商品紹介動画に対するコメントの関連性評価システムの作成

カテゴリ: 部門大会

論文No: PS8-2

グループ名: 【C】2023年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2023/08/23

タイトル(英語): Creation of a system for evaluating the relevance of comments to product introduction videos

著者名: 西原 涼介（東京都立大学）,相馬 隆郎（東京都立大学）

著者名(英語): Ryousuke Nishihara (Graduate School of Tokyo Metropolitan University),Takao Souma (Graduate School of Tokyo Metropolitan University)

キーワード: 自然言語処理|評判分析|口コミ分析|Biterm Topic Model|natural language processing|reputation analysis

要約(日本語): ECサイト等で商品が宣伝・販売されているのと同様に、近年では企業がYouTubeやSNSのアカウントを開設し、自社製品やサービスの宣伝を行なっている。その宣伝に対する消費者のコメントは、口コミサイトにおけるレビューと同等の機能を持ち、消費者が商品の購入を検討する際の重要な判断材料になり得ると考えられる。しかし、SNSやYouTubeでは比較的気軽に投稿できるという特徴から商品に関係ないコメントが多数存在する。そこで本研究では、YouTubeのコメントに対して対象商品との関連性を定量的に求める手法を提案する。具体的には全コメントに対してBiterm Topic Modelを用いて各トピック上位の単語を抽出し、それらの単語と各コメントとの類似度を計算することで関連度を求める。また、人手でアノテーションした正解データと類似度上位の原文を比較し、作成したシステムの精度を検証した。