論文の概要: Aspect based sentimental analysis for travellers' reviews
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.02548v1
- Date: Tue, 1 Aug 2023 21:23:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-14 01:00:11.010486
- Title: Aspect based sentimental analysis for travellers' reviews
- Title(参考訳): アスペクトに基づく旅行者レビューの感情分析
- Authors: Mohammed Saad M Alaydaa, Jun Li, Karl Jinkins
- Abstract要約: 本研究は、旅行者レビューのより詳細な分析を行うために、アスペクトベースの感情分析を用いることを提案する。
その結果, 改善が必要な旅行者や空港サービスを見付けるために, アスペクトベースの感情分析を利用するための明確な理由が得られた。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 5.51641435875237
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: Airport service quality evaluation is commonly found on social media,
including Google Maps. This valuable for airport management in order to enhance
the quality of services provided. However; prior studies either provide general
review for topics discussed by travellers or provide sentimental value to tag
the entire review without specifically mentioning the airport service that is
behind such value. Accordingly, this work proposes using aspect based
sentimental analysis in order to provide more detailed analysis for travellers
reviews. This works applied aspect based sentimental analysis on data collected
from Google Map about Dubai and Doha airports. The results provide tangible
reasons to use aspect based sentimental analysis in order to understand more
the travellers and spot airport services that are in need for improvement.
- Abstract(参考訳): 空港サービスの質評価は、Google Mapsを含むソーシャルメディアで一般的に見られる。
これは、提供されるサービスの質を高めるために空港管理に有用である。
しかし、先行研究は、旅行者が議論する話題に対する一般的なレビューを提供するか、またはそのような価値の裏にある空港サービスに言及することなく、レビュー全体をタグ付けするための感情的な価値を提供する。
そこで本研究では,旅行者レビューのより詳細な分析を行うために,アスペクトベースの感情分析手法を提案する。
この研究は、ドバイとドーハの空港に関するgoogleマップから収集されたデータにアスペクトベースの感情分析を適用した。
この結果から, 改善が必要な旅行者や空港サービスを見付けるために, アスペクトベースの感情分析を利用するための明確な理由が得られた。
関連論文リスト
- Learning to Extract Cross-Domain Aspects and Understanding Sentiments Using Large Language Models [4.604003661048267]
アスペクトベースの感情分析(ASBA)は、感情分析の洗練されたアプローチである。
製品、サービス、エンティティの特定の側面や特徴に基づいて感情を抽出し、分類することを目的としています。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-01-15T17:36:56Z) - You Shall Know a Tool by the Traces it Leaves: The Predictability of Sentiment Analysis Tools [74.98850427240464]
感情分析ツールが同じデータセットで一致しないことを示す。
感傷的アノテーションに使用される感情ツールは,その結果から予測できることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-18T17:27:38Z) - Geo-located Aspect Based Sentiment Analysis (ABSA) for Crowdsourced
Evaluation of Urban Environments [0.0]
本研究では,地理的に位置付けられたテキストによる都市評価に含まれる都市の側面を抽出できるABSAモデルを構築し,それに対応する側面感性分類を行う。
本モデルは,Aspect Term extract (ATE) とAspect Sentiment Classification (ASC) の両タスクに対して,都市レビューにおける予測精度を大幅に向上させる。
実証分析では、ボストン全体の肯定的および否定的な都市面が空間的に可視化されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-19T15:37:27Z) - Unleashing the Power of User Reviews: Exploring Airline Choices at
Catania Airport, Italy [0.0]
本研究の目的は、社会的影響のメカニズムと航空会社の選択との関係を検討することである。
私たちはよく知られたプラットフォーム、Trustpilot、Google、Twitterからユーザーレビューを抽出することにしました。
その後、BERTモデルを洗練して、航空会社レビューの文脈における洞察に富んだ感情に焦点を当てました。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-27T15:10:57Z) - Meta Architecure for Point Cloud Analysis [77.92830049514264]
我々は,3Dポイントクラウド分析手法を解釈する,PointMetaと呼ばれる統合フレームワークを提案する。
PointMetaでは、さまざまなアプローチを公平に比較することができ、迅速な実験を使用して、比較から経験的な観察や仮定を検証することができます。
既存のアプローチを簡単に微調整することで、PointMetaBaseと呼ばれる基本的なビルディングブロックを導き出すことができます。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-26T02:53:40Z) - Happy or grumpy? A Machine Learning Approach to Analyze the Sentiment of
Airline Passengers' Tweets [17.611366838121064]
本研究は,航空会社に言及したつぶやきの感情を分析し,顧客満足度を測定することを目的とする。
関連するつぶやきはTwitterのAPIから検索され、トークン化とベクトル化によって処理される。
感情分析に加えて、収集したつぶやきの語彙分析を行い、キーワードの頻度をモデル化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-28T18:50:11Z) - Weakly-Supervised Aspect-Based Sentiment Analysis via Joint
Aspect-Sentiment Topic Embedding [71.2260967797055]
アスペクトベース感情分析のための弱教師付きアプローチを提案する。
We learn sentiment, aspects> joint topic embeddeds in the word embedding space。
次に、ニューラルネットワークを用いて単語レベルの識別情報を一般化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-13T21:33:24Z) - Urban Sensing based on Mobile Phone Data: Approaches, Applications and
Challenges [67.71975391801257]
モバイルデータ分析における多くの関心は、人間とその行動に関連している。
本研究の目的は,携帯電話データから知識を発見するために実装された手法や手法をレビューすることである。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-29T15:14:03Z) - Recommendations for Emerging Air Taxi Network Operations based on Online
Review Analysis of Helicopter Services [6.85316573653194]
UAM(Urban Air Mobility)サービスであるエアタクシーは、Airbus、Uber、Kitty Hawkなどの国際輸送企業によって運営される予定である。
本研究は、オンライン顧客レビューを分析し、ヘリコプター運用の内部評価を行うことにより、これらのサービスに対する管理的洞察を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-18T23:44:49Z) - Mining Implicit Relevance Feedback from User Behavior for Web Question
Answering [92.45607094299181]
本研究は,ユーザ行動と通過関連性との関連性を検討するための最初の研究である。
提案手法は,追加のラベル付きデータを使わずにパスランキングの精度を大幅に向上させる。
実際にこの研究は、グローバルな商用検索エンジンにおけるQAサービスの人為的ラベリングコストを大幅に削減する効果が証明されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-13T07:02:08Z) - An Iterative Approach for Identifying Complaint Based Tweets in Social
Media Platforms [76.9570531352697]
本稿では,トランスポートドメインに関連する苦情に基づく投稿を識別する反復的手法を提案する。
研究目的のための新しいデータセットのリリースとともに、包括的評価を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-24T22:23:22Z)
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。