論文の概要: Aligning Explanations for Recommendation with Rating and Feature via Maximizing Mutual Information

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.13274v2
• Date: Tue, 20 Aug 2024 23:28:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-10 19:46:08.224499
• Title: Aligning Explanations for Recommendation with Rating and Feature via Maximizing Mutual Information
• Title（参考訳）: 相互情報の最大化によるレコメンデーションの調整と特徴
• Authors: Yurou Zhao, Yiding Sun, Ruidong Han, Fei Jiang, Lu Guan, Xiang Li, Wei Lin, Weizhi Ma, Jiaxin Mao,
• Abstract要約: 現在の説明生成手法は,既存のユーザレビューを模倣する目的で一般的に訓練されている。 MMIフレームワークと呼ばれるフレキシブルなモデルに依存しない手法を提案し、生成した自然言語の説明と予測された評価/重要項目の特徴との整合性を高める。 私たちのMMIフレームワークは、さまざまなバックボーンモデルを強化し、予測された評価やアイテム機能との整合性の観点から、既存のベースラインを上回ります。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.331050754362803
• License:
• Abstract: Providing natural language-based explanations to justify recommendations helps to improve users' satisfaction and gain users' trust. However, as current explanation generation methods are commonly trained with an objective to mimic existing user reviews, the generated explanations are often not aligned with the predicted ratings or some important features of the recommended items, and thus, are suboptimal in helping users make informed decision on the recommendation platform. To tackle this problem, we propose a flexible model-agnostic method named MMI (Maximizing Mutual Information) framework to enhance the alignment between the generated natural language explanations and the predicted rating/important item features. Specifically, we propose to use mutual information (MI) as a measure for the alignment and train a neural MI estimator. Then, we treat a well-trained explanation generation model as the backbone model and further fine-tune it through reinforcement learning with guidance from the MI estimator, which rewards a generated explanation that is more aligned with the predicted rating or a pre-defined feature of the recommended item. Experiments on three datasets demonstrate that our MMI framework can boost different backbone models, enabling them to outperform existing baselines in terms of alignment with predicted ratings and item features. Additionally, user studies verify that MI-enhanced explanations indeed facilitate users' decisions and are favorable compared with other baselines due to their better alignment properties.
• Abstract（参考訳）: 推薦を正当化するための自然言語に基づく説明を提供することは、ユーザの満足度を高め、ユーザの信頼を得るのに役立つ。 しかし、既存のユーザレビューを模倣する目的で、現在の説明生成手法が一般的に訓練されているため、生成された説明文は予測された評価基準や推奨項目の重要な特徴と一致しないことが多く、ユーザが推薦プラットフォーム上で情報的な判断を下すのを助けるのに最適である。 この問題に対処するために,MMI(Maximizing Mutual Information)フレームワークというフレキシブルなモデルに依存しない手法を提案する。 具体的には、相互情報(MI)をアライメントの指標として使用し、ニューラルMI推定器を訓練することを提案する。 そして、よく訓練された説明生成モデルをバックボーンモデルとして扱い、MI推定器からのガイダンスで強化学習によりさらに微調整し、予測された評価や推奨項目の事前定義された特徴とより整合した説明に報いる。 3つのデータセットの実験では、私たちのMMIフレームワークがさまざまなバックボーンモデルを強化し、予測された評価やアイテム機能との整合性の観点から、既存のベースラインを上回ります。 さらに,MIの強化した説明がユーザの判断を確実に促進し,アライメント特性の良さから,他のベースラインと比較して有利であることを示す。

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