評価表現と文脈一貫性を利用した教師データ自動獲得によるクレーム文検知(第3回集合知シンポジウム)
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概要
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近年のWebの普及により,Web上には商品やサービスについてのレビューが大量に存在する.このようなレビューからクレームを検知することができれば,ユーザにとっては不利益を未然に防ぐための情報として,企業にとってはマーケティングのための情報として,情報を活用することが期待できる.本研究では評価表現と文脈一貫性を利用して,Web上に存在する大量のレビューをもとに文レベルの教師データを自動獲得する方法を提案し,機械学習によって得られた分類器を用いてクレーム文の検知を行った.実験の結果,人手で作成した教師データを用いた場合に比べ,提案手法により作成した大規模な教師データを用いた場合,クレーム文検知性能が向上することが示された.
- 2012-01-26
著者
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山本 幹雄
筑波大学システム情報工学研究科
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山本 幹雄
筑波大学大学院システム情報工学研究科
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乾 孝司
東京工業大学統合研究院
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乾 孝司
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
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乾 孝司
筑波大学大学院システム情報工学研究科
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山本 幹雄
沖テクノシステムズラボラトリ(株)
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乾 孝司
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科情報処理学専攻
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山本 幹雄
豊橋技術科学大学情報工学系中川研究室
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乾 孝司
筑波大学システム情報系
-
山本 幹雄
筑波大学システム情報系
-
梅澤 佑介
筑波大学大学院システム情報工学研究科
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乾 孝司
筑波大学システム情報工学研究科コンピュータサイエンス専攻
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