[2L1-GS-2] 機械学習：自然言語処理

[2L1-GS-2-01] 専用アプリ上の質問データに基づく子育てライフステージの課題変化分析に関する一考察

〇山田 晃輝¹、山極 綾子¹、高尾 洋佑¹、後藤 正幸¹ (1. 早稲田大学)

キーワード：質問データ、トピックモデル、混合ユニグラムモデル、トピック推移、サンキーダイアグラム

本研究では，子育て特化型質問投稿サービス（以下Aサービス）に投稿された質問データの分析モデルを構築する．これらの質問内容にはユーザの悩みが反映されており，その悩みは子どもの成長度合い，すなわちライフステージに応じて変化すると考えられる．そのため，質問データを用いてユーザの悩みの変化を子どものライフステージごとに捉えることができれば，ユーザ毎に適切なタイミングで適切な情報を提供するなど，Aサービスの利便性向上が期待できる．ただし，Aサービスに質問投稿がない時期（非質問期間）でも何らかの子育ての悩みは生じているはずであり，その期間における悩みの推定ができれば更に有用である． そこで本研究では，トピックモデルを用いて期間ごとの質問の内容を表現し，生後48週以内の乳児のライフステージ変化に伴うユーザのトピック推移を捉える分析手法を提案する．また，非質問期間の前に行われた質問内容から，当該ユーザがその次の非質問期間に遷移する可能性が最も高いトピックを推定する手法を構築する．さらに，実データに提案手法を適用し，トピック推定精度の観点から提案手法の有用性を示す．