本研究は、レビュー文をコンテンツ情報として活用し、感情的特徴を反映した推薦を実現する手法を提案する。従来のSimCSEなどによるレビュー文ベクトルは意味的類似性を捉える一方で、文中のどの要素が感情に強く寄与するかを十分に表現できない。そこで本研究では、感情分類モデルの出力に対する勾配を利用し、感情に影響を与える単語を強調した埋め込みを生成する。これにより、意味情報と感情情報を同時に含むレビュー表現を構築し、コンテンツベース推薦におけるユーザ嗜好の把握を高めることを目指す。