論文の概要: Pearl: A Review-driven Persona-Knowledge Grounded Conversational Recommendation Dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.04460v4
• Date: Sat, 8 Jun 2024 17:40:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-12 00:53:58.347028
• Title: Pearl: A Review-driven Persona-Knowledge Grounded Conversational Recommendation Dataset
• Title（参考訳）: Pearl: レビュー駆動のペルソナ知識基底会話推奨データセット
• Authors: Minjin Kim, Minju Kim, Hana Kim, Beong-woo Kwak, Soyeon Chun, Hyunseo Kim, SeongKu Kang, Youngjae Yu, Jinyoung Yeo, Dongha Lee,
• Abstract要約: 本稿では,PEARLという対話型推薦データセットを提案する。 実世界のレビューから詳細なペルソナと知識を取得し,57k以上の対話を伴う大規模データセットを構築した。 実験の結果, PEARLにおける発話には, より具体的なユーザの嗜好, 対象領域における専門知識の提示, 従来のデータセットよりも対話コンテキストに関連性のあるレコメンデーションが提供されることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.576843289525517
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Conversational recommender system is an emerging area that has garnered an increasing interest in the community, especially with the advancements in large language models (LLMs) that enable diverse reasoning over conversational input. Despite the progress, the field has many aspects left to explore. The currently available public datasets for conversational recommendation lack specific user preferences and explanations for recommendations, hindering high-quality recommendations. To address such challenges, we present a novel conversational recommendation dataset named PEARL, synthesized with persona- and knowledge-augmented LLM simulators. We obtain detailed persona and knowledge from real-world reviews and construct a large-scale dataset with over 57k dialogues. Our experimental results demonstrate that utterances in PEARL include more specific user preferences, show expertise in the target domain, and provide recommendations more relevant to the dialogue context than those in prior datasets.
• Abstract（参考訳）: 会話レコメンデータシステムは、特に会話入力に対する多様な推論を可能にする大規模言語モデル(LLM)の発展とともに、コミュニティへの関心が高まっている新興分野である。 進歩にもかかわらず、フィールドには探索する多くの側面があります。 現在利用可能な会話レコメンデーション用の公開データセットには、特定のユーザの好みやレコメンデーションの説明がなく、高品質なレコメンデーションを妨げている。 このような課題に対処するために,ペルソナと知識を付加したLLMシミュレータを用いて合成した,PEARLという対話型推薦データセットを提案する。 実世界のレビューから詳細なペルソナと知識を取得し,57k以上の対話を伴う大規模データセットを構築した。 実験の結果, PEARLにおける発話には, より具体的なユーザの嗜好が含まれ, 対象領域の専門知識を示し, 従来のデータセットよりも対話コンテキストに関連性のあるレコメンデーションを提供することがわかった。

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