本研究では多言語amazonレビューコーパスを用い，日本語のレビュー文から評価点（レーティング）がどの程度正確に予測できるかを調査した．BERTとRoBERTaに対し合計360通りのハイパーパラメータの組み合わせでグリッドサーチを行った．得られたハイパーパラメータで予測を行うと，BERTよりRoBERTaの方が精度がよいことがわかった．英語レビューへのレーティング予測の関連研究の結果に比べ，精度があまり高くはないがレーティング予測の傾向自体の学習はできていると考える．

本稿では，日本語の商品レビュー文に対し星数のような評価点（レーティング）がどの程度正確に予測できるかの調査について述べる．商品レビューは消費者の正直な感想であるため広告より信頼性が高いが，ヤラセ・サクラなど，レビューの悪用や利用者増加に伴う役に立たないレビューの増加で，真に有用なレビューが埋もれている．推薦・推薦文においてこのようなレビュー等が主に使われており，それらの結果に疑問が残るのではないかと考える．それに比べ，Twitterのツイートなどの生の声は，レビュー文よりも実際の気持ちを表していると予想される．本研究ではTwitterのツイートデータを用いた推薦文（及びその根拠文）の生成することを目標としている．第一歩として，Twitterのツイートなどレビューそのものを目的としていない生のユーザの声（テキスト）が，商品に対してどの程度のお勧め度を表しているか(レーティング)を予測する必要がある．しかしながら，ツイートデータには正解が付いていないため学習に用いるのが困難である．多言語amazonレビューコーパスに正解データが付いており，最終的にツイートデータに対するレーティング予測を行うとしても，その予測に用いる機械学習の学習データとしては使えると考える．そこで本研究ではまず，多言語amazonレビューコーパスを用い，日本語でのレビューのレーティング予測を調査した．