商品購入前の情報収集源として利用されるレビューサイトや SNSの分析はマーケティングを行う企業やユーザーにとって重要である。先行研究ではレビュー文に対する分析としてレビューのカテゴリー分類や有用性の判断など自然言処理を用いて行ってきた。しかしレビュー文には主旨とは関係のない的外れな文が存在しこれは情報収集や分析の妨げになる。また有用性は評価する人物により大きく異なることが問題として挙げられる。本研究では比較的大量のレビュー文が存在するYouTubeに着目しコメントを分析することで的外れな文と必要になるラベルを検討した。その後、事前学習済みモデルをコメントでファインチューニングすることで的外れの抽出を行った。