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J-GLOBAL ID：202202265822694849   整理番号：22A1117604

1D畳込みニューラルネットワークを用いたオンラインレビューの支援とモデリング【JST・京大機械翻訳】

Prediction and modelling online reviews helpfulness using 1D Convolutional Neural Networks

著者 (3件)： Olmedilla Maria (SKEMA Business School, France) ,  Rocio Martinez-Torres M. (Facultad de Ciencias Economicas y Empresariales, University of Seville, Av. de Ramon y Cajal, 1, 41018 Sevilla, Spain) ,  Toral Sergio (E. S. Ingenieros, University of Seville, Avda Camino de los Descubrimientos s/n, 41092 Seville, Spain)
資料名： Expert Systems with Applications  (Expert Systems with Applications)
巻： 198  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0178A  ISSN： 0957-4174  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 最新の研究は,大量のユーザ生成データからの有用なレビューの同定が,傾向のある話題であることを示した。本研究は,オンラインレビューが有用で,中立的で,66%の正確性で役立たないかどうかを予測するだけでなく,最も重要なモデルオンラインレビューに役立つ。この目的のために,1D畳込みニューラルネットワーク(CNN)の適応実装を用いた。CNNのニューロン符号化は,クラスタ解析を用いて自動データ分類を得る利点を持ち,その最も重要な文脈特性によって分類された,有用で有用なレビューの異なるタイプのクラスタを検出する。調査結果は,製品カテゴリーの「Car&Motorサイクルにおける有用なレビューのための最も重要な単語と文書を有するクラスタが自動車と彼らの特性を記述するのに対して,一般的に自動車関連店舗/会社についての詳細なレビューの懸念をしていないことを明らかにした。提案方法論によるレビューの有用性の予測と分類に関する高性能を示すことにより,ビジネスインテリジェンスに関する研究に寄与する。さらに,著者らは,市場者にとって有意な実際的含意を提供し,それらが有用で役立つレビューの間で区別することを可能にする。得られた符号化を用いて,特定のトピックスの異なるクラスタの自動データ分類を生成することができた。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 自動車 ,  分類 ,  ニューロン ,  *ニューラルネットワーク ,  *モデリング ,  商店建築 ,  クラスタ ,  *一次元 ,  クラスタ分析 ,  文脈 ,  単語 ,  含意
準シソーラス用語： ビジネスインテリジェンス ,  正確性 ,  *オンライン ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 支援 ,  オンラインレビュー ,  畳込みニューラルネットワーク ,  分類

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (6件)： 1D ,  畳込みニューラルネットワーク ,  オンライン ,  レビュー ,  支援 ,  モデリング