本論文では，人手によるコーパス構築のコストを軽減するために，製品属性タグ付きコーパスを半自動構築する手法を提案する．最初に少量の正解の属性を与え，これをもとに属性抽出モデルを機械学習する．得られた属性抽出モデルをレビューテキストに適用して新たな属性を抽出し，抽出した属性の中から正しいものを人手で選別する．これを繰り返すことで大規模なコーパスを半自動的に構築する．人手による属性選別の際，頻度の高い属性から順に，信頼度の高い属性が順に，既知の属性と似ていない属性から順に選別を行う手法を提案し，これらの違いを実験的に検証する．