論文の概要: UCEpic: Unifying Aspect Planning and Lexical Constraints for Explainable Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.13885v1
• Date: Wed, 28 Sep 2022 07:33:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-29 16:04:19.892863
• Title: UCEpic: Unifying Aspect Planning and Lexical Constraints for Explainable Recommendation
• Title（参考訳）: UCEpic:説明可能な勧告のためのアスペクト計画と語彙制約の統合
• Authors: Jiacheng Li, Zhankui He, Jingbo Shang, Julian McAuley
• Abstract要約: UCEpicは、パーソナライズ可能なパーソナライズされた生成のためのアスペクト計画と語彙制約を統合する説明生成モデルである。 RateBeerとYelpの実験では、UCEpicはレコメンデーションのために高品質で多様な説明を生成することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.307290414735643
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Personalized natural language generation for explainable recommendations plays a key role in justifying why a recommendation might match a user's interests. Existing models usually control the generation process by soft constraints (e.g.,~aspect planning). While promising, these methods struggle to generate specific information correctly, which prevents generated explanations from being informative and diverse. In this paper, we propose UCEpic, an explanation generation model that unifies aspect planning and lexical constraints for controllable personalized generation. Specifically, we first pre-train a non-personalized text generator by our proposed robust insertion process so that the model is able to generate sentences containing lexical constraints. Then, we demonstrate the method of incorporating aspect planning and personalized references into the insertion process to obtain personalized explanations. Compared to previous work controlled by soft constraints, UCEpic incorporates specific information from keyphrases and then largely improves the diversity and informativeness of generated explanations. Extensive experiments on RateBeer and Yelp show that UCEpic can generate high-quality and diverse explanations for recommendations.
• Abstract（参考訳）: 説明可能なレコメンデーションのためのパーソナライズされた自然言語生成は、レコメンデーションがユーザーの興味にマッチする理由を正当化する上で重要な役割を果たす。 既存のモデルは通常、ソフト制約(例えば、アスペクト計画)によって生成プロセスを制御する。 有望な一方で、これらの手法は特定の情報を正しく生成するのに苦労し、生成した説明が情報的かつ多様であることを防ぐ。 本稿では,制御可能なパーソナライズ生成のためのアスペクト計画と語彙制約を統一した説明生成モデルであるUCEpicを提案する。 具体的には,提案する頑健な挿入処理により,まず非個人化テキスト生成器を事前学習し,語彙制約を含む文を生成できるようにする。 次に、アスペクト計画とパーソナライズされた参照を挿入プロセスに組み込んでパーソナライズされた説明を得る方法を示す。 ソフト制約によって制御された以前の研究と比較して、UCEpicはキーフレーズからの特定の情報を取り入れ、生成した説明の多様性と情報性を大幅に改善する。 RateBeerとYelpの大規模な実験によると、UCEpicは高品質で多様な説明をレコメンデーションのために生成できる。

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