論文の概要: JST-RR Model: Joint Modeling of Ratings and Reviews in Sentiment-Topic Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.11048v1
• Date: Thu, 18 Feb 2021 15:47:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-24 00:42:01.660773
• Title: JST-RR Model: Joint Modeling of Ratings and Reviews in Sentiment-Topic Prediction
• Title（参考訳）: JST-RRモデル:感覚トピック予測におけるレーティングとレビューの連成モデリング
• Authors: Qiao Liang, Shyam Ranganathan, Kaibo Wang and Xinwei Deng
• Abstract要約: テキストレビューと総合評価の両方に対応する確率モデルを提案します。 提案手法は,レビューデータの予測精度を高め,解釈可能な話題や感情を効果的に検出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3834926671238916
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Analysis of online reviews has attracted great attention with broad applications. Often times, the textual reviews are coupled with the numerical ratings in the data. In this work, we propose a probabilistic model to accommodate both textual reviews and overall ratings with consideration of their intrinsic connection for a joint sentiment-topic prediction. The key of the proposed method is to develop a unified generative model where the topic modeling is constructed based on review texts and the sentiment prediction is obtained by combining review texts and overall ratings. The inference of model parameters are obtained by an efficient Gibbs sampling procedure. The proposed method can enhance the prediction accuracy of review data and achieve an effective detection of interpretable topics and sentiments. The merits of the proposed method are elaborated by the case study from Amazon datasets and simulation studies.
• Abstract（参考訳）: オンラインレビューの分析は幅広いアプリケーションで注目を集めている。 多くの場合、テキストレビューはデータの数値評価と結合されます。 本研究では,本質的な関連性を考慮したテキストレビューと総合評価の両方に対応する確率モデルを提案する。 提案手法の鍵となるのは、レビューテキストに基づいてトピックモデリングを構築し、レビューテキストと総合評価を組み合わせることで感情予測を行う統合生成モデルを構築することである。 モデルパラメータの推論は、効率的なgibbsサンプリング手順によって得られる。 提案手法は,レビューデータの予測精度を高め,解釈可能な話題や感情を効果的に検出する。 提案手法のメリットは,amazon datasets と simulation studies のケーススタディで詳述されている。

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