単語の感情極性(望ましいか否か)を判定する方法を提案する。提案手法では、単語の感情極性をスピンの方向とみなし、語釈文によって構築された語彙ネットワークをスピン系でモデル化する。平均場近似を利用してスピン系の状態を近似的に求めることにより、単語の感情極性を判定する。また、系の状態に影響を与えるハイパーパラメータの予測方法も同時に提案する。英語と日本語で実験を行い、数語から十数語という少数の単語を種として、高い正解率で単語の感情極性判定が実現できることを示した。We propose a method for extracting semantic orientations of words:desirable or undersirable. Regarding semantic orientations as spins of electrons,we use the mean field approximation to compute the approximate probability function of the system instead of the intractable actual probability function. We also propose a criterion for parameter selection on the basis of magnetization. Given only a small number of seed words,the proposed method extracts semantic orientations with high accuracy in the experiments on English lexicon and Japanese lexicon. The result is comparable to the best value ever reported.