\label{sec:intro}近年のWebの発展は目覚ましいものがあり，Blogや掲示板のように，個人が気軽に自分の意見や感想を書き込める場が増えている．特に，商品購入サイトやオークションサイトなどでは，実際に商品を購入したり，サービス提供を受けたユーザが感想を書き込めるユーザレビュー用ページを提供している場合も多く，レビューは，商品やサービスの潜在的購入者にとって，貴重な情報源のひとつになっている．レビューの件数が増加すれば，それだけ多くの感想を読む機会を得ることになるが，商品やサービスによっては何百件から何千件もレビューが存在することもある．この場合，レビューの内容をすべて把握することは困難であるが，このような問題に対して従来からレビューを自動的に分類したり，意見を集約する研究が盛んに行われている\cite{sa2}．意見の集約に関する研究の例として，例えば，Huら\cite{hu}は，評価視点(opinionfeatures)という概念に基づいてレビュー集合内の意見を集約する手法を提案している．ここで，評価視点とは，評価対象（すなわち商品やサービス）の部分や属性のことであり，例えば，評価対象としてデジタルカメラの特定の商品（「デジタルカメラ$X$」）があったとすると，「画質」や「解像度」などがその評価視点となる．Huらは，レビュー集合からユーザ評価が肯定または否定となる評価視点を自動抽出し，\begin{itemize}\itemデジタルカメラ$X$\begin{itemize}\item画質肯定：253／否定：6\item解像度肯定：134／否定：10\item...\end{itemize}\end{itemize}のような集約結果を生成する手法を提案した．ここで，集約結果内の数値は頻度を表しており，デジタルカメラ$X$の画質に対しては253件の肯定評価を示すレビューがあったことを意味する．このような評価視点の（半）自動抽出に基づく研究は他にも，小林ら\cite{kobayashi}や，Liuら\cite{liu}，Jakobら\cite{jakob}等がある．しかしながら，これらの先行研究では，基本的に評価視点を漏れなく列挙することが目的となっているため，結果として，数多くの評価視点が出力され，どの評価視点が評価対象にとって重要であるかがわからないという問題がある．また，実際に集約結果としてユーザに評価視点を提示することを考えた場合にも，重要度に応じて提示する評価視点に順序を与えたり，取捨選択できることが望ましい．本論文では，このような背景に基いて，上記の先行研究など，何らかの方法によって得られた多数ある評価視点に対し，それらをある重要度に従ってランキングする課題を新たに考え，ランキングに適した手法について検討する（\sec{uniq_aspect_ranking}）．重要度の考え方にはいろいろ考えられるが，本論文では，ユーザは商品購入の際に複数の競合商品を横並びで比較することが多い事を踏まえ，次のように考える．すなわち，競合する複数の評価対象に対して，これらの中で，他の評価対象からある特定の評価対象を差別化できるような評価視点ほど重要であると考え，そのような評価視点に高い重要度を割り当てることを考える．以降，本論文では，このような評価視点のことを特徴的評価視点と呼ぶ．例えば，あるユーザが出張の際に利用する宿泊施設を探しており，幾つか探し当てたとする（宿泊施設$X$，$Y$，$Z$）．しかし，どの施設も値段や立地条件が似たり寄ったりであり，どれを選ぶか悩んでいる．このような状況において，提案手法を用いて各施設のレビューから特徴的評価視点を見つけ出し，施設$X$は特に宿泊利用者の間で「朝食バイキング」が人気であり，施設$Z$だけが「まくら」にこだわっていることを自動抽出することができれば，こういった情報を優先的にユーザに提示する手段を提供することができると考えている．なお，\sec{experiment}の評価実験では，実験データとして宿泊施設予約サイトから得られた宿泊施設についてのレビューデータを用いている．そのため，以降においても提案手法の説明に例を用いる場合は宿泊施設を評価対象とする例を用いる．また，レビューはその数だけ書き手が存在することから評価視点の異表記が生じやすい．そこで，本研究では，評価視点のランキングに際して，クラスタリングによって異表記の影響を考慮したランキングの補正手法を提案し，ランキングとクラスタリングを併用することで評価視点の構造化をおこなう（\sec{cl}）．本論文の貢献をまとめると，以下のようになる．\begin{itemize}\item[（1）]従来手法によって多数抽出される評価視点を構造化して提示する際，その構造化として，特定の評価対象を他から差別化できるような評価視点が重要であると考え，その重要度に従ってランキングすることを提案している点．\item[（2）]上記ランキング課題に利用できる具体的な尺度として，\sec{uniq_aspect_ranking}で説明する対数尤度比に従った尺度を適用し，その有効性を実験的に検証している点．\item[（3）]また，上記ランキング課題では異表記問題が発生するため，その解決策として評価視点をクラスタリングすることの提案，および具体的なクラスタリング手法を用いて，その有効性を実験的に検証している点．\end{itemize}本論文の構成は以下の通りである．まず，\sec{relation}で関連研究について述べ，続く，\sec{uniq_aspect_ranking}と\sec{cl}で評価視点をランキングするための提案手法について述べる．\sec{experiment}で評価実験について述べた後，\sec{owarini}で本論文をまとめる．