論文の概要: Variational Reasoning over Incomplete Knowledge Graphs for Conversational Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.11868v2
• Date: Fri, 23 Dec 2022 06:41:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-26 13:57:59.803973
• Title: Variational Reasoning over Incomplete Knowledge Graphs for Conversational Recommendation
• Title（参考訳）: 会話推薦のための不完全知識グラフ上の変分推論
• Authors: Xiaoyu Zhang, Xin Xin, Dongdong Li, Wenxuan Liu, Pengjie Ren, Zhumin Chen, Jun Ma, Zhaochun Ren
• Abstract要約: 不完全KGs会話レコメンダ(VRICR)に対する変分推論を提案する。 我々のキーとなる考え方は、CRSを伴って自然に大きな対話コーパスを組み込んで、不完全なKGを強化することである。 また、KGsの対話特化部分グラフを適応的知識グラフの分類的先行を持つ潜在変数として表す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.70062671767362
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Conversational recommender systems (CRSs) often utilize external knowledge graphs (KGs) to introduce rich semantic information and recommend relevant items through natural language dialogues. However, original KGs employed in existing CRSs are often incomplete and sparse, which limits the reasoning capability in recommendation. Moreover, only few of existing studies exploit the dialogue context to dynamically refine knowledge from KGs for better recommendation. To address the above issues, we propose the Variational Reasoning over Incomplete KGs Conversational Recommender (VRICR). Our key idea is to incorporate the large dialogue corpus naturally accompanied with CRSs to enhance the incomplete KGs; and perform dynamic knowledge reasoning conditioned on the dialogue context. Specifically, we denote the dialogue-specific subgraphs of KGs as latent variables with categorical priors for adaptive knowledge graphs refactor. We propose a variational Bayesian method to approximate posterior distributions over dialogue-specific subgraphs, which not only leverages the dialogue corpus for restructuring missing entity relations but also dynamically selects knowledge based on the dialogue context. Finally, we infuse the dialogue-specific subgraphs to decode the recommendation and responses. We conduct experiments on two benchmark CRSs datasets. Experimental results confirm the effectiveness of our proposed method.
• Abstract（参考訳）: 会話レコメンデータシステム(CRS)は、しばしば外部知識グラフ(KG)を使用して、リッチな意味情報を導入し、自然言語対話を通じて関連する項目を推薦する。 しかし、既存のCRSで使用される元のKGは、しばしば不完全でスパースであり、推奨の推論能力を制限する。 さらに、対話の文脈を利用してKGの知識を動的に洗練し、より良い推薦を行う研究はほとんどない。 上記の問題に対処するため、不完全KGs会話レコメンダ(VRICR)に対する変分推論を提案する。 提案手法は,crssに自然に付随する大規模対話コーパスを組み込んで不完全kgsを強化し,対話コンテキストに基づいた動的知識推論を行うことである。 具体的には、適応的知識グラフのカテゴリ先行を持つ潜在変数として、KGの対話特化部分グラフを示す。 本稿では,対話固有の部分グラフの後方分布を近似する変分ベイズ法を提案する。これは,欠落したエンティティ関係の再構成に対話コーパスを利用するだけでなく,対話コンテキストに基づいて知識を動的に選択する。 最後に、対話特有のサブグラフにレコメンデーションとレスポンスをデコードする。 2つのベンチマークCRSデータセットで実験を行う。 提案手法の有効性を実験的に検証した。

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