複数のソーシャルメディアのレビューを 用いた商品比較基盤技術の提案 甲南大学大学院自然科学研究科服部祐基 甲南大学知能情報学部灘本明代
背景 ソーシャルメディアを用いて情報を取得する行為が多くなっている 商品の購入 商品認知の情報源 購入のきっかけとなった情報源 として 約 40% ものインターネットユーザがソーシャルメディアを活用している 1),2) ソーシャルメディアの書き込みを商品購入の際の参考にしているユーザが多く存在している 1, 社団法人日本通信販売協会 (JADMA) インターネット通販利用者実態調査 2011 2, 電通ソーシャルメディアラボ : ソーシャルメディアの企業ブランド 消費に与える影響
背景 問題点 ある商品に対してのレビューが大量にあった場合 すべてのレビューを参考にするのは困難 ソーシャルメディアによって書き込みの特徴が異なる場合 複数のソーシャルメディアの書き込みを閲覧するのは困難 複数のソーシャルメディアでの書き込みの特徴を考慮した商品レビューの抽出システムを提案
目的 ソーシャルメディアの特徴 レビューサイトの書き込み 評価コメントが多い SNS の書き込み 耳寄りな情報が多く含まれている レビューサイトから商品に対しての評価コメントを SNS から商品に対しての耳寄り情報を自動抽出し ユーザに提示する ユーザの情報収集の負担を軽減させ かつ商品購入の際の支援を行う 対象ソーシャルメディア レビューサイト:Amazon 商品に対して書かれているレビューすべてを対象 SNS:mixi 商品のコミュニティの中から商品の議論がされているスレッドを対象
システムの流れ 商品の入力 Amazon のレビューを取得 mixi のコメントを取得 経験談, 体験談のコメントの取得 日本語評価極性辞書 ( 用言編, 名詞編 ) 評価コメントの取得 経験則に基づいた耳寄りな情報の取得 評価コメントと耳寄りな情報を組み合わせた商品レビューの提示
レビューサイトから評価コメントの抽出 Amazon のレビューから商品に対して評価をしているコメントを取得 評価コメント コメントの中にポジティブ ネガティブの評価極性を持っている単語を含んでいるものを評価コメントとする ポジティブなコメントとネガティブなコメントを商品に対しての評価コメントとし取得 取得方法 東北大学の乾らが作成した 日本語評価極性辞書 を用いて レビューからポジティブなコメント ネガティブなコメントを取得 小林のぞみ, 乾健太郎, 松本祐治, 立石健二, 福島俊一, 意見抽出のための評価表現の収集, 自然言語処理, Vol.12, pp.203-222,2005. 東山昌彦, 乾健太郎, 松本裕治, 述語の選択選好性に着目した名詞評価極性の獲得, 言語処理学会第 14 回年次大会論文集, pp.584-587,2008.
日本語評価極性辞書 日本語評価極性辞書 動詞 形容詞 名詞に対してポジティブとネガティブの評価極性を付与している辞書 用言編単語あか抜けるあがくあきらめるあきれるあこがれるいじけるいじらしい P/N P N N N P N N 名詞編 単語 P/N 仕様 タイプ 1 番 P である になる 状態 あいまい N である になる 評価 感情 あく抜け P する 出来事 いさかい N がある 高まる 存在 性質 いたずら N する 行為 うってつけ P である になる 評価 感情 うだうだ N する 出来事
コメントの P/N 判定 入力されたクエリの Amazon の対象レビューを取得し レビューを文単位に分割 分割された文を単語毎に分割 例 ) 素晴らしい / 商品 / です / それぞれの単語と日本語評価極性辞書を比較 例 ) 素晴らしい / 商品 / です 一致した単語の評価極性を取得 素晴らしい P 日本語評価極性辞書 文ごとに評価極性を持つ単語の極性の数により 文全体の評価極性を判定 素晴らしい商品です 例 P ipad2 を使っていてとにかく感心するのは バッテリの持ちが異様に良いことです
システムの流れ 商品の入力 Amazon のレビューを取得 mixi のコメントを取得 経験談, 体験談のコメントの取得 日本語評価極性辞書 ( 用言編, 名詞編 ) 評価コメントの取得 経験則に基づいた耳寄りな情報の取得 評価コメントと耳寄りな情報を組み合わせた商品レビューの提示
SNS から耳寄り情報の抽出 商品に対して議論されているスレッドの書き込みを分析 商品に対しての耳寄り情報が多く含まれている 耳寄り情報とは ユーザが経験談 体験談に基づいて書いているコメントで 閲覧ユーザにとって知って得をした 参考になった情報 1. 入力された商品の mixi のコミュニティの中から商品の議論がされているスレッドを選択 2. スレッドの書き込みを段落毎に分割 3. 分割したコメントから経験談 体験談のコメントを取得 乾らの提案する経験マイニング乾健太郎, 原一夫, 経験マイニング :Web テキストからの個人の経験の抽出と分類, 言語処理学会第 14 回年次大会論文集, pp.1077-1080,2008. 4. 経験談 体験談のコメントから耳寄り情報を取得
経験談, 体験談のコメントの取得 乾らの経験マイニング Web 上に大量にあるテキストから個人の経験情報を 構造化情報として抽出することを目的 トピック 経験主 事態タイプ 事実性情報 事態表現 耳寄り情報 事態タイプ 経験談 体験談に基づいて書いているコメント 経験情報の核となる事態の種類例 ) ポジティブ ネガティブな出来事 入手などの行為 評価 感情 トピックに対して経験主が持つ主観的評価 感情 ( 評価極性あり ) 出来事 トピックの入手 利用等の際に起こる出来事 行為 トピックに対して意図的に行う行為
経験談, 体験談のコメントの取得 行為 行為を表す単語の取得 評価 感情 出来事 日本語評価極性辞書 経験談 体験談 レビューサイトのレビューから行為表現の抽出 レビュー内に現れる動詞や名詞を行為表現 電化製品 10 カテゴリ各 3 商品合計 30 商品のレビューから動詞や名詞を取得 パソコンタブレットプリンタオーディオ機器デジカメ 掃除機ドライヤー洗濯機アイロンテレビ する や 使用 など多く出現する単語 行為を表していない単語を削除 動詞できる買う見る扱う開く回す 名詞利用交換閲覧作業起動設定 187 216
耳寄り情報の抽出 経験マイニングより得られた経験談 体験談に基づいたコメントに対して耳寄り情報を含んでいるコメントを取得 耳寄り情報 提案耳寄り 閲覧ユーザに対して提案をしている情報 例 ) できます してみて すべき おすすめ お得耳寄り 閲覧ユーザがお得だと感じる情報 例 ) お得 コツ 狙い目 限定 安い 例 ) 商品 :ipad2 アレはコツがあります 直接シートに触ると指紋が付くのでシート上部の隅の一箇所にセロハンテープを貼ります シートの下からホームボタンに合うように空気が入らないように下ろしていきます 最後に隅に貼ったセロハンテープを剥がして終わりです
実験 レビューサイトから評価コメント SNS から耳寄り情報を取得した結果の適合率 レビューサイトから評価コメント 商品として ipad2 PlayStation Vita においてそれぞれのレビューから評価コメントを取得した適合率 ipad2 PlayStation Vita 適合率 47% 51% 正解 / 取得コメント 8/17 18/35 49%
実験 SNS から耳寄り情報の抽出 被験者 5 名 商品として ipad2 PlayStation Vita ThinkPad FinePix docomo Galaxy S 2 においてそれぞれの書き込みから取得されたコメントが耳寄り情報であるかを判定 ipad2 PlayStation Vita ThinkPad FinePix Docomo Galaxy S2 適合率 43% 50% 39% 65% 27% 平均 45%
まとめと今後の課題 複数のソーシャルメディアでの書き込みの特徴を考慮した商品レビューの抽出システムを提案 レビューサイト 商品に対する評価コメント レビュー 日本語評価極性辞書 SNS 商品に関する耳寄りなコメント 今後の課題 行為 評価 感情 出来事 日本語評価極性辞書 提案耳寄り お得耳寄り インターフェースの作成 文の前後関係を明白にする 耳寄り情報の他の特徴の発見 評価コメントに含まれる単語の重み付け
経験談, 体験談のコメントの取得 行為 評価 感情 出来事 日本語評価極性辞書 経験談 体験談 行為を表す単語の取得 入手を表す 買う 利用を表す 食べる 決定を表す 選択 など レビューサイトのレビューからの行為表現の抽出 ユーザによるクエリを電化製品に絞ることで, 電化製品を用いたユーザによる行為を表す表現の抽出 行為を表す表現としてレビュー内に現れる動詞や名詞を対象 電化製品 10 カテゴリ各 3 商品合計 30 商品のレビューから動詞や名詞を取得 パソコン タブレット プリンタ オーディオ機器 デジカメ 掃除機 ドライヤー 洗濯機 アイロン テレビ 187 216 する や 使用 など多く出現する単語 行為を表していない単語を削除 動詞できる買う見る扱う開く回す切る 名詞利用交換閲覧作業起動設定接続
SNS から耳寄り情報の抽出 商品に対して議論されているスレッドの書き込みを分析 商品に対しての耳寄り情報が多く含まれている 耳寄り情報とは ユーザが経験談 体験談に基づいて書いているコメントで 閲覧ユーザにとって知って得をした 参考になった情報 商品の入力 mixi のコメントを取得 商品のコミュニティの中から商品の議論がされているスレッドを選択 スレッドの書き込みを段落毎に分割 経験談, 体験談のコメントの取得 耳寄り情報の取得 乾らの提案する経験マイニングを参考にし 経験談 体験談に基づいたコメントを取得 乾健太郎, 原一夫, 経験マイニング :Web テキストからの個人の経験の抽出と分類, 言語処理学会第 14 回年次大会論文集, pp.1077-1080,2008.