StyleSimSCE:SNSユーザ同一性に基づく対照学習によるスタイル類似性を捉えた文ベクトルの獲得

自然言語には，意味的内容だけでなくどのように表現するかという書き手特有のスタイルが含まれる．X（旧：Twitter）をはじめとするSNSでは特にその傾向が強く，ユーザの投稿文におけるスタイルはユーザ自身の個性や社会的背景を反映しており，多種多様であると考えられる．本研究では，同一アカウントの投稿が大量に取得可能なことに着目し，投稿文ペアが同じユーザが書いたものか異なるユーザのものかユーザ同一性に基づいた対照学習を用いて，SNS投稿文のスタイル類似性を捉えた文ベクトルを学習させることを提案する．この手法によって得られる文ベクトルは，単純なコサイン類似度の比較のみで高精度に同一ユーザによる投稿文かを識別することを可能にする．さらに人手評価により，提案手法の出力する文ベクトルの類似度は既存の文埋め込みモデルよりもスタイルの近さを反映していることを示した．