“看起来不适合约会”：将评论转化为对话推荐系统中的偏好
计算与语言
2021-09-17 v1 人工智能
摘要
旨在确定良好推荐的对话本质上是迭代的。人们常以对当前推荐的评论形式表达偏好（例如“看起来不适合约会”），需一定程度常识才能推断偏好。本工作中，我们提出一种将用户评论转化为正向偏好（例如“我更喜欢更浪漫的”）的方法，以检索可能更佳推荐的评论（例如“非常适合浪漫晚餐”）。我们利用少样本设置下的大型神经语言模型（LM）执行评论到偏好的转化，并测试两种推荐检索方法：一种匹配嵌入，另一种为该任务微调LM。我们在餐厅领域实例化该方法，并使用新的餐厅评论数据集评估。在消融研究中，我们展示了利用评论到偏好的转化可改进推荐，且至少有三类一般情形可解释这一性能提升。
引用
@article{arxiv.2109.07576,
title = {"It doesn't look good for a date": Transforming Critiques into Preferences for Conversational Recommendation Systems},
author = {Victor S. Bursztyn and Jennifer Healey and Nedim Lipka and Eunyee Koh and Doug Downey and Larry Birnbaum},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.07576},
year = {2021}
}
备注
Accepted to EMNLP 2021's main conference