리뷰 텍스트 데이터의 잠재적 측면 평가 분석

이 논문에서는 Latent Aspect Rating Analysis (LARA)라는 새로운 의견 텍스트 데이터 분석 문제를 정의하고 연구합니다. LARA는 온라인 리뷰에서 특정 주제 측면에 대한 의견을 분석하여 각 개별 리뷰어의 각 측면에 대한 잠재적 의견과 전체적인 판단을 형성할 때 다양한 측면에 대한 상대적인 강조를 발견하는 것을 목표로 합니다. 이 새로운 텍스트 마이닝 문제를 일반적으로 해결하기 위해 새로운 확률적 평가 회귀 모델을 제안합니다. 호텔 리뷰 데이터 세트에 대한 실험 결과는 제안된 잠재적 평가 회귀 모델이 LARA 문제를 효과적으로 해결할 수 있음을 보여주며, 제안된 모델을 통해 가능해진 주제 측면 수준에서의 의견에 대한 상세 분석이 측면 의견 요약, 측면 평가 기반의 엔티티 순위 매기기, 리뷰어 평가 행동 분석 등 다양한 응용 작업을 지원할 수 있음을 나타냅니다.