論文の概要: Towards Empathetic Conversational Recommender Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.10527v1
• Date: Fri, 30 Aug 2024 15:43:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-22 21:32:16.738765
• Title: Towards Empathetic Conversational Recommender Systems
• Title（参考訳）: 共感型会話レコメンダシステムに向けて
• Authors: Xiaoyu Zhang, Ruobing Xie, Yougang Lyu, Xin Xin, Pengjie Ren, Mingfei Liang, Bo Zhang, Zhanhui Kang, Maarten de Rijke, Zhaochun Ren,
• Abstract要約: 本稿では,共感型会話レコメンデータ(ECR)フレームワークを提案する。 ECRには、感情対応アイテムレコメンデーションと感情対応応答生成という、2つの主要なモジュールが含まれている。 ReDialデータセットの実験は、推奨精度を高め、ユーザの満足度を向上させる上で、我々のフレームワークの有効性を検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.53167131692
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Conversational recommender systems (CRSs) are able to elicit user preferences through multi-turn dialogues. They typically incorporate external knowledge and pre-trained language models to capture the dialogue context. Most CRS approaches, trained on benchmark datasets, assume that the standard items and responses in these benchmarks are optimal. However, they overlook that users may express negative emotions with the standard items and may not feel emotionally engaged by the standard responses. This issue leads to a tendency to replicate the logic of recommenders in the dataset instead of aligning with user needs. To remedy this misalignment, we introduce empathy within a CRS. With empathy we refer to a system's ability to capture and express emotions. We propose an empathetic conversational recommender (ECR) framework. ECR contains two main modules: emotion-aware item recommendation and emotion-aligned response generation. Specifically, we employ user emotions to refine user preference modeling for accurate recommendations. To generate human-like emotional responses, ECR applies retrieval-augmented prompts to fine-tune a pre-trained language model aligning with emotions and mitigating hallucination. To address the challenge of insufficient supervision labels, we enlarge our empathetic data using emotion labels annotated by large language models and emotional reviews collected from external resources. We propose novel evaluation metrics to capture user satisfaction in real-world CRS scenarios. Our experiments on the ReDial dataset validate the efficacy of our framework in enhancing recommendation accuracy and improving user satisfaction.
• Abstract（参考訳）: 会話レコメンデータシステム(CRS)は,マルチターン対話を通じてユーザの好みを抽出することができる。 通常は、対話コンテキストをキャプチャするために、外部の知識と事前訓練された言語モデルを含む。 ベンチマークデータセットに基づいてトレーニングされたほとんどのCRSアプローチは、これらのベンチマークの標準項目とレスポンスが最適であると仮定する。 しかし、ユーザーは標準項目で否定的な感情を表現でき、標準応答に感情的な関与を感じない可能性があると、彼らは見落としている。 この問題は、ユーザニーズに合わせるのではなく、データセットでレコメンデータのロジックを複製する傾向にある。 この不整合を是正するために,我々はCRS内に共感を導入する。 共感とは、感情を捉え、表現するシステムの能力を指す。 本稿では,共感型会話レコメンデータ(ECR)フレームワークを提案する。 ECRには、感情対応アイテムレコメンデーションと感情対応応答生成という、2つの主要なモジュールが含まれている。 具体的には、ユーザの感情を利用して、正確なレコメンデーションのためのユーザの嗜好モデリングを洗練します。 人間のような感情反応を生成するために、ECRは、学習済み言語モデルを微調整し、感情と一致させ幻覚を緩和するために、検索強化プロンプトを適用した。 そこで我々は,大規模な言語モデルで注釈付けされた感情ラベルと,外部リソースから収集した感情レビューを用いて,共感的データを拡大する。 実世界のCRSシナリオにおけるユーザの満足度を捉えるための新しい評価指標を提案する。 ReDialデータセットの実験は、推奨精度を高め、ユーザの満足度を向上させる上で、我々のフレームワークの有効性を検証する。

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