情報処理学会 第76回全国大会講演要旨

近年、Web上で商品やサービスに関するレビューが増え続けている。
これらは、商品やサービスの購入を考えているユーザにとって有益な情報であるが、ユーザがすべてのレビューに目を通すことは困難である。
そこで本研究では、レビューの各属性に対して書き手がつけた評価値を教師信号として、肯定的な意見と否定的な意見に分類することを目的とする。
素性選択においてレビューからカテゴリ分類のための特徴的な語を抽出し、それに基づき素性ベクトルを作り、SVMを用いて分類する。
その結果を考察する。