論文の概要: Understanding the Impact of Culture in Assessing Helpfulness of Online Reviews

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.04836v1
• Date: Thu, 27 Apr 2023 07:20:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-14 20:54:58.410467
• Title: Understanding the Impact of Culture in Assessing Helpfulness of Online Reviews
• Title（参考訳）: オンラインレビューの充実度評価における文化の影響の理解
• Authors: Khaled Alanezi, Nuha Albadi, Omar Hammad, Maram Kurdi and Shivakant Mishra
• Abstract要約: オンラインレビューを使うことの大きな問題は、ユーザーを圧倒するオンラインレビューの過剰さだ。 本稿では,文化的背景がユーザによるレビューの性質に影響を及ぼす重要な特徴である,と論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Online reviews have become essential for users to make informed decisions in everyday tasks ranging from planning summer vacations to purchasing groceries and making financial investments. A key problem in using online reviews is the overabundance of online that overwhelms the users. As a result, recommendation systems for providing helpfulness of reviews are being developed. This paper argues that cultural background is an important feature that impacts the nature of a review written by the user, and must be considered as a feature in assessing the helpfulness of online reviews. The paper provides an in-depth study of differences in online reviews written by users from different cultural backgrounds and how incorporating culture as a feature can lead to better review helpfulness recommendations. In particular, we analyze online reviews originating from two distinct cultural spheres, namely Arabic and Western cultures, for two different products, hotels and books. Our analysis demonstrates that the nature of reviews written by users differs based on their cultural backgrounds and that this difference varies based on the specific product being reviewed. Finally, we have developed six different review helpfulness recommendation models that demonstrate that taking culture into account leads to better recommendations.
• Abstract（参考訳）: オンラインレビューは、ユーザーは夏休みの計画から食料品の購入、金融投資まで、日々のタスクでインフォームドな意思決定を行うために不可欠になっている。 オンラインレビューを使う際の大きな問題は、ユーザーを圧倒するオンラインの過剰さだ。 その結果,レビュー支援のためのレコメンデーションシステムの開発が進められている。 本論では,文化的な背景は,ユーザが書いたレビューの性質に影響を与える重要な特徴であり,オンラインレビューの有用性を評価する上で重要な特徴であると考えられる。 この論文は、異なる文化的背景を持つユーザーによって書かれたオンラインレビューの相違に関する詳細な研究と、機能として文化を組み込むことが、より優れたレビューに役立つ推奨事項につながるかどうかについて説明している。 特に,2つの異なる文化圏,すなわちアラビア語と西洋文化に由来するオンラインレビューを,ホテルと本という2つの異なる製品について分析した。 分析の結果,ユーザによるレビューの性質は文化的背景によって異なり,レビュー対象の特定の製品によって異なることが明らかとなった。 最後に,6つの異なるレビュー支援レコメンデーションモデルを開発し,文化を考慮に入れることがよりよいレコメンデーションにつながることを実証した。

関連論文リスト

• CROPE: Evaluating In-Context Adaptation of Vision and Language Models to Culture-Specific Concepts [45.77570690529597]
  文化固有の概念の知識を探索するための視覚的質問応答ベンチマークであるCROPEを紹介する。 いくつかの最先端のオープンビジョンと言語モデルの評価は、文化固有の概念と共通の概念の相違が大きいことを示す。 文脈知識を用いた実験は、モデルがマルチモーダル情報を効果的に活用し、文化固有の概念を描写に結びつけるのに苦労していることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-20T17:31:19Z)
• Enhancing Travel Decision-Making: A Contrastive Learning Approach for Personalized Review Rankings in Accommodations [2.1963463652873694]
  我々は,著名なオンライン旅行プラットフォームから得られた,真のゲストレビューのデータセットを新たに提示する。 パーソナライズされたレビューランキングのための革新的なアプローチを提案する。 我々の研究の意味は旅行領域を超えて広がり、他の分野にも応用できる可能性がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-30T18:04:16Z)
• Extrinsic Evaluation of Cultural Competence in Large Language Models [53.626808086522985]
  本稿では,2つのテキスト生成タスクにおける文化能力の評価に焦点をあてる。 我々は,文化,特に国籍の明示的なキューが,そのプロンプトに乱入している場合のモデル出力を評価する。 異なる国におけるアウトプットのテキスト類似性とこれらの国の文化的価値との間には弱い相関関係がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-17T14:03:27Z)
• CultureBank: An Online Community-Driven Knowledge Base Towards Culturally Aware Language Technologies [53.2331634010413]
  CultureBankは、ユーザの自己物語に基づいて構築された知識ベースである。 TikTokから12K、Redditから1Kの文化的記述が含まれている。 今後の文化的に意識された言語技術に対する推奨事項を提示する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-23T17:16:08Z)
• A Literature Review of Literature Reviews in Pattern Analysis and Machine Intelligence [58.6354685593418]
  本稿では, レビューを評価するために, 記事レベル, フィールド正規化, 大規模言語モデルを用いた書誌指標を提案する。 新たに登場したAI生成の文献レビューも評価されている。 この研究は、文学レビューの現在の課題についての洞察を与え、彼らの開発に向けた今後の方向性を思い起こさせる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-20T11:28:50Z)
• Massively Multi-Cultural Knowledge Acquisition & LM Benchmarking [48.21982147529661]
  本稿では,多文化知識獲得のための新しいアプローチを提案する。 本手法は,文化トピックに関するウィキペディア文書からリンクページの広範囲なネットワークへ戦略的にナビゲートする。 私たちの仕事は、AIにおける文化的格差のギャップを深く理解し、橋渡しするための重要なステップです。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-14T18:16:54Z)
• Assessing Cross-Cultural Alignment between ChatGPT and Human Societies: An Empirical Study [9.919972416590124]
  ChatGPTは、対話で人間のような反応を生成できるという異常な能力で広く認知されている。 そこで我々は,ChatGPTの文化的背景を,人間の文化的差異を定量化するための質問に対する応答の分析によって検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-30T15:43:39Z)
• On the Role of Reviewer Expertise in Temporal Review Helpfulness Prediction [5.381004207943597]
  有用なレビューを識別する既存の方法は、主にレビューテキストに焦点をあて、レビューを投稿する(1)とレビューを投稿する(2)の2つの重要な要素を無視する。 本稿では,過去のレビュー履歴から得られたレビュアの専門知識と,レビューの時間的ダイナミクスを統合し,レビューの有用性を自動的に評価するモデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-22T23:41:22Z)
• Measuring Commonality in Recommendation of Cultural Content: Recommender Systems to Enhance Cultural Citizenship [67.5613995938273]
  そこで本稿では,文化内容の特定のカテゴリにおいて,特定のユーザ集団に親しみのあるレコメンデーションの度合いを反映した新しい尺度として,共通性を導入する。 以上の結果から,共通性は既存の指標と相補的なシステム行動の特性を捉え,利用者の文化的市民性を高めることを目的としたリコメンデータシステムにおける代替的非個人化介入の必要性が示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-02T19:14:49Z)
• Latent Aspect Detection from Online Unsolicited Customer Reviews [3.622430080512776]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-14T13:46:25Z)
• Mining Customers' Opinions for Online Reputation Generation and Visualization in e-Commerce Platforms [0.0]
  顧客レビューは、さまざまなオンラインショッピング体験に関する非常に貴重な情報を抽出できる、非常に豊富なデータソースです。 この論文の私の研究目標は、自然言語で表現されたオンラインレビューをマイニングすることによって、オンライン意思決定プロセス中に電子商取引の顧客に価値ある情報を自動的に提供できる評判システムを開発することです。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-05T14:46:57Z)

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。