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J-GLOBAL ID：201902252638785360   整理番号：19A0923122

ユーザレビューからの多様な側面を用いた非集計ホテル評価【JST・京大機械翻訳】

Disaggregate Hotel Evaluation by Using Diverse Aspects from User Reviews

著者 (4件)： Devkota Bidur ,  Kim Kyoung-Sook (Artificial Intelligence Research Center, National Institute of Advanced Industrial Science and Technology, Tokyo, Japan) ,  Zhuang Chenyi (Artificial Intelligence Research Center, National Institute of Advanced Industrial Science and Technology, Tokyo, Japan) ,  Miyazaki Hiroyuki (Information and Communications Technologies, Asian Institute of Technology, Pathumthani, Thailand)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： BigComp  ページ： 1-8  発行年： 2019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： 製品とサービスに関する経験のある意見は,より良い購入決定のための潜在的な利用者を導くことができる。レビューの範囲内に埋め込まれた細粒のアスペクトレベルの意見は,アスペクトに関する経験的なユーザの潜在的意見を発見するために探求されなければならない(すなわち,コストのような製品の特徴,金銭の価値など),そしてそれらの相対的重要性。本論文では,ユーザの注意に基づいてコヒーレントホテルの側面を発見するための教師なし手法を提案した。このモデルは,コヒーレントホテルの側面を自動的に発見するために,話題モデリングと単語埋め込みのような技術を,頻繁な非依存共起統計と共に効果的に統合する。更なる教師つき方法を用いて,アスペクトに関するユーザの相対的強調を理解し,最終的にホテルをランク付けした。この方法は,あらかじめ定義された種子語を仮定せず,トピックモデリングと単語埋め込みに加えて,ユーザの注意と単語共起統計を直接用いることにより,コヒーレントレベルの側面を発見する。この方法の性能評価を,複数の旅行ウェブサイトからの種々のホテルレビューを収集することによって行った。結果は,提案方法が90%までベースライン性能を改善したことを示した。したがって,得られた結果は非常に有望であり,システムは,ユーザレビューで表現された潜在的側面に基づくホテルのランキングにおいて,単純で,スケーラブルで,ほとんどの正確さであることを示した。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ホテル ,  基準線 ,  性能評価 ,  コヒーレンス ,  旅行 ,  モデル ,  購買 ,  等級づけ ,  モデリング ,  単語
準シソーラス用語： ユーザレビュー , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： ユーザレビュー ,  集計 ,  ホテル ,  評価