基于自然语言处理技术的乌尔都语新闻文章推荐模型
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2024-09-02 v1 计算与语言
机器学习
摘要
乌尔都语在线报纸已有若干，但用户难以找到所需内容，因为其中大多包含不相关数据，且多数用户无法检索到想要的内容。我们提出的框架将有助于预测符合用户兴趣的乌尔都语新闻，并减少用户搜索新闻的时间。为此，采用 NLP 技术进行预处理，随后使用 TF-IDF 与余弦相似度获取最高相似度并基于用户偏好推荐新闻。此外，还使用了 BERT 语言模型进行相似度计算，与 TF-IDF 相比，BERT 模型使相似度提升，因此该方法在 BERT 语言模型下表现更优，并能依据用户兴趣推荐新闻。当文章相似度高于 60% 时即推荐新闻。
引用
@article{arxiv.2206.11862,
title = {Urdu News Article Recommendation Model using Natural Language Processing Techniques},
author = {Syed Zain Abbas and Arif ur Rahman and Abdul Basit Mughal and Syed Mujtaba Haider},
journal= {arXiv preprint arXiv:2206.11862},
year = {2024}
}
备注
14 Pages, 21 Figures