基于用户画像的个性化评论自动生成
计算与语言
2019-07-25 v1
摘要
社交媒体上的评论在内容、风格和词汇方面非常多样，这使得生成评论比其他现有的自然语言生成（NLG）任务更具挑战性。此外，由于不同用户有不同的表达习惯，在生成评论时有必要考虑用户的画像。在本文中，我们介绍了社交媒体个性化评论自动生成（AGPC）的任务。基于微博上数万名用户的真实评论及相应的用户画像，我们提出了用于 AGPC 的个性化评论生成网络（PCGN）。该模型利用带有门控记忆的用户特征嵌入，并关注用户描述以建模用户的个性。此外，在解码过程中考虑了外部用户表示，以增强评论生成。实验结果表明，我们的模型能够生成自然、类人且个性化的评论。
引用
@article{arxiv.1907.10371,
title = {Automatic Generation of Personalized Comment Based on User Profile},
author = {Wenhuan Zeng and Abulikemu Abuduweili and Lei Li and Pengcheng Yang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1907.10371},
year = {2019}
}
备注
ACL SRW 2019