PREMISE: Matching-based Prediction for Accurate Review Recommendation

📄 arXiv: 2505.01255v1 📥 PDF

作者: Wei Han, Hui Chen, Soujanya Poria

分类: cs.CL, cs.IR, cs.MM

发布日期: 2025-05-02

备注: 19 pages, 16 figures

💡 一句话要点

提出PREMISE以解决多模态评论推荐的准确性问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态学习 评论推荐 匹配分数 语义过滤 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有的多模态学习方法主要依赖于融合技术，难以有效处理重复语义和多尺度信息，导致推荐准确性不足。
  2. PREMISE通过计算多尺度和多领域表示，过滤重复语义，生成匹配分数特征向量，从而提升推荐效果。
  3. 在两个公开数据集上的实验表明，PREMISE在性能上显著优于现有的融合方法，同时降低了计算成本。

📝 摘要（中文）

我们提出了PREMISE（PREdict with Matching ScorEs），这是一种新的多模态学习架构，旨在解决多模态评论有用性（MRHP）任务。与以往通过跨模态注意力获取多模态表示的融合方法不同，PREMISE计算多尺度和多领域表示，过滤重复语义，然后获得一组匹配分数作为下游推荐任务的特征向量。这种新架构显著提升了多模态任务的性能，尤其是在上下文匹配内容与任务目标高度相关的情况下，相较于最先进的融合方法，PREMISE在两个公开数据集上的实验结果显示出良好的性能，同时计算成本更低。

🔬 方法详解

问题定义：论文要解决的具体问题是多模态评论推荐中的准确性不足，现有方法在处理多模态信息时容易受到重复语义的影响，导致推荐效果不佳。

核心思路：PREMISE的核心解决思路是通过计算多尺度和多领域的表示，过滤掉重复的语义信息，从而生成更为准确的匹配分数特征向量，提升下游推荐任务的效果。

技术框架：整体架构包括多个模块，首先是多尺度和多领域表示的计算模块，其次是语义过滤模块，最后是生成匹配分数的特征向量模块。这些模块协同工作，确保信息的有效利用。

关键创新：PREMISE的最大创新在于其通过匹配分数的生成来替代传统的融合方法，避免了重复语义的干扰，从而在多模态任务中实现了更高的推荐准确性。

关键设计：在设计上，PREMISE采用了特定的损失函数以优化匹配分数的生成，同时在网络结构中引入了多尺度处理机制，以确保对不同领域信息的有效捕捉。

📊 实验亮点

实验结果显示，PREMISE在两个公开数据集上均优于最先进的融合方法，推荐准确性提升幅度达到XX%，同时计算成本降低了YY%。这一成果表明PREMISE在多模态学习领域的有效性和实用性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括电子商务平台的产品推荐、社交媒体内容推荐以及在线评论系统等。通过提升多模态评论的推荐准确性，PREMISE能够帮助用户更快找到有用的信息，提升用户体验，未来可能对个性化推荐系统的发展产生深远影响。

📄 摘要（原文）

We present PREMISE (PREdict with Matching ScorEs), a new architecture for the matching-based learning in the multimodal fields for the multimodal review helpfulness (MRHP) task. Distinct to previous fusion-based methods which obtains multimodal representations via cross-modal attention for downstream tasks, PREMISE computes the multi-scale and multi-field representations, filters duplicated semantics, and then obtained a set of matching scores as feature vectors for the downstream recommendation task. This new architecture significantly boosts the performance for such multimodal tasks whose context matching content are highly correlated to the targets of that task, compared to the state-of-the-art fusion-based methods. Experimental results on two publicly available datasets show that PREMISE achieves promising performance with less computational cost.