文分割手段によって、特定対象に関する情報が記載されたレビュー文書を含む複数の学習用文書の各々を、文単位で分割するステップと、素性抽出手段によって、前記文分割手段によって分割された前記学習用文書の各文について、前記文の特徴を示す素性を抽出するステップと、学習手段によって、前記複数の学習用文書の各文について抽出された前記素性の各々に基づいて、入力された文が前記レビュー文書内の文であるか否かを分類するための分類モデルを学習するステップと、を含む分類モデル学習方法。前記学習手段によって学習するステップは、前記レビュー文書である前記学習用文書の各文について抽出された前記素性の各々を正例の素性とし、前記レビュー文書でない前記学習用文書の各文について抽出された前記素性の各々を負例の素性として、前記分類モデルを学習する請求項1記載の分類モデル学習方法。前記学習手段によって学習するステップは、前記学習用文書の各文のうちの前記特定対象に関する情報が記載されたレビュー文の各々について抽出された前記素性の各々を正例の素性とし、前記学習用文書の各文のうちの前記レビュー文でない文の各々について抽出された前記素性の各々を負例の素性として、前記分類モデルを学習する請求項1記載の分類モデル学習方法。入力文分割手段によって、入力された文書を、文単位で分割するステップと、入力素性抽出手段によって、前記入力文分割手段によって分割された前記文書の各文について、前記素性を抽出するステップと、分類手段によって、請求項1~請求項3の何れか1項記載の分類モデル学習方法によって学習された前記分類モデルと、前記入力素性抽出手段によって抽出された各文の前記素性とに基づいて、前記文書の各文について、前記レビュー文書内の文であるか否かを分類するステップと、判定手段によって、前記分類手段によって分類された前記文書の各文の分類結果に基づいて、前記入力された文書が前記レビュー文書であるか否かを判定するステップと、を含むレビュー文書分類方法。前記文書を、ブログ文書とした請求項1~請求項3の何れか1項記載の分類モデル学習方法。特定対象に関する情報が記載されたレビュー文書を含む複数の学習用文書の各々を、文単位で分割する文分割手段と、前記文分割手段によって分割された前記学習用文書の各文について、前記文の特徴を示す素性を抽出する素性抽出手段と、前記複数の学習用文書の各文について抽出された前記素性の各々に基づいて、入力された文が前記レビュー文書内の文であるか否かを分類するための分類モデルを学習する学習手段と、を含む分類モデル学習装置コンピュータに、請求項1、2、3、又は5記載の分類モデル学習方法、あるいは請求項4記載のレビュー文書分類方法の各ステップを実行させるためのプログラム。しかしながら、blog等のソーシャルメディアにおいて得られる文書がレビュー文書であるか否か分類する場合、文書が様々な書式で書かれる為に分類器を作成する際の学習データを大量に作成するのが非常に困難であり、また、少量の学習データではレビュー文書であるか否か適切に分類することができない、という問題がある。本発明は、上記の事情を鑑みてなされたもので、少量の学習データで、レビュー文書であるか否かを適切に分類することができる分類モデル学習方法、装置、プログラム、及びレビュー文書分類方法を提供することを目的とする。上記の目的を達成するために本発明に係る分類モデル学習方法は、文分割手段によって、特定対象に関する情報が記載されたレビュー文書を含む複数の学習用文書の各々を、文単位で分割するステップと、素性抽出手段によって、前記文分割手段によって分割された前記学習用文書の各文について、前記文の特徴を示す素性を抽出するステップと、学習手段によって、前記複数の学習用文書の各文について抽出された前記素性の各々に基づいて、入力された文が前記レビュー文書内の文であるか否かを分類するための分類モデルを学習するステップと、を含む。本発明に係る分類モデル学習装置は、特定対象に関する情報が記載されたレビュー文書を含む複数の学習用文書の各々を、文単位で分割する文分割手段と、前記文分割手段によって分割された前記学習用文書の各文について、前記文の特徴を示す素性を抽出する素性抽出手段と、前記複数の学習用文書の各文について抽出された前記素性の各々に基づいて、入力された文が前記レビュー文書内の文であるか否かを分類するための分類モデルを学習する学習手段とを含んで構成されている。本発明に係る分類モデル学習方法及び分類モデル学習装置によれば、文分割手段によって、特定対象に関する情報が記載されたレビュー文書を含む複数の学習用文書の各々を、文単位で分割する。素性抽出手段によって、前記文分割手段によって分割された前記学習用文書の各文について、前記文の特徴を示す素性を抽出する。そして、学習手段によって、前記複数の学習用文書の各文について抽出された前記素性の各々に基づいて、入力された文が前記レビュー文書内の文であるか否かを分類するための分類モデルを学習する。このように、レビュー文書を含む学習用文書の各々を文単位に分割し、学習用文書の各文について抽出された素性の各々に基づいて、分類モデルを学習することにより、少量の学習データで、レビュー文書であるか否かを適切に分類することができる分類モデルを得ることができる。本発明に係るレビュー文書分類方法は、入力文分割手段によって、入力された文書を、文単位で分割するステップと、入力素性抽出手段によって、前記入力文分割手段によって分割された前記文書の各文について、前記素性を抽出するステップと、分類手段によって、上記の分類モデル学習方法によって学習された前記分類モデルと、前記入力素性抽出手段によって抽出された各文の前記素性とに基づいて、前記文書の各文について、前記レビュー文書内の文であるか否かを分類するステップと、判定手段によって、前記分類手段によって分類された前記文書の各文の分類結果に基づいて、前記入力された文書が前記レビュー文書であるか否かを判定するステップと、を含む。本発明に係るレビュー文書分類方法によれば、入力文分割手段によって、入力された文書を、文単位で分割する。入力素性抽出手段によって、前記入力文分割手段によって分割された前記文書の各文について、前記素性を抽出する。そして、分類手段によって、学習された前記分類モデルと、前記入力素性抽出手段によって抽出された各文の前記素性とに基づいて、前記文書の各文について、前記レビュー文書内の文であるか否かを分類する。判定手段によって、前記分類手段によって分類された前記文書の各文の分類結果に基づいて、前記入力された文書が前記レビュー文書であるか否かを判定する。このように、レビュー文書を含む学習用文書の各文について抽出された素性の各々に基づいて学習した分類モデルを用いて、入力された文書がレビュー文書であるか否かを判定することにより、少量の学習データで、レビュー文書であるか否かを適切に分類することができる。本発明に係るプログラムは、コンピュータに、上記の分類モデル学習方法、あるいは上記のレビュー文書分類方法の各ステップを実行させるためのプログラムである。以上説明したように、本発明の分類モデル学習方法、装置、及びプログラムによれば、レビュー文書を含む学習用文書の各々を文単位に分割し、学習用文書の各文について抽出された素性の各々に基づいて、分類モデルを学習することにより、少量の学習データで、レビュー文書であるか否かを適切に分類することができる分類モデルを得ることができる、という効果が得られる。また、本発明のレビュー文書分類方法及びプログラムによれば、レビュー文書を含む学習用文書の各文について抽出された素性の各々に基づいて学習した分類モデルを用いて、入力された文書がレビュー文書であるか否かを判定することにより、少量の学習データで、レビュー文書であるか否かを適切に分類することができる、という効果が得られる。以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。<システム構成>本発明の実施の形態に係るレビュー文書分類装置100は、ソーシャルメディア例えば、ブログにおいて得られたブログ文書が入力され、特定対象例えば、店舗や商品に関する客観的な情報または主観的な情報例えば、口コミ情報などの意見が記載されたレビュー文書であるか否かの判定結果を出力する。1つのブログ文書は1つ以上の文からなるテキストデータである。このレビュー文書分類装置100は、CPUと、RAMと、後述する学習処理ルーチン及び文書分類処理ルーチンを実行するためのプログラムを記憶したROMとを備えたコンピュータで構成され、機能的には次に示すように構成されている。図1に示すように、レビュー文書分類装置100は、入力部10と、演算部20と、出力部30とを備えている。入力部10は、学習用文書として入力された複数のブログ文書からなる文書群を受け付ける。例えば、ブログ文書として図2に示すようなデータを入力することができる。入力部10は、学習用文書としてのブログ文書と共に、当該ブログ文書が、特定対象に関するレビュー文書であるか否かを示す教師情報の入力を、ブログ文書毎に受け付ける。また、入力部10は、分類対象として入力されたブログ文書を受け付ける。なお、入力されるブログ文書は形態素解析済みであってもよく、この場合には、後述する形態素解析部23、32を省略することができる。演算部20は、文書データベース21、文分割部22、形態素解析部23、素性抽出部24、学習部25、及びモデル記憶部26を備えている。文書データベース21は、入力部10により受け付けた学習用文書としての複数のブログ文書からなる文書群及びブログ文書毎の教師情報を記憶する。文分割部22は、文書データベース21に記憶された文書群の各ブログ文書を、文単位に分割する。文分割の方法は既知の技術を用いればよく、例えば句読点や改行などが出現する箇所で分割すればよい。また、ブログ等のソーシャルメディアで得られる文書を利用する際には、顔文字、絵文字等が文区切りに利用されていることが多い。そのため、絵文字や顔文字を文区切りに利用してもよい。形態素解析部23は、各ブログ文書について、分割された文ごとに、既存の技術である形態素解析によって、当該文を単語に区切り、さらに各単語に品詞を付与し出力する。たとえば、ブログ文書が、表参道に行ったところ、すごい行列だったので覗いてみたら新商品の発売が始まっていました。買うつもりはなかったのですが、ついつられて、A社の新商品を買ってしまいました。である場合、形態素解析結果として、略A社名詞の格助詞新商品名詞を格助詞買動詞語幹っ動詞活用語尾て動詞接尾辞しま動詞語幹い動詞活用語尾ました動詞接尾辞略が得られる。素性抽出部24は、各ブログ文書について、分割された文ごとに、形態素解析によって得られた結果を利用して、機械学習に用いる、文の特徴を示す素性を作成する。例えば、文の素性として、文中の形態素の頻度分布ヒストグラムなどを用いる。レビュー文書には特定の感性表現および評価表現が多く出現することがある。そのため、感性表現評価表現の有無および種類を素性として利用してもよい。また、顔文字絵文字等を素性として利用してもよい。また、ブログのようなソーシャルメディアのテキストでは、複数の文にまたいで評価している場合がある。そのため、前後の文の評価表現、形態素の頻度などを素性として利用しても良い。素性抽出部24は、図3に示すように、レビュー文書であるブログ文書中の文をすべてレビュー文とし、レビュー文の素性を、正例の学習データとしてメモリ図示省略に記憶する。また、素性抽出部24は、非レビュー文書であるブログ文書中の文をすべて非レビュー文とし、非レビュー文の素性を、負例の学習データとしてメモリに記憶する。ブログの場合1文書当たり約10文存在する為、例えば、1000文ほど必要な学習であれば、100個のブログ文書あれば、適切に学習できるようになる。学習部25は、学習用文書である文書群から得られた正例の学習データレビュー文の素性及び負例の学習データ非レビュー文の素性を用いて、機械学習によって、入力された文がレビュー文書内の文であるか否かを分類するための分類モデルを作成して、モデル記憶部26に記憶する。機械学習アルゴリズムとしては、例えばサポートベクトルマシンSVMやMarkovLogicNetworkなどのアルゴリズムを利用することができる。モデル記憶部26に記憶される分類モデルは、例えば、各素性に関する重みの数値を格納したものである。また、演算部20は、文分割部31、形態素解析部32、素性抽出部33、分類部34、及びレビュー文書判定部35を備えている。なお、文分割部31は、入力文分割手段の一例であり、素性抽出部33は、入力素性抽出手段の一例である。文分割部31は、文分割部22と同様に、図4Aに示すような入力された分類対象のブログ文書を、図4Bに示すように文単位に分割する。形態素解析部32は、形態素解析部23と同様に、分類対象のブログ文書について、分割された文ごとに、形態素解析によって、当該文を単語に区切り、さらに各単語に品詞を付与し出力する。素性抽出部33は、分類対象のブログ文書について、図4Cに示すように、分割された文ごとに、形態素解析によって得られた結果を利用して、素性抽出部24と同様に、文の特徴を示す素性を作成する。分類部34は、例えば、分類対象のブログ文書の各文について、例えば、抽出された素性を示す数値に、分類モデルが持つ対応する重みを乗算した数値の各々を要素とする特徴ベクトルを用いて、サポートベクトルマシンのアルゴリズムにより、当該文が、レビュー文書内の文であるか否かを分類する。これによって、図5に示すように、各文が、レビュー文であるか、非レビュー文であるかに分類される。レビュー文書判定部35は、分類対象のブログ文書について、レビュー文と分類された文の割合が、閾値以上である場合には、レビュー文書であると判定し、閾値未満である場合には、非レビュー文書であると判定する。レビュー文書判定部35による判定結果が、出力部30より出力される。<レビュー文書分類装置の作用>次に、本実施の形態に係るレビュー文書分類装置100の作用について説明する。まず、学習用文書としての複数のブログ文書である文書群と、当該複数のブログ文書の各々がレビュー文書であるか否かを示す教師情報とがレビュー文書分類装置100に入力されると、レビュー文書分類装置100によって、入力された文書群及び教師情報が、文書データベース21へ格納される。そして、レビュー文書分類装置100によって、図6に示す学習処理ルーチンが実行される。まず、ステップS101において、文書データベース21から1つのブログ文書を取り出す。そして、ステップS102において、文分割部22によって、上記ステップS101において取り出されたブログ文書を、文単位で分割する。ステップS103では、形態素解析部23によって、ブログ文書の各文に対して、形態素解析処理を行う。次のステップS104では、素性抽出部24によって、ブログ文書の各文について、上記ステップS103で得られた形態素解析結果に基づいて素性を抽出し、ステップS105において、当該ブログ文書がレビュー文書であれば、上記ステップS104で抽出された各文の素性を、レビュー文の素性正例の学習データとしてメモリに記憶し、当該ブログ文書が非レビュー文書であれば、上記ステップS104で抽出された各文の素性を、非レビュー文の素性負例の学習データとしてメモリに記憶する。ステップS106では、文書データベース21に記憶されている全てのブログ文書について、上記ステップS101~S105の処理を実行したか否かを判定し、上記ステップS101~S105の処理を実行していないブログ文書が存在する場合には、上記ステップS101へ戻り、当該ブログ文書を取り出す。一方、全てのブログ文書について、上記ステップS101~S105の処理を実行した場合には、ステップS107へ進む。ステップS107において、学習部25によって、メモリに記憶された正例の学習データ及び負例の学習データを用いて、機械学習によって、分類モデルを学習し、ステップS108において、モデル記憶部26に分類モデルを格納し、学習処理ルーチンを終了する。そして、分類対象のブログ文書がレビュー文書分類装置100に入力されると、レビュー文書分類装置100によって、図7に示す文書分類処理ルーチンが実行される。まず、ステップS111において、入力部10により入力されたブログ文書を受け付ける。そして、ステップS112において、文分割部31によって、上記ステップS111において入力されたブログ文書を、文単位で分割する。ステップS113では、形態素解析部32によって、ブログ文書の各文に対して、形態素解析処理を行う。次のステップS114では、素性抽出部33によって、ブログ文書の各文について、素性を抽出する。ステップS115では、分類部34によって、ブログ文書の各文について、上記ステップS114で抽出された素性と、モデル記憶部26に記憶された分類モデルとに基づいて、当該文が、レビュー文であるか非レビュー文であるか分類する。そして、ステップS116では、レビュー文書判定部35によって、上記ステップS115でレビュー文であると分類された文の割合に基づいて、ブログ文書がレビュー文書であるか否かを判定する。ステップS117において、上記ステップS116の判定結果を出力部30により出力して、文書分類処理ルーチンを終了する。以上説明したように、本実施の形態に係るレビュー文書分類装置によれば、レビュー文書を含む学習用のブログ文書の各々を文単位に分割し、レビュー文書であるブログ文書の各文について抽出された素性の各々を正例の学習データとし、非レビュー文書であるブログ文書の各文について抽出された素性の各々を負例の学習データとして、分類モデルを学習することにより、少量の学習データで、レビュー文書であるか否かを適切に分類することができる分類モデルを得ることができる。また、レビュー文書を含む学習用のブログ文書の各文について抽出された素性の各々に基づいて学習した分類モデルを用いて、入力されたブログ文書がレビュー文書であるか否かを判定することにより、少量の学習データで、レビュー文書であるか否かを適切に分類することができる。なお、本発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内で様々な変形や応用が可能である。例えば、学習用のブログ文書の各文について、特定対象に関する客観的な情報又は主観的な情報が記載されたレビュー文であるか、あるいは非レビュー文であるかを手入力するようにしてもよい。この場合には、学習用のブログ文書の各文のうちレビュー文の各々について抽出された素性の各々を正例の学習データとし、学習用のブログ文書の各文のうち非レビュー文の各々について抽出された素性の各々を負例の学習データとして、学習部によって分類モデルを学習するようにすればよい。また、本願明細書中において、プログラムが予めインストールされている実施形態として説明したが、当該プログラムを、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して提供することも可能である。