JP2006244305A - クチコミ情報判定方法及び装置及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 分野や対象物を限定せず、あらゆる種類の情報が混在するような状況の中から、体験表現や評価表現の有無を利用して、ある物事に関する体験談や利用した感想、苦情などが書かれている「ユーザの声、つまりクチコミ情報」を見分けて、判定する。
【解決手段】 本発明は、評価表現記憶手段を参照して、入力されたテキストに該評価表現が記述されているか否かを判定し体験表現記憶手段を参照して、入力されたテキストに、該体験表現が記述されているかを判定し、評価表現が記述されていると判定され、かつ、体験表現が記述されていると判定された場合に、該評価表現と該体験表現による計算式で表されるクチコミ判定関数によりクチコミか否かを判定する。
【選択図】 図１

Description

本発明は、クチコミ情報判定方法及び装置及びプログラムに係り、特に、インターネットのような、あらゆる種類の情報が混在するような状況の中から、その情報に含まれる文章を解析し、ある物事に関する体験談や利用した感想、苦情などが書かれている「ユーザの声、つまりクチコミ情報」を見分けて判定することができる、体験表現を利用したクチコミ情報判定方法及び装置及びプログラムに関する。

近年、ホテルや旅行、電化製品など様々な事柄に関して、多くの人々がインターネット上で個人の意見を公開している。この公開場所は、ショッピングサイト自身が運営しているような様々な人の意見が集まる掲示板や、個人の意見をまとめたWeblogや個人のホームページのような場所等がある。こういったユーザの声は、ユーザの声や評判（以下、クチコミ情報と記す）としてマーケティングや商品開発、商品の購入検討などの支援として利用価値が高い。

現在、クチコミ情報の分析として、ある特定の商品や情報収集先（ＵＲＬなど）を限定し、文章中からその対象となる物事に依存した記述表現を抽出する以下のような技術が提案されている。

第１の技術として、ユーザが入力した商品名と予め辞書として用意した評価表現を近接演算する方法を用いて、インターネットのＷｅｂページから意見を抽出する技術がある（例えば、非特許文献１参照）。ここで用いる評価表現とは、物事に対する人の評価を示す表現であり、その辞書は、予め作成した商品カテゴリ毎に用意するものである。この商品カテゴリとは、例えば「書籍」「コンピュータ」「車」等がある。

一方、第２の技術として、インターネット検索においては、あるキーワードに関わる企業などのオフィシャルページやショッピングサイト、クチコミ情報など様々なＷｅｂページが区別なく、しばしば膨大に出力される。こういった膨大な情報から利用者の欲する情報へナビゲーションするために、出力結果を分析する方法が提案されている。その方法は、検索エンジンで収集したＷｅｂページの文書内を解析し、その文書から人名・地名などの特徴的な固有表現を抽出し、それを検索結果に対するインデックスとしてユーザに提示するという、Ｗｅｂページを分類する技術である（例えば、非特許文献２参照）。

また、第３の技術として、検索結果のＵＲＬをもとに、そのコンテンツのタイプ分類をするための提案がある。検索結果で出力されたＷｅｂページＡのリンク（ＵＲＬ）を含むようなＷｅｂページＢを分析する。Ｂの中でＡのリンクが埋め込まれている周辺の情報（アンカーテキスト）を解析して、もとのＷｅｂコンテンツの形式推定を行う技術である。ユーザは、情報検索時に検索の目的に応じて、コンテンツの機能：「Ｗｅｂコンテンツそのものを得ることで目的を満たす」「Ｗｅｂコンテンツが示す書籍、セミナー等の案内情報によって目的を満たす」等の選択をする必要がある。ここでのコンテンツのタイプとは、「論文」「解説記事」「ニュース」「掲示板」「日記」「サイト」「リンク集」「ガイド」である（例えば、非特許文献３参照）。

また、上記の第１の技術や第３の技術を利用する場合は、文章の形態素解析を行う必要がある。形態素解析の技術としては、語の共起を用いて同形語の読み分けを行う日本語形態素解析システムである。語の共起は人にとって識別しやすいため、間違えにくく、確実にシステムの精度を上げることができる（例えば、非特許文献４参照）。
立石健二他、「インターネットからの評判情報検索」、情報処理学会研究報告、2001-NL-144, pp.75-82, 2001 戸田浩之他、「特徴的な固有表現を用いたラベル指向ナビゲーション手法の提案」、情報処理学会研究報告、Vol.2004-no.45, 2004-FI-75, pp.99-106 川前徳章他、「Ｗｅｂコンテンツの機能に着目した検索結果の構造化に関する提案」、人口知能学会研究会 SGI-SWO-A303-10 渕武志他、「保守性を考慮した日本語形態素解析システム」、情報処理学会自然言語処理研究会報告、117-09, vol.1997-no.004, pp.59-66

本明細書では、「クチコミ情報」を次のように定義する。クチコミ情報は、ある対象となる物事（例えば、ディジタルビデオカメラ、ホテル、レストラン、テレビドラマ、俳優、英会話教室、観光地、事件、等）に関しての情報であり、その対象となる物事を何らかの形で体験・経験した人が、その体験談や経験した感想などの意見を記述したものである。例えば、「最近、渋谷に新しくできた○○レストランへ行ってみた。○○レストランは、うわさのカルボナーラが非常に美味しかった。」という文章からは、「行ってみた」という体験と「美味しかった」という意見が入っていることから、○○レストランに対するクチコミ情報といえる。こういったクチコミ情報は、企業において商品開発や商品改良の参考とすることができ、また、一般のユーザが見たときには、購入や旅行先等、選定する際の検討に役立つ有益な情報となる。

ある文章がクチコミ情報かどうかを判定するとき、上記の従来の第１〜第３の方法では、次のような問題がある。

第１の技術では、評判情報として次の２種類を区別なく扱っている。

１）他の人の体験やレポート、マシンスペックなど提示された条件で、書き手が予想・判断した意見・評価：
（例）「商品Ａは、スペックの割には安い」、「Ｂでは、最近スリが増加していて、治安が悪い」
２）実際に対象となる物事を体験した人の意見・評価（本発明におけるクチコミ情報の定義と同義）
（例）「商品Ａを使ってみたら、ディスプレイが暗かった」、「Ｂへ行ってみたら、街中はそれほど治安が悪くなかった」
しかし、商品購入や旅行先の検討、ダイエット方法の選択など、実際の利用シーンでは、実体験に基づく意見の方が、より重視されることが多いと考えられる。また、第１の技術では、ある特定の商品カテゴリとそれに合わせた辞書を事前に作成しておく必要がある。現在、インターネット上でも様々な物事に関しての意見が公開されているため、それに合わせた全ての辞書を作成することは、非常にコストがかさんでしまう問題がある。

また、第２の技術では、人名や会社名など固有表現で分類しているため、クチコミ情報を判定することはできない。

また、第３の技術では、掲示板や日記というタイプでは分類はできるが、その中に部分的に含まれている「クチコミ情報」という観点での分類は行っていない。

また、前述したクチコミ情報の定義を満たしている情報であっても、ある一個人の意見のみであると、その個人の見解の偏りがクチコミ情報の中に生じている問題もある。しかしながら、閲覧者は、筆者がどのような嗜好を持った人物であるかは不明なため、閲覧者にとっての参考情報になるか否かを判断することが難しい。

本発明は上記の点に鑑みなされたもので、分野や対象物を限定せず、インターネットのような、あらゆる種類の情報が混在するような状況の中から、その情報に含まれる文章を解析し、体験表現や評価表現の有無を利用して、ある物事に関する体験談や利用した感想、苦情などが書かれている「ユーザの声、つまりクチコミ情報」を見分けて、判定することが可能なクチコミ情報判定方法及び装置及びプログラムを提供することを目的とする。

図１は、本発明の原理構成図である。

本発明（請求項１）は、入力されたテキストからある物事に関する体験談や利用した感想、苦情を含むクチコミ情報を判定するクチコミ情報判定装置であって、
物事の良し悪しを評価するような語句である評価表現を格納する評価表現記憶手段２０と、
物事を利用もしくは体験・経験したことを表す語句である体験表現を格納する体験表現記憶手段２１と、
入力されたテキストに、評価表現記憶手段２０を参照して、物事の良し悪しを評価するような語句である評価表現が記述されているか否かを判定し、判定結果をデータ記憶手段５０１に格納する評価表現検査手段５２０と、
入力されたテキストに、体験表現記憶手段２１を参照して、物事を利用もしくは体験・経験したことを表すような語句である体験表現が記述されているかを判定し、判定結果をデータ記憶手段５０１に格納する体験表現検査手段５３０と、
データ記憶手段５０１の情報を読み出して、評価表現検査手段５２０で評価表現が記述されていると判定され、かつ、体験表現検査手段５３０で体験表現が記述されていると判定された場合に、該評価表現と該体験表現による計算式で表されるクチコミ判定関数によりクチコミか否かを判定するクチコミ判定手段５４０と、を有する。

本発明（請求項２）は、入力されたテキストの中、もしくはＷｅｂページの構造の中からある物事に関する体験談や利用した感想、苦情を含むクチコミ情報を判定するクチコミ情報判定装置であって、
物事の良し悪しを評価するような語句である評価表現を格納する評価表現記憶手段と、
物事を利用もしくは体験・経験したことを表す語句である体験表現を格納する体験表現記憶手段と、
入力されたテキストの中、もしくはＷｅｂページの構造の中に、１つ以上の文で構成された本文と該本文の筆者名やニックネームを含む名前もしくは記号、本文を記述した日付情報の組、もしくは、該本文、該名前または記号の組が繰り返し出現するかどうかを検査する複数筆者検査手段と、
評価表現記憶手段を参照して、本文の中に、物事の良し悪しを評価するような語句である評価表現が記述されているか否かを判定し、判定結果をデータ記憶手段に格納する評価表現検査手段と、
体験表現記憶手段を参照して、本文の中に物事を利用もしくは体験・経験したことを表すような語句である体験表現が記述されているかを判定し、判定結果をデータ記憶手段に格納する体験表現検査手段と、
データ記憶手段から判定結果を読み出して、評価表現検査手段で評価表現が記述されていると判定され、かつ、体験表現検査手段で体験表現が記述されていると判定された場合に、該評価表現と該体験表現による計算式で表されるクチコミ判定関数によりクチコミか否かを判定するクチコミ判定手段と、を有する。

本発明（請求項３）は、入力されたテキストからある物事に関する体験談や利用した感想、苦情を含むクチコミ情報を判定するクチコミ情報判定装置であって、
物事の良し悪しを評価するような語句である評価表現を格納する評価表現記憶手段と、
物事を利用もしくは体験・経験したことを表す語句である体験表現を格納する体験表現記憶手段と、
評価表現記憶手段を参照して、入力されたテキストに、物事の良し悪しを評価するような語句である評価表現が記述されているか否かを判定し、判定結果をデータ記憶手段に格納する評価表現検査手段と、
体験表現記憶手段を参照して、入力されたテキストに、物事を利用もしくは体験・経験したことを表すような語句である体験表現が記述されているかを判定し、判定結果をデータ記憶手段に格納する体験表現検査手段と、
データ記憶手段から判定結果を読み出して、評価表現検査手段で評価表現が記述されていると判定され、かつ、体験表現検査手段で体験表現が記述されていると判定された場合に、該評価表現と該体験表現による計算式で表されるクチコミ判定関数により、入力されたテキスト全体のうちのクチコミ情報が占める比率であるクチコミ率を算出するクチコミ率算出手段と、を有する。

本発明（請求項４）は、入力されたテキストの中、もしくはＷｅｂページの構造の中からある物事に関する体験談や利用した感想、苦情を含むクチコミ情報を判定するクチコミ情報判定装置であって、
物事の良し悪しを評価するような語句である評価表現を格納する評価表現記憶手段と、
物事を利用もしくは体験・経験したことを表す語句である体験表現を格納する体験表現記憶手段と、
入力されたテキストの中、もしくはＷｅｂページの構造の中に、１つ以上の文で構成された本文と該本文の筆者名やニックネームを含む名前もしくは記号、本文を記述した日付情報の組、もしくは、該本文、該名前または記号の組が繰り返し出現するかどうかを検査する複数筆者検査手段と、
評価表現記憶手段を参照して、本文の中に、物事の良し悪しを評価するような語句である評価表現が記述されているか否かを判定し、判定結果をデータ記憶手段に格納する評価表現検査手段と、
体験表現記憶手段を参照して、本文中に物事を利用もしくは体験・経験したことを表すような語句である体験表現が記述されているかを判定し、判定結果をデータ記憶手段に格納する体験表現検査手段と、
データ記憶手段から判定結果を読み出して、評価表現検査手段で評価表現が記述されていると判定され、かつ、体験表現検査手段で体験表現が記述されていると判定された場合に、該評価表現と該体験表現による計算式で表されるクチコミ判定関数により、入力されたテキストまたはＷｅｂページの全体のうちの、クチコミ情報が占める比率であるクチコミ率を算出するクチコミ率算出手段と、を有する。

図２は、本発明の原理を説明するための図である。

本発明（請求項５）は、入力されたテキストからある物事に関する体験談や利用した感想、苦情を含むクチコミ情報を判定するクチコミ情報判定方法において、
物事の良し悪しを評価するような語句である評価表現を格納する評価表現記憶手段を参照して、入力されたテキストに該評価表現が記述されているか否かを判定し、判定結果をデータ記憶手段に格納する評価表現検査ステップ（ステップ１）と、
物事を利用もしくは体験・経験したことを表す語句である体験表現を格納する体験表現記憶手段を参照して、入力されたテキストに、該体験表現が記述されているかを判定し、判定結果をデータ記憶手段に格納する体験表現検査ステップ（ステップ２）と、
データ記憶手段から判定結果を読み出して、評価表現検査ステップで評価表現が記述されていると判定され、かつ、体験表現検査ステップで体験表現が記述されていると判定された場合に、該評価表現と該体験表現による計算式で表されるクチコミ判定関数によりクチコミか否かを判定するクチコミ判定ステップ（ステップ３）と、を行う。

本発明（請求項６）は、入力されたテキストの中、もしくはＷｅｂページの構造の中からある物事に関する体験談や利用した感想、苦情を含むクチコミ情報を判定するクチコミ情報判定方法において、
入力されたテキストの中、もしくはＷｅｂページの構造の中に、１つ以上の文で構成された本文と該本文の筆者名やニックネームを含む名前もしくは記号、本文を記述した日付情報の組、もしくは、該本文、該名前または記号の組が繰り返し出現するかどうかを検査する複数筆者検査ステップと、
物事の良し悪しを評価するような語句である評価表現を格納する評価表現記憶手段を参照して、本文の中に、該評価表現が記述されているか否かを判定し、判定結果をデータ記憶手段に格納する評価表現検査ステップと、
物事を利用もしくは体験・経験したことを表す語句である体験表現を格納する体験表現記憶手段を参照して、本文の中に該体験表現が記述されているかを判定し、判定結果をデータ記憶手段に格納する体験表現検査ステップと、
データ記憶手段から判定結果を読み出して、評価表現検査ステップで評価表現が記述されていると判定され、かつ、体験表現検査ステップで体験表現が記述されていると判定された場合に、該評価表現と該体験表現による計算式で表されるクチコミ判定関数によりクチコミか否かを判定するクチコミ判定ステップと、を行う。

本発明（請求項７）は、入力されたテキストからある物事に関する体験談や利用した感想、苦情を含むクチコミ情報を判定するクチコミ情報判定方法において、
物事の良し悪しを評価するような語句である評価表現を格納する評価表現記憶手段を参照して、入力されたテキストに該評価表現が記述されているか否かを判定し、判定結果をデータ記憶手段に格納する評価表現検査ステップと、
物事を利用もしくは体験・経験したことを表す語句である体験表現を格納する体験表現記憶手段を参照して、入力されたテキストに、該体験表現が記述されているかを判定し、判定結果をデータ記憶手段に格納する体験表現検査ステップと、
データ記憶手段から判定結果を読み出して、評価表現検査ステップで評価表現が記述されていると判定され、かつ、体験表現検査ステップで体験表現が記述されていると判定された場合に、該評価表現と該体験表現による計算式で表されるクチコミ判定関数により、入力されたテキストの全体のうちのクチコミ情報が占める比率であるクチコミ率を計算するクチコミ率算出ステップと、を行う。

本発明（請求項８）は、入力されたテキストの中、もしくはＷｅｂページの構造の中からある物事に関する体験談や利用した感想、苦情を含むクチコミ情報を判定するクチコミ情報判定方法において、
入力されたテキストの中、もしくはＷｅｂページの構造の中に、１つ以上の文で構成された本文と該本文の筆者名やニックネームを含む名前もしくは記号、本文を記述した日付情報の組、もしくは、該本文、該名前または記号の組が繰り返し出現するかどうかを検査する複数筆者検査ステップと、
物事の良し悪しを評価するような語句である評価表現を格納する評価表現記憶手段を参照して、本文の中に該評価表現が記述されているか否かを判定し、判定結果をデータ記憶手段に格納する評価表現検査ステップと、
物事を利用もしくは体験・経験したことを表す語句である体験表現を格納する体験表現記憶手段を参照して、本文の中に該体験表現が記述されているかを判定し、判定結果をデータ記憶手段に格納する体験表現検査ステップと、
データ記憶手段から判定結果を読み出して、評価表現検査ステップで評価表現が記述されていると判定され、かつ、体験表現検査ステップで体験表現が記述されていると判定された場合に、該評価表現と該体験表現による計算式で表されるクチコミ判定関数により、入力されたテキストまたはＷｅｂページの全体のうちの、クチコミ情報が占める比率であるクチコミ率を算出するクチコミ率算出ステップと、を行う。

本発明（請求項９）は、入力されたテキストの中、もしくはＷｅｂページの構造の中からある物事に関する体験談や利用した感想、苦情を含むクチコミ情報を判定するクチコミ情報判定プログラムであって、
物事の良し悪しを評価するような語句である評価表現を格納する評価表現記憶手段と、
物事を利用もしくは体験・経験したことを表す語句である体験表現を格納する体験表現記憶手段と、を備えたコンピュータに、請求項５乃至８記載のクチコミ情報判定方法を実現するための処理を実行させるプログラムである。

本発明（請求項１０）は、入力されたテキストの中、もしくはＷｅｂページの構造の中からある物事に関する体験談や利用した感想、苦情を含むクチコミ情報を判定するクチコミ情報判定プログラムを格納した記憶媒体であって、
物事の良し悪しを評価するような語句である評価表現を格納する評価表現記憶手段と、
物事を利用もしくは体験・経験したことを表す語句である体験表現を格納する体験表現記憶手段と、を備えたコンピュータに、請求項５乃至８記載のクチコミ情報判定方法を実現するための処理を実行させるプログラムを格納した記憶媒体である。

クチコミ情報は、ある対象となる物事（例えば、ディジタルビデオカメラ、ホテル、レストラン、テレビドラマ、俳優、英会話教室、観光地、事件、等）に関しての情報であり、その対象となる物事を何らかの形で体験・経験した人が、その体験談や経験した感想などの意見を記述したものである。例えば、「最近、渋谷に新しくできた○○レストランへ行ってみた。○○レストランは、うわさのカルボナーラが非常に美味しかった。」という文章からは、「行ってみた」という体験と「美味しかった」という意見が入っていることから、○○レストランに対するクチコミ情報といえる。このようにクチコミ情報は、対象となる物事とともに、上記に述べたような体験表現（例：行ってみた）やそれを評価している評価表現（例：美味しかった）を含んでいるものといえる。また、クチコミ情報は、あらゆる物事に関して記述されているため、分野や対象物に依存せず判定できることが望ましい。

本発明によれば、今まで利用されることのなかった体験表現の有無の検査を用いることで、前述の発明が解決しようとする課題の欄で挙げた２種類の評判情報を区別し、クチコミ情報「利用者の体験・経験による意見が書き込まれている情報」かどうかを判断することができる。この体験表現は、クチコミ情報の対象となる物事に依存しない。評価表現と体験表現の両者が記述されているかどうかを確認することで、対象となる物事が何であるかに関わらず、クチコミ情報かどうかを判断することができる。

また、上記に加えて、ある対象となる物事について、複数の人のクチコミ情報が集まっているようなＷｅｂページもしくは、テキストをクチコミ情報として判定することもできる。通常、クチコミ情報を閲覧する場合、ある個人の１つのクチコミ情報のみを見て満足することは少なく、複数のクチコミ情報を参照し、多面的な情報を得ることが多い。つまり、先に述べた効果によって、閲覧者が一度に複数の人の意見を見ることができ、複数のクチコミ情報ページを参照する手間も省くことができる。この判定方法においては、筆者を特定するような名前やニックネームなどを示す「名前」と１文以上で構成された「本文」の２つの情報、もしくは、これに加えてその情報が公開された「日付情報」の３つの情報を一人分の情報として判断している。日付情報や名前を追加することにより、情報の信頼性が高まり、また情報の新しさを知ることができる。また、これにより、先に述べた一個人の見解の偏りがクチコミ情報の中に生じている問題も回避することができる。

以下、図面と共に本発明の実施の形態を説明する。

以下では、「クチコミ情報」を、ある対象となる物事（例えば、ディジタルビデオカメラ、ホテル、レストラン、テレビドラマ、俳優、英会話教室、観光地、事件、等）に関しての情報であり、その対象となる物事を何らかの形で体験・経験した人が、その体験談や経験した感想などの意見を記述したものと定義し、テキストもしくはＷｅｂページなどの入力があったときに、それがクチコミ情報かどうかを判定する装置を「クチコミ判定装置」として説明する。

図３は、本発明の一実施の形態における概要を説明するための図である。

クチコミ判定装置にテキストやＷｅｂページが入力されると、
１）Ａ「筆者の名前」とＢ「１つ以上の文で構成される本文」とＣ「日付」を１つのクチコミセットとし、このＡ，Ｂ，Ｃからなるセットまたは、Ａ，Ｂからなるセットが繰り返されているかを判定する。

２）１）でクチコミセットと判定された中から本文と判断された文章のまとまりを抽出する。

３）２）で抽出された本文（テキスト）に評価表現が記述されているかを検査する。

４）本文（テキスト）に体験表現が記述されているかを検査する。

５）上記の３）と４）の結果からクチコミ情報かどうかを判定し、判定結果を出力する。

図４は、本発明の一実施の形態におけるクチコミ情報判定装置の構成を示す。

同図に示すクチコミ判定装置は、コンピュータ１０と、このコンピュータ１０にネットワーク４０を介して接続される評価表現記憶部２０と体験表現記憶部２１から構成される。

コンピュータ１０は、ＲＡＭ，ＲＯＭ、磁気ディスク等からなるメモリ等で構成されるデータ記憶部５０１、ＣＰＵ、ディスプレイによる表示部１１、及びマウスやキーボードなどからなる指示入力部１２から構成されており、ＣＰＵが実行するソフトウェアプログラムによって実現される複数筆者検査処理部５００、本文抽出処理部５１０、評価表現検査処理部５２０、体験表現検査処理部５３０、クチコミ情報判定処理部５４０を有する。

データ記憶部５０１は、複数筆者検査処理部５００、本文抽出処理部５１０、評価表現検査処理部５２０、体験表現検査処理部５３０、クチコミ情報判定処理部５４０によってデータの格納や読み出しが行われる。

評価表現記憶部２０には、物事に対して、良いイメージや悪いイメージを表すような語句が格納されている。良いイメージの例としては、「良い、美しい、美味しい、面白い、楽しい、心地よい、便利、華やか、豊富、気に入る」などがあげられる。また、悪いイメージの例としては、「悪い、汚い、まずい、面白くない、つまらない、不便、うるさい、くさい、ろこつ、最悪、困難」などが挙げられる。これらは主に形容詞、形容動詞、名詞等が当てはまる。

体験表現記憶部２１には、物事を体験・経験したことを表すような語句が格納されている。例えば、「行ってみた、試した、実行した、感じた、実感した、チャレンジした」などがあげられる。これらは、主に動詞の過去形「〜た」「〜した」「〜してみた」「〜したことがある」等が当てはまる。体験表現記憶部２１では、体験表現に該当する語句｛実感した、チャレンジした、等｝が格納されていることもあれば、表現形態｛してみた、したことがある、等｝や形態素解析した後の品詞の組み合わせのルール｛動詞語幹＋動詞活用語尾＋動詞接尾辞＋動詞語幹の連用「みる」＋動詞接尾辞の終止「ました」等｝、またはそれらの混合された情報が格納されている場合もある。体験表現の例を図５に示す。

図６は、本発明の一実施の形態におけるクチコミ情報判定処理の概要動作のフローチャートである。

ステップ１００） 複数筆者検査処理：
複数筆者検査処理部５００にテキストまたは、Ｗｅｂページが入力されると、当該テキストもしくはＷｅｂページの構造の中に、１つ以上の文で構成された本文と、本文の筆者名やニックネームなどを示す名前もしくは記号、本文を記述した日付情報の３つの情報、または、本文と名前もしくは記号の２つの情報が繰り返し出現するかどうかを検査し、その結果をデータ記憶部５０１に格納する。

図７は、本発明の一実施の形態におけるクチコミ情報入力の例を示す。同図（Ａ）は、Ｗｅｂページ（htmlファイル）の例であり、同図（Ｂ）は、テキストの例である。入力される文書と本文、文章、文の関係は図８に示すように、筆者名、日付、１つ以上の文で構成された本文が１セットとなる。

ステップ２００） 本文抽出処理：
本文抽出処理部５１０において、データ記憶部５０１からステップ１００での３つの情報が繰り返し出現する情報を読み出してその中から本文を抽出し、データ記憶部５０１に格納する。

ステップ３００） 評価表現検査処理：
評価表現検査処理部５２０は、データ記憶部５０１からステップ２００において抽出された本文を読み出して、その中に評価表現が記述されているかを評価表現記憶部２０を参照することにより検査し、その結果をデータ記憶部５０１に格納する。

ステップ４００） 体験表現検査処理：
体験表現検査処理部５３０は、データ記憶部５０１からステップ２００において抽出された本文を読み出して、その中に体験表現が記述されているかを体験表現記憶部２１を参照することにより検査し、その結果をデータ記憶部５０１に格納する。

ステップ５００） クチコミ判定処理：
クチコミ情報判定処理部５４０は、データ記憶部５０１からステップ３００、ステップ４００における検査結果を読み出して、評価表現と体験表現が記述されており、所定のクチコミ判定関数によってクチコミか否かを判定する、または、クチコミ率を判定する。

［第１の実施の形態］
本実施の形態では、入力文書がクチコミ情報か否かを判定し、ｓ番目の本文にクチコミ表現があるか否かの判定を行う例を示す。本実施の形態では、クチコミ表現のあり／なしが出力される。

最初に、第１の実施の形態における複数筆者検査処理（ステップ１００）について説明する。

図９は、本発明の第１の実施の形態におけるクチコミ情報入力ｈｔｍｌ構造の例を示す。

複数筆者検査処理部５００では、図３に示すように、Ａ「筆者の名前」とＢ「１つ以上の文で構成される本文」とＣ「日付」を１つのクチコミセットとし、その繰り返しがあるかどうかを判断する。但し、Ｃ「日付」は、必ずしも必要ではなく、ＡとＢでクチコミセットを形成することも可能である。ここで、Ａ，Ｂ，Ｃもしくは、Ａ，Ｂが出現する順序は問わないものとする。以下では、Ａ，Ｂ，Ｃの３つが存在する場合の例を説明する。出現順序は、Ａ→Ｂ→Ｃ、Ｂ→Ｃ→Ａ、Ｃ→Ａ→Ｂ、Ａ→Ｃ→Ｂ、Ｂ→Ａ→Ｃ、Ｃ→Ｂ→Ａのいずれでもよい。しかし、繰り返し出現するのは１つの形式のみとする。例えば、Ａ→Ｂ→Ｃの繰り返しであれば、Ｃ→Ｂ→Ａが途中で出現したら、異なる形式が出現したということになり、繰り返しは終了したとみなされる。繰り返しの判定は、種々あるが、ここでは、ＡまたはＣを探すことからスタートする。図７や図８は、Ａ→Ｃ→Ｂの例である。

図１０は、本発明の第１の実施の形態における複数筆者検査処理のフローチャートであり、名前からスタートする例を示す。

ステップ１０１） 複数筆者検査処理部５００は、入力されたｈｔｍｌファイル、テキストファイル、または、テキスト等から筆者の名前だと特定できるような文字列を探す。このとき特定できるような文字列は様々であるが、例えば「名前、投稿者、ｂｙ、ニックネーム」などの文字列とセットで筆者の名前もしくは筆者を特定するような記号が記述されていることがある。

ステップ１０２） 複数筆者検査処理部５００は、ステップ１０１で特定した名前の前後において、日付があるかどうかを検査する。

日付は、例えば、２００４年１２月２０日を示すときに、「2004.12.20、2004/12/20、04.12.20、2004 12 20、Dec.20,2004」など様々な記述方法がある。また、「日付、投稿日、質問日、」などの文字列と共に日付が記述されている場合や、時間と共に日付が記述されている場合もある。但し、日付は、必ずしも必要ではないため、本ステップを省略することもできる。

名前の前後両者において、日付がある場合、図９のように入力がｈｔｍｌファイルであった場合は、タグ構造を確認し、名前と同じタグで囲まれている方を採用する方法がある。このとき、図９では、htmlの<table>タグでクチコミセットが区切られている。また、最も名前の情報から近い方（名前を示す文字列から日付を示す文字列までの全文字数が少ない方）を採用する方法などもある。

ステップ１０３） ステップ１０１で採取した名前とステップ１０２で採取した日付と一緒に１つ以上の文で構成される本文（＝クチコミセット）があるかどうかを検査する。

図７のようにステップ１０１で「名前：Ｋｅｉｋｏ」、ステップ１０２で「投稿日：2004.12.20」という記述が見つかった場合は、これと共に１つ以上の文で構成される本文があるかどうかを検査する。但し、ステップ１０２を省略した場合は、クチコミセットは、ステップ１０１で採取した名前と１つ以上の文で構成される本文の２つの情報で形成される。よって、ここでの検査は、前述の２つの情報のセットがあるかどうかを検査することになる。

ステップ１０４） ステップ１０３で取得したクチコミセットの順序構造が繰り返し出現するかどうかを検査する。

図７のように「名前： 」と「投稿日：yyyy.mm.dd」という記述と共に１つ以上の文で構成される本文がある場合は、そのクチコミセットの構造が繰り返し２つ以上あるかどうかを検査する。ここで、yyyyは年号（例：2004）、mmは月（例：１２）、ddは日（例：２０）を表す。但し、ステップ１０２の処理を省略した場合は、日付を示す「投稿日：yyyy.mm,dd」を除いたクチコミセットの繰り返しが２つ以上存在するかどうかを検査すればよい。

本文とみなせるような１文以上の文章のまとまりが複数点在する場合、例えば、図９のように入力がhtmlファイルであった場合は、タグ構造を確認し、名前や日付と同じタグで区切られている文章のまとまりを本文として採用する方法がある。また、最も名前や日付から近い文章のまとまりを採用する方法、もしくは、最も長い文章のまとまりの候補を本文として採用する方法などがある。

ステップ１０５） ステップ１０４でクチコミセットが、繰り返し出現する場合、ステップ１０４で取得したクチコミセットの繰り返し数を算出する。ここで、クチコミセットのデータそれぞれと、クチコミセットの数をデータ記憶部５０１に格納する。

ステップ１０６） データ記憶部５０１に格納されているクチコミセットの名前のそれぞれを比較し、それが複数種類存在するかどうかを検査する。図７のような場合、名前に該当するのは「Keiko」「温泉大好き」「秘密」の３つである。このとき、３つとも同一でないため、「名前は複数種類存在する」と判定される。

つまり、入力が複数筆者によって書かれたものかどうかを判定する。当該判定は、クチコミセットが繰り返し出現し、それらの名前が２種類以上存在するときに、複数筆者であると判定される。このステップ１０６は、省略することもできる。但し、ステップ１０６を省略した場合は、クチコミセットが繰り返し出現していれば、複数筆者であると判定される。このとき、出力情報（複数筆者であるか否か、複数筆者である場合はそれぞれのクチコミセットとその数）は、データ記憶部５０１に格納する。

上記では、名前からスタートした場合の例を示したが、Ｃ「日付」からスタートした場合も上記に述べたステップ１０１とステップ１０２の順序が入れ替わる程度である。最初に日付を探し、次に日付の前後から名前を探すというステップを踏むことになる。但し、Ｃを省略したクチコミセットを利用する場合には、Ｃからスタートする処理は適用できない。

次に、本文抽出部５１０におけるステップ２００の本文抽出処理について説明する。

図１１は、本発明の第１の実施の形態における本文抽出処理のフローチャートである。

ステップ２０１） 本文抽出部５１０は、複数筆者検査処理部５００で取得されたデータ記憶部５０１に格納されているクチコミセットの各本文と本文の数Ｓ（Ｓ＞０）を読み出し、ＨＴＭＬタグ等の記号があるかを判定する。ない場合はステップ２０３に移行する。

ステップ２０２） 各本文について、文章以外であるＨＴＭＬタグ等の不要な記号を除去する。

ステップ２０３） ｓに１を代入する。ここでｓは本文のカウントである。

ステップ２０４） ｓがＳより大きければ処理を終了する。

ステップ２０５） ｓ番目の本文をデータ記憶部５０１に格納する。

ステップ２０６） ｓに１を加算してステップ２０４に移行する。

上記のように、本文抽出部５１０は、本文と判断された文章のまとまりを抽出し、データ記憶部５０１に格納しておく。本文の蓄積・出力形式は、上記の例に限定されることなく、選択可能であるが、統一した形式で実行される。

なお、ステップ２０１においてＨＴＭＬタグが入っていない場合には、当該処理は不要である。

次に、評価表現検査処理部５２０におけるステップ３００の評価表現検査処理について説明する。

図１２は、本発明の第１の実施の形態における評価表現検査処理のフローチャートである。以下の処理では、予め形態素解析処理を行うとされているものとする。

ステップ３０１） データ記憶部５０１から各クチコミセットの本文と本文の数Ｓが入力される。

ステップ３０２） 評価表現検査処理部５２０は、ｓに１を代入する。

ステップ３０３） ｓ＞Ｓ（本文の数）であれば、処理を終了する。

ステップ３０４） 評価表現検査処理部５２０は、ｓ番目の本文について形態素解析を行う。形態素解析において、評価表現に該当するような名詞や形容詞、形容動詞、連体詞等の特定の品詞を抽出する。

ステップ３０５） 形態素解析結果と評価表現記憶部２０に格納されている評価表現とを照合し、合致する表現があるか否かを判定する。なお、活用する品詞が検査対象となるときは、記述されている語句を原形に戻した後に検査する方が効率的である。

ステップ３０６） 合致する表現がある場合には、ステップ３０７に移行し、ない場合には、ステップ３０８に移行する。

ステップ３０７） 「ｓ番目の本文に評価表現あり」と判定し、判定結果（評価表現あり）をデータ記憶部５０１に格納し、ステップ３０９に移行する。

ステップ３０８） 「ｓ番目の本文に評価表現なし」と判定し、判定結果（評価表現なし）をデータ記憶部５０１に格納し、ステップ３０９に移行する。

ステップ３０９） ｓに１を加算しステップ３０３に移行する。

上記の処理の結果、データ記憶部５０１に出力されるのは、各本文中の評価表現の有無である。

なお、上記では、予め形態素解析処理を実施することが決定されている場合の例を示しているが、もし、形態素解析処理を実施しない場合には、ステップ３０４とステップ３０５の代わりに、ｓ番目の本文と評価表現記憶部２０に格納されている評価表現について文字列マッチングにより照合し、合致する表現があるかを調べる。

次に、体験表現検査処理部５３０におけるステップ４００の体験表現検査処理について説明する。

図１３は、本発明の第１の実施の形態における体験表現検査処理のフローチャートである。以下の処理では、予め形態素解析処理を行うとされているものとする。

ステップ４０１） 体験表現検査処理部５３０に、データ記憶部５０１から各クチコミセットの本文と本文の数Ｓが入力される。

ステップ４０２） 1をｓに代入する。

ステップ４０３） ｓ＞Ｓとなった場合には処理を終了する。

ステップ４０４） ｓ番目の本文に対して形態素解析を行う。形態素解析では、体験表現に該当するような名詞、形容詞、形容動詞等の特定の品詞を抽出することが望ましい。

ステップ４０５） 形態素解析結果と体験表現記憶部２１に格納されている体験表現を照合し、合致する表現があるかを調べる。なお、活用する品詞が検査対象となるときは、記述されている語句を原型に戻した後に検査する方が効率的である。また、体験表現は、動詞の過去形であることが多いため、「行ってみた」「試してみました」等の終止形の「た」「しました」が付属する動詞に注目する方法もある。

ステップ４０６） 合致する表現がある場合はステップ４０７に移行し、ない場合にはステップ４０８に移行する。

ステップ４０７） 「ｓ番目の本文に体験表現あり」と判定し、その結果（体験表現あり）をデータ記憶部５０１に格納し、ステップ４０９に移行する。

ステップ４０８） 「ｓ番目の本文に体験表現なし」と判定し、その結果（体験表現なし）をデータ記憶部５０１に格納する。

ステップ４０９） ｓに１を加算し、ステップ４０３に移行する。

上記の処理でデータ記憶部５０１に出力されるのは、各本文中の体験表現の有無である。

なお、上記では、予め形態素解析処理を実施することが決定されている場合の例を示しているが、もし、形態素解析処理を実施しない場合には、ステップ４０４とステップ４０５の代わりに、ｓ番目の本文と体験表現記憶部２１に格納されている評価表現について文字列マッチングにより照合し、合致する表現があるかを調べる。

なお、上記の評価表現検査処理（ステップ３００）と、体験表現検査処理（ステップ４００）の処理に前後関係はないため、同時に実施することも、どちらか先に実行することも可能である。

また、評価表現検査処理部５２０と体験表現検査処理部５３０で両者共形態素解析を行う場合は、処理を高速化するために、両者の処理を実行する前に形態素解析を行うことが望ましい。

上記の図１２、図１３で示した一連の流れを例を用いて示す。

図１４は、本発明の第１の実施の形態における形態素解析結果の例を示す。同図に示す形態素解析結果の例は、図７のクチコミ情報入力例にある３つのクチコミセットのうち、１つ目のクチコミセットの本文
「私も昨日…とてもよかったです。」
を、前述の「渕武志他、「保守性を考慮した日本語形態素解析システム」、情報処理学会自然言語処理研究会報告、117-09, vol.1997-no.004, pp.59-66」に挙げた形態素解析システムにより、形態素解析した結果を示している。この結果例では、形態素解析により「切り出された語」とその語が分類された「品詞」とその語の「読み」、その語の「原形」がスペース区切りで示されている。例えば、「私」は、「名詞の代名詞」という品詞に分類され、「ワタシ」という読みで、原形が「私」である。

その後、評価表現検査処理部５２０において、上記で原形として出力された語と評価表現記憶部２０に格納されている評価表現と照合する。図１４のような評価表現記憶部２０の例がある場合、「良い」が一致する。

体験表現検査処理部５３０においては、体験表現記憶部２１に格納されている体験表現と形態素解析結果を照合する。図１４のような体験表現記憶部２１の例があった場合、動詞の過去形が体験表現記憶部２１に格納されているという特徴から、動詞として形態素解析された語に着目する。図１４の形態素解析結果例で、動詞に関わるのは、「動詞語幹、動詞活用語尾、動詞接尾辞、動詞語幹の連用、動詞接尾辞の終止」の「行ってみました」である。「行ってみました」は、過去形であり、また、「行ってみた」の丁寧な表現であるので、同一のものと見なされることから、体験表現記憶部２１の例に格納されている「行ってみた」と一致する。

次に、クチコミ情報判定処理部５４０におけるステップ５００のクチコミ情報判定処理について説明する。

図１５は、本発明の第１の実施の形態におけるクチコミ情報判定処理のフローチャートである。

ステップ５０１） クチコミ情報判定処理部５４０は、データ記憶部５０１から、各本文の数Ｓ、各本文に含まれる体験表現のあり／なし、各本文に含まれる評価表現のあり／なしを読み込む。ここでは、図１６に示すようなデータが読み込まれたものとする。

ステップ５０２） ｓに１を代入し、ｋに０を代入する。ここで、ｓは文書数のカウントであり、ｋはクチコミ表現と判定された情報セット数である。

ステップ５０３） ｓ＞Ｓであればステップ５０７に移行する。

ステップ５０４） ｓ番目の本文にクチコミ表現があるかを判定し、ない場合にはステップ５０６に移行する。

ステップ５０５） ステップ５０４においてクチコミ表現がある場合は、ｋに１を加算する。

ステップ５０６） ｓに１を加算し、ステップ５０３に移行する。

ステップ５０７） ｋ／Ｓ≧Ｘ（Ｘは事前に設定した閾値）である場合はステップ５０８に移行し、そうでない場合はステップ５０９に移行する。

ステップ５０８） 入力文書がクチコミ情報であると判定する。

ステップ５０９） 入力文書がクチコミ情報でないと判定する。

次に、上記のステップ５０４の処理について詳細に説明する。

図１７は、本発明の第１の実施の形態におけるクチコミ表現の有無の判定のフローチャートである。

ステップ５０４１） データ記憶部５０１（例えば、図１６の例）から読み出した、ｓ番目の本文に評価表現と体験表現の両方があるか判定し、両方ある場合には、ステップ５０４２に移行し、ない場合にはステップ５０４３に移行する。

ステップ５０４２） ｓ番目の本文には「クチコミ表現があり」と判定する。

ステップ５０４３） ｓ番目の本文には「クチコミ表現なし」と判定する。

なお、上記の第１の実施の形態における図１０に示す複数筆者検査処理及び、図１１に示す本文抽出処理は省略することも可能である。

［第２の実施の形態］
本実施の形態でも、第１の実施の形態と同様に、入力文書がクチコミ情報か否かを判定し、ｓ番目の本文にクチコミ表現があるか否かの判定を行う例を示す。

本実施の形態では、複数筆者検査処理については、前述の第１の実施の形態と同様の動作であるため、説明を省略する。なお、複数筆者検査処理を行うか否かは任意であり、省略することも可能である。

図１８は、本発明の第２の実施の形態における本文抽出のフローチャートである。同図において、図１１と同一の動作については同一のステップ番号を付し、その説明を省略する。

ステップ２０４において、ｓ＞Ｓであるかを判定し、ｓ≦Ｓであれば、ｓ番目の本文に含まれる文章数Ｎ（ｓ）を検出し、Ｎ（ｓ）をデータ記憶部５０１に格納する（Ｎ（ｓ）＞０）（ステップ２２１）。以降の処理については図１１と同様である。但し、データ記憶部５０１に出力されるのは、各クチコミセットの本文に加えて、本文それぞれに含まれる文章数Ｎ（１），…，Ｎ（Ｓ）が出力される。

次に、本実施の形態における評価表現検査処理について説明する。

図１９は、本発明の第２の実施の形態における評価表現検査処理のフローチャートである。

ステップ３２１） データ記憶部５０１から各クチコミセットの本文と本文の数Ｓが評価表現検査処理部５２０に入力される。

ステップ３２２） 評価表現検査処理部５２０は、１をｓに代入する。

ステップ３２３） ｓ＞Ｓであれば処理を終了する。

ステップ３２４） ｓ番目の本文に対して形態素解析を行う。

ステップ３２５） 形態素解析結果と評価表現記憶部２０に格納されている評価表現を照合し、合致する表現と、合致する表現の数ｈ（ｓ）を調べる。

ステップ３２６） ステップ３２５において評価表現記憶部２０に合致する表現があり、合致する表現の数ｈ（ｓ）＞０である場合には、ステップ３２７に移行し、そうでない場合には、ステップ３２８に移行する。

ステップ３２７） 「ｓ番目に本文に評価表現あり」と判定し、合致した表現と、合致した表現の数ｈ（ｓ）をデータ記憶部５０１に格納し、ステップ３２９に移行する。

なお、合致する表現をデータ記憶部５０１に格納することは必須ではなく、出力をする場合や、ある特定の表現のみ重みを加算する場合等に必要となる。

ステップ３２８） 「ｓ番目に本文に評価表現なし」と判定し、判定結果（評価表現なし）をデータ記憶部５０１に格納する。

ステップ３２９） ｓに１を加算し、ステップ３２３に移行する。

上記の処理において、データ記憶部５０１に出力されるのは、各本文中の評価表現の有無、評価表現がある本文中の評価表現、及び、評価表現がある本文中の評価表現の数ｈ（ｓ）である。

なお、上記では、予め形態素解析処理を実施することが決定されている場合の例を示しているが、もし、形態素解析処理を実施しない場合には、ステップ３２４とステップ３２５の代わりに、ｓ番目の本文と評価表現記憶部２０に格納されている評価表現について文字列マッチングにより照合し、合致する表現があるかを調べる。

図２０は、本発明の第２の実施の形態における体験表現検査処理のフローチャートである。

ステップ４２１） 体験表現検査処理部５３０に、データ記憶部５０１から各クチコミセットの本文と本文の数Ｓが入力される。

ステップ４２２） 1をｓに代入する。

ステップ４２３） ｓ＞Ｓとなった場合には処理を終了する。

ステップ４２４） ｓ番目の本文に対して形態素解析を行う。形態素解析では、体験表現に該当するような名詞、形容詞、形容動詞等の特定の品詞を抽出することが望ましい。

ステップ４２５） 形態素解析結果と体験表現記憶部２１に格納されている体験表現を照合し、合致する表現及び合致する表現の数を調べる。

ステップ４２６） 合致する表現がある場合（ｔ（ｓ）＞０）はステップ４２７に移行し、ない場合にはステップ４２８に移行する。

ステップ４２７） 「ｓ番目の本文に体験表現あり」と判定し、（合致した表現と）合致した表現の数ｔ（ｓ）をデータ記憶部５０１に格納し、ステップ４０９に移行する。また、データ記憶部５０１に格納されるデータとしては、「体験表現あり」の他に、体験表現とその数ｔ（ｓ）を蓄積する。

なお、合致する表現の数をデータ記憶部５０１に格納することは必須ではなく、出力をする場合や、ある特定の表現のみ重みを加算する場合等に必要となる。

ステップ４２８） 「ｓ番目の本文に体験表現なし」と判定し、データ記憶部５０１に格納する。

ステップ４２９） ｓに１を加算し、ステップ４２３に移行する。

当該処理において、データ記憶部５０１に出力されるのは、図２１に示すように、各本文中の体験表現の有無、体験表現がある本文中の体験表現及び、体験表現がある本文中の体験表現の数ｔ（ｓ）である。

なお、上記では、予め形態素解析処理を実施することが決定されている場合の例を示しているが、もし、形態素解析処理を実施しない場合には、ステップ４２４とステップ４２５の代わりに、ｓ番目の本文と体験表現記憶部２１に格納されている評価表現について文字列マッチングにより照合し、合致する表現があるか、合致する表現がある場合には、その数ｔ（ｓ）を調べる。

また、評価表現検査処理部５２０と体験表現検査処理部５３０で両者共、形態素解析を行う場合は、処理を高速化するために、両者の処理を実行する前に形態素解析を行うことが望ましい。

図２２は、本発明の第２の実施の形態におけるクチコミ情報判定処理のフローチャートである。

クチコミ判定処理については、前述の第１の実施の形態における図１５の動作のステップ５０１とステップ５０４以外の処理については同様である。

ステップ５０１においては、データ記憶部５０１から
・本文の数：Ｓ；
・各本文に含まれる文章の数：Ｎ（１），…，Ｎ（Ｓ）；
・各本文に含まれる体験表現とその数：ｔ（１），…，ｔ（Ｓ）；
・各本文に含まれる評価表現とその数：ｈ（１），…，ｈ（Ｓ）；
が入力される。

以下に、本実施の形態における、図２２におけるステップ５０４の処理について説明する。

図２３は、本発明の第２の実施の形態におけるクチコミ表現の有無の判定のフローチャートである。

ステップ５０５１） クチコミ情報判定処理部５４０は、データ記憶部５０１から読み出したｓ番目の本文に評価表現と体験表現の両者があるかを判定し、両方ある場合には、ステップ５０５３に移行し、ない場合にはステップ５０４３に移行する。

ステップ５０５２） 各本文に含まれる評価表現の出現数ｈ（ｓ）と体験表現の出現数ｔ（ｓ）とを加算し、その数が各クチコミセットの本文それぞれに含まれる文章の数N（ｓ）で除した数が所定の数Y以上であるかを判定する（（h（s）＋t（s））/N(s)≧Y）。そうであれば、ステップ５０５３に移行し、そうでなければステップ５０５４に移行する。

ステップ５０５３） s番目の本文には「クチコミ表現あり」と判定する。

ステップ５０５４） s番目の本文には「クチコミ表現なし」と判定する。

図２４に、本実施の形態における出力例を示す。

また、本実施の形態では、
本文の数Ｓ；
ｓ番目の本文に含まれる文章の数Ｎ（ｓ）；
ｓ番目の本文に含まれる体験表現とその数ｔ（ｓ）；
ｓ番目の本文に含まれる評価表現とその数ｈ（ｓ）；
としたとき、
クチコミ表現あり／なしを判定する式ｆ（Ｈ，Ｔ）について、評価表現や体験表現全体に重みを付けて計算することもできる。

例えば、評価表現の重みをＥ，体験表現の重みをＧとしたとき、
ｆ（Ｈ，Ｔ）＝（Ｅ×ｈ（ｓ）＋Ｇ×ｔ（ｓ））／Ｎ（ｓ） 式（１）
となる。

また、表現全体ではなく、ある特定の語句のみ重みをつけて計算することも可能である。

それぞれの体験表現もしくは、評価表現の出現数は、評価表現検査処理部５２０や体験表現検査処理部５３０にて検出されているため、次のような式ができる。

評価表現の出現種類もしくは、評価表現記憶部２０にある評価表現の総数：ＡＨ；
体験表現の出現種類もしくは、体験表現記憶部２１にある体験表現の総数：ＡＴ
ある特定の評価表現：ｎＨ（０＜ｎ＜ＡＨ）；
ある特定の体験表現：ｍＴ（０＜ｍ＜ＡＴ）；
ｓ番目の本文の中に出現するｎＨの数：ｎＨ（ｓ） （０≦ｎＨ（ｓ）≦ｈ（ｓ））；
ｓ番目の本文の中に出現するｍｔの数：ｍＴ（ｓ） （０≦ｍＴ（ｓ）≦ｔ（ｓ））；
ある特定の表現ｎＨにかかる重み：ｎｅ；
ある特定の表現ｎＴにかかる重み：ｎｇ；
としたとき、
ｆ（Ｈ，Ｔ）＝Σ（ｎｅ×ｎＨ（ｓ））＋Σ（ｎｇ×ｍＴ（ｓ）） 式（２）
各表現に対する重みがそれぞれ１である場合は、
ｈ（ｓ）＝ΣｎＨ（ｓ），
ｔ（ｓ）＝ΣｍＴ（ｓ）
となる。つまり、ｓ番目の本文に含まれる評価表現と体験表現の数と等しくなる。

また、ｓ番目の本文に含まれる文章の数Ｎ（ｓ）のとき、
ｆ（Ｈ，Ｔ）＝｛Σ（ｎｅ×ｎＨ（ｓ））＋Σ（ｎｇ×ｍＴ（ｓ））｝÷Ｎ（ｓ） 式（３）
で表すこともできる。式（１）、（２）、（３）ともｆ（Ｈ，Ｔ）≧Ｙ（Ｙは予め設定した閾値）であれば入力がクチコミ表現であると判定することができる。

［第３の実施の形態］
本実施の形態でも、第１の実施の形態と同様に、入力文書がクチコミ情報か否かを判定し、ｓ番目の本文にクチコミ表現があるか否かの判定を行う例を示す。

本実施の形態では、複数筆者検査処理については、前述の第１の実施の形態と同様の動作であるため、説明を省略する。なお、複数筆者検査処理を行うか否かは任意であり、省略することも可能である。

図２５は、本発明の第３の実施の形態における本文抽出のフローチャートである。同図において、図１１と同一の動作については同一のステップ番号を付し、その説明を省略する。

ステップ２０１〜ステップ２０４までの処理は、図１１と同様であるため、その説明を省略する。

ステップ２１１） 本文抽出部５１０は、ｓ番目の本文に含まれる文章数Ｎ（ｓ）を検出し、Ｎ（ｓ）をデータ記憶部５０１に格納する（Ｎ（ｓ）＞０）。

ステップ２１２） ｚに１を代入する。但し、ｚは本文中の文章のカウントである。

ステップ２１３） ｚ＞Ｎ（ｓ）であるかを判定し、そうである場合にはステップ２１１４に移行し、そうでない場合には、ステップ２１５に移行する。

ステップ２１４） ｓに１を加算しステップ２０４に移行する。

ステップ２１５） ｓ番目の本文のｚ番目の文章に含まれる文の数ｎ（ｓ）（ｚ）を検出し、ｎ（ｓ）（ｚ）をデータ記憶部５０１に格納する（ｎ（ｓ）（ｚ）＞０）。

ステップ２１６） ｓ番目の本文のｚ番目の文章をデータ記憶部５０１に格納する。

ステップ２１７） ｚに１を加算し、ステップ２１３に移行する。

上記のフローチャートに示す動作により、データ記憶部５０１に出力される内容は、各クチコミセットの本文それぞれに含まれる文章、各クチコミセットの本文それぞれに含まれる文章の数Ｎ（１），…，Ｎ（Ｓ）、及び、各クチコミセットの本文それぞれに含まれる文章それぞれに含まれる文の数ｎ（１）（１），…，ｎ（Ｓ）(Ｎ（Ｓ）)である。

次に、本実施の形態における評価表現検査処理について説明する。

図２６は、本発明の第３の実施の形態における評価表現検査処理のフローチャートである。

ステップ３４１） 評価表現検査処理部５２０には、本文の数Ｓ、本文に含まれる文章と文章数Ｎ（１），…，Ｎ（Ｓ）が入力される。

ステップ３４２） ｓに１を代入し、ｚに０を代入する。ここで、ｓは本文の数、ｚは文章の数である。

ステップ３４３） ｓがＳより大きければ処理を終了する。

ステップ３４４） ｚに１を加算する。

ステップ３４５） ｚがＮ（ｓ）より大きければステップ３５１に移行する。

ステップ３４６） ｓ番目の本文のｚ番目の文章に対して形態素解析を行う。

ステップ３４７） 形態素解析結果と評価表現記憶部２０に格納されている評価表現を照合し、合致する表現と合致する表現の数ｈ（ｓ）（ｚ）を調べる。

ステップ３４８） 合致する表現があるか（ｈ（ｓ）（ｚ）＞０）を判定し、ある場合には、ステップ３４９に移行し、ない場合にはステップ３５０に移行する。

ステップ３４９） 合致する表現と表現の数ｈ（ｓ）（ｚ）をデータ記憶部５０１に格納し、ステップ３４４に移行する。なお、合致する表現と表現の数をデータ記憶部５０１に格納することは必須ではなく、出力をする場合や、ある特定の表現のみ重みを加算する場合等に必要となる。

ステップ３５０） 合致する表現の数＝０をデータ記憶部５０１に格納し、ステップ３４４に移行する。

ステップ３５１） ｓ番目の本文に含まれる文章中に一つでも評価表現が含まれれば、「評価表現あり」とし、含まれなければ「評価表現なし」と判定する。

ステップ３５２） ｓに１を加算し、ｚに０を代入し、ステップ３４３に移行する。

上記の処理により、データ記憶部５０１に出力されるのは、各本文中の評価表現の有無、評価表現のある本文中の各文章に含まれる評価表現及び、評価表現がある本文中の各文章に含まれる評価表現の数ｈ（ｓ）（ｚ）である。

なお、上記では、予め形態素解析処理を実施することが決定されている場合の例を示しているが、もし、形態素解析処理を実施しない場合には、ステップ３４６とステップ３４７の代わりに、ｓ番目の本文と評価表現記憶部２０に格納されている評価表現について文字列マッチングにより照合し、合致する表現、及び評価表現がある本文中の各文章に含まれる評価表現の数ｈ（ｓ）（ｚ）があるかを調べる。

図２７は、本発明の第３の実施の形態における体験表現検査処理のフローチャートである。

ステップ４４１） 体験表現検査処理部５３０に、本文の数Ｓ，本文に含まれる文章と文章数Ｎ（１），…，Ｎ（Ｓ）がデータ記憶部５０１から入力される。

ステップ４４２） ｓに１を代入し、ｚに０を代入する。ここで、ｓは本文のカウントであり、ｚは文章数のカウントである。

ステップ４４３） ｓ＞Ｓであるかを判定し、そうである場合には処理を終了する。

ステップ４４４） ｚに１を加算する。

ステップ４４５） ｚ＞Ｎ（ｓ）であるかを判定し、そうである場合には、ステップ４５１に移行する。

ステップ４４６） ｓ番目の本文のｚ番目の文章に対して形態素解析を行う。

ステップ４４７） 形態素解析結果と体験表現記憶部２１に格納されている体験表現を照合し、合致する表現と、合致する表現の数ｔ（ｓ）（ｚ）を調べる。

ステップ４４８） 合致する表現があるか（ｔ（ｓ）（ｚ）＞０）を判定し、ある場合には、ステップ４４９に移行し、ない場合にはステップ４５０に移行する。

ステップ４４９） 合致する表現と合致する表現の数ｔ（ｓ）（ｚ）をデータ記憶部５０１に格納し、ステップ４４４に移行する。なお、合致する表現と合致する表現の数をデータ記憶部５０１に格納することは必須ではなく、出力をする場合や、ある特定の表現のみ重みを加算する場合等に必要となる。

ステップ４５０） 合致する表現の数（ｔ（ｓ）（ｚ）＝０）をデータ記憶部５０１に格納し、ステップ４４４に移行する。

ステップ４５１） ｓ番目の本文に含まれる文章中に１つでも体験表現が含まれてていれば、「体験表現あり」、その体験表現、体験表現の数をデータ記憶部５０１に格納し、含まれなければ「体験表現なし」と判定し、「体験なし」をデータ記憶部５０１に格納する。

ステップ４５２） ｓに１を加算し、ｚに０を代入する。

上記の処理の結果、データ記憶部５０１には、各本文中の体験表現の有無、体験表現がある本文中の各文章に含まれる体験表現、および、体験表現がある本文中の各文章に含まれる体験表現の数ｔ（ｓ）（ｚ）が格納される。

なお、上記では、予め形態素解析処理を実施することが決定されている場合の例を示しているが、もし、形態素解析処理を実施しない場合には、ステップ４４６とステップ４４７の代わりに、ｓ番目の本文と体験表現記憶部２１に格納されている体験表現について文字列マッチングにより照合し、合致する表現、及び体験表現がある本文中の各文章に含まれる体験表現の数ｔ（ｓ）（ｚ）があるかを調べる。

次に、クチコミ情報判定処理を行う。クチコミ判定処理については、前述の第１の実施の形態における図１５のステップ５０１、ステップ５０４以外の処理について同様である。

図２８は、本発明の第３の実施の形態におけるクチコミ情報判定処理のフローチャートである。ステップ５０１において、
・本文の数Ｓ；
・各本文に含まれる文章の数Ｎ（１），…，Ｎ（Ｓ）；
・各本文の各文章に含まれる文の数ｎ（１）（１），…，ｎ（Ｓ）（Ｎ（Ｓ））；
・各本文の各文章に含まれる体験表現とその数ｔ（１）（１），…，ｔ（Ｓ）（Ｎ（Ｓ））；
・各本文の各文章に含まれる評価表現とその数ｈ（１）（１），…，ｈ（Ｓ）（Ｎ（Ｓ））；
が入力される。

以下に、本実施の形態における、図１５におけるステップ５０４の処理について図２９を用いて説明する。

図２９は、本発明の第３の実施の形態におけるクチコミ表現有無の判定のフローチャートである。

なお、本実施の形態では、図２８のステップ５０１において、クチコミ情報判定処理部５４０にデータ記憶部５０１から上記の内容が入力されるものとする。上記の例として例えば、図３０に示すような内容が入力される。

以下に、ステップ５０４の処理について説明する。

ステップ５０６１） クチコミ情報判定処理部５４０は、ｓ番目の本文に評価表現と体験表現の両者があるかを判定し、ある場合にはステップ５０６２に移行し、ない場合には、ステップ５０６７に移行する。

ステップ５０６２） ｚに１を代入する。

ステップ５０６３） ｚ＞Ｎ（ｓ）であるかを判定し、そうであればステップ５０６７に移行し、そうでなければステップ５０６４に移行する。

ステップ５０６４） （ｈ（ｓ）（ｚ）＋ｔ（ｓ）（ｚ））／ｎ（ｓ）（ｚ）≧Ｙ（但し、Ｙは予め設定された閾値）であるかを判定し、そうであれば、ステップ５０６５に移行し、そうでなければステップ５０６６に移行する。

なお、上記の（ｈ（ｓ）（ｚ）＋ｔ（ｓ）（ｚ））／ｎ（ｓ）（ｚ）≧Ｙの条件の代わりに、ｈ（ｓ）（ｚ）＋ｔ（ｓ）（ｚ）≧Ｙを用いて判定してもよい。

ステップ５０６５） ｓ番目の本文には「クチコミ表現あり」と判定する。

ステップ５０６７） ｓ番目の本文には「クチコミ表現なし」と判定する。

上記の処理により前述の図２４のような出力が得られる。

また、本実施の形態では、
・本文の数：Ｓ；
・各本文に含まれる文章の数：Ｎ（１），…，Ｎ（Ｓ）；
・各本文の各文章に含まれる文の数：ｎ（１）（１），…，ｎ（Ｓ）（Ｎ（Ｓ））；
・各本文の各文章に含まれる体験表現とその数：ｔ（１）（１），…，ｔ（Ｓ）（Ｎ（Ｓ））；
・各本文の各文章に含まれる評価表現とその数：ｈ（１）（１），…，ｈ（Ｓ）（Ｎ（Ｓ））；
としたとき、
ｆ（Ｈ，Ｔ）は、評価表現や体験表現全体に重みを付けて計算することもできる。

例えば、評価表現の重みをＥ、体験表現の重みをＧとしたとき、
ｆ（Ｈ，Ｔ）＝（Ｅ×ｈ（ｓ）（ｚ）＋Ｇ×ｔ（ｓ）（ｚ））／ｎ（ｓ）（ｚ） 式（４）
また、表現全体ではなく、ある特定の語句にのみ重みを付けて計算することも可能である。それぞれの体験表現もしくは評価表現の出現数は、評価表現検査処理部５２０や体験表現検査処理部５３０にて検出されているため、次のような式ができる。

評価表現の出現種類もしくは、評価表現記憶部２０にある評価表現の総数：ＡＨ；
体験表現の出現種類もしくは、体験表現記憶部２１にある体験表現の総数：ＡＴ；
ある特定の評価表現：ｎＨ（０＜ｎ＜ＡＨ）；
ある特定の体験表現：ｍＴ（０＜ｍ＜ＡＴ）；
ｓ番目の本文のある文章ｚの中に出現するｎＨの数：ｎＨ（ｓ）（ｚ）
（０≦ｎＨ（ｓ）（ｚ）≦ｈ（ｓ）（ｚ））
ｓ番目の本文にある文章ｚの中に出現するｍＴの数：ｍＴ（ｓ）（ｚ）
（０≦ｍＴ（ｓ）（ｚ）≦ｔ（ｓ）（ｚ））
ある特定の表現ｎＨにかかる重み：ｎｅ；
ある特定の表現ｎＴにかかる重み：ｎｇ；
としたとき、
ｆ（Ｈ，Ｔ）＝Σ（ｎｅ×ｎＨ（ｓ）（ｚ））＋Σ（ｎｇ×ｍＴ（ｓ）（ｚ）） 式（５）
各表現に対する重みがそれぞれ１である場合は、
ｈ（ｓ）（ｚ）＝ΣｎＨ（ｓ）（ｚ），
ｔ（ｓ）（ｚ）＝ΣｍＴ（ｓ）（ｚ）
となる。つまり、ｓ番目の本文のｚ番目の文章に含まれる評価表現と体験表現の数と等しくなる。

また、
ｆ（Ｈ，Ｔ）＝｛Σ（ｎｅ×ｎＨ（ｓ）（ｚ））＋Σ（ｎｇ×ｍＴ（ｓ）（ｚ））｝
÷ｎ（ｓ）（ｚ） 式（６）
で表すこともできる。式（４）（５）（６）、ともｆ（Ｈ，Ｔ）≧Ｙ（Ｙは予め設定した閾値）であれば、入力がクチコミ表現であると判定することができる。

このｆ（Ｈ，Ｔ）は、上記の例に限定されることなく、ＨとＴを用いた計算式で表すことができる。

［第４の実施の形態］
本実施の形態は、第１の実施の形態とクチコミ情報判定処理のみが異なる。本実施の形態におけるクチコミ情報判定処理では、入力文書のクチコミ率を求めるものである。他の処理については、第１の実施の形態と同様であるので、以下では、クチコミ情報判定処理のみを説明する。

図３１は、本発明の第４の実施の形態におけるクチコミ情報判定処理のフローチャートである。

ステップ７０１） クチコミ情報判定処理部５４０に、データ記憶部５０１から以下の内容が入力される。
・各本文の数Ｓ；
・各本文に含まれる体験表現のあり／なし；
・各本文に含まれる評価表現のあり／なし；
ステップ７０２） ｓに１を代入し、ｋに０を代入する。ここで、ｓは本文のカウントであり、ｋはクチコミ表現と判定されたクチコミ情報セット数である。

ステップ７０３） ｓ＞Ｓであればステップ７０７に移行する。

ステップ７０４） ｓ番目の本文にクチコミ表現があるかを判定し、ない場合には、ステップ７０６に移行し、ある場合はステップ７０５に移行する。本ステップの詳細な処理については、前述の図１７の処理を行う。

ステップ７０５） ｋに１を加算する。

ステップ７０６） ｓに１を加算し、ステップ７０３に移行する。

ステップ７０７） 入力文書のクチコミ率を、Ｋ／Ｓ＊１００（％）により計算し、出力する。但し、上記のｋ，Ｋは、クチコミ表現と判定された情報セット数である。

上記のステップ７０７について説明する。当該ステップ７０７は、入力文書全体がクチコミ情報かどうか、もしくは、クチコミ率は何％かを判定する。この判定方法は、次のような関数で表すことができる。

ｆ（Ｋ，Ｓ）
Ｋ：クチコミ表現と判定されたクチコミ情報セット数≧０
Ｓ：入力されたクチコミ情報セット数（＝本文の数）≧１
例えば、
ｆ（Ｋ，Ｓ）＝Ｋ÷Ｓとし、
ｆ（Ｋ，Ｓ）は、クチコミ率として次のように表現することができる。

ｆ（Ｋ，Ｓ）＝Ｋ÷Ｓ×１００
本実施の形態では、クチコミ率のみが出力される。

［第５の実施の形態］
本実施の形態は、第２の実施の形態とクチコミ情報判定処理のみが異なる。本実施の形態におけるクチコミ情報判定処理では、入力文書のクチコミ率を求めるものである。他の処理については、第２の実施の形態と同様であるので、以下では、クチコミ情報判定処理のみを説明する。

図３２は、本発明の第５の実施の形態におけるクチコミ情報判定処理のフローチャートである。

ステップ８０１において、
・本文の数：Ｓ；
・各本文に含まれる文章の数：Ｎ（１），…，Ｎ（Ｓ）；
・各本文に含まれる体験表現とその数：ｔ（１），…，ｔ（Ｓ）；
・各本文に含まれる評価表現とその数：ｈ（１），…，ｈ（Ｓ）；
が入力される。

クチコミ情報判定処理においては、前述の第４の実施の形態における図３１の処理と同様である。但し、ステップ７０４において、図２３のステップ゜５０５２に示すクチコミ表現あり／なしを判定するための式（（ｈ（ｓ）＋ｔ（ｓ））／Ｎ（ｓ）≧Ｙ）を用いる。

上記の処理により、本実施の形態では、図３３に示すような結果が出力される。

また、本実施の形態において、前述の第２の実施の形態と同様にクチコミ判定処理において、重みを付けることも可能である。

［第６の実施の形態］
本実施の形態では、前述の第３の実施の形態とは、クチコミ情報判定処理において入力文書のクチコミ率を求める点のみが異なる。

図３４は、本発明の第６の実施の形態におけるクチコミ判定処理のフローチャートである。同図に示すフローチャートは、前述の第４の実施の形態における図３１のフローチャートのステップ７０１のみが異なり、他の処理については第４の実施の形態と同様であるため、説明を省略する。

ステップ９０１） クチコミ情報判定処理部５４０に、データ記憶部５０１から以下の内容が入力される。
・各本文の数：Ｓ；
・各本文に含まれる文章の数：Ｎ（１），…，Ｎ（Ｓ）；
・各本文の各文章に含まれる文の数ｎ（１）（１），…，ｎ（Ｓ）（Ｎ（Ｓ））；
・各本文の各文章に含まれる体験表現とその数：ｔ（１）（１），…，ｔ（Ｓ）（Ｎ（Ｓ））；
・各本文の各文章に含まれる評価表現とその数：ｈ（１）（１），…，ｈ（Ｓ）（Ｎ（Ｓ））；
また、本実施の形態では、ステップ７０４の処理として、前述の第３の実施の形態と同様に図２９の処理を行うものであるので、その説明を省略する。

上記の処理の結果、図３３に示す結果が出力される。

また、本実施の形態において、前述の第３の実施の形態と同様にクチコミ判定処理において、重みを付けることも可能である。

なお、上記の第１〜第６の実施の形態に示す動作をプログラムとして構築し、評価表現記憶部２０、体験表現記憶部２１、データ記憶部５０１を有するコンピュータに実行させる、または、ネットワークを介して流通させることが可能である。

また、構築されたプログラムをクチコミ情報判定装置として利用されるコンピュータに接続されるハードディスク装置や、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬記憶媒体に格納しておき、コンピュータにインストールする、または、配布することが可能である。

なお、本発明は、上記の実施の形態に限定されることなく、特許請求の範囲内において種々変更・応用が可能である。

本発明は、ある物事に関するユーザの声や、評判などを判定する技術や、Ｗｅｂ検索の分類技術に適用可能である。

本発明の原理構成図である。 本発明の原理を説明するための図である。 本発明の一実施の形態における概要を説明するための図である。 本発明の一実施の形態におけるクチコミ情報判定装置の構成図である。 本発明の一実施の形態における体験表現の例である。 本発明の一実施の形態におけるクチコミ情報判定処理の概要動作のフローチャートである。 本発明の一実施の形態におけるクチコミ情報入力例である。 本発明の一実施の形態における入力文書、本文、文章、文の関係を示す図である。 本発明の第１の実施の形態におけるクチコミ情報入力ｈｔｍｌ構造の例である。 本発明の第１の実施の形態における複数筆者検査処理のフローチャート（名前からスタートする例）である。 本発明の第１の実施の形態における本文抽出処理のフローチャートである。 本発明の第１の実施の形態における評価表現検査処理のフローチャートである。 本発明の第１の実施の形態における体験表現検査処理のフローチャートである。 本発明の第１の実施の形態における形態素解析結果の例である。 本発明の第１の実施の形態におけるクチコミ情報判定処理のフローチャートである。 本発明の第１の実施の形態におけるデータ記憶部のデータ例である。 本発明の第１の実施の形態におけるクチコミ表現の有無の判定のフローチャートである。 本発明の第２の実施の形態における本文抽出処理のフローチャートである。 本発明の第２の実施の形態における評価表現検査処理のフローチャートである。 本発明の第２の実施の形態における体験表現検査処理のフローチャートである。 本発明の第２の実施の形態におけるクチコミ表現の有無の判定のフローチャートである。 本発明の第２の実施の形態におけるクチコミ情報判定処理のフローチャートである。 本発明の第２の実施の形態におけるクチコミ表現の有無の判定のフローチャートである。 本発明の第２の実施の形態における出力例である。 本発明の第３の実施の形態における本文抽出処理のフローチャートである。 本発明の第３の実施の形態における評価表現検査処理のフローチャートである。 本発明の第３の実施の形態における体験表現検査処理のフローチャートである。 本発明の第３の実施の形態におけるクチコミ情報判定処理のフローチャートである。 本発明の第３の実施の形態におけるクチコミ表現有無の判定のフローチャートである。 本発明の第３の実施の形態におけるデータ記憶部のデータ例である。 本発明の第４の実施の形態におけるクチコミ情報判定処理のフローチャートである。 本発明の第５の実施の形態におけるクチコミ情報判定処理のフローチャートである。 本発明の第５の実施の形態における出力例である。 本発明の第６の実施の形態におけるクチコミ情報判定処理のフローチャートである。

符号の説明

１０ コンピュータ
１１ 表示部
１２ 指示入力部
２０ 評価表現記憶手段、評価表現記憶部
２１ 体験表現記憶手段、体験表現記憶部
４０ ネットワーク
５０１ データ記憶手段、データ記憶部
５００ 複数筆者検査処理部
５１０ 本文抽出処理部
５２０ 評価表現検査手段、評価表現検査部
５３０ 体験表現検査手段、体験表現検査部
５４０ クチコミ情報判定手段、クチコミ情報判定部

Claims (10)

1. 入力されたテキストからある物事に関する体験談や利用した感想、苦情を含むクチコミ情報を判定するクチコミ情報判定装置であって、
   物事の良し悪しを評価するような語句である評価表現を格納する評価表現記憶手段と、
   物事を利用もしくは体験・経験したことを表す語句である体験表現を格納する体験表現記憶手段と、
   前記評価表現記憶手段を参照して、入力されたテキストに、物事の良し悪しを評価するような語句である評価表現が記述されているか否かを判定し、判定結果をデータ記憶手段に格納する評価表現検査手段と、
   前記体験表現記憶手段を参照して、前記入力されたテキストに、物事を利用もしくは体験・経験したことを表すような語句である体験表現が記述されているかを判定し、判定結果をデータ記憶手段に格納する体験表現検査手段と、
   前記データ記憶手段の情報を読み出して、前記評価表現検査手段で評価表現が記述されていると判定され、かつ、前記体験表現検査手段で体験表現が記述されていると判定された場合に、該評価表現と該体験表現による計算式で表されるクチコミ判定関数によりクチコミか否かを判定するクチコミ判定手段と、
   を有することを特徴とするクチコミ情報判定装置。
2. 入力されたテキストの中、もしくはＷｅｂページの構造の中からある物事に関する体験談や利用した感想、苦情を含むクチコミ情報を判定するクチコミ情報判定装置であって、
   物事の良し悪しを評価するような語句である評価表現を格納する評価表現記憶手段と、
   物事を利用もしくは体験・経験したことを表す語句である体験表現を格納する体験表現記憶手段と、
   前記入力されたテキストの中、もしくはＷｅｂページの構造の中に、１つ以上の文で構成された本文と該本文の筆者名やニックネームを含む名前もしくは記号、本文を記述した日付情報の組、もしくは、該本文、該名前または記号の組が繰り返し出現するかどうかを検査する複数筆者検査手段と、
   前記評価表現記憶手段を参照して、前記本文の中に、物事の良し悪しを評価するような語句である評価表現が記述されているか否かを判定し、判定結果を前記データ記憶手段に格納する評価表現検査手段と、
   前記体験表現記憶手段を参照して、前記本文の中に、物事を利用もしくは体験・経験したことを表すような語句である体験表現が記述されているかを判定し、判定結果を前記データ記憶手段に格納する体験表現検査手段と、
   前記データ記憶手段から判定結果を読み出して、前記評価表現検査手段で評価表現が記述されていると判定され、かつ、前記体験表現検査手段で体験表現が記述されていると判定された場合に、該評価表現と該体験表現による計算式で表されるクチコミ判定関数によりクチコミか否かを判定するクチコミ判定手段と、
   を有することを特徴とするクチコミ情報判定装置。
3. 入力されたテキストからある物事に関する体験談や利用した感想、苦情を含むクチコミ情報を判定するクチコミ情報判定装置であって、
   物事の良し悪しを評価するような語句である評価表現を格納する評価表現記憶手段と、
   物事を利用もしくは体験・経験したことを表す語句である体験表現を格納する体験表現記憶手段と、
   前記評価表現記憶手段を参照して、入力されたテキストに、物事の良し悪しを評価するような語句である評価表現が記述されているか否かを判定し、判定結果をデータ記憶手段に格納する評価表現検査手段と、
   前記体験表現記憶手段を参照して、前記入力されたテキストに、物事を利用もしくは体験・経験したことを表すような語句である体験表現が記述されているかを判定し、判定結果をデータ記憶手段に格納する体験表現検査手段と、
   前記データ記憶手段から判定結果を読み出して、前記評価表現検査手段で評価表現が記述されていると判定され、かつ、前記体験表現検査手段で体験表現が記述されていると判定された場合に、該評価表現と該体験表現による計算式で表されるクチコミ判定関数により、入力された前記テキストの全体のうち、前記クチコミ情報が占める比率であるクチコミ率を算出するクチコミ率算出手段と、
   を有することを特徴とするクチコミ情報判定装置。
4. 入力されたテキストの中、もしくはＷｅｂページの構造の中からある物事に関する体験談や利用した感想、苦情を含むクチコミ情報を判定するクチコミ情報判定装置であって、
   物事の良し悪しを評価するような語句である評価表現を格納する評価表現記憶手段と、
   物事を利用もしくは体験・経験したことを表す語句である体験表現を格納する体験表現記憶手段と、
   前記入力されたテキストの中、もしくはＷｅｂページの構造の中に、１つ以上の文で構成された本文と該本文の筆者名やニックネームを含む名前もしくは記号、本文を記述した日付情報の組、もしくは、該本文、該名前または記号の組が繰り返し出現するかどうかを検査する複数筆者検査手段と、
   前記評価表現記憶手段を参照して、前記本文の中に、物事の良し悪しを評価するような語句である評価表現が記述されているか否かを判定し、判定結果をデータ記憶手段に格納する評価表現検査手段と、
   前記体験表現記憶手段を参照して、前記本文の中に、物事を利用もしくは体験・経験したことを表すような語句である体験表現が記述されているかを判定し、判定結果をデータ記憶手段に格納する体験表現検査手段と、
   前記データ記憶手段から前記判定結果を読み出して、前記評価表現検査手段で評価表現が記述されていると判定され、かつ、前記体験表現検査手段で体験表現が記述されていると判定された場合に、該評価表現と該体験表現による計算式で表されるクチコミ判定関数により、入力された前記テキストまたは前記Ｗｅｂページの全体のうちの前記クチコミ情報が占める比率であるクチコミ率を算出するクチコミ率算出手段と、
   を有することを特徴とするクチコミ情報判定装置。
5. 入力されたテキストからある物事に関する体験談や利用した感想、苦情を含むクチコミ情報を判定するクチコミ情報判定方法において、
   物事の良し悪しを評価するような語句である評価表現を格納する評価表現記憶手段を参照して、入力されたテキストに該評価表現が記述されているか否かを判定し、判定結果をデータ記憶手段に格納する評価表現検査ステップと、
   物事を利用もしくは体験・経験したことを表す語句である体験表現を格納する体験表現記憶手段を参照して、前記入力されたテキストに、該体験表現が記述されているかを判定し、判定結果をデータ記憶手段に格納する体験表現検査ステップと、
   前記データ記憶手段から前記判定結果を読み出して、前記評価表現検査ステップで評価表現が記述されていると判定され、かつ、前記体験表現検査ステップで体験表現が記述されていると判定された場合に、該評価表現と該体験表現による計算式で表されるクチコミ判定関数によりクチコミか否かを判定するクチコミ判定ステップと、
   を行うことを特徴とするクチコミ情報判定方法。
6. 入力されたテキストの中、もしくはＷｅｂページの構造の中からある物事に関する体験談や利用した感想、苦情を含むクチコミ情報を判定するクチコミ情報判定方法において、
   前記入力されたテキストの中、もしくはＷｅｂページの構造の中に、１つ以上の文で構成された本文と該本文の筆者名やニックネームを含む名前もしくは記号、本文を記述した日付情報の組、もしくは、該本文、該名前または記号の組が繰り返し出現するかどうかを検査する複数筆者検査ステップと、
   物事の良し悪しを評価するような語句である評価表現を格納する評価表現記憶手段を参照して、前記本文の中に、該評価表現が記述されているか否かを判定し、判定結果をデータ記憶手段に格納する評価表現検査ステップと、
   物事を利用もしくは体験・経験したことを表す語句である体験表現を格納する体験表現記憶手段を参照して、前記本文の中に、該体験表現が記述されているかを判定し、判定結果をデータ記憶手段に格納する体験表現検査ステップと、
   前記データ記憶手段から前記判定結果を読み出して、前記評価表現検査ステップで評価表現が記述されていると判定され、かつ、前記体験表現検査ステップで体験表現が記述されていると判定された場合に、該評価表現と該体験表現による計算式で表されるクチコミ判定関数によりクチコミか否かを判定するクチコミ判定ステップと、
   を行うことを特徴とするクチコミ情報判定方法。
7. 入力されたテキストからある物事に関する体験談や利用した感想、苦情を含むクチコミ情報を判定するクチコミ情報判定方法において、
   物事の良し悪しを評価するような語句である評価表現を格納する評価表現記憶手段を参照して、入力されたテキストに該評価表現が記述されているか否かを判定し、判定結果をデータ記憶手段に格納する評価表現検査ステップと、
   物事を利用もしくは体験・経験したことを表す語句である体験表現を格納する体験表現記憶手段を参照して、前記入力されたテキストに、該体験表現が記述されているかを判定し、判定結果をデータ記憶手段に格納する体験表現検査ステップと、
   前記データ記憶手段から前記判定結果を読み出して、前記評価表現検査ステップで評価表現が記述されていると判定され、かつ、前記体験表現検査ステップで体験表現が記述されていると判定された場合に、該評価表現と該体験表現による計算式で表されるクチコミ判定関数により、入力された前記テキストの全体のうちの前記クチコミ情報が占める比率であるクチコミ率を計算するクチコミ率算出ステップと、
   を行うことを特徴とするクチコミ情報判定方法。
8. 入力されたテキストの中、もしくはＷｅｂページの構造の中からある物事に関する体験談や利用した感想、苦情を含むクチコミ情報を判定するクチコミ情報判定方法において、
   前記入力されたテキストの中、もしくはＷｅｂページの構造の中に、１つ以上の文で構成された本文と該本文の筆者名やニックネームを含む名前もしくは記号、本文を記述した日付情報の組、もしくは、該本文、該名前または記号の組が繰り返し出現するかどうかを検査する複数筆者検査ステップと、
   物事の良し悪しを評価するような語句である評価表現を格納する評価表現記憶手段を参照して、前記本文の中に、該評価表現が記述されているか否かを判定し、判定結果をデータ記憶手段に格納する評価表現検査ステップと、
   物事を利用もしくは体験・経験したことを表す語句である体験表現を格納する体験表現記憶手段を参照して、前記本文の中に該体験表現が記述されているかを判定し、判定結果をデータ記憶手段に格納する体験表現検査ステップと、
   前記データ記憶手段から前記判定結果を読み出して、前記評価表現検査ステップで評価表現が記述されていると判定され、かつ、前記体験表現検査ステップで体験表現が記述されていると判定された場合に、該評価表現と該体験表現による計算式で表されるクチコミ判定関数により、入力された前記テキストまたは前記Ｗｅｂページの全体のうちの前記クチコミ情報が占める比率であるクチコミ率を算出するクチコミ率算出ステップと、
   を行うことを特徴とするクチコミ情報判定方法。
9. 入力されたテキストの中、もしくはＷｅｂページの構造の中からある物事に関する体験談や利用した感想、苦情を含むクチコミ情報を判定するクチコミ情報判定プログラムであって、
   物事の良し悪しを評価するような語句である評価表現を格納する評価表現記憶手段と、
   物事を利用もしくは体験・経験したことを表す語句である体験表現を格納する体験表現記憶手段と、を備えたコンピュータに、
   前記請求項５乃至８記載のクチコミ情報判定方法を実現するための処理を実行させることを特徴とするクチコミ情報判定プログラム。
10. 入力されたテキストの中、もしくはＷｅｂページの構造の中からある物事に関する体験談や利用した感想、苦情を含むクチコミ情報を判定するクチコミ情報判定プログラムを格納した記憶媒体であって、
    物事の良し悪しを評価するような語句である評価表現を格納する評価表現記憶手段と、
    物事を利用もしくは体験・経験したことを表す語句である体験表現を格納する体験表現記憶手段と、を備えたコンピュータに、
    前記請求項５乃至８記載のクチコミ情報判定方法を実現するための処理を実行させるプログラムを格納したことを特徴とするクチコミ情報判定プログラムを格納した記憶媒体。

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