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oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00080114 2025-01-21T19:56:46Z 1164:4179:6657:6664

レビュー文分類器を用いたレビュー文含有比率によるレビュー文書判定 Review decision about the documents by the ratio of a review sentence by classifier using a sentence review 江崎, 大嗣 川場, 真理子 平野, 徹 Hirotsugu, Esaki Mariko, Kawaba Toru, Hirano 評価分析・分類 レビューなどの口コミ情報が消費者の購買活動の意思決定に利用されており，商品のレビューを集めて公開したいというニーズが高まっている．しかし，消費者にレビューを書いてもらうには時間とコストを要する．このようなことから，ブログ等のCGMからレビューとして利用できる文書を自動で収集できることが望まれている．従来，このような文書分類のタスクでは，分類学習を用いた文書単位での分類が行われてきた．しかし，ブログ記事がレビュー文書か否かを判断することは，日記などのその他の情報が多く混在しているため難しい．そこで，本研究ではレビューとそれ以外の情報をより細かく見ることができるように，文単位でレビューかどうかを判定して，ブログ記事内に含まれるレビュー文の比率によって，文書がレビューかどうかを判定する．その結果，F-measureで72.3となり，我々の提案手法は従来の手法に比べて26.4上回った． Reviews are used in purchasing decision. The need is growing to collect and publish reviews. However, it cost a lot of time and money to make them write reviews. So it is hoped that the documents which are available for reviews can be collected automatically from the CGM such as blog. Such a document classification task has been performed by using classification learning in a document level. But it is difficult to determine whether a blog is a review or not because many other information are mixed. Therefore we have done classification in a sentence level in order to classify fine-grained. And then classification is done by the ratio of a review sentence. As the result, we achieve 72.3 in F-measure. Our method is superior to conventional methods by 26.4. 情報処理学会 2012-01-13 jpn technical report https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/80114 AN10115061 研究報告自然言語処理（NL） 2012-NL-205 2 1 5 https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/record/80114/files/IPSJ-NL12205002.pdf application/pdf 530.3 kB 2014-01-13