食品レビューと推奨のための機械学習【JST・京大機械翻訳】

Le Tan Khang; Hui Siu Cheung

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202220348629934 整理番号：22P0280138

食品レビューと推奨のための機械学習【JST・京大機械翻訳】

Machine Learning for Food Review and Recommendation

出版者サイト {{ this.onShowPLink() }} 複写サービスで全文入手
高度な検索・分析はJDreamⅢで

この文献はプレプリントです。プレプリントについてはこちらをご確認ください。

著者 (2件)： ,
資料名：
発行年： 2022年01月14日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01月14日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

食品レビューと推奨はオンライン食品サービスウェブサイトにとって常に重要である。しかし,食物のレビューと推薦は,異種の文脈と意味によって圧倒的にされるので,単純ではない。本論文では,感情分析,自動レビュータグ生成,および食品レビューの検索の問題に取組むために,異なる深層学習アプローチを用いた。NTU Food Hunterと名付けられたNanyang技術大学(NTU)におけるWebベース食品レビューシステムを開発し,食品選択のユーザを助ける異なる深層学習手法を組み込んだ。最初に,著者らは,食品レビューの感情解析のためのシステムへのBERTとLSTM深層学習モデルを実行した。次に,POSタグ付けと依存性構文解析に基づくレビュータグ生成のためのレビュー内容からアドジェクティブ-ノンペアを自動的に同定して抽出するための,音声(POS)アルゴリズムを開発した。最後に,検索結果の再ランク付けのためにRankNetモデルを訓練し,Solrベース食品レビュー検索システムにおける精度を改善した。実験結果は,提案した深層学習手法が実世界問題の応用に有望であることを示した。【JST・京大機械翻訳】

, , , , , , , , , , ,
, , , 【Automatic Indexing@JST】

人工知能

, , ,

前のページに戻る