2024年度 人工知能学会全国大会(第38回)

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[2B1-GS-2] 機械学習:テキストマイニング

2024年5月29日(水) 09:00 〜 10:40 B会場 (中ホール)

座長:坂地 泰紀(北海道大学)

10:00 〜 10:20

[2B1-GS-2-04] 一対比較DNNに基づく商品画像評価値推定における評価者の主観差の分析

〇山極 綾子1、後藤 正幸1 (1. 早稲田大学)

キーワード:商品分析、画像評価値推定、主観評価、一対比較深層学習モデル

商品分析の手法としてその有効性が示されている商品マップの作成において,一対比較DNNを用いて人間の評価を推定することにより,従来の作成方法に比べデータ取得数に対するマップ作成効率が大幅に向上することが筆者らによって示されている.具体的には,比較対象となる二つの商品画像データの評価値の比が一対比較で取得可能であると仮定し,現実的な数だけ与えられた比較結果を用いて深層学習モデルを学習し,その推定値を用いて任意の評価軸に対する評価値を全商品画像に対して推定することができる.ここで,分析対象となる商品マップの軸として適切なものとして「可愛い」や「華やか」といった主観的なものが考えられる.このような主観的な軸を用いた場合,評価者の主観による差異が商品画像評価値に生じると考えられる.そこで本研究では複数の評価者による一対比較を用いて,評価者の主観がどのように一対比較DNNモデルの評価値推定結果に影響を与えるかどうかを分析する.さらに,一対比較を行う深層学習モデルのパラメータを用いて,評価者の嗜好類似性についての分析が可能であることを示す.

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