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製品やサービスを提供する企業にとって、苦情・質問や要望といった「お客様の声」を把握することはとても重要です。
そのため、企業は、問い合わせ窓口へ寄せられる電話・アンケートの自由記述文などの多くの情報を収集しており、
その有効活用が求められています。
また、近年は、ユーザの立場からの評判がインターネットの掲示板やブログに書き込まれることが多くなり、会社側が把握する前に評判が世間に知れ渡るというケースが増えてきました。
特に、誹謗中傷などが述べられている場合は、早急に発見して対策を練る必要があります。
東京基礎研究所の評判分析の技術は、
IBM TAKMI で培ってきた言語解析技術を拡張して、膨大なテキストの中から評判に関する発言を抽出して整理するための技術です。
この技術を用いれば、
問題の早期発見・競合他社との比較・ブランドイメージの策定など、
収集した「お客様の声」を企業活動の様々な場面で役立てることができます。
評判分析技術の核となるのは、テキストからユーザの評判や意見を表す部分を取り出して、
その内容に応じて「好評」「不評」「質問」「要望」などに分類する部分です。
すなわち、ある人の発言(1)から、(2)に示される情報を取り出す処理です。
| (1) |
AA社のXXX-1Vは、バッテリーのもちはいいが、スタイルは気に入らない。
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| (2) |
[好評]：「バッテリーのもちがいい」 | 対象： XXX-1V
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[不評]：「スタイルは気に入らない」 | 対象： XXX-1V
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上記のようにして得られた評判を表す表現の典型的な利用方法は、
競合する製品との評判の比較です。例えば、(2)で得られた製品「XXX-1V」に関する評判を、
「XXX-2K」が対象となっている評判と比較することにより、
２つの製品の長所・短所を下記ような表形式でわかりやすく比較することができます。
| キーワード |
好評 |
不評 |
| XXX-1V |
バッテリーのもちがいい
AA社のXXX-1Vは、バッテリーのもちはいいが、...
値段が安い
XXX-1Vは値段が安くて、...
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スタイルは気に入らない
XXX-1Vは、...、スタイルは気に入らない。
キーが押しにくい
XXX-1Vはキーが押しにくいです。
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| XXX-2K |
格好いい
XXX-2Kは格好いい。
文字が見やすい
XXX-2Kは、...、文字が見やすい。
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値段が高い
XXX-2Kは、値段が高いと思います。
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評判を表す表現を取り出す処理には、多くの難しい問題があります。
基本的には、良い事柄・悪い事柄を表す傾向がある動詞や形容詞を手がかりとして用いるのですが、
(3)の例のように、文末の表現によって「好評」「不評」が逆転することがあります。
また、(4)のような条件を表す部分の表現は、書いた人の意見を表すものではないため、
「好評」の意見として同定するのは誤りです。
我々の評判分析技術では、
単純にテキスト中の単語を拾うだけでなく、
このような様々な言語現象を正しく解釈して、
高い精度（75％〜95％：データに依存）で表現を抽出できるため、
使い勝手の良いテキスト解析ツールを提供することが可能です。
| (3) |
あそこの味噌ラーメンのスープは、味が良いとはとても思えませんでした。
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| (4) |
もし画像が綺麗ならば、もっと買いたい人が多いでしょう。
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学会での発表（評判分析関連）
国際会議論文
- Kanayama, H. and Nasukawa, T.: "Fully Automatic Lexicon Expanding for Domain-oriented Sentiment Analysis" , EMNLP: Empirical Methods in Natural Language Processing, pp, 355--363, July 2006
- Kanayama, H., Nasukawa, T and Watanabe, H.: "Deeper Sentiment Analysis Using Machine Translation Technology", The 20th International Conference on Computational Linguistics (COLING 2004), pp. 494--500, August 2004.
- Yi, J., Nasukawa, T., Bunescu, R. and Niblack, W.: "Sentiment Analyzer: Extracting Sentiments About A Given Topic Using Natural Language Processing Techniques", The Third IEEE International Conference on Data Mining, pp. 427--434, November 2003.
- Nasukawa, T. and Yi, J.: "Sentiment Analysis: Capturing Favorability Using Natural Language Processing", Second International Conference on Knowledge Capture, pp. 70--77, October 2003.
国内会議論文
- 那須川哲哉, 金山 博, 坪井祐太, 渡辺日出雄: "好不評文脈を応用した自然言語処理", 言語処理学会第11回年次大会, pp. 153--156 (Mar. 2005)
- 金山 博, 那須川哲哉: "要望表現の抽出と整理", 言語処理学会第11回年次大会, pp. 660--663 (Mar. 2005)
- 那須川哲哉, 金山博: "文脈一貫性を利用した極性付評価表現の語彙獲得", 情報処理学会第162回自然言語処理研究会, pp. 109--116 (Jul. 2004)
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Japan
