論文の概要: ConTrip: Consensus Sentiment review Analysis and Platform ratings in a single score

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.02113v1
• Date: Thu, 6 Jan 2022 15:50:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-07 16:54:10.991656
• Title: ConTrip: Consensus Sentiment review Analysis and Platform ratings in a single score
• Title（参考訳）: contrip: コンセンサス感情レビュー分析とプラットフォームレーティング
• Authors: Jos\'e Bonet and Jos\'e Bonet
• Abstract要約: 私たちは、コンセンサススコアと、アイテムのプラットフォーム全体の評価をマージする、ConTripという新しいコンセンサス価値を導き出します。 ConTripは評価範囲の値にあるため、平等に評価された体験を区別する能力を維持しながら、より解釈しやすい。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: People unequivocally employ reviews to decide on purchasing an item or an experience on the internet. In that regard, the growing significance and number of opinions have led to the development of methods to assess their sentiment content automatically. However, it is not straightforward for the models to create a consensus value that embodies the agreement of the different reviews and differentiates across equal ratings for an item. Based on the approach proposed by Nguyen et al. in 2020, we derive a novel consensus value named ConTrip that merges their consensus score and the overall rating of a platform for an item. ConTrip lies in the rating range values, which makes it more interpretable while maintaining the ability to differentiate across equally rated experiences. ConTrip is implemented and freely available under MIT license at https://github.com/pepebonet/contripscore
• Abstract（参考訳）: 人々は、インターネット上のアイテムや体験を購入することを決めるために、明確にレビューを雇います。 その意味では、その重要性と意見の多さが、感情コンテンツを自動的に評価する手法の開発につながっている。 しかし、モデルが異なるレビューの合意を具現化し、アイテムに対する同等のレーティングを区別するコンセンサス値を作成するのは容易ではない。 2020年にNguyenらによって提案されたアプローチに基づいて、コントリプという新しいコンセンサス値が導出され、コンセンサススコアとアイテムのプラットフォーム全体の評価をマージします。 ConTripは評価範囲の値にあるため、平等に評価された体験を区別する能力を維持しながら、より解釈しやすい。 ConTripはMITライセンスのもと、https://github.com/pepebonet/contripscoreで実装され無料で利用できる。

関連論文リスト

• Analytical and Empirical Study of Herding Effects in Recommendation Systems [72.6693986712978]
  評価アグリゲーションルールとショートリストされた代表レビューを用いて製品評価を管理する方法について検討する。 本稿では,Amazon と TripAdvisor の収束速度を向上させるために,適切な信頼度評価アグリゲーションルールが有効であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-20T14:29:23Z)
• Rater Cohesion and Quality from a Vicarious Perspective [22.445283423317754]
  Vicariousアノテーションは、他の人がデータにアノテートすると考える方法をラウンダーに問うことによって、不一致を断ち切る方法である。 我々はレーダ結束指標を用いて、政治的関係や人種的背景がラテンダーの犯罪に対する認識に与える影響について検討する。 我々は,レーダの品質指標が,個人的および活気あるレベルにわたって,グループ内およびグループ間レーダの凝集にどのように影響するかを検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-15T20:37:36Z)
• GLIMPSE: Pragmatically Informative Multi-Document Summarization for Scholarly Reviews [25.291384842659397]
  本稿では,学術レビューの簡潔かつ包括的概要を提供するための要約手法であるsysを紹介する。 従来のコンセンサスに基づく手法とは異なり、sysは共通の意見とユニークな意見の両方をレビューから抽出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-11T15:27:01Z)
• When Reviewers Lock Horn: Finding Disagreement in Scientific Peer Reviews [24.875901048855077]
  本稿では,ある記事のレビュアー間での矛盾を自動的に識別する新しいタスクを紹介する。 我々の知識を最大限に活用するために、ピアレビュアー間での意見の不一致を自動的に識別する最初の試みを行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-28T11:57:51Z)
• OpinSummEval: Revisiting Automated Evaluation for Opinion Summarization [52.720711541731205]
  人間の判断と14の意見要約モデルからの出力からなるデータセットであるOpinSummEvalを提案する。 以上の結果から,ニューラルネットワークに基づく測定値が神経以外の測定値を上回っていることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-27T13:09:54Z)
• Integrating Rankings into Quantized Scores in Peer Review [61.27794774537103]
  ピアレビューでは、レビュアーは通常、論文のスコアを提供するように求められます。 この問題を軽減するため、カンファレンスはレビュアーにレビューした論文のランキングを付加するように求め始めている。 このランキング情報を使用するための標準的な手順はなく、エリアチェアは異なる方法でそれを使用することができる。 我々は、ランキング情報をスコアに組み込むために、原則化されたアプローチを取る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-05T19:39:13Z)
• SIFN: A Sentiment-aware Interactive Fusion Network for Review-based Item Recommendation [48.1799451277808]
  本稿では、レビューに基づく項目推薦のための感性認識型インタラクティブフュージョンネットワーク(SIFN)を提案する。 まず、BERTを介してユーザ/イテムレビューをエンコードし、各レビューのセマンティックな特徴を抽出する軽量な感情学習者を提案する。 そこで我々は,感情学習者が明示的な感情ラベルを用いて感情認識特徴を抽出するための感情予測タスクを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-18T08:04:38Z)
• Abstractive Opinion Tagging [65.47649273721679]
  eコマースでは、意見タグは、アイテムのレビューの特徴を反映したEコマースプラットフォームが提供するタグのランクリストを指す。 意見タグを生成するための現在のメカニズムは、手作業またはラベル付け方法に依存します。 AOT-Net と呼ばれる抽象的な意見タグフレームワークを提案し、多数のレビューからランク付けされた意見タグのリストを生成します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-18T05:08:15Z)
• A Unified Dual-view Model for Review Summarization and Sentiment Classification with Inconsistency Loss [51.448615489097236]
  ユーザーレビューから正確な要約と感情を取得することは、現代のEコマースプラットフォームにとって不可欠な要素である。 本稿では,これら2つのタスクの性能を協調的に改善する新しいデュアルビューモデルを提案する。 異なる領域の4つの実世界のデータセットに対する実験結果から,本モデルの有効性が示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-02T13:34:11Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。