LLMを用いた多段階クエリ変換によるより具体的な商品レビューの検索

概要

本研究では，ある商品に対する具体的なレビューを抽象的なレビューをもとに商品レビュー集合から検索する手法を提案する．具体的なレビューは商品に対する理解を深めるのに有益である．しかし，単純な疎検索や密検索では具体性を考慮してレビューを検索することができず，抽象的なレビューから具体的なレビューを検索することが難しいと考えられる．そこで本研究では大規模言語モデル（LLM）を用いて多段階に生成された仮想の具体的なレビューをクエリとしてレビューの検索を行う．これにより，具体的なレビューが持つ特徴を含むレビューを検索できると考えられる．実験では，楽天レビューデータを活用し，提案手法が実際に存在する抽象的なレビューをもとにより具体的なレビューを検索することができるか評価を行った．実験の結果，密検索の実験設定においてLLMを用いた多段階クエリ変換によって平均nDCGが向上した．

書誌情報

福井智矢, 山本岳洋, 湯本高行: LLMを用いた多段階クエリ変換によるより具体的な商品レビューの検索, 第17回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム（DEIM2025）, 5L-04, 2025年3月.

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