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

現代社会に普及したソーシャルメディア（以下，SNS）では，異なる地域・文化・世代・言語背景を持つ人々が日々多様な情報を発信している．SNSの投稿文には，そのような多様な人々の個別の言語的スタイル[1]が反映されている．例えば，語尾に「だぜ」と付けるユーザと「です」と付けるユーザとでは，同じ内容の投稿文でも，そのスタイルは大きく異なる．我々は，このような言語的スタイルは，ユーザの各投稿に一貫性を持って現れると考えた．この仮定に基づき，本研究では，ユーザの投稿中に現れるスタイルの類似性を捉えた文ベクトルを非常にシンプルな手法で学習させたStyleSimCSEを提案する．StyleSimCSEの学習では，同じユーザの投稿文ペアを学習済みエンコーダに入力して得られたベクトル表現を正例ペアとし，異なるユーザの投稿文ペアのベクトル表現を負例ペアとした対照学習を行う．この手法によって得られるベクトル表現により，単純なコサイン類似度の比較のみで高い精度でユーザを識別することができた．また，クエリ検索に用いることで，既存の文埋め込みモデルと比べて，文のスタイルをより効果的に捉えられていることを人手評価により示した．