| 電子情報通信学会 研究会発表申込システム 講演論文 詳細 |
技報閲覧サービス [ログイン] 技報アーカイブ |
| トップに戻る | 前のページに戻る | [Japanese] / [English] |
| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2016-06-18 13:10 商品レビューの極性分析に基づく特徴語抽出手法の評価 ○吉田朋史・北山大輔（工学院大）  DE2016-5 |
|
| 抄録 | （和） | ユーザへの商品推薦などに活用することを目的とし，本稿ではECサイトなどに投稿された商品レビューから実際に使用してみないと分からない商品の特徴を表す単語を抽出する手法の評価を行う．本稿では，人間は好印象よりも悪印象からより強い影響を受けるという先行研究結果に基づき，各単語が否定的な評価を受けた割合を考慮することで商品を実際に使用したユーザにとって強く印象に残った商品の特徴を表す単語を抽出できると考えた．提案手法では，商品レビューに含まれる各単語への肯定評価や否定評価を表す評価表現を含む文をレビューから抽出後，評価の対象となった各単語を商品の特徴語候補とし，各単語が受けた否定的評価の割合を考慮して算出した特徴度に基づき商品の特徴語を抽出する．ECサイト上に投稿された実際の商品レビューを用いた評価実験を行い，単語頻度や肯定評価・否定評価数回数により抽出された特徴語と，提案手法により抽出された特徴語の特性の差異を評価した． |
| （英） | Our paper proposes a method, based on content-based recommendation, for extracting feature terms that can express product features from customer reviews on e-commerce sites. We define the features of a product as those features that reviewers considered them to be the advantages and disadvantages of a product. Therefore we extract them as features of the product that made a sufficiently strong impression on reviewers. The approach involves extracting opinion sentences from customer reviews, and recognizes each evaluated term as a candidate for product features. Using the positive opinion ratio of each candidate as the extent of how divided reviewers' opinions are, we extract the feature terms of the selected product by considering the feature score based on the positive opinion ratio. We conducted an experiment to evaluate the usefulness of extracted feature terms. | |
| キーワード | （和） | 商品レビュー / テキストマイニング / 評価表現抽出 / / / / / |
| （英） | Customer reviews / text mining / extracting opinion expressions / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 116, no. 105, DE2016-5, pp. 19-24, 2016年6月. | |
| 資料番号 | DE2016-5 | |
| 発行日 | 2016-06-11 (DE) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | DE2016-5 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | DE |
| 開催期間 | 2016-06-18 - 2016-06-18 |
| 開催地（和） | 楽天クリムゾンハウス |
| 開催地（英） | Rakuten Crimson House |
| テーマ（和） | ソーシャルコンピューティング |
| テーマ（英） | Social Computing |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | DE |
| 会議コード | 2016-06-DE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 商品レビューの極性分析に基づく特徴語抽出手法の評価 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | An Evaluation of Feature Term Extraction Method based on Polarity Analysis from Customer Reviews |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 商品レビュー / Customer reviews |
| キーワード(2)（和/英） | テキストマイニング / text mining |
| キーワード(3)（和/英） | 評価表現抽出 / extracting opinion expressions |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 吉田 朋史 / Tomofumi Yoshida / ヨシダ トモフミ |
| 第1著者 所属（和/英） | 工学院大学 (略称： 工学院大) Kogakuin University (略称： Kogakuin Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 北山 大輔 / Daisuke Kitayama / |
| 第2著者 所属（和/英） | 工学院大学 (略称： 工学院大) Kogakuin University (略称： Kogakuin Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2016-06-18 13:10:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | DE |
| 資料番号 | DE2016-5 |
| 巻番号（vol） | vol.116 |
| 号番号（no） | no.105 |
| ページ範囲 | pp.19-24 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2016-06-11 (DE) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]