@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00216458,
 author = {按田, 将吾 and 菊地, 真人 and 大囿, 忠親},
 issue = {5},
 month = {Feb},
 note = {複数部品からなる製品のレビューは，各部品への意見が内部に混在し，それらは多くの表現揺れや表記揺れを含む．本研究は，レビュー中の文に対し文中で言及されている部品とアスペクトのラベルを付与することで部品別の意見として収集することを目指している．本稿では，BERT に基づくマルチラベル分類器による部品別意見収集手法および，製品種類毎に異なる部品とアスペクトを考慮するためのパターンマッチングに基づくラベル抽出手法，WordNet を用いた類似語入れ替えによるデータ拡張手法について述べる．評価実験では，部品別意見収集手法およびラベル抽出手法，データ拡張手法を評価した．実験結果として，部品別意見収集手法のマクロ F1 値がロードバイクに関しては 0.86 まで上昇したが，ノート PC に関しては 0.69 であった．},
 title = {製品の部品別意見収集のためのラベル抽出とデータ拡張について},
 year = {2022}
}