レストラン検索では，各ユーザの利用目的が検索の重要な観点となる．利用目的は「デート」「宴会」「女子会」などがあり，利用目的に応じてレストラン選択の際に重要とする観点が異なる．レストランを選択する際の観点は，大きく「料理」と「雰囲気」の2種類に分類できると考えられる. これらの観点に基づき，レストランを検索する上でレストランのレビューは有用な情報源となりうる．しかし，レストランのレビューには，「料理」と「雰囲気」についての記述が文単位またレビュー単位で混在している．本研究では，単語分散表現を用いた文書クラスタリングにより，「料理」と「雰囲気」のコンテキストに関わるレビューを文単位またはレビュー単位で自動分類する. 分類にあたり，レストランのレビュー自体にラベリングするのではなく，擬似正解データを仮定し，文またレビュー単位のコンテキストに基づく分類を行う．擬似正解データとしては，「料理」にはクックパッドのつくれぽを，「雰囲気」には楽天トラベルのホテルレビューをそれぞれ用いた. 結果として，擬似正解データを用いてレビュー単位でコンテキストの分類を学習したモデルにより，レストランレビューのコンテキストに基づく分類が実現可能と示唆された．
