\label{sec:hajimeni}\subsection{背景}インターネットの普及により，インターネット上に膨大でかつ多種多様なテキスト情報が蓄積されるようになって久しい．インターネット上の膨大なテキスト情報を扱うための技術として，テキスト検索，自動要約，質問応答等さまざまな知的情報アクセス技術に関する研究が活発化しているが，同様にインターネット上の多様なテキスト情報のうち，これまであまり研究対象とされてこなかったものを扱うための技術も研究が活発化してきている．これまで研究対象とされてきたテキスト情報は，新聞記事，学術論文に代表されるように，事実を記述するものがほとんどであった．それに対し，チャット，Web掲示板，Weblog等の普及，利用者の増大に示されるように，インターネット上では，一般の個人が手軽に情報発信できる環境が整うとともに，個人の発信する情報に，ある対象に関するその人の評価等，個人の意見が多数記述されるようになってきている．この個人の評価に関する情報（\textbf{評価情報}）をテキスト中から抽出し，整理し，提示することは，対象の提供者である企業やサイト運営者，また，対象を利用する立場の一般の人々双方にとって利点となる．このため，自然言語処理の分野では，近年急速に評価情報を扱う研究が活発化している．2004年春にはAAAIのシンポジウムとして評価情報を扱う最初の会議が開催された\cite{aaai2004a}．国内でも，2004年度の言語処理学会年次大会では，評価情報の抽出に関連する研究報告が数多く見られた．そこで本解説論文では，テキストから評価情報を発見，抽出および整理，集約する技術について，その基盤となる研究から最近の研究までを概説することを目的とする．上述したように，この研究領域ではここ数年で爆発的に研究が増大しているが，それらの研究を体系的に整理，概説する解説論文はいまだなく，研究の現状，あるいは今後の方向性を見極めるのに研究者が苦労しているのが現状である．本解説論文がその一助となれば幸いである．\subsection{テキスト評価分析とは？--本論文で扱う問題領域--}個人の記述する「意見」と言われるものにはさまざまなものが存在する．意見を下位分類するなら，少なくとも以下のようなものがその範疇に含まれることになる.\begin{itemize}\item評価を記述するもの，\item要望，要求，提案の表明，\item不安，懸念，不満，満足等の感情を表すもの，\item認識，印象を述べるもの，\item賛否の表明．\end{itemize}本解説論文では，このうち「評価を記述するもの」を対象とする研究を主に扱う．この分野でのこれまでの研究の多くは，以下の問題を解いているという風に要約できる:\begin{quote}\tab{example1}のような，ある対象の評価を記述しているテキスト断片に対して，その評価が，肯定的な評価(たとえば「良い」)であるか，あるいは，否定的な評価（例えば「悪い」）であるかを推定する．\end{quote}本稿では，このような評価に関する分析を{\bfテキスト評価分析}と呼び，{\bfテキスト評価分析}を取り巻く諸研究の現状を紹介する．この問題は，もう少し具体的には，肯定的な評価／否定的な評価の２値分類として定式化されることが多い．また，問題は，テキスト断片の粒度によって，次の３つに大別できる．\begin{itemize}\item語句レベル\item文レベル\item文書レベル\end{itemize}例えば，\tab{example1}は文レベルでの２値分類である．言うまでもなく，このテキスト断片の粒度ごとに問題の性質は大きく異なる．それぞれの詳細については，\sec{aa}で述べる．\begin{table}[t]\begin{center}\caption{評価を伴うテキスト例}\label{tab:example1}\cite{morinaga2002a}中のTable1から一部を抜粋して再録．\input{tab-example1.tex}\end{center}\end{table}\subsection{用語の整理}背景思想の違いの影響などもあり，テキスト評価分析で利用される用語は各研究者間で統一されているとは言い難い．そのため，しばしば同一概念が論文間において異なった用語で参照されている．本稿では，個人の評価に関する情報を\textbf{評価情報}，評価情報の良い／悪いに関する軸を\textbf{評価極性}と呼ぶ．ある評価情報が良い評価をもつことを\textbf{肯定極性}をもつと呼び，逆に悪い評価をもつことを\textbf{否定極性}をもつと呼ぶ．また，肯定極性か否定極性をもつ評価情報がテキスト内で記述された表現を\textbf{評価表現}と呼ぶ．\tab{yougo}に，本稿での用語に対応する，紹介論文において使用される代表的な用語を示す．\tab{yougo}の\textbf{評価極性値}とは，肯定極性と否定極性の間を連続的に捉え，各評価極性の強さを数値化したものである．評価極性値は，[-1,1]の範囲の実数値として与え，正側が肯定極性，負側が否定極性に割り当てられることが多い．\begin{table}[b]\begin{center}\caption{用語の対応}\label{tab:yougo}\begin{tabular}{c|l}\hline\hline本稿での用語&紹介論文において使用される代表的な表現\\\hline{\bf評価情報}&sentiments,~~affectpartsofopinions,~~reputation,~~評判\\{\bf評価極性}&semanticorientations，~~polarity,~~sentimentpolarity\\{\bf肯定極性（肯定）}&positive,~~thumbsup,~~favorable,~~desirable,~~好評\\{\bf否定極性（否定）}&negative,~~thumbsdown,~~unfavorable,~~undesirable,~~不評\\{\bf評価極性値}&semanticorientationscore，~~SO-score\\{\bf評価表現}&sentimentexpression,~~wordwithsentimentpolarity\\\hline\end{tabular}\end{center}\end{table}\subsection{本論文の構成}本論文の構成は以下の通りである．まず，\sec{daizai}では，テキスト評価分析の題材となるテキストデータについて述べる．\sec{aa}では，テキスト評価分析を支える各要素技術に関する諸研究を紹介する．続く\sec{appl}では，テキスト評価分析の応用研究を紹介し，\sec{kanren}で，テキスト評価分析に関連するその他の話題を紹介する．最後に，\sec{kadai}で，テキスト評価分析で今後取り扱うべき課題を述べ，\sec{owarini}で本論文をまとめる．