[4E2-GS-2] 機械学習：業務応用Ⅱ

[4E2-GS-2-03] 抽象的な商品情報を学習したCVAEに基づく商品画像生成モデルの提案

〇泓 亜由乃¹、増田 雅樹¹、浅野 正和¹、山極 綾子¹、後藤 正幸¹ (1. 早稲田大学)

キーワード：画像生成、商品分析、潜在的ディリクレ配分法、条件付き変分オートエンコーダ

ECサイト内の各商品には，機能や色などの属性，商品画像，商品説明文が用意されており，顧客はそれらを参照して購入を検討する．特に視覚情報は顧客の判断に大きな影響を与えるため，近年は深層学習系のモデルを援用した商品画像生成の試みが行われており，商品属性や顧客属性を複数指定した商品画像生成も可能となりつつある．しかし，従来手法による具体的な属性に基づいた生成画像では顧客の抽象的ニーズを再現できない可能性がある．一方で，商品説明文に含まれている単語には商品に対するイメージを表現するものがあり，これらは顧客の抽象的ニーズを表現し得る．したがって，商品説明文に表現される抽象的な情報が商品画像に与える影響をモデル化し，抽象的情報に基づいた商品画像を生成することができれば，顧客ニーズをより正確に捉えることができると考えられる．そこで本研究では， LDAとCVAEを組み合わせた商品画像生成手法を提案する．これにより，商品説明文から抽出した抽象的な情報に基づいた商品画像生成が可能となる．本研究では，生花商品を扱う某ECサイトのデータに対して本提案モデルを適用することで有効性を検証する．