@misc{oai:uec.repo.nii.ac.jp:00008479,
 author = {金兵, 裕太},
 month = {2017-06-01},
 note = {2016, SNSやブログに代表される，消費者が形成するメディアをCGM（Consumer Generated Media）と呼ぶ．インターネットが普及した現代においては，CGMは消費者と企業双方にとって有益なものであり，このCGMを分析する動きは盛んになっている．
　代表的なCGMの一つであるネットショッピングサイトの商品レビューは，商品の購入を決定する際の手助けとなるものであるが，大量のレビューが存在する場合，その全てを読むことは困難である．そのため，自動的に商品レビューを分析し，共通の判断基準に基づいて要約する試みは数多くある．商品レビューを始めとする評価文書が示す，肯定や否定の感情を分析する分野は"評判分析"や"感情分析"と呼ばれ，要約や情報推薦を支える技術である．CGMの増大に伴い，このような情報推薦の技術にも注目が集まっており，効果的な情報推薦への需要が高まっている．
　しかし，既存の評価表現辞書を用いた評判分析手法では，レビューを肯定的か否定的かでしか評価しないため，商品に存在する複数の評価指標を反映することが出来ない．そのため，ユーザに提供できる情報量が少ないという問題がある．評価対象となる特徴語や属性を判定する研究も存在するが，評価対象をカテゴライズするには予めドメイン毎の種語集合が必要であった．
　そこで本論文では，商品レビュー集合をコーパスとした評価軸と評価表現辞書の自動構築手法，及び分析手法を提案する．商品レビューから学習を行うことにより，「掃除機」や「プリンタ」といった商品ジャンルに特化した評価軸情報を構築することを可能とした．また，それを利用した評判分析を行うことで多面的な評価を可能にし，レーダーチャートの自動生成を実現した．},
 title = {ネットショッピングサイトの商品レビューを利用したジャンル毎の評価軸の自動構築とその応用},
 year = {},
 yomi = {カナヒョウ, ユウタ}
}