論文の概要: Sentiment Analysis Based on RoBERTa for Amazon Review: An Empirical Study on Decision Making

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.00796v1
• Date: Fri, 18 Oct 2024 22:46:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-10 12:31:18.112334
• Title: Sentiment Analysis Based on RoBERTa for Amazon Review: An Empirical Study on Decision Making
• Title（参考訳）: RoBERTa for Amazonレビューに基づく感性分析:意思決定に関する実証的研究
• Authors: Xinli Guo,
• Abstract要約: 現状の自然言語処理(NLP)技術を利用して、Amazon製品レビューの感情分析を行う。 我々は、レビューの感情のトーンを正確に反映した感情スコアを導出するために、トランスフォーマーベースのモデルRoBERTaを採用している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: In this study, we leverage state-of-the-art Natural Language Processing (NLP) techniques to perform sentiment analysis on Amazon product reviews. By employing transformer-based models, RoBERTa, we analyze a vast dataset to derive sentiment scores that accurately reflect the emotional tones of the reviews. We provide an in-depth explanation of the underlying principles of these models and evaluate their performance in generating sentiment scores. Further, we conduct comprehensive data analysis and visualization to identify patterns and trends in sentiment scores, examining their alignment with behavioral economics principles such as electronic word of mouth (eWOM), consumer emotional reactions, and the confirmation bias. Our findings demonstrate the efficacy of advanced NLP models in sentiment analysis and offer valuable insights into consumer behavior, with implications for strategic decision-making and marketing practices.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,現在最先端の自然言語処理(NLP)技術を利用して,Amazon製品レビューの感情分析を行う。 トランスフォーマーベースのモデルであるRoBERTaを用いて、レビューの感情のトーンを正確に反映した感情スコアを導出する膨大なデータセットを分析する。 本稿では、これらのモデルの基本原理を詳細に説明し、感情スコアの生成における性能を評価する。 さらに、感情スコアのパターンや傾向を特定するために、包括的データ分析と可視化を行い、電子的口コミ(eWOM)や消費者の感情反応、確認バイアスといった行動経済学の原則との整合性を検討する。 本研究は, 感情分析における高度なNLPモデルの有効性を実証し, 消費者行動に価値ある洞察を与えるとともに, 戦略的意思決定とマーケティングの実践を示唆するものである。

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