"コーパスから意見語集合と対象特徴集合を取得するステップと、意見語集合と対象特徴集合との関係、意見語集合の要素の類似度、および対象特徴集合の要素の類似度に基づいて、意見語集合と対象特徴集合とを最適化するステップと、最適化された意見語集合および最適化された対象特徴集合に基づいて、評価情報を抽出するステップとを含むことを特徴とする評価情報抽出方法。コーパスから意見語集合と対象特徴集合を取得する前記ステップが、テキスト単位を取得するためにコーパスの前処理を行うステップと、取得されたテキスト単位に基づき、意見語抽出規則に従って意見語集合を取得するステップと、取得されたテキスト単位に基づき、対象特徴抽出規則に従って対象特徴集合を取得するステップとを含むことを特徴とする請求項1に記載の評価情報抽出方法。前記意見語抽出規則が、程度副詞のすぐ後に続く文節、形容詞、機能語を含まない文節、最長の意見語よりも長さが短いか等しい文節、および最小出現頻度の意見語よりも出現頻度が多い文節を、テキスト単位から1つ以上抽出して意見語とするものであることを特徴とする請求項2に記載の評価情報抽出方法。前記対象特徴抽出規則が、基本名詞句、基本名詞句同士の組み合わせ、基本名詞句と名詞/動名詞の組み合わせ、基本名詞句と限定詞の組み合わせ、および限定詞と名詞/動名詞の組み合わせ、機能語を含まない文節、最長の対象特徴よりも長さが短いか等しい文節、および出現頻度が最少の対象特徴よりも出現頻度が多い文節を、テキスト単位から1つ以上抽出して対象特徴とするものであることを特徴とする請求項2に記載の評価情報抽出方法。意見語集合と対象特徴集合との関係、意見語集合の要素の類似度、および対象特徴集合の要素の類似度に基づいて、意見語集合と対象特徴集合とを最適化する前記ステップが、意見語集合と対象特徴集合のうちの第1の集合のスコアに従って、意見語集合と対象特徴集合のうちの第2の集合のスコアを、関係に基づいて計算するステップと、第2の集合の要素の類似度を使って、第2の集合のスコアを調整するステップと、第2の集合の調整後のスコアに従って第1の集合のスコアを、関係に基づいて計算するステップと、第1の集合の要素の類似度を使って第1の集合のスコアを調整し、第1の集合の調整後のスコアに従って第2の集合のスコアを、関係に基づいて計算するステップと、第1の集合の調整前後のスコアの差が既定の要件を満たしているか、または第2の集合の調整前後のスコアの差が既定の要件を満たしている場合に、第1の集合の調整後のスコアに従って第1の集合の要素をランク付けし、かつ第2の集合の調整後のスコアに従って第2の集合の要素をランク付けするステップとを含むことを特徴とする請求項1に記載の評価情報抽出方法。意見語集合と対象特徴集合との関係、意見語集合の要素の類似度、および対象特徴集合の要素の類似度に基づいて、意見語集合と対象特徴集合とを最適化する前記ステップが、第1の集合の要素の類似度を使って、意見語集合と対象特徴集合のうちの第1の集合のスコアを調整するステップと、第1の集合の調整後のスコアに従って、意見語集合と対象特徴集合のうちの第2の集合のスコアを、関係に基づいて計算するステップと、第1の集合のスコアを第2の集合の調整後のスコアに従って、関係に基づいて計算するために、第2の集合の要素の類似度を使って第2の集合のスコアを調整するステップと、第1の集合の調整前後のスコアの差が既定の要件を満たしているか、または第2の集合の調整前後のスコアの差が既定の要件を満たしている場合には、第1の集合の調整後のスコアに従って第1の集合の要素をランク付けし、かつ第2の集合の調整後のスコアに従って第2の集合の要素をランク付けするステップとを含むことを特徴とする請求項1に記載の評価情報抽出方法。コーパスの第1の集合の各要素の頻度情報に基づき、事前に定義された方針に従って、第1の集合のスコアを初期化するステップをさらに含むことを特徴とする請求項5又は請求項6に記載の評価情報抽出方法。第1の集合の要素の類似度を使って第1の集合のスコアを調整する前記ステップが、第1の集合の要素の類似度および先験的な信頼度とに基づき、第1の集合のスコアを調整することによって調整スコアを求めるステップと、調整スコアと第1の集合のスコアとの差が既定の要件を満たしている場合には、調整スコアを第1の集合の調整後のスコアと判定し、かつ第1の集合のスコアの調整を停止するステップと、調整スコアと第1の集合のスコアとの差が既定の要件を満たしていない場合には、第1の集合のスコアを調整スコアで更新するステップとを含み、第2の集合の要素の類似度を使って、第2の集合のスコアを調整する前記ステップが、第2の集合の要素の類似度および先験的な信頼度に基づき、第2の集合のスコアを調整することによって調整スコアを求めるステップと、調整スコアと第2の集合のスコアとの差が既定の要件を満たしている場合には、調整スコアを第2の集合の調整後のスコアと判定して第2の集合のスコアの調整を停止するステップと、調整スコアと第2の集合のスコアとの差が既定の要件を満たしていない場合には、第2の集合のスコアを調整スコアで更新するステップとを含むことを特徴とする請求項5又は請求項6に記載の評価情報抽出方法。最適化された意見語集合および最適化された対象特徴集合に基づいて、評価情報を抽出する前記ステップが、最適化された意見語集合から意見語の既定のしきい値に従って高い順位の意見語を抽出するステップと、最適化された対象特徴集合から対象特徴の既定のしきい値に従って高い順位の対象特徴を抽出するステップと、意見語集合と対象特徴集合の関係に基づいて、高い順位の意見語と高い順位の対象特徴から評価情報を取得するステップとを含むことを特徴とする請求項1に記載の評価情報抽出方法。コーパスから意見語集合と対象特徴集合とを取得するように構成された取得手段と、意見語集合と対象特徴集合との関係、意見語集合の要素の類似度、および対象特徴集合の要素の類似度に基づいて、意見語集合と対象特徴集合とを最適化するように構成された最適化手段と、最適化された意見語集合および最適化された対象特徴集合に基づいて、評価情報を抽出するように構成された抽出手段とを備えることを特徴とする評価情報抽出装置。第1の方法の問題点は、共存テンプレートのタイプが単純で、狭い範囲しかカバーしないために呼び出し率が低いこと、および選択手順で手作業のフィルタリングが必要とされることである。第2の方法の問題点は、構文関係のタイプによっては対象から外れるものがあるため呼び出し率が低くなること、辞書を手作業で構築する必要があること、および辞書の移植性が望ましいものではないことである。第3の方法の問題点は、辞書、構文アナライザなどの多数のリソースに依存すること、システムが高度に複雑化すること、呼び出し率が低いこと、および、生成された構文パス辞書から一部の構文関係が除外されている可能性があるために、必然的に、拡張性が低下することである。上記の問題点に鑑み、本発明は評価情報を抽出するための解決法として、従来ほど複雑ではなく、辞書への依存度が低く、本来的に効率の良い方法を提供する。本発明の第1の態様によれば、コーパスから意見語集合と対象特徴集合を取得するステップと、意見語集合と対象特徴集合との関係、意見語集合の要素の類似度、および対象特徴集合の要素の類似度に基づいて意見語集合と対象特徴集合とを最適化するステップと、最適化された意見語集合および最適化された対象特徴集合に基づいて評価情報を抽出するステップとを備える、評価情報抽出方法が提供される。本発明の第2の態様によれば、コーパスから意見語集合と対象特徴集合とを取得するように構成された取得手段と、意見語集合と対象特徴集合との関係、意見語集合の要素の類似度、および対象特徴集合の要素の類似度に基づいて意見語集合と対象特徴集合とを最適化するように構成された最適化手段と、最適化された意見語集合および最適化された対象特徴集合に基づいて評価情報を抽出するように構成された抽出手段とを備える、評価情報抽出装置が提供される。本発明によれば、従来の方法と比較して低コストで管理も不要な機械学習方法を提供する。本発明による方法では、辞書への依存度が低く、従来技術のように、複数の辞書を使う必要がない。本発明のその他の特徴と利点は、本発明の原理を示す以下の好適な実施例の説明と図面を参照することにより明らかとなるであろう。以下では、図を参照して、本発明をより詳細に説明し例示する。本発明の図と実施例は、例示のみ目的として使用されており、本発明の保護範囲を制限するためではないことを理解されたい。明瞭化のため、最初に、本発明で使用される用語を説明する。1.コーパス本発明において、コーパスは、複数のテキストファイルで構成してもよい。テキストファイルは、複数のテキスト単位を取得するために、既定の処理粒度に従って前処理を行ってもよい。テキスト単位は、対象特徴と意見語とが共存する最小の言語単位である。テキスト単位は、単語、句、文、段落、記事全体、またはこれらの組み合わせなど、自由なテキストとすることができる。2.評価情報本発明では、評価情報は対象特徴と意見語を含むことができる。意見語とは、テキスト単位に含まれ、意見を表明するために何かを評価する単語や句である。意見語としては、例えば、良い、高い、美しい、エレガントだ、便利だなどが挙げられる。対象特徴とは、テキスト単位に含まれる、意見語によって修飾される評価対象であり、製品やサービスなどが含まれる。対象特徴としては、例えば、燃料消費率、外観、価格、安全性、操縦性などが挙げられる。評価情報は、テキスト単位に含まれる意見語と、対応する対象特徴によって構成されるペアであり、明確な意見極性正、負、中立を有する。評価情報は、対象特徴と意見語から成る2つ組、すなわち[対象特徴、意見語]とすることができる。例えば、高排出ガス車の燃料消費率はたいへん高い、このモデルの携帯電話の価格は高い、このブランドの車の操縦性は非常に良いという3つのテキスト単位からは、[燃料消費率,高い]、[価格,高い]、[操縦性,良い]という3つの評価情報が得られる。3.意見語集合と対象特徴集合の関係同じテキスト単位から意見語と対象特徴が検出された場合、意見語と対象特徴は関係があるとみなされる。コーパスから取得した多数のテキスト単位に基づき、意見語、対象特徴、および両者の関係を探索することによって、意見語の出現頻度、対象特徴の出現頻度、および両者の関係の頻度を得ることができる。本発明では、意見語集合に含まれる個々の意見語と対象特徴集合に含まれる個々の対象特徴との関係、および関係の頻度を、意見語集合と対象特徴集合の関係と呼ぶ。例えば、高排出ガス車の燃料消費率はきわめて高い、このモデルの携帯電話の価格は高い、このブランドの車の操縦性は非常に良い、購入したプリンタの価格はあまりにも高いという4つのテキスト単位があるとすれば、意見語集合には2つの意見語良いと高いが含まれており、良いの出現頻度は1、高いの出現頻度は3である。対象特徴集合には、3つの対象特徴燃料消費率、価格、操縦性が含まれており、燃料消費率の出現頻度は1、価格の出現頻度は2、および操縦性の出現頻度は1である。意見語良いと対象特徴燃料消費率とは同じテキスト単位の中では出現以降、共起とするしていないため、この両者の間には関係がなく、したがって両者の関係の頻度は0と記録される。同様に、意見語良いは、対象特徴価格、操縦性のいずれとも関係があり、両者と良いとの関係の頻度はそれぞれ1である。意見語高いについても同様に、対象特徴燃料消費率、価格、および操縦性のそれぞれとの関係の有無と関係の頻度を得ることができる。以下の例は、良い、高いという2つの意見語を含む意見語集合Oで示すと、燃料消費率、価格、操縦性という3つの対象特徴を含む対象特徴集合Fで示すとの関係を示す。本発明においては、計算を容易にするために、行列形式で関係を表現してもよい。意見語集合と対象特徴集合の関係に基づいて、意見語集合から対象特徴集合への変換関係TO-Fで示すを得ることができる。意見語集合内の良いの出現頻度は1、高いの出現頻度は3であるから、意見語集合から対象特徴集合への変換関係TO-Fは以下のように示すことができる。上表において、/は、比例関係を示す。例えば、列O高い内の1/3は、すべてのテキスト単位内で、意見語高いと対象特徴燃料消費率との共起頻度が高いの出現頻度の3分の1であることを示し、2/3は、すべてのテキスト単位内で、意見語高いと対象特徴価格の共起頻度が高いの出現頻度の3分の2であることを示し、0/3は、すべてのテキスト単位内で、意見語高いの出現頻度は3であるが、意見語高いと対象特徴操縦性とは共起していないことを示している。さらに、意見語集合と対象特徴集合の関係に基づいて、対象特徴集合から意見語集合への変換関係TF-Oとするを得ることができる。対象特徴集合の燃料消費率、価格、操縦性の出現頻度はそれぞれ1、2、1であるため、対象特徴集合から意見語集合への変換関係TF-Oは以下のように示すことができる。上表において、/は、比例関係を示す。例えば、列F価格において、0/2は、すべてのテキスト単位内で、対象特徴価格が2回出現しているときに、対象特徴価格と意見語良いは共起していないこと、すなわち、すべてのテキスト単位内の対象特徴価格の出現頻度が2であるのに対し、対象特徴価格と意見語良いは共起していないことを示している。2/2は、すべてのテキスト単位内で、対象特徴価格が2回出現しているときに、対象特徴価格と意見語高いの共起頻度は2であることを示している。上記は、テキスト単位内に対象特徴価格が出現している状況において、意見語高いの出現可能性は大きく、意見語良いの出現可能性は小さいことを反映している。本発明においては、計算を容易にするために、変換関係TO-Fおよび変換関係TF-Oの双方を行列形式で表現することができる。4.対象特徴集合の要素の類似度および意見語集合の要素の類似度対象特徴集合の要素の類似度とは、対象特徴集合に含まれるすべての対象特徴の間の類似度の組み合わせである。例えば、対象特徴集合に3つの対象特徴、燃料消費率、価格、操縦性が含まれ、類似度を計算することによって、燃料消費率と価格の類似度が0.3、燃料消費率と操縦性の類似度が0.2、価格と操縦性の類似度が0.01であるという結果が得られたとすれば、対象特徴集合の要素の類似度は以下のように示すことができる。同様に、上記の方法によって得られる意見語集合の要素の類似度を以下に示す。本発明においては、計算を容易にするために、上記両集合の要素の類似度を行列形式で表現することができる。集合内の任意の2つの要素間の類似度は、既存のさまざまな方法に基づいて計算することができる。例えば、意味辞書セマンティック辞書に基づく方法を利用してもよい。この方法では、集合内のどの2つの要素間の類似度も、SynonymDictionaryやHowNetなどの外部の辞書に基づいて、意味構造ツリー内の2つの単語のパス長を調べることによって計算することができる。もう1つの例を挙げれば、機械ベースの学習方法を利用してもよい。この方法では、集合内のどの2つの要素間の類似度も、主成分分析、潜在意味解析、文脈ベクトル類似度などのアルゴリズムに基づいて計算することができる。本発明は、評価情報を抽出する方法に関する。この方法は、コーパスから意見語集合と対象特徴集合を取得するステップと、意見語集合と対象特徴集合の関係、意見語集合の要素の類似度、および対象特徴集合の要素の類似度に基づいて意見語集合と対象特徴集合を最適化するステップと、最適化された意見語集合と最適化された対象特徴集合に基づいて評価情報を抽出するステップとを備えることができる。本発明は、情報共起は、同じカテゴリの対象間の関係と類似度の中に存するという原則に基づいて、対象特徴集合と意見語集合のランクを調整し、継続的な反復によって対象特徴集合と意見語集合を徐々に最適化し、最終的に得られた最適化後のランク付け結果から高ランクの対象特徴と意見語を抽出し、対象特徴と意見語の関係を利用して、対象特徴と意見語を含む評価情報を構築する。本発明は、従来の方法と比較して低コストで管理も不要な機械学習方法を提供する。この方法では、従来技術のように、複数の辞書を使う必要はない。それどころか、本発明は辞書を全く使うことなく目的を達成できる他、程度副詞を使うだけで実施は可能である。さらに、本発明は、対象特徴集合と意見語集合の動的なフィルタリングと拡張、および対象特徴と意見語の修飾関係の動的な構築が可能なため、コーパスから迅速かつ効果的に評価情報を抽出することができる。図1は、本発明の一実施例による評価情報抽出方法のフローチャートである。ステップS101において、コーパスから意見語集合と対象特徴集合が取得される。このステップでは、最初に、コーパスの前処理が行われて、テキスト単位が取得され、次に、取得されたテキスト単位に基づき、意見語抽出規則に従って意見語集合が取得され、対象特徴抽出規則に従って対象特徴集合が取得されてもよい。コーパスの前処理としては、例えば、コーパス内のテキストファイルを、単文分割、単語分割、品詞タグ付け、繁体字/簡体字変換などにより処理することができる。1つの実施例において、1つの文をテキスト単位とし、その文を、対象特徴と意見語が共起する最小言語単位として扱う。例えば、テキストコーパス内のテキストファイルは、7つの句読点記号句点。、コンマ,、セミコロン;、感嘆符、疑問符、読点、に対して符号置換を行い、改行することによって、単文に分割される。次に、取得された文に対して、単語分割、品詞タグ付け、繁体字/簡体字変換などの処理が必要に応じて行われる。そして、前処理された文すなわちテキスト単位に基づき、意見語抽出規則に従って意見語集合が取得され、対象特徴抽出規則に従って対象特徴集合が取得される。意見語抽出規則としては、例えば、程度副詞のすぐ後に続く文節、形容詞、機能語を含まない文節、最長の意見語よりも長さが短いか等しい文節、および最小出現頻度の意見語よりも出現頻度が高い文節を、意見語としてテキスト単位から1つ以上抽出するという方法でもよい。1つの実施例において、コーパスから取得された個々のテキスト単位を、意見語抽出規則に従って検索することによって、意見語の可能性があるすべての文節が検出される。例えば、高排出ガス車の燃料消費率はたいへん高いというテキスト単位があるとし、意見語抽出規則が程度副詞のすぐ後に続く文節を意見語としてテキスト単位から抽出するである場合、このテキスト単位には程度副詞がたいへんの1つしかないため、たいへんのすぐ後にある高いが意見語として抽出される。このように、コーパスから取得された個々のテキスト単位に上記の処理が行われることによって、意見語候補の集合が取得される。対象特徴抽出規則は、例えば、基本名詞句、基本名詞句同士の組み合わせ、基本名詞句と名詞/動名詞の組み合わせ、基本名詞句と限定詞の組み合わせ、および限定詞と名詞/動名詞の組み合わせ、機能語を含まない文節、最長の対象特徴よりも長さが短いか等しい文節、および出現頻度が最少の対象特徴よりも出現頻度が多い文節を、テキスト単位から1つ以上抽出して対象特徴とするであってもよい。1つの実施例においては、コーパスから取り出した個々のテキスト単位を、意見語抽出規則に従って検索することによって、意見語の可能性のあるすべての文節が検出され、次に、検出された意見語が存在するテキスト単位の中で、対象特徴抽出規則に従って文脈から対象特徴が検出される。新たな対象特徴が検出された場合には、その対象特徴は対象特徴集合に追加される。この手順では、対象特徴と意見語がペアで出現する頻度に関する統計が作成され、意見語集合の中のどの意見語と対象特徴集合の中のどの対象特徴が同一のテキスト単位に出現していたか、およびその出現頻度を知ることによって、意見語集合と対象特徴集合の間の関係を求めることができる。ここで注目すべきは、当業者はここで開示した方法に限定されることなく、従来技術の適切な方法を使用して、意見語抽出規則と対象特徴抽出規則を定義できることである。ステップS102において、意見語集合と対象特徴集合の関係、意見語集合の要素の類似度、および対象特徴集合の要素の類似度に基づいて、意見語集合と対象特徴集合が最適化される。1つの実施例においては、ステップS102は以下の方法で実施される。1意見語集合と対象特徴集合のうちの第1の集合のスコアに従い、意見語集合と対象特徴集合の関係に基づいて、意見語集合と対象特徴集合のうちの第2の集合のスコアが計算され、2第2の集合の要素の類似度を使って第2の集合のスコアが調整され、3第2の集合の調整後のスコアに従い、意見語集合と対象特徴集合の関係に基づいて、第1の集合のスコアが計算され、4第1の集合の要素の類似度を使って第1の集合のスコアが調整され、第1の集合の調整後のスコアに従い、意見語集合と対象特徴集合の関係に基づいて、第2の集合のスコアが計算され、5第1の集合の調整前後のスコアの差が既定の要件を満たしているか、または、第2の集合の調整前後のスコアの差が既定の要件を満たしている場合には、第1の集合の調整後のスコアに従って第1の集合の要素がランク付けされ、かつ、第2の集合の調整後のスコアに従って第2の集合の要素がランク付けされる。次に、図2を参照して、この実施例について説明する。他の実施例では、ステップS102は以下の方法で実施される。1意見語集合と対象特徴集合のうちの第1の集合のスコアは第1の集合の要素の類似度を使って調整され、2第1の集合の調整後のスコアに従い、意見語集合と対象特徴集合の関係に基づいて、意見語集合と対象特徴集合のうちの第2の集合のスコアが計算され、3第2の集合の要素の類似度を使って第2の集合のスコアが調整され、第2の集合の調整後のスコアに従い、意見語集合と対象特徴集合との関係に基づいて、第1の集合のスコアが計算され、4第1の集合の調整前後のスコアの差が既定の要件を満たしているか、または、第2の集合の調整前後のスコアの差が既定の要件を満たしている場合には、第1の集合の調整後のスコアに従って、第1の集合の要素がランク付けされ、かつ、第2の集合の調整後のスコアに従って、第2の集合の要素がランク付けされる。次に、図3を参照して、本実施例について説明する。本発明においては、説明の便宜上、意見語集合と対象特徴集合のうちの1つを第1の集合とし、この集合とは異なる別の集合は第2の集合としている。第1の集合は意見語集合か対象集合のいずれかであり、第2の集合も意見語集合と対象特徴集合のいずれかであるが、第1の集合は第2の集合と同じではない。つまり、第1の集合が意見語集合の場合には、第2の集合は対象特徴集合であり、第1の集合が対象特徴集合の場合には、第2の集合は意見語集合である。ステップS103において、最適化された意見語集合と最適化された対象特徴集合に基づいて、評価情報が抽出される。1つの実施例においては、ステップS103は以下の方法で実施される。まず、最適化された意見語集合から意見語の既定のしきい値に従って高ランクの意見語が抽出され、最適化された対象特徴集合から対象特徴の既定のしきい値に従って高ランクの対象特徴が抽出され、次に、意見語集合と対象特徴集合の関係に基づいて、高ランクの意見語と高ランクの対象特徴から評価情報が取得される。意見語の既定のしきい値や対象特徴の既定のしきい値は、様々な方法で求めることができる。例えば、経験値に従って指定されるか、従来技術に従って求められるか、数学モデルに従って計算される適切な事前設定値でよく、または、当業者により設定された既定の適切な値であってもよい。本実施例では、意見語集合の中で事前に設定された特定の順位しきい値より前にランク付けされた意見語が、高い順位の意見語として抽出される。例えば、意見語集合に10,000個の意見語が含まれている場合に、順位しきい値として5,000が設定されていれば、上位5,000個の意見語が抽出される。同様に、上記のような方法で、対象特徴集合の中で、事前に設定された特定の順位しきい値例えば4,000よりも高い順位の対象特徴が抽出される。意見語集合と対象特徴集合の関係は、コーパス内のテキスト単位に従って取得されるため、上位5,000個の意見語と上位4,000個の対象特徴は、この関係に従ってペアにされる。こうして、同一のテキスト単位内で関係を有する意見語と対象特徴が2つ組のペアにされることにより、評価情報が取得される。ここで注目すべきは、当業者は、ここで開示される方法に限らず、従来技術の適切な方法により、最適化された意見語集合と最適化された対象特徴集合に基づいて評価情報を抽出できることである。図1のフローはこれで終了する。図2は、本発明の他の実施例による評価情報抽出方法のフローチャートである。ステップ201において、コーパスから意見語集合と対象特徴集合が取得される。このステップはステップS101と類似しているため、詳細は省略する。ステップS202では、意見語集合と対象特徴集合のうちの第1の集合のスコアに従い、意見語集合と対象特徴集合の関係に基づいて、意見語集合と対象特徴集合のうちの第2の集合のスコアが計算される。第1の集合のスコアの初期値は多数の方法によって求めることができる。1つの実施例においては、まず、コーパスの第1の集合の各要素の頻度情報について統計が作成され、次に、事前に定義された方針に基づいて第1の集合のスコアが取得される。例えば、コーパスの第1の集合の各要素の頻度情報は、そのまま第1の集合のスコアとしてもよいが、事前に設定された重み付け係数を使って頻度情報に重み付けを行った上で第1の集合のスコアとすることもできる。具体的には、第1の集合が意見語集合である場合には、意見語が程度副詞辞書の程度副詞と共に使われているか否かと、そのような使われ方をしている頻度とを判定し、コーパスの第1の集合の各要素の頻度情報を修正することによって、第1の集合のスコアが取得される。前述のように、意見語集合から対象特徴集合への変換関係TO-F、および対象特徴集合から意見語集合への変換関係TF-Oは、意見語集合と対象特徴集合との関係に従って求められる。第1の集合が意見語集合である場合、対象特徴集合のスコアは、変換関係TO-Fを使い、意見語集合のスコアに従って計算される。第1の集合が対象特徴集合である場合、意見語集合のスコアは、変換関係TF-Oを使い、対象特徴集合のスコアに従って計算される。この2つの計算手順は対称的であり、両者ともそのままベクトル行列乗算を実行するか、重み付け係数で重み付けを行った後でベクトル行列乗算を実行してもよく、また当業者によって実行可能なその他の適切な方法によって実行することもできる。ステップS203において、第2の集合の要素の類似度を使って第2の集合のスコアが調整される。1つの実施例では、第2の集合の要素の類似度を使うことによって行われる第2の集合のスコアの調整は、第2の集合の要素の類似度と先験的な信頼度に基づき、第2の集合のスコアを調整することによって調整スコアを求め、調整スコアと第2の集合のスコアの差が既定の要件を満たしている場合には、調整スコアを第2の集合の調整後スコアと判定して第2の集合のスコアの調整を停止し、調整スコアと第2の集合のスコアとの差が既定の要件を満たしていない場合には、第2の集合のスコアを調整スコアで更新する、という方法で行われる。ステップS204において、第2の集合の調整後のスコアに従い、意見語集合と対象特徴集合の関係に基づいて、第1の集合のスコアが計算される。前述のように、意見語集合から対象特徴集合への変換関係TO-F、および対象特徴集合から意見語集合への変換関係TF-Oは、意見語集合と対象特徴集合の関係に従って取得される。第2の集合が意見語集合である場合には、意見語集合のスコアに従い、変換関係TO-Fを使って、対象特徴集合のスコアが計算される。第2の集合が対象特徴集合である場合には、対象特徴集合のスコアに従い、変換関係TF-Oを使って、意見語集合のスコアが計算される。この2つの計算手順は対称的であり、両者ともそのままベクトル行列乗算を実行するか、重み付け係数で重み付けを行った後でベクトル行列乗算を実行してもよく、また当業者によって実行可能なその他の適切な方法によって実行することもできる。ステップS205において、第1の集合の要素の類似度を使って第1の集合のスコアが調整される。1つの実施例おいては、第1の集合の要素の類似度を使った第1の集合のスコアの調整は、第1の集合の要素の類似度と先験的な信頼度に基づき、第1の集合のスコアを調整することによって調整スコアを求め、調整スコアと第1の集合のスコアとの差が既定の要件を満たしている場合には、調整スコアを第1の集合の調整後スコアと判定して第1の集合のスコアの調整を停止し、調整スコアと第1の集合のスコアとの差が既定の要件を満たしていない場合には、第1の集合のスコアを調整スコアで更新する、という方法で行われる。この実施例おいては、調整スコアと第1の集合のスコアとの差が既定の要件を満たしているか否かの判定は、様々な方法で行うことができる。例えば、実行された調整の回数をカウントしてもよい。カウント結果が事前に設定された反復回数を超えた場合には、調整スコアと第1の集合のスコアとの差は既定の要件を満たしているとみなされる。もう1つの例を挙げれば、調整スコアと第1の集合のスコアとの差が取得され、その差が既定のしきい値よりも小さい場合には、両者の差が既定要件を満たしているとみなされる。さらにもう1つの例を挙げれば、調整スコアと第1の集合のスコアとの角度コサイン値が計算され、角度コサイン値が既定のしきい値よりも小さい場合には、両者の差は既定の要件を満たしているとみなされる。さらに、当業者はここで開示した方法に限定されず、従来技術の適切な方法でこの判定を行うことができる。ステップS206において、第1の集合の調整前後のスコアの差が既定の要件を満たしているか否かが判定される。ステップS206は多数の方法で実行することができる。例えば、第1の集合のスコアが調整される回数をカウントしてもよい。カウント結果が事前に設定された反復回数を超えた場合には、第1の集合の調整前後のスコアの差は既定の要件を満たしているとみなされる。もう1つの例を挙げれば、第1の集合の調整前後のスコアの差が取得され、スコアの差が既定のしきい値よりも小さい場合には、両者の差は既定の要件を満たしているとみなされる。さらにもう1つの例を挙げれば、第1の集合の調整前後のスコアの角度コサイン値を計算し、角度コサイン値が既定のしきい値よりも小さい場合には、両者の差は既定の要件を満たしているとみなされる。さらに、当業者はここで開示した方法に限定されず、従来技術の適切な方法でこの判定を行うことができる。本発明の他の実施例では、ステップS206で述べたステップが、第2の集合の調整前後のスコアの差が既定の要件を満たしているか否かの判定に置き換えられる。S206において、第1の集合の調整前後のスコアの差が既定の要件を満たしていると判定された場合、このフローはさらにステップS207へと進むが、このスコアの差が既定の要件を満たしていないと判定された場合にはステップS202に戻る。ステップS207において、第1の集合の要素は第1の集合の調整後のスコアに従ってランク付けされ、第2の集合の要素は第2の集合の調整後のスコアに従ってランク付けされる。第1の集合の調整後のスコアと第2の集合の調整後のスコアは、いずれもS202からS206までのステップを何度も繰り返すことによって求められる。第1の集合の調整後のスコアは、第1の集合の各要素に対応するスコアを値とするベクトルである。したがって、第1の集合の要素は、第1の集合の要素がそれぞれの対応するスコア値の大きさの順にランクされるように再度ランク付けされる。これにより得られた第1の集合は、最適化された第1の集合である。同様に、第2の集合の調整後のスコアは、第2の集合の各要素に対応するスコアを値とするベクトルである。したがって、第2の集合の要素は、第2の集合の調整後のスコアに従って、第2の集合の要素がそれぞれの対応するスコア値の大きさの順にランクされるように再度ランク付けされる。これにより得られた第2の集合は、最適化された第2の集合である。ステップS208において、最適化された意見語集合と最適化された対象特徴集合に基づいて、評価情報が抽出される。このステップはステップS103と類似しているため、ここでは詳細を省略する。図2のフローはこれで終了する。ここで注目すべきは、本発明の1つの実施例において、図2に示す実施例は、コーパスの第1の集合の各要素の頻度情報に基づき、事前に定義された方針に従って、第1の集合のスコアを初期化するというステップをさらに備えることである。事前に定義された方針に従って行う初期化は、コーパスの第1の集合の各要素の頻度情報をそのまま使って第1の集合のスコアを初期化する方法や、事前に設定された重み付け係数を使って頻度情報に重み付けを行うことにより第1の集合のスコアを初期化する方法で実施することができる。具体的には、第1の集合が意見語集合である場合には、意見語が程度副詞辞書の程度副詞と共に使われているか否かと、そのような使われ方をしている頻度とを判定して、コーパスの第1の集合の各要素の頻度情報が修正し、その修正後の頻度情報を使用して第1の集合のスコアが初期化される。本発明においては、上述したように、第1の集合は意見語集合か対象特徴集合のいずれかであり、第2の集合も意見語集合と対象特徴集合のいずれかであるが、第1の集合は第2の集合と同一ではない。S201からS208までのステップを実施するための本発明の1つの実施例において、第1の集合は対象特徴集合であり、第2の集合は意見語集合である。ステップS201でコーパスから意見語集合と対象特徴集合が取得された後、ステップS202において、対象特徴集合のスコアに従い、意見語集合と対象特徴集合の関係に基づいて、意見語集合のスコアが計算される。次に、ステップS203において、ステップS202から取得された意見語集合のスコアが、意見語集合の要素の類似度を使って調整される。その後、ステップS204において、ステップS203で調整された意見語集合のスコアに従い、意見語集合と対象特徴集合の関係に基づいて、対象特徴集合のスコアが計算される。次に、ステップS205において、対象特徴集合の要素の類似度を使って、対象特徴集合のスコアが調整される。その後、ステップS206において、ステップS205で調整された対象特徴集合のスコアと調整前のスコアの差が既定の要件を満たしているか否かが判定される。スコアの差が既定の要件を満たしていない場合には、フローはステップS202に戻るが、スコアの差が既定の要件を満たしている場合には、フローはさらにステップS207へと進み、ステップS205で調整された対象特徴集合のスコアに従って対象特徴集合の要素をランク付けすることにより、最適化された対象特徴集合が取得され、かつ、ステップS203で調整された意見語集合のスコアに従って意見語集合の要素をランク付けすることにより、最適化された意見語集合が取得される。最後に、ステップS208において、最適化された意見語集合と最適化された対象特徴集合に基づいて評価情報が抽出される。S201からS208までのステップを実施するための本発明の他の実施例において、第1の集合は意見語集合であり、第2の集合は対象特徴集合である。ステップS201でコーパスから意見語集合と対象特徴集合が取得された後、ステップS202において、意見語集合のスコアに従い、意見語集合と対象特徴集合の関係に基づいて、対象特徴集合のスコアが計算される。次に、ステップS203において、ステップS202から取得された対象特徴集合のスコアは、対象特徴集合の要素の類似度を使って調整される。その後、ステップS204において、ステップS203で調整された対象特徴集合のスコアに従い、意見語集合と対象特徴集合の関係に基づいて、意見語集合のスコアが計算される。次に、ステップS205において、意見語集合の要素の類似度を使って、意見語集合のスコアが調整される。その後、ステップS206において、ステップS205で調整された意見語集合のスコアと調整前のスコアの差が既定の要件を満たしているか否かが判定される。スコアの差が既定の要件を満たしていない場合には、フローはステップS202に戻るが、スコアの差が既定の要件を満たしている場合には、フローはさらにステップS207へと進み、ステップS205で調整された意見語集合のスコアに従って意見語集合の要素をランク付けすることにより、最適化された意見語集合が取得され、かつ、ステップS203で調整された対象特徴集合のスコアに従って対象特徴集合の要素をランク付けすることにより、最適化された対象特徴集合が取得される。最後に、ステップS208において、最適化された意見語集合と最適化された対象特徴集合に基づいて、評価情報が抽出される。図3は、本発明の他の実施例による評価情報抽出方法のフローチャートである。ステップS301において、コーパスから意見語集合と対象特徴集合が取得される。このステップはステップS101と類似しているため、詳細は省略する。ステップS302において、第1の集合の要素の類似度を使って、意見語集合と対象特徴集合のうちの第1の集合のスコアが調整される。第1の集合のスコアの初期値は多数の方法によって求めることができる。1つの実施例においては、まず、コーパスの第1の集合の各要素の頻度情報について統計が作成され、次に、事前に定義された方針に基づいて第1の集合のスコアが取得される。例えば、コーパスの第1の集合の各要素の頻度情報は、そのまま第1の集合のスコアとしてもよいが、事前に設定された重み付け係数を使って頻度情報に重み付けを行った上で第1の集合のスコアとすることもできる。具体的には、第1の集合が意見語集合である場合には、意見語が程度副詞辞書の程度副詞と共に使われているか否かと、そのような使われ方をしている頻度とを判定し、コーパスの第1の集合の各要素の頻度情報を修正することによって、第1の集合のスコアが取得される。このステップの他の部分は、ステップS205に類似しているため、詳細は省略する。ステップS303において、第1の集合の調整後のスコアに従い、意見語集合と対象特徴集合の関係に基づいて、意見語集合と対象特徴集合のうちの第2の集合のスコアが計算される。このステップはステップS202と類似している。ステップS304において、第2の集合の要素の類似度を使って第2の集合のスコアが調整される。このステップはステップS203と類似している。ステップS305において、第2の集合の調整前後のスコアの差が既定の要件を満たしているか否かが判定される。このステップはステップS206と類似している。本発明の他の実施例では、ステップS305で述べたステップが、第1の集合の調整前後のスコアの差が既定の要件を満たしているか否かの判定に置き換えられる。ステップS305での判定結果がはいの場合には、フローはさらにステップS306へと進み、判定結果がいいえの場合には、フローはステップS302に戻る。ステップS306では、第1の集合の要素は、第1の集合の調整後のスコアに従ってランク付けされ、第2の集合の要素は、第2の集合の調整後のスコアに従ってランク付けされる。このステップはステップS207と類似している。ステップS307では、最適化された意見語集合と最適化された対象特徴集合に基づいて、評価情報が抽出される。このステップはステップS103と類似しているため、ここでは詳細を省略する。図3のフローはこれで終了する。ここで注目すべきは、本発明の1つの実施例において、図3に示す実施例はさらに、コーパスの第1の集合の各要素の頻度情報に基づき、事前に定義された方針に従って、第1の集合のスコアを初期化するというステップをさらに備えることである。事前に定義された方針に従って行う初期化は、コーパスの第1の集合の各要素の頻度情報をそのまま使うことによって第1の集合のスコアが初期化される方法や、事前設定された重み付け係数を使って頻度情報に重み付けをすることによって、第1の集合のスコアが初期化されるという方法で実施することができる。具体的には、第1の集合が意見語集合である場合には、意見語が程度副詞辞書の程度副詞と共に使われているか否かと、そのような使われ方をしている頻度とを判定することによって、コーパスの第1の集合の各要素の頻度情報が修正され、その修正後の頻度情報が第1の集合のスコアを初期化するために使用される。本発明においては、上述したように、第1の集合は意見語集合か対象集合のいずれかであり、第2の集合も意見語集合と対象特徴集合のいずれかであるが、第1の集合は第2の集合と同一ではない。S301からS307までのステップを実施するための本発明の1つの実施例において、第1の集合は対象特徴集合であり、第2の集合は意見語集合である。S301からS307までのステップを実施するための本発明の他の実施例において、第1の集合は意見語集合であり、第2の集合は対象特徴集合である。図4は、本発明のもう1つの実施例による評価情報抽出方法のフローチャートである。図4に示す実施例は、図2に示す実施例において、第1の集合が意見語集合で、第2の集合が対象特徴集合である場合の状況を想定して示している。ステップ401において、コーパスから意見語集合と対象特徴集合が取得される。本実施例において、コーパスを前処理した後に、高排出ガス車の燃料消費率はたいへん高い、このモデルの携帯電話の価格は高い、このブランドの車の操縦性は非常に良い、購入したプリンタの価格はあまりにも高いという4つのテキスト単位が得られたとする。意見語集合は、意見語抽出規則に従って取得され、対象特徴集合は対象特徴抽出規則に従って取得される。コーパスの上記4つのテキスト単位に基づき、意見語抽出規則に従うことにより、良い、高いという2つの意見語を含む意見語集合が取得され、かつ、良いの出現頻度は1、高いの出現頻度は3と判定される。コーパスの上記4つのテキスト単位基づき、対象特徴抽出規則に従うことにより、対象特徴集合には燃料消費率、価格、操縦性という3つの対象特徴が含まれ、かつ、燃料消費率の出現頻度は1、価格の出現頻度は2、操縦性の出現頻度は1であると判定される。ステップS402において、意見語集合のスコアに従い、意見語集合と対象特徴集合の関係に基づいて、対象特徴集合のスコアが計算される。2つの集合の関係は、表1に示すように、ステップS401で取得された意見語集合と対象特徴集合に従って求めることができる。その関係Cとするは、次の行列形式で表現される。ステップS202で説明したように、意見語のスコアの初期値は多数の方法によって得ることができる。例えば、ステップS402の1つの実施例においては、事前に定義された程度副詞辞書が使用される。意見語が程度副詞辞書にある程度副詞と共に1回使われている場合には、意見語のスコアは1となる意見語のスコアの初期値は0に設定される。このように、意見語が程度副詞と共に使われる頻度の統計を作成することによって、意見語のスコアを求めることができる。個々の意見語のスコアは、意見語集合の個々の意見語に対してこれを実行することで求められる。本発明において、意見語集合に含まれる個々の意見語のスコアは、総称して意見語集合のスコアと呼ばれる。程度副詞辞書には、例えば、たいへん很、最も最、極端に極、あまりにも多く太、非常に非常、十分に十分、とても更、とても多く更加、より多く越、過度に過、さらに多くの越出、きわめて極其、例外的に格外、とりわけ分外、少し有点儿、特別に偏、やや稍、ほんの少し稍微、ほとんど几乎、わずかに略微、あまりにも過于、および特に尤其などの程度を表す副詞を1つ以上含めることができる。コーパスから取得されたテキスト単位において、意見語良いの出現頻度は1、高いの出現頻度は3である。たいへんおよびあまりにもは、程度副詞辞書に定められた程度副詞であるため、程度副詞の後に続く意見語良いの出現頻度1、程度副詞の後に続く意見語高いの出現頻度2が求められる。その結果、意見語集合のスコアOscoreとするは、以下のようになる。Oscore=122本発明においては、意見語集合の意見語のスコアが大きいほど、コーパス内の意見語の使用頻度は高く、評価情報抽出のための意見語の有用性が高くなる。同様に、対象特徴集合の対象特徴のスコアが大きいほど、コーパス内の対象特徴の使用頻度は高く、評価情報抽出のための対象特徴の有用性が高くなる。後のステップS412では、一定の条件が満たされていれば、フローはさらにステップS413に進み、そこで、意見語集合のスコアは調整後の意見語集合のスコアで更新される。その後、フローはステップS413からステップS402へと戻るが、ステップS402では、コーパス内の意見語の頻度情報の統計を作成することによって得られた意見語集合のスコアの代わりに、ステップS411で得られた調整後の意見語集合のスコアを使用してもよい。対象特徴集合のスコアFscoreとするは、意見語集合のスコアOscoreに従い、意見語集合と対象特徴集合の関係Cに基づいて、いくつかの方法で計算することができる。例えば、意見語集合から対象特徴集合への変換関係TO-Fは、表2に示すような意見語集合と対象特徴集合の関係Cから求められる。この変換関係TO-Fは、次の行列形式で表現することができる。一例を挙げれば、変換関係TO-Fと、意見語集合のスコアOscoreとの積は、対象特徴集合のスコアFscoreとみなすことができる。他の例では、上記の式4の結果は、重み付け係数数値、ベクトル、または行列による重み付けが可能であり、重み付けを行った結果が対象特徴集合のスコアFscoreとみなされる。ステップS403において、対象特徴集合のスコアは、対象特徴集合の要素の類似度および先験的な信頼度に基づいて調整され、調整スコアが求められる。表4に対象特徴集合の要素の類似度を示しているが、これは以下のような形式で表現し、SFとしてもよい。ステップS403は、ステップS203で示した多数の方法で実行することができる。例えば、対象特徴集合のスコアは、対象特徴集合の要素の類似度SFおよび先験的な信頼度αとするに基づいて調整されて、調整スコアXが求められる。X=SFFscoreαF1score6式6において、F1scoreは、対象特徴集合のスコアの初期値例えば、ステップS402で、意見語集合のスコアに従って最初に得られた対象特徴集合のスコアである。先験的な信頼度αは、経験値に従って前もって指定するか、従来技術に従って求めるか、数学モデルに従って計算するか、または当業者が適切な事前設定値として設定してもよい。ステップS404において、調整スコアと対象特徴集合のスコアの差が既定の要件を満たしているか否かが判定される。ステップS203と同様に、調整スコアと対象特徴集合のスコアの差が既定の要件を満たしているか否かの判定は、多数の方法で行うことができる。例えば、調整スコアと対象特徴集合のスコアの差が既定の要件を満たしているか否かは、反復回数をカウントするか、調整スコアと対象特徴集合のスコアの差をしきい値と比較するか、または、調整スコアと対象特徴集合のスコアとの角コサイン値を評価することによって、判定してもよい。さらに、当業者はここで開示した方法に限定されず、従来技術の適切な方法によってこの判定を行うことができる。ステップS404で調整スコアと対象特徴集合のスコアの差が既定の要件を満たしていると判定された場合には、フローはさらにステップS406へと進み、既定の要件を満たしていないと判定された場合には、フローはステップS405へ進む。ステップS405において、対象特徴集合のスコアが調整スコアで更新される。調整スコアを対象特徴集合のスコアに置き換えることにより、対象特徴集合の元のスコアではなく、ステップS403で調整された対象特徴集合のスコアが調整スコアとなるので、反復手順の修正が容易になる。ステップS406において、調整スコアが対象特徴集合の調整後のスコアとみなされる。この実施例では、対象特徴集合の調整後のスコアは以下のようになる。ステップS407において、意見語集合のスコアは、対象特徴集合の調整後のスコアに従って、意見語集合と対象特徴集合の関係に基づいて計算される。意見語集合のスコアOscoreは、対象特徴集合のスコアFscoreに従い、意見語集合と対象特徴集合の関係Cに基づいて、多数の方法で計算することができる。例えば、対象特徴集合から意見語集合への変換関係TF-Oは、表3に示すように、関係Cから求められる。この変換関係TF-Oは、次の行列形式で表現される。一例を挙げれば、変換関係TO-Fと、ステップS406から求められた対象特徴集合のスコアFscoreとの積は、意見語集合のスコアOscoreとみなされる。他の例を挙げれば、上記の式8の結果は、重み付け係数数値、ベクトル、または行列による重み付けが可能で、重み付けを行った結果が意見語集合のスコアとみなされる。ステップS408において、意見語集合のスコアが意見語集合の要素の類似度と先験的な信頼度に基づいて調整され、調整スコアが得られる。意見語集合の要素の類似度は表5に示されているが、以下のような形式で表現し、Soとしてもよい。ステップS408は、ステップS205で示した多数の方法で実行することができる。例えば、意見語集合のスコアは、意見語集合の要素の類似度Soおよび先験的な信頼度βとするに基づいて調整されて、調整スコアYが得られる。Y=SOOscoreβO1score11式11において、O1scoreは意見語集合のスコアの初期値を示す。先験的な信頼度βは、経験値に従って前もって指定するか、従来技術に従って求めらるか、数学モデルに従って計算するか、または、当業者が適切な事前設定値として設定してもよい。ステップS409において、調整スコアと意見語集合のスコアとの差が既定の要件を満たしているか否かが判定される。ステップS205と同様に、調整スコアと意見語集合のスコアの差が既定の要件を満たしているか否かの判定は、多数の方法で行うことができる。例えば、実行された調整の回数をカウントし、カウント結果が事前に設定された反復回数を超える場合には、調整スコアと意見語集合のスコアの差は既定の要件を満たしているとみなされる。もう1つの例を挙げれば、調整スコアと意見語集合のスコアとの差を求め、その差が既定のしきい値よりも小さい場合には、両者の差は既定の要件を満たしているとみなされる。もう1つの例を挙げれば、調整スコアと意見語集合のスコアの角度コサイン値が計算され、角度コサイン値が既定のしきい値よりも小さい場合には、両者の差は既定の要件を満たしているとみなされる。さらに、当業者はここで開示した方法のみに限定されず、従来技術の適切な方法によってこの判定を行うことができる。ステップS409で調整スコアと対象特徴集合のスコアの差が既定の要件を満たしていると判定された場合には、フローはさらにステップS411へと進み、この差が既定の要件を満たしていないと判定された場合には、フローはステップS410へ進む。ステップS410において、意見語集合のスコアが調整スコアで更新される。ステップS411において、調整スコアが調整後の意見語集合のスコアであるとみなされる。ステップS412において、意見語集合の調整前後のスコアの差が既定の要件を満たしているか否かが判定される。この判定は、例えば、意見語集合のスコアの調整回数をカウントすることによって行うことができる。カウント結果が事前に設定された反復回数を超えた場合には、意見語集合の調整前後のスコアの差が既定の要件を満たしているとみなされる。もう1つの例を挙げれば、意見語集合の調整前後のスコアの差を求め、スコアの差が既定のしきい値よりも小さい場合には、両者の差が既定の要件を満たしているとみなされる。もう1つの例を挙げれば、意見語集合の調整前後のスコアの角度コサイン値が計算され、角度コサイン値が既定のしきい値よりも小さい場合には、両者の差が既定の要件を満たしているとみなされる。さらに、当業者はここで開示した方法のみに限定されず、従来技術の適切な方法によってこの判定を行うことができる。本発明の他の実施例では、ステップS412に示したステップが、対象特徴集合の調整前後のスコアの差が既定の要件を満たしているか否かの判定と置き換えられる。この場合においても、本発明は実施可能であり、本発明の効果が達成される。ステップS412において、意見語集合の調整前後のスコアの差が既定の要件を満たしていると判定された場合には、フローはさらにステップS414へと進み、この差が既定の要件を満たしていないと判定された場合には、フローはステップS413へ進む。ステップS413において、意見語集合のスコアが調整後の意見語集合のスコアで更新される。ステップS414において、意見語集合の要素は、意見語集合の調整後のスコアに従ってランク付けされ、対象特徴集合の要素は、対象特徴集合の調整後のスコアに従ってランク付けされる。本実施例では、ステップS412から得られた意見語集合の最新のスコアをOscore=24とし、意見語良いと高いを含む意見語集合において高いは良いよりも高い順位にランク付けされる。すなわち、意見語は、高い、良いの順にランク付けされる。ここでは、ランク付けが完了した意見語集合は、最適化された意見語集合と呼ばれる。対象特徴集合の調整後のスコアが以下であったとする。3つの対象特徴燃料消費率、価格、および操縦性を含む対象特徴集合において、対象特徴は、価格、燃料消費率、操縦性の順にランク付けされる。ここでは、ランク付けが完了した対象特徴集合は、最適化された対象特徴集合と呼ばれる。ステップS415において、最適化された意見語集合と最適化された対象特徴集合に基づいて評価情報が抽出される。このステップはステップS103と類似している。本実施例では、意見語の既定のしきい値を2とし、意見語集合内で2位の意見語よりも上位にある高ランクの意見語、すなわち高いが抽出される。また、対象特徴の既定のしきい値を3とし、対象特徴集合内の3位の対象特徴よりも上位にある対象特徴、すなわち価格および燃料消費率が抽出される。その後、抽出された意見語高いが抽出された対象特徴価格、燃料消費率に関連があるか否か例えば、これらの語が同じテキスト単位内で共起していたか否かが、意見語集合と対象特徴集合の関係に従って判定される。本実施例においては、評価情報は、抽出された意見語と抽出された対象特徴の組み合わせのうち、同じテキスト単位内で1度以上共起していたものによって構成される。本実施例の4つのテキスト単位に、価格...高いと燃料消費率...高いが出現しているため、[燃料消費率,高い]と[価格,高い]が評価情報として取得される。図4のフローはこれで終了する。図5は、本発明の1つの実施例による評価情報抽出装置500のブロック図である。評価情報抽出装置500は、取得手段501、最適化手段502、および抽出手段503を備える。取得手段501は、コーパスから意見語集合と対象特徴集合を取得するように構成されている。最適化手段502は、意見語集合と対象特徴集合の関係、意見語集合の要素の類似度、および対象特徴集合の要素の類似度に基づいて、意見語集合と対象特徴集合を最適化するように構成されている。抽出手段503は、最適化された意見語集合と最適化された対象特徴集合に基づいて評価情報を抽出するように構成されている。1つの実施例においては、取得手段501は、テキスト単位を取得するためにコーパスの前処理を行うように構成された手段と、取得されたテキスト単位に基づき、意見語抽出規則に従って意見語集合を取得するように構成された手段と、取得されたテキスト単位に基づき、対象特徴抽出規則に従って対象特徴集合を取得するように構成された手段とを備える。1つの実施例においては、意見語抽出規則を、程度副詞のすぐ後に続く文節、形容詞、機能語を含まない文節、最長の意見語よりも長さが短いか等しい文節、および最小出現頻度の意見語よりも出現頻度が多い文節をテキスト単位から1つ以上抽出して意見語とするとしてもよい。1つの実施例においては、対象特徴抽出規則を、基本名詞句、基本名詞句同士の組み合わせ、基本名詞句と名詞/動名詞の組み合わせ、基本名詞句と限定詞の組み合わせ、および限定詞と名詞/動名詞の組み合わせ、機能語を含まない文節、最長の対象特徴よりも長さが短いか等しい文節、および出現頻度が最少の対象特徴よりも出現頻度が多い文節を、テキスト単位から1つ以上抽出して対象特徴とするとしてもよい。1つの実施例においては、最適化手段502は、意見語集合と対象特徴集合のうちの第1の集合のスコアに従って、意見語集合と対象特徴集合のうちの第2の集合のスコアを、関係に基づいて計算するように構成された第1変換計算手段と、第2の集合の要素の類似度を使って、第2の集合のスコアを調整するように構成された第2調整手段と、第2の集合の調整後のスコアに従って第1の集合のスコアを、関係に基づいて計算するように構成された第2変換計算手段と、第1の集合の要素の類似度を使って第1の集合のスコアを調整し、第1の集合の調整後のスコアに従って第2の集合のスコアを、関係に基づいて計算するように構成された第1調整手段と、第1の集合の調整前後のスコアの差が既定の要件を満たしているか、または第2の集合の調整前後のスコアの差が既定の要件を満たしている場合に、第1の集合の調整後のスコアに従って第1の集合の要素をランク付けし、かつ第2の集合の調整後のスコアに従って第2の集合の要素をランク付けするように構成されたランク付け手段とを備える。1つの例においては、最適化手段502は、コーパスの第1の集合の各要素の頻度情報に基づき、事前に定義された方針に従って、第1の集合のスコアを初期化するように構成された手段を備える。他の例においては、最適化手段502の第1調整手段は、第1の集合の要素の類似度および先験的な信頼度とに基づき、第1の集合のスコアを調整することによって調整スコアを求めるように構成された手段と、調整スコアと第1の集合のスコアとの差が既定の要件を満たしている場合には、調整スコアを第1の集合の調整後のスコアと判定して第1の集合のスコアの調整を停止するように構成された手段と、調整スコアと第1の集合のスコアとの差が既定の要件を満たしていない場合には、第1の集合のスコアを調整スコアで更新するように構成された手段とを備える。他の例においては、最適化手段502の第2調整手段は、第2の集合の要素の類似度および先験的な信頼度に基づき、第2の集合のスコアを調整することによって調整スコアを求めるように構成された手段と、調整スコアと第2の集合のスコアとの差が既定の要件を満たしている場合には、調整スコアを第2の集合の調整後のスコアと判定して第2の集合のスコアの調整を停止するように構成された手段と、調整スコアと第2の集合のスコアとの差が既定の要件を満たしていない場合には、第2の集合のスコアを調整スコアで更新するように構成された手段とを備える。1つの実施例においては、最適化手段502は、第1の集合の要素の類似度を使って、意見語集合と対象特徴集合のうちの第1の集合のスコアを調整するように構成された第1調整手段と、第1の集合の調整後のスコアに従って、意見語集合と対象特徴集合のうちの第2の集合のスコアを、関係に基づいて計算するように構成された変換計算手段と、第1の集合のスコアを第2の集合の調整後のスコアに従って、関係に基づいて計算するために、第2の集合の要素の類似度を使って第2の集合のスコアを調整するように構成された第2調整手段と、第1の集合の調整前後のスコアの差が既定の要件を満たしているか、または第2の集合の調整前後のスコアの差が既定の要件を満たしている場合には、第1の集合の調整後のスコアに従って第1の集合の要素をランク付けし、かつ第2の集合の調整後のスコアに従って第2の集合の要素をランク付けするように構成されたランク付け手段とを備える。1つの例においては、最適化手段502は、コーパスの第1の集合の各要素の頻度情報に基づき、事前に定義された方針に従って、第1の集合のスコアを初期化するように構成された手段を備える。他の例においては、最適化手段502の第1調整手段は、第1の集合の要素の類似度および先験的な信頼度とに基づき、第1の集合のスコアを調整することによって調整スコアを求めるように構成された手段と、調整スコアと第1の集合のスコアとの差が既定の要件を満たしている場合には、調整スコアを第1の集合の調整後のスコアと判定し、かつ第1の集合のスコアの調整を停止するように構成された手段と、調整スコアと第1の集合のスコアとの差が既定の要件を満たしていない場合には、第1の集合のスコアを調整スコアで更新するように構成された手段とを備える。他の例においては、最適化手段502の第2調整手段は、第2の集合の要素の類似性および先験的な信頼度とに基づき、第2の集合のスコアを調整することによって調整スコアを求めるように構成された手段と、調整スコアと第2の集合のスコアとの差が既定の要件を満たしている場合には、調整スコアを第2の集合の調整後のスコアと判定して第2の集合のスコアの調整を停止するように構成された手段と、調整スコアと第2の集合のスコアとの差が既定の要件を満たしていない場合には、第2の集合のスコアを調整スコアで更新するように構成された手段とを備える。1つの実施例においては、抽出手段503は、最適化された意見語集合から意見語の既定のしきい値に従って高い順位の意見語を抽出するように構成された手段と、最適化された対象特徴集合から対象特徴の既定のしきい値に従って高い順位の対象特徴を抽出するように構成された手段と、意見語集合と対象特徴集合の関係に基づいて、高い順位の意見語と高い順位の対象特徴から評価情報を取得するように構成された手段とを備える。ここで注目すべきは、本発明は中国語の処理に限定されたものではなく、英語、フランス語、ドイツ語など、数多くの種類の言語に対する処理に利用できることである。本発明による方法は、ソフトウェア、ハードウェア、またはソフトウェアとハードウェアの組み合わせとして実施することもできる。ハードウェア部分は専用の論理回路を使用して実装でき、ソフトウェア部分はメモリに格納して、マイクロプロセッサ、パーソナルコンピュータPC、メインフレームなどの適切な命令実行システムによって実行することができる。以上、好ましい実施の形態をあげて本発明を説明したが、本発明は必ずしも、上記実施の形態に限定されるものでなく、その技術的思想の範囲内において様々に変形して実施することができる。さらに、上記実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、これに限定されない。付記1コーパスから意見語集合と対象特徴集合を取得するステップと、意見語集合と対象特徴集合との関係、意見語集合の要素の類似度、および対象特徴集合の要素の類似度に基づいて、意見語集合と対象特徴集合とを最適化するステップと、最適化された意見語集合および最適化された対象特徴集合に基づいて、評価情報を抽出するステップとを含むことを特徴とする評価情報抽出方法。付記2コーパスから意見語集合と対象特徴集合を取得する前記ステップが、テキスト単位を取得するためにコーパスの前処理を行うステップと、取得されたテキスト単位に基づき、意見語抽出規則に従って意見語集合を取得するステップと、取得されたテキスト単位に基づき、対象特徴抽出規則に従って対象特徴集合を取得するステップとを含むことを特徴とする付記1に記載の評価情報抽出方法。付記3前記意見語抽出規則が、程度副詞のすぐ後に続く文節、形容詞、機能語を含まない文節、最長の意見語よりも長さが短いか等しい文節、および最小出現頻度の意見語よりも出現頻度が多い文節を、テキスト単位から1つ以上抽出して意見語とするものであることを特徴とする付記2に記載の評価情報抽出方法。付記4前記対象特徴抽出規則が、基本名詞句、基本名詞句同士の組み合わせ、基本名詞句と名詞/動名詞の組み合わせ、基本名詞句と限定詞の組み合わせ、および限定詞と名詞/動名詞の組み合わせ、機能語を含まない文節、最長の対象特徴よりも長さが短いか等しい文節、および出現頻度が最少の対象特徴よりも出現頻度が多い文節を、テキスト単位から1つ以上抽出して対象特徴とするものであることを特徴とする付記2に記載の評価情報抽出方法。付記5意見語集合と対象特徴集合との関係、意見語集合の要素の類似度、および対象特徴集合の要素の類似度に基づいて、意見語集合と対象特徴集合とを最適化する前記ステップが、意見語集合と対象特徴集合のうちの第1の集合のスコアに従って、意見語集合と対象特徴集合のうちの第2の集合のスコアを、関係に基づいて計算するステップと、第2の集合の要素の類似度を使って、第2の集合のスコアを調整するステップと、第2の集合の調整後のスコアに従って第1の集合のスコアを、関係に基づいて計算するステップと、第1の集合の要素の類似度を使って第1の集合のスコアを調整し、第1の集合の調整後のスコアに従って第2の集合のスコアを、関係に基づいて計算するステップと、第1の集合の調整前後のスコアの差が既定の要件を満たしているか、または第2の集合の調整前後のスコアの差が既定の要件を満たしている場合に、第1の集合の調整後のスコアに従って第1の集合の要素をランク付けし、かつ第2の集合の調整後のスコアに従って第2の集合の要素をランク付けするステップとを含むことを特徴とする付記1に記載の評価情報抽出方法。付記6意見語集合と対象特徴集合との関係、意見語集合の要素の類似度、および対象特徴集合の要素の類似度に基づいて、意見語集合と対象特徴集合とを最適化する前記ステップが、第1の集合の要素の類似度を使って、意見語集合と対象特徴集合のうちの第1の集合のスコアを調整するステップと、第1の集合の調整後のスコアに従って、意見語集合と対象特徴集合のうちの第2の集合のスコアを、関係に基づいて計算するステップと、第1の集合のスコアを第2の集合の調整後のスコアに従って、関係に基づいて計算するために、第2の集合の要素の類似度を使って第2の集合のスコアを調整するステップと、第1の集合の調整前後のスコアの差が既定の要件を満たしているか、または第2の集合の調整前後のスコアの差が既定の要件を満たしている場合には、第1の集合の調整後のスコアに従って第1の集合の要素をランク付けし、かつ第2の集合の調整後のスコアに従って第2の集合の要素をランク付けするステップとを含むことを特徴とする付記1に記載の評価情報抽出方法。付記7コーパスの第1の集合の各要素の頻度情報に基づき、事前に定義された方針に従って、第1の集合のスコアを初期化するステップをさらに含むことを特徴とする付記5又は付記6に記載の評価情報抽出方法。付記8第1の集合の要素の類似度を使って第1の集合のスコアを調整する前記ステップが、第1の集合の要素の類似度および先験的な信頼度とに基づき、第1の集合のスコアを調整することによって調整スコアを求めるステップと、調整スコアと第1の集合のスコアとの差が既定の要件を満たしている場合には、調整スコアを第1の集合の調整後のスコアと判定し、かつ第1の集合のスコアの調整を停止するステップと、調整スコアと第1の集合のスコアとの差が既定の要件を満たしていない場合には、第1の集合のスコアを調整スコアで更新するステップとを含み、第2の集合の要素の類似度を使って、第2の集合のスコアを調整する前記ステップが、第2の集合の要素の類似度および先験的な信頼度に基づき、第2の集合のスコアを調整することによって調整スコアを求めるステップと、調整スコアと第2の集合のスコアとの差が既定の要件を満たしている場合には、調整スコアを第2の集合の調整後のスコアと判定して第2の集合のスコアの調整を停止するステップと、調整スコアと第2の集合のスコアとの差が既定の要件を満たしていない場合には、第2の集合のスコアを調整スコアで更新するステップとを含むことを特徴とする付記5又は付記6に記載の評価情報抽出方法。付記9最適化された意見語集合および最適化された対象特徴集合に基づいて、評価情報を抽出する前記ステップが、最適化された意見語集合から意見語の既定のしきい値に従って高い順位の意見語を抽出するステップと、最適化された対象特徴集合から対象特徴の既定のしきい値に従って高い順位の対象特徴を抽出するステップと、意見語集合と対象特徴集合の関係に基づいて、高い順位の意見語と高い順位の対象特徴から評価情報を取得するステップとを含むことを特徴とする付記1に記載の評価情報抽出方法。付記10コーパスから意見語集合と対象特徴集合とを取得するように構成された取得手段と、意見語集合と対象特徴集合との関係、意見語集合の要素の類似度、および対象特徴集合の要素の類似度に基づいて、意見語集合と対象特徴集合とを最適化するように構成された最適化手段と、最適化された意見語集合および最適化された対象特徴集合に基づいて、評価情報を抽出するように構成された抽出手段とを備えることを特徴とする評価情報抽出装置。付記11前記取得手段は、テキスト単位を取得するためにコーパスの前処理を行うように構成された手段と、取得されたテキスト単位に基づき、意見語抽出規則に従って意見語集合を取得するように構成された手段と、取得されたテキスト単位に基づき、対象特徴抽出規則に従って対象特徴集合を取得するように構成された手段を備えることを特徴とする付記10に記載の評価情報抽出装置。付記12前記意見語抽出規則が、程度副詞のすぐ後に続く文節、形容詞、機能語を含まない文節、最長の意見語よりも長さが短いか等しい文節、および最小出現頻度の意見語よりも出現頻度が多い文節を、テキスト単位から1つ以上抽出して意見語とするものであることを特徴とする付記11に記載の評価情報抽出装置。付記13前記対象特徴抽出規則が、基本名詞句、基本名詞句同士の組み合わせ、基本名詞句と名詞/動名詞の組み合わせ、基本名詞句と限定詞の組み合わせ、および限定詞と名詞/動名詞の組み合わせ、機能語を含まない文節、最長の対象特徴よりも長さが短いか等しい文節、および出現頻度が最少の対象特徴よりも出現頻度が多い文節を、テキスト単位から1つ以上抽出して対象特徴とするものであることを特徴とする付記11に記載の評価情報抽出装置。付記14前記最適化手段は、意見語集合と対象特徴集合のうちの第1の集合のスコアに従って、意見語集合と対象特徴集合のうちの第2の集合のスコアを、関係に基づいて計算するように構成された第1変換計算手段と、第2の集合の要素の類似度を使って、第2の集合のスコアを調整するように構成された第2調整手段と、第2の集合の調整後のスコアに従って第1の集合のスコアを、関係に基づいて計算するように構成された第2変換計算手段と、第1の集合の要素の類似度を使って第1の集合のスコアを調整し、第1の集合の調整後のスコアに従って第2の集合のスコアを、関係に基づいて計算するように構成された第1調整手段と、第1の集合の調整前後のスコアの差が既定の要件を満たしているか、または第2の集合の調整前後のスコアの差が既定の要件を満たしている場合に、第1の集合の調整後のスコアに従って第1の集合の要素をランク付けし、かつ第2の集合の調整後のスコアに従って第2の集合の要素をランク付けするように構成されたランク付け手段とを備えることを特徴とする付記10に記載の評価情報抽出装置。付記15前記最適化手段は、第1の集合の要素の類似度を使って、意見語集合と対象特徴集合のうちの第1の集合のスコアを調整するように構成された第1調整手段と、第1の集合の調整後のスコアに従って、意見語集合と対象特徴集合のうちの第2の集合のスコアを、関係に基づいて計算するように構成された変換計算手段と、第1の集合のスコアを第2の集合の調整後のスコアに従って、関係に基づいて計算するために、第2の集合の要素の類似度を使って第2の集合のスコアを調整するように構成された第2調整手段と、第1の集合の調整前後のスコアの差が既定の要件を満たしているか、または第2の集合の調整前後のスコアの差が既定の要件を満たしている場合には、第1の集合の調整後のスコアに従って第1の集合の要素をランク付けし、かつ第2の集合の調整後のスコアに従って第2の集合の要素をランク付けするように構成されたランク付け手段とを備えることを特徴とする付記10に記載の評価情報抽出装置。付記16前記最適化手段は、コーパスの第1の集合の各要素の頻度情報に基づき、事前に定義された方針に従って、第1の集合のスコアを初期化するように構成された手段を備えることを特徴とする付記14又は付記15に記載の評価情報抽出装置。付記17前記第1調整手段は、第1の集合の要素の類似度および先験的な信頼度とに基づき、第1の集合のスコアを調整することによって調整スコアを求めるように構成された手段と、調整スコアと第1の集合のスコアとの差が既定の要件を満たしている場合には、調整スコアを第1の集合の調整後のスコアと判定し、かつ第1の集合のスコアの調整を停止するように構成された手段と、調整スコアと第1の集合のスコアとの差が既定の要件を満たしていない場合には、第1の集合のスコアを調整スコアで更新するように構成された手段とを備え、前記第2調整手段は、第2の集合の要素の類似度および先験的な信頼度に基づき、第2の集合のスコアを調整することによって調整スコアを求めるように構成された手段と、調整スコアと第2の集合のスコアとの差が既定の要件を満たしている場合には、調整スコアを第2の集合の調整後のスコアと判定して第2の集合のスコアの調整を停止するように構成された手段と、調整スコアと第2の集合のスコアとの差が既定の要件を満たしていない場合には、第2の集合のスコアを調整スコアで更新するように構成された手段とを備えることを特徴とする付記14又は付記15に記載の評価情報抽出装置。付記18前記抽出手段は、最適化された意見語集合から意見語の既定のしきい値に従って高い順位の意見語を抽出するように構成された手段と、最適化された対象特徴集合から対象特徴の既定のしきい値に従って高い順位の対象特徴を抽出するように構成された手段と、意見語集合と対象特徴集合の関係に基づいて、高い順位の意見語と高い順位の対象特徴から評価情報を取得するように構成された手段とを備えることを特徴とする付記10に記載の評価情報抽出装置。"