(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
記事データを書き手およびカテゴリと対応付けて記憶するとともに、キーワードをカテゴリと対応付けて記憶した記憶手段と、
キーワードを指定するキーワード指定手段と、
評価対象と評価表現の組み合わせを指定する評価情報指定手段と、
前記指定された評価対象と評価表現の組み合わせに従って、前記記憶手段に記憶された記事データから、評価対象を説明する対象説明語を抽出する対象説明語抽出手段と、
前記抽出された対象説明語の出現回数を計数する出現回数計数手段と、
前記計数の結果、出現回数の少ない対象説明語を有する文を対象説明文として抽出する対象説明文抽出手段と、
前記キーワード指定手段により指定されたキーワードが属するカテゴリを特定し、特定されたカテゴリについて得意な書き手を特定する得意書き手特定手段と、
前記抽出された対象説明文のうち、当該対象説明文が含まれる記事の書き手が、前記得意書き手である対象説明文を少数意見として抽出する少数意見抽出手段と、
を有することを特徴とする少数意見抽出装置。
【請求項２】
コンピュータを、請求項１に記載の少数意見抽出装置として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、利用者から寄せられた意見の中から、マイナー（少数派）ではあるが貴重な意見を抽出するための技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、インターネット上では、様々なサービスが提供されている。その１つとして、商品、サービス、その他の事象などに関して、一般の利用者による評価や意見を収集し、公開するＷｅｂサイト（以下、評価サイトという）が存在する。このような評価サイトでは、商品名などを入力すると、その商品に関する一般利用者による評価情報、意見情報が表示される。このため、評価サイトを利用すると、商品の販売者寄りの情報ではなく、その商品を実際に利用した利用者の評価、意見を知ることができるという利点がある。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
従来の評価サイトでは、ある事象等について良い評価、悪い評価がどの程度あるかということを知ることができ、また、個別の意見についても知ることができる。しかし、個別の意見については、寄せられている意見の中から任意に選ばれたものを閲覧することができるだけであり、例えば、ある事象について良い評価が多い場合、どのような点に着目して大勢の人が良いと言っているのか、具体的な意見を知ることは難しいという問題がある。また、逆に少数意見であっても、貴重な意見というものも存在するが、こちらは、少ない意見であるだけに抽出することが難しいという問題がある。アンケートなどの設問に対して少数意見をくみ取るようにする技術も存在するが（特許文献１参照）、適格な少数意見を抽出するのに十分ではない。
【特許文献１】特開２００５−９２６１６号公報
【０００４】
そこで、本発明は、少数派ではあるが貴重な意見をＢｌｏｇ、ネットの掲示板ＳＮＳ等から抽出することが可能な少数意見抽出装置を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記課題を解決するため、本発明では、記事データを書き手およびカテゴリと対応付けて記憶するとともに、キーワードをカテゴリと対応付けて記憶した記憶手段と、キーワードを指定するキーワード指定手段と、評価対象と評価表現の組み合わせを指定する評価情報指定手段と、前記指定された評価対象と評価表現の組み合わせに従って、前記記憶手段に記憶された記事データから、評価対象を説明する対象説明語を抽出する対象説明語抽出手段と、前記抽出された対象説明語の出現回数を計数する出現回数計数手段と、前記計数の結果、出現回数の少ない対象説明語を有する文を対象説明文として抽出する対象説明文抽出手段と、前記キーワード指定手段により指定されたキーワードが属するカテゴリを特定し、特定されたカテゴリについて得意な書き手を特定する得意書き手特定手段と、前記抽出された対象説明文のうち、当該対象説明文が含まれる記事の書き手が、前記得意書き手である対象説明文を少数意見として抽出する少数意見抽出手段を有する少数意見抽出装置を提供する。
【発明の効果】
【０００６】
本発明によれば、指定されたキーワード、評価対象、評価表現を含み、かつ評価対象を説明する対象説明語を含む対象説明文を抽出し、キーワードに対応するカテゴリが得意な書き手を特定し、得意書き手が書いた記事に含まれる対象説明文を少数意見として抽出するようにしたので、ある事象について寄せられた意見の中から、少数派ではあるが貴重な意見を抽出することが可能となるという効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００７】
（１．装置構成）
以下、本発明の好適な実施形態について図面を参照して詳細に説明する。図１は、本発明に係る少数意見抽出装置の構成図である。図１において、１０は記憶手段、２１はキーワード指定手段、２２は評価情報指定手段、３０は対象説明語抽出手段、４０は出現回数計数手段、５０は得意書き手特定手段、６０は対象説明文抽出手段、７０は少数意見抽出手段、８０は意見提示手段、９０は演算処理手段である。
【０００８】
記憶手段１０は、Ｂｌｏｇ、ネットの掲示板ＳＮＳ等から抽出してテキスト形式の記事データを、記事データを特定するための記事ＩＤ、記事の書き手を特定するための書き手ＩＤと対応付けて記憶するとともに、記事ＩＤと予め用意しておいた記事に関するカテゴリの対応関係、キーワードとカテゴリの対応関係を記憶したものであり、コンピュータに接続されたハードディスク等の記憶装置により実現される。キーワード指定手段２１は、利用者が検索対象とするキーワードを指定するものである。評価情報指定手段２２は、評価対象と評価表現の組み合わせを指定するものである。評価表現は、「欲しい」、「かわいい」、「きれい」等の評価を表す語であり、評価対象は、評価表現の対象となる語である。少数意見抽出装置１００は、利用者がキーワード指定手段２１で入力したキーワードと、評価情報指定手段２２で入力した評価対象と評価表現を用いて、テキスト形式の記事データから利用者が求める記事データを抽出する。評価表現が「欲しい」であり、評価対象が「情報」であれば、「情報」を「欲しい」と書き込んであり、利用者が入力したキーワードが含まれる記事データから少数意見で有用な記事データを抽出して、利用者に提示するものである。キーワード指定手段２１、評価情報指定手段２２は、マウスやキーボード等の指示入力機器と、入力機器Ｉ／Ｆ、およびＯＳの機能により実現される。演算処理手段９０は、コンピュータのＣＰＵおよびメモリで実現され、専用のプログラムをメモリに読み込んでＣＰＵが実行することにより、対象説明語抽出手段３０、出現回数計数手段４０、得意書き手特定手段５０、対象説明文抽出手段６０、少数意見抽出手段７０としての機能を実現する。
【０００９】
対象説明語抽出手段３０は、キーワード指定手段２１により利用者に指定されたキーワードと、評価情報指定手段２２により利用者に指定された評価対象と評価表現を有する記事データを記憶手段１０内から抽出する。抽出した記事データから指定された評価対象を説明する語である対象説明語を抽出する。評価対象が「情報」であれば、「情報」が示す内容が「俳優」であれば「俳優」を対象説明語として抽出する。出現回数計数手段４０は、対象説明語抽出手段３０により抽出された各対象説明語が、記憶手段１０内の全記事データ内で何回出現したかを計数する。得意書き手特定手段５０は、キーワード指定手段２１により指定されたキーワードで記憶手段１０に記憶されているキーワード−カテゴリ対応テーブルを参照して、そのキーワードのカテゴリを特定し、特定したカテゴリが得意な書き手として、そのカテゴリの記事をよく書いている書き手ＩＤを特定する。対象説明文抽出手段６０は、出現回数計数手段４０により計数された対象説明語のうち、出現回数が所定の数より少ない対象説明語を含む文を対象説明文として抽出する。少数意見抽出手段７０は、対象説明文抽出手段６０により抽出された対象説明文のうち、その対象説明文が含まれる記事データの書き手ＩＤを抽出し、得意書き手特定手段５０で抽出された書き手ＩＤとマッチするものを少数意見として抽出する。
【００１０】
意見提示手段８０は、少数意見抽出手段７０により抽出された対象説明文を提示するものであり、液晶ディスプレイ等の表示装置、出力Ｉ／Ｆ、およびＯＳの機能で実現される。
【００１１】
ここで、記憶手段１０に記憶された情報について説明しておく。図２は、記憶手段１０に記憶された情報の一例を示す図である。図２（ａ）は記事情報、図２（ｂ）は記事−カテゴリ対応テーブルである。カテゴリは、記事の書き手が記事に付与しておく場合と、記事データをテキストデータとして収集した後、自動的に記事を分類する場合がある。図２（ｃ）はキーワード−カテゴリ対応テーブルを示している。キーワード−カテゴリ対応テーブルは、人手で予め準備しておく。もしくは、記事データからキーワードとカテゴリを自動的に対応付けることができる。図２（ａ）に示すように、記事情報としては、記事データに対応付けて、記事データを特定する記事ＩＤ、記事の書き手を特定する書き手ＩＤが記憶されている。記憶手段１０に記憶されている記事データは、実際には、インターネット上に公開された評価サイトにアクセスしてきた利用者から入力されたものであり、評価サイトを開設しているサーバコンピュータが、利用者から送信されてきた記事データに記事ＩＤを付与するとともに、送信元の利用者のＩＤを書き手ＩＤとして記憶手段１０に登録することになる。また、Ｗｅｂ上のブログや掲示板への記述内容を取得して記事データとし、記憶手段１０に登録する場合もある。また、企業が利用者から収集したアンケートデータをデジタル化し、記事データとして記憶手段１０に登録する場合もある。
【００１２】
（２．処理動作）
次に、図１に示した少数意見抽出装置の処理動作について説明する。まず、利用者が、Ｗｅｂ上で動作する少数意見抽出装置１００のキーワード指定手段２１からキーワードを指定する。さらに、利用者は、評価情報指定手段２２から評価対象および評価表現を指定する。すると、対象説明語抽出手段３０は、指定されたキーワード、指定された評価対象、評価表現で記憶手段１０の記事データを全文検索し、指定されたキーワード、評価対象、評価表現の３つ全てを有する記事データを抽出する。
【００１３】
続いて、対象説明語抽出手段３０は、抽出した記事の構文解析を行う。そして、構文解析の結果、利用者が入力した評価対象に係っている語の中で特定の品詞を、評価対象の説明語である対象説明語として特定する処理を行う。対象説明語とすべき品詞は、事前に設定されており、対象説明語抽出手段３０は、設定された品詞の語を対象説明語として抽出する。対象説明語とすべき品詞は、適宜設定することができるが、本実施形態では、一般名詞、サ変接続となる名詞、自立した形容詞等を設定している。図２に示した例では、対象説明語として“俳優”、“近況”、“ファッション”、“プライベート”、“撮影経過”が抽出されることになる。
【００１４】
次に、出現回数計数手段４０が、対象説明語抽出手段３０により抽出された対象説明語が、記憶手段１０内において対象説明語として出現した回数を、各対象説明語ごとに計数する。したがって、対象説明語と同じ単語であっても、対象説明語として出現したものでなければ、計数されない。図２に示した例では、対象説明語“俳優”が２回、対象説明語“近況”が１回、対象説明語“ファッション”が１回、対象説明語“プライベート”が１回、対象説明語“撮影経過”が１回計数されることになる。出現回数の計数については、このように単純に計数する手法の他に、対象説明語の組み合わせでカウントする手法を用いても良い。例えば、図２に示した記事Ｋ０００２の場合、評価対象“情報”が２回出現し、最初の“情報”の対象説明語は、“俳優”と“ファッション”の２つであり、この２つは、いずれも同一の評価対象“情報”に係っているので、“俳優”と“ファッション”の組み合わせを１回として計数する。
【００１５】
次に、少数意見抽出手段７０が、出現回数計数手段４０により計数された出現回数が少ない対象説明語を、回数が少ないものから所定数選定する。出現回数が少ない対象説明語は、出現回数が同回数であることが多く、その対象説明語が含まれる記事データを利用者に表示してみせるには、記事データが多すぎる。そのため、さらに有用な少数意見を抽出するために、記事データを絞り込む処理を行う。具体的には、まず、対象説明文抽出手段６０が、出現回数が少ないとして選定された対象説明語を対象説明語として含む文を対象説明文として記事データから抽出する。記事データから文を抽出する際、文の開始位置と終了位置の特定は、公知の構文解析の手法により行われる。
【００１６】
一方、得意書き手特定手段５０は、キーワード指定手段２１により指定されたキーワードを用いて、記憶手段１０内のキーワード−カテゴリ対応テーブルを参照し、指定されたキーワードが属するカテゴリを特定する。例えば、キーワード指定手段２１により「△△Ｃａｆｅ」が指定されたとする。この場合、図２（ｃ）のキーワード−カテゴリ対応テーブルを参照すると、そのカテゴリとして「映画」が特定される。続いて、得意書き手特定手段５０は、特定されたカテゴリについて得意な書き手を特定する。具体的には、図２（ａ）に示した記事情報を参照し、各書き手が一定期間内に書いた記事の記事ＩＤを取得する。続いて、その記事ＩＤで図２（ｂ）に示した記事−カテゴリ対応テーブルを参照し、その記事ＩＤのカテゴリを特定する。
【００１７】
次に、各書き手ごとに、その書き手が書いた記事の件数に対する、目的とするカテゴリに属する記事の件数の比率を算出し、これを得意度とする。例えば、書き手“H0001”が一定期間内に書いた記事が３０件あり、このうち、カテゴリ「映画」に属する記事が１５件あったとする。この場合、書き手“H0001”の得意度＝１５／３０＝０．５と算出される。記事情報に１つ以上の記事が登録されている全ての書き手に対して、同様に得意度を算出し、得意度が最も高い書き手を、そのカテゴリが得意な書き手として特定する。例えば、書き手“H0002”の得意度が０．６７、書き手“H0003”の得意度が０．３３であったとする。この場合、書き手“H0002”の得意度が最も高いので、書き手“H0002”が得意書き手として特定される。
【００１８】
得意書き手特定手段５０により、指定キーワードについての得意書き手が特定されたら、少数意見抽出手段７０は、対象説明文抽出手段６０により抽出された対象説明文のうち、得意書き手により書かれたものを少数意見として選出する。
【００１９】
少数意見抽出手段７０により少数意見が抽出されたら、意見提示手段８０が、少数意見それぞれについて、対象説明語と評価対象を含むタイトルを作成する。具体的には、対象説明語と評価対象間の文字列を記事データ中から全て抽出することにより作成する。そして、作成されたタイトルを、事前に設定されたレイアウトに配置して画面データを作成し、提示する。
【００２０】
このとき提示された画面の様子を図３に示す。図３において、画面上部には、キーワード指定手段２１により指定したキーワード、評価情報指定手段２２により指定した評価対象と評価表現が表示されている。そして、画面下部には“少数派のコメント”の一覧が表示されている。少数派のコメントの欄では、少数派のコメントとして抽出された記事のタイトルが一覧表示されている。
【００２１】
本発明に係る少数意見抽出装置は、スタンドアローン型としても利用できるし、ネットワーク型としても利用することができる。例えば、アンケート結果を記事データとして収集し、これを単体のコンピュータで分析して、少数意見を抽出する場合は、スタンドアローン型で実現される。また、一般利用者が自分の端末から閲覧できるようにするためには、キーワード指定手段２１、評価情報指定手段２２、意見提示手段８０の一部をネットワーク通信機能で構成することにより、ネットワーク型で実現される。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】本発明に係る少数意見抽出装置の構成図である。
【図２】記憶手段１０に記憶された情報の一例を示す図である。
【図３】提示手段８０により提示された画面の様子を示す図である。
【符号の説明】
【００２３】
１０・・・記憶手段
２１・・・キーワード指定手段
２２・・・評価情報指定手段
３０・・・対象説明語抽出手段
４０・・・出現回数計数手段
５０・・・得意書き手特定手段
６０・・・対象説明文抽出手段
７０・・・少数意見抽出手段
８０・・・意見提示手段
９０・・・演算処理手段
１００・・・少数意見抽出装置
【図１】
0005083627.tif 000002
【図２】
0005083627.tif 000003
【図３】
0005083627.tif 000004