NTTレゾナントとNTT、“クチコミを要約する技術”を「goo評判検索」に採用……実証実験をスタート | RBB TODAY

NTTレゾナントとNTT、“クチコミを要約する技術”を「goo評判検索」に採用……実証実験をスタート

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新しい「goo評判検索」では、複数の評判情報を要約して2箇所に表示
  • 新しい「goo評判検索」では、複数の評判情報を要約して2箇所に表示
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 NTTレゾナントと日本電信電話(NTT)は24日、クチコミサイト上の複数のクチコミ情報を解析して要約する「クチコミ要約技術」の実証実験を、「goo評判検索」(buzz.goo.ne.jp)にて開始した。実験期間は8月23日までの予定。

 「クチコミ要約技術」とは、商品や飲食店などに関するクチコミサイト上の複数のユーザーレビュー記事をひとつの文章に要約する技術で、NTTのサイバースペース研究所が開発した。今回の実験では、「goo評判検索」の「AV機器」等の一部のカテゴリーに採用することで、クチコミサイト上の複数のコメントをあたかも一人のユーザーが記述したような要約文として、商品情報と共に表示することが可能になる。なお「クチコミ要約技術」のサービス採用は日本で初とのこと。

 要約文は商品に対する総合評価に加え、「ポジティブ」「ネガティブ」ごとに、120文字以内の要約文を2箇所表示することができる。これにより、ユーザーはクチコミを1件ずつ読まなくても、この要約文を読むことで投稿されたクチコミ情報のポイントを押さえることが可能だ。なお、実験開始時においては「goo評判検索」内の「AV機器」「パソコン・周辺機器」「パソコンパーツ」カテゴリーが対象。

 「クチコミ要約技術」では、重要な評判情報を特定するため、ユーザーレビュー記事を解析することによって評判情報(画質が美しい、リモコンが使いやすいなど)を抽出し、それぞれの評判情報ごとに記事全体での出現回数に応じた得点を付与する。高い得点を得た評判情報を重要なポイントとし、要約文に含めるので、ユーザーレビュー記事全体を通して重要な評判情報を要約文に集約できるという。さらに文の並びの最適化では、要約された文章が自然な文の並びとなって読みやすくなるように、人間が作成した大量のユーザーレビュー記事から、隣接する文の間の単語の出現傾向を機械学習アルゴリズムを用いてあらかじめ学習しておく。要約文を生成する際に、得点の高い評判情報を含む文をできるだけ多く含めながら、隣接する文の間の単語の出現傾向を考慮して文をつなぎ合わせていく。これにより、ユーザーレビュー記事全体を通して重要な評判情報を含み、かつ、文の並びが自然で読みやすい要約文を生成できるとのこと。
《池本淳》

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