論文の概要: Personalized Prompt Learning for Explainable Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.07371v1
• Date: Tue, 15 Feb 2022 12:53:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-16 13:49:46.076954
• Title: Personalized Prompt Learning for Explainable Recommendation
• Title（参考訳）: 説明可能な勧告のためのパーソナライズされたプロンプト学習
• Authors: Lei Li, Yongfeng Zhang, Li Chen
• Abstract要約: 本稿では,正規化としての逐次チューニングとレコメンデーションという2つのトレーニング戦略を提案する。 当社の継続的プロンプト学習アプローチは、説明可能な推奨の3つのデータセットの強いベースラインを一貫して上回ります。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.69922623691051
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Providing user-understandable explanations to justify recommendations could help users better understand the recommended items, increase the system's ease of use, and gain users' trust. A typical approach to realize it is natural language generation. However, previous works mostly adopt recurrent neural networks to meet the ends, leaving the potentially more effective pre-trained Transformer models under-explored. In fact, user and item IDs, as important identifiers in recommender systems, are inherently in different semantic space as words that pre-trained models were already trained on. Thus, how to effectively fuse IDs into such models becomes a critical issue. Inspired by recent advancement in prompt learning, we come up with two solutions: find alternative words to represent IDs (called discrete prompt learning), and directly input ID vectors to a pre-trained model (termed continuous prompt learning). In the latter case, ID vectors are randomly initialized but the model is trained in advance on large corpora, so they are actually in different learning stages. To bridge the gap, we further propose two training strategies: sequential tuning and recommendation as regularization. Extensive experiments show that our continuous prompt learning approach equipped with the training strategies consistently outperforms strong baselines on three datasets of explainable recommendation.
• Abstract（参考訳）: レコメンデーションを正当化するためのユーザ理解可能な説明を提供することは、推奨項目をよりよく理解し、システムの使いやすさを高め、ユーザの信頼を得るのに役立つ。 それを実現する典型的なアプローチは自然言語生成である。 しかし、以前の研究は主に終端を満たすためにリカレントニューラルネットワークを採用しており、より効果的にトレーニング済みのTransformerモデルを未探索のまま残している。 実際、レコメンダシステムで重要な識別子であるユーザidとアイテムidは、トレーニング済みのモデルがすでにトレーニング済みの単語として、本質的に異なる意味空間にある。 したがって、これらのモデルにIDを効果的に融合する方法が重要な問題となる。 近年の即時学習の進歩に触発されて,IDを表す代替語を見つける(離散的即時学習と呼ぶ)ことと,事前学習されたモデルにIDベクトルを直接入力する(連続的即時学習という)という2つの方法が考案された。 後者の場合、IDベクトルはランダムに初期化されるが、モデルは大きなコーパスで事前訓練されるため、実際には異なる学習段階にある。 さらに,このギャップを埋めるために,逐次チューニングとレコメンデーションの2つのトレーニング戦略を提案する。 広範な実験により,トレーニング戦略を備えた継続的プロンプト学習アプローチが,説明可能なレコメンデーションの3つのデータセットにおいて,強いベースラインを一貫して上回っていることが示された。

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