Published January 1, 2020
| Version v1
Publication
Open
Towards Topic-Guided Conversational Recommender System
- 1. Renmin University of China
- 2. Beijing Institute of Big Data Research
Description
Conversational recommender systems (CRS) aim to recommend high-quality items to users through interactive conversations.To develop an effective CRS, the support of high-quality datasets is essential.Existing CRS datasets mainly focus on immediate requests from users, while lack proactive guidance to the recommendation scenario.In this paper, we contribute a new CRS dataset named TG-ReDial (Recommendation through Topic-Guided Dialog).Our dataset has two major features.First, it incorporates topic threads to enforce natural semantic transitions towards the recommendation scenario.Second, it is created in a semi-automatic way, hence human annotation is more reasonable and controllable.Based on TG-ReDial, we present the task of topic-guided conversational recommendation, and propose an effective approach to this task.Extensive experiments have demonstrated the effectiveness of our approach on three sub-tasks, namely topic prediction, item recommendation and response generation.
Translated Descriptions
⚠️
This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%
Translated Description (Arabic)
تهدف أنظمة التوصية بالمحادثة (CRS) إلى التوصية بعناصر عالية الجودة للمستخدمين من خلال المحادثات التفاعلية .لتطوير معايير الإبلاغ المشتركة الفعالة، يعد دعم مجموعات البيانات عالية الجودة أمرًا ضروريًا .تركز مجموعات بيانات CRS الحالية بشكل أساسي على الطلبات الفورية من المستخدمين، بينما تفتقر إلى التوجيه الاستباقي لسيناريو التوصية .في هذه الورقة، نساهم بمجموعة بيانات CRS جديدة تسمى TG - ReDial (التوصية من خلال الحوار الموجه للموضوع) .تحتوي مجموعة البيانات الخاصة بنا على ميزتين رئيسيتين. أولاً، تتضمن سلاسل بيانات موضوعية لفرض الانتقالات الدلالية الطبيعية نحو سيناريو التوصية .ثانيًا، يتم إنشاؤها بطريقة شبه تلقائية، وبالتالي يكون التعليق التوضيحي البشري أكثر معقولية وقابلية للتحكم .استنادًا إلى TG - ReDial، نقدم مهمة التوصية الحوارية الموجهة للموضوع، ونقترح نهجًا فعالًا لهذه المهمة. لقد أثبتت التجارب المكثفة فعالية نهجنا في ثلاث مهام فرعية، وهي التنبؤ بالموضوع، والتوصية بالعنصر، والتوليد.Translated Description (French)
Les systèmes de recommandation conversationnelle (CRS) visent à recommander des articles de haute qualité aux utilisateurs par le biais de conversations interactives. Pour développer un CRS efficace, la prise en charge d'ensembles de données de haute qualité est essentielle. Les ensembles de données CRS existants se concentrent principalement sur les demandes immédiates des utilisateurs, tout en manquant de directives proactives pour le scénario de recommandation. Dans cet article, nous contribuons à un nouvel ensemble de données CRS nommé TG-ReDial (Recommandation par le biais d'un dialogue guidé par sujet). Notre ensemble de données a deux caractéristiques principales. Premièrement, il intègre des fils de discussion pour appliquer des transitions sémantiques naturelles vers le scénario de recommandation. Deuxièmement, il est créé de manière semi-automatique, donc l'annotation humaine est plus raisonnable et contrôlable. Sur la base de TG-ReDial, nous présentons la tâche de recommandation conversationnelle guidée par sujet et proposons une approche efficace à cette tâche. Des expériences approfondies ont démontré l'efficacité de notre approche sur trois sous-tâches, à savoir la prédiction de sujet, la recommandation d'article et la génération de réponse.Translated Description (Spanish)
Los sistemas de recomendación conversacional (CRS) tienen como objetivo recomendar elementos de alta calidad a los usuarios a través de conversaciones interactivas. Para desarrollar un CRS efectivo, el soporte de conjuntos de datos de alta calidad es esencial. Los conjuntos de datos de CRS existentes se centran principalmente en las solicitudes inmediatas de los usuarios, mientras que carecen de una guía proactiva para el escenario de recomendación. En este documento, aportamos un nuevo conjunto de datos de CRS llamado TG-ReDial (Recomendación a través del diálogo guiado por temas). Nuestro conjunto de datos tiene dos características principales. En primer lugar, incorpora hilos de temas para hacer cumplir las transiciones semánticas naturales hacia el escenario de recomendación. En segundo lugar, se crea de forma semiautomática, por lo que la anotación humana es más razonable y controlable. Basado en TG-ReDial, presentamos la tarea de recomendación conversacional guiada por temas y proponemos un enfoque efectivo para esta tarea. Los experimentos extensivos han demostrado la efectividad de nuestro enfoque en tres subtareas, a saber, predicción de temas, recomendación de elementos y generación de respuestas.Files
2020.coling-main.365.pdf.pdf
Files
(226 Bytes)
| Name | Size | Download all |
|---|---|---|
|
md5:5360980bad11bf9723da89687501effc
|
226 Bytes | Preview Download |
Additional details
Additional titles
- Translated title (Arabic)
- نحو نظام التوصية بالمحادثة الموجه للموضوع
- Translated title (French)
- Vers un système de recommandation conversationnel guidé par le sujet
- Translated title (Spanish)
- Hacia un sistema de recomendación conversacional guiado por temas
Identifiers
- Other
- https://openalex.org/W3113741750
- DOI
- 10.18653/v1/2020.coling-main.365
References
- https://openalex.org/W1832693441
- https://openalex.org/W2101105183
- https://openalex.org/W2129405869
- https://openalex.org/W2349436533
- https://openalex.org/W2807880213
- https://openalex.org/W2891389695
- https://openalex.org/W2891416139
- https://openalex.org/W2898076813
- https://openalex.org/W2949782788
- https://openalex.org/W2955416746
- https://openalex.org/W2962854379
- https://openalex.org/W2963035145
- https://openalex.org/W2963068985
- https://openalex.org/W2963206148
- https://openalex.org/W2963341956
- https://openalex.org/W2963367478
- https://openalex.org/W2963403868
- https://openalex.org/W2963903950
- https://openalex.org/W2963963856
- https://openalex.org/W2964006684
- https://openalex.org/W2964112275
- https://openalex.org/W2964119254
- https://openalex.org/W2964178377
- https://openalex.org/W2964207259
- https://openalex.org/W2964352502
- https://openalex.org/W2964458951
- https://openalex.org/W2970236742
- https://openalex.org/W2970391482
- https://openalex.org/W2970799419
- https://openalex.org/W2997662139
- https://openalex.org/W3034548376
- https://openalex.org/W3035355914
- https://openalex.org/W3080122044
- https://openalex.org/W3100260481
- https://openalex.org/W3105955071