論文の概要: SIFN: A Sentiment-aware Interactive Fusion Network for Review-based Item
Recommendation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.08022v1
- Date: Wed, 18 Aug 2021 08:04:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-08-19 21:30:34.783394
- Title: SIFN: A Sentiment-aware Interactive Fusion Network for Review-based Item
Recommendation
- Title(参考訳): SIFN: レビューに基づく項目推薦のための対話型統合ネットワーク
- Authors: Kai Zhang, Hao Qian, Qi Liu, Zhiqiang Zhang, Jun Zhou, Jianhui Ma,
Enhong Chen
- Abstract要約: 本稿では、レビューに基づく項目推薦のための感性認識型インタラクティブフュージョンネットワーク(SIFN)を提案する。
まず、BERTを介してユーザ/イテムレビューをエンコードし、各レビューのセマンティックな特徴を抽出する軽量な感情学習者を提案する。
そこで我々は,感情学習者が明示的な感情ラベルを用いて感情認識特徴を抽出するための感情予測タスクを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 48.1799451277808
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recent studies in recommender systems have managed to achieve significantly
improved performance by leveraging reviews for rating prediction. However,
despite being extensively studied, these methods still suffer from some
limitations. First, previous studies either encode the document or extract
latent sentiment via neural networks, which are difficult to interpret the
sentiment of reviewers intuitively. Second, they neglect the personalized
interaction of reviews with user/item, i.e., each review has different
contributions when modeling the sentiment preference of user/item. To remedy
these issues, we propose a Sentiment-aware Interactive Fusion Network (SIFN)
for review-based item recommendation. Specifically, we first encode user/item
reviews via BERT and propose a light-weighted sentiment learner to extract
semantic features of each review. Then, we propose a sentiment prediction task
that guides the sentiment learner to extract sentiment-aware features via
explicit sentiment labels. Finally, we design a rating prediction task that
contains a rating learner with an interactive and fusion module to fuse the
identity (i.e., user and item ID) and each review representation so that
various interactive features can synergistically influence the final rating
score. Experimental results on five real-world datasets demonstrate that the
proposed model is superior to state-of-the-art models.
- Abstract(参考訳): 近年のレコメンデーションシステムの研究は、評価予測にレビューを活用することで、大幅な性能向上を実現している。
しかし、広く研究されているにもかかわらず、これらの方法にはいくつかの制限がある。
まず、従来の研究は、文書をエンコードするか、ニューラルネットワークを介して潜伏感を抽出するが、これはレビュアーの感情を直感的に解釈することが困難である。
第2に、レビューとユーザ/コンテンツとのパーソナライズされたインタラクション、すなわち、各レビューは、ユーザ/コンテンツの感情の好みをモデル化する際に異なる貢献を持つ。
これらの問題を解決するために、レビューに基づく項目推薦のためのSentiment-aware Interactive Fusion Network (SIFN)を提案する。
具体的には,まずbertでユーザ/項目レビューをエンコードし,各レビューの意味的特徴を抽出するための軽量感情学習器を提案する。
次に,感情学習者に対して,感情認識の特徴を明示的な感情ラベルで抽出する感情予測タスクを提案する。
最後に、評価学習者と対話型および融合型モジュールを含む評価予測タスクをデザインし、識別情報(例えば、ユーザおよびアイテムid)と各レビュー表現とを融合させ、様々な対話的特徴が最終評価スコアに相乗的に影響を及ぼすようにする。
5つの実世界のデータセットの実験結果から,提案モデルが最先端モデルよりも優れていることが示された。
関連論文リスト
- Were You Helpful -- Predicting Helpful Votes from Amazon Reviews [0.0]
本研究は,Amazon製品レビューの有用性に影響を及ぼす要因について,機械学習技術を用いて検討する。
レビュー支援の強力な予測因子として機能する重要なメタデータの特徴を同定する。
この知見は、文脈的およびユーザ行動的要因は、言語内容そのものよりも、レビューの有用性を示す可能性があることを示唆している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-03T22:38:58Z) - Single Ground Truth Is Not Enough: Adding Flexibility to Aspect-Based Sentiment Analysis Evaluation [41.66053021998106]
アスペクトベースの感情分析(ABSA)は難しい課題である。
従来の評価手法は、接地真理(GT)を1つの項に制限することが多い。
アスペクトと意見の代替として有効な用語を追加することで、既存の評価セットを拡張する、新しく完全に自動化されたパイプラインを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-13T11:48:09Z) - Rethinking the Evaluation of Dialogue Systems: Effects of User Feedback on Crowdworkers and LLMs [57.16442740983528]
アドホック検索では、評価は暗黙のフィードバックを含むユーザーの行動に大きく依存する。
アノテータの会話知覚におけるターン評価におけるユーザフィードバックの役割はほとんど研究されていない。
本稿では,タスク指向対話システム(TDS)の評価が,ターンのフォローアップ発話を通じて提供されるユーザフィードバック,明示的あるいは暗黙的な評価にどのように影響するかに注目した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-19T16:45:50Z) - Understanding Before Recommendation: Semantic Aspect-Aware Review Exploitation via Large Language Models [53.337728969143086]
レコメンデーションシステムは、クリックやレビューのようなユーザとイテムのインタラクションを利用して表現を学習する。
従来の研究では、様々な側面や意図にまたがるユーザの嗜好をモデル化することで、推奨精度と解釈可能性を改善する。
そこで本研究では,意味的側面と認識的相互作用を明らかにするためのチェーンベースのプロンプト手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-26T15:44:09Z) - Self-Supervised Contrastive BERT Fine-tuning for Fusion-based
Reviewed-Item Retrieval [12.850360384298712]
我々は、クエリをドキュメントにマッチさせるニューラルネットワーク検索(IR)手法を、項目をレビューするタスクに拡張する。
我々は,クエリとレビューの両方に対して,BERT埋め込みのコントラスト学習に自己教師付き手法を用いる。
レイトフュージョンのシナリオにおける対照的な学習について、同じ項目および/または同じ評価の正のレビューサンプルの使用について検討する。
よりエンドツーエンドのEarly Fusionアプローチでは、レビューを単一項目の埋め込みに融合するために、対照的なアイテム埋め込み学習を導入します。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-01T18:01:21Z) - Hierarchical Bi-Directional Self-Attention Networks for Paper Review
Rating Recommendation [81.55533657694016]
本稿では,階層型双方向自己注意ネットワークフレームワーク(HabNet)を提案する。
具体的には、文エンコーダ(レベル1)、レビュー内エンコーダ(レベル2)、レビュー間エンコーダ(レベル3)の3つのレベルで、論文レビューの階層構造を利用する。
我々は、最終的な受理決定を行う上で有用な予測者を特定することができ、また、数値的なレビュー評価とレビュアーが伝えるテキストの感情の不整合を発見するのに役立てることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-02T08:07:50Z) - Hierarchical Text Interaction for Rating Prediction [8.400688907233398]
評価予測のための階層型テキストインタラクションモデルを提案する。
階層の異なる各ユーザ-イテムペア間のセマンティックな相関を利用する。
5つの実世界のデータセットの実験により、HTIは最先端のモデルよりも大きなマージンで優れていることが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-15T09:52:40Z) - Weakly-Supervised Aspect-Based Sentiment Analysis via Joint
Aspect-Sentiment Topic Embedding [71.2260967797055]
アスペクトベース感情分析のための弱教師付きアプローチを提案する。
We learn sentiment, aspects> joint topic embeddeds in the word embedding space。
次に、ニューラルネットワークを用いて単語レベルの識別情報を一般化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-13T21:33:24Z) - A Unified Dual-view Model for Review Summarization and Sentiment
Classification with Inconsistency Loss [51.448615489097236]
ユーザーレビューから正確な要約と感情を取得することは、現代のEコマースプラットフォームにとって不可欠な要素である。
本稿では,これら2つのタスクの性能を協調的に改善する新しいデュアルビューモデルを提案する。
異なる領域の4つの実世界のデータセットに対する実験結果から,本モデルの有効性が示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-02T13:34:11Z)
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。