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カンファレンス (国内) Doc2Vec 手法による映画レビューサイトからのクエリと意味的に類似した評価表現の発見
栗原 光祐（青学大）、莊司 慶行（青学大）、藤田 澄男、Martin J. Dursty（青学大）
第11回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM2019)
2019.3.4
本研究では，Doc2Vec を用いて，映画レビュー文からクエリ語の語意をよく言い表した多様な表現を得る 手法を提案する．現在，「みんなが『驚いた』と言っている映画を探す」というように，レビュアからの評判に基づい て映画を検索する方法は確立されていない．レビュー文には，似た意味を表す様々な表現が含まれる．簡潔なクエリ からレビュー文を検索するためには，検索クエリと対応するレビュー中の表現をできるだけ多く抽出する必要がある． 提案手法では，レビューを映画ごとにまとめてDoc2Vec を学習し，それを用いて各レビュー文を事前にベクトル化す る．辞書を用いて拡張したクエリをベクトル化し，それぞれの文のベクトルと比較することで，クエリと意味的に近 いレビュー中の文をランキングする．Yahoo!映画の実際の約130 万件のレビューデータと，クラウドソーシングを用 いた大規模被験者実験により，提案手法の有用性を示す．
Paper : Doc2Vec 手法による映画レビューサイトからのクエリと意味的に類似した評価表現の発見 （外部サイト）