講演抄録/キーワード |
講演名 |
2023-09-07 10:20
大規模言語モデルを用いた検索行動分析のためのサジェストキーワード生成手法の検討 ○稲岡夢人(Faber Company)・吉田光男(筑波大) NLC2023-9 |
抄録 |
(和) |
検索エンジンが持つ情報を活用することで消費者のニーズに合致した有益なコンテンツを制作、配信することがコンテンツマーケティングにおいて重要である。本稿ではその中でもサジェストキーワードに焦点を当て、大規模言語モデルを用いたサジェストキーワード生成手法の検討に取り組んでいる。検索エンジンから得られたサジェストキーワードを用いて言語モデルのFine-tuningを実施し、生成結果と比較することにより評価した。自動評価の結果、生成されたサジェストキーワードは自動評価においてテストデータと低い類似性を示した。一方で人手評価においては、約7割の出力が検索行動分析に用いるデータとしての有用性が検索エンジンと同等以上であることを確認し、本手法の有用性を示した。 |
(英) |
In content marketing, it is vital to produce beneficial content that fits with customer needs by utilizing the knowledge available in search engines. This paper focuses on suggested keywords and investigate a method for generating these keywords using a large-scale language model. The model was fine-tuned and evaluated using suggested keywords obtained from search engines. Automatic evaluation results showed that the generated suggested keywords had low similarity with the test data. In the manual evaluation, it was confirmed that approximately 70% of the outputs have equal or higher utility for search behavior analysis compared to search engines. It demonstrates the effectiveness of the approach. |
キーワード |
(和) |
大規模言語モデル / サジェストキーワード / オートコンプリート / 検索行動分析 / / / / |
(英) |
Large-Scale Language Model / Keyword Suggestion / Autocomplete / Search Behavior Analysis / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 123, no. 176, NLC2023-9, pp. 47-50, 2023年9月. |
資料番号 |
NLC2023-9 |
発行日 |
2023-08-30 (NLC) |
ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
PDFダウンロード |
NLC2023-9 |
研究会情報 |
研究会 |
NLC |
開催期間 |
2023-09-06 - 2023-09-07 |
開催地(和) |
大阪公立大学 中百舌鳥キャンパス |
開催地(英) |
Osaka Metropolitan University. Nakamozu Campus. |
テーマ(和) |
第20回テキストアナリティクス・シンポジウム |
テーマ(英) |
The 20th Text Analytics Symposium |
講演論文情報の詳細 |
申込み研究会 |
NLC |
会議コード |
2023-09-NLC |
本文の言語 |
日本語 |
タイトル(和) |
大規模言語モデルを用いた検索行動分析のためのサジェストキーワード生成手法の検討 |
サブタイトル(和) |
|
タイトル(英) |
An Investigation of Suggested Keywords Generation Method for Search Behavior Analysis Using Large-Scale Language Model |
サブタイトル(英) |
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キーワード(1)(和/英) |
大規模言語モデル / Large-Scale Language Model |
キーワード(2)(和/英) |
サジェストキーワード / Keyword Suggestion |
キーワード(3)(和/英) |
オートコンプリート / Autocomplete |
キーワード(4)(和/英) |
検索行動分析 / Search Behavior Analysis |
キーワード(5)(和/英) |
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キーワード(6)(和/英) |
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キーワード(7)(和/英) |
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キーワード(8)(和/英) |
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第1著者 氏名(和/英/ヨミ) |
稲岡 夢人 / Yumeto Inaoka / イナオカ ユメト |
第1著者 所属(和/英) |
株式会社Faber Company (略称: Faber Company)
Faber Company Inc. (略称: Faber Company) |
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) |
吉田 光男 / Mitsuo Yoshida / |
第2著者 所属(和/英) |
筑波大学 (略称: 筑波大)
University of Tsukuba (略称: Univ. Tsukuba) |
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第4著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第36著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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講演者 |
第1著者 |
発表日時 |
2023-09-07 10:20:00 |
発表時間 |
25分 |
申込先研究会 |
NLC |
資料番号 |
NLC2023-9 |
巻番号(vol) |
vol.123 |
号番号(no) |
no.176 |
ページ範囲 |
pp.47-50 |
ページ数 |
4 |
発行日 |
2023-08-30 (NLC) |