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  1. 研究報告
  2. 自然言語処理(NL)
  3. 2007
  4. 94(2007-NL-181)

因果関係に着目した口コミ情報からの評判情報抽出

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/47787
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/47787
ecbcfc15-1de4-4f83-88df-e6b5013c6920
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-NL07181013.pdf IPSJ-NL07181013.pdf (641.4 kB)
Copyright (c) 2007 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2007-09-26
タイトル
タイトル 因果関係に着目した口コミ情報からの評判情報抽出
タイトル
言語 en
タイトル Extracting Evaluative Expressions by Using Causal Relations
言語
言語 jpn
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
資源タイプ technical report
著者所属
兵庫大学経済情報学部経済情報学科
著者所属
関西学院大学理工学部
著者所属
関西学院大学理工学部
著者所属(英)
en
Dept. of Economics & Information Science, Hyogo University
著者所属(英)
en
Faculty of Science and Technology, Kwansei Gakuin University
著者所属(英)
en
Faculty of Science and Technology, Kwansei Gakuin University
著者名 高野, 敦子 池奥, 渉太 北村, 泰彦

× 高野, 敦子 池奥, 渉太 北村, 泰彦

高野, 敦子
池奥, 渉太
北村, 泰彦

Search repository
著者名(英) TAKANO, Atsuko IKEOKU, Syota KITAMURA, Yasuhiko

× TAKANO, Atsuko IKEOKU, Syota KITAMURA, Yasuhiko

en TAKANO, Atsuko
IKEOKU, Syota
KITAMURA, Yasuhiko

Search repository
論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 本稿は,ネット上に大量に記述された「口コミ情報」からの,有用な評判情報の自動抽出について述べる.「口コミ情報」の重要性が注目されているが,特に読者はその「理由」を重要視しているという報告がある.また,評価を示す表現は,同時に評価の具体的な内容を理由として示すことが多いことも知られている.我々は,ホテルに関する掲示板の情報を題材として,評判情報に現れる理由などの因果構造を分析し,構文解析結果を用いて表層的に因果構造を抽出できることを確認した.そのような評判情報の特性を用いることによって,既に認定された評価表現を使って,それと因果関係を成す評価表現を自動的に認識することができる.本稿では,この処理を繰り返すことによって,少数の評価種表現を基にして評価表現を学習しながら,有用な評判情報を自動的に抽出する手法を提案する.ホテルに関する掲示板の情報を用いて実験した結果,分野に特徴的な評判情報のみならず,個々の対象に個別的な評判情報が抽出できた.
論文抄録(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 We consider the problem of extracting evaluative expressions from very large amounts of Web documents. We have focused on importance of the reasons of evaluative expressions when readers refer to review written by others. Using hotel reviews as data, we proved that evaluative expressions often include the reasons that explain the evaluating contents concretely. Additionally, it is reported that causal relations as reasons can be identified automatically using the characteristics of in-text causal relations. By taking advantage of the characteristic, this paper proposes an automatic learning method to extracts useful evaluative expressions from a very small set of seed expressions and analyzing the causal structure of Web documents. In our experiment on discussion board messages about hotel, we could extract a good set of evaluative expressions relevant to the domain.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN10115061
書誌情報 情報処理学会研究報告自然言語処理(NL)

巻 2007, 号 94(2007-NL-181), p. 79-86, 発行日 2007-09-26
Notice
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-22 08:49:51.522638
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