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J-GLOBAL ID：202002242548179793   整理番号：20A0954229

ユーザレビューにおける感情分析を用いた自動製品販売可能性予測【JST・京大機械翻訳】

Automatic Product Saleability Prediction using Sentiment Analysis on User Reviews

著者 (3件)： Kasturia Vishesh (ASET Amity University,CSE Department,Uttar Pradesh,India) ,  Sharma Shanu (ASET Amity University,CSE Department,Uttar Pradesh,India) ,  Sharma Sachin (GLA University,Department of CSE,Mathura,India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： Confluence  ページ： 102-106  発行年： 2020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： 過去数十年の情報技術産業は,消費者にとって最も良い結果を提供するために,上昇とソフトウェア開発企業に関するものである。感情分析は,ソフトウェア産業と企業がユーザニーズをより良く評価し,販売可能性を最大化する方法でソフトウェアをより良く評価するのに役立つ強力なツールである。機械学習技術と組み合わせた感情分析は,産業動向についての学習を助けることができる。データの40000以上のExabyte(10^18)は,80%が非構造化されており,NLP技術を用いて有用な手段に処理できるインターネットの一部であると推定されている。提案された作業において,感情分析をユーザレビューに適用して,その塩味を予測するか,または,より簡単な単語において,製品がどのように販売するか?顧客フィードバックは,ユーザインタフェイス,性能,実行可能性,コスト有効性,顧客サービスなどの特徴を,各々から抽出することにより評価する,特徴と入力として機能する質問の集合を回答することにより,それらの満足度を表現するために必要なフィードバック形式を通してユーザから収集した。結果は,感情分析が製品の塩性を予測する実行可能なオプションであることを示した。経験的結果は顧客自身の購買確率に近い。Copyright 2020 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： 購買 ,  消費者 ,  *ソフトウェア ,  塩味 ,  有効性 ,  ソフトウェア開発 ,  単語 ,  ユーザインタフェイス ,  インターネット
準シソーラス用語： 顧客サービス ,  ユーザニーズ ,  IT産業 ,  ユーザフィードバック ,  *ユーザレビュー , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： ユーザレビュー ,  感情分析 ,  販売 ,  可能性 ,  予測