近年,Web上に多数存在する掲示板などの文書から,意見情報を自動的に収集・解析する技術への関心が高まっている.このような意見情報の抽出には,評価を表す表現が重要な手がかりとなるが,評価表現には「コクがある」「液晶がきれい」といった領域依存の表現が多数存在するため,人手で書き尽くすことは困難である.そこで,我々は,テキストマイニングの技術を応用し,評価対象表現,属性表現,評価表現の共起パタンを利用して,これら領域依存表現を効率的に収集することを試みた.本稿では,共起パタンに基づく属性・評価表現の半自動的収集方法を提案し,「コンピュータ」と「ビール」の2つの領域を対象に行った経験的評価を報告する.It has been receiving increasing interest how to extract opinions from tremendous piles of Web documents. To automate the process of opinion extraction, a collection of evaluative expressions like "the monitor is fine" would be useful. However, it can be prohibitively costly to manually create an exhaustive list of evaluative expressions for each domain since they tend to be domain-dependent. Motivated by this background, we have been exploring how to accelerate the process of collecting evaluative expressions by applying a text mining technique. This paper proposes a semi-automatic method where we use particular patterns of cooccurrences between an evaluated subject, focused attribute and orientation expression, and reports the results of our empirical evaluation on the computer and beer domains.