REGER: Моделирование межпунктных связей с семантическими идентификационными данными для рекомендации по генерации
arXiv: 261 030.37584v1 Вид уведомления: перекрестное резюме: Личная рекомендация зависит от изучения семантических и совместных отношений между предметами из онлайнового контента и взаимодействия пользователей. В рекомендации по вопросам генерации (ГР) содержится перспективная парадигма авторегрессивного создания дискретных семантических идентификационных данных (СИД). Вместе с тем произвольно инициированные символы МОС и модели ГР, подготовленные с нуля, не унаследуют непосредственно семантические отношения, присущие предметам, в то время как межпунктные отношения сотрудничества обучаются главным образом имплицитно через символический уровень внимания и следующий надзор. Для устранения этого ограничения мы предлагаем РЕГЕР - единую систему, которая прямо включает межпунктовые отношения в семантическое предварительное обучение, кодирование истории и поколение SID. Мы готовим модель GR с помощью производительного семантического поиска, что позволяет ей унаследовать межпунктовое семантическое сходство благодаря обучению создавать SID соседей. Мы сочетаем глобальное внимание с местным