\label{sec:hajimeni}インターネットの普及により，個人がWeb上で様々な商品を購入したり，サービスの提供を受けることが可能になった．また，これに伴い，商品やサービスに対する意見や感想が，大量にWeb上に蓄積されるようになった．これらの意見や感想は，ユーザが商品やサービスを購入する際の参考にするだけでなく，企業にとっても商品やサービスの改善を検討したり，マーケティング活動に活用するなど，利用価値の高い情報源として広く認識されている．近年ではさらに，ユーザ参加型の商品開発が注目されるなど，ユーザと企業とがマイクロブログやレビューサイト等のソーシャルメディアを通して，手軽に相互にコミュニケーションを持つことも可能となっている．そして，このようなコミュニケーションの場においては，いわゆる「クレーム」と呼ばれる類のユーザの意見に対して企業側は特に敏感になる必要があり，ユーザが発言したクレームに対しては，適切に対応することが望まれている．しかしながら，このようなコミュニケーションの場では，次のような理由からユーザのクレームを見落としてしまう懸念がある．\begin{figure}[b]\input{03fig01.txt}\caption{クレームが含まれたレビューの例1}\label{fig:review}\end{figure}\begin{figure}[b]\input{03fig02.txt}\caption{クレームが含まれたレビューの例2}\label{fig:review2}\end{figure}\begin{itemize}\item見落とし例1：特に，マイクロブログ型サービスを通したコミュニケーションでは，多対一型のコミュニケーション，つまり，大勢のユーザに対して少数の企業内担当者が同時並行的にコミュニケーションを持つことが多く，そのため，一部のユーザが発言したクレームを見落としてしまう可能性がある．\item見落とし例2：特に，レビューサイトを通したコミュニケーションでは，ユーザは様々な意見をひとつのレビュー文書中に書き込むことが多く，その中に部分的にクレームが埋め込まれることがある（\fig{review}および\fig{review2}に例を示す．下線部がクレームを示す）．この場合，レビューの中からクレームを見つける必要があるが，これらの一部を見落としてしまう可能性がある．\end{itemize}本論文では，上記のうち，2つ目の見落とし問題に対処すべく，レビューからクレームを自動検出する手法について述べる．より具体的には，まず，文単位の処理を考え，\tab{data_detail}のような内容を含む文を「クレーム文」と定義する．そして，レビューが入力された際に，そのレビュー中の各文のそれぞれに対して，それらがクレーム文かそうでないかを自動判定する手法について検討する．\begin{table}[b]\caption{クレーム文の定義}\label{tab:data_detail}\input{03table01.txt}\end{table}これまで，テキストからクレームを検出することを目的とした先行研究としては，永井らの研究\cite{nagai1,nagai2}がある．永井らは，単語の出現パタンを考慮した検出規則に基づいたクレーム検出手法を提案している．しかしながら，彼らの手法のように人手で網羅的に検出規則を作成するには，作成者がクレームの記述のされ方に関する幅広い言語的知識を有している必要がある．また，現実的に検出規則によって運用するには，膨大な量の規則を人手で作成・維持・管理する必要があり，人的負荷が高いという問題がある．この問題に対する解決策のひとつとして，教師あり学習によって規則を自動学習することが考えられるが，その場合でも，事前に教師データを準備する必要があり，単純には，教師データの作成に労力を要するという別な問題が発生してしまう．本論文では，上記のような背景を踏まえて，人的な負荷をなるべく抑えたクレーム検出手法を提案する．より具体的には，レビュー文書からクレーム文を自動検出する際の基本的な設定として，テキスト分類において標準的に利用されるナイーブベイズ・モデルを適用することを考え，この設定に対して，極力人手の負荷を軽減させるために，次の手続きおよび拡張手法を提案する．\begin{itemize}\item評価表現および文脈一貫性に基づく教師データ自動生成手法を提案する．従来，学習用の教師データを作成するには負荷の高い人手作業に頼らざるを得なかったが，本研究では既存の言語資源と既存の知見に基づくことで，人手作業に頼らずに教師データを自動生成する手法を提案する．\item次に，上記で生成された教師データに適したモデルとなるように拡張されたナイーブベイズ・モデルを提案する．上記の提案手法によって生成された教師データは自動化の代償として人手作成されたデータと比べて質が劣化せざるを得ず，標準的な分類モデルをそのまま適用するだけでは期待した精度は得られない．本研究では上記のデータ生成手法で生成されるデータが持つ特性を踏まえて，ナイーブベイズ・モデルを拡張する．\end{itemize}提案手法では，従来手法で問題となっていた検出規則の作成・維持・管理，あるいは，規則を自動学習するために必要となる教師データの作成にかかる人手負荷は全くかからない利点をもつ．本論文では，上記の手続きおよび拡張手法について，実データを用いた評価実験を通して，その有効性を検証する．本論文の構成は以下の通りである．まず\sec{gen}で教師データの自動生成手法について説明する．その後，\sec{model}でナイーブベイズ・モデルの拡張について説明し，\sec{exp}で評価実験について述べる．\sec{related}で関連研究を整理した後，\sec{owarini}で本論文をまとめる．