論文の概要: AI-Driven Sentiment Analytics: Unlocking Business Value in the E-Commerce Landscape_v1

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.08738v2
• Date: Wed, 16 Apr 2025 05:59:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-17 21:28:13.087257
• Title: AI-Driven Sentiment Analytics: Unlocking Business Value in the E-Commerce Landscape_v1
• Title（参考訳）: AI駆動の知覚分析:Eコマースのランドスケープ_v1でビジネス価値を解き放つ
• Authors: Qianye Wu, Chengxuan Xia, Sixuan Tian,
• Abstract要約: 本稿では,eコマースアプリケーションに特化して設計されたAIによる感情分析システムを提案する。 私たちのアプローチは、従来の機械学習技術と現代的なディープラーニングモデルを統合することで、顧客の感情をより微妙な理解を可能にします。 実験結果から,本システムは,多種多様な大規模データセットにおいて89.7%の精度で,標準的な感情分析手法よりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: The rapid growth of e-commerce has led to an overwhelming volume of customer feedback, from product reviews to service interactions. Extracting meaningful insights from this data is crucial for businesses aiming to improve customer satisfaction and optimize decision-making. This paper presents an AI-driven sentiment analysis system designed specifically for e-commerce applications, balancing accuracy with interpretability. Our approach integrates traditional machine learning techniques with modern deep learning models, allowing for a more nuanced understanding of customer sentiment while ensuring transparency in decision-making. Experimental results show that our system outperforms standard sentiment analysis methods, achieving an accuracy of 89.7% on diverse, large-scale datasets. Beyond technical performance, real-world implementation across multiple e-commerce platforms demonstrates tangible improvements in customer engagement and operational efficiency. This study highlights both the potential and the challenges of applying AI to sentiment analysis in a commercial setting, offering insights into practical deployment strategies and areas for future refinement.
• Abstract（参考訳）: eコマースの急速な成長は、製品レビューからサービス間インタラクションに至るまで、圧倒的な数の顧客からのフィードバックにつながりました。 このデータから有意義な洞察を抽出することは、顧客満足度の向上と意思決定の最適化を目指すビジネスにとって不可欠である。 本稿では,電子商取引アプリケーションに特化して設計されたAIによる感情分析システムについて述べる。 弊社のアプローチは、従来の機械学習技術と現代的なディープラーニングモデルを統合し、顧客の感情をより微妙に理解し、意思決定における透明性を確保する。 実験結果から,本システムは,多種多様な大規模データセットにおいて89.7%の精度で,標準的な感情分析手法よりも優れていた。 技術的パフォーマンス以外にも、複数のEコマースプラットフォームにまたがる実世界の実装では、顧客のエンゲージメントと運用効率が明らかに改善されている。 この研究は、商用環境での感情分析にAIを適用する可能性と課題の両方を強調し、実践的なデプロイメント戦略と将来の改善のための領域に関する洞察を提供する。

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