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oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00240308 2025-01-19T08:01:11Z 6164:6165:6640:11802

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 A News Recommendation Framework Based on Estimation of Target Audience and News Categories Using ChatGPT 前川, 由幸 春田, 秀一郎 道瀬, 悠磨 原, 隆浩 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． 情報処理学会 2024-06-19 jpn conference paper https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/240308 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 2024 1357 1364 https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/record/240308/files/IPSJ-DICOMO2024184.pdf application/pdf 1.2 MB 2026-06-19