投稿者のスタンスに基づく信頼性の高い評判情報の抽出


この研究ではネット上の信頼性の高い評判情報を抽出する手法を提案する． 信頼性の高い情報とは，投稿者のスタンス（ポジティブ or ネガティブ）と 反対の極性値をもつ評判情報とする．この評判情報をフェアな評判情報と呼ぶ． フェアな評判情報を抽出するために次の二つの機能を実装した． 一つは評価文書をポジティブとネガティブに分類するものである． これには評価文書の評価に直接結びつくドキュメントレベル評判情報を 用いることで，分類精度の向上を図っている． もう一つは評判情報の抽出と分類である． これらの分類の結果を用いてフェアな評判情報を抽出する． 映画のレビューを用いた実験の結果，提案手法によって評価文書の 分類精度が上がることと，フェアな評判情報が評判を判断する上で 有用であることを示した．