@article{oai:nagoya.repo.nii.ac.jp:00006872,
 author = {杉木, 健二 and SUGIKI, Kenji and 松原, 茂樹 and MATSUBARA, Shigeki},
 journal = {情報処理学会研究報告},
 month = {Nov},
 note = {本論文では、自然言語の検索クエリと意見文とを対応付けることにより、商品や宿泊施設などの意見対象を検索する手法を提案する。意見文から評判情報を抽出し、検索クエリから要求情報を抽出する。これらを対応付けし、各対象のスコアを計算することにより、クエリに合致する対象を表示する。近年、意見文を対象としたテキストマイニングに関する研究が盛んに行われており、意見文から評判情報を抽出する研究が多く行われてきた。しかし、このような情報を用いて商品や宿泊施設などを検索しようとする試みはほとんどない。提案手法では、係り受け関係に基づく構造パターンを用いて意見文から評判情報を抽出する。抽出した評判情報と検索クエリから抽出した要求情報の一致率によってそれらを対応付ける。検索対象のスコアリングは、tf ・ idf を拡張することにより実行する。実験では、本手法を用いたシステムの意見文検索の精度は91.9％であり、検索対象を高い精度で検索することができる可能性を確認した。, In this paper, we propose a method for extracting opinion tuples (opinion object, opinion view point, opinion value) from customer reviews and retrieving objects (products, store, accomodations, etc.) using these tuples. Recently, many methods of opinion extraction from customer reviews in web pages were proposed. However, there are few work to retrieve objects which is the opinion target using these opinions with natural language query. Our system extract opinion tuples using syntactic structurual patterns which include modification relation between bunsetsus. And then, the system compares these opinion tuples and the tuples extraced from the user query, and ranks opinion objects using a tf ・ idf-like scoring formula. The precision rate of extracting relevance opinions by the system was 91.9%.},
 pages = {135--141},
 title = {意見文からの評判情報抽出に基づく自然言語検索},
 year = {2006}
}