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  1. 学術雑誌論文
  2. 5 技術(工学)

Addressing class imbalance in customer review: Analysis using focal loss and SVM with BERT

http://hdl.handle.net/10228/0002001862
http://hdl.handle.net/10228/0002001862
f8ec8d50-dacf-48fe-956b-e77658ec281e
名前 / ファイル ライセンス アクション
10462354.pdf 10462354.pdf (426.9 KB)
アイテムタイプ 共通アイテムタイプ(1)
公開日 2025-08-07
タイトル
タイトル Addressing class imbalance in customer review: Analysis using focal loss and SVM with BERT
言語 en
著者 Li, Zhenming

× Li, Zhenming

en Li, Zhenming

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嶋田, 和孝

× 嶋田, 和孝

WEKO 13734
e-Rad_Researcher 50346863
Scopus著者ID 7403686923
九工大研究者情報 196

en Shimada, Kazutaka

ja 嶋田, 和孝

Search repository
著作権関連情報
権利情報 Copyright (c) 2025 IEEE. Personal use of this material is permitted. Permission from IEEE must be obtained for all other uses, in any current or future media, including reprinting/republishing this material for advertising or promotional purposes, creating new collective works, for resale or redistribution to servers or lists, or reuse of any copyrighted component of this work in other works.
言語 en
抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 In today's digital marketplace, customer reviews play a critical role in influencing consumer decisions and in-forming business improvements. Among these, Request" and "Complaint" reviews provide direct insights into customer needs and areas of dissatisfaction. However, they often constitute a minority in review datasets, creating a class imbalance problem that hinders effective classification. In our research, we propose a novel approach to addressing class imbalance by incorporating Focal Loss into the fine-tuning of a BERT model for classifying customer reviews. Using a dataset with "Request", "Complaint", and other comment types, we demonstrate that Focal Loss significantly improves classification for the highly underrepresented "Request" class. Additionally, replacing BERT's fully connected layer with an SVM classifier further enhances performance on the "Request" class. However, we observed a slight decrease in classification effectiveness for the "Complaint" class, suggesting that complementary techniques may be necessary to achieve balanced performance. Our approach offers a robust solution for enhancing customer review analysis, enabling businesses to better capture and respond to critical customer insights."
言語 en
備考
内容記述タイプ Other
内容記述 2024 17th International Congress on Advanced Applied Informatics (IIAI-AAI-Winter), 16-18 December, 2024, Ho Chi Minh, Vietnam
言語 en
書誌情報 en : 2024 17th International Congress on Advanced Applied Informatics (IIAI-AAI-Winter)

発行日 2024-12
出版社
出版者 IEEE
言語 en
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 Customer Reviews
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 Text Classification
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 Class Imbalance
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 Pre-trained Language Model
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 Focal Loss
言語
言語 eng
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ journal article
出版タイプ
出版タイプ AM
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
DOI
識別子タイプ DOI
関連識別子 https://doi.org/10.1109/IIAI-AAI-Winter65925.2024.00020
ISBN
識別子タイプ ISBN
関連識別子 979-8-3315-4380-8
助成情報
助成機関識別子タイプ Crossref Funder
助成機関識別子 https://doi.org/10.13039/501100002241
助成機関名 科学技術振興機構 (JST)
言語 ja
助成機関名 Japan Science and Technology Agency (JST)
言語 en
言語 ja
プログラム情報 JST次世代研究者挑戦的研究プログラム
研究課題番号 JPMJSP2154
会議記述
会議名 2024 17th International Congress on Advanced Applied Informatics (IIAI-AAI-Winter)
回次 17
開始年 2024
開始月 12
開始日 16
終了年 2024
終了月 12
終了日 18
開催地 Ho Chi Minh
言語 en
開催国 VNM
研究者情報
URL https://hyokadb02.jimu.kyutech.ac.jp/html/196_ja.html
論文ID(連携)
値 10462354
連携ID
値 14822
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Ver.1 2025-08-07 12:00:38.382004
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