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J-GLOBAL ID：201702227945337302   整理番号：17A0329659

製品特徴と意見に基づく要約顧客レビュー【Powered by NICT】

Summarizing customer review based on product feature and opinion

著者 (2件)： Khan Jawad (Department of Computer Science & Engineering, Kyung Hee University, 446-701, Republic of Korea) ,  Jeong Byeong Soo (Department of Computer Science & Engineering, Kyung Hee University, 446-701, Republic of Korea)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICMLC  ページ： 158-165  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 意見や感情分析が非構造化テキストデータから有用な情報を抽出し,異なる製品に対する顧客レビューとそれぞれ特徴やオンラインSNSデータの形でに浮かび上がってきている。顧客レビューは潜在的顧客に役立つだけでなく,はそれらの製品とサービスを向上させる製品の製造業者に役立つ。レビュー簡潔さは顧客の関心よりもかなり長いレビューを示した。意見マイニングは顧客レビューを要約し,オンライン顧客のための容易な製品を購入するかどうかを決定することに主要な役割を果たしている。本論文では,主観的レビュー文における製品特徴と意見単語抽出のための構文規則を利用した教師つき遅延学習モデルを提案した。遅延学習アルゴリズムでは,すなわちK=3のK-NNは二クラス(主観的,客観的)にレビュー文分類に使用されている。著者らの実験は,提案した方法は意見文と生成物の特徴を抽出するための平均精度,再現率,fスコアに関して,既存の研究の性能を改善できることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 単語 ,  生産者 ,  *学習モデル ,  学習アルゴリズム
準シソーラス用語： スコア ,  再現率 ,  構文 ,  意見マイニング ,  オンライン ,  感情分析 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  市場調査,広告  (KA06030H)

タイトルに関連する用語 (3件)： 意見 ,  顧客 ,  レビュー