製品購入時の製品選択支援において，製品の各部品に関する意見を，レビューから収集することが望まれている．本研究では，レビュー中の各文を，部品毎に分類した上で，さらに評価属性毎に分類する手法を開発している．また，製品毎に異なる部品や評価属性を考慮するために，分類時のラベルとして扱う部品名や評価属性をレビューから自動的に抽出することを目指している．別の課題として，レビュー中の文を，部品と評価属性の組合せに分類するため，分類器の構築に用いる訓練データの偏りが挙げられる．本稿では，レビューからの分類時のラベルとして扱う部品名と評価属性の抽出手法，および分類器の性能向上のためのデータ拡張について述べる．