クリックログと小規模高品質データを併用したEコマースクエリ意図分類モデルの精度向上

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