パーソナライズされたミュージアムガイドのための興味度推定

抄録

本研究では，高度にパーソナライズされた展示物解説を行うミュージアムガイドシステムを開発するため，ユーザのプロフィールおよび作品に対して示された興味の履歴に基づいて，対象作品とその解説文に対するユーザの興味度を推定するモデルを提案する．提案手法の性能を評価するため，まず，談話構造とユーザのプロフィールおよび国宝・重要文化財とその解説文に興味度を付与したテキストコーパスを構築した．専門家が国宝・重要文化財の解説テキストに対して談話構造をアノテーションし，クラウドソーシングによりユーザのプロフィールおよび作品とその解説文に対する興味度を収集した．このコーパスを用いて提案モデルの性能を評価した結果，文脈として参照可能な作品の数が増えるほど，新しい作品に対するユーザの興味度を推定する性能が向上することを確認した．