[1P5-GS-6] 言語メディア処理：応用

[1P5-GS-6-02] EC サイトのレビューテキストからのレーティング予測と購買者評価の分析

〇小林 義幸¹、越仲 孝文¹ (1. 横浜市立大学)

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キーワード：ニューラルネットワーク、Transformer、センチメント分析

多くの電子商取引(EC)サイトでは、商品ごとの購入者のフィードバックであるレビュー（いわゆる口コミ）が公開され、顧客の購入判断やサイトの売上向上に役立てられている。口コミは、その商品の感想であるレビューテキストと、5段階などの数字としてのレーティングから構成される。これらの情報が顧客に適切に提供されることは、サイト運営者、顧客の双方にとって有益である。本研究では、レーティングはレビューテキストの内容に応じて定まると考え、レビューテキストからレーティングを予測する回帰分析を行った。楽天市場の口コミデータ6万件を用いた評価実験を行い、線形予測モデルやRNNベースの予測モデルと比べてTransformerモデルが、ユーザが付けた5段階のレーティングをよりよく予測できることを示した。また、ユーザが付けたレーティングとレビューテキストの内容はおおむね一致しているが、そうでないケースもあり、予測モデルがそのような不一致を検出、補正できる可能性を定性分析により確認した。