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。

関連論文リスト

• Leveraging Knowledge Graph Embedding for Effective Conversational Recommendation [4.079573593766921]
  知識グラフに基づく会話推薦システム(KG-CRS参照)を提案する。 具体的には,まずユーザ・テムグラフとアイテム・アトリビュートグラフを動的グラフに統合し,否定的な項目や属性を除去することで対話プロセス中に動的に変化する。 次に、ユーザ、アイテム、属性の情報埋め込みを、グラフ上の隣人の伝播も考慮して学習する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-02T15:38:55Z)
• Parameter-Efficient Conversational Recommender System as a Language Processing Task [52.47087212618396]
  会話レコメンデータシステム(CRS)は,自然言語会話を通じてユーザの嗜好を喚起することで,ユーザに対して関連項目を推薦することを目的としている。 先行作業では、アイテムのセマンティック情報、対話生成のための言語モデル、関連する項目のランク付けのためのレコメンデーションモジュールとして、外部知識グラフを利用することが多い。 本稿では、自然言語の項目を表現し、CRSを自然言語処理タスクとして定式化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-25T14:07:34Z)
• Knowledge Graphs and Pre-trained Language Models enhanced Representation Learning for Conversational Recommender Systems [58.561904356651276]
  本稿では,対話型推薦システムのためのエンティティの意味理解を改善するために,知識強化型エンティティ表現学習(KERL)フレームワークを紹介する。 KERLは知識グラフと事前訓練された言語モデルを使用して、エンティティの意味的理解を改善する。 KERLはレコメンデーションとレスポンス生成の両方のタスクで最先端の結果を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-18T06:41:23Z)
• Multi-grained Hypergraph Interest Modeling for Conversational Recommendation [75.65483522949857]
  複雑な履歴データの下でユーザの興味を捉えるために, マルチグラデーション・ハイパーグラフ・インフォメーション・モデリング手法を提案する。 提案手法では,まず,ユーザの過去の対話セッションをモデル化し,セッションベースハイパーグラフを作成するためにハイパーグラフ構造を用いる。 さらに,2種類のハイパーグラフに対して多粒度ハイパーグラフの畳み込みを行い,拡張表現を用いて関心を意識したCRSを開発する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-04T13:13:44Z)
• Improving Items and Contexts Understanding with Descriptive Graph for Conversational Recommendation [4.640835690336652]
  会話レコメンデーションシステム(CRS)における最先端の手法は、外部知識を活用して、項目の表現と文脈の表現を強化する。 我々は,同じ意味空間における項目とその関連する文脈語を共同でモデル化する新しいCRSフレームワークKLEVERを提案する。 CRSデータセットのベンチマーク実験では、KLEVERは特にユーザの応答からの情報が不足している場合に、優れたパフォーマンスを達成することが示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-11T21:21:46Z)
• Variational Reasoning over Incomplete Knowledge Graphs for Conversational Recommendation [48.70062671767362]
  不完全KGs会話レコメンダ(VRICR)に対する変分推論を提案する。 我々のキーとなる考え方は、CRSを伴って自然に大きな対話コーパスを組み込んで、不完全なKGを強化することである。 また、KGsの対話特化部分グラフを適応的知識グラフの分類的先行を持つ潜在変数として表す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-22T17:02:21Z)
• INSPIRED2: An Improved Dataset for Sociable Conversational Recommendation [5.837881923712394]
  自然言語のユーザと対話する会話レコメンデータシステム(CRS)は、ペア化された人間の助けを借りて収集されたレコメンデーションダイアログを利用する。 CRSは、ダイアログに現れ、通常ドメインの知識を活用する、明示的に注釈付けされたアイテムやエンティティに依存します。 本研究では,会話レコメンデーションのためのレコメンデーションダイアログからなるデータセットであるINSPIREDについて検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-08T12:51:30Z)
• Improving Conversational Recommendation Systems' Quality with Context-Aware Item Meta Information [42.88448098873448]
  対話レコメンデーションシステム(CRS)は,対話履歴からユーザの好みを推測することでユーザと対話する。 従来のCRSでは、知識グラフ(KG)ベースのレコメンデーションモジュールを使用し、応答生成のための言語モデルとKGを統合する。 本稿では,事前学習言語モデル(PLM)と項目メタデータエンコーダを組み合わせた,シンプルで効果的なアーキテクチャを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-15T14:12:48Z)
• Learning to Ask Appropriate Questions in Conversational Recommendation [49.31942688227828]
  対話型レコメンデーションのための新しいフレームワークであるKnowledge-Based Question Generation System (KBQG)を提案する。 KBQGは、構造化知識グラフから最も関連性の高い関係を識別することにより、ユーザの好みをよりきめ細かな粒度でモデル化する。 最終的には、正確な推奨は会話の順番を少なくして生成できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-11T03:58:10Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。