Fugu-MT 論文翻訳(概要): Active Learning for Product Type Ontology Enhancement in E-commerce

論文の概要: Active Learning for Product Type Ontology Enhancement in E-commerce

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.09143v2
Date: Thu, 11 Mar 2021 22:41:09 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-16 20:44:13.756919
Title: Active Learning for Product Type Ontology Enhancement in E-commerce
Title（参考訳）: 電子商取引における製品型オントロジー強化のためのアクティブラーニング
Authors: Yun Zhu, Sayyed M. Zahiri, Jiaqi Wang, Han-Yu Chen, Faizan Javed
Abstract要約: 本稿では,PT発見のためのドメインエキスパートの知識を効率的に活用する能動的学習フレームワークを提案する。また,実験結果において,結果のPTの品質とカバレッジも示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 16.170442845801183
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Entity-based semantic search has been widely adopted in modern search engines to improve search accuracy by understanding users' intent. In e-commerce, an accurate and complete product type (PT) ontology is essential for recognizing product entities in queries and retrieving relevant products from catalog. However, finding product types (PTs) to construct such an ontology is usually expensive due to the considerable amount of human efforts it may involve. In this work, we propose an active learning framework that efficiently utilizes domain experts' knowledge for PT discovery. We also show the quality and coverage of the resulting PTs in the experiment results.
Abstract（参考訳）: エンティティベースのセマンティック検索は、ユーザの意図を理解することによって検索精度を向上させるために、現代の検索エンジンで広く採用されている。 eコマースにおいて、正確で完全な製品タイプ(pt)オントロジーは、クエリ内の製品エンティティを認識し、カタログから関連する製品を取得するために不可欠である。しかし、このようなオントロジーを構築するための製品タイプ(pts)を見つけるのは通常、人間の努力が多すぎるため高価である。本研究では,pt発見にドメインエキスパートの知識を効率的に活用するアクティブラーニングフレームワークを提案する。また,実験結果において,結果のPTの品質とカバレッジも示す。

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