深い会話レコメンダーシステム:目標指向対話システムのための新しいフロンティア【JST・京大機械翻訳】

Tran Dai Hoang; Sheng Quan Z.; Zhang Wei Emma; Hamad Salma Abdalla; Zaib Munazza; Tran Nguyen H.; Yao Lina; Khoa Nguyen Lu Dang

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202204613542905 整理番号：22P0140133

深い会話レコメンダーシステム:目標指向対話システムのための新しいフロンティア【JST・京大機械翻訳】

Deep Conversational Recommender Systems: A New Frontier for Goal-Oriented Dialogue Systems

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発行年： 2020年04月27日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年04月27日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

近年,自然言語処理技術を利用した推薦者システムの新たな話題が注目され,それらの応用の1つが,Conversational Recommender System(CRS)である。コンテンツベースおよび協調フィルタリングアプローチによる従来の推薦システムとは異なり,CRSは対話型対話会話を通してユーザの選好を学習し,モデル化する。本研究では,深い学習アプローチがCRSに適用されるCRSの最近の進化の要約を提供し,果実の多い結果を得た。著者らは最初に,研究問題を分析し,そして,Deep Conversational Recommender System(DCRS)の開発における重要課題を提示し,次に,DCRSに利益を与える最も一般的な深層学習モデルを含む,最新の研究から得られた分野の現状を提示した。最後に,著者らは,この振動領域に対する将来の方向を議論した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

自然語処理 , 人工知能

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