機械学習を用いた主観的評価文の分類

上出 将行 (0251129)


我々はある製品を利用したとき、その製品の使用感や機能を評価する。 そのような評価(本論文では主観的評価と呼ぶ)は、マーケティングにおいて非常に有益な情報となる。 近年、WEB上から主観的評価を述べた文を自動抽出する研究がされてきており、本論文で も主観的評価文を機械学習によって分類する方法を提案する。 主観的評価文の分類は、文書分類よりも深い内容まで解析する必要があり、複数素性を用いることでより詳細な情報を扱えるSVMや、文の部分構造を素性とするDecision StumpsとBoostingを組み合わせた学習手法を用いる。