[논문 리뷰] Positive, Negative and Neutral: Modeling Implicit Feedback in Session-based News Recommendation (SIGIR2022)

🐊 논문 링크: https://arxiv.org/abs/2205.06058 Gong, S., & Zhu, K. Q. (2022, July). Positive, negative and neutral: Modeling implicit feedback in session-based news recommendation. In Proceedings of the 45th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval (pp. 1185-1195). 유저가 클릭하지 않은 데이터는 유저가 좋아하지 않는(negative) 데이터일까요? 유저가 클릭한 데이터는 과연 유저가 좋아하는(positive) 데이터일까요? ..

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• · 2023. 7. 8.
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[논문 리뷰] Aspect-based sentiment analysis via affective knowledge enhanced graph convolutional networks

🐊 논문 링크: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0950705121009059 Liang, B., Su, H., Gui, L., Cambria, E., & Xu, R. (2022). Aspect-based sentiment analysis via affective knowledge enhanced graph convolutional networks. Knowledge-Based Systems, 235, 107643. Aspect-based-sentiment anlaysis (ABSA)는 기존의 감성 분석 기법과 달리, 텍스트 내 등장하는 여러 속성들에 대한 감성을 직접적으로 학습하고 예측하는 기법이다. 최근에는 그래프 기반 딥러닝 기법이 발전 하..

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• · 2023. 6. 12.
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[논문 리뷰] Utilizing BERT for Aspect-Based Sentiment Analysis via Constructing Auxiliary Sentence

🐊 논문 링크: https://arxiv.org/pdf/1903.09588.pdf Sun, C., Huang, L., & Qiu, X. (2019). Utilizing BERT for aspect-based sentiment analysis via constructing auxiliary sentence. arXiv preprint arXiv:1903.09588. 기존 감성분석 기법은 리뷰 텍스트의 전반적인 감성 (overall sentiment)만을 예측한다. 따라서 소비자가 각 속성, entity에 대해 다양하게 표현한 감성을 풍부하게 반영하지 못한다. Aspect-based-sentiment anlaysis (ABSA)는 텍스트 내 등장하는 여러 속성들에 대한 감성을 직접적으로 학습하고 예측하는 기..

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• · 2023. 1. 18.
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[논문 리뷰] Aspect-Based Sentiment Analysis Using BERT

🐊 논문 링크: https://aclanthology.org/W19-6120.pdf Hoang, M., Bihorac, O. A., & Rouces, J. (2019). Aspect-based sentiment analysis using bert. In Proceedings of the 22nd nordic conference on computational linguistics (pp. 187-196). 기존 감성분석 기법은 리뷰 텍스트의 전반적인 감성 (overall sentiment)만을 예측한다. 따라서 소비자가 각 속성, entity에 대해 다양하게 표현한 감성을 풍부하게 반영하지 못한다. Aspect-based-sentiment anlaysis (ABSA)는 텍스트 내 등장하는 여러 속성들에 대..

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• · 2023. 1. 11.
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[논문 리뷰] Wide and deep learning for recommender system

🐊 논문 링크: https://arxiv.org/pdf/1606.07792.pdf Heng-Tze Cheng, Levent Koc, Jeremiah Harmsen, Tal Shaked, Tushar Chandra, Hrishi Aradhye, Glen Anderson, Greg Corrado, Wei Chai, Mustafa Ispir, Rohan Anil, Zakaria Haque, Lichan Hong, Vihan Jain, Xiaobing Liu, Hemal Shah 2016년 구글에서 발표한 논문이다. 논문에서 제시하는 Wide & Deep learning은 linear 모델과 deep neural networks를 jointly하게 학습하는 모델이다. 논문에서 언급하듯 jointly traine..

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• · 2022. 11. 24.
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[논문 리뷰] BERT4Rec: Sequential Recommendation with Bidirectional Encoder Representations from Transformer

🐊 논문 링크: https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3357384.3357895 Wu, S., Sun, F., Zhang, W., Xie, X., & Cui, B. (2020). Graph neural networks in recommender systems: a survey. ACM Computing Surveys (CSUR). 2020년 알리바바에서 발표한 논문이다. BERT4Rec 이름에서 알 수 있듯, 너무나 유명한 Google의 BERT를 추천시스템에 적용한 모델이다. BERT 원 논문을 보면 'Sentence'와 'Sequential'을 정의한 부분이 나온다. 이 때 'Sentence'는 반드시 linguistic하지 않아도 되고, an arbitrary span o..

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• · 2022. 11. 21.
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