論文の概要: Generating Usage-related Questions for Preference Elicitation in Conversational Recommender Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.13463v2
• Date: Tue, 08 Apr 2025 13:25:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-18 06:40:48.862749
• Title: Generating Usage-related Questions for Preference Elicitation in Conversational Recommender Systems
• Title（参考訳）: 会話レコメンダシステムにおける嗜好の緩和のための利用関連質問の生成
• Authors: Ivica Kostric, Krisztian Balog, Filip Radlinski,
• Abstract要約: 項目使用量に基づいて暗黙的な質問を行うことにより、嗜好の誘惑に対する新しいアプローチを提案する。 クラウドソーシングを用いた高品質なラベル付きトレーニングデータセットを開発した。 本手法は,限られたトレーニングデータであっても,エレキュベーション質問を発生させるのに有効であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.950705852361565
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A key distinguishing feature of conversational recommender systems over traditional recommender systems is their ability to elicit user preferences using natural language. Currently, the predominant approach to preference elicitation is to ask questions directly about items or item attributes. Users searching for recommendations may not have deep knowledge of the available options in a given domain. As such, they might not be aware of key attributes or desirable values for them. However, in many settings, talking about the planned use of items does not present any difficulties, even for those that are new to a domain. In this paper, we propose a novel approach to preference elicitation by asking implicit questions based on item usage. As one of the main contributions of this work, we develop a multi-stage data annotation protocol using crowdsourcing, to create a high-quality labeled training dataset. Another main contribution is the development of four models for the question generation task: two template-based baseline models and two neural text-to-text models. The template-based models use heuristically extracted common patterns found in the training data, while the neural models use the training data to learn to generate questions automatically. Using common metrics from machine translation for automatic evaluation, we show that our approaches are effective in generating elicitation questions, even with limited training data. We further employ human evaluation for comparing the generated questions using both pointwise and pairwise evaluation designs. We find that the human evaluation results are consistent with the automatic ones, allowing us to draw conclusions about the quality of the generated questions with certainty. Finally, we provide a detailed analysis of cases where the models show their limitations.
• Abstract（参考訳）: 従来のレコメンデーションシステムよりも会話レコメンデーションシステムの重要な特徴は、自然言語を使ってユーザの好みを引き出す能力である。 現在、嗜好の誘惑に対する主要なアプローチは、アイテムやアイテム属性について直接質問することである。 レコメンデーションを探しているユーザーは、特定のドメインで利用可能なオプションについて深い知識を持っていないかもしれない。 そのため、重要な属性や望ましい値に気付いていないかもしれない。 しかし、多くの設定において、計画されたアイテムの使用について話すことは、ドメインに新しいものであっても、いかなる困難も示さない。 本稿では,項目使用量に基づく暗黙的な質問をすることで,嗜好の誘惑に対する新たなアプローチを提案する。 本研究の主な貢献の一つとして,クラウドソーシングを用いた多段階データアノテーションプロトコルを開発し,高品質なラベル付きトレーニングデータセットを作成する。 もう一つの主な貢献は、質問生成タスクのための4つのモデル、すなわち2つのテンプレートベースのベースラインモデルと2つのニューラルテキスト・トゥ・テキストモデルの開発である。 テンプレートベースのモデルはトレーニングデータにある共通のパターンをヒューリスティックに抽出し、ニューラルモデルはトレーニングデータを使って質問を自動的に生成する。 機械翻訳の一般的なメトリクスを自動評価に用いて,限られた学習データであっても,提案手法は引用質問を生成するのに有効であることを示す。 さらに, 提案手法は, ポイントワイドかつペアワイドな評価設計を用いて, 生成した質問を比較した。 人的評価結果が自動的な評価結果と一致していることに気付き、生成した質問の品質に関する結論を確実に導き出すことができる。 最後に、モデルがそれらの制限を示す場合の詳細な分析を行う。

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