Texten i en granskning uttrycker den känsla en kund har för en viss produkt. Detta utnyttjas i sensationsanalys där maskininlärningsmodeller används för att förutsäga granskningsresultat från texten i översynen. Dessutom är de produkter som kunderna har köpt tidigare en indikation på vilka produkter de kommer att köpa i framtiden. Detta är vad recommender system utnyttja genom att lära modeller från inköpsinformation för att förutsäga de objekt en kund kan vara intresserad av. Vi föreslår TRANSREV, ett förhållningssätt till produktrekommendationsproblemet som integrerar idéer från rekommendationssystem, känsloanalys och multirelationellt lärande i ett gemensamt lärandemål. TRANSREV lär sig vektorrepresentationer för användare, objekt och recensioner. Inbäddningen av en översyn är inlärd så att a) den utför såväl som indata i en regressionsmodell för känsloförutsägelse; och b) den översätter alltid recensenten inbäddning till inbäddning av de granskade objekten. Detta gör att TRANSREV kan approxima en översyn inbäddning vid testtid som skillnaden mellan inbäddning av varje objekt och användaren inbäddning. Den ungefärliga översynen inbäddas sedan med regressionsmodellen för att förutsäga granskningsresultatet för varje post. TRANSREV överträffar toppmoderna rekommendationssystem på ett stort antal referensdatamängder. Dessutom kan det, för varje användare och objekt, hämta granskningstexten från det träningsset vars inbäddning är mest lik den approximerade översynen inbäddning.
TransRev REF bygger på samma idé om att återställa översynen inbäddning från användare och objekt inbäddningar.
TransRev: Modeling Reviews as Translations from Users to Items
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}