Xのポストデータに対するレーティング予測

本稿では，日本語のX（旧Twitter）のポスト（旧ツイート）データに対してのレーティング予測について述べる．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，Xのポストなどの生の声は，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．我々はこれまでに，多言語amazonレビューコーパス[1]の日本語レビュー文に対し，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ている[2]．BERTとRoBERTaの2つのモデルに対し合計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い，いずれのモデルでもレーティング予測の傾向自体の学習はできていることを確認した．本研究では，レビューデータではなく，レビューそのものを目的としていないユーザ生成テキスト，具体的にはXのポストデータに対してレーティング予測精度の調査を行ったのでその結果を報告する．その際，ポストデータは話し言葉表現に近いことから，日本語話し言葉BERTを導入したのでその結果も報告する．さらに，学習データ（amazonレビューコーパス）のレビューテキストをポストデータの表現に近いテキストに書き換えることも検討したのでその結果についても述べる．