DEIM Forum 2014 B5-5

閲覧者にとって有用性の高い Web ユーザレビューランク付け手法の検討
河中 照平†

井上 潮‡‡東京電機大学工学研究科 〒120-8551 東京都 足立区千住旭町 5 番
E-mail: †12kmc13@ms.dendai.ac.jp, ‡inoue@c.dendai.ac.jp
あらまし 既存のインターネット通販サイトの多くは、他の閲覧者の評価の高いレビューを推薦している。しかし、レビューの用途は人それぞれであるため、閲覧者が求めていないレビューが推薦されてしまう場合があり、閲覧者の負担になっている。本研究では、係り受け解析と自作した評価項目辞書を用いてレビューから評価項目に関連する情報を抽出し、閲覧者が求める評価項目が多く含まれるレビューを優先的に推薦する手法を提案する。
Amazon.com のレビューを用いて評価実験を行った結果、提案手法によって閲覧者が読まなければならないレビュー数を大幅に削減できることを確認できた。
キーワード 自然言語処理,情報推薦,ランク付け

1. は じ め にこの手法を用いることで、閲覧者ごとにコンピュー商品に対するユーザレビューは様々な利用者の立タが求めている評価項目を判断するため、既存の手法場からの意見・評価・感想が得られるため、企業が出よりも閲覧者の求める評価項目が含まれたレビューがす情報では得られない有用な情報を得ることができる。

届きやすくなり、閲覧者にかかる負担が軽減される。

一方でユーザレビューは多様であるため、質の良いも以 前 の 研 究 [1] で は 既 存 の 評 価 属 性 辞 書 を 用 い て ユのと悪いものが混在している。レビューの多さと信頼ーザモデルを構築する手法を提案し、使用する係り受性の低さから、閲覧者がレビューの有用性を判断するけ解析器の選定と、一文分割手法の提案を行った。 本必要があり、それが閲覧者の負担になっている。

研究では提案手法を一部変更し、閲覧者の求める情報既存のインターネット通販サイトの多くは、他の閲覧者の評価の高いレビューを優先的に表示する、サイがどういったものかを仮定して、実際に提案手法が既存の手法より優れているかどうかを評価した。

ト側が規定し、レビュアーが設定した各評価項目の値でソートする、といった手法を取っている。 しかし、レビューの用途は人それぞれであるため、閲覧者個人

2. 関 連 研 究
小 林 ら [2]は レ ビ ュ ー に 対 し て 自 然 言 語 処 理 を 施 し 、が求めている情報と照らし合わせたレビューを優先的

単語の並びからタグ情報を文節に付加し、タグ情報のに表示、推薦をしない限り、閲覧者が求めていないレ並びから、レビュー自体に有用な情報が含まれているビューが優先的に表示されてしまう。そのため、閲覧かどうかを判定させる。これにより、有用な情報が含者自らが多くのレビューを読む必要があり、それが閲まれていないレビューの判別が容易になり 、閲覧者へ覧者の負担になっている。

か か る 負 担 を 減 ら す こ と が で き る 。し か し こ の 方 法 は 、そこで本研究では、閲覧者が読まなければいけないレビューの量を減らすことで、レビュー閲覧者にかかる負担を減らすことを目的とする 。

閲覧者に必要な情報が手に入るとは限らないという問題を抱えている。
平 山 ら [3] は 評 価 の 基 準 と な る 評 価 属 性 、 評 価 属 性

既存の手法は閲覧者の求める情報と照らし合わせとそれらの関係、評価の好不評（極性）をレビュー集ていないことから、この閲覧者の求める情報をコンピ合全体から抽出して可視化するシステムを構築するこュータに判断させることで、この問題を解決しようととで、閲覧者の商品レビューの閲覧を支援している。

考え、本論文でその手法を提案する。また、閲覧者のシステムを使うことで、商品の特徴が容易に掴める一求めている情報は既存の手法が用いてい る評価項目で方、逐一システムに商品以外にも見たい部分を要求すあると仮定した。

る必要がある。本研究ではレビュー対象の評価属性の閲覧者の求める評価項目をコンピュータに判断させ、閲覧者の求める評価項目が含まれている順にレビ
ューにランクを付けることで、高ランクのレビューを閲覧者に優先的に表示することで、閲覧者の求める評価項目をすぐに見ることが出来るシステム環境を構築し、閲覧者にかかる負担を軽減する。

抽出方法の手法を検討するにあたってこの研究を参考にした。

3. 提 案 手 法
3.1 ラ ン ク 付 け 手 法 の 流 れ

閲覧者個人が求めている情報が何かを判断するた
め、閲覧者が有用性判定を行ったレビューから係り受本研究では、まず閲覧者の求める情報をコンピューけ 解 析 を 用 い て 、評 価 属 性 を 抽 出 す る（ 図 1-a）。そ しタが把握する必要がある。設定された評価項目を全てて抽出した評価属性と、自作した評価項目辞書からレ閲覧者が判定している場合と、判定していない場合とビ ュ ー が 持 つ 評 価 項 目 を 抽 出 す る （ 図 1-b）。 さ ら に 、でランクの付け方を変える必要がある。理由として、閲覧者の有用判定結果と照らし合わせ、 閲覧者が求め未判定の評価項目を閲覧者が求めている情報であったている評価項目と、求めていない評価項目を推定する

場合、正しくランク付けが行われなくなってしまうた（ 図 1-c）。閲 覧 者 が 求 め て い る 評 価 項 目 を 多 く 保 有 すめである。

るレビューを高ランクに、閲覧者が求めていない評価

1 つ以上の評価項目が判定されていない場合は、閲項目を多く持つレビューを低ランクにランク付けを 行

覧者の求める評価項目を認識させるために、未判定のう。

評価項目を保持しているレビューを高ランクにランク

コンピュータ側が閲覧者の求める情報を把握する付けを行う。一方で全ての評価項目の判定が済んでいため、数回レビューの有用性判定を行うだけで、同一る場合、閲覧者が求める評価項目を多く保持しているのジャンルであれば求めているレビューが高精度で高レビューを高ランクにランク付けし、求めていない評ランクに設定できるようになる。

価項目を多く保持するレビューを低ランクにランク付けする。
また、全ての評価項目の判定が済んでいる場合のランク付けの際に用いる、閲覧者の求めている情報の推定結果を用いて定義するレビューランクを図 2 に示す。

3.2 1 つ 以 上 の 評 価 項 目 の 判 定 が 済 ん で いない場合のランク付け(a)

1 つ以上の評価項目の判定が済んでいない場合、未判定の評価項目を保持しているレビューを高ランクにランク付けを行うために、以下の順で処理を行う。
1.

未判定の評価項目の保持数が多い順にソートを行う

2.

未判定の評価項目の保持数が同数のレビュー群内で、文字数が少ない順にソートを行う。

未判定の評価項目が多いレビューを高ランクに設定するため、必然的にレビューの分量が多くなるが、(b)

一方で別の閲覧者の評価を用いずに閲覧者の求める情報が届きやすくなるため、既存手法よりも閲覧者に見せるレビューの量が少ない状態で、閲覧者の求める評価項目を持ったレビューを閲覧者に見せることが出来る。

3.3 全 て の 評 価 項 目 の 判 定 が 済 ん で い る 場合のランク付け
全ての評価項目の判定が済んでいる場合、閲覧者が求めている評価項目を多く保有するレビューを高ラン
クに、閲覧者が求めていない評価項目を多く持つレビ
ューを低ランクにランク付けを行うため、以下の処理(c)

図 1.提 案 手 法 に よ る 処 理 の 流 れを行う。

1.

閲覧者の求める評価項目を持つレビュー、閲覧者の求めていない評価項目を持つレビュー、評価項目に分類できる評価属性がないレビューの３つに、レビューを分類する。

2.

閲覧者の求める評価項目があるレビュー群内で、レビューランクの大きい順にソートを行う。

3.

閲覧者の求める評価項目があるレビュー群内で、レビューランクが同数のレビュー群が存在する
場合、そのレビュー群内で文字数が少ない順にソートを行う。

4.

閲覧者が求める評価項目がないレビュー群内で、閲覧者が求めていない評価項目が少ない順にソートする。

5.

(a)

閲覧者の求める評価項目がないレビュー群内で、レビューランクが同数のレビュー群が存在する
場合、そのレビュー群内で文字数が少ない順にソートを行う。

6.

閲覧者の求める評価項目があるレビュー、閲覧者の求める評価項目がないレビュー、評価項目に分類できる評価属性がないレビューの順につなげ、順にレビューにランク付けを行う。
(b)

図 4.ラ ン ク 値 の 規 定 例
3.5 評 価 属 性 の 抽 出 方 法
図 2 ReviewRank の 定 義

評 価 属 性 と は 商 品 の 機 能 や 特 徴 と い っ た 、商 品 を 評 価する上で重要な名詞である。本研究では、この評価属性が閲覧者の求める情報に大きく関わっていると考え、

3.4 閲 覧 者 が 求 め る 評 価 項 目 の 推 定 手 法

閲覧者の求める情報の推定に用いている。

閲覧者の有用性判定を用いて、評価 項目にランク値

こ の 評 価 属 性 の 抽 出 方 法 は 平 山 ら の 研 究 [2]を 参 考 に 、を 付 与 す る 。評 価 項 目 の ラ ン ク 値 は 図 3 の よ う に 決 定

レ ビ ュ ー 文 を 一 文 に 分 割 し た 後 、係 り 受 け 解 析 を 行 い 、する。この際、0 よりランク値が高い評価項目を閲覧

係り先が次に示す品詞である係り元に存在する名詞を者の求める評価項目、低い評価項目を閲覧者が求めて評価属性として抽出する。

いない評価項目と推定する。
図 4-(a)の よ う に 閲 覧 者 が 有 用 、 不 要 と 判 定 し た 場



形容詞合 、図 4-(b)の よ う に 評 価 項 目 に ラ ン ク 値 を 規 定 す る 。



名 詞 ,形 容 動 詞 語 幹

名 詞 ,ナ イ 形 容 詞 語 幹

3.6 レ ビ ュ ー の 一 文 単 位 へ の 分 割 方 法
一般に、係り受けを行う係り受け解析器は受け取った文全てを一文とみなすため、一文に区切ってから係り受け解析に通さないと、二つ以上の文からなる文章を入れた場合には、はじめの文章の最後の単語が本来

図 3.ラ ン ク 値 の 定 義係り受けていない単語に係り受けていると判定されてしまう。Ｗｅｂユーザレビューはすべてのレビュアーが決まった構文でレビューを書いてはいないため、単純に句点だけで区切っただけでは一文として正しく区切ることができない。そのため 、適当な個所で一文にレビューの有用性判定を作成した。

区切ってから係り受け解析器に通す必要があり、一文

レ ビ ュ ー が 10 前 後 付 い て い る 商 品 を 無 作 為 に 4 点として正しく区切る手法を検討する必要がある。その選び、商品についているレビューの有用性判定を用いため、本研究では、正しい一文を係り受け解析器に送て 3 つの評価項目に関する情報を求めている閲覧者がるために、自動でレビューを適当な箇所で分割するプ評価を行った。各評価項目を含むレビューを読むまでログラムを作成した。また、作成した一文分割システに読むこととなったレビューの数を計測する。

ム は 以 下 ４ つ を 仮 切 断 箇 所 と し て 、図 5 の フ ロ ー チ ャートの流れにそって作成した。

5.1. 評 価 項 目 の設 定
商品を選ぶ上で評価項目は多種多様に存在するが、

句点

今 回 の 評 価 で は 価 格 .com[4] お よ び 、 the 比 較 [5] 、 比

2 段の改行

較 .com[6]の 3 つ の サ イ ト を 参 考 に 設 定 し た 。

エクスクラメーションマーク

クエスチョンマーク



今 回 評 価 を 行 っ た ノ ー ト PC ジ ャ ン ル と デ ス ク ト ップ PC の レ ビ ュ ー で は 、 評 価 項 目 は 以 下 の 5 つ を 設 定
し評価属性分類辞書を作成した。
ノ ー ト PC

ディスプレイ

携帯性

性能、パフォーマンス



価格

インターフェース

デ ス ク ト ッ プ PC


性能、パフォーマンス



価格



インターフェース



静音性



保障

この辞書の構築は、レビューから抽出できた評価属性が、どの評価項目に入るかを分類することで構築した 。ひ と つ の 項 目 に つ き 25 以 下 の 単 語 を 設 定 す る だ けで構築可能であり、構築は容易であった。

5.2. 評 価 の際 に使 用 する係 り受 け解 析 機 器
提 案 手 法 で 使 用 す る 係 り 受 け 解 析 は 、以 前 の 研 究 [1]図 5.一 文 分 割 シ ス テ ム の フ ロ ー チ ャ ー ト

で 選 定 し た 結 果 、 Web ユ ー ザ レ ビ ュ ー に 使 用 す る に 当
たっては、形態素の分解に大きな失敗がなく、細かく

5. 評 価分 解 し す ぎ る と い う こ と も な か っ た Yahoo 係 り 受 け 解

本稿では、閲覧者が読むべきレビューがどれくらい析 API[7]を 用 い る も の と し た 。し か し 、 新 た に 検 討 し減ったかを計測する評価実験を行った。既存の手法がた 評 価 属 性 抽 出 手 法 に 用 い る 品 詞 形 態 と Yahoo 係 り 受

1 つ目に閲覧者の求める情報が手に入らなかった場合、

け 解 析 API の 形 態 素 解 析 の 品 詞 形 態 が 違 う た め 、評 価

提案手法がどれくらい見る必要のなかったレビューを属性抽出に用いることは出来ない。そのため、本研究削ることが出来たかで有用か否かを評価する。

で 作 成 し た 一 文 分 割 手 法 で は Yahoo 係 り 受 け 解 析 API、本研究の提案手法の有用性を確認するため、被験者

評 価 属 性 抽 出 に は Cabocha[8]を 用 い る 。にレビューの選択を頼みランク付け手法の評価実験を行った。被験者には各評価項目を求めている閲覧者になった体でレビューの選定をお願いし、評価する商品

5.3. 実 験 結 果
実験を行った結果、多くの評価項目、商品、評価項

図 7.デ ス ク ト ッ プ PC 評 価 結 果

目で有用なレビューを早く見ることができることを確認した。また、既存手法が 4 つ以上のレビューを読む必要がある商品が 2 つある一方で、提案手法では全て6. 終 わ り にの商品で 4 つ以上のレビューを読むことなく、求めてレビュー閲覧者にかかる負担を軽減するため、閲覧いる情報を得ることが出来ることを確認した。 この結者の求める情報をコンピュータに把握させることで、果 を 。ノ ー ト PC 評 価 結 果 を 図 6 に 、デ ス ク ト ッ プ PC

閲覧者の求める情報をすぐに見ることが出来るシステの評価結果を図 7 に示す。

ム環境を構築する手法を提案し、手法の有用性を評価

失敗した商品は、評価項目が最も多いレビューを推した。

薦しているため、求めている評価属性が含まれて居な

今回の評価では、有用なレビューを早く見られるよいレビューを推薦してしまっているため、失敗していうになった項目があることを確認し、4 つ以上のレビる。が、そのレビューは不要と判定されるため、すぐューを読むことなく、求めている情報を得ることが出に判定されていない評価属性が 高ランクに設定される来ることを確認した。そのため、有用性判定の情報がため、求める評価項目が既存手法と比べてすぐに見らな い 段 階 で は 、 既 存 の Amazon 等 が 行 っ て い る 他 の 閲れるようになることが確認できた。

覧者の評価が高い順にソートする手法よりも有用であ

既 存 の Amazon 等 が 行 っ て い る 他 の 閲 覧 者 の 評 価 がることが確認できた。

高い順にソートする手法では、レビューが付いてから他の閲覧者からの評価が付くまでの間は ソートを行うことが出来ないが、本手法は他の閲覧者の評価を必要とせず、閲覧者の求める情報を高ランクに設定できたため、有用であることが確認できた。

図 6.ノ ー ト PC 評 価 結 果

参考

文

献

[1] 河 中 照 平 ,井 上 潮 ,” 個 人 に 対 す る 有 用 性 の 高 いWeb ユ ー ザ レ ビ ュ ー の 推 薦 係 り 受 け 解 析 器 の 比較検討および一文分割手法の検討 ” ,DEIM2013,March2013.
[2] 小 林 大 祐 ,井 上 潮 ,“ ユ ー ザ レ ビ ュ ー 情 報 に お け る
感 情 表 現 の 分 析 方 法 の 研 究 ” ,DEIM 2010 ,March2010.
[3] 平 山 拓 央 ,湯 本 高 行 ,新 居 学 ,佐 藤 邦 弘 ,“ 語の共起と極性に基づく商品レビュー閲覧支援システム”, 情報処理学会研究報
告 ,Vol2012-DBS-155 No3,2021/11/19[4] 価 格 .com, http://kakaku.com/[5] Mecab,http://mecab.googlecode.com/svn/trunk/mecab/doc/index.html[6] The 比 較 , http://thehikaku.net/[7] 比 較 .com, http://www.hikaku.com/[8] Yahoo 日 本 語 係 り 受 け 解 析 API,
http://developer.yahoo.co.jp/webapi/jlp/da/
v1/parse.html[9] Mecab,http://mecab.googlecode.com/svn/trunk/mecab/doc/index.html