論文の概要: Factual and Personalized Recommendations using Language Models and Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.06176v1
• Date: Mon, 9 Oct 2023 21:58:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-11 21:27:24.876299
• Title: Factual and Personalized Recommendations using Language Models and Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 言語モデルと強化学習を用いたFactual and Personalized Recommendations
• Authors: Jihwan Jeong, Yinlam Chow, Guy Tennenholtz, Chih-Wei Hsu, Azamat Tulepbergenov, Mohammad Ghavamzadeh, Craig Boutilier
• Abstract要約: 我々はP4LM(Compelling, Precise, Personalized, Preference-relevant Language Model)を開発した。 P4LMは、アイテムの特徴とその関連性を説明しながら、ユーザにアイテムを推奨する。 我々は、精度、魅力、パーソナライゼーションを測定する共同報酬関数を開発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.96462170594542
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recommender systems (RSs) play a central role in connecting users to content, products, and services, matching candidate items to users based on their preferences. While traditional RSs rely on implicit user feedback signals, conversational RSs interact with users in natural language. In this work, we develop a comPelling, Precise, Personalized, Preference-relevant language model (P4LM) that recommends items to users while putting emphasis on explaining item characteristics and their relevance. P4LM uses the embedding space representation of a user's preferences to generate compelling responses that are factually-grounded and relevant w.r.t. the user's preferences. Moreover, we develop a joint reward function that measures precision, appeal, and personalization, which we use as AI-based feedback in a reinforcement learning-based language model framework. Using the MovieLens 25M dataset, we demonstrate that P4LM delivers compelling, personalized movie narratives to users.
• Abstract（参考訳）: Recommender System(RS)は、ユーザーがコンテンツ、製品、サービスに接続する上で中心的な役割を果たす。 従来のrssは暗黙のユーザフィードバック信号に依存しているが、会話型rssは自然言語でユーザと対話する。 本研究では,商品の特徴と関連性を重視しつつ,ユーザに対して商品を推奨するコンパリング,精密,パーソナライズ,嗜好関連言語モデル(P4LM)を開発する。 P4LMは、ユーザの好みの埋め込み空間表現を使用して、実際に接地され、ユーザの好みに関係のある魅力的な応答を生成する。 さらに,強化学習に基づく言語モデルフレームワークにおいて,AIに基づくフィードバックとして用いる精度,魅力,パーソナライゼーションを計測する共同報酬関数を開発した。 MovieLens 25Mデータセットを用いて、P4LMは魅力的なパーソナライズされた映画物語をユーザーに届けることを示した。

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