論文の概要: Conversational Recommendation System using NLP and Sentiment Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.11933v1
• Date: Sat, 17 May 2025 09:36:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-20 14:57:10.948201
• Title: Conversational Recommendation System using NLP and Sentiment Analysis
• Title（参考訳）: NLPと感性分析を用いた会話レコメンデーションシステム
• Authors: Piyush Talegaonkar, Siddhant Hole, Shrinesh Kamble, Prashil Gulechha, Deepali Salapurkar,
• Abstract要約: 本稿では,レコメンデーションプロセスに会話的洞察を統合することで,レコメンデーションシステムに対する新たなアプローチを示す。 Conversational Recommender Systemは、ディープラーニングのような最先端技術を統合し、機械学習アルゴリズムを活用する。 この方法論は、コンテンツベースと協調的なレコメンデーションアプローチの融合を取り入れ、NLP技術でそれらを強化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In today's digitally-driven world, the demand for personalized and context-aware recommendations has never been greater. Traditional recommender systems have made significant strides in this direction, but they often lack the ability to tap into the richness of conversational data. This paper represents a novel approach to recommendation systems by integrating conversational insights into the recommendation process. The Conversational Recommender System integrates cutting-edge technologies such as deep learning, leveraging machine learning algorithms like Apriori for Association Rule Mining, Convolutional Neural Networks (CNN), Recurrent Neural Networks (RNN), and Long Short-Term Memory (LTSM). Furthermore, sophisticated voice recognition technologies, including Hidden Markov Models (HMMs) and Dynamic Time Warping (DTW) algorithms, play a crucial role in accurate speech-to-text conversion, ensuring robust performance in diverse environments. The methodology incorporates a fusion of content-based and collaborative recommendation approaches, enhancing them with NLP techniques. This innovative integration ensures a more personalized and context-aware recommendation experience, particularly in marketing applications.
• Abstract（参考訳）: 今日のデジタル駆動の世界では、パーソナライズされたコンテキスト対応のレコメンデーションの需要はかつてないほど大きくなっています。 従来のレコメンデーターシステムは、この方向に大きな進歩を遂げてきたが、会話データの豊かさを取り入れる能力に欠けることが多い。 本稿では,レコメンデーションプロセスに会話的洞察を統合することで,レコメンデーションシステムに対する新たなアプローチを示す。 Conversational Recommender Systemは、Aprioriのような機械学習アルゴリズムを活用して、アソシエーションルールマイニング、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)、リカレントニューラルネットワーク(RNN)、Long Short-Term Memory(LTSM)などの最先端技術を統合する。 さらに,隠れマルコフモデル (HMM) や動的時間ワープ (DTW) アルゴリズムなどの高度な音声認識技術は,音声からテキストへの正確な変換において重要な役割を果たす。 この方法論は、コンテンツベースと協調的なレコメンデーションアプローチの融合を取り入れ、NLP技術でそれらを強化する。 この革新的な統合により、特にマーケティングアプリケーションにおいて、よりパーソナライズされ、コンテキスト対応のレコメンデーションエクスペリエンスが保証される。

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