2022 Fiscal Year Annual Research Report
コネクショニストモデルを用いた消費者語彙における感性情報の抽出と共感構築
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19K04887
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| Research Institution | Chiba Institute of Technology |
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Principal Investigator |
齊藤 史哲 千葉工業大学, 先進工学部, 准教授 (30625132)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | テキストマイニング / 機械学習 / データマイニング / シズルワード / オノマトペ / 顧客満足度 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
商品評価・社会の在り方に関する情報は消費者を通じてWeb上に広く発信されており，これらの情報は製品開発などの現場において今後ますます重要視されると考えられている．本プロジェクトでは近年発展が目覚ましいAIの要素技術を活用し，大規模データからの感性や商品評価に関する情報を抽出することを目指して研究に取り組んできた．国立情報学研究所やデータ解析コンペティションなどを通じて提供されるレビューやアンケートといった大規模な顧客データの解析に対して機械学習手法を適用し，顧客の感性やニーズの抽出を試みた．解析対象は製品配送に対する不満レビューや美容院におけるカスタマーレビュー，Q＆Aサイトへの投稿，食品を対象とした表現など多種にわたり，さまざまな対象においてAIの要素技術を最大限に応用することによって顧客のニーズや特性の解析，感覚的な表現の解析を行ってきた．特に，新製品や宣伝広告のキャッチコピーなどへの応用を視野に入れ，言語処理モデルをオノマトペやシズルワード，評価表現の解析に適用することで新たな気づきや知見獲得の支援ツールに関する研究を進めてきた．定性的かつ感覚的である言語データを定量的なベクトルに変換する分散表現の手法を中心に活用し，新たな概念や感性の獲得支援ツールの構築を目指して研究を進めてきた．近年では複数の概念を組あわせることで新たな概念のシズルワードが広く活用されはじめていることから，これらの解析を通じて新たなシズルワードの利活用の支援ツールとしての発展が期待できる．
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