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J-GLOBAL ID：202102238251327956   整理番号：21A0028259

アマゾン製品レビューの感情分析【JST・京大機械翻訳】

Sentiment Analysis of Amazon Product Reviews

著者 (2件)： Brownfield Steven (Northern Kentucky University, Highland Heights, KY, USA) ,  Zhou Junxiu (Northern Kentucky University, Highland Heights, KY, USA)
資料名： Advances in Intelligent Systems and Computing  (Advances in Intelligent Systems and Computing)
巻： 1295  ページ： 739-750  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5075A  ISSN： 2194-5357  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： 文章解析は,テキスト分析,計算言語学および機械学習法の助けを借りて,文書から主観的情報を同定するコンピュータプログラムを可能にする。文章(例えば,正または負の意見)内の極性を検出するために,文書,パラグラフ,または単一文章のどちらでも,感情分析モデルを訓練した。本研究では,Naive Bayes解析やサポートベクターマシンのような従来の機械学習法,ならびに多層パーセプトロン(MLP)やリカレントニューラルネットワーク(RNN)のような深層学習モデルを作成し,テストし,顧客により与えられたアマゾン製品レビューとスターレイティング間の相関を検出する有効性に関して比較した。これらのモデルを比較することによって,感情解析において果たす役割の包括的な理解を得た。この理解は,e-コマースのようなアプリケーションにおけるビジネス決定を行うとき,人々の感情をより良く理解するために使用できる。Copyright The Editor(s) (if applicable) and The Author(s), under exclusive license to 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： 極性 ,  計算機プログラム ,  ニューラルネットワーク ,  計算言語学 ,  応用プログラム ,  有効性 ,  多層パーセプトロン ,  機械学習 ,  サポートベクトルマシン ,  *電子商取引
準シソーラス用語： リカレントニューラルネットワーク ,  テキスト解析 ,  Naive Bayes ,  感情分析 ,  深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 感情分析 ,  機械学習 ,  ニューラルネットワーク

分類 (3件)： 自然語処理  (JE06000L) ,  その他の情報処理  (JE15050M) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (2件)： レビュー ,  感情分析