近年，感性に基づいて小説を検索できるシステムが開発され実用化されてきている。著者らも児童書を対象としてオンライン書評から感性を示すパラメータに値を設定し，検索できるシステムを構築してきた。しかし，人間が付与するパラメータの値と書評中の語との関係の分析は十分に行われておらず，書評中の語を元として感性パラメータの値をどのように設定することが適切であるかは明らかとなっていない。本研究は，書評中の「人の感情や本の雰囲気を表す語」を元に機械学習の手法を用いて人間の判断と一致する感性パラメータの値を付与する実験を行ったものである。図書1605 冊分の書評を使って自動設定実験を行った結果，(1) 自動設定において書評中の語を使うことに有用性がある，(2) 書評中のすべての語を用いるよりも，出現回数が多い30語程度を用いた方が効果的である，(3)書評中から抽出する語の品詞はほとんど再現率に影響しないことなどを明らかにすることができた。