JP2011154576A - 評判分析装置、評判分析方法及び評判分析プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】評判分析の精度と計算処理速度の向上を図ること。
【解決手段】評判分析装置１は、分析対象が所属するカテゴリが概念的な上下関係に基づく木構造の階層の各層に配されこの各層のカテゴリに評判情報を示す仮説がその評価情報を伴って付与されてなる仮説群を予め格納した階層型仮説オントロジ２と、入力された分析対象所属カテゴリに合致したカテゴリとその仮説及び評価情報を階層型仮説オントロジ２から抽出する評判仮説作成部３と、前記抽出されたカテゴリとその仮説及び評価情報を格納する仮説テーブル４と、入力された分析対象記事に対し、仮説テーブル４に格納された仮説が含意しているか否かの判定を行い、前記含意していると判定された仮説とその評価情報を仮説テーブル４から引き出し、この仮説と評価情報に基づく評価分析結果に入力された分析対象キーワードを付したものを評判分析結果として出力する記事合意認識部５を備える。
【選択図】図１

Description

本発明は、電子テキストやＷｅｂ上に記述された自然言語で表現された分析対象に対する評判情報を抽出して評判分析を行う技術に関するものである。

従来の評判分析技術においては、入力された分析対象キーワードに対し、記事検索を行い、検索された記事に対して述語項構造解析の技術や機械翻訳技術を用いて分析対象キーワードに関係する評価表現を得て、評判情報を出力する手法が提案されている（例えば、非特許文献１，２，３参照）。

Ｈｉｒｏｓｈｉ Ｋａｎａｙａｍａ，Ｔｅｔｓｕｙａ Ｎａｓｕｋａｗａ ａｎｄ Ｈｉｄｅｏ Ｗａｔａｎａｂｅ，"Ｄｅｅｐｅｒ Ｓｅｎｔｉｍｅｎｔ Ａｎａｌｙｓｉｓ Ｕｓｉｎｇ Ｍａｃｈｉｎｅ Ｔｒａｎｓｌａｔｉｏｎ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ"，Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ Ｌｉｎｇｕｉｓｔｉｃｓ（ＣＯＬＩＮＧ），２００４，ｐ．４９４−５００ 飯田龍，小林のぞみ，乾健太郎，松本裕治，立石健二，福島俊一，「意見抽出を目的とした機械学習による属性−評価値対同定」，情報処理学会，研究報告ＮＬ１６５−４，２００５年，ｐ．２１−２８ 土田正明，水口弘紀，久寿居大，「対象−属性−評価の３項関係同定による評判情報抽出」，言語処理学会，第１３回年次大会発表論文集，２００７年，ｐ．４１２−４１５ 小谷通隆，柴田知秀，中田貴之，黒橋禎夫，「日本語Ｔｅｘｔｕａｌ Ｅｎｔａｉｌｍｅｎｔのデータ構築と自動獲得した類義表現に基づく推論関係の認識」，言語処理学会，第１４回年次大会発表論文集，２００８年，ｐ．１１４０−１１４３ 小谷通隆、柴田知秀、黒橋禎夫、「言い換え表現の述語項構造への正規化とテキスト含意関係認識での利用」，言語処理学会，第１５回年次大会発表論文集，２００９年，ｐ．２６０−２６３

従来の評判分析装置では、評価表現に注目し、分析対象に関わらず「価格が安い」なら「好評」、「価格が高い」なら「不評」という評価を記述した辞書やそのように判定する評価分類器を用いて評価を判定し分析を行っていた。

しかしながら、例えば、映画についての評判を分析する際、「脚本にストーリ性がある」といった映画分野特有の評価表現を評価対象記事から検出したい場合には、評価表現辞書に登録するか、映画についての評価表現コーパスを作成し機械学習手法により評価分類器を作成するなどの方法を採る必要がある。

また、各分野や話題毎に評価表現は多様で大量に存在し、単純にそれらすべての評価表現を評価表現辞書に登録し、それらと入力分析対象記事との照合を行うことは、処理に時間がかかる。逆に、分野に特化しない一般的な評価表現だけしか評判分析装置が認識できないと、特定の分野の評判分析を行う際、ユーザが必ず評判分析装置に分析してほしい対象の評判分析が行われない可能性が高くなる。

本発明は分析対象が所属するカテゴリと概念的に合致するカテゴリの評判を示す仮説のみを前記対象の評判分析に供することで評判分析の精度及び計算処理速度の向上を図る。

本発明の評判分析装置の態様としては、分析対象キーワード及び分析対象所属カテゴリに基づき分析対象記事の評判を分析する評判分析装置であって、分析対象が所属するカテゴリが概念的な上下関係に基づく木構造の階層の各層に配されこの各層のカテゴリに評判情報を示す仮説がその評価情報を伴って付与されてなる仮説群を予め格納した階層型仮説オントロジと、入力された分析対象所属カテゴリに合致したカテゴリ及びこれに付属した仮説並びに評価情報を前記階層型仮説オントロジから抽出する評判仮説作成手段と、前記抽出されたカテゴリ及びこれに付属した仮説並びに評価情報を格納する仮説テーブルと、入力された分析対象記事に対し、前記仮説テーブルに格納された仮説が含意しているか否かの判定を行い、前記含意していると判定された仮説とこの仮説に付与された評価情報を前記仮説テーブルから引き出し、この引き出した仮説及び評価情報に基づく評価分析結果に前記入力された分析対象キーワードに付したものを評判分析結果として出力する認識手段とを備える。

本発明の評判分析方法の態様としては、分析対象キーワード及び分析対象所属カテゴリに基づき分析対象記事の評判を分析する評判分析方法であって、評判仮説作成手段が、入力された分析対象所属カテゴリに合致したカテゴリ及びこれに付属した仮説並びに評価情報を、分析対象が所属するカテゴリが概念的な上下関係に基づく木構造の階層の各層に配されこの各層のカテゴリに評判を示す仮説がその評価情報を伴って付与されてなる仮説群を予め格納した階層型仮説オントロジから抽出し、この抽出した仮説をそのカテゴリと当該仮説の評価情報を伴わせて仮説テーブルに格納するステップと、認識手段が、入力された分析対象記事に対し、前記仮説テーブルに格納された仮説が含意しているか否かの判定を行い、前記含意していると判定された仮説とこの仮説に付与された評価情報を前記仮説テーブルから引き出し、この引き出した仮説及び評価情報に基づく評価分析結果に入力された分析対象キーワードに付したものを出力するステップを有する。

上記評判分析装置及び評判分析方法においては、前記評判仮説作成手段が前記入力された分析対象所属カテゴリに対して概念的に上位のカテゴリに適合した評判を示す仮説を前記階層型仮説オントロジに基づき作成するようにするとよい。各分野や話題毎に評価表現辞書を登録するコストを削減できる。

尚、本発明は上記評判分析装置を構成する各手段としてコンピュータを機能させる評判分析プログラムの態様とすることもできる。

以上の発明によれば、評判分析の精度が高まると共に評判分析の計算量が削減し計算処理速度が向上する。また、評判分析装置が一般的な評価表現しか分析できない場合でも、特定分野の分析において必ず分析して欲しい対象の評価分析を行うことができる。

発明の実施形態１に係る評判分析装置の構成を示したブロック図。 実施形態１に係る評判分析の過程を説明したフローチャート図。 発明の実施形態２に係る評判分析装置の構成を示したブロック図。 実施形態２に係る評判分析の過程を説明したフローチャート図。 階層型仮説オントロジにおけるオントロジ階層の一例を示した構成図。 階層型仮説オントロジにおける各カテゴリに付与される仮説とその評価情報の一例を示した図。 仮説テーブルの一例を示した図。 記事テーブルの記事番号１に対応した記事の一例を示した図。 評判分析結果の一例を示した図。

以下、本発明の実施の形態について図面を参照しながら説明する。

（実施形態１）
図１に示された発明の実施形態１に係る評判分析装置１は、分析対象キーワードと分析対象所属カテゴリとに基づく分析対象記事の評判の分析にあたり、分析対象所属カテゴリと概念的に合致するカテゴリの評判を示す仮説のみを評判分析に供することで、評判分析の精度及び計算処理速度を向上させる。

評判分析装置１は、ハードウェアリソース（ＣＰＵ、メモリ（ＲＡＭ）、ハードディスクドライブ装置、入出力デバイス等）とソフトウェアリソース（ＯＳ、アプリケーション等）との協働の結果、階層型仮説オントロジ２と評判仮説作成部３と仮説テーブル４と記事含意認識部５とを実装する。

階層型仮説オントロジ２は分析対象が所属するカテゴリが概念的な上下関係に基づく木構造の階層の各層に配されこの各層のカテゴリに評判情報を示す仮説がその評価情報を伴って付与されてなる仮説群を予め格納している。

階層型仮説オントロジ２の階層としては図５に例示した階層２１が挙げられる。階層２１は概念的な上下関係に基づき配置される第１〜３ノードからなる。第１ノードには最上位概念のカテゴリとして「全体」が配置されている。第２ノードには第１ノードのカテゴリよりも概念的に下位のカテゴリとして例えば「観光地」「電化製品」が配置されている。第３ノードには第２ノードの各カテゴリよりも概念的に下位のカテゴリが配置されている。図５の事例では第３ノードのカテゴリ「動物園」「寺社」は第２ノードのカテゴリ「観光地」から派生したものとなっている。また、第３ノードのカテゴリ「携帯電話」「薄型テレビ」「デジカメ」は「電化製品」から派生したものとなっている。そして、各カテゴリには図６に例示した評判情報を示す仮説とその評価情報が付与されている。例えば、カテゴリ「全体」には「価格」の評判情報を示す仮説とその評価情報が付与されている。カテゴリ「観光地」には「アクセス」の評判情報を示す仮説とその評価情報が付与されている。カテゴリ「寺社」には「景観」の評判情報を示す仮説とその評価情報が付与されている。カテゴリ「電化製品」には「操作性」の評判情報を示す仮説とその評価情報が付与されている。カテゴリ「携帯電話」には「通話品質」の評判情報を示す仮説とその評価情報が付与されている。カテゴリ「薄型テレビ」には「画質」の評判情報を示す仮説とその評価情報が付与されている。カテゴリ「デジカメ」には「撮像機能」の評判情報を示す仮説とその評価情報が付与されている。階層型仮説オントロジ２は周知の記憶手段に保存される。

評判仮説作成部３はユーザから入力された分析対象所属カテゴリに合致したカテゴリ及びこれに付属した仮説並びに評価情報を階層型仮説オントロジ２から抽出する。

また、評判仮説作成部３は前記ユーザから入力された分析対象所属カテゴリに対して概念的に上位のカテゴリ及びこれに付属した仮説並びに評価情報を階層型仮説オントロジ２から抽出する機能も有する。

仮説テーブル４は評判仮説作成部３によって抽出したカテゴリ及びこれに付属した仮説並びに評価情報を格納する。仮説テーブル４は階層型仮説オントロジ２と同様に周知の記憶手段に更新可能に保存される。

記事含意認識部５は、前記ユーザから分析対象記事の入力を受けると、この入力された記事に対し、仮説テーブル４に格納された仮説が含意しているか否かの判定を行う。そして、前記含意していると判定すると、当該仮説とこの仮説に付与された評価情報を仮説テーブル４から引き出し、この引き出した仮説及び評価情報に基づく評価分析結果にユーザから入力された分析対象キーワードを付したものを評判分析結果として出力する。前記含意の有無の判定手法としては例えば非特許文献４，５に開示された認識技術を適用すればよい。

前記分析対象キーワード、分析対象所属カテゴリ及び分析対象記事は自然言語の形態で評判分析装置１に入力される。入力手段としては、ユーザによって操作されるキーボード、インターネット等のネットワークを介して評判分析装置１と接続可能なユーザの端末、または評判分析装置１とユーザの端末とを中継するネットワークサーバ等が挙げられる。

図２を参照しながら評判分析装置１による評判分析のステップＳ１０１〜Ｓ１０３について説明する。

Ｓ１０１：評判分析装置１はユーザから自然言語で表現された分析対象キーワード、分析対象所属カテゴリ及び分析対象記事の入力を受ける。

例えば、分析対象キーワードとして「Ａ寺」が、分析対象所属カテゴリとして「寺社」が、分析対象記事として図８に記載の「昨日Ａ寺に行きました。Ａ寺は駅からのアクセスはよかったです。紅葉もきれいでした。」が入力される。

Ｓ１０２：評判仮説作成部３は前記入力された分析対象所属カテゴリに合致したカテゴリ及び当該分析対象所属カテゴリに対して概念的に上位のカテゴリ並びにこれらの各カテゴリに付属した仮説と評価情報を階層型仮説オントロジ２から抽出する。そして、この抽出した各カテゴリとこれに付属した仮説並びに評価情報を仮説テーブル４に格納する。

例えば、Ｓ１０１のステップで入力された分析対象所属カテゴリが「寺社」であるので、このカテゴリと合致する第３ノードのカテゴリ「寺社」とこれよりも概念的に上位の第２ノードのカテゴリ「観光地」及び第１ノードのカテゴリ「全体」並びにこれらの各カテゴリに付属した仮説と評価情報が階層型仮説オントロジ２から抽出される。そして、この抽出された各カテゴリ、仮説、評価情報を格納した図７に例示の仮説テーブル４が記憶手段に保存される。仮説テーブル４はカテゴリ列が「寺社」「観光地」「全体」のみとなっており、各カテゴリに仮説とその評価情報が付与された態様となっている。

Ｓ１０３：記事含意認識部５は、Ｓ１０１で入力された分析対象記事に対し、仮説テーブル４に格納された仮説が含意しているか否かの判定を行う。含意していると判定すると、当該含意していると判定された仮説とこの仮説に付与された評価情報を仮説テーブル４から引き出し、この引き出した仮説及び評価情報に基づく評判分析結果にＳ１０１で入力された分析対象キーワードを付したものを出力する。評判分析結果はディスプレイ等の表示手段またはネットワークを介してユーザの端末に出力表示される。

例えば、入力された分析対象記事「昨日Ａ寺に行きました。Ａ寺は駅からのアクセスはよかったです。紅葉もきれいでした。」には仮説テーブル４に格納された仮説「アクセスがよい」「紅葉がきれい」が含意していると判定される。そして、図９に例示したように、仮説「アクセスがよい」「紅葉がきれい」に付与された評価情報「好評」に基づく評価分析結果にＳ１０１で入力された分析対象キーワード「Ａ寺」が付されたものが出力される。

以上のように評判分析装置１は、階層型仮説オントロジ２を用い、このオントロジにおける分析対象所属カテゴリと合致するカテゴリ及びその概念的に上位のノードに所属する仮説のみを評判分析に供している。したがって、新しい分野や話題のように評価情報が付与されていない（存在しない）カテゴリがあっても、上位階層のカテゴリに付与されている評価情報を利用することができるので、各分野や話題毎に評価表現辞書を登録するコストを削減することができる。

（実施形態２）
図３の発明の実施形態２に係る評判分析装置１０はユーザから入力された分析対象キーワードを検索クエリとしてネットワークを介して外部記事データベース１００から検索して取得した記事を分析対象記事として記事含意認識部５に係る評価分析に供している。分析対象キーワードに基づく外部から取得した分析対象記事を利用することで、より客観性に優れた分析対象の評価分析が行える。

評判分析装置１０は検索部１０１と記事テーブル１０２を備えたこと以外は第一の実施形態に係る評判分析装置１と同じ構成となっている。

検索部１０１はユーザから入力された分析対象キーワードを検索クエリとして外部記事データベース１００から検索して取得した記事を記事テーブル１０２に格納する。尚、検索部１０１に係る検索技術は周知の検索エンジンに係る検索手法を適用すればよい。

外部記事データベース１００としてはＷｏｒｌｄ Ｗｉｄｅ Ｗｅｂで公開されている記事を格納したデータベースやこのＷｅｂ情報以外の評価対象としたい電子テキスト群等が例示される。

記事テーブル１０２は仮説テーブル４、階層型仮説オントロジ２と同様に周知の記憶手段に更新可能に保存される。

本実施形態において、記事含意認識部５は、前記ユーザから分析対象キーワードの入力を受けると、記事テーブル１０２から前記分析対象キーワードに対応した記事を引き出し、この記事に対し、仮説テーブル４に格納された仮説が含意しているか否かの判定を行う。

図４を参照しながら評判分析装置１０による評判分析のステップＳ２０１〜Ｓ２０３について説明する。

Ｓ２０１：評判分析装置１０の検索部１０１はユーザより入力された自然言語で記述された分析対象キーワードの入力を受け付ける。

Ｓ２０２：検索部１０１はＳ２０１で受け付けた分析対象キーワードを検索クエリとして外部記事データース１００を検索して取得した記事を記事テーブル１０２に格納する。

例えば、ユーザから入力された分析対象キーワードがある寺の名前「Ａ寺」であった場合、図８に示した記事「昨日Ａ寺に行きました。Ａ寺は駅からのアクセスはよかったです。紅葉もきれいでした。」が検索によって取得されると、この記事が記事テーブル１０２の記事番号１のセルに格納される。

Ｓ２０３：評判仮説作成部３はユーザからの分析対象所属カテゴリの入力を受け付け、階層型仮説オントロジ２における当該分析対象所属カテゴリと合致するカテゴリ及びその概念的に上位のノードに所属する仮説のみを仮説テーブル４に格納する。

例えば、階層型仮説オントロジ２の階層が図５に示された階層２１で構成されており、各カテゴリに所属する仮説と評価が図６に開示されたものであるとする。ここで、ユーザから入力された分析対象所属カテゴリが「寺社」だったとする。階層型仮説オントロジ２における分析対象所属カテゴリと合致するカテゴリは「寺社」であり、上位概念のノードは「観光地」と「全体」となっている。評判仮説作成部３は、階層型仮説オントロジ２から図６に示したカテゴリ列が「寺社」「観光地」「全体」である仮説とその評価情報のみを抽出して仮説テーブル４に格納する。仮説テーブル４は図７に例示の各カテゴリ、仮説、評価情報を格納した態様で記憶手段に保存される。

Ｓ２０４：記事含意認識部５は、前記ユーザから分析対象キーワードの入力を受けると、記事テーブル１０２に格納された当該キーワードに対応した記事の内容を含意する仮説テーブル４に格納された仮説を認識し、この認識した仮説とこれに付与された評価情報に基づく評判分析結果を分析対象キーワードと共に出力する。

具体的には、仮説テーブル４に格納された仮説群から記事テーブル１０２に格納された前記分析対象キーワード「Ａ寺」に対応した記事に含まれている仮説とこの仮説に付与された評価情報を抽出する。すなわち、記事含意認識部５は、記事テーブル１０２から引き出した分析対象キーワード「Ａ寺」に対応した記事に対し、仮説テーブル４に格納された仮説が含意しているか否かの判定を行う。含意していると判定すると、当該含意していると判定された仮説とこの仮説に付与された評価情報を仮説テーブル４から引き出し、この引き出した仮説及び評価情報に基づく評判分析結果にＳ２０１で入力された分析対象キーワード「Ａ寺」を付したものを出力する。例えば、仮説テーブル４が図７に示された内容となっており、記事テーブル１０２に格納された記事が図８に示された内容となっている場合、図９に例示した評判分析結果が出力される。

以上説明した実施形態１，２に係る評判分析装置１，１０は、階層型仮説オントロジ２におけるカテゴリに所属する情報は仮説とその評価情報のみであるが、評価軸などの他の評価情報を付加してもよい。そして、この評価軸などの他の評価情報に基づき整理された評判分析結果を出力するようにするとよい。これにより、カテゴリ固有の特徴的な評価に基づく評判分析が行える。評価軸としてはカテゴリに特有な評価情報を示すものが挙げられる。例えば、カテゴリ「携帯電話」の評価軸としては、「デザイン性」「バッテリ駆動時間」「ボタン操作性」「携帯性」「文字変換能」等が例示される。カテゴリ「液晶テレビ」の評価軸としては、「デザイン性」「サイズ」「機能性」「応答性能」「音質」等が例示される。評価軸に基づき整理された評判分析結果の態様としては例えば前記複数の評価軸によって構成された多軸評価情報が挙げられる。多軸評価情報の態様としては、レーダーチャート、棒グラフ等が例示される。

また、評判分析装置１，１０は、評判分析に限らず、仮説および階層型仮説オントロジ２を目的に応じたものに変えることで、一般の情報分析についても計算量を削減し、処理速度を向上させ、情報分析を行う情報分析装置を構成することも可能である。

尚、本発明はコンピュータとプログラムによっても実現できる。すなわち、本発明は上述の実施形態に係る評判分析装置１，１０を構成する各機能部２〜５，１０１，１０２としてコンピュータを機能させる評判分析プログラムの態様とすることができる。このプログラムは周知の記録媒体に記録して提供またはネットワークを介して提供できる。そして、このプログラムをコンピュータ読取り可能な周知の記録媒体または通信回線によってコンピュータにインストールすることで、当該コンピュータによって本発明に係る評判分析装置１，１０の実現が可能となる。オントロジ２、テーブル４，１０２の記憶手段としてはハードディスク装置やファイルサーバ等に例示される記憶手段によって実現できる。

１，１０…評判分析装置
２…階層型仮説オントロジ
３…評判仮説作成部（評判仮説作成手段）
４…仮説テーブル
５…記事含意認識部（認識手段）
１００…外部記事データベース（記事データベース）
１０１…検索部（検索手段）
１０２…記事テーブル

Claims (8)

1. 分析対象キーワード及び分析対象所属カテゴリに基づき分析対象記事の評判を分析する評判分析装置であって、
   分析対象が所属するカテゴリが概念的な上下関係に基づく木構造の階層の各層に配されこの各層のカテゴリに評判情報を示す仮説がその評価情報を伴って付与されてなる仮説群を予め格納した階層型仮説オントロジと、
   入力された分析対象所属カテゴリに合致したカテゴリ及びこれに付属した仮説並びに評価情報を前記階層型仮説オントロジから抽出する評判仮説作成手段と、
   前記抽出されたカテゴリ及びこれに付属した仮説並びに評価情報を格納する仮説テーブルと、
   入力された分析対象記事に対し、前記仮説テーブルに格納された仮説が含意しているか否かの判定を行い、前記含意していると判定された仮説とこの仮説に付与された評価情報を前記仮説テーブルから引き出し、この引き出した仮説及び評価情報に基づく評価分析結果に入力された分析対象キーワードを付したものを評判分析結果として出力する認識手段と
   を備えたこと
   を特徴とする評判分析装置。
2. 前記評判仮説作成手段は前記入力された分析対象所属カテゴリに対して概念的に上位のカテゴリに適合した評判を示す仮説を前記階層型仮説オントロジに基づき作成すること
   を特徴とする請求項１に記載の評判分析装置。
3. 前記分析対象キーワードを検索クエリとして外部の記事データベースから検索して取得した記事を記事テーブルに格納する検索手段をさらに備え、
   前記認識手段は前記記事テーブルから引き出した前記分析対象キーワードに対応した記事を分析対象記事として前記判定を行うこと
   を特徴とする請求項１または２に記載の評判分析装置。
4. 前記階層型仮説オントロジに格納された仮説にはそのカテゴリに特有な評価情報を示す評価軸がさらに付与されたこと
   を特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の評判分析装置。
5. 分析対象キーワード及び分析対象所属カテゴリに基づき分析対象記事の評判を分析する評判分析方法であって、
   評判仮説作成手段が、入力された分析対象所属カテゴリに合致したカテゴリ及びこれに付属した仮説並びに評価情報を、分析対象が所属するカテゴリが概念的な上下関係に基づく木構造の階層の各層に配されこの各層のカテゴリに評判を示す仮説がその評価情報を伴って付与されてなる仮説群を予め格納した階層型仮説オントロジから抽出し、この抽出した仮説をそのカテゴリと当該仮説の評価情報を伴わせて仮説テーブルに格納するステップと、
   認識手段が、入力された分析対象記事に対し、前記仮説テーブルに格納された仮説が含意しているか否かの判定を行い、前記含意していると判定された仮説とこの仮説に付与された評価情報を前記仮説テーブルから引き出し、この引き出した仮説及び評価情報に基づく評価分析結果に入力された分析対象キーワードを付したものを出力するステップと
   を有すること
   を特徴とする評判分析方法。
6. 前記評判仮説作成手段が前記入力された分析対象所属カテゴリに対して概念的に上位のカテゴリに適合した評判情報を示す仮説を前記階層型仮説オントロジに基づき作成するステップを
   さらに有すること
   を特徴とする請求項５に記載の評判分析方法。
7. 検索手段が前記入力された分析対象キーワードを検索クエリとして外部の記事データベースから検索して取得した記事を記事テーブルに格納するステップと、
   前記認識手段が前記記事テーブルから引き出した前記分析対象キーワードに対応した記事を分析対象記事として前記判定を行うステップと
   をさらに有すること
   を特徴とする請求項５または６に記載の評判分析方法。
8. 請求項１から４のいずれか１項に記載の評判分析装置を構成する各手段としてコンピュータを機能させることを特徴とする評判分析プログラム。

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