論文の概要: MAPLE: Enhancing Review Generation with Multi-Aspect Prompt LEarning in Explainable Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.09865v1
• Date: Mon, 19 Aug 2024 10:12:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-20 16:44:56.783646
• Title: MAPLE: Enhancing Review Generation with Multi-Aspect Prompt LEarning in Explainable Recommendation
• Title（参考訳）: MAPLE: 説明可能なレコメンデーションにおけるマルチアスペクトプロンプトラーニングによるレビュー生成の強化
• Authors: Ching-Wen Yang, Che Wei Chen, Kun-da Wu, Hao Xu, Jui-Feng Yao, Hung-Yu Kao,
• Abstract要約: 我々は、MAPLE(Multi-Aspect Prompt LEarner)と呼ばれるパーソナライズされたアスペクト制御モデルを提案する。 レストランドメインにおける2つの実世界レビューデータセットの実験は、MAPLEがテキストの観点からベースラインレビュー生成モデルより優れていることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.874105550787514
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Explainable Recommendation task is designed to receive a pair of user and item and output explanations to justify why an item is recommended to a user. Many models treat review-generation as a proxy of explainable recommendation. Although they are able to generate fluent and grammatical sentences, they suffer from generality and hallucination issues. We propose a personalized, aspect-controlled model called Multi-Aspect Prompt LEarner (MAPLE), in which it integrates aspect category as another input dimension to facilitate the memorization of fine-grained aspect terms. Experiments on two real-world review datasets in restaurant domain show that MAPLE outperforms the baseline review-generation models in terms of text and feature diversity while maintaining excellent coherence and factual relevance. We further treat MAPLE as a retriever component in the retriever-reader framework and employ a Large-Language Model (LLM) as the reader, showing that MAPLE's explanation along with the LLM's comprehension ability leads to enriched and personalized explanation as a result. We will release the code and data in this http upon acceptance.
• Abstract（参考訳）: 説明可能な勧告タスクは、ユーザとアイテムのペアを受け取り、なぜアイテムがユーザに推奨されるのかを正当化するための説明を出力するように設計されている。 多くのモデルは、レビュージェネレーションを説明可能なレコメンデーションのプロキシとして扱う。 流動的で文法的な文を生成することができるが、一般性や幻覚の問題に悩まされる。 本稿では,多アスペクトプロンプト・ラーナー (MAPLE) と呼ばれるアスペクト制御モデルを提案する。 レストランドメインにおける2つの実世界レビューデータセットの実験では、MAPLEはテキストや特徴の多様性の観点からベースラインレビュー生成モデルよりも優れており、一貫性と事実的妥当性は良好である。 さらに,MAPLEをレトリバー・リーダー・フレームワークのレトリバー・コンポーネントとして扱い,Large-Language Model (LLM) をリーダとして使用し,PLMの理解能力とともにMAPLEの説明が豊かでパーソナライズされた説明につながることを示す。 受け入れ次第、このhttpでコードとデータを公開します。

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