評判分析システムのための教師あり学習を用いた意見抽出

田中俊行; NGUYEN The-Minh; 中川博之; 田原康之; 大須賀昭彦

文献

J-GLOBAL ID：201102246158512687 整理番号：11A1782935

評判分析システムのための教師あり学習を用いた意見抽出

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資料名：
巻： J94-D 号： 11 ページ： 1751-1761 発行年： 2011年11月01日
JST資料番号： S0757C ISSN： 1880-4535 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：日本 (JPN) 言語：日本語 (JA)

インターネットの普及に伴い,Web上には商品やサービス(対象物)に対する多くの評判情報が蓄積されている。しかし,誰でも発信できるが故に,情報は膨大となり,それら全てに目を通すことは利用者にとって多大な負担となる。そのような背景から,レビューから意見を自動的に抽出する研究が盛んに行われており,意見を〈対象物,評価視点(属性),評価値〉の三つ組と捉え抽出する研究も行われている。しかしながら多くの研究は,評価視点や評価値の抽出に辞書を用いており,ジャンルごとに必要となる辞書の構築のためのコストは小さいとはいえない。また,単に辞書を用いてマッチングを行っただけでは,精度が上がらないのが現状である。そこで本論文では,教師あり学習を用いて,レビューサイトから意見を抽出する手法を提案する。提案手法は,従来の手法のように大規模な辞書をあらかじめ用意する必要がないため,コストを大幅に抑えることが可能である。実験の結果,辞書をあらかじめ用意しない既存手法と比較して,最大で適合率は約26%,再現率は約47%向上した。また,既存研究では個別の辞書を必要とするような他ジャンルに対して本手法を適用した結果,ほぼ変わらない精度で抽出することができ,他ジャンルへの適用の可能性を示すことができた。(著者抄録)

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情報収集・整理 , 人工知能 , 情報サービス

引用文献 (15件)：

B. Scholkopf, K. K. Sung, C. J. C. Burges, F. Girosi, P. Niyogi, T. Poggio, and V. Vapnik, “Comparing support vector machines with Gaussiankernels to radialbasis function classifiers,” IEEE Trans. Signal Process., vol.45, no.11, pp. 2758-2765, Nov.1997.
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M. Hu and B. Lie, “Mining and summarizing customer reviews,” Proc. Tenth ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, pp. 168-177, Seattle, USA, Aug.2004.
B. Liu, M. Hu, and J. Cheng, “Opinion observer: Analyzing and comparing opinions on the Web,” Proc.14th International World Wide Web Conference, pp. 324-351, Chiba, Japan, May 2005.
N. Kobayashi, R. Iida, K. Inui, and Y. Matsumoto, “Opinion mining as extraction of attribute-value relations,” Lect. Notes Comput. Sci.(LNCS), vol.4012, pp. 470-481, 2006.

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