論文の概要: Multimodal Recommendation Dialog with Subjective Preference: A New Challenge and Benchmark

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.18212v1
• Date: Fri, 26 May 2023 08:43:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-30 14:00:45.311558
• Title: Multimodal Recommendation Dialog with Subjective Preference: A New Challenge and Benchmark
• Title（参考訳）: 主観的嗜好を伴うマルチモーダルレコメンデーションダイアログ : 新しい課題とベンチマーク
• Authors: Yuxing Long, Binyuan Hui, Caixia Yuan1, Fei Huang, Yongbin Li, Xiaojie Wang
• Abstract要約: 本稿では,SURE (Multimodal Recommendation Dialog with SUbjective Preference)を提案する。 データは、品質と多様性を保証するために、人間のアノテーションで2つのフェーズで構築されます。 SUREは、営業専門家が提案する主観的嗜好と推奨行為によく言及されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.613625892808706
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Existing multimodal task-oriented dialog data fails to demonstrate the diverse expressions of user subjective preferences and recommendation acts in the real-life shopping scenario. This paper introduces a new dataset SURE (Multimodal Recommendation Dialog with SUbjective PREference), which contains 12K shopping dialogs in complex store scenes. The data is built in two phases with human annotations to ensure quality and diversity. SURE is well-annotated with subjective preferences and recommendation acts proposed by sales experts. A comprehensive analysis is given to reveal the distinguishing features of SURE. Three benchmark tasks are then proposed on the data to evaluate the capability of multimodal recommendation agents. Based on the SURE, we propose a baseline model, powered by a state-of-the-art multimodal model, for these tasks.
• Abstract（参考訳）: 既存のマルチモーダルタスク指向のダイアログデータは、実際のショッピングシナリオにおけるユーザの主観的好みやレコメンデーション行動の多様な表現を示さない。 本稿では,複合店舗シーンにおける12Kのショッピングダイアログを含むSURE(Multimodal Recommendation Dialog with SUbjective Preference)を提案する。 データは、品質と多様性を保証するために、人間のアノテーションで2つのフェーズで構築されます。 SUREは、営業専門家が提案する主観的嗜好と推奨行為によく言及されている。 SUREの特徴を明らかにするために、包括的な分析を行う。 次に、3つのベンチマークタスクがデータに提案され、マルチモーダルレコメンデーションエージェントの能力を評価する。 SUREに基づいて,これらのタスクに対して,最先端のマルチモーダルモデルを用いたベースラインモデルを提案する。

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