マーケットプレイスにおける商品レビューの感情分析におけるナイーブベイズとSVMの比較

現在、ますます多くの人々がShopeeなどの既存のマーケットプレイスでオンラインショッピングに切り替えています。マーケットプレイスは、低コストや注文に応じない商品送付など、顧客にさまざまな利点と欠点を提供します。顧客からの製品レビューは、ビジネスパーソンの販売レベルに大きな影響を与えるため、感情分析が行われます。マーケットプレイスにおける製品レビューの感情分析を実施する重要性は、製品がユーザーにどのように受け入れられているかの概要を追加することです。本研究では、Shopeeのスクレイピング結果から得られた美容ケア製品レビューのデータセットに対して、ナイーブベイズとSVMアルゴリズムを用いて感情分析を行います。本研究では、データ分割プロセスのために10分割のk-fold交差検証を実施します。ナイーブベイズアルゴリズムは、フォールド2で85.53%という最高の精度値を取得し、フォールド3で77.16%という最低の精度値を取得しました。一方、SVMアルゴリズムは、フォールド2で88.58%という最高の精度値を取得し、フォールド7で82.99%という最低の精度値を取得しました。これにより、SVMは、ナイーブベイズアルゴリズムに比べ、Shopeeマーケットプレイスにおける美容ケア製品レビューの感情分析において、86.14%という高い平均精度値を得るため、より良く機能することが述べられています。