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J-GLOBAL ID：202202237279108229   整理番号：22A1037803

テキストプレトレーニング異種グラフニューラルネットワークモデルに基づくホテルレビュー分類【JST・京大機械翻訳】

Hotel Review Classification Based on the Text Pretraining Heterogeneous Graph Neural Network Model

著者 (6件)： Zhang Liyan (College of Information Science and Engineering, Yanshan University, Qinhuangdao, Hebei, China) ,  Guo Jingfeng (College of Information Science and Engineering, Yanshan University, Qinhuangdao, Hebei, China) ,  Kang Rui (College of Information Science and Engineering, Yanshan University, Qinhuangdao, Hebei, China) ,  Zhao Bo (College of Information Science and Engineering, Yanshan University, Qinhuangdao, Hebei, China) ,  Zhang Chunying (School of Science, North China University of Science and Technology, Tangshan, Hebei, China) ,  Li Jia (College of Information Science and Engineering, Yanshan University, Qinhuangdao, Hebei, China)
資料名： Computational Intelligence and Neuroscience (Web)  (Computational Intelligence and Neuroscience (Web))
巻： 2022  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： U7694A  ISSN： 1687-5265  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： オンライン情報量を連続的に成長させると,ユーザの好みに基づいて正確に対応する製品を推薦するオンライン店舗にとってますます重要になる。種々の製品に対するレビューは,推薦タスクにとって大きな助けとなり得る。しかし,ほとんどの推薦プラットフォームは,ユーザの実際の要求を考慮することなく,感情分析に基づく正と負のレビューを分類し,分類タスクに対する有効性を低減する。この課題をカウントするために,著者らは,異種ニューラルネットワークとテキスト予訓練モデルをこのタスクに統合する新しいモデルを提案し,このモデルを旅行型分類タスクに関して他者と比較した。モデルは,変換者(BERT)と不均一グラフ注意ネットワーク(HGAN)からの双方向エンコーダ表現と呼ばれる事前訓練テキストモデルを結合した。最初に,トリップ関連単語の微細表現を得るために,Ctripウェブサイトからの1.4百万のホテルレビューから成るデータセットにより,BERTに関する微調整タスクを行った。次に,著者らは,各レビューの主なトピックを得るために,類似性融合マッチング法を提案した。次に,著者らは異種ニューラルネットワークを構築して,移動のためのユーザの好みをマイニングするために,注意機構を適用した。最後に,各ユーザの好みに基づいて分類タスクを行った。本研究の第5節では,著者らのモデルを他の5つと比較した。結果は,著者らの精度が70%であり,他の5つのモデルより高いことを示した。Copyright 2022 Liyan Zhang et al. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *グラフ ,  表現 ,  *ネットワーク ,  *ニューラルネットワーク ,  旅行 ,  *レビュー ,  符号器 ,  商店建築 ,  *ホテル ,  *モデル ,  利用者 ,  注意 ,  単語
準シソーラス用語： オンライン ,  ユーザ好み , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 音声処理  (JE05000E) ,  その他の情報処理  (JE15050M) ,  自然語処理  (JE06000L) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

引用文献 (28件)：

• W. Jin, "An empirical analysis of the impact of online reviews on hotel consumers’ booking decisions," Economic Research Guide, vol. 3, pp. 47-49, 2021.
• K. Wang, S. Liu, "A review of text classification," Data communication, vol. 3, pp. 37-47, 2019.
• F. Yuan, Y. Chang, H. Liu, "Combined with BiLSTM and CNN’s sentiment classification model of commentary text," Journal of Yanshan University, vol. 44, no. 5, pp. 502-507, 2020.
• Y. Liu, "Research on Hotel Intelligent Recommendation System Based on LSTM Model Analysis," Shanghai Normal University, Shanghai, China, 2018, M.S. Thesis.
• X. Sun, M. Han, J. Feng, "Helpfulness of online reviews: examining review informativeness and classification thresholds by search products and experience products," Decision Support Systems, vol. 124, no. 124, 2019.

タイトルに関連する用語 (5件)： グラフ ,  ニューラルネットワークモデル ,  ホテル ,  レビュー ,  分類