Fugu-MT 論文翻訳(概要): Vietnamese Open-domain Complaint Detection in E-Commerce Websites

論文の概要: Vietnamese Open-domain Complaint Detection in E-Commerce Websites

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.11969v1
Date: Sat, 24 Apr 2021 15:19:06 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-04-27 14:45:19.442795
Title: Vietnamese Open-domain Complaint Detection in E-Commerce Websites
Title（参考訳）: Eコマースサイトにおけるベトナムのオープンドメイン問題検出
Authors: Nhung Thi-Hong Nguyen, Phuong Ha-Dieu Phan, Luan Thanh Nguyen, Kiet Van Nguyen, Ngan Luu-Thuy Nguyen
Abstract要約: 顧客製品レビューは、組織やブランドの製品やサービスの品質向上に重要な役割を果たします。本稿では,eコマースサイトにおける製品レビューに関する4つのカテゴリについて,5,485人の人間によるレビューを含むベトナムのデータセット(UIT-ViOCD)を構築した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2624902795082451
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Customer product reviews play a role in improving the quality of products and services for organizations or brands. Complaining is an attitude that expresses dissatisfaction with an event or a product not meeting customer expectations. In this paper, we build a Vietnamese dataset (UIT-ViOCD), including 5,485 human-annotated reviews on four categories about product reviews on e-commerce sites. After the data collection phase, we proceed to the annotation task and achieve Am = 87% by Fleiss' Kappa. Then, we present an extensive methodology for the research purposes and achieve 92.16% by F1-score for identifying complaints. With the results, in the future, we want to build a system for open-domain complaint detection in E-commerce websites.
Abstract（参考訳）: 顧客製品レビューは、組織やブランドの製品やサービスの品質向上に重要な役割を果たします。苦情とは、顧客の期待を満たさないイベントや製品に対する不満を表す態度である。本稿では,eコマースサイトにおける製品レビューに関する4つのカテゴリについて,5,485人の人間によるレビューを含むベトナムのデータセット(UIT-ViOCD)を構築した。データ収集フェーズの後、アノテーションタスクに進み、fleiss' kappaによってam = 87%を達成する。そこで本研究では,F1スコアで92.16%を達成し,苦情の特定を行う。結果は、将来的にはeコマースウェブサイトでオープンドメイン苦情検出システムを構築したいと考えています。

関連論文リスト

Information Discovery in e-Commerce [97.71958017283593]
情報検索は、特に商品やサービスとの接続において、eコマースにおいて自然な役割を担っている。電子商取引サイトの人気が高まり、電子商取引における情報発見の研究が活発な研究分野となっている。電子商取引における情報発見手法は主に、電子商取引検索とレコメンデーションシステムの有効性の向上に重点を置いている。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-08T07:41:01Z)
IntentionQA: A Benchmark for Evaluating Purchase Intention Comprehension Abilities of Language Models in E-commerce [71.37481473399559]
本稿では,eコマースにおけるLMの購入意図の理解を評価するためのベンチマークであるIntentionQAを提案する。インテンションQAは、自動化パイプラインを使用して構築された3つの困難レベルにわたる4,360の慎重に計算された問題で構成されている。人間の評価は、我々のベンチマークの高品質で低い偽陰性率を示す。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-14T16:51:21Z)
Metadata Integration for Spam Reviews Detection on Vietnamese E-commerce Websites [0.0]
レビューのメタデータを含むViSpamReviews v2データセットを紹介します。本稿では,テキスト属性と分類属性を同時に分類モデルに統合する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-22T02:19:13Z)
Semantic In-Domain Product Identification for Search Queries [2.7928129221724665]
本稿では,ユーザ行動データからプロダクトをトレーニングするための新しいアプローチを提案する。我々のモデルでは、デプロイされた表面をクリックしてCTRが25%向上した。アプリカードの2倍の増加は、製品の可視性を高めるのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (2024-04-13T22:18:14Z)
SEOpinion: Summarization and Exploration Opinion of E-Commerce Websites [0.0]
本稿では,SEOpinion(Summa-rization and Exploration of Opinion)と呼ばれる方法論を提案する。テンプレートの情報と顧客のレビューの組合せを2つの主要なフェーズで組み合わせることで、製品面の要約を提供し、それらに対する意見を示す。本稿では,Deep LearningベースのBERT技術の適用可能性をテストするため,ノートパソコン用EC Webサイトのトップ5から情報を収集してコーパスを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-12-12T15:45:58Z)
ExtractGPT: Exploring the Potential of Large Language Models for Product Attribute Value Extraction [52.14681890859275]
電子商取引プラットフォームは、属性と値のペアという形で構造化された製品データを必要とする。 BERTベースの抽出法では,タスク固有の大量のトレーニングデータを必要とする。本稿では,大規模言語モデル (LLM) を,より訓練的かつ堅牢な代替手段として活用することを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-19T07:39:00Z)
Product Information Extraction using ChatGPT [69.12244027050454]
本稿では,製品記述から属性/値対を抽出するChatGPTの可能性について検討する。以上の結果から,ChatGPTは事前学習した言語モデルに類似した性能を達成できるが,微調整を行うにはトレーニングデータや計算処理がはるかに少ないことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (2023-06-23T09:30:01Z)
Incorporating Customer Reviews in Size and Fit Recommendation systems for Fashion E-Commerce [2.8360662552057323]
本稿では,顧客レビューからの情報と,顧客や製品の特徴を,サイズや適合予測に利用するための新しいアプローチを提案する。提案手法では,F1(マクロ)スコアの1.37%～4.31%が,4つのデータセットのベースラインにまたがって改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (2022-08-11T16:47:25Z)
Detecting Spam Reviews on Vietnamese E-commerce Websites [0.0]
本稿では,電子商取引プラットフォーム上でのスパムレビューを検出するための厳格なアノテーション手順を有するViSpamReviewsというデータセットを提案する。本データセットは,レビューがスパムか否かを検出するバイナリ分類タスクと,スパムの種類を特定するマルチクラス分類タスクの2つのタスクから構成される。 PhoBERTは、マクロ平均F1スコアでそれぞれ88.93%と72.17%の2つのタスクで最高結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (2022-07-27T10:37:14Z)
Automatic Controllable Product Copywriting for E-Commerce [58.97059802658354]
我々は、JD.comのeコマースレコメンデーションプラットフォームに、Eコマースのプレフィックスベースのコントロール可能なコピーライティング生成をデプロイする。提案するECCCGの有効性を検証する実験を行った。本稿では,リアルタイムのJD.com電子商取引レコメンデーションプラットフォームに,ECCCGと連携するデプロイアーキテクチャを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-06-21T04:18:52Z)
SIFN: A Sentiment-aware Interactive Fusion Network for Review-based Item Recommendation [48.1799451277808]
本稿では、レビューに基づく項目推薦のための感性認識型インタラクティブフュージョンネットワーク(SIFN)を提案する。まず、BERTを介してユーザ/イテムレビューをエンコードし、各レビューのセマンティックな特徴を抽出する軽量な感情学習者を提案する。そこで我々は,感情学習者が明示的な感情ラベルを用いて感情認識特徴を抽出するための感情予測タスクを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-08-18T08:04:38Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。