MuseChat: A Conversational Music Recommendation System for Videos

Основні поняття

MuseChat introduces a dialogue-based music recommendation system that personalizes suggestions for videos, addressing user preferences and providing explanations.

Анотація

Introduction

Existing music recommendation systems focus on content compatibility but neglect user preferences.
MuseChat aims to personalize music suggestions for videos through dialogue-based interactions.

Data Extraction

"We build a large-scale dataset tailored for a novel task, dialogue-driven music recommendations and reasoning within the context of videos."
"Experiment results show that MuseChat achieves significant improvements over existing video-based music retrieval methods."

Related Work

Studies on automatic music tagging and music description in free-form natural language.
Recent research on music recommendation for videos and conversational recommender systems.

Approach

MuseChat consists of two main modules: music recommendation and sentence generator.
The music recommendation module selects relevant music using video, candidate music, and user text prompt.

Experimental Results

MuseChat outperforms baseline models in music retrieval, demonstrating the effectiveness of its fusion approach.
Modality ablation studies show the importance of combining video, candidate music, and text features.

Reasoning Evaluation

MuseChat's sentence generator module outperforms baseline models in semantic similarity and human evaluation.

Conclusions

MuseChat establishes a closer connection between human and music recommendation systems through interactive dialogue.

Статистика

"We build a large-scale dataset tailored for a novel task, dialogue-driven music recommendations and reasoning within the context of videos."
"Experiment results show that MuseChat achieves significant improvements over existing video-based music retrieval methods."

Цитати

"Music recommendation for videos attracts growing interest in multi-modal research."
"MuseChat achieves significant improvements over existing video-based music retrieval methods."

Ключові висновки, отримані з

MuseChat

by Zhikang Dong... о arxiv.org 03-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2310.06282.pdf

Глибші Запити

어떻게 MuseChat은 기존 데이터가 없는 새로운 사용자에게 적응할 수 있을까요?

MuseChat은 새로운 사용자에게 적응하기 위해 두 가지 주요 전략을 활용할 수 있습니다. 첫째, 새로운 사용자의 초기 음악 취향을 이해하기 위해 초기 대화에서 사용자에게 몇 가지 간단한 질문을 하여 사용자의 기본적인 선호도를 파악할 수 있습니다. 이를 통해 시스템은 초기 추천을 개인화하고 사용자의 취향에 더 잘 부합하는 추천을 제공할 수 있습니다. 둘째, 사용자가 시스템과 상호작용함에 따라 사용자의 피드백을 수집하고 분석하여 추천을 지속적으로 개선할 수 있습니다. 이를 통해 MuseChat은 새로운 사용자에게 맞춤형 추천을 제공하고 사용자의 선호도에 맞게 조정할 수 있습니다.

어떻게 MuseChat의 해석 가능성과 상호작용성이 음악 추천 분야에 미치는 영향은 무엇인가요?

MuseChat의 해석 가능성과 상호작용성은 음악 추천 분야에 혁신적인 영향을 미칩니다. 해석 가능성은 사용자에게 추천된 음악에 대한 이유와 근거를 제공함으로써 사용자에게 신뢰성 있는 추천을 제공합니다. 이는 사용자가 추천을 이해하고 수용하는 데 도움이 됩니다. 또한, 상호작용성은 사용자와 시스템 간의 대화를 통해 추천을 개선하고 사용자의 선호도에 맞게 조정할 수 있는 기회를 제공합니다. 이는 사용자 경험을 향상시키고 사용자가 보다 만족할 수 있는 추천을 받을 수 있도록 합니다.

MuseChat의 접근 방식은 음악 추천 시스템을 넘어 다른 추천 시스템에 어떻게 적용될 수 있나요?

MuseChat의 접근 방식은 음악 추천 시스템을 넘어 다른 추천 시스템에도 적용될 수 있습니다. 예를 들어, 영화나 도서 추천 시스템에서도 비슷한 대화 기반 접근 방식을 활용하여 사용자의 취향을 파악하고 맞춤형 추천을 제공할 수 있습니다. 또한, 제품 추천이나 여행지 추천과 같은 다른 분야에서도 MuseChat의 상호작용성과 해석 가능성을 활용하여 사용자에게 더 나은 추천을 제공할 수 있습니다. 이를 통해 다양한 추천 시나리오에서 MuseChat의 접근 방식을 적용하여 사용자 경험을 향상시킬 수 있습니다.