JP3988622B2 - 意見抽出装置、意見抽出プログラム - Google Patents

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、入力テキスト中から意見表明箇所を検出する意見抽出装置、意見抽出方法、意見抽出プログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
マーケット分析のために、設問ごとに用意された選択肢から選ぶタイプのアンケート調査は、集計が容易で、傾向の把握や設問間の関係をクロス分析することも可能である。しかし、あらかじめ用意した視点からの分析にとどまり、深く掘り下げていくのには限界がある。これを補うのには自由記述テキストの形で意見を集めることが有効である。自由記述テキスト形式の意見は、選択肢タイプのアンケートに併設することで集めることが可能であるが、昨今、それ以外にも、インターネット上の電子掲示板、個人のホームページ、レビューサイト、あるいは、メーリングリストでやり取りされる電子メールなど、様々な情報源から集めることが可能になってきている。
【０００３】
しかし、このような多様な情報源から意見を集める場合、必ずしも何らかの対象物に関する意見のみが書かれているわけではない。すなわち、意見を表明した文とそうでない文とか混在している、という問題がある。そこで、テキスト中から意見表明箇所のみを自動検出する技術が必要になる。さらに、抽出した箇所が肯定意見を示しているのか、否定意見を示しているのか、といった評価の判定までも自動的に行なえる技術が望まれる。
【０００４】
そこで、そのような意見表明箇所の自動抽出法に関わる従来技術として、対象物を示す表記と、「良い」「悪い」などの評価を示す表記のペアの形で意見を抽出する技術がある（例えば、特許文献１、特許文献２、特許文献３、非特許文献１、非特許文献２、非特許文献３、非特許文献４及び非特許文献５）。
【０００５】
例えば「モバイルギアが大好きだ」という意見表明文の例において、「モバイルギア」は対象物を示す表記で、「大好き」は評価を示す表記である。
【０００６】
従来技術においては、上記例では、対象物を示す表記は、ユーザによりシステムに入力され、評価を示す表記はシステムの側にあらかじめ辞書としてもっている。辞書に登録しておく評価を示す表記の各々には、肯定または否定または中立という評価の種別を付与しておき、それを用いて意見表明文が、肯定または否定または中立のいずれの評価を示しているかを判別している。
【０００７】
【特許文献１】
特開２００２−０９１９８１号公報
【特許文献２】
特開２００２−０９２００４号公報
【特許文献３】
特開２００２−１７５３３０号公報
【非特許文献１】
立石健二・石黒義英・福島俊一、「インターネットからの評判情報検索」、情報処理学会第６２回全国大会論文集、４Ｗ−５、２００１年
【非特許文献２】
立石健二・石黒義英・福島俊一、「評判情報検索システムの試作と評価」、情報処理学会第６３回全国大会論文集、２Ｖ−１、２００１年
【非特許文献３】
立石健二・森永聡・山西健司・福島俊一、「Ｗｅｂ上の意見分析−情報抽出とテキストマイニングの融合−」、情報処理学会第６４回全国大会論文集、２Ｘ−４、２００２年
【非特許文献４】
立石健二・福島俊一、「意見分析システムにおける意見抽出方式の検討と評価」、第１回情報科学技術フォーラム論文集、Ｄ−１、２００２年
【非特許文献５】
立石健二・石黒義英・福島俊一、「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、自然言語処理１４４−１１、２００１年
【非特許文献６】
森永聡・山西健司・立石健二・福島俊一、「Mining Product Reputations on the Web」、The Eighth ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining、２００２年
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
上で述べた従来技術の第１の問題点は、肯定または否定または中立という評価の判定精度に限界があることである。
【０００９】
従来技術では、評価を示す表記にあらかじめ肯定または否定または中立という評価の種別を付与しておく。図１４は、従来の意見抽出装置で用いられる辞書の一例である。この辞書には、評価を示す表記１００が登録され、評価を示す表記１００の各々に肯定または否定または中立という評価の種別２００が付与されている。
【００１０】
このとき、図１４に登録されている評価を示す表記の例でいえば、「良い」が肯定、「悪い」が否定というのは、ほぼ常に成立する評価だと思われるが、「高い」が肯定、「低い」が否定というのは、必ずしもいつも成立するとはいえない。例えば、「高い」について考えると、「性能が高い」ならば肯定だが、「価格が高い」ならば否定の評価であると考えられる。つまり、単純に評価を表す表記そのものだけから評価が肯定であるか、否定であるか、中立であるかが決定できないケースがしばしば起こる。
【００１１】
従来技術では、このようなケースにおいても、単純に評価を表す表記そのものだけから肯定であるか、否定であるか、中立であるかの評価を決定しているために、誤りを生むことになり、その判定精度に限界が生じていた。
【００１２】
従来技術の第２の問題点は、意見の評価（肯定／否定／中立）を判定したとしても、その根拠までを正確に捉えることができないことである。例えば「モバイルギアが大好き」という肯定意見が得られたときに、モバイルギアの何がどのような性質をもつことが肯定意見の根拠になっているのかを把握できない。「価格が安い」ことが肯定意見の根拠になったのか、「性能が高い」とか、「キーボードが打ちやすい」とかが肯定意見の根拠になったのか、という点まで自動抽出することができない。マーケット分析を行うためには、このような根拠までを把握することが非常に重要になる。
【００１３】
例えば、特許文献２に記載の技術のように、意見を評価の着眼点（例えば、対象物の性能や価格など）で分類することを行なっているものもある。しかし、その着眼点で対象物がどういう性質をもつのかという根拠まで抽出することはできなかった。
【００１４】
以上のような従来の課題を解決するためには、意見というものを、単純に対象物を示す表記と評価を示す表記とのペアでとらえるのではなく、意見の構造をより精密にモデル化して扱うことが必要であった。
【００１５】
そこで、本発明の目的は、意見の構造の精密なモデルに基づき、肯定または否定または中立という意見の評価の判定に高い精度が得られ、かつ、意見の評価の根拠となる対象物の性質までを抽出可能にする意見抽出装置、意見抽出方法、意見抽出プログラムを提供することである。
【００１６】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成する第１の発明は、入力テキスト中から意見表明箇所を検出する意見抽出装置であって、対象物を示し得る第１の表記の集合と、前記対象物に関する評価の着眼点を示し得る第２の表記の集合と、前記着眼点に関する前記対象物の性質を示し得る第３の表記の集合と、前記対象物に関する肯定または否定または中立の評価を示し得る第４の表記の集合と、対象物、対象物に関する評価の着眼点、着眼点に関する対象物の性質及び対象物に関する肯定又は否定又は中立の評価の組合せである意見の構成パタンとが登録された意見要素記憶手段と、
前記入力テキストから、前記意見要素記憶手段に登録された前記第１から第４の表記に対応する文字列を照合する意見要素照合手段と、
前記意見要素照合手段の結果に基づいて、前記入力テキスト中から意見を表明した部分テキストを、前記文字列と照合された前記第１から第４の表記の組合せが、前記意見の構成パタンのいずれかに該当するか否かを判断し、該当する場合には、前記文字列に、照合された第１から第４の表記に対応する、対象物、対象物に関する評価の着眼点、着眼点に関する対象物の性質又は対象物に関する肯定若しくは否定若しくは中立の評価の種別を付与することにより、前記第１から第４の表記を区別した状態で検出する意見表明箇所検出手段とを備えることを特徴とする。
【００１７】
上記目的を達成する第２の発明は、情報処理装置に入力テキスト中から意見表明箇所
を検出させる処理を行なわせる意見抽出プログラムであって、
前記意見抽出プログラムは前記情報処理装置に、
メモリに登録された、対象物を示し得る第１の表記の集合、前記対象物に関する評価の着眼点を示し得る第２の表記の集合、前記着眼点に関する前記対象物の性質を示し得る第３の表記の集合、及び前記対象物に関する肯定または否定または中立の評価を示し得る第４の表記の集合、対象物、対象物に関する評価の着眼点、着眼点に関する対象物の性質及び対象物に関する肯定又は否定又は中立の評価の組合せである前記意見の構成パタンに基づいて、前記入力テキストから前記第１から第４の表記に対応する文字列を照合する意見要素照合処理と、
前記意見要素照合処理の結果に基づいて、前記入力テキスト中から意見を表明した部分テキストを、前記文字列と照合された前記第１から第４の表記の組合せが前記意見の構成パタンのいずれかに該当するか否かを判断し、該当する場合には、前記文字列に、照合された第１から第４の表記に対応する、対象物、対象物に関する評価の着眼点、着眼点に関する対象物の性質又は対象物に関する肯定若しくは否定若しくは中立の評価の種別を付与することにより、前記第１から第４の表記を区別した状態で検出する意見表明箇所検出処理とを実行させることを特徴とする。

【００６０】
【発明の実施の形態】
本発明の第１の実施の形態について、図面を参照して説明する。
【００６１】
図１は第１の実施の形態の構成を示すブロック図である。
【００６２】
図１中、１はテキスト入力手段である。このテキスト入力手段１は、意見抽出処理の対象となるテキストを入力する為の手段であり、例えば、キーボード、ＯＣＲ、ペン入力、音声認識装置や、ネットワーク上に置かれたテキストファイルを読み込み手段等であり、テキストを入力することができるものであれば良い。
【００６３】
２はテキストバッファであり、テキスト入力手段１によって入力されたテキストが記録される。
【００６４】
３は意見要素記憶手段である。この意見要素記憶手段３は、対象物を示し得る第１の表記の集合と、対象物に関する評価の着眼点を示し得る第２の表記の集合と、着眼点に関する前記対象物の性質を示し得る第３の表記の集合と、対象物に関する肯定または否定または中立の評価を示し得る第４の表記の集合とが記憶されている。
【００６５】
図２は、意見要素記憶手段３に記憶されている内容の一例を示す図である。この意見要素記憶手段３は、図２に示される如く、第１の表記の記憶部３０、第２の表記の記憶部３１、第３の表記の記憶部３２、第４の表記の記憶部３３という４つのパートを備えている。従来の意見抽出装置では、第１の表記の記憶部３０と第４の表記の記憶部３３としか備えていないのに対して、本発明の意見要素記憶手段３は、第２の表記の記憶部３１と第３の表記の記憶部３２とも備え、４つのパートから成ることが特徴である。
【００６６】
また、第２の表記の記憶部３１、第３の表記の記憶部３２、第４の表記の記憶部３３の３つは、辞書的な意味合いであらかじめ作成して登録しておくものであるのに対し、第１の表記の記憶部３０は、ユーザが選んだ対象物をその都度セットするような形になる。
【００６７】
更に、第２の表記の記憶部３１及び第３の表記の記憶部３２は、情報処理、食品といった分野毎に、その分野に適切な表記を記憶しておき、ユーザが選んだ対象物（第1の表記）が属する分野を選ぶようにすることで、意見要素を判別する際の精度を向上させることができる。ただし、第２の表記の記憶部３１及び第３の表記の記憶部３２は、上記のように分野別に分けて構成することは必須ではない。
【００６８】
図２では各記録部の一例として、情報処理分野において、第２の表記の記憶部３１には液晶、キーボード、性能、価格、デザイン‥が登録されており、第３の表記の記憶部３２ではきれい、高い、低い…が登録されている。また、食品分野において、第２の表記の記憶部３１には味、香り、安全性‥が登録されており、第３の表記の記憶部３２ではきれい、美味しい、不味い…が登録されている。
【００６９】
４は意見要素照合手段である。この意見要素照合手段４は、入力テキストと意見要素記憶手段３に登録された表記の集合とを照合する。そして、テキストバッファ２から出力される入力テキスト中のどこに上記の４種類の表記が出現したかを、照合結果バッファ５に記録する。
【００７０】
６は意見表明箇所検出手段である。この意見表明箇所検出手段６は、照合結果バッファ５から出力される意見要素照合手段４の結果に基づいて、入力テキスト中から意見を表明した部分テキストを検出する。ここで部分テキストとは、例えば、文の単位を意味し、句や段落などを単位とするようなバリエーションも含む。意見表明箇所検出手段６で検出された部分テキストは、検出結果バッファ７に出力され、検出結果バッファ７で記録される。
【００７１】
意見表明箇所検出手段６の検出方法であるが、前述のように、本発明では、意見を、（ａ）対象物、（ｂ）対象物に関する評価の着眼点、（ｃ）着眼点に関する対象物の性質、（ｄ）対象物に関する肯定または否定または中立の評価、という４要素で構成されるものとして扱う。そこで、意見要素記憶手段３は、これら４つの要素が取り得る構成パタンが登録されている。
【００７２】
図３は、これら４種類の要素に基づく意見の構成パタンを記述したものである。意見の構成パタンは、図３に示す［Ａ］［Ｂ］［Ｃ］［Ｄ］［Ｅ］［Ｆ］の６通りがある。
【００７３】
構成パタン［Ａ］は、例えば、「このスパゲティの味が美味しいので大好きだ。」のように、（ａ対象物）＋（ｂ対象物に関する評価の着眼点）＋（ｃ着眼点に関する対象物の性質）＋（ｄ対象物に関する肯定または否定または中立の評価）の構成である。尚、図３では略記で、（ａ）＋（ｂ）＋（ｃ）＋（ｄ）としてある。
【００７４】
構成パタン［Ｂ］は、例えば、「このスパゲティの味は美味しい。」のように、（ａ対象物）＋（ｂ対象物に関する評価の着眼点）＋（ｃ着眼点に関する対象物の性質）の構成である。尚、図３では略記で、（ａ）＋（ｂ）＋（ｃ）としてある。
【００７５】
構成パタン［Ｃ］は、例えば、「このスパゲティの味が大好きだ。」のように、（ａ対象物）＋（ｂ対象物に関する評価の着眼点）＋（ｄ対象物に関する肯定または否定または中立の評価）の構成である。尚、図３では略記で、（ａ）＋（ｂ）＋（ｄ）としてある。
【００７６】
構成パタン［Ｄ］は、例えば、「このスパゲティは美味しいので大好きだ。」のように、（ａ対象物）＋（ｃ着眼点に関する対象物の性質）＋（ｄ対象物に関する肯定または否定または中立の評価）の構成である。尚、図３では略記で、（ａ）＋（ｃ）＋（ｄ）としてある。
【００７７】
構成パタン［Ｅ］は、例えば、「このスパゲティは美味しい。」のように、（ａ対象物）＋（ｃ着眼点に関する対象物の性質）の構成である。尚、図３では略記で、（ａ）＋（ｃ）としてある。
【００７８】
構成パタン［Ｆ］は、例えば、「このスパゲティが大好きだ。」のように、（ａ対象物）＋（ｄ対象物に関する肯定または否定または中立の評価）の構成である。尚、図３では略記で、（ａ）＋（ｄ）としてある。
【００７９】
意見表明箇所検出手段６は、この６通りの構成パタンにしたがって、意見表明箇所を抽出する。
【００８０】
次に、意見表明箇所の抽出の動作について説明する。
【００８１】
図４は、意見表明箇所検出手段６のフローチャートの例である。図４に示したフローチャートでは、次の手順で意見表明箇所を抽出する。
【００８２】
まず、ステップ１０１では、意見構成パタン［Ａ］に該当する部分テキスト（文）を検出する。すなわち、第１の表記（ａ）、第２の表記（ｂ）、第３の表記（ｃ）、第４の表記（ｄ）の４要素のすべてを含む部分テキストを検出する。
【００８３】
次にステップ１０２では、ステップ６０１で検出されなかった範囲のテキストから、意見構成パタン［Ｂ］［Ｃ］［Ｄ］に該当する部分テキスト（文）を検出する。すなわち、４要素のうち、第２の表記（ｂ）、第３の表記（ｃ）、第４の表記（ｄ）のいずれかが欠けた３要素を含む部分テキストを検出する。
【００８４】
最後にステップ１０３では、ステップ６０１と６０２で検出されなかった範囲のテキストから、意見構成パタン［Ｅ］［Ｆ］に該当する部分テキスト（文）を検出する。すなわち、４要素のうち、第３の表記（ｃ）又は第４の表記（ｄ）のいずれかと第２の表記（ｂ）が欠けた２要素を含む部分テキストを検出する。
【００８５】
次に、入力テキストの具体例を用いて、この第１の実施の形態に対応する実施例の動作を説明する。
【００８６】
図５にテキストバッファ２に書き込まれた入力テキストの例を示す。意見要素記憶手段３の内容は、図２に例示されたものを用い、第１の表記の記憶部３０に書き込まれている対象物は「スパゲッティ」とし、第２の表記の記憶部３１及び第３の表記の記憶部３２については、食品の分野を選択したものとする。
【００８７】
このとき、意見要素抽出手段４を実行すると、照合結果バッファ５には、図６のような結果が得られる。図６では、第１の表記（ａ）、第２の表記（ｂ）、第３の表記（ｃ）、第４の表記（ｄ）が、入力テキストのどの部分にマッチしたかが示されている。尚、図６では、入力テキスト中にマッチした箇所をマークする形式で示しているが、マッチした表記の一覧に該当する位置情報を付与する形式で表現するなど、照合結果バッファ５のデータ形式は、複数のバリエーションが考えられる。
【００８８】
この結果を用いて、意見表明箇所検出手段６が図４のようなフローチャートにしたがって意見表明箇所を検出する。
【００８９】
その結果は、図７のようになる。例とした入力テキストからは４件の意見表明箇所が検出された。図７の＃１は意見構成パタン［Ｅ］、＃２は意見構成パタン［Ａ］、＃３は意見構成パタン［Ｃ］、＃４は意見構成パタン［Ｄ］に該当する。
【００９０】
このように、意見を構成する４つの要素を区別して意見を抽出することによって、意見の内容をより正確に捉えることが可能になる。従来の意見抽出方式では、対象物の性質である要素（ｃ）と、対象物に対する評価を示す要素（ｄ）を区別せずに扱っていたが、これらを区別して把握することが可能になる。また、着眼点（ｂ）と性質（ｃ）も同時に抽出するため、評価の根拠も把握することが可能になる。
【００９１】
次に、本発明の第２の実施の形態について、図面を参照して説明する。
【００９２】
図８は、第２の実施の形態の構成を示すブロック図である。
【００９３】
テキスト入力手段１、テキストバッファ２、意見要素記憶手段３、意見要素照合手段４、照合結果バッファ５、意見表明箇所検出手段６、検出結果バッファ７という７つの構成要素は、第１の実施の形態と共通である。
【００９４】
第２の実施の形態では、新たに、着眼点推定手段８、性質推定手段９、評価推定手段１０、意見要素出力手段１１という４つの構成要素が追加されている。以下、これら４つの構成要素について説明する。
【００９５】
着眼点推定手段８は、意見表明箇所検出手段６によって検出された部分テキストに第２の表記が欠落していた場合に、第３の表記の示す性質（ｃ）から評価の着眼点（ｂ）を推定するルール［（ｃ）→（ｂ）］、または、第１の表記の示す対象物（ａ）と第３の表記の示す性質（ｃ）との組み合わせから評価の着眼点（ｂ）を推定するルール［（ａ）＋（ｃ）→（ｂ）］、または、第１の表記の示す対象物（ａ）と第４の表記の示す肯定または否定または中立の評価（ｄ）から評価の着眼点（ｂ）を推定するルール［（ａ）＋（ｄ）→（ｂ）］に基づいて、意見表明箇所検出手段６によって検出された部分テキストに対応する評価の着眼点を推定する。
【００９６】
図９は着眼点推定手段８で用いる着眼点推定ルールの一例である。尚、推定したものには、四角で囲っている。
【００９７】
上に述べたように、評価推定ルールは、次のような３通りが考えられる。
（ｃ）→（ｂ）型
（ａ）＋（ｃ）→（ｂ）型
（ａ）＋（ｄ）→（ｂ）型
例えば、（ｃ）→（ｂ）型のルールである「美味しい」→「味」は、「美味しい」という性質から着眼点が「味」であると推定する。性質が「薄い」のときは、多くの場合は着眼点が「厚さ」だと推定できるが、それだけでなく、着眼点が「味」の場合も考えられる。そこで、（ａ）＋（ｃ）→（ｂ）型のルールを用いて、対象物が何かに応じて、「本」＋「薄い」→「厚さ」、あるいは、「ビール」＋「薄い」→「味」というように推定する。一方、対象物によっては、多くの場合に着眼点が絞り込まれるものもあり、（ａ）＋（ｄ）→（ｂ）型のルールでは、対象物と評価から着眼点を推定する。尚、複数件のルールにマッチするケースでは、ルールの間の優先順を決めておく必要があるが、例えば、（ａ）＋（ｃ）→（ｂ）型、（ｃ）→（ｂ）型、（ａ）＋（ｄ）→（ｂ）型の順に優先して適用することが考えられる。
【００９８】
性質推定手段９は、意見表明箇所検出手段６によって検出された部分テキストに第３の表記が欠落していた場合に、第４の表記の示す肯定または否定または中立の評価（ｄ）から対象物の性質（ｃ）を推定するルール［（ｄ）→（ｃ）］、または、第２の表記の示す着眼点（ｂ）と第４の表記の示す肯定または否定または中立の評価（ｄ）との組み合わせから対象物の性質（ｃ）を推定するルール［（ｂ）＋（ｄ）→（ｃ）］、または、第１の表記の示す対象物（ａ）と第２の表記の示す着眼点（ｂ）と第４の表記の示す肯定または否定または中立の評価（ｄ）との組み合わせから対象物の性質（ｃ）を推定するルール［（ａ）＋（ｂ）＋（ｄ）→（ｃ）］に基づいて、意見表明箇所検出手段６によって検出された部分テキストに対応する対象物の性質を推定する。
【００９９】
図１０は性質推定手段９で用いる性質推定ルールの一例である。尚、推定したものには、四角で囲っている。
【０１００】
上に述べたように、評価推定ルールは、次のような３通りが考えられる。
（ｄ）→（ｃ）型
（ｂ）＋（ｄ）→（ｃ）型
（ａ）＋（ｂ）＋（ｄ）→（ｃ）型
例えば、（ｄ）→（ｃ）型のルールである「肯定」→「おもしろい」は、「肯定」の意見の場合に対象物の性質を「おもしろい」だと推定する。「肯定」の意見だということに加えて、評価の着眼点が「価格」であるとわかっている場合には、「価格」＋「肯定」→「安い」という（ｂ）＋（ｄ）→（ｃ）型のルールを用いる。
【０１０１】
「肯定」の意見で、着眼点が「性能」の場合には、「性能」＋「肯定」→「高い」というルールが適用できる。さらに、評価と着眼点に加えて、対象物が何かということもわかっていれば、（ａ）＋（ｂ）＋（ｄ）→（ｃ）型のルールを適用する。このように、より多くの要素数がマッチするルールを優先して適用する。
【０１０２】
評価推定手段１０は、意見表明箇所検出手段６によって検出された部分テキストに第４の表記が欠落していた場合に、第３の表記の示す性質（ｃ）から肯定または否定または中立の評価（ｄ）を推定するルール［（ｃ）→（ｄ）］、または、第２の表記の示す着眼点（ｂ）と第３の表記の示す性質（ｃ）との組み合わせから肯定または否定または中立の評価（ｄ）を推定するルール［（ｂ）＋（ｃ）→（ｄ）］、または、第１の表記の示す対象物（ａ）と第２の表記の示す着眼点（ｂ）と第３の表記の示す性質（ｃ）との組み合わせから肯定または否定または中立の評価を推定するルール［（ａ）＋（ｂ）＋（ｃ）→（ｄ）］に基づいて、意見表明箇所検出手段６によって検出された部分テキストに対応する肯定または否定または中立の評価を推定する。
【０１０３】
図１１は評価推定手段１０で用いる評価推定ルールの一例である。尚、推定したものには、四角で囲っている。
【０１０４】
上に述べたように、評価推定ルールは、次のような３通りが考えられる。
（ｃ）→（ｄ）型
（ｂ）＋（ｃ）→（ｄ）型
（ａ）＋（ｂ）＋（ｃ）→（ｄ）型
例えば、（ｃ）→（ｄ）型のルールである「きれい」→「肯定」は、「きれい」という対象物の性質から「肯定」の評価を推定する。対象物の性質が「高い」の場合には、それだけでは「肯定」なのか「否定」なのかを判定できず、「価格」＋「高い」→「否定」、「性能」＋「高い」→「肯定」のように、着眼点とセットにして判定することが必要になり、（ｂ）＋（ｃ）→（ｄ）型のルールを用いる。また、（ａ）＋（ｂ）＋（ｃ）→（ｄ）型のルールは、さらに、着眼点と性質とだけでは評価が決まらず対象物が何かという点も考慮して、評価を決定するケースである。尚、もし複数件のルールにマッチするケースでは、より要素数の多いルールを優先して適用すればよい。
【０１０５】
着眼点推定手段８、性質推定手段９、及び評価推定手段１０による推定結果は、検出結果バッファ７に追加記録される。
【０１０６】
意見要素出力手段１１は、各意見表明箇所に対応する（ａ）対象物、（ｂ）対象物に関する評価の着眼点、（ｃ）着眼点に関する対象物の性質、（ｄ）対象物に関する肯定または否定または中立の評価、という４項目を出力する。各意見表明箇所に応じて、これらの４要素のすべてが表記されていた場合もあれば、どれかが欠けている場合もある。要素が欠けていた場合については、評価推定手段１０、性質推定手段９、着眼点推定手段８によって推定ができるものは、その推定結果を出力する。尚、もともと文中に表記されていた要素か、それとも、推定されたものかを区別して表示・出力してもよい。それは、例えば、推定した要素については、推定したという意味を示すマークを付与するなどが考えられる。あるいは、推定の信頼度を示すスコアを併記するという方法もある。
【０１０７】
次に、入力テキストの具体例を用いて、この第２の実施の形態に対応する実施例の動作を説明する。
【０１０８】
本実施例は、意見表明箇所を検出するところまでは、第１の実施の形態に関する実施例と同様である。そこで、検出結果バッファ７に、図７の結果が得られたところからの続きを説明する。
【０１０９】
図７の結果では、４件の意見表明文が検出されている。この時点で、その各意見表明文における４つの意見要素の充足状態は次の通りである。
【０１１０】
＃１：要素（ｂ）と要素（ｄ）とが欠けている。
【０１１１】
＃２：４要素ともそろっており、欠けている要素はない。
【０１１２】
＃３：要素（ｃ）が欠けている。
【０１１３】
＃４：要素（ｂ）が欠けている。
【０１１４】
上記の欠けている要素が、評価推定手段１０、性質推定手段９、着眼点推定手段８によって推定される。この推定処理の手順は、意見表明文単位に欠落要素の推定を行い、それを各意見表明文に対して順に繰り返す方法と、欠落要素の種類ごとにすべての意見表明文に対する推定を行い、それを要素の種類だけ繰り返す方法が考えられるが、ここでは前者の手順で説明する。
【０１１５】
図７の意見表明文＃１「あのとき食べたスパゲッティは美味しかった。」については、着眼点（ｂ）と評価（ｄ）の要素が表記されていない。そこで、着眼点推定手段８は、「美味しい」という性質（ｃ）をもとに、（ｃ）→（ｂ）型の着眼点推定ルールを用いて、着眼点（ｂ）が「味」であると推定する。また、評価推定手段１０は、「美味しい」という性質（ｃ）をもとに、（ｃ）→（ｄ）型の評価推定ルールを用いて、評価（ｄ）が「肯定」であると推定する。
【０１１６】
意見表明文＃２は４要素とも備えているので、次に意見表明文＃３「あの店のスパゲッティの味は大嫌いだ。」については、性質（ｃ）の要素が表記されていない。そこで、性質推定手段９は、「味」という着眼点（ｂ）と「否定」（＝「大嫌い」）という評価（ｄ）をもとに、（ｂ）＋（ｄ）→（ｃ）型の性質推定ルールを用いて、性質（ｃ）が「不味い」であると推定する。
【０１１７】
意見表明文＃４「あのスパゲッティも美味しいので大好きだ。」については、着眼点（ｂ）の要素が表記されていない。そこで、＃１の場合と同様に、着眼点推定手段８は、「美味しい」という性質（ｃ）をもとに、（ｃ）→（ｂ）型の着眼点推定ルールを用いて、着眼点（ｂ）が「味」であると推定する。
【０１１８】
このような推定処理の結果として、検出結果バッファ７の内容は、図１２のようになる。最後に、意見要素出力手段１１が、図１２の内容を出力する。
【０１１９】
以上で説明したように、本実施例では、意見を構成する４つの要素のいずれかが欠けていた場合に、それを他の要素から推定することを可能にしている。これによって、意見の根拠の正確な推定が可能になる。また、肯定、否定、中立という評価を、複数の要素の組み合わせから判定する仕組みを用いているので、従来の方法に比べて、その判定精度を高めることが可能になる。
【０１２０】
尚、第１の実施の形態に対して、第２の実施の形態では、着眼点推定手段８、性質推定手段９、評価推定手段１０、意見要素出力手段１１という４つの構成要素を追加したが、これら４つの構成要素をすべて追加する形だけでなく、４つの構成要素の一部のみを追加する形もあり得る。その場合、一部の意見要素の推定ができなくなるが、それでも、従来に比べて意見の内容を正確に把握できるという効果は生じる。
【０１２１】
本発明の第３の実施の形態について、図面を参照して説明する。
【０１２２】
図１３は、第３の実施の形態の構成を示すブロック図である。
【０１２３】
本第３の実施の形態は、入力装置２０、データ処理装置２１、記憶装置２２、出力装置２５を備え、さらに、上述した第１および第２の実施の形態の意見抽出装置を実現するためのプログラムを記録した記録媒体２６を備える。この記録媒体２６は、磁気ディスク、半導体メモリ、ＣＤ−ＲＯＭ、その他の記録媒体であってよい。
【０１２４】
入力装置２０は、マウス、キーボード等、操作者からの指示を入力するための装置である。また、出力装置２５は、表示画面、プリンタなど、データ処理装置２１による処理結果を出力する装置である。
【０１２５】
意見抽出装置を実現するためのプログラムは、記録媒体２６からデータ処理装置２１に読み込まれ、データ処理装置２１の動作を制御し、記憶装置２２に入力メモリ２３とワークメモリ２４を生成する。
【０１２６】
データ処理装置２１は、意見抽出装置を実現するためのプログラムの制御により第１および第２の実施の形態におけるテキスト入力手段１、意見要素照合手段４、意見表明箇所検出手段６、また、第２の実施形態における着眼点推定手段８、性質推定手段９、評価推定手段１０などの処理と同一の処理を実行する。
【０１２７】
【発明の効果】
以上、本発明では、意見を、（ａ）対象物、（ｂ）対象物に関する評価の着眼点、（ｃ）着眼点に関する対象物の性質、（ｄ）対象物に関する肯定または否定または中立の評価、という４要素で構成されるものとして扱い、これら４要素に対応する表記を検出するように構成している。さらに、もし欠けているものがあれば他の要素から推定するように構成している。
【０１２８】
これによって、肯定または否定または中立という意見の評価の判定に、高い精度が得られるという優れた効果を有する。また、意見の評価の根拠となる対象物の性質までを抽出することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【図１】図１は本発明の意見抽出装置の第1の実施の形態の構成を示すブロック図である。
【図２】図２は意見要素記憶手段の内容の例を示す図である。
【図３】図３は意見構成パタンとその例を示す図である。
【図４】図４は意見表明箇所検出手段のフローチャートである。
【図５】図５はテキストバッファの内容の例を示す図である。
【図６】図６は照合結果バッファの内容の例を示す図である。
【図７】図７は検出結果バッファの内容の例を示す図である。
【図８】図８は本発明の意見抽出装置の第２の実施の形態の構成を示すブロック図である。
【図９】図９は着眼点推定ルールの例を示す図である。
【図１０】図１０は性質推定ルールの例を示す図である。
【図１１】図１１は評価推定ルールの例を示す図である。
【図１２】図１２は欠落要素の推定を行った後の検出結果バッファの内容の例を示す図である。
【図１３】図１３は本発明の意見抽出装置の第３の実施の形態の構成を示すブロック図である。
【図１４】図１４は従来の意見抽出装置で用いられる評価を示す表現の辞書の例を示す図である。
【符号の説明】
１ テキスト入力手段
２ テキストバッファ
３ 意見要素記憶手段
４ 意見要素照合手段
５ 照合結果バッファ
６ 意見表明箇所検出手段
７ 検出結果バッファ
２０ 入力装置
２１ データ処理装置
２２ 記憶装置
２３ 入力メモリ
２４ ワークメモリ
２５ 出力装置 ２６ 記録媒体 ３０ 第１の表記の記憶部
３１ 第２の表記の記憶部
３２ 第３の表記の記憶部
３３ 第４の表記の記憶部

Claims (2)

1. 入力テキスト中から意見表明箇所を検出する意見抽出装置であって、
   対象物を示し得る第１の表記の集合と、前記対象物に関する評価の着眼点を示し得る第２の表記の集合と、前記着眼点に関する前記対象物の性質を示し得る第３の表記の集合と、前記対象物に関する肯定または否定または中立の評価を示し得る第４の表記の集合と、対象物、対象物に関する評価の着眼点、着眼点に関する対象物の性質及び対象物に関する肯定又は否定又は中立の評価の組合せである意見の構成パタンとが登録された意見要素記憶手段と、
   前記入力テキストから、前記意見要素記憶手段に登録された前記第１から第４の表記に対応する文字列を照合する意見要素照合手段と、
   前記意見要素照合手段の結果に基づいて、前記入力テキスト中から意見を表明した部分テキストを、前記文字列と照合された前記第１から第４の表記の組合せが、前記意見の構成パタンのいずれかに該当するか否かを判断し、該当する場合には、前記文字列に、照合された第１から第４の表記に対応する、対象物、対象物に関する評価の着眼点、着眼点に関する対象物の性質又は対象物に関する肯定若しくは否定若しくは中立の評価の種別を付与することにより、前記第１から第４の表記を区別した状態で検出する意見表明箇所検出手段とを備えることを特徴とした意見抽出装置。
2. 情報処理装置に入力テキスト中から意見表明箇所を検出させる処理を行なわせる意見抽出プログラムであって、
   前記意見抽出プログラムは前記情報処理装置に、
   メモリに登録された、対象物を示し得る第１の表記の集合、前記対象物に関する評価の着眼点を示し得る第２の表記の集合、前記着眼点に関する前記対象物の性質を示し得る第３の表記の集合、及び前記対象物に関する肯定または否定または中立の評価を示し得る第４の表記の集合、対象物、対象物に関する評価の着眼点、着眼点に関する対象物の性質及び対象物に関する肯定又は否定又は中立の評価の組合せである前記意見の構成パタンに基づいて、前記入力テキストから前記第１から第４の表記に対応する文字列を照合する意見要素照合処理と、
   前記意見要素照合処理の結果に基づいて、前記入力テキスト中から意見を表明した部分テキストを、前記文字列と照合された前記第１から第４の表記の組合せが前記意見の構成パタンのいずれかに該当するか否かを判断し、該当する場合には、前記文字列に、照合された第１から第４の表記に対応する、対象物、対象物に関する評価の着眼点、着眼点に関する対象物の性質又は対象物に関する肯定若しくは否定若しくは中立の評価の種別を付与することにより、前記第１から第４の表記を区別した状態で検出する意見表明箇所検出処理とを実行させる為の意見抽出プログラム。

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