本研究では、レビューテキストに含まれる各属性の肯定的・否定的な言及と総合評価との関係に着目し、属性間の比較分析を行う。日本語ホテルレビューを対象に、BERTを用いて属性ごとの極性判定を行い、ロジスティック回帰により、各属性の正負の言及が総合評価に与える影響度を推定した。その結果、属性によって、肯定的言及と否定的言及が総合評価に与える影響の大きさや方向が異なることが確認された。さらに、推定された影響度と施設ごとの言及傾向を組み合わせた評価指標を導入することで、従来は共通値として扱われてきた属性の重要度を、施設間で比較可能な形で整理できることを示した。

近年、オンラインレビューは商品・サービスの選択や評価において重要な役割を果たしており、自然言語処理分野においても盛んに分析が行われている。このような研究では、「立地」や「部屋」、「食事」といった評価対象となる個別の側面（以下、属性）に着目し、感情極性の判定や属性抽出を通じて利用者の評価傾向を把握する試みが数多く報告されている[1,2,3]。一方で、既存研究の多くは属性ごとの肯定的・否定的言及の頻度やスコアの算出にとどまり、それらが総合評価に与える影響を属性間で比較する視点は十分に検討されていない。また、肯定的言及と否定的言及が総合評価に与える影響は対称であると仮定されることが多いが、サービス品質分野の研究では、属性の充足時と欠如時とで満足度への影響が非対称となることが指摘されており[4]、レビュー分析においてもこの点を考慮した分析が求められる。近年では、肯定的側面と否定的側面が総合評価に与える影響を分離して捉えることで、この非対称性を考慮した分析手法も提案されているが、施設単位での比較という観点では十分に整理されていない[5]。本研究では、日本語ホテルレビュー[6]を対象に、属性ごとの肯定的・否定的言及を属性の充足・欠如を反映する言語的シグナルとして捉える。具体的には、BERTを用いた属性別極性判定とロジスティック回帰により、各属性の肯定的・否定的言及が総合評価に与える影響度を推定する。さらに、推定された影響度とレビュー中での言及傾向を統合することで、同一属性に着目した施設間比較を可能とし、施設ごとの評価構造の違いを明らかにする。