論文の概要: Beyond Retrieval: Generating Narratives in Conversational Recommender Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.16780v2
• Date: Tue, 10 Dec 2024 18:45:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-11 14:35:12.053442
• Title: Beyond Retrieval: Generating Narratives in Conversational Recommender Systems
• Title（参考訳）: 検索を超えて - 会話レコメンダシステムにおけるナラティブの生成
• Authors: Krishna Sayana, Raghavendra Vasudeva, Yuri Vasilevski, Kun Su, Liam Hebert, James Pine, Hubert Pham, Ambarish Jash, Sukhdeep Sodhi,
• Abstract要約: 本稿では,会話レコメンデーションにおける自然言語生成タスクのための新しいデータセット(REGEN)を提案する。 我々は、よく知られた生成指標を用いてベンチマークを作成し、レーダLEMを用いて新しいデータセットの自動評価を行う。 そして、私たちの知る限りでは、レコメンデーター信号を理解し、リッチな物語を生成することにおけるLLMの能力を分析する最初の試みである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.73461454584274
• License:
• Abstract: The recent advances in Large Language Model's generation and reasoning capabilities present an opportunity to develop truly conversational recommendation systems. However, effectively integrating recommender system knowledge into LLMs for natural language generation which is tailored towards recommendation tasks remains a challenge. This paper addresses this challenge by making two key contributions. First, we introduce a new dataset (REGEN) for natural language generation tasks in conversational recommendations. REGEN (Reviews Enhanced with GEnerative Narratives) extends the Amazon Product Reviews dataset with rich user narratives, including personalized explanations of product preferences, product endorsements for recommended items, and summaries of user purchase history. REGEN is made publicly available to facilitate further research. Furthermore, we establish benchmarks using well-known generative metrics, and perform an automated evaluation of the new dataset using a rater LLM. Second, the paper introduces a fusion architecture (CF model with an LLM) which serves as a baseline for REGEN. And to the best of our knowledge, represents the first attempt to analyze the capabilities of LLMs in understanding recommender signals and generating rich narratives. We demonstrate that LLMs can effectively learn from simple fusion architectures utilizing interaction-based CF embeddings, and this can be further enhanced using the metadata and personalization data associated with items. Our experiments show that combining CF and content embeddings leads to improvements of 4-12% in key language metrics compared to using either type of embedding individually. We also provide an analysis to interpret how CF and content embeddings contribute to this new generative task.
• Abstract（参考訳）: 近年のLarge Language Modelの生成と推論能力の進歩は、真の対話型レコメンデーションシステムを開発する機会となる。 しかし,レコメンデーションタスクに適した自然言語生成のためのLLMに,レコメンデーションシステム知識を効果的に統合することが課題である。 本稿は2つの重要な貢献によってこの問題に対処する。 まず、会話レコメンデーションにおける自然言語生成タスクのための新しいデータセット(REGEN)を提案する。 REGEN(Reviews Enhanced with GEnerative Narratives)は、Amazon Product Reviewsデータセットを拡張して、製品好みのパーソナライズされた説明、推奨アイテムの製品推奨、ユーザ購入履歴の要約など、リッチなユーザストーリを提供する。 REGENは、さらなる研究を促進するために公開されている。 さらに、よく知られた生成指標を用いてベンチマークを作成し、レーダLLMを用いて新しいデータセットの自動評価を行う。 第2に,REGENのベースラインとして機能する核融合アーキテクチャ (CF モデルと LLM) を提案する。 そして、私たちの知る限りでは、レコメンデーター信号を理解し、リッチな物語を生成することにおけるLLMの能力を分析する最初の試みである。 LLMは、インタラクションベースのCF埋め込みを利用して、単純な融合アーキテクチャから効果的に学習できることを示し、これは、アイテムに関連するメタデータとパーソナライズデータを用いてさらに強化することができる。 実験の結果,CFとコンテンツ埋め込みを組み合わせることで,各種類の埋め込みを個別に使用する場合と比較して,キー言語メトリクスの4～12%の改善が得られた。 また、この新たな生成タスクにおいて、CFとコンテンツ埋め込みがどのように貢献するかを理解するための分析も提供する。

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