レストランの未来状態を予測するための深い概念を意識したモデル【JST・京大機械翻訳】

Liao Hao; Zhang Xiaojie; Li Xin; Zhou Mingyang; Vidmer Alexandre; Mao Rui

文献

J-GLOBAL ID：202102255661610381 整理番号：21A0152427

レストランの未来状態を予測するための深い概念を意識したモデル【JST・京大機械翻訳】

A Deep Concept-aware Model for predicting and explaining restaurant future status

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資料名：
巻： 2020 号： ICWS ページ： 559-567 発行年： 2020年
JST資料番号： W2441A 資料種別：会議録 (C)
記事区分：原著論文発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

今日,Webサービスの開発によって,オンラインサービスの生き残りは,公共の注意を捕えた。ビジネスの将来の予測は,店舗にとって極めて重要である。ビジネスがどのように開発して,どの重要因子がそれに導くかを説明することは,2つの最も重要なタスクである。既存の文献は,通常,これら2つのタスクの1つだけに取り組まれており,それらは2つの密接に関連したタスクであり,互いに補完する。本論文では,レストランの将来状況を予測し,エンド2エンドフレームワークにおいて同時に説明可能な文章を提供するために,深い概念認識モデル(DCA)と名付けたレビューベースのニューラルモデルを提案した。特に,著者らは,概念を選択し,予測と説明タスクを,それぞれ,因子化マシンとゲートリカレントユニットを通して選択するために,共注意を使用する。3つの中国の都市データセットに関する大規模な実験を行った。提案した継手モデルは,両方の予測(AUCにおける平均40.96%改善)および説明(BLEUにおける平均9.72%改善およびROUGEの精密計量における86.05%の改善)に対する最先端のベースライン法より優れていた。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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