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对话推荐系统的进展与五个关键挑战

因为静态的推荐模型缺乏用户的实时反馈和显式指导。 近年来,对话推荐系统正在逐渐解决这两个问题。在对话推荐系统中,系统能够通过自然语言和用户进行动态交互,能识别出用户的精确偏好。 (下文CRS指对话推荐系统) 该篇文章将首先介绍对话推荐系统,然后总结CRS中5个关键挑战: 1,基于问题的用户偏好识别。 2,多轮对话的策略。 3,对话理解和生成。 一个有关对话推荐系统的简单举例如下: 根据用户之前的偏好(喜欢周杰伦的歌),系统进行了推荐。当用户实时反馈后,系统能够轻松的提供新的推荐结果,来满足用户。 询问物品 传统的推荐系统直接向用户询问物品本身,在此基础上,添加与用户的自然语言交互接口,成为对话推荐系统。 基于选择的方法 让用户从待选列表中选择自己喜欢的物品。 为此,Chen等人在2019年提出将领域知识图谱融入到推荐系统中,一方面可以帮助推荐系统从知识图谱中提取信息,另一方面,可以帮助对话系统生成识别出与物品相关的词汇,生成更连续和可解释的回答。

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对话系统

对话系统涉及的五种主要技术。 -DM 口语理解下游是对话管理,任务是针对用户输入决定系统如何回复,例如根据上下文信息请求缺失的槽位,或者确认系统理解,或者输出结果。 为了克服前三的缺点,出现了基于机器学习的对话管理系统,主要是MDP和POMDPs,其有两个主要的优点:第一,可以将不确定性表示引入到模型中,相对基于规则的系统,其对语音和语义理解的噪音有更好的鲁棒性。 在对话过程中,每一步还需要一个回报函数来体现理想中的对话系统特性。 POMDP的对话系统.pdf

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    对话推荐算法研究综述

    来源:专知本文为论文,建议阅读5分钟推荐系统是一种通过理解用户的兴趣和偏好帮助用户过滤大量无效信息并获取感兴趣的信息或者物品的信息过滤系统. 推荐系统是一种通过理解用户的兴趣和偏好帮助用户过滤大量无效信息并获取感兴趣的信息或者物品的信息过滤系统.目前主流的推荐系统主要基于离线的、历史的用户数据,不断训练和优化线下模型,继而为在线的用户推荐物品 ,因此"对话推荐"通过结合对话形式与推荐任务成为解决传统推荐问题的有效手段.对话推荐对话系统实时交互的数据获取方式应用到推荐系统中,采用了与传统推荐系统不同的推荐思路,通过利用在线交互信息,引导和捕捉用户当前的偏好兴趣 ,并及时进行反馈和更新.在过去的几年里,越来越多的研究者开始关注对话推荐系统,这一方面归功于自然语言处理领域中语音助手以及聊天机器人技术的广泛使用,另一方面受益于强化学习、知识图谱等技术在推荐策略中的成熟应用 .本文将对话推荐系统的整体框架进行梳理,将对话推荐算法研究所使用的数据集进行分类,同时对评价对话推荐效果的相关指标进行讨论,重点关注于对话推荐系统中的后台对话策略与推荐逻辑,对近年来的对话推荐算法进行综述

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    ChatBot帮你搞定:基于话题引导的对话推荐系统

    论文来源:COLING 2020 论文链接:https://arxiv.org/abs/2010.04125 数据集链接:https://github.com/RUCAIBox/TG-ReDial 对话推荐系统 现有的数据集往往存在以下问题: 没有考虑用户自身的需求,直接就给出推荐,缺乏系统主动引导用户从非推荐场景过渡到推荐的过程; 没有考虑用户的个性化信息,如喜好的话题、购买过的商品等等。 可以看到,用红色和紫色标出的话题引导对话从闲聊自然转移到推荐,充分考虑到用户需求,符合真实的对话推荐场景。 3 新任务:基于话题引导的对话推荐 基于TG-ReDial这个数据集,本文提出了一个新任务:基于话题引导的对话推荐 给定user profile ,用户交互序列,历史对话和对应的话题序列,要求: 预测下一个话题或者要推荐的电影 回复生成 本文使用了预训练模型GPT-2[10]生成回复: 对于非推荐的情况,我们将下一个话题和历史对话拼接在一起作为输入; 对于推荐的情况,我们将要推荐的电影和历史对话拼接在一起作为输入。 ?

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    SIGIR2022 | UCCR: 以用户为中心的对话推荐系统

    作者:李硕凯 单位:中科院计算所 研究方向:对话推荐 本文介绍被CCF A类会议SIGIR2022接收的以用户为中心的对话推荐系统的论文。 该论文从推荐系统的角度重新审视了现有的对话推荐工作,发现现有方法关注于当前会话的自然语言理解,而忽略了推荐任务中最核心的目标:用户。现有方法本质上当前会话的建模,而忽略了用户建模。 引言 对话推荐系统(Conversational Recommender System (CRS))旨在通过对话为用户提供高质量的商品推荐。 而作为推荐系统的一种,对话推荐的核心问题也应当是理解用户,建模用户行为。 因此,我们从推荐系统的角度重新审视了对话推荐任务,提出了以用户为中心的对话推荐系统UCCR。

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    推荐系统推荐系统概述

    — 哈珀·李 许多人把推荐系统视为一种神秘的存在,他们觉得推荐系统似乎知道我们的想法是什么。Netflix 向我们推荐电影,还有亚马逊向我们推荐该买什么样的商品。 推荐系统从早期发展到现在,已经得到了很大的改进和完善,以不断地提高用户体验。尽管推荐系统中许多都是非常复杂的系统,但其背后的基本思想依然十分简单。 推荐系统是什么? 如何构建一个推荐系统? 现在已经有很多种技术来建立一个推荐系统了,我选择向你们介绍其中最简单,也是最常用的三种。他们是:一,协同过滤;二,基于内容的推荐系统;三,基于知识的推荐系统。 混合推荐系统 文章到目前为止所介绍的不同类型的推荐系统都各有优劣,他们根据不同的数据给出推荐。一些推荐系统,如基于知识的推荐系统,在数据量有限的冷启动环境下最为有效。 推荐系统与AI? 推荐系统常用于人工智能领域。推荐系统的能力 – 洞察力,预测事件的能力和突出关联的能力常被用于人工智能中。另一方面,机器学习技术常被用于实现推荐系统

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    推荐系统推荐系统概述

    1、推荐系统概述 推荐系统(Recommender System, RS)是向用户建议有用物品的软件工具和一种技术。常用于多种决策过程,比如购买什么商品、听什么音乐、在网站上浏览什么新闻等等。 “物品”是用来表示系统向用户推荐内容的总称,一个推荐系统通常专注于一个特定类型的物品(eg: CD、图书、电器等),设计的核心是为特定类型的物品提供有用和有效的建议而定制的。 RS分为个性化推荐和非个性化推荐两大类;个性化推荐是指基于用户对商品的偏好信息来进行其它商品的推荐,至于非个性化推荐一般是指将热销商品进行推荐(eg: Top10的商品推荐);这两种不同的推荐方式在某些不同场景下都会存在着比较不错的效益 2、推荐系统的功能 (1)增加物品销售的数量 (2)出售更多种类的物品 (3)增加用户满意度 (4)增加用户忠诚度 (5)更好的了解用户需求 3、推荐系统效果评估 可以将推荐系统的运行过程看成一个回归问题或者分类问题

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    CRSLab: 可能是最适合你的对话推荐系统开源库

    随着对话系统推荐系统的快速发展,新方向——对话推荐系统(Conversational Recommender System,简称CRS)也开始了蓬勃发展,其关注于如何通过基于自然语言的对话来获得用户的意图和偏好 为帮助各位道友“快乐+快速”上手研究对话推荐任务,中国人民大学AI BOX团队推出了开源项目CRSLab ——一个用于构建对话推荐系统(CRS)的开源工具包,在这里我们致力于帮您实现一键复现,快速开发, 其中所有的对话推荐系统都具有对话推荐任务,它们是对话推荐系统的核心功能,而策略任务是一个辅助任务,其致力于更好的控制对话推荐系统,在不同的模型中的实现也可能不同(如TG-ReDial采用一个主题预测模型 )的指标;由于对话推荐系统中的策略往往不尽相同,这里我们采用常用的Accuracy和Hit来进行评估。 此外,我们还提供了人机交互接口,用户可以直接通过特定的接口函数和命令和自己搭建的对话推荐系统进行交互,进而分析其中的的bad case等,也可以帮助初学者掌握系统的运行流程。

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    何向南教授团队最新综述:对话推荐系统中的进展与未来挑战

    对话推荐系统(Conversational Recommender Systems,CRSs)的出现,从根本上解决这个问题。 3.2 CRSs与交互式推荐系统的区别 交互式推荐系统可以视为 CRSs 的一种早期雏形,目前仍然有交互式推荐系统的研究。 3.3 CRSs与任务型对话系统的区别 两者没有本质上的区别,然而两者在目前的实现方式和侧重点上有差异。目前,大多数任务型的对话系统,主要关注点还是自然语言处理的任务,而非检索、推荐任务。 有学者在实验探究中发现,用基于任务型对话系统实现的对话推荐,存在一些问题 [2]。首先系统“生成”的对话,并不是真正意义上的生成,所有词汇、句子都在之前的训练文本中出现过。 而且,这种方式产生的推荐,质量并不令人满意。 相比较任务型对话系统,CRSs 关注的重点并不在于语言,而是推荐的质量。

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    如何科学评价对话系统

    1、对话系统的基本实现 ? 首先我们思考一个问题:人为什么需要对话? 第一种情况,我要借助其他人的能力帮助我完成某件事情,那我就需要通过信息的正向传递来让其他人了解我的意图,这种情况我们通常称为任务型对话;第二种情况,我们希望从别人手里获取知识,信息反向输入,这种情况通常属于问答型及推荐对话 关于推荐型的对话,通常是机器更为主动一些,猜测用户需要的信息,然后跳过自然语言理解直接进入自然语言生成部分。 4.6.3 延续对话能力 延续对话的需求需要分两个不同场景来区分,在任务型的对话场景中,如果可以顺利完成任务,那就不需要延续对话,如果未能完成任务,那就需要通过相近的推荐来让用户获取相近的信息: ? 5、 总结展望 5.1 业界对话系统的评价回顾 对于任务型对话系统的评价,实际操作中发现对话系统的成功率和对话的长度基本可以说是最重要的两个指标,后来的研究也往往将最大化成功率与最小化对话长度作为任务型对话系统评测的指标

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    【论文推荐】了解《对话系统》必看的6篇论文(附打包下载地址)

    论文推荐 “SFFAI117期来自北京邮电大学的何可清推荐的文章主要关注于自然语言处理的对话系统领域,你可以认真阅读讲者推荐的论文,来与讲者及同行线上交流哦。” 关注文章公众号 回复"SFFAI117"获取本主题精选论文 01 推荐理由:槽填充任务经典基线。 02 推荐理由:跨域槽填充的最基础模型,首次提出使用槽描述信息。 03 推荐理由:在第一篇论文的基础上,额外增加了槽值样例信息。 04 推荐理由:把跨域槽填充任务建模为MRC任务。 05 推荐理由:提出了两阶段模型,先识别实体,再做实体分类。 06 推荐理由:基于外部知识的槽填充模型。

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    推荐系统

    本文结构: 推荐系统 常用方法 简介 模型 cost, gradient 表达式 代码实现 应用实例 参考: Coursera-Andrew Ng 的 Machine Learning Sirajology 推荐系统 根据用户的兴趣特点和购买行为,向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。 为用户节省时间,还能挖掘可能用户自己都不知道的潜在兴趣点。 生活中的例子:喜马拉雅上根据我听过的书推荐相关的内容,效果不错,推荐的很多我都会订阅。Youtube上根据我看过的视频推荐内容,如果我在追剧,它会把最新的剧集放在我首页,还有我可能感兴趣的电影。 还有很多例子和方法,以及冷启动等关键问题,推荐大家看《推荐系统实战》这本书,之前去听新浪微博的分享,这本书是他们推荐系统部门的必备材料。 ---- 2. 基于内容,物品,用户的推荐就是把相关的特征表达为向量形式后,计算它们之间的距离,根据相似度高的来为你推荐。 ?

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    推荐系统】基于内容的推荐系统和基于知识的推荐系统

    2、基于知识的推荐系统 (1)基于知识的推荐系统概述 传统的推荐算法(CB和CF)适用于推荐特性或者口味相似的物品,比如:书籍、电影或者新闻。 类似于搜索过程,只是将搜索过程中给定的参数输入到基于知识的推荐系统中。 系统开发中需要考虑的问题: a. 需要一些比较高精度的推荐结果; b. 5、基于知识的推荐系统总结 基于知识的推荐系统在协同过滤或者基于内容的推荐技术有明显缺点的时候十分有用,并且能够很好的应用到大型的推荐系统中,但是基于知识的推荐系统还是存在着一系列的问题: 基于约束的推荐技术构建约束条件需要比较多的一个领域知识 ,所以可以考虑将多个推荐系统模型的结果混合到一起来作为最终的推荐结果。 7、推荐系统攻击 在实际应用中,由于推荐系统的建议可能会影响用户的购买行为,带来经济效益的时候,我们并不能假设所有的用户都是诚实公平的,也就是说存在的恶意用户有可能会影响推荐系统的运行效果,让推荐列表经常

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    推荐系统篇】--推荐系统之训练模型

    经过之前的训练数据的构建可以得到所有特征值为1的模型文件,本文将继续构建训练数据特征并构建模型。

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    对话 CTO:如何避免陷入管理困境 | Q推荐

    曾帮助中石油用 9 个普通程序员 +5 个 SoFlu 机器人在 45 天内完成传统开发模式下需要 27 人花费 300 多天完成的大型电商平台的系统重构,“SoFlu 软件机器人让我们完成了一个不可能完成的任务

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    简单的对话系统与审计

    我们设计了一个多式联运对话系统,用于由文本、图像或两种方式组成的对话话语。我们利用辅助未超视数据和 TExtual 数据(审计)。 我们在大型多式联运对话数据集(MMD)和 SIMMC 上显示基线的改进。 简单的对话系统与审计.pdf

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    推荐系统推荐系统中的图网络模型

    整理:极验 作者:Roxana Pamfil 在互联网时代,推荐系统无处不在。不仅可以向用户推荐实体商品,还可以推荐电影、歌曲、新闻报道、酒店旅行等,为用户提供量身定制的选择。 这些系统中有许多都涉及了协同过滤——根据其他相似用户的偏好向用户推荐 item。推荐系统的背后还用到了包括矩阵分解、邻域方法以及各种混合方法。 通过在这样的网络中进行边预测,可以解决两个重要的业务问题: 1、Recommendations ——我们应该给用户推荐哪些新商品? 网络和社区结构 网络是系统的抽象表示,其中称为节点的对象通常以成对的方式通过边相互交互。 一项重要任务是预测新的边,可以将其引入推荐系统和针对性的促销活动。在计算性能方面,社区检测是我们描述的过程中最耗时的部分。 该 network 方法的主要优势在于它不受监督。

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    推荐系统评价:什么是好的推荐系统

    但一个系统的好坏往往需要全链路的评定,贯穿于用户的整个交互过程。之所以说好的推荐系统更难定义,是因为虽然算法是核心,但是个性化推荐往往不止由算法构成,这背后需要各种技术支撑。 宗旨:服务提供方与消费方的双赢 推荐系统是一个多方交互的复杂系统,有很多因素能够对推荐系统的效果产生影响,本文试对这些因素中的一些代表性因素进行简单的阐述分析。 ▌宏观 从宏观上来看,好的推荐系统就是满足用户的需求,帮助其进行路径优化与兴趣发现。微观上来讲,好的推荐系统一定是再为产品服务,不同的产品阶段,我们需要确立不同的推荐系统目标及评价体系。 推荐系统角度 1) 长尾挖掘 挖掘必然是推荐需要去完成的一件事,长尾作为大头的存在,分发过程中需要将把握,或者说长尾挖掘是好的推荐系统需要去完成的任务。 所以在推荐的过程中我们会根据推荐的主体不同做更多的推荐策略算法和系统的适配,最终去推动。

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    推荐系统篇】--推荐系统之测试数据

    一、前述 线上模型部分根据用户的行为数据进行推荐,相当于测试数据 二、具体代码 package com.alibaba.dubbo.demo.impl; import com.alibaba.dubbo.demo.RcmdService

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