Extended Recommendation Framework: Generating the Text of a User Review as a Personalized Summary, Mickaël Poussevin+, N/A, arXiv'14

[AkihikoWatanabe]

URL

• https://arxiv.org/abs/1412.5448

Affiliations

• Mickaël Poussevin, N/A
• Vincent Guigue, N/A
• Patrick Gallinari, N/A

Abstract

• We propose to augment rating based recommender systems by providing the userwith additional information which might help him in his choice or in theunderstanding of the recommendation. We consider here as a new task, thegeneration of personalized reviews associated to items. We use an extractivesummary formulation for generating these reviews. We also show that the twoinformation sources, ratings and items could be used both for estimatingratings and for generating summaries, leading to improved performance for eachsystem compared to the use of a single source. Besides these two contributions,we show how a personalized polarity classifier can integrate the rating andtextual aspects. Overall, the proposed system offers the user threepersonalized hints for a recommendation: rating, text and polarity. We evaluatethese three components on two datasets using appropriate measures for eachtask.

Translation (by gpt-3.5-turbo)

• 私たちは、評価に基づくレコメンダーシステムを拡張し、ユーザーが選択や推薦の理解に役立つ追加情報を提供することを提案します。ここでは、アイテムに関連する個人的なレビューの生成を新しいタスクとして考えます。これらのレビューを生成するために、抽出型サマリーの形式を使用します。また、評価とアイテムの2つの情報源が、評価の推定とサマリーの生成の両方に使用できることを示し、単一の情報源の使用に比べて各システムのパフォーマンスが向上することを示します。これら2つの貢献に加えて、個人化極性分類器が評価とテキストの側面を統合する方法を示します。全体的に、提案されたシステムは、評価、テキスト、極性の3つの個人化ヒントを提供します。私たちは、各タスクに適した尺度を使用して、2つのデータセットでこれら3つのコンポーネントを評価しました。

Summary (by gpt-3.5-turbo)

• 評価に基づくレコメンダーシステムを拡張し、ユーザーが選択や推薦の理解に役立つ追加情報を提供することを提案。アイテムに関連する個人的なレビューの生成を新しいタスクとして考え、抽出型サマリーの形式を使用。評価とアイテムの2つの情報源が、評価の推定とサマリーの生成の両方に使用できることを示し、単一の情報源の使用に比べて各システムのパフォーマンスが向上することを示す。個人化極性分類器が評価とテキストの側面を統合する方法を示し、提案されたシステムは、評価、テキスト、極性の3つの個人化ヒントを提供する。2つのデータセットでこれら3つのコンポーネントを評価。

[AkihikoWatanabe]

#5 で既にあった