ようこそ ゲスト さん
ログイン
入力補助
English
カテゴリ
インデックスツリー
ランキング
アクセスランキング
ダウンロードランキング
その他
法政大学
法政大学図書館
インデックスツリー
資料タイプ別
学内論文
大学院紀要=Bulletin of graduate studies
法政大学大学院紀要. 理工学・工学研究科編
法政大学大学院紀要. 理工学研究科編
法政大学大学院紀要. デザイン工学研究科編
法政大学大学院紀要. 情報科学研究科編
法政大学懸賞論文優秀論文集
法政大学国際文化学部国際社会演習トランスナショナル・ヒストリー研究卒業論文集
このアイテムのアクセス数:
115
件
(
2025-07-07
07:11 集計
)
Permalink : https://doi.org/10.15002/00030746
Permalink : https://hdl.handle.net/10114/00030746
閲覧可能ファイル
ファイル
フォーマット
サイズ
閲覧回数
説明
gradse_65_22R4120
pdf
712 KB
235
論文情報
ファイル出力
アイテムタイプ
紀要論文
タイトル
感情分析を用いた口コミの正当性判定手法に関する研究
その他のタイトル
A STUDY ON METHODOLOGY FOR JUDGING THE LEGITIMACY OF WORD-OF-MOUTH USING SENTIMENT ANALYSIS
著者
著者名
髙橋, 藍子
著者名
TAKAHASHI, Aiko
言語
jpn
ISSN
24368083
DOI
https://doi.org/10.15002/00030746
出版者
法政大学大学院理工学研究科
雑誌名
法政大学大学院紀要. 理工学研究科編
巻
65
開始ページ
1
終了ページ
6
発行年
2024-03-24
著者版フラグ
Version of Record
キーワード
Sentiment analysis
machine learning
SNS
抄録
In recent years, many people are influenced by posts on social networking services (SNS) when considering the purchase of products and other items, and the influence of word of mouth is growing. Because of this trend, SNS marketing is becoming more important for companies, and there is a growing need to analyze useful information from word-of-mouth that can be utilized for product development and other purposes. However, word-of-mouth includes malicious data such as slanderous remarks, and such data must be classified and excluded. Therefore, sentiment analysis, which can determine whether the content of word-of-mouth is positive or negative, is considered to be effective. In this study, we propose a method that uses sentiment analysis and machine learning to exclude malicious content from word-of-mouth and extract complaints that lead to points for improvement. We demonstrate the effectiveness of the proposed method by using about 12,000 postings for evaluation and analyzing them with well-defined features.
資源タイプ
Article
インデックス
資料タイプ別
 > 
学内論文
 > 
法政大学大学院紀要. 理工学研究科編
501 学内論文
 > 
紀要
 > 
法政大学大学院紀要. 理工学研究科編
 > 
65
ホームへ戻る