近年，アパレル通販市場が拡大しており，商品レビューはユーザが商品を購入するかどうか決める際の大きな手掛かりとなっている．しかし，商品レビュー数が多い場合，それらをすべて読むことは難しい．そこで，本研究では商品の長所・短所を提示することを目的とし，商品レビューから商品の長所・短所を抽出する手法を提案する．商品レビューから属性と評価値を抽出し，それらに対する感情の3つをトリプレットとして予測する．また，商品レビューに属性が明記されていない場合には，その属性の推定も行う．評価実験において，トリプレット抽出のF1スコアが「Tシャツ・カットソー」カテゴリで0.54，「セーター」カテゴリで0.53であった．

近年，コロナ禍の影響でオンラインの需要が伸びたことによりアパレル通販市場が拡大しつつある[1]．また，多くの通販では商品レビューを投稿する機能があり，ユーザは他のユーザが投稿した商品レビューを見ることができる．商品レビューは実際に商品を購入した人の意見や感想が記載されており，これらはユーザが商品を購入するかどうかを決める際の大きな手掛かりとなっている．しかし，商品レビュー数が多い場合，それらをすべて読むのに膨大な時間がかかってしまう．また，一部を読んだだけでは商品の長所や短所をすべて把握することは難しい．そこで，本研究ではユーザが商品レビューをすべて読まなくても商品の長所や短所を把握できるシステムを作ることを目的とし，商品レビューから商品の長所・短所を抽出する手法を提案する．商品レビューから属性と評価値を抽出し，それらに対する感情を予測する．最終的には，これら3つをまとめてトリプレットとして抽出する．また，商品レビューに明記されていない場合には，その属性の推定も行い，より網羅的な抽出を図る．