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意味集約における相対的特徴を考慮した評価視点の構造化

 意味集約における相対的特徴を考慮した評価視点の構造化

文献紹介

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katsutan

May 25, 2017
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  1. 文献紹介: 意味集約における相対的特徴を考慮 した評価視点の構造化 乾 孝司, 板谷 悠人, 山本 幹雄, 新里

    圭司, 平手 勇宇, 山田 薫 自然言語処理 Vol. 20 (2013) No. 1 自然言語処理 学部4年 勝田 哲弘 1 2017/5/26 図、表などは論文中から引用しています。
  2. 概要 レビューから商品の特徴を捉えた評価視点を得る ↓ 異表記がランキングに悪影響 • クラスタリングによるランキング補正で平均適 合率が向上した • 特徴を考慮したスコア関数の提案 2

  3. はじめに • レビューから評価視点を自動で抽出 ▫ デジタルカメラ  画質 肯定:253・否定:6  解像度

    肯定:134・否定:10 • 先行研究 ▫ (小林、乾、松本、立石、福島 2005) ▫ (Liu、Hu、and Cheng 2005) ▫ (Jakob and Gurevych 2010) 3
  4. 評価視点ランキング • 記号の定義 4 評価対象のレビュー集合 評価視点の系列 異なり要素の集合 評価対象の集合

  5. 評価視点ランキング 5 , の依存関係が高い程値が大きくなる

  6. 異表記問題 • ランキングの補正手法 6

  7. クラスタリング • シソーラスに基づく類似度 ▫ 共通ノードの深さの最大値 • 表層文字列に基づく類似度 • 文脈情報に基づく類似度 ▫

    コサイン類似度 7
  8. 評価実験 • 実験条件 ▫ 楽天トラベルの宿泊施設、都内近辺の11施設 ▫ 格施設ごとに100レビューを使用 ▫ 上記レビューから人手で評価視点、特徴的な評価 視点を抽出し、評価データとした

     評価視点 平均101個  特徴的評価視点 平均12.1個 8
  9. LLRの評価 • LLRをTFおよびTF-IDF と比較 9

  10. クラスタリングのアルゴリズム 10

  11. 11

  12. 12