本研究は，SNS投稿文とハッシュタグを共通の埋め込み空間に配置し，共通空間でのベクトル類似度に基づいて投稿文に適したタグを選択可能にする手法を提案する．ハッシュタグの埋め込みは，投稿内で観測されるハッシュタグの共起構造から学習し，投稿文の埋め込みは言語モデルにより得る．双方の埋め込みを対照学習により埋め込み空間上で対応付けし，「空間上で近い＝意味的に対応する」空間を構築する．X（旧Twitter）から収集したユーザの投稿を用い，2候補から正しいタグを選択するタスクで評価した結果，提案手法はベースラインを上回り精度0.849を得た．

SNSでは，膨大な投稿から特定トピックの情報へ素早く辿り着くためにハッシュタグ検索が「入口」として機能する．一方で，ハッシュタグはすべての投稿に付与されるわけではなく，タグ検索だけでは拾いきれない投稿が残る．そのため，投稿内容から適切なハッシュタグを自動的に推定・推薦する研究が行われてきた．従来研究では，投稿文を入力として，ハッシュタグを出力するマルチラベル分類として扱うことが多いが，この定式化では対象タグ集合を事前に固定する必要があり，SNS上で継続的に生まれる新規タグや流行の変化に追随しにくく，集合外のタグを扱えない．そこで本研究では，マルチラベル分類ではなく「投稿文とハッシュタグの意味的な近さ」に基づいてタグを選択する問題として捉える．その際，投稿文とタグ候補を同一の尺度で比較できるよう，両者を共通の埋め込み空間に配置して類似度を距離によって直接計算できるようにする．投稿文もハッシュタグも同一の言語モデルで埋め込めば十分にも思えるが，ハッシュタグは文脈を持つ自然文ではなく短い記号列であり，表層文字列だけでなく「どのタグと一緒に使われるか」といった共起関係にも意味が反映されると考えられる．そこで本研究では，ハッシュタグ共起グラフに基づくグラフ埋め込みによりタグ表現を学習し，さらに投稿文と付与ハッシュタグを正例とする対照学習により，投稿文表現とタグ表現を対応付けして共通空間上で直接比較可能にする．実験では，X（旧Twitter）の投稿データを用い，二択のハッシュタグ選択タスクにおいて，投稿文・ハッシュタグを同一モデルで埋め込むベースラインと比較し高い精度を確認した．