日本語記事の嗜好の翻訳による、英語記事配信の精度向上
※嗜好とは、Anewsに蓄積されたユーザーの興味・関心のことです。
Anewsでは、記事への行動履歴からユーザーや組織の好みを学習し、記事をレコメンドしています。
ユーザーが記事に対してシェアやコメントをするほど行動履歴が蓄積され、記事のレコメンド精度が向上します。
日本語を母国語とする以上、英語記事を読むのは負荷のかかる作業です。
その結果、英語記事へのアクションが少なくなる場合が多く、レコメンド精度が低くなってしまうケースがありました。
そこで、日本語記事への行動履歴をもとに、英語記事をレコメンドする技術を開発しました。
ユーザーの日本語記事への行動履歴を利用して、英語記事のレコメンド精度を向上させます。
英語と日本語では文章の性質が全く異なるため、日本語記事への行動履歴をそのまま英語記事に活用できません。
そこで、日本語記事を英語記事に一度翻訳し、あたかも英語記事へのアクションがあったかのようなデータを作成することで、日本語記事への行動履歴から、英語記事のレコメンドに利用しています。
技術の詳細はテックブログをご参照ください。
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