論文の概要: Task Relation-aware Continual User Representation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.01792v1
• Date: Thu, 1 Jun 2023 08:10:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-07 00:21:34.626632
• Title: Task Relation-aware Continual User Representation Learning
• Title（参考訳）: タスク関係を意識したユーザ表現学習
• Authors: Sein Kim, Namkyeong Lee, Donghyun Kim, Minchul Yang, Chanyoung Park
• Abstract要約: ユーザモデリングにおけるこれまでの取り組みは、主に1つのタスク用に設計されたタスク固有のユーザ表現の学習に焦点を当てていた。 近年の研究では、様々なタスクに関連するユーザのより一般化された表現であるユニバーサルユーザ表現の概念が紹介されている。 その効果にもかかわらず、普遍的なユーザ表現を学習するための既存のアプローチは、現実世界のアプリケーションでは実用的ではない。 本稿では,学習タスク数が増加するにつれて,学習能力が制限されない,TERACONと呼ばれる新しい連続的ユーザ表現学習手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.553532778963335
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: User modeling, which learns to represent users into a low-dimensional representation space based on their past behaviors, got a surge of interest from the industry for providing personalized services to users. Previous efforts in user modeling mainly focus on learning a task-specific user representation that is designed for a single task. However, since learning task-specific user representations for every task is infeasible, recent studies introduce the concept of universal user representation, which is a more generalized representation of a user that is relevant to a variety of tasks. Despite their effectiveness, existing approaches for learning universal user representations are impractical in real-world applications due to the data requirement, catastrophic forgetting and the limited learning capability for continually added tasks. In this paper, we propose a novel continual user representation learning method, called TERACON, whose learning capability is not limited as the number of learned tasks increases while capturing the relationship between the tasks. The main idea is to introduce an embedding for each task, i.e., task embedding, which is utilized to generate task-specific soft masks that not only allow the entire model parameters to be updated until the end of training sequence, but also facilitate the relationship between the tasks to be captured. Moreover, we introduce a novel knowledge retention module with pseudo-labeling strategy that successfully alleviates the long-standing problem of continual learning, i.e., catastrophic forgetting. Extensive experiments on public and proprietary real-world datasets demonstrate the superiority and practicality of TERACON. Our code is available at https://github.com/Sein-Kim/TERACON.
• Abstract（参考訳）: ユーザを過去の行動に基づいて低次元表現空間に表現することを学ぶユーザモデリングは、ユーザにパーソナライズされたサービスを提供する業界から注目を集めている。 ユーザモデリングにおける以前の取り組みは、主に1つのタスク用に設計されたタスク固有のユーザ表現の学習に焦点を当てていた。 しかし、タスク固有のユーザ表現を学習することは不可能であるため、近年の研究では、様々なタスクに関連するユーザのより一般化された表現であるユニバーサルユーザ表現の概念を導入している。 その効果にもかかわらず、データ要求、破滅的な忘れ込み、継続的な追加タスクの限られた学習能力のために、ユーザ表現を学習するための既存のアプローチは現実のアプリケーションでは実用的ではない。 本稿では,タスク間の関係を捉えながら,学習数が増加するにつれて学習能力が制限されない,TERACONと呼ばれる新しいユーザ表現学習手法を提案する。 主なアイデアは、各タスク、すなわちタスク埋め込みへの埋め込みを導入することである。これは、トレーニングシーケンスの終了までモデルパラメータ全体を更新できるだけでなく、キャプチャされるタスク間の関係を容易にするタスク固有のソフトマスクを生成するために使用される。 さらに,継続学習の長年の問題,すなわち破滅的な忘れ込みを解消する疑似ラベル戦略を備えた新しい知識保持モジュールを導入する。 パブリックおよびプロプライエタリな実世界のデータセットに関する大規模な実験は、TERACONの優位性と実用性を示している。 私たちのコードはhttps://github.com/Sein-Kim/TERACONで公開されています。

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