オノマトペを利用した商品の使用感の自動抽出

新里, 圭司, 益子, 宗, 関根, 聡

本稿では商品の使用感を記述した文を商品レビューから抽出する手法について述べる．オンラインショッピングサイトでは，実店舗で買い物するときのように商品に触れたり，試したりしてから購入することができない．そのため，ユーザがいだく商品のイメージと実際に届く商品の間に，質感や食感などの使用感に関して不一致が生じることがあり，顧客満足度低下の原因となっている．購入前のユーザに対して，商品の使用感に関する情報を提供することはオンラインショッピングサイトの普及のために重要である．提案手法は，「オノマトペを含む文に出現しやすい表現は商品の使用感を記述する際に用いられやすい」という仮説に従い，単語とオノマトペのレビュー文中での共起の強さを計算し，得られた語の共起の強さを用いてレビュー中の文が使用感を記述しているかどうか判定する．実験の結果，F1値で65.9ポイントの精度で使用感を記述した文を抽出できることが分かった．

This paper describes an automatic methodology for extracting sentences that contain product impressions (the description about “how a purchased product was after obtaining and using it”) from review data in an e-commerce site. E-commerce users cannot grasp such information before purchasing the product. This can be regarded as one of the shortcomings of e-commerce. It is important to convey this information to the users in order to prevent them from having a bad shopping experience. First, we investigate product review sentences that contain onomatopoeias, and reveal that these sentences tend to contain product impressions. Through this finding we assume that words frequently co-occurring with onomatopoeias are likely to be used for describing product impressions. According to this assumption, the proposed method calculates scores for given sentences using co-occurrence strength between words and onomatopoeias, and extracts the sentences that exceed a threshold value. The co-occurrence strength for each word is calculated from sentences in product reviews beforehand. The experimental results show that the performance of our method achieves an average F1 score of 65.9 points and that the method outperforms its alternatives.

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