Tips, som en kompakt och koncis form av recensioner, ägnades mindre uppmärksamhet av forskare. I detta dokument undersöker vi uppgiften att ge tips genom att överväga "persona"-informationen som fångar användarens egen språkstil eller produkternas olika egenskaper. För att utnyttja personainformationen föreslår vi ett ramverk baserat på kontradiktoriska variationer i autokodrar (avaE) för personamodellering från historiska tips och recensioner av användare och objekt. De latenta variablerna från avaE betraktas som persona inbäddningar. Förutom att representera persona med hjälp av latenta inbäddningar, designar vi ett personaminne för att lagra persona relaterade ord för användare och objekt. Pointer Network används för att hämta personliga formuleringar från minnet när du genererar tips. Dessutom används persona inbäddningar som latenta faktorer av en bedömningsförutsägelse komponent för att förutsäga känslan av en användare över ett objekt. Slutligen, persona inbäddningar och känslor information införlivas i en återkommande neurala nätverk baserade tips generation komponent. Omfattande experimentella resultat rapporteras och diskuteras för att utveckla särdragen i vårt ramverk.
REF genererade tips genom att överväga "persona"-information som kan fånga användarnas språkstil och objektens egenskaper.
Persona-Aware Tips Generation?
{'venue': "WWW '19", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}