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アイテム
ChatGPTによる読者像と記事カテゴリの推定を用いたニュース推薦フレームワーク
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/240308
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/24030847532a0b-9ba1-4e59-aac8-b8e487fc0544
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-DICOMO2024184.pdf (1.2 MB)
2026年6月19日からダウンロード可能です。
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Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
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| 非会員：¥660, IPSJ:学会員：¥330, DLIB:会員：¥0 | ||
| Item type | Symposium(1) | |||||||||||||
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| 公開日 | 2024-06-19 | |||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||
| タイトル | ChatGPTによる読者像と記事カテゴリの推定を用いたニュース推薦フレームワーク | |||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||
| タイトル | A News Recommendation Framework Based on Estimation of Target Audience and News Categories Using ChatGPT | |||||||||||||
| 言語 | ||||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 大阪大学大学院情報科学研究科 | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| KDDI 総合研究所 | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 大阪大学大学院情報科学研究科 | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 大阪大学大学院情報科学研究科 | ||||||||||||||
| 著者名 |
前川, 由幸
× 前川, 由幸
× 春田, 秀一郎
× 道瀬, 悠磨
× 原, 隆浩
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| 論文抄録 | ||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||||
| 内容記述 | オンラインニュースサービスにおいて，パーソナライズされたニュース推薦システムは必要不可欠な技術となっている．ニュース推薦システムにおいて，よりよい推薦を行うためには，タイトルや本文などの様々な情報を活用することが理想的である．しかし，実際のニュースサービスでは，本文などの情報を保持しておらず，タイトルのみが利用可能なケースが存在する．本論文では，近年登場した強力な大規模言語モデルである ChatGPT によるデータ拡張を活用したニュース推薦フレームワークを提案する．ChatGPT にタイトルを入力して，ニュース記事の特徴量を拡張し，ニュース記事に対するコンテンツ特徴を補完する．特に，タイトルを拡張する方向性として，(1) ユーザ方向と (2) コンテンツ方向の2つに着目する．提案手法では，タイトルから，(1) ユーザ方向への拡張として，そのニュース記事がターゲットとする読者像を，(2) コンテンツ方向への拡張として，ニュース記事のカテゴリをそれぞれ ChatGPT に推測・出力させる．そして，それらの出力文章をニュース記事の情報とし，ニュース推薦モデルに対する入力として付与的に活用する．実ニュースサービスのデータを用いた評価実験では，提案手法は比較手法に対して AUC で最大1.65%優れた推薦が可能であることを示す． | |||||||||||||
| 書誌情報 |
マルチメディア，分散，協調とモバイルシンポジウム2024論文集 巻 2024, p. 1357-1364, 発行日 2024-06-19 |
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| 出版者 | ||||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||||||
