2024-03-29T08:53:48Z
https://repository.dl.itc.u-tokyo.ac.jp/oai
oai:repository.dl.itc.u-tokyo.ac.jp:00000408
2022-12-19T03:41:14Z
34:95:96
9:10:15
レビューに対する評価指標の自動付与
Assigning Polarity Scores to Reviews Using Machine Learning Techniques
OKANOHARA, DAISUKE
106313
TSUJI, JUN'ICHI
106314
007
Sentiment Analysis
Document Classification
Machine Learning
評判分析
文章分類
機械学
application/pdf
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.
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.
journal article
言語処理学会
2007-04
application/pdf
自然言語処理
3
14
273
296
AN10472659
13407619
https://repository.dl.itc.u-tokyo.ac.jp/record/408/files/v14n3_15.pdf
eng