論文の概要: Knowledge Graphs and Pre-trained Language Models enhanced Representation Learning for Conversational Recommender Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.10967v3
• Date: Wed, 1 May 2024 07:46:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-02 20:11:13.559066
• Title: Knowledge Graphs and Pre-trained Language Models enhanced Representation Learning for Conversational Recommender Systems
• Title（参考訳）: 会話レコメンダシステムにおける知識グラフと事前学習言語モデルによる表現学習の強化
• Authors: Zhangchi Qiu, Ye Tao, Shirui Pan, Alan Wee-Chung Liew,
• Abstract要約: 本稿では,対話型推薦システムのためのエンティティの意味理解を改善するために,知識強化型エンティティ表現学習(KERL)フレームワークを紹介する。 KERLは知識グラフと事前訓練された言語モデルを使用して、エンティティの意味的理解を改善する。 KERLはレコメンデーションとレスポンス生成の両方のタスクで最先端の結果を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.561904356651276
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Conversational recommender systems (CRS) utilize natural language interactions and dialogue history to infer user preferences and provide accurate recommendations. Due to the limited conversation context and background knowledge, existing CRSs rely on external sources such as knowledge graphs to enrich the context and model entities based on their inter-relations. However, these methods ignore the rich intrinsic information within entities. To address this, we introduce the Knowledge-Enhanced Entity Representation Learning (KERL) framework, which leverages both the knowledge graph and a pre-trained language model to improve the semantic understanding of entities for CRS. In our KERL framework, entity textual descriptions are encoded via a pre-trained language model, while a knowledge graph helps reinforce the representation of these entities. We also employ positional encoding to effectively capture the temporal information of entities in a conversation. The enhanced entity representation is then used to develop a recommender component that fuses both entity and contextual representations for more informed recommendations, as well as a dialogue component that generates informative entity-related information in the response text. A high-quality knowledge graph with aligned entity descriptions is constructed to facilitate our study, namely the Wiki Movie Knowledge Graph (WikiMKG). The experimental results show that KERL achieves state-of-the-art results in both recommendation and response generation tasks.
• Abstract（参考訳）: 会話推薦システム(CRS)は、自然言語の対話と対話履歴を利用してユーザの好みを推測し、正確なレコメンデーションを提供する。 会話のコンテキストや背景知識が限られているため、既存のCRSは知識グラフのような外部ソースに依存してコンテキストとモデルエンティティを相互関係に基づいて強化する。 しかし、これらの手法はエンティティ内の豊富な固有情報を無視する。 これを解決するために,知識グラフと事前学習言語モデルの両方を活用する知識強化エンティティ表現学習(KERL)フレームワークを導入し,CRSのエンティティの意味的理解を改善する。 KERLフレームワークでは、エンティティのテキスト記述は事前訓練された言語モデルを介して符号化され、知識グラフはそれらのエンティティの表現を強化するのに役立ちます。 また,会話中の実体の時間的情報を効果的に捉えるために位置符号化を用いる。 次に、強化されたエンティティ表現を使用して、より情報のあるリコメンデーションのためにエンティティとコンテキストの両方を融合するレコメンデーションコンポーネントと、応答テキストで情報的エンティティ関連情報を生成する対話コンポーネントを開発する。 本研究は,Wiki Movie Knowledge Graph (WikiMKG) という,エンティティ記述が整合した高品質な知識グラフを構築した。 実験の結果,KERLはレコメンデーションと応答生成の両タスクにおいて,最先端の結果が得られることがわかった。

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