論文の概要: Painsight: An Extendable Opinion Mining Framework for Detecting Pain Points Based on Online Customer Reviews

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.02043v1
• Date: Sat, 3 Jun 2023 07:51:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-06 20:34:56.025079
• Title: Painsight: An Extendable Opinion Mining Framework for Detecting Pain Points Based on Online Customer Reviews
• Title（参考訳）: Painsight: オンライン顧客レビューに基づく痛み点検出のための拡張可能なオピニオンマイニングフレームワーク
• Authors: Yukyung Lee, Jaehee Kim, Doyoon Kim, Yookyung Kho, Younsun Kim, Pilsung Kang
• Abstract要約: 顧客レビューから不満要因を抽出する,教師なしのフレームワークPainsightを提案する。 Painsightは、感情分析とトピックモデルを構築するために、事前訓練された言語モデルを使用している。 各グループ内の不満要因の同定と分類に成功し,各タイプの孤立要因を同定した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.897859138153238
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As the e-commerce market continues to expand and online transactions proliferate, customer reviews have emerged as a critical element in shaping the purchasing decisions of prospective buyers. Previous studies have endeavored to identify key aspects of customer reviews through the development of sentiment analysis models and topic models. However, extracting specific dissatisfaction factors remains a challenging task. In this study, we delineate the pain point detection problem and propose Painsight, an unsupervised framework for automatically extracting distinct dissatisfaction factors from customer reviews without relying on ground truth labels. Painsight employs pre-trained language models to construct sentiment analysis and topic models, leveraging attribution scores derived from model gradients to extract dissatisfaction factors. Upon application of the proposed methodology to customer review data spanning five product categories, we successfully identified and categorized dissatisfaction factors within each group, as well as isolated factors for each type. Notably, Painsight outperformed benchmark methods, achieving substantial performance enhancements and exceptional results in human evaluations.
• Abstract（参考訳）: 電子商取引市場が拡大し、オンライン取引が拡大するにつれ、顧客レビューは、見込み客の購入決定を形作る上で重要な要素となっている。 これまでの研究では、感情分析モデルやトピックモデルの開発を通じて、顧客レビューの重要な側面を特定する努力がなされてきた。 しかし、特定の不満因子の抽出は依然として困難な課題である。 本研究では,痛み点検出の問題点を整理し,接点ラベルに頼らずに,顧客レビューから異なる不満足要因を自動的に抽出する非教師付きフレームワークである painsight を提案する。 Painsightは、学習済みの言語モデルを使用して感情分析とトピックモデルを構築し、モデル勾配から派生した帰属スコアを利用して不満要素を抽出する。 提案手法を5つの製品カテゴリにまたがる顧客レビューデータに適用し、各グループ内の不満要因と、各タイプの孤立要因を特定し分類した。 特に、challengesightはベンチマーク手法を上回り、かなりの性能向上と人間の評価における例外的な結果を達成した。

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