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Specific Negative Factors Using Latent Dirichlet Allocation
| Content Provider | Semantic Scholar |
|---|---|
| Author | Wajima, Koji Ogawa, Tomomi Furukawa, Toshihiro Shimada, Shigeru |
| Copyright Year | 2014 |
| Abstract | Customers ask various questions to the company. Negative questions are included in the question. If the questions are more negative,the company respond it more quickly. A decision of that the questions are negative or not negative is judged by as a general rule of thumb. The problem is that decision is difficult to determine from the superficial text. And Negative factors are fuzzy factors each the questions. This paper aiming at specifing Negative fuzzy factors. This paper specify Negative fuzzy factors using Latent Dirichlet Allocation and Sentiment Analysis. The computational simulation shows the efficiency of the proposed method. Keyword : Topic Model, Semantic Analytics, Customer Relationship Management, Latent Dirichlet Allocation,Text Mining 1. はじめに 1.1. 背景 顧客関係管理は最も重要な企業活動の一つである . 顧客との窓口となる ,ヘルプデスクが受け取る顧客か らの質問(以下 ,質問文書)は ,製品に関する使用方法 に関する質問の他 ,製品に対する改善要望やクレーム など ,ネガティブな内容も少なくない . だが現状,質問文書のネガティブさの判断と対応の 優先付けは対応者の経験則によって行われている.そ れは "ネガティブ "の定義が一意的でなく,質問ごとに あいまいであり,単語のような表層的な情報では判別 が困難であることに起因しているためである. そこで本研究では,この潜在的に存在するネガティ ブな因子を以後,深刻度と定義する.深刻度が明らか になれば,ヘルプデスクをはじめとした顧客関係管理 の分野においても対応者に依存せずとも,適切な質問 文書の対応を行うことが実現可能となる. 1.2. 本稿の構成 本稿ではまず関連研究について述べる.その後,本 研究の目的及び提案手法について述べる.そして計算 機シミュレーションによる予備実験及び本実験を実施 し,それぞれの実験結果から本提案手法の有用性を評 |
| File Format | PDF HTM / HTML |
| Alternate Webpage(s) | https://db-event.jpn.org/deim2014/final/proceedings/A9-3.pdf |
| Language | English |
| Access Restriction | Open |
| Content Type | Text |
| Resource Type | Article |
