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CONFERENCE (DOMESTIC) 著者に注目した映画レビュー推薦に適した言語モデルの生成
吉田修平 (青学大), 莊司 慶行 (青学大), 藤田 澄男, Martin J. Dürst (青学大)
第14回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム（第20回日本データベース学会年次大会） (DEIM 2022)
February 27, 2022
本論文では，レビューの著者に注目してファインチューニングしたBERT を用いることで，ある個人の価 値観に合いそうなレビューを推薦する手法を提案する．映画レビューサイトには，多種多様な人がレビューを投稿し ているが，価値観の異なる著者に書かれているため，ユーザにとってすべてのレビューが有用であるとは限らない． 本研究では，レビューのもつ価値観は，言及している観点や文体など，著者に起因すると考えた．そこで，ある2 つの 任意の映画に対するレビュー文を与えた際に，それらのレビューの著者が同一であるかを推定するタスクでBERT モ デルをファインチューニングした．こうして作成された言語モデルは，著者の価値観を考慮してレビューをベクトル 化すると考えられる．2 件のレビュー文がそれぞれどう似ているかをラベル付けするクラウドソーシング実験と，協 調フィルタリングに基づくアイテム推薦の実験により，手法の精度と有用性を議論する．
Paper : 著者に注目した映画レビュー推薦に適した言語モデルの生成 (external link)