論文の概要: Peeling Back the Layers: An In-Depth Evaluation of Encoder Architectures in Neural News Recommenders
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.01470v1
- Date: Wed, 2 Oct 2024 12:21:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-04 17:34:40.185152
- Title: Peeling Back the Layers: An In-Depth Evaluation of Encoder Architectures in Neural News Recommenders
- Title（参考訳）: 層を振り返る:ニューラルニュースレコメンダにおけるエンコーダアーキテクチャの深さ評価
- Authors: Andreea Iana, Goran Glavaš, Heiko Paulheim,
- Abstract要約: 本稿では,ニューラルニュースレコメンデータシステムにおけるエンコーダアーキテクチャの包括的解析を行う。
解析の結果,特定の符号化手法の複雑さは経験的に不適切であることが判明した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.717314422130497
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Encoder architectures play a pivotal role in neural news recommenders by embedding the semantic and contextual information of news and users. Thus, research has heavily focused on enhancing the representational capabilities of news and user encoders to improve recommender performance. Despite the significant impact of encoder architectures on the quality of news and user representations, existing analyses of encoder designs focus only on the overall downstream recommendation performance. This offers a one-sided assessment of the encoders' similarity, ignoring more nuanced differences in their behavior, and potentially resulting in sub-optimal model selection. In this work, we perform a comprehensive analysis of encoder architectures in neural news recommender systems. We systematically evaluate the most prominent news and user encoder architectures, focusing on their (i) representational similarity, measured with the Central Kernel Alignment, (ii) overlap of generated recommendation lists, quantified with the Jaccard similarity, and (iii) the overall recommendation performance. Our analysis reveals that the complexity of certain encoding techniques is often empirically unjustified, highlighting the potential for simpler, more efficient architectures. By isolating the effects of individual components, we provide valuable insights for researchers and practitioners to make better informed decisions about encoder selection and avoid unnecessary complexity in the design of news recommenders.
- Abstract（参考訳）: エンコーダアーキテクチャは、ニュースやユーザのセマンティック情報とコンテキスト情報を埋め込むことによって、ニューラルニュースレコメンデータにおいて重要な役割を果たす。
このように、ニュースやユーザエンコーダの表現能力の向上に重点を置いて、レコメンダ性能の向上に努めてきた。
エンコーダアーキテクチャがニュースやユーザ表現の品質に与える影響は大きいが、既存のエンコーダ設計の分析では、全体的なダウンストリームレコメンデーションのパフォーマンスにのみ焦点が当てられている。
これは、エンコーダの類似性を一方的に評価し、その振る舞いの微妙な違いを無視し、潜在的に準最適モデル選択をもたらす。
本研究では,ニューラルニュースレコメンデータシステムにおけるエンコーダアーキテクチャの包括的解析を行う。
我々は、最も顕著なニュースとユーザエンコーダアーキテクチャを体系的に評価し、それらに焦点を当てた。
(i)中央カーネルアライメントで測定された表現的類似性
(二 生成された推薦リストの重複、ジャカード類似度と定量化、及び
(三)全体的な推薦公演。
我々の分析によると、特定の符号化技法の複雑さは、しばしば経験的に不適切であり、よりシンプルで効率的なアーキテクチャの可能性を強調している。
個々のコンポーネントの効果を分離することにより、研究者や実践者たちは、エンコーダの選択に関するより良い情報決定を行い、ニュースレコメンデータの設計において不要な複雑さを避けるための貴重な洞察を提供する。
関連論文リスト
- $ε$-VAE: Denoising as Visual Decoding [61.29255979767292]
生成モデリングにおいて、トークン化は複雑なデータをコンパクトで構造化された表現に単純化し、より効率的で学習可能な空間を作り出す。
現在の視覚的トークン化手法は従来のオートエンコーダフレームワークに依存しており、エンコーダはデータを潜在表現に圧縮し、デコーダは元の入力を再構築する。
具体的には,デコーダを拡散処理に置き換え,ノイズを反復的に除去して元のイメージを復元し,エンコーダが提供する潜伏者によって誘導される。
再建(rFID)と生成品質(ジェネレーション品質)の両面からアプローチを評価する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-05T08:27:53Z) - Making Recommender Systems More Knowledgeable: A Framework to Incorporate Side Information [5.033504076393256]
本稿では,商品別サイド情報をレコメンダシステムに組み込んでパフォーマンスを高めるための汎用フレームワークを提案する。
副次的な情報により、我々の推薦システムは最先端のモデルよりもかなりのマージンで優れていることを示す。
また、リコメンデータシステムで使用される注意機構を標準化し、モデル性能への影響を評価するために、新しいタイプの損失を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-02T04:33:52Z) - On the Suitability of Representations for Quality Diversity Optimization
of Shapes [77.34726150561087]
進化的アルゴリズムで使用される表現、あるいは符号化は、その性能に大きな影響を及ぼす。
本研究では, 直接符号化, 辞書ベース表現, パラメトリック符号化, 合成パターン生成ネットワーク, セルオートマトンなどの表現が, 酸化メッシュの生成に与える影響について比較した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-07T07:34:23Z) - Exploring and Exploiting Multi-Granularity Representations for Machine
Reading Comprehension [13.191437539419681]
適応的双方向注意カプセルネットワーク(ABA-Net)という新しい手法を提案する。
ABA-Netは、異なるレベルのソース表現を予測子に適応的に活用する。
私たちはSQuAD 1.0データセットに新しい最先端パフォーマンスを設定しました。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-08-18T10:14:32Z) - Understanding the Relation of User and News Representations in
Content-Based Neural News Recommendation [0.0]
ユーザと候補者のニュース表現をマッチングする最も広く使われている手段が十分に表現できないという仮説を評価する。
幅広いベースラインと確立されたシステムにまたがって、AUCの約6ポイントが一貫した改善をもたらす。
かなり単純なベースラインモデルは、MINDデータセットの68% AUCよりもはるかに高くスコアされ、公開された最先端の2ポイント以内である。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-29T14:24:25Z) - Great Truths are Always Simple: A Rather Simple Knowledge Encoder for
Enhancing the Commonsense Reasoning Capacity of Pre-Trained Models [89.98762327725112]
自然言語における常識推論は、人工知能システムの望ましい能力である。
複雑なコモンセンス推論タスクを解決するための典型的な解決策は、知識対応グラフニューラルネットワーク(GNN)エンコーダで事前訓練された言語モデル(PTM)を強化することである。
有効性にもかかわらず、これらのアプローチは重いアーキテクチャ上に構築されており、外部知識リソースがPTMの推論能力をどのように改善するかを明確に説明できない。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-04T01:27:36Z) - A Comparative Study of Pre-trained Encoders for Low-Resource Named
Entity Recognition [10.0731894715001]
我々は、エンコーダ評価フレームワークを導入し、それを用いて、低リソースNERのタスクにおける最先端の事前訓練された表現の性能を比較する。
我々は、様々な戦略、モデルアーキテクチャ、中間タスクの微調整、コントラスト学習で事前訓練された幅広いエンコーダを分析する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-11T09:48:26Z) - Collaborative Reflection-Augmented Autoencoder Network for Recommender
Systems [23.480069921831344]
協調反射強化オートエンコーダネットワーク(CRANet)を開発した。
CRANetは、観測された、観測されていないユーザーとイテムの相互作用から、転送可能な知識を探索することができる。
CRANetは2つの推奨タスクに対応する4つの多様なベンチマークデータセットに対して実験的に検証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-10T04:36:15Z) - Hierarchical Bi-Directional Self-Attention Networks for Paper Review
Rating Recommendation [81.55533657694016]
本稿では,階層型双方向自己注意ネットワークフレームワーク(HabNet)を提案する。
具体的には、文エンコーダ(レベル1)、レビュー内エンコーダ(レベル2)、レビュー間エンコーダ(レベル3)の3つのレベルで、論文レビューの階層構造を利用する。
我々は、最終的な受理決定を行う上で有用な予測者を特定することができ、また、数値的なレビュー評価とレビュアーが伝えるテキストの感情の不整合を発見するのに役立てることができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-02T08:07:50Z) - Beyond Single Stage Encoder-Decoder Networks: Deep Decoders for Semantic
Image Segmentation [56.44853893149365]
セマンティックセグメンテーションのための単一エンコーダ-デコーダ手法は、セマンティックセグメンテーションの品質とレイヤー数あたりの効率の観点からピークに達している。
そこで本研究では,より多くの情報コンテンツを取得するために,浅層ネットワークの集合を用いたデコーダに基づく新しいアーキテクチャを提案する。
アーキテクチャをさらに改善するために,ネットワークの注目度を高めるために,クラスの再バランスを目的とした重み関数を導入する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-19T18:44:34Z) - Rethinking and Improving Natural Language Generation with Layer-Wise
Multi-View Decoding [59.48857453699463]
シーケンシャル・ツー・シーケンス学習では、デコーダは注意機構に依存してエンコーダから情報を効率的に抽出する。
近年の研究では、異なるエンコーダ層からの表現を多様なレベルの情報に利用することが提案されている。
本稿では, 各デコーダ層に対して, グローバルビューとして機能する最後のエンコーダ層からの表現とともに, ソースシーケンスの立体視のために他のエンコーダ層からのデコーダ層からのデコーダ層を補足するレイヤワイド・マルチビューデコーダを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-16T20:00:39Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。