近年，自然言語処理において評価情報処理が注目を集めている\cite{Inui06}．評価情報処理とは，物事に対する評価が記述されたテキストを検索，分類，要約，構造化するような処理の総称であり，国家政治に対する意見集約やマーケティングといった幅広い応用を持っている．具体的な研究事例としては，テキストから特定の商品やサービスに対する評価情報を抽出する処理や，文書や文を評価極性（好評と不評）に応じて分類する処理などが議論されている\cite{Kobayashi05,Pang02,Kudo04,Matsumoto05,Fujimura05,Osashima05,McDonald07}．評価情報処理を行うためには様々な言語資源が必要となる．例えば，評価情報を抽出するためには「良い」「素晴しい」「ひどい」といった評価表現を登録した辞書が不可欠である\cite{Kobayashi05}．また，文書や文を評価極性に応じて分類するためには，評価極性がタグ付けされたコーパスが教師あり学習のトレーニングデータとして使われる\cite{Pang02}．我々は，評価情報処理のために利用する言語資源の一つとして，評価文コーパスの構築に取り組んでいる．ここで言う評価文コーパスとは，何かの評価を述べている文（評価文）とその評価極性を示すタグが対になったデータのことである（表\ref{tab:corpus}）．タグは好評と不評の2種類を想定している．大規模な評価文コーパスがあれば，それを評価文分類器のトレーニングデータとして利用することや，そのコーパスから評価表現を獲得することが可能になると考えられる．\begin{table}[b]\caption{評価文コーパスの例．$+$は好評極性，$-$は不評極性を表す．}\label{tab:corpus}\input{04table1.txt}\end{table}\begin{figure}[b]\input{04fig1.txt}\caption{不評文書に好評文が出現するレビュー文書}\label{fig:pang}\end{figure}評価文コーパスを構築するには，単純に考えると以下の2つの方法がある．人手でコーパスを作成する方法と，ウェブ上のレビューデータを活用する方法である．後者は，例えばアマゾン\footnote{http://amazon.com/}のようなサイトを利用するというものである．アマゾンに投稿されているレビューには，そのレビューの評価極性を表すメタデータが付与されている．そのため，メタデータを利用することによって，好評内容のレビューと不評内容のレビューを自動的に収集することができる．しかしながら，このような方法には問題がある．まず，人手でコーパスを作るという方法は，大規模なコーパスを作ることを考えるとコストが問題となる．また，レビューデータを利用する方法には，文単位の評価極性情報を取得しにくいという問題がある．後者の具体例として図\ref{fig:pang}に示すレビュー文書\cite{Pang02}を考える．これは文書全体としては不評内容を述べているが，その中には好評文がいくつも出現している例である．このような文書を扱う場合，文書単位の評価極性だけでなく，文単位の評価極性も把握しておくことが望ましい．しかし，一般的にレビューのメタデータは文書に対して与えられるので，文単位の評価極性の獲得は難しい．さらに，レビューデータを利用した場合には，内容が特定ドメインに偏ってしまうという問題もある．こうした問題を踏まえて，本論文では大規模なHTML文書集合から評価文を自動収集する手法を提案する．基本的なアイデアは「定型文」「箇条書き」「表」といった記述形式を利用するというものである．本手法に必要なのは少数の規則だけであるため，人手をほとんどかけずに大量の評価文を収集することが可能となる．また，評価文書ではなく評価文を収集対象としているため，図\ref{fig:pang}のような問題は緩和される．さらに任意のHTML文書に適用できる方法であるため，様々なドメインの評価文を収集できることが期待される．実験では，提案手法を約10億件のHTML文書に適用したところ，約65万の評価文を獲得することができた．