Blogを対象とした商品価値の分析実験

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1. Blogを対象とした 商品価値の分析実験 長岡技術科学大学　電気系 青木優　　山本和英

2. 2 はじめに  背景  近年、Blogや電子掲示板など、書き手の主 観的な意見や評価が容易に入手可能  肯定的、否定的以外の分類指標について は言及されていない

   商品の価値観に注目した分類指標 が必要なのでは？

3. 3 価値分類とは？  肯定的意見  否定的意見  機能的価値  商品の機能や性能、もしくは使い方に関す

   る説明が述べられている。  情緒的価値  商品に対する印象や思い入れが述べられ ている。

4. 4 タスク設定  Blogを対象とする  文単位で分類  意見文判定  意見文orノイズの判定

    価値分類  機能的or情緒的の判定  肯定的or否定的の判定 二値分類 問題 SVMで判定

5. 5 SVMの素性(1/2)  1-gram  記号、未知語を除いた形態素  2-gram  記号を除いた形態素の連接

    Stopword1  品詞が名詞、形容詞の形態素  Stopword2  品詞が名詞、形容詞、動詞、副詞の形態素 +助動詞「ない」

6. 6 SVMの素性(2/2)  Weight1  Stopword2の素性のみ重みを２倍  Weight2  Stopword2の素性を使用

    素性の重みを以下の式より決定 scorew= Pw−N w PwN w P(w) : 正例で素性wが出現する頻度 N(w) : 負例で素性wが出現する頻度

7. 7 評価実験  意見文判定、 価値分類の 精度をそ れ ぞれ独立に 評価 

   訓練用デー タ  ドメインが混在 （パソコン、デジカメ、携帯 電話、MP3プレーヤー、プリンター、シャン プー、化粧品、ビール、お茶、ブランド）  評価用デー タ  単独ドメイン （菓子）

8. 8 実験データ  Blogを使用 (分析経験者が判定) 訓練用データ 評価用データ (8400/8400) (563/780) (3400/3400)

   (254/207) (1500/1500) (314/86) 意見文 / ノイズ 16800文 1343文 機能 / 情緒 6800文 461文 肯定 / 否定 3000文 406文 データ提供 : 日経リサーチ

9. 9 各分類器の精度 意見文判定 素性 [%] [%] [%] 1-gram 67.8 76.6

   67.2 2-gram 67.6 75.6 64.4 Segment 62.2 59.4 59.4 Stopword1 68.0 69.2 67.9 Stopword2 69.0 73.6 67.5 Weight1 66.2 72.2 69.0 Weight2 69.2 76.6 68.1 従来手法 66.4 76.9 66.8 肯定 / 否定 機能 / 情緒

10. 10 考察・検討(1/2)  情緒的価値の特徴  「楽しい」「面白い」「うれしい」など  ドメインに依存しない表現が多い？ → 特徴が捉えやす

    い？ しかし実際は…  複雑な表現も多数存在  特徴が掴みづ らい（特に印象など）  表層情報だけでは判定が困 難

11. 11 考察・検討(2/2)  価値分類の定義 機能的価値 情緒的価値 一文中に混在 → 機能的価値 ！

    分類誤 りの原因 に… 機能 or NOT、情緒 or NOT で判定 定義の見直しが必要

12. 12 今後の課題 肯定 否定 情緒 機能 商品A：50％ 操作性： 60％ 典型文：

    ・・・ 商品A：30％ 喜び： 40％ 典型文： ・・・ 商品A：10％ 価格：20％ 典型文： ・・・ 商品A：10％ 怒り： 10％ 典型文： ・・・

13. 13 分類結果の例(1/2)  機能的価値＆肯定的意見  『コクのあるミルクキャラメルのおいしさを、 そのままチョコレートで再現した親しみやす い味わいです。』  情緒的価値＆否定的意見

     『……なんか不味そうだ。』  情緒的価値（分類誤り）  『ズルズルっ　麺はなかなかシコシコとして おいしいかも。』

14. 14 分類結果の例(2/2)  機能的価値（分類誤り）  『チョコレート効果は、以前にも書いたとおり 、結構はまっています。』  判定が困難 

    『久々のチョコレートは甘さが染み渡ります』  機能／情緒が混在  『印刷もキレイだし、見た目もなかなかスタイ リッシュなので気に入っています♪』

15. 15 従来手法  藤村ら(2004) scorew= Pw−N w PwN wk P(w)

    : 正例で素性wが出現する頻度 N(w) : 負例で素性wが出現する頻度 sentence scoreS =∑ w⊂S scorew

16. 16 システム全体の評価 0 1 2 3 4 5 0 10

    20 30 40 50 60 70 80 90 100 0 100 200 300 400 500 精度 ( 肯定否定 ) 抽出数 ( 肯定否定 ) 精度 ( 機能情緒 ) 抽出数 ( 機能情緒 ) 抽出数 閾値 抽出精度 [%]

17. Blogを対象とした 商品価値の分析実験 長岡技術科学大学　電気系 青木優　　山本和英 日経リサーチ 大浜毅美　　佐藤邦弘