論文の概要: Recurrent Point Review Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.05684v1
• Date: Thu, 10 Dec 2020 14:11:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-15 15:37:46.596343
• Title: Recurrent Point Review Models
• Title（参考訳）: リカレントポイントレビューモデル
• Authors: Kostadin Cvejoski, Ramses J. Sanchez, Bogdan Georgiev, Christian Bauckhage and Cesar Ojeda
• Abstract要約: 我々は,時間的情報を取り込んだ深層ニューラルネットワークモデルを構築し,時間とともにデータ変化をレビューする方法をモデル化する。 私たちはリカレントポイントプロセスモデルの動的表現を使用し、ビジネスやサービスレビューの受信履歴を時間内にエンコードします。 提案手法をレコメンデーションシステムのコンテキストに展開し,ユーザの嗜好や嗜好の変化を時間的変化とともに効果的に特徴づける。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.412197703754359
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep neural network models represent the state-of-the-art methodologies for natural language processing. Here we build on top of these methodologies to incorporate temporal information and model how to review data changes with time. Specifically, we use the dynamic representations of recurrent point process models, which encode the history of how business or service reviews are received in time, to generate instantaneous language models with improved prediction capabilities. Simultaneously, our methodologies enhance the predictive power of our point process models by incorporating summarized review content representations. We provide recurrent network and temporal convolution solutions for modeling the review content. We deploy our methodologies in the context of recommender systems, effectively characterizing the change in preference and taste of users as time evolves. Source code is available at [1].
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークモデルは、自然言語処理の最先端の方法論を表している。 ここでは、これらの方法論に基づいて、時間的情報を導入し、時間とともにデータ変更をレビューする方法をモデル化する。 具体的には、ビジネスやサービスレビューの受信履歴をエンコードしたリカレントポイントプロセスモデルの動的表現を用いて、予測能力を向上させた即時言語モデルを生成する。 同時に,提案手法は,要約されたレビューコンテンツ表現を取り入れることで,ポイントプロセスモデルの予測力を高める。 レビューコンテンツをモデル化するための繰り返しネットワークおよび時間畳み込みソリューションを提供する。 提案手法をレコメンデーションシステムのコンテキストに展開し,ユーザの嗜好や嗜好の変化を時間的変化とともに効果的に特徴づける。 ソースコードは[1]で利用可能である。

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