め，本研究のクエリ意図分類はマルチラベル分類の本研究では，Eコマースにおけるクエリ意図分類タスクとして扱う．の精度向上を目的とする．提案手法では，クリッククエリ意図分類を実現するためには，機械学習モログを利用して大規模なデータセットを構築し，そデルの活用が一般的である．その際，クエリとそれれを人手ラベルデータで補完する方法を採用した．に対応する意図ラベルが付与された大規模データさらに，これらのデータを統合的に活用することセットは，モデルの高い汎化性能を達成する上で重で，モデルを段階的に学習させる新しいアプローチ要である．しかし，このような大規模かつ高品質なを提案する．実験の結果，クリックログによる大規データセットを構築することは容易ではない．たと模データセットを信頼性の高い小規模な人手データえば，ヤフーショッピングにおいては，クエリ意図で補完することで，従来手法を上回る分類性能を示候補のカテゴリは1万種類以上存在し，クエリごとした．に正確なラベル付けを行うには膨大な作業コストが必要となる．さらに，1つのクエリに複数の意図が

関連付けられる可能性があるため，すべてのクエリ近年，Eコマースの市場規模は拡大しており[1]，について全カテゴリと網羅的に対応付けることは現膨大な商品の中から必要な商品を検索する技術が，実的に困難である．ますます重要になっている．多くのEコマースサイ多くの既存研究では，この課題を解決するためトでは，ユーザが探したい商品に関する情報をクエに，クリックログを活用して大規模なデータセッリとして入力し，検索する手段が提供されている．トを自動構築するアプローチが採用されているその一方で，多くの検索手段は表層的な文字列マッ[2,3,4,6,7]．クリックログは，ユーザの検索クエリチングに依存しており，ユーザの検索意図を十分にとクリック行動を記録したデータであり，ユーザの捉えることができない場合が多い．例えば，ユーザ意図を反映した有益な情報源である．一方で，誤クが「メロンソーダ」と検索した場合，飲料カテゴリリックや不正確なカテゴリ情報が含まれる場合が多が適切であるにも関わらず，Eコマースサイトにはく，データにノイズや不整合が生じることが課題と多種多様な商品が存在するため，関連性の低い商なる．その結果，クリックログに基づくデータセッ品，例えばメロンソーダ味の歯磨き粉が検索結果にトのみを利用すると，ノイズの影響でモデルの性能表示されることがある．クエリ意図を正確に理解が低下するリスクがある．し，適切な商品や情報を提示することは，ユーザ体そこで本研究では，クリックログ由来の大規模低験の向上と収益拡大に直結する．このような問題を品質データに加えて，人手でラベル付けした小規模解決するための手段として，クエリがどのカテゴリ高品質データを利用することを提案する．後者のに属するかを予測するクエリ意図分類が研究されてデータはクラウドソーシングを利用して作成した．いる[2,3,4,5,6,7]．本研究では，クエリがどのカ具体的には，評価者に検索クエリ，商品名，商品のテゴリに属するかを予測するクエリ意図分類のタスカテゴリ情報，および商品の詳細ページを提示し，クに取り組む．なお，「ワンピース」というクエリ商品のカテゴリがクエリ意図と一致しているかどうのように，ファッションカテゴリやコミックカテゴかを評価させた．これにより，少量ながらも信頼性―3258―.の高いクリーンなデータを作成することに成功した．モデル学習時には，クリックログを用いてファインチューニングを行い，その後人手ラベルデータセットを用いて追加でファインチューニングを行うことで，モデルの分類精度を向上させることを目指した．このアプローチの有効性を実験的に検証した結果，少量のクリーンデータを活用することで，クリックログのみを用いた場合に比べて精度が向上することを確認した．