論文の概要: LaTeX-Numeric: Language-agnostic Text attribute eXtraction for E-commerce Numeric Attributes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.09576v1
• Date: Mon, 19 Apr 2021 19:14:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-21 13:36:43.468809
• Title: LaTeX-Numeric: Language-agnostic Text attribute eXtraction for E-commerce Numeric Attributes
• Title（参考訳）: LaTeX-Numeric: eXtraction for E-Commerce Numeric Attributes
• Authors: Kartik Mehta, Ioana Oprea and Nikhil Rasiwasia
• Abstract要約: 製品テキストから電子商取引の数値属性を抽出するための高精度な全自動スケーラブルフレームワークを提案する。 属性データの欠落ラベルを扱うマルチタスクアーキテクチャを提案し,単一タスクアーキテクチャ上の数値属性に対して9.2%のF1改善を実現した。 属性値を用いたエイリアス自動生成アルゴリズムを提案し,20.2%のF1改善を実現した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.25782420501870296
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we present LaTeX-Numeric - a high-precision fully-automated scalable framework for extracting E-commerce numeric attributes from product text like product description. Most of the past work on attribute extraction is not scalable as they rely on manually curated training data, either with or without the use of active learning. We rely on distant supervision for training data generation, removing dependency on manual labels. One issue with distant supervision is that it leads to incomplete training annotation due to missing attribute values while matching. We propose a multi-task learning architecture to deal with missing labels in the training data, leading to F1 improvement of 9.2% for numeric attributes over single-task architecture. While multi-task architecture benefits both numeric and non-numeric attributes, we present automated techniques to further improve the numeric attributes extraction models. Numeric attributes require a list of units (or aliases) for better matching with distant supervision. We propose an automated algorithm for alias creation using product text and attribute values, leading to a 20.2% F1 improvement. Extensive experiments on real world dataset for 20 numeric attributes across 5 product categories and 3 English marketplaces show that LaTeX-Numeric achieves a high F1-score, without any manual intervention, making it suitable for practical applications. Finally, we show that the improvements are language-agnostic and LaTeX-Numeric achieves 13.9% F1 improvement for 3 Romance languages.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,製品記述などの製品テキストから電子商取引数値属性を抽出するための高精度完全自動スケーラブルフレームワークであるlatex-numericを提案する。 属性抽出に関する過去の作業のほとんどは、アクティブラーニングの使用の有無に関わらず、手動でキュレートされたトレーニングデータに依存しているため、スケーラブルではない。 手動ラベルへの依存性を取り除き、データ生成をトレーニングするために、遠方からの監督に依存しています。 遠隔監視の1つの問題は、マッチング中に属性値の欠如による不完全なトレーニングアノテーションにつながることである。 本稿では,学習データのラベル欠落に対処するマルチタスク学習アーキテクチャを提案する。f1では,シングルタスクアーキテクチャよりも数値属性が9.2%向上した。 マルチタスクアーキテクチャは数値属性と非数値属性の両方にメリットがあるが,数値属性抽出モデルをさらに改善するための自動化手法を提案する。 数値属性は、遠くの監督とよりよく一致するためにユニット(またはエイリアス)のリストを必要とする。 本稿では,製品テキストと属性値を用いたエイリアス自動生成アルゴリズムを提案する。 5つの製品カテゴリと3つの英語マーケットプレースにまたがる20の数値属性に関する実世界のデータセットに関する大規模な実験は、LaTeX-Numericが手動で介入することなく高いF1スコアを達成したことを示している。 最後に、言語に依存しないLaTeX-Numericが3つのロマンス言語で13.9%のF1改善を実現していることを示す。

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