論文の概要: Improving Conversational Recommender Systems via Knowledge Graph based
Semantic Fusion
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.04032v1
- Date: Wed, 8 Jul 2020 11:14:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-12 10:02:59.435451
- Title: Improving Conversational Recommender Systems via Knowledge Graph based
Semantic Fusion
- Title(参考訳): 知識グラフに基づく意味融合による会話レコメンダシステムの改善
- Authors: Kun Zhou, Wayne Xin Zhao, Shuqing Bian, Yuanhang Zhou, Ji-Rong Wen,
Jingsong Yu
- Abstract要約: 対話型レコメンデータシステム(CRS)は,対話型対話を通じて高品質なアイテムをユーザに推薦することを目的としている。
まず、会話データ自体にユーザの好みを正確に理解するための十分なコンテキスト情報がない。
第二に、自然言語表現とアイテムレベルのユーザ嗜好の間には意味的なギャップがある。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 77.21442487537139
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Conversational recommender systems (CRS) aim to recommend high-quality items
to users through interactive conversations. Although several efforts have been
made for CRS, two major issues still remain to be solved. First, the
conversation data itself lacks of sufficient contextual information for
accurately understanding users' preference. Second, there is a semantic gap
between natural language expression and item-level user preference. To address
these issues, we incorporate both word-oriented and entity-oriented knowledge
graphs (KG) to enhance the data representations in CRSs, and adopt Mutual
Information Maximization to align the word-level and entity-level semantic
spaces. Based on the aligned semantic representations, we further develop a
KG-enhanced recommender component for making accurate recommendations, and a
KG-enhanced dialog component that can generate informative keywords or entities
in the response text. Extensive experiments have demonstrated the effectiveness
of our approach in yielding better performance on both recommendation and
conversation tasks.
- Abstract(参考訳): 対話型推薦システム(CRS)は,対話型対話を通じて高品質な項目をユーザに推薦することを目的としている。
CRSの取り組みはいくつかあるが、2つの大きな問題はまだ解決されていない。
まず、会話データ自体にユーザの好みを正確に理解するための十分なコンテキスト情報がない。
第二に、自然言語表現とアイテムレベルのユーザ嗜好の間には意味的なギャップがある。
これらの問題に対処するために、単語指向とエンティティ指向の知識グラフ(kg)の両方を組み込んでcrssのデータ表現を強化し、単語レベルとエンティティレベルの意味空間を整合させるために相互情報最大化を採用する。
協調したセマンティック表現に基づいて、正確なレコメンデーションを行うためのKG強化レコメンデーションコンポーネントと、応答テキストに情報的キーワードやエンティティを生成するKG強化ダイアログコンポーネントをさらに発展させる。
提案手法の有効性を実証し,提案手法の有効性を検証した。
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