推奨のためのグラフベース抽出説明器【JST・京大機械翻訳】

Wang Peng; Cai Renqin; Wang Hongning

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202219271583660 整理番号：22P0292342

推奨のためのグラフベース抽出説明器【JST・京大機械翻訳】

Graph-based Extractive Explainer for Recommendations

出版者サイト {{ this.onShowPLink() }} 複写サービスで全文入手
高度な検索・分析はJDreamⅢで

この文献はプレプリントです。プレプリントについてはこちらをご確認ください。

著者 (3件)： , ,
資料名：
発行年： 2022年02月19日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年02月19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)

推薦者システムにおける説明は,推薦されたアイテムのセットの中でインフォームド決定を行う際にユーザを支援する。推薦がいかに生成されるか,そしてなぜユーザがそれらに注意を払わなければならないかを表現するために,自然言語説明を生成するために,大きな研究注意が払われてきた。しかし,それらの解決策,例えば,テンプレートベースまたは生成ベースの異なる限界のために,説明が容易に,信頼性があり,そして,同時に個人化することが難しい。本研究では,抽出ベースの説明のために,ユーザ,アイテム,属性,および文章をシームレスに統合するグラフ意図的ニューラルネットワークモデルを開発した。アイテムの属性は,文章関連性のユーザ-項目特定評価のメッセージ通過を容易にするための仲介者として選択される。そして,個々の文章関連性,全体的属性範囲,およびコンテンツ冗長性のバランスをとるために,著者らは,文章の最終選択を作るために,整数線形計画法問題を解決した。2つのベンチマークレビューデータセットに対する最先端のベースライン方法のセットに対する広範な経験的評価は,提案した解決策の生成品質を示した。【JST・京大機械翻訳】

, , , , , , , , , , ,
, , , , 【Automatic Indexing@JST】

人工知能 , その他の情報処理

, ,

前のページに戻る