[1B]LLMを用いた評価

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[1B-04] オンプレミスLLMを用いたレビューテキストの感情分類とキーセンテンス抽出

*河野 吉宏¹、富樫 健太¹、中塚 晶仁¹、小川 和浩¹、池田 貴康¹、荒川 健¹、浪岡 保男¹ (1. 東京都立産業技術大学院大学)

発表者区分：学生
論文種別：ロングペーパー
インタラクティブ発表：あり

キーワード：

感情分類、LLM、レビューテキスト、キーセンテンス抽出、顧客満足度

近年，アンケートや口コミサイトを通じて顧客からのレビューテキストが大量に収集されている．顧客満足度の向上に役立つ情報を得るためには，テキストから読み取れる感情を分類し，感情を踏まえた受け止めを行うが，これには多大な時間と労力が必要であり，効率的な解析手法が求められている． 本研究では，テキストからの感情の読み取りをオンプレミスな大規模言語モデル（LLM）を活用して自動化するとともに，顧客満足度向上のヒントになるキーセンテンスの抽出も自動化する手法を提案する．本手法では，テキストをポジティブまたはネガティブに分類する．この結果とレビューデータに付されている好感度とが一致するテキストからキーセンテンスを抽出する．この時，上述の好感度にはレビュー者による偏りがあるため一旦正規化により分布を整えることでキーセンテンスの抽出精度を向上させる．本手法をオンプレミスLLMを用いて実装し，ホテルレビューデータに適用し，有効性を確認した．