Fugu-MT 論文翻訳(概要): Review-LLM: Harnessing Large Language Models for Personalized Review Generation

論文の概要: Review-LLM: Harnessing Large Language Models for Personalized Review Generation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.07487v1
Date: Wed, 10 Jul 2024 09:22:19 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-11 17:21:34.991654
Title: Review-LLM: Harnessing Large Language Models for Personalized Review Generation
Title（参考訳）: Review-LLM: パーソナライズされたレビュー生成のための大規模言語モデル
Authors: Qiyao Peng, Hongtao Liu, Hongyan Xu, Qing Yang, Minglai Shao, Wenjun Wang,
Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、優れたテキストモデリングと生成能力を示している。パーソナライズされたレビュー生成のためのLLMをカスタマイズするReview-LLMを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 8.898103706804616
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Product review generation is an important task in recommender systems, which could provide explanation and persuasiveness for the recommendation. Recently, Large Language Models (LLMs, e.g., ChatGPT) have shown superior text modeling and generating ability, which could be applied in review generation. However, directly applying the LLMs for generating reviews might be troubled by the ``polite'' phenomenon of the LLMs and could not generate personalized reviews (e.g., negative reviews). In this paper, we propose Review-LLM that customizes LLMs for personalized review generation. Firstly, we construct the prompt input by aggregating user historical behaviors, which include corresponding item titles and reviews. This enables the LLMs to capture user interest features and review writing style. Secondly, we incorporate ratings as indicators of satisfaction into the prompt, which could further improve the model's understanding of user preferences and the sentiment tendency control of generated reviews. Finally, we feed the prompt text into LLMs, and use Supervised Fine-Tuning (SFT) to make the model generate personalized reviews for the given user and target item. Experimental results on the real-world dataset show that our fine-tuned model could achieve better review generation performance than existing close-source LLMs.
Abstract（参考訳）: 製品レビュー生成はレコメンデーションシステムにおいて重要なタスクであり、レコメンデーションの説明と説得力を提供する。近年,Large Language Models (LLMs, eg, ChatGPT) は,レビュー生成に応用可能な優れたテキストモデリングと生成能力を示している。しかし、LCMをレビュー生成に直接適用することは、LSMの「政治」現象に悩まされ、パーソナライズされたレビューを生成できない(例えば、否定的なレビュー)。本稿では,パーソナライズされたレビュー生成のためのLLMをカスタマイズするReview-LLMを提案する。まず,ユーザの履歴行動を集約し,対応する項目のタイトルやレビューを含むプロンプト入力を構築する。これにより、LCMはユーザーの興味を引くことができ、書き込みスタイルをレビューできる。第2に、評価を満足度指標に組み込むことにより、モデルによるユーザの嗜好の理解と、生成されたレビューの感情傾向制御をさらに改善することができる。最後に、プロンプトテキストをLSMに入力し、スーパーバイザード・ファイン・チューニング(SFT)を用いて、モデルが与えられたユーザとターゲットアイテムに対してパーソナライズされたレビューを生成する。実世界のデータセットを用いた実験結果から,我々の微調整モデルにより,既存のLLMよりも優れたレビュー生成性能が得られることが示された。

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