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J-GLOBAL ID：201702242669450632   整理番号：17A0446544

オンラインホテルレビューからの意見採掘テキスト要約アプローチ【Powered by NICT】

Opinion mining from online hotel reviews - A text summarization approach

著者 (3件)： Hu Ya-Han (Department of Information Management, National Chung Cheng University, No. 168, University Rd., Chiayi 62102, Taiwan, ROC) ,  Chen Yen-Liang (Department of Information Management, National Central University, No. 300, Jhongda Rd., Chung-Li 32001, Taiwan, ROC) ,  Chou Hui-Ling (Department of Information Management, National Central University, No. 300, Jhongda Rd., Chung-Li 32001, Taiwan, ROC)
資料名： Information Processing & Management  (Information Processing & Management)
巻： 53  号： 2  ページ： 436-449  発行年： 2017年 
JST資料番号： E0362B  ISSN： 0306-4573  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： オンライン旅行フォーラムと社会的ネットワークは,旅行情報を共有,日常投稿されたレビューの膨大な数の最も一般的なプラットフォームになってきた。自動生成ホテル要約は,ホテルを選択する旅行者を支援する。本研究では,ホテルレビューのトップk最も有益な文章を同定するための新しいマルチ文書要約手法を提案する。レビュー要約に関する以前の研究は,主に内容分析,信頼性と相反する意見のような重要な因子を無視を検討した。などの要因を考慮し,新しい文の重要度尺度を開発した。含量と感情類似性の両方は,二文の類似性を決定するために用いた。トップk文章を同定するために,k-メドイド・クラスタリングアルゴリズムは文を分割Kグループに用いた。これらのグループからのメドイドを最終要約結果として選択した。提案した方法の性能を評価するために,著者らはTripAdvisor.comに投稿された二のホテルの二セットレビューのを収集した。総計20名の被験者を提案した方法と二ホテル二従来のアプローチからのテキスト要約結果をレビューした。結果は,提案手法が他の二性能的に優れており,被験者の多くは提案したアプローチは,より包括的なホテル情報を提供できると考えられることを示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *ホテル ,  信頼性 ,  旅行 ,  類似性 ,  クラスタ化 ,  採掘
準シソーラス用語： 被験者 ,  クラスタリングアルゴリズム ,  内容分析 ,  旅行者 ,  自動生成 ,  社会的ネットワーク ,  *オンライン ,  *テキスト要約 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： オンラインホテルレビュー ,  マルチテキスト要約 ,  感情分析 ,  文クラスタリング ,  Kメドイド

分類 (2件)： 自然語処理  (JE06000L) ,  検索技術  (AC06020S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 意見 ,  採掘 ,  テキスト要約