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
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