We propose a method to calculate the attribute's intensity of an object from multiple opinions. The intensity is calculated by min-max inference and the membership value of each degree group is obtained from the rate of collected opinions. The rate is calculated considering to the reliability of each opinion which are extracted from evaluative sentences on the WWW. Extracting the opinions from sentences, classifying the opinions into three degree groups, and applying the reliabilities of the opinions are done based on the grammatical features. Furthermore, in order to deal with such degree expression and reliability expression, we define a quintuplet dataset which consists of "evaluative subject," "focused attribute," "orientation expression," "degree expression," and "reliability expression." /
現在，インターネット上には多様で膨大な量の情報が存在しており，それらの情報を元に，我々は自分の好みに合わせて購入商品や旅行先などを選定することが出来る．そのための手法としてAHPや多属性効用理論があるが，未知の対象の定性的な属性について評価することは難しい．本研究では，インターネット上から収集した意見に含まれる程度表現と信頼度表現を考慮した形で，属性の度合を求めるための手法を提案する．min-max法では，ある属性値に対して一人の人間が感じる印象を各程度のファジィ集合に対する帰属度で表し，そこから統合値を求めている．本研究ではこの手法を拡張し，複数の人間の意見から統合値を求める手法を提案する．このファジィ集合の帰属度は意見数の比率から求めるが，本手法ではその際に各意見に付随する信頼度表現を各意見の重みとする．信頼度表現の重み，程度表現の分類，文章からの意見情報の抽出には自然言語情報を用いる．