JP2003157253A - 情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 文から情動性を表す表現を自動的に抽出する
ことができる情報処理装置などを提供すること。 【解決手段】 情動性を表す単語やそれを強調したり否
定したりする単語を予め辞書として用意しておく。そし
て、入力文を形態素解析、及び構文解析し、その結果得
られた構文的な構造や単語の意味などを利用し、情動性
の中心となる単語やそれを強調したり否定したりする表
現を抽出する。また、辞書に登録してある情動性を表す
単語には、情動性の強さが数値化されて与えられてお
り、一方情動性を表す単語を強調したり否定したりする
単語にはどの強調の程度などを表す演算子などが与えら
れている。そして、これらの数値や演算子を用いて抽出
した表現の情動性の強さなどを数値的に表現することが
できる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は情報処理装置、情報
処理方法、情報処理プログラム、及び辞書データに関
し、例えば、文章を解析して処理するものに関する。

【０００２】

【従来の技術】近年、形態素解析や構文解析など、人間
が作成した文章をコンピュータが解析して処理する技術
が発展してきた。これら文章解析処理技術は、様々な分
野に応用可能な基礎技術である。例えば、情報検索の分
野では、ユーザが入力した自然文から検索式を生成し、
検索の実行を支援し、また家電製品の分野ではユーザの
発話による命令を解析して家電製品をコントロールした
りすることができる。

【０００３】文章を解析処理する技術には、様々な種類
のものがあり、例えば、テキストから名詞などの特定の
単語を抽出し、分類するものがある。これは、テキスト
中に現れる単語の品詞をベースに解析するものであっ
て、テキストを形態素解析し、その結果テキスト内の名
詞や動詞など特定の品詞条件に当てはまるものを抽出す
るものである。この方法では、複合名詞を扱うこともで
きる。また、その他の方法として、例えば、単語の出現
頻度を利用したり、共起しやすい単語を抽出するなど、
品詞や字面に基づく統計的な手法を用いるものもある。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかし、これら従来の
技術によるものは、何れもテキストの形態素に着目し、
品詞の種類や統計的手法を用いて解析するものであっ
た。そして、例えば「肌がすべすべしている」とか「朝
日が美しい」といったように定性的かつ主観的な評価を
含意する表現などの情動性を表す表現を、形態素として
でなく、単語の意味や構文的な構造から認識し、抽出す
るシステムは存在しなかった。

【０００５】そこで、本発明の目的は、文章から情動性
を表す表現を自動的に抽出し、情動性の強さを数量化す
ることができる情報処理装置などを提供することであ
る。

【０００６】

【課題を解決するための手段】前記目的を達成するため
に、請求項１に記載の発明では、所定の対象に対して情
動を表現した語である情動表現語を含む文章を取得する
文章取得手段と、前記取得した文章において使用されて
いる情動表現語を特定する情動表現語特定手段と、前記
特定された情動表現語を用いて、前記文章から情動的な
表現を表している情動表現部分を抽出する抽出手段と、
前記抽出した情動表現部分を出力する出力手段と、を具
備したことを特徴とする情報処理装置を提供する。請求
項２に記載の発明では、前記文章において、情動表現語
の情動の強さの程度を強めたり、弱めたりなど、情動表
現語に作用して情動の強さを変化させる語である機能語
を特定する機能語特定手段を更に具備し、前記抽出手段
は、前記文章のうち、前記情動表現語と当該情動表現語
に作用する前記特定した機能語を含む部分を抽出するこ
とを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置を提供す
る。請求項３に記載の発明では、前記抽出した情動表現
部分に含まれる情動表現語に数値を対応付ける数値対応
付け手段を更に具備し、前記数値対応付け手段で対応付
けられた数値を用いて、前記情動表現部分の情動の強さ
の程度を数量化することを特徴とする請求項１、又は請
求項２に記載の情報処理装置を提供する。請求項４に記
載の発明では、前記抽出した情動表現部分に含まれる情
動表現語に作用する機能語に演算方法を対応付ける演算
対応付け手段を更に具備し、前記情動表現語に対応付け
られた数値を、前記演算対応付け手段で対応付けられた
演算方法にて演算を施すことにより、前記情動表現部分
の情動の強さの程度を変化させることを特徴とする請求
項３に記載の情報処理装置を提供する。請求項５に記載
の発明では、前記文章を形態素解析して形態素列を出力
する形態素解析手段を更に具備し、前記情動表現語特定
手段は、前記出力した形態素列を構成する形態素を、情
動表現語を記憶した表現語データベースで検索し、前記
形態素が前記表現語データベースで検索された場合に当
該形態素を情動表現語として特定することを特徴とする
請求項１から請求項４までのうちの何れか１の請求項に
記載の情報処理装置を提供する。請求項６に記載の発明
では、前記機能語特定手段が、前記形態素列を構成する
形態素を、機能語を記憶した機能語データベースで検索
し、前記形態素が前記機能語データベースで検索された
場合に当該形態素を機能語として特定することを特徴と
する請求項５に記載の情報処理装置を提供する。請求項
７に記載の発明では、前記形態素列を構文解析する構文
解析手段を更に具備し、前記抽出手段は、前記構文解析
手段で取得した係受け構造を用いて、前記情動表現部分
を抽出することを特徴とする請求項５、又は請求項６に
記載の情報処理装置を提供する。請求項８に記載の発明
では、前記構文解析手段による解析結果を用いることに
より、前記情動表現語特定手段で情動表現語として特定
された語を機能語と再特定し、あるいは前記機能語特定
手段で機能語として特定された語を情動表現語と再特定
する再特定手段を更に具備したことを特徴とする請求項
７に記載の情報処理装置を提供する。請求項９に記載の
発明では、前記数値対応付け手段で前記情動表現語に対
応付けられた数値を変化させる数値変化手段を更に具備
したことを特徴とする請求項３から請求項８までのうち
の何れか１の請求項に記載の情報処理装置を提供する。
請求項１０に記載の発明では、文章取得手段と、情動表
現語特定手段と、抽出手段と、出力手段と、を具備した
コンピュータにおいて、前記文章取得手段で、所定の対
象に対して情動を表現した語である情動表現語を含む文
章を取得する文章取得ステップと、前記情動表現語特定
手段で、前記取得した文章において使用されている情動
表現語を特定する情動表現語特定ステップと、前記抽出
手段で、前記特定された情動表現語を用いて、前記文章
から情動的な表現を表している情動表現部分を抽出する
抽出ステップと、前記出力手段で、前記抽出した情動表
現部分を出力する出力ステップと、から構成されたこと
を特徴とする情報処理方法を提供する。請求項１１に記
載の発明では、所定の対象に対して情動を表現した語で
ある情動表現語を含む文章を取得する文章取得機能と、
前記取得した文章において使用されている情動表現語を
特定する情動表現語特定機能と、前記特定された情動表
現語を用いて、前記文章から情動的な表現を表している
情動表現部分を抽出する抽出機能と、前記抽出した情動
表現部分を出力する出力機能と、をコンピュータで実現
するための情報処理プログラムを提供する。請求項１２
に記載の発明では、情動的な表現を表した文章で使用さ
れる情動を表す情動表現語と、前記情動表現語に対応付
けられ、前記情動表現語の情動の強さの程度を表す数値
と、情動表現語の情動の強さの程度を強めたり、弱めた
りなど、情動表現語に作用して情動の強さを変化させる
語である機能語と、前記機能語に対応付けられ、前記情
動表現語に対応付けられた数値に作用し、当該数値の値
を変化させる演算方法と、を含むことを特徴とする辞書
データを提供する。更に、ある対象に対して情動的な表
現を表す語である情動表現語と、前記特定した情動表現
語が情動を表現している、前記対象の属性と、を対応付
けていることを特徴とする辞書データを提供することも
できる。

【０００７】

【発明の実施の形態】（第１の実施の形態）以下、本発
明の好適な第１の実施の形態について、図１から図１０
を参照して詳細に説明する。本実施の形態では、「この
口紅は発色がきれい」といったような、主観的な評価を
含む文を処理する。そこで、まずこれら主観的な文を処
理する上で使用する用語について説明しておく。

【０００８】（１）情動性 情動性とは、感情の動きや、あるいは好き嫌いなど定性
的かつ主観的な表現を含む性質を言う。例えば、「この
本は面白い」、「あそこのレストランの料理はうまかっ
た」などの表現は、何れも主観的な表現を含んだ表現で
あり、情動性を表した表現である。もっとも、何が情動
性を表しているか、あるいは何が主観的であるかは、後
述するアフェクトターム辞書２２の作り方など、システ
ムの運用方法によって自由に設定することができる。例
えば、「美しい宝石」という表現があった場合、「美し
い」は宝石の客観的な属性とも考えられれば、また、表
現した者の主観とも考えられる。このような場合も、辞
書の作り方などによって広く対処することができる。

【０００９】なお、一般的に主観的な表現が行われた場
合、例えば、「この口紅は発色が美しい。（だから好き
だ）」といったように、主観的な評価が表現される場合
が多い。そのため、本実施の形態では、情動的な表現の
うち、主観的な表現（主観的な評価を含む）を処理する
場合を中心として説明することとする。しかし、このこ
とは、本実施の形態のシステムを、主観的な表現を含む
表現を処理するものに限定するものではなく、例えば辞
書の設計などにより、「つやつやした肌」の「つやつ
や」のように、必ずしも主観的でない情動的な表現をも
処理の対象とすることができる。以上に述べたように、
本実施の形態では、情動性を厳密に定義することはせず
に、主観的な評価を表現した語を中心とした主観的な表
現を含む表現を広く情動性を表した表現と考えることに
する。このように、情動的な表現とは主観的な表現より
も広い概念である。更に、主観的な評価を含む表現は、
主観的な表現に含まれる概念である。 （２）アフェクト表現 アフェクト表現とは、定性的・主観的な表現を含意する
表現、即ち情動性を含んだ表現を言う。例えば、「この
花はとても美しい」なる表現は花を見た人の主観的な表
現を含んだ表現であり、アフェクト表現である。また、
換言すればアフェクト表現は、文中で情動を表現してい
る情動表現部分と言うこともできる。更に、情動部分が
主観的な表現を表している場合は主観表現部分というこ
とができ、更に情動表現部分が主観的な評価を表してい
る場合は、主観的評価表現部分ということもできる。

【００１０】（３）アフェクトターム アフェクトタームとは、アフェクト表現の中心を成す情
動性を表す１形態素を言う。上記の例では「美しい」か
ら語尾を除いた形容語幹「美し」がアフェクトタームで
ある。換言すれば、アフェクトタームは情動的な表現を
表す情動表現語であると言える。また、情動表現語が主
観的な表現を表している場合は主観表現語ということが
でき、更に情動表現語が主観的な評価を表している場合
は主観的評価語と言うこともできる。 （４）機能語 機能語とは、強調や程度、あるいは否定などの意味をア
フェクトタームに付与する語を言う。そして、機能語は
アフェクトタームと結合して１つのアフェクト表現にな
る。例えば、「あまりうれしくない」という表現で、
「あまり」は程度を表しており、「ない」は否定を表す
機能語である。そしてこれらの機能語はアフェクトター
ム「うれし」と結合して１つのアフェクト表現を構成し
ている。また、強調を表す機能語としては例えば「とて
も」、「すごく」などがある。

【００１１】（５）アフェクト性 アフェクト性とは、処理対象の形態素列中の個々の形態
素はアフェクトターム、機能語、何れでもない、のうち
の何れかに分類されるが、これらのうちの何れに分類さ
れるかという性質をアフェクト性と言う。後述するが本
実施の形態のアフェクト表現処理装置１はアフェクトタ
ームと機能語を集めたアフェクトターム辞書をデータベ
ースとして備えており、形態素中の各形態素をこのアフ
ェクトターム辞書で検索することにより、各形態素がア
フェクトタームなのか機能語なのかあるいは何れでもな
いのかを判断することができる。

【００１２】（６）アフェクト情報 アフェクト情報とは、ある形態素に対してアフェクトタ
ーム辞書を検索して得られた情報をアフェクト情報と言
う。詳しくは後述するが、アフェクト情報としては、例
えば、ある形態素が、アフェクトタームなのかあるいは
機能語なのかといったような情報や、また、そのアフェ
クトタームが表す情動が肯定的なものであるのかあるい
は否定的なものであるのかといった情報や、更には、情
動の強さを数値化した情報などが含まれている。 （７）記事 記事とは、アフェクト表現を抽出するためのひとまとま
りの文章を言う。通常は数行から数十行程度の文で、あ
る商品に対する感想文を１回に書込んだ情報などであ
る。例えば、電子掲示板にある口紅に対する感想文が多
数掲載されている場合、個々の感想文が記事である。こ
のため本実施の形態における記事は新聞記事や専門家の
評価記事などよりも広い概念である。

【００１３】（８）評価主題 評価主題とは、分析の対象となっている記事が評価して
いる対象を言う。例えば、ある香水に対して「においが
長持ちする」という記事があった場合、この香水が評価
主題である。本実施の形態では、評価主題として化粧品
などの商品を扱うが、評価主題は商品に限定せず、例え
ば、サービスや組織の評判などの抽象物を評価主題とす
ることもできる。なお、本実施の形態では、予め分析用
の記事を評価主題ごとに収集しておくが、これに限定す
るものではなく、記事を評価主題ごとに自動分類するよ
うに構成しても良い。

【００１４】（９）評価軸 評価軸とは、評価主題を評価する側面(属性)を分類した
ものである。これは、評価主題ごとに設定される。例え
ば、評価主題が口紅であれば、側面(属性)として、色つ
や、におい、付け心地、パッケージ、価格などがあり、
これらが評価の対象になりうる。評価主題が自動車の場
合は、燃費、乗り心地、操作性、外観、価格、などの属
性が考えられる。 （１０）軸ターム（被評価語） 軸タームとは、ある表現が評価している直接的な語（通
常は名詞）を意味する。例えば、「発色が美しい」とい
う文では、「発色」が軸タームである。このように、軸
タームは特定の評価の側面（評価軸）に対する具体的な
表現を表す語であって、例えば、口紅に関する、「つ
や」、「色合い」、「発色」などの軸タームは、評価軸
「色つや」に対応するものである。また、「付け心
地」、「感触」、「うるおい」などの軸タームは、評価
軸「付け心地」に関するものである。また、例えば、上
の例文で、「発色」は「美しい」という情動を表現した
語の情動の対象となっている被情動語でもある。このよ
うに表現が主観的評価に限定せず広く情動的な表現を表
す場合も含めると、軸タームは被情動語であると言うこ
とができる。

【００１５】以上に説明した用語は、例えば以下のよう
に使用することができる。口紅Ａ（口紅の特定の商品）
を評価主題とする記事において、このアフェクト表現
「とてもつやつや」は、軸ターム「発色」に対する評価
であり、「発色」は口紅の評価において評価軸「色つ
や」に属する語である。

【００１６】ところで、ある記事がある商品（評価主
題）を肯定的に扱っているか、あるいは否定的に扱って
いるかといったことを判定するのが必ずしも容易でない
ため、情動性を厳密に定義することが困難なことがあ
る。例えば、ある記事が評価主題を肯定しているからと
いって、必ずしも記事の作成者が評価主題を好意的に評
価しているとは限らない。次の例文を考える。「あの女
優はとても美しいが、私は好きではない」。女優として
美しいことは非常に重要であり、この文は女優としての
存在については肯定しているものの、個人的な好みとし
ては否定的である。

【００１７】そこで、本実施の形態では、「情動性」と
いう言葉の意味をできるだけ広くとらえ、システムが柔
軟にカスタマイズできるように解釈した。そして、「パ
ソコンの仕様・性能」などのように、数値などで定量的
に評価できるものに対して、本実施の形態では、定量的
でない部分を評価する。例えば、多数の人間のコメント
などを集めることで評価主題を定性的に評価し、更に、
情動の強さを数値化する。更に、その評価の対象となる
軸タームを特定し、その軸タームが評価主題のどのよう
な側面を評価しているのかも分析する。また、定性的な
表現の中でも、情動性が表現された比較的主観性の高い
ものを扱うものとする。

【００１８】図１は、本実施の形態のアフェクト表現処
理装置１の論理的な構成を示した図である。この装置の
ハードウェア的な構成は後に示すが、例えばパーソナル
コンピュータ（以下ＰＣと記す）を用いて実現すること
ができる。この場合、ＰＣにアフェクト表現処理プログ
ラムをインストールしておき、このプログラムをＣＰＵ
で実行することにより、各モジュールはソフトウェア的
に構成される。また、各辞書類はデータベースとしてハ
ードディスクなどの記憶装置に格納しておく。

【００１９】アフェクト表現処理装置１は、記事をデー
タベース化した記事データベース２０から記事を読み込
む入力部１０、入力した記事を形態素解析する形態素解
析部１１、形態素解析の際に使用する形態素解析辞書２
１、形態素にアフェクト情報を付与するアフェクト情報
付与部１２、アフェクトタームと機能語に関する情報を
登録してあるアフェクトターム辞書２２、アフェクト情
報を付与された形態素列を構文解析する構文解析部１
３、構文解析の際に使用する構文解析辞書２３、構文解
析された文からアフェクト表現を抽出するアフェクト表
現抽出部１４、抽出したアフェクト表現の軸タームを決
定する軸ターム決定部１６、軸タームに関する情報を登
録してある軸ターム辞書２４、抽出したアフェクト表現
を出力する出力部１５などから構成されている。以下
に、これら各構成要素の詳細について説明する。

【００２０】図２は、記事データベース２０に記憶され
ている記事データの論理的構成の一例を示した図であ
る。記事データベース２０では、評価主題ごとに記事が
記憶されている。図は一例として口紅を評価主題とした
場合の記事を収集したものであって、例えば口紅Ａに関
しては「匂いもないし、変な味もしないです。」といっ
たように、口紅の製品（タイトル）ごとに記事が収集さ
れている。

【００２１】アフェクト表現処理装置１は、記事から自
動的に評価主題を特定することは行わないため、評価主
題ごとに記事を予め集めておく。これらの記事は例えば
商品評価に関するＷｅｂ上の電子掲示板のコメントやユ
ーザに対しておこなったアンケート調査などから収集す
ることができる。本実施の形態では、一例として口紅を
評価主題として用いるが、記事の収集はこの他に、例え
ば、口紅、香水、温泉、レストラン、時計、車などの様
々な分野に対して行うことができる。

【００２２】入力部１０（図１）は、記事データベース
２０から記事を検索して読み取り、形態素解析１１に出
力するモジュールであり、文章取得手段を構成してい
る。図示しないが、入力部１０は、記事データベース２
０から読み取る分野を設定できるようになっている。例
えば、分野として口紅を指定すると、口紅に関する記事
が記事データベース２０から読み出される。読み出され
た記事は何れの評価主題（具体的な口紅の商品）に関す
るものかを特定できるようになっている。入力部１０
は、記事データベース２０から一文ずつ記事を読み出
し、形態素解析部１１に出力する。形態素解析部１１以
下の構成要素は、入力部１０から取得した記事を順次処
理していく。

【００２３】形態素解析部１１は、入力された記事を形
態素解析し、形態素列を出力する形態素解析手段であ
る。形態素とは、文節より更に細かく、語句を自立語と
付属語のレベルまで区分したものである。そして、形態
素解析とは、文を形態素に分解し、これに品詞などの情
報を付与した形態素列を生成することである。例えば、
「あの言葉で元気になった」という文は次のように形態
素解析される。「あの（連体詞）／言葉（名詞）／で
（助詞）／元気（名詞）／に（助詞）／なった（動詞：
なる）」。形態素解析辞書２１には、形態素解析する際
に使用するデータが格納されている。これら、形態素解
析の方法、及び形態素解析辞書２１は、一般に使用され
ている公知のものを用いる。なお、簡単のため、動詞は
活用語尾を含んでいるが、動詞語幹と動詞活用語尾を処
理する文法もある。

【００２４】アフェクト情報付与部１２は、アフェクト
ターム辞書２２を検索しながら形態素列にアフェクト情
報を付与する。即ち、情動表現語を特定する情動表現語
特定手段を構成している。まず、アフェクトターム辞書
２２について説明した後、アフェクト情報付与部１２に
ついて説明する。図３は、アフェクトターム辞書２２の
論理的なデータ構造の一例を示した図である。図の表の
１行が１つの語に対する情報を表している。アフェクト
ターム辞書２２には、アフェクトタームの他に機能語も
登録されている。また、文脈によりアフェクトタームに
なったり機能語になったりする語もあり、このような語
は両方を登録しておき、デフォルトがどちらであるかを
指定しておく。

【００２５】見出し３１には、登録されているアフェク
トタームと機能語が記録されている。見出し３１には、
アフェクトタームと機能語が形態素として記録されてい
るため、活用する語については活用語尾を持たない形で
記録してある。図では活用語尾は（）に入れてある。な
お、見出し３１の「やす（い）」は、例えば「分かりや
すい」などのたの自立語（動詞）に意味を添える補助的
な語であり、値段などが安いという意味ではない。ま
た、見出し３１の「な（い）」は、例えば「おかしくな
い」など、用言に否定の意味を添える補助的な語であ
り、存在しないなどのある／なしを意味するものではな
い。

【００２６】品詞３２は、見出し３１の各語の品詞を記
録したものである。見出し３１と品詞３２により語彙が
一意的に決まる。従って、形態素解析から得られる語と
品詞を検索キーとして見出し３１と品詞３２を検索する
ことにより、後述するアフェクトターム情報３３、機能
語情報３４、デフォルトアフェクト性３５などを得るこ
とができる。

【００２７】アフェクトターム情報３３は、極性情報と
強度の２つの属性から構成されている。極性は、見出し
３１の語の情動性の方向を表す属性であり、見出し語３
１の語が表す情動性が肯定的な場合は＋、否定的な場合
は−に設定してある。強度は、情動性の強さを数値で表
すパラメータであり、予めシステムの設計者が設定す
る。数値が大きいほど情動性の強さが大きくなるように
設定されている。これらの、情動性の方向や大きさは、
後に、定性的・主観的な文から定量的な情報を得るのに
利用することができる。

【００２８】なお、極性が＋であるアフェクトターム
を、ポジティブなアフェクトタームと呼び、極性が−で
あるアフェクトタームをネガティブなアフェクトターム
と呼ぶこともある。ところで、どのアフェクトタームが
＋になりまた−になるのかは辞書の作り方に依存するた
め、アフェクトタームのポジティブ性あるいはネガティ
ブ性は一般的なものではなく、辞書の設計者が決めるも
のである。

【００２９】機能語情報３４は、演算(の種類)と強度の
２つの属性から構成されている。これは、アフェクト表
現に含まれるアフェクトタームに機能語が作用している
場合に、当該アフェクトタームの強度を変更するのに用
いられる。即ち、アフェクトタームの強度に対して機能
語情報３４で設定されている強度を用いて機能語情報３
４で設定されている演算を施す。例えば、「とても」と
いう機能語の演算の種類が乗算であり、強度が２であっ
た場合、アフェクトタームの強度に対して「２×」とい
う演算を施すことになる。そこで、単に「面白い」と言
う語があった場合、この語のスコアは＋２点となるが、
「とても面白い」というように機能語が作用している場
合、スコアは＋２×２＝４点となる。

【００３０】デフォルトアフェクト性３５は、見出し３
１の語のアフェクト性のデフォルト値を設定する。先述
したように、１つの語が構文構造次第でアフェクトター
ム、機能語の何れにもなる場合がある。例えば、「この
本はすごい」といったアフェクト表現があった場合、
「すご（い）」は、軸ターム「本」を評価するアフェク
トタームである。一方、「この本はすごく面白い」とい
ったアフェクト表現があった場合、「すご（く）」は、
アフェクトターム「面白（い）」を強調する機能語であ
る。そこで、アフェクトターム辞書２２は、このような
語に対しては、アフェクトタームとしての情報と機能語
としての情報を両方保持し、デフォルトとしてどちらの
意味で使用するかをデフォルトアフェクト性３５で設定
している。後述のアフェクト情報付与の段階では、デフ
ォルトとして設定されている情報を付与するが、必要が
ある場合は、後の構文解析でアフェクト性を変更する。
このようにアフェクトターム辞書２２は、主観的評価語
（アフェクトターム）を記憶した表現語データベースと
機能語を記憶した機能語データベースの双方を兼ねてい
る。そして、主観的評価語には、情動の強さ、即ち主観
の強さの程度を表す数値が関連付けられており、機能語
には演算方法が関連付けられている。

【００３１】図１に戻り、アフェクト情報付与部１２
は、形態素列を構成する各形態素に対応する語を「見出
し」と「品詞」を検索キーとしてアフェクトターム辞書
２２内を検索し、その語がアフェクト辞書２２に登録さ
れていればその語に対してアフェクト情報を付与する。
この段階で付与されるアフェクト性はデフォルトの情報
である。そして、アフェクト情報が付与された形態素列
を構文解析部１３に出力する。このデフォルト値として
設定された値は、後工程の処理により変更される場合が
ある。あるいはアフェクト性が取消されて、アフェクト
ターム、機能語の何れでもないと再判断されたり、アフ
ェクトタームが単独でアフェクト表現になったりする場
合もある。更に、当初アフェクト表現でないとされたも
のが他の語と組合されることによりアフェクト表現にな
る場合もある。このようにアフェクト表現処理装置１
は、アフェクト情報を付与するのみでアフェクト表現を
抽出するものではない。このように、アフェクト情報付
与部１２は、主観的評価語に数値を対応付ける数値対応
付け手段と、機能語に演算方法を対応付ける演算対応付
け手段とを構成している。

【００３２】構文解析部１３は、形態素リストから文節
リストを作成する構文解析手段である。文節の作成は、
基本的に形態素リストにある自立語と付属語をあわせて
文節とする。構文解析部１３は、一般的に使用されてい
る公知の構文解析エンジンと同様の処理をする他、以下
の２つの特有な機能を有している。 （１）アフェクト・アクション処理を行う。通常、構文
解析では、構文木を組み立てていくだけであるが、構文
解析部１３は、アフェクト情報付与部１２で付与された
アフェクト性を状況に応じて変更していく。なお、本実
施の形態では、アフェクト性変更処理の過程は構文解析
と同時に行っているが、この処理と構文解析処理を分離
することもできる。この場合、他のシステムで使用され
ている構文解析システムを用いることも可能である。

【００３３】（２）１文の構造が複数の構造に分かれた
ままであっても、それぞれを構文木として受理する。通
常の構文解析システムは、１文の解析結果として、１つ
の構文木や１つの意味構造など、１文全体で１つの構造
を作成することを目指す。そして、これに失敗した場合
は、構文解析自体を失敗と見なす。しかし、アフェクト
表現処理装置１では、インターネット上の電子掲示板に
掲載された文など、必ずしも言語的に洗練されていない
文や単語の誤用を含んだ文を処理する場合がある。その
ため、解析が文末に到達した段階で、１文全体が１つの
構造になっていなくても、即ち、複数の構造に分かれた
ままであっても、それぞれを、構文木として受理する。
ただし、その複数の構文木が、１文内のものであること
を示すための形態素位置情報などは記憶して関連付けて
おく。従って１つの構文木になっていなくても、形態素
の順序関係などは認識できるようにしておく。

【００３４】以下に、構文解析部１３の機能を具体的に
説明する。構文解析部１３は、構文解析を行うための文
法などが記憶された構文解析辞書２３を検索しながら、
形態素列を解析して文節を形成していく。構文解析の方
法は様々なものが提案されているが、ここでは、一例と
して２項関係を用いるものを説明する。これは、着目し
ている隣り合った２つの形態素や係受けの構造などを用
いて文構造を解析するものである。

【００３５】隣り合った形態素に着目する場合は、形態
素解析の結果得られた品詞を検索キーとして文法を検索
する。係受けの構造に着目する場合は、構造名（助詞
句、動詞句など）を検索キーとして文法を検索する。こ
の他に、その後が持つアフェクト性（アフェクトター
ム、機能語、あるいは何れでもないといった情報）を検
索の条件とすることもできる。

【００３６】図４を参照しながら、一例として、例文
「私は本を買う」を構文解析する。この例文はアフェク
ト・アクション処理の必要がない。また、構文解析のた
めの文法として以下の３つが構文解析辞書２３に記憶さ
れているものとする。 文法１）名詞＋助詞、があれば、名詞を助詞にかけ、助
詞句にする。 文法２）助詞句＋動詞、があれば、助詞句を動詞にか
け、動詞句にする。 文法３）助詞句＋動詞句、があれば、助詞句を動詞句に
かけ、動詞句にする。

【００３７】事例文を形態素解析した結果は次のように
なる。「私（名詞）／は（助詞）／本（名詞）／を（助
詞）／買う（動詞）」。なお、簡単のため、動詞は活用
語尾を含んでいるが、動詞語幹と動詞活用語尾を処理す
る文法もある。

【００３８】ステップ１：最初の形態素「私」と次の形
態素「は」が文法１を満たすので、名詞「私」を助詞
「は」にかけ、「私は」を助詞句にする。 ステップ２：「私は」と「本」を条件として構文解析辞
書２３を検索するが、「助詞句＋名詞」という文法が無
いので、両者に係受け関係を設定することができない。
そこで、最初の係受け構造を無視し、次の２つの形態素
名詞「本」と助詞「を」に対して構文解析辞書２３を検
索すると文法１が見つかる。そこで、「本」を「を」に
かけ、「本を」を助詞句にする。

【００３９】ステップ３：次に、最初の２つの構造、即
ち助詞句「私は」と助詞句「本を」を構文解析辞書２３
で検索するが該当する文法は存在しない。そこで、最初
の構図を無視し、２つ目の構造である助詞句「本を」と
隣り合った動詞「買う」に処理を移行する。この２項の
関係を構文解析辞書２３で検索すると文法２がマッチす
る。そこで、「本を」を「買う」にかけて動詞句にす
る。 ステップ４：隣り合った構造は助詞句「私は」と動詞句
「本を買う」である。この条件を構文解析辞書２３で検
索すると文法３がマッチする。そこで、「私は」を「本
を買う」にかけて動詞句とする。このようにして文構造
が解析される。以上の例では、形態素解析の結果の品詞
を用いたが、更に、意味素や用言の格パターンなどを利
用すると構文解析の精度を高めることができる。

【００４０】ところで、先に述べたように、アフェクト
表現処理装置１は、１文が１つの構造にまとまらなくて
も解析が文末に到達したらそれを解析結果として受理す
る。例えば、文法３が無かったとすると、上述したステ
ップ３の構造からステップ４の構造へは移行できない。
この場合は、ステップ３の構造を最終形態として受理す
る。

【００４１】以上の２項関係を用いた構文解析方法は、
システムの開発者にとって直感的に分かりやすく、ま
た、２項関係を処理していくため、アフェクトアナライ
ザ独自の機能（例えばアフェクト・アクション機能）を
追加しやすい。また、１文の構造が１つにまとまってい
ない場合に、これを複数の構造として受理するなどの機
能の拡張が容易である。一方、他の構文解析方法とし
て、例えば句構造規則を用いたものがあるが、これは、
処理を高速化するため、例えばＬＲパーサのようにアル
ゴリズムが複雑であり、その動作を直感的に把握できる
ものではない。そのため、機能の追加や拡張を行うのは
困難である。なお、ＬＲパーサのＬは（Ｌｅｆｔ ｔｏ
Ｒｉｇｈｔ）を表し、Ｒは（Ｒｉｇｈｔｍｏｓｔ Ｄ
ｅｒｉｖａｔｉｏｎ）を表す。

【００４２】次に、構文解析時にアフェクト・アクショ
ン処理を行う場合について説明する。この処理は、構文
解析時に現在着目している形態素又は係受けのアフェク
ト性を変更する処理である。構文解析で処理中の形態素
がアフェクト情報を持っていれば、例えば「すご
（い）」のように、この形態素がアフェクトタームと機
能語の何れかである場合がある。この形態素にはアフェ
クト情報付与部１２で一時的にデフォルトのアフェクト
性が指定されているが、場合によってはこれを変更する
必要がある。そして、この変更は、変更方法を文法とし
て構文解析辞書２３に記述しておき、これに従って行
う。

【００４３】一例として、「この本はすごく面白い」と
言う例文を用いて説明する。この例では、「すご
（い）」の活用語尾が連用形であり、「面白い」という
用言を修飾して副詞に近い働きを持ち、機能語として作
用している。また、この他の程度を表す形容詞も全般的
に同様な作用を行う。ところで、「すご（い）」のアフ
ェクト性のデフォルトはアフェクトタームに設定されて
いる。しかし、上記の例文では、機能語として作用して
いるため、「すご（い）」のアフェクト性をアフェクト
タームから機能語に切替える必要がある。そこで、次の
文法４を構文解析辞書２３に記述しておく。 文法４）程度形容詞語幹＋連用形活用語尾ならば、形容
詞句を作ると同時に、アフェクト性をデフォルトのアフ
ェクトタームから機能語に切替える。構文解析部１３
は、構文解析辞書２３で文法４を検索し、上記「すご
（い）」のアフェクト性をアフェクトタームから機能語
に切替える。このように、構文解析部１３は、アフェク
トタームと機能語を再特定する再特定手段としての機能
を持っている。

【００４４】次に、アフェクト・アクション処理の別の
例を説明する。補助用言に「やす（い）」という語があ
る。この語は、例えば「この本は読みやすい」などと、
「やす（い）」の前にアフェクトタームでない用言が連
結した場合、全体としてどちらかといえば良い意味を表
すことがある。そこで、デフォルトでは「やす（い）」
に極性「＋」のアフェクトターム情報が設定されてい
る。

【００４５】ところで、「このパッケージは壊れやす
い」という例文について考える。「壊れ（る）」が極性
「−」のアフェクトタームであったとする。この場合、
補助用言「やす（い）」のアフェクト性は不要となる。
また、そのまま残しておくと、後に説明するアフェクト
表現抽出の際に、「壊れ（る）」と「やす（い）」が切
断されてしまう。従って、「やす（い）」のアフェクト
性を削除するか、あるいは機能語に変更しておく必要が
ある。そのためには、次の文法５を構文解析辞書２３に
記述しておけば良い。 文法５）２項関係において、文頭側の語がアフェクトタ
ームであり、文末側の語が補助形容詞あるいはアフェク
トタームである場合は、後者のアフェクト性を機能語に
する。

【００４６】なお、より詳細に述べると、文法５を適用
するためには、文頭側の語の活用語尾がアフェクト性を
引き継ぐように構成する必要がある。例えば、「苛立ち
やすい」という例文があったとする。そして、「苛立
（ち）」がアフェクトタームだとする。これが、活用語
尾の「ち」に係ったときに図５に示したように、「ち」
がアフェクトタームであるアフェクト性を受け継ぐ。即
ち、「苛立」の部分がアフェクト性を受け継いでいない
と、「苛立ち」と「やす」をチェックするときに文法５
が働かず、両者がアフェクトタームのまま構文解析が進
んでしまう。

【００４７】この他のアフェクト・アクション用の文法
としては以下のものが考えられる。 （１）アフェクト性が全くないもの（アフェクトターム
辞書２２に登録されていないもの）に新たにアフェクト
性・アフェクト情報を付与する。 （２）アフェクト性・アフェクト情報が付与されている
語からそれらを削除する。 （３）それまで、解析してきた全ての結果からアフェク
ト性・アフェクト情報を削除する。

【００４８】以上説明した２項関係を用いた構文解析で
は、前方の形態素（あるいは係受け構造）を後方の形態
素（あるいは係受け構造）にかけ、新たにできあがった
構造に構造名を付与するように文法を構成したが、２項
関係を用いたものは、この他に、例えば、後方を前方に
かけるもの、前方又は後方の形態素（あるいは係受け構
造）を読み捨てるといったように文法を構成することも
できる。

【００４９】アフェクト表現抽出部１４（図１）は、構
文解析の結果の係受け構造や品詞の並びなどを解析する
ことにより、１つのアフェクトタームを中心にしてアフ
ェクト表現を抽出する。また、アフェクトタームに機能
語が組み合わされている場合は、アフェクトタームと機
能語を組み合わせた形でアフェクト表現を抽出する。例
えば、例文「とても美しくない」は、アフェクトターム
「美し」を中心として抽出したアフェクト表現であっ
て、「美し」と強調の機能語「とても」及び否定の機能
語「ない」を組み合わせて１つのアフェクト表現として
いる。このように、アフェクト表現抽出部１４は、抽出
手段と、機能語を特定する機能語特定手段とを構成して
いる。

【００５０】図６は、アフェクト表現抽出部１４のより
詳細な構成を示したブロック図である。以下に、例文
「発色は美しいがつけるとベタベタしているので他の商
品と比べあまりよくない」を用いてアフェクト表現抽出
部１４の機能について説明する。図７は、この例文を構
文解析した結果の一例である。なお、説明の煩雑化を避
けるため、用言活用語尾は用言語幹とまとめてある。

【００５１】切取り部４１は、構文解析結果を用いて係
受け関係にある１本の枝を切取り、接続助詞分離部４２
に出力する。その結果、次の枝が得られる。「発色は美
しいがよくない」、「つけるとしているのでよくな
い」、「ベタベタしているのでよくない」、「他の商品
と比べよくない」、「あまりよくない」。ここでは、形
態素によっては複数の枝で使用される場合もあるが、最
終的にはアフェクトタームは重複して用いることはでき
ない。切取り部４１の段階では、暫定的に重複を認めて
枝を切取る。

【００５２】接続助詞分離部４２は、枝切取りの結果か
ら、接続助詞がある部分で分離した枝を作る。これによ
り、図７で示した以下の〜の枝が得られる。 発色は美しい、 つけるとしている、 ベタベタしている、 他の商品と比べよくない、 あまりよくない 例えば、は枝「発色は美しいがよくない」の「が」が
接続助詞であるため、これを分離して「発色は美しい」
としたものである。

【００５３】パターン抽出部４３は、（１）アフェクト
タームを含まない部分の削除、（２）１つのアフェクト
タームを中心とする構造への分解、（３）切断パターン
の発見及び切断、（４）アフェクト表現抽出、などの機
能を備えている。 （１）アフェクトタームを含まない部分の削除 図７の例文では、波線を付した部分がアフェクトターム
であり、下線を付した部分が機能語である。図から明ら
かなようにつけるとしている、はアフェクトタームを
含まない枝であるので、これを削除する。

【００５４】（２）１つのアフェクトタームを中心とす
る構造への分解 図７の例文はこれに該当しないが、この段階で、例え
ば、次のように複数のアフェクトタームと機能語が複雑
に並んだパターンの枝が残る可能性がある。Ｋ１＋Ｋ２
＋Ａ１＋Ａ２＋Ｋ３＋Ａ３＋Ｋ４、ただしＫ１〜Ｋ４は
機能語であり、Ａ１〜Ａ３はアフェクトタームである。
このような場合、この機能は各機能語が何れのアフェク
トタームに所属するかを品詞で判断し、アフェクトター
ムごとの構造に分解する。これによって例えば、Ｋ１＋
Ｋ２＋Ａ１、Ａ２＋Ｋ３、Ａ３＋Ｋ４といったようなＡ
１、Ａ２、Ａ３を中心とする３つの構造に分けることが
できる。即ち、例えばＫ３はＡ２に対する機能語であ
り、Ｋ１はＡ１に対する機能語であるといったようなこ
とを品詞を用いて判断する。

【００５５】次に、品詞を用いた判断の一例を示す。補
助形容詞「ない」は、機能語であるがこれは前の用言を
否定するなど、直前の自立語に補助的な意味を添えるた
め、直前の形態素に結びつく。例えば、「この美しい本
はおもしろくない」なる文では、「ない」が「おもしろ
く」に所属するため、「美しい」、「おもしろくない」
の２つの表現に分解される。また、「この美しくない本
はおもしろい」なる文では、「ない」が「美しく」に所
属するため、「美しくない」、「おもしろい」の２つの
表現に分解される。

【００５６】（３）切断パターンの発見及び切断 この機能は、予め設定されている切断パターンに該当す
る部分を切断するものである。切断パターンの１例を示
す。機能語と機能語の間に、前方の機能語と係受け関係
のないアフェクトタームがあれば、後方の機能語の直前
で切断する。例えば、「美しくもなく面白くもない」と
いう文があったとする。この文を単純に分解すると「美
しくもなくない」、「面白くない」という２つアフェク
ト表現が抽出され、前者は２重否定となる。ここで、こ
の切断パターンを用いれば前方の「なく」と後方の「な
い」の間に語順の上では係受け関係のないアフェクトタ
ーム「面白く」が挟まっているため、後方の機能語の直
前、即ち、「美しくもなくない」の「ない」の直前で切
断し、「美しくもない」と「面白くない」に２つのアフ
ェクト表現を抽出することができる。なお、「美しくも
面白くもない」なる文からは、同様に「美しくない」、
「面白くない」といった２つのアフェクト表現が抽出さ
れ、この２つの例文の解析結果は同一となる。

【００５７】例文「美しくもなく面白くもない」の場
合、厳密な構文解析を行えば並列表現として認識するこ
とが可能であり、このようにして２重否定を予め排除し
ておくこともできる。しかし、アフェクト表現処理装置
１で用いる構文解析エンジンでは、例えばＷｅｂ上の電
子掲示板に掲載された文などの、洗練されていない誤用
が多い文にも対応できるようにするため、甘い解析条件
を設定し、可能な限り構文解析を成功させることを目指
した。

【００５８】（４）アフェクト表現抽出 この機能は、（１）のアフェクトタームを含まない部分
の削除機能により削除された部分の他にアフェクト表現
に関係のない部分があった場合これを削除するものであ
る。これにより、次のようなアフェクト表現が抽出され
る。 発色は美しい→美しい、 は（１）の機能で既に削除されている、 ベタベタしている→ベタベタ、 他の商品と比べてよくない→よくない、 あまりよくない→あまりよくない 例えば、の場合「発色は」はアフェクトタームを含ん
でいないため、削除され、アフェクトターム「美しい」
が抽出されるただし、アフェクトターム「やす（い）」
のように、アフェクトタームが補助用言の場合は、直前
の自立語まで遡り、アフェクト表現の一部に組み込むこ
とがある。

【００５９】包含部分削除部４４（図６）は、アフェク
トターム間の包含関係を判断し、包含される側のアフェ
クトタームを削除する。例えば、の「よくない」は、
の「あまりよくない」に包含される。そのため、を
削除する。この結果、最終的に次のアフェクト表現が抽
出される。 美しい、 （削除）、 ベタベタ、 （削除）、 あまりよくない

【００６０】スコア計算部４５は、アフェクト表現ごと
にスコアを付与する。アフェクト表現が機能語を持たな
ければ、アフェクトターム辞書２２で当該アフェクトタ
ームに付与されている極性及び強度を単純に付与する。
アフェクトタームが機能語を持つ場合は、アフェクトタ
ーム辞書２２で当該機能語に付与されている演算及び強
度と当該アフェクトの極性及び強度を用いて計算する。
機能語が複数ある場合で、演算が加減算のみあるいは乗
除算のみの場合は問題ないが、加減算の乗除算が混在す
る場合は所定の順序で計算する。計算手順は例えば以下
のものが考えられる。 （１）機能語のうちアフェクトタームに近いものから計
算する。 （２）前から計算する。 （３）後ろから計算する。 なお、演算は、加減乗除に限定するものではなく、例え
ば、所定の関数を設定し、これを用いて演算したりなど
することができる。

【００６１】このように、スコア計算部４５によって、
アフェクト表現ごとにスコアを計算することができる。
ところで、先にアフェクトターム辞書２２で極性が＋で
あるアフェクトタームをポジティブなアフェクトターム
とし、極性が−であるアフェクトタームをネガティブな
アフェクトタームとした。そこでこれに対応してスコア
が＋になるアフェクト表現をポジティブなアフェクト表
現と呼び、スコアが−になるアフェクト表現をネガティ
ブなアフェクト表現と呼ぶことにする。

【００６２】次に、アフェクト表現のスコアの計算例を
示す。「とても美しくない」という表現があったとす
る。そして、アフェクトターム辞書２２には、次のよう
な登録がなされているとする。 「とても」・・・強調の機能語（演算＝×、強度＝
２）、「美しく」・・・アフェクトターム（極性＝＋、
強度＝１）、「ない」・・・否定の機能語（演算＝×、
強度＝−１）、この場合、「とても／美しく／ない」の
スコア＝２×１×（−１）＝−２となり、アフェクト表
現のスコアは−２になる。このため、この表現はネガテ
ィブなアフェクト表現である。

【００６３】また、スコアが０となり、ポジティブでも
ネガティブでもないアフェクト表現も考えられる。例え
ば、「美しかったかな？」という表現があったとする。
また、アフェクトターム辞書２２には、「かな」が曖昧
な表現であり、弱める意味を持つ機能語（演算＝×、強
度＝０）との登録がなされているとする。この場合、
「美しかったかな？」のスコア＝１×０＝０となる。

【００６４】この用語ポジティブ／ネガティブは、例え
ば次のように用いられる。１文のアフェクト表現のスコ
アをトータルして「この文はポジティブだ」あるいは
「この文はネガティブだ」などと用いる。１つ又は同じ
評価主題をもつ複数の記事のスコアをトータルして、
「この口紅Ａの付け心地はポジティブなスコアを持つ」
あるいは「口紅Ｃの発色はネガティブなスコアを持つ」
などと用いる。同じ評価主題の異なる記事に対して、
「記事１は商品Ａに対してポジティブだが、記事２はネ
ガティブだ」というよに記事のスコアに対して用いるこ
ともできる。

【００６５】軸ターム辞書２４は、軸タームとなる可能
性のある語や、これらの語が分類される評価軸などを予
め登録したデータベースである。図８は、口紅用にカス
タマイズされた軸ターム辞書２４の論理的な構成の１例
を示した図である。軸ターム辞書２４は、見出し、品
詞、評価軸の３項目から構成されている。見出しには、
評価主題に対して想定される軸タームが登録されてい
る。例えば、口紅に関する軸タームの場合は、口紅のユ
ーザが口紅を評価する際に使用すると思われる語であ
る。例えば「この口紅はつやがある」、「色合いがよ
い」、「発色がいまひとつ」などの記事を想定した場
合、軸タームとして、つや、色合い、発色、・・・など
が考えられる。軸ターム辞書２４の品詞は、軸タームの
品詞を表し、通常は名詞である。

【００６６】評価軸は、評価主題の評価する側面（属
性）を予め設定し、分類したものである。評価主題があ
る口紅であるとする。ユーザが口紅を評価する側面とし
て例えば、色つや、におい、付け心地、パッケージ、も
ち、価格、・・・、などが考えられる。例えば、「この
口紅は、発色が美しい」という文と、「この口紅はデザ
インが美しい」という文を比較した場合、これらの文が
評価している側面は明らかに異なる。前者の文は、色つ
やに関する側面を評価したものであり、後者はパッケー
ジに関する側面を評価したものと推測される。そこで、
軸ターム「発色」は評価軸「色つや」に、軸ターム「デ
ザイン」は評価軸「パッケージ」に分類することができ
る。軸ターム辞書２４では、このように評価主題の評価
の側面、即ち評価軸を予め設定しておき、個々の軸ター
ムが何れの評価軸に属するかをデータベース化したもの
である。即ち、軸タームに評価主題の評価される属性を
結びつけた評価属性データベースを構成している。後述
する軸ターム決定部１６は、見出しと品詞をキーとして
軸ターム辞書２４を検索し、当該軸タームの評価軸を取
得することができる。

【００６７】軸ターム決定部１６は、枝中の軸タームを
決定し、更にこの軸タームの評価軸を決定する。即ち、
軸タームを特定する被情動語特定手段と、特定された被
情動語に属性を対応付ける評価属性対応付け手段を構成
している。また、対応付け手段で被情動語に属性を対応
付けることにより、情動表現語が情動を表現している属
性（評価軸）を特定できるため、属性特定手段としての
機能も有している。以降の説明では、「１本の枝」とい
う表現を次の意味に用いることにする。直接の親（１つ
しかない）をたどれるところまでたどり、また、子供の
方（複数ある場合がある）も分岐のうちの１本をたどれ
るところまでたどり、これを１本の枝と呼ぶことにす
る。なお、本実施の形態では、アフェクト表現と同じ枝
中にある名詞から軸タームを決定する場合について説明
するが、これに限定するものではなく、アフェクト表現
が含まれる枝とは別の枝から軸タームを決定する場合も
ある。例えば「この香り。昔から大好きなんです。」と
いう文があった場合、２文目にあるアフェクト「大好
き」の軸タームは１文目の「香り」りである。このよう
に、アフェクト表現がある文とは異なる文から軸ターム
を抽出することもある。

【００６８】例えば、図７に示した例文「発色は美しい
がつけるとベタベタしているので他の商品と比べあまり
良くない」からは、切取り部４１と同様にして、以下の
５本の枝が得られる。 発色は美しいがよくない、 つけるとしているのでよくない、 ベタベタしていのでよくない、 他の商品と比べよくない、 あまりよくない

【００６９】軸ターム決定部１６は、軸タームを決定す
る場合においては、アフェクト表現のうち、次の条件を
満たす名詞を軸タームとして決定する。 （１）アフェクトタームと同じ枝にある名詞で「名詞＋
の＋アフェクトターム」というパターンを構成し、か
つ、当該名詞が軸ターム辞書２４に登録されているも
の。例えば、「料理のおいしさ」という文は、上記のパ
ターンを満たしているので、「料理」が軸ターム辞書２
４に登録されていれば、「料理」が軸タームとなる。 （２）アフェクトタームと同じ枝にある名詞で「アフェ
クトターム＋の＋名詞」というパターンを構成し、か
つ、当該名詞が軸ターム辞書２４に登録されているも
の。例えば、「感動のサービス」という文は、上記のパ
ターンを満たしているので「サービス」が軸ターム辞書
２４に登録されていれば、「サービス」が軸タームとな
る。 以上、軸ターム決定部１６が軸タームを決定するパター
ン（１）及び（２）について説明したが、これらは一例
であって、他のパターンを用いて軸タームを決定する場
合もある。

【００７０】更に、軸ターム決定部１６は、軸タームを
決定した後、アフェクト表現における軸タームの評価軸
を決定する。本実施の形態では、主として次の２つの方
法で評価軸を決定する。 （１）軸タームとして認定された形態素（ここでは名詞
のみとするが、名詞に限定するものではない）が、軸タ
ーム辞書２４に登録されていれば、そこに対応する評価
軸が記録されているので、これを用いて評価軸を決定す
る。 （２）アフェクトターム自体がデフォルト評価軸を持っ
ている場合には、その情報を利用する。ここで、デフォ
ルト評価軸とは、アフェクトターム自体が何を評価する
表現なのかという情報をもっている場合、この情報で特
定される評価軸のことであり、アフェクトターム辞書２
２などに登録しておく。例えば、口紅で「つやつやだ」
といえば、通常は評価軸「色つや」のことを意味し、パ
ッケージの見かけが「つやつやだ」などということはほ
とんど考えられない。このように、アフェクトターム自
体が評価軸を与えることができる場合がある。

【００７１】上記（１）のように、軸タームが軸ターム
辞書２４に登録されている場合は、軸タームをキーとし
て検索することにより評価軸を得ることができるが、軸
タームが軸ターム辞書２４に登録されていない場合もあ
りえる。その場合に、（２）の方法で評価軸を得ること
ができる。以下に（２）の場合について例を挙げてより
詳細に説明する。

【００７２】（例１）「赤が美しい」という表現につい
て考える。今、「赤」という軸タームは、軸ターム辞書
２４に登録されていないものと仮定する。通常「美し
い」という評価は、多彩な側面を評価するため、「赤」
が登録されていない限り、美しいのが「色つや」である
と特定することはできない。「赤」も「美しい」も「評
価軸」に関する情報をもっていないため、最終的に特定
できない。

【００７３】（例２）次に「赤が色鮮やかだ」という表
現について考える。例１と同様に「赤」という軸ターム
は、軸ターム辞書２４に登録されていないものと仮定す
る。ここで、「色鮮やか」という形容動詞が、口紅の
「色つや」という側面を評価する表現であるということ
が明白であれば、「赤」も色の分類などを表している、
と思われ、この表現として色つやを評価している。即
ち、軸ターム「赤」からは評価軸が分からないが、軸タ
ームの「色鮮やか」がデフォルトで指定する属性が利用
できる。

【００７４】（例３）「とっとも色鮮やかです」という
表現について考える。ここで、前後の文を見ても「色」
とか「発色」のような軸タームが無いものと仮定する。
この場合も、例２とほぼ同様であり、最終的に軸ターム
は無いものと判断される。しかし、評価している側面
（評価軸）は「色つや」であると特定することができ
る。即ち、「色鮮やか」は、アフェクト表現自体が「色
つや」を評価するに違いない、という情報を保持してお
り、軸タームの評価軸（属性）がはっきりしない場合、
「色つや」をデフォルトで使用する。「美しい」はあま
りに多彩すぎて「色つや」とは決められないため、デフ
ォルトの側面を持たず例２のように処理することはでき
ない。

【００７５】軸タームがない場合は、例えば、このよう
に、アフェクトタームのデフォルト評価軸を利用して、
そのアフェクト表現がどの評価軸に所属するのかを決定
することができる。また、軸タームが軸ターム辞書２４
に登録されている場合でも、その評価軸情報を利用する
前に、アフェクトターム側のデフォルト評価軸を利用す
るように構成することもできる。

【００７６】なお、システムのチューニングの観点か
ら、アフェクトターム辞書２２は、分野を特定しない汎
用辞書と、「口紅」などの特定の分野に特化した特化辞
書から構成する場合があるが、この場合はデフォルト評
価軸を特化辞書に登録しておく。これは、評価軸という
概念はかなり人為的なものであり、従って、どの分野に
アフェクト表現処理装置１を応用するかということによ
り変わってくるためである。

【００７７】出力部１５は、アフェクト表現抽出部１４
が抽出したアフェクト表現とスコア、ポジティブとネガ
ティブの別などを出力する出力手段である。出力したデ
ータは、記憶装置に記憶され、様々なアプリケーション
ソフトなどで利用することができる。例えば、アンケー
ト調査の結果から各商品(タイトル)ごとのスコアを算出
したりすることができる。

【００７８】図９は、アフェクト表現処理装置１のハー
ドウェアの構成の１例を示した図である。本実施の形態
では、アフェクト表現処理装置１をパーソナルコンピュ
ータを用いて構成した。アフェクト表現処理装置１は、
制御部５１に、バスライン５８を介して入力装置５５、
出力装置５６、通信制御装置５７、記憶装置６３、記憶
媒体駆動装置６０、入出力インターフェース５９などが
接続して構成されている。

【００７９】制御部５１は、ＣＰＵ５３、ＲＯＭ（Ｒｅ
ａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）５２、ＲＡＭ（Ｒａｎ
ｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）５４などから構
成されている。制御部５１は、アフェクト表現処理プロ
グラムなどの各種プログラムに従って動作し、各種記事
からアフェクト表現を抽出すると共にこれらのスコアを
計算したりなどの各種情報処理をする。また、制御部５
１は、アフェクト表現処理装置１全体を制御したりなど
もする。

【００８０】ＣＰＵ５３は、制御部５１の中心的なデバ
イスであって、ＲＯＭ５２や記憶装置６３、又は記憶媒
体駆動装置６０によって駆動される記憶媒体などからプ
ログラムをロードし、プログラムに従って制御部５１を
制御する。

【００８１】ＲＯＭ５２は、ＣＰＵ５３が各種演算や制
御を行うための各種プログラム、データ及びパラメータ
などを格納したリードオンリーメモリである。ＲＯＭ５
２は、不揮発性のメモリであって、ＲＯＭ５２に供給さ
れる電力がゼロの状態でも記憶内容は保持される。ま
た、ＲＯＭ５２は、読み込み専用のメモリであるため、
通常はデータの書き込みは行われない。

【００８２】ＲＡＭ５４は、ＣＰＵ５３にワーキングメ
モリとして使用されるランダムアクセスメモリである。
ＣＰＵ５３は、ＲＡＭ５４にプログラムやデータなどを
書込んだり消去したりすることができる。本実施の形態
では、ＲＡＭ５４には、アフェクト表現の抽出やスコア
の計算のエリアを確保可能となっている。

【００８３】入力装置５５は、例えばキーボードやマウ
スなどの入力装置から構成されている。キーボードは、
アフェクト表現処理装置１に対して文字や数字などの情
報を入力するための装置である。キーボードは、カナや
英文字などを入力するためのキーや数字を入力するため
のテンキー、各種機能キー、カーソルキー及びその他の
キーによって構成されている。キーボートは、例えばユ
ーザがアフェクト表現処理装置１にログインするための
ログインＩＤやパスワードを入力したり、あるいはプロ
グラムを操作したりする際に使用する。

【００８４】マウスは、ポインティングデバイスであ
る。ＧＵＩ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ Ｕｓｅｒ Ｉｎｔｅ
ｒｆａｃｅ）などを用いてアフェクト表現処理装置１を
操作する場合、表示装置上に表示されたボタンやアイコ
ンなどをマウスでクリックすることにより、所定の情報
の入力を行うことができる。

【００８５】出力装置５６は、例えば表示装置、印刷装
置などのから構成されている。表示装置は、例えば例え
ばＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ Ｒａｙ Ｔｕｂｅ）ディス
プレイ、液晶ディスプレイ、プラズマディスプレイなど
で構成された情報を画面上に提示するための装置であ
る。表示装置は、キーボードやマウスの入力結果や、プ
ログラムが表示する画面などを表示することができる。

【００８６】印刷装置は、プログラムの実行結果などを
紙などの印刷媒体に印刷する装置である。例えばプログ
ラムがエディタの場合は、編集した文を印刷することが
でき、また、プログラムがデータベースの場合は、デー
タを印刷することができる。印刷装置は、例えば、イン
クジェットプリンタ、レーザプリンタ、熱転写プリン
タ、ドットプリンタなどの各種プリンタ装置によって構
成されている。

【００８７】通信制御装置５７は、図示しない通信回線
を介してアフェクト表現処理装置１をインターネットな
どのネットワークに接続するための装置であって、モデ
ム、ターミナルアダプタその他の装置によって構成され
ている。通信制御装置５７は、例えばインターネットや
ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ ＡｒｅａＮｅｔｗｏｒｋ）などに
接続しており、これらのネットワークに接続したサーバ
装置などに対してデータの送受信を行うことができる。
通信制御装置５７はＣＰＵ５３によって制御され、所定
のプロトコルに従って送受信を行う。アフェクト表現処
理装置１は、通信制御装置５７を介して電子掲示板にア
クセスし、記事を収集することができる。

【００８８】記憶装置６３は、読み書き可能な記憶媒体
と、その記憶媒体に対してプログラムやデータを読み書
きするための駆動装置によって構成されている。当該記
憶媒体として主にハードディスクが使用されるが、その
他に、例えば、光磁気ディスク、磁気ディスク、半導体
メモリなどの他の読み書き可能な記憶媒体によって構成
することも可能である。

【００８９】記憶装置６３は、プログラム格納部６１と
データ格納部６２などの記憶領域が確保されている。プ
ログラム格納部６１には、 アフェクト表現処理プログ
ラム、ブラウザ、アフェクト表現処理装置１を動作させ
る基本ソフトであるＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓ
ｔｅｍ）、通信制御装置５７を制御し、インターネット
を介した通信を可能にする通信プログラムなどが格納さ
れている。データ格納部には、記事データベース２０、
形態素解析辞書２１、アフェクトターム辞書２２、構文
解析辞書２３、その他のデータが格納されている。

【００９０】記憶媒体駆動装置６０は、着脱可能な記憶
媒体を駆動してデータの読み書きを行うための駆動装置
である。着脱可能な記憶媒体としては、例えば、光磁気
ディスク、磁気ディスク、磁気テープ、半導体メモリ、
データをパンチした紙テープ、ＣＤ−ＲＯＭなどがあ
る。なお、ＣＤ−ＲＯＭや紙テープは、読み込みのみ可
能である。記憶媒体駆動装置６０を介して記憶媒体にバ
ックアップ用のデータを書き出したり、また記憶媒体か
らアプリケーションソフトをインストールしたりなどで
きる。

【００９１】入出力インターフェース５９は、例えば、
シリアルインターフェースやその他の規格のインターフ
ェースにより構成されている。入出力インターフェース
５９に当該インターフェースに対応した外部機器を接続
することにより、アフェクト表現処理装置１の機能を拡
張することができる。このような外部機器として例え
ば、ハードディスクなどの記憶装置、スピーカ、マイク
ロフォンなどがある。

【００９２】図１０は、アフェクト表現処理装置１が記
事からアフェクト表現を抽出する手順を示したフローチ
ャートである。まず、ＣＰＵ５３は、記事データベース
２０から所定の分野に関する記事を読み込んでＲＡＭ５
４に格納する（ステップ１０）。このとき、例えば、口
紅、旅館、温泉などの分野は予めユーザが指定してある
ものとする。また、分野は階層構造に構成することが可
能であり、例えば親分野化粧品に口紅、香水、・・・、
などの子分野を設けるように構成してあっても良い。

【００９３】次に、ＣＰＵ５３は、ＲＡＭ５４から記事
を読み出し、形態素解析を行い形態素列を生成する（ス
テップ２０）。次に、ＣＰＵ５３は、アフェクトターム
辞書２２を参照しながら、各形態素に対応する語がアフ
ェクトターム辞書２２に登録されている場合は各形態素
にアフェクト情報を付与する（ステップ２５）。次に、
ＣＰＵ５３は、アフェクト情報が付与された形態素列を
構文解析する（ステップ３０）。このとき、ＣＰＵ５３
アフェクト・アクション処理を行い、必要があればアフ
ェクト情報を変換する。また、１文から複数の文構造が
得られた場合でも、その複数の文構造を解析結果として
受理する。

【００９４】次に、ＣＰＵ５３は、構文解析結果を用い
てアフェクト表現の抽出を行う（ステップ３５）。ＣＰ
Ｕ５３は、アフェクト表現抽出の際に、アフェクトター
ムを含まない部分の削除、１つのアフェクトタームを中
心とする構造への分解、切断パターンの発見及び切断、
アフェクト表現抽出、などを行う。次に、ＣＰＵ５３
は、抽出したアフェクト表現に対してスコアを計算す
る。これによって、各アフェクト表現のスコアやポジテ
ィブなアフェクト表現なのかあるいはネガティブなアフ
ェクト表現なのかなどの情報が得られる。

【００９５】次に、ＣＰＵ５３は、軸ターム辞書２４を
参照しながら軸タームの評価軸を決定する（ステップ４
２）。また、軸タームが軸ターム辞書２４にない場合
は、デフォルト軸を採用するなどする。

【００９６】次に、ＣＰＵ５３は、解析結果をＲＡＭ５
４あるいは記憶装置６３などに出力する。出力データ
は、抽出したアフェクト表現、当該アフェクト表現のス
コア、当該アフェクト表現がポジティブなのかあるいは
ネガティブなのか、抽出元の記事を特定するデータなど
から構成されている。次に、ＣＰＵ５３は、当該分野に
属する全ての記事についてアフェクト表現の抽出を行っ
たか否かを判断し、行っていない場合は（ステップ５
０；Ｎ）、ステップ１０に戻り、次の記事を記事データ
ベース２０から読み込んで処理し、全ての記事を処理し
た場合は（ステップ５０；Ｙ）、処理を終える。

【００９７】次に、アフェクト情報抽出装置１の１応用
例について説明する。従来から、Ｗｅｂ上で商品の評価
（電化製品や化粧品などの具体的な商品の他、映画やホ
テルなどの観光地の評価なども含む）を行うサイトは多
数存在する。しかし、これらの評価方法は大きく次の３
つに分類される。 （１）専門家などが予め評価しておくもの。 （２）利用者の投票で順位などを決定するもの。 （３）利用者や専門家などのコメントを記述した記事を
一覧するものやこれらのコメントを電子掲示板で計算す
るもの。

【００９８】これらの方法には、次のような短所があ
る。 （１）の場合は、サイト作成者側の独断で評価がなさ
れ、利用者の判断は全く反映されない。 （２）の場合は、商品の総合的な判断についての投票が
主流であり、商品の様々な側面に対しての詳細な投票は
あまりない。 （３）の場合は、記事を詳細に読まなければ、商品につ
いての評価ポイントや評価が高いか低いかが分からな
い。

【００９９】そこで、電子掲示板などに掲載された記事
などをアフェクト表現処理装置１で処理し、アフェクト
タームごとのスコアを統計処理して、当該商品の様々な
側面に対する多数の人の評価を得ることができる。例え
ば、分野を口紅とした場合、例えば、口紅Ａは、「付け
心地」が＋２０、で「発色」が−１などといったデータ
を得ることが可能となる。

【０１００】以上第１の実施の形態では、以下の様な効
果を得ることができる。主観的な評価などの情動性を含
む表現を記事から自動的に抽出することができる。情動
性の強さを数値化することができる。公知である通常の
構文解析は、１文が、最終的に１つの構造（構文木）に
なった場合を成功として後続の処理を継続するが、本特
許で提案する構文解析は、１文の最終結果が１つの構造
までまとまらず、複数の構造のまま残っても成功と見な
し、次の処理に進むことができる。アフェクトタームと
機能語の係り関係を判別し、アフェクトタームと機能語
をセットとしてアフェクト表現とすることができる。ア
フェクトタームの属性である極性と強度、及び機能語の
属性である演算と強度を用いてアフェクト表現のスコア
を計算することができる。

【０１０１】更に、その評価の直接的な対象となってい
る軸タームを特定し、また特定の分野における場合は、
その軸タームが、その文章の主題に対していかなる側面
を表しているのかを評価軸を用いて分類することができ
る。また、これらの機能を組み合わせることにより、そ
の記事が持つ情動性をスコアとして数値化し、更にその
文章の主題の特定の側面に対しても同様に情動性をスコ
アとして数値化して見せ、あるいは、その情動性と軸タ
ームをリストアップして利用者に提供し、具体的にどの
ような表現で、主題が評価されているのかを確認した
り、その表現によって文章を分類したりする基礎となる
システムを提供することができる。また、本実施の形態
のシステムは基本的なライブラリである。また、ユーザ
は何らかのアプリケーションソフトを用いることが想定
され、その場合は、アプリケーションソフトは、本シス
テムが提供するＡＰＩ（ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎＰｒｏ
ｇｒａｍｍｉｎｇ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）により、本シ
ステムを呼び出してアフェクト表現抽出などの処理を要
求し、結果を得ることができる。

【０１０２】本実施の形態では、アフェクトターム辞書
２２で全ての記事に対応する構成になっているが、これ
に限定するものではなく、例えば、全ての記事に適応で
きる汎用アフェクトターム辞書と特定の分野に特化した
専用アフェクトターム辞書を用いるように構成すること
もできる。本発明の第１の１実施形態について説明した
が、本発明は説明した実施形態に限定されるものではな
く、各請求項に記載した範囲において各種の変形を行う
ことが可能である。

【０１０３】（第２の実施の形態）近年、Ｗｅｂ上で商
品・サービスなどの評価をするサイトが増加し、注目を
集めている。これらのサイトで掲載される消費者の評価
・意見（いわゆる口コミ情報）は、客観的かつ具体的に
商品・サービスについて消費者の知りたい側面を伝えて
いるため、消費者にとっても有益な情報であり、また、
企業にとっても社会的に影響の大きいこれらのサイトか
らの情報の収集・利用は有益である。

【０１０４】ところで、これらのサイトは次のような欠
点を有していた。例えば、専門家が予め行った評価を掲
載するものである場合、商品・サービスの評価がサイト
作成者側の独断で行われ、利用者の判断は反映されな
い。

【０１０５】また、利用者の投票順位などにより商品・
サービスを評価するものは、商品の総合判断について投
票するものが主流であり、その商品・サービスのどの側
面を評価しているのかが曖昧である。例えば、飲食店を
評価する場合、評価の側面としては、例えば、味、雰囲
気、従業員の態度、値段など、それぞれについての評価
があってしかるべきであるが、それらが総合されてしま
うと、それら各側面に対する評価が分からなくなってし
まう。また、投票によるサイトは、スコアを評価者の人
数で割るなどの単純な計算方式を用いて順位を決定した
り、また、結果の表示も最終的な点数のみを掲載したり
などで、その商品・サービスについての反響の大きさが
分かりにくい。

【０１０６】また、掲示板形式で利用者や専門家が単に
コメントを記述する記事を一覧するサイトでは、文書量
が多く、記事を詳細に読まなければ、商品・サービスに
ついての評価ポイントや評価の高低が分かりにくい。

【０１０７】そこで、本実施の形態では、一般の消費者
や専門家のコメントを自動的に解析し、それを評価軸に
分類してスコアを表示することにより、商品・サービス
の各側面における評価をユーザが容易に認識できるよう
にした。

【０１０８】図１１は、本実施の形態におけるネットワ
ーク構成の１例を示した図である。クライアント端末装
置２、２、２、・・・、は、インターネット３に接続可
能に配設された端末装置であって、例えばＰＣにより構
成されている。以降、クライアント端末装置２、２、
２、・・・、を特に区別しない場合は単にクライアント
端末装置２と記すことにする。

【０１０９】クライアント端末装置２は、ブラウザを備
えており、インターネット３上に接続されたサーバ装置
などから、例えば、ＨＴＭＬ（Ｈｙｐｅｒｔｅｘｔ Ｍ
ａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ）形式のファイルを受信
し、当該ＨＴＭＬファイルにて定義されている画面をデ
ィスプレイに表示することができる。また、クライアン
ト端末装置２は、キーボードやマウスなどの入力装置を
備えており、画面上の所定のボタンをクリックしたり、
所定の空欄に文字を入力するなどして、入力情報をサー
バ装置に送信することができる。

【０１１０】情報処理サーバ５は、アフェクト表現抽出
機能を備えたサーバ装置であって、インターネット３を
介してクライアント端末装置２とデータ通信を行うこと
ができる。通信の際には、例えばＴＣＰ／ＩＰ（Ｔｒａ
ｎｓｍｉｓｓｉｏｎ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｐｒｏｔｏｃｌ
／Ｉｎｔｅｒｎｅｔ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）などのプロト
コルを用いる。

【０１１１】図１２は、情報処理サーバ５の論理的構成
の１例を示した図である。なお、第１の実施のと同じ構
成要素には同じ番号を付して説明する。アフェクトアナ
ライザエンジン８０は、第１の実施の形態の入力部１
０、形態素解析部１１、アフェクト情報付与部１２、構
文解析部１３、アフェクト表現抽出部１４、軸決定部１
６、出力部１５から構成されたモジュールである。アフ
ェクトアナライザエンジン８０は、形態素解析辞書２
１、アフェクトターム辞書２２、構文解析辞書２３、軸
ターム辞書２４を参照しながら記事データベース２０か
ら取得した記事を解析してアフェクト表現やスコアなど
を出力エンジン８１に出力する。

【０１１２】出力エンジン８１は、アフェクト情報デー
タベース８７のデータを参照しながらクライアント端末
装置２で表示するための画面データをＨＴＭＬファイル
などにて作成したり、アフェクトアナライザエンジン８
０から取得した情報を用いてアフェクト情報データベー
スを更新したりなどする。一覧画面データ８３は、口
紅、香水、温泉、・・・、などの分野ごとにタイトルを
表示する一覧画面を表示するデータである。この画面で
は、例えば口紅を選択すると口紅の銘柄の一覧が表示さ
れ、特定の銘柄を選択することができるようになってい
る。ユーザが特定の銘柄を選択するとこの銘柄に関する
タイトル画面が表示される。

【０１１３】図１３は、一覧画面の１例を示した図であ
る。一覧画面は、情報処理サーバ５がクライアント端末
装置２に送信した一覧画面データ８３を、クライアント
端末装置２がブラウザを用いてディスプレイに表示した
ものである。一覧画面は、分野選択エリア１２０を有し
ている。分野選択エリア１２０は、例えば、「口紅」、
「マスカラ」、「グロス」、「香水」など、化粧品のう
ち、評価する分野を選択するエリアである。

【０１１４】分野設定エリア１２０は、ドロップダウン
メニューとなっており、ユーザは、当該メニューに用意
された各分野から所望のものを選択することができる。
ドロップダウンメニューは、マウス操作などでポインタ
１２４を分野設定エリア１２０の端の三角形が表示され
た部分をクリックすると、選択候補の分野の一覧が表示
され、そのうち、選択したものが入力されるメニューで
ある。本実施の形態では、一例として化粧品を用いた
が、これに限定するものではなく、旅館、温泉、レスト
ランなど評価の対象となるものであれば良い。

【０１１５】軸選択エリア１２１は、分野選択エリア１
２０で選択した分野に属する評価主題を評価するための
評価軸を選択するエリアである。軸選択エリア１２１も
ドロップダウンメニューになっており、ユーザは、表示
された評価軸の一覧の中から所望のものを選択すること
ができる。軸選択エリア１２１でドロップダウンメニュ
ー機能を使って表示される評価軸の一覧は、分野選択エ
リア１２０で選択した分野に応じて変化する。これは、
評価主題により、評価軸が異なるためである。例えば、
分野が「口紅」の場合、評価軸は「色つや」、「も
ち」、「におい」、「付け心地」、・・・、「その
他」、「総合」などがある。「総合」は、全ての評価軸
におけるスコアを合計した評価軸である。

【０１１６】正規化選択エリア１２２は、表示するデー
タを正規化するか否かを選択するためのラジオボタンで
ある。表示するデータを正規化すると、例えば、記事数
が多い評価主題と記事数が少ない評価主題のスコアを調
節し、相対的に比較できるようにする。正規化しない場
合は、各評価主題のスコアを単純に加算したデータが表
示される。

【０１１７】実行ボタンは１２３は、検索を開始するた
めのボタンであり、ポインタ１２４を実行ボタンに合わ
せ、クリックすると作動する。実行ボタン１２３が作動
すると、クライアント端末装置２から情報処理サーバ５
へ、ユーザが選択した分野、及び評価軸、更にデータを
正規化するか否かといった情報が送信される。そして、
情報処理サーバ５では、出力エンジン８１が、これらの
データを元にアフェクト情報データベース８７や記事デ
ータベース２０を検索し、クライアント端末装置２で表
示するためのランキングデータを生成する。生成された
ランキングデータは、クライアント端末装置２に送信さ
れる。

【０１１８】ランキングエリア１２６では、出力エンジ
ン８１が生成したランキングデータが表示される。ラン
キングエリア１２６では、分野選択エリア１２０で選択
された分野の商品（タイトル）が軸選択エリア１２１で
選択された評価軸において、スコアが高い順にソートさ
れて表示される。例えば、分野が「口紅」で、評価軸が
「色つや」である場合、各社の口紅で色つやのスコアの
高い順に表示される。

【０１１９】ランキングエリア１２６は、ランク欄、タ
イトル欄、ポイント欄、スコアバー欄などから構成され
ている。ランク欄には、ランキングが数値により表示さ
れ、タイトル欄には、評価主題の商品（タイトル）の名
称とメーカーの名称が表示される。ポイント欄には各商
品（タイトル）が軸選択エリア１２１で選択された評価
軸に対して取得したスコアが表示される。スコアには、
肯定的な評価に対するポジティブスコア（正の数値で表
される）と否定的な評価に対するネガティブスコア（負
の数値で表される）があるが、ポイント欄には、これら
を加算したものが表示される。スコアバー欄には、各商
品（タイトル）が取得したスコアをポジティブスコアと
ネガティブスコアが識別可能に表示される。

【０１２０】なお、ポイント欄とスコアバー欄に表示さ
れる内容は、正規化エリア１２２での選択により正規化
をしたかしないかで異なる。正規化した場合は、商品ご
との記事の量の差を考慮し、スコアの値を調節したもの
となる。一方、正規化しなかった場合は、商品ごとの記
事の量の差を考慮せず、スコアを調節せずに表示する。

【０１２１】ランキング内容エリア１２５には、ランキ
ングに係る分野、評価軸、正規化の有無などが表示され
る。ランキングエリア１２６の右側には、スクロールバ
ー１２７が設けられており、これをマウスなどで操作す
ることにより、ランキングエリア１２６をスクロールす
ることができる。ランキングエリア１２６のタイトル欄
をマウスでクリックするなどして選択すると、当該商品
（タイトル）のタイトル画面に遷移する。

【０１２２】図１２に戻り、タイトル画面データ８４
は、一覧画面で選択された銘柄のタイトル画面をクライ
アント端末装置２で表示するためのデータである。タイ
トル画面は、一覧画面で選択した商品（銘柄）の各評価
軸ごとのスコアが表示される。

【０１２３】図１４は、分野が口紅であり、商品が「ク
ワトループ」とした場合のタイトル画面の１例を示した
ものである。タイトル画面１３０は、評価項目欄、ポイ
ント欄、スコアバー欄などから構成されている。評価項
目欄には、各評価軸が表示される。ポイント欄には、当
該商品（タイトル）が、各評価軸に対して取得したポジ
ティブスコアとネガティブスコアを総合したものが表示
される。

【０１２４】スコアバー欄には、当該商品（タイトル）
が、各評価軸に対して取得したポジティブスコアとネガ
ティブスコアの合計値がバーにより識別可能に表示され
る。スコア欄とスコアバー欄の表示も、一覧画面の場合
と同様にデータの正規化を選択したかあるいは選択しな
かったかによって異なる。この商品については、「色つ
や」、「価格」については肯定的なアフェクト表現が多
く、ポイントがプラスになっており、これらの評価側面
に対しては評価が高いことがわかる。また、「もち」に
ついては、否定的なアフェクト表現が多く、ポイントが
マイナスになっており、この評価側面に対しては評価が
低いことが分かる。

【０１２５】図１２に戻り、詳細画面データ８６は、当
該商品の記事の全文を表示するためのデータである。タ
イトル画面９９には、図示しない詳細ボタンが設けられ
ており、これをユーザがマウス操作などにて選択する
と、出力エンジン８１は、後に説明するアフェクト情報
データベース８７や記事データベース２０などデータを
用いて詳細画面データ８６を生成する。そして、このデ
ータは情報サーバ５から当該ユーザが使用しているクラ
イアント端末装置２に送信される。そして、クライアン
ト端末装置２ではＣＰＵがブラウザを用いて詳細画面を
ディスプレイに表示することができる。

【０１２６】図１５は、クライアント端末装置２で表示
された詳細画面の１例を示した図である。詳細画面１３
５には、当該商品に関する記事が記事エリア１３８に全
文掲載される。そして、これらの記事には、記事中に出
現するポジティブなアフェクトタームとネガティブなア
フェクトタームが区別可能に表示される。図ではポジテ
ィブなアフェクトタームに波線を付して表し、ネガティ
ブなアフェクトタームに下線を付して表した。即ち、ポ
ジティブタームが「すご」、「かわい」であり、ネガテ
ィブタームが「だめ」、「残念」である。この他に、ポ
ジティブなアフェクトタームを青色で表し、ネガティブ
なアフェクトタームを赤色で表すこともできる。これ
は、出力エンジン８１が、記事を記事データベース２０
から検索すると共に、その記事で出現するアフェクトタ
ームとそのポジティブ／ネガティブ性などをアフェクト
情報データベース８７から検索して作成したものであ
る。

【０１２７】詳細画面１３５は、前の記事選択部１３６
と次の記事選択部１３７を備えており、ユーザがこれら
をマウス操作などで選択すると、それぞれ前の記事、又
は次の記事が表示される。また、記事エリア１３８の下
には、アフェクトターム一覧エリア１３９が設けられて
いる。このエリアには、当該記事で出現するアフェクト
タームの分析結果が表示される。このエリアは、左側が
抽出されたアフェクトタームに関する分析結果を表し、
右側が当該アフェクト表現が評価している軸タームに関
する分析結果を表している。

【０１２８】左側の文番号、アフェクト表現、スコアの
各項目は、それぞれアフェクト表現が何番目の文にあっ
たか、抽出されたアフェクト表現、アフェクトアナライ
ザエンジン８０が割り出した当該アフェクトタームのス
コアを表している。右側の文番号、被評価語、軸種別の
各項目は、それぞれ、左側の欄のアフェクトタームが評
価する対象が出現する文が何番目の文にあったか、当該
アフェクト表現の軸ターム、軸タームあるいはアフェク
トタームから判断した評価軸を表している。例えば、２
行目のデータは、アフェクトターム「かわいい」は、
「色」という軸タームをもち、スコアが２．０であり、
アフェクトターム及び軸タームは１番目の文に含まれる
ことを表している。

【０１２９】図１２に戻り、アフェクト情報データベー
ス８７は、記事を特定する情報、当該記事で出現したア
フェクトターム、そのアフェクトの出現位置、アフェク
ト表現のスコア、アフェクトタームの出現頻度などをデ
ータベース化したものである。これらのデータは出力エ
ンジン８１がアフェクトアナライザエンジン８０の出力
から生成したものである。対象とする記事や商品（タイ
トル）は後からでも追加可能である。

【０１３０】以上の例では、タイトル画面を１タイトル
ごとに表示したが、複数のタイトルに関するデータを１
つの画面に表示し、複数商品を比較できるようにするこ
ともできる。その場合の画面遷移図を図１６に示す。１
タイトルごとにタイトル１→タイトル２といったように
表示する場合と、例えば、画面を分割してタイトルを３
つ程度同時に表示する場合をユーザが一覧画面から選択
できるようにする。複数タイトルを表示する場合は、表
示するタイトル一覧画面から選択できるようにする。

【０１３１】本実施の形態により以下のような効果が得
られる。ある対象（商品やサービスなど）についての意
見が述べられた記事が大量にある場合に、第１の実施の
形態のアフェクト情報処理装置１を用いて、記事に表さ
れた情動性を自動的に解析してスコア化し、記事を読ま
なくても記事の寄稿者の評価を認識することができる。

【０１３２】また、評価軸の設定により、評価主題のも
つ様々な側面についてそれぞれ評価を行うことができ
る。これにより、評価の内容がより詳細化され、対象の
どの部分がどのように評価されているのかが明確にわか
る。また、これにより、複数の対象格について様々な側
面から長所、短所を比較・検討することができる。更
に、対象ごとに評価の分量を可視化したことで、その対
象がどの程度の反響を集めたのかが分かる。

【０１３３】また、対象ごとにどの程度の意見が集まっ
ているかが分かり、これにより、複数の対象物の比較・
検討を容易に行うことができる。更に、スコアの正規化
によって、記事の多少に関わらず複数の評価主題に対す
る評価を相対的に正しく比較することができる。また、
一般消費者に対しては有益な情報をもたらし、企業側に
対してはマーケティングや風評被害の食い止めなどに有
用な情報をもたらすことができる。

【０１３４】（第３の実施の形態）第１の実施の形態、
及び第２の実施の形態のアフェクトターム辞書２０で
は、各アフェクトタームの属性、即ち極性及び強度は、
予め辞書設計者が設定した値に固定されていた。そのた
め、固定したまま使用するかあるいは定期的に手作業に
よってチューニングする必要があった。その意味では、
サイト側の設計者の意図した基準の範囲内での評価にと
どまる可能性がある。そこで、第３の実施の形態では、
アフェクトタームの属性とユーザの投票結果による評価
結果を有機的に結びつけ、これらアフェクトタームの属
性を最適化して自動更新するようにした。

【０１３５】本実施の形態におけるネットワーク構成は
第２の実施の形態と同様であり、クライアント端末装置
２、２、２、・・・、がインターネット３を介して情報
処理サーバ５に接続可能に配設されている。以降、第２
の実施の形態に対応する構成要素には、同じ番号を付し
て説明する。

【０１３６】図１７は、情報処理サーバ５の論理的構成
の１例を示した図である。なお、第１の実施の形態及び
第２の実施と同じ構成要素には同じ番号を付して説明す
る。アフェクトアナライザエンジン８０の構成は、第２
の実施の形態と同様であるので説明を省略する。アフェ
クトアナライザエンジン８０は、形態素解析辞書２１、
アフェクトターム辞書２２、構文解析辞書２３、軸ター
ム辞書２４を参照しながら記事データベース２０から取
得した記事を解析してアフェクト表現やスコアなどを出
力エンジン８１に出力する。第１の実施の形態及び第２
の実施の形態との相違点は、アフェクトターム辞書２２
でアフェクトタームの極性と強度が辞書調整エンジン８
２により、更新される点である。

【０１３７】出力エンジン８１は、アフェクト情報デー
タベース８７のデータを参照しながらクライアント端末
装置２で表示するための画面データをＨＴＭＬファイル
などにて作成したり、アフェクトアナライザエンジン８
０から取得した情報を用いてアフェクト情報データベー
スを更新したりなどする。一覧画面データ８３は、第２
の実施の形態と同様である。例えば分野で「口紅」を選
択し、評価軸で「色つや」を選択すると、口紅の一覧が
色つやのスコアでランキングされて表示される。そし
て、特定の商品名をクリックするなどして当該商品を選
択することができるようになっている。ユーザが特定の
商品を選択するとこの商品に関するタイトル画面が表示
される。

【０１３８】タイトル画面データ８４は、一覧画面で選
択された銘柄のタイトル画面をクライアント端末装置２
で表示するためのデータである。タイトル画面は、１分
野（同類の評価主題となる１群）の中の１評価主題（１
商品など評価の対象になっている物やサービスなど）に
関する情報などを表示する画面であって、所定の商品の
スコアなどを表示するほか、ユーザの投票を受付ける機
能をも有している。

【０１３９】図１８は、分野が口紅であり、銘柄が「し
ぐれ」とした場合のタイトル画面の１例を示したもので
ある。タイトル画面９９は、情報処理サーバ５がタイト
ル画面データ８４をクライアント端末装置２に送信した
ものを、クライアント端末装置のＣＰＵがブラウザソフ
トに従ってディスプレイに表示したものである。タイト
ル画面９９は、評価エリア９５、投票状況エリア９６、
投票欄９７、及び投票ボタン９８などから構成されてい
る。

【０１４０】評価エリア９５は、更に、評価項目、評価
ポイント、スコアバーなどから構成されいる。評価項目
は当該商品を評価するための項目が項目別に列挙したも
のであり、例えば、口紅の場合、「色つや」、「も
ち」、「におい」、「付け心地」、「価格」、「パッケ
ージ」などから構成されている。これの項目は予めシス
テムの設計者が商品に合わせて設定したものである。ポ
イントは、記事データベース２０に記憶されている当該
商品の記事に含まれるアフェクト表現のスコアを合計し
たものである。例えば、記事に「色つやがよい」といっ
たようなアフェクト表現があった場合、このアフェクト
表現のスコアが「色つや」のポイントに加算される。

【０１４１】スコアバーは、当該商品が取得したポジテ
ィブスコアとネガティブスコアの合計値を各評価項目ご
とにバーで表したものである。ポジティブスコアとはプ
ラスのスコアを意味し、ネガティブスコアとはマイナス
のスコアを意味する。例えば、口紅「しぐれ」の色つや
を、ある記事では肯定的に評価してスコアがプラスとな
る場合もあれば、他の記事では否定的に評価してスコア
がマイナスになる場合もある。そして、例えばポジティ
ブスコアは青色のバーで表され、ネガティブスコアは赤
色のバーで表される。このように、ポジティブスコアと
ネガティブスコアを識別可能なバーで表示することによ
り、これらの集計値をビジュアルに表現することができ
る。そして、ユーザは「しぐれ」の評価を直感的に一瞥
で把握することができる。

【０１４２】投票エリア９７は、評価エリア９５の評価
項目に対応して、それぞれ「評価する」、「評価しな
い」、「わからない」の３つの選択枝が設定されてい
る。投票エリア９７は、ユーザが各評価項目に対する自
分の評価を入力する欄であり、１つの項目に関して「評
価する」、「評価しない」、「わからない」の何れかを
選択することができる。デフォルトでは「わからない」
が選択状態となっている。このように、投票は必ずしも
当該評価主題（商品など）を良く思った場合だけではな
く、悪く思った場合も可能である。即ち、肯定・否定の
うち何れでも投票できる。

【０１４３】選択は例えばマウスを用いて行うことがで
きる。ユーザがクライアント端末装置２に備えられたマ
ウスを操作するとポインタ１００を画面上で移動するこ
とができるようになっている。そして、ポインタを投票
エリア９７の所望の区分に合わせて左ボタンをクリック
すると、当該区分を選択状態にすることができる。ま
た、ラジオボタンと同様に、１評価項目について「評価
する」、「評価しない」、「わからない」うち何れか１
つを選択すると、他の区分の選択が解除されるようにな
っている。

【０１４４】投票ボタン９８は、ユーザが投票エリア９
７で入力した情報を情報サーバ５に送信するためのボタ
ンである。ユーザが投票エリア９７で入力を終えた後、
投票ボタン９８をクリックすると、ユーザが選択した内
容を各評価項目ごと特定する投票データが情報サーバ５
に送信される。

【０１４５】投票状況エリア９６は、評価エリア９５と
同様に、評価項目に対応して、それぞれ「評価する」、
「評価しない」、「わからない」の３つの区分が設定さ
れている。このエリアには、他のユーザの現在時点まで
の投票状況が表示され、ユーザが投票エリア９７で入力
する際の参考とすることができる。これは、出力エンジ
ン８１が後に説明する投票結果データベース８９から投
票結果を検索したものである。ところで、本実施の形態
では、タイトル画面９９は、ＨＴＭＬのフォームで作成
したが、これに限定せず例えばアップレットなど、情報
サーバ５側にユーザの投票結果を伝達できるものであれ
ば何でも良い。

【０１４６】図１７に戻り、詳細画面データ８６は、当
該商品の記事の全文を表示するためのデータである。タ
イトル画面９９には、図示しない詳細ボタンが設けられ
ており、これをユーザがマウス操作などにて選択する
と、出力エンジン８１は、後に説明するアフェクト情報
データベース８７や記事データベース２０などデータを
用いて詳細画面データ８６を生成する。そして、このデ
ータは情報サーバ５から当該ユーザが使用しているクラ
イアント端末装置２に送信される。そして、クライアン
ト端末装置２ではＣＰＵがブラウザを用いて詳細画面を
ディスプレイに表示することができる。

【０１４７】図１９は、クライアント端末装置２で表示
された詳細画面の１例を示した図である。詳細画面１０
５には、当該商品に関する記事が記事エリア１０６に全
文掲載される。そして、これらの記事には、記事中に出
現するポジティブなアフェクトタームとネガティブなア
フェクトタームが区別可能に表示される。図ではポジテ
ィブなアフェクトタームに波線を付して表し、ネガティ
ブなアフェクトタームに下線を付して表したが、この他
に、ポジティブなアフェクトタームを青色で表し、ネガ
ティブなアフェクトタームを赤色で表すこともできる。
これは、出力エンジン８１が、記事を記事データベース
２０から検索すると共に、その記事で出現するアフェク
トタームとそのポジティブ／ネガティブ性などをアフェ
クト情報データベース８７から検索して作成したもので
ある。詳細画面１０５は、前の記事選択部１０６と次の
記事選択部１０７を備えており、ユーザがこれらをマウ
ス操作などで選択すると、それぞれ前の記事、又は次の
記事が表示される。

【０１４８】図１７に戻り、アフェクト情報データベー
ス８７は、記事を特定する情報、当該記事で出現したア
フェクトターム、そのアフェクトの出現位置、アフェク
ト表現のスコア、アフェクトタームの出現頻度などをデ
ータベース化したものである。これらのデータは出力エ
ンジン８１がアフェクトアナライザエンジン８０の出力
から生成したものである。対象とする記事や商品（タイ
トル）は後からでも追加可能である。

【０１４９】投票結果取得部８８は、ユーザがクライア
ント端末装置２から送信した投票データを受信し、投票
結果データベース８９を更新するモジュールである。投
票結果データベース８９は、ユーザの投票内容を記憶し
たデータベースであり、例えば、投票したユーザ、投票
対象である商品、各評価項目ごとの投票内容などを特定
する情報が記憶されている。投票データベース８９は、
出力エンジン８１及び辞書調整エンジン８２よりアクセ
ス可能である。出力エンジン８１には、現時点での投票
結果を提供する。また、辞書調整エンジン８２には、ア
フェクトターム辞書２２を更新するための情報を提供す
る。

【０１５０】辞書調整エンジン８２は、投票結果データ
ベース８９から各ユーザの投票結果を取得し、アフェク
トターム辞書２２に登録されているアフェクトタームの
属性（極性と強度）を最適値に更新するモジュールであ
る。このように、辞書調節エンジン８２は、主観的評価
語の主観の強さの程度を表す数値を変化させる数値変化
手段を構成している。概要は以下のとおりである。投票
結果と、その投票対象となった商品に対する記事に含ま
れるアフェクトタームの出現頻度に統計的な処理を施
す。そして、評価項目と当該アフェクトタームの相関関
係がどの程度あるかを判断し、これを用いてアフェクト
タームの極性（肯定／否定の方向性）や強度（重み付
け）を自動的に更新する。

【０１５１】このように、辞書調整エンジン８２は、投
票対象となった商品の評価を直接変更せずに、アフェク
トタームの属性を変更することにより間接的に商品の評
価を調整する。従って、投票が全商品に対して網羅的か
つ平均的になされなかった場合でも、更に、投票が全く
なかったり、投票数が少なかった商品に対しても、記事
さえあれば評価の調整を行うことが可能である。

【０１５２】ここで、アフェクトターム辞書２２の調整
の必要性について述べておく。アフェクトアナライザ８
０は、初期状態（投票などによるアフェクトターム辞書
２２の調整を行う前の状態）では、システム設計者が設
定したアフェクトタームの極性及び強度を用いてスコア
の計算を行う。例えば、「古い」という言葉は、一般論
として「悪い感情を表している」と判断し、マイナスの
極性を予め与える可能性がある。この場合、記事に「古
い」という言葉が入っていれば、無条件でその記事のス
コアは下がってしまう。逆に「新しい」という言葉にプ
ラスの極性を設定すれば、記事に「新しい」という言葉
が入っていれば無条件でスコアは上昇する。

【０１５３】しかし、ユーザがこのような極性の設定に
合致して対象を考えているかは不明である。例えば、観
光地の記事で「古い寺」、「新しいお寺」と言う言葉が
あったとする。ここで、「古い」と「新しい」に上記の
ようなアフェクト情報が設定してあると、「古いお寺を
見て、歴史的な重みを感じ感動した」という記事には悪
いスコアが与えられ、「お寺が新しく、いかにも観光地
だという感じがして興ざめした」と言う記事には良いス
コアが与えられる。このような不具合を改善するために
システムの設計者が分野ごとの詳細な分析を行い、アフ
ェクトターム辞書２０をカスタマイズすることはできる
が、最終的にはユーザの意見をアフェクトタームの属性
に反映させる仕組みが必要である。そこで、本システム
では、ユーザの投票結果を用いてアフェクトタームの属
性を調整することとした。

【０１５４】辞書調整エンジン８２は、（１）マッピン
グ機能、（２）相関関係計算機能、（３）アフェクト属
性変更機能、などの機能を備えている。 （１）マッピング機能は、ある商品（タイトル）に対
し、各アフェクトタームごとに投票結果を総計した投票
結果マップと、当該商品（タイトル）に関する記事で、
各アフェクトタームごとにアフェクトタームの出現頻度
（出現回数をトータルしたもの）を集計した出現頻度マ
ップを生成する。

【０１５５】（２）相関関係計算機能は、これら２つの
マップを用いて、ある１つのアフェクトタームが出現す
る頻度が実際の投票数及び投票結果（評価する／評価し
ない／わからない）とどのような相関関係にあるかを計
算する。例えば、（パッケージが）「頑丈」という語句
が何回現れても、商品のパッケージに対する（評価する
の）投票数が少なければ、パッケージの頑丈さはあまり
評価基準にならないと考えられる。これに対し、（パッ
ケージが）「美しい」という語句の出現頻度が高いほ
ど、パッケージに対する（評価する）投票数が多く、更
に（評価しない）投票数が少なければ、パッケージの美
しさは、そのパッケージに対する評価に直結すると推測
される。

【０１５６】（３）アフェクト属性変更機能は、計算さ
れた相関関係に基づいて、アフェクトターム辞書２２で
設定されているアフェクトタームの属性（極性、強度）
を更新する。上記のパッケージの例を引くなら、アフェ
クトターム「頑丈」の強度を小さくし、「美しい」の強
度を強くする。また、アフェクトターム辞書２２におい
て、１つのアフェクトタームに対する属性を評価主題が
属する分野ごとに設定し、これらを独立して変化させる
こともできる。このように、アフェクトターム辞書２２
を構成すると、先のアフェクトターム「古い」の極性
は、分野が寺の場合プラスとし、分野が生鮮食料品の場
合はマイナスとすることができる。

【０１５７】なお、上記の場合は商品を総合評価する場
合のように、統計処理するのに評価軸を考慮しない場合
であるが、同じ単語でも、異なる評価軸ごとに評価する
ように構成することもできる。即ち、例えば口紅を例に
とると、評価軸「色つや」に対するアフェクトターム
「美しい」と、評価軸「パッケージ」に対するアフェク
トターム「美しい」を区別する。この場合、まず、アフ
ェクトタームを１つ固定し、商品（タイトル）と対応す
る評価軸の投票結果のマップを作成する。アフェクトタ
ームを評価軸ごとに分けて処理しない場合は、総合スコ
アのみとなる。更に、アフェクトタームの出現頻度への
マップも作成する。即ち、商品（タイトル）と、その商
品に関する記事中のアフェクトタームの出現頻度をマッ
ピングする。この場合、評価軸を考慮して統計処理する
場合は、同じアフェクトタームであっても評価軸が異な
ればカウントしない。なお、評価軸を考慮しない場合は
トータルの数でよい。

【０１５８】出力エンジン８１は、アフェクトタームの
属性の更新が調整されると、再度アフェクトスコアを計
算し、アフェクト情報データベース８７を更新する。ア
フェクトターム辞書２２の更新は、一定間隔あるいは一
定の投票回数ごとに行うようになっている。

【０１５９】以上に説明したように本実施の形態では、
投票結果を直接そのタイトル（商品）のスコアに反映せ
ずに、一旦、アフェクトタームの極性・強度に反映させ
る。そのため、投票がないタイトルがあってもスコアの
調整がなされる可能性がある。例えば、タイトルをスコ
アによってランキングする場合を考える。ユーザは順位
の高いものから見ていく傾向があると推測される。その
場合、投票の結果を直接スコアに反映させるものであれ
ば、初期状態で順位が低いものに対しては投票すら行わ
れず、永久に上位に上がれないことも考えられる。しか
し、投票がなされていないタイトルでも、アフェクトタ
ームの極性・強度を調整することにより間接的にスコア
が上がれば、上位にランキングされることもありえる。

【０１６０】ところで、記事数が投票数と比較して極端
に少ない場合などは、投票結果を直接スコアに反映させ
るほうが望ましい。そこで、タイトルをランキングする
などする場合は、以下のオプションをユーザに与えるの
が望ましい。 アフェクトアナライザ８０で計算されたスコアにのみ
基づきランキング表示を行う。 投票結果にのみ基づきランキング表示する。 両者に一定の重み付けをし、加重平均をとってランキ
ング表示する。

【０１６１】図２０は、アフェクトターム辞書２２を更
新する手順を示したフローチャートである。まず、情報
サーバ５のＣＰＵは、投票結果データベース８９を検索
し、投票結果マップと出現頻度マップを作成する（ステ
ップ１００）。次に、ＣＰＵは、投票結果マップと出現
頻度マップを用いて、アフェクトタームと投票結果の相
関関係を計算する（ステップ１０５）。次に、ＣＰＵ
は、計算した相関関係に基づいて、アフェクトターム辞
書２２でアフェクトタームの極性・強度を変化させる
（ステップ１１０）。次に、ＣＰＵは、更新されたアフ
ェクトターム辞書２２を用いて各商品のスコアなどを再
度計算し、アフェクト情報データベース８７を更新す
る。

【０１６２】相関関係の計算方法は公知のものが各種あ
るが、何れを用いても良い。相関関係は、相関の強さを
−１から＋１までの数値により定量的に表す方法であ
り、＋１に近づくほど正の相関が強く、また−１に近づ
くほど負の相関関係が強くなる。また、相関関係がない
場合は０となる。

【０１６３】以上に説明した本実施の形態では以下の効
果を得ることができる。投票によりユーザの意見をくみ
上げることができる。そして、ユーザの意見に従ってア
フェクトタームの強度・極性を変化させることができ
る。これにより、アフェクト表現のスコアの精度を高め
ることができる。従って、ユーザの意見をより適切に反
映した商品の評価情報を提供することができる。また、
投票結果を記事を通して間接的に商品の評価に結びつけ
ることにより、ある商品に対する投票が少なくても記事
さえ存在すれば自動的にスコアを計算でき、また、投票
か記事の何れか一方が存在すればスコアを提示すること
ができる。

【０１６４】以上、本発明の１実施形態について説明し
たが、本発明は説明した実施形態に限定されるものでは
なく、各請求項に記載した範囲において各種の変形を行
うことが可能である。

【０１６５】

【発明の効果】本発明によれば、文から情動性を表す表
現を自動的に抽出することができ、更に情動性の強さを
数量化することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】第１の実施の形態のアフェクト表現処理装置１
の論理的な構成を示した図である。

【図２】記事データベースに記憶されている記事データ
の論理的構成の一例を示した図である。

【図３】アフェクトターム辞書の論理的なデータ構造の
一例を示した図である。

【図４】構文解析の１例を示した図である。

【図５】文法の１適用例を示した図である。

【図６】アフェクト表現抽出部のより詳細な構成を示し
たブロック図である。

【図７】構文解析した結果の一例を示した図である。

【図８】軸ターム辞書の論理的な構成の１例を示した図
である。

【図９】アフェクト表現処理装置のハードウェアの構成
の１例を示した図である。

【図１０】アフェクト表現処理装置が記事からアフェク
ト表現を抽出する手順を示したフローチャートである。

【図１１】第２の実施の形態におけるネットワーク構成
の１例を示した図である

【図１２】第２の実施の形態の情報処理サーバの論理的
構成の１例を示した図である。

【図１３】一覧画面の１例を示した図である。

【図１４】タイトル画面の１例を示した図である。

【図１５】詳細画面の１例を示した図である。

【図１６】画面遷移図の１例を示した図である。

【図１７】第３の実施の形態の情報処理サーバの論理的
構成の１例を示した図である。

【図１８】タイトル画面の１例を示した図である。

【図１９】詳細画面の１例を示した図である。

【図２０】アフェクトターム辞書を更新する手順を示し
たフローチャートである。

【符号の説明】

１ アフェクト情報抽出装置 ２ クライアント端末装置 ３ インターネット ５ 情報処理サーバ １０ 入力部 １１ 形態素解析部 １２ アフェクト情報付与部 １３ 構文解析部 １４ アフェクト表現抽出部 １５ 出力部 ２０ 記事データベース ２１ 形態素解析辞書 ２２ アフェクトターム辞書 ２３ 構文解析辞書 ２４ 軸ターム辞書 ５１ 制御部 ５２ ＲＯＭ ５３ ＣＰＵ ５４ ＲＡＭ ５５ 入力装置 ５６ 出力装置 ５７ 通信制御装置 ５８ バスライン ５９ 入出力インターフェース ６０ 記憶媒体駆動装置 ６１ プログラム格納部 ６２ データ格納部 ６３ 記憶装置 ８０ アフェクトアナライザエンジン ８１ 出力エンジン ８２ 辞書調節エンジン ８３ 一覧画面データ ８４ タイトル画面データ ８６ 詳細画面データ ８７ アフェクト情報データベース ８８ 投票結果取得部 ８９ 投票結果データベース

─────────────────────────────────────────────────────

【手続補正書】

【提出日】平成１５年１月２７日（２００３．１．２
７）

【手続補正１】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】発明の名称

【補正方法】変更

【補正内容】

【発明の名称】 情報処理装置、情報処理方法、
及び情報処理プログラム

【手続補正２】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】特許請求の範囲

【補正方法】変更

【補正内容】

【特許請求の範囲】

【請求項４】 前記数値対応付け手段で前記情動表現語
に対応付けられた数値を変化させる数値変化手段を更に
具備したことを特徴とする請求項３に記載の情報処理装
置。

【請求項５】 前記抽出した情動表現部分に含まれる情
動表現語に作用する機能語に演算方法を対応付ける演算
対応付け手段を更に具備し、 前記情動表現語に対応付けられた数値を、前記演算対応
付け手段で対応付けられた演算方法にて演算を施すこと
により、前記情動表現部分の情動の強さの程度を変化さ
せることを特徴とする請求項３、又は請求項４に記載の
情報処理装置。

【請求項６】 前記情動表現語特定手段は、前記形態素
解析手段で出力した形態素列を構成する形態素を、情動
表現語を記憶した表現語データベースで検索し、前記形
態素が前記表現語データベースで検索された場合に当該
形態素を情動表現語として特定することを特徴とする請
求項１から請求項５までのうちの何れか１の請求項に記
載の情報処理装置。

【請求項７】 前記機能語特定手段は、前記形態素列を
構成する形態素を、機能語を記憶した機能語データベー
スで検索し、前記形態素が前記機能語データベースで検
索された場合に当該形態素を機能語として特定すること
を特徴とする請求項６に記載の情報処理装置。

【請求項８】 前記抽出手段は、前記構文解析手段で取
得した係受け構造を用いて、前記情動表現部分を抽出す
ることを特徴とする請求項１から請求項７までのうちの
何れか１の請求項に記載の情報処理装置。

【請求項９】 文章取得手段と、情動表現語特定手段
と、機能語特定手段と、形態素解析手段と、構文解析手
段と、再特定手段と、抽出手段と、出力手段と、を具備
したコンピュータにおいて、 前記文章取得手段で、所定の対象に対して情動を表現し
た語である情動表現語を含む文章を取得する文章取得ス
テップと、 前記情動表現語特定手段で、前記取得した文章において
使用されている情動表現語を特定する情動表現語特定ス
テップと、前記文章において、情動表現語に作用して情動の強さを
変化させる語である機能語を前記機能語特定手段で特定
する機能語特定ステップと、 前記形態素解析手段で、前記文章を形態素解析して形態
素列を出力する形態素解析ステップと、 前記構文解析手段で、前記形態素列を構文解析する構文
解析ステップと、 前記構文解析手段による解析結果を用いることにより、
前記再特定手段で、前記情動表現語特定手段で情動表現
語として特定された語を機能語と再特定し、あるいは前
記機能語特定手段で機能語として特定された語を情動表
現語と再特定する再特定ステップと、 前記情動表現語特定手段、又は前記再特定手段で 特定さ
れた情動表現語を用いて、前記文章から情動的な表現を
表している情動表現部分を前記抽出手段で抽出する抽出
ステップと、 前記出力手段で、前記抽出した情動表現部分を出力する
出力ステップと、 から構成されたことを特徴とする情報処理方法。

【請求項１０】 所定の対象に対して情動を表現した語
である情動表現語を含む文章を取得する文章取得機能
と、 前記取得した文章において使用されている情動表現語を
特定する情動表現語特定機能と、前記文章において、情動表現語に作用して情動の強さを
変化させる語である機能語を特定する機能語特定機能
と、 前記文章を形態素解析して形態素列を出力する形態素解
析機能と、 前記形態素列を構文解析する構文解析機能と、 前記構文解析手段による解析結果を用いることにより、
前記情動表現語特定手段で情動表現語として特定された
語を機能語と再特定し、あるいは前記機能語特定手段で
機能語として特定された語を情動表現語と再特定する再
特定機能と、 前記情動表現語特定機能、又は前記再特定機能で 特定さ
れた情動表現語を用いて、前記文章から情動的な表現を
表している情動表現部分を抽出する抽出機能と、 前記抽出した情動表現部分を出力する出力機能と、 をコンピュータで実現するための情報処理プログラム。

【手続補正３】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】０００１

【補正方法】変更

【補正内容】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は情報処理装置、情報
処理方法、及び情報処理プログラムに関し、例えば、文
章を解析して処理するものに関する。

【手続補正４】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】０００６

【補正方法】変更

【補正内容】

【０００６】

【課題を解決するための手段】前記目的を達成するため
に、請求項１に記載の発明では、所定の対象に対して情
動を表現した語である情動表現語を含む文章を取得する
文章取得手段と、前記取得した文章において使用されて
いる情動表現語を特定する情動表現語特定手段と、前記
文章において、情動表現語の情動の強さの程度を強めた
り、弱めたりなど、情動表現語に作用して情動の強さを
変化させる語である機能語を特定する機能語特定手段
と、前記文章を形態素解析して形態素列を出力する形態
素解析手段と、前記形態素列を構文解析する構文解析手
段と、前記構文解析手段による解析結果を用いることに
より、前記情動表現語特定手段で情動表現語として特定
された語を機能語として再特定し、あるいは前記機能語
特定手段で機能語として特定された語を情動表現語とし
て再特定する再特定手段と、前記情動表現語特定手段、
又は前記再特定手段で特定された情動表現語を用いて、
前記文章から情動的な表現を表している情動表現部分を
抽出する抽出手段と、前記抽出した情動表現部分を出力
する出力手段と、を具備したことを特徴とする情報処理
装置を提供する。請求項２に記載の発明では、前記抽出
手段が、前記文章のうち、前記情動表現語特定手段また
は前記再特定手段で特定した前記情動表現語と、前記機
能語特定手段または前記再特定手段で特定した当該情動
表現語に作用する機能語を含む部分を抽出することを特
徴とする請求項１に記載の情報処理装置を提供する。請
求項３に記載の発明では、前記抽出した情動表現部分に
含まれる情動表現語に数値を対応付ける数値対応付け手
段を更に具備し、前記数値対応付け手段で対応付けられ
た数値を用いて、前記情動表現部分の情動の強さの程度
を数量化することを特徴とする請求項１、又は請求項２
に記載の情報処理装置を提供する。請求項４に記載の発
明では、前記数値対応付け手段で前記情動表現語に対応
付けられた数値を変化させる数値変化手段を更に具備し
たことを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置を提
供する。請求項５に記載の発明では、前記抽出した情動
表現部分に含まれる情動表現語に作用する機能語に演算
方法を対応付ける演算対応付け手段を更に具備し、前記
情動表現語に対応付けられた数値を、前記演算対応付け
手段で対応付けられた演算方法にて演算を施すことによ
り、前記情動表現部分の情動の強さの程度を変化させる
ことを特徴とする請求項３、又は請求項４に記載の情報
処理装置を提供する。請求項６に記載の発明では、前記
情動表現語特定手段が、前記形態素解析手段で出力した
形態素列を構成する形態素を、情動表現語を記憶した表
現語データベースで検索し、前記形態素が前記表現語デ
ータベースで検索された場合に当該形態素を情動表現語
として特定することを特徴とする請求項１から請求項５
までのうちの何れか１の請求項に記載の情報処理装置を
提供する。請求項７に記載の発明では、前記機能語特定
手段が、前記形態素列を構成する形態素を、機能語を記
憶した機能語データベースで検索し、前記形態素が前記
機能語データベースで検索された場合に当該形態素を機
能語として特定することを特徴とする請求項６に記載の
情報処理装置を提供する。請求項８に記載の発明では、
前記抽出手段が、前記構文解析手段で取得した係受け構
造を用いて、前記情動表現部分を抽出することを特徴と
する請求項１から請求項７までのうちの何れか１の請求
項に記載の情報処理装置を提供する。請求項９に記載の
発明では、文章取得手段と、情動表現語特定手段と、機
能語特定手段と、形態素解析手段と、構文解析手段と、
再特定手段と、抽出手段と、出力手段と、を具備したコ
ンピュータにおいて、前記文章取得手段で、所定の対象
に対して情動を表現した語である情動表現語を含む文章
を取得する文章取得ステップと、前記情動表現語特定手
段で、前記取得した文章において使用されている情動表
現語を特定する情動表現語特定ステップと、前記文章に
おいて、情動表現語に作用して情動の強さを変化させる
語である機能語を前記機能語特定手段で特定する機能語
特定ステップと、前記形態素解析手段で、前記文章を形
態素解析して形態素列を出力する形態素解析ステップ
と、前記構文解析手段で、前記形態素列を構文解析する
構文解析ステップと、前記構文解析手段による解析結果
を用いることにより、前記再特定手段で、前記情動表現
語特定手段で情動表現語として特定された語を機能語と
再特定し、あるいは前記機能語特定手段で機能語として
特定された語を情動表現語と再特定する再特定ステップ
と、前記情動表現語特定手段、又は前記再特定手段で特
定された情動表現語を用いて、前記文章から情動的な表
現を表している情動表現部分を前記抽出手段で抽出する
抽出ステップと、前記出力手段で、前記抽出した情動表
現部分を出力する出力ステップと、から構成されたこと
を特徴とする情報処理方法を提供する。請求項１０に記
載の発明では、所定の対象に対して情動を表現した語で
ある情動表現語を含む文章を取得する文章取得機能と、
前記取得した文章において使用されている情動表現語を
特定する情動表現語特定機能と、前記文章において、情
動表現語に作用して情動の強さを変化させる語である機
能語を特定する機能語特定機能と、前記文章を形態素解
析して形態素列を出力する形態素解析機能と、前記形態
素列を構文解析する構文解析機能と、前記構文解析手段
による解析結果を用いることにより、前記情動表現語特
定手段で情動表現語として特定された語を機能語と再特
定し、あるいは前記機能語特定手段で機能語として特定
された語を情動表現語と再特定する再特定機能と、前記
情動表現語特定機能、又は前記再特定機能で特定された
情動表現語を用いて、前記文章から情動的な表現を表し
ている情動表現部分を抽出する抽出機能と、前記抽出し
た情動表現部分を出力する出力機能と、をコンピュータ
で実現するための情報処理プログラムを提供する。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 岩田 睦美 徳島県徳島市川内町平石若松108番地の４ 株式会社ジャストシステム内 (72)発明者 楚良 奈津恵 徳島県徳島市川内町平石若松108番地の４ 株式会社ジャストシステム内 Ｆターム(参考） 5B075 ND03 NK32 NR02 NR12 QM05 UU01 5B091 CA12

Claims (12)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 所定の対象に対して情動を表現した語で
   ある情動表現語を含む文章を取得する文章取得手段と、 前記取得した文章において使用されている情動表現語を
   特定する情動表現語特定手段と、 前記特定された情動表現語を用いて、前記文章から情動
   的な表現を表している情動表現部分を抽出する抽出手段
   と、 前記抽出した情動表現部分を出力する出力手段と、 を具備したことを特徴とする情報処理装置。
2. 【請求項２】 前記文章において、情動表現語の情動の
   強さの程度を強めたり、弱めたりなど、情動表現語に作
   用して情動の強さを変化させる語である機能語を特定す
   る機能語特定手段を更に具備し、 前記抽出手段は、前記文章のうち、前記情動表現語と当
   該情動表現語に作用する前記特定した機能語を含む部分
   を抽出することを特徴とする請求項１に記載の情報処理
   装置。
3. 【請求項３】 前記抽出した情動表現部分に含まれる情
   動表現語に数値を対応付ける数値対応付け手段を更に具
   備し、 前記数値対応付け手段で対応付けられた数値を用いて、
   前記情動表現部分の情動の強さの程度を数量化すること
   を特徴とする請求項１、又は請求項２に記載の情報処理
   装置。
4. 【請求項４】 前記抽出した情動表現部分に含まれる情
   動表現語に作用する機能語に演算方法を対応付ける演算
   対応付け手段を更に具備し、 前記情動表現語に対応付けられた数値を、前記演算対応
   付け手段で対応付けられた演算方法にて演算を施すこと
   により、前記情動表現部分の情動の強さの程度を変化さ
   せることを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
5. 【請求項５】 前記文章を形態素解析して形態素列を出
   力する形態素解析手段を更に具備し、 前記情動表現語特定手段は、前記出力した形態素列を構
   成する形態素を、情動表現語を記憶した表現語データベ
   ースで検索し、前記形態素が前記表現語データベースで
   検索された場合に当該形態素を情動表現語として特定す
   ることを特徴とする請求項１から請求項４までのうちの
   何れか１の請求項に記載の情報処理装置。
6. 【請求項６】 前記機能語特定手段は、前記形態素列を
   構成する形態素を、機能語を記憶した機能語データベー
   スで検索し、前記形態素が前記機能語データベースで検
   索された場合に当該形態素を機能語として特定すること
   を特徴とする請求項５に記載の情報処理装置。
7. 【請求項７】 前記形態素列を構文解析する構文解析手
   段を更に具備し、 前記抽出手段は、前記構文解析手段で取得した係受け構
   造を用いて、前記情動表現部分を抽出することを特徴と
   する請求項５、又は請求項６に記載の情報処理装置。
8. 【請求項８】 前記構文解析手段による解析結果を用い
   ることにより、前記情動表現語特定手段で情動表現語と
   して特定された語を機能語と再特定し、あるいは前記機
   能語特定手段で機能語として特定された語を情動表現語
   と再特定する再特定手段を更に具備したことを特徴とす
   る請求項７に記載の情報処理装置。
9. 【請求項９】 前記数値対応付け手段で前記情動表現語
   に対応付けられた数値を変化させる数値変化手段を更に
   具備したことを特徴とする請求項３から請求項８までの
   うちの何れか１の請求項に記載の情報処理装置。
10. 【請求項１０】 文章取得手段と、情動表現語特定手段
    と、抽出手段と、出力手段と、を具備したコンピュータ
    において、 前記文章取得手段で、所定の対象に対して情動を表現し
    た語である情動表現語を含む文章を取得する文章取得ス
    テップと、 前記情動表現語特定手段で、前記取得した文章において
    使用されている情動表現語を特定する情動表現語特定ス
    テップと、 前記抽出手段で、前記特定された情動表現語を用いて、
    前記文章から情動的な表現を表している情動表現部分を
    抽出する抽出ステップと、 前記出力手段で、前記抽出した情動表現部分を出力する
    出力ステップと、から構成されたことを特徴とする情報
    処理方法。
11. 【請求項１１】 所定の対象に対して情動を表現した語
    である情動表現語を含む文章を取得する文章取得機能
    と、 前記取得した文章において使用されている情動表現語を
    特定する情動表現語特定機能と、 前記特定された情動表現語を用いて、前記文章から情動
    的な表現を表している情動表現部分を抽出する抽出機能
    と、 前記抽出した情動表現部分を出力する出力機能と、 をコンピュータで実現するための情報処理プログラム。
12. 【請求項１２】 情動的な表現を表した文章で使用され
    る情動を表す情動表現語と、 前記情動表現語に対応付けられ、前記情動表現語の情動
    の強さの程度を表す数値と、 情動表現語の情動の強さの程度を強めたり、弱めたりな
    ど、情動表現語に作用して情動の強さを変化させる語で
    ある機能語と、 前記機能語に対応付けられ、前記情動表現語に対応付け
    られた数値に作用し、当該数値の値を変化させる演算方
    法と、 を含むことを特徴とする辞書データ。