Browsing by Author "林洋逸"

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    以提示學習提供時間感知新聞推薦
    (2025) 林洋逸; Lin, Yang-Yi
    隨著新聞資訊快速增長，個人化新聞推薦系統已成為使用者獲取資訊的重要輔助工具。近年來，提示學習（Prompt Learning）於自然語言處理任務中展現出良好表現，也被應用於新聞推薦領域。提示學習能有效結合預訓練語言模型的語意理解能力，降低訓練成本並提升推薦效能。然而，現有的提示學習新聞推薦方法尚未考量時間資訊。本研究提出一個時間感知新聞推薦架構（TPrompt4NR），於提示學習新聞推薦架構中引入時間資訊，對推薦效用描述、使用者行為描述、語意相關性及類別資訊四種新聞推薦提示模板進行擴展，加入時間單位資訊。系統性分析不同提示模板加上時間單位資訊的效果，並進一步探討在已提供類別資訊的情境下，加入時間資訊對新聞推薦效能的影響。實驗採用MIND新聞資料集，並以Hit Rate與NDCG作為評估指標。結果顯示，加入時間資訊可有效提升模型推薦效能，特別是在推薦效用描述模板中，並且採用「1小時」為時間單位時表現最佳。即使新聞內容已含類別資訊或缺乏標題資訊，時間資訊亦能提供穩定效益。此外，時間資訊的描述方式也影響模型理解效果。綜合而言，本研究驗證了時間資訊於提示學習新聞推薦中的效果，顯示合理設計的時間資訊能提升推薦準確性。