我々はアスペクト情報を考慮した日本語意見分析コーパスを構築してきた．文中に存在するアスペクト表現を抽出するため，それらの認定に関してはその範囲の決定や対象表現の選別など，作業を進める上で考慮すべき点が多数ある．本論文ではアスペクト表現と評価表現について定義を行い，実際の小規模のアノテーション作業で明らかになった課題について整理すると共に，現状のコーパスを利用したアスペクト表現抽出の予備実験を行った．

近年，製品に対するカスタマーレビューやツイートなどの意見を表現するテキストの分析の重要性が増している．文を対象とした肯定・否定の極性判定だけではなく，さらに具体的な情報を利用することで顧客の意図や要望を特定し利用することが求められている．例えばあるホテルの朝食について，「朝食の味噌汁は冷めていた」から「評価対象＝朝食，属性＝品質，評価表現（極性）＝冷めていた（否定）」のような情報を抽出することで，文全体が否定であるという文の極性判定だけでは見えてこない業務の問題点などが明確化する．そのためには評価極性だけではなく，評価対象，属性といったアスペクト情報を考慮した意見分析（Aspect-BasedSentimentAnalysis:ABSA）が重要であり[1,2,3,4,5]，タスクを進める上でそれらの情報が付与されたコーパスが必須である．英語のデータセットはこれまでに多く開発され，そのうちSemEvalで行われたABSAタスクの評価コーパス[6,7,8]やMAMS[2]などが幅広く使われている．日本語ではNTCIR多言語意見分析コーパス1）や1）http://research.nii.ac.jp/ntcir/data/data-ja.htmlTSUKUBAコーパス2）などウェブ上で入手できるものがいくつかあるが，これらはアスペクト情報を考慮しない意見分析に特化している[9,10,11,12]．新里ら[1]は，楽天市場の店舗レビューを“配送”，“梱包”などのアスペクトカテゴリとその極性カテゴリに分類する手法を提案したが，実験で用いられたコーパスは非公開である．栗原ら[13]は，ドメインを限定しないTwitterによる評判分析を目的とした評価対象と評価表現を抽出するための日本語ABSAデータセット3）を構築した．論文化されてはいないものの，アスペクトカテゴリとその極性の評価に対応しているコーパスとして，上場企業の決算報告書をドメインとしたchABSA-dataset4）がある．意見分析タスクは文の評価対象などのアスペクト情報などを扱う方向性とは別に，極性の強さや感情の種類，意見の立場なども注目されており，近年こうした種類の情報を付与したコーパスも構築されている[14,15]．我々はアスペクト情報を考慮した日本語意見分析コーパスを構築してきた[17,16]．このコーパスは楽天トラベル5）の施設に対するユーザレビュー中の各文に対しアスペクトカテゴリ及びその評価極性の付与作業を行ったものである．本論文では現状のコーパスを拡張しアスペクト表現および評価表現を付与を目的として，そのために必要なコーパス設計と事例分析について述べる．具体的には抽出する情報の定義を行い，“朝食”が対象になる文を対象に先行して行ったアノテーション作業から，議論が必要な事例の分析と作業の方針を策定する．また，作業済みの文を対象にした2種類のABSA手法による予備抽出実験を行い，その結果から事例の特徴を分析2）https://www.nii.ac.jp/dsc/idr/rakuten/3）http://www.cl.ecei.tohoku.ac.jp/resources/twittertargetreview4）https://github.com/chakki-works/chABSA-dataset/5）travel.rakuten.co.jp.SemEval2014[6]SemEval2015[7]SemEval2016[8]Nakayama[16]本論文アスペクトカテゴリ✓✓(E#A)✓(E#A)✓(✓)アスペクトカテゴリ極性✓✓✓✓(✓)アスペクト表現✓(OTE)(OTE)✓アスペクト表現極性✓✓評価表現✓することでコーパスの性質について考察する．