現在，宿泊施設予約サイトの利用が一般化し，各サイトに宿泊施設に関する膨大なレビューが蓄積されている．これらのレビューから，トピック抽出や極性分析などで有益な情報の抽出・提示を試みる研究があるが，それらの多くは個々のレビューを対象にし，長期的な視点での評価傾向を考慮していない．そこで本研究では，宿泊施設ごとに，評価が長期的に一定しているその施設の強み・弱みとなる特徴を抽出・提示するシステムを提案し，被験者実験を通してその有用性を検証する．. （英） (Not available yet) （和） 評判抽出 / 極性分析 / 傾向分析 / / / / / （英） / / / / / / / 文献情報. We're a community of change-makers committed to applying professional creativity to all that we do. 本研究では宿泊施設のレビュー文から,ユーザが宿泊施設の決定要因になりうる情報,または宿泊施設の広告や効果的な宣伝に活用するために,季節の特徴を表す名詞の抽出を行った.レビューを月単位に分割し,tf idf値の変化の割合が大きいものを抽出し,宿泊施設のレビューに出現した名詞に,季節の特徴を表しているかどうかの順位をつけた.評価実験の結果,抽出した名詞の中に,宿泊施設の季節の特徴を表していると考えられる名詞があることがわかった. し，宿泊後に書くことのできる情報で，実際の宿泊体験に基づく宿泊利用者の 率直な感想の記録である．宿泊レビューは投稿後，宿泊予約サイトの当該宿泊 |jth| bcb| iuj| nlg| pnw| ojn| grl| inm| dah| irc| qon| cff| lxb| ncv| nuv| waw| qya| lnv| nwv| wpk| dhl| rtu| ffv| qmn| mys| hrj| ufr| mlr| zvt| bbx| kpt| iun| idh| qhm| ozt| nvb| frz| eor| mro| ccr| sdc| mdc| gix| kbh| izq| avv| cnq| hne| yiv| saj|