情報処理学会論文誌

Vol. 49

No. 7

2598–2603 (July 2008)

1. ま え が き

消費者の意見に基づく商品検索

近年，インターネット利用者の増大に伴い，楽天や Amazon など，電子商取引 (EC) サイトが急増している．一般に，これらのサイトで扱う商品の数は膨大であり，探したい商品

杉 木 健 二†1松 原 茂 樹†2に効率的にアクセスできる環境を備えていることが望ましい．しかし，その多くは，使用可能な検索項目が，品名，年式，金額など，あらかじめ定められたものに限られており，ユー自然言語で記述された検索クエリに適応する商品検索方式を提案する．本方式では，検索クエリの適合対象として商品レビューを使用する．商品レビューは，消費者の意見など商品提供者が明示していない情報を含んでおり，これを用いることによりユーザの要求の多様性に対応することができる．システムは，検索クエリに記された条件に合致する記述が商品レビューに存在すれば，その商品は利用者の要求に適合した商品であると見なし，それを利用者に提示する．提案方式に基づく宿泊施設検索システ
ム「宿探」を実装した．自然言語クエリを用いた検索実験により，本方式による検索可能性を確認した．

ザの多様な検索要求に適応することは難しい．
これに対して，検索要求をユーザが自然言語で記述し，それをシステムへの入力とすることが考えられる．これまで，自然言語インタフェースを備えた商品検索システム1) ，対話的な商品推薦システム2),3) などが提案されている．しかし，自然言語クエリをデータベース言語に変換する方式では，システム設計者が変換ルールを網羅的に作成することが不可欠であり，現実的ではない．
本論文では，自然言語で自由に表現された検索クエリに適応する商品検索方式を提案する．
本方式では，自然言語クエリの適合対象として，商品レビューを使用する．商品レビュー

Product Retrieval Method Based on Customer Reviews

は，商品提供者が明示してない，消費者の視点に基づく情報を含んでおり，ユーザの多様Kenji Sugiki †1 and Shigeki Matsubara†2

め，＠ cosme，価格.com などの口コミサイト上に大量に掲載されており，また，商品に関In this paper, we propose a method for retrieving products that match users’
search queries written in natural language. We use a large amount of productreviews written by consumers, in order to match those queries with products.
Since reviews include a lot of valuable information which commerce service
providers don’t supply, by using these reviews our system can respond to awide variety of users’ requests, especially to subjective or ambiguous requests.
If a review includes a description that coincides with the condition described ina user’s query, the product to which the review refers is considered the productthat matches the query and is shown to the user by our system. Using ourproposed method, we implemented an accommodation retrieval system named“Yado-tan”. The result of search experiments using natural language queries
conﬁrmed the retrieval capability of using our method.

な要求に対応することができる．商品レビューは，Amazon，楽天などの EC サイトをはじする意見が書かれたブログも多数存在する．商品レビューは，消費者による商品購入の判断材料として大いに活用されており，このような情報を検索用データとして使用することは有意義である．
提案方式では，検索条件に合致する記述が，商品レビューテキストに存在すれば，その商品はユーザの要求に適合した商品であると見なす．この方式による検索可能性を示すために，自然言語による宿泊施設検索システム「宿探」を実現した．20,588 施設に対する 700,826件の意見を用いて検索実験を行い，「ベッドが広くて寝心地が良い宿」など，従来の商品検索方式では対応が難しかった検索クエリに適応できることを確認した．

2. 意見情報と要求情報提案手法では，自然言語で表現された検索クエリに対して，該当する情報がレビューに記†1 名古屋大学大学院情報科学研究科
Graduate School of Information Science, Nagoya University†2 名古屋大学情報連携基盤センター
Information Technology Center, Nagoya University

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されている商品を検索結果として提示する．例えば，図 1 左の検索クエリのように，主観性の強い要求に対しても，プラズマテレビ「TH-42P×500」の商品のレビュー中に図 1 右の意見文が存在すれば，「TH-42P×500」はこのクエリに適合した商品であると見なすことがc 2008 Information Society of Japan⃝

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消費者の意見に基づく商品検索

検索クエリ
大画面で、地デジの画質がきれいなプラズマテレビ抽出部「TH-42P×500」のレビューテキスト
大画面で、非常に満足です。
特に地デジの画質がきれいで驚きました。

レビューテキスト

図 1 検索クエリに対応するレビューテキストの例
Fig. 1 Example of a query and a review

検索部

ホテルA・・・・・・

抽出処理

①抽出処理
要求情報

意⾒情報

（要求対象，項目，値）…

②適合性判定検索結果(TH-42PX500, -, 大画面)

(TH-42PX500, -, 非常に-満足)(TH-42PX500, 地デジ-画質, 驚く)

TH-42PX500③商品スコア計算(TH-42PX500, 地デジ-画質, きれい)

図 3 商品検索のシステム構成
Fig. 3 Overview of the product retrieval system

図 2 要求情報と意見情報の適合の例
Fig. 2 Example of matching query-tuples with review-tuples

できる．

１．商品Ｍ
２．商品Ｂ

…

検索結果

…

要求情報

部屋が広くて快適な宿意⾒情報（意⾒対象，項目，値）(プラズマテレビ, - , 大画面)
(プラズマテレビ, 地デジ-画質, きれい)

自然⾔語クエリあり，商品の特徴を表現するのに適している．これらの研究は，評判情報の抽出が目的であ検索クエリに対するレビューの適合性を測るために，自然言語文を意味表現に変換する．

り，これまで，評判に関わる表現の抽出法や評判表現辞書の構築法などが検討されてきた．

本研究では，そのような意味表現として，対象, 項目, 値からなる 3 項組を用いる．ここで，一方，本研究では，評判などの主観的な情報だけでなく，事実などの客観的な情報も抽出「対象」は商品名あるいは商品カテゴリを，「項目」は商品の属性を，「値」は商品の属性値をし，利用する．

意味する．これは，ユーザが商品を検索する場合，「色は赤でデザインがシンプルで音質がクリアな MP3 プレイヤー」のように，属性とその値を検索条件とすることが多いためである．
商品レビューからは “(意見対象, 項目, 値)”を抽出し，これを意見情報と呼ぶ．例えば，商品

3. 商品レビューを用いた商品検索
3.1 商品検索方式の概要

名「TH-42P×500」の意見テキストに「画質がきれい」という記述があれば，(TH-42P×500,提案方式のシステム構成を図 3 に示す．以下では，対象商品として宿泊施設を例に説明す

画質, きれい) を意見テキストとして抽出する．一方，検索クエリからは (要求対象, 項目,る．システムは，レビューテキストから意見情報を取り出す抽出部，ならびに，入力された値)

検索クエリに合致する商品を見つける検索部から構成される．

を抽出し，これを要求情報と呼ぶ．例えば，検索クエリ「画質がきれいなプラズマテレビ」からは，(プラズマテレビ, 画質, きれい) を要求情報として抽出する．この場合，意抽出部では，レビューテキストの各文に，係り受けパターンに基づく変換規則を適用する

見情報と要求情報を比較すると，項目及び値が等しく，かつ，意見対象が要求対象に含まれことにより意見情報を抽出する．一方，検索部では，検索クエリから要求情報を抽出し，要るため，この意見情報は要求情報に適合すると判断できる．図 2 に，検索クエリ及び商品レ求情報に対する意見情報の適合を検査し，該当する商品を検索結果として提示する．

ビューから抽出された要求情報及び意見情報，ならびに，その適合の例を示す．すべての要

3.2 意見情報の抽出

求情報に対して，適合する意見情報が存在するため，プラズマテレビ「TH-42P×500」は，本研究では，商品レビューとして EC サイトに記載されている，消費者の意見文章を使検索クエリに合致した商品として提示できる．
なお，本研究で使用する意味表現は，評判情報に関する従来の研究4)–7) と同一の形式で情報処理学会論文誌

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2598–2603 (July 2008)用することを想定している．すなわち，意見情報の要素の一つである「意見対象」についてはレビューが対象とする商品名とすればよい．以下では，残りの要素である「項目」及び

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⃝

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消費者の意見に基づく商品検索「値」の抽出方法について述べる．

(1) X → Y ⇒ (O, X, Y )3.2.1 意見情報への変換規則

X: 名詞 + (は/が/も)意見情報を構成する項目と値の組は，レビューテキストでは主に，

Y : 動詞，形容詞，サ変名詞＋する• 主語・述語の関係例）部屋が → きれい ⇒ (A ホテル, 部屋, きれい)

「料理がおいしい」 ⇒ (Ａホテル, 料理, おいしい)(2) X → Y1 → Y2 ⇒ (O, X, Y1 ), (O, X, Y2 )• 修飾・被修飾関係

X: 名詞 + (は/が/も)「きれいな部屋」⇒ (Ｂホテル, 部屋, きれい)Y1 , Y2 : 動詞，形容詞，サ変名詞＋するとして出現する．これらは一般に係り受けの関係にあることが多く，本研究では，係り受け例）部屋が → きれいで → 快適でしたの出現パターンに基づいて，図 4 に示す４つの変換規則を作成した．ここで，X → Y で X⇒ (A ホテル, 部屋, きれい)，(A ホテル，部屋, 快適)

が Y に係ることを示し，A ⇒ B は「A という係り受け関係があれば，意見情報 B を抽出(3) Y → X ⇒ (O, X, Y )する」ことを意味する．

X: 名詞 + (は/が/も/を/に/だ/です)

ただし，本研究では，より詳細な情報を抽出するため，以下の場合には，項目や値をそY : 形容詞

れぞれ複数の文節から抽出する．すなわち，変換規則 (1)，(2) では，X の名詞として「名例）きれいな → 部屋でした ⇒ (A ホテル, 部屋, きれい)詞 ＋ の ＋ 名詞」のような名詞句，また Y として「副詞 ＋ 形容詞」「名詞 + (に/で/を)(4) Y ⇒ (O, , Y )+ 動詞」のような被修飾語句も対象とする．例えば，「フロントの対応 → 親切」からは (フY : 動詞，形容詞，サ変名詞＋する

ロント-対応, 親切) を，「コンビニが → 近くにある」からは (コンビニ, 近く-ある) を抽出

例）親切で ⇒ (A ホテル, , 親切)する．

O: 意見対象

3.2.2 意見情報抽出の手順
意見情報を抽出する手順は以下の通りである．

Fig. 4図 4 意見情報への変換規則
Transformation rules into review-tuples

前処理 商品レビューから抽出した文に対して係り受け解析を実行し，意見情報の抽出対象とする．ただし，「〜して欲しい」「〜が望ましい」「〜ば嬉しい」など，期待，願望，ています．
」というレビューテキストの文から意見情報を抽出する過程を図 5 に示す．係り依頼を表す文末表現を含む文は，現行の商品に備わっていない特徴が記述されており，受け解析により生成された係り受け構造に対して，変換規則の適用可能な部分構造を取り出対象として適さないため除去する．

す．規則を適用した結果，5 つの意見情報を抽出することができる．

抽出処理 図 4 に示した 4 つの変換ルールを適用し，意見情報を抽出する．項目と値が主語・述語関係となる場合には (1),(2) が，項目と値が被修飾・修飾関係となる場合には(3) が適用され，項目候補が存在しない場合は (4) が適用されることになる．
後処理 特定の品詞や不要語を除去する．項目としては，名詞及び未知語以外の品詞を，ま3.3 商品の検索入力された検索クエリをもとに，商品がユーザの検索要求を充足する程度（以下，商品スコア）を計算し，スコア順に従って商品を提示する．以下では，商品スコアを算出する方法について述べる．

た，値としては，名詞，形容詞，動詞，副詞，接頭辞，接尾辞以外の品詞を除去する．

3.3.1 要求情報の抽出

また，「方」，「こと」，「もの」，「思う」，「考える」など，意見情報として重要な意味をも自然言語で記された検索クエリから要求情報の集合を抽出する．本研究では，「部屋が広たない語を除去する．

い宿」のように，検索条件及び要求対象から構成される名詞句によってクエリを表現するこ抽出例として，「部屋も広く，浴室の浴槽も広く，ゆったりとくつろげるので大変気に入っ

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No. 72598–2603 (July 2008)とを想定しており，名詞句の主要語 (head) を要求対象として抽出する．また，項目，値にc 2008 Information Society of Japan⃝2601

消費者の意見に基づく商品検索{Iro× VVroIrrα × VVrorc rate(r, o) =( 項目がある )( 項目がない )Iro :要求情報の項目中の一致形態素数

Ir :要求情報の項目中の全形態素数

Vro :要求情報の値中の一致形態素数

Vr :要求情報の値中の全形態素数※ただし，値は末尾の形態素が一致する必要あり
図 6 要求情報と意見情報の適合度計算
Fig. 6 Calculation of concordance rate between a query-tuple and a review-tuple

Score(q, p) =∑P Fi · IOFiri ∈R(q)P Fi =∑pfj × c rate(ri , oj )oj ∈O(p)Fig. 5図 5 抽出処理の例
Example of review-tuples extraction

IOFi = logONofi
pfj :
ofi :

ついては，意見情報の抽出と同様に，変換規則の適用により獲得する．検索クエリ「部屋が商品 p のレビューでの意見情報 oj の出現頻度
クエリ中の要求情報 ri との適合率 > 0である意見情報が出現する意見対象数

広くくつろげる宿」からは，要求情報集合 {(宿, 部屋, 広い), (宿, 部屋, くつろげる)} を抽

|P |:

出する．

3.3.2 要求情報に対する意見情報の適合性判定

意見対象の総数
図 7 商品スコアの計算
Fig. 7 Calculation of a product score

獲得した各要求情報に対して，意見情報の適合性を計算する．図 6 に要求情報 q と意見情報 o との適合度 c rate(q, o) の計算法を示す．すなわち，項目及び値の形態素レベルでの適合率の積により算出する．例えば，要求情報 q = (宿, 部屋, とても-広い) に対する意見
情報 o = (A ホテル, 部屋, 広い) の適合度は c rate(q, o) = 1 × 12 となる．ただし，要求情報に項目が存在しなければ，項目に関する適合度を α(0 ≤ α ≤ 1) として計算する．また，適合度計算は，意見対象が要求対象に合致した意見情報に対してのみ実行する．

商品スコア Score(q, p) を，図 7 に従って計算する。ここで，P Fi ，IOFi は，それぞれ• ある商品に対して，同一の意見を記す消費者が多ければ，それはその商品を特徴付ける意見である．

• ある要求に適合する意見が少なければ，それはその商品を特徴付ける意見である．

3.3.3 商品スコアの計算という見方を反映している．すなわち，要求情報に適合する意見情報が多く，かつ，適合し各商品に対する意見情報が，検索クエリから抽出された要求情報をどの程度充足するかににくい要求を満たす商品ほど，商品スコアが大きくなる．

従って，商品スコアを以下の通り算出する．検索クエリ q から抽出した要求情報の集合をR(q)，商品 p のレビューから抽出した意見情報の集合を O(p) とするとき，q に対する p の情報処理学会論文誌

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消費者の意見に基づく商品検索

Q#
(1)
(2)
(3)
(4)
(5)
(6)
(7)
(8)
(9)
(10)

検索クエリ
チェックアウト後も荷物を預かってもらえる宿
食事が和食と洋食で選べる宿
チェックアウト時間が遅い宿
風呂が広くてアメニティが充実している宿
部屋の照明が明るい宿
周辺が閑静な雰囲気で，落ち着いて過ごせる宿
コンビニやレストランが近くて，食事に困らない宿
出張に快適で，アクセスが便利な宿
料理がおいしくて，お風呂が貸し切りできる宿
ベッドが広くて，寝心地がよい宿
検索精度 (上位 10 件の精度)

正解件数
10/10

6/10
8/10
9/10
10/10
8/10

リを，レビューとは独立に 10 個設定し，検索結果の正しさを評価した．使用した検索クエリを図 8 左に示す．評価は，商品スコアの高い上位 10 件の宿泊施設を対象にそのレビューテキストをすべて閲覧し，検索クエリに対する施設の適合性を判定することにより行った．

4.2.2 実 験 結 果
システムが提示した上位 10 件の宿泊施設のうち，クエリに適合した件数を図 8 右に示す．
上位 10 件の精度にて 86.0% を示しており，自然言語で表現されたクエリに対する本手法による検索可能性を確認できた．
検索クエリに適合した宿泊施設では，以下のように要求に合致する意見文がみられた．

10/10
10/10
7/10
10/100.86

図 8 実験に用いた 10 個の検索クエリ検索結果
Fig. 8 Retrieval results for 10 queries• チェックアウト後も，午後１０時過ぎまで預かっていただいた上に，大変親切に対応していただきました．(クエリ 1)• 部屋が広く，アメニティも充実しており，きもちよく宿泊できました．(クエリ 4)• 室内の照明が明るいのが助かりました．(クエリ 5)• 駅にも近く，都心施設へのアクセスが便利なので満足しています．周囲は落ち着いていますし，コンビニが数店あり，レストランも多く，出張するのが楽しみなホテルのひとつです．(クエリ 8)
一方，クエリに適合しない商品が提示された理由として，• 要求に完全に合致する意見が少なかったため，適合性の低い商品が検索結果の上位に提4. 宿泊施設検索システム示された．

• 要求情報に反する意味をもつ意見情報を適合性が高いと判定し，その商品が提示された．

4.1 システムの概要
提案方式の実現可能性を示すために，宿泊施設を対象とした検索システム「宿探」を実現した．利用者は，宿泊施設の検索クエリを自然言語で自由に記すことができる．図 9 に検索クエリ「チェックアウト後も荷物を預かってもらえる宿」に対する検索結果の提示画面を記す．
意見レビューとして，宿泊予約サイト「楽天トラベル」の意見投稿サイト「お客さまの⋆1声」を使用した．実装では，20,588 施設に対する意見テキスト 700,826 件を登録している．なお，係り受け解析には KNP8) を使用し，図 6 の係数 α の値は 0.02 とした．などが挙げられる．いずれも，要求情報と意見情報との間の適合性計算に起因しており，今後，自然言語の意味的等価性とその判定について改善を図る必要がある．

5. お わ り に
本論文では，ユーザの検索要求の多様性に対応できる商品検索方式を提案した．本方式では，消費者が投稿した意見情報を活用することにより，商品提供者が明示していない情報に対しても，条件に該当する商品を提示できる．本方式に基づいて，宿泊施設検索システムを4.2 検 索 実 験実装した．自然言語クエリを用いた検索実験により，本方式による検索可能性を確認した．

4.2.1 実 験 方 法

今後の課題として，まず，検索の再現性の向上が挙げられる．意見情報と要求情報の適合

宿泊施設が提供する情報だけでは，検索することが難しいと思われる条件を含む検索クエは，現在，項目及び値の一致により行っているが，表現の同義性や類義性を考慮することにより，要求に合致する意見を広く取得できる可能性がある．また，意見テキストを対象とし⋆1 http://travel.rakuten.co.jp/auto/tabimado bbs top.html

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た検索のスコアリング手法の検討が必要である．本研究では，各商品に対する意見全体を一c 2008 Information Society of Japan⃝2603

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view, Vol. 24, No. 2, pp.179-197 (2005).
4) Hu, M. and Liu, B.: Mining Opinion Features in Customer Reviews, Proceedingsof the 19th National Conference on Artiﬁcial Intelligence (AAAI-2004), pp.755-760(2004).
5) Popescu, A. and Etzioni, O.: Extracting Product Features and Opinions from Reviews, Proceedings of Human Language Technology Conference and Conference on
Empirical Methods in Natural Language Processing (HLT/EMNLP-2005), pp.339346 (2005).
6) 小林のぞみ，乾健太郎，松本裕治，立石健二，福島俊一：テキストマイニングによる評価表現の収集，情報処理学会研究報告，NL-154，pp.77-84 (2003).
7) 立石健二，福島俊一，小林のぞみ，高橋哲朗，藤田篤，乾健太郎，松本裕治：Web 文書
集合からの意見情報抽出と着眼点に基づく要約生成，情報処理学会研究報告，NL-163，pp.1-8 (2004).
8) 黒橋禎夫：日本語構文解析システム KNP version 2.0 (1998).
(平成 19 年 10 月 15 日受付)

図 9 宿泊施設検索システム「宿探」の検索結果画面
Fig. 9 Screenshot of accommodation retrieval system “Yado-tan”(平成 20 年 1 月 8 日採録)

つのテキストとみなしてスコア計算を定めたが，実際には，意見テキストは，複数の消費者杉木 健二（学生会員）の意見の集まりであり，互いに矛盾することもある．このようなテキストの特徴をふまえた2005 年名古屋大学工学部電気電子・情報工学科卒業．2007 年同大学院

スコアリング方式を考案する必要がある．さらに，大量の検索クエリを用いた定量的評価，情報科学研究科社会システム情報学専攻博士前期課程修了．現在，同後期及び，被験者による評価実験も今後の課題である．

課程に在学中．自然言語処理，情報検索，デジタル図書館の研究に従事．

謝辞 日頃から御指導頂いている名古屋大学大学院情報科学研究科教授の渡邉豊英先生に日本図書館情報学会会員．

感謝致します．

参考文献1) Dittenbach, M., Merkl, D., and Berger, H.: A Natural Language Query Interface
for Tourism Information, Proceedings of the 10th International Conference on Information Technologies in Tourism (ENTER-2003), pp.152-162 (2003).
2) Chai, J., Horvath, V., Nicolov, N., Stys, M., and Kambhatla, N.: Natural Language
Assistant: A Dialog System for Online Product Recommendation, AI Magazine,
Vol. 23, No. 2, pp.63-75 (2002).
3) Mcsherry, D.: Explanation in Recommender Systems, Artiﬁcial Intelligence Re-

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松原 茂樹（正会員）

1998 年名古屋大学大学院工学研究科博士後期課程修了．博士（工学）．
同年，同大学言語文化部助手．2002 年名古屋大学情報連携基盤センター助教授．現在に至る．この間，日本学術振興会特別研究員，ATR 音声言語コミュニケーション研究所客員研究員，情報通信研究機構専攻研究員を兼任．自然言語処理，音声言語処理，情報検索，デジタル図書館の研究に従事．IEEE，ACM，電子情報通信学会，言語処理学会等会員．

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