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[1J3-OS-10a-02] 大規模言語モデルを用いたレビュー文からの価値観モデリングの提案
キーワード：情報推薦、大規模言語モデル、価値観モデリング
本発表では，レビュー文に大規模言語モデルを適用して価値観モデリングを行う手法を提案する．ユーザがアイテムを選択する際の，アイテム属性に対するこだわりの強さを定量的に評価する指標として評価一致率が提案されており，情報推薦におけるユーザの価値観モデリングに適用されている．評価一致率は，アイテムの属性に対する評価極性と総合評価の極性が一致する割合として定義され，高い値を持つ属性をユーザがこだわりを持つ属性と判断する．情報推薦における有効性が示されているが，既存手法では明示的に属性評価が与えられる必要があった．この問題に対し提案手法では，大規模言語モデルを利用し，レビューで言及されているアイテム属性の評価極性をプロンプティングにより抽出し，評価一致率を求める．本発表では，映画を対象アイテムとして既存手法との比較実験を行い，評価極性の抽出精度や推薦システムに適用した場合の有効性を示す．
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