DEIM Forum 2014 E6-5

話題に対する多様な感情を含む網羅的検索手法の提案
秦徳明†

若宮 翔子††

河合由起子†
白石

熊本 忠彦†††

張建偉††††

優旗††††† 京都産業大学 〒 603-8555 京都府京都市北区上賀茂本山†† 兵庫県立大学 〒 670-0092 兵庫県姫路市新在家本町 1-1-12††† 千葉工業大学 〒 275-0016 千葉県習志野市津田沼 2-17-1†††† 筑波技術大学 〒 305-0005 茨城県つくば市天久保 4 丁目 3-15
あらまし

本研究では，検索キーワードに対する感情値を抽出するのと同時に，検索ワードと関連性が高く，かつ全ての感情を網羅した検索を実現する網羅的感情検索手法を提案する．我々はこれまで検索結果のタイトルとスニペッ
トから，我々が開発した感情辞書 [1] を用いて感情値という新たな特徴量を抽出し，感情値に基づいたリランキングシ
ステムを提案，実装してきた [2] [3]．リランキングシステムでは検索結果から感情値を抽出し，感情分布をユーザに提示することで，検索キーワードに対するメジャーな感情を把握することができた．本研究では検索キーワードに対するメジャーな感情だけでなく，マイナーな検索など，検索キーワードとの関連性が高いかつ全ての感情を含む Web
ページを発見し，提示する網羅的検索手法を提案する．本論文では，網羅的検索手法を提案し，実装したシステムを
検証する．
キーワード

Web 検索，感情分析，可視化

1. は じ め に
近年，Web の膨大な情報の中から効率良くまた効果的に情報を発見するための技術として，汎用の検索エンジンにより得られた検索結果を分類し提示する研究や，再検索の手間を軽減するインタフェースに関する研究が活発に行われている [4] [5]．
また出現する単語に対する印象や情景，感情などのメタ情報と図1

して抽出し，検索に用いる研究も注目されている [6]〜 [10]．酒

既存検索システム (google)

井らは，文書中の反対語に基づき文脈に依存した評価表現の感情極性を抽出しており [11]，阿部らは，文章や単語に対する「感情」というメタ情報を抽出している [12]．
我々はこれまで検索結果から，我々が開発した感情辞書 [1] を用いて検索キーワードより複数の感情値という新たな特徴量を複数個抽出し，それら感情値の組み合わせに基づき，リランキ
ングシステムや対極性をもつ検索キーワードでのリランキング

図 2 提案検索システム

システム提案し，実装評価してきた [2] [3]．これにより検索キー
ワードに対して世間の大多数が持ったメジャーな感情を把握できた．本研究ではメジャーな感情 (意見) だけでなく，マイナー

情を含むページ集合だけでなく，幅広い感情をもつページ集合を発見することが可能となる．

な感情を含む Web ページを発見することで偏りのない意見提示となる網羅的検索手法を提案する．提案システムでは，検索結果から感情値を抽出し，従来の検索エンジンでの偏った感情
分布（図 1）をもつ検索結果に対してより多くの感情を網羅した分布（図 2）を持つ検索結果をユーザに提供する．感情値は，

2. システムの概要
本システムの処理の流れを図 3 に示す．また，本実験では再検索の際に本来の検索キーワードとの関連性を高めるために再検索には二つの方法を提案する．

楽しい⇔悲しい，嬉しい⇔怒り，のどか⇔緊迫という対極性をもつ 3 軸とする．本研究では，検索キーワードに対する感情値を抽出するのと同時に，検索キーワードとの関連性が高いかつ前に述べた３軸の感情値を網羅するページ集合を取得する．これにより検索キーワードに対する世間の大多数が持つ偏った感(1) ユーザから検索キーワード（例えば，秘密保護法）が与えられる．

(2) ユーザから検索キーワードを受信すると，google の検索

図4

網羅的感情検索結果の提示例

12 個を抽出する．
(5) （4）で得らた検索結果 12 件がもつ特徴語に対して重複が無い様にマージングし，yahoo!API により得られたスコアと idf を掛け合わせたものの数値が高い順にソートを行なう．これにより得られた上位 12 個を網羅的感情語とし再検索のキーワードとして用いる．

(6-a) 本来の検索キーワードの関係性を高めるため（5）で得られた網羅的感情語のみで再検索し，検索結果に検索キー
ワードを含む検索結果の上位 96 件（最大）取得する．

(6-b) 本来の検索キーワードの関係性を高めるため（5）で得られた網羅的感情語を補間語とし，検索結果+網羅的感情
図3

全体の流れ

語で再検索をおこない，検索結果の上位 96 件（最大）を取得する．

API を用いて検索結果を取得する．その後，取得した検索結果の各ページのタイトルと概要であるスニペットを取得
する．

(7) （6-a）または（6-b）で得られた検索結果が持つ感情分布をグラフに表示する．また，検索ランク，タイトル，スニ
ペットをテーブルで表示し，各検索結果に対してグラフと(3) 検索結果のタイトルとスニペットに対して，感情辞書を用

テーブルを関連づけグラフからの選択や気になった検索結

いて感情値を算出し，yahoo!の関連語抽出 API を用いて

果の感情分布を見ることができるページ（図 4）をユーザ

特徴を取得する．

に提供する．

(4) 検索結果数は，3 つの感情軸の組み合わせ (楽しい⇔悲し

本システムでは，再検索を手法として (6-a)(6-b) の二種類をい, 嬉しい⇔怒り)(楽しい ⇔悲しい, のどか⇔緊迫)(嬉しい

提案する．手法 a では網羅的感情語のみで再検索を行ない網羅⇔怒り, のどか⇔緊迫) に対して，4 つの最大最小関係 (最的感情語がもつ感情値分布を優先する方法を提案した．これは，大, 最大)(最大, 最 小)(最小, 最大)(最小, 最小) からなる計手法 b での本来の検索キーワードとの関連性を高めるために検索キーワード＋網羅的感情語で行なうため，再検索での感情値

表 2 感情辞書一例
単語

感情軸 1

1⇔0

楽しい⇔悲しい

初受賞

0.862

1.000

0.808

クッキング

1.000

0.653

0.881

ひなまつり

0.847

1.000

0.977

偽装

0.245

0.075

0.297

網羅した検索結果を取得するために用いる補間語となる網羅的

死刑だ

0.013

0.028

0.000

感情語の抽出法を説明する．

拘束する

0.059

0.103

0.000

結果に検索キーワードの感情値分布に依存することが考えられるためである．

3. 感情値の抽出と網羅的感情語抽出
各検索結果ページに対する感情値の算出法と，多様な感情を

感情軸 2

感情軸 3

嬉しい⇔怒り のどか⇔緊迫

3. 1 感情値の算出
感情値の算出には感情辞書を使用する [1]．感情辞書の作成方

値を説明変数，そのテキストに対し被験者 100 人が与えた 7 段法を以下に述べる．まず，感情軸を構成する感情語群を設定す

階評価値の平均値を目的変数とする回帰分析を感情軸ごとに行る（表 1）．また，IWL と IWR とは感情語群を表し IWL はい，その結果得られた回帰式（3 次関数あるいは 5 次関数）を

表 1 の「楽しい，楽しむ，楽しみだ，楽しげだ」，「嬉しい，喜用いて，感情辞書により算出されたテキストの感情値を補正す

ばしい，喜ぶ」，「のどかだ，和やかだ，素朴だ，安心だ」とし，

IWR は「悲しい，悲しむ，悲しみだ，悲しげだ」，「怒る，憤る，
激怒する 」，「緊迫する，不気味だ，不安だ，恐れる」とする．
次に，6 年分の朝日新聞，読売新聞の記事データ（2002〜2007）

るという手法を提案している．なお，感情値 s(w) は 0〜1 の値をとる．ここで，s(w) が 1 に近い際は「楽しい，嬉しい，のどか」という感情を表し，0 に近い際は「悲しい，怒り，緊迫」という感情を表す．感情辞書の一例を表 2 に示す．この例では，から感情語を含む記事を抽出し，記事に含まれる感情語群 IWL「初受賞」という単語の「楽しい⇔悲しい」という感情軸の感に属する感情語と感情語群 IWR に属する感情語の数を比較し，

情は 0.862 であり，「楽しい」感情を表す．
「偽装」という単語のIWL の数が多い記事の集合を SL （記事数を NL ），IWR の数「嬉しい⇔怒り」という感情軸の感情は 0.075 であり，「怒り」感が多い記事の集合を SR（記事数を NR ）とする．このとき，あ情を表す．

る単語 w の記事集合 SL における出現記事数を NL (w)，記事

ページの感情値は 0〜1 の値をとる様に設定されているが，集合 SR における出現記事数を NR (w) とすると，それぞれのユーザの利便性を考え，「楽しい」「嬉しい」「のどか」が強いと補正済み条件付確率は，きは 100 ，「悲しい」「怒り」「緊迫」が強いときは 0 という設計にした．そのため，換算値 = 100 * 算出値によりスケーリングを行った．

NL (w)NL
NR (w)
PR (w) =NR
PL (w) =(1)

3. 2 感情値最大最小をもつ検索結果集合の抽出
前節により，ページに対する３つの感情値を抽出した．これ(2)

らの検索結果の感情値から各軸関係（楽しい⇔悲しい，嬉しいと表される．この PL (w) と PR (w) を用いて，単語 w の感情値

⇔怒り）（楽しい⇔悲しい，のどか⇔緊迫）（嬉しい⇔怒り，のs(w) を次のような式で表す．

どか⇔緊迫）ごとの最大値を算出する．
（ 1 ） 各 軸 関 係 を (x，y)，各 軸 関 係 検 索 結 果 が 持 つ 感 情 値 分

s(w) =PL (w) ∗ weightL
PL (w) ∗ weightL + PR (w) ∗ weightR布（ 図 5）を ，全 て の 検 索 結 果 に 対 し て 直 線 y = x(3)，y = −x + 100(0 <= x <= 100，0 >= y >= 100) に写影する（図 6，図 7）．

weightL = log10 NL(4)weightR = log10 NR(5)（ 2 ） 写影された直線上の両端の感情値をもつ検索結果を取得することによって各軸関係（楽しい⇔悲しい，嬉しい⇔怒り）（楽しい⇔悲しい，のどか⇔緊迫）（嬉しい⇔怒り，のどか

表1

感情語群

⇔緊迫）をもつ最大最小関係（最大，最大）（最大，最小）

感情軸

感情語

（最小，最大）（最小，最小）となる４つの関係をもつ計 12

楽しい

楽しい，楽しむ，楽しみだ，楽しげだ

個を感情値最大最小をもつ検索結果集合とし抽出する．

⇔悲しい

悲しい，悲しむ，悲しみだ，悲しげだ

嬉しい

嬉しい，喜ばしい，喜ぶ⇔怒り

怒る，憤る，激怒する

のどかのどかだ，和やかだ，素朴だ，安心だ⇔緊迫

緊迫する，不気味だ，不安だ，恐れる

3. 3 網羅的感情語抽出（ 1 ） 感情値最大最小をもつ検索結果集合として得られた検索結果 12 件が持つ特徴語を重複無くマージングする．重複判定は UTF-8 コードでの判定とする．

また，これら動作は１軸のものなので各軸分３回繰り返す．（ 2 ） マージングされた特徴語が持つ yahooAPI スコアを使用し，さらに，我々は，感情辞書を用いて算出されるテキストの感情

特徴語のランキングを行なう．この時各検索結果が持つス

感情分布のばらつき具合を評価する．検索ワード（7 単語）に対する網羅的感情語を表 3 に示す．軸 1 は「楽しい ⇔ 悲しい」の感情，軸 2 は「嬉しい ⇔ 怒り」軸 3 は「のどか ⇔ 緊迫」の感情である．

4. 1 2 種類の提案手法の検証
本研究では 2 種類手法（a,b）を提案した．手法 a は検索キー
図 5 検索結果がもつ感情分布

ワードがもつ感情分布への依存を防ぐため『網羅的感情語のみ』で再検索を行なう手法である．手法 b は検索キーワードとの関連性を高めるために『検索キーワード+網羅的感情語』で再検索を行なう手法である．これらの手法（a,b）間の比較を行なう．各手法により得られた検索結果での標準偏差値（ばらつき具合）を表 4 に示す．手法 a と手法 b での比較の結果，手法 b
が「選挙」と「民主党」をのぞいて手法 a より優位であること

図 6 感情分布の直線 y=x への写像が確認できた．平均で比較すると軸 1 と 2 に対しては手法 a が優位であったが全体の平均では手法 b が優位であった．
表 4 提案手法 (a，b) の標準偏差値
軸１
検索ワード

1 自民党
2 選挙
図 7 感情分布の直線 y=-x+100 への写像

3 秘密保護法

ニペット特徴語に対しての idf 値を重みとして yahooAPI
スコア ×idf 値が大きいものを需要特徴語とし，上位 12 個を再検索を行なう際の補間語もしくはキーワードとする．

4 増税
5 TPP

このときの df 値の分母は検索結果総数を x とする．
6 民主党

4. 評 価 実 験

7 領土問題実装した提案システムについての評価実験を以下の通りに行
なう．提案システム PHP Version 5.4.12 で開発し，検索エンジ
ンは google 検索 WebAPI [13] [14]，Yahoo!検索 WebAPI [15]

平均

検索方法

軸２

軸３

標準偏差

平均

手法 a

13.40

16.18

15.76

15.11

手法 b

18.02

18.39

20.39

18.93

手法 a

16.68

18.96

17.93

17.86

手法 b

14.98

16.37

18.18

16.51

手法 a

13.18

18.24

21.78

17.74

手法 b

15.51

19.39

22.44

19.12

手法 a

17.65

14.45

12.46

14.85

手法 b

8.26

17.70

21.75

15.90

手法 a

15.86

16.76

19.67

17.43

手法 b

15.70

18.13

21.70

18.51

手法 a

23.77

26.92

11.52

20.73

手法 b

19.65

6.98

10.78

12.47

手法 a

25.02

9.58

8.06

14.22

手法 b

22.41

15.29

24.08

20.60

手法 a

17.94 17.30

15.31

16.85

手法 b

16.31

20.10 17.38

15.71を用いた．網羅的感情語の抽出に使用する検索結果ページ数は
初回検索のみ検索キーワード 1 個に対して google 検索 WebAPI

4. 2 提案手法と既存手法での網羅性を比較のレスポンス 8 件の合計 8 件を使用し，再検索では google 検

前節より概ね優位であった手法 b を提案手法とし，既存手法

索 WebAPI でのレスポンス数 8 件に対して網羅的感情語 12 個

（google）との比較を行なった．各手法により得られた検索結を用いて再検索を行なうことにより得られる合計 96 件を使用

果の標準偏差値を表 6 に示す．提案手法と既存手法の比較の結した．

果，定性的キーワードに対して提案手法はすべてのキーワード

網羅的感情検索の評価は，網羅的感情検索での手法 a での検に対して既存手法での検索結果より分散し，平均的にも提案手

索結果が持つ感情分布の 3 軸の平均偏差値と手法 b での検索

法は既存手法の検索結果より分散していることがわかった．そ

結果が持つ感情分布の 3 軸の平均偏差値手法 b を比較し，各れに対し，時期キーワードである「TPP」と「増税」での分散手法での有意性を調べた．その後有意性の高い網羅的感情検索

は比較的小さくなることがわかった．

での検索結果が持つ感情分布の 3 軸の平均偏差値と既存検索

4. 3 関連性のユーザ評価（google）での検索結果が持つ感情分布の 3 軸の平均偏差値を検索結果と検索キーワードとの関連性を検証するために検索比較することにより行なう．実験は 2013 年 12 月上旬に実施

結果の記事がもつトピックに対するユーザ評価を行なった．記し，7 個の検索キーワードを用いた．このうち時期キーワード

事の評価方法として実験結果より得られたタイトルとスニペッ

として「秘密保護法」，「増税」，「TPP」，「領土問題」，定性的トに対して検索キーワード（トピック）が連想されるかどうかなキーワードとして，「自民党」，「選挙」，「民主党」とした．

をユーザにより評価を行なってもらった．使用データは検索結実装した提案手法 (a，b) での検索結果の網羅性を調べるため

果内で最も関連性が薄いと考えられる検索結果が持つ各感情軸

表3

網羅的感情語一覧

検索ワード 網羅的感情語

1 自民党

46990 件 6327 人, マイクロソフト, LDPchannel, ご意見, LiberalDemocraticPartyofJapan, われら, MSN 産経ニュース,
総裁, カフェスタ, 東京都千代田区, じゆうみんしゅとう, トピックス別2 選挙

小泉劇場まっただなか, 立候補者データベース, 届け出順, 自民党公認, 国内すべて, 投票箱, 川崎市, 山さん, 日本最大,候補者ポスター掲示板, 政治家, 代表者

3 秘密保護法 情報公開法, 礒崎陽輔, 空騒ぎ, 漏えい, hLQXAFsJ0, 夜回り, 兼ね合い, 首相補佐官, 与野党, 名無し, 下らない話, 保護法
4 増税

物価, 消費税法, 公共事業, ぞうぜいもんだい, マネタリーベース, 日銀, 朝日新聞掲載, 政府予算案, 歳入, 資産買い入れ方針,
市場, 用語解説

thiaminepyrophosphate, コミットメント, ラチェット規定, 農林水産業, 年内妥結, ISDS 条項, WTO ドーハラウンド,

5 TPP

triphenylphosphine, 環太平洋連携協定, オーストラリア政府, 甘利担当相, 経済連携協定
6 民主党

罵詈雑言, DemocraticParty, ご意見, トルクメニスタン, Thumbnail26, 共和党, 誹謗中傷, 自民党, 党是, 二大政党制,
大畠幹事長定例会見 2013 年 12 月, 総裁

7 領土問題当事国同士, 相手国, いちらん屋, 領海基点, 旧ソ連, 国境問題, 平和条約締結交渉?北方四島, 国際司法裁判所, 主張, 一覧屋,米上院尖閣問題, モンゴル

表 6 提案手法と既存手法の標準偏差値

表 5 提案手法と既存手法のトピック適合率
手法

トピック適合率

既存手法

91.00%

手法 b

89.41%

上で平均値からより離れた記事を各検索キーワード（7 個）が持つ 3 軸に対して一つずつ (計 21) を提案手法 b と既存手法

軸１
検索ワード

1 自民党
2 選挙
3 秘密保護法（google）が持つ結果に対して行なった．結果を表 5 に示す．

4. 4 考察

4 増税

実験の結果，既存手法の検索結果と比べ概ね分散した検索結果が見られたが，時期キーワード「TPP」と「増税」について

5 TPP

は，既存手法検索の方が分散値が高かった．これは，これらの検索キーワードの話題性に対して多面的意見が述べられることが多かったため，従来の検索結果でも偏りが見られなかったと考えられる．また，全ての軸において若干ではあるが提案手法
がより分散していることを確認でき網羅性が確認できた．今後

6 民主党
7 領土問題平均

は再検索を繰り返すことで，より分散値の高い検索結果手法を

検索方法

軸２

軸３

標準偏差

平均

手法 b

18.02

18.39

20.39

既存手法

18.18

19.47

18.89

18.84

手法 b

15.08

16.03

13.69

14.93

既存手法

14.04

13.03

15.26

14.11

手法 b

16.73

21.43

22.13

20.10

既存手法

16.31

17.47

16.97

16.91

手法 b

14.76

16.17

14.93

15.28

既存手法

17.62

19.37

20.12

19.04

手法 b

16.89

20.22

20.25

19.12

既存手法

17.32

19.29

21.46

19.36

手法 b

18.78

19.85

22.02

20.22

既存手法

18.64

19.85

20.79

19.76

手法 b

20.21

19.02

15.01

18.08

既存手法

18.24

18.22

11.95

16.14

手法 b

17.21 18.73 18.35 18.09

既存手法

17.19

18.10

17.92

18.93

17.74

検討する．ユーザを用いた評価実験でのトピック適合率では十分に高い結果を得ていることから有効であると言える．

5. 関 連 研 究することで従来の提案モデルを包含する凡庸的なモデルを提案した．また，感情モデルの可視化により適用したデータに対す
る相互強化型感情解析手法の提案を可能とした．

5. 1 感情に関する研究
近年，感情表現抽出に関する研究は数多く行なわれ，さまざ

5. 2 網羅的検索に関する研究

まな提案がされている．感情検索において高岡ら [10] はキー

検索結果に対する特定条件での網羅性は検索活動の効率化に

ワードでの感情を用いた検索ではキーワードに対しての Q ＆ A

おいて重要であり，河前ら [17] は従来のランキング手法には適サイトなどのレビューを基準にユーザに推薦する方法での検索用性とランキングの更新頻度を言う二つの問題をあげている．

キーワードの感情は他者の主観が大きく，特定の感情での検索

適用性の問題はランキングの対処となるのがコンテキストを含

結果をユーザに提供する上では不十分であると述べている．こむ情報かリンク構造があるものに限られていることであり，ラ

れに対し，彼らはユーザの気分を導くという点に着目している．

ンキングの更新頻度がもつ問題ではコンテキストもリンクもほ多次元での感情ベクトルを用いてユーザの気分と名言の定量化

ぼ静的なものであり，実際のユーザの動的な興味や人気が反映を行なうことで，大量の名言の中からユーザのなりたい気分にされにくいという問題を述べている．これらの問題に対して各あった名言を抽出することができる．ユーザのなりたい気分に

ユーザの検索履歴を利用し，コンテンツの出現頻度によるコンあった名言を抽出することで，情報検索の支援とユーザの気分

テンツの重要性を考慮し，各ユーザに対応した網羅性の高いラを少しでも良い方向へ導く検索方法を提案している．また，感ンキング手法を提案し，網羅性による検索活動の効率化につい情モデルにおいて俵本ら [16] は感情モデルを分布を用いて表現て述べている．

6. ま と め
本研究では，検索キーワードに対して 6 つの感情値を網羅す
る網羅的検索手法を提案した．評価実験の比較結果より，提案の方が同じ検索結果数に対してより多様な感情を含む検索結果を得られることを確認できた．今後は再検索を繰り返すことで，より分散値の高い検索手法を検討するとともにより良い感情分
布の表示に着目する．

謝辞

本 研 究 の 一 部 は ，総 務 省 戦 略 的 情 報 通 信 研 究 開 発 制 度(SCOPE)，JSPS 科研費（24800007）ならびに筑波技術大学競争的教育研究プロジェクト事業の一環として実装されたものである．ここに記して謝意を表す．
文

献[1] 熊本忠彦，河合由起子，田中克己，新聞記事を対象とするテキス
ト印象マイニング手法の設計と評価，論文誌 (D)，Vol.J94-D，
No.3，pp. 540-548，(2011)．
[2] 早崎麻耶，前川大地，張建偉，河合由起子，熊本忠彦，感情値を用いた検索結果のリランキング手法の提案，電子情報通信学会第 3 回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム(DEIM2011).
[3] 南 勝利，白石優旗，張建偉，河合由起子，熊本忠彦，感情に基づく対極性感情検索手法の提案，第 11 回情報科学技術フォーラ
ム (FIT2012)[4] H. Zeng， Q. He， Z. Chen， W. Ma and J. Ma: Learning
to cluster web search results ， Proc of SIGIR2004. pp．
210-217 (2004)[5] 関隆宏，和多太樹，山田泰寛，廣川佐千男，検索支援と分析のための多面的検索システム，電子情報通信学会第 19 回データ工学
ワークショップ (DEWS2007)， E1-2， (2007).
[6] 野田武史，大島裕明，手塚太郎，小山聡，田中克己，Web 検索
結果のクラスタリングに用いる話題語の質問キーワードからの自動抽出，電子情報通信学会第 18 回データ工学ワークショップ(DEWS2006)，2C-i8， (2006).
[7] 吉田大我，小山聡，中村聡史，田中克己，Web 検索結果におけるキーワード出現相関の可視化と対話的な質問変換，第 18 回
データ工学ワークショップ (DEWS2007)，C7-2， (2007)[8] 佃洸摂， 中村聡史， 田中克己，集合型 Web オブジェクトの構
成要素に対する追加・削除要素の推薦とそのレシピデータへの応用，第 2 回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラ
ム (DEIM2010) ， A4-5， (2010)[9] K. H. Lin， C. Yang， H. Chen，Emotion Classi- cation of
Online News Articles from the Reader’s Perspective， Proc.
of the 2008 IEEE/WIC/ACM International Conference on
Web Intelligence and Intelligent Agent Technology， Vol. 1，
pp. 220-226，2008.
[10] 高岡幸一，灘本明代，多次元感情ベクトルを考慮した名言検索手法の提案，情報処理学会研究報告，pp.ROMBUNNO.DBS-152，
NO.10，(2011)[11] 酒井義和，荒木健治，反対語を利用した文脈依存評価表現の感情極性判定，電子情報通信学会論文誌，Vol.j93-D，No.9，
pp.1778-1789，電子情報通信学会 (2010)[12] 阿部健一，藤本悠，大原剛三，ユーザーが受信メールから抱く感情に合わせた音楽推薦システム，第 4 回データ工学と情報マネジ
メントに関するフォーラム (DEIM2011)，No. A9-1，(2012).
[13] google カスタム検索，https://developers.google.com/customsearch/[14] googlechart，https://developers.google.com/chart/[15] Yahoo!キーフレーズ抽出 API，http://developer.yahoo.co.jp/
webapi/jlp/keyphrase/v1/extract.html[16] 俵本 一輝，川本 淳平，浅野 泰仁，吉川 正俊，感情解析のための分布モデルと相互強化型解析手法，電子情報通信学会第 2 回デー
タ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM2010)[17] 川前徳章，山田武士，ユーザの網羅性を反映したランキング手法の提案，情報処理学会研究報告，ICS-147，pp.139-144，(2007)