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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.

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