近年，Webが爆発的に普及し，掲示板等のコミュニティにおいて誰もが容易に情報交換をすることが可能になった．このようなコミュニティには様々な人の多様な評判情報（意見）が多く存在している．これらの情報は企業のマーケティングや個人が商品を購入する際の意思決定などに利用されている．このため，このような製品などに対する評判情報を，Web上に存在するレビューあるいはブログなどから，自動的に収集・解析する技術への期待が高まっている．このため，従来このような評判情報の抽出に関して研究されてきた\cite{morinaga,iida,dave,kaji,yano,suzuki}．これらの研究では，製品などに関する評価文書から自然言語処理技術を用いて評判情報を抽出する．また，評判情報を含む評価文書を，ポジティヴ（おすすめ）とネガティヴ（おすすめしない）という2つの極性値に分類し，その結果をユーザに提示する．提示された情報を基にユーザは様々な意思決定を行う．評価文書を2つの極性値に分類する手法に関して，これまで多くの研究が行われてきた．\cite{turney}では，フレーズの極性値に基づく教師なし学習によって評価文書を分類している．\cite{chaovalit}では，映画のレビューを対象に教師なし学習\cite{turney}と教師あり学習を比較している．ここでは，教師あり学習としてN-gramを用いている．実験の結果，分類精度は教師あり学習の方が高かったと報告している．教師あり学習を用いたものとして\cite{dave}では，ナイーブベイズを用いて評判情報の分類学習を行っている．これらの研究では，文書中に含まれている単語や評判情報をすべて同等に扱っている．しかし，評価文書には，全体評判情報と部分評判情報という2つのレベルの評判情報が含まれていると考えられる．全体評判情報とは，評価文書の対象全般に関わる評価表現のことを指す．例えば，映画のレビューにおいて「この映画はおもしろい」という評価表現は対象全般に関わる評価表現であり，この表現がある場合はその極性値が評価文書の極値にほぼ一致する．一方，部分評判情報とは，対象の一属性に関わる評価表現のことを指す．例えば，映画のレビューにおいて「映像がきれい」という評価表現は映画の一属性である映像に関する評価表現であり，この表現があったとしてもその極性値が評価文書の極性値と一致するわけではない．したがって，これら2つのレベルを考慮することで評価文書の分類精度の向上が期待できる．そこで本論文では，評判情報を全体評判情報と部分評判情報という2つのレベルに分け，その極性値を基に評価文書を分類する手法を提案する．本手法では，まず評価文書から全体評判情報を抽出し，その極性値を判定する．この極性値は評価文書の極性値とほぼ一致するため，この極性値を評価文書の極性値とする．評価文書に全体評判情報が含まれない場合は，部分評判情報の極性値の割合から評価文書の極性値を決定する．さらに，この2つのレベルの評判情報を用いて，評判情報の信頼性を評価するための一手法を提案する．評判情報は主観的な情報のため，信頼性が低いという問題点がある．このため，その信頼性を評価できれば有益な情報となる．信頼性を評価する手法は多くのことが考えられるが，ここではその1つとして，評価文書の極値と異なる極性値を持つ部分評判情報は信頼性の高い情報と捉えることを提案する．例えば，「すごく面白い映画だった．映像も素晴らしかった」と「はっきりいって最低の映画でした．でも映像だけは良かったです」という評価文書があるとする．前者のように，映画全体をポジティブに評価している人が映像に関してもポジティブに評価することはあまり情報としての価値はない．悪意のある見方をすると宣伝ともとれる．一方，後者は映画全体としてはネガティブな評価であるが，映像に関してはポジティブに評価している．このような評価は客観的でフェアである可能性が高いため，信頼性が高い評価情報であるとする．このような信頼性は，評判情報の2つのレベルを用いることで評価できる．