Transcript 評価表現辞書

ワイン評判情報マイニングのため
の属性・評価表現辞書の構築
情報ネットワーク工学講座
安藤研究室
03T204 市橋剛
はじめに



Web上には，商品・サービスに対する評判情報
が多く存在する
評判情報を抽出・集計・分析し，ユーザに提示
→ 意思決定，購入判断の手助け
当研究室では，辞書を用いてWeb上のワイン評
判情報を抽出するシステムを研究中
辞書を利用した評判情報抽出
ブログ記事
評価表現辞書
・・・．そこでシャトー・アルノー マッチング
を飲んだ．安くてお手軽だが，
タニックで硬く，筋肉質と
欠点も多い．・・・．
シャトー・アルノーの
評判情報
安い・硬い・筋肉質
甘い
辛い
おいしい
硬い
高い
安い
筋肉質
・・・
評価表現

評価極性
例） 美味しい → 肯定的
不味い → 否定的
少ない → ？

臭みが少ない
旨みが少ない
対象・属性・評価
例）
シャトー・アルノー は 臭み が 強い
対象
属性
評価表現
目的

ワイン用属性・評価表現辞書の構築

属性辞書
香り，酸味，果実味，タンニン，甘み，・・・

評価表現辞書
素晴らしい，良い，最高，濃厚な，・・・

レビューサイトを利用


ノイズ文が少ない
情報の質が高い
抽出手法
抽出ルール例

＜評価表現＞ ＋ ＜属性＞
例）

＜属性＞ ＋ 助詞 ＋ ＜評価表現＞
例）

すばらしい ＋ 香り
酸味 ＋ が ＋ 強い
＜評価表現＞ ＋ 助動詞 ＋ ＜属性＞
例）
豊富 ＋ な ＋ 果実味
あらかじめ一方の辞書が必要
属性・評価表現の分析

評価表現 ： 筋肉質な ，外向的な，角のとれた，・・・
→ 独特で豊富な表現がある
： 高い，低い，強い，弱い，おいしい，・・・
→ 様々な対象に使われる表現もある

属性 ： 香り、舌触り、酸味、甘味、タンニン、色、・・・
→ 表現は限られる
ワイン属性と共起すれば，
ワイン評価表現である可能性が高い
提案手法

高精度の属性抽出

属性とルールによる評価表現抽出

評価表現とルールにより属性抽出

相互情報量による絞込み
高精度の属性抽出
＜属性＞ + が|は|も + 形容詞
（名詞-一般|複合）

抽出数より，精度を重視
属性とルールによる評価表現抽出
①．＜評価表現＞ + ＜属性＞
（品詞：形容詞）
②．＜評価表現＞ + な + ＜属性＞
③．＜属性＞ + が|は|も|を +（副詞+）＜評価表現＞
例） すばらしい + 果実味 + を + 感じる
①
③
評価表現とルールによる属性抽出
①．＜評価表現＞ + ＜属性候補＞
②．＜評価表現＞ + 助動詞 + ＜属性候補＞
③．＜属性候補＞ + が|は|も|を +（副詞+)＜評価表現＞

相互情報量
P( AandB)
I ( A, B) 
P( A)  P( B)
Ｆ値を利用して基準値を決定
実験（１）
実験用データ615文を収集
 ワインレビューサイトwinenote（http://www.winenote.jp/）

ワインの表現方法 （http://www1.odn.ne.jp/young/DateWine/WineExpression.htm）
実験（２）

実験データから提案手法により属性・評価表現抽出

属性辞書，評価表現辞書の精度
辞書登録語のうち正解と判定した数
精度 
辞書登録語数
結果
抽出語数と精度

高精度の属性抽出 ：

評価表現辞書

評価表現による属性抽出 ：
 相互情報量適用後
：
：
46語
95.7％
168語
82.1％
84語
45語
54.5％
71.1％
（基準値 2.5）

属性辞書
：
91語， 81.2％
考察

属性の階層性 「AのB」


例） タンニンのバランスが良い
属性値

例） 香り は ベリー系 が 強い
＜属性＞ ＜属性値＞

複合表現

例） 底が浅い，角のとれた，鼻に付く，・・・
まとめ

ワイン用属性・評価表現辞書の構築




ノイズとなる文の少ないレビューサイトを利用
ルールによる属性・評価表現抽出
相互情報量による絞込み
評価実験
 実験用データ615文に対し，提案手法による抽出
 精度： 属性辞書 81.2％， 評価表現辞書 82.1％
今後の課題

共起尺度の検討

ブログからの抽出