DEIM Forum 2023 3b-8-4

評価値予測タスクを用いたユーザの嗜好に適合したレビューの抽出
坂本 新真†

牛尼 剛聡††† 九州大学 芸術工学部 〒 815–8540 福岡県福岡市南区塩原 4–9–1†† 九州大学大学院 芸術工学研究院 〒 815–8540 福岡県福岡市南区塩原 4–9–1
E-mail: †sakamoto.shinma.626@s.kyushu-u.ac.jp, ††ushiama@design.kyushu-u.ac.jp
あらましE コマースサイトにおいて，レビューはユーザにとって商品の理解や購入の判断を行うための重要な情報である．掲載されているレビュー数が膨大である場合，それらの中からユーザにとって有用なレビューを推薦することができれば，ユーザの効率的な商品選別を支援できる．しかし，ユーザの嗜好には多様性があり，ユーザの嗜好を考慮してユーザにとって価値の高いレビューを抽出することは困難である．本論文では，ユーザの嗜好に適合したレビューを抽出する手法を提案する．具体的には，レビューを用いてユーザのアイテムに対する評価値を予測する機械
学習モデルを訓練させることで，レビュー中に含まれるユーザの嗜好を学習する．そして評価値を正確に予測できるレビューをユーザの嗜好に適合したレビューとして抽出する．評価実験によって提案手法は比較手法と比べてユーザ
にとって有用なレビューを抽出できることが分かった．
キーワード 説明可能性，レビュー，機械学習，推薦からユーザはその推薦結果を受け入れることができない可能性

1 はじめにAmazon や楽天市場などに代表される E コマースの発展と普及に伴い，商品に対するユーザのレビューは急速に増大している．これらのレビューはユーザにとって，商品の理解や購入の判断を行うための重要な情報である．しかし，商品によっては数百から数千のレビューが掲載されていることも少なくない．
ユーザがこのような膨大なレビューの全てに目を通すことは困難であり，ユーザは自分にとって必要な情報を見つけられないことも多い．こうした中で，膨大なレビューの中からユーザに役立つレビューを推薦する研究が行われている．例えば，Paulら [1] は，ニューラルネットワークによって，レビューの有用性を予測することでユーザにレビューを推薦する手法を提案した．
また近年，Amazon の「あなたへのおすすめ」のように，膨大なコンテンツの中からユーザの好みに合うようなアイテムを提示することで，ユーザの意思決定を支援する推薦システムの需要が高まっている．代表的な推薦システムの一つとして，ユーザに過去に購入したアイテムをどれほど好むのかを表す 5段階の評価値をつけてもらい，そのデータを用いてユーザの好みの分からないアイテムの評価値を推定する手法がある．Chen
ら [2] は，5 段階の評価値データを正解データとして，ユーザのレビューからニューラルネットワークによって潜在表現を生成
し，対象ユーザの未知のアイテムへの評価値を予測する手法をがある．システムの透明性や説得力を向上させるために，このような解釈性の低いモデルに対して，推薦理由を提示することが求められている [3]．
推薦理由の提示の例として，図 1 のように Netﬂix のホーム
画面では過去に視聴した作品を元にした推薦であることを提示している．このような推薦理由の説明によって，ユーザは推薦に対して納得感を得ることができ，推薦の効果が大きくなる可能性がある．しかし，前述のように解釈性の低いモデルに関しては推薦理由を提示することは困難である．さらに，推薦シス
テムの透明性の向上のためには簡潔な説明文ではなく，より具体的な内容を含む必要がある [4]．
本論文では，推薦理由の提示のためにアイテムのレビューに着目する．レビューは，アイテムに関する情報やレビューを記述した人の嗜好や特性に関する情報を含んでいる．ユーザにアイテムが推薦された際に，ユーザと同様の嗜好を持つ記述者のレビューや推薦の理由となったアイテムの情報を含むレビュー
を，ユーザに提示することができれば，ユーザはアイテムの推薦に対して，納得感を得ることができ，推薦の効果の増大が期待できる．また，レビュー数が多く，ユーザが役立つレビューを見つけ出すことができないという問題に対しても対処できると考えられる．
本論文では，機械学習モデルを用いてユーザの嗜好に適合し提案している．
深層ニューラルネットワークをはじめとした機械学習技術の発達によって，高精度の推薦モデルが現れる一方で，これらのほとんどのモデルは「なぜこのユーザにこのアイテムを推薦したのか」という推薦理由を提示することができないという問題がある．ユーザに対して精度の良い推薦が行われた場合でも，推薦理由を知ることができなければ，システムへの不信感など

図 1: Netﬂix の推薦理由の提示の例

たレビューを抽出する手法を提案する．図 2 に，提案するシス
テムの全体像を示す．本システムでは，はじめにアイテムのレビューからユーザのアイテムに対する評価値を予測する機械学
習モデル訓練させる．訓練の際，機械学習モデルはレビューに含まれるユーザの嗜好を予測の手がかりとして学習していると考える．訓練によって評価値を正しく予測できるレビュー，
つまり正解データと予測の誤差が小さいレビューは，ユーザの嗜好に適合するレビューであり，反対に予測の誤差が大きいレ
ビューは，ユーザの嗜好に適合しないレビューや，「すぐに届きました。」などの具体的な内容のないレビューであると仮定す
る．この仮定に基づいて図 2 の下のようにレビューをランク付
けし，ランキングの上位を抽出する．抽出したレビューがユー
ザにとって役に立つレビューであるかを評価実験によって検証する．
本論文の提案手法によって，ユーザの嗜好に適合したレビューが抽出される場合，図 3 のように，推薦モデルが予測した評価

図 3: 提案手法を利用して，将来的に実現が期待できるシステ

値を正解データとして，提案手法の予測モデルを訓練させるこムとで，推薦モデルがユーザにアイテムを推薦する理由となったユーザの嗜好を含むレビューを抽出することができると考える．
本論文の構成は以下の通りである．第 2 章で関連研究につい

2 関連研究て述べる．第 3 章で提案手法の詳細について述べる．第 4 章では評価実験と結果について述べる．第 5 章で結果についての考察を述べ，最後に第 6 章でまとめと今後の課題について述べる．

2. 1 推薦理由の生成に関する研究
説明可能な推薦システムのアプローチは大きく分けて model-

intrinsic approach と model-agnostic approach に分類される [3]．以下では，それぞれの手法について詳細な説明をする．

2. 1. 1 model-intrinsic approachmodel-intrinsic approach は，推薦モデルに解釈可能なアルゴリズムを採用することで，推薦モデルから意思決定の理由を直接推定する手法である [3]．この手法によって生成される推薦理由は，推薦モデルの結果に対して正確である一方で，説明可能性を担保しながら推薦の精度を維持する必要がある．

Abdollahi ら [5] は，行列分解を用いた推薦手法に対して説明可能性を定式化し，説明可能でない結果に対してペナルティを与えることで説明可能な推薦を実現する手法を提案している．
しかし，推薦モデルに対して説明可能性に関する制約を加えているため，推薦の精度が下がってしまう場合がある．

Chen ら [6] は，評価値予測に用いたアテンション機構の重みが大きいほど商品の情報を詳細に含む有用なレビューであると予測する手法を提案している．しかし，この手法におけるアテンションの重みはレビューの有用性を表すものであり，ユーザの嗜好や特性を考慮していないため，推薦理由として提示するには不十分である．

2. 1. 2 model-agnostic approach
図 2: 提案手法の概念図

model-agnostic approach は，まず推薦モデルを学習させ，次に推薦理由を説明するために解釈可能なモデルを推薦モデルの入力と出力から別途学習させる手法である [3]．解釈を行うモデルと推薦モデルは独立しているため，推薦モデルの結果を正確に説明できる保証はない．しかし，推薦モデルに依存せず汎用性が高いという利点がある．

Nóbrega ら [7] は，任意の機械学習モデルに対して入力の各特徴量の重要度を求めることができる LIME(Local Interpretable

Model-agnostic Explanations) [8] を，推薦システムに利用することで推薦理由を説明する Lime-RS を提案した．
また，Morisawa ら [9] は，Lime-RS において特徴量が増えると解釈モデルの学習が困難になるという問題に対して，特徴量の数をチューニングすることによって解決し，ユーザに提示する推薦理由の生成方法が考慮されていないという問題に対して，テンプレートを用いた説明を生成する手法を提案した．
しかし，テンプレートを用いた説明の生成手法は，説明が単純であることや同じ説明が繰り返されることから，説得力にかけるという欠点がある．本研究ではレビューを用いて推薦モデルと独立なモデルを構築し，汎用的な手法でユーザに対して柔図 4: 機械学習モデルによる評価値予測の概念図

軟に説明を提示することを目標とする．

2. 2 レビュー推薦に関する研究
レビュー推薦とは，ユーザに対して購買決定に役立つレビューを提示する処理である．

Lappas ら [10] はレビューの有用性を評価し，与えられたコー
パスの中からレビュー全体を代表するようなレビューのサブセットを抽出する手法を提案している．

Yang ら [11] は，レビューテキストの構造的特徴と意味的特徴を用いることで，レビューの有用性を予測する手法を提案している．
これらの手法はユーザの嗜好を考慮していないため，すべてのユーザに対して一様な基準でレビュー推薦を行う．しかし，レビューの質や有用性はユーザによって異なるため，本研究ではユーザの推薦理由に基づいてレビュー推薦を行うことで，
パーソナライズしたレビュー推薦を実現することを目指す．

2. 3 レビューを用いた評価値予測に関する研究
ユーザのアイテムに対する評価値を予測する推薦モデルはこれまでも数多く研究されている．本節ではレビューを用いた研究について説明する．

McAuley ら [12] は，レビューテキストを組み込んだトピッ
クモデルによってユーザとアイテムの潜在表現を生成すること

機械学習を用いてユーザの嗜好に適合したレビューを抽出する手法を提案する．
はじめに，対象ユーザの評価値が既知のすべてのアイテムのレビューを入力として，それぞれのアイテムに対するユーザの評価値を予測する機械学習モデルを訓練させる．図 4 は，提案する機械学習モデルの概念図である．
この機械学習モデルは，入力するレビューによってうまく予測ができる場合と，そうでない場合が存在する．表 1 は，小説「同士少女よ、敵を撃て」1 に関するレビューの例である．レ
ビュー 1 は「戦争」「エンターテイメント性」などの小説のテー
マや性質に関する内容や，「イリーナ隊長」などの小説に関する
具体的な語を含んでいる．それに対して，レビュー 2 は小説に関する内容を含んでおらず，どの本にも出現する可能性のあるレビューである．それぞれのレビューを図 4 の機械学習モデルに入力した場合，レビュー 1 は文中の内容を，予測の手がかりとなるユーザの嗜好として学習することができるが，レビュー

2 はユーザの嗜好を学習することができない．
本論文では上記の考えに基づき，評価値予測モデルを訓練させることでユーザの嗜好を学習させたのち，正解データとの誤差が小さいものを，ユーザの嗜好に適合したレビューとして抽出する．

で，評価値予測の精度を向上させる手法を提案した．

Chen ら [2] は，レビューのテキストから，ユーザの行動や

表 1: 「同志少女よ、敵を撃て」のレビュー例
戦争という難しいテーマをとても読みやすく、またエンアイテムの特性を学習し評価値を予測するニューラルネット
ワークを用いた手法である Deep Co-operative Neural Net-

レビュー 1work(DeepCoNN) を提案した．また，[6] ではアテンション機

sion(NARRE) を提案した．

はイリーナ隊長がかっこよくて、たまに見せる優しさでホッコリする。

構を用いてレビューの有用性を学習することで DeepCoNNの精度を上回る手法である Neural Attentive Rating Regres-ターテイメント性を大事にした、小説である。個人的に全く本に興味を持たなかった中学生の娘が初めて買ってレビュー 2

欲しいと言ってきた本です。夜寝る前に読んでいるようで今半分くらいはよんだようです。

これらの研究から，レビューのコンテキスト情報がユーザのアイテムに対する評価値を予測する際に非常に有用であることがわかる．

3. 2 機械学習による評価値の予測

3 提案手法説明する．図 5 は機械学習モデルによる評価値予測の全体像で提案手法における，機械学習を用いた評価値の予測について

3. 1 提案手法の概要
本論文では，対象とするアイテムに対するレビューの中から，ある．以下に機械学習を行う際の詳細な説明をする．
1：逢坂冬馬『同士少女よ、敵を撃て』(早川書房、2021)

図 5: 機械学習モデルによる評価値予測の全体像

いま，ユーザ集合 U = {u1 , u2 . . . , u|U | } と，アイテム集合

I = {i1 , i2 . . . , i|I| }，レビュー集合 R = {r1 , r2 , . . . , r|R| } が与えられているものとする．ユーザ u ∈ U が評価したアイテムの集合を I(u) ⊆ I とする．またアイテム i に対するレビュー集合

図 6: BERT による評価値予測の構造を review(i) と表す．ここで，review(i) ⊆ R であり，in =| imのとき，review(in ) ∩ review(im ) = ∅ である．また，ユーザあるレビュー x ∈ review(i), i ∈ I(u) を入力したとき，モu ∈ U のアイテム i ∈ I に対する評価（スコア）を score(i, u)

デルの出力 prediction(x, u) がユーザのアイテムに対する評価と表記する．

値 score(i, u) を正しく予測することができた場合，入力したレ

入力 x に対する正解ラベル y を (x, y) と表記するとき，訓練
データ集合を以下の式 (1) ように定義する．

ビューはユーザの嗜好に適合していると仮定する．一方，「商品
届いています。ありがとうございました。」などの内容とは関Du = {(x, y)|i ∈ I(u), x ∈ review(i), y = score(i, u)} (1)以上のように定義された教師データを用いて機械学習による評

係のないレビューや，ユーザの嗜好に適合しないレビューは評
価値を正しく予測することができない．
この仮定に基づいて，ユーザが評価した各アイテムのすべてのレビューに対して，機械学習モデルの出力 prediction(x, u)

価値予測を行う．
本手法では，機械学習モデルとして Devlin ら [13] によって提案された BERT(Bidirectional Encoder Representations fromTransformers) を用いた回帰モデルを利用する．図 6 は，本研究で利用するレビューを入力とした BERT モデルの構造であを得た後，式 (3.3) が小さいレビュー順に並び替え，上位を抽出しユーザに提示する．

L(x) = (prediction(x, u) − score(i, u))2

(3)

る．最終層の Transformer Encoder から単語ごとに分割した文と，入力の際に挿入した特殊トークンに対応する分散表現を得る．特殊トークンである CLS トークンに対する分散表現
は，文章全体を表す分散表現として利用することができるた
め，これを全結合層に入力し最終的な予測評価値を得る．損失関数には，平均二乗誤差を用いて実際の評価値と予測評価値

4 評価実験
評価実験では，提案手法によって抽出されたレビューがユー
ザの嗜好に適合しているかを検証するための実験を行った．

4. 1 被験者アンケートによる訓練用データセットの作成の差を求める．x ∈ review(i), i ∈ I(u) のときの予測評価値を4. 1. 1 アンケートによるデータの取得

prediction(x, u)，バッチサイズを N とすると平均二乗誤差は

本論文では，被験者によるアンケートを行い，アイテムとア

以下の式 (2) で表される．

1 ∑(prediction(x, u) − score(i, u))2
N n=1

イテムに対する評価値についてのデータを取得した．アンケー
ト対象のアイテムは漫画，雑誌，学習参考書を除く書籍を対象

N

L=

(2)

とした．アンケートは，「本のタイトル」と「あなたの本に対する総合評価」について１から５の５段階評価で答えてもらった．

また BERT モデルについては，事前学習済み BERT モデルを

また，書籍の同一性を担保するために，「本の ISBN もしくは

ﬁne-tuning することで学習を行う．事前学習済み BERT モデ

Amazon リンク」についても回答してもらった．アンケートの

ルには，東北大学乾研究室による日本語 Wikipedia 学習済みモ

回答数は 1 人あたり 25 以上 30 以下とした．次に，回答してもデル [14] を用いる．

らった書籍についてのレビューを Amazon 2 から取得した．ア3. 3 ユーザの嗜好を表す文の抽出
3.2 節で訓練した機械学習モデルを用いて，ユーザ u ∈ U の嗜好に適合するレビューを抽出することを考える．

ンケートの被験者数は 7 人で，各ユーザに対して取得した総レビュー数は表 2 のようになった．
2：https://www.amazon.co.jp/

表 2: アンケート結果

いるかを表す．x ∈ review(i), i ∈ I(u) に含まれる単語のうち，名詞と形容詞に属する単語の集合を被験者評価された本の数

総レビュー数

1

26

9519

W (x) = {w1 , w2 , . . . , w|W | } とするとき，tf-idf 法に

2

25

9910

基づくレビュー x のスコア Ltf idf (x) を式 (4.1) に定

3

30

5883

義する．

4

25

4999

5

27

7945

6

25

1889

7

25

3192

∑
Ltﬁdf (x) =w∈W (x) tﬁdf (w)|W (x)|(4)

各アイテムのすべてのレビューに対して Ltf idf (x)を算出し，最もスコアの高かった上位５件をユーザに

4. 1. 2 データの前処理
4.1.1 節で抽出したレビューを用いて訓練用のデータセットを作成した．抽出したレビューは，BERT の入力長に合わせて単語数が 512 以下となるようした．また，図 7 のように url 等のテキスト中のノイズは除去し，sentencepiece [15] を用いて単語に分割をした．単語の正規化のために，数字はすべて 0 に置
き換え，アルファベットはすべて小文字で統一し，半角文字は
すべて全角文字に変換した．さらに，「最高！」や「よかったです。」など明らかに具体的な内容を含んでいないレビューを訓練データにしないために，単語数が 20 以下のレビューを除外
した．

提示する．

4. 3 実 験 方 法
各ユーザに対して 4.1 節のデータセットを利用して評価値予測モデルの訓練を行った．
本論文の目的は，未知のアイテムのレビューに対する評価値を予測するのではなく，ある商品のレビュー集合からユーザの嗜好に適合したレビューを抽出することである．そのため，アンケートによって評価されたアイテムのレビューはすべて訓練データとして利用するが，対象レビューに対してスコアを求める際はそのレビューを訓練データとして利用しないために，交差検証によってテストデータとして利用された際の予測値を利用した．
交差検証には層化 K 分割交差検証を用いた．層化 K 分割交差検証は図 8 のように，データを K 個に等しく分割する際に，正解ラベル（今回はユーザのアイテムに対する評価値）の分布
が，訓練データとテストデータでできるだけ均等になるようにする手法である．式 (3) の L(x) を求める際はレビュー x がテ
ストデータに含まれるときの予測値を利用した．
提案手法によって抽出された上位５件のレビューと，比較手法によって抽出されたレビューについてアンケートを用いて評価実験を行った．評価の際の質問項目は以下の 3 つである．回
答は 5 段階のリッカート尺度（5. そう思う，4. ややそう思う，

3. どちらとも言えない，2. あまりそう思わない，1. そう思わない）を用いた．
質問 1 : この文章は本の内容に関する特徴を含んでいる
質問 2 : この文章の内容に共感した
図 7: レビューの前処理

質問 3 : この本をまだ読んでいない他の人が読もうとするとき、この文章は役に立つ
その後，提案手法と比較手法で質問の回答に有意差がみられる

4. 2 比 較 手 法
提案手法の有効性を確かめるために以下の２つの比較手法を

かの検定を行った．有意差を求める際は，Welch の t 検定を用いて， p 値を算出した．

用いた．

•

random: ユーザが評価した各アイテムにつき５件をランダムに抽出し，ユーザに提示する．

•

tf-idf: tf-idf 法は，単語の重要度を測る手法である．tf(term frequency，単語の出現頻度) は各文書においてその単語がどのくらい出現したのかを表す．idf(inverse document frequency，逆文書頻度) は 単 語 が い く つ の 文 章 内 で 共 通 し て 使 わ れ て

図 8: 層化 K 分割交差検証

4. 4 実 験 結 果
図 9 は，各質問に対する各評価値の割合である．また図 10
は，各質問に対する評価値の平均値，及び提案手法と各比較手法の Welch の t 検定による有意差の有無を表すグラフである．
質問ごとに p 値を求めたところ，random については質問 1 では有意水準 5 ％で有意であることが確かめられ，質問 3 では，有意水準 1 ％で有意であることが確かめられたが，質問 2 では

p 値が 0.05 以上となり有意差は認められなかった．tf-idf についてはすべての質問において有意水準 1 ％で有意であることがわかった．
また，図 11 と図 12 は，同じ『永遠の 0 3 』を評価した被験者に対して抽出されたレビューの例である．それぞれのレビューについて，入力する特徴量の予測への貢献度を求めることが可能な SHAP [16] を用いてレビュー中の単語の，予測に対する貢献度を求めた．

図 10: 各質問の評価の平均値 (*p < 0.05, **p < 0.01)

5 考察

評価実験の結果について，図 10 より，提案手法が比較手法と比べて評価値の平均が比較的高いことが分かる．特に，質問 1と質問 3 については t 検定により有意差があることが示された．
質問 1 の結果から，提案手法によって本に関する具体的な内容を含むレビューを抽出できることが分かった．また，表 3 のように，提案手法によってレビューをランク付けした際に，下位となったレビューは本についての具体的な内容が書かれていないレビューが多くあったことからも，「どの本にも出現する可能性のあるレビューは，ユーザの評価値をうまく予測することができない」という仮定は概ね正しかったと考える．
また，図 11 と図 12 から，同じ本に対して異なる被験者にレビューを抽出をした場合，被験者 1 は「特攻」や「戦争」，作者の「百田」という単語を含むレビューを重視していることが
図 9: 各質問の回答の割合

shap 値から予測される．被験者 2 は被験者 1 と同様の「戦争」という単語を重視したレビューが抽出されているが，「泣ける」「感動」「涙」という単語を含むレビューが抽出されており，そのような単語を重視していることも shap 値から予測される．

3：百田尚樹『永遠の 0』(講談社文庫、2009)図 11: 被験者 1 に対して抽出された「永遠の 0」のレビュー 4

図 12: 被験者 ２ に対して抽出された「永遠の 0」のレビュー 4

このことから，提案モデルが被験者の嗜好を学習し，それを評ることができる可能性があることが示された．しかし，質問 2

価値予測に利用していることが推測される．

の結果は比較手法と比べて評価値の平均は高かったものの，有意差は認められなかったことから提案手法によって抽出された

表 3: 提案手法の下位のレビューの例 5

レビューが，ユーザの嗜好に適合したレビューであるとは言え説明通りの商品で満足しております。また利用させて頂きます。ありがないため，推薦理由の提示としては不十分である可能性がある．

とうございました。
よくインスタでこの本を載せて承認欲求を満たしてる人いますが、そういう子が大っ嫌いです
面白かった。カバーの絵も内容に合っているのだが、自分の好みでは無かったためなぜか手に取ることがなかった。でも気にはなっていた。

audible に出ていた事を知り、聴いてみたらスピード感もあり、引き込

被験者に対して共感できるレビューを抽出できなかった理由
として，肯定的なレビューと否定的なレビューを区別せずに利用していたことが挙げられる．実際に，いくつかの例では被験者が高評価をつけていた本に対して，否定的なレビューを抽出していたり，反対に低評価の本に対して，肯定的なレビューをまれた。ナレーションも上手く役を分けてくれているので理解しやす

抽出していることが分かった．提案手法に加えて，肯定的・否い。いや悲しくも面白い。

定的の判断をすることができれば，ユーザに対してより共感することができるレビューを抽出することができるのではないか

推薦システムの推薦理由の提示として，提案手法が有効であるかという点については，質問 3 の結果から未知のアイテムが推薦された場合に，ユーザにとって役に立つレビューを提示すと考える．

6 おわりに
本論文では，ユーザの嗜好に適合したレビューを提示するた

4：レビューの出典 (https://www.amazon.co.jp/dp/406276413X)

めに，ユーザのアイテムに対する評価値をアイテムのレビュー

5：レビューの出典 (https://www.amazon.co.jp/dp/4478025819

から予測する機械学習モデルを訓練させることで，ユーザの嗜

https://www.amazon.co.jp/dp/4046047992
https://www.amazon.co.jp/dp/4152100648)

好を学習し，予測値と正解データとの誤差の小さいレビューを抽出する手法を提案した．評価実験から，提案手法によって抽出されたレビューが，比較手法と比べてアイテムの特徴を捉えた役立つ文章であることが分かった．今後の課題として，ユー
ザの嗜好をより正確に捉えるために，肯定的・否定的などの感[11]

情に関する分析を用いることを検討している．また，実際に推薦システムの結果を用いて訓練することで，推薦理由の提示として有効であるかを検証する予定である．

謝

辞
[12]

本研究は JSPS 科研費 19H04219 の助成を受けたものです．

文

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