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CONFERENCE (DOMESTIC) 商品属性とレビューの対応関係学習に基づく言語モデル構築
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), 柳田 雄輝 (筑波大), 加藤 誠 (筑波大), 藤田 澄男
第15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21回日本データベース学会年次大会） (DEIM 2023)
April 25, 2023
本研究では，「画素数: 3,240 万，撮像素子: フルサイズ，重量: 800g」のような商品の属性と，「遊ぶ子ども の表情もくっきりと撮影できます」のような，商品を評価するレビューとの対応関係を予測可能な言語モデルを提案 する．ここでの対応関係の予測とは，与えられた属性集合に対してそのレビューが付与される確率を表す．このよう なモデルが実現できれば，商品に詳しくないユーザでも，商品の属性とその商品を実際に使ったときの評価との関係 を知ることができる．このようなモデルを実現するため，事前学習済みのBERT を使用し，ある商品に付与されたレ ビュー中のテキストが，その商品に対するレビューなのかを予測するようにモデルを学習する．また，属性に含まれ る数値情報の大きさをモデルが理解できるようにするための工夫についても提案する．実験では，価格.com のカメラ に関する属性およびレビューを対象に，モデルの学習および実験を行う．
Paper :
商品属性とレビューの対応関係学習に基づく言語モデル構築
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