JP2006331246A - 意見分析処理方法、意見分析処理装置およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 抽出された評判情報が、第三者的な立場で評価されたものであるかどうかを自動的に判断する場合、構文・意味に関する複雑な解析処理を行わずに、形態素解析処理レベルの比較的単純な解析処理によって、上記判断を自動的に実現することができる意見分析処理方法、意見分析処理装置およびプログラムを提供することを目的とするものである。

【解決手段】 予め蓄積されている少なくとも１つの文書から、ユーザが入力した所定語句に関する評判情報を抽出し、記憶装置に記憶する評判情報抽出ステップと、上記抽出された上記評判情報が、第三者が評価した評判情報であるどうかを判定し、記憶装置に記憶する判定ステップとを有することを特徴とする意見分析処理方法である。

【選択図】 図１

Description

本発明は、対象項目に関する主観的な意見等の評判情報を、自動的に検索し、分析した結果を提示する意見分析処理方法、意見分析処理装置およびプログラムに関する。

意見分析処理方法およびその装置に関する技術は、商品等、特定対象項目に関する意見等の評判情報を、ｗｅｂページ等の文書や、アンケートの自由回答文等から自動抽出し、分析し、購買やマーケティング等の行動指針にするために利用される。

従来の意見分析処理方法およびその装置に関する技術として、単語の意味や構文的な構造を認識することによって、主観的な表現による情動性の強さを提示する技術が知られている（たとえば、特許文献１参照）。
特許第３４０２５９８号

ところで、評判情報が、肯定的であるのか否定的であるのか、情動性の強さ等は、評判を分析する場合に有用な情報であるが、商品等の評価対象を、その当事者が宣伝するためには、評判情報を肯定的に記述することがある。

しかし、より中立的な立場で、第三者による意見を収集する場合には、その意見が、第三者が行った評判情報であるか否かを判断する必要がある。

また、抽出した評判情報に対して、肯定的か否定的か、情動性の強さ等を分析する際に、形容詞を中心とする評価表現辞書、評価表現パターン、情動性情報辞書等のシステムデータを作成し、この作成したシステムデータを分析に利用している。

これらのシステムデータを作成する場合、言語的に詳細な検討が必要であり、したがって、作成したシステムデータを利用する際に、構文的または意味的に、詳細な処理が必要である。これらの詳細な処理は、複雑であり、文書の表現や文脈内容が多様であるので、誤った処理結果を生み出すことが少なくないという問題がある。

本発明は、抽出された評判情報が、第三者的な立場で評価されたものであるかどうかを自動的に判断する場合、構文・意味に関する複雑な解析処理を行わずに、形態素解析処理レベルの比較的単純な解析処理によって、上記判断を自動的に実現することができる意見分析処理方法、意見分析処理装置およびプログラムを提供することを目的とするものである。

本発明は、入力手段を介してユーザが入力した所定語句を受信し、記憶装置に記憶する受信ステップと、予め蓄積されている少なくとも１つの文書によって構成されているデータベースから、ユーザが入力した上記所定語句に関する文書を検索し、検索された文書から、ユーザが入力した上記所定語句に関する評判情報を抽出し、記憶装置に記憶する評判情報抽出ステップと、上記抽出された上記評判情報が、第三者が評価した評判情報であるかどうかを判定し、記憶装置に記憶する判定ステップと、上記判定ステップにおける判定結果を、回答する回答ステップとを有することを特徴とする意見分析処理方法である。

また、本発明は、予め蓄積されている少なくとも１つの文書から、ユーザが入力した所定語句に関する評判情報を抽出し、記憶装置に記憶する評判情報抽出ステップと、上記抽出された上記評判情報が、第三者が評価した評判情報であるどうかを判定し、記憶装置に記憶する判定ステップとを有することを特徴とする意見分析処理方法である。

本発明によれば、抽出された評判情報が、第三者的な立場で評価されたものであるかどうかを自動的に判断する場合、構文・意味に関する複雑な解析処理を行わずに、形態素解析処理レベルの比較的単純な解析処理によって、上記判断を自動的に実現することができるという効果を奏する。

発明を実施するための最良の形態は、以下の実施例である。

（装置の構成）
図１は、本発明の実施例１である意見分析処理装置１００を示すブロック構成図である。

意見分析処理装置１００は、検索入力部１０と、評判情報抽出部２０と、対象文書蓄積部２１と、第三者評価判定部３０と、口語表現蓄積部３１と、否定評価表現蓄積部３２と、判定結果回答部４０とを有する。

検索入力部１０は、ユーザが、所定語句を入力する手段である。なお、上記「所定語句」は、評判情報を抽出したい内容に関する語句や文等の表現である。

評判情報抽出部２０は、予め蓄積されている少なくとも１つの文書によって構成されているデータベースから、ユーザが入力した上記所定語句に関する文書を検索し、検索された文書から、ユーザが入力した上記所定語句に関する評判情報を抽出する評判情報抽出手段の例である。また、評判情報抽出部２０は、対象文書蓄積部２１を参照可能である。

第三者評価判定部３０は、評判情報抽出部２０が抽出した上記評判情報が、第三者が評価した評判情報であるどうかを判定する手段である。つまり、第三者評判判定部３０は、評判情報抽出部２０から送られた評判情報、または、その評判情報を含む文書が、口語表現蓄積部３１に蓄積されている口語表現を含んでいるかどうかを調べ、また、否定評価表現蓄積部３２に蓄積されている否定評価表現を含んでいるかどうかを調べ、この調べた結果に基づいて、評判情報抽出部２０から送られた評判情報について、第三者による評価がされているかどうかを判定する手段である。また、第三者評価判定部３０は、口語表現蓄積部３１と否定評価表現蓄積部３２とを参照可能である。

判定結果回答部４０は、第三者評価判定部３０が判定した判定結果を、回答する手段である。

（動作）
次に、意見分析処理装置１００の動作について説明する。

図２は、意見分析処理装置１００の動作を示すフローチャートである。

まず、ユーザは、検索入力部１０を介して、所定語句を入力し、この入力された所定語句を、検索入力部１０が受信し、この受信した所定語句が、記憶装置に記憶され、評判情報抽出部２０に送られる（Ｓ１）。

評判情報抽出部２０は、対象文書蓄積部２１が蓄積している少なくとも１つの文書によって構成されているデータベースから、ユーザが入力した所定語句に関する文書を検索し、検索された文書から、評判情報と、この評判情報を含む文書とを検索し、この検索結果を、第三者評価判定部３０に送る（Ｓ２）。

なお、評判情報抽出部２０では、従来例における文書検索処理技術、評判情報抽出処理技術を利用するようにしてもよい。つまり、従来例における「文書検索処理技術」は、入力された語句、または入力された語句に関連する語句を含む文書を検索する文書検索処理技術であり、従来例における「評判情報抽出処理技術」は、評判を示す言語表現のデータベースに存在している語句や表現パタンを含む箇所を、文書から検索する処理技術である。

第三者評価判定部３０は、評判情報抽出部２０から送られた評判情報と、その評判情報を含む文書とが、口語表現蓄積部３１に蓄積されている口語表現を含んでいるかどうかを調べ、また、否定評価表現蓄積部３２に蓄積されている否定評価表現を含んでいるかどうかを調べ、この調べた結果に基づいて、評判情報抽出部２０から送られた評判情報について、第三者による評価がされているかどうかを判定し、この判定結果を、判定結果回答部４０に送る（Ｓ３）。

判定結果回答部４０は、第三者評価判定部３０が判定した判定結果であって、第三者が評価したものであるかどうかの判定結果を出力し、ユーザに提示する（Ｓ４）。

口語表現蓄積部３１が蓄積している口語表現は、公知の辞書に、口語表現であると記載されている見出し語、または、公知の口語表現集から収集した口語表現である。また、口語的内容の文書に特有に出現する表現を、口語表現蓄積部３１に補充するようにしてもよい。

否定評価表現蓄積部３２に蓄積されている否定評価表現は、シソーラス等、意味的な情報が記載されている公知の辞書から収集された否定評価表現である。また、情報抽出の従来技術等を用いて、否定評価表現を文書群（インタネットを介して取り込んだ文書群、データベースに格納されている文書群等）から抽出し、否定評価表現蓄積部３２に、蓄積するようにしてもよい。

次に、意見分析処理装置１００のより具体的な動作について説明する。

つまり、実施例１において、「ノートパソコンＸＸ」という名称のノートパソコン製品に関する評判情報を、ユーザが検索する場合における動作について説明する。

ユーザは、評判情報を抽出する所定語句として、「ノートパソコンＸＸ」を、検索入力部１０を介して、入力する。

次に、評判情報抽出部２０が、所定語句である「ノートパソコンＸＸ」に関する評判情報を、対象文書蓄積部２１に予め蓄積されている文書群から検索する。

図３は、意見分析処理装置１００において、評判情報抽出部２０が検索した文書Ａと文書Ｂとを示す図である。

文書Ａ、文書Ｂには、ともに、評判情報が含まれている。文書Ａは、「徹底した軽量化を図り、コンパクトボディだから、持ち歩きもスマートです。」を含む文書であり、この文書Ａ中の語句「軽量化」、「コンパクト」、「スマート」が評判を示す語句であり、したがって、上記文書Ａが、評判情報（評判を表す文）であるとして検索される。

また、文書Ｂは、「ぶっちゃけた話、シリーズ中、最小・最軽量のモデルですな。」を含む文書であり、この文書Ｂ中の語句「最小」、「最軽量」が評判を示す語句であり、したがって、上記文書Ｂが、評判情報（評判を表す文）であるとして検索される。

第三者評価判定部３０は、文書Ｂの中の評判を表す文について、口語表現蓄積部３１を参照することによって、「ぶっちゃけた」、「ですな」という口語表現を抽出する。また、第三者評価判定部３０は、文書Ａについては、口語表現を抽出することができない。

この結果、口語表現を有する文書Ｂが、文書Ａよりも、第三者による評価の度合いが高いと判定し、文書Ｂが、文書Ａよりも、第三者による評価の度合いが高いという結果を、判定結果回答部４０を介して、ユーザに提示する。

図４は、意見分析処理装置１００において、評判情報抽出部２０が検索した文書の例である文書Ｃを示す図である。

文書Ｃは、「シリーズ中、最小・最軽量のモデル。」と、「で、そんな俺が最近持ち歩いているのがＡ社のノートパソコンＸＸ。」とを含む文書である。

第三者評価判定部３０が抽出する口語表現が、必ずしも、評判情報の中に存在しているとは限らない。たとえば、評判情報抽出部２０が、図４に示す文書Ｃに関して、文書Ｂと同様に、「最小」、「軽量化」という語句を根拠に、「シリーズ中、最小・最軽量のモデル。」が、評判を表す文であると検索した。「シリーズ中、最小・最軽量のモデル。」という評判を表す文は、口語表現として判断できる語が存在しない。しかし、文書Ｃ内の別の箇所に、接続詞の「で」、「俺」という口語表現を含む文が存在している。たとえば、「で、そんな俺が最近持ち歩いているのがＡ社のノートパソコンＸＸ。」という文が存在している。このような文書Ｃは、第三者による評価の度合いが高いと考えることができる。

判定結果回答部４０によるユーザへの提示方法として、文書内に存在する口語表現の総数、文書全体における口語表現の割合、評判情報を含む文との文書内での位置の距離（ユーザが入力した所定語句と評判情報を含む文との文書内での位置関係）等によって、第三者による評価の度合いを尺度化し、第三者による評価の度合いが高い文書順に提示するようにしてもよい。

また、第三者による評価の度合いを、閾値によって合否判定し、評判情報抽出部２０が検索した評判情報を含む文と文書（評判情報を含む（文を含む）文書）が、第三者による評価の度合いが高い（第三者による評価が成されたと判断できる度合いが強い（確信度が高い）内容を含む文と文書であるかどうかを提示するようにしてもよい。

さらに、評判情報を含む文から所定の距離内に、口語表現が存在するかどうか等、特定の条件をクリアした評判情報と、それを含む文書とを、第三者による評価の度合いが高いとして提示するようにしてもよい。

次に、本発明の実施例２について、実施例１と同様に、「ノートパソコンＸＸ」（所定語句）という名称のノートパソコン製品の評判情報を、ユーザが検索する場合について説明する。

図５は、実施例２における評判情報抽出部２０が検索した文書Ａ、Ｄを示す図である。

上記文書Ａは、「徹底した軽量化を図り、コンパクトボディだから、持ち歩きもスマートです。」を含む文書である。

上記文書Ｄは、「別に珍しくない平凡なノートＰＣというイメージ。」を含む文書である。

検索入力部１０と評判情報抽出部２０とにおける動作は、実施例１における動作と同じであるが、評判情報抽出部２０は、図５に示すように、実施例１と同じ文書Ａに加えて、文書Ｄを、「平凡な」という語句を根拠に、評判を表す文であるとして検索する。

この検索結果に対して、第三者評価判定部３０は、文書Ｄの中に含まれている「平凡な」という否定評価表現を、否定評価表現蓄積部３２を参照することによって、抽出する。この結果、口語表現を有する文書Ｄは、否定評価表現を含まない文書Ａに比べて、第三者による評価の度合いが高いと判定し、この判定結果を、判定結果回答部４０を介して、ユーザに提示する。

第三者評価判定部３０が、実施例１における口語表現の参照と、実施例２における否定評価表現の参照との両者を同時に実行する場合、口語表現と否定評価表現との重み付けを調整し、第三者による評価の度合いを決定する。

つまり、上記実施例の原理は、抽出した評判情報が、第三者的な立場で評価されたものであるかどうかを判断する場合、抽出した評判情報とその評判情報を含む文書とが、予め蓄積されている口語表現であるか、または否定評価表現を含んでいれば、抽出した評判情報が、第三者的な立場で評価されたものであると判断する。

口語表現を第三者的評価であると判断する理由は、率直かつ自由な批評では、口語表現が多用される可能性が高いと推測されるためである。また、否定評価表現を第三者的評価であると判断する理由は、否定評価は自己宣伝の文書には現れにくく、第三者的評価の内容として現れやすいと推測されるためである。

予め蓄積されている口語表現または否定評価表現を含むかどうかを判断する場合、表層的なマッチング、または品詞や活用形を含めた形態素解析レベルのマッチングによって、判断することができるので、複雑な解析処理を必要とせず、マッチング誤りも比較的少ないことが期待できる。

具体的には、上記実施例は、所定項目に関する主観的な意見等の評判情報を、自動的に検索し、分析した結果を提示する意見分析処理方法およびその装置において、所定語句に関する主観的な意見等の評判情報を検索するために、上記所定語句にして入力し、上記所定語句に関する主観的な意見等の評判情報を、予め蓄積された少なくとも１つの文書から抽出し、上記抽出された主観的な意見等の評判情報を、第三者による評価であるかどうかを判定し、第三者による評価であると判定した場合における判定結果を回答する。

また、抽出された主観的な意見等の評判情報を有する文書が、予め蓄積されている口語表現を含んでいる場合、上記第三者による評価であると判定する。また、抽出された主観的な意見等の評判情報を有する文書が、予め蓄積されている否定評価表現を含んでいれば、上記第三者による評価であると判定する。

なお、上記実施例を、プログラムの発明として把握することができる。つまり、上記実施例は、予め蓄積されている少なくとも１つの文書によって構成されているデータベースから、評判情報を抽出し、記憶装置に記憶する評判情報抽出手順と、上記抽出された上記評判情報が、第三者が評価した評判情報であるどうかを判定し、記憶装置に記憶する判定手順とをコンピュータに実行させるプログラムの例である。

また、上記実施例は、入力手段を介してユーザが入力した所定語句を受信し、記憶装置に記憶する受信手順と、予め蓄積されている少なくとも１つの文書によって構成されているデータベースから、ユーザが入力した上記所定語句に関する文書を検索し、検索された文書から、ユーザが入力した上記所定語句に関する評判情報を抽出し、記憶装置に記憶する評判情報抽出手順と、上記抽出された上記評判情報が、第三者が評価した評判情報であるかどうかを判定し、記憶装置に記憶する判定手順と、上記判定手順における判定結果を、回答する回答手順とをコンピュータに実行させるプログラムの例である。

本発明の実施例１である意見分析処理装置１００を示すブロック構成図である。 意見分析処理装置１００の動作を示すフローチャートである。 意見分析処理装置１００において、評判情報抽出部２０が検索した文書Ａと文書Ｂとを示す図である。 意見分析処理装置１００において、評判情報抽出部２０が検索した文書の例である文書Ｃを示す図である。 実施例２における評判情報抽出部２０が検索した文書Ａ、Ｄを示す図である。

符号の説明

１００…意見分析処理装置、
１０…検索入力部、
２０…評判情報抽出部、
２１…対象文書蓄積部、
３０…第三者評価判定部、
３１…口語表現蓄積部、
３２…否定評価表現蓄積部、
４０…判定結果回答部。

Claims (9)

1. 入力手段を介してユーザが入力した所定語句を受信し、記憶装置に記憶する受信ステップと；
   予め蓄積されている少なくとも１つの文書によって構成されているデータベースから、ユーザが入力した上記所定語句に関する文書を検索し、検索された文書から、ユーザが入力した上記所定語句に関する評判情報を抽出し、記憶装置に記憶する評判情報抽出ステップと；
   上記抽出された上記評判情報が、第三者が評価した評判情報であるかどうかを判定し、記憶装置に記憶する判定ステップと；
   上記判定ステップにおける判定結果を、回答する回答ステップと；
   を有することを特徴とする意見分析処理方法。
2. 予め蓄積されている少なくとも１つの文書によって構成されているデータベースから、評判情報を抽出し、記憶装置に記憶する評判情報抽出ステップと；
   上記抽出された上記評判情報が、第三者が評価した評判情報であるかどうかを判定し、記憶装置に記憶する判定ステップと；
   を有することを特徴とする意見分析処理方法。
3. 請求項１または請求項２において、
   上記判定ステップは、抽出された上記評判情報が、予め蓄積されている口語表現を含んでいれば、第三者が評価した評判情報であると判定するステップであることを特徴とする意見分析処理方法。
4. 請求項１または請求項２において、
   上記判定ステップは、抽出された上記評判情報が、予め蓄積されている否定評価表現を含んでいれば、第三者が評価した評判情報であると判定するステップであることを特徴とする意見分析処理方法。
5. ユーザが所定語句を入力する語句入力手段と；
   予め蓄積されている少なくとも１つの文書によって構成されているデータベースから、ユーザが入力した上記所定語句に関する文書を検索し、検索された文書から、ユーザが入力した上記所定語句に関する評判情報を抽出し、記憶装置に記憶する評判情報抽出手段と；
   上記抽出された上記評判情報が、第三者が評価した評判情報であるかどうかを判定し、記憶装置に記憶する判定手段と；
   上記判定ステップにおける判定結果を、回答する回答手段と；
   を有することを特徴とする意見分析処理装置。
6. 予め蓄積されている少なくとも１つの文書によって構成されているデータベースから、評判情報を抽出し、記憶装置に記憶する評判情報抽出手段と；
   上記抽出された上記評判情報が、第三者が評価した評判情報であるかどうかを判定し、記憶装置に記憶する判定手段と；
   を有することを特徴とする意見分析処理装置。
7. 請求項５または請求項６において、
   上記判定手段は、抽出された上記評判情報が、予め蓄積されている口語表現を含んでいれば、第三者が評価した評判情報であると判定する手段であることを特徴とする意見分析処理装置。
8. 請求項５または請求項６において、
   上記判定手段は、抽出された上記評判情報が、予め蓄積されている否定評価表現を含んでいれば、第三者が評価した評判情報であると判定する手段であることを特徴とする意見分析処理装置。
9. 予め蓄積されている少なくとも１つの文書によって構成されているデータベースから、評判情報を抽出し、記憶装置に記憶する評判情報抽出手順と；
   上記抽出された上記評判情報が、第三者が評価した評判情報であるどうかを判定し、記憶装置に記憶する判定手順と；
   をコンピュータに実行させるプログラム。

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