第13回 日本感性工学会春季大会
2018.3.27–28@ 名古屋大学

WC1-11

テキストマイニングを用いた感性評価モデルの構築
Text Mining Approach for Modeling of Kansei Evaluation（キーワード：印象評価，テキストマイニング，レビューテキスト，LDA）（Keywords: Impression Evaluation, Text Mining, Review Texts, LDA）
山田篤拓，橋本翔，長田典子（関西学院大学）
１． 背景・目的続く単語と連結させる．また，商品レビューや大規模なコンテ

感性工学の研究において，特定ドメインの印象軸であるインストなどの審査コメントの自由記述文は，不特定多数のユーザデックス作成，および各刺激サンプルの印象軸上の得点であるが記述するため，表記ゆれが多く発生する状況にある．表記ゆメトリック作成によって，物の感性的な特徴を説明するのに十れはノイズとなり得るため，その解決策として，形態素解析器分な特徴空間である感性評価モデルの構築が行われている．しJUMAN[3]の「代表表記」情報を用いてすべての単語に対して表かし多くの研究法はインデックス作成に被験者実験を伴い，時記ゆれの統一を行う．具体的な手順としては，MeCabにより分間や分析にかかる多大なコストが生じている．一方，自然言語割された各単語をJUMANに送り，解析結果の情報に代表表記が処理の分野では，レビューなどのテキストデータからプロダク含まれる場合に，その単語を代表表記に統一する．

トに関する情報を抽出する取り組みが行われてきているが，そ次に評価語の収集は，形態素解析後のいくつかの品詞と，評れらの研究で重要視されてきたのは，レビューが「何について価に関する複数の辞書を用いて，全ての単語から次の条件に当（良く/悪く）」記述されているか，つまり評価対象の識別でてはまる単語を評価語として収集する．各条件は，(1)品詞があった[1]．しかしながら，評価に直接影響を与えるのは，「ど形容詞自立，(2)品詞が名詞の形容詞語幹，(3)評価表現辞書[4]う感じたか」という感性的な印象（感性評価モデルにおけるイに含まれる，(4)日本語評価極性辞書（用言編，名詞編）[4,5]ンデックス）であるため，評価対象に対するインデックスを構中の「評価」の属性が付与されている単語に含まれる，である．

築することは，特定の印象を与えることを狙ったプロダクトのデザインにおいて有用である．
そこで本研究では，大規模レビューデータから特定のドメイ次に評価語の選定について述べる．評価表現には評価対象に対する評価者の感情や感情を表す行為を示す表現である「内評価」と，評価対象の特徴を表す表現である「外評価」という2ンに対するインデックスを作成する手法を提案し，従来のレビつのカテゴリが存在する[6]．本研究では評価対象の与える印ューデータ解析手法と比較することで，提案手法と従来手法の象のトピック抽出が目的であるため，評価者の状態を示す内評差異について論じる．

価の単語は不必要だと考えられる．そのため，評価表現に対し

２． 先行研究て内評価/外評価の属性が付与されている日本語評価アプレイ

レビューデータからトピック抽出をしている研究としては，ザル辞書[7]を用いて，収集した評価語のうち内評価の属性が金兵らが，商品レビューから自動的に商品ジャンルごとの評価付与されていない評価語のみを選択する．また極端に頻度の高軸を構築する手法を提案している[1]．彼らの手法では，まずい/低い単語の存在はノイズとなるため，50%以上のプロダクト「良い」や「満足」など少数の肯定/否定表現を定義し，そののレビューに存在する評価語と0.1%以下のプロダクトのレビ周辺情報から評価表現辞書の構築を行う．次に評価表現に係るューにしか存在しない評価語は取り除く．

主節を特徴語として抽出する．そして特徴語間の距離を評価表

最後に評価語空間の推定について述べる．評価語空間の推定

現と特徴語の組み合わせによって定義し，K-means法を用いたには，テキストデータのクラスタリングに広く用いられるLDAクラスタリングによって評価軸を構築する．彼らの研究におけの拡張版であるHDP-LDA[8]を用いる．LDAではあらかじめ分析る評価軸は，評価に影響する要因となり得るプロダクトの機能者がトピック数を定める必要があるが，HDP-LDAではトピックや性能，用途に関する軸であり，ユーザがプロダクトに対して数が自動で決定されるという利点がある．事後分布の近似手法

感じる印象に関する軸ではない．

としてはCGS法を用いて，サンプリング回数は500回とする．ハ

３． 提案手法

イパーパラメータは，α=2.0，β=0.3，γ=0.01 とする．

本研究では前処理，評価語の収集，評価語の選定，評価語空間の推定の4つの手順を踏み，インデックスの作成を行う．
はじめに解析の前処理として形態素解析，表記ゆれの統一を

４． 腕時計のレビューデータ解析と先行研究との比較
本章では提案手法を金兵らの先行研究で用いられたデータに適用し，その結果を比較し考察する．

行う．形態素解析にはMeCab[2]を用いて，名詞，動詞，副詞，使用データは，先行研究と同じ楽天株式会社が提供する公開形容詞，連体詞，接頭辞を用いる．また各単語を原型に変換し，データセットである「みんなのレビュー・口コミ情報」の腕時

名詞のナイ形容詞語幹は，直前の単語を連結し，接頭詞は次に計に対するレビューデータのうち，2010年から2013年までの〒669-1337, 兵庫県三田市学園 2-1 関西学院大学, 079-565-7874, nagata@kwansei.ac.jp

表 1 腕時計の商品レビューに対する先行研究の評価軸構築結果と本研究のインデックスの作成結果の比較
ラベル
価格
文字盤
外装
先行研究

つけ心地
品質

本研究音
プレゼント
重厚な高級感
丁寧で迅速
値段相応
軽くて見やすい
見づらい
子供用にタフで丈夫
上品で素敵
おしゃれでカラフル
アンティーク
軽くて子供に合う
面白くて変わった
目覚ましに便利
高度で本格的―
無骨でタフ

軸/トピックを構成する重要単語
お値段，価格，値段，金額，とこ，送料，種類，カラーバリエーション
針，見た目，ケース，大きさ，箱， 文字盤，画面，日付，形，色合い
バンド，ベルト，部分，液晶，本体， 最初，作り，厚み，革，仕上げ
重さ，付け心地，安っぽさ，装着感，つけ心地，説明書，手間，チタン，使用感，返信，重量
使い勝手，質，質感，評判，フィット感，使い心地，品質，重量感，コストパフォーマンス，性能，相性，視認性，精度
音，動作音
主人，子供，人，デザイン性，娘，モデル，息子
高級だ，重い，重厚だ，質感，非常だ，シッカリ
丁寧だ，迅速だ，素敵だ，最高，おしゃれ，カジュアルだ
安っぽい，相応，おしゃれ，堅い，ビックリ，違う
軽い，見易い，薄い，簡単だ，正確だ，不要だ
ライト，見難い，暗い，カッコイイ，見辛い，問題ない
子供，タフだ，丈夫だ，迅速だ，丁寧だ，お買い得
上品だ，素敵だ，小さい，華奢，可愛らしい，長い
見易い，子供，違う，カラフルだ，汚れる，おしゃれアンティーク，ダーク，ナチュラルだ，馴染む，堅い，違う
軽い，子供，邪魔，小さい，合わせる，違う
面白い，おしゃれだ，変わる，珍しい，光る，明るい
目覚ましい，スッキリ，気付く，便利だ，悪い，浅い
高度，本格，ハイだ，落ちる，満載，締める
ワイドだ，無垢だ，平均，潤滑，最良だ，真剣
タフだ，無骨だ，剛健，正確だ，質実だ，黄色

3年間分のレビューを使用し，先行研究と同様に「レビュータことが期待される．

イトル」と「レビュー内容」を連結させて1つのレビューとして扱った．その結果，レビュー数は203,086件，総単語数

参考文献
[1]

4,514,325，総語彙数は19,689語となった．

ューを利用したジャンル毎の評価軸の自動構築とその応評価語の収集・選定の結果，評価語として収集された単語は3,097語となり，そのうち内評価の単語は493語，インデックス用, DEIM Forum, 2016.
[2]の作成に用いる内評価でない評価語は2,604語となった．

Analysis, Proceedings of EMNLP 2004, pp. 230–237, 2004.
[3]

term-score上位6語，および比較対象として先行研究の結果をKurohashi, S.: Improvements of Japanese morphologicalanalyzer JUMAN, Proceedings of the Workshop on Sharable

表1に示す．ラベルは軸/トピックを構成する重要単語から解釈して付与した．表からわかるように，従来手法ではそのドメイ

Kudo, T., Yamamoto, K., & Matsumoto, Y.: Applying
Conditional Random Fields to Japanese Morphological

これらのデータをもとにインデックスを作成した結果，15のトピックが抽出された．それらのトピックと各トピックの金兵裕太, 沼尾雅之.: ネットショッピングサイトの商品レビ

Natural Language Resources, pp. 22–28, 1994.
[4]小林のぞみ, 乾健太郎, 松本裕治, 立石健二, & 福島俊一:

ンにおいて「ユーザが何について評価しているか」を示してい意見抽出のための評価表現の収集, 自然言語処理, 12, 3,るのに対して，提案手法では「どう感じたか」という感性的なpp.203–222, 2005.

印象が抽出されていることがわかる．このような対象の与える[5]

印象のパターンは従来法では得られなかった知見である．これ
らの手法を組み合わせることによって「何についてどう感じた東山昌彦: 述語の選択選好性に着目した名詞評価極性の獲得, 言語処理学会 第14回年次大会, 2008.

[6]

佐野大樹: 『日本語アプレイザル評価表現辞書（態度表現か」がより明確になるため，テキストデータからの感性情報の編）』の構築〜評価の多様性を捉えるための言語資源の開抽出に有効であると考えられる．

発〜, 言語処理学会 第17回年次大会発表論文集,

５． まとめ
本研究は大規模レビューデータからインデックスを作成すpp.115–118, 2011.
[7]-JAppraisal 辞書 ver1. 言語資源協会, 2011.

るために，複数の辞書を用いて評価語を収集・選定し，HDP-LDAを用いて評価語空間の推定を行った．その結果，先行研究とは

佐野大樹: 日本語アプレイザル評価表現辞書-態度評価編[8]Teh, Y. W., Jordan, M. I., Beal, M. J., & Blei, D. M.: Sharing

異なったインデックスを作成することができ，それらのトピッ

Clusters among Related Groups: Hierarchical Dirichlet

クの有用性が示唆された．従来手法のような評価対象のトピッ

Processes, Advances in Neural Information Processing Systems

クと本手法の印象評価のトピックを組み合わせて考察するこ17, pp. 1385–1392, 2005.とで，レビューデータからより詳細な感性情報の抽出ができる〒669-1337, 兵庫県三田市学園 2-1 関西学院大学, 079-565-7874, nagata@kwansei.ac.jp