JP2008305322A - 評判コーパス生成装置、対象情報コーパス生成装置、サーバ装置、バーチャルチャット装置、およびプログラム - Google Patents

評判コーパス生成装置、対象情報コーパス生成装置、サーバ装置、バーチャルチャット装置、およびプログラム Download PDF

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Abstract

【課題】ブログ等の個人情報群から仮想的なチャットなどに利用するコーパスを生成できなかった。
【解決手段】評価対象の評価を示す評価語を含む評価情報を格納し得る評価情報格納部と、評価される対象を示す用語である評価対象と、当該評価対象を評価する文を有する評価対象情報を格納し得る評価対象情報格納部と、入力された１種類以上の文章群を格納されている文章群格納部と、文章群格納部に格納されている文章群から評価語と、当該評価語により評価されている対象を示す用語である評価対象を取得する評価対象取得部と、評価対象取得部が取得した評価語と、評価対象を含む文を、文章群から取得する文取得部と、文取得部が取得した文、および評価対象取得部が取得した評価対象を有する評価対象情報を、評価対象情報格納部に蓄積する評価文蓄積部を具備する評判コーパス生成装置により、コーパスを生成できる。
【選択図】図１

Description

本発明は、ブログ等の情報群から、自然言語処理を行い、対象物と、対象物について記述している文を抽出し、蓄積する評判コーパス生成装置等に関するものである。
従来、予め蓄積されている少なくとも１つの文書から、ユーザが入力した所定語句に関する評判情報を抽出し、記憶装置に記憶する評判情報抽出ステップと、上記抽出された上記評判情報が、第三者が評価した評判情報であるどうかを判定し、記憶装置に記憶する判定ステップとを有することを特徴とする意見分析処理方法の技術があった（例えば、特許文献１参照）。
特開２００６−３３１２４６号公報（第１頁、第１図等）
しかしながら、従来、ブログ等の個人情報群から、評判解析を行い、対象物と、対象物を評価している文を抽出し、検索エンジンや、対象物のランキングや、仮想的なチャットなどに利用する、ということができなかった。
さらに、評判解析において、形態素解析による自然言語処理を行っていたので、特に、口語調で記載されている文章などの解析の精度が低かった。
本第一の発明の評判コーパス生成装置は、評価対象の良し悪しに関する用語である評価語を含む評価情報を格納し得る評価情報格納部と、評価される対象を示す用語である評価対象と、当該評価対象を評価する文を有する評価対象情報を格納し得る評価対象情報格納部と、一の個人が入力した１種類以上の文章群を格納されている文章群格納部と、前記文章群格納部に格納されている文章群から前記評価語と、当該評価語により評価されている対象を示す用語である評価対象を取得する評価対象取得部と、前記評価対象取得部が取得した評価語と、評価対象を含む文を、前記文章群から取得する文取得部と、前記文取得部が取得した文、および前記評価対象取得部が取得した評価対象を有する評価対象情報を、前記評価対象情報格納部に蓄積する評価文蓄積部を具備する評判コーパス生成装置である。
かかる構成により、ブログ等の文章群から、評判解析を行い、対象物と、対象物を評価している文を抽出し、蓄積できる。
また、本第二の発明の評判コーパス生成装置は、第一の発明に対して、前記評価情報は、評価語、および良し悪しの程度を示すスコアを対に有し、前記評価対象取得部が取得した文に含まれる評価語と対になるスコアを、前記評価情報格納部から取得するスコア取得部と、前記評価対象取得部が取得した同一の評価対象についての１以上のスコアを用いて、当該評価対象についての評価を算出する評価算出部をさらに具備し、前記評価文蓄積部は、前記文取得部が取得した文、前記評価対象取得部が取得した評価対象、および前記評価算出部が算出したスコアを有する評価対象情報を、前記評価対象情報格納部に蓄積する評判コーパス生成装置である。
かかる構成により、評判の程度についての情報であるスコアも蓄積できる。
また、本第三の発明の評判コーパス生成装置は、第一、第二いずれかの発明に対して、前記評価対象取得部は、第一文字列と、文中における前記第一文字列の機能または種類を特定する情報である機能語情報と、前記第一文字列の前に接続され得る文字列の種類を特定する情報である前接続記号と、前記第一文字列の後ろに接続され得る文字列の種類、または区切りであることを示す記号であり、当該記号により区切られた文中における第二文字列の種類を特定する情報である後接続記号とを対に有する辞書情報を１以上格納している辞書情報格納手段と、前記文章を構成する文から区切りであることを示す後接続記号に対する第一文字列を取り出し、当該第一文字列をキーにして、文を２以上の文字列である２以上の第二文字列に区切り、当該第二文字列の最後尾の第一文字列に対応する機能語情報または後接続記号から、前記第二文字列の種類を特定する情報を取得し、当該第二文字列と第二文字列の種類を特定する情報を取得する文分割制御手段と、前記文分割制御手段が取得した第二文字列の種類から評価の対象を含む第二文字列を特定し、当該第二文字列から評価対象を取得する評価対象取得手段と、前記評価対象を含む第二文字列を有する文中の他の第二文字列の種類を用いて評価語を含み得る第二文字列を特定し、当該第二文字列が有する評価語を前記評価情報格納部から検索し、取得する評価語取得手段を具備する評判コーパス生成装置である。
かかる構成により、機能素解析の自然言語処理方法により、例えば、口語調の文章でも、正確に自然言語処理し、対象物と、対象物を評価している文を抽出できる。
また、本第四の発明の評判コーパス生成装置は、第三の発明に対して、前記第二文字列の種類は、少なくとも文の主題、文の副題、動作状態を含む評判コーパス生成装置である。
かかる構成により、機能素解析の自然言語処理方法により、例えば、口語調の文章でも、正確に自然言語処理し、対象物と、対象物を評価している文を抽出できる。
また、本第五の発明の評判コーパス生成装置は、第三、第四いずれかの発明に対して、前記文分割制御手段は、前記文章を構成する文の先頭から予め決められたサイズ（ｎ文字［ｎは２以上の整数］）の第三文字列を切り出し、前記切り出した第三文字列を構成する文字列であって、先頭からｎ文字の文字列から順に、前記辞書情報格納手段に当該文字列が存在するか否かを判断し、ｎ文字の文字列が存在しない場合には、先頭から（ｎ−１）文字の文字列が前記辞書情報格納手段に存在するか否かを判断し、かかる判断を、１文字ずつ文字数を減らして、文字列が存在するまで行い、または、文字列が存在しない場合には、先頭から１文字になるまでかかる判断を行い、文字列が存在すると判断した場合には、当該文字列に対応する機能語情報と前接続記号と後接続記号とを、前記辞書情報格納手段から読み出し、読み出した機能語情報と前接続記号と後接続記号とを当該文字列に付与し、文字列が存在しない場合には、１文字の文字列に対して未知語であることを示す情報である未知語情報を付与する要素分割手段と、前記要素分割手段が未知語情報を付与した連続する未知語であり、ひらがなの文字を連結し文字列を構成し、かつ連続する未知語であり、ひらがなではない文字を連結し文字列を構成し、前記連結した文字列、または連結されなかった未知語の文字に対してまとまりであることを示す文字列の種類を特定する情報であるまとまり情報を付与し、隣接する２つの、前記要素分割手段が分割した要素またはまとまり情報を読み出し、当該読み出した要素またはまとまり情報のうち、前出の要素またはまとまり情報の後接続記号と、後出の要素またはまとまり情報の前接続記号から、前出の要素またはまとまり情報と後出の要素またはまとまり情報が連結可能であるか否かを判断し、連結可能な要素またはまとまり情報を一つの文字列にまとめて、当該まとめた文字列である第二文字列を複数、取得する要素連結手段と、前記要素連結手段が取得した複数の各第二文字列の最後尾の第一文字列に対応する機能語情報または後接続記号から、前記各第二文字列の種類を特定する情報を決定し、当該複数の各第二文字列の種類を特定する情報と、当該複数の各第二文字列を対にした複数の対の情報をメモリ上に配置する文字列取得手段を具備する評判コーパス生成装置である。
かかる構成により、機能素解析の自然言語処理方法により、例えば、口語調の文章でも、正確に自然言語処理し、対象物と、対象物を評価している文を抽出できる。
また、本第六の発明の評判コーパス生成装置は、第二から第五いずれかの発明に対して、評価語に対する評価の変更を示す言い回しの用語である変更語、および評価を変更するための情報である評価変更情報の対である変更情報を１以上格納している変更情報格納部と、評価語から所定以内の文字数の距離内にある変更語を取得する変更語取得部と、前記変更語と対になる評価変更情報を取得する評価変更情報取得部と、前記スコア取得部が取得したスコアに対して、前記評価変更情報取得部が取得した評価変更情報を用いて、スコアを変更し、新たなスコアを算出する変更スコア算出部をさらに具備し、前記評価算出部は、前記評価対象取得部が取得した同一の評価対象についての１以上のスコア、および前記変更スコア算出部が算出した同一の評価対象についての１以上の新たなスコアを用いて、当該評価対象についての評価を算出する評判コーパス生成装置である。
かかる構成により、評価語の前後で使われている言い回しの用語も考慮して評判解析するので、正確な評判解析ができる。
また、本第七の発明の評判コーパス生成装置は、第一から第六いずれかの発明に対して、前記１種類以上の文章群のうちの１種類以上の文章群は、タグにより構造化されており、前記文章群格納部は、文章群を識別する識別情報と文章群を有する文章群情報を、１以上格納しており、構造化されている文章群から解析対象の文を抽出するための情報であり、タグを有する情報である抽出情報と、文章群を識別する識別情報の対からなる抽出タグ情報を格納している抽出タグ情報格納部と、前記文章群格納部の文章群情報が有する識別情報と対になる抽出情報を読み出し、当該抽出情報を用いて、前記文章群情報が有する文章群から、解析対象の１以上の文を取得する解析対象文取得部をさらに具備し、前記評価対象取得部は、前記解析対象文取得部が取得した解析対象の１以上の文から前記評価語と、当該評価語により評価されている対象を示す用語である評価対象を取得する評判コーパス生成装置である。
かかる構成により、Ｗｅｂページ上のファイルから文章を取得する場合に、評判に関して記載された文を、効率的に、精度高く取得できる。
また、本第八の発明のサーバ装置は、第一から第七いずれかの発明に対して、評判コーパス生成装置により生成された評価対象情報を格納している評価対象情報格納部を具備するサーバ装置であって、情報端末装置から、評価対象を含む情報である検索命令を受信する検索命令受信部と、前記検索命令が有する評価対象をキーとして、前記評価対象情報格納部を検索し、当該評価対象を評価する文、または当該文から抽出できる評価語、またはスコアのうちのいずれかを有する評価結果を取得する評価結果検索部と、前記評価結果を、前記情報端末装置に送信する評価結果送信部を具備するサーバ装置である。
かかる構成により、評判コーパスを用いた検索エンジンを実現できる。
また、本第九の発明のサーバ装置は、第八の発明に対して、前記評価対象情報は、当該文を有する文章群が格納されている格納場所情報をも有し、前記評価結果検索部は、前記評価対象情報格納部から、前記格納場所情報を有する評価結果を取得するサーバ装置である。
かかる構成により、検索された結果から、評判の元になったブログや電子メールの記述に、簡単にジャンプできる。
また、本第十の発明のサーバ装置は、第二から第七いずれかの発明に対して、評判コーパス生成装置により生成された評判コーパスである評価対象情報格納部を具備するサーバ装置であって、情報端末装置から、検索命令を受信する検索命令受信部と、前記検索命令の受信に対応して、スコアの順に２以上の評価対象を並べたランキングの情報を有する評価結果を取得する評価結果検索部と、前記評価結果を、前記情報端末装置に送信する評価結果送信部を具備するサーバ装置である。
かかる構成により、評判コーパスを用いて、ランキングを得ることができる。
また、本第十一の発明のサーバ装置は、第十の発明に対して、一のカテゴリーと、２以上の評価対象を有するカテゴリー情報を１以上格納しているカテゴリー情報格納部をさらに具備し、前記検索命令は、カテゴリーを含み、前記評価結果検索部は、前記検索命令が有するカテゴリーと対になる２以上の評価対象を取得する評価対象取得手段と、前記２以上の評価対象に対応するスコアを取得し、当該スコアの順に、前記２以上の評価対象を並べたランキングの情報を有する評価結果を取得するランキング取得手段を具備するサーバ装置である。
かかる構成により、評判コーパスを用いて、ランキングを得ることができる。
また、本第十二の発明のバーチャルチャット装置は、第一から第七いずれかの発明に対して、評判コーパス生成装置により生成された評判コーパスである評価対象情報格納部を具備するバーチャルチャット装置であって、ユーザからの対話文を受け付ける対話文受付部と、前記対話文を自然言語処理し、少なくとも一の用語を有する処理結果を取得する自然言語処理部と、前記処理結果が有する用語と対になる文を、前記評価対象情報格納部から検索する対話文取得部と、前記対話文取得部が取得した文を出力する対話文出力部を具備するバーチャルチャット装置である。
かかる構成により、評判コーパスを用いた、仮想的なチャットを実現できる。
また、本第十三の発明のサーバ装置は、第十二の発明に対して、前記自然言語処理部は、第一文字列と、文中における前記第一文字列の機能または種類を特定する情報である機能語情報と、前記第一文字列の前に接続され得る文字列の種類を特定する情報である前接続記号と、前記第一文字列の後ろに接続され得る文字列の種類、または区切りであることを示す記号であり、当該記号により区切られた文中における第二文字列の種類を特定する情報である後接続記号とを対に有する辞書情報を１以上格納している辞書情報格納手段と、前記受け付けた対話文中、少なくとも一のユーザから入力された対話文から、区切りであることを示す後接続記号に対する第一文字列を取り出し、当該第一文字列をキーにして、対話文を構成する文を２以上の文字列である２以上の第二文字列に区切り、当該第二文字列の最後尾の第一文字列に対応する機能語情報または後接続記号から、前記第二文字列の種類を特定する情報を取得し、当該第二文字列と第二文字列の種類を特定する情報を取得する文分割制御手段と、前記文分割制御手段が取得した２以上の区切られた各第二文字列と、各第二文字列の種類を特定する情報を対に有する処理結果を取得する処理結果構成手段を具備するバーチャルチャット装置である。
かかる構成により、入力された対話文を精度高く自然言語処理でき、精度高く、自然なチャットが実現できる。
また、本第十四の発明のバーチャルチャット装置は、第十三の発明に対して、前記文分割制御手段は、前記対話文を構成する文の先頭から予め決められたサイズ（ｎ文字［ｎは２以上の整数］）の第三文字列を切り出し、前記切り出した第三文字列を構成する文字列であって、先頭からｎ文字の文字列から順に、前記辞書情報格納手段に当該文字列が存在するか否かを判断し、ｎ文字の文字列が存在しない場合には、先頭から（ｎ−１）文字の文字列が前記辞書情報格納手段に存在するか否かを判断し、かかる判断を、１文字ずつ文字数を減らして、文字列が存在するまで行い、または、文字列が存在しない場合には、先頭から１文字になるまでかかる判断を行い、文字列が存在すると判断した場合には、当該文字列に対応する機能語情報と前接続記号と後接続記号とを、前記辞書情報格納手段から読み出し、読み出した機能語情報と前接続記号と後接続記号とを当該文字列に付与し、文字列が存在しない場合には、１文字の文字列に対して未知語であることを示す情報である未知語情報を付与する要素分割手段と、前記要素分割手段が未知語情報を付与した連続する未知語であり、ひらがなの文字を連結し文字列を構成し、かつ連続する未知語であり、ひらがなではない文字を連結し文字列を構成し、前記連結した文字列、または連結されなかった未知語の文字に対してまとまりであることを示す文字列の種類を特定する情報であるまとまり情報を付与し、隣接する２つの、前記要素分割手段が分割した要素またはまとまり情報を読み出し、当該読み出した要素またはまとまり情報のうち、前出の要素またはまとまり情報の後接続記号と、後出の要素またはまとまり情報の前接続記号から、前出の要素またはまとまり情報と後出の要素またはまとまり情報が連結可能であるか否かを判断し、連結可能な要素またはまとまり情報を一つの文字列にまとめて、当該まとめた文字列である第二文字列を複数の取得する要素連結手段と、前記要素連結手段が取得した複数の各第二文字列の最後尾の第一文字列に対応する機能語情報または後接続記号から、前記各第二文字列の種類を特定する情報を決定し、当該複数の各第二文字列の種類を特定する情報と、当該複数の各第二文字列を対にした複数の対の情報をメモリ上に配置する文字列取得手段を具備するバーチャルチャット装置である。
かかる構成により、入力された対話文を精度高く自然言語処理でき、精度高く、自然なチャットが実現できる。
また、本第十五の発明の対象情報コーパス生成装置は、一の個人が入力した１種類以上の文章群を格納されている文章群格納部と、検索の対象を示す用語である検索対象と、当該検索対象について記述された文を有する対象情報を格納し得る対象情報格納部と、前記文章群格納部に格納されている文章群を自然言語処理し、検索対象を取得する検索対象取得部と、前記検索対象取得部が取得した検索対象を含む文を、前記文章群から取得する文取得部と、前記文取得部が取得した文、および前記検索対象取得部が取得した検索対象を有する対象情報を、前記対象情報格納部に蓄積する対象情報蓄積部を具備する対象情報コーパス生成装置である。
かかる構成により、ブログ等の文章群から、対象情報コーパスを生成できる。
また、本第十六の発明の対象情報コーパス生成装置は、第十五の発明に対して、前記検索対象取得部は、第一文字列と、文中における前記第一文字列の機能または種類を特定する情報である機能語情報と、前記第一文字列の前に接続され得る文字列の種類を特定する情報である前接続記号と、前記第一文字列の後ろに接続され得る文字列の種類、または区切りであることを示す記号であり、当該記号により区切られた文中における第二文字列の種類を特定する情報である後接続記号とを対に有する辞書情報を１以上格納している辞書情報格納手段と、前記文章を構成する文から区切りであることを示す後接続記号に対する第一文字列を取り出し、当該第一文字列をキーにして、文を２以上の文字列である２以上の第二文字列に区切り、当該第二文字列の最後尾の第一文字列に対応する機能語情報または後接続記号から、前記第二文字列の種類を特定する情報を取得し、当該第二文字列と第二文字列の種類を特定する情報を取得する文分割制御手段と、前記文分割制御手段が取得した第二文字列の種類から検索対象を含む第二文字列を特定し、当該第二文字列から検索対象を取得する検索対象取得手段を具備する対象情報コーパス生成装置である。
かかる構成により、ブログ等の文章群から、精度高く対象情報コーパスを生成できる。
また、本第十七の発明の対象情報コーパス生成装置は、第十六の発明に対して、前記文分割制御手段は、前記対話文を構成する文の先頭から予め決められたサイズ（ｎ文字［ｎは２以上の整数］）の第三文字列を切り出し、前記切り出した第三文字列を構成する文字列であって、先頭からｎ文字の文字列から順に、前記辞書情報格納手段に当該文字列が存在するか否かを判断し、ｎ文字の文字列が存在しない場合には、先頭から（ｎ−１）文字の文字列が前記辞書情報格納手段に存在するか否かを判断し、かかる判断を、１文字ずつ文字数を減らして、文字列が存在するまで行い、または、文字列が存在しない場合には、先頭から１文字になるまでかかる判断を行い、文字列が存在すると判断した場合には、当該文字列に対応する機能語情報と前接続記号と後接続記号とを、前記辞書情報格納手段から読み出し、読み出した機能語情報と前接続記号と後接続記号とを当該文字列に付与し、文字列が存在しない場合には、１文字の文字列に対して未知語であることを示す情報である未知語情報を付与する要素分割手段と、前記要素分割手段が未知語情報を付与した連続する未知語であり、ひらがなの文字を連結し文字列を構成し、かつ連続する未知語であり、ひらがなではない文字を連結し文字列を構成し、前記連結した文字列、または連結されなかった未知語の文字に対してまとまりであることを示す文字列の種類を特定する情報であるまとまり情報を付与し、隣接する２つの、前記要素分割手段が分割した要素またはまとまり情報を読み出し、当該読み出した要素またはまとまり情報のうち、前出の要素またはまとまり情報の後接続記号と、後出の要素またはまとまり情報の前接続記号から、前出の要素またはまとまり情報と後出の要素またはまとまり情報が連結可能であるか否かを判断し、連結可能な要素またはまとまり情報を一つの文字列にまとめて、当該まとめた文字列である第二文字列を複数の取得する要素連結手段と、前記要素連結手段が取得した複数の各第二文字列の最後尾の第一文字列に対応する機能語情報または後接続記号から、前記各第二文字列の種類を特定する情報を決定し、当該複数の各第二文字列の種類を特定する情報と、当該複数の各第二文字列を対にした複数の対の情報をメモリ上に配置する文字列取得手段を具備する対象情報コーパス生成装置である。
かかる構成により、ブログ等の文章群から、精度高く対象情報コーパスを生成できる。
また、本第十八の発明のサーバ装置は、第十五から第十七いずれかの発明に対して、対象情報コーパス生成装置により生成された対象情報コーパスである対象情報格納部を具備するサーバ装置であって、情報端末装置から、検索対象を含む情報である検索命令を受信する検索命令受信部と、前記検索命令が有する検索対象をキーとして、前記検索情報格納部を検索し、当該検索対象を有する文、または当該文から抽出できる用語のいずれかを有する検索結果を取得する検索部と、前記検索結果を、前記情報端末装置に送信する検索結果送信部を具備するサーバ装置である。
かかる構成により、対象情報コーパスを用いた検索エンジンを実現できる。
また、本第十九の発明のバーチャルチャット装置は、第十五から第十七いずれかの発明に対して、対象情報コーパス生成装置により生成された対象情報コーパスである対象情報格納部を具備するバーチャルチャット装置であって、ユーザからの対話文を受け付ける対話文受付部と、前記対話文を自然言語処理し、少なくとも一の用語を有する処理結果を取得する自然言語処理部と、前記処理結果が有する用語と対になる文を、前記対象情報格納部から検索する対話文取得部と、前記対話文取得部が取得した文を出力する対話文出力部を具備するバーチャルチャット装置である。
かかる構成により、対象情報コーパスを用いた、仮想的なチャットを実現できる。
また、本第二十の発明のバーチャルチャット装置は、第十九の発明に対して、前記自然言語処理部は、第一文字列と、文中における前記第一文字列の機能または種類を特定する情報である機能語情報と、前記第一文字列の前に接続され得る文字列の種類を特定する情報である前接続記号と、前記第一文字列の後ろに接続され得る文字列の種類、または区切りであることを示す記号であり、当該記号により区切られた文中における第二文字列の種類を特定する情報である後接続記号とを対に有する辞書情報を１以上格納している辞書情報格納手段と、前記受け付けた対話文中、少なくとも一のユーザから入力された対話文から、区切りであることを示す後接続記号に対する第一文字列を取り出し、当該第一文字列をキーにして、対話文を構成する文を２以上の文字列である２以上の第二文字列に区切り、当該第二文字列の最後尾の第一文字列に対応する機能語情報または後接続記号から、前記第二文字列の種類を特定する情報を取得し、当該第二文字列と第二文字列の種類を特定する情報を取得する文分割制御手段と、前記文分割制御手段が取得した２以上の区切られた各第二文字列と、各第二文字列の種類を特定する情報を対に有する処理結果を取得する処理結果構成手段を具備するバーチャルチャット装置である。
かかる構成により、入力された対話文を精度高く自然言語処理でき、精度高く、自然なチャットが実現できる。
また、本第二十一の発明のバーチャルチャット装置は、第二十の発明に対して、前記文分割制御手段は、前記対話文を構成する文の先頭から予め決められたサイズ（ｎ文字［ｎは２以上の整数］）の第三文字列を切り出し、前記切り出した第三文字列を構成する文字列であって、先頭からｎ文字の文字列から順に、前記辞書情報格納手段に当該文字列が存在するか否かを判断し、ｎ文字の文字列が存在しない場合には、先頭から（ｎ−１）文字の文字列が前記辞書情報格納手段に存在するか否かを判断し、かかる判断を、１文字ずつ文字数を減らして、文字列が存在するまで行い、または、文字列が存在しない場合には、先頭から１文字になるまでかかる判断を行い、文字列が存在すると判断した場合には、当該文字列に対応する機能語情報と前接続記号と後接続記号とを、前記辞書情報格納手段から読み出し、読み出した機能語情報と前接続記号と後接続記号とを当該文字列に付与し、文字列が存在しない場合には、１文字の文字列に対して未知語であることを示す情報である未知語情報を付与する要素分割手段と、前記要素分割手段が未知語情報を付与した連続する未知語であり、ひらがなの文字を連結し文字列を構成し、かつ連続する未知語であり、ひらがなではない文字を連結し文字列を構成し、前記連結した文字列、または連結されなかった未知語の文字に対してまとまりであることを示す文字列の種類を特定する情報であるまとまり情報を付与し、隣接する２つの、前記要素分割手段が分割した要素またはまとまり情報を読み出し、当該読み出した要素またはまとまり情報のうち、前出の要素またはまとまり情報の後接続記号と、後出の要素またはまとまり情報の前接続記号から、前出の要素またはまとまり情報と後出の要素またはまとまり情報が連結可能であるか否かを判断し、連結可能な要素またはまとまり情報を一つの文字列にまとめて、当該まとめた文字列である第二文字列を複数の取得する要素連結手段と、前記要素連結手段が取得した複数の各第二文字列の最後尾の第一文字列に対応する機能語情報または後接続記号から、前記各第二文字列の種類を特定する情報を決定し、当該複数の各第二文字列の種類を特定する情報と、当該複数の各第二文字列を対にした複数の対の情報をメモリ上に配置する文字列取得手段を具備するバーチャルチャット装置である。
かかる構成により、入力された対話文を精度高く自然言語処理でき、精度高く、自然なチャットが実現できる。
本発明による評判コーパス生成装置によれば、個人から発信された情報であり、例えば、ブログやＳＮＳや電子メール等の1種以上の情報から自然言語処理を行い、対象物に対して発言している文等を取得し、コーパスを自動的に生成できる。
以下、評判コーパス生成装置等の実施形態について図面を参照して説明する。なお、実施の形態において同じ符号を付した構成要素は同様の動作を行うので、再度の説明を省略する場合がある。
（実施の形態１）
本実施の形態において、ブログ等の個人情報群から、評判解析を行い、対象物と、対象物を評価している文を抽出し、蓄積する評判コーパス生成装置について説明する。評判コーパス生成装置とは、対象物（例えば、商品、サービス、店舗、特定の個人、企業、概念など）に対する評価（好き、嫌い、良い、悪いなど）に関する情報を取得する装置である。ここで、取得とは、単純な検索も含むし、検索した情報を加工することを含む。また、本実施の形態において、ブログ等の文章を自然言語処理して、評判解析を行う。その自然言語処理は、形態素解析を用いない、機能素解析という自然言語解析の手法を用いている。また、自然言語処理は、形態素解析やパターンマッチングの他、公知の手法を用いても良い。なお、評判コーパスとは、評判、評価に関する情報が格納されたデータ群である。
図１は、本実施の形態における評判コーパス生成装置１のブロック図である。評判コーパス生成装置１は、指示受付部１００、評価情報格納部１０１、評価対象情報格納部１０２、文章群格納部１０３、評価対象取得部１０４、文取得部１０５、評価文蓄積部１０６、抽出タグ情報格納部１０７、解析対象文取得部１０８を具備する。
評価対象取得部１０４は、辞書情報格納手段１０４１、文分割制御手段１０４２、評価対象取得手段１０４３、評価語取得手段１０４４を具備する。
文分割制御手段１０４２は、要素分割手段１０４２１、要素連結手段１０４２２、文字列取得手段１０４２３を具備する。
指示受付部１００は、指示を受け付ける。指示とは、例えば、処理の開始指示である。処理とは、評判コーパスを生成する処理である。受付とは、通常、ユーザからの手入力の受け付けであるが、外部装置からの受信でも良い。指示の入力手段は、キーボードやマウスやメニュー画面によるもの等、何でも良い。指示受付部１００は、キーボード等の入力手段のデバイスドライバーや、メニュー画面の制御ソフトウェア等で実現され得る。
評価情報格納部１０１は、評価対象の良し悪しに関する用語である評価語を含む評価情報を格納し得る。評価語とは、例えば、「好き」「嫌い」「良い」「悪い」「だめ」「素敵」「すばらしい」などである。また、評価語は、通常、後述する機能素解析で取得された「状態」に対応する。評価情報格納部１０１は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。
評価対象情報格納部１０２は、評価対象情報を格納し得る。評価対象情報は、評価対象と文を有する。評価対象は、評価される対象を示す用語である。ここでの文は、評価対象を評価する文であり、通常、評価対象を有する。文とは、通常、1文であるが、２文以上でも良い。評価対象とは、例えば、「レストランＡ」であり、文とは、「レストランＡは、おいしいよ。」などである。評価対象情報格納部１０２は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。
文章群格納部１０３は、一の個人が入力した１種類以上の文章群を格納されている、文章群を識別する識別情報と文章群を有する文章群情報を、1以上格納しており。ここで、格納とは、外部の装置から取得し、一時的に格納しているものも含む。文章群とは、いわゆるブログ、電子メール、ＳＮＳ、Ｖｏｉｐ、メタバース、ＩＭなどの情報である。文章群は、ブログなどのタグにより構造化されている情報でも良い。文章群格納部１０３の文章群は、外部の装置（例えば、Ｗｅｂ上のサーバ装置）などから取得し、一時的に格納されている文章群でも良い。文章群格納部１０３は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。
評価対象取得部１０４は、文章群格納部１０３に格納されている文章群から評価語と、当該評価語により評価されている対象を示す用語である評価対象を取得する。また、評価対象取得部１０４は、解析対象文取得部１０８が取得した解析対象の１以上の文から評価語と、当該評価語により評価されている対象を示す用語である評価対象を取得しても良い。ここで、評価対象は、通常、機能素解析により取得する。ただし、精度は低下するが、文章群に対して、形態素解析を行い、名詞を取得し、当該名詞を評価対象としても良い。また、さらに、精度は低下するが、文章群に対して、パターンマッチングにより、用語を評価対象としても取得しても良い。文章群格納部１０３は、多数の装置（図示しないネットワーク上の装置を含む）に分散していても良い。つまり、文章群は、外部の装置から取得し、一時保持しているものでも良い。文章群を外部の装置から取得する場合、評価対象取得部１０４は、文章群がどこに存在するかの情報（例えば、ＵＲＬや、ＩＰアドレスとファイル名、など）も保持している。評価対象取得部１０４は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。評価対象取得部１０４の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
辞書情報格納手段１０４１は、辞書情報を1以上格納している。辞書情報は、第一文字列と、機能語情報と、前接続記号と、後接続記号とを対に有する。機能語情報とは、文中における第一文字列の機能または種類を特定する情報である。前接続記号とは、第一文字列の前に接続され得る文字列の種類を特定する情報である。後接続記号とは、第一文字列の後ろに接続され得る文字列の種類、または区切りであることを示す記号であり、当該記号により区切られた文中における第二文字列の種類を特定する情報である。辞書情報格納手段１０４１は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。
文分割制御手段１０４２は、文章を構成する文から区切りであることを示す後接続記号に対する第一文字列を取り出し、当該第一文字列をキーにして、文を２以上の文字列である２以上の第二文字列に区切り、当該第二文字列の最後尾の第一文字列に対応する機能語情報または後接続記号から、第二文字列の種類を特定する情報を取得し、当該第二文字列と第二文字列の種類を特定する情報を取得する。文分割制御手段１０４２は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。文分割制御手段１０４２の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
文分割制御手段１０４２を構成する要素分割手段１０４２１は、文章を構成する文の先頭から予め決められたサイズ（ｎ文字[ｎは２以上の整数]）の第三文字列を切り出し、切り出した第三文字列を構成する文字列であって、先頭からｎ文字の文字列から順に、辞書情報格納手段１０４１に当該文字列が存在するか否かを判断し、ｎ文字の文字列が存在しない場合には、先頭から（ｎ−１）文字の文字列が辞書情報格納手段１０４１に存在するか否かを判断し、かかる判断を、１文字ずつ文字数を減らして、文字列が存在するまで行い、または、文字列が存在しない場合には、先頭から１文字になるまでかかる判断を行い、文字列が存在すると判断した場合には、当該文字列に対応する機能語情報と前接続記号と後接続記号とを、辞書情報格納手段１０４１から読み出し、読み出した機能語情報と前接続記号と後接続記号とを当該文字列に付与し、文字列が存在しない場合には、１文字の文字列に対して未知語であることを示す情報である未知語情報を付与する。要素分割手段１０４２１は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。要素分割手段１０４２１の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
要素連結手段１０４２２は、要素分割手段１０４２１が未知語情報を付与した連続する未知語であり、ひらがなの文字を連結し文字列を構成し、かつ連続する未知語であり、ひらがなではない文字を連結し文字列を構成し、連結した文字列、または連結されなかった未知語の文字に対してまとまりであることを示す文字列の種類を特定する情報であるまとまり情報を付与し、隣接する２つの、前記要素分割手段が分割した要素またはまとまり情報を読み出し、当該読み出した要素またはまとまり情報のうち、前出の要素またはまとまり情報の後接続記号と、後出の要素またはまとまり情報の前接続記号から、前出の要素またはまとまり情報と後出の要素またはまとまり情報が連結可能であるか否かを判断し、連結可能な要素またはまとまり情報を一つの文字列にまとめて、当該まとめた文字列である第二文字列を複数、取得する。要素連結手段１０４２２は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。要素連結手段１０４２２の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
文字列取得手段１０４２３は、要素連結手段１０４２２が取得した複数の各第二文字列の最後尾の第一文字列に対応する機能語情報または後接続記号から、各第二文字列の種類を特定する情報を決定し、当該複数の各第二文字列の種類を特定する情報と、当該複数の各第二文字列を対にした複数の対の情報をメモリ上に配置する。文字列取得手段１０４２３は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。文字列取得手段１０４２３の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
評価対象取得手段１０４３は、文分割制御手段１０４２が取得した第二文字列の種類から評価の対象を含む第二文字列を特定し、当該第二文字列から評価対象を取得する。評価対象とは、通常、機能素解析の結果の中の「主題」または「副題」である。評価対象取得手段１０４３は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。評価対象取得手段１０４３の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
評価語取得手段１０４４は、評価対象を含む第二文字列を有する文中の他の第二文字列の種類を用いて評価語を含み得る第二文字列を特定し、当該第二文字列が有する評価語を評価情報格納部１０１から検索し、取得する。評価語を含み得る第二文字列は、通常、第二文字列の種類「状態」に対応する第二文字列である。評価語取得手段１０４４は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。評価語取得手段１０４４の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
文取得部１０５は、評価対象取得部１０４が取得した評価語と、評価対象を含む文を、文章群から取得する。文取得部１０５は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。文取得部１０５の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
評価文蓄積部１０６は、評価対象情報を評価対象情報格納部１０２に蓄積する。評価対象情報は、文取得部１０５が取得した文、および評価対象取得部１０４が取得した評価対象を有する。評価対象情報は、文と評価対象以外の情報、例えば、文の所在場所を示す情報（ＵＲＬやファイル名など）や、その所在場所中の位置を示す情報（ファイル内のオフセットなど）などを有しても良い。評価文蓄積部１０６は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。評価文蓄積部１０６の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
抽出タグ情報格納部１０７は、抽出タグ情報を格納している。抽出タグ情報は、識別情報と抽出情報の対からなる。識別情報は、文章群を識別する識別情報であり、例えば、ＵＲＬや、文章群が格納されているサイトの名称や、文章群の種類を示す情報や、文章群が記載されている言語などである。抽出情報は、タグを用いて構造化されている文章群から、一部の文章を抽出するための情報であり、例えば、抽出すべき1以上の文が特定されるタグである。例えば、抽出情報が「<div class=ebody」である場合、この「<div class= ebody」を含むタグから、「</div>」タグまでの文章が抽出される文章である。抽出タグ情報格納部１０７は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。抽出タグ情報格納部１０７は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。
解析対象文取得部１０８は、文章群格納部１０３の文章群情報が有する識別情報と対になる抽出情報を読み出し、当該抽出情報を用いて、文章群情報が有する文章群から、解析対象の１以上の文を取得する。例えば、文章群情報がＷｅｂホームページである場合、解析対象文取得部１０８は、識別情報（例えば、ＵＲＬ）と対になる抽出情報（例えば、タグ）を読み出し、当該タグで特定される（このタグと終了タグで囲まれた）文を、当該ホームページから抽出する。解析対象文取得部１０８は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。解析対象文取得部１０８の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
次に、評判コーパス生成装置の動作について、図２から図８のフローチャートを用いて説明する。
（ステップＳ２０１）指示受付部１００は、評判コーパスの生成の開始指示を受け付けたか否かを判断する。開始指示を受け付ければステップＳ２０２に行き、開始指示を受け付けなければステップＳ２０１に戻る。
（ステップＳ２０２）評価対象取得部１０４は、カウンタｉに１を代入する。
（ステップＳ２０３）評価対象取得部１０４は、評判コーパス生成のために情報を取得する対象の文章群の中に、ｉ番目の文章群が存在するか否かを判断する。ｉ番目の文章群が存在すればステップＳ２０４に行き、ｉ番目の文章群が存在しなければ処理を終了する。
（ステップＳ２０４）評価対象取得部１０４は、ｉ番目の文章群の識別情報（ＵＲＬや、ファイル名など）と、文章群の種類を取得する。文章群の種類は、少なくともＨＴＭＬなどのタグで構造化されている文章群か、構造化されていない文章群かを示す情報である。文章群の種類は、例えば、ブログ、電子メール、ＳＮＳ（ソーシャルネットワークサービスの文章）等を識別する情報であっても良い。この場合、ブログなどは、構造化されている文章群であると認識される。なお、文章群の識別情報が文章群の種類を示す情報である場合もあり得る。かかる場合、評価対象取得部１０４は、ｉ番目の文章群の識別情報（ＵＲＬや、ファイル名など）を取得する。
（ステップＳ２０５）評価対象取得部１０４は、ステップＳ２０４で取得した文章群の種類から、ｉ番目の文章群が、構造化されている文章群であるか否かを判断する。構造化されている文章群であればステップＳ２０６に行き、構造化されている文章群でなければステップＳ２０７に行く。なお、ここで構造化されている文章群であれば、ステップＳ２０６に移行したが、他の判断基準で、ステップＳ２０６に移行しても良い。他の判断基準とは、ブログであること、ブログのうちの特定のＵＲＬ（予め決められたＵＲＬ）で特定されるブログであること、などである。
（ステップＳ２０６）解析対象文取得部１０８は、文章群格納部１０３の文章群情報が有する識別情報と対になる抽出情報を読み出し、当該抽出情報を用いて、文章群情報が有する文章群から、解析対象の１以上の文（これも文章群、という）を取得する。解析対象の文とは、評判コーパスを生成する元になる文である。解析対象文取得処理について、図３のフローチャートを用いて説明する。
（ステップＳ２０７）評価対象取得部１０４は、評判コーパスを生成する元になる文章群から、評価対象などの情報を取得する。評価対象などの情報を取得する評価対象等取得処理について、図４から図８のフローチャートを用いて説明する。
（ステップＳ２０８）評価対象取得部１０４は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ２０３に戻る。
なお、図２のフローチャートにおいて、解析対象文取得処理は必須ではない。また、文章群は、１でも、２以上でも良い。
次に、ステップＳ２０６の解析対象文取得処理について、図３のフローチャートを用いて説明する。
（ステップＳ３０１）解析対象文取得部１０８は、識別情報に対応する抽出情報を、抽出タグ情報格納部１０７から検索する。例えば、解析対象文取得部１０８は、取得している識別情報が管理されているか否かを検索する。
（ステップＳ３０２）解析対象文取得部１０８は、抽出タグ情報格納部１０７に、取得している識別情報に対応する抽出情報が存在するか否かを判断する。抽出情報が存在すればステップＳ３０３に行き、抽出情報が存在しなければステップＳ３０５に行く。
（ステップＳ３０３）解析対象文取得部１０８は、抽出タグ情報格納部１０７から、識別情報に対応する抽出情報を読み出す。
（ステップＳ３０４）解析対象文取得部１０８は、ステップＳ３０３で取得した抽出情報を用いて、当該抽出情報で特定される1以上の文を、文章群から抽出する。例えば、抽出情報が「タグ<ＸＸＸ>」である場合、解析対象文取得部１０８は、文章群から、タグ<ＸＸＸ>と、タグ</ＸＸＸ>で囲まれている文（情報）を読み出し、メモリ上に配置する。かかるメモリ上に配置した1以上の文が、解析対象文である。なお、解析対象文取得部１０８は、取得した情報からタグを除いて、文のみを取得することは好適である。上位処理にリターンする。
（ステップＳ３０５）解析対象文取得部１０８は、ｉ番目の全文章を解析対象文として取得する。上位処理にリターンする。なお、例えば、文章群がＨＴＭＬファイルである場合、解析対象文取得部１０８は、全文章中からタグを除いたテキストファイルに変換することは好適である。
次に、ステップＳ２０７の評価対象等取得処理について、図４から図８のフローチャートを用いて説明する。
（ステップＳ４０１）評価対象取得部１０４は、カウンタｉに１を代入する。
（ステップＳ４０２）評価対象取得部１０４は、解析対象の文章群の中に、ｉ番目の文が存在するか否かを判断する。ｉ番目の文が存在すればステップＳ４０３に行き、ｉ番目の文が存在しなければ上位処理にリターンする。
（ステップＳ４０３）評価対象取得部１０４は、文章群の中の、ｉ番目の文を読み出し、メモリ上に配置する。
（ステップＳ４０４）評価対象取得部１０４の文分割制御手段１０４２の要素分割手段１０４２１は、カウンタｊに１を代入する。
（ステップＳ４０５）要素分割手段１０４２１は、ステップＳ４０３でメモリ上に配置した文の中に、ｊ番目の文字が存在するか否かを判断する。ｊ番目の文字が存在すればステップＳ４０６に行き、ｊ番目の文字が存在しなければステップＳ４１６に行く。
（ステップＳ４０６）要素分割手段１０４２１は、ステップＳ４０２でメモリ上に配置した文の中の、ｊ番目の文字から（ｊ＋ｎ）番目の文字までの文字列を取得し、バッファ上に置く。ｎは、固定の数であり、例えば、「５」である。なお、処理対象の文に、ｊ番目の文字から（ｊ＋ｎ）番目の文字まで存在しない場合、要素分割手段１０４２１は、ｊ番目の文字から文の最終文字までを取得し、バッファ上に置く。つまり、要素分割手段１０４２１は、ｊ番目の文字から（ｊ＋ｎ）番目以下の文字までの文字列を取得し、バッファ上に置く。
（ステップＳ４０７）要素分割手段１０４２１は、ステップＳ４０６でバッファ上に配置した文字列を、辞書情報格納手段１０４１に検索しにいく。
（ステップＳ４０８）要素分割手段１０４２１は、ステップＳ４０７における検索結果において、ステップＳ４０６でバッファ上に配置した文字列が、辞書情報格納手段１０４１に存在したか否かを判断する。文字列が存在すればステップＳ４１３に行き、文字列が存在しなければステップＳ４０９に行く。なお、文字列が存在する場合とは、バッファ上に配置した文字列と一致する文字列が、辞書情報が有する第一文字列に存在する場合である。
（ステップＳ４０９）要素分割手段１０４２１は、ステップＳ４０６でバッファ上に配置した文字列の長さが、1文字であるか否かを判断する。1文字であればステップＳ４１１に行き、1文字でなければステップＳ４１０に行く。
（ステップＳ４１０）要素分割手段１０４２１は、ステップＳ４０６でバッファ上に配置した文字列から最後の文字を削除し、一文字少なくして、ｊ番目から文字列を取得し、バッファ上に配置する。なお、要素分割手段１０４２１は、単に、バッファ上の最終文字を消去するだけでも良い。ステップＳ４０７に戻る。
（ステップＳ４１１）要素分割手段１０４２１は、ｊ番目の文字に未知語であることを示す情報である「未知語」フラグを付与する。「「未知語」フラグを付与する」とは、ｊ番目の文字が他の文字または文字列と区別できれば良く、例えば、他の文字または文字列に何らかのフラグを付与し、未知語であるｊ番目の文字には、何も付与しなくても良い。さらに、未知語を格納するバッファがあり、そのバッファに未知語であるｊ番目の文字を書き込む処理も、「未知語」フラグを付与する処理とする。
（ステップＳ４１２）要素分割手段１０４２１は、カウンタｊを１、インクリメントする。ステップＳ４０５に戻る。
（ステップＳ４１３）要素分割手段１０４２１は、バッファ上に配置した文字列と一致する第一文字列と対になる機能語情報、前接続記号、および後接続記号を、辞書情報格納手段１０４１から読み出し、メモリ上に配置する。
（ステップＳ４１４）要素分割手段１０４２１は、バッファ上に配置した文字列に対して、ステップＳ４１２で読み出した機能語情報、前接続記号、および後接続記号を付与する。
（ステップＳ４１５）要素分割手段１０４２１は、カウンタｊに、「ｊ＋文字列の文字数」を代入する。ステップＳ４０５に戻る。なお、「文字列の文字数」の「文字列」は、バッファ上に配置した文字列である。
（ステップＳ４１６）要素連結手段１０４２２は、要素分割手段１０４２１が分割した文字列のうち、連結可能な文字列を連結する。かかる連結処理について、図５のフローチャートを用いて、詳細に説明する。
（ステップＳ４１７）文字列取得手段１０４２３は、要素連結手段１０４２２が取得した複数の各第二文字列の最後尾の第一文字列に対応する機能語情報または後接続記号から、各第二文字列の種類を特定する情報を決定し、当該複数の各第二文字列の種類を特定する情報と、当該複数の各第二文字列を対にした複数の対の情報をメモリ上に配置する。かかる処理（文分割処理、という）について、図６のフローチャートを用いて、詳細に説明する。
（ステップＳ４１８）文字列取得手段１０４２３は、ステップＳ４１７で取得した２以上の区切られた各第二文字列と、各第二文字列の種類を特定する情報を対にして、メモリ上に配置する。かかるメモリ配置処理について、図８のフローチャートを用いて、詳細に説明する。
（ステップＳ４１９）評価文蓄積部１０６は、ステップＳ４１８でメモリ上に配置された、各第二文字列と、各第二文字列の種類を特定する情報を用いて、評価対象情報を蓄積する条件に合致するか否かを判断する。蓄積する条件に合致する場合とは、例えば、ステップＳ４１８でメモリ上に配置された、第二文字列の種類として、「主題」と「状態」を有し、かつ、「状態」に対応する第二文字列が、評価情報格納部１０１に格納されている評価語を含む場合、などである。
（ステップＳ４２０）評価文蓄積部１０６は、ステップＳ４１８でメモリ上に配置された、各第二文字列と、各第二文字列の種類を特定する情報を用いて、評価対象情報を構成する。評価対象情報構成処理について、図８のフローチャートを用いて説明する。
（ステップＳ４２１）評価文蓄積部１０６は、ステップＳ４２０で評価対象情報を構成できたか否かを判断する。評価対象情報を構成できればステップＳ４２１に行き、評価対象情報を構成できなければ、ステップＳ４２３に行く。なお、評価対象情報を構成できたと判断する場合とは、例えば、第二文字列の種類として、「主題」と「状態」の第二文字列として有する場合、「副題」と「状態」の第二文字列として有する場合などである。
（ステップＳ４２２）評価文蓄積部１０６は、ステップＳ４２０で構成した評価対象情報を、評価対象情報格納部１０２に蓄積する。
（ステップＳ４２３）評価対象取得部１０４は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ４０２に戻る。
次に、ステップＳ４１６の連結処理について、図５のフローチャートを用いて、詳細に説明する。
（ステップＳ５０１）要素連結手段１０４２２は、要素分割手段１０４２１が未知語フラグ（未知語情報の一種）を付与した連続する未知語であり、ひらがなの文字を連結し文字列を構成する。また、要素連結手段１０４２２は、要素分割手段１０４２１が未知語フラグを付与した連続する未知語であり、ひらがなではない文字を連結し文字列を構成する。
（ステップＳ５０２）要素連結手段１０４２２は、ステップＳ５０１で連結した文字列、または連結されなかった未知語の文字に対してまとまりであることを示す文字列の種類を特定する情報であるまとまり情報を付与する。まとまり情報は、機能語情報の一種である。まとまり情報は、文字列に付与される未知語フラグでも良い。
（ステップＳ５０３）要素連結手段１０４２２は、カウンタｉに１を代入する。
（ステップＳ５０４）要素連結手段１０４２２は、処理対象の文中に、（ｉ＋１）番目の、まとめられた文字列（１文字の場合もある）が存在するか否かを判断する。（ｉ＋１）番目の文字列が存在すればステップＳ５０５に行き、（ｉ＋１）番目の文字列が存在しなければ上位処理にリターンする。
（ステップＳ５０５）要素連結手段１０４２２は、ｉ番目の文字列の後接続記号と、（ｉ＋１）番目の文字列の前接続記号を読み出し、メモリ上に配置する。なお、ｉ番目の文字列の後接続記号は、ｉ番目の文字列の最後の第一文字列と対になる後接続記号である。また、（ｉ＋１）番目の文字列の前接続記号は、（ｉ＋１）番目の文字列の先頭の第一文字列と対になる前接続記号である。
（ステップＳ５０６）要素連結手段１０４２２は、ステップＳ５０５で読み出したｉ番目の文字列の後接続記号と、（ｉ＋１）番目の文字列の前接続記号から、ｉ番目の文字列と（ｉ＋１）番目の文字列が連結可能であるか否かを判断する。なお、２つの連続する文字列が連結可能であるか否かは、前出の後接続記号と、後出の前接続記号から判断可能であり、要素連結手段１０４２２は、例えば、連結可能な２つの文字列の後接続記号と前接続記号の組の情報（ルール）を保持している。
（ステップＳ５０７）要素連結手段１０４２２は、ステップＳ５０６における判断結果が、連結可能である、との判断であればステップＳ５０８に行き、連結可能でない、との判断であればステップＳ５０９に行く。
（ステップＳ５０８）要素連結手段１０４２２は、ｉ番目の文字列と、（ｉ＋１）番目の文字列を連結する。文字列の連結とは、連結した文字列をバッファに書き込む処理でも良いし、２つの文字列をリンク付けする処理等でも良い。
（ステップＳ５０９）要素連結手段１０４２２は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ５０４に行く。
次に、ステップＳ４１７の文分割処理について、図６のフローチャートを用いて、詳細に説明する。
（ステップＳ６０１）文字列取得手段１０４２３は、カウンタｉに１を代入する。
（ステップＳ６０２）文字列取得手段１０４２３は、処理対処の文中に、ｉ番目の第二文字列が存在するか否かを判断する。ｉ番目の第二文字列が存在すればステップＳ６０３に行き、ｉ番目の第二文字列が存在しなければ上位処理にリターンする。
（ステップＳ６０３）文字列取得手段１０４２３は、ｉ番目の第二文字列の最後尾の第一文字列に対応する機能語情報または後接続記号から、各第二文字列の種類を特定する情報を決定する。具体的には、第二文字列の種類は、例えば、「主題」、「副題」、「動作」、または「状態」であり、第二文字列の最後尾の第一文字列に対応する機能語情報が「動作」または「状態」であれば、第二文字列の種類は「動作」または「状態」であると、文字列取得手段１０４２３は決定する。また、第二文字列の最後尾の第一文字列に対応する後接続記号が「主題」または「副題」を示す記号である場合は、第二文字列の種類は「主題」または「副題」であると、文字列取得手段１０４２３は決定する。そして、文字列取得手段１０４２３は、ｉ番目の第二文字列と、第二文字列の種類を特定する情報を取り出し、メモリ上に配置する。
（ステップＳ６０４）文字列取得手段１０４２３は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ６０２に戻る。
次に、ステップＳ４１８のメモリ配置処理について、図７のフローチャートを用いて、詳細に説明する。
（ステップＳ７０１）文字列取得手段１０４２３は、出力する文構造の情報を取得する。出力する文構造の情報は、例えば、文字列取得手段１０４２３があらかじめ格納しており、この情報を文字列取得手段１０４２３が読み出す。また、出力する文構造の情報とは、例えば、「主題，副題，動作｜状態」である。これは、「主題を示す文字列」、「副題を示す文字列」，「動作を示す文字列」または「状態を示す文字列」の順で出力することを示す。「主題」、「副題」、「動作」、「状態」などは、文中の文字列の機能や、意義などを示すことを示す。また、「主題」、「副題」、「動作」、「状態」などを、以下、適宜、文要素という。また、出力する文構造の情報の他の例は、「主題，状態」である。これは、「主題を示す文字列」、「状態を示す文字列」の順で出力することを示す。
（ステップＳ７０２）文字列取得手段１０４２３は、カウンタｉに１を代入する。
（ステップＳ７０３）文字列取得手段１０４２３は、ステップＳ７０１で読み出した文構造の情報に、ｉ番目の文要素が存在するか否かを判断する。ｉ番目の文要素が存在すればステップＳ７０４に行き、ｉ番目の文要素が存在しなければ上位処理にリターンする。
（ステップＳ７０４）文字列取得手段１０４２３は、ｉ番目の文要素（例えば、「主題」）の情報を読み出し、当該文要素に対応する種類（例えば、「主題」）を示す第二文字列を検索する。
（ステップＳ７０５）文字列取得手段１０４２３は、文要素に対応する種類（例えば、「主題」）を示す第二文字列が存在すればステップＳ７０６に行き、存在しなければステップＳ７０７に行く。
（ステップＳ７０６）文字列取得手段１０４２３は、文要素に対応する種類（例えば、「主題」）を示す第二文字列を取得し、当該第二文字列と、文要素に対応する種類を対にしてバッファに追記する。
（ステップＳ７０７）文字列取得手段１０４２３は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ７０３に戻る。
なお、図７のフローチャートにおいて、文構造の情報に従って、第二文字列の順序を入れ替えてメモリ上に配置したが、かかる文構造の情報に従って第二文字列の順序を入れ替える処理は必須の処理ではない。第二文字列と、その種類を対にして記憶すれば良い。
次に、ステップＳ４２０の評価対象情報構成処理について、図８のフローチャートを用いて、詳細に説明する。
（ステップＳ８０１）評価対象取得手段１０４３は、文分割制御手段１０４２が取得した第二文字列の種類から評価の対象を含む第二文字列を特定し、当該第二文字列から評価対象を取得する。通常、評価対象取得手段１０４３は、第二文字列の種類「主題」に対応する第二文字列が有する用語を、評価対象として取得する。ただし、評価対象取得手段１０４３は、第二文字列の種類「副題」に対応する第二文字列が有する用語を、評価対象として取得しても良い。
（ステップＳ８０２）評価語取得手段１０４４は、ステップＳ８０１で取得した評価対象を含む第二文字列を有する文中の他の第二文字列の種類を用いて評価語を含み得る第二文字列を特定し、当該第二文字列が有する評価語を評価情報格納部１０１から検索し、取得する。まず、評価語取得手段１０４４は、通常、第二文字列の種類「状態」に対応する第二文字列を取得する。次に、評価語取得手段１０４４は、当該第二文字列をキーとして、評価情報格納部１０１を検索し、一致する評価語を取得する。
（ステップＳ８０３）評価語取得手段１０４４は、ステップＳ８０２で、評価情報格納部１０１に、当該第二文字列に一致する評価語を取得できたか否かを判断する。評価語を取得できればステップＳ８０４に行き、評価語を取得できなければ上位処理にリターンする。評価語を取得できなない場合、評価対象情報を構成できなかったこととなる。かかる場合、例えば、評価対象情報を構成できなかった旨のエラーコードをリターンする。
（ステップＳ８０４）文取得部１０５は、評価対象取得部１０４が取得した評価語と、評価対象を含む文を、文章群から取得し、メモリ上に配置する。
（ステップＳ８０５）評価対象取得部１０４は、ステップＳ８０４で取得された文の識別情報を取得し、メモリ上に配置する。
（ステップＳ８０６）評価対象取得部１０４は、ステップＳ８０４で取得された文の、文章群中での位置を示す位置情報（例えば、ファイルの先頭からのオフセット、文の先頭の行番号など）を取得し、メモリ上に配置する。
（ステップＳ８０７）評価文蓄積部１０６は、ステップＳ８０１からステップＳ８０６で取得された各種情報を用いて、評価対象情報を構成する。上位処理にリターンする。
以下、本実施の形態における評判コーパス生成装置の具体的な動作について説明する。
今、評価情報格納部１０１は、図９に示す評価情報管理表を保持している。評価情報管理表は、ここでは、「評価語」の属性値を有するレコードを１以上格納している。本評価情報管理表において、例えば、「評価語」と「スコア」を有するレコードを１以上格納していても良い。
また、文章群格納部１０３は、いわゆるブログ、電子メール、ＳＮＳ、Ｖｏｉｐ、メタバース、ＩＭなどの情報である文章群を、1種以上、格納している。また、ブログは、1以上の人が作成したブログであり、２以上の図示しないＷｅｂ上のサーバ装置に格納されていても良い。また、文章群格納部１０３が格納している文章群の一種のブログの例を、図１０に示す。また、文章群格納部１０３が格納している電子メールファイル「c:\ Documents_and_Settings\usrA\mail\送信トレイ.dbx」の例を図１１に示す。
また、評価対象取得部１０４は、図１２に示す文章群所在場所情報管理表を保持している。文章群所在場所情報管理表は、「ＩＤ」「文章群の種類」「所在情報」「構造化文章群」を有する。「所在情報」は、対応する文章群の種類に対応する、1以上の文章群の所在場所を示す情報である。文章群の種類がブログの場合は、「所在情報」は、例えば、ＵＲＬである。また、文章群の種類が電子メールであれば、「所在情報」は、例えば、ファイル名である。また、文章群の種類がＳＮＳの場合は、「所在情報」は、例えば、ＳＮＳで入力された情報が記録されているファイルのＵＲＬと、書き込むユーザのＩＤ（識別子）である。文章群の種類がＶｏｉｐ、メタバース、ＩＭなどの場合も、「所在情報」は、例えば、Ｖｏｉｐ等で入力された情報が記録されているファイルのＵＲＬと、書き込むユーザのＩＤ（識別子）である。「構造化文章群」は、対応する文章群が、構造化されているか否かを判断する。文章群が構造化されている文章群である場合、属性値は「１」であり、文章群が構造化されていない場合、属性値は「０」である。なお、構造化とは、ここでは、タグが付与されていることを示す。
また、抽出タグ情報格納部１０７には、図１３に示す抽出タグ情報管理表を格納している。抽出タグ情報管理表は、識別情報と抽出情報を有する抽出タグ情報を1以上格納している。ここでは、識別情報はＵＲＬである。抽出情報は、開始タグの一部分であり、かかる文字列を有する開始タグから、対応する終了タグ（ここでは、</div>）までの文が抽出されることとなる。抽出タグ情報管理表は、図１３においては、識別情報ごとに保持しているが、文章群の種類（ブログ、ＳＮＳなど）ごとに保持されていても良い。
また、辞書情報格納手段１０４１は、図１４に示す辞書情報管理表を格納している。辞書情報管理表は、「第一文字列」「前接続記号」「後接続記号」「機能語情報」の属性を有するレコードを１以上格納している。
図１４の「前接続記号」の「−＆」は、前に、未知語情報で識別される未知語や、「ｏｂｊｅｃｔ」で識別される対象物などが連結されることを示す。「前接続記号」は、他にも「＆＆」などがあり、「＆＆」は、前に、「名前」や、未知語や、「ｏｂｊｅｃｔ」で識別される対象物などが連結されることを示す。「名前」とは、登録している人や物などの名前である。
また、「後接続記号」の「ｓ％」は、区切りになり得て、「副題」となり得ることを示す。また、「後接続記号」の「＆＆」は、後に、「名前」や、未知語情報で識別される未知語や、「ｏｂｊｅｃｔ」で識別される対象物などが連結されることを示す。また、「後接続記号」の「ｍ％」は、区切りになり得て、「主題」となり得ることを示す。また、「後接続記号」の「ｎ％」は、区切りになり得て、「主題」となり得ることを示す。「ｍ％」と「ｎ％」は、両方とも「主題」となり得るが、「ｍ％」の方が主題になる優先度は高い、ことを意味する。また、「後接続記号」の「−−」は、「ａｃｔｉｏｎ」で識別される文字列が連結されることを示す。また、「後接続記号」の「％=」は、区切りになり得て、かつ、「ｏｂｊｅｃｔ」で識別される対象物や「名前」などが連結されることを示す。また、「後接続記号」の「ｏ％」は、区切りになり得て、「準主題（または副題）」となり得ることを示す。また、「後接続記号」の「％％」は、強制的な区切りであることを示す。
また、「機能語情報」の「ｏｂｊｅｃｔ」は、対象物を示す。また、「機能語情報」の「ａｃｔｉｏｎ」は、動作を示す。さらに、「機能語情報」の「ｓｔａｔｅ」は、状態を示す。
かかる状況において、ユーザは、評判コーパス生成装置１に、処理の開始指示を入力した、とする。すると、指示受付部１００は、評判コーパスの生成の開始指示を受け付ける。
次に、評価対象取得部１０４は、図１２に示す文章群所在場所情報管理表から、1番目の文章群の種類「ブログ」に対応する1番目の所在情報（識別情報）「http://www.お店紹介.co.jp/」を読み出し、メモリ上に配置する。そして、評価対象取得部１０４は、ＵＲＬ「http://www.お店紹介.co.jp/」を用いて、ブログを取得し、文章群格納部１０３に少なくとも一時的に格納する。このブログの内容は、図１０に示している。
次に、評価対象取得部１０４は、取得した文章群の種類から、１番目の文章群「http://www.お店紹介.co.jp/」の「構造化文章群」が「１」であるので、構造化されている文章群であると、判断する。
次に、解析対象文取得部１０８は、識別情報「http://www.お店紹介.co.jp/」に対応する抽出情報「<div class=ebody」を、図１３の抽出タグ情報管理表から取得する。そして、解析対象文取得部１０８は、取得した抽出情報「<div class=ebody」を用いて、当該抽出情報で特定される1以上の文「店舗Ｘは、おしゃれだ。店舗Ｘが、テレビで評判だ。・・・店舗Ｘは、おいしいんだ。」を、ＵＲＬ「http://www.お店紹介.co.jp/」の文章群（図１０の「ＩＤ＝１」の文章群）から抽出する。
次に、評価対象取得部１０４は、評判コーパスを生成する元になる1以上の文「店舗Ｘは、おしゃれだ。店舗Ｘが、テレビで評判だ。・・・店舗Ｘは、おいしいんだ。」から、以下のように、評価対象などの情報を取得する。かかる評価対象の取得までの自然言語処理の例を、図１５の文の処理経過を示す図を用いて説明する。
つまり、評価対象取得部１０４は、解析対象の文章群の中の１番目の文「店舗Ｘは、おしゃれだ。」を取得する。評価対象取得部１０４の文分割制御手段１０４２の要素分割手段１０４２１は、以下のように、読み出した各文を分割する。まず、要素分割手段１０４２１は、文「店舗Ｘは、おしゃれだ。」に対して、以下の分割処理を行う。要素分割手段１０４２１は、文「店舗Ｘは、おしゃれだ。」の中の、１番目の文字から６番目（上記の「ｎ」は「５」である）の文字までの文字列「店舗Ｘは、お」を取得し、バッファ上に置く（図１５の（１））。
そして、要素分割手段１０４２１は、文字列「店舗Ｘは、お」を、辞書情報格納手段１０４１に検索しにいく。しかし、文字列「店舗Ｘは、お」に合致する第一文字列が、図１４の辞書情報管理表に存在しないので、要素分割手段１０４２１は、先の文字列より１文字少ない文字列「店舗Ｘは、」を構成する。そして、要素分割手段１０４２１は、文字列「店舗Ｘは、」をバッファ上に置く（図１５の（２））。そして、同様に、要素分割手段１０４２１は、文字列「店舗Ｘは、」を、辞書情報格納手段１０４１に検索しにいく。しかし、文字列「店舗Ｘは、」に合致する第一文字列が、図１４の辞書情報管理表に存在しないので、要素分割手段１０４２１は、先の文字列より１文字少ない文字列「店舗Ｘは」を構成し、バッファ上に置く（図１５の（３））。そして、要素分割手段１０４２１は、文字列「店舗Ｘは」を、辞書情報格納手段１０４１に検索しにいく。同様に、文字列「店舗Ｘは」に合致する第一文字列が、図１４の辞書情報管理表に存在しない。そして、要素分割手段１０４２１は、同様の処理により、１文字ずつ文字数を少なくして、辞書情報格納手段１０４１に検索しにいく（図１５の（４）から（６））。そして、要素分割手段１０４２１は、最後の文字「店」も図１４の辞書情報管理表に存在しない、と判断する。そして、要素分割手段１０４２１は、文字「店」に、未知語であることを示す情報である「未知語」フラグを付与する（図１５の（７））。なお、ここでの「未知語」フラグは、情報「未知語」である。
次に、要素分割手段１０４２１は、処理対象の文字列の先頭のポインタを１ずらす。そして、要素分割手段１０４２１は、２番目の文字から６文字分の文字列「舗Ｘは、おし」を読み出し、バッファに配置する（図１５の（８））。そして、同様に、要素分割手段１０４２１は、文字列「舗Ｘは、おし」を、辞書情報格納手段１０４１に検索しにいく。同様に、文字列「舗Ｘは、おし」に合致する第一文字列が、図１４の辞書情報管理表に存在しない。そして、要素分割手段１０４２１は、同様の処理により、１文字ずつ文字数を少なくして、辞書情報格納手段１０４１に検索しにいく（図１５の（９）から（１３））。そして、要素分割手段１０４２１は、最後の文字「舗」も図１４の辞書情報管理表に存在しない、と判断する。そして、要素分割手段１０４２１は、文字「舗」に、未知語であることを示す情報である「未知語」フラグを付与する（図１５の（１４））。
次に、要素分割手段１０４２１は、処理対象の文字列の先頭のポインタを１ずらす。そして、要素分割手段１０４２１は、３番目の文字から６文字分の文字列「Ｘは、おしゃ」を読み出し、バッファに配置する（図１５の（１５））。そして、同様に、要素分割手段１０４２１は、文字列「Ｘは、おしゃ」を、辞書情報格納手段１０４１に検索しにいく。同様に、文字列「Ｘは、おしゃ」に合致する第一文字列が、図１４の辞書情報管理表に存在しない。そして、要素分割手段１０４２１は、同様の処理により、１文字ずつ文字数を少なくして、辞書情報格納手段１０４１に検索しにいく（図１５の（９）から（１３））。そして、要素分割手段１０４２１は、最後の文字「Ｘ」も図１４の辞書情報管理表に存在しない、と判断する。そして、要素分割手段１０４２１は、文字「Ｘ」に、未知語であることを示す情報である「未知語」フラグを付与する（図１５の（２１））。
次に、要素分割手段１０４２１は、処理対象の文字列の先頭のポインタを１ずらす。そして、要素分割手段１０４２１は、４番目の文字から６文字分の文字列「は、おしゃれ」を読み出し、バッファに配置する（図１５の（２２））。同様に、文字列「は、おしゃれ」に合致する第一文字列が、図１４の辞書情報管理表に存在しない。そして、要素分割手段１０４２１は、同様の処理により、１文字ずつ文字数を少なくして、辞書情報格納手段１０４１に検索しにいく（図１５の（２３）から（２７））。そして、要素分割手段１０４２１は、最後の文字「は」は図１４の辞書情報管理表に存在する、と判断する。そして、要素分割手段１０４２１は、バッファ上に配置した文字列と一致する第一文字列「は」と対になる前接続記号「−＆」、後接続記号「ｍ％」、および機能語情報「ｏｂｊｅｃｔ」を、辞書情報格納手段１０４１から読み出し、メモリ上に配置する。そして、要素分割手段１０４２１は、バッファ上に配置した文字列「は」に対して、読み出した前接続記号「−＆」、後接続記号「ｍ％」、および機能語情報「ｏｂｊｅｃｔ」を付与する（図１５の（２８））。
以上の処理を繰り返し、処理対象の文「店舗Ｘは、おしゃれだ。」について、図１５の（ｘ）のようなデータを得る。つまり、「店」「舗」「Ｘ」「お」「し」「ゃ」「れ」に対して、「未知語」が付与される。また、「は」に対して、「−＆：ｍ％：ｏｂｊｅｃｔ」が付与される。また、「、」「。」に対して、「：％％：」が付与される。「：％％：」は、後接続記号が「％％」であることを示す。後接続記号「％％」は、無条件に、後ろが区切られることを示す。さらに、「だ」に対して、「−＆：％−：ｓｔａｔｅ」が付与される（図１５の（ｘ））。
次に、要素連結手段１０４２２は、要素分割手段１０４２１が未知語フラグ「未知語」を付与した連続する未知語であり、ひらがなではない文字「店」「舗」「Ｘ」を連結し文字列「店舗Ｘ」を構成する。また、要素連結手段１０４２２は、要素分割手段１０４２１が未知語フラグ「未知語」を付与した連続する未知語であり、ひらがなの連続する文字「お」「し」「ゃ」「れ」を連結した文字列「おしゃれ」を構成する。そして、要素連結手段１０４２２は、連結した文字列、または連結されなかった未知語の文字に対してまとまりであることを示す文字列の種類を特定する情報であるまとまり情報（ここでは、「未知語」）を付与し、バッファに書き込む。バッファ内の情報は、図１５の（ｘ＋１）である。
次に、要素連結手段１０４２２は、図１５（ｘ＋１）の各前後するまとまりの文字列（例えば、「私」と「と」）が連結するか否かを判断し、連結するものは連結させる。
例えば、「店舗Ｘ」と「は」は、「店舗Ｘ」が未知語で、「は」の前接続記号「−＆」により、要素連結手段１０４２２は、連結すると判断する。なぜなら、前接続記号「−＆」は、前の未知語と連結するからである。そして、要素連結手段１０４２２は、「店舗Ｘは」に対して、「：ｍ％：ｏｂｊｅｃｔ」を付与する（図１５（ｘ＋２）参照）。「：ｍ％：ｏｂｊｅｃｔ」は、前接続記号はなし、後接続記号は「ｍ％」、機能語情報は「ｏｂｊｅｃｔ」であることを示す。
また、要素連結手段１０４２２は、「店舗Ｘは」と「、」は連結しない、と判断する。「、」は、無条件に、後ろが区切られる記号であり、前の文字列とは結合しない、とする。
そして、要素連結手段１０４２２は、「おしゃれ」と「だ」は連結する、と判断し、連結させる。つまり、要素連結手段１０４２２は、文字列「おしゃれだ」を構成し、かつ、「：％−：ｓｔａｔｅ」を付与する（図１５（ｘ＋２）参照）。
そして、要素連結手段１０４２２は、「おしゃれだ」と「。」は連結しない、と判断する。「。」は、無条件に、後ろが区切られる記号であり、前の文字列とは結合しない、とする。
以上の処理により、要素連結手段１０４２２は、２つの第二文字列を得る（図１５（ｘ＋２）参照）。
次に、文字列取得手段１０４２３は、１番目の第二文字列「店舗Ｘは」を取得し、当該第二文字列の最後尾の第一文字列「は」に対応する機能語情報「ｏｂｊｅｃｔ」または後接続記号「ｍ％」から、第二文字列の種類を「主題」であると、決定する。なお、ここでは、文字列取得手段１０４２３は、後接続記号「ｍ％」から、第二文字列「店舗Ｘは」の種類を「主題」であると、決定する（図１５の（ｘ＋３））。
次に、文字列取得手段１０４２３は、２番目の第二文字列「おしゃれだ」を取得し、当該第二文字列の最後尾の第一文字列「だ」に対応する機能語情報「ｓｔａｔｅ」または後接続記号「％−」から、第二文字列の種類を「状態」であると、決定する。なお、ここでは、文字列取得手段１０４２３は、機能語情報「ｓｔａｔｅ」から、第二文字列「おしゃれだ」の種類を「状態」であると、決定する（図１５の（ｘ＋３））。
次に、評価文蓄積部１０６は、メモリ上に配置された、各第二文字列と、各第二文字列の種類を特定する情報（図１５の（ｘ＋３）の情報）を用いて、評価対象情報を蓄積する条件に合致するか否かを判断する。ここで、評価文蓄積部１０６は、図１５の（ｘ＋３）の情報において、第二文字列の種類として、「主題」と「状態」を有し、かつ、「状態」に対応する第二文字列「おしゃれだ」が、評価情報格納部１０１に格納されている評価語「おしゃれ」を含むと判断し、評価対象情報を蓄積する条件に合致すると決定する。なお、評価文蓄積部１０６は、「状態」に対応する第二文字列「おしゃれだ」に対して、図９の評価情報管理表の各評価語をキーとして検索する、とする。
次に、評価対象取得部１０４は、以下のように、評価対象情報を構成する。つまり、評価対象取得部１０４の評価対象取得手段１０４３は、第二文字列の種類「主題」に対応する第二文字列「店舗Ｘは」が有する用語「店舗Ｘ」を、評価対象として取得する。第二文字列「店舗Ｘは」から、用語「店舗Ｘ」を取得するために、形態素解析の結果から名詞を取得しても良いし、ひらがなを除く文字列を取得しても良いし、連結された未知語（図１５の（ｘ＋１）参照）を取得しても良いし、第二文字列「店舗Ｘは」から、機能語「は」を除く文字列を取得しても良い。
次に、評価語取得手段１０４４は、評価対象「店舗Ｘ」を含む第二文字列を有する文中の他の第二文字列の種類を用いて評価語を含み得る第二文字列「おしゃれだ」を特定し、当該第二文字列が有する評価語「おしゃれ」を評価情報格納部１０１から検索し、取得する。
次に、評価語取得手段１０４４は、評価情報格納部１０１に、当該第二文字列に一致する評価語を取得できたと判断し、文取得部１０５は、評価対象取得部１０４が取得した評価語「おしゃれ」と、評価対象「店舗Ｘ」を含む文「店舗Ｘは、おしゃれだ。」を、文章群から取得し、メモリ上に配置する。そして、評価対象取得部１０４は、取得された文「店舗Ｘは、おしゃれだ。」の識別情報「http://www.お店紹介.co.jp/」を取得し、メモリ上に配置する。
そして、評価対象取得部１０４は、取得された文「店舗Ｘは、おしゃれだ。」の、文章群中での位置を示す位置情報（例えば、ファイルの先頭からのオフセット「offset_1」）を取得し、メモリ上に配置する。次に、評価文蓄積部１０６は、取得された各種情報を用いて、評価対象情報を構成し、蓄積する。ここで、構成した評価対象情報の例は、図１６の評価対象情報管理表の「ＩＤ＝１」のレコードである。評価対象情報管理表は、「ＩＤ」と評価対象情報を有するレコードを１以上格納している。評価対象情報は、ここでは、「評価対象」「評価語」「文」「位置情報」「識別情報」を有する。なお、オフセットを取得する処理は、当該文の先頭文字のファイルの先頭からのバイト数を取得する処理であり、公知技術であるので、説明を省略する。
次に、文分割制御手段１０４２の要素分割手段１０４２１は、２つ目の文「店舗Ｘが、テレビで評判だ。」を、上記の処理と同様に、以下のように分割する。つまり、要素分割手段１０４２１は、文「店舗Ｘが、テレビで評判だ。」の中の、１番目の文字から６番目（上記の「ｎ」は「５」である）の文字までの文字列「店舗Ｘが、テ」を取得し、バッファ上に置く（図１７の（１））。
そして、要素分割手段１０４２１は、文字列「店舗Ｘが、テ」を、辞書情報格納手段１０４１に検索しにいく。しかし、文字列「店舗Ｘが、テ」に合致する第一文字列が、図１４の辞書情報管理表に存在しないので、要素分割手段１０４２１は、先の文字列より１文字少ない文字列「店舗Ｘが、」を構成する。そして、要素分割手段１０４２１は、文字列「店舗Ｘが、」をバッファ上に置く（図１７の（２））。そして、同様に、要素分割手段１０４２１は、文字列「店舗Ｘが、」を、辞書情報格納手段１０４１に検索しにいく。しかし、文字列「店舗Ｘが、」に合致する第一文字列が、図１４の辞書情報管理表に存在しないので、要素分割手段１０４２１は、先の文字列より１文字少ない文字列「店舗Ｘが」を構成し、バッファ上に置く（図１７の（３））。そして、要素分割手段１０４２１は、文字列「店舗Ｘが」を、辞書情報管理表に検索しにいく。同様に、文字列「店舗Ｘが」に合致する第一文字列が、図１４の辞書情報管理表に存在しない。そして、要素分割手段１０４２１は、同様の処理により、１文字ずつ文字数を少なくして、辞書情報管理表に検索しにいく（図１７の（４）から（６））。そして、要素分割手段１０４２１は、最後の文字「店」も図１４の辞書情報管理表に存在しない、と判断する。そして、要素分割手段１０４２１は、文字「店」に、未知語であることを示す情報である「未知語」フラグを付与する（図１７の（７））。なお、ここでの「未知語」フラグは、情報「未知語」である。
次に、要素分割手段１０４２１は、処理対象の文字列の先頭のポインタを１ずらす。そして、要素分割手段１０４２１は、２番目の文字から６文字分の文字列「舗Ｘが、テレ」を読み出し、バッファに配置する（図１７の（８））。そして、同様に、要素分割手段１０４２１は、文字列「舗Ｘが、テレ」を、辞書情報管理表に検索しにいく。同様に、文字列「舗Ｘが、テレ」に合致する第一文字列が、図１４の辞書情報管理表に存在しない。そして、要素分割手段１０４２１は、同様の処理により、１文字ずつ文字数を少なくして、辞書情報管理表に検索しにいく（図１７の（９）から（１３））。そして、要素分割手段１０４２１は、最後の文字「舗」も図１４の辞書情報管理表に存在しない、と判断する。そして、要素分割手段１０４２１は、文字「舗」に、未知語であることを示す情報である「未知語」フラグを付与する（図１７の（１４））。
次に、要素分割手段１０４２１は、処理対象の文字列の先頭のポインタを１ずらす。そして、要素分割手段１０４２１は、３番目の文字から６文字分の文字列「Ｘが、テレビ」を読み出し、バッファに配置する（図１７の（１５））。そして、同様に、要素分割手段１０４２１は、文字列「Ｘが、テレビ」を、辞書情報管理表に検索しにいく。同様に、文字列「Ｘが、テレビ」に合致する第一文字列が、図１４の辞書情報管理表に存在しない。そして、要素分割手段１０４２１は、同様の処理により、１文字ずつ文字数を少なくして、辞書情報管理表に検索しにいく（図１７の（９）から（１３））。そして、要素分割手段１０４２１は、最後の文字「Ｘ」も図１４の辞書情報管理表に存在しない、と判断する。そして、要素分割手段１０４２１は、文字「Ｘ」に、未知語であることを示す情報である「未知語」フラグを付与する（図１７の（２１））。
次に、要素分割手段１０４２１は、処理対象の文字列の先頭のポインタを１ずらす。そして、要素分割手段１０４２１は、４番目の文字から６文字分の文字列「が、テレビで」を読み出し、バッファに配置する（図１７の（２２））。同様に、文字列「が、テレビで」に合致する第一文字列が、図１４の辞書情報管理表に存在しない。そして、要素分割手段１０４２１は、同様の処理により、１文字ずつ文字数を少なくして、辞書情報管理表に検索しにいく（図１７の（２３）から（２７））。そして、要素分割手段１０４２１は、最後の文字「が」は図１４の辞書情報管理表に存在する、と判断する。そして、要素分割手段１０４２１は、バッファ上に配置した文字列と一致する第一文字列「が」と対になる前接続記号「−＆」、後接続記号「ｎ％」、および機能語情報「ｏｂｊｅｃｔ」を、辞書情報管理表から読み出し、メモリ上に配置する。そして、要素分割手段１０４２１は、バッファ上に配置した文字列「が」に対して、読み出した前接続記号「−＆」、後接続記号「ｎ％」、および機能語情報「ｏｂｊｅｃｔ」を付与する（図１７の（２８））。
以上の処理を繰り返し、処理対象の文「店舗Ｘが、テレビで評判だ。」について、図１７の（ｘ）のようなデータを得る。つまり、「店」「舗」「Ｘ」「テ」「レ」「ビ」「評」「判」に対して、「未知語」が付与される。また、「が」に対して、「−＆：ｎ％：ｏｂｊｅｃｔ」が付与される。また、「、」「。」に対して、「：％％：」が付与される。また、「で」に対して、「−＆：ｓ％：ｏｂｊｅｃｔ」が付与される。さらに、「だ」に対して、「−＆：％−：ｓｔａｔｅ」が付与される（図１７の（ｘ））。
次に、要素連結手段１０４２２は、要素分割手段１０４２１が未知語フラグ「未知語」を付与した連続する未知語であり、ひらがなではない文字「店」「舗」「Ｘ」を連結し文字列「店舗Ｘ」を構成する。また、要素連結手段１０４２２は、要素分割手段１０４２１が未知語フラグ「未知語」を付与した連続する未知語であり、ひらがなではない文字「テ」「レ」「ビ」を連結し文字列「テレビ」を構成する。また、要素連結手段１０４２２は、要素分割手段１０４２１が未知語フラグ「未知語」を付与した連続する未知語であり、ひらがなではない文字「評」「判」を連結し文字列「評判」を構成する。そして、要素連結手段１０４２２は、連結した文字列、または連結されなかった未知語の文字に対してまとまりであることを示す文字列の種類を特定する情報であるまとまり情報（ここでは、「未知語」）を付与し、バッファに書き込む。バッファ内の情報は、図１７の（ｘ＋１）である。
次に、要素連結手段１０４２２は、図１７（ｘ＋１）の各前後するまとまりの文字列（例えば、「店舗Ｘ」と「が」）が連結するか否かを判断し、連結するものは連結させる。
例えば、「店舗Ｘ」と「が」は、「店舗Ｘ」が未知語で、「が」の前接続記号「−＆」により、要素連結手段１０４２２は、連結すると判断する。そして、要素連結手段１０４２２は、「店舗Ｘが」に対して、「：ｎ％：ｏｂｊｅｃｔ」を付与する（図１７（ｘ＋２）参照）。「：ｎ％：ｏｂｊｅｃｔ」は、前接続記号はなし、後接続記号は「ｎ％」、機能語情報は「ｏｂｊｅｃｔ」であることを示す。
また、同様に、要素連結手段１０４２２は、「テレビ」と「で」は連結する、と判断し、連結させる。つまり、要素連結手段１０４２２は、文字列「テレビで」を構成し、かつ、「：ｓ％：ｏｂｊｅｃｔ」を付与する（図１７（ｘ＋２）参照）。なお、図１７（ｘ＋２）において、前接続記号が存在しないことを「−」で示している。
そして、同様に、要素連結手段１０４２２は、「評判」と「だ」は連結する、と判断し、連結させる。つまり、要素連結手段１０４２２は、文字列「評判だ」を構成し、かつ、「：％−：ｓｔａｔｅ」を付与する（図１７（ｘ＋２）参照）。
以上の処理により、要素連結手段１０４２２は、３つの第二文字列を得る（図１７（ｘ＋２）参照）。
次に、文字列取得手段１０４２３は、１番目の第二文字列「店舗Ｘが」を取得し、当該第二文字列の最後尾の第一文字列「が」に対応する機能語情報「ｏｂｊｅｃｔ」または後接続記号「ｎ％」から、第二文字列の種類を「主題」であると、決定する。なお、ここでは、文字列取得手段１０４２３は、後接続記号「ｎ％」から、第二文字列「店舗Ｘが」の種類を「主題」であると、決定する（図１７の（ｘ＋３））。
次に、文字列取得手段１０４２３は、２番目の第二文字列「テレビで」を取得し、当該第二文字列の最後尾の第一文字列「で」に対応する機能語情報「ｏｂｊｅｃｔ」または後接続記号「ｓ％」から、第二文字列の種類を「副題」であると、決定する。なお、ここでは、文字列取得手段１０４２３は、後接続記号「ｓ％」から、第二文字列「テレビで」の種類を「副題」であると、決定する（図１７の（ｘ＋３））。
次に、文字列取得手段１０４２３は、３番目の第二文字列「評判だ」を取得し、当該第二文字列の最後尾の第一文字列「だ」に対応する機能語情報「ｓｔａｔｅ」または後接続記号「％−」から、第二文字列の種類を「状態」であると、決定する。なお、ここでは、文字列取得手段１０４２３は、機能語情報「ｓｔａｔｅ」から、第二文字列「評判だ」の種類を「状態」であると、決定する（図１７の（ｘ＋３））。
次に、文字列取得手段１０４２３は、メモリ上に配置する要素の順序を示す文構造「主題，状態」を読み出す。なお、文構造「主題，状態」は、あらかじめ文字列取得手段１０４２３が保持している、とする。そして、文字列取得手段１０４２３は、文構造「主題，状態」に従って、第二文字列「店舗Ｘが」「評判だ」をメモリ上に配置する。そして、文字列取得手段１０４２３は、文要素に対応する種類の情報も、第二文字列と対にして、メモリ上に書き込む。そして、文字列取得手段１０４２３は、「店舗Ｘが：主題，評判だ：状態」を得る。以上の処理により、文「店舗Ｘが、評判だ。」を、「主題」と「状態」に分割できた。
次に、評価文蓄積部１０６は、メモリ上に配置された、各第二文字列と、各第二文字列の種類を特定する情報（図１７の（ｘ＋３）の情報）を用いて、評価対象情報を蓄積する条件に合致するか否かを判断する。ここで、評価文蓄積部１０６は、図１７の（ｘ＋３）の情報において、第二文字列の種類として、「主題」と「状態」を有し、かつ、「状態」に対応する第二文字列「評判だ」が、評価情報格納部１０１に格納されている評価語のいずれも含まない、と判断し、評価対象情報を蓄積する条件に合致しない、と決定する。そして、評価文蓄積部１０６は、文「店舗Ｘが、評判だ。」に対する評価対象情報を蓄積しない。
さらに、評価対象取得部１０４等は、ｎ個目の文「店舗Ｘは、おいしいんだ。」に対して、上記と同様の分割処理等を行う。まず、要素分割手段１０４２１は、処理対象の文「店舗Ｘは、おいしいんだ。」について、図１８の（ｘ）のようなデータを得る。つまり、「店」「舗」「Ｘ」「お」「い」「し」「い」に対して、「未知語」が付与される。また、「は」に対して、「−＆：ｍ％：ｏｂｊｅｃｔ」が付与される。また、「、」「。」に対して、「：％％：」が付与される。さらに、「んだ」に対して、「−＆：ｓ％：ｓｔａｔｅ」が付与される（図１８の（ｘ））。
次に、要素連結手段１０４２２は、要素分割手段１０４２８１が未知語フラグ「未知語」を付与した連続する未知語であり、ひらがなではない文字「店」「舗」「Ｘ」を連結し文字列「店舗Ｘ」を構成する。また、要素連結手段１０４２２は、要素分割手段１０４２１が未知語フラグ「未知語」を付与した連続する未知語であり、ひらがなの連続する文字「お」「い」「し」「い」を連結した文字列「おいしい」を構成する。そして、要素連結手段１０４２２は、連結した文字列、または連結されなかった未知語の文字に対してまとまりであることを示す文字列の種類を特定する情報であるまとまり情報（ここでは、「未知語」）を付与し、バッファに書き込む。バッファ内の情報は、図１８の（ｘ＋１）である。
次に、要素連結手段１０４２２は、図１８（ｘ＋１）の各前後するまとまりの文字列（例えば、「おいしい」と「んだ」）が連結するか否かを判断し、連結するものは連結させる。そして、要素連結手段１０４２２は、図１８（ｘ＋２）のデータを得て、当該データをメモリ上に配置する。以上の処理により、要素連結手段１０４２２は、２つの第二文字列を得る（図１８（ｘ＋２）参照）。
次に、文字列取得手段１０４２３は、１番目の第二文字列「店舗Ｘは」を取得し、当該第二文字列の最後尾の第一文字列「は」に対応する機能語情報「ｏｂｊｅｃｔ」または後接続記号「ｍ％」から、第二文字列の種類を「主題」であると、決定する（図１８の（ｘ＋３））。
次に、文字列取得手段１０４２３は、２番目の第二文字列「おいしいんだ」を取得し、当該第二文字列の最後尾の第一文字列「んだ」に対応する機能語情報「ｓｔａｔｅ」または後接続記号「ｓ％」から、第二文字列の種類を「状態」であると、決定する。なお、ここでは、文字列取得手段１０４２３は、機能語情報「ｓｔａｔｅ」から、第二文字列「おいしいんだ」の種類を「状態」であると、決定する（図１８の（ｘ＋３））。
次に、文字列取得手段１０４２３は、「店舗Ｘは：主題，おいしいんだ：状態」を得て、メモリ上に書き込む。以上の処理により、文「店舗Ｘは、おいしいんだ。」を、「主題」と「状態」に分割できた。
次に、評価文蓄積部１０６は、メモリ上に配置された、各第二文字列と、各第二文字列の種類を特定する情報（図１８の（ｘ＋３）の情報）を用いて、評価対象情報を蓄積する条件に合致するか否かを判断する。ここで、評価文蓄積部１０６は、図１８の（ｘ＋３）の情報において、第二文字列の種類として、「主題」と「状態」を有し、かつ、「状態」に対応する第二文字列「おいしいんだ」が、評価情報格納部１０１に格納されている評価語「おいしい」を含むと判断し、評価対象情報を蓄積する条件に合致すると決定する。なお、評価文蓄積部１０６は、「状態」に対応する第二文字列「おいしいんだ」に対して、図９の評価情報管理表の各評価語をキーとして検索する、とする。
次に、評価対象取得部１０４は、以下のように、評価対象情報を構成する。つまり、評価対象取得部１０４の評価対象取得手段１０４３は、第二文字列の種類「主題」に対応する第二文字列「店舗Ｘは」が有する用語「店舗Ｘ」を、評価対象として取得する。第二文字列「店舗Ｘは」から、用語「店舗Ｘ」を取得するために、形態素解析の結果から名詞を取得しても良いし、ひらがなを除く文字列を取得しても良いし、連結された未知語（図１８の（ｘ＋１）参照）を取得する等しても良い。
次に、評価語取得手段１０４４は、評価対象「店舗Ｘ」を含む第二文字列を有する文中の他の第二文字列の種類を用いて評価語を含み得る第二文字列「おいしいんだ」を特定し、当該第二文字列が有する評価語「おいしい」を評価情報格納部１０１から検索し、取得する。
次に、評価語取得手段１０４４は、評価情報格納部１０１に、当該第二文字列に一致する評価語を取得できたと判断し、文取得部１０５は、評価対象取得部１０４が取得した評価語「おいしい」と、評価対象「店舗Ｘ」を含む文「店舗Ｘは、おいしいんだ。」を、文章群から取得し、メモリ上に配置する。そして、評価対象取得部１０４は、取得された文「店舗Ｘは、おいしいんだ。」の識別情報「http://www.ぐるめ.co.jp/」を取得し、メモリ上に配置する。
そして、評価対象取得部１０４は、取得された文「店舗Ｘは、おいしいんだ。」の、文章群中での位置を示す位置情報（例えば、ファイルの先頭からのオフセット「offset_2」）を取得し、メモリ上に配置する。次に、評価文蓄積部１０６は、取得された各種情報を用いて、評価対象情報を構成する。ここで、構成した評価対象情報の例は、図１６の評価対象情報管理表の「ＩＤ＝２」のレコードである。
次に、評判コーパス生成装置１の評価対象取得部１０４は、図１２に示す文章群所在場所情報管理表から、1番目の文章群の種類「ブログ」に対応する２番目の所在情報（識別情報）「http://www.ぐるめ.co.jp/」を読み出し、メモリ上に配置する。そして、評価対象取得部１０４は、ＵＲＬ「http://www.ぐるめ.co.jp/」を用いて、ブログを取得し、文章群格納部１０３に少なくとも一時的に格納する。このブログの内容は、図１０に示している。
次に、評価対象取得部１０４は、取得した文章群の種類から、２番目の文章群「http://www.ぐるめ.co.jp/」の「構造化文章群」が「１」であるので、構造化されている文章群であると、判断する。
次に、解析対象文取得部１０８は、識別情報「http://www.ぐるめ.co.jp/」に対応する抽出情報「<div class=mainbody」を取得する。そして、解析対象文取得部１０８は、取得した抽出情報「<div class=mainbody」を用いて、当該抽出情報で特定される1以上の文「店舗Ｘは、あまり綺麗ではない。・・・店舗Ｘは、おいしい。」を、ＵＲＬ「http://www.ぐるめ.co.jp/」の文章群から抽出する。
次に、評価対象取得部１０４等は、評判コーパスを生成する元になる1以上の文「店舗Ｘは、あまり綺麗ではない。・・・店舗Ｘは、おいしい。」から、上記の処理と同様に、評価対象などの情報を取得する。つまり、文「店舗Ｘは、あまり綺麗ではない。」や「店舗Ｘは、おいしい。」に対して、評価対象取得部１０４は、上述した自然言語処理を行い、主題「店舗Ｘは」と状態「あまり綺麗ではない」、主題「店舗Ｘは」と状態「おいしい」を取得する（図１９参照）。
また、文「店舗Ｘは、あまり綺麗ではない。」や「店舗Ｘは、おいしい。」に対して、上記と同様の処理を経過し、評価文蓄積部１０６は、図１６の「ＩＤ＝３」「ＩＤ＝４」の評価対象情報を、評価対象情報格納部１０２に書き込む。
そして、1番目の文章群の種類の「ブログ」のすべての文章群の処理が完了し、次に、２番目の種類の文章群の処理に移行する、とする。つまり、評価対象取得部１０４は、図１２に示す文章群所在場所情報管理表から、２番目の文章群の種類「電子メール」に対応する1番目の所在情報（識別情報）「c:\ Documents_and_Settings\usrA\mail\送信トレイ.dbx」を読み出し、メモリ上に配置する。
次に、評価対象取得部１０４は、取得した文章群の種類から、１番目の文章群「c:\Documents_and_Settings\usrA\mail\送信トレイ.dbx」の「構造化文章群」が「０」であるので、構造化されていない文章群であると、判断する。
次に、評価対象取得部１０４は、評判コーパスを生成する元になる電子メールの文章（図１１参照）を取得する。なお、評価対象取得部１０４は、電子メールの文章群「c:\Documents_and_Settings\usrA\mail\送信トレイ.dbx」から、引用行以外の文章を取得することは好適である。引用行の文章は、本人が記載した文章ではなく、本人に対してメールを送付した他人が記載した文章である。引用行は、行の先頭の文字が、例えば、「＜」「｜」である行であり、評価対象取得部１０４は、かかる、予め決められた行の先頭の文字から始まる行を引用行として、除いて、電子メールの文章群から、引用行以外の文章を取得する。
そして、評価対象取得部１０４は、図１１の文章群に含まれる一文、一文に対して、上述したような機能素解析の手法を用いた、自然言語処理を行う。例えば、評価対象取得部１０４等は、評判コーパスを生成する元になる文「店舗Ｘは、おいしいよ。」から、上記の処理と同様に、評価対象などの情報を取得する。つまり、文「店舗Ｘは、おいしいよ。」に対して、評価対象取得部１０４は、上述した自然言語処理を行い、主題「店舗Ｘは」と状態「おいしいよ」を取得する。
また、文「店舗Ｘは、おいしいよ。」に対して、上記と同様の処理を経過し、評価文蓄積部１０６は、図１６の「ＩＤ＝５」の評価対象情報を、評価対象情報格納部１０２に書き込む。
さらに、処理が進み、３番目の種類の文章群移行の文章群の処理に移行する。そして、文章群の取得する装置やフォルダなどの場所は異なるが、上記と同様の処理により、評価対象情報を、評価対象情報格納部１０２に書き込む。その書き込んだ評価対象情報の例は、図１６の「ＩＤ＝ｎ」のレコードである。なお、ＳＮＳに書き込まれた文章は、ＳＮＳの運用のサーバ装置のＵＲＬやＩＰアドレス等、および文章を書き込んだユーザのＩＤにより、特定可能であり、評価対象取得部１０４は、かかる情報（例えば、ＵＲＬとユーザＩＤ）を用いて、文章群を取得する。なお、文章群を特定する情報は、他の情報でも良い。
以上、本実施の形態によれば、ブログや、電子メールや、ＳＮＳなど、人手により書き込まれた１以上の種類の文章群から、検索エンジン（実施の形態４で説明）、ランキング出力（実施の形態５で説明）、仮想的なチャットシステム（実施の形態６で説明）などに利用できるコーパスを生成できる。
なお、本実施の形態における１種以上の文章群が、一人により、１以上の情報処理装置（電話などを含んでも良い）に入力された文章群である場合、その人の思想を示す情報（評価対象情報）が抽出できることとなる。そして、実施の形態４以降で述べるように、評価対象情報は、いわゆる検索エンジンや、ランキング出力や、仮想的なチャットシステムなどの種々のアプリケーションに利用され得る。かかる場合、例えば、本評判コーパス生成装置で蓄積された評判コーパスを利用する検索エンジン（実施の形態４で説明）は、あたかも上記一人の人に質問するようなものである。また、チャットシステム（実施の形態６で説明）は、あたかも当該人とチャットを楽しむようなものである。かかることは、他の実施の形態においても同様である。
また、本実施の形態によれば、評価対象情報は、文、および評価対象を有せば良い。かかることも、他の実施の形態においても同様である。
また、本実施の形態によれば、文章群は１種類以上であった。つまり、文章群は、ブログだけ、など、１種類だけでも良い。かかることも、他の実施の形態においても同様である。
また、本実施の形態において、ユーザごとに、ユーザＩＤ（番号、氏名など、ユーザを特定できる情報であれば何でも良い）と対にして評判コーパスを蓄積することは好適である。かかる処理により、後述する検索エンジンでは、ユーザＩＤを指定して検索エンジンを利用すれば、特定の人に質問できることになる。また、ユーザＩＤを指定して、特定の人と仮想的なチャットを楽しめる。かかることも、他の実施の形態においても同様である。
さらに、本実施の形態における処理は、ソフトウェアで実現しても良い。そして、このソフトウェアをソフトウェアダウンロード等により配布しても良い。また、このソフトウェアをＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体に記録して流布しても良い。なお、このことは、本明細書における他の実施の形態においても該当する。なお、本実施の形態における評判コーパス生成装置を実現するソフトウェアは、以下のようなプログラムである。つまり、このプログラムは、コンピュータを、記憶媒体に格納されている文章群から評価語と、当該評価語により評価されている対象を示す用語である評価対象を取得する評価対象取得部と、前記評価対象取得部が取得した評価語と、評価対象を含む文を、前記文章群から取得する文取得部と、前記文取得部が取得した文、および前記評価対象取得部が取得した評価対象を有する評価対象情報を、記憶媒体に蓄積する評価文蓄積部として機能させるためのプログラム、である。
また、上記プログラムにおける前記評価対象取得部は、第一文字列と、文中における前記第一文字列の機能または種類を特定する情報である機能語情報と、前記第一文字列の前に接続され得る文字列の種類を特定する情報である前接続記号と、前記第一文字列の後ろに接続され得る文字列の種類、または区切りであることを示す記号であり、当該記号により区切られた文中における第二文字列の種類を特定する情報である後接続記号とを対に有する辞書情報を1以上格納している辞書情報格納手段と、前記文章を構成する文から区切りであることを示す後接続記号に対する第一文字列を取り出し、当該第一文字列をキーにして、文を２以上の文字列である２以上の第二文字列に区切り、当該第二文字列の最後尾の第一文字列に対応する機能語情報または後接続記号から、前記第二文字列の種類を特定する情報を取得し、当該第二文字列と第二文字列の種類を特定する情報を取得する文分割制御手段と、前記文分割制御手段が取得した第二文字列の種類から評価の対象を含む第二文字列を特定し、当該第二文字列から評価対象を取得する評価対象取得手段と、前記評価対象を含む第二文字列を有する文中の他の第二文字列の種類を用いて評価語を含み得る第二文字列を特定し、当該第二文字列が有する評価語を前記評価情報格納部から検索し、取得する評価語取得手段を具備するプログラム、である。
また、上記プログラムにおける前記文分割制御手段は、前記文章を構成する文の先頭から予め決められたサイズ（ｎ文字[ｎは２以上の整数]）の第三文字列を切り出し、前記切り出した第三文字列を構成する文字列であって、先頭からｎ文字の文字列から順に、前記辞書情報格納手段に当該文字列が存在するか否かを判断し、ｎ文字の文字列が存在しない場合には、先頭から（ｎ−１）文字の文字列が前記辞書情報格納手段に存在するか否かを判断し、かかる判断を、１文字ずつ文字数を減らして、文字列が存在するまで行い、または、文字列が存在しない場合には、先頭から１文字になるまでかかる判断を行い、文字列が存在すると判断した場合には、当該文字列に対応する機能語情報と前接続記号と後接続記号とを、前記辞書情報格納手段から読み出し、読み出した機能語情報と前接続記号と後接続記号とを当該文字列に付与し、文字列が存在しない場合には、１文字の文字列に対して未知語であることを示す情報である未知語情報を付与する要素分割手段と、前記要素分割手段が未知語情報を付与した連続する未知語であり、ひらがなの文字を連結し文字列を構成し、かつ連続する未知語であり、ひらがなではない文字を連結し文字列を構成し、前記連結した文字列、または連結されなかった未知語の文字に対してまとまりであることを示す文字列の種類を特定する情報であるまとまり情報を付与し、隣接する２つの、前記要素分割手段が分割した要素またはまとまり情報を読み出し、当該読み出した要素またはまとまり情報のうち、前出の要素またはまとまり情報の後接続記号と、後出の要素またはまとまり情報の前接続記号から、前出の要素またはまとまり情報と後出の要素またはまとまり情報が連結可能であるか否かを判断し、連結可能な要素またはまとまり情報を一つの文字列にまとめて、当該まとめた文字列である第二文字列を複数、取得する要素連結手段と、前記要素連結手段が取得した複数の各第二文字列の最後尾の第一文字列に対応する機能語情報または後接続記号から、前記各第二文字列の種類を特定する情報を決定し、当該複数の各第二文字列の種類を特定する情報と、当該複数の各第二文字列を対にした複数の対の情報をメモリ上に配置する文字列取得手段を具備するプログラム、である。
（実施の形態２）
本実施の形態において、ブログ等の個人情報群から、評判解析を行い、対象物と、対象物を評価している文を抽出し、蓄積する評判コーパス生成装置について説明する。本評判コーパス生成装置において、評価の良し悪しの程度を示すスコアも扱う。また、本実施の形態において、ブログ等の文章を自然言語処理して、評判解析を行う。その自然言語処理は、形態素解析を用いない、機能素解析という自然言語解析の手法を用いている。また、自然言語処理は、形態素解析やパターンマッチングの他、公知の手法を用いても良い。さらに、自然言語処理において、後続や前出の言い回し（「ない」「あまり」など）の表現も考慮した、精度の高い評価が行える。
図２０は、本実施の形態における評判コーパス生成装置２のブロック図である。評判コーパス生成装置２は、指示受付部１００、評価情報格納部２００、評価対象情報格納部１０２、文章群格納部１０３、評価対象取得部１０４、文取得部１０５、評価文蓄積部１０６、抽出タグ情報格納部１０７、解析対象文取得部１０８、変更情報格納部２０１、スコア取得部２０２、評価算出部２０３、変更語取得部２０４、評価変更情報取得部２０５、変更スコア算出部２０６を具備する。
評価情報格納部２００は、評価語とスコアを対に有する評価情報を格納し得る。スコアは、良し悪しの程度を示す情報である。評価情報格納部２００は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。
変更情報格納部２０１は、評価を変更するための情報である変更情報を１以上格納している。変更情報は、変更語と評価変更情報の対に有する情報である。変更語は、評価語に対する評価の変更を示す言い回しの用語である。変更語は、例えば、「でない」「じゃない」「とは言えない」「あまり」などである。つまり、「好き」というポジティブな評価語に「でない」という変更語が後続すると、評価はポジティブではなく、ネガティブとしなければならない。評価変更情報は、評価を変更するための情報である。また、具体的には、評価変更情報は、スコアを変更するための情報である、と言える。評価変更情報は、例えば、「−１」や「０．５」などの数値である。つまり、例えば、評価語「好き」に対して、スコア「＋４」とする場合、変更語「でない」に対する評価変更情報は「−１」、変更語「あまり」に対する評価変更情報は「０．５」とする。そして、後述する変更スコア算出部２０６は、各数値を乗算し、「あまり好きでない」に対して、スコア「４×（−１）×（０．５）＝−２」を算出する。ここで、「＋５」は、非常にポジティブ、「−５」は非常にネガティブとして、「あまり好きでない」は、「−２」であり、若干、ネガティブ、ということになる。なお、変更語として、評価を強める語（例えば、「非常に」「かなり」）、評価を弱める語（例えば、「あまり」）、評価を逆転させる語（例えば、「でない」）、評価を無効にする語（例えば、「であるとは言えない。」）などの種類がある。そして、評価を強める語は、例えば、強くする度合いにより、「１」より大きな評価変更情報が与えられ、評価を弱める語は、例えば、弱くする度合いにより、「１」より小さな評価変更情報が与えられ、評価を逆転させる語は、「−１」が与えられる。変更情報格納部２０１は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。
スコア取得部２０２は、評価対象取得部１０４が取得した文に含まれる評価語と対になるスコアを、評価情報格納部２００から取得する。評価対象は、通常、上述した機能素解析により取得されるが、形態素解析を行い、形態素のうちの名詞を取得されるようにしても良い。スコア取得部２０２は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。スコア取得部２０２の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
評価算出部２０３は、評価対象取得部１０４が取得した同一の評価対象についての１以上のスコアを用いて、当該評価対象についての評価を算出する。また、評価算出部２０３は、評価対象取得部１０４が取得した同一の評価対象についての１以上のスコア、および変更スコア算出部２０６が算出した同一の評価対象についての１以上の新たなスコアを用いて、当該評価対象についての評価を算出する。評価算出部２０３は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。評価算出部２０３の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
変更語取得部２０４は、評価語から所定以内の文字数の距離内にある変更語を、評価語を含む文の中から取得する。所定以内の文字数は、例えば、前後、６文字以内である。変更語取得部２０４は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。変更語取得部２０４の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
評価変更情報取得部２０５は、変更語と対になる評価変更情報を、変更情報格納部２０１から取得する。評価変更情報取得部２０５は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。評価変更情報取得部２０５の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
変更スコア算出部２０６は、スコア取得部２０２が取得したスコアに対して、評価変更情報取得部２０５が取得した評価変更情報を用いて、スコアを変更し、新たなスコアを算出する。変更スコア算出部２０６が新たなスコアを算出するための演算式は、通常、予め、保持している。また、その演算式は、例えば、後述する乗算でも良いし、すべてのスコアを加算しても良いし、平均値を算出する式でも良いし、加重平均を算出する式等でも良い。つまり、その演算式は問わない。変更スコア算出部２０６は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。変更スコア算出部２０６の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
次に、評判コーパス生成装置２の動作について説明する。評判コーパス生成装置２は、実施の形態１で述べた評判コーパス生成装置１と比較して、評価対象情報としてスコアを有する点が異なる。つまり、評判コーパス生成装置２において、評価語を含む文に対して、評価対象に対するポジティブ度、またはネガティブ度を示すスコアを取得し、または、スコアを算出する。以下、評判コーパス生成装置２の動作を説明するが、評判コーパス生成装置１の動作と異なる点のみについて説明する。評判コーパス生成装置２の動作のうち、評判コーパス生成装置１の動作と異なるのは、図２のフローチャートにおいては、ステップＳ２０７の評価対象等取得処理である。また、ステップＳ２０７の評価対象等取得処理の詳細を示す図４のフローチャートにおいて、評判コーパス生成装置２の動作のうち、評判コーパス生成装置１の動作と異なるのは、ステップＳ４２１の評価対象情報構成処理のみである。その評価対象情報構成処理について、図２１から図２２のフローチャートを用いて説明する。
（ステップＳ２１０１）スコア取得部２０２は、ステップＳ８０２で取得した評価語に対応するスコアを、評価情報格納部２００から取得し、メモリ上に配置する。
（ステップＳ２１０２）変更語取得部２０４等は、スコアを変更する処理を行う。このスコア変更処理について、図２２のフローチャートを用いて説明する。なお、後述するように、文の中に、変更語が存在しない場合は、スコア変更処理は行われない。
（ステップＳ２１０３）変更スコア算出部２０６は、算出したスコアを、メモリ上に一時格納する。
（ステップＳ２１０４）評価文蓄積部１０６は、ステップＳ８０１からステップＳ８０６で取得された各種情報、および取得されたスコアを用いて、評価対象情報を構成する。上位処理にリターンする。
次に、ステップＳ２１０２のスコア変更処理について、図２２のフローチャートを用いて説明する。
（ステップＳ２２０１）変更語取得部２０４は、変更情報格納部２０１の変更情報が有する変更語の情報を用いて、評価語の前後の所定以内の文字数の距離内に、変更語が存在するか否かを判断する。
（ステップＳ２２０２）変更語取得部２０４は、ステップＳ２２０１で変更語が存在すると判断した場合はステップＳ２２０３に行き、存在しないと判断した場合は上位処理にリターンする。
（ステップＳ２２０３）変更語取得部２０４は、変更情報格納部２０１の変更情報が有する変更語にマッチする評価語の前後の所定以内の文字数の距離内の文字列をすべて取得し、メモリ上に配置する。
（ステップＳ２２０４）評価変更情報取得部１３１２は、ステップＳ２２０３で取得された１以上の変更語と対になる各評価変更情報を、変更情報格納部２０１から取得する。
（ステップＳ２２０５）変更スコア算出部２０６は、スコア取得部２０２が取得したスコアに対して、ステップＳ２２０４で取得した１以上の評価変更情報を用いて、スコアを変更し、新たなスコアを算出する。変更スコア算出部２０６は、例えば、「スコア×１番目の評価変更情報×２番目の評価変更情報×・・・×ｎ番目の評価変更情報」により、新たなスコアを算出する。上位処理にリターンする。その際、変更語が存在する場合には新たなスコアを、または変更語が存在しない場合には元のスコアをリターンする。
なお、図２２のフローチャートにおいて、変更語取得部２０４は、評価語の前後の所定以内の文字数の距離内に、変更語が存在するか否かを判断した。しかし、変更語の存在を検索する対象の文字列は、例えば、評価語が含まれる第二文字列など、他のアルゴリズムや、他の範囲でも良い。
また、上記のフローチャートにおいて、評価算出部２０３の総合スコアの算出する処理について述べなかったが、評価算出部２０３は、評価対象取得部１０４が取得した同一の評価対象についての１以上のスコアを用いて、当該評価対象についての評価を算出する処理を行うことは好適である。
以下、本実施の形態における評判コーパス生成装置２の具体的な動作について説明する。ここで、上述したように評判コーパス生成装置２は、実施の形態１で述べた評判コーパス生成装置１と比較して、評価対象情報としてスコアを有する点が異なるので、本具体例においても、スコアの取得と算出、およびスコアを含む評価対象情報の構成と蓄積等の処理について説明する。
今、評価情報格納部２００は、図２３に示す評価情報管理表を保持している。評価情報管理表は、「評価語」「スコア」の属性値を有するレコードを１以上格納している。本評価情報管理表において、例えば、評価語「良い」のスコアは「＋３」、評価語「おしゃれ」のスコアは「＋４」等である。
また、変更情報格納部２０１は、図２４に示す変更情報管理表を格納している。変更情報管理表は、「変更語」「評価変更情報」の属性値を有するレコードを１以上格納している。本評価情報管理表において、「評価変更情報」は、スコアに対して乗算される数値である。
また、文章群格納部１０３は、いわゆるブログ、電子メール、ＳＮＳ、Ｖｏｉｐ、メタバース、ＩＭなどの情報である文章群を、1種以上、格納している。また、ブログは、1以上の人が作成したブログであり、２以上の図示しないＷｅｂ上のサーバ装置に格納されていても良い。また、文章群格納部１０３が格納している文章群の一種のブログの例を、図１０に示す。また、文章群格納部１０３が格納している電子メールファイル「c:\ Documents_and_Settings\usrA\mail\送信トレイ.dbx」の例を図１１に示す。
また、評価対象取得部１０４は、図１２に示す文章群所在場所情報管理表を保持している。また、抽出タグ情報格納部１０７には、図１３に示す抽出タグ情報管理表を格納している。さらに、辞書情報格納手段１０４１は、図１４に示す辞書情報管理表を格納している。
以上の状況において、ユーザは、評判コーパス生成装置２に、処理の開始指示を入力した、とする。すると、指示受付部１００は、評判コーパスの生成の開始指示を受け付ける。
その後、実施の形態１で説明した処理と同様の処理により、１番目の文章群「http://www.お店紹介.co.jp/」の第一文「店舗Ｘは、おしゃれだ。」を機能素解析の手法による自然言語処理を行い、図１５の（ｘ＋３）に示すように、「主題」と「状態」を得ることができた。そして、評価文蓄積部１０６は、各第二文字列と、各第二文字列の種類を特定する情報（図１５の（ｘ＋３）の情報）を用いて、評価対象情報を蓄積する、と判断する。
次に、評価対象取得部１０４は、以下のように、評価対象情報を構成する。なお、ここで、実施の形態１と異なる処理は、スコアを算出する処理である。以下、そのスコアを算出する処理について述べる。
つまり、スコア取得部２０２は、評価情報格納部２００を検索し、評価語「おしゃれ」に対応するスコア「＋４」を読み出し、メモリ上に配置する。
次に、スコア変更処理を行おうとするが、変更語が文「店舗Ｘは、おしゃれだ。」の中に含まれないので、スコアの変更処理は行われない。
そして、評価文蓄積部１０６は、「評価対象」「評価語」「スコア」「文」「位置情報」「識別情報」を有する評価対象情報を構成する。そして、評価文蓄積部１０６は、評価対象情報格納部１０２に蓄積する。ここで、構成した評価対象情報の例は、図２５の評価対象情報管理表の「ＩＤ＝１」のレコードである。評価対象情報管理表は、「ＩＤ」と評価対象情報を有するレコードを1以上格納している。評価対象情報は、ここでは、「評価対象」「評価語」「スコア」「文」「位置情報」「識別情報」を有する。
実施の形態１の処理と同様に、２つ目の文「店舗Ｘが、テレビで評判だ。」に対して、評価対象情報は蓄積されない。
次に、評価対象取得部１０４等は、ｎ個目の文「店舗Ｘは、おいしいんだ。」に対して、上記と同様の分割処理等を行う。そして、「店舗Ｘは：主題，おいしいんだ：状態」が得られる。次に、スコア取得部２０２は、評価情報格納部２００を検索し、評価語「おいしい」に対応するスコア「＋４」を読み出し、メモリ上に配置する。
次に、スコア変更処理を行おうとするが、変更語が文「店舗Ｘは、おいしいんだ。」の中に含まれないので、スコアの変更処理は行われない。
そして、評価文蓄積部１０６は、図２５の評価対象情報管理表の「ＩＤ＝２」のレコードを構成し、蓄積する。
次に、実施の形態１で説明した処理に加えてスコアを取得する処理を行っていく、とする。そして、文「店舗Ｘは、あまり綺麗ではない。」の処理を行う、とする。つまり、上述した自然言語処理により、「主題」である第二文字列「店舗Ｘは」と、「状態」である第二文字列「あまり綺麗ではない」が得られる。次に、評価対象取得部１０４は、メモリ上に配置された情報から、文分割制御手段１０４２が取得した第二文字列の種類「主題」から評価の対象を含む第二文字列「店舗Ｘは」を特定し、当該第二文字列「店舗Ｘは」から評価対象「店舗Ｘ」を取得する。
次に、スコア取得部２０２は、評価対象を含む第二文字列「店舗Ｘ」を有する文中の他の特定の第二文字列の種類（例えば、「状態」）に対応する第二文字列「あまり綺麗ではない」を取得する。
次に、スコア取得部２０２は、取得した第二文字列「あまり綺麗ではない」中に、評価語を含むか否か決定するために、評価情報格納部２００が有する1以上の評価語を各々読み出し、当該各評価語をキーとして、第二文字列「あまり綺麗ではない」を検索する。そして、評価情報格納部２００の一つの評価語「綺麗」が、第二文字列「あまり綺麗ではない」中に含まれることを検知する。
そして、スコア取得部２０２は、評価情報格納部２００を検索し、評価語「綺麗」に対応するスコア「＋４」を読み出し、メモリ上に配置する。
次に、スコア変更処理を行う。つまり、変更語取得部２０４は、変更情報格納部２０１の変更情報が有する変更語の情報を用いて、評価語「綺麗」の前後の所定以内の文字数（ここでは、例えば、「５」とする。）の距離内に、変更語が存在するか否かを判断する。変更語取得部２０４は、第二文字列「あまり綺麗ではない」において、評価語「綺麗」の前後５文字以内に「あまり」、「ではない」という２つの変更語が存在する、と検知し、変更語「あまり」、「ではない」を取得し、メモリ上に配置する。
次に、評価変更情報取得部２０５は、取得された変更語「あまり」と対になる評価変更情報「０．５」、変更語「ではない」と対になる評価変更情報「−１」を、変更情報格納部１３０６から取得し、メモリ上に配置する。
次に、変更スコア算出部２０６は、２つの評価変更情報「０．５」「−１」を用いて、スコア「＋４」に対して演算する。ここでは、例えば、変更スコア算出部１３１３は、「（＋４）×０．５×（−１）＝−２」の演算を行い、新しいスコア「−２」を得て、メモリ上に配置する。
そして、評価文蓄積部１０６は、「評価対象」「評価語」「スコア」「文」「位置情報」「識別情報」を有する評価対象情報を構成する。そして、評価文蓄積部１０６は、評価対象情報格納部１０２に蓄積する。ここで、蓄積した評価対象情報の例は、図２５の評価対象情報管理表の「ＩＤ＝３」のレコードである。
以下、同様に、処理を進め、評価文蓄積部１０６は、図２５に示す評価対象情報管理表を得る。
次に、評価算出部２０３は、評価対象取得部１０４が取得した同一の評価対象（ここでは、「店舗Ｘ」）についての１以上のスコア（図２５の「スコア」を用いて、当該評価対象についての評価を算出する。評価算出部２０３は、例えば、同一の評価対象（ここでは、「店舗Ｘ」）のスコアの平均値（（４＋４＋（−２）＋４＋４）／５＝２．８）を得て、評価対象「店舗Ｘ」とスコア「２．８」を、図示しない記憶媒体に格納する、とする。また、評価対象「店舗Ｘ」とスコア「２．８」は、図２５の「ＩＤ＝１」から「ＩＤ＝５」のレコードとリンク付けられる、とする。
以上、本実施の形態によれば、ブログや、電子メールや、ＳＮＳなど、ユーザが入力した１以上の種類の文章群から、評判コーパスを生成できる。また、ユーザが一人である場合、その人の思想を示す情報（評価対象情報）を抽出できることとなる。また、対象物に対して、ポジティブ度、ネガティブ度を示すスコアを、文ごとに蓄積できる。さらに、一のユーザが、ある評価対象に対して考えているポジティブ度を、１以上の種類の文章群から、取得できる。
なお、本実施の形態によれば、評価対象に対するスコアを蓄積した。しかし、蓄積する情報として、スコアではなく、ポジティブか、ネガティブかを示す情報でも良い。ポジティブか、ネガティブかを示す情報は、「＋」「−」でも良いし、「１」「０」などの情報でも良い。図２５において、スコアから、ポジティブか、ネガティブかが分かることは言うまでもない。
また、本実施の形態において、評価対象情報は、自然言語処理された結果である「主題」「副題」「状態」「動作」に対応する各第二文字列、または各第二文字列の一部（例えば、機能語を除いた文字列）を有しても良い。かかることは、他の実施の形態においても同様である。
さらに、本実施の形態における評判コーパス生成装置を実現するソフトウェアは、以下のようなプログラムである。つまり、このプログラムは、コンピュータを、記憶媒体に格納されている文章群から評価語と、当該評価語により評価されている対象を示す用語である評価対象を取得する評価対象取得部と、前記評価対象取得部が取得した評価語と、評価対象を含む文を、前記文章群から取得する文取得部と、前記文取得部が取得した文、および前記評価対象取得部が取得した評価対象を有する評価対象情報を、記憶媒体に蓄積する評価文蓄積部として機能させるためのプログラム、である。
また、上記プログラムにおける前記評価情報は、評価語、および良し悪しの程度を示すスコアを対に有し、コンピュータを、前記評価対象取得部が取得した文に含まれる評価語と対になるスコアを、記憶媒体から取得するスコア取得部と、前記評価対象取得部が取得した同一の評価対象についての１以上のスコアを用いて、当該評価対象についての評価を算出する評価算出部としてさらに機能させ、前記評価文蓄積部は、前記文取得部が取得した文、前記評価対象取得部が取得した評価対象、および前記評価算出部が算出したスコアを有する評価対象情報を、記憶媒体に蓄積するように機能させるためのプログラム、である。
また、上記プログラムは、コンピュータを、評価語から所定以内の文字数の距離内にある変更語を取得する変更語取得部と、前記変更語と対になる評価変更情報を取得する評価変更情報取得部と、前記スコア取得部が取得したスコアに対して、前記評価変更情報取得部が取得した評価変更情報を用いて、スコアを変更し、新たなスコアを算出する変更スコア算出部としてさらに機能させ、前記評価算出部は、前記評価対象取得部が取得した同一の評価対象についての１以上のスコア、および前記変更スコア算出部が算出した同一の評価対象についての１以上の新たなスコアを用いて、当該評価対象についての評価を算出するように機能させるためのプログラム、であることは好適である。
（実施の形態３）
本実施の形態において、対象情報コーパス生成装置３について説明する。対象情報コーパス生成装置３は、ブログ等の個人情報群から、仮想的なチャットシステムや検索エンジンに用いるコーパス（データベースと呼んでも良い）を生成する装置である。つまり、実施の形態１や実施の形態２における評判コーパス生成装置は、対象物に対する評価が含まれる文を抽出した。一方、対象情報コーパス生成装置３は、評価が含まれる文だけではなく、すべての文、または、利用できる形式の文から、コーパスを生成する。
図２６は、本実施の形態における対象情報コーパス生成装置３のブロック図である。
対象情報コーパス生成装置３は、文章群格納部１０３、対象情報格納部３０１、検索対象取得部３０２、文取得部１０５、対象情報蓄積部３０３を具備する。検索対象取得部３０２は、辞書情報格納手段１０４１、文分割制御手段１０４２、検索対象取得手段３０２２を具備する。文分割制御手段１０４２は、要素分割手段１０４２１、要素連結手段１０４２２、文字列取得手段１０４２３を具備する。
対象情報格納部３０１は、対象情報を格納し得る。対象情報は、検索の対象を示す用語である検索対象と、当該検索対象について記述された文を有する情報である。対象情報格納部３０１は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。
検索対象取得部３０２は、文章群格納部１０３に格納されている文章群を自然言語処理し、検索対象を取得する。自然言語処理方法は、上述した機能素解析によるものが好適であるが、形態素解析を行い、形態素から名詞を取得しても良いし、パターンマッチングにより、検索対象を取得しても良い。検索対象とは、用語であり、通常、名詞である。また、検索対象は、例えば、機能素解析の結果が有する主題に対応する用語や、副題に対応する用語などである。文章群格納部１０３は、多数の装置（図示しないネットワーク上の装置を含む）に分散していても良い。つまり、文章群は、外部の装置から取得し、一時保持しているものでも良い。文章群を外部の装置から取得する場合、検索対象取得部３０２は、文章群がどこに存在するかの情報（例えば、ＵＲＬや、ＩＰアドレスとファイル名、など）も保持している検索対象取得部３０２は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。検索対象取得部３０２の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
検索対象取得手段３０２２は、文分割制御手段１０４２が取得した第二文字列の種類（通常、「主題」であり、「副題」などでも良い。）から検索対象を含む第二文字列を特定し、当該第二文字列から検索対象を取得する。検索対象取得手段３０２２は、例えば、第二文字列からひらがなや、機能語を除いて、検索対象を取得する。検索対象取得手段３０２２は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。検索対象取得手段３０２２の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
対象情報蓄積部３０３は、文取得部１０５が取得した文、および検索対象取得部３０２が取得した検索対象を有する対象情報を、対象情報格納部３０１に蓄積する。対象情報蓄積部３０３は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。対象情報蓄積部３０３の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
次に、対象情報コーパス生成装置３の動作について、図２７、図２８のフローチャートを用いて説明する。図２７のフローチャートにおいて、図２のフローチャートと異なる点についてのみ説明する。
（ステップＳ２７０１）対象情報コーパス生成装置３は、対象情報等取得処理を行う。対象情報等取得処理の詳細について、図２８のフローチャートを用いて説明する。ステップＳ２０８に行く。
図２８のフローチャートにおいて、図４のフローチャートと異なる点についてのみ説明する。
（ステップＳ２８０１）検索対象取得手段３０２２は、文分割制御手段１０４２が取得した第二文字列の種類（通常、「主題」であり、「副題」などでも良い。）から、検索対象を含む第二文字列を特定し、当該第二文字列から検索対象を取得する。
（ステップＳ２８０２）文取得部１０５は、解析対象の文（検索対象を含む文）を取得する。
（ステップＳ２８０３）対象情報蓄積部３０３は、ステップＳ２８０１で取得した検索対象、およびステップＳ２８０２で取得した文を用いて、対象情報を構成する。
（ステップＳ２８０４）対象情報蓄積部３０３は、ステップＳ２８０３で構成した対象情報を、対象情報格納部３０１に格納する。
以下、本実施の形態における対象情報コーパス生成装置３の具体的な動作について説明する。ここで、対象情報コーパス生成装置３は、実施の形態１、２で述べた評判コーパス生成装置１、２と比較して、蓄積する情報の構成が異なる。対象情報コーパス生成装置３が蓄積する情報は、対象情報である。また、対象情報コーパス生成装置３は、評価語を用いて、蓄積する情報を取得する元になる文を取得しない。
ここで、文章群格納部１０３は、いわゆるブログ、電子メール、ＳＮＳ、Ｖｏｉｐ、メタバース、ＩＭなどの情報である文章群を、1種以上、格納している。また、ブログは、1以上の人が作成したブログであり、２以上の図示しないＷｅｂ上のサーバ装置に格納されていても良い。また、文章群格納部１０３が格納している文章群の一種のブログの例を、図１０に示す。また、文章群格納部１０３が格納している電子メールファイル「c:\ Documents_and_Settings\usrA\mail\送信トレイ.dbx」の例を図１１に示す。
また、評価対象取得部１０４は、図１２に示す文章群所在場所情報管理表を保持している。さらに、辞書情報格納手段１０４１は、図１４に示す辞書情報管理表を格納している。
以上の状況において、ユーザは、対象情報コーパス生成装置３に、処理の開始指示を入力した、とする。すると、指示受付部１００は、評判コーパスの生成の開始指示を受け付ける。
そして、実施の形態１、２における処理と同様に、１番目の文章群「http://www.お店紹介.co.jp/」の文「店舗Ｘは、おしゃれだ。」から、図１５の（ｘ＋３）に示すように、検索対象取得部３０２は、主題「店舗Ｘは」と状態「おしゃれだ」を得ることができる。そして、検索対象取得部３０２は、主題の文字列「店舗Ｘは」から、機能語「は」を除いた用語「店舗Ｘ」を検索対象として取得し、メモリ上に配置する。
次に、文取得部１０５は、解析対象の文「店舗Ｘは、おしゃれだ。」を取得する。
そして、対象情報蓄積部３０３は、実施の形態１、２で述べた位置情報と識別情報も取得し、メモリ上に配置する。そして、対象情報蓄積部３０３は、検索対象「店舗Ｘ」、文「店舗Ｘは、おしゃれだ。」位置情報「offset_1」、識別情報「http://www.お店紹介.co.jp/」を用いて、対象情報を構成する。そして、対象情報蓄積部３０３は、構成した対象情報を、対象情報格納部３０１の対象情報管理表に記録する。対象情報管理表は、「ＩＤ」「検索対象」「文」「位置情報」「識別情報」を属性値として有するレコードを、1以上、格納している。
同様に、対象情報コーパス生成装置３は、２つ目の文「店舗Ｘが、テレビで評判だ。」を処理する。そして、図２９の対象情報管理表に記録する。さらに、対象情報コーパス生成装置３は、処理を進めて、最終的に図２９の対象情報管理表を得る。
以上、本実施の形態によれば、ブログや、電子メールなどの文章から、対象情報コーパスを自動生成できる。かかるコーパスは、実施の形態４以降で述べる、各種のアプリケーションで利用できる。
なお、本実施の形態において、対象情報は、自然言語処理された結果である「主題」「副題」「状態」「動作」に対応する各第二文字列、または各第二文字列の一部（例えば、機能語を除いた文字列）を有しても良い。かかることは、他の実施の形態においても同様である。
さらに、本実施の形態における対象情報コーパス生成装置を実現するソフトウェアは、以下のようなプログラムである。つまり、このプログラムは、コンピュータを、
1以上の人が入力した１種類以上の文章群を自然言語処理し、検索対象を取得する検索対象取得部と、前記検索対象取得部が取得した検索対象を含む文を、前記文章群から取得する文取得部と、前記文取得部が取得した文、および前記検索対象取得部が取得した検索対象を有する対象情報を、記録媒体に蓄積する対象情報蓄積部として機能させるためのプログラム、である。
また、上記プログラムにおける前記検索対象取得部は、第一文字列と、文中における前記第一文字列の機能または種類を特定する情報である機能語情報と、前記第一文字列の前に接続され得る文字列の種類を特定する情報である前接続記号と、前記第一文字列の後ろに接続され得る文字列の種類、または区切りであることを示す記号であり、当該記号により区切られた文中における第二文字列の種類を特定する情報である後接続記号とを対に有する辞書情報を1以上格納している辞書情報格納手段と、前記文章を構成する文から区切りであることを示す後接続記号に対する第一文字列を取り出し、当該第一文字列をキーにして、文を２以上の文字列である２以上の第二文字列に区切り、当該第二文字列の最後尾の第一文字列に対応する機能語情報または後接続記号から、前記第二文字列の種類を特定する情報を取得し、当該第二文字列と第二文字列の種類を特定する情報を取得する文分割制御手段と、前記文分割制御手段が取得した第二文字列の種類から検索対象を含む第二文字列を特定し、当該第二文字列から検索対象を取得する検索対象取得手段を具備するものとして機能させるためのプログラム、である。
また、上記プログラムにおける前記文分割制御手段は、前記対話文を構成する文の先頭から予め決められたサイズ（ｎ文字[ｎは２以上の整数]）の第三文字列を切り出し、前記切り出した第三文字列を構成する文字列であって、先頭からｎ文字の文字列から順に、前記辞書情報格納手段に当該文字列が存在するか否かを判断し、ｎ文字の文字列が存在しない場合には、先頭から（ｎ−１）文字の文字列が前記辞書情報格納手段に存在するか否かを判断し、かかる判断を、１文字ずつ文字数を減らして、文字列が存在するまで行い、または、文字列が存在しない場合には、先頭から１文字になるまでかかる判断を行い、文字列が存在すると判断した場合には、当該文字列に対応する機能語情報と前接続記号と後接続記号とを、前記辞書情報格納手段から読み出し、読み出した機能語情報と前接続記号と後接続記号とを当該文字列に付与し、文字列が存在しない場合には、１文字の文字列に対して未知語であることを示す情報である未知語情報を付与する要素分割手段と、前記要素分割手段が未知語情報を付与した連続する未知語であり、ひらがなの文字を連結し文字列を構成し、かつ連続する未知語であり、ひらがなではない文字を連結し文字列を構成し、前記連結した文字列、または連結されなかった未知語の文字に対してまとまりであることを示す文字列の種類を特定する情報であるまとまり情報を付与し、隣接する２つの、前記要素分割手段が分割した要素またはまとまり情報を読み出し、当該読み出した要素またはまとまり情報のうち、前出の要素またはまとまり情報の後接続記号と、後出の要素またはまとまり情報の前接続記号から、前出の要素またはまとまり情報と後出の要素またはまとまり情報が連結可能であるか否かを判断し、連結可能な要素またはまとまり情報を一つの文字列にまとめて、当該まとめた文字列である第二文字列を複数の取得する要素連結手段と、前記要素連結手段が取得した複数の各第二文字列の最後尾の第一文字列に対応する機能語情報または後接続記号から、前記各第二文字列の種類を特定する情報を決定し、
当該複数の各第二文字列の種類を特定する情報と、当該複数の各第二文字列を対にした複の対の情報をメモリ上に配置する文字列取得手段を具備するものとして機能させるためのプログラム、である。
（実施の形態４）
本実施の形態において、評判コーパス生成装置により生成された評判コーパスを利用して、検索を行う情報処理システムについて説明する。また、本実施の形態において、対象情報コーパス生成装置により生成された対象情報コーパスを利用して、検索を行う情報処理システムについて説明する。つまり、本実施の形態における情報処理システムは、評判コーパスや対象情報コーパスを利用した検索エンジンを含むシステムである。
情報端末装置４１は、例えば、ユーザがキーワードを入力し、当該キーワードに対応する検索結果を出力する情報処理装置である。情報端末装置４１は、例えば、パーソナルコンピュータ、ＰＤＡ、携帯電話、テレビ、ナビゲーション端末等である。また、サーバ装置４２は、検索エンジンを含む装置である。
図３０は、本実施の形態における情報処理システム４のブロック図である。情報処理システム４は、情報端末装置４１、サーバ装置４２を具備する。
情報端末装置４１は、入力受付部４１０１、送信部４１０２、受信部４１０３、出力部４１０４を具備する。
サーバ装置４２は、評価対象情報格納部１０２、検索命令受信部４２０１、評価結果検索部４２０２、評価結果送信部４２０３を具備する。
入力受付部４１０１は、ユーザからの入力を受け付ける。ここで、入力される情報は、キーワードや文などである。また、入力される情報は、例えば、キーワードを有する検索命令である。また、検索命令は、評価対象を含む。この評価対象は、キーワードである。さらに、検索命令は、文章でも良い。情報の入力手段は、キーボードやマウスやメニュー画面によるもの等、何でも良い。入力受付部４１０１は、キーボード等の入力手段のデバイスドライバーや、メニュー画面の制御ソフトウェア等で実現され得る。
送信部４１０２は、入力受付部４１０１が受け付けた情報（検索命令など）を、サーバ装置４２に送信する。送信部４１０２は、通常、無線または有線の通信手段で実現されるが、放送手段で実現されても良い。
受信部４１０３は、サーバ装置４２から検索結果を受信する。検索結果とは、評価結果を含む。評価結果とは、評価対象を評価する文、または当該文から抽出できる評価語、またはスコアのうちのいずれかを有する情報である。評価結果の具体例は、後述する。受信部４１０３は、通常、無線または有線の通信手段で実現されるが、放送を受信する手段で実現されても良い。
出力部４１０４は、受信部４１０３が受信した検索結果を出力する。ここで、出力とは、ディスプレイへの表示、プリンタへの印字、音出力、外部の装置への送信等を含む概念である。出力部４１０４は、ディスプレイやスピーカー等の出力デバイスを含むと考えても含まないと考えても良い。出力部４１０４は、出力デバイスのドライバーソフトまたは、出力デバイスのドライバーソフトと出力デバイス等で実現され得る。
検索命令受信部４２０１は、情報端末装置４１から、評価対象を含む情報である検索命令を受信する。検索命令受信部４２０１は、通常、無線または有線の通信手段で実現されるが、放送を受信する手段で実現されても良い。
評価結果検索部４２０２は、検索命令が有する評価対象をキーとして、評価対象情報格納部１０２を検索し、当該評価対象を評価する文、または当該文から抽出できる評価語、またはスコアのうちのいずれかを有する評価結果を取得する。また、評価結果検索部４２０２は、評価対象をキーとして、評価対象情報格納部１０２から、格納場所情報を有する評価結果を取得しても良い。評価結果検索部４２０２は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。評価結果検索部４２０２の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
評価結果送信部４２０３は、評価結果検索部４２０２が取得した評価結果を、情報端末装置４１に送信する。評価結果送信部４２０３は、通常、無線または有線の通信手段で実現されるが、放送手段で実現されても良い。
次に、情報処理システムの動作について説明する。まず、情報端末装置４１の動作について説明する。情報端末装置４１の入力受付部４１０１は、ユーザから、キーワード（評価対象）を含む検索命令を受け付ける。なお、検索命令は、キーワードのみでも良い。次に、送信部４１０２は、入力受付部４１０１が受け付けた検索命令を、サーバ装置４２に送信する。そして、受信部４１０３は、サーバ装置４２から検索結果を受信する。次に、出力部４１０４は、受信部４１０３が受信した検索結果を出力する。
次に、サーバ装置４２の動作について説明する。まず、サーバ装置４２の検索命令受信部４２０１は、情報端末装置４１から、評価対象を含む情報である検索命令を受信する。次に、評価結果検索部４２０２は、検索命令が有する評価対象をキーとして、評価対象情報格納部１０２を検索し、当該評価対象を評価する文、または当該文から抽出できる評価語、またはスコアのうちのいずれかを有する評価結果を取得する。そして、評価結果送信部４２０３は、評価結果検索部４２０２が取得した評価結果を、情報端末装置４１に送信する。
以下、本実施の形態における情報処理システムの具体的な動作について説明する。以下、２つの具体例について説明する。
（具体例１）
今、評価対象情報格納部１０２は、図２５に示す評価対象情報管理表を格納している、とする。また、評価対象情報格納部１０２は、「店舗Ｘ」の総合的なスコア「２．８」も格納している、とする。かかる状況において、情報端末装置４１のユーザは、「店舗Ｘ」の評判を知りたいと思い、キーワード「店舗Ｘ」を含む検索命令を、情報端末装置４１に入力した、とする。
次に、入力受付部４１０１は、キーワード「店舗Ｘ」を含む検索命令を受け付ける。そして、送信部４１０２は、当該検索命令をサーバ装置４２に送信する。
次に、サーバ装置４２の検索命令受信部４２０１は、キーワード「店舗Ｘ」を含む検索命令を受信する。
次に、評価結果検索部４２０２は、キーワード「店舗Ｘ」をキーとして、図２５の評価対象情報管理表を検索し、「店舗Ｘ」を評価対象として有するレコードを取得し、かつ、スコアをキーとして降順にレコードをソートする。そして、評価結果検索部４２０２は、図３１の出力情報の中間表を得る。そして、評価結果送信部４２０３は、図３１の中間表のデータと、総合スコア「２．８」を、情報端末装置４１に送信する。
次に、情報端末装置４１の受信部４１０３は、図３１の中間表のデータと総合スコア「２．８」を受信する。そして、出力部４１０４は、受信した中間表のデータを出力する。出力例は、図３２である。
図３２において、「店舗Ｘ」の総合スコアと、総合スコアを構成する元になった、「店舗Ｘ」についての評価に関する内容が記載されている文と、各文のスコアが出力されている。
図３２の画面表示において、ユーザが、検索結果である文を、マウス等で指示（クリックなどによる指示）を行うと、情報端末装置４１は、当該指示された文と対になる識別情報（ＵＲＬなど）で識別されるブログや電子メールの情報を取得し、出力する。その際、情報端末装置４１は、当該文に対応する位置情報を用いて、当該文が表示されるように、表示を制御する。かかる表示制御は、公知技術であるので詳細な説明を省略する。
なお、上記の例において、評価結果検索部４２０２は、スコアが正（プラス）のレコードのみを取得しても良い。かかる場合、検索対象（ここでは、「店舗Ｘ」）に対してポジティブな内容の情報のみ、情報端末装置４１に出力される。
また、上記の例において、総合スコアの出力は必須ではない。その他、図３２に示す出力態様は、一例であることは言うまでもない。
また、評価結果検索部４２０２は、キーワード「店舗Ｘ」をキーとして、図１６の評価対象情報管理表を検索し、「店舗Ｘ」を評価対象として有するレコードを取得しても良い。つまり、情報端末装置４１に出力される情報には、ランク等の情報はなくても良い。
（具体例２）
今、サーバ装置５２は、評価対象情報格納部１０２に代えて対象情報格納部３０１を具備し、評価結果検索部４２０２に代えて検索部５２０１を具備し、評価結果送信部４２０３に代えて検索結果送信部５２０２を具備する、とする。
つまり、サーバ装置５２は、対象情報コーパス生成装置により生成された対象情報コーパスである対象情報格納部３０１を具備するサーバ装置５２であって、情報端末装置４１から、検索対象を含む情報である検索命令を受信する検索命令受信部４２０１と、前記検索命令が有する検索対象をキーとして、前記検索情報格納部を検索し、当該検索対象を有する文、または当該文から抽出できる用語のいずれかを有する検索結果を取得する検索部５２０１と、前記検索結果を、前記情報端末装置に送信する検索結果送信部５２０２を具備するサーバ装置、である。そのサーバ装置５２を具備する情報処理システムのブロック図を、図３３に示す。具体例２において、具体例１と比較して、検索対象が、評価対象情報格納部１０２から対象情報格納部３０１に代わった点が、主として異なる。
また、対象情報格納部３０１は、図２９に示す対象情報管理表を格納している。
かかる状況において、情報端末装置４１のユーザは、「店舗Ｘ」の情報を知りたいと思い、キーワード「店舗Ｘ」を含む検索命令を、情報端末装置４１に入力した、とする。
次に、入力受付部４１０１は、キーワード「店舗Ｘ」を含む検索命令を受け付ける。そして、送信部４１０２は、当該検索命令をサーバ装置５２に送信する。
次に、サーバ装置５２の検索命令受信部４２０１は、キーワード「店舗Ｘ」を含む検索命令を受信する。
次に、検索部５２０１は、キーワード「店舗Ｘ」をキーとして、図２９に示す対象情報管理表を検索し、図２９の「ＩＤ＝１」の情報を抽出する。そして、検索結果送信部５２０２は、図２９の「ＩＤ＝１」の情報を、情報端末装置４１に送信する。
次に、情報端末装置４１の受信部４１０３は、図２９の「ＩＤ＝１」の情報を受信する。そして、出力部４１０４は、受信した情報を出力する。出力態様は、例えば、文の列挙である。また、文は、選択可能（アンカーなど）になっており、ユーザの指示により、元になるブログや電子メールのデータが表示されることが好適である。かかる出力態様は、具体例１と同様である。
以上、本実施の形態によれば、評判コーパス生成装置により生成された評判コーパスや、対象情報コーパス生成装置により生成された対象情報コーパスを利用して、検索エンジンを構築できる。
なお、本実施の形態によれば、検索命令の構造は問わない。
さらに、本実施の形態におけるサーバ装置を実現するソフトウェアは、以下のようなプログラムである。つまり、このプログラムは、コンピュータを、情報端末装置から、評価対象を含む情報である検索命令を受信する検索命令受信部と、前記検索命令が有する評価対象をキーとして、評判コーパス生成装置により生成された評価対象情報を格納している記憶媒体を検索し、当該評価対象を評価する文、または当該文から抽出できる評価語、またはスコアのうちのいずれかを有する評価結果を取得する評価結果検索部と、前記評価結果を、前記情報端末装置に送信する評価結果送信部として機能させるためのプログラム、である。
また、コンピュータを、情報端末装置から、検索対象を含む情報である検索命令を受信する検索命令受信部と、前記検索命令が有する検索対象をキーとして、対象情報コーパス生成装置により生成された対象情報を検索し、当該検索対象を有する文、または当該文から抽出できる用語のいずれかを有する検索結果を取得する検索部と、前記検索結果を、前記情報端末装置に送信する検索結果送信部として機能させるためのプログラム、である。
（実施の形態５）
本実施の形態において、評判コーパス生成装置１、評判コーパス生成装置２により生成された評判コーパスを用いて、ランキングを出力する情報処理システムについて説明する。情報処理システムは、情報端末装置４１、およびサーバ装置６２を具備する。
図３４は、本実施の形態における情報処理システムのブロック図である。サーバ装置６２は、評価対象情報格納部１０２、カテゴリー情報格納部６２０１、検索命令受信部４２０１、評価結果検索部６２０２、評価結果送信部４２０３を具備する。
評価結果検索部６２０２は、評価対象取得手段６２０２１、ランキング取得手段６２０２２を具備する。
カテゴリー情報格納部６２０１は、カテゴリー情報を１以上格納している。カテゴリー情報は、一のカテゴリーと、１以上の評価対象を有する情報である。カテゴリーとは、通常、評価対象を含む概念の用語である。例えば、評価対象が「レストランＡ」や「ラーメン店舗ＢＢＢ」などの具体的な店舗名である場合、カテゴリーは、例えば、「レストラン」や「イタリアレストラン」や「ラーメン屋」などの概念を示す用語である。カテゴリー情報格納部６２０１は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。
検索命令受信部４２０１は、情報端末装置から、検索命令を受信する。なお、ここでの検索命令は、カテゴリーを含む情報である。検索命令受信部４２０１は、通常、無線または有線の通信手段で実現されるが、放送を受信する手段で実現されても良い。
評価結果検索部６２０２は、検索命令の受信に対応して、スコアの順に１以上の評価対象を並べたランキングの情報を有する評価結果を取得する。評価結果検索部６２０２は、通常、後述する評価対象取得手段６２０２１、およびランキング取得手段６２０２２により、スコアの順に２以上の評価対象を並べたランキングの情報を有する評価結果を取得する。
評価対象取得手段６２０２１は、検索命令が有するカテゴリーと対になる１以上の評価対象を、カテゴリー情報格納部６２０１から取得する。評価対象取得手段６２０２１は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。評価対象取得手段６２０２１の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
ランキング取得手段６２０２２は、評価対象取得手段６２０２１が取得した１以上の評価対象に対応するスコアを取得し、当該スコアの順に、１以上の評価対象を並べたランキングの情報を有する評価結果を取得する。なお、評価対象は、２以上であることが好適である。ランキング取得手段６２０２２は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。ランキング取得手段６２０２２の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
次に、サーバ装置６２の動作について図３５のフローチャートを用いて説明する。
（ステップＳ３５０１）検索命令受信部４２０１は、カテゴリーを含む検索命令を受信したか否かを判断する。検索命令を受信すればステップＳ３５０２に行き、検索命令を受信しなければステップＳ３５０１に戻る。
（ステップＳ３５０２）評価対象取得手段６２０２１は、ステップＳ３５０１で受信された検索命令が有するカテゴリーを取得する。
（ステップＳ３５０３）評価対象取得手段６２０２１は、ステップＳ３５０２で取得したカテゴリーと対になる１以上の評価対象を、カテゴリー情報格納部６２０１から検索し、メモリ上に配置する。
（ステップＳ３５０４）ランキング取得手段６２０２２は、カウンタｉに１を代入する。
（ステップＳ３５０５）ランキング取得手段６２０２２は、ステップＳ３５０３でメモリ上に配置した1以上の評価対象の中に、ｉ番目の評価対象が存在するか否かを判断する。ｉ番目の評価対象が存在すればステップＳ３５０６に行き、ｉ番目の評価対象が存在しなければステップＳ３５０９に行く。
（ステップＳ３５０６）ランキング取得手段６２０２２は、ｉ番目の評価対象に対応する、すべてのスコアを、評価対象情報格納部１０２から検索し、メモリ上に配置する。
（ステップＳ３５０７）ランキング取得手段６２０２２は、ステップＳ３５０７で取得したすべてのスコアを用いて、ｉ番目の評価対象に対する総合的なスコアを算出する。ランキング取得手段６２０２２は、例えば、すべてのスコアの平均値を総合的スコアとして算出しても良いし、各スコアに対して重み付けして（加重平均して）総合的スコアを算出しても良いし、すべてのスコアを加算した値を総合的スコアとして算出しても良い。その他、総合的スコアの算出方法は問わない。
（ステップＳ３５０８）ランキング取得手段６２０２２は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ３５０５に戻る。
（ステップＳ３５０９）ランキング取得手段６２０２２は、1以上の評価対象の各総合的スコアをキーとして、1以上の評価対象をソートする。
（ステップＳ３５１０）ランキング取得手段６２０２２は、ステップＳ３５０９でソートされた1以上の評価対象を用いて、評価結果を構成する。評価結果は、例えば、総合的スコアの降順にソートされた1以上の評価対象、各評価対象について記載した文章群（ブログや電子メールなど）の所在場所を示す情報（ＵＲＬやフォルダ名など）、評価対象について記述した文または、文の一部などを有する。
（ステップＳ３５１１）評価結果送信部４２０３は、ステップＳ３５１０で構成された評価結果を、情報端末装置４１に送信する。ステップＳ３５０１に戻る。
なお、図３５のフローチャートにおいて、評価結果の内容は種々考えられる。また、図３５のフローチャートにおいて、電源オフや処理終了の割り込みにより処理は終了する。
また、図３５のフローチャートにおいて、検索命令を受信した後に、総合的スコアが算出されたが、サーバ装置６２は、予め、各評価対象の総合的スコアを算出して、格納していても良いことはいうまでもない。
以下、本実施の形態における情報処理システムの具体的な動作について説明する。
今、評価対象情報格納部１０２は、図３６に示す評価対象情報管理表を格納している、とする。
また、カテゴリー情報格納部６２０１は、図３７に示すカテゴリー情報管理表を格納している、とする。カテゴリー情報管理表は、「ＩＤ」「カテゴリー」「評価対象」の属性値を有するレコードを1以上格納している。ここでは、カテゴリーと評価対象は、ｎ：ｍ（ｎ，ｍは、1以上の自然数）に対応する。
かかる状況において、情報端末装置４１のユーザは、イタリアンレストランのランキングを知りたいと思い、キーワード「イタリアン」を含む検索命令を、情報端末装置４１に入力した、とする。
次に、入力受付部４１０１は、キーワード「イタリアン」を含む検索命令を受け付ける。そして、送信部４１０２は、当該検索命令をサーバ装置４２に送信する。
次に、サーバ装置６２の検索命令受信部４２０１は、キーワード「イタリアン」を含む検索命令を受信する。そして、評価対象取得手段６２０２１は、受信された検索命令が有するカテゴリー「イタリアン」を取得する。
次に、評価対象取得手段６２０２１は、取得したカテゴリー「イタリアン」と対になる1以上の評価対象（「店舗Ｘ」「イタリアＹ」「タベルナＡＢＣ」・・・）を、カテゴリー情報格納部６２０１に格納されている図３７のカテゴリー情報管理表から検索し、メモリ上に配置する。
次に、ランキング取得手段６２０２２は、取得した1以上の評価対象（「店舗Ｘ」「イタリアＹ」「タベルナＡＢＣ」・・・）の中の、１番目の評価対象「店舗Ｘ」に対応する、すべてのスコア（「４」「４」「−２」「４」「４」）を、評価対象情報格納部１０２から検索し、メモリ上に配置する。
次に、ランキング取得手段６２０２２は、取得したすべてのスコア（「４」「４」「−２」「４」「４」）を用いて、１番目の評価対象「店舗Ｘ」に対する総合的なスコアを算出する。ここでは、ランキング取得手段６２０２２は、スコアの合計を総合的スコアとする、とする。そして、ランキング取得手段６２０２２は、評価対象「店舗Ｘ」に対する総合的スコアを、「４＋４＋（−２）＋４＋４＝１４」として算出する。そして、ランキング取得手段６２０２２は、「店舗Ｘ，１４，その他の情報」を取得する。なお、その他の情報は、例えば、評価対象情報管理表中の文（すべての文でも良いし、ランダムに所定数の文を選択しても良いし、スコアの高いものから所定数、選択しても良いし、総合的スコアに最もスコアが近い文を選択しても良い。）、評価対象情報管理表中の位置情報や識別情報（すべての識別情報等でも良いし、ランダムに所定数の識別情報等を選択しても良いし、スコアの高いものから所定数、選択しても良いし、総合的スコアに最もスコアが近い識別情報等を選択しても良い。）などである。
また、次に、同様に、ランキング取得手段６２０２２は、取得した1以上の評価対象の中の、２番目の評価対象「イタリアＹ」に対応する、すべてのスコア（「−４」「−５」・・・）を、評価対象情報格納部１０２から検索し、メモリ上に配置する。
次に、ランキング取得手段６２０２２は、取得したすべてのスコア（「−４」「−５」・・・）を用いて、２番目の評価対象「イタリアＹ」に対する総合的なスコアを、例えば、「−２２」と算出した、とする。そして、ランキング取得手段６２０２２は、「イタリアＹ，−２２，その他の情報」を取得する。
次に、同様に、ランキング取得手段６２０２２は、取得した1以上の評価対象の中の、３番目の評価対象「タベルナＡＢＣ」に対応する、すべてのスコア（「４」「５」・・・）を、評価対象情報格納部１０２から検索し、メモリ上に配置する。
次に、ランキング取得手段６２０２２は、取得したすべてのスコア（「４」「５」・・・）を用いて、２番目の評価対象「タベルナＡＢＣ」に対する総合的なスコアを、例えば、「３２」と算出した、とする。そして、ランキング取得手段６２０２２は、「タベルナＡＢＣ，３２，その他の情報」を取得する。
同様に、1以上の評価対象のうちの、残りの評価対象、全てに対して、総合的スコアを算出し、所定の情報を取得し、メモリ上に配置する。
次に、ランキング取得手段６２０２２は、1以上の評価対象の各総合的スコアをキーとして、1以上の評価対象をソートする。そして、ランキング取得手段６２０２２は、ソートされた評価結果を得る。図３８は、評価結果を示す評価結果管理表である。評価結果管理表は、「ＩＤ」「評価対象」「総合的スコア」「文」「識別情報」などの属性値を有するレコードを１以上格納している。識別情報において、「（ＳＮＳ）http://www.・・・ ＩＤ＝１２８５１」は、対応する文が、識別情報で示されるＳＮＳから取得されたことを示す。そして、評価結果送信部４２０３は、図３８の評価結果を情報端末装置４１に送信する。
次に、情報端末装置４１の受信部４１０３は、図３８の評価結果の情報を受信する。そして、出力部４１０４は、評価結果を出力する。評価結果の出力例は、図３９である。図３９において、文または文の一部も表示され、その文または文の一部は、アンカーになっており、ユーザによりマウス等で押下されると、文が記載されているブログや電子メールやＳＮＳの文章（ファイル）が表示される。
以上、本実施の形態によれば、上述した評判コーパス生成装置により生成された評判コーパスを用いて、ランキングを出力できる。
なお、本実施の形態によれば、評価結果の出力態様は問わない。図３９は、一出力例であることは言うまでもない。
さらに、本実施の形態におけるサーバ装置を実現するソフトウェアは、以下のようなプログラムである。つまり、このプログラムは、コンピュータに、情報端末装置から、検索命令を受信する検索命令受信部と、前記検索命令の受信に対応して、評判コーパス生成装置により生成された評判コーパスを検索し、スコアの順に２以上の評価対象を並べたランキングの情報を有する評価結果を取得する評価結果検索部と、前記評価結果を、前記情報端末装置に送信する評価結果送信部として機能させるためのプログラム、である。
また、上記プログラムにおいて、前記検索命令は、カテゴリーを含み、前記評価結果検索部は、前記検索命令が有するカテゴリーと対になる２以上の評価対象を、記憶媒体から取得する評価対象取得手段と、前記２以上の評価対象に対応するスコアを取得し、当該スコアの順に、前記２以上の評価対象を並べたランキングの情報を有する評価結果を取得するランキング取得手段を具備するものとして機能させるためのプログラム、である。なお、上記のスコアは、通常、評価対象に対応する総合的なスコアである。
（実施の形態６）
本実施の形態において、評判コーパス生成装置１、評判コーパス生成装置２により生成された評判コーパスや、対象情報コーパス生成装置３により生成された対象情報コーパスを用いて、仮想的なチャットシステムを実現する情報処理システムについて説明する。情報処理システム７は、情報端末装置７１とバーチャルチャット装置７２を具備する。情報端末装置７１は、ユーザが、バーチャルチャット装置７２から提供される仮想的なキャラクタとチャットを行うための文章の入力を受け付け、バーチャルチャット装置７２から受信した対話文を受信し、出力する。ユーザにとって、対話文は、仮想的なキャラクタが発した会話のように感じられ、あたかも人と対話をしているように感じられるシステムである。そして、バーチャルチャット装置７２に格納されている評判コーパスや対象情報コーパスは、仮想的な人格を形成する情報となる。通常、ここでの評判コーパスや対象情報コーパスは、一人の人が入力した1種以上の文章群を元に生成された情報群である。
図４０は、本実施の形態における情報処理システムのブロック図である。情報端末装置７１は、入力受付部４１０１、送信部４１０２、受信部４１０３、出力部４１０４を具備する。
バーチャルチャット装置７２は、評価対象情報格納部１０２、対話文受付部５２１、自然言語処理部５２２、対話文取得部５２３、対話文出力部５２４を具備する。
自然言語処理部５２２は、辞書情報格納手段１０４１、文分割制御手段１０４２、処理結果構成手段５２２０１を具備する。
対話文受付部５２１は、ユーザからの対話文を受け付ける。ここでは、通常、対話文受付部５２１は、情報端末装置７１から対話文を受信する。ただし、バーチャルチャット装置７２がスタンドアロンの場合、対話文受付部５２１は、ユーザからの対話文を、手入力により受け付けても良い。対話文は、１以上の文であり、２以上でも良い。対話文受付部５２１は、無線または有線の通信手段等で実現され得る。
自然言語処理部５２２は、対話文受付部５２１が受け付けた対話文を自然言語処理し、少なくとも一の用語を有する処理結果を取得する。自然言語処理方法として、上述した機能素解析の方法が好適であるが、形態素解析やパターンマッチングなどの方法によっても良い。自然言語処理部５２２は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。自然言語処理部５２２の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
処理結果構成手段５２２０１は、文分割制御手段１０４２が取得した２以上の区切られた各第二文字列と、各第二文字列の種類を特定する情報を対に有する処理結果を取得する。第二文字列の種類とは、例えば、「主題」「副題」「動作」「状態」などのうちの１以上の組み合わせである。なお、第二文字列の種類は、例えば、「主語」「述語」などでも良い。処理結果構成手段５２２０１は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。処理結果構成手段５２２０１の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
対話文取得部５２３は、処理結果が有する用語と対になる文を、評価対象情報格納部１０２から検索する。また、対話文取得部５２３は、処理結果が有する用語から取得できる文を、評価対象情報格納部１０２から検索する。対話文取得部５２３は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。対話文取得部５２３の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
対話文出力部５２４は、対話文取得部５２３が取得した文を出力する。ここで、出力とは、通常、外部の装置（ここでは、情報端末装置７１）への送信である。ただし、バーチャルチャット装置７２がスタンドアロンの場合、出力とは、ディスプレイへの表示、プリンタへの印字、音出力、外部の装置への送信等を含む。対話文出力部５２４は、無線または有線の通信手段等で実現され得る。
次に、情報処理システムの動作について説明する。まず、情報端末装置７１の動作について説明する。情報端末装置７１の入力受付部４１０１は、ユーザから入力された対話文を受け付ける。そして、送信部４１０２は、入力受付部４１０１が受け付けた対話文を、バーチャルチャット装置７２に送信する。そして、受信部４１０３は、当該対話文の送信に対応して、当該対話文と会話が繋がるような対話文を、バーチャルチャット装置７２から受信する。次に、出力部４１０４は、受信部４１０３が受信した対話文を出力する。そして、また、入力受付部４１０１が、ユーザから入力された対話文を受け付ける。このように、ユーザと、バーチャルチャット装置７２とが対話を行える。なお、バーチャルチャット装置７２は、対話を行っているキャラクタの情報（静止画または、動画などデータ構造は問わない）を、情報端末装置７１に送信し、情報端末装置７１は、キャラクタの情報を受信し、キャラクタをディスプレイに表示しても良い。かかることにより、ユーザは、対話をより楽しむことができる。
次に、バーチャルチャット装置７２の動作について図４１，図４２のフローチャートを用いて説明する。
（ステップＳ４１０１）対話文受付部５２１は、情報端末装置７１から対話文を受け付けたか否かを判断する。対話文を受け付ければステップＳ４１０２に行き、対話文を受け付けなければステップＳ４１０１に戻る。
（ステップＳ４１０２）自然言語処理部５２２は、受け付けた対話文を自然言語処理し、１以上の文字列と、当該文字列に対応する文字列の種類を取得する。自然言語処理について、図４２のフローチャートを用いて説明する。なお、ここでの自然言語処理は、機能素解析によるが、形態素解析などの公知の技術を用いても良いことは言うまでもない。
（ステップＳ４１０３）対話文取得部５２３は、ステップＳ４１０２で取得した１以上の文字列と、当該文字列に対応する文字列の種類から、１以上の用語を取得する。対話文取得部５２３は、例えば、文字列の種類「主題」および「副題」に対応する１以上の文字列を取得し、当該文字列からひらがなを除いた用語を取得し、メモリ上に配置する。
（ステップＳ４１０４）対話文取得部５２３は、ステップＳ４１０３で取得した1以上の用語を用いて、評価対象情報格納部１０２を検索し、1以上の文を取得し、メモリ上に配置する。
（ステップＳ４１０５）対話文取得部５２３は、ステップＳ４１０４において、文を取得できたか否かを判断する。文を取得できていればステップＳ４１０５に行き、文を取得できていなければステップＳ４１０７に行く。
（ステップＳ４１０６）対話文出力部５２４は、ステップＳ４１０５、またはステップＳ４１０７で取得した文を、情報端末装置７１に送信する。ステップＳ４１０１に戻る。
（ステップＳ４１０７）対話文取得部５２３は、デフォルトの文を取得する。デフォルトの文は、例えば、図示しない対話文格納部に格納されている、とする。対話文格納部は、不揮発性の記憶媒体が好適であるが、揮発性の記憶媒体でも良い。また、対話文格納部に格納されているデフォルトの対話文の例は、「話題を変えましょう。」「私、＜主題＞について知らない。」「私、Ａ社の自動車が好きなの。」などである。ここで、＜主題＞とは、ユーザが入力した対話文から取得された＜主題＞の用語が挿入される変数である。ステップＳ４１０６に行く。
図４１のフローチャートにおいて、電源オフや処理終了の割り込みにより処理は終了する。
次に、ステップＳ４１０２の自然言語処理について、図４２のフローチャートを用いて説明する。
（ステップＳ４２０１）自然言語処理部５２２は、カウンタｉに１を代入する。
（ステップＳ４２０２）自然言語処理部５２２は、対話文の中に、ｉ番目の文が存在するか否かを判断する。ｉ番目の文が存在すればステップＳ４２０３に行き、ｉ番目の文が存在しなければ上位処理にリターンする。
（ステップＳ４２０３）自然言語処理部５２２は、対話文の中の、ｉ番目の文を読み出し、メモリ上に配置する。
（ステップＳ４２０４）自然言語処理部５２２の文分割制御手段１０４２の要素分割手段１０４２１は、カウンタｊに１を代入する。
（ステップＳ４２０５）要素分割手段１０４２１は、ステップＳ４２０３でメモリ上に配置した文の中に、ｊ番目の文字が存在するか否かを判断する。ｊ番目の文字が存在すればステップＳ４２０６に行き、ｊ番目の文字が存在しなければステップＳ４２１６に行く。
（ステップＳ４２０６）要素分割手段１０４２１は、ステップＳ４２０２でメモリ上に配置した文の中の、ｊ番目の文字から（ｊ＋ｎ）番目の文字までの文字列を取得し、バッファ上に置く。ｎは、固定の数であり、例えば、「５」である。なお、処理対象の文に、ｊ番目の文字から（ｊ＋ｎ）番目の文字まで存在しない場合、要素分割手段１０４２１は、ｊ番目の文字から文の最終文字までを取得し、バッファ上に置く。つまり、要素分割手段１０４２１は、ｊ番目の文字から（ｊ＋ｎ）番目以下の文字までの文字列を取得し、バッファ上に置く。
（ステップＳ４２０７）要素分割手段１０４２１は、ステップＳ４２０６でバッファ上に配置した文字列を、辞書情報格納手段１０４１に検索しにいく。
（ステップＳ４２０８）要素分割手段１０４２１は、ステップＳ４２０７における検索結果において、ステップＳ４２０６でバッファ上に配置した文字列が、辞書情報格納手段１０４１に存在したか否かを判断する。文字列が存在すればステップＳ４２１３に行き、文字列が存在しなければステップＳ４２０９に行く。なお、文字列が存在する場合とは、バッファ上に配置した文字列と一致する文字列が、辞書情報が有する第一文字列に存在する場合である。
（ステップＳ４２０９）要素分割手段１０４２１は、ステップＳ４２０６でバッファ上に配置した文字列の長さが、1文字であるか否かを判断する。1文字であればステップＳ４２１１に行き、1文字でなければステップＳ４２１０に行く。
（ステップＳ４２１０）要素分割手段１０４２１は、ステップＳ４２０６でバッファ上に配置した文字列から最後の文字を削除し、一文字少なくして、ｊ番目から文字列を取得し、バッファ上に配置する。なお、要素分割手段１０４２１は、単に、バッファ上の最終文字を消去するだけでも良い。ステップＳ４２０７に戻る。
（ステップＳ４２１１）要素分割手段１０４２１は、ｊ番目の文字に未知語であることを示す情報である「未知語」フラグを付与する。「「未知語」フラグを付与する」とは、ｊ番目の文字が他の文字または文字列と区別できれば良く、例えば、他の文字または文字列に何らかのフラグを付与し、未知語であるｊ番目の文字には、何も付与しなくても良い。さらに、未知語を格納するバッファがあり、そのバッファに未知語であるｊ番目の文字を書き込む処理も、「未知語」フラグを付与する処理とする。
（ステップＳ４２１２）要素分割手段１０４２１は、カウンタｊを１、インクリメントする。ステップＳ４２０５に戻る。
（ステップＳ４２１３）要素分割手段１０４２１は、バッファ上に配置した文字列と一致する第一文字列と対になる機能語情報、前接続記号、および後接続記号を、辞書情報格納手段１０４１から読み出し、メモリ上に配置する。
（ステップＳ４２１４）要素分割手段１０４２１は、バッファ上に配置した文字列に対して、ステップＳ４２１２で読み出した機能語情報、前接続記号、および後接続記号を付与する。
（ステップＳ４２１５）要素分割手段１０４２１は、カウンタｊに、「ｊ＋文字列の文字数」を代入する。ステップＳ４２０５に戻る。なお、「文字列の文字数」の「文字列」は、バッファ上に配置した文字列である。
（ステップＳ４２１６）要素連結手段１０４２２は、要素分割手段１０４２１が分割した文字列のうち、連結可能な文字列を連結する。かかる連結処理について、図５のフローチャートを用いて説明した。
（ステップＳ４２１７）文字列取得手段１０４２３は、要素連結手段１０４２２が取得した複数の各第二文字列の最後尾の第一文字列に対応する機能語情報または後接続記号から、各第二文字列の種類を特定する情報を決定し、当該複数の各第二文字列の種類を特定する情報と、当該複数の各第二文字列を対にした複数の対の情報をメモリ上に配置する。かかる処理（文分割処理、という）について、図６のフローチャートを用いて説明した。
（ステップＳ４２１８）文字列取得手段１０４２３は、ステップＳ４２１７で取得した２以上の区切られた各第二文字列と、各第二文字列の種類を特定する情報を対にして、メモリ上に配置する。かかるメモリ配置処理について、図８のフローチャートを用いて説明した。
（ステップＳ４２１９）自然言語処理部５２２は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ４２０２に戻る。
以下、本実施の形態における情報処理システムの具体的な動作について説明する。以下、２つの具体例について説明する。
（具体例１）
今、評価対象情報格納部１０２は、図３６に示す評価対象情報管理表を格納している、とする。また、辞書情報格納手段１０４１は、図１４に示す辞書情報管理表を格納している。
かかる状況で、ユーザは、情報端末装置７１に向かって、バーチャルなチャットを開始し、情報端末装置７１から、対話文「オンダ自動車が好きなんだけど。」を入力した、とする。そして、情報端末装置７１の入力受付部４１０１は、文「オンダ自動車が好きなんだけど。」を受け付ける。次に、送信部４１０２は、文「オンダ自動車が好きなんだけど。」を、バーチャルチャット装置７２に送信する。
次に、バーチャルチャット装置７２の対話文受付部５２１は、文「オンダ自動車が好きなんだけど。」を受信する。そして、自然言語処理部５２２は、「主題：オンダ自動車が」「状態：好きなんだけど」を得る、とする。かかる言語処理について、他の実施の形態において、説明したので、詳細な説明を省略する。
次に、自然言語処理部５２２は、主題「オンダ自動車が」から用語「オンダ自動車」を取得する。次に、対話文取得部５２３は、取得した用語「オンダ自動車」を用いて、評価対象情報格納部１０２（図３６に示す評価対象情報管理表）を検索し、文「オンダ自動車の車は全体的におしゃれだね。」を取得し、メモリ上に配置する。次に、対話文出力部５２４は、取得した文「オンダ自動車の車は全体的におしゃれだね。」を、情報端末装置７１に送信する。
次に、情報端末装置７１の受信部４１０３は、当該対話文「オンダ自動車が好きなんだけど。」の送信に対応して、文「オンダ自動車の車は全体的におしゃれだね。」を、バーチャルチャット装置７２から受信する。そして、出力部４１０４は、文「オンダ自動車の車は全体的におしゃれだね。」を、ディスプレイに出力する。
さらに、ユーザは、「ＸＹＺ自動車は、どう思う？」と入力した、とする。そして、情報端末装置７１の入力受付部４１０１は、ユーザから入力された対話文「ＸＹＺ自動車は、どう思う？」を受け付ける。そして、送信部４１０２は、受け付けた対話文「ＸＹＺ自動車は、どう思う？」を、バーチャルチャット装置７２に送信する。
次に、バーチャルチャット装置７２の対話文受付部５２１は、文「ＸＹＺ自動車は、どう思う？」を受信する。そして、自然言語処理部５２２は、「主題：ＸＹＺ自動車は」「状態：どう思う」を得る、とする。
次に、自然言語処理部５２２は、主題「ＸＹＺ自動車は」から用語「ＸＹＺ自動車」を取得する。次に、対話文取得部５２３は、取得した用語「ＸＹＺ自動車」を用いて、評価対象情報格納部１０２（図３６に示す評価対象情報管理表）を検索する。ところが、評価対象情報管理表には、評価対象として、「ＸＹＺ自動車」が存在しないため、対話文取得部５２３は、用語「ＸＹＺ自動車」に対応する文を取得できなかった、とする。
次に、対話文取得部５２３は、図示しない対話文格納部に格納されているデフォルトの文（例えば、「私、＜主題＞について知らない。」）を取得する。そして、対話文取得部５２３は、文「私、＜主題＞について知らない。」の＜主題＞の位置に「ＸＹＺ自動車」を代入し、「私、ＸＹＺ自動車について知らない。」を得る、とする。
次に、対話文出力部５２４は、取得した文「私、ＸＹＺ自動車について知らない。」を、情報端末装置７１に送信する。
次に、情報端末装置７１の受信部４１０３は、文「私、ＸＹＺ自動車について知らない。」を、バーチャルチャット装置７２から受信する。そして、出力部４１０４は、文「私、ＸＹＺ自動車について知らない。」を、ディスプレイに出力する。
以上、本実施の形態によれば、ブログなどの文章群から構築したコーパスを用いて、仮想的なチャットを実現できる。ブログや電子メールで記載した文章などは、ある人の思想を表すものであるので、本実施の形態の情報処理システムによれば、ユーザは、ブログ等の文章群から構成された仮想的な人格のキャラクタと、会話を楽しむことができる。
（具体例２）
今、サーバ装置８２は、評価対象情報格納部１０２に代えて対象情報格納部３０１を具備し、対話文取得部５２３は、対象情報格納部３０１から文を取得する、とする。かかるサーバ装置８２を具備する情報処理システムのブロック図を、図４３に示す。
今、対象情報格納部３０１は、図２９に示す対象情報管理表を格納している、とする。また、辞書情報格納手段１０４１は、図１４に示す辞書情報管理表を格納している。
かかる状況で、ユーザは、情報端末装置７１に向かって、バーチャルなチャットを開始し、情報端末装置７１から、対話文「店舗Ｘには、行ったことある？」を入力した、とする。そして、情報端末装置７１の入力受付部４１０１は、文「店舗Ｘには、行ったことある？」を受け付ける。次に、送信部４１０２は、文「店舗Ｘには、行ったことある？」を、バーチャルチャット装置７２に送信する。
次に、バーチャルチャット装置８２の対話文受付部５２１は、文「店舗Ｘには、行ったことある？」を受信する。そして、自然言語処理部５２２は、「主題：店舗Ｘには」「動作：行ったことある」を得る、とする。かかる言語処理について、他の実施の形態において、説明したので、詳細な説明を省略する。
次に、自然言語処理部５２２は、主題「店舗Ｘには」から用語「店舗Ｘ」を取得する。次に、対話文取得部５２３は、取得した用語「店舗Ｘ」を用いて、評価対象情報格納部１０２（図２９に示す対象情報管理表）を検索し、文「店舗Ｘは、おしゃれだ。」を取得し、メモリ上に配置する。次に、対話文出力部５２４は、取得した文「店舗Ｘは、おしゃれだ。」を、情報端末装置７１に送信する。
次に、情報端末装置７１の受信部４１０３は、文「店舗Ｘは、おしゃれだ。」を、バーチャルチャット装置７２から受信する。そして、出力部４１０４は、文「店舗Ｘは、おしゃれだ。」を、ディスプレイに出力する。
以上、本実施の形態によれば、評判コーパス生成装置１、評判コーパス生成装置２により生成された評判コーパスや、対象情報コーパス生成装置３により生成された対象情報コーパスを用いて、仮想的なチャットシステムを実現できる。このことにより、静的なブログ等から、動的なチャットの仮想的相手を構成することができる。
また、本実施の形態によれば、対話文を構成する文章群は、１以上の文章群であったが、ブログだけ、ＳＮＳに入力した情報だけ、など、１種類の文章群から対話文（コーパス）を構成しても良いことは言うまでもない。
さらに、本実施の形態におけるサーバ装置を実現するソフトウェアは、以下のようなプログラムである。つまり、このプログラムは、コンピュータを、ユーザからの対話文を受け付ける対話文受付部と、前記対話文を自然言語処理し、少なくとも一の用語を有する処理結果を取得する自然言語処理部と、前記処理結果が有する用語と対になる文を、評判コーパス生成装置により生成された評判コーパスから検索する対話文取得部と、前記対話文取得部が取得した文を出力する対話文出力部として機能させるためのプログラム、である。
コンピュータを、ユーザからの対話文を受け付ける対話文受付部と、前記対話文を自然言語処理し、少なくとも一の用語を有する処理結果を取得する自然言語処理部と、前記処理結果が有する用語と対になる文を、対象情報コーパス生成装置により生成された対象情報コーパスから検索する対話文取得部と、前記対話文取得部が取得した文を出力する対話文出力部として機能させるためのプログラム、である。
また、図４４は、本明細書で述べたプログラムを実行して、上述した種々の実施の形態の評判コーパス生成装置、対象情報コーパス生成装置、サーバ装置等を実現するコンピュータの外観を示す。上述の実施の形態は、コンピュータハードウェア及びその上で実行されるコンピュータプログラムで実現され得る。図４４は、このコンピュータシステム３４０の概観図であり、図４５は、コンピュータシステム３４０のブロック図である。
図４４において、コンピュータシステム３４０は、ＦＤ（Ｆｌｅｘｉｂｌｅ Ｄｉｓｋ）ドライブ、ＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｋ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）ドライブを含むコンピュータ３４１と、キーボード３４２と、マウス３４３と、モニタ３４４とを含む。
図４５において、コンピュータ３４１は、ＦＤドライブ３４１１、ＣＤ−ＲＯＭドライブ３４１２に加えて、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）３４１３と、ＣＰＵ３４１３、ＣＤ−ＲＯＭドライブ３４１２及びＦＤドライブ３４１１に接続されたバス３４１４と、ブートアッププログラム等のプログラムを記憶するためのＲＯＭ（Ｒｅａｄ−Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）３４１５と、ＣＰＵ３４１３に接続され、アプリケーションプログラムの命令を一時的に記憶するとともに一時記憶空間を提供するためのＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）３４１６と、アプリケーションプログラム、システムプログラム、及びデータを記憶するためのハードディスク３４１７とを含む。ここでは、図示しないが、コンピュータ３４１は、さらに、ＬＡＮへの接続を提供するネットワークカードを含んでも良い。
コンピュータシステム３４０に、上述した実施の形態の評判コーパス生成装置等の機能を実行させるプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ３５０１、またはＦＤ３５０２に記憶されて、ＣＤ−ＲＯＭドライブ３４１２またはＦＤドライブ３４１１に挿入され、さらにハードディスク３４１７に転送されても良い。これに代えて、プログラムは、図示しないネットワークを介してコンピュータ３４１に送信され、ハードディスク３４１７に記憶されても良い。プログラムは実行の際にＲＡＭ３４１６にロードされる。プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ３５０１、ＦＤ３５０２またはネットワークから直接、ロードされても良い。
プログラムは、コンピュータ３４１に、上述した実施の形態の評判コーパス生成装置等の機能を実行させるオペレーティングシステム（ＯＳ）、またはサードパーティープログラム等は、必ずしも含まなくても良い。プログラムは、制御された態様で適切な機能（モジュール）を呼び出し、所望の結果が得られるようにする命令の部分のみを含んでいれば良い。コンピュータシステム３４０がどのように動作するかは周知であり、詳細な説明は省略する。
また、上記各実施の形態において、各処理（各機能）は、単一の装置（システム）によって集中処理されることによって実現されてもよく、あるいは、複数の装置によって分散処理されることによって実現されてもよい。
なお、上記プログラムにおいて、情報を送信するステップや、情報を受信するステップなどでは、ハードウェアによって行われる処理、例えば、送信するステップにおけるモデムやインターフェースカードなどで行われる処理（ハードウェアでしか行われない処理）は含まれない。
また、上記プログラムを実行するコンピュータは、単数であってもよく、複数であってもよい。すなわち、集中処理を行ってもよく、あるいは分散処理を行ってもよい。
また、上記各実施の形態において、一の装置に存在する２以上の通信手段（送信部など）は、物理的に一の媒体で実現されても良いことは言うまでもない。
本発明は、以上の実施の形態に限定されることなく、種々の変更が可能であり、それらも本発明の範囲内に包含されるものであることは言うまでもない。
以上のように、本発明にかかる評判コーパス生成装置は、ブログ等の文章群から、評判解析を行い、対象物と、対象物を評価している文を抽出し、蓄積できる、という効果を有し、評判コーパスを生産する装置等として有用である。
実施の形態１における評判コーパス生成装置のブロック図 同評判コーパス生成装置の動作について説明するフローチャート 同解析対象文取得処理の動作について説明するフローチャート 同評価対象等取得処理の動作について説明するフローチャート 同連結処理の動作について説明するフローチャート 同文分割処理の動作について説明するフローチャート 同メモリ配置処理の動作について説明するフローチャート 同評価対象情報構成処理の動作について説明するフローチャート 同評価情報管理表を示す図 同文章群の一種のブログの例をに示す図 同電子メールファイルの例を示す図 同文章群所在場所情報管理表をを示す図 同抽出タグ情報管理表を示す図 同辞書情報管理表を示す図 同自然言語処理の流れを示す図 同評価対象情報管理表を示す図 同自然言語処理の流れを示す図 同自然言語処理の流れを示す図 同自然言語処理の結果を示す図 実施の形態２における評判コーパス生成装置のブロック図 同評価対象情報構成処理の動作について説明するフローチャート 同スコア変更処理の動作について説明するフローチャート 同評価情報管理表を示す図 同変更情報管理表を示す図 同評価対象情報管理表を示す図 実施の形態３における対象情報コーパス生成装置のブロック図 同対象情報コーパス生成装置の動作について説明するフローチャート 同対象情報等取得処理の動作について説明するフローチャート 同対象情報管理表を示す図 同情報処理システムのブロック図 同中間表を示す図 同出力例を示す図 同情報処理システムのブロック図 同情報処理システムのブロック図 同サーバ装置の動作について説明するフローチャート 同評価対象情報管理表を示す図 同カテゴリー情報管理表を示す図 同評価結果管理表を示す図 同評価結果の出力例を示す図 同情報処理システムのブロック図 同バーチャルチャット装置の動作について説明するフローチャート 同自然言語処理の動作について説明するフローチャート 同サーバ装置のブロック図 同評判コーパス生成装置等を実現するコンピュータの外観図 同コンピュータシステムのブロック図
符号の説明
１、２ 評判コーパス生成装置
３ 対象情報コーパス生成装置
４、７ 情報処理システム
４１、７１ 情報端末装置
４２、５２、６２、８２ サーバ装置
７２、８２ バーチャルチャット装置
１００ 指示受付部
１０１、２００ 評価情報格納部
１０２ 評価対象情報格納部
１０３ 文章群格納部
１０４ 評価対象取得部
１０５ 文取得部
１０６ 評価文蓄積部
１０７ 抽出タグ情報格納部
１０８ 解析対象文取得部
２０１、１３０６ 変更情報格納部
２０２ スコア取得部
２０３ 評価算出部
２０４ 変更語取得部
２０５ 評価変更情報取得部
２０６、１３１３ 変更スコア算出部
３０１ 対象情報格納部
３０２ 検索対象取得部
３０３ 対象情報蓄積部
５２１ 対話文受付部
５２２ 自然言語処理部
５２３ 対話文取得部
５２４ 対話文出力部
１０４１ 辞書情報格納手段
１０４２ 文分割制御手段
１０４３、６２０２１ 評価対象取得手段
１０４４ 評価語取得手段
３０２２ 検索対象取得手段
４１０１ 入力受付部
４１０２ 送信部
４１０３ 受信部
４１０４ 出力部
４２０１ 検索命令受信部
４２０２、６２０２ 評価結果検索部
４２０３ 評価結果送信部
５２０１ 検索部
５２０２ 検索結果送信部
６２０１ カテゴリー情報格納部
１０４２１、１０４２８１ 要素分割手段
１０４２２ 要素連結手段
１０４２３ 文字列取得手段
５２２０１ 処理結果構成手段
６２０２２ ランキング取得手段

Claims (27)

  1. 評価対象の良し悪しに関する用語である評価語を含む評価情報を格納し得る評価情報格納部と、
    評価される対象を示す用語である評価対象と、当該評価対象を評価する文を有する評価対象情報を格納し得る評価対象情報格納部と、
    一の個人が入力した１種類以上の文章群を格納されている文章群格納部と、
    前記文章群格納部に格納されている文章群から前記評価語と、当該評価語により評価されている対象を示す用語である評価対象を取得する評価対象取得部と、
    前記評価対象取得部が取得した評価語と、評価対象を含む文を、前記文章群から取得する文取得部と、
    前記文取得部が取得した文、および前記評価対象取得部が取得した評価対象を有する評価対象情報を、前記評価対象情報格納部に蓄積する評価文蓄積部を具備する評判コーパス生成装置。
  2. 前記評価情報は、
    評価語、および良し悪しの程度を示すスコアを対に有し、
    前記評価対象取得部が取得した文に含まれる評価語と対になるスコアを、前記評価情報格納部から取得するスコア取得部と、
    前記評価対象取得部が取得した同一の評価対象についての１以上のスコアを用いて、当該評価対象についての評価を算出する評価算出部をさらに具備し、
    前記評価文蓄積部は、
    前記文取得部が取得した文、前記評価対象取得部が取得した評価対象、および前記評価算出部が算出したスコアを有する評価対象情報を、前記評価対象情報格納部に蓄積する請求項１記載の評判コーパス生成装置。
  3. 前記評価対象取得部は、
    第一文字列と、文中における前記第一文字列の機能または種類を特定する情報である機能語情報と、前記第一文字列の前に接続され得る文字列の種類を特定する情報である前接続記号と、前記第一文字列の後ろに接続され得る文字列の種類、または区切りであることを示す記号であり、当該記号により区切られた文中における第二文字列の種類を特定する情報である後接続記号とを対に有する辞書情報を１以上格納している辞書情報格納手段と、
    前記文章を構成する文から区切りであることを示す後接続記号に対する第一文字列を取り出し、当該第一文字列をキーにして、文を２以上の文字列である２以上の第二文字列に区切り、当該第二文字列の最後尾の第一文字列に対応する機能語情報または後接続記号から、前記第二文字列の種類を特定する情報を取得し、当該第二文字列と第二文字列の種類を特定する情報を取得する文分割制御手段と、
    前記文分割制御手段が取得した第二文字列の種類から評価の対象を含む第二文字列を特定し、当該第二文字列から評価対象を取得する評価対象取得手段と、
    前記評価対象を含む第二文字列を有する文中の他の第二文字列の種類を用いて評価語を含み得る第二文字列を特定し、当該第二文字列が有する評価語を前記評価情報格納部から検索し、取得する評価語取得手段を具備する請求項１または請求項２記載の評判コーパス生成装置。
  4. 前記第二文字列の種類は、
    少なくとも文の主題、文の副題、動作状態を含む請求項３記載の評判コーパス生成装置。
  5. 前記文分割制御手段は、
    前記文章を構成する文の先頭から予め決められたサイズ（ｎ文字［ｎは２以上の整数］）の第三文字列を切り出し、
    前記切り出した第三文字列を構成する文字列であって、先頭からｎ文字の文字列から順に、前記辞書情報格納手段に当該文字列が存在するか否かを判断し、ｎ文字の文字列が存在しない場合には、先頭から（ｎ−１）文字の文字列が前記辞書情報格納手段に存在するか否かを判断し、かかる判断を、１文字ずつ文字数を減らして、文字列が存在するまで行い、または、文字列が存在しない場合には、先頭から１文字になるまでかかる判断を行い、
    文字列が存在すると判断した場合には、当該文字列に対応する機能語情報と前接続記号と後接続記号とを、前記辞書情報格納手段から読み出し、読み出した機能語情報と前接続記号と後接続記号とを当該文字列に付与し、
    文字列が存在しない場合には、１文字の文字列に対して未知語であることを示す情報である未知語情報を付与する要素分割手段と、
    前記要素分割手段が未知語情報を付与した連続する未知語であり、ひらがなの文字を連結し文字列を構成し、かつ連続する未知語であり、ひらがなではない文字を連結し文字列を構成し、
    前記連結した文字列、または連結されなかった未知語の文字に対してまとまりであることを示す文字列の種類を特定する情報であるまとまり情報を付与し、
    隣接する２つの、前記要素分割手段が分割した要素またはまとまり情報を読み出し、
    当該読み出した要素またはまとまり情報のうち、前出の要素またはまとまり情報の後接続記号と、後出の要素またはまとまり情報の前接続記号から、前出の要素またはまとまり情報と後出の要素またはまとまり情報が連結可能であるか否かを判断し、
    連結可能な要素またはまとまり情報を一つの文字列にまとめて、当該まとめた文字列である第二文字列を複数、取得する要素連結手段と、
    前記要素連結手段が取得した複数の各第二文字列の最後尾の第一文字列に対応する機能語情報または後接続記号から、前記各第二文字列の種類を特定する情報を決定し、
    当該複数の各第二文字列の種類を特定する情報と、当該複数の各第二文字列を対にした複数の対の情報をメモリ上に配置する文字列取得手段を具備する請求項３または請求項４記載の評判コーパス生成装置。
  6. 評価語に対する評価の変更を示す言い回しの用語である変更語、および評価を変更するための情報である評価変更情報の対である変更情報を１以上格納している変更情報格納部と、
    評価語から所定以内の文字数の距離内にある変更語を取得する変更語取得部と、
    前記変更語と対になる評価変更情報を取得する評価変更情報取得部と、
    前記スコア取得部が取得したスコアに対して、前記評価変更情報取得部が取得した評価変更情報を用いて、スコアを変更し、新たなスコアを算出する変更スコア算出部をさらに具備し、
    前記評価算出部は、
    前記評価対象取得部が取得した同一の評価対象についての１以上のスコア、および前記変更スコア算出部が算出した同一の評価対象についての１以上の新たなスコアを用いて、当該評価対象についての評価を算出する請求項２から請求項５いずれか記載の評判コーパス生成装置。
  7. 前記１種類以上の文章群のうちの１種類以上の文章群は、タグにより構造化されており、
    前記文章群格納部は、
    文章群を識別する識別情報と文章群を有する文章群情報を、１以上格納しており、
    構造化されている文章群から解析対象の文を抽出するための情報であり、タグを有する情報である抽出情報と、文章群を識別する識別情報の対からなる抽出タグ情報を格納している抽出タグ情報格納部と、
    前記文章群格納部の文章群情報が有する識別情報と対になる抽出情報を読み出し、当該抽出情報を用いて、前記文章群情報が有する文章群から、解析対象の１以上の文を取得する解析対象文取得部をさらに具備し、
    前記評価対象取得部は、
    前記解析対象文取得部が取得した解析対象の１以上の文から前記評価語と、当該評価語により評価されている対象を示す用語である評価対象を取得する請求項１から請求項６いずれか記載の評判コーパス生成装置。
  8. 請求項１から請求項７いずれか記載の評判コーパス生成装置により生成された評価対象情報を格納している評価対象情報格納部を具備するサーバ装置であって、
    情報端末装置から、評価対象を含む情報である検索命令を受信する検索命令受信部と、
    前記検索命令が有する評価対象をキーとして、前記評価対象情報格納部を検索し、当該評価対象を評価する文、または当該文から抽出できる評価語、またはスコアのうちのいずれかを有する評価結果を取得する評価結果検索部と、
    前記評価結果を、前記情報端末装置に送信する評価結果送信部を具備するサーバ装置。
  9. 前記評価対象情報は、当該文を有する文章群が格納されている格納場所情報をも有し、
    前記評価結果検索部は、
    前記評価対象情報格納部から、前記格納場所情報を有する評価結果を取得する請求項８記載のサーバ装置。
  10. 請求項２から請求項７いずれか記載の評判コーパス生成装置により生成された評判コーパスである評価対象情報格納部を具備するサーバ装置であって、
    情報端末装置から、検索命令を受信する検索命令受信部と、
    前記検索命令の受信に対応して、前記評価対象情報格納部を検索し、スコアの順に２以上の評価対象を並べたランキングの情報を有する評価結果を取得する評価結果検索部と、
    前記評価結果を、前記情報端末装置に送信する評価結果送信部を具備するサーバ装置。
  11. 一のカテゴリーと、２以上の評価対象を有するカテゴリー情報を１以上格納しているカテゴリー情報格納部をさらに具備し、
    前記検索命令は、カテゴリーを含み、
    前記評価結果検索部は、
    前記検索命令が有するカテゴリーと対になる２以上の評価対象を、前記カテゴリー情報格納部から取得する評価対象取得手段と、
    前記２以上の評価対象に対応するスコアを取得し、当該スコアの順に、前記２以上の評価対象を並べたランキングの情報を有する評価結果を取得するランキング取得手段を具備する請求項１０記載のサーバ装置。
  12. 請求項１から請求項７いずれか記載の評判コーパス生成装置により生成された評判コーパスである評価対象情報格納部を具備するバーチャルチャット装置であって、
    ユーザからの対話文を受け付ける対話文受付部と、
    前記対話文を自然言語処理し、少なくとも一の用語を有する処理結果を取得する自然言語処理部と、
    前記処理結果が有する用語と対になる文を、前記評価対象情報格納部から検索する対話文取得部と、
    前記対話文取得部が取得した文を出力する対話文出力部を具備するバーチャルチャット装置。
  13. 前記自然言語処理部は、
    第一文字列と、文中における前記第一文字列の機能または種類を特定する情報である機能語情報と、前記第一文字列の前に接続され得る文字列の種類を特定する情報である前接続記号と、前記第一文字列の後ろに接続され得る文字列の種類、または区切りであることを示す記号であり、当該記号により区切られた文中における第二文字列の種類を特定する情報である後接続記号とを対に有する辞書情報を１以上格納している辞書情報格納手段と、
    前記受け付けた対話文中、少なくとも一のユーザから入力された対話文から、区切りであることを示す後接続記号に対する第一文字列を取り出し、当該第一文字列をキーにして、対話文を構成する文を２以上の文字列である２以上の第二文字列に区切り、当該第二文字列の最後尾の第一文字列に対応する機能語情報または後接続記号から、前記第二文字列の種類を特定する情報を取得し、当該第二文字列と第二文字列の種類を特定する情報を取得する文分割制御手段と、
    前記文分割制御手段が取得した２以上の区切られた各第二文字列と、各第二文字列の種類を特定する情報を対に有する処理結果を取得する処理結果構成手段を具備する請求項１２記載のバーチャルチャット装置。
  14. 前記文分割制御手段は、
    前記対話文を構成する文の先頭から予め決められたサイズ（ｎ文字［ｎは２以上の整数］）の第三文字列を切り出し、
    前記切り出した第三文字列を構成する文字列であって、先頭からｎ文字の文字列から順に、前記辞書情報格納手段に当該文字列が存在するか否かを判断し、ｎ文字の文字列が存在しない場合には、先頭から（ｎ−１）文字の文字列が前記辞書情報格納手段に存在するか否かを判断し、かかる判断を、１文字ずつ文字数を減らして、文字列が存在するまで行い、または、文字列が存在しない場合には、先頭から１文字になるまでかかる判断を行い、
    文字列が存在すると判断した場合には、当該文字列に対応する機能語情報と前接続記号と後接続記号とを、前記辞書情報格納手段から読み出し、読み出した機能語情報と前接続記号と後接続記号とを当該文字列に付与し、
    文字列が存在しない場合には、１文字の文字列に対して未知語であることを示す情報である未知語情報を付与する要素分割手段と、
    前記要素分割手段が未知語情報を付与した連続する未知語であり、ひらがなの文字を連結し文字列を構成し、かつ連続する未知語であり、ひらがなではない文字を連結し文字列を構成し、
    前記連結した文字列、または連結されなかった未知語の文字に対してまとまりであることを示す文字列の種類を特定する情報であるまとまり情報を付与し、
    隣接する２つの、前記要素分割手段が分割した要素またはまとまり情報を読み出し、
    当該読み出した要素またはまとまり情報のうち、前出の要素またはまとまり情報の後接続記号と、後出の要素またはまとまり情報の前接続記号から、前出の要素またはまとまり情報と後出の要素またはまとまり情報が連結可能であるか否かを判断し、
    連結可能な要素またはまとまり情報を一つの文字列にまとめて、当該まとめた文字列である第二文字列を複数の取得する要素連結手段と、
    前記要素連結手段が取得した複数の各第二文字列の最後尾の第一文字列に対応する機能語情報または後接続記号から、前記各第二文字列の種類を特定する情報を決定し、
    当該複数の各第二文字列の種類を特定する情報と、当該複数の各第二文字列を対にした複数の対の情報をメモリ上に配置する文字列取得手段を具備する請求項１３記載のバーチャルチャット装置。
  15. １以上の人が入力した１種類以上の文章群を格納されている文章群格納部と、
    検索の対象を示す用語である検索対象と、当該検索対象について記述された文を有する対象情報を格納し得る対象情報格納部と、
    前記文章群格納部に格納されている文章群を自然言語処理し、検索対象を取得する検索対象取得部と、
    前記検索対象取得部が取得した検索対象を含む文を、前記文章群から取得する文取得部と、
    前記文取得部が取得した文、および前記検索対象取得部が取得した検索対象を有する対象情報を、前記対象情報格納部に蓄積する対象情報蓄積部を具備する対象情報コーパス生成装置。
  16. 前記検索対象取得部は、
    第一文字列と、文中における前記第一文字列の機能または種類を特定する情報である機能語情報と、前記第一文字列の前に接続され得る文字列の種類を特定する情報である前接続記号と、前記第一文字列の後ろに接続され得る文字列の種類、または区切りであることを示す記号であり、当該記号により区切られた文中における第二文字列の種類を特定する情報である後接続記号とを対に有する辞書情報を１以上格納している辞書情報格納手段と、
    前記文章を構成する文から区切りであることを示す後接続記号に対する第一文字列を取り出し、当該第一文字列をキーにして、文を２以上の文字列である２以上の第二文字列に区切り、当該第二文字列の最後尾の第一文字列に対応する機能語情報または後接続記号から、前記第二文字列の種類を特定する情報を取得し、当該第二文字列と第二文字列の種類を特定する情報を取得する文分割制御手段と、
    前記文分割制御手段が取得した第二文字列の種類から検索対象を含む第二文字列を特定し、当該第二文字列から検索対象を取得する検索対象取得手段を具備する請求項１５記載の対象情報コーパス生成装置。
  17. 前記文分割制御手段は、
    前記対話文を構成する文の先頭から予め決められたサイズ（ｎ文字［ｎは２以上の整数］）の第三文字列を切り出し、
    前記切り出した第三文字列を構成する文字列であって、先頭からｎ文字の文字列から順に、前記辞書情報格納手段に当該文字列が存在するか否かを判断し、ｎ文字の文字列が存在しない場合には、先頭から（ｎ−１）文字の文字列が前記辞書情報格納手段に存在するか否かを判断し、かかる判断を、１文字ずつ文字数を減らして、文字列が存在するまで行い、または、文字列が存在しない場合には、先頭から１文字になるまでかかる判断を行い、
    文字列が存在すると判断した場合には、当該文字列に対応する機能語情報と前接続記号と後接続記号とを、前記辞書情報格納手段から読み出し、読み出した機能語情報と前接続記号と後接続記号とを当該文字列に付与し、
    文字列が存在しない場合には、１文字の文字列に対して未知語であることを示す情報である未知語情報を付与する要素分割手段と、
    前記要素分割手段が未知語情報を付与した連続する未知語であり、ひらがなの文字を連結し文字列を構成し、かつ連続する未知語であり、ひらがなではない文字を連結し文字列を構成し、
    前記連結した文字列、または連結されなかった未知語の文字に対してまとまりであることを示す文字列の種類を特定する情報であるまとまり情報を付与し、
    隣接する２つの、前記要素分割手段が分割した要素またはまとまり情報を読み出し、
    当該読み出した要素またはまとまり情報のうち、前出の要素またはまとまり情報の後接続記号と、後出の要素またはまとまり情報の前接続記号から、前出の要素またはまとまり情報と後出の要素またはまとまり情報が連結可能であるか否かを判断し、
    連結可能な要素またはまとまり情報を一つの文字列にまとめて、当該まとめた文字列である第二文字列を複数の取得する要素連結手段と、
    前記要素連結手段が取得した複数の各第二文字列の最後尾の第一文字列に対応する機能語情報または後接続記号から、前記各第二文字列の種類を特定する情報を決定し、
    当該複数の各第二文字列の種類を特定する情報と、当該複数の各第二文字列を対にした複数の対の情報をメモリ上に配置する文字列取得手段を具備する請求項１６記載の対象情報コーパス生成装置。
  18. 請求項１５から請求項１７いずれか記載の対象情報コーパス生成装置により生成された対象情報コーパスである対象情報格納部を具備するサーバ装置であって、
    情報端末装置から、検索対象を含む情報である検索命令を受信する検索命令受信部と、
    前記検索命令が有する検索対象をキーとして、前記検索情報格納部を検索し、当該検索対象を有する文、または当該文から抽出できる用語のいずれかを有する検索結果を取得する検索部と、
    前記検索結果を、前記情報端末装置に送信する検索結果送信部を具備するサーバ装置。
  19. 請求項１５から請求項１７いずれか記載の対象情報コーパス生成装置により生成された対象情報コーパスである対象情報格納部を具備するバーチャルチャット装置であって、
    ユーザからの対話文を受け付ける対話文受付部と、
    前記対話文を自然言語処理し、少なくとも一の用語を有する処理結果を取得する自然言語処理部と、
    前記処理結果が有する用語と対になる文を、前記対象情報格納部から検索する対話文取得部と、
    前記対話文取得部が取得した文を出力する対話文出力部を具備するバーチャルチャット装置。
  20. 前記自然言語処理部は、
    第一文字列と、文中における前記第一文字列の機能または種類を特定する情報である機能語情報と、前記第一文字列の前に接続され得る文字列の種類を特定する情報である前接続記号と、前記第一文字列の後ろに接続され得る文字列の種類、または区切りであることを示す記号であり、当該記号により区切られた文中における第二文字列の種類を特定する情報である後接続記号とを対に有する辞書情報を１以上格納している辞書情報格納手段と、
    前記受け付けた対話文中、少なくとも一のユーザから入力された対話文から、区切りであることを示す後接続記号に対する第一文字列を取り出し、当該第一文字列をキーにして、対話文を構成する文を２以上の文字列である２以上の第二文字列に区切り、当該第二文字列の最後尾の第一文字列に対応する機能語情報または後接続記号から、前記第二文字列の種類を特定する情報を取得し、当該第二文字列と第二文字列の種類を特定する情報を取得する文分割制御手段と、
    前記文分割制御手段が取得した２以上の区切られた各第二文字列と、各第二文字列の種類を特定する情報を対に有する処理結果を取得する処理結果構成手段を具備する請求項１９記載のバーチャルチャット装置。
  21. 前記文分割制御手段は、
    前記対話文を構成する文の先頭から予め決められたサイズ（ｎ文字［ｎは２以上の整数］）の第三文字列を切り出し、
    前記切り出した第三文字列を構成する文字列であって、先頭からｎ文字の文字列から順に、前記辞書情報格納手段に当該文字列が存在するか否かを判断し、ｎ文字の文字列が存在しない場合には、先頭から（ｎ−１）文字の文字列が前記辞書情報格納手段に存在するか否かを判断し、かかる判断を、１文字ずつ文字数を減らして、文字列が存在するまで行い、または、文字列が存在しない場合には、先頭から１文字になるまでかかる判断を行い、
    文字列が存在すると判断した場合には、当該文字列に対応する機能語情報と前接続記号と後接続記号とを、前記辞書情報格納手段から読み出し、読み出した機能語情報と前接続記号と後接続記号とを当該文字列に付与し、
    文字列が存在しない場合には、１文字の文字列に対して未知語であることを示す情報である未知語情報を付与する要素分割手段と、
    前記要素分割手段が未知語情報を付与した連続する未知語であり、ひらがなの文字を連結し文字列を構成し、かつ連続する未知語であり、ひらがなではない文字を連結し文字列を構成し、
    前記連結した文字列、または連結されなかった未知語の文字に対してまとまりであることを示す文字列の種類を特定する情報であるまとまり情報を付与し、
    隣接する２つの、前記要素分割手段が分割した要素またはまとまり情報を読み出し、
    当該読み出した要素またはまとまり情報のうち、前出の要素またはまとまり情報の後接続記号と、後出の要素またはまとまり情報の前接続記号から、前出の要素またはまとまり情報と後出の要素またはまとまり情報が連結可能であるか否かを判断し、
    連結可能な要素またはまとまり情報を一つの文字列にまとめて、当該まとめた文字列である第二文字列を複数の取得する要素連結手段と、
    前記要素連結手段が取得した複数の各第二文字列の最後尾の第一文字列に対応する機能語情報または後接続記号から、前記各第二文字列の種類を特定する情報を決定し、
    当該複数の各第二文字列の種類を特定する情報と、当該複数の各第二文字列を対にした複数の対の情報をメモリ上に配置する文字列取得手段を具備する請求項２０記載のバーチャルチャット装置。
  22. コンピュータを、
    記憶媒体に格納されている文章群から評価語と、当該評価語により評価されている対象を示す用語である評価対象を取得する評価対象取得部と、
    前記評価対象取得部が取得した評価語と、評価対象を含む文を、前記文章群から取得する文取得部と、
    前記文取得部が取得した文、および前記評価対象取得部が取得した評価対象を有する評価対象情報を、記憶媒体に蓄積する評価文蓄積部として機能させるためのプログラム。
  23. 前記評価情報は、
    評価語、および良し悪しの程度を示すスコアを対に有し、
    コンピュータを、
    前記評価対象取得部が取得した文に含まれる評価語と対になるスコアを、記憶媒体から取得するスコア取得部と、
    前記評価対象取得部が取得した同一の評価対象についての１以上のスコアを用いて、当該評価対象についての評価を算出する評価算出部としてさらに機能させ、
    前記評価文蓄積部は、
    前記文取得部が取得した文、前記評価対象取得部が取得した評価対象、および前記評価算出部が算出したスコアを有する評価対象情報を、記憶媒体に蓄積するように機能させるための請求項２３記載のプログラム。
  24. コンピュータを、
    評価語から所定以内の文字数の距離内にある変更語を取得する変更語取得部と、
    前記変更語と対になる評価変更情報を取得する評価変更情報取得部と、
    前記スコア取得部が取得したスコアに対して、前記評価変更情報取得部が取得した評価変更情報を用いて、スコアを変更し、新たなスコアを算出する変更スコア算出部としてさらに機能させ、
    前記評価算出部は、
    前記評価対象取得部が取得した同一の評価対象についての１以上のスコア、および前記変更スコア算出部が算出した同一の評価対象についての１以上の新たなスコアを用いて、当該評価対象についての評価を算出するように機能させるための請求項２４記載のプログラム。
  25. コンピュータを、
    １以上の人が入力した１種類以上の文章群を自然言語処理し、検索対象を取得する検索対象取得部と、
    前記検索対象取得部が取得した検索対象を含む文を、前記文章群から取得する文取得部と、
    前記文取得部が取得した文、および前記検索対象取得部が取得した検索対象を有する対象情報を、記録媒体に蓄積する対象情報蓄積部として機能させるためのプログラム。
  26. コンピュータを、
    ユーザからの対話文を受け付ける対話文受付部と、
    前記対話文を自然言語処理し、少なくとも一の用語を有する処理結果を取得する自然言語処理部と、
    前記処理結果が有する用語と対になる文を、請求項１から請求項７いずれか記載の評判コーパス生成装置により生成された評判コーパスから検索する対話文取得部と、
    前記対話文取得部が取得した文を出力する対話文出力部として機能させるためのプログラム。
  27. コンピュータを、
    ユーザからの対話文を受け付ける対話文受付部と、
    前記対話文を自然言語処理し、少なくとも一の用語を有する処理結果を取得する自然言語処理部と、
    前記処理結果が有する用語と対になる文を、請求項１５から請求項１７いずれか記載の対象情報コーパス生成装置により生成された対象情報コーパスから検索する対話文取得部と、
    前記対話文取得部が取得した文を出力する対話文出力部として機能させるためのプログラム。
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WO2016104736A1 (ja) * 2014-12-26 2016-06-30 株式会社オルツ コミュニケーション提供システム及びコミュニケーション提供方法
CN112651211A (zh) * 2020-12-11 2021-04-13 北京大米科技有限公司 标签信息确定方法、装置、服务器及存储介质

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
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WO2016104736A1 (ja) * 2014-12-26 2016-06-30 株式会社オルツ コミュニケーション提供システム及びコミュニケーション提供方法
JPWO2016104736A1 (ja) * 2014-12-26 2017-11-24 株式会社オルツ コミュニケーション提供システム及びコミュニケーション提供方法
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