المحادثات التي تهدف إلى تحديد التوصيات الجيدة هي تكرار الطبيعة. غالبا ما يعبر الناس عن تفضيلاتهم من حيث نقد التوصية الحالية (على سبيل المثال، لا يبدو جيدا لتاريخ "")، مما يتطلب درجة من الحس السليم للحصول على تفضيل يستنتج. في هذا العمل، نقدم طريقة لتح
ويل نقد المستخدم إلى تفضيل إيجابي (E.G.، أفضل المزيد من الرومانسية ") من أجل استرداد المراجعات المتعلقة بالتوصيات التي يحتمل أن تكون أفضل (على سبيل المثال، مثالية لعشاء رومانسي"). نستفيد نموذجا كبيرا باللغة العصبية (LM) في بيئة قليلة لإجراء تحول من النقد إلى التفضيل، ونحن نختبر طريقتين لاسترداد التوصيات: واحد يطابق المضبوطات، وآخر أن يضغط غرامة على المهمة وبعد نحن نبذ هذا النهج في مجال المطعم وتقييمه باستخدام مجموعة بيانات جديدة من انتقادات المطعم. في دراسة الاجتثاث، نوضح أن استخدام التحول في النقد إلى تحسين التوصيات يحسن التوصيات، وأن هناك ثلاثة قضايا عامة على الأقل تفسر هذا الأداء المحسن.
الكلمات الرئيسية أو استخراج مفاتيح الصوت هي تحديد الكلمات أو العبارات التي تقدم الموضوعات الرئيسية للمستند.تقترح هذه الورقة الاهتمام، وهو نموذج انتباه هجين، لتحديد الرابط القصوى من وثيقة بطريقة غير مخالفة.تعاني Natheatrank حساب اهتمام الذات والاهتمام
عبر النموذج اللغوي المدرب مسبقا.تم تصميم اهتمام الذات لتحديد أهمية المرشح في سياق الجملة.يتم احتساب الاعتماد المتبادل لتحديد الأهمية الدلالية بين المرشح والجمل في وثيقة.نحن نقيم الاهتمام بثلاث مجموعات بيانات متاحة للجمهور ضد سبعة خطوط خطوط خطوط خطوط خطوط خطوط خطوط خطوط فيه.تظهر النتائج أن Natheationrank هو نموذج استخراج مفاتيح مفاتيح غير مؤظفي فعال وقوي على الوثائق الطويلة والقصيرة.يتوفر شفرة المصدر على Github.
