機械学習を用いたカスタマーレビュー内の個別評価文の抽出手法

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IS18009

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 情報システム研究会

発行日: 2018/03/22

タイトル(英語): A Method to Extract Estimation Sentences of Individual Contents in Costumer Reviews using Machine Learning

著者名: 孫 琳(大阪府立大学),岡田 真(大阪府立大学),森 直樹(大阪府立大学),松本 啓之亮(大阪府立大学)

著者名(英語): Lin Son(Osaka Prefecture University),Makoto Okada(Osaka Prefecture University),Naoki Mori(Osaka Prefecture University),Keinosuke Matsumoto(Osaka Prefecture University)

キーワード: 評判分析|個別評価|テキスト抽出|機械学習|Sentiment analysis|Individual contents|Text extraction|Machine Learning

要約(日本語): カスタマーレビュー中では，総合評価以外に個別評価に関する評価文が多く存在し，それらに対する評判分析手法に対する要求が高まっている．本分野の研究では個別評価文の内容に基づく抽出手法が重要だが現状それらに関する研究は不十分である．本論文では，同じ個別表現だが構成単語が異なる文も抽出可能な手法の実現のため，旅行者レビューからテストセットを構築し，それらを機械学習手法を用いて数値実験を行った．

要約(英語): For the research of sentiment analysis, a method to extract sentences of individual contents have been required strongly because estimation using these sentences can improve accuracy of the sentiment analysis.We constructed a test set of sentences of individual contents and confirmed the effectiveness by the experimental results based on the machine learning.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 481 Kバイト