スパース正則化学習法を用いた評判特徴語抽出の研究

畠山 剛治

（指導教員：山西 健司教授／ 数理情報第6研究室）

研究概要

本研究では自然言語空間はスパースな特徴空間を持つという仮定の下，Amazonのレビューを実験データとしスパース正則化というスパースな解を取り出すことの出来る機械学習法を用い，レビューの集合から商品の特徴を表すキーワードを抽出する手法を研究した．

実験の概要図．レビュー文と評価点から商品の評判特徴語を抽出

卒論の感想

自然言語処理はデータ量が膨大で大変でした．プログラムの組み方も悪かったためか何度も計算中にPCの電源が落ちてめげそうでしたが苦労した分本当に勉強になりました．