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J-GLOBAL ID：202002244636825773   整理番号：20A1565949

時系列テキストデータを用いた感性評価指標の抽出:普遍性と時間性の調査【JST・京大機械翻訳】

Extracting Kansei Evaluation Index Using Time Series Text Data: Examining Universality and Temporality

著者 (3件)： Yamada Runa (Kwansei Gakuin University, Sanda, Hyogo, Japan) ,  Hashimoto Sho (Kwansei Gakuin University, Sanda, Hyogo, Japan) ,  Nagata Noriko (Kwansei Gakuin University, Sanda, Hyogo, Japan)
資料名： Communications in Computer and Information Science  (Communications in Computer and Information Science)
巻： 1226  ページ： 722-729  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5071A  ISSN： 1865-0929  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 近年,ユーザビリティや快適性などの感情ニーズは,機能,価格,信頼性などの従来の製造ニーズとともに注目を集めている。したがって,製品を設計するとき,製品設計に関するユーザの感情的ニーズを正確に効率的に反映する必要がある。そのために,人々が製品を感じる方法に関して,ユーザの感情と印象を明らかにする。しかし,それらは時系列に無関係に一定であると仮定され,ある期間内で普遍的に使用される時系列と印象に影響される印象は混合される。ユーザの感情と印象は時系列に依存するので,時系列によってそれらを別々に処理する必要がある。本研究では,評価単語の出現頻度の時系列変化に基づいて,時系列によって変化するかどうかに従って,Kansei評価指数を分類した。提案方法では,各評価単語に対して,状態空間モデルを最初に用いて,季節および傾向変動の情報を抽出した。第二に,この情報をクラスタ化することによって,評価項をいくつかのクラスタに分離した。この方法を,時系列効果が存在すると考えられるファッションフィールドに適用した。その結果,季節変動の2つのパターンがあり,そして,一般に,方法の印象における傾向変動の4つのパターンがあり,そして,8つの普遍的印象を抽出した。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 信頼性 ,  ファッション ,  快適性 ,  性能指数 ,  クラスタ化 ,  季節的変動 ,  クラスタ ,  *単語 ,  普遍性 ,  製品設計 ,  テキストマイニング ,  状態空間モデル ,  *テキストデータ ,  発生頻度 ,  改変
準シソーラス用語： 感性評価 ,  出現頻度 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： テキストマイニング ,  時系列 ,  感性評価指標

分類 (4件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  マーケティング  (KA06020W) ,  人間機械系  (IB03000G) ,  情報加工一般  (AC05010A)

タイトルに関連する用語 (6件)： 時系列 ,  テキストデータ ,  感性 ,  評価指標 ,  普遍性 ,  調査