論文の概要: INSPIRED2: An Improved Dataset for Sociable Conversational Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.04104v1
• Date: Mon, 8 Aug 2022 12:51:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-09 12:26:11.069188
• Title: INSPIRED2: An Improved Dataset for Sociable Conversational Recommendation
• Title（参考訳）: inspired2: 会話型レコメンデーションのための改良されたデータセット
• Authors: Ahtsham Manzoor and Dietmar Jannach
• Abstract要約: 自然言語のユーザと対話する会話レコメンデータシステム(CRS)は、ペア化された人間の助けを借りて収集されたレコメンデーションダイアログを利用する。 CRSは、ダイアログに現れ、通常ドメインの知識を活用する、明示的に注釈付けされたアイテムやエンティティに依存します。 本研究では,会話レコメンデーションのためのレコメンデーションダイアログからなるデータセットであるINSPIREDについて検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.837881923712394
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Conversational recommender systems (CRS) that interact with users in natural language utilize recommendation dialogs collected with the help of paired humans, where one plays the role of a seeker and the other as a recommender. These recommendation dialogs include items and entities to disclose seekers' preferences in natural language. However, in order to precisely model the seekers' preferences and respond consistently, mainly CRS rely on explicitly annotated items and entities that appear in the dialog, and usually leverage the domain knowledge. In this work, we investigate INSPIRED, a dataset consisting of recommendation dialogs for the sociable conversational recommendation, where items and entities were explicitly annotated using automatic keyword or pattern matching techniques. To this end, we found a large number of cases where items and entities were either wrongly annotated or missing annotations at all. The question however remains to what extent automatic techniques for annotations are effective. Moreover, it is unclear what is the relative impact of poor and improved annotations on the overall effectiveness of a CRS in terms of the consistency and quality of responses. In this regard, first, we manually fixed the annotations and removed the noise in the INSPIRED dataset. Second, we evaluate the performance of several benchmark CRS using both versions of the dataset. Our analyses suggest that with the improved version of the dataset, i.e., INSPIRED2, various benchmark CRS outperformed and that dialogs are rich in knowledge concepts compared to when the original version is used. We release our improved dataset (INSPIRED2) publicly at https://github.com/ahtsham58/INSPIRED2.
• Abstract（参考訳）: 自然言語のユーザと対話する会話推薦システム(CRS)は、人間同士の助けを借りて収集されたレコメンデーションダイアログを利用する。 これらのレコメンデーションダイアログには、自然言語におけるシーカーの好みを明らかにするアイテムやエンティティが含まれている。 しかし、探究者の好みを正確にモデル化し、一貫して反応するために、crsは主にダイアログに現れる明示的な注釈付きアイテムとエンティティに依存し、ドメインの知識を利用する。 本研究では,アイテムとエンティティが自動キーワードやパターンマッチング技術を用いて明示的に注釈付けされた会話型リコメンデーションのためのリコメンデーションダイアログからなるデータセットをインスパイアした。 この目的のために、アイテムやエンティティが誤って注釈付けされたり、アノテーションが欠けたりするケースが多数見つかった。 しかしながら、アノテーションの自動手法がどの程度有効かは疑問である。 さらに,CRSの総合的有効性に対するアノテーションの貧弱さと改善の相対的な影響は,応答の一貫性と品質の観点からも明らかでない。 この点に関して、まず、アノテーションを手動で修正し、INSPIREDデータセットのノイズを取り除く。 第2に,データセットの両バージョンを用いたベンチマークcrsの性能評価を行った。 分析の結果,INSPIRED2のデータセットの改良により,様々なベンチマークCRSの性能が向上し,本来のバージョンを用いた場合と比較して,ダイアログは知識概念に富んでいることが示唆された。 改善されたデータセット(INSPIRED2)をhttps://github.com/ahtsham58/INSPIRED2で公開しています。

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