概要 ある製品のレビューを調べる際に、有用なレビューとそうでないレビューが混在した中で知りたい情報を探すことは困難である。そのため、レコメンドシステムを用いて多数のレビューの中から有用なものを優先して表示する必要がある。この論文ではレビュー文から得られる特徴のみを用いて有用性を評価する。新たに2つの感情・語義を示す特徴を加え、"有用性の高いレビューに含まれる語句の特徴", "人間の有用性評価に近い有用度の推定"を目指す. RMSEと相関係数を用いた評価でベースラインに比べ、本手法が有効であることを示した.また、新たに加えた特徴を分析することで、有用性の高いレビューには"感情を挟まない・個人的経験が含まれている"といった傾向があることを示した. 参考文献
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