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WORKSHOP (DOMESTIC) 属性寄与度を用いた商品属性とレビューの対応関係学習モデルの評価
河田友香 (兵庫県立大), 山本岳洋 (兵庫県立大), 大島裕明 (兵庫県立大), 藤田 澄男
第151回情報基礎とアクセス技術研究発表会 (IFAT研究会)
June 30, 2023
レビューと商品属性の関連性を予測するモデルに対して，どの属性に着目して関連度を予測してい るのかを明らかにする．我々はこれまでに，商品属性とレビューの関連性を表す確率を関連度と定義し， 「画素数: 3,240 万，撮像素子: フルサイズ，重量: 800g」のような商品属性と，「遊ぶ子どもの表情もくっ きりと撮影できます」のようなレビューとの関連度を予測するモデルを構築してきた．一方で，構築した モデルがどの属性に注目して関連性を推定しているのかついては明らかにできていなかった．そこで本研 究では，モデルに入力される属性値を変更した際の関連度の変化を属性寄与度と定義し，与えられたレ ビューに対して属性寄与度の高い属性を評価することで，モデルがどの属性に注目して関連度を推定して いるのかを評価した．画質と携帯性に関連するテキストについて実験を行い，画質についてのテキストは 「画素数」や「撮影感度」に関する属性寄与度の値が大きくなった．一方で，携帯性についても属性寄与度 を求めた結果，「画素数」や「撮影感度」に関する属性寄与度が大きくなることがわかった．
Paper : 属性寄与度を用いた商品属性とレビューの対応関係学習モデルの評価 (external link)