ここ数年，Webなどの大量の電子化テキストに現れる他者が発信した意見情報を抽出し，集約や可視化を行うことで，世論調査や評判分析といった応用を実現する研究が進んでいる\cite{pang2008,liu2010,otsuka2007,inui2006}．これらの研究を総称して，意見分析({\itSentimentAnalysis})あるいは意見マイニング({\itOpinionMining})と呼ぶ\cite{pang2008}．対象となる文書ジャンルは，報道機関が配信するニュース，Web上のレビューサイト，個人が自身の体験や意見を記述するブログやマイクロブログなどであり，政策や選挙のための情報分析，世論調査，商品や映画やレストラン・ホテルなどのサービスの評判分析，トレンド分析，などについて実用化が進められている．現在の意見分析の研究は，技術は洗練され，応用範囲は広がりつつあるものの，ここ数年，従来のやり方を大きく変えるような提案は著者の知る限りではあまり見当たらない．その結果，意見質問応答や，ドメインを横断した意見分析といった難易度の高い応用は，技術の壁にぶつかっている印象を持っている．意見質問応答は，factoid型，すなわち従来の質問応答技術に比べて，回答が長くなる傾向があり，また，質問に対する正答は，1つだけではなく，複数の意見を集約したほうが適切である場合が多い．初期の研究\cite{stoyanov2005emnlp}では，文や節などの単位を主観性などの情報に基づきフィルタリングすることで，回答が得られる可能性が増すことが指摘されていた．その後の研究\cite{balahur2010ecai}によると，評価型会議TAC(TextAnalysisConference)で提供されたブログからの意見質問応答・要約のデータセット\cite{dang2008tac}\footnote{http://www.nist.gov/tac/data/past/2008/OpSummQA08.html}を用いた実験では，ブログを対象として，特定の事柄に対する意見を問い合わせ，回答を得るというタスクについて，質問，回答を同一の極性や話題によりフィルタリングすることが有効であり，また複数の連続する文を抽出することが効果的であるが，意味役割付与などに基づくフィルタリングは必ずしも有効な結果が得られていない．さらに，さまざまな識者や組織により表明されている意見を話題別に集約するタスク\cite{stoy2011ranlp}などの提案もある．本研究では，複数の個人的な意見や体験が含まれる情報を集約して，回答として適切に構成するためには，従来の意見の属性，主観性，極性，意見保有者などにとどまらず，意見の詳細なタイプをアノテートし，質問と回答の構造について分析を進める必要があると考える．これにより，複数の個人的な意見や体験を，詳細なタイプに基づき，適切な順序で配置することにより，文章として自然な回答を提供できると考えている．また，質問と回答を含む文書ジャンルとして，Yahoo!知恵袋\footnote{http://chiebukuro.yahoo.co.jp/}などのコミュニティQAサイトがあり，意見質問の判別のために利用されている．具体的には，質問について主観性を判別するためには，質問と回答中の手がかりを区別して利用することが有効という研究\cite{li2008sigir}や，主観を伴う回答を求める質問を厳密に定義し，そのような質問は人間に対して回答を求めるという応用を目指している研究が存在する\cite{aikawa2011tod}．これらの研究は，主観性を判別する特徴が，質問と回答との間で明確ではないが関連があることと，意見を問う質問が判別できたとしても，適切な回答を自動的に構成することが難しいことを示唆している．一般に，質問に対する回答を検索するためには，質問に出現しやすい語彙と回答に出現しやすい語彙とのギャップを解消するために，その対応関係をコーパスから学習することにより，解決するための研究が行われている\cite{abe2011yans,berger2000sigir}．一方で，意見分析の研究は，文書ジャンル\footnote{文書ジャンルとは，文書の書き手と読み手との間で，読む行為を通じたコミュニケーションの共通パタンを想定できる文書群を指す概念と位置づけることができる\cite{bazerman2004}．}に応じて要求されるタスクが異なり，文書に現れる意見の性質も異なる．したがって，意見分析の研究にはコーパスが欠かせないが，現状では，ニュース，レビュー，ブログなどの文書ジャンルが主な対象となっている\cite{seki2013tod}．本研究では，従来の研究とは異なり，質問と回答を含む対話型の文書ジャンル，具体的には，国立国語研究所の『現代日本語書き言葉均衡コーパス』(BCCWJ)\cite{maekawa2011bccwj,yamasaki2011bccwj,bccwj2012}\footnote{http://www.ninjal.ac.jp/corpus\_center/bccwj/}中のYahoo!知恵袋\footnote{http://chiebukuro.yahoo.co.jp/}を対象として，質問とそれに対する回答に詳細な意見情報のアノテーションを行うことにより，質問と回答中の意見の構造やその対応関係を明らかにするための，基盤となるコーパスの提供を目指している．ただし，一口に意見といっても，その特徴はさまざまである．意見の定義の範囲は広く，主観性などの広い概念を対象とした場合，評価，感情，意見，態度，推測などの何を対象とするかを決定することも重要である\cite{wiebe2005lre,koba2006signl}．本研究では，態度の詳細分類であるアプレイザル理論\cite{martin2005}を参考に，詳細な分類体系に基づく意見情報をアノテートすることにより，質問に対する回答として出現する意見の傾向を，意見の性質の違いから明らかにすることを目指す．一方で，従来の意見分析では，単一のドメインを対象として研究がなされてきた．それは，ドメインに応じて，主観性，極性を判別したり，意見の対象やそのアスペクトを抽出するための教師あり学習に用いる素性が異なるからである．しかし，現実社会では，複数のドメインを横断して，意見分析を行うことが求められる場面が少なくない．この課題に向けた解決のための研究として，複数のドメインを対象とした意見分析に関する研究\cite{blit2007acl,pono2012emnlp,he2011acl,bolle2011acl,li2012acl}がある．これは，複数ドメインにおいて共通に出現する意見表現や，意見表現間あるいは意見の対象間の類似性を手がかりとして，訓練データと評価データとの不整合を緩和させようという試みである．英語については，Amazonレビューを対象としたコーパス\footnote{http://www.cs.jhu.edu/$\sim$mdredze/datasets/sentiment/}が公開されており，一連の関連研究ではこのコーパスを使用した研究が行われているが，日本語で同様のコーパスは流通していない\cite{seki2013tod}．したがって，こうした研究を促進するためには，日本語で同様のコーパスを開発する必要がある．また，レビューにとどまらない広い範囲のドメインを対象とした意見の違いなども明らかにする必要がある．本研究が対象とするコミュニティQAは，ブログなどと比較して，カテゴリに対して投稿内容が適合しているという特徴がある．具体的には，コミュニティQAサービスにおいて，ユーザは，適切な回答を得る必要性から，提供している質問カテゴリ\footnote{http://list.chiebukuro.yahoo.co.jp/dir/dir\_list.php?fr=common-navi}に対して適合した投稿を行う．これは，さまざまな話題を投稿するため，必ずしも事前に設定したカテゴリにはそぐわない話題を投稿する傾向のあるブログとの大きな違いである．また，ニュースやレビューと比べると，生活に密着した多様な話題が投稿される．これらを踏まえ，Yahoo!知恵袋の複数の質問カテゴリを対象としたコーパスを開発し，詳細な分類体系に基づく意見情報を重ね合わせて分析することにより，ドメインごとの意見の傾向の違いを明らかにすることを目指す．本論文の構成は以下のとおりである．\ref{sec:related}節では，関連研究を紹介する．\ref{sec:corpus}節では，コミュニティQAを対象とした意見分析のためのアノテーションの方針について述べる．\ref{sec:communityQA_annotation}節では，コミュニティQAを対象とした意見情報のアノテーション作業の特徴について議論する．\ref{sec:analysis}節では，Yahoo!知恵袋を対象として構築した意見分析コーパスを使用して，質問と回答や，ドメインあるいはコミュニケーションの目的に応じて出現する意見の性質の違いを明らかにする．最後に，\ref{sec:conclusion}節で結論をまとめる．