本研究では，大規模言語モデルを用いたレビュー集約による商品比較表の作成手法を提案する．比較表とは，2つの商品の各観点に対してどのような評価をしているレビューが何件あるかを一覧することのできる表である．大規模言語モデルを用いて比較表を作成することで，オンデマンドで表を作成し，商品に応じて比較する観点を変更することができる．提案手法では，大規模言語モデルを用いてレビューから観点と評価を抽出し，類似している観点，評価のクラスタリングを行うことで観点ごとに評価を対応付けた表を作成する．楽天市場のレビューデータセットを用いて大規模言語モデルにより自動的にレビューを集約し，商品の比較表を作成し，商品の比較に有用であるかをユーザ実験を通して検証した．
中井香那子, 山本岳洋, 大島裕明：大規模言語モデルを用いた商品比較のためのレビュー集約
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）, 3A-03, 2025年3月.
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．
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.
2025年2月27日〜3月1日に福岡で開催されたDEIM2025において，M2の佐々木 泰河さんの論文が優秀論文賞を受賞しました．
表彰式が2025年6月21日に専修大学にてありました．おめでとうございます！
データ分析と知識処理に関する国際会議である The 27th International Conference on Big Data Analytics and Knowledge Discovery (DaWak 2025) にD2飛岡憲さんの論文が採録されました．
2025年8月にタイのバンコクで発表予定です．
4/28に大衆酒場むににて歓迎会を行いました。
新しいメンバーも加わり、みんなで楽しくおいしい料理を食べました。
1年間このメンバーで研究を頑張っていきたいと思います。
イベント係の皆さん、ありがとうございました！