旅行者の口コミの自動分類におけるトピック情報の利用の有効性についての検討

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC14-5

グループ名: 【C】平成27年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2015/08/27

タイトル(英語): An Investigation of Effectiveness using Topic Information for Automatic Classification of Reviews by Tourists

著者名: 中村 祥吾(大阪府立大学),岡田 真(大阪府立大学),橋本 喜代太(大阪府立大学)

著者名(英語): Shogo Nakamura(Osaka Prefecture University),Makoto Okada(Osaka Prefecture University),Kiyota Hashimoto(Osaka Prefecture University)

キーワード: 口コミ|評判分析|旅行情報|潜在的ディリクレ配分法|トピック|Customer Review|Sentiment Analysis|Tourism Information|Latent Dirchlet A???|Topic

要約(日本語): 口コミ情報を対象とした評判分析手法は近年研究が盛んな分野である．口コミ情報にはさまざまなトピックが含まれ，それらは利用者の利用状況や興味と深いかかわりがあるが，それらを適切に利用すれば口コミ参照者の興味などに合わせた情報を提供できると予想される．我々は旅行情報サイトの口コミ情報を対象とし，そこに含まれるトピックを潜在的ディリクレ配分法(LDA)を用いて推定し，その情報を用いて口コミ情報の好評・不評の推定を行った．

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