論文の概要: Two Views, One Voice: Evidence-Grounded Conversational Music Recommendation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.24846v1
- Date: Fri, 24 Jul 2026 23:12:02 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-29 20:50:42.549908
- Title: Two Views, One Voice: Evidence-Grounded Conversational Music Recommendation
- Title（参考訳）: 2つの視点と1つの声:エビデンスを取り巻く会話型音楽レコメンデーション
- Authors: Sungwook Yoo, Sewook Yoo,
- Abstract要約: 本稿では,Blind-B 産業界におけるチーム "swyoo" による第3位のソリューションを提案する。
Retrievalは、Qwen 8Bアダプタによって駆動されるタスク適応型プールと正確なマッチングのためのハイブリッドレキシカルデンスプールを結合する。
システムはまた、最終的なブラインド評価において、説明品質のリーダーボードで2位にランクインした。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.589915930948668
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Traditional conversational recommenders entangle retrieval and response generation within a single text interface, so exact entity cues fade as the dialogue's intent evolves, which compromises explanation credibility. We address this within the ACM RecSys Challenge 2026, which mandates both top-20 ranking and evidence-grounded response generation. This paper presents the third-place solution by team "swyoo" for the Blind-B industry track. We decouple retrieval and response into separate pipelines connected strictly via ranked tracks and metadata. Retrieval combines a hybrid lexical-dense pool for exact matching with a task-adapted pool driven by fine-tuned Qwen 8B adapters. Candidates are calibrated via LightGBM, then routed to an evidence-grounded propose-assign-select (PAS) framework to structure responses. This system also ranked second on the explanation-quality leaderboard in the final blind evaluation. Our findings demonstrate that: (i) isolating retrieval and response preserves both catalog cues and fluid intent; (ii) structuring generation via explicit evidence assignment is key to this near-best-in-class explanation reliability.
- Abstract（参考訳）: 従来の会話レコメンデータは、単一のテキストインターフェース内で検索と応答生成を絡み合わせるため、対話の意図が進化するにつれて正確な実体が失われ、説明の信頼性が損なわれる。
我々はACM RecSys Challenge 2026の中でこの問題に対処し、トップ20とエビデンス・グラウンド・レスポンス・ジェネレーションの両方を義務付ける。
本稿では,Blind-B 産業界におけるチーム "swyoo" による第3位のソリューションを提案する。
検索とレスポンスを、ランク付けされたトラックとメタデータを介して厳密に接続された別個のパイプラインに分離する。
Retrievalは、Qwen 8Bアダプタによって駆動されるタスク適応型プールと正確なマッチングのためのハイブリッドレキシカルデンスプールを結合する。
候補はLightGBMを介してキャリブレーションされ、エビデンスに基づく提案-代入-選択(PAS)フレームワークにルーティングされ、応答が構造化される。
このシステムは、最終ブラインド評価において、説明品質のリーダーボードでも2位にランクインした。
私たちの発見は以下のことを示しています。
二 検索及び応答の分離は、カタログの手がかり及び流体の意図の両方を保存する。
二 明示的証拠付与による生成の構造化は、この最上級の説明信頼性の鍵となる。
関連論文リスト
- Achieving Text-based Person Retrieval with Any Granularity [80.69427598925718]
本稿では、任意の粒度を持つテキストベースの人物検索という新しいパラダイムを紹介する。
5段階の粒度スペクトルを定式化し,高品質な多粒度アノテートデータセットであるUFine6926-MGを構築した。
次に、クロスモーダルな多重粒度アライニングおよびマッチングフレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-07-23T08:42:25Z) - Structures Facilitate Retrieve, Rerank, and Generate [11.039868951381164]
文書地上対話システム(DGDS)は、外部文書からの知識を利用してドメイン固有のユーザー質問に答える。
本稿では,このような問題に体系的に対処するSF-Re2Gを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-06-02T07:09:41Z) - Chain-of-Thought Reasoning in Streaming Full-Duplex End-to-End Spoken Dialogue Systems [82.70507055599093]
本稿では,Duplex SDS のための Streaming Chain-of-Thought (CoT) フレームワークを提案する。
ブロック毎に中間的ターゲットアライメントされたユーザ書き起こしとシステム応答を作成します。
実験により,本手法は既存の二重解法よりもコヒーレントで解釈可能な応答を生成することが示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-10-02T14:33:05Z) - Selecting Query-bag as Pseudo Relevance Feedback for Information-seeking Conversations [76.70349332096693]
情報検索対話システムは電子商取引システムで広く利用されている。
クエリバッグに基づくPseudo Relevance Feedback framework(QB-PRF)を提案する。
関連クエリを備えたクエリバッグを構築し、擬似シグナルとして機能し、情報検索の会話をガイドする。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-22T08:10:32Z) - Towards Reliable and Factual Response Generation: Detecting Unanswerable
Questions in Information-Seeking Conversations [16.99952884041096]
生成的AIモデルは、そのようなシステムに対するユーザの信頼を損なう可能性のある幻覚の課題に直面します。
本稿では,まずコーパス内の関連するパスを識別し,最後にシステム応答にまとめる2段階のプロセスとして,会話情報探索の問題にアプローチする。
具体的には,文レベル分類器を用いて解答の有無を判定し,これらの予測を文レベルに集約し,最後に最終解答可能性推定値に到達する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-21T10:15:36Z) - HM-Conformer: A Conformer-based audio deepfake detection system with
hierarchical pooling and multi-level classification token aggregation methods [34.83806360076228]
HM-Conformerはシーケンス対シーケンスタスク用に設計されている。
様々なシーケンス長を処理し、それらを集約することで、スプーフィングエビデンスを効率的に検出することができる。
実験の結果、HM-Conformerは15.71%のEERを達成した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-15T07:18:30Z) - Reranking Overgenerated Responses for End-to-End Task-Oriented Dialogue
Systems [71.33737787564966]
エンド・ツー・エンド(E2E)タスク指向対話システム(ToD)は、いわゆる「いいね!
本稿では,システムによって当初過剰に生成された応答リストから高品質な項目を選択する方法を提案する。
本研究では,最先端のE2E ToDシステムを2.4BLEU,3.2ROUGE,2.8 METEORで改善し,新たなピーク値を得た。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-07T15:59:49Z) - Detecting and Classifying Malevolent Dialogue Responses: Taxonomy, Data
and Methodology [68.8836704199096]
コーパスベースの会話インタフェースは、テンプレートベースのエージェントや検索ベースのエージェントよりも多様な自然なレスポンスを生成することができる。
コーパスベースの会話エージェントの生成能力が増大すると、マレヴォレントな反応を分類し、フィルタリングする必要性が生じる。
不適切な内容の認識と分類に関するこれまでの研究は、主にある種のマレヴォレンスに焦点を絞っている。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-08-21T22:43:27Z) - Multi-Stage Conversational Passage Retrieval: An Approach to Fusing Term
Importance Estimation and Neural Query Rewriting [56.268862325167575]
マルチステージアドホックIRシステムにクエリ再構成を組み込んだ会話経路検索(ConvPR)に取り組む。
本稿では,1項の重要度推定と2項のニューラルクエリ書き換えという2つの手法を提案する。
前者に対しては、周波数に基づく信号を用いて会話コンテキストから抽出した重要な用語を用いて会話クエリを拡張する。
後者では,会話クエリを,事前訓練されたシーケンス列列列モデルを用いて,自然な,スタンドアロンの,人間の理解可能なクエリに再構成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-05T14:30:20Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。