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J-GLOBAL ID：201702262253952776   整理番号：17A1636457

半教師つき単語アラインメントモデルを用いたオンラインレビューからのマイニング標的意見【Powered by NICT】

Mining Target Opinions from Online Reviews Using Semi-supervised Word Alignment Model

著者 (5件)： Sadhana S. A. ,  SaiRamesh L. ,  Sabena S. ,  Ganapathy S. ,  Kannan A.
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICRTCCM  ページ： 196-200  発行年： 2017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： 高速移動の世界では,人々がショッピング時間を短縮し,オンラインによる必要な製品を購入したい。添加では,オンラインショッピングが製品レビューを提供し,顧客が様々なブランドの間のより良いを得ることができる。ここでは,意見単語マイニングとレビューの極性は顧客レビューの正確な所見を検出するための重要な課題である。本論文では,半教師つき単語アラインメントモデル(SWAM)に基づく新しい手法を提案し,これは1つの文章の単語間の関係を明らかにした。ターゲット意見単語は,他の意見単語と比較したグラフベースアルゴリズムと語間の長大関係を抽出した。とは異なり,構文に基づく方法,この提案したモデルは,非公式のオンラインテキストを扱うことにより構文解析誤差を低減した。標準教師なし整列レビューモデルと比較して,この提案したシステムの採掘されたレビューは他よりも良い精度を提供する。実験結果は,この方法がユーザレビューのマイニング効果的に良好な推薦を提供することを示した。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 ,  高速度 ,  アラインメント ,  購買 ,  極性 ,  ブランド
準シソーラス用語： ユーザレビュー ,  構文 ,  オンラインショッピング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 市場調査,広告  (KA06030H) ,  電話・データ通信・交換一般  (ND11010T) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  応用心理学  (AE02000A) ,  マーケティング一般  (KA06010L)

タイトルに関連する用語 (8件)： 教師 ,  単語 ,  アラインメント ,  モデル ,  オンライン ,  レビュー ,  標的 ,  意見