@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00219025, author = {岸田, 和明 and 伊藤, 夕希也 and 門脇, 夏紀}, issue = {2}, month = {Jul}, note = {本研究では,ゲームソフトの評価レビューを観点別に自動分類することを試みる.観点としては,「戦闘システム」「物語」「サウンド・グラフィックス」を取り上げ,評価レビューの集合の中からそれぞれ「肯定」「否定」しているものを自動検出することが最終的な目的である.この際,1 つの評価レビューが複数の観点に言及している可能性があり,したがって,これはマルチラベル分類の問題である.今回はそのための方法として,SVM に基づく Binary relevance法とBinary cross entropy による BERT に焦点を当てる.実際に,Amazon.com から収集した 600 件の評価レビューを使って,それぞれの方法の性能を確認する.SVM に関しては,自作辞書による特徴抽出の効果の検証も行う.}, title = {ゲームソフトの評価レビューに対するマルチラベル分類におけるSVMとBERTの比較}, year = {2022} }