意見文からの評判情報抽出に基づく自然言語検索
杉 木 健 二†松 原 茂 樹††本論文では，自然言語の検索クエリと意見文とを対応付けることにより，商品や宿泊施設などの意
見対象を検索する手法を提案する．意見文から評判情報を抽出し，検索クエリから要求情報を抽出する．これらを対応付けし，各対象のスコアを計算することにより，クエリに合致する対象を表示する．
近年，意見文を対象としたテキストマイニングに関する研究が盛んに行われており，意見文から評判情報を抽出する研究が多く行われてきた．しかし，このような情報を用いて商品や宿泊施設などを検索しようとする試みはほとんどない．提案手法では，係り受け関係に基づく構造パターンを用いて意見文から評判情報を抽出する．抽出した評判情報と検索クエリから抽出した要求情報の一致率によってそれらを対応付ける．検索対象のスコアリングは，tf · idf を拡張することにより実行する．実験
では，本手法を用いたシステムの意見文検索の精度は 91.9% であり，検索対象を高い精度で検索することができる可能性を確認した．

Natural Language Retrieval System Based on Opinion Extraction
Kenji Sugiki† and Shigeki Matsubara††
In this paper, we propose a method for extracting opinion tuples (opinion object, opinion
view point, opinion value) from customer reviews and retrieving objects (products, store, accomodations, etc.) using these tuples. Recently, many methods of opinion extraction from
customer reviews in web pages were proposed. However, there are few work to retrieve objects
which is the opinion target using these opinions with natural language query. Our system
extract opinion tuples using syntactic structurual patterns which include modiﬁcation relation between bunsetsus. And then, the system compares these opinion tuples and the tuples
extraced from the user query, and ranks opinion objects using a tf · idf -like scoring formula.
The precision rate of extracting relevance opinions by the system was 91.9%.

1. は じ め に近年，blog や SNS をはじめとして，個人が Web 上に対して，「部屋がきれい」，「接客が気持ちよい」と書かれた意見文と対応付けることにより，クエリに合致したホテルを出力するシステムの実現を目指す．

意見を発信することが多くなってきている．これらの情本研究では，評判情報に基づいた検索タスクを，意見

報は，企業の危機管理や個人の意思決定支援などにも大文から評判情報を抽出するタスクと自然言語により検索きな影響を与えている．このような背景のもと，これらするタスクの２つのサブタスクに分割する．

の意見文から評判情報を収集・抽出，または意見文を分抽出タスクでは，意見テキスト中から評判情報を (評析・要約するといったテキストマイニングに関する研究

価対象, 評価視点, 評価値) の３つ組として抽出する．本が盛んになっている 1)∼9)．しかし，評判情報を用いて，研究では，ある評価対象について書かれた意見文を対象

意見の対象となっている商品や宿泊施設などの評価対象とするため，評価視点と評価値のペア (以下，評価値ペを検索する研究はほとんど行われていない．

ア) を抽出する．

そこで本論文では，評判情報を用いて評価対象を検索

検索タスクでは，まず，抽出タスクと同様の手法によする手法を提案する．本手法では，意見文から評判情報

り検索クエリから要求情報 ((検索対象, 評価視点, 評価値)を抽出し，また，自然言語クエリから要求情報を抽出し，の３つ組) を抽出する．次に，要求情報と評判情報の一

これらの情報を対応付けることにより，評価対象となる致率を定義し，これらを対応付ける．最後に，各評価対

商品や宿泊施設を検索する．例えば，検索クエリとして象をスコアリングし，スコアの高い順に結果を表示する．

は「部屋がきれいで，接客が気持ちよいホテルを探して本研究では Web 上の匿名性の高い個人が自由に記述います」という入力を想定する．上述のようなクエリにした意見から評判情報を抽出し，スコアリングを行っており，情報の信頼性が問題となる．しかしながら，多く† 名古屋大学大学院情報科学研究科
Graduate School of Information Science, Nagoya University†† 名古屋大学情報連携基盤センター
Information Technology Center, Nagoya Universityの人が商品や宿泊施設に対して同様の評価を与えていれば，その評価に対して客観性を持たせることができると考える．
以下では，まず，2 節で本研究のタスク設定について

述べる．3 節で提案する検索システムについて説明する．

意見文

4 節で検索実験について報告する．5 節で関連研究をま

宿泊料金の価格が安くて大変満足しています．

とめる．

四人で泊まったのに部屋の広さも満足です．
スタッフの方の接客もとても良かったです．

2. 評判情報の抽出と検索次回も利用させていただきたいです．
本研究の目的を達成するために，意見文から評判情報
評判情報（評価値ペア）の抽出タスク，及び，評判情報を用いた検索タスクについて検討する．

評価視点

評価値

2.1 検索のための評判情報抽出タスク

宿泊-料金-価格

安い, 大変-満足意見文から抽出すべき評判情報について検討する．本

部屋-広さ

満足

スタッフ-接客

とても-良い

研究では，評判情報を (評価対象，評価視点，評価値) の３つ組として表現し，以下のパターンに合致するものを

図1

意見文の例と抽出される評判情報

それぞれ評価対象，評価視点，評価値とする．
（評価対象）の（評価視点）は/が/を/に（評価値）
評価対象：

意見の具体的な対象

評価視点：

評価対象のある評価における視点

評価値：

評価，事実や状態

例えば，「ホテル A の対応は最高でした」という文の場
合，「ホテル A」が評価対象，「対応」が評価視点,「最高」が評価値となる．
評価値には，評価に加え事実や状態を含める．事実や状態に関する検索クエリが入力されることも十分に考えられるので，これらの情報も重要である．また，評価値の要素に評価値ペアをもつ場合がある．例えば，「部屋は風呂がきれい」という文に対しては，(風呂, きれい) という評価値ペアだけでなく，(部屋, 風呂がきれい) という評価値ペアも抽出する．後者の評価値ペアも上記のパターンに合致する．
抽出タスクにおいて，意見文から評判情報を抽出する
例を図 1 に示す．図 1 に示す意見文から，(宿泊-料金-価

例えば，検索クエリとしては「(料理) が (おいしい)(ホテル) を探しています。」という文が考えられ，この場合，検索対象は「ホテル」，評価視点は「料理」，評価値は「おいしい」である．この (料理, おいしい) という評価値
ペアに合致する評判情報を検索し，合致した評判情報に基づいて評価対象をスコアリングし，スコア順に評価対象を並べて表示する．
本研究では，検索対象を１つのクラスのみとし，クエリ中の評価値ペアと意見文中の評価値ペアとの対応のみを考える．

3. 評判情報を用いた自然言語検索システム
3.1 本システムの概要
本システムの処理構成を図 2 に示す．本システムは，(1) 抽出処理部，(2) 索引付け処理部，(3) 検索処理部から構成される．

(1) 抽出処理部 ある評価対象に対する意見文から評価
値ペアを抽出をする．抽出処理では，まず，すべて

格, 安い)，(宿泊-料金-価格, 大変-満足)，(スタッフ-対応,の文を係り受け解析する．次に，意見文のうち，要とても-良い) という評価値ペアを抽出する．検索に用い望を表す文を除去する．それ以外の文を節で分割し，るために，評価値ペアの要素はそれぞれ不要語を削除し各節内で主語・述語関係，修飾・非修飾関係を解析た形態素列であるとしており，本稿では図 1 のように各し，評価値ペアを抽出する．最後に抽出した評価値

形態素をハイフン (-) で区切って表記する．評価視点に含まれる品詞は，名詞，未知語のみであるとし，評価値に含まれる品詞は，名詞，動詞，形容詞，未知語，副詞であるとし，それ以外は不要語とした．
評価視点には，「フロントの対応」といったような「のペアから不要語を除去し，評判情報とする．

(2) 索引付け処理部 抽出した評判情報に対して，転置ファイルによる索引付けをする．

(3) 検索処理部 まず，抽出処理と同様に，自然言語ク
エリから要求情報を抽出する．次に，要求情報の評(助詞-連体化)」により係り受け関係にあるような複数の価値ペアと評判情報の評価値ペアとのマッチングを文節も含める．また，評価値には，形容詞や動詞を修飾とる．最後に，評価対象をスコアリングし，スコア

する副詞も含める．

2.2 自然言語検索タスク
検索タスクでは「(評価視点) は/が/に/を (評価値) である (検索対象)」というパターンで記述された要求情報に該当する評判情報を検索する．ここで，検索対象とは，商品や宿泊施設などのクラスであり，例えば，ノートパ
ソコン，車，ホテルが該当する．検索対象と評価対象との関係は，instance-of の関係である．

の高い順に結果を表示する．

3.2 抽 出 処 理
抽出処理では，評価視点と評価値は以下のようなパター
ンで出現することを考慮する．

(1)(評価視点) は/が/を/に (評価値)(2)(評価値) (評価視点)：修飾関係

それぞれの場合ごとに，意見文とそれから抽出される
評価値ペアの例を以下に示す．

抽出処理部

がある)

検索処理部

※ 係り受け関係を「⇒」で示す．
意見文

・・・・・
・・・・・・・・・

自然言語検索クエリ

抽出処理
意見文の事実性判定
評判情報抽出
否定表現の処理
不要語の削除(1-1) の場合，(X, Y ) を評価値ペアとする．(1-2) の場
合，(X, Y1 ),(X, Y2 ) を評価値ペアとする．(1-3) の場合，

・・・・
①抽出処理

(X2 , Y ) と (X1 , X2 Y ) を評価値ペアとする．(1-4) の場合

要求情報

は，(X2 X1 , Y1 ), (X2 , Y2 ) を評価値ペアとする．(X1 , Y1 )（評価視点，評価値）

…

評判情報

を抽出すると，上記の例の場合，(料理, おいしい) という評価値ペアが抽出できるが，「レストランの料理」という（評価対象，評価視点，評価値）②マッチング処理
検索結果

意味を含めるために，(レストラン-料理, おいしい)，(レ

１．商品Ｍ
２．商品Ｂ

ストラン, ある) という評価値ペアを抽出する．

②索引付け処理…

索引ファイル（転置ファイル）③スコアリング処理

索引付け処理部

次に，(2) のパターンを考える，X を評価視点を含む
文節，Y を評価値を含む文節とすると，(2-1) Y ⇒ X(例: おいしい料理)図 2 本システムの構成というパターンが考えられ，(X, Y ) が評価値ペアとなる．

(1) の場合(i) 「フロント係の方の対応が非常に良い」⇒(フロント-対応, 非常-良い)(ii) 「朝食バイキングがおいしかった」⇒(朝食-バイキング, おいしい)(1) のパターンの場合は，例が示すように，評価視点の文節が評価値の文節に係る関係にある．

これらのパターンにより「フロントは対応が親切で，きれいな部屋も満足でした．
」という意見文を解析すると，以下のパターンが適用される．
X1 ⇒ (X2 ⇒ Y1 ):パターン (1-3)

X3 ⇒ Y3:パターン (1-1)

Y2 ⇒ X3:パターン (2-1)
すなわち，「フロントは X1 ⇒(対応が X2 ⇒ 親切で Y1 )，(きれいな Y2 ⇒ 部屋も X3 ) ⇒ 満足でした．Y3 」となる．

(2) の場合(i) 「すてきなサービスでした」⇒(サービス, すてき)(ii) 「豪華な朝食がよかった」⇒ (朝食, 豪華),(朝食, よい)(2) のパターンの場合は，例が示すように，評価値の文節が評価視点の文節に係る関係にある．
それぞれのパターンごとに，以下に示すようなルール
化ができる．

• 「は/が/を/に」を含む文節が評価視点となり，その文節の係り先である文節が評価値である．

• 評価値を含む文節の係り先が評価視点の文節である．
本研究では，これらのパターン (1)，(2) を拡張して評価
値ペアを抽出する．
まず，(1) のパターンを考える．係助詞や格助詞を含む評価視点となる文節を X ，その文節の係り先の評価値となる文節を Y とする．
「の (名詞-連体化)」を含む文節
が X に係る場合，この文節も X に含め，X 以降の Yに係る文節も Y に含めるとする以下のパターンとして形式化できる．

(1-1) X ⇒ Y(例: 夕食が ⇒ おいしい．)(1-2) (X ⇒ Y1 ) ⇒ Y2
(例: (部屋が ⇒ 広いのが)⇒ 良かった．)(1-3) X1 ⇒ (X2 ⇒ Y )(例: 部屋は ⇒ (風呂が ⇒ 広い．)
(1-4) ((X1 ⇒ Y1 ) ⇒ X2 ) ⇒ Y2
(例: ((料理が ⇒ おいしい) ⇒ レストラン) ⇒上記のパターンより，以下の評価値ペアが抽出される．
(X1 , X2 Y1 )，(X2 , Y1 ):パターン (1-3)(X3 , Y2 ):パターン (1-1)(X3 , Y3 ):パターン (2-1)
これらの評価値ペアは，(フロント, 対応-親切)，(対応,親切)，(部屋, きれい)，(部屋, 満足) に相当する．

3.2.1 前 処 理
係り受け解析と文の節分割
まず，意見文を係り受け解析し，次に，主題が異なる
節を分割するために，係助詞が両側の節に含まれる節境
界で節を分割する．連用形，連用テ接続，接続助詞を節境界候補とする．
要望文の除去「〜して欲しい」「〜と望ましい」「〜ば嬉しい」などの期待や願望，依頼などの要望表現を含む要望文は，著者が意図する意味や目的を考慮する必要があるので，今回は抽出対象とせず，これらの文を意見文から除いた．
要望文を含む文であるかどうかは，要望表現が含まれているかどうかにより判定した．表 1 に要望表現の例を示
す．
「仮定形」や「命令形」の形態素が含まれる文，もし
くは，
「のに」，
「たら」，
「たい」などの表現が含まれる文を要望文であるとする．

3.2.2 抽 出 処 理
上述した以下の 5 つの抽出パターンにより，意見文から評価値ペアを抽出する．

(1)

X⇒Y

表 1 要望表現の例

意見文

フロントは対応が親切で，部屋はきれいで満足でした．

要望表現 (一部)ば（接続助詞），か (終助詞)，？(記号)仮定形，命令形
のに，たら，たい，ても，べき，もっと欲しい，してください

フロントは対応が親切で，部屋はきれいで満足でした．
主題が異なる節で分割

フロントは対応が親切で，部屋はきれいで満足でした．

すべての節で分割(2)(X ⇒ Y1 ) ⇒ Y2

(3)

X1 ⇒ (X2 ⇒ Y )(4)((X1 ⇒ Y1 ) ⇒ X2 ) ⇒ Y2

(5)

Y ⇒X

フロントは
部屋は
対応が
パターン(1)
適用

きれいで満足でした．

親切で，パターン(1)適用

前処理で分割した節内で，これらのパターンを適用す
フロントは

部屋は

る．まず，この節を，さらに前処理の節境界候補で分割する．次に，(1)〜(4) のパターンを適用し，最後に (5)のパターンを適用する．

部屋はパターン(2) 対応が
適用
親切で，

きれいで

満足でした．
パターン(1)適用(1)〜(4) のパターンを適用する方法について述べる．
最初に (1) のパターンを適用し，さらに (2),(3),(4) のパ

評価値ペア
評価値ペア (フロント,対応-親切),(対応,親切),(部屋,きれい),(部屋,満足)

ターンを適用する．まず，各節内で，名詞もしくは未知

図3

抽出処理例

語と格助詞もしくは係助詞を含む文節の中で最も右側にある文節を X1 とする．この文節 X1 に対して，最も距処理をする．否定表現を「ありません」,「ない」,「な離の近い係り受け関係にある文節 Y1 に対して (1) のパ

かった」,「ません」，「不 (接頭語)」とし，これらの表

ターンを適用する．次に，(2)〜(4) のパターンを適用す

現が評価値に出現する場合，以下のように評価値を反転る．Y1 に「の (名詞-非自立)」と格助詞か係助詞が含まする．

れており，係り先の文節があればその文節を Y2 とし，パ

• 「雰囲気は悪くありませんでした」⇒ (雰囲気,*悪い)ターン (2) を適用する．名詞か未知語，かつ，格助詞か• 「対応は不十分でした」⇒ (対応,*十分)

係助詞を含む文節が左側にあるかを探す．あれば，X2 と(*は否定であることを表す)

する．X2 と Y1 が係り受け関係にあれば，パターン (3)

この処理により，例えば「十分でない」「十分ではありを適用する．X2 が X1 と X2 の間の文節に係り，さらにません」「不十分だ」という評価表現を同じ評価値としてその文節が X1 に係っていれば，その文節を Y2 とし，パ扱うことができる．

ターン (4) を適用する．

(1)〜(4) のパターンを適用した後，(5) のパターンを

不要語の除去適用する．(1)〜(4) のパターンで抽出した評価視点 X と評価視点，評価対象の形態素列を，名詞，形容詞，動

形容詞や動詞，助動詞が含まれる文節 Y が名詞や未知語

詞，副詞，未知語のみ（自立語）とし，それ以外の助詞，が含まれる文節 X に係る場合に対して適用する．Y に副助動詞，非自立語などの形態素を除去する．さらに，「方」，

詞が含まれる文節が係る場合はその文節も Y に含める．

「こと」，
「もの」，
「思う」，
「考える」「する」などの形態

節内に格助詞や係助詞が存在せず，上記のパターンを素も除去する．不要語除去の例を以下に示す．不要語に適用できない節がある．これらの節の場合，節を越えて係り元の文節が格助詞，係助詞を含んでいれば，その文節を X とし，パターン (1) を適用する．
抽出処理例を図 3 に示す．
「フロントは対応が親切で，該当する助動詞と形態素「方」を除去している．

• 「料理はおいしかったです。」⇒ (料理, おいしい-た-です)⇒ (料理，おいしい)

部屋はきれいで満足でした．
」という文に対して前処理• 「フロントの方の対応は最高でした。」

をし，主題が異なる節境界で分割する．次に，すべての⇒ (フロント-方-対応, 最高-です-た)

節境界で分割し，左側の節に対してパターン (1) を適用し，さらにパターン (2) を適用する．右側の節に格助詞⇒ (フロント-対応, 最高)

3.3 索引付け処理や係助詞が存在しないので，節を越えて係り元が格助詞

評判情報を高速に検索するために，情報検索の分野でや係助詞を含む節を探し，パターン (1) を適用する．最

一般的な転置ファイルによる索引付けをする．転置ファ

終的に，(フロント, 対応-親切),(対応, 親切),(部屋, きれ

イルの構成を図 4 に示す．評価値ペアファイルは評価視い),(部屋, 満足) という評価値ペアが抽出される．

点，評価値と参照ファイルへのポインタを保持している．

3.2.3 後 処 理
否定表現処理
評価値に否定表現が含まれる場合は評価を反転させる

参照ファイルは，意見文の番号と意見文中の評価値ペアの位置情報を保持する．

Score(Q, Oi ) =評価値ペアファイル
評価視点

評価値

：
料理
：

：
おいしい
：

料理-味
：

おいしい
：

ポインタ

∑

P Fij · IOFj

Pj ∈Q

IOFj = log(
P Fij =

1
+ 1)
OFj

∑

参照ファイル

pfjki × c rate(j, ki )Pk ∈Oii

意見番号, 位置, 意見番号, 位置, ・・・

OFj :クエリ中の評価値ペア Pj との一致率が 0 より

pfjki :

評価値ペア Pki が評価対象 Oi に出現する頻度大きい評価値ペアが出現する評価対象数
意見文

料理が
図 6 スコア計算式

おいしい

・・・
ホテルC
図4

{
c rate(i, j) =

ホテルE

ホテルA

るが，クエリ中の評価値ペア Pj と完全に一致する Oi の

転置ファイルの構成

評価値ペアの頻度に加え，部分一致となる評価値ペアもEOPmatchmatch
× EVEV
EOPallall(?)

考慮することが望ましい．そのため，一致率と各評価値

0(otherwise)

ペアの頻度との積を加えることにより P Fij を計算する．

? 要求情報の評価値における末尾の形態素が評判情報の評価値
中に存在

4. 検 索 実 験
前節までの手法により試作したシステムの検索精度を評価する．

EOPmatch :評価視点中の形態素一致数

EOPall :評価視点中の全形態素数 ∗EVmatch :評価値中の形態素一致数

EVall :

評価値中の全形態素数 ∗∗ 要求情報と評判情報のうち形態素数が多い方の形態素数を適用する
図 5 一致率の計算

4.1 実 験 方 法
本研究では，ホテルドメインに関する意見文を Web
サイト☆ から取得して，実験に用いた．Web ページから意見に該当する箇所を抽出し，CaboCha☆☆ で係り受け解析したものを用いた．実験で使用した意見文書の数は9000(30 ホテル，各 300 意見文書) である．
検索精度を評価するために，検索システムは検索クエ

3.4 検索処理部

リに対して意見文書を返すシステムであるとし，検索ク

検索処理ではまず，本抽出手法と同様の処理を検索ク

エリにより検索された意見文書集合の精度を求めた．つエリに対して行い，要求情報を抽出する．これらの要求

まり，あるクエリに対する検索結果の全意見文書の集合

情報における評価値ぺアと各評価対象における評価値ペ

を A，A の中で検索クエリと関連のある意見文書の集合

アとを一致率により対応付ける．評判情報を用いてスコを B とすると，精度は |B|/|A| で求めることができる．

ア計算し，評価対象をスコア順に表示する．以降，マッ

表 2 に示す 10 個の検索クエリを設定し，各クエリに対チングとスコアリング手法について説明する．

する意見文書の精度と，これらの平均精度を求めた．平3.4.1 マッチング

均精度とは，各クエリに対する精度の平均値である．ま

要求情報の評価値ペアと評判情報の評価値ペアとを一た，各クエリに対する文書との一致率を求めた．検索ク

致率により対応付ける．一致率を，図 5 に示す式を計算

エリから抽出される評価値ペアと検索された文書の評価することにより求める．要求情報の評価値ペア Pi と評

値ペアの一致率が 0.5 以上，0.3 以上，0.2 以上，0.1 以

判情報の評価値ペア Pj との一致率は，評価視点中の全上，及び，0 より大きい意見文書を求め，これらの文書

形態素数において形態素が一致している割合と，評価値が検索クエリとどれだけ一致しているかを人手により求中の全形態素数において形態素が一致している割合の積

めた．

により計算される．ただし，全形態素数は要求情報と評

4.2 実 験 結 果

判情報のうち，形態素数が多い方の形態素数とし，評判表 3 に実験結果を示す．(1)〜(9) のクエリに対する検情報の評価値にこの形態素が含まれることを必須とする．

索精度は一部を除き，どの一致率に対しても 90% 以上

一致率を導入することの利点は，評判情報と要求情報を維持しているが，(10) のクエリに対する精度は 50%との部分一致により対応がとれる点と，かつ，どれだけ程度にとどまっており，他のクエリと比較してかなり精一致しているかという程度を知ることができる点にある．

度が低かった．検索クエリに対して，それぞれの一致率

3.4.2 スコアリング
スコア計算の方法を図 6 に示す．式の P Fij , IOFj は

tf · idf 式のそれぞれ tf, idf に相当する．また，P Fij は，評価対象 Oi の評価値ペアの出現頻度とみなすことができの範囲での精度を見ると多少変動はあるものの，それぞ☆

楽天トラベル「お客さまの声」
http://travel.rakuten.co.jp/auto/tabimado bbs top.html☆☆
http://chasen.org/ taku/software/cabocha/

表2

実験に用いた検索クエリ

検索クエリ

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

部屋がきれい立地条件が非常に良い
フロントの対応がよい
駅から近い
大浴場がある
コンビニがあって便利
インターネット接続ができる
アメニティが充実し満足できる
朝食が無料で，宿泊料金が安い
値段の割にサービスがよい

念だったことを示している．
次に，判定がどちらとも取れるが，正解とした例である．

(e) 部屋の掃除もきれいで((1) 部屋がきれい)(f ) 部屋の内装がきれい((1) 部屋がきれい)
これらは，評価視点「部屋」よりさらに具体的な評価視
点「掃除」，「内装」が「きれい」であると判断し，正解とした．
意見文書に対する平均検索精度が 91.9% であったので，評価対象を検索するタスクにおいても高い精度を期れの一致率に対する平均精度は 92% 前後とほとんど変待できる．検索においては再現率も重要な課題であるの化しておらず，一致率と精度との関係はあまり見られなで，再現性がどの程度であるかを分析していきたい．

かった．

4.3 考

察

すべての一致率に対して平均精度が 92% 前後と，比較的高い精度を維持できた．クエリに関連する意見文書
が高い精度で検索されていることを示している．

5. 関 連 研 究
評判情報検索，及び，評判情報抽出における関連研究との比較を以下に示す．

5.1 評判情報検索

当初は，一致率に閾値を設けて検索することが必要だ

立石ら2) は，抽出した評判情報を用いて商品の評判情と思われたが，実験結果では一致率が精度に与える影響

報を検索するシステムを提案している．この研究では商はほとんど見られなかったので，閾値を設けず，マッチ

品名をクエリとしており，本研究の目的である商品などした意見文書のすべてに対して検索を行うのがよいといの対象を検索するシステムとは異なる．矢野ら10) は，抽える．

出した評判情報と事前に与えられた個人の嗜好情報をも(10) のクエリに対する精度が他のクエリに対して低下とに店舗の評価度を求めている．blog を対象にした，評した原因は，「値段の割によい」というニュアンスがうま

判情報検索システム11),12) も提案されており，ある商品

く検索できなかったことによる．つまり，クエリ中から名を入力すると，意見のポジティブとネガティブの割合

は (値段-割, サービス-よい),(サービス, よい) という評価や，評価値のリスト，また，ポジティブ，ネガティブで値ペアが抽出されるが，(サービス, よい) が出現する意

出現しやすい商品の属性 (商品のある側面) を表示する．

見文の方が圧倒的に多く，この評価値ペアが優先的に検いずれも本研究のような，商品などの評価対象を検索

索されてしまうからである．このような「ある条件下でするシステムとは異なり，各商品の評判を検索するシスの評価」というような構造的な意味を考慮して検索する

テムである．

方法を考える必要がある．

5.2 評判情報抽出

検索に失敗した他の要因を調べた結果，形態素解析やHu ら5) は，高頻度の名詞句を連想ルールマイニング

係り受け解析による失敗と，評価視点に複数の形態素がにより抽出，評価視点とし，評価値は評価視点と隣接す存在する場合に失敗してしまう場合が多かった．後者のる形容詞としている．Posesu ら4) は，評価視点候補を名例を以下に挙げる．

詞句とし Web PMI により判定をし，さらに評価値を依(a) フロントの方も感じがよかったです

存構造ルールから抽出している．

(クエリ (3): フロントの対応がよい)(b) フロントの雰囲気もとてもよく立石ら3) は，小規模の評価視点の辞書・評価値の辞書から共起パタンを用いて人手でブートストラッピング的(クエリ (3): フロントの対応がよい)に双方の辞書を増やすという方法を行っている．これら(c) 冷蔵庫の飲み物の料金は安かったですがの辞書を用いて係り受け関係を利用した抽出パタンによ(クエリ (9): 朝食が無料で，宿泊料金が安い)(d) このホテルのフロントの方の対応がよかったとあり評価視点と評価対象の同定をしている．
本研究では，評価視点と評価値をペアも抽出しており，りましたので期待していた分，残念でした

評価値が評価視点と評価値を含むような階層構造として(クエリ (3): フロントの対応がよい)いる．この手法により，検索における再現率の向上や構評価視点は「フロントの対応」についてであるが，(a) は「フロントの感じ」が評価視点となり，(b) では「フロントの雰囲気」が評価視点となりいずれも失敗とした．(c)

造的な意味を反映した検索ができると考える．

6. お わ り には宿泊料金とは関係がなく，明らかに間違いである．(d)

本論文では，意見文から評判情報を抽出し，これらのは，他の人の意見を引用している部分であり，実際は残評判情報と自然言語クエリから抽出した要求情報とを対表3

表 2 の 10 個の検索クエリに対する実験結果

クエリ

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

(8)

(9)

(10)

平均

精度

100%

100%

100%

98.2%

98.3%

98.2%

84.6%

100%

99.0%

40.0%

91.8%

(一致率 ≥0.5) (192/192)(95/95)(36/37)(111/113)(122/124)(109/111)(11/13)(74/74)(98/99)(8/20)

95.4%

100%

95.4%

98.2%

96.9%

97.6%

89.5%

98.8%

98.1%

48.0%

(一致率 ≥0.3) (201/202)(99/99)(42/44)(112/114)(128/132)(123/126)(17/19)(82/83)(105/107)(12/25)

精度
精度

99.5%

99.5%

94.2%

98.5%

96.3%

95.6%

94.4%

98.9%

98.4%

51.9%

(一致率 ≥0.2) (206/207)(218/219)(65/69)(137/139)(130/135)(130/136)(34/36)(89/90)(124/126)(14/27)

精度

99.0%

99.6%

95.0%

98.6%

96.4%

94.6%

93.6%

95.7%

98.5%

50.0%

(一致率 ≥0.1) (208/210)(224/225)(77/81)(141/143)(132/137)(141/149)(44/47)(88/92)(132/134)(14/28)

精度

99.0%

99.6%

94.0%

97.9%

96.4%

94.0%

93.9%

95.7%

98.5%

50.0%

(一致率 >0)(209/211)(225/226)(79/84)(141/144)(132/137)(142/151)(46/49)(88/92)(134/136)(14/28)

応させることにより評価対象を検索する方法を提案した．
本手法を実装した意見文書を検索するシステムは，検索クエリと関連した意見文書を高い精度で検索することができることを確認した．これは，検索システムが高い精度で評価対象を検索できる可能性があることを示唆する．
今後の課題は，自然言語クエリに対する類似意見や反対意見も考慮して検索することである．類似意見から抽出した評判情報や反対意見から抽出した評判情報も含めてスコアリングすることを検討する．また，再現率の評価と，従来の評判情報抽出との比較も検討する必要がある．

参 考

文 献

1) 小林のぞみ, 乾健太郎, 松本裕治: 意見情報抽出のための評価対象・評価視点間の関係同定, 言語処理学会第 12 回年次大会論文集, pp.65-68 (2006).
2) 立石健二, 石黒義英, 福島俊一: インターネットからの評判情報検索, 情報処理学会研究報告, NL-144,
pp.75-82 (2001).
3) 立石健二, 福島俊一, 小林のぞみ，高橋哲朗，藤田篤，乾健太郎，松本祐治: 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).
4) Ana-Maria Popescu, Oren Etzioni: Extracting
Product Features and Opinions from Reviews,
Proceedings of Joint Conference on Human Language Technology (HLT) and Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing(EMNLP) (2005).
5) Minqing Hu and Bing Liu: Mining opinion features in customer reviews, Proceedings of the
19th National Conference on Artiﬁcial Intelligence (AAAI), pp.755-760 (2004).
6) Kanayama, H. and Nasukawa, T.: Deeper Sentiment Analysis Using Machine Translation Technology, Proc. of 20th International Conference on
Conputational Linguistics (COLING), pp. 494500 (2004).
7) 藤村滋, 豊田正史, 喜連川優: 文の構造を考慮した
評判抽出手法, DEWS2005, 6C-i8 (2005).
8) 鈴木泰裕, 高村大也, 奥村学: Weblog を対象とした
評価表現抽出, 人工知能学会セマンティックウェブとオントロジー研究会 (SIG-SW & ONT) (2004).

91.8%
92.7%
92.1%
91.9%

9) 小林のぞみ, 乾健太郎, 松本裕治: 意見情報の抽出/
構造化のタスク仕様に関する考察, 情報処理学会研究報告, NL-171, pp.111-118 (2006).
10) 矢野宏美，目良和也，相沢輝昭：嗜好を考慮した
評判情報検索手法，情報処理学会研究報告, NL164,
pp.165-170 (2004).
11) blogWatcher, http://blogwatcher.pi.titech.ac.jp/
12) 奥村 学, 南野 朋之, 藤木稔明, 鈴木泰裕: blog ページの自動収集と監視に基づくテキストマイニング, 人
工知能学会第６回セマンティックウェブとオントロ
ジー研究会, SIG-SWO-A401-01 (2004).