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Modeling User Preferences for Music Recommendations with LLMs: Opportunities and Limitations

Le séminaire du médialab accueille Elena Epure et Bruno Sguerra pour une présentation sur l'utilisation des méthodes de NLP dans les algorithmes de recommandations musicales.

Rendez-vous, Séminaire de recherche

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salle Goguel, 56 rue des saint pères, 75007 Paris

Résumé

"Cette présentation explore le potentiel des grands modèles de langage (LLM) pour améliorer les systèmes de recommandation musicale grâce à une modélisation explicite des préférences des utilisateurs. Nous commencerons par comparer les recommandateurs traditionnels avec les capacités introduites par les LLM. La discussion se concentrera sur les stratégies pour capturer les préférences au sein des conversations et les étendre à une modélisation à long terme des utilisateurs au-delà des conversations. Bien que nous examinions l'efficacité des LLM dans diverses tâches, telles que l'analyse des requêtes et la synthèse des préférences des utilisateurs, nous aborderons également leurs limites. L'objectif est de fournir une vue d'ensemble des défis liés à la modélisation des préférences des utilisateurs à partir et à travers le texte dans le domaine de la musique."

Biographie

Elena Epure est chercheuse en traitement du langage naturel (NLP) chez Deezer Research. Elle a suivi un parcours éducatif multidisciplinaire en informatique, humanités numériques et gestion, complété par une expérience professionnelle variée dans la recherche, l'ingénierie logicielle, le conseil et l'enseignement. Ses recherches actuelles se concentrent sur les médias créatifs, s'appuyant sur ses travaux antérieurs sur les contenus des médias sociaux et des actualités. Son travail intègre les bases du NLP, y compris la sémantique, l'extraction de texte et l'extraction d'information, pour faire progresser la compréhension, la personnalisation et la contextualisation des médias créatifs. Elle explore également des sujets liés à la recommandation et à la recherche conversationnelle et en langage naturel.

Bruno Sguerra est chercheur chez Deezer Research. Ses travaux couvrent divers aspects du comportement des utilisateurs, y compris l'étude de l'intention de recherche, la modélisation des contextes d'écoute et l'amélioration des recommandations musicales. Ses intérêts actuels se concentrent sur l'utilisation des journaux d'interaction pour explorer et développer des paradigmes psychologiques traditionnels. Récemment, il s'est concentré sur l'étude de l'effet d'exposition et sur la manière dont l'exposition répétée façonne la perception des utilisateurs de la musique, avec des applications potentielles pour comprendre les préférences musicales et la découverte musicale.

Informations pratiques

La séance se tiendra le mardi 18 février 2025, de 14h à 16h, en présentiel et en anglais sur le campus de Sciences Po, salle Goguel, 56 rue des Saints-Pères, Paris 75007.

L'inscription préalable est obligatoire.