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カンファレンス (国内) CQAコンテンツからの類似する悩みの発見
橋口 友哉 (兵庫県立大), 山本 岳洋 (兵庫県立大), 藤田 澄男, 大島 裕明(兵庫県立大)
第12回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM 2020)
2020.3.2
本研究では，類似する悩みを表した文を発見するための，類似文検索に取り組む．本研究では，悩みを含 む与えられた文に対して，その悩みを引き起こす状況に着目し，類似文を発見する．具体的には，「主人は育児に非協 力的で、自分は働いているのだから、家の仕事は私がしろというタイプで、私一人に家事と子育てを任せてくる。」と いう文と，「旦那は仕事が忙しく、家にあまりいない状況の中、最近は「仕事しないで家にいるんだから子育てくらい まともにしろよ。」と言われました。」という文ペアは状況が類似しているため，同じ悩みを表す類似文として考えられ る．類似文検索のためのモデルを構築するため，まず，クラウドソーシングを用い，コミュニティ型質問応答（CQA） コーパスから抽出した文と類似する文をCQA コーパスから人手で抽出する．次に，得られたデータを用いてBERT のファインチューニングを行い，類似文の検索モデルを構築する．得られたモデルの有効性を検証するため，与えら れた文と悩みが類似する文をどの程度の精度で検索できるかを，TF-IDF，Okapi BM25，事前学習のみのBERT と いった手法と比較する．
Paper : CQAコンテンツからの類似する悩みの発見 （外部サイト）