ブログに記述された不満表現からの潜在ニーズの発見

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  • ブログ ニ キジュツ サレタ フマン ヒョウゲン カラ ノ センザイ ニーズ ノ ハッケン
  • Discovering Latent Solutions from Expressions of Dissatisfaction in Blogs

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本論文は，ユーザが記述したテキストからユーザの不満を読み取り，その不満を解決する商品を発見することを目的としている．そのために，ユーザの実体験が記述されたブログのテキストを大量に収集し，その中から不満表現の抽出と，商品と不満表現との関係性抽出を行う．これらの実体験に基づいた知識を利用することで，ユーザの様々な不満を解決する商品の提示が可能となる．そして，これらの不満表現抽出と関係性抽出について検討した結果，それぞれの抽出において，ネガティブな状態をポジティブな状態に変化させる動作として「改善動作」を新たに定義し，その共起情報を利用することで，抽出精度を向上させることができるという知見が得られた．また，この知見に基づき，ユーザの不満に対して不満を解決する商品を提示するシステムのプロトタイプを作成し，いくつかの不満に対して，複数の商品から不満を解決する商品を選択し，提示できることを確認した．

This paper aims to find the techniques or goods that solve user's problems or dissatisfaction extracted in texts created by the user. We collected a large number of texts describing user experiences from blogs to extract expressions of dissatisfaction. These texts also contain information about the techniques or goods that solve the dissatisfaction and about their effectiveness. We found that the co-occurrence frequency of words that indicate problem prevention or solution, such as “protect” and “cure”, is an effective measure for realizing these extractions with high accuracy. We implemented a prototype system on the proposed method and tested it. The results show that the system can identify some useful goods for solving user's problems extracted in the texts.

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