論文の概要: Latent Aspect Detection from Online Unsolicited Customer Reviews
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.06964v1
- Date: Thu, 14 Apr 2022 13:46:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-04-15 18:33:13.652995
- Title: Latent Aspect Detection from Online Unsolicited Customer Reviews
- Title（参考訳）: オンライン未確認顧客レビューからの潜在アスペクト検出
- Authors: Mohammad Forouhesh, Arash Mansouri, Hossein Fani
- Abstract要約: アスペクト検出は、プロダクトオーナとサービスプロバイダが欠点を特定し、顧客のニーズを優先順位付けするのに役立つ。
既存の手法は、アスペクトがレビューに潜んでいるときに不足する教師あり学習法を訓練することで、アスペクトの表面形態を検出することに重点を置いている。
側面の潜在事象を抽出する教師なし手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.622430080512776
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Within the context of review analytics, aspects are the features of products
and services at which customers target their opinions and sentiments. Aspect
detection helps product owners and service providers to identify shortcomings
and prioritize customers' needs, and hence, maintain revenues and mitigate
customer churn. Existing methods focus on detecting the surface form of an
aspect by training supervised learning methods that fall short when aspects are
latent in reviews. In this paper, we propose an unsupervised method to extract
latent occurrences of aspects. Specifically, we assume that a customer
undergoes a two-stage hypothetical generative process when writing a review:
(1) deciding on an aspect amongst the set of aspects available for the product
or service, and (2) writing the opinion words that are more interrelated to the
chosen aspect from the set of all words available in a language. We employ
latent Dirichlet allocation to learn the latent aspects distributions for
generating the reviews. Experimental results on benchmark datasets show that
our proposed method is able to improve the state of the art when the aspects
are latent with no surface form in reviews.
- Abstract（参考訳）: レビュー分析のコンテキストにおいて、アスペクトは、顧客が意見や感情をターゲットとする製品やサービスの機能である。
アスペクト検出は、プロダクトオーナやサービスプロバイダが欠点を特定し、顧客のニーズを優先し、収益を維持し、顧客の混乱を緩和するのに役立つ。
既存の手法は、アスペクトがレビューに潜んでいるときに不足する教師あり学習法を訓練することで、アスペクトの表面形態を検出することに重点を置いている。
本稿では,アスペクトの潜在発生を教師なしで抽出する手法を提案する。
具体的には、レビューを書く際に、顧客が2段階の仮説生成プロセスを行うと仮定する:(1)製品やサービスで利用可能な側面の集合の側面を決定すること、(2)言語で利用可能な全ての単語の集合から選択された側面とより相互に関連のある意見語を書くこと。
我々は遅延ディリクレアロケーションを用いて、レビューを生成するために潜在アスペクト分布を学習する。
評価実験の結果, 提案手法は, 表面形状を伴わず, アスペクトが潜伏している場合に, 美術品の状態を改善することができることがわかった。
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