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可解释的 Wiki 评论流分类
通过挖掘维基百科中的评论流，使用自解释的分类算法对评论进行分类和编辑进行特征分析，以保护文章免受破坏，并提供了一种生成合成数据进行分类的算法，该方法在实验中取得了近 90% 的评估指标值。
PDFa month ago
基于开放评审的数据集 (ORB)：高能物理科学论文和实验提案的自动评估
通过 OpenReview.net 和 SciPost.org 网站，我们引入了全面的 Open Review-Based 数据集（ORB）；它包括一个精选列表，其中包含超过 36,000 篇科学论文的 89,000 多条评论和最终决策。我
PDF7 months ago
自然语言处理中各种文本嵌入对聚类性能的影响
本研究探讨了在电商平台的评论中使用聚类算法对评论星级进行重新标注的任务，使用了 BERT 和 Word2Vec 两种不同的文本嵌入来表示文本，并测量了各种聚类算法（包括 KMeans，单连系群聚类和基于密度的算法）的性能，结果表明嵌入类型对
PDFa year ago
关于推荐系统语言解释的忠实度和连贯性问题
通过评估当前的推荐系统和其生成评论的组件，我们发现生成的评论是脆弱的且在被视作预测评级的文字理由之前有待进一步评估。
PDF2 years ago
ConTrip: 单一得分中的共识情感评论分析和平台评级
本篇研究提出了一种名为 ConTrip 的新型一致性值，用于评估网络上商品或体验的情感内容并辅助消费者作出购买决策。ConTrip 结合了 Nguyen 等人在 2020 年提出的共识得分和平台整体评分，能够清晰地区分相同评级下的不同体验，
PDF3 years ago
EMNLP基于无监督的方面 - 情感共同提取：解锁推荐的力量
本文提出了一个紧密耦合的两阶段方法以改进基于评论的推荐系统。通过提取方面 - 情感对和利用它们作为具体的层面证据来估算评级，APRE 方法超越了现有的基线，并有效地提高了精度。
PDF3 years ago
综述会话式阅读理解
本研究通过对话式阅读理解，研究了利用评论构建一个能够回答在线商业潜在消费者多轮问题的代理的新任务。该研究首先构建了一个评论 CRC 数据集，然后在语言模型（例如 BERT）预训练和领域特定的微调之间提出了一种新的任务感知预调优步骤。该预调优
PDF5 years ago
WSDM电商问答中基于产品的答案生成
本文提出了一种名为 PAAG 的基于对抗学习的模型来解决电子商务中针对产品相关问题的答案生成问题，其中包括通过大规模未标注的电子商务评论和产品属性生成准确且完整的答案。在一个大规模的真实电子商务数据集上进行的广泛实验验证了我们模型中每个模块
PDF5 years ago
KDD面向推荐的多指针协同注意力网络
该论文提出了一种基于多层次范式的、利用评论进行推荐的神经网络结构，主要包括基于指针的学习方法和多指针学习方案，该结构相对于其他现有的方法在概率指标上有着显著优势。
PDF6 years ago
MM知识图谱可解释的基于实体的推荐
本文介绍了一种通过利用知识图谱的外部知识来生成解释的方法，通过 Personalized PageRank 算法对商品和知识图谱实体进行联合排序，生成具有解释的推荐。
PDF7 years ago
WSDM使用评论联合深度建模用户与物品进行推荐
本文提出了一种基于深度协同神经网络（DeepCoNN）的方法，以利用用户评价中的信息来提高推荐系统的性能，该方法在多个数据集上的实验结果表明，其表现明显优于所有基线推荐系统。
PDF7 years ago