著者

市川 知春 武田 和大 原 崇

出版者

日本シミュレーション学会

雑誌

日本シミュレーション学会論文誌 (ISSN:18835031)

巻号頁・発行日

vol.13, no.2, pp.83-91, 2021 (Released:2021-08-31)

参考文献数

10

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インターネットショッピングのレビュー機能は,購入者が商品の感想や評価を記入できる機能である.購入希望者は商品レビューを読んで,事前に商品の情報を得ることができる.しかし,すべての購入者が注意深くレビューを書かないため,参考にならない商品レビューも存在する.本研究では機械学習を用いた自然言語処理にて商品レビューの解析,評価を行い,参考になる順番に並び替えを行うシステムを構築する.レビューの内容に登場する回数が多いものを学習素性とし,学習素性が商品レビューの内容に影響する重みを算出して,適切な重みを求めるように,ロジスティック回帰を用いて学習を行う.システムの評価には,クイックソートを利用した評価法であるQE法を提案する.QE法を使用することで,正しく並び替えができているかどうかの評価を行うことができた.実験の結果,提案するシステムは,高い精度で商品レビューの並び替えが行えることを確認できた.