訓練不要レビュー生成のための会話形式プロンプト

本研究では、ユーザの商品レビュー履歴が少なく学習も困難な環境において、高性能なレビューを生成することに焦点を当てる。既存手法は長い履歴データや教師あり学習を前提とするが、実環境では数件のレビューしか得られない状況が往々にして存在する。このような状況においてはLLMの活用が有効であるが、そのとき、ユーザのレビュー履歴を単一のプロンプトで表現するのではなく、会話形式に再構成することが有効であることを8種類のデータセットと5種類のLLMで実証した。非会話型の単一のプロンプトは汎用的なレビューであり対象ユーザらしさが反映できてない一方、提案手法ではわずか2件しか過去履歴がなくとも対象ユーザに近いレビューを生成できている。