論文の概要: Panoramic Interests: Stylistic-Content Aware Personalized Headline Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.11900v1
- Date: Tue, 21 Jan 2025 05:30:20 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-22 19:37:19.581951
- Title: Panoramic Interests: Stylistic-Content Aware Personalized Headline Generation
- Title（参考訳）: パノラマ的関心:ストリスティック・コンテント・アウェアによる個人化見出し生成
- Authors: Junhong Lian, Xiang Ao, Xinyu Liu, Yang Liu, Qing He,
- Abstract要約: 本稿では,Sticistic-Content Aware Personalized Headline Generation (SCAPE) フレームワークを提案する。
SCAPEは、大きな言語モデル(LLM)コラボレーションの助けを借りて、見出しからコンテンツとスタイルの両方の特徴を抽出する。
それは、対照的な学習に基づく階層的融合ネットワークを通じて、ユーザの長期的および短期的な関心を適応的に統合する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.86741955785968
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Personalized news headline generation aims to provide users with attention-grabbing headlines that are tailored to their preferences. Prevailing methods focus on user-oriented content preferences, but most of them overlook the fact that diverse stylistic preferences are integral to users' panoramic interests, leading to suboptimal personalization. In view of this, we propose a novel Stylistic-Content Aware Personalized Headline Generation (SCAPE) framework. SCAPE extracts both content and stylistic features from headlines with the aid of large language model (LLM) collaboration. It further adaptively integrates users' long- and short-term interests through a contrastive learning-based hierarchical fusion network. By incorporating the panoramic interests into the headline generator, SCAPE reflects users' stylistic-content preferences during the generation process. Extensive experiments on the real-world dataset PENS demonstrate the superiority of SCAPE over baselines.
- Abstract（参考訳）: パーソナライズされたニュースの見出し生成は、ユーザーが好みに合わせて注意を引く見出しを提供することを目的としている。
一般的な方法は、ユーザ指向のコンテンツ嗜好に焦点をあてるが、そのほとんどは、多様なスタイル的嗜好がユーザのパノラマ的関心に不可欠であるという事実を軽視し、最適以下のパーソナライゼーションへと繋がる。
そこで本研究では,Sticistic-Content Aware Personalized Headline Generation (SCAPE) フレームワークを提案する。
SCAPEは、大きな言語モデル(LLM)コラボレーションの助けを借りて、見出しからコンテンツとスタイルの両方の特徴を抽出する。
さらに、対照的な学習に基づく階層的融合ネットワークを通じて、ユーザの長期的および短期的な関心を適応的に統合する。
パノラマ的な関心を見出しジェネレータに組み込むことで、SCAPEは生成プロセス中にユーザのスタイルや内容の好みを反映する。
実世界のデータセットであるPENSの大規模な実験は、ベースラインよりもSCAPEの方が優れていることを示した。
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