@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00240308,
 author = {前川, 由幸 and 春田, 秀一郎 and 道瀬, 悠磨 and 原, 隆浩},
 book = {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},
 month = {Jun},
 note = {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．},
 pages = {1357--1364},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {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},
 volume = {2024},
 year = {2024}
}