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Sistemas de recomendación conversacional multitipo sensibles al contexto mediante una combinación de expertos

Created by
  • Haebom

Autor

Jie Zou, Cheng Lin, Weikang Guo, Zheng Wang, Jiwei Wei, Yang Yang, Heng Tao Shen

Describir

Este artículo propone un sistema de recomendación conversacional multitipo con conocimiento del contexto (MCCRS) que integra eficazmente diversos tipos de información contextual para mejorar el rendimiento de los sistemas de recomendación conversacional. MCCRS integra información estructurada y no estructurada, incluyendo gráficos de conocimiento estructurado, transcripciones de conversaciones no estructuradas y reseñas de productos no estructuradas. Cada experto se especializa en una información contextual específica (gráficos de conocimiento estructurado, transcripciones de conversaciones y reseñas de productos), y ChairBot coordina a varios expertos para generar el resultado final. Los resultados experimentales demuestran que MCCRS supera significativamente a los modelos de referencia existentes.

Takeaways, Limitations

Takeaways:
Presentamos una novedosa arquitectura de sistema de recomendación interactivo que integra eficazmente varios tipos de información contextual (estructurada y no estructurada).
Superar las limitaciones de la utilización de información contextual utilizando sistemas expertos y ChairBot.
Mejora del rendimiento verificada experimentalmente en comparación con los modelos existentes
Limitations:
Falta de explicación detallada del proceso de toma de decisiones de ChairBot.
Falta de estrategias específicas para ajustar los pesos de los diferentes tipos de información contextual.
Se necesitan más investigaciones para determinar la generalización a dominios específicos.
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