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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.09865v2
• Date: Sat, 24 May 2025 17:28:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-27 16:58:41.896422
• 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, Zhi-Quan Feng, Ying-Jia Lin, 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。 レストラン領域における2つの実世界レビューデータセットによる実験により、MAPLEはベースラインレビュー生成モデルよりも大幅に優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.68667064916211
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The 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 approach review generation as a proxy for explainable recommendations. While these models can produce fluent and grammatically correct sentences, they often lack precision and fail to provide personalized, informative recommendations. To address this issue, we propose a personalized, aspect-controlled model called Multi-Aspect Prompt LEarner (MAPLE), which integrates aspect category as another input dimension to facilitate memorizing fine-grained aspect terms. Experiments conducted on two real-world review datasets in the restaurant domain demonstrate that MAPLE significantly outperforms baseline review-generation models. MAPLE excels in both text and feature diversity, ensuring that the generated content covers a wide range of aspects. Additionally, MAPLE delivers good generation quality while maintaining strong coherence and factual relevance. The code and dataset used in this paper can be found here https://github.com/Nana2929/MAPLE.git.
• Abstract（参考訳）: Explainable Recommendationタスクは、ユーザとアイテムのペアを受け取り、アイテムがユーザに推奨される理由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、説明可能なレコメンデーションのプロキシとしてレビュー生成にアプローチする。 これらのモデルは、流動的で文法的に正しい文を生成することができるが、精度を欠き、パーソナライズされた情報的レコメンデーションの提供に失敗することが多い。 この問題に対処するため,マルチアスペクト・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。 レストラン領域における2つの実世界レビューデータセットによる実験により、MAPLEはベースラインレビュー生成モデルよりも大幅に優れていることが示された。 MAPLEはテキストと機能の多様性の両面で優れており、生成されたコンテンツが幅広い側面をカバーすることを保証する。 さらに、MAPLEは、強い一貫性と事実的関連性を維持しながら、優れた世代品質を提供する。 この論文で使用されたコードとデータセットは、https://github.com/Nana2929/MAPLE.git.comにある。

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