WEKO3
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Assigning Polarity Scores to Reviews Using Machine Learning Techniques
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名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
---|---|---|
v14n3_15.pdf (1.6 MB)
|
|
Item type | 学術雑誌論文 / Journal Article(1) | |||||
---|---|---|---|---|---|---|
公開日 | 2009-12-08 | |||||
タイトル | ||||||
タイトル | Assigning Polarity Scores to Reviews Using Machine Learning Techniques | |||||
言語 | ||||||
言語 | eng | |||||
キーワード | ||||||
主題 | Sentiment Analysis | |||||
主題Scheme | Other | |||||
キーワード | ||||||
主題 | Document Classification | |||||
主題Scheme | Other | |||||
キーワード | ||||||
主題 | Machine Learning | |||||
主題Scheme | Other | |||||
キーワード | ||||||
主題 | 評判分析 | |||||
主題Scheme | Other | |||||
キーワード | ||||||
主題 | 文章分類 | |||||
主題Scheme | Other | |||||
キーワード | ||||||
主題 | 機械学 | |||||
主題Scheme | Other | |||||
資源タイプ | ||||||
資源 | http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 | |||||
タイプ | journal article | |||||
その他のタイトル | ||||||
その他のタイトル | レビューに対する評価指標の自動付与 | |||||
著者 |
OKANOHARA, DAISUKE
× OKANOHARA, DAISUKE× TSUJI, JUN'ICHI |
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著者別名 | ||||||
識別子 | 106315 | |||||
識別子Scheme | WEKO | |||||
姓名 | 岡野原, 大輔 | |||||
著者別名 | ||||||
識別子 | 106316 | |||||
識別子Scheme | WEKO | |||||
姓名 | 辻井, 潤一 | |||||
著者所属 | ||||||
著者所属 | 東京大学情報理工学系研究科コンピュータ科学専攻 | |||||
著者所属 | ||||||
著者所属 | Graduate school of Information Science and Technology, University of Tokyo | |||||
著者所属 | ||||||
著者所属 | NaCTeM (National Center for Text Mining), University of Manchester | |||||
抄録 | ||||||
内容記述タイプ | Abstract | |||||
内容記述 | We propose a novel type of document classification task that quantifies how much a given document (review) appreciates the target object by using a continuous measure called sentiment polarity score (SP score) rather than binary polarity (good or bad). An SP score gives a concise summary of a review, and provides more information than binary classification. The difficulty of this task lies in the quantification of polarity. In this paper we use support vector regression (SVR) to tackle this problem. Experiments on book reviews using five-point scales show that SVR outperforms a multi-class classification method using support vector machines, and the results are close to human performance. We also examine the effect of sentence subjectivity detection using a Naive Bayes classifier, and show that this improves the robustness of the classifier. | |||||
抄録 | ||||||
内容記述タイプ | Abstract | |||||
内容記述 | 本論文では,ある対象を評価している文章(レビュー)が与えられた時,対象物に対する評価が「良い」か「悪い」かでレビューを二倍分類するのではなく,どの桂度「良い」か「悪い」かの指標(sentimentpolarityscore (SPscore))をレビューに与える新しいタスクを提案する.SPscoreはレビューの簡潔な要約であり,単純な「良い」か「悪い」かの二倍分類より詳細な情報を与える.このタスクの難しさは連続した量であるSPscoreをどのようにしてレビューから得られるかにある.本稿ではsupportvectorregressionを用いてSPscoreを求める方法を提案する.5段階評価がついた本に対するレビューを用いた実験で,我々の手法がsupportvectormachinesを用いた多値分類より高い精度であり,人による指標の予測結果に近いことを示す.また,NaiveBayesClassifierを用いた文単位での主観性分析を用いることにより我々の手法の頑健性が増すことを示す. | |||||
書誌情報 |
自然言語処理 巻 14, 号 3, p. 273-296, 発行日 2007-04 |
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ISSN | ||||||
収録物識別子タイプ | ISSN | |||||
収録物識別子 | 13407619 | |||||
書誌レコードID | ||||||
収録物識別子タイプ | NCID | |||||
収録物識別子 | AN10472659 | |||||
フォーマット | ||||||
内容記述タイプ | Other | |||||
内容記述 | application/pdf | |||||
日本十進分類法 | ||||||
主題 | 007 | |||||
主題Scheme | NDC | |||||
出版者 | ||||||
出版者 | 言語処理学会 | |||||
出版者別名 | ||||||
The Association for Natural Language Processing |