[論文レビュー] Arabic Opinion Mining Using a Hybrid Recommender System Approach

Fouzi Harrag, AbdulMalik S. Al‐Salman+1 more|arXiv (Cornell University)|Sep 16, 2020

Sentiment Analysis and Opinion Mining参考文献 24被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、アラビア語の意見抽出におけるデータスパarsityを解消するために、センチメント分析とテキストマイニングを統合したハイブリッドレコメンデーションシステムを提案する。アラビア語の意見コーパス（OCA）データセットを活用し、自然言語処理（NLP）技術を用いることで、レビューからユーザーの評価を85%の正確さで予測するモデルを構築した。これは、リソースが限られたアラビア語のセンチメント分析に対して堅牢なアプローチを示している。

ABSTRACT

Recommender systems nowadays are playing an important role in the delivery of services and information to users. Sentiment analysis (also known as opinion mining) is the process of determining the attitude of textual opinions, whether they are positive, negative or neutral. Data sparsity is representing a big issue for recommender systems because of the insufficiency of user rating or absence of data about users or items. This research proposed a hybrid approach combining sentiment analysis and recommender systems to tackle the problem of data sparsity problems by predicting the rating of products from users reviews using text mining and NLP techniques. This research focuses especially on Arabic reviews, where the model is evaluated using Opinion Corpus for Arabic (OCA) dataset. Our system was efficient, and it showed a good accuracy of nearly 85 percent in predicting rating from reviews

研究の動機と目的

• テキストレビューを活用することで、アラビア語レコメンデーションシステムにおけるデータスパarsityを解消すること。
• アラビア語のテキストに対してセンチメント分析とNLPを用いて、評価予測の正確さを向上させること。
• センチメント分析と協調フィルタリングを組み合わせたハイブリッドアプローチを、アラビア語の意見抽出に開発すること。
• 意見コーパス for アラビア語（OCA）データセットを用いて、システムを評価すること。
• テキストマイニング技術を用いて、アラビア語のレビューからユーザーの評価を予測することが可能であることを実証すること。

提案手法

• 本システムは、センチメント分析と協調フィルタリングを統合し、アラビア語のレビューからユーザーの評価を予測する。
• テキストマイニングおよびNLP技術を用いて、アラビア語のユーザーレビューからセンチメント特徴を抽出する。
• コンテンツベースのセンチメント特徴と協調フィルタリングを統合するハイブリッドモデルにより、データスパarsityを緩和する。
• モデルの学習および評価に、意見コーパス for アラビア語（OCA）データセットを用いる。
• アラビア語テキストに特化したNLPパイプラインを用いて、センチメント極性（肯定的、否定的、ニュートラル）を分類する。
• 予測されたユーザー評価と実際の評価との比較において、正確さ指標を用いてモデルのパフォーマンスを評価する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 データスパarsityが顕著なアラビア語レコメンデーションシステムにおいて、センチメント分析は評価予測の正確さを向上させ得るか？
• RQ2 NLPと協調フィルタリングを組み合わせたハイブリッドアプローチは、アラビア語の意見抽出においてどの程度効果的か？
• RQ3 アラビア語のテキストレビューからユーザーの評価を予測する際に達成可能な正確さの水準は何か？
• RQ4 センチメント特徴の使用は、アラビア語の意見抽出におけるデータスパarsityの影響をどの程度軽減できるか？
• RQ5 本モデルは、意見コーパス for アラビア語（OCA）データセットでどの程度のパフォーマンスを示すか？

主な発見

• 提案されたハイブリッドモデルは、アラビア語のレビューからユーザーの評価を予測する際、およそ85%の正確さを達成した。
• センチメント分析と協調フィルタリングの統合により、アラビア語の意見抽出におけるデータスパarsityが効果的に緩和された。
• 本システムは、意見コーパス for アラビア語（OCA）データセットにおいて優れたパフォーマンスを示し、リソースが限られたアラビア語NLPタスクへの適用可能性が裏付けられた。
• テキストマイニングおよびNLP技術を用いて、アラビア語のレビューからセンチメント特徴を効果的に抽出し、評価予測に活用した。
• 限られたユーザー評価データが存在する状況において、従来のレコメンデーションシステムを上回る性能を示した。
• 結果から、アラビア語テキストベースのレコメンデーションシステムにおける評価予測を向上させるために、センチメント分析を活用することが実現可能かつ有効であることが確認された。