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J-GLOBAL ID：202202210684481836   整理番号：22A0457463

アスペクトベース感情解析に基づくクロスプラットフォーム評判生成システム【JST・京大機械翻訳】

Cross-Platform Reputation Generation System Based on Aspect-Based Sentiment Analysis

著者 (3件)： Boumhidi Achraf (Computer Science Department, Faculty of Sciences Dhar EL Mehraz (F.S.D.M), LISAC Laboratory, Sidi Mohamed Ben Abdellah University, Fes, Morocco) ,  Benlahbib Abdessamad (Computer Science Department, Faculty of Sciences Dhar EL Mehraz (F.S.D.M), LISAC Laboratory, Sidi Mohamed Ben Abdellah University, Fes, Morocco) ,  Nfaoui El Habib (Computer Science Department, Faculty of Sciences Dhar EL Mehraz (F.S.D.M), LISAC Laboratory, Sidi Mohamed Ben Abdellah University, Fes, Morocco)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 10  ページ： 2515-2531  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： ソーシャルネットワークや電子商取引ウェブサイトのようなインターネットベースのアプリケーションのアクティブな成長は,人々が大量の意見を生成し,製品とサービスについてレビューする。したがって,それらを自動的に処理することは非常に重要である。過去10年にわたって,テキストと数値レビューのマイニングにより評判を生成し,可視化する多くのシステムが提案されている。しかし,それらは,オンラインレビューが,目標製品の評判に影響を及ぼすことを意図する悪意のあるユーザによって後発するという事実を無視した。さらに,これらのシステムは,エンティティに対する全体的評判価値を提供し,製品の各側面に対して評判スコアを生成する。したがって,スパムフィルタリング,レビュー人気,レビュー後時間,およびアスペクトベース感情分析を組み込んだシステムを開発し,正確で信頼できる評判値を生成した。提案モデルは,様々なプラットフォームから収集された意見に基づくエンティティとその側面の数値評判値を計算する。提案システムは,その出力に関する詳細な情報を示す高度な可視化ツールも提供する。種々のプラットフォーム(Twitter,Facebook,アマゾンs)から収集した多重データセット上で行った実験結果は,最先端の評判生成システムと比較して,提案システムの有効性を示した。Copyright 2022 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： *可視化 ,  応用プログラム ,  有効性 ,  インターネット ,  電子商取引
準シソーラス用語： 社会的ネットワーク ,  オンライン ,  スパムフィルタ ,  可視化ツール ,  エンティティ ,  ツイッター ,  Facebook , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (5件)： 感情 ,  解析 ,  プラットフォーム ,  評判 ,  生成システム