Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Fusion Approach of Dependency Syntax and Sentiment Polarity for Feature Label Extraction in Commodity Reviews

論文の概要: A Fusion Approach of Dependency Syntax and Sentiment Polarity for Feature Label Extraction in Commodity Reviews

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.15610v1
Date: Fri, 20 Dec 2024 07:07:18 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-12-23 16:22:10.676282
Title: A Fusion Approach of Dependency Syntax and Sentiment Polarity for Feature Label Extraction in Commodity Reviews
Title（参考訳）: 商品レビューにおける特徴ラベル抽出のための依存構文と感性極性の統合的アプローチ
Authors: Jianfei Xu,
Abstract要約: 本研究は、携帯電話、コンピュータ、化粧品、食品の4つのカテゴリをカバーする、JD.comの13,218の製品レビューを分析した。依存性解析と感情極性分析を統合した特徴ラベル抽出手法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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Abstract: This study analyzes 13,218 product reviews from JD.com, covering four categories: mobile phones, computers, cosmetics, and food. A novel method for feature label extraction is proposed by integrating dependency parsing and sentiment polarity analysis. The proposed method addresses the challenges of low robustness in existing extraction algorithms and significantly enhances extraction accuracy. Experimental results show that the method achieves an accuracy of 0.7, with recall and F-score both stabilizing at 0.8, demonstrating its effectiveness. However, challenges such as dependence on matching dictionaries and the limited scope of extracted feature tags require further investigation in future research.
Abstract（参考訳）: 本研究は、携帯電話、コンピュータ、化粧品、食品の4つのカテゴリをカバーする、JD.comの13,218の製品レビューを分析した。依存性解析と感情極性分析を統合した特徴ラベル抽出手法を提案する。提案手法は,既存の抽出アルゴリズムにおける低ロバスト性の課題に対処し,抽出精度を大幅に向上させる。実験結果から,リコールとFスコアが0.8で安定化し,0.7の精度が得られた。しかし,辞書のマッチングへの依存や抽出された特徴タグの範囲の制限といった課題には,今後の研究が必要である。

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