Kommentarer till sociala medier är mycket olika när det gäller innehåll, stil och ordförråd, vilket gör generera kommentarer mycket mer utmanande än andra befintliga naturliga språk generation (NLG) uppgifter. Dessutom, eftersom olika användare har olika uttryck vanor, är det nödvändigt att ta hänsyn till användarens profil när man genererar kommentarer. I detta dokument introducerar vi uppgiften att automatiskt skapa en personlig kommentar (AGPC) för sociala medier. Baserat på tiotusentals användares verkliga kommentarer och motsvarande användarprofiler på Weibo, föreslår vi Personalized Comment Generation Network (PCGN) för AGPC. Modellen använder användarfunktion inbäddning med ett inbäddat minne och sköter användarbeskrivning till modell personlighet användare. Dessutom beaktas extern användarrepresentation under avkodningen för att förbättra kommentarsgenereringen. Experimentella resultat visar att vår modell kan generera naturliga, människolika och personliga kommentarer.
REF använder en gated minne modul för att generera personliga kommentarer på sociala medier.
Automatic Generation of Personalized Comment Based on User Profile
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}