論文の概要: NewsReX: A More Efficient Approach to News Recommendation with Keras 3 and JAX

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.21572v1
• Date: Fri, 29 Aug 2025 12:26:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-01 19:45:11.043866
• Title: NewsReX: A More Efficient Approach to News Recommendation with Keras 3 and JAX
• Title（参考訳）: NewsReX: Keras 3とJAXによるニュースレコメンデーションへのより効率的なアプローチ
• Authors: Igor L. R. Azevedo, Toyotaro Suzumura, Yuichiro Yasui,
• Abstract要約: NewsReXは、ニュース結果の生成と比較のためのオープンソースライブラリである。 Keras 3 と JAX 上に構築されており、計算効率が向上している。 本稿では,文献でしばしば見過ごされる重要なトレーニングパラメータの解析を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3758708764341527
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Reproducing and comparing results in news recommendation research has become increasingly difficult. This is due to a fragmented ecosystem of diverse codebases, varied configurations, and mainly due to resource-intensive models. We introduce NewsReX, an open-source library designed to streamline this process. Our key contribution is a modern implementation built on Keras 3 and JAX, which provides an increase in computational efficiency. Experiments show that NewsReX is faster than current implementations. To support broader research, we provide a straightforward guide and scripts for training models on custom datasets. We validated this functionality using a proprietary Japanese news dataset from Nikkei News, a leading Japanese media corporation renowned for its comprehensive coverage of business, economic, and financial news. NewsReX makes reproducing complex experiments faster and more accessible to a wider range of hardware making sure the speed up it also achieved for less powerful GPUs, like an 8GB RTX 3060 Ti. Beyond the library, this paper offers an analysis of key training parameters often overlooked in the literature, including the effect of different negative sampling strategies, the varying number of epochs, the impact of random batching, and more. This supplementary analysis serves as a valuable reference for future research, aiming to reduce redundant computation when comparing baselines and guide best practices. Code available at https://github.com/igor17400/NewsReX.
• Abstract（参考訳）: ニュースレコメンデーション研究における結果の再現と比較はますます困難になっている。 これは、多様なコードベースの断片化されたエコシステム、さまざまな構成、主にリソース集約型モデルによるものである。 我々は,このプロセスを合理化するためのオープンソースライブラリであるNewsReXを紹介する。 私たちの重要な貢献は、Keras 3とJAX上に構築されたモダンな実装であり、計算効率が向上します。 実験によると、NewsReXは現在の実装よりも高速である。 より広範な研究を支援するため、カスタムデータセット上でモデルをトレーニングするための簡単なガイドとスクリプトを提供しています。 ビジネス,経済,金融ニュースを包括的に網羅したことで有名な日経ニュース(日経ニュース)の独自ニュースデータセットを用いて,この機能を検証した。 NewsReXは複雑な実験を高速に再現し、より広い範囲のハードウェアにアクセスできるようにします。 図書館以外では,様々なネガティブサンプリング戦略の効果,エポック数の変動,ランダムバッチの影響など,文献でしばしば見過ごされる重要なトレーニングパラメータの解析を行う。 この補足的分析は、ベースラインを比較し、ベストプラクティスを導く際に冗長な計算を減らすことを目的として、将来の研究の参考となる。 コードはhttps://github.com/igor17400/NewsReXで公開されている。

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