| 講演名 | 2012-08-30 営業支援システム内に蓄積されたテキストデータからの課題記述文抽出(抽出,第2回テキストマイニング・シンポジウム) 杉原 大悟, 大熊 智子, 佐竹 功次, 三浦 康秀, 服部 圭悟, 増市 博, |
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| 抄録(和) | 顧客課題の把握は,顧客のニーズにマッチした商品提案に繋がり,営業現場で奨励されている.また,自社の製品やサービスについての課題を把握することも,商品やサービスの改善に繋がることが考えられる.そこで,我々は,顧客や自社製品の課題の分析や,過去の課題および解決事例の検索といった応用アプリケーション構築を目指して,営業支援システムに蓄積されているテキストデータからの課題記述文の抽出を試みた.我々は,まず営業支援システム内のテキストの調査を行い,抽出すべき課題記述文の定義を「望ましくない状況や望ましいゴールといった解決・改善の対象や結果として記述される文」と定めた.次いで,課題記述文の抽出を課題記述文か否かに分類するタスクとして定義し,SVMにより課題記述文の分類判定を行った.評価実験では,F値0.40が得られ,評価極性辞書のネガティブ表現,要望・可能を表す機能語など,語彙リソースに関する素性が最も有効であった. |
| 抄録(英) | Sales persons are recommended to know customers' problems, because knowing customers' problems will lead to better proposals for customers. Knowing problems about services or products provided to their customers will lead to improvement of their services or products. Therefore we tried to extract sentences describing problems from texts in sales force management system, with aim of analyzing various problems or searching problems and solution in the past. Surveying texts in sales force management system, we found out that definition for sentences describing problems we should extract is "Sentences described as object or result for solution, such as troubled situation or desired goal". We defined extraction of sentences describing problems as classification whether input sentence is describing problems or not. Our experimental result showed that our SVM classifier achieved F-measure of 0.40 and the most effective features were those about vocaburaries such as negative expressions from polarity dictionaries and function words representing demand or capability. |
| キーワード(和) | SVM / 2値分類 / 文抽出 / 営業支援システム / 顧客課題 |
| キーワード(英) | SVM / Binary Classificatin / Sentence Extraction / Sales Force Management System / Customers' Problems |
| 資料番号 | NLC2012-11 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLC |
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| 開催期間 | 2012/8/23(から1日開催) |
| 開催地（和） | |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 幹事氏名（和） | |
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| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Natural Language Understanding and Models of Communication (NLC) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 営業支援システム内に蓄積されたテキストデータからの課題記述文抽出(抽出,第2回テキストマイニング・シンポジウム) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Extraction of Sentences Describing Problems from Sales Force Management System Texts |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | SVM / SVM |
| キーワード(2)（和/英） | 2値分類 / Binary Classificatin |
| キーワード(3)（和/英） | 文抽出 / Sentence Extraction |
| キーワード(4)（和/英） | 営業支援システム / Sales Force Management System |
| キーワード(5)（和/英） | 顧客課題 / Customers' Problems |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 杉原 大悟 / Daigo SUGIHARA |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 富士ゼロックス株式会社研究技術開発本部 |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 大熊 智子 / Tomoko OHKUMA |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 富士ゼロックス株式会社研究技術開発本部 / Communication Technology Laboratory. Reserch & Technology Group. Fuji Xerox Co., Ltd. |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 佐竹 功次 / Koji SATAKE |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 富士ゼロックス株式会社研究技術開発本部 Communication Technology Laboratory. Reserch & Technology Group. Fuji Xerox Co., Ltd. |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 三浦 康秀 / Yasuhide MIURA |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 富士ゼロックス株式会社研究技術開発本部 Communication Technology Laboratory. Reserch & Technology Group. Fuji Xerox Co., Ltd. |
| 第 5 著者 氏名（和/英） | 服部 圭悟 / Keigo HATTORI |
| 第 5 著者 所属（和/英） | 富士ゼロックス株式会社研究技術開発本部 Communication Technology Laboratory. Reserch & Technology Group. Fuji Xerox Co., Ltd. |
| 第 6 著者 氏名（和/英） | 増市 博 / Hiroshi MASUICHI |
| 第 6 著者 所属（和/英） | 富士ゼロックス株式会社研究技術開発本部 |
| 発表年月日 | 2012-08-30 |
| 資料番号 | NLC2012-11 |
| 巻番号（vol） | vol.112 |
| 号番号（no） | 196 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |