JP6384469B2 - 情報処理装置、情報処理システム、制御方法、及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、ＳＮＳ（Social Network Service）上における企業のブランドや製品に対する意見や評価を分析する情報処理装置及び制御方法に関する。

以前より、インターネット上の個人の発言を定期的に収集し、インターネット上でのブランド・製品に対する意見や評価に関する記述を抽出し、言語的・統計的に分析し、製品企画、マーケティング、需要予測、株価予測などに活用する様々な提案がなされていた。近年、スマートフォンの普及とＳＮＳの利用者数の増加に伴い、インターネット上での評判を把握することは企業にとってより重要になってきている。

特開２００８−２１７０６４号公報

特許文献１においては、文書データに記載された直接的な要望のほか潜在的な要望を抽出する要望抽出装置について提示されている。

一般に、文書データから評価（要望や不満）を抽出するには、文書データに対し形態素解析や構文解析などを行った解析結果から、予め評価表現として規定された単語（列）を検出することで実現されており、特許文献１においてもキーワードにより評価対象を指定するよう構成されている。

しかしながら、ブログのように比較的記述が長ければ、文章中に評価対象であるキーワードを含むことが期待できるが、ＳＮＳの投稿においては、文字数の制限やモバイル環境からの投稿など、より文章が短くなる要因が多くある。

このため、情報源として付与されるリンク（ＵＲＬ、Uniform Resource Locator）と一言程度の評価表現のみしか記述されない場合も多く、言語処理的な解析を行うだけでは評価対象を特定することができない場合がある。

そこで、本発明においては、文書解析によって評価分析を行うシステムにおいて、評価対象とする文書からでは、当該評価分析を行い難い文書であっても、妥当な評価分析を行うことを可能とする情報処理装置、情報処理システム、制御方法、及びプログラムを提供することを目的とする。

上記課題を解決するための第１の発明は、評価内容が含まれる文書を解析する情報処理装置であって、前記解析対象の文書に含まれるリンク先の文書を取得する文書取得手段と、前記文書取得手段によって取得した文書のリンク元の文書において評価表現を抽出する評価表現抽出手段と、前記文書取得手段によって取得したリンク先の文書から評価対象を抽出する評価対象抽出手段と、前記評価表現抽出手段によって抽出した評価表現と前記評価対象抽出手段によって抽出した評価対象とを用いて、前記解析対象の文書における評価対象に対する評価を出力する出力手段と、を備えたことを特徴とする。

上記課題を解決するための第２の発明は、評価内容が含まれる文書を解析する情報処理装置の制御方法であって、前記情報処理装置は、
前記解析対象の文書に含まれるリンク先の文書を取得する文書取得ステップと、前記文書取得ステップによって取得した文書のリンク元の文書において前記評価対象に対する評価表現を抽出する評価表現抽出ステップと、前記文書取得ステップによって取得したリンク先の文書から評価対象を抽出する評価対象抽出ステップと、前記評価表現抽出ステップによって抽出した評価表現と前記評価対象抽出ステップによって抽出した評価対象とを用いて、前記解析対象の文書における評価対象に対する評価を解析する評価解析ステップと、を実行することを特徴とする。

上記課題を解決するための第３の発明は、評価内容が含まれる文書を解析する情報処理装置で読み取り実行可能なプログラムあって、前記情報処理装置を、前記解析対象の文書に含まれるリンク先の文書を取得する文書取得手段と、前記文書取得手段によって取得した文書のリンク元の文書において前記評価対象に対する評価表現を抽出する評価表現抽出手段と、前記文書取得手段によって取得したリンク先の文書から評価対象を抽出する評価対象抽出手段と、前記評価表現抽出手段によって抽出した評価表現と前記評価対象抽出手段によって抽出した評価対象とを用いて、前記解析対象の文書における評価対象に対する評価を解析する評価解析手段と、して機能させるためのプログラム。

本発明によれば、文書解析によって評価分析を行うシステムにおいて、評価対象とする文書からでは、当該評価分析を行い難い文書であっても、当該文書に含まれる情報源として付与されるリンク（ＵＲＬ）先の情報等を利用することで、妥当な評価分析を行うことができる、という効果を奏する。

本発明の実施形態に係る情報処理装置の構成の一例を示すシステム構成図である。 本発明の実施形態に係る情報処理装置および分析者端末に適用可能なハードウェアの構成を示すブロック図である。 本発明の実施形態に係る情報処理装置におけるＳＮＳサイトにおける投稿文書等の収集及び解析処理を示すフローチャートである。 本発明の実施形態に係る情報処理装置におけるＳＮＳ投稿収集処理の一例を示すフローチャートである。 本発明の実施形態に係る情報処理装置における設定保存領域の構成を示すブロック図である。 本発明の実施形態に係る情報処理装置におけるＳＮＳデータ保存領域の構成を示すブロック図である。 本発明の実施形態に係る情報処理装置における設定保存領域の検索条件テーブルの具体例を示す構成図である。 本発明の実施形態に係る情報処理装置におけるＳＮＳデータ保存領域の投稿テーブルの具体例を示す構成図である。 本発明の実施形態に係る情報処理装置における評価解析処理の一例を示すフローチャートである。 本発明の実施形態に係る情報処理装置における評価情報保存領域の構成を示すブロック図である。 本発明の実施形態に係る情報処理装置におけるリンク先のＷｅｂページに表示された文書から取得したtitle要素の一例を示す図である。 本発明の実施形態に係る情報処理装置における投稿文書等に対する係り受け解析結果の一例を示す図である。 本発明の実施形態に係る情報処理装置における評価表現抽出処理の一例を示すフローチャートである。 本発明の実施形態に係る情報処理装置における投稿文書等に対する係り受け解析結果の一例を示す図である。 本発明の実施形態に係る情報処理装置における設定保存領域における評価表現テーブルの一例を示す構成図である。 本発明の実施形態に係る情報処理装置における評価情報保存領域における評価情報テーブルの一例を示す図である。 本発明の実施形態に係る情報処理装置における評価分析結果を利用したアプリケーションの画面の一例を示す構成図である。 本発明の実施形態における評価表現抽出処理の別例を示すフローチャートである。 本発明の実施形態における設定保存領域における評価表現テーブルの別例を示す構成図である。 本発明の実施形態における投稿文書等に対する係り受け解析結果の別例を示す図である。 本発明の実施形態における評価情報保存領域における評価情報テーブルの別例を示す構成図である。 本発明の実施形態における評価分析結果を利用したアプリケーションの画面の一例を示す構成図である。 本発明の実施形態に係る情報処理装置における評価表現抽出処理の一例を示すフローチャートである。 本発明の実施形態に係る情報処理装置における設定保存領域の構成を示すブロック図である。 本発明の実施形態における設定保存領域におけるシリーズ名テーブルの例を示す構成図である。 本発明の実施形態に係る情報処理装置におけるＳＮＳデータ保存領域の投稿テーブルの具体例を示す構成図である。 本発明の実施形態に係る情報処理装置におけるリンク先のＷｅｂページに表示された文書から取得したtitle要素の一例を示す図である。 本発明の実施形態に係る情報処理装置における投稿文書等に対する係り受け解析結果の一例を示す図である。

以下、図面を参照して、本発明の実施形態を詳細に説明する。
図１は、本発明の情報処理装置の構成の一例を示す図である。

情報処理装置１００、および１又は複数の分析者端末１１０は、ローカルエリアネットワークを介して接続される構成となっている。また、情報処理装置１００は、外部ネットワークと接続されており、ＳＮＳのサービスを提供するＳＮＳサイト１２０やその他の外部サイト１３０に接続可能な構成となっている。

情報処理装置１００は、分析者端末１１０から入力された情報に基づき、設定部１０１において、ＳＮＳサイト１２０から投稿文書等を収集するための収集条件等の設定を行う。

設定保存領域１０２は、ＳＮＳサイト１２０から投稿文書等を収集するための収集条件を保存し、ＳＮＳ投稿収集部１０３は、当該収集条件に基づいて、ＳＮＳサイト１２０から投稿文書等を収集し、ＳＮＳデータ保存領域１０４は、投稿文書等を保存する。

評価解析部１０５は、収集した投稿文書等に含まれるリンク（ネットワーク上のリソースを特定するための情報等。例えば、ＵＲＬ。）先のＷｅｂページに表示された文書を含めた投稿文書の解析を行い、その解析結果を評価情報保存領域１０６へ保存する。

分析部１０７は、分析者端末１１０から入力された情報に基づき、投稿文書等に対する分析方法についての設定を行う。また、情報処理装置１００から得られた分析結果を分析者端末１１０へ表示する。
尚、各機能の詳細については、以後、適宜、説明を行う。

以下、図２を用いて、図１に示した情報処理装置１００，分析者端末１１０に適用可能な情報処理装置のハードウェア構成について説明する。

図２は、図１に示した情報処理装置１００，分析者端末１１０に適用可能な情報処理装置のハードウェア構成を示すブロック図である。

図２において、２０１はＣＰＵで、システムバス２０４に接続される各デバイスやコントローラを統括的に制御する。また、ＲＯＭ２０２あるいは外部メモリ２１１には、ＣＰＵ２０１の制御プログラムであるＢＩＯＳ（Ｂａｓｉｃ Ｉｎｐｕｔ ／ Ｏｕｔｐｕｔ Ｓｙｓｔｅｍ）やオペレーティングシステムプログラム（以下、ＯＳ）や、各サーバ或いは各ＰＣの実行する機能を実現するために必要な後述する各種プログラム等が記憶されている。

２０３はＲＡＭで、ＣＰＵ２０１の主メモリ、ワークエリア等として機能する。ＣＰＵ２０１は、処理の実行に際して必要なプログラム等をＲＯＭ２０２あるいは外部メモリ２１１からＲＡＭ２０３にロードして、該ロードしたプログラムを実行することで各種動作を実現するものである。

また、２０５は入力コントローラで、キーボード（ＫＢ）２０９や不図示のマウス等のポインティングデバイス等からの入力を制御する。２０６はビデオコントローラで、ディスプレイ（ＣＲＴ）２１０等の表示器への表示を制御する。なお、図２では、ＣＲＴ２１０と記載しているが、表示器はＣＲＴだけでなく、液晶ディスプレイ等の他の表示器であってもよい。これらは必要に応じて管理者が使用するものである。

２０７はメモリコントローラで、ブートプログラム，各種のアプリケーション、フォントデータ，ユーザファイル、編集ファイル、各種データ等を記憶する外部記憶装置（ハードディスク（ＨＤ））や、フレキシブルディスク（ＦＤ）、或いはＰＣＭＣＩＡカードスロットにアダプタを介して接続されるコンパクトフラッシュ（登録商標）メモリ等の外部メモリ２１１へのアクセスを制御する。

２０８は通信Ｉ／Ｆコントローラで、ネットワークを介して外部機器と接続・通信するものであり、ネットワークでの通信制御処理を実行する。例えば、ＴＣＰ／ＩＰを用いた通信等が可能である。

なお、ＣＰＵ２０１は、例えばＲＡＭ２０３内の表示情報用領域へアウトラインフォントの展開（ラスタライズ）処理を実行することにより、ＣＲＴ２１０上での表示を可能としている。また、ＣＰＵ２０１は、ＣＲＴ２１０上の不図示のマウスカーソル等でのユーザ指示を可能とする。

本発明を実現するための後述する各種プログラムは、外部メモリ２１１に記録されており、必要に応じてＲＡＭ２０３にロードされることによりＣＰＵ２０１によって実行されるものである。さらに、上記プログラムの実行時に用いられる定義ファイル及び各種情報テーブル等も、外部メモリ２１１に格納されており、これらについての詳細な説明も後述する。

（第１の実施形態）
次に、図３に示すフローチャートを参照して、本実施形態の情報処理装置１００において定期的に実行される、ＳＮＳサイト１２０に投稿された文書等の収集および解析処理について説明する。

ステップＳ３０１においてＳＮＳ投稿収集部１０３は、設定保存領域１０２に保存された収集条件に基づきＳＮＳサイト１２０から投稿文書等を取得し、ＳＮＳデータ保存領域１０４に取得した投稿文書等を保存する。

ステップＳ３０２において評価解析部１０５は、ステップＳ３０１で取得した投稿文書等に対し、ステップＳ３０４までの繰り返し処理を開始する。

ステップＳ３０３において評価解析部１０５は、処理対象である投稿文書等に含まれるリンク（ＵＲＬ）を解析し、解析結果を評価情報保存領域１０６（図１０参照）に保存する。

ステップＳ３０４において評価解析部１０５は、次の投稿がある場合、ステップＳ３０２からの処理を実施する。次の投稿がない場合、処理を終了する。

本説明において、ＳＮＳサイト１２０の投稿文書等の取得と評価解析処理を同期的に実行するように記述しているが、非同期に実行するように構成しても構わない。
（ＳＮＳ投稿文書等収集処理）
次に、図４を用いてＳＮＳ投稿収集処理Ｓ３０１の詳細について説明する。

図５には、設定保存領域１０２の構成が示されており、設定保存領域１０２には、検索条件テーブル５０１、評価表現テーブル５０２を備えているが、各テーブルの詳細については、後述する。

図６には、ＳＮＳデータ保存領域１０４の構成が示されており、ＳＮＳデータ保存領域１０４には、投稿テーブル６０１を備えているが、此方のテーブルの詳細についても、後述する。

ステップＳ４０１においてＳＮＳ投稿収集部１０３は、設定保存領域１０２における検索条件テーブル５０１から検索条件を取得する。

ステップＳ４０２においてＳＮＳ投稿収集部１０３は、ステップＳ４０１で取得した検索条件に対し、ステップＳ４０５までの繰り返し処理を開始する。

ステップＳ４０３においてＳＮＳ投稿収集部１０３は、ＳＮＳサイト１２０に対し、処理対象である検索条件を用いて問い合わせを行い、投稿文書等を取得する。

ステップＳ４０４においてＳＮＳ投稿収集部１０３は、ステップＳ４０３で取得した投稿文書等をＳＮＳデータ保存領域１０４における投稿テーブル６０１に保存する。

ステップＳ４０５においてＳＮＳ投稿収集部１０３は、次の検索条件がある場合、ステップＳ４０２からの処理を実施する。次の検索条件がない場合、処理を終了する。

（具体例）
図７に検索条件テーブル５０１の具体例を示す。また、図８には投稿テーブル６０１の具体例を示す。

ステップＳ４０１においてＳＮＳ投稿収集部１０３は、図７に示す検索条件テーブル５０１から検索条件を取得する。

検索条件テーブル５０１は、検索条件テーブル５０１に記憶したレコードを一意に識別するためのid、検索条件、及び前回、当該検索条件を用いて検索を行った時刻を登録するための最終取得時刻を含んで構成されている。本処理においても検索処理が済んだ際に、該当する検索条件に対応する最終取得時刻を更新する。

ステップＳ４０２においてＳＮＳ投稿収集部１０３は、ステップＳ４０１で取得した検索条件の最初の検索条件７０１に対し、ステップＳ４０５までの繰り返し処理を開始する。

ステップＳ４０３においてＳＮＳ投稿収集部１０３は、ＳＮＳサイト１２０に対し、検索条件７０１を用いて問い合わせを行い、最終取得時刻（2013-07-12 01:02:30）以降に投稿され「KANNON」「kannon」「カンノン」のいずれかの文字列を含む投稿文書等を取得する。

ステップＳ４０４においてＳＮＳ投稿収集部１０３は、ステップＳ４０３で取得した投稿文書等８０１〜８０５を図８に示す投稿テーブル６０１に保存する。

投稿テーブル６０１は、投稿テーブル６０１に記憶したレコードを一意に識別するためのid、ＳＮＳサイト１２０から取得した投稿文書等、投稿テーブル６０１にレコードを記憶した時刻を示す保存時刻を含んで構成されている。

ステップＳ４０５においてＳＮＳ投稿収集部１０３は、次の検索条件７０２があるので、ステップＳ４０２からの処理を実施する。

ステップＳ４０２においてＳＮＳ投稿収集部１０３は、検索条件７０２に対し、ステップＳ４０５までの繰り返し処理を開始する。

ステップＳ４０３においてＳＮＳ投稿収集部１０３は、ＳＮＳサイト１２０に対し、検索条件７０２を用いて問い合わせを行い、最終取得時刻（2013-07-12 01:05:43）以降に投稿され「NIKKOU」「nikkou」「ニッコウ」のいずれかの文字列を含む投稿文書等を取得する。

ステップＳ４０４においてＳＮＳ投稿収集部１０３は、ステップＳ４０３で取得した投稿文書等８０６を図８に示す投稿テーブル６０１に保存する。

ステップＳ４０５においてＳＮＳ投稿収集部１０３は、次の検索条件がないので、処理を終了する。
（評価解析処理）
次に図９を用いて評価解析処理（ステップＳ３０３）の詳細について説明する。

ステップＳ９０１において評価解析部１０５は、処理対象の投稿文書等からリンク（ＵＲＬ）を取得する。

投稿文書等からリンク（ＵＲＬ）を取得するには、正規表現等を用いてもよい。本実施の例では投稿文書等からリンク（ＵＲＬ）を取得しているが、ＳＮＳにおいて投稿された投稿文書等が構造化されており、別途リンク（ＵＲＬ）に関する情報が取得できる場合はそちらを用いてもよい。

ステップＳ９０２において評価解析部１０５は、ステップＳ９０１で取得したリンク（ＵＲＬ）に対し、ステップＳ９０７までの繰り返し処理を開始する。

ステップＳ９０３において評価解析部１０５は、リンク（ＵＲＬ）先のＷｅｂページに表示された文書を外部サイト１３０から取得する。

ステップＳ９０４において評価解析部１０５は、ステップＳ９０３で取得した文書から評価対象となりうる文字列を抽出する。

評価対象の抽出には正規表現等を用いてもよいし、形態素解析等を用いて単語の属性（例えば、品詞が固有名詞または未知語の場合等）から評価対象を特定してもよいし、予め定めた文字列を登録した辞書を用いることで特定してもよい。

更には同一ドメインの文書集合における単語の出現頻度を用いてtf/idfなどの統計的な評価により特定してもよい。また、評価対象の抽出は文書全体を評価してもよいし、一部を評価してもよい。

本実施例においては、説明を容易にするため、文書のタイトル（HTML文書のtitle要素）から正規表現などにより英数文字列を抽出することとする。

ステップＳ９０５において評価解析部１０５は、ステップＳ９０４で取得した評価対象文字列を一時領域に保存する。

ステップＳ９０６において評価解析部１０５は、評価表現抽出処理を実施する。詳細は後述する。

ステップＳ９０７において評価解析部１０５は、次のリンク（ＵＲＬ）がある場合、ステップＳ９０２からの処理を実施する。次のリンク（ＵＲＬ）がない場合、処理を終了する。
（評価表現抽出処理）
次に図１３を用いて評価表現抽出処理Ｓ９０６の詳細について説明する。

ステップＳ１３０１において評価解析部１０５は、投稿文書等に対して係り受け解析を行う。

投稿文書等にリンク（ＵＲＬ）が複数含まれる場合は、投稿文書等におけるリンク（ＵＲＬ）以外の部分のうち、処理対象となるリンク（ＵＲＬ）の直前の部分のみを処理対象であるリンク（ＵＲＬ）に関連する投稿文書等と見做してもよい。

係り受け解析は、一般的な技術であり、文章を単語単位に分解し、単語を文節単位にまとめ、文節どうしの係り受け関係を特定する。係り受け解析の結果の一例を図１２に示す。図１２においては、文章を構成する単語（図１２に示す表記）ごとにＩＤ（図１２に示すid）が付与されている。係り受けの関係は、文節が係る先の先頭の単語のＩＤ（図１２に示す係り先ＩＤ）を、文節の先頭となる単語に対し付与することで表現している。更に係り受け解析では単語の品詞を解析することも可能である。

ステップＳ１３０２において評価解析部１０５は、ステップＳ１３０１で取得した係り受け解析の結果から評価表現を取得する。

尚、評価表現は、設定保存領域１０２における評価表現テーブル５０２を用いて特定するが、評価表現テーブル５０２に単語の表記が登録されていれば、評価表現であると判定する。単語の表記は活用形を考慮して比較されるものとする。

評価表現テーブルの一例を図１５に示す。評価表現テーブルには、評価に用いられている文節を示す評価表現、評価表現テーブルにおけるスコア欄は、評価表現の良し悪しを数値で表現したものであり、正の値が良い評価を示し、負の値が悪い評価を示すように適宜設定することが可能である。

また、詳細は省略するが、評価表現に接続する助詞・助動詞により評価が反転する場合（「よくない」＝「よい」＋「ない（否定の助動詞）」）については、スコアの正負を反転されるなどの処理を実施する。

ステップＳ１３０３において評価解析部１０５は、ステップＳ１３０２で取得した評価表現に対し、ステップＳ１３１２までの繰り返し処理を開始する。

ステップＳ１３０４において評価解析部１０５は、係り受け解析結果から、対象である評価表現に係る単語をすべて取得する。係る単語が評価表現である場合、それ以上遠くにある係る単語は取得しない。

ステップＳ１３０５において評価解析部１０５は、ステップＳ１３０４で取得した係る単語に対し、評価表現に近い位置にある単語から順に、ステップＳ１３０９までの繰り返し処理を開始する。

ステップＳ１３０６において評価解析部１０５は、対象である係る単語がステップＳ９０５で一時領域に保存した評価対象に同一の単語があるか否かを判定し、同一の単語があると判定した場合、ステップＳ１３１１に処理を移し、同一の単語がないと判定した場合、ステップＳ１３０７に処理を移す。

単語表記の近さ（編集距離）や別途用意した辞書などにより、略語や若干の表記の違いを吸収して同一であるか否かと判定するように構成してもよい。

ステップＳ１３０７において評価解析部１０５は、対象である係る単語が指示代名詞（「これ」、「こいつ」など）であるか否かを判定し、指示代名詞であると判定した場合は、ステップＳ１３１０に処理を移し、指示代名詞でないと判定した場合は、ステップＳ１３０８に処理を移す。

指示代名詞の判定には、係り受け解析結果の品詞を用いてもよいし、別途辞書などを用意してもよい。

ステップＳ１３０８において評価解析部１０５は、対象である係る単語が名詞または名詞に準ずる品詞であるか否かを判定し、名詞または名詞に準ずる品詞であると判定した場合は、ステップＳ１３１２に処理を移し、名詞または名詞に準ずる品詞でないと判定した場合は、ステップＳ１３０９に処理を移す。

全ての評価対象を特定せず分析を行いたい場合は、名詞または名詞に準ずる品詞である場合に処理をステップＳ１３１１に処理を移すように構成してもよい。

ステップＳ１３０９において評価解析部１０５は、次の係る単語がある場合、ステップＳ１３０５からの処理を実施する。次の係る単語がない場合、ステップＳ１３１０に処理を移す。

ステップＳ１３１０において評価解析部１０５は、ステップＳ９０５で一時領域に保存した全ての評価対象文字列を、対象となる評価表現に対する評価対象として取得する。

ステップＳ１３１１において評価解析部１０５は、評価表現と評価対象文字列との組を評価情報保存領域１０６における評価情報テーブル１００１に保存する。

ステップＳ１３１２において評価解析部１０５は、次の評価表現がある場合、ステップＳ１３０３からの処理を実施する。次の評価表現がない場合、処理を終了する。

本実施の例においては説明を平易にするため省略したが、評価表現と係る単語の関係において、係る単語に接続する助詞などから格（主格や対象格など）を判定し、より詳細な係り受け関係を利用するように構成してもよい。

（具体例）
次に、具体例として、図８に示した投稿に対して、図９および図１３を用いて、評価解析処理（ステップＳ３０３）および評価表現抽出処理（ステップＳ９０６）の処理を実施した場合について説明する。

リンク（ＵＲＬ）先のＷｅｂページに表示された文書から取得できるタイトル（HTML文書のtitle要素）を図１１に示す。

ステップＳ９０１において評価解析部１０５は、投稿文書等８０１における投稿文書等からリンク８０７「http://www.jnews.co.jp/2013-0711-kannon.html」を取得する。

ステップＳ９０２において評価解析部１０５は、ステップＳ９０１で取得したリンク８０７「http://www.jnews.co.jp/2013-0711-kannon.html」に対し、ステップＳ９０７までの繰り返し処理を開始する。

ステップＳ９０３において評価解析部１０５は、リンク（ＵＲＬ）先のＷｅｂページに表示された文書を「http://www.jnews.co.jp/2013-0711-kannon.html」を用いて外部サイト１３０から取得する。

ステップＳ９０４において評価解析部１０５は、ステップＳ９０３で取得した文書のタイトル１１０１「JNews - カンノンから 32D mk IIを 24日より発売」から評価対象となりうる文字列として「JNews」および「32D mk II」を抽出する。

ステップＳ９０５において評価解析部１０５は、ステップＳ９０４において抽出した評価対象文字列「JNews」および「32D mk II」を一時領域に保存する。

ステップＳ９０６において、評価解析部１０５は、図１３に示す評価表現抽出処理に処理を移す。

ステップＳ１３０１において評価解析部１０５は、投稿文書等８０１に対して係り受け解析を行い、図１２に示す係り受け解析の結果を得る。

ステップＳ１３０２において評価解析部１０５は、ステップＳ１３０１で取得した係り受け解析の結果から設定保存領域１０２における評価表現テーブル５０２を用いて、評価表現「いい」を特定する。

ステップＳ１３０３において評価解析部１０５は、ステップＳ１３０２で取得した評価表現「いい」に対し、ステップＳ１３１２までの繰り返し処理を開始する。

ステップＳ１３０４において評価解析部１０５は、係り受け解析結果から、対象である評価表現に係る単語として「32D mkII」および「新しい」を取得する。

「いい」（id=３）を係り先ＩＤに持つ「32D mkII」（id=２）を係る単語として取得し、更に「32D mkII」を係り先ＩＤに持つ「新しい」(id=1)を取得する。

ステップＳ１３０５において評価解析部１０５は、ステップＳ１３０４で取得した係る単語で評価表現「いい」に近い「32D mkII」に対し、ステップＳ１３０９までの繰り返し処理を開始する。

ステップＳ１３０６において評価解析部１０５は、係る単語「32D mkII」がステップＳ９０５で一時領域に保存した評価対象文字列と同一の単語があるのでステップＳ１３１１に処理を移す。

ステップＳ１３１１において評価解析部１０５は、評価表現「いい」と評価対象文字列「32D mkII」の組を評価情報保存領域１０６における評価情報テーブル１００１に保存する。

ステップＳ１３１２において評価解析部１０５は、次の評価表現がないので評価表現抽出処理を終了し、ステップＳ９０７に処理を戻す。

ステップＳ９０７において評価解析部１０５は、次のリンク（ＵＲＬ）がないので処理を終了する。

更に投稿文書等８０２について、評価解析処理Ｓ３０３および評価表現抽出処理Ｓ９０６の処理を実施した場合について説明する。

ステップＳ９０１において評価解析部１０５は、投稿文書等８０２における投稿文書等からリンク８０８「http://www.kannon-shop.co.jp/kannon32dmk2.html」を取得する。

ステップＳ９０２において評価解析部１０５は、ステップＳ９０１で取得したリンク８０８「http://www.kannon-shop.co.jp/kannon32dmk2.html」に対し、ステップＳ９０７までの繰り返し処理を開始する。

ステップＳ９０３において評価解析部１０５は、リンク（ＵＲＬ）先のＷｅｂページに表示された文書を「http://www.kannon-shop.co.jp/kannon32dmk2.html」を用いて外部サイト１３０から取得する。

ステップＳ９０４において評価解析部１０５は、ステップＳ９０３で取得した文書のタイトル１１０３「カンノンオンライン ：32D mk II」から評価対象となりうる文字列として「32D mk II」を抽出する。

ステップＳ９０５において評価解析部１０５は、ステップＳ９０４において抽出した評価対象「32D mk II」を一時領域に保存する。

ステップＳ９０６において評価解析部１０５は、図１３に示す評価表現抽出処理に処理を移す。

ステップＳ１３０１において評価解析部１０５は、投稿文書等８０２に対して係り受け解析を行い、図１４に示す係り受け解析の結果を得る。

ステップＳ１３０２において評価解析部１０５は、ステップＳ１３０１で取得した係り受け解析の結果から設定保存領域１０２における評価表現テーブル５０２を用いて、評価表現「欲しい」を特定する。

ステップＳ１３０３において評価解析部１０５は、ステップＳ１３０２で取得した評価表現「欲しい」に対し、ステップＳ１３１２までの繰り返し処理を開始する。

ステップＳ１３０４において評価解析部１０５は、係り受け解析結果から、対象である評価表現に係る単語として「これ」を取得する。

「欲しい」（id=２）を係り先ＩＤに持つ「これ」（id=１）を係る単語として取得する。

ステップＳ１３０５において評価解析部１０５は、ステップＳ１３０４で取得した係る単語で評価表現「欲しい」に近い「これ」に対し、ステップＳ１３０９までの繰り返し処理を開始する。

ステップＳ１３０６において評価解析部１０５は、係る単語「これ」がステップＳ９０５で一時領域に保存した評価対象文字列と同一の単語はないので、ステップＳ１３０７に処理を移す。

ステップＳ１３０７において評価解析部１０５は、係る単語「これ」が指示代名詞であるのでステップＳ１３１０に処理を移す。

ステップＳ１３１０において評価解析部１０５は、ステップＳ９０５で一時領域に保存した評価対象文字列「32D mkII」を評価表現「欲しい」に対する評価対象文字列として取得する。

ステップＳ１３１１において評価解析部１０５は、評価表現「欲しい」と評価対象文字列「32D mkII」との組を評価情報保存領域１０６における評価情報テーブル１００１に保存する。

ステップＳ１３１２において評価解析部１０５は、次の評価表現がないので評価表現抽出処理を終了し、ステップＳ９０７に処理を戻す。

ステップＳ９０７において評価解析部１０５は、次のリンク（ＵＲＬ）がないので処理を終了する。

以下、投稿文書等８０３以降に対し同様の処理を行った結果、評価情報テーブル１００１は図１６に示した状態を得る。

評価情報テーブル１００１は、評価情報テーブル１００１に記憶したレコードを一意に識別するためのid、評価表現、評価表現にする評価対象文字列、投稿テーブル６０１のidを示す投稿ＩＤ、及び評価スコアを含んで構成されている。

（分析部）
分析部１０７は、分析者端末１１０からの指示に応じて、評価情報保存領域１０６における評価情報テーブル１００１に保存された情報に基づく分析を行い、分析結果を表示する。

図１７に、指定された評価対象の評判を分析するアプリケーションの一例を示す。例えば、図１６の結果から評価対象文字列「32D mkII」に関する項目を集計することで、図１７に示す画面を表示することが可能となり、評価対象がＳＮＳ上においてどのように評価されているかを容易に把握することが可能となる。

本実施形態によれば、評価表現に対し、評価の対象が指示代名詞で表現されていたり、省略されていたりした場合でも、リンク先の情報を用いて特定することが可能となり、製品名など対象が直接表記されていない投稿も含めて分析することが可能となる。

尚、第１の実施形態では、ステップＳ１３０４からステップＳ１３０９までの処理において、評価表現に対する係り受け解析を行い、その結果、得られた各単語について分析を行っているが、この処理を行わずに、ステップＳ１３０２において、評価表現を特定し、ステップＳ１３１０において、ステップＳ９０５で一時領域に保存した評価対象文字列を評価表現に対する評価対象文字列として取得する。

そして、ステップＳ１３１１において評価解析部１０５は、評価表現と評価対象文字列との組を評価情報保存領域１０６における評価情報テーブル１００１に保存するといった処理を行うことでも、本発明に係る課題を解決することも可能である。

（第２の実施形態）
第1の実施形態とは、評価表現抽出処理（ステップＳ９０６）が異なる。次に図１８を用いて第２の実施形態における評価表現抽出処理（ステップＳ９０６）の詳細について説明する。

設定保存領域１０２における評価表現テーブル５０２は「評価属性」に関する情報を持つ点が異なる。設定保存領域１０２における評価表現テーブル５０２を拡張した一例を図１９に示す。
ステップＳ１３０１〜Ｓ１３０６までの処理は第１の実施形態と同様である。

ステップＳ１３０７において評価解析部１０５は、対象である係る単語が指示代名詞（「これ」、「こいつ」など）であるか否かを判定し、指示代名詞であると判定した場合は、ステップＳ１３１０に処理を移し、指示代名詞でないと判定した場合は、ステップＳ１８０１に処理を移す。

ステップＳ１８０１において評価解析部１０５は、対象である係る単語が評価属性であるか否かを判定し、評価属性であると判定した場合は、ステップＳ１８０２に処理を移し、評価属性でないと判定した場合は、ステップＳ１３０８に処理を移す。

評価属性の判定は、対象である評価表現と評価属性との組が、拡張した評価表現テーブル５０２にあるか否かにより判定する。

ステップＳ１８０２において評価解析部１０５は、評価属性を評価表現と関連付ける。関連付けられた評価属性はステップＳ１３１１において、評価対象文字列と評価表現との組と一緒に保存される。ステップＳ１３０８〜Ｓ１３１２までの処理は第１の実施形態と同様である。

（具体例）
次に、第２の実施形態の具体例として、図８に示した投稿に対して、図９および図１８を用いて、評価解析処理Ｓ３０３および評価表現抽出処理Ｓ９０６の処理を実施した場合について説明する。
図１９に示した拡張した評価表現テーブル５０２を用いる。

投稿文書等８０１および投稿文書等８０２に対しては、第１の実施形態と同様の結果となる。

ここでは、投稿文書等８０３について、評価解析処理（ステップＳ３０３）および評価表現抽出処理（ステップＳ９０６）の処理を実施した場合について説明する。

ステップＳ９０１において評価解析部１０５は、投稿文書等８０３における投稿文書等からリンク８０９「http://www.kannon.jp/news20130711.html」を取得する。

ステップＳ９０２において評価解析部１０５は、ステップＳ９０１で取得したリンク８０９「http://www.kannon.jp/news20130711.html」に対し、ステップＳ９０７までの繰り返し処理を開始する。

ステップＳ９０３において評価解析部１０５は、リンク（ＵＲＬ）先のＷｅｂページに表示された文書を「http://www.kannon.jp/news20130711.html」を用いて外部サイト１３０から取得する。

ステップＳ９０４において評価解析部１０５は、ステップＳ９０３で取得した文書のタイトル１１０２「カンノン ：32D mk II 発売のお知らせ」から評価対象となりうる文字列として「32D mk II」を抽出する。

ステップＳ９０５において評価解析部１０５は、ステップＳ９０４において抽出した評価対象文字列「32D mk II」を一時領域に保存する。

ステップＳ９０６において評価解析部１０５は、図１３に示す評価表現抽出処理に処理を移す。

ステップＳ１３０１において評価解析部１０５は、投稿文書等８０３に対して係り受け解析を行い、図２０に示す係り受け解析の結果を得る。

ステップＳ１３０２において評価解析部１０５は、ステップＳ１３０１で取得した係り受け解析の結果から設定保存領域１０２における評価表現テーブル５０２を用いて、評価表現「高い」と「良い（良さ）」を特定する。

ステップＳ１３０３において評価解析部１０５は、ステップＳ１３０２で取得した評価表現「高い」に対し、ステップＳ１３１２までの繰り返し処理を開始する。

ステップＳ１３０４において評価解析部１０５は、係り受け解析結果から、対象である評価表現に係る単語として「価格」を取得する。

「高い」（id=３）を係り先ＩＤに持つ「価格」（id=１）を係る単語として取得する。

ステップＳ１３０５において評価解析部１０５は、ステップＳ１３０４で取得した係る単語「価格」に対し、ステップＳ１３０９までの繰り返し処理を開始する。

ステップＳ１３０６において評価解析部１０５は、係る単語「価格」が、ステップＳ９０５で一時領域に保存した評価対象文字列と同一の単語はないので、ステップＳ１３０７に処理を移す。

ステップＳ１３０７において評価解析部１０５は、係る単語「価格」が指示代名詞ではないのでステップＳ１８０１に処理を移す。

ステップＳ１８０１において評価解析部１０５は、図１９に示した拡張した評価表現テーブル５０２より、係る単語「価格」が評価表現「高い」の評価属性であるのでステップＳ１８０２に処理を移す。

ステップＳ１８０２において評価解析部１０５は、評価属性「価格」を評価表現「高い」と関連付ける。

テップＳ１３０９において評価解析部１０５は、次の係る単語がないので、ステップＳ１３１０に処理を移す。

ステップＳ１３１０において評価解析部１０５は、ステップＳ９０５で一時領域に保存した評価対象文字列「32D mkII」を評価表現「高い」および評価属性「価格」に対する評価対象文字列として取得する。

ステップＳ１３１１において評価解析部１０５は、評価表現「高い」、評価属性「価格」及び評価対象文字列「32D mkII」の組を評価情報保存領域１０６における評価情報テーブル１００１に保存する。

ステップＳ１３１２において評価解析部１０５は、次の評価表現「良い」があるので、ステップＳ１３０３からの処理を実施する。

ステップＳ１３０３において評価解析部１０５は、ステップＳ１３０２で取得した評価表現「良い」に対し、ステップＳ１３１２までの繰り返し処理を開始する。

ステップＳ１３０４において評価解析部１０５は、係り受け解析結果から、対象である評価表現に係る単語として「画質」を取得する。

「良い」（id=７）を係り先ＩＤに持つ「画質」（id=５）を係る単語として取得する。同じく「高い」（id=3）も「良い」（id=７）に係るが、評価表現であるため対象としない。

ステップＳ１３０５において評価解析部１０５は、ステップＳ１３０４で取得した係る単語「画質」に対し、ステップＳ１３０９までの繰り返し処理を開始する。

ステップＳ１３０６において評価解析部１０５は、係る単語「画質」が、ステップＳ９０５で一時領域に保存した評価対象文字列と同一の単語はないので、ステップＳ１３０７に処理を移す。

ステップＳ１３０７において評価解析部１０５は、係る単語「画質」が指示代名詞ではないのでステップＳ１８０１に処理を移す。

ステップＳ１８０１において評価解析部１０５は、図１９に示した拡張した評価表現テーブル５０２より、係る単語「画質」が評価表現「良い」の評価属性であるのでステップＳ１８０２に処理を移す。

ステップＳ１８０２において評価解析部１０５は、評価属性「画質」を評価表現「良い」と関連付ける。

テップＳ１３０９において評価解析部１０５は、次の係る単語がないので、ステップＳ１３１０に処理を移す。

ステップＳ１３１０において評価解析部１０５は、ステップＳ９０５で一時領域に保存した評価対象文字列「32D mkII」を評価表現「良い」および評価属性「画質」に対する評価対象として取得する。

ステップＳ１３１１において評価解析部１０５は、評価表現「良い」、評価属性「画質」及び評価対象文字列「32D mkII」の組を評価情報保存領域１０６における評価情報テーブル１００１に保存する。

ステップＳ１３１２において評価解析部１０５は、次の評価表現がないので評価表現抽出処理を終了し、ステップＳ９０７に処理を戻す。

ステップＳ９０７において評価解析部１０５は、次のリンク（ＵＲＬ）がないので処理を終了する。

以降、同様の処理を行った結果、評価情報テーブル１００１は、図１６に示す状態に評価属性を追加した図２１に示した状態を得る。

図２２に、指定された評価対象の評判の詳細を分析するアプリケーションの一例を示す。

図２１に示す結果から評価対象文字列「32D mkII」に対する評価表現「高い」に関する項目を集計すれば、評価表現の属性（評価対象の部分や性質など）を示すことが可能となる。

例えば、図２２に示す画面は、評価対象「32D mkII」に対しなされた「高い」という評価の詳細を表示しており、評価対象がＳＮＳ上における評価の詳細を容易に把握することが可能となる。

（第３の実施形態）
第1の実施形態とは、評価表現抽出処理（ステップＳ９０６）が異なる。次に図２３を用いて第３の実施形態における評価表現抽出処理（ステップＳ９０６）の詳細について説明する。

その他、基本的に第１の実施形態及び第２の実施形態を同様な構成を備えているので、同じ構成については、同一符合を用いて説明を省略する。

設定保存領域１０２におけるシリーズ名テーブル２４０１を持つ点が異なる。設定保存領域１０２におけるシリーズ名テーブル２４０１を拡張した一例を図２４に示す。
ステップＳ１３０１〜Ｓ１３０６までの処理は第１の実施形態と同様である。

ステップＳ２３０１において評価解析部１０５は、係る単語がシリーズ名であるかをシリーズ名テーブル２４０１から判定し、かつシリーズ名に対応する評価対象の中から、一時領域に保存されたステップＳ９０４で抽出したリンク先文書から抽出した評価対象文字列と一致した評価対象を取得する。

ステップＳ２３０２において評価解析部１０５は、ステップＳ２３０１で評価対象を特定できれば、ステップＳ１３１１に処理を移し、特定できなければステップＳ１３０７に処理を移す。
ステップＳ１３０７〜Ｓ１３１２までの処理は第１の実施形態と同様である。
（具体例）

次に、第３の実施形態の具体例として、図２６に示した投稿に対して、図９および図２３を用いて、評価解析処理Ｓ３０３および評価表現抽出処理Ｓ９０６の処理を実施した場合について説明する。
図２５に示したシリーズ名テーブル２４０１を用いる。

また、リンク（ＵＲＬ）先のＷｅｂページに表示された文書から取得できるタイトル（HTML文書のtitle要素）を図２７に示す。

ステップＳ９０１において評価解析部１０５は、投稿文書等２６０１における投稿文書等からリンク２６０２「http://www.kannon.jp/news20130921.html」を取得する。

ステップＳ９０２において評価解析部１０５は、ステップＳ９０１で取得したリンク２６０２「http://www.kannon.jp/news20130921.html」に対し、ステップＳ９０７までの繰り返し処理を開始する。

ステップＳ９０３において評価解析部１０５は、リンク（ＵＲＬ）先のＷｅｂページに表示された文書を「http://www.kannon.jp/news20130921.html」を用いて外部サイト１３０から取得する。

ステップＳ９０４において評価解析部１０５は、ステップＳ９０３で取得した文書のタイトル２７０１「カンノン： Kixs X11発売のお知らせ」から評価対象となりうる文字列として「Kixs X11」を抽出する。

ステップＳ９０５において評価解析部１０５は、ステップＳ９０４において抽出した評価対象文字列「Kixs X11」を一時領域に保存する。

ステップＳ９０６において、評価解析部１０５は、図２３に示す評価表現抽出処理に処理を移す。

ステップＳ１３０１において評価解析部１０５は、投稿文書等８０１に対して係り受け解析を行い、図２８に示す係り受け解析の結果を得る。

ステップＳ１３０２において評価解析部１０５は、ステップＳ１３０１で取得した係り受け解析の結果から設定保存領域１０２における評価表現テーブル５０２を用いて、評価表現「いい」を特定する。

ステップＳ１３０３において評価解析部１０５は、ステップＳ１３０２で取得した評価表現「いい」に対し、ステップＳ１３１２までの繰り返し処理を開始する。

ステップＳ１３０４において評価解析部１０５は、係り受け解析結果から、対象である評価表現に係る単語として「Kixs」および「新しい」を取得する。

「いい」（id=３）を係り先ＩＤに持つ「Kixs」（id=２）を係る単語として取得し、更に「Kixs」を係り先ＩＤに持つ「新しい」(id=1)を取得する。

ステップＳ１３０５において評価解析部１０５は、ステップＳ１３０４で取得した係る単語で評価表現「いい」に近い「Kixs」に対し、ステップＳ１３０９までの繰り返し処理を開始する。

ステップＳ１３０６において評価解析部１０５は、係る単語「Kixs」がステップＳ９０５で一時領域に保存した評価対象文字列と同一の単語がないのでステップＳ２３０１に処理を移す。

ステップＳ２３０１において評価解析部１０５は、係る単語「Kixs」が図２５に示すシリーズ名テーブル２４０１に登録があるので、シリーズ名と判定し、かつシリーズ名「Kixs」に対応する評価対象２５０２の中に、一時領域に保存されたステップＳ９０４で抽出した「Kixs X11」があるので評価対象として特定する。

ステップＳ２３０２において評価解析部１０５は、ステップＳ２３０１で評価対象を「Kixs X11」と特定できたので、ステップＳ１３１１に処理を移す。

ステップＳ１３１１において評価解析部１０５は、評価表現「いい」と評価対象文字列「Kixs X11」の組を評価情報保存領域１０６における評価情報テーブル１００１に保存する。

ステップＳ１３１２において評価解析部１０５は、次の評価表現がないので評価表現抽出処理を終了し、ステップＳ９０７に処理を戻す。

ステップＳ９０７において評価解析部１０５は、次のリンク（ＵＲＬ）がないので処理を終了する。

以降の処理については省略するが、本実施形態によれば、評価表現に対し、評価の対象が製品のシリーズ名等が表記されており、特定の製品名が表記されていない場合でも、リンク先の情報を用いて具体的な製品名を特定することが可能となり、製品のシリーズ名しか表記されていない投稿も含めて分析することが可能となる。

以上、実施形態を説明したが、本発明によれば、文書解析によって評価分析を行うシステムにおいて、評価対象とする文書のみからでは、当該評価分析を行い難い文書であっても、当該文書に含まれる情報源として付与されるリンク（ＵＲＬ）先の情報等を利用することで、妥当な評価分析を行うことができる。

以上のように、前述した実施形態の機能を実現するプログラムを記録した記録媒体を、システムあるいは装置に供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が記録媒体に格納されたプログラムを読取り実行することによっても、本発明の目的が達成されることは言うまでもない。

この場合、記録媒体から読み出されたプログラム自体が本発明の新規な機能を実現することになり、そのプログラムを記憶した記録媒体は本発明を構成することになる。プログラムを供給するための記録媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、シリコンディスク等を用いることができる。

また、コンピュータが読み出したプログラムを実行することにより、前述した実施形態の機能が実現されるだけでなく、そのプログラムの指示に基づき、コンピュータで稼働しているＯＳ等が実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。

さらに、記録媒体から読み出されたプログラムが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書き込まれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵ等が実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。

また、本発明は、システムあるいは装置にプログラムを供給することによって達成される場合にも適応できることは言うまでもない。この場合、本発明を達成するためのプログラムを格納した記録媒体を該システムあるいは装置に読み出すことによって、そのシステムあるいは装置が、本発明の効果を享受することが可能となる。

さらに、本発明を達成するためのプログラムをネットワーク上のサーバ，データベース等から通信プログラムによりダウンロードして読み出すことによって、そのシステム、あるいは装置が、本発明の効果を享受することが可能となる。なお、上述した各実施形態およびその変形例を組み合わせた構成も全て本発明に含まれるものである。

１００ 情報処理装置
１２０ 分析者端末
１３０ ＳＮＳサイト
１４０ その他の外部ネットワーク
２０１ ＣＰＵ
２０２ ＲＡＭ
２０３ ＲＯＭ
２０４ システムバス
２０５ 入力コントローラ
２０６ ビデオコントローラ
２０７ メモリコントローラ
２０８ 通信Ｉ／Ｆ（インターフェース）コントローラ
２０９ キーボード（ＫＢ）
２１０ ディスプレイ装置（ＣＲＴ）
２１１ 外部メモリ

Claims (14)

1. 評価内容が含まれる文書を解析する情報処理装置であって、
   前記解析対象の文書に含まれるリンク先の文書を取得する文書取得手段と、
   前記文書取得手段によって取得した文書のリンク元の文書において評価表現を抽出する評価表現抽出手段と、
   前記文書取得手段によって取得したリンク先の文書から評価対象を抽出する評価対象抽出手段と、
   前記評価表現抽出手段によって抽出した評価表現と前記評価対象抽出手段によって抽出した評価対象とを用いて、前記解析対象の文書における評価対象に対する評価を出力する出力手段と、
   を備えたことを特徴とする情報処理装置。
2. 前記出力手段は、前記評価表現と前記評価対象とを用いて解析された前記解析対象の文書における評価対象に対する評価を出力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. 前記評価表現における評価に関するスコアを前記評価表現に対応させて記憶する第１の記憶手段を備え、
   前記出力手段は、前記評価表現抽出手段によって抽出した評価表現に対する前記第１の記憶手段に記憶したスコアと、前記評価対象抽出手段によって抽出した評価対象と、を用いて、当該評価対象に対する評価を出力することを特徴とする請求項１または２に記載の情報処理装置。
4. 前記リンク元の文書から前記評価表現に係る単語を抽出する評価元文書評価対象抽出手段を更に有し、
   前記出力手段は、前記評価元文書評価対象抽出手段によって抽出した単語と前記評価対象抽出手段によって抽出した評価対象が一致した場合は、当該抽出した単語または前記評価対象を用いて、前記解析対象の文書における評価対象に対する評価を出力することを特徴とする請求項１乃至３の何れか１項に記載の情報処理装置。
5. 前記出力手段は、前記評価元文書評価対象抽出手段によって抽出した単語が指示代名詞である場合、前記評価対象抽出手段によって抽出した評価対象を用いて出力を行うことを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
6. 前記出力手段は、前記評価対象抽出手段によって抽出した評価対象に該当する、前記評価元文書評価対象抽出手段によって抽出した単語がなく、前記評価元文書評価対象抽出手段によって抽出した単語が指示代名詞である場合、前記評価対象抽出手段によって抽出した評価対象を用いて、前記解析対象の文書における評価対象に対する評価を出力することを特徴とする請求項４または５に記載の情報処理装置。
7. 前記評価表現に対応させて当該評価表現の属性を示す単語を記憶する第２の記憶手段を備え、
   前記出力手段は、前記評価元文書評価対象抽出手段によって抽出した評価表現に係る単語が、前記評価対象抽出手段によって抽出した評価対象に該当しない場合、前記評価表現及び前記評価表現の評価対象に係る単語に該当する前記第２の記憶手段に記憶された評価表現及び評価表現の属性を示す単語を用いて、当該評価対象に対する評価の出力を行うことを特徴とする請求項４乃至６の何れか１項に記載の情報処理装置。
8. 前記第２の記憶手段は、前記評価表現及び当該評価表現の属性を示す単語に対応して評価に関するスコアを記憶し、
   前記出力手段は、前記評価元文書評価対象抽出手段によって抽出した評価表現に係る単語が、前記評価対象抽出手段によって抽出した評価対象に該当しない場合、前記評価表現及び前記評価表現に係る単語に該当する前記第２の記憶手段に記憶された評価表現及び評価表現の属性を示す単語に対応するスコアを用いて、当該評価対象に対する評価を出力することを特徴とする請求項７に記載の情報処理装置。
9. 関連する評価対象を分類毎に記憶する第３の記憶手段を備え、
   前記出力手段は、前記評価元文書評価対象抽出手段によって抽出した評価表現に係る単語が、前記評価対象抽出手段によって抽出した評価対象に該当しない場合、当該評価対象と一致する、前記第３の記憶手段に記憶された前記評価表現に係る単語と同じ分類の評価対象を用いて、当該評価対象に対する評価を出力することを特徴とする請求項４乃至８の何れか１項に記載の情報処理装置。
10. 評価の依頼を行うためのクライアント端末とネットワークを介して接続された情報処理装置からなる情報処理システムであって、
    前記情報処理装置は、
    前記クライアント端末から評価の依頼を受付けると、評価対象に対して評価が掲載された解析対象の文書に含まれるリンク先の文書を取得する文書取得手段と、
    前記文書取得手段によって取得した文書のリンク元の文書において前記評価対象に対する評価表現を抽出する評価表現抽出手段と、
    前記文書取得手段によって取得したリンク先の文書から評価対象を抽出する評価対象抽出手段と、
    前記評価表現抽出手段によって抽出した評価表現と前記評価対象抽出手段によって抽出した評価対象とを用いて、前記解析対象の文書における評価対象に対する評価を解析する評価解析手段と、
    前記評価解析手段によって解析を行った評価対象に対する評価結果を前記クライアント端末へ送信する送信手段と、
    を備え、
    前記クライアント端末は、
    前記送信手段によって送信された評価結果を受信する受信手段と、
    前記受信手段によって受信した評価結果を出力する出力手段と、
    を備えたことを特徴とする情報処理システム。
11. 評価内容が含まれる文書を解析する情報処理装置の制御方法であって、
    前記情報処理装置は、
    前記解析対象の文書に含まれるリンク先の文書を取得する文書取得ステップと、
    前記文書取得ステップによって取得した文書のリンク元の文書において前記評価対象に対する評価表現を抽出する評価表現抽出ステップと、
    前記文書取得ステップによって取得したリンク先の文書から評価対象を抽出する評価対象抽出ステップと、
    前記評価表現抽出ステップによって抽出した評価表現と前記評価対象抽出ステップによって抽出した評価対象とを用いて、前記解析対象の文書における評価対象に対する評価を解析する評価解析ステップと、
    を実行することを特徴とする情報処理装置の制御方法。
12. 評価内容が含まれる文書を解析する情報処理装置で読み取り実行可能なプログラムあって、
    前記情報処理装置を、
    前記解析対象の文書に含まれるリンク先の文書を取得する文書取得手段と、
    前記文書取得手段によって取得した文書のリンク元の文書において前記評価対象に対する評価表現を抽出する評価表現抽出手段と、
    前記文書取得手段によって取得したリンク先の文書から評価対象を抽出する評価対象抽出手段と、
    前記評価表現抽出手段によって抽出した評価表現と前記評価対象抽出手段によって抽出した評価対象とを用いて、前記解析対象の文書における評価対象に対する評価を解析する評価解析手段と、
    して機能させるためのプログラム。
13. 評価の依頼を行うためのクライアント端末とネットワークを介して接続された情報処理装置からなる情報処理システムの制御方法であって、
    前記情報処理装置は、
    前記クライアント端末から評価の依頼を受付けると、評価対象に対して評価が掲載された解析対象の文書に含まれるリンク先の文書を取得する文書取得ステップと、
    前記文書取得ステップによって取得した文書のリンク元の文書において前記評価対象に対する評価表現を抽出する評価表現抽出ステップと、
    前記文書取得ステップによって取得したリンク先の文書から評価対象を抽出する評価対象抽出ステップと、
    前記評価表現抽出ステップによって抽出した評価表現と前記評価対象抽出ステップによって抽出した評価対象とを用いて、前記解析対象の文書における評価対象に対する評価を解析する評価解析ステップと、
    前記評価解析ステップによって解析を行った評価対象に対する評価結果を前記クライアント端末へ送信する送信ステップと、
    を実行し、
    前記クライアント端末は、
    前記送信ステップによって送信された評価結果を受信する受信ステップと、
    前記受信ステップによって受信した評価結果を出力する出力ステップと、
    を実行することを特徴とする情報処理システムの制御方法。
14. 評価の依頼を行うためのクライアント端末とネットワークを介して接続された情報処理装置からなる情報処理システムにおいて、
    前記情報処理装置を、
    前記クライアント端末から評価の依頼を受付けると、評価対象に対して評価が掲載された解析対象の文書に含まれるリンク先の文書を取得する文書取得手段と、
    前記文書取得手段によって取得した文書のリンク元の文書において前記評価対象に対する評価表現を抽出する評価表現抽出手段と、
    前記文書取得手段によって取得したリンク先の文書から評価対象を抽出する評価対象抽出手段と、
    前記評価表現抽出手段によって抽出した評価表現と前記評価対象抽出手段によって抽出した評価対象とを用いて、前記解析対象の文書における評価対象に対する評価を解析する評価解析手段と、
    前記評価解析手段によって解析を行った評価対象に対する評価結果を前記クライアント端末へ送信する送信手段と、
    して機能させ、
    前記クライアント端末を、
    前記送信手段によって送信された評価結果を受信する受信手段と、
    前記受信手段によって受信した評価結果を出力する出力手段と、
    して機能させるためのプログラム。

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