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TopicImpact: Improving Customer Feedback Analysis with Opinion Units for Topic Modeling and Star-Rating Prediction

Created by
  • Haebom

저자

Emil Haglund, Johanna Bjorklund

개요

본 논문은 고객 리뷰에서 통찰력을 추출하는 과정을 개선하는 방법을 제시합니다. 기존의 토픽 모델링 파이프라인을 재구성하여, 관련 텍스트 발췌문과 연관된 감정 점수를 포함하는 개별적인 의견 단위(opinion units)를 처리합니다. 대규모 언어 모델을 이용하여 신뢰할 수 있게 추출된 이러한 의견 단위를 토픽 모델링에 적용함으로써, 일관성 있고 해석 가능한 토픽을 생성하고 각 토픽과 연관된 감정을 포착합니다. 토픽과 감정을 별점 평가와 같은 비즈니스 지표와 상호 연관시켜 특정 고객 우려가 비즈니스 결과에 미치는 영향에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 시스템 구현, 사용 사례, 다른 토픽 모델링 및 분류 솔루션에 대한 장점을 제시하고, 일관된 토픽 생성 효과와 정확한 별점 예측을 위한 토픽 및 감정 모달리티 통합 방법을 평가합니다.

시사점, 한계점

시사점:
대규모 언어 모델을 활용하여 고객 리뷰에서 의견 단위를 효과적으로 추출하고, 이를 토픽 모델링에 적용하여 더욱 일관성 있고 해석 가능한 결과를 얻을 수 있음.
토픽과 감정을 비즈니스 지표와 연관시켜 고객 우려가 비즈니스 결과에 미치는 영향을 분석할 수 있음.
기존의 토픽 모델링 및 분류 솔루션보다 향상된 성능을 제공함.
정확한 별점 예측을 위한 토픽 및 감정 모달리티 통합 방법을 제시함.
한계점:
본 논문에서 제시된 방법의 일반화 가능성에 대한 추가적인 연구가 필요함. (구체적인 데이터셋이나 도메인에 대한 의존성 여부 등)
대규모 언어 모델의 사용으로 인한 계산 비용 및 자원 소모에 대한 고려가 필요함.
다양한 종류의 고객 리뷰 데이터에 대한 성능 평가가 더 필요함.
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