レビュー文を考慮したゲーム推薦システムの実現に向けた単語の類似度調整の取り組み

研究内容

本論文では,ゲームレビューサイトに記述されている日本語のゲームレビュー文を用いて,学習コーパスを作成し,それを学習させたWord2vecの精度を調査する実験を行いました.学習コーパスは,ゲームレビュー文を抽出し,形態素解析を行い,ゲーム名の分割と表記ゆれの対策をし,ストップワードを適応させたデータです.実験内容は,8ジャンルを1ジャンルずつを入力し,各ジャンルと類似度が高い順に並べられた上位10個ずつのゲーム名を出力させました.入力と出力を比較し,各出力における入力内容の有無を調査しました.入力内容の有無の判断基準は,著者を含めた2人で決定したジャンルの定義を元に判断しました.実験の結果は,正解率が高いジャンルと低いジャンルの両方が確認されました.

ポスター

パンフレット

発表歴

大山浩暉, 竹川佳成, 平田圭二, エンタテインメントコンピューティングシンポジウム2017論文集, 2017, 223-227 (2017-09-09)