論文の概要: Snippet-based Conversational Recommender System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.06064v2
• Date: Mon, 14 Apr 2025 19:09:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-16 19:16:12.430152
• Title: Snippet-based Conversational Recommender System
• Title（参考訳）: スニペットを用いた会話レコメンダシステム
• Authors: Haibo Sun, Naoki Otani, Hannah Kim, Dan Zhang, Nikita Bhutani,
• Abstract要約: SnipRecは,ユーザレビューなどのユーザ生成コンテンツを利用して,幅広いユーザ表現をキャプチャする,新たなリソース効率の高い手法を提案する。 レストラン、本、衣類の領域での実験では、スニペットベースの表現は文書や文ベースの表現よりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.943863017830094
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Conversational Recommender Systems (CRS) engage users in interactive dialogues to gather preferences and provide personalized recommendations. While existing studies have advanced conversational strategies, they often rely on predefined attributes or expensive, domain-specific annotated datasets, which limits their flexibility in handling diverse user preferences and adaptability across domains. We propose SnipRec, a novel resource-efficient approach that leverages user-generated content, such as customer reviews, to capture a broader range of user expressions. By employing large language models to map reviews and user responses into concise snippets, SnipRec represents user preferences and retrieves relevant items without the need for intensive manual data collection or fine-tuning. Experiments across the restaurant, book, and clothing domains show that snippet-based representations outperform document- and sentence-based representations, achieving Hits@10 of 0.25-0.55 with 3,000 to 10,000 candidate items while successfully handling free-form user responses.
• Abstract（参考訳）: Conversational Recommender Systems (CRS) は、対話型対話にユーザを巻き込み、好みを収集し、パーソナライズされたレコメンデーションを提供する。 既存の研究には高度な会話戦略があるが、多くの場合、事前に定義された属性や高価なドメイン固有のアノテーション付きデータセットに頼っている。 SnipRecは,ユーザレビューなどのユーザ生成コンテンツを利用して,幅広いユーザ表現をキャプチャする,新たなリソース効率の高い手法を提案する。 レビューやユーザレスポンスを簡潔なスニペットにマップするために,大規模な言語モデルを使用することで,SnipRecはユーザの好みを表現し,手作業によるデータ収集や微調整を必要とせずに,関連する項目を検索する。 レストラン、本、衣類の領域での実験では、スニペットベースの表現は文書や文ベースの表現よりも優れており、フリーフォームのユーザー応答をうまく処理しながら、候補項目3,000から10,000項目のHits@10を達成している。

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