Fugu-MT 論文翻訳(概要): Syrupy Mouthfeel and Hints of Chocolate -- Predicting Coffee Review Scores using Text Based Sentiment

論文の概要: Syrupy Mouthfeel and Hints of Chocolate -- Predicting Coffee Review Scores using Text Based Sentiment

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.12417v1
Date: Sun, 29 Jan 2023 10:55:36 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-01-31 17:17:24.083350
Title: Syrupy Mouthfeel and Hints of Chocolate -- Predicting Coffee Review Scores using Text Based Sentiment
Title（参考訳）: syrupy mouthfeel and hints of chocolate -- テキストベースの感情を用いたコーヒーレビュースコアの予測
Authors: Christopher Lohse, Jeroen Lemsom and Athanasios Kalogiratos
Abstract要約: 本稿では,認定コーヒーレビューに含まれるテキストデータを用いて,0～100の尺度で対応するスコアを予測する。この高度に専門化され、標準化されたテキストデータを予測空間に変換することにより、対応するコーヒー豆のスコアのパターンを正確にキャプチャする回帰モデルを構築する。
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: This paper uses textual data contained in certified (q-graded) coffee reviews to predict corresponding scores on a scale from 0-100. By transforming this highly specialized and standardized textual data in a predictor space, we construct regression models which accurately capture the patterns in corresponding coffee bean scores.
Abstract（参考訳）: 本稿では,認定コーヒーレビューに含まれるテキストデータを用いて,0～100の尺度で対応するスコアを予測する。この高度に特殊で標準化されたテキストデータを予測空間に変換することにより,コーヒー豆スコアのパターンを正確に捉えた回帰モデルを構築する。

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