@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00213147,
 author = {酒井, 敏彦 and 三宅, 悠介 and 栗林, 健太郎},
 issue = {5},
 month = {Sep},
 note = {自然言語処理の技術は，EC サイトで扱うテキストデータを対象とする，質問応答や商品の分類などのタスクに活用されている．ハンドメイド作品を扱う EC サイトにおける自然言語処理の課題は (1) 人手でタスクを解くのは困難，(2) ハンドメイド作品を扱う EC サイトの作品が多様，(3) ハンドメイド作品を扱う EC サイトの構造的な変化への追従が困難，の 3 つが挙げられる．本研究では，各課題に対して (1) 機械的にタスクを解くことができる，(2) 扱う作品が多様であっても作品の特徴を捉えられる，(3) 汎用的なモデルから fine-tuning することで構造的な変化へ追従可能，という理由から BERT+fine-tuning のモデルに着眼した．本報告では，ハンドメイド作品を扱う EC サイトの課題を含むタスクのうち，商品分類のタスクにおいて，比較評価を行った．ベースライン手法は従来から一般的に用いられる TF-IDF と分類器を用いた．結果として，上記の課題を解決し，BERT+fine-tuning のモデルが F1-score で良い分類性能であることを示した．今後は他のタスクへの応用を検討していく．},
 title = {ハンドメイド作品を扱うECサイトに特化したBERTを用いた言語モデル構築に向けた取り組み},
 year = {2021}
}