ディープラーニングを使って転職会議の企業クチコミデータを感情分析してみる - Qiita
せっかく会社の名前を借りたAdvent Calendarの記事なので、会社に絡んだ題材を扱います。 （前置き）転職会議 について Livesenseでは、転職会議という転職者による企業の評判クチコミを扱ったサイトを運営しており、日々企業についてのクチコミが投稿されている。 これまで転職会議では、クチコミのテキストデータと5段階からなる評点データを別々のデータとして取得していたが、先日のリニューアルで、評点とテキストデータを同時に投稿できるようになり、さらに読みやすいクチコミを提供できるようになった。 リニューアル以前に投稿されたクチコミ リニューアル後に投稿されたクチコミ ここで感じる課題感 新しく投稿されるクチコミは評点によって読みやすくなったものの、過去に蓄積された大量の投稿には当然5段階の評点データは無いし、そのままでは顔アイコンを出すことは当然出来ない。 しかしこの課題を解決して、
テキストマイニングによるレビューの評判分析 ~はじめの一歩~ - ZOZO TECH BLOG
iQONはAppStoreのレビュー4.5, GooglePlayのレビュー4.3と、嬉しいことにユーザーから高い評価を受けています。しかし、実際にユーザーが日々感じているアプリの良い点だったり不満点などの本音の部分は、レビューやTwitterなどのユーザーが投稿する文章の中に含まれています。特にサポートにお問い合わせをしてくださったユーザーからいいただくような改善を訴えるメッセージとは違い、Twitterやレビューに投稿している文章には現状ユーザーが感じている改善してほしい点やバグ等が、より意識せずに書かれている可能性が高いと考えられます。そのテキストの内容を解析できれば、開発者が認知している問題の中でもより多くのユーザーが改善してほしいと感じている点であったり、我々開発者が気づけていなかったバグの発見等が可能になると考えられます。 そこで今回、「評判分析はじめの一歩」と題して、iQON
意見（評価表現）抽出ツール
目次 意見（評価表現）抽出ツールとは 高度言語情報融合フォーラム（ALAGIN）で公開されているモデルデータと辞書データについて 新着事項 ご利用にあたっての注意事項 ダウンロード ツールの実行環境 意見（評価表現）抽出ツールの動作確認方法 モデルデータの生成 このパッケージに含まれているディレクトリ・ファイル 解析精度 参考文献 著作権＆ライセンス 付録 意見（評価表現）抽出ツールとは 本ツールは、国立研究開発法人情報通信研究機構 旧知識処理グループ 情報信頼性プロジェクトによって開発されたもので、1行につき1文が書かれたテキストファイルを入力として、機械学習を使って何らかの事象に対する意見や評判および評価（以下、これらをまとめて「評価情報」と呼びます）がテキスト中のそれぞれの文に存在するかどうかの判定を行い、その文に評価情報が存在すると認められた場合、以下の情報を出力するツールです。
テキストからの評判分析と 機械学習
テキストからの評判分析と 機械学習 鍜治伸裕 東京大学 生産技術研究所 講演の前に • 想定している聴衆 – 評判分析について専門的なことを知らない – 機械学習（ML）の素養を持っている • 講演の内容 – 評判分析という分野の解説 – 評判分析における ML の適用事例の紹介 • お断り – 自然言語処理(NLP)の話に特化 – ML を使っている論文を私の好みで選んで紹介 評判分析を概観する 評判分析はこんな技術 • 例： Yahoo!ブログ検索における「VAIO」の検索結果 肯定的評判と否定的評判の 書き込み数を集計して表示 肯定的な書き込みと否定的 な書き込みを分類して提示 背景: CGMの出現 • CGM – Consumer Generated Media のこと – 例えば Amazon に投稿されたレビューやブログなど – 一般人が作成，発信するコンテンツである点がポイン
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