# レビューから抽出されたキーフレーズと感情スコアを 用いた評判分析
HUANG YIPU ${ ^{1}$ 佐々木稔 1 古宮嘉那子 ${ }^{2}$
1 茨城大学工学部情報工学研究科 2 東京農工大学工学研究院 21nm723s@vc.ibaraki.ac.jp minoru.sasaki.01@vc.ibaraki.ac.jp
kkomiya@go.tuat.ac.jp

## 概要

近年, Web サイトには，さまざまな商品についての購入者のレビューが揭載されるようになった，企業の担当者はこれらのレビューを閲覧することにより, 商品の利用者側の立場からの意見を収集・分析し，商品の改良に利用しょうと考えている。しかし, 既存の分析手法ではレビューを単語に分けて分析を行っており，フレーズとなっている機能名に対する分析は行っていない。そこで我々は，レビューから抽出されたキーフレーズの頻度と感情スコアによって得られる決定木モデルを用いた評判分析手法を提案する．実験の結果，キーフレー ズを用いた提案手法は単語単位で分析を行う既存手法と比較して 3 ポイントの精度改善をすることができた。

## 1 はじめに

消費者が商品やサービスを購買する際に，必ずというほど参考にするのが，レビュー情報だ。実際レビュー分析が, 個人にだけではなく，企業にとって多くのメリットがある。

例えば，商品企画への活用，ユーザーのニ一ズや不満を分析し, 機能やサービス改善のヒントとする，プロモーションやマーケティング施策の効果検証などは企業レビュ一分析の効果である.

商品を改良するため, レビュー者が商品のどのところを気にし, 更に評価はどうかを知ることが必要である。そこで，我々はキーフレーズの出現頻度，感情スコアを 2 つ基準でレビュー判断される。例えば，キ ーフレーズの出現頻度が高い, 感情スコアも高いのは「皆の関心度が高い, そして評判も良い」, すぐに改良しなくてもよい商品だと判断する。

今回は，あるレビューからキーフレーズ （重要語）抽出し，キーフレーズが key として, キーフレーズの出現頻度が value として，辞書を作る。そして，レビュー文から感情スコア計算し, 感情スコア, キーフレ一ズの頻度を説明変数と扱い, 改良の必要かどうかまたは優先度を目的変数と扱い，決定木モデルを作成する.

以下は, キーフレーズの抽出, 感情スコア計算, 決定木モデルの作成, 品質の評価について述べる.

## 2 関連研究

これまで,レビュー分析の方法がいくつかの研究例があります.小林[1]では,web ページからレビューを収集分析する,彼らが tf-idf を利用してキーワードを抽出し,更に感情表す単語を抽出し,キーワードと感情表現単語を組合せという手法です.しかし,様々なレビユーから抽出の感情語が多様化,全体像を把握することが難しい.

## 3 キーフレーズの抽出

## 3.1 キーフレーズの概要

キーフレーズ抽出は，文書中からその文書をよく表現する句（フレーズ）を抽出する技術である。ここでいうフレーズとは意味がひとまとまりの単語集合ですが，実際には名詞句が採用されることが多い。既に存在する方法が多くある, PageRank[2], TextRank[3], SingleRank[4], TopicRank[5]等がある.

## 3.2 抽出過程

今回は pke[6]を用いてキーフレーズを抽出する. pke は MultipartieRank[7] の論文の著者である Florian Boudin 氏が公開しており, GPL 3.0 だので, 商用利用も可能だ.

 & ['軽量化'] \\

## 3.3 キーフレーズの頻度

レビューから客様が商品に対する関心度を知るため, 各キーフレーズの頻度計算が重要である。キーフレーズの出現回数による，value 值を付けて，辞書を作る。

## 表 2 辞書例

表 3 キーフレーズ頻度 $\mathrm{z}$ の定義

$
\begin{gathered}
x=\text { キーフレーズの発生回数 } \\
\mu=\frac{\text { キーフレーズ発生総回数 }}{\text { キーフレーズ数 }} \\
\sigma=\sqrt{\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n}(x-\mu)^{2}} \\
z=\frac{x-\mu}{\sigma}
\end{gathered}
$

キーフレーズの抽出効果は以下に

「トルクは申し分なく握った時の重量配分も問題ない」 $\rightarrow$ 「トルク,申し分, 重量配分,問題」 $\rightarrow$ 「1.7452，-0.923112，0.4218， 2.9283233.これから, 各レビューはキー フレーズの頻度に表示された。

## 4 感情スコア計算

レビューから客様の評価の良いか悪いかの判断を，感情分析に行う.

## 4.1 モデル

ここでは huggingface の bert-base-japanesesentiment[8]を用いた。

図 1 モデル試すの効果

## 4.2 手順

ここで感情分析を効果的に行うためには，感情スコアを $[-1,1]$ の間で浮遊させる必要がある. bert-base-japanese-sentiment モデルを利用して, 結果を少し改良する.

## 表 4 感情スコア

‘ポジティブの場合 :

$
\text { score }=2 \times \text { score }-1
$

‘ポジティブ’の場合 :

$
\text { score }=1-2 \times \text { score }
$

## 4.3 結果

一つずつレビュー文が感情スコアを付ける。以下は結果の一部になる.

Text1：そして電池の持ちがいい

Score:0.9681352376937866

text2:本体部分が小さいのはびっくりで

score: 0.771661639213562

text3: 多少重いがやむを得ないか

score: -0.9029324054718018

## 5 決定木モデル

## 5.1 概要

決定木分析は「予測」や「判別」,「分類」を目的として使われるデータマイニング手法だ. 顧客情報やアンケート結果などについて，“従属変数”に影響する “説明変数”を見つけ，樹木状のモデルを作成する分析方法となる。

## 5.2 説明変数

説明変数は，分析すべき対象である。ここは, 関心度 (キーフレーズの頻度), 感情スコア値を説明変数として行う。

## 5.3 目的変数

目的変数は, 色々説明変数に影響されて明るくに結果を表示するものである。ここは, A,B,C,D,E,F 六つ種類として目的変数を設定する。

表 5 目的変数の定義

具体的に言われば

$\mathrm{A}$ ：注目されて評価良い

$\mathrm{B}$ ：注目されて評価悪い

$\mathrm{C}$ : 注目されなくて評価良い

$\mathrm{D}$ ：注目されなくて評価悪い

そして, 企業に対する, 改良の優先度順番はBDCA.

## 5.4 決定木モデルの構築

決定木モデルの構築すれば，説明変数と目的変数が必要だ。説明変数は, キーフレ ーズの頻度と感情スコア, 前に計算して付けたものだ，目的変数は，また明膫的に見えない要素だ。データセットは学習用デー タとテストデータに $3: 7$ の割合で分割される. そして, 学習用データに手動的で目的変数を追加する.

表 6 決定木モデル

今度は CART 決定木[9]で分析を行う。

図 2 決定木概念図

## 6 品質の評価

## 6.1 方法

作成したモデルがうまく動くかどうかを検証するために，559つ商品レビューを利用してキーフレーズの頻度, 感情スコアに変化する, モデルの精度に評価する。

## 6.2 結果

結果を表 6 に示す.

表 6 評価結果

この結果より, 約 $83 \%$ のレビューの結果を当たってる.

## 6.3 分析と比較

結果見れば,この決定木モデル手法が有効になる.今の提案と小林らのレビュ一分析手法を比べる

表 7 手法比較

 & 感情分析 &  & 精度 \\

自分が提案手法が小林らより,全体像把握することができて,精度が少し上がる.そして,モデルを利用して,レビュー対する,企業が次商品の改良優先順位が明膫的に表示することができます.

ただし,改良すべきところも存在する。

## 7 終わりに

企業が商品を改良するために, レビュー に対するの分析が重要だ. ここに商品の関心度と評判を知るため, キーフレーズの頻度と感情スコアを説明変数として CART 決定木を提案する。この $\mathrm{ABCD}$ の四つ種類の目的変数によって, 企業が次に商品の改良手順が決める. 今後の課題として, レビュ一分析の精度上がるため, キーフレーズ抽出手法を改良しておる, 同時決定木モデルの改良を検討している.

## 謝辞

本研究は茨城大学工学部情報工学研究科佐々木自然言語処理研究室により得られたものです.

また先生からご協力いただきました。ここに御礼申し上げます。

## 参考文献

[1]小林大祐, 長尾俊一, 須藤大輔, 井上潮, Web ページの文章解析によるユーザレビユーの収集・分析システムの提案, DEWS2008 B8-2

[2]Sullivan, Danny. What Is Google PageRank? A Guide For Searchers \& Webmasters. Search Engine Land. [2018-12$09]$. [3]Torres-Moreno, Juan-Manuel (1 October 2014). Automatic Text Summarization. Wiley. pp. 320-. ISBN 978-1-848-21668-6.

[4]Berger, A., and Mittal, V. 2000. OCELOT: A system for summarizing Web Pages. In Proceedings of SIGIR2000.

[5]Taher H. Haveliwala. 2003. TopicSensitive PageRank: A Context-Sensitive Ranking Algorithm for Web Search. IEEE
Transactions on Knowledge and Data Engineering, 15(4):784-796

[6]Paar, Christof; Pelzl, Jan; Preneel, Bart (2010). Understanding Cryptography: A Textbook for Students and Practitioners. Springer. ISBN 978-3-642-04100-6.

[7]F. Pedregosa, G. Varoquaux, A. Gramfort, V. Michel,B. Thirion, O. Grisel, M. Blondel, P. Prettenhofer, R. Weiss, V. Dubourg, J. Vanderplas, A. Passos, D. Cournapeau, M. Brucher, M. Perrot, and E. Duchesnay. 2011. Scikit-learn: Machine learning in Python. Journal of Machine Learning Research 12:2825-2830.

[8]"daigo/bert-base-japanese-sentiment " 19 May 2021.[Online]. Available: https://huggingface.co/daigo/bert-basejapanese-sentiment [Accessed 19 May 2021].

[9]Quinlan, J. Ross: Induction of decision trees, Machine learning, Vol. 1, No.1, pp. 81106 (1986).