論文の概要: SentimentLens: Reconciling Sentiment and Ratings via Dual-Modality in the Hospitality Sector
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.00084v1
- Date: Fri, 22 May 2026 17:21:27 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-07 20:42:22.55806
- Title: SentimentLens: Reconciling Sentiment and Ratings via Dual-Modality in the Hospitality Sector
- Title（参考訳）: SentimentLens: 病院部門における2つのモダリティによる感性と評価の再検討
- Authors: Dineth Jayakody, Pasindu Thenahandi, Sampath Jayarathna,
- Abstract要約: 本稿では,Aspect-Based Sentiment Analysisに基づくスケーラブルな分析システムであるSentimentLensを提案する。
未構造化のホテルレビューから知識を抽出し、解釈可能なサービスカテゴリに分類する。
SentimentLensは、大規模な非構造化レビューを実用的なインテリジェンスに効果的に変換する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8224695424591678
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Online travel platforms generate vast volumes of user-generated hotel reviews, offering rich opportunities to understand traveler experiences at scale. However, transforming unstructured textual feedback into structured, actionable insights remains a challenging task. This paper presents SentimentLens, a scalable analysis system based on Aspect-Based Sentiment Analysis that performs knowledge extraction from unstructured hotel reviews and organizes them into interpretable service categories. SentimentLens integrates aspect term extraction, aspect sentiment classification, semantic category assignment, and multi-level analytical modules to support region-level, hotel-level, and category-level evaluation. The system is designed to operate across different geographic contexts and hospitality settings. To demonstrate its practical utility, we apply SentimentLens to a large real-world dataset of over 10,000 publicly available hotel reviews. Through extensive analysis, the framework reveals how traveler sentiment varies across regions, service categories, and hotel archetypes. We further implement a cross-modal reconciliation of textual sentiment and numerical ratings to identify latent operational conflicts, structural inconsistencies in service quality, and high-impact improvement opportunities using importance--performance and entropy-based analyses. The results show that SentimentLens effectively transforms large-scale unstructured reviews into actionable intelligence, supporting data-driven decision-making for hospitality management and tourism policy. While demonstrated using a national case study, the proposed system is generalizable to other destinations and review-driven service domains.
- Abstract（参考訳）: オンライン旅行プラットフォームは、大量のユーザー生成ホテルレビューを生成し、大規模旅行者体験を理解するための豊富な機会を提供する。
しかし、構造化されていないテキストフィードバックを構造化された実行可能な洞察に変換することは、依然として困難な課題である。
本稿では,Aspect-based Sentiment Analysisに基づくスケーラブルな分析システムであるSentimentLensについて述べる。
SentimentLensは、アスペクト項抽出、アスペクト感情分類、セマンティックカテゴリ割り当て、および多レベル分析モジュールを統合し、地域レベル、ホテルレベル、およびカテゴリレベルの評価をサポートする。
このシステムは、異なる地理的コンテキストとホスピタリティ設定をまたいで動作するように設計されている。
その実用性を示すために、SentimentLensを1万以上の公開ホテルレビューからなる大規模な実世界のデータセットに適用する。
このフレームワークは広範な分析を通じて、旅行者の感情が地域、サービスカテゴリー、ホテルのアーカイタイプによってどのように変化するかを明らかにする。
さらに,テキストの感情と数値評価を相互に整合させて,潜伏する運用上の矛盾,サービス品質の構造的不整合,重要度とエントロピーに基づく分析による高影響改善の機会を特定する。
その結果,SentimentLensは大規模非構造化レビューを行動可能なインテリジェンスに効果的に変換し,データ駆動型意思決定を支援する。
全国的なケーススタディを用いて実演しながらも,提案システムは他の目的地やレビュー駆動サービスドメインに一般化可能である。
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