論文の概要: Incremental user embedding modeling for personalized text classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.06369v1
• Date: Sun, 13 Feb 2022 17:33:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-15 15:40:13.491077
• Title: Incremental user embedding modeling for personalized text classification
• Title（参考訳）: パーソナライズされたテキスト分類のためのインクリメンタルユーザ埋め込みモデリング
• Authors: Ruixue Lian, Che-Wei Huang, Yuqing Tang, Qilong Gu, Chengyuan Ma, Chenlei Guo
• Abstract要約: 個々のユーザプロファイルとインタラクション履歴は、現実世界のアプリケーションでカスタマイズされたエクスペリエンスを提供する上で重要な役割を果たす。 本稿では,ユーザの最近のインタラクション履歴を動的に統合したインクリメンタルなユーザ埋め込みモデリング手法を提案する。 Redditデータセットに基づくパーソナライズされた多クラス分類タスクに適用することで,このアプローチの有効性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.381095398791352
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Individual user profiles and interaction histories play a significant role in providing customized experiences in real-world applications such as chatbots, social media, retail, and education. Adaptive user representation learning by utilizing user personalized information has become increasingly challenging due to ever-growing history data. In this work, we propose an incremental user embedding modeling approach, in which embeddings of user's recent interaction histories are dynamically integrated into the accumulated history vectors via a transformer encoder. This modeling paradigm allows us to create generalized user representations in a consecutive manner and also alleviate the challenges of data management. We demonstrate the effectiveness of this approach by applying it to a personalized multi-class classification task based on the Reddit dataset, and achieve 9% and 30% relative improvement on prediction accuracy over a baseline system for two experiment settings through appropriate comment history encoding and task modeling.
• Abstract（参考訳）: 個々のユーザープロファイルとインタラクション履歴は、チャットボット、ソーシャルメディア、小売、教育といった現実世界のアプリケーションでカスタマイズされた体験を提供する上で重要な役割を果たしている。 ユーザパーソナライズされた情報を活用した適応型ユーザ表現学習は,歴史データの増加に伴い,ますます困難になりつつある。 本研究では,近年のユーザインタラクション履歴の埋め込みを,トランスフォーマーエンコーダを介して動的に蓄積した履歴ベクトルに統合する,インクリメンタルなユーザ埋め込みモデリング手法を提案する。 このモデリングパラダイムにより、連続的に一般化されたユーザ表現を作成し、データ管理の課題を軽減することができる。 redditデータセットに基づくパーソナライズされたマルチクラス分類タスクに適用し,適切なコメント履歴エンコーディングとタスクモデリングによる2つの実験設定のベースラインシステムに対して,予測精度の9%,30%を相対的に向上させることで,この手法の有効性を実証する。

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