論文の概要: UCEpic: Unifying Aspect Planning and Lexical Constraints for Generating
Explanations in Recommendation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.13885v2
- Date: Sat, 3 Jun 2023 18:02:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-07 04:45:06.619444
- Title: UCEpic: Unifying Aspect Planning and Lexical Constraints for Generating
Explanations in Recommendation
- Title（参考訳）: UCEpic:レコメンデーションにおける説明生成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: 本稿では,高品質なパーソナライズされたパーソナライズされた説明文を生成するモデルであるUCEpicを提案する。
UCEpicはアスペクト計画と語彙制約をひとつのフレームワークに統合し、異なる設定で説明を生成する。
従来のレコメンデーション・ジェネレータと比べ、UCEpicはキーフレーズから特定の情報を取り入れている。
- 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 aspect
planning. While promising, these aspect-planning methods struggle to generate
specific information correctly, which prevents generated explanations from
being convincing. In this paper, we claim that introducing lexical constraints
can alleviate the above issues. We propose a model, UCEpic, that generates
high-quality personalized explanations for recommendation results by unifying
aspect planning and lexical constraints in an insertion-based generation
manner.
Methodologically, to ensure text generation quality and robustness to various
lexical constraints, we pre-train a non-personalized text generator via our
proposed robust insertion process. Then, to obtain personalized explanations
under this framework of insertion-based generation, we design a method of
incorporating aspect planning and personalized references into the insertion
process. Hence, UCEpic unifies aspect planning and lexical constraints into one
framework and generates explanations for recommendations under different
settings. Compared to previous recommendation explanation generators controlled
by only aspects, UCEpic incorporates specific information from keyphrases and
then largely improves the diversity and informativeness of generated
explanations for recommendations on datasets such as RateBeer and Yelp.
- 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、アスペクト計画によって生成プロセスを制御する。
これらのアスペクトプランニング手法は有望な一方で、特定の情報を正しく生成するのに苦労しているため、生成された説明が納得できない。
本稿では,語彙制約の導入によって,上記の問題を緩和できると主張する。
アスペクト計画と語彙制約を挿入ベース生成方式で統一し,高品質なパーソナライズされたレコメンデーション結果の説明を生成するモデルであるUCEpicを提案する。
提案するロバスト挿入プロセスにより,テキスト生成品質と各種語彙制約に対するロバスト性を確保するために,非個人化テキスト生成装置を事前学習する。
そして,この挿入ベース生成の枠組みの下でパーソナライズされた説明を得るために,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む手法を設計する。
したがって、UCEpicはアスペクト計画と語彙制約をひとつのフレームワークに統合し、異なる設定下でレコメンデーションの説明を生成する。
従来のレコメンデーション説明ジェネレータをアスペクトのみで制御するのに対して、UCEpicはキーフレーズから特定の情報を取り込んで、RateBeerやYelpといったデータセットのレコメンデーションのために生成された説明の多様性と情報性を大幅に改善する。
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