論文の概要: TopicImpact: Improving Customer Feedback Analysis with Opinion Units for Topic Modeling and Star-Rating Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.13392v1
- Date: Wed, 16 Jul 2025 09:19:26 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-21 20:43:26.067921
- Title: TopicImpact: Improving Customer Feedback Analysis with Opinion Units for Topic Modeling and Star-Rating Prediction
- Title（参考訳）: TopicImpact: トピックモデリングとスターレート予測のためのオピニオンユニットによる顧客フィードバック分析の改善
- Authors: Emil Häglund, Johanna Björklund,
- Abstract要約: 我々は、意見ユニットを運用するためのトピックモデリングパイプラインを再構築することで、顧客レビューからの洞察の抽出を改善する。
その結果、その後のトピックモデリングのパフォーマンスが向上し、一貫性と解釈可能なトピックが生まれる。
スター格付けなどのビジネス指標とトピックや感情を関連付けることで、顧客の特定の関心事がどのようにビジネス成果に影響を及ぼすかについての洞察を得ることができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.29021840487584505
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We improve the extraction of insights from customer reviews by restructuring the topic modelling pipeline to operate on opinion units - distinct statements that include relevant text excerpts and associated sentiment scores. Prior work has demonstrated that such units can be reliably extracted using large language models. The result is a heightened performance of the subsequent topic modeling, leading to coherent and interpretable topics while also capturing the sentiment associated with each topic. By correlating the topics and sentiments with business metrics, such as star ratings, we can gain insights on how specific customer concerns impact business outcomes. We present our system's implementation, use cases, and advantages over other topic modeling and classification solutions. We also evaluate its effectiveness in creating coherent topics and assess methods for integrating topic and sentiment modalities for accurate star-rating prediction.
- Abstract（参考訳）: 顧客レビューからの洞察の抽出は、トピックモデリングパイプラインを再構築して、意見単位(関連するテキストの抜粋や関連する感情スコアを含む)で操作することで改善する。
以前の研究は、そのような単位を大きな言語モデルを用いて確実に抽出できることを示してきた。
その結果、その後のトピックモデリングのパフォーマンスが向上し、コヒーレントで解釈可能なトピックが生まれると同時に、各トピックに関連する感情も捕捉される。
スター格付けなどのビジネス指標とトピックや感情を関連付けることで、顧客の特定の関心事がどのようにビジネス成果に影響を及ぼすかについての洞察を得ることができる。
本システムの実装,ユースケース,その他のトピックモデリングおよび分類ソリューションに対するアドバンテージについて述べる。
また、コヒーレントなトピックを作成する上での有効性を評価し、正確な星形成予測のためのトピックと感情のモダリティを統合する方法を評価する。
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