】
以下の表２は、評価パラメータ値「中立」に対応する様々な商品評価キーワードの対応関係の例を含む。
【０１０９】
【表２】
2016503914.tif 000004
【０１１０】
以下の表３は、評価パラメータ値「否定」に対応する様々な商品評価キーワードの対応関係の例を含む。
【０１１１】
【表３】
2016503914.tif 000005
【０１１２】
一致成功商品評価キーワードのセットの中の各商品評価キーワードに対応する評価パラメータ値は、商品評価キーワードバンクに格納された商品評価キーワードおよび評価パラメータ値の間の対応関係を用いて決定されてよい。例えば、上の表１を用いると、「肯定」が、商品評価キーワード「おいしい」に対応する所定の評価パラメータ値であると決定できる。表１、表２、および、表３の例は、各商品評価キーワードに対応する所定の評価パラメータ値を１つだけ示しているが、実際には、２以上の所定の評価パラメータ値が各商品評価キーワードに対応してもよい。
【０１１３】
いくつかの実施形態において、取得された商品評価情報の文中の語句で「ｎｏｔ」が前に置かれているもの（「良くない（ｎｏｔ  ｇｏｏｄ）」）には、著者の承認／推薦の範囲の反対側の評価パラメータ値を割り当てられる。例えば、「おいしい（ｄｅｌｉｃｉｏｕｓ）」という語句が最高の承認評価パラメータ値「肯定」に対応づけられた場合、「おいしくない（ｎｏｔ  ｄｅｌｉｃｉｏｕｓ）」という語句は、最低の承認評価パラメータ値「否定」に対応づけられる。
【０１１４】
工程４１６では、各評価パラメータ値のそれぞれの割合が、評価パラメータ値のセットに少なくとも部分的に基づいて決定される。
【０１１５】
決定に成功した商品評価キーワードのセットの中の各商品評価キーワードに対応する評価パラメータ値が決定されると、商品評価キーワードのセットは、値ごとにソートされてよい。例えば、「肯定」、「中立」、および、「否定」という３つの可能な評価パラメータ値があると仮定すると、そのセットの評価パラメータ値は、以下の３つのグループに格納されてよい。評価パラメータ値「肯定」に関連する１つのグループ、評価パラメータ値「中立」に関連する１つのグループ、および、評価パラメータ値「否定」に関連する１つのグループ。各評価パラメータ値の割合を決定するために、一致成功商品評価キーワードのセットの中のそれぞれのキーワードに対応する全評価パラメータ値の総カウント数が決定され、各評価パラメータ値のカウント数が決定される。各評価パラメータ値の割合は、すべての決定された評価パラメータ値の総カウント数に対するその評価パラメータ値のカウント数の比（または割合）として決定されうる。
【０１１６】
工程４１８では、各評価パラメータ値のそれぞれの割合が、ユーザインターフェースに提供される。
【０１１７】
一致成功商品評価キーワードのセットに対応する評価パラメータ値のセットの中の各評価パラメータ値の決定済みの割合は、（例えば、商品評価分析要求の送信に関係した）クライアントに送信されてよい。各評価パラメータ値の決定済みの割合は、ユーザインターフェースに表示されてよい。例えば、各評価パラメータ値の決定済みの割合は、ウェブページで、または、ソフトウェアアプリケーションを介して表示されてよい。
【０１１８】
例えば、商品Ａのための商品評価分析要求に対して決定された５０の対応する一致成功商品評価キーワードについて決定された５０の評価パラメータ値があると仮定する。５０のうち３５の評価パラメータ値が「肯定」であり、５０のうち１０の評価パラメータ値が「中立」であり、５の評価パラメータ値が「否定」であるとする。したがって、各評価パラメータ値の割合は、以下の通りである：「肯定」：（３５／５０＝）７０％、「中立」：（１０／５０＝）２０％、「否定」：（５／５０＝）１０％。したがって、「肯定」：７０％、「中立」：２０％、および、「否定」：１０％という評価パラメータ値割合が、ユーザインターフェースで提示されうる。評価パラメータ値のかかる割合は、特定された商品について分析された商品評価で用いられた各評価パラメータ値（例えば、「肯定」、「中立」、および、「否定」）の相対的な量をユーザに知らせうる。
【０１１９】
図５は、商品評価を分析するための処理の一実施形態を示すフローチャートである。いくつかの実施形態において、処理５００は、図１のシステム１００で実施される。
【０１２０】
処理５００は、図４の処理４００と類似するが、さらに、商品の特性評価パラメータを決定する。
【０１２１】
工程５０２では、１または複数の商品に関する情報を含む商品評価分析要求が受信される。工程５０２は、図２の処理２００の工程２０２と同様に実行されてよい。
【０１２２】
工程５０４では、商品評価分析要求の１または複数の商品に関する情報に関連する商品評価情報が取得される。工程５０４は、図２の処理２００の工程２０４と同様に実行されてよい。
【０１２３】
工程５０６では、商品評価情報は、複数の文に分割される。工程５０６は、図２の処理２００の工程２０６と同様に実行されてよい。
【０１２４】
工程５０８では、複数の文の内の１文が、格納された商品ワードバンクと比較される。ここで、商品ワードバンクは、複数の所定の商品評価キーワードを含む。工程５０８は、図２の処理２００の工程２０８と同様に実行されてよい。
【０１２５】
工程５１０では、商品ワードバンクのエントリと一致する文の語句が、一致成功商品評価キーワードのセットに含められる。工程５１０は、図２の処理２００の工程２１０と同様に実行されてよい。
【０１２６】
工程５１２では、１セットの一致成功商品評価キーワードが、ユーザインターフェースに提供される。工程５１２は、図２の処理２００の工程２１２と同様に実行されてよい。
【０１２７】
工程５１４では、一致成功商品評価キーワードのセットの中のそれぞれの評価キーワードに対応する評価パラメータ値のセットが、商品評価キーワードバンクから取得される。工程５１４は、図４の処理４００の工程４１４と同様に実行されてよい。
【０１２８】
工程５１６では、各評価パラメータ値のそれぞれの割合が、評価パラメータ値のセットに少なくとも部分的に基づいて決定される。工程５１６は、図４の処理４００の工程４１６と同様に実行されてよい。
【０１２９】
工程５１８では、特性評価パラメータが、所定の条件を満たす評価パラメータ値セットの中の評価パラメータ値に少なくとも部分的に基づいて、商品評価分析要求によって特定された商品に対して決定される。
【０１３０】
新たなパラメータ（本明細書では「特性評価パラメータ」と呼ぶ）が、評価パラメータ値のセットに基づいて、商品評価分析要求内で特定された１または複数の商品に対して決定される。特性評価パラメータは、どの１または複数の評価パラメータ値が所定の条件を満たすかに応じて、１または複数の評価パラメータ値になるように決定される。いくつかの実施形態において、商品に対して決定された特性評価パラメータは、条件を満たす評価パラメータ値と、さらに、（例えば、工程５１６で決定された）評価パラメータ値の割合とを含む。
【０１３１】
いくつかの実施形態において、評価パラメータ値は、その評価パラメータ値に関連する割合が特定の閾値より大きいまたは小さいという条件を満たす場合に、特性評価パラメータであると決定される。換言すると、評価パラメータ値の割合が、その評価パラメータ値に関連する特定の閾値を超えた場合に、評価パラメータ値は、特性評価パラメータであると決定される。閾値は、システム管理者によって予め設定されてよい。例えば、「肯定」評価パラメータ値の閾値は、≧４０％に設定されてよい。別の例において、「肯定」、「否定」、および、「中立」評価パラメータ値に対応する割合の閾値および閾値範囲は、それぞれ、＞６０％、≧５０％かつ≦６０％、および、＜５０％である。
【０１３２】
いくつかの実施形態において、評価パラメータ値は、その評価パラメータ値に関連する割合が他の評価パラメータ値の割合に比べて大きいという条件を満たす場合に、特性評価パラメータであると決定される。例えば、「肯定」、「中立」、および、「否定」という３つの可能な評価パラメータ値があると仮定する。この例において、各評価パラメータの割合は、以下の通りである：
【０１３３】
肯定：４９．７２％、否定：２５．６３％、中立：２４．６５％
【０１３４】
「肯定」評価パラメータ値の割合４９．７２％は、「肯定」評価パラメータ値に予め設定された特定の閾値４０％を超えており、他の２つの閾値の割合よりも高いので、「肯定」評価パラメータ値およびその割合４９．７２％が、特性評価パラメータとして決定されうる。商品に対して決定された１または複数の評価パラメータは格納されてよい。
【０１３５】
工程５２０では、商品の検索順位が、特性評価パラメータに基づいて決定される。
【０１３６】
商品に対して格納された特性評価パラメータは、後に受信された商品検索要求に応答してリトリーブされてよい。ユーザによって送信された商品検索要求が取得されると、一致する商品検索結果が、商品検索要求の検索キーワードまたはその他の情報を用いて取得されうる。商品検索結果をユーザに返す前に、一致した商品検索結果内での商品の検索順位は、その商品の特性評価パラメータおよび特性評価パラメータの割合を参照して調整されてよい。例えば、商品検索結果内で、商品Ａについて４９．７２％の割合の「肯定」評価パラメータ値が特性評価パラメータとして格納されており、商品Ｂについて３５．７２％の割合の「肯定」評価パラメータ値が特性評価パラメータとして格納されていると仮定する。この例において、送り返される商品検索結果の中で、商品Ａの検索結果は、商品Ｂの検索結果より前に順位付けられる。あるいは、別の例において、商品検索結果内で、商品Ｃに対応する特性評価パラメータが、６５．８２％の割合の「否定」の特性評価パラメータ値を有する場合、商品Ｃの検索順位は下げられてよい。商品の検索順位は、見いだされた検索結果の商品に対して決定された特性評価パラメータによって他の方法で調整されてもよい。
【０１３７】
いくつかの実施形態において、商品は、それぞれの特性評価パラメータと共に格納されてよい。商品の特性評価パラメータが評価パラメータ値「肯定」である場合、「肯定」マークが商品データベース内の商品に追加される。例えば、ユーザは、特性評価パラメータに基づいて、検索条件またはオプションを用いて商品の検索を実行してもよい。ユーザは、特性評価パラメータを用いて商品検索を実行することを選択した場合、特定の特性評価パラメータマークを有する商品検索結果のみを返すように検索を限定してもよい。例えば、ユーザが「肯定」マークを有する商品を検索したい場合、システムは、特性評価パラメータ「肯定」でマークされた商品を自動的に検索してよい。
【０１３８】
図６は、商品評価を分析するための処理の一実施形態を示すフローチャートである。いくつかの実施形態において、処理６００は、図１のシステム１００で実施される。
【０１３９】
処理６００は、図２の処理２００および図４の処理４００と類似するが、決定された商品評価キーワードのセットをユーザインターフェースに提供せず、ユーザインターフェースで各タイプの評価パラメータ値について決定されたそれぞれの割合を必ずしも提供しない。
【０１４０】
工程６０２では、１または複数の商品に関する情報を含む商品評価分析要求が受信される。工程６０２は、図２の処理２００の工程２０２と同様に実行されてよい。
【０１４１】
工程６０４では、商品評価分析要求の１または複数の商品に関する情報に関連する商品評価情報が取得される。工程６０４は、図２の処理２００の工程２０４と同様に実行されてよい。
【０１４２】
工程６０６では、商品評価情報は、複数の文に分割される。工程６０６は、図２の処理２００の工程２０６と同様に実行されてよい。
【０１４３】
工程６０８では、複数の文の内の１文が、格納された商品ワードバンクと比較される。ここで、商品ワードバンクは、複数の所定の商品評価キーワードを含む。工程６０８は、図２の処理２００の工程２０８と同様に実行されてよい。
【０１４４】
工程６１０では、商品ワードバンクのエントリと一致する文の語句が、一致成功商品評価キーワードのセットに含められる。工程６１０は、図２の処理２００の工程２１０と同様に実行されてよい。
【０１４５】
工程６１２では、一致成功商品評価キーワードのセットの中のそれぞれの評価キーワードに対応する評価パラメータ値のセットが、商品評価キーワードバンクから取得される。工程６１２は、図４の処理４００の工程４１４と同様に実行されてよい。
【０１４６】
工程６１４では、評価パラメータ値のセットがユーザインターフェースに提供される。
【０１４７】
いくつかの実施形態において、各評価パラメータ値（例えば、「肯定」、「否定」、または、「中立」）が、ユーザインターフェースで表示される。例えば、評価パラメータ値のセットが、商品評価分析要求の送信元であるクライアントデバイスに送信され、そのセット内の各評価パラメータ値がクライアントデバイスのユーザインターフェースで表示される。
【０１４８】
いくつかの実施形態において、各タイプの評価パラメータ値のそれぞれの割合が、（例えば、図４の処理４００の工程４１６と同様に）評価パラメータ値のセットに少なくとも部分的に基づいて決定される。いくつかの実施形態において、各タイプの評価パラメータ値のそれぞれの割合は、（例えば、図４の処理００の工程４１８と同様に）ユーザインターフェースに提供される。
【０１４９】
図７は、商品の検索を実行するための処理の一実施形態を示すフローチャートである。いくつかの実施形態において、処理７００は、図１のシステム１００で実施される。
【０１５０】
工程７０２では、商品検索要求が受信される。
【０１５１】
商品検索要求は、クライアントデバイスから受信されてよい。例えば、クライアントデバイスのユーザは、ウェブサイトおよび／または検索エンジンで商品を検索して、それに従って検索要求を送信したい場合がある。例えば、商品検索要求は、キーワードおよび／または他の検索条件を含んでよい。例えば、ユーザは、電子商取引ウェブサイトの検索エンジンにキーワード「新スタイルの冬服」と入力した後に、所定のコントロール「検索」をクリックして検索を始めてよい。次いで、これらの動作は、サーバに送信される商品検索要求を生成する。
【０１５２】
工程７０４では、商品検索要求に一致する１セットの商品が決定される。商品検索要求の情報（例えば、検索キーワードまたは他の検索条件）に一致する１または複数の商品が決定される。
【０１５３】
工程７０６では、特性評価パラメータが、商品のセットの中の各商品に対して決定される。様々な実施形態において、一致した商品のセットの中の商品の特性評価パラメータを決定するために、商品評価分析要求が、その商品のために生成される。様々な実施形態において、各商品のために生成された商品評価分析要求は、図５の処理５００の工程５０２〜５１８などの処理によって処理される。商品の特性評価パラメータは、評価パラメータ値および対応する決定された割合を含んでよい。
【０１５４】
工程７０８では、セット内の商品は、それぞれの特性評価パラメータに少なくとも部分的に基づいて順位付けられる。
【０１５５】
セット内の一致した商品は、それぞれの特性評価パラメータおよび対応する割合に少なくとも部分的に基づいて順位付けられてよい。一致した商品を、それぞれの特性評価パラメータおよび対応する割合によって順位付けることができる様々な異なる技術がありうる。商品を順位付ける技術の一例は、最高推薦度の特性評価パラメータ（例えば、「肯定」）を有する商品を最も高く順位付け、それぞれの割合に基づいた順に最高推薦度の商品を順位付ける技術である（例えば、「肯定」評価パラメータ値の割合が高いほど、対応する商品は検索結果の商品の中で上位に順位付けられる）。商品を順位付ける技術の別の例は、最低推薦度の特性評価パラメータ（例えば、「否定」）を有する商品を最も低く、それぞれの割合に基づいた順に順位付ける技術である（例えば、「否定」評価パラメータ値の割合が低いほど、対応する商品は検索結果の商品の中で上位に順位付けられる）。
【０１５６】
工程７１０では、順位付けられた商品のセットは、ユーザインターフェースに提供される。
【０１５７】
例えば、順位付けられた検索結果は、商品検索要求の送信元のクライアントデバイスのユーザインターフェースで提示されてよい。
【０１５８】
例えば、商品Ａおよび商品Ｂが商品検索要求に一致すると決定されたと仮定する。商品Ａおよび商品Ｂの各々のための商品評価分析要求を生成した後、商品Ａについて決定された特性評価パラメータが、４９．７２％の割合の「肯定」評価パラメータ値であり、商品Ｂについて決定された特性評価パラメータが、３５．７２％の割合の「肯定」評価パラメータ値であるとする。順位付け技術の一例において、商品Ａの「肯定」評価パラメータ値は、より高い割合４９．７２％を有し、商品Ｂの「肯定」評価パラメータ値は、より低い割合３５．７２％を有するので、商品Ａは、ユーザインターフェースに提供される検索結果の中で商品Ｂよりも上位に順位付けられる。
【０１５９】
図８は、商品評価を分析するためのシステムの一実施形態を示す図である。この例において、システム８００は、評価・調査要求受信モジュール８０１、キーワード抽出モジュール８０２、および、キーワード返送モジュール８０３を備える。
【０１６０】
モジュールおよびサブモジュールは、１または複数のプロセッサ上で実行されるソフトウェアコンポーネントとして、設計されたプログラム可能論理デバイスおよび／または特定用途向け集積回路などのハードウェアとして実装されてよく、要素は、コンピュータデバイス（パーソナルコンピュータ、サーバ、ネットワーク装置など）に本発明の実施形態に記載された方法を実行させるための複数の命令など、不揮発性記憶媒体（光学ディスク、フラッシュ記憶装置、携帯用ハードディスクなど）に格納することができるソフトウェア製品の形態で具現化されてよい。モジュールおよびサブモジュールは、単一のデバイス上に実装されてもよいし、複数のデバイスにわたって分散されてもよい。
【０１６１】
評価・調査要求受信モジュール８０１は、商品評価分析要求を受信するよう構成されている。
【０１６２】
キーワード抽出モジュール８０２は、商品評価分析要求の１または複数の商品に関する情報に関連する商品評価情報を取得するよう構成されている。いくつかの実施形態において、商品を評価するために用いられる商品評価情報は、指定されたデータベースから収集されてもよいし、ウェブクローラを用いて取得されてもよい。キーワード抽出モジュール８０２は、商品評価情報を複数の文に分割するよう構成されている。キーワード抽出モジュール８０２は、さらに、格納された商品ワードバンクと複数の文の内の１文を比較するよう構成されており、ここで、商品ワードバンクは、複数の所定の商品評価キーワードを含んでおり、商品ワードバンクのエントリと一致する文の語句を一致成功商品評価キーワードのセットに含める。
【０１６３】
キーワード返送モジュール８０３は、一致成功商品評価キーワードのセットをユーザインターフェースで提供するよう構成されている。
【０１６４】
いくつかの実施形態において、商品ワードバンクは、階層に構成される。かかる実施形態において、システム８００は、さらに以下を備える。
【０１６５】
階層のレベル１の各所定の主要商品カテゴリに対応する商品評価基準ワードバンクを確立するよう構成された第１のワードバンク確立サブモジュール。
【０１６６】
階層のレベル２の各所定のサブカテゴリに対応する商品評価基準ワードバンクを確立するよう構成された第２のワードバンク確立サブモジュール。
【０１６７】
階層のレベル３またはそれ以上（例えば、レベル４、レベル５など）の各レベルの各下位カテゴリのための商品評価基準ワードバンクを確立するよう構成された第３のワードバンク確立サブモジュール。
【０１６８】
いくつかの実施形態において、キーワード抽出モジュール８０２は、以下を含む：
【０１６９】
非商品キーワードバンクに格納された非商品評価キーワードと各文をマッチングして、非商品評価キーワードに一致した語句を各文から除去するよう構成された第１の抽出サブモジュール。
【０１７０】
重複した語句を各文から除去するよう構成された第２の抽出サブモジュール。
【０１７１】
いくつかの実施形態において、システム８００は、さらに以下を備える。
【０１７２】
取得された商品評価情報内で一致成功商品評価キーワードセットの各商品評価キーワードが出現する文の少なくとも一部をユーザインターフェースに提供するよう構成された内容返送モジュール。
【０１７３】
いくつかの実施形態において、システム８００は、さらに以下を備える：
【０１７４】
一致成功商品評価キーワードセット内のそれぞれのキーワードに対応する評価パラメータ値を取得するよう構成された評価パラメータ取得モジュール。
【０１７５】
決定された評価パラメータ値セット内の全評価パラメータ値の中で各評価パラメータ値が出現する割合を決定するよう構成された割合計算モジュール。
【０１７６】
各評価パラメータ値およびその割合をユーザインターフェースで提供するよう構成された割合返送モジュール。
【０１７７】
いくつかの実施形態において、評価パラメータ取得モジュールは、さらに以下のサブモジュールを備えてもよい。
【０１７８】
１または複数の商品評価キーワードバンクを確立するよう構成された事前確立サブモジュール。
【０１７９】
１または複数の商品評価キーワードバンクから一致成功商品評価パラメータセットの中のそれぞれのキーワードに対応する評価パラメータ値のセットを取得するよう構成されたキーワード取得サブモジュール。
【０１８０】
いくつかの実施形態において、システム８００は、さらに以下を備える。
【０１８１】
商品評価分析要求内で特定された商品の特性評価パラメータを、所定の条件を満たす評価パラメータ値（およびそれに対応する割合）として決定するよう構成された特性評価パラメータ抽出モジュール。
【０１８２】
特性評価パラメータおよび対応する割合を用いて、対応する商品の検索順位を調整するよう構成された調整モジュール。
【０１８３】
図９は、商品評価を分析するためのシステムの一実施形態を示す図である。この例において、システム９００は、評価・調査要求受信モジュール９０１、評価パラメータ取得モジュール９０２、および、評価パラメータ返送モジュール９０３を備える。
【０１８４】
評価・調査要求受信モジュール９０１は、商品評価分析要求を受信するよう構成されている。
【０１８５】
評価パラメータ取得モジュール９０２は、商品評価分析要求に対して決定された一致成功商品評価キーワードセットの中のそれぞれのキーワードに対応する評価パラメータ値のセットを取得するよう構成されている。例えば、一致成功商品評価キーワードのセットは、図８のシステム８００のキーワード抽出モジュール８０２によって決定されてよい。
【０１８６】
評価パラメータ返送モジュール９０３は、評価パラメータ値のセットを提供するよう構成されている。
【０１８７】
図１０は、商品の検索を実行するためのシステムの一実施形態を示す図である。一例において、システム１０００は、検索要求受信モジュール１００１、検索処理モジュール１００２、および、順位返送モジュール１００３を備える。
【０１８８】
検索要求受信モジュール１００１は、商品検索要求を受信するよう構成されている。
【０１８９】
検索処理モジュール１００２は、商品検索要求に一致する１セットの商品を見つけるよう構成されている。検索処理モジュール１００２は、さらに、一致した商品のセットの中の各商品のための商品評価分析要求を生成するよう構成されている。各商品の商品評価分析要求は、特性評価パラメータ（および、それに対応する割合）を決定するために処理されてよい。例えば、特性評価パラメータは、図８のシステム８００の特性評価パラメータ抽出モジュールによって各商品に対して決定されてよい。
【０１９０】
順位返送モジュール１００３は、１セットの商品を、それらに対応する特性評価パラメータ（および対応する割合）に少なくとも部分的に基づいて順位付けるよう構成されている。順位返送モジュール１００３は、さらに、順位付けられた商品をユーザインターフェースに提供するように構成されている。
【０１９１】
図１１は、商品評価分析結果を受信するためのシステムの一実施形態を示す図である。この例において、システム１１００は、要求モジュール１１０２および結果取得モジュール１１０４を備える。
【０１９２】
要求モジュール１１０２は、商品評価分析要求および／または商品検索要求をサーバに送信するよう構成されている。例えば、商品評価分析結果は、図８のシステム８００または図９のシステム９００に送信されてよい。例えば、商品検索要求は、図１０のシステム１０００に送信されてよい。
【０１９３】
結果取得モジュール１１０４は、要求に応答してサーバによって送り返された処理結果を受信するよう構成されている。例えば、商品評価分析要求に応答した処理結果は、一致成功商品評価キーワードのセット、および／または、評価パラメータのセットに関連する情報を含みうる。例えば、商品検索要求に応答した処理結果は、順位付けられた商品を含みうる。
【０１９４】
図１２は、商品に関連する情報を表示するユーザインターフェースの一例を示す図である。この例において、ユーザインターフェース１２００は、商品に関する情報の提示に関連する電子商取引ウェブサイトのウェブページである。この例において、商品は、「アクメカメラモデル７ＳＴ（Ａｃｍｅ  Ｃａｍｅｒａ  Ｍｏｄｅｌ  ７ＳＴ）」という名称である。この例では、詳細タブ１２０２が選択されているため、商品情報（例えば、販売者名称、販売者所在地、価格、総合評価、および、商品に現在在庫があるか否か）がユーザに提示されている。この例において、ユーザは、「アクメカメラモデル７ＳＴ」という名称の商品の一致成功商品評価キーワードのセットを見たい場合、商品評価分析タブ１２０４を選択できる。商品評価分析タブ１２０４を選択することにより、商品評価分析要求が、「アクメカメラモデル７ＳＴ」という商品のために発行されうる。例えば、商品評価分析要求は、図２の処理２００、図４の処理４００、図５の処理５００、および、図６の処理６００などの処理によって処理されてよい。
【０１９５】
図１３は、１セットの一致成功商品評価キーワードと、それぞれの評価パラメータ値とを表示するユーザインターフェースの一例を示す図である。図１３は、図１２のユーザインターフェース１２００の商品評価分析タブ１２０４のユーザ選択に応答して提示される表示の一例である。図１３は、様々な一致成功商品評価キーワードおよびそれに対応する評価パラメータ値の提示の一例を示す。例えば、一致成功商品評価キーワードは、図２の処理２００などの処理を用いて「アクメカメラモデル７ＳＴ」に関して取得された商品評価情報から決定でき、それぞれの評価パラメータ値は、図４の処理４００などの処理によって決定できる。この例では、「肯定」、「否定」、および「中立」という３つの可能な評価パラメータ値がある。
【０１９６】
図１３の例は、さらに、商品評価キーワードがそれらに対応する評価パラメータ値（例えば、「肯定」、「否定」、および「中立」）によってグループ分けされることを示している。「肯定」評価パラメータ値に関連する商品評価キーワードがグループにされて領域１３０４に表示され、「否定」評価パラメータ値に関連する商品評価キーワードがグループにされて領域１３０６に表示され、「中立」評価パラメータ値に関連する商品評価キーワードがグループにされて領域１３０８に表示されている。この例において、各商品評価キーワードは、取得された商品評価情報の中で商品評価キーワードが見いだされた例数を表す括弧内の数（例えば、「使いやすい（８）」）に関連付けられている。ユーザは、領域１３０２で選択を行うことにより、特定の評価パラメータ値に関連する商品評価キーワードだけを表示するように、提示された商品評価キーワードにフィルタを適用できる。現在、「すべてを表示」というオプションが選択されている（そのため、すべての評価パラメータ値に関連する商品評価キーワードが提示されている）が、ユーザは、「肯定のみ」オプションを選択することによって「否定」および「中立」の評価パラメータ値に関連する商品評価キーワードをフィルタアウトしてもよいし、「否定のみ」オプションを選択することによって「肯定」および「中立」の評価パラメータ値に関連する商品評価キーワードをフィルタアウトしてもよいし、「中立のみ」オプションを選択することによって「肯定」および「否定」の評価パラメータ値に関連する商品評価キーワードをフィルタアウトしてもよい。一致成功商品評価キーワードおよびそれぞれの評価パラメータ値を見ることにより、ユーザは、商品評価情報を手動で検討することなしに、商品の肯定的な評価記述、商品の否定的な評価記述、および／または、商品の中立的な評価記述を速やかに把握できる。
【０１９７】
当業者は、本願の実施形態が、方法、システム、または、コンピュータソフトウェア製品として提供されうることを理解されたい。したがって、本願は、完全にハードウェアからなる実施形態、完全にソフトウェアからなる実施形態、ならびに、ソフトウェアおよびハードウェアを併せ持つ実施形態をとりうる。さらに、本願は、コンピュータ動作可能なプログラムコードを含む１または複数のコンピュータ動作可能な記憶媒体（磁気ディスク記憶デバイス、ＣＤ−ＲＯＭ、および、光学記憶デバイスを含むがこれらに限定されない）上に実装されたコンピュータプログラム製品の形態を取りうる。
【０１９８】
本願は、方法、装置（システム）、および、コンピュータプログラム製品に基づいたフローチャートおよび／またはブロック図を参照して記載されている。フローチャートおよび／またはブロック図内の各処理および／またはブロック、ならびに、フローチャートおよび／またはブロック図内の処理および／またはブロックの組み合わせは、コンピュータプログラム命令で実現されうることを理解されたい。これらのコンピュータ命令は、マシンを生成するために、汎用コンピュータ、専用コンピュータ、組み込みプロセッサ、または、その他のプログラム可能なデータ処理装置のプロセッサに供給されてよく、その結果、コンピュータまたはその他のプログラム可能なデータ処理装置のプロセッサによって命令が実行されることで、フローチャートの１または複数の処理および／またはブロック図の１または複数のブロックに記載された機能を実現するために用いられるデバイスが生成される。
【０１９９】
これらのコンピュータプログラム命令は、コンピュータまたはその他のプログラム可能なデータ処理装置を導くことができる専用のコンピュータ読み取り可能な記憶デバイス上に格納されてもよく、その結果、これらのコンピュータ読み取り可能なデバイス上に命令が格納されることで、命令デバイスを備える製品が生成される。これらの命令デバイスは、フローチャートの１または複数の処理および／またはブロック図の１または複数のブロックに記載された機能を実現する。
【０２００】
これらのコンピュータプログラム命令は、コンピュータまたはその他のプログラム可能なデータ処理装置上にロードされてもよく、その結果、一連の動作工程が、コンピュータまたはその他のプログラム可能な装置上で実行され、コンピュータ処理が行われる。このように、コンピュータまたはその他のプログラム可能な装置上で実行された命令は、フローチャートの１または複数の処理および／またはブロック図の１または複数のブロックに記載された機能を実現するための工程を提供する。
【０２０１】
本願の好ましい実施形態を記載しているが、当業者は、基本的な創造概念を把握すれば、これらの実施形態に他の変形または修正を加えることができる。
【０２０２】
上述の実施形態は、理解しやすいようにいくぶん詳しく説明されているが、本発明は、提供された詳細事項に限定されるものではない。本発明を実施する多くの代替方法が存在する。開示された実施形態は、例示であり、限定を意図するものではない。
【図１】
2016503914.tif 000006
【図２】
2016503914.tif 000007
【図３】
2016503914.tif 000008
【図４】
2016503914.tif 000009
【図５】
2016503914.tif 000010
【図６】
2016503914.tif 000011
【図７】
2016503914.tif 000012
【図８】
2016503914.tif 000013
【図９】
2016503914.tif 000014
【図１０】
2016503914.tif 000015
【図１１】
2016503914.tif 000016
【図１２】
2016503914.tif 000017
【図１３】
2016503914.tif 000018
【手続補正書】
【提出日】平成27年7月16日(2015.7.16)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
システムであって、
１または複数のプロセッサであって、
商品に関連する情報を含む商品評価分析要求を受信し、
前記商品評価分析要求の前記商品に関連する前記情報に関連する商品評価情報を取得し、
前記商品評価情報を複数の文に分割し、
前記複数の文の中の文を、複数の所定の商品評価キーワードを含む格納された商品ワードバンクと比較し、
前記商品ワードバンクのエントリと一致する前記文の語句を１セットの一致成功商品評価キーワードに含め、
前記１セットの一致成功商品評価キーワードをユーザインターフェースに提供するよう構成されている、１または複数のプロセッサと、
前記１または複数のプロセッサに接続され、前記１または複数のプロセッサに命令を提供するよう構成されている１または複数のメモリと、
を備える、システム。
【請求項２】
請求項１に記載のシステムであって、前記商品評価情報は、前記商品を評価した文書、前記商品を記述した文書、および、前記商品の試用を記述した文書の内の１または複数を含む、システム。
【請求項３】
請求項１に記載のシステムであって、前記商品ワードバンクは、複数の商品ワードバンクに含まれており、前記複数の商品ワードバンクの内の第１の商品ワードバンクは、商品カテゴリ階層の第１のレベルの商品カテゴリに対応し、前記複数の商品ワードバンクの内の第２の商品ワードバンクは、前記商品カテゴリ階層の第２のレベルの商品カテゴリに対応する、システム。
【請求項４】
請求項３に記載のシステムであって、前記複数の文の中の前記文を前記複数の商品ワードバンクと比較することは、
前記文に適合する前記カテゴリ階層内の最高レベルのカテゴリを決定し、
前記文中の語句を、前記適合する最高レベルのカテゴリに対応する商品ワードバンクに格納された商品評価キーワードと比較し、
前記適合する最高レベルのカテゴリの下の次のレベルで、前記文に適合するカテゴリを決定し、
前記文中の語句を、前記適合する最高レベルのカテゴリの下の前記次のレベルの前記適合するカテゴリに対応する商品ワードバンクに格納された商品評価キーワードと比較することを含む、システム。
【請求項５】
請求項１に記載のシステムであって、前記１または複数のプロセッサは、さらに、前記１セットの一致成功商品評価キーワードのそれぞれに対応する１セットの評価パラメータ値を商品評価キーワードバンクから取得するよう構成されており、前記商品評価キーワードバンクは、商品評価キーワードと、対応する評価パラメータ値との間の対応関係を含む、システム。
【請求項６】
請求項５に記載のシステムであって、前記１または複数のプロセッサは、さらに、前記１セットの評価パラメータ値を前記ユーザインターフェースに提供するよう構成されている、システム。
【請求項７】
請求項５に記載のシステムであって、前記１セットの一致成功商品評価キーワードは、前記ユーザインターフェースにおける提示の際に、それぞれの評価パラメータでグループ分けされる、システム。
【請求項８】
請求項５に記載のシステムであって、前記１または複数のプロセッサは、さらに、前記１セットの評価パラメータ値に少なくとも部分的に基づいて、各評価パラメータ値のそれぞれの割合を決定するよう構成されている、システム。
【請求項９】
請求項８に記載のシステムであって、前記１または複数のプロセッサは、さらに、各評価パラメータ値の前記それぞれの割合を前記ユーザインターフェースに提供するよう構成されている、システム。
【請求項１０】
請求項８に記載のシステムであって、前記１または複数のプロセッサは、さらに、前記１セットの評価パラメータ値の中で所定の条件を満たす特定された評価パラメータ値に少なくとも部分的に基づいて、前記商品の特性評価パラメータを決定するよう構成されており、前記特性評価パラメータは、前記特定された評価パラメータ値と、前記特定された評価パラメータ値のそれぞれの割合と、を含む、システム。
【請求項１１】
請求項１０に記載のシステムであって、前記１または複数のプロセッサは、さらに、
商品検索要求を受信し、
前記商品検索要求に一致し、前記商品を含む１セットの商品を決定し、
前記商品の前記特性評価パラメータに少なくとも部分的に基づいて、前記１セットの商品の中で前記商品を順位付けるよう構成されている、システム。
【請求項１２】
方法であって、
商品に関連する情報を含む商品評価分析要求を受信し、
１または複数のプロセッサを用いて、前記商品評価分析要求の前記商品に関連する前記情報に関連する商品評価情報を取得し、
前記商品評価情報を複数の文に分割し、
前記複数の文の中の文を、複数の所定の商品評価キーワードを含む格納された商品ワードバンクと比較し、
前記商品ワードバンクのエントリと一致する前記文の語句を１セットの一致成功商品評価キーワードに含め、
前記１セットの一致成功商品評価キーワードをユーザインターフェースに提供すること、
を備える、方法。
【請求項１３】
請求項１２に記載の方法であって、前記商品評価情報は、前記商品を評価した文書、前記商品を記述した文書、および、前記商品の試用を記述した文書の内の１または複数を含む、方法。
【請求項１４】
請求項１２に記載の方法であって、前記商品ワードバンクは、複数の商品ワードバンクに含まれており、前記複数の商品ワードバンクの内の第１の商品ワードバンクは、商品カテゴリ階層の第１のレベルの商品カテゴリに対応し、前記複数の商品ワードバンクの内の第２の商品ワードバンクは、前記商品カテゴリ階層の第２のレベルの商品カテゴリに対応する、方法。
【請求項１５】
請求項１４に記載の方法であって、前記複数の文の中の前記文を前記複数の商品ワードバンクと比較することは、
前記文に適合する前記カテゴリ階層内の最高レベルのカテゴリを決定し、
前記文中の語句を、前記適合する最高レベルのカテゴリに対応する商品ワードバンクに格納された商品評価キーワードと比較し、
前記適合する最高レベルのカテゴリの下の次のレベルで、前記文に適合するカテゴリを決定し、
前記文中の語句を、前記適合する最高レベルのカテゴリの下の前記次のレベルの前記適合するカテゴリに対応する商品ワードバンクに格納された商品評価キーワードと比較すること、
を含む、方法。
【請求項１６】
請求項１２に記載の方法であって、さらに、前記１セットの一致成功商品評価キーワードのそれぞれに対応する１セットの評価パラメータ値を商品評価キーワードバンクから取得することを備え、前記商品評価キーワードバンクは、商品評価キーワードと、対応する評価パラメータ値との間の対応関係を含む、方法。
【請求項１７】
請求項１６に記載の方法であって、さらに、前記１セットの評価パラメータ値を前記ユーザインターフェースに提供することを備える、方法。
【請求項１８】
請求項１６に記載の方法であって、さらに、前記１セットの評価パラメータ値に少なくとも部分的に基づいて、各評価パラメータ値のそれぞれの割合を決定することを備える、方法。
【請求項１９】
請求項１８に記載の方法であって、さらに、各評価パラメータ値の前記それぞれの割合を前記ユーザインターフェースに提供することを備える、方法。
【請求項２０】
請求項１８に記載の方法であって、さらに、前記１セットの評価パラメータ値の中で所定の条件を満たす特定された評価パラメータ値に少なくとも部分的に基づいて、前記商品の特性評価パラメータを決定することを備え、前記特性評価パラメータは、前記特定された評価パラメータ値と、前記特定された評価パラメータ値のそれぞれの割合と、を含む、方法。
【請求項２１】
請求項２０に記載の方法であって、さらに、
商品検索要求を受信し、
前記商品検索要求に一致し、前記商品を含む１セットの商品を決定し、
前記商品の前記特性評価パラメータに少なくとも部分的に基づいて、前記１セットの商品の中で前記商品を順位付けること、
を備える、方法。
【請求項２２】
コンピュータプログラムであって、
商品に関連する情報を含む商品評価分析要求を受信するための機能と、
前記商品評価分析要求の前記商品に関連する前記情報に関連する商品評価情報を取得するための機能と、
前記商品評価情報を複数の文に分割するための機能と、
前記複数の文の中の文を、複数の所定の商品評価キーワードを含む格納された商品ワードバンクと比較するための機能と、
前記商品ワードバンクのエントリと一致する前記文の語句を１セットの一致成功商品評価キーワードに含めるための機能と、
前記１セットの一致成功商品評価キーワードをユーザインターフェースに提供するための機能と、
をコンピュータによって実現させる、コンピュータプログラム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０２０２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０２０２】
上述の実施形態は、理解しやすいようにいくぶん詳しく説明されているが、本発明は、提供された詳細事項に限定されるものではない。本発明を実施する多くの代替方法が存在する。開示された実施形態は、例示であり、限定を意図するものではない。
適用例１：システムであって、
１または複数のプロセッサであって、
商品に関連する情報を含む商品評価分析要求を受信し、
前記商品評価分析要求の前記商品に関連する前記情報に関連する商品評価情報を取得し、
前記商品評価情報を複数の文に分割し、
前記複数の文の中の文を、複数の所定の商品評価キーワードを含む格納された商品ワードバンクと比較し、
前記商品ワードバンクのエントリと一致する前記文の語句を１セットの一致成功商品評価キーワードに含め、
前記１セットの一致成功商品評価キーワードをユーザインターフェースに提供するよう構成されている、１または複数のプロセッサと、
前記１または複数のプロセッサに接続され、前記１または複数のプロセッサに命令を提供するよう構成されている１または複数のメモリと、
を備える、システム。
適用例２：適用例１に記載のシステムであって、前記商品評価情報は、前記商品を評価した文書、前記商品を記述した文書、および、前記商品の試用を記述した文書の内の１または複数を含む、システム。
適用例３：適用例１に記載のシステムであって、前記商品ワードバンクは、複数の商品ワードバンクに含まれており、前記複数の商品ワードバンクの内の第１の商品ワードバンクは、商品カテゴリ階層の第１のレベルの商品カテゴリに対応し、前記複数の商品ワードバンクの内の第２の商品ワードバンクは、前記商品カテゴリ階層の第２のレベルの商品カテゴリに対応する、システム。
適用例４：適用例３に記載のシステムであって、前記複数の文の中の前記文を前記複数の商品ワードバンクと比較することは、
前記文に適合する前記カテゴリ階層内の最高レベルのカテゴリを決定し、
前記文中の語句を、前記適合する最高レベルのカテゴリに対応する商品ワードバンクに格納された商品評価キーワードと比較し、
前記適合する最高レベルのカテゴリの下の次のレベルで、前記文に適合するカテゴリを決定し、
前記文中の語句を、前記適合する最高レベルのカテゴリの下の前記次のレベルの前記適合するカテゴリに対応する商品ワードバンクに格納された商品評価キーワードと比較することを含む、システム。
適用例５：適用例１に記載のシステムであって、前記１または複数のプロセッサは、さらに、前記１セットの一致成功商品評価キーワードのそれぞれに対応する１セットの評価パラメータ値を商品評価キーワードバンクから取得するよう構成されており、前記商品評価キーワードバンクは、商品評価キーワードと、対応する評価パラメータ値との間の対応関係を含む、システム。
適用例６：適用例５に記載のシステムであって、前記１または複数のプロセッサは、さらに、前記１セットの評価パラメータ値を前記ユーザインターフェースに提供するよう構成されている、システム。
適用例７：適用例５に記載のシステムであって、前記１セットの一致成功商品評価キーワードは、前記ユーザインターフェースにおける提示の際に、それぞれの評価パラメータでグループ分けされる、システム。
適用例８：適用例５に記載のシステムであって、前記１または複数のプロセッサは、さらに、前記１セットの評価パラメータ値に少なくとも部分的に基づいて、各評価パラメータ値のそれぞれの割合を決定するよう構成されている、システム。
適用例９：適用例８に記載のシステムであって、前記１または複数のプロセッサは、さらに、各評価パラメータ値の前記それぞれの割合を前記ユーザインターフェースに提供するよう構成されている、システム。
適用例１０：適用例８に記載のシステムであって、前記１または複数のプロセッサは、さらに、前記１セットの評価パラメータ値の中で所定の条件を満たす特定された評価パラメータ値に少なくとも部分的に基づいて、前記商品の特性評価パラメータを決定するよう構成されており、前記特性評価パラメータは、前記特定された評価パラメータ値と、前記特定された評価パラメータ値のそれぞれの割合と、を含む、システム。
適用例１１：適用例１０に記載のシステムであって、前記１または複数のプロセッサは、さらに、
商品検索要求を受信し、
前記商品検索要求に一致し、前記商品を含む１セットの商品を決定し、
前記商品の前記特性評価パラメータに少なくとも部分的に基づいて、前記１セットの商品の中で前記商品を順位付けるよう構成されている、システム。
適用例１２：方法であって、
商品に関連する情報を含む商品評価分析要求を受信し、
１または複数のプロセッサを用いて、前記商品評価分析要求の前記商品に関連する前記情報に関連する商品評価情報を取得し、
前記商品評価情報を複数の文に分割し、
前記複数の文の中の文を、複数の所定の商品評価キーワードを含む格納された商品ワードバンクと比較し、
前記商品ワードバンクのエントリと一致する前記文の語句を１セットの一致成功商品評価キーワードに含め、
前記１セットの一致成功商品評価キーワードをユーザインターフェースに提供すること、
を備える、方法。
適用例１３：適用例１２に記載の方法であって、前記商品評価情報は、前記商品を評価した文書、前記商品を記述した文書、および、前記商品の試用を記述した文書の内の１または複数を含む、方法。
適用例１４：適用例１２に記載の方法であって、前記商品ワードバンクは、複数の商品ワードバンクに含まれており、前記複数の商品ワードバンクの内の第１の商品ワードバンクは、商品カテゴリ階層の第１のレベルの商品カテゴリに対応し、前記複数の商品ワードバンクの内の第２の商品ワードバンクは、前記商品カテゴリ階層の第２のレベルの商品カテゴリに対応する、方法。
適用例１５：適用例１４に記載の方法であって、前記複数の文の中の前記文を前記複数の商品ワードバンクと比較することは、
前記文に適合する前記カテゴリ階層内の最高レベルのカテゴリを決定し、
前記文中の語句を、前記適合する最高レベルのカテゴリに対応する商品ワードバンクに格納された商品評価キーワードと比較し、
前記適合する最高レベルのカテゴリの下の次のレベルで、前記文に適合するカテゴリを決定し、
前記文中の語句を、前記適合する最高レベルのカテゴリの下の前記次のレベルの前記適合するカテゴリに対応する商品ワードバンクに格納された商品評価キーワードと比較すること、
を含む、方法。
適用例１６：適用例１２に記載の方法であって、さらに、前記１セットの一致成功商品評価キーワードのそれぞれに対応する１セットの評価パラメータ値を商品評価キーワードバンクから取得することを備え、前記商品評価キーワードバンクは、商品評価キーワードと、対応する評価パラメータ値との間の対応関係を含む、方法。
適用例１７：適用例１６に記載の方法であって、さらに、前記１セットの評価パラメータ値を前記ユーザインターフェースに提供することを備える、方法。
適用例１８：適用例１６に記載の方法であって、さらに、前記１セットの評価パラメータ値に少なくとも部分的に基づいて、各評価パラメータ値のそれぞれの割合を決定することを備える、方法。
適用例１９：適用例１８に記載の方法であって、さらに、各評価パラメータ値の前記それぞれの割合を前記ユーザインターフェースに提供することを備える、方法。
適用例２０：適用例１８に記載の方法であって、さらに、前記１セットの評価パラメータ値の中で所定の条件を満たす特定された評価パラメータ値に少なくとも部分的に基づいて、前記商品の特性評価パラメータを決定することを備え、前記特性評価パラメータは、前記特定された評価パラメータ値と、前記特定された評価パラメータ値のそれぞれの割合と、を含む、方法。
適用例２１：適用例２０に記載の方法であって、さらに、
商品検索要求を受信し、
前記商品検索要求に一致し、前記商品を含む１セットの商品を決定し、
前記商品の前記特性評価パラメータに少なくとも部分的に基づいて、前記１セットの商品の中で前記商品を順位付けること、
を備える、方法。
適用例２２：コンピュータプログラム製品であって、前記コンピュータプログラム製品は、持続性のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体内に具現化され、
商品に関連する情報を含む商品評価分析要求を受信するためのコンピュータ命令と、
前記商品評価分析要求の前記商品に関連する前記情報に関連する商品評価情報を取得するためのコンピュータ命令と、
前記商品評価情報を複数の文に分割するためのコンピュータ命令と、
前記複数の文の中の文を、複数の所定の商品評価キーワードを含む格納された商品ワードバンクと比較するためのコンピュータ命令と、
前記商品ワードバンクのエントリと一致する前記文の語句を１セットの一致成功商品評価キーワードに含めるためのコンピュータ命令と、
前記１セットの一致成功商品評価キーワードをユーザインターフェースに提供するためのコンピュータ命令と、
を備える、コンピュータプログラム製品。
【国際調査報告】
2016503914.tif 000019
2016503914.tif 000020
2016503914.tif 000021