講演情報
[5L-02]大規模言語モデルを用いた製品の特徴比較を支援するレビュー表現の抽出
*吉原 哉偉翔1、山本 岳洋2、莊司 慶行1 (1. 静岡大学 情報学部、2. 兵庫県立大学 社会情報科学部)
発表者区分：学生
論文種別：ロングペーパー
インタラクティブ発表：あり
論文種別：ロングペーパー
インタラクティブ発表：あり
キーワード：
クエリ拡張、レビュー検索、LLM
本論文では，検索者の情報要求を表す短い観点名をクエリとして与えると，その観点に言及した多様な実レビュー文を検索する手法を提案する．そのために，大規模言語モデルを用いて観点名から実際にレビュー中に含まれがちな表現を多数生成し，実際にそれらを含む実レビュー文を抽出し，ランキングした．具体的には，「運動会適正」という観点名が与えられたら，「く動い」のようなフレーズを生成し，「素早く動いているわが子も撮影できます」や，「大きく動いても追いかけられて安心」といった文を検索する．実際には，レビュー文とそれに対応する観点名のペアを超大規模言語モデルで多数生成し，後処理で質の高いペアだけを残した．次に，それらのペアを用いて大規模言語モデルをファインチューニングし，任意の観点に言及する架空のレビュー文を多数生成した．そして，ある観点に言及する架空のレビュー文に共通して多く登場し，なおかつ一般的なレビュー文には登場しない部分文字列を，拡張クエリとして用いた．実レビューサイトのデータを用いた被験者実験を実施し，定量的，定性的に効果検証を行う予定である．