論文の概要: Text Classification for Predicting Multi-level Product Categories

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.01084v1
• Date: Thu, 2 Sep 2021 17:00:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-03 14:06:38.574430
• Title: Text Classification for Predicting Multi-level Product Categories
• Title（参考訳）: 多レベル製品カテゴリー予測のためのテキスト分類
• Authors: Hadi Jahanshahi, Ozan Ozyegen, Mucahit Cevik, Beste Bulut, Deniz Yigit, Fahrettin F. Gonen, Ay\c{s}e Ba\c{s}ar
• Abstract要約: オンラインショッピングプラットフォームでは、製品の詳細な分類がユーザナビゲーションを促進する。 本研究では,食品の商品名分類に焦点をあてる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In an online shopping platform, a detailed classification of the products facilitates user navigation. It also helps online retailers keep track of the price fluctuations in a certain industry or special discounts on a specific product category. Moreover, an automated classification system may help to pinpoint incorrect or subjective categories suggested by an operator. In this study, we focus on product title classification of the grocery products. We perform a comprehensive comparison of six different text classification models to establish a strong baseline for this task, which involves testing both traditional and recent machine learning methods. In our experiments, we investigate the generalizability of the trained models to the products of other online retailers, the dynamic masking of infeasible subcategories for pretrained language models, and the benefits of incorporating product titles in multiple languages. Our numerical results indicate that dynamic masking of subcategories is effective in improving prediction accuracy. In addition, we observe that using bilingual product titles is generally beneficial, and neural network-based models perform significantly better than SVM and XGBoost models. Lastly, we investigate the reasons for the misclassified products and propose future research directions to further enhance the prediction models.
• Abstract（参考訳）: オンラインショッピングプラットフォームでは、製品の詳細な分類がユーザナビゲーションを促進する。 また、オンライン小売業者は特定の業界における価格変動や、特定の商品カテゴリーの特別割引を追跡できる。 さらに、自動分類システムは、オペレータが提案する誤ったカテゴリや主観的なカテゴリをピンポイントするのに役立つ。 本研究では,食料品の商品名分類に焦点をあてた。 従来の機械学習法と最近の機械学習法の両方をテストするための強力なベースラインを確立するため、6つの異なるテキスト分類モデルを包括的に比較した。 実験では,オンライン小売業者の製品に対するトレーニングモデルの一般化可能性,事前学習された言語モデルで実現不可能なサブカテゴリの動的マスキング,複数の言語に製品タイトルを組み込むことによるメリットについて検討した。 その結果,サブカテゴリの動的マスキングは予測精度の向上に有効であることがわかった。 さらに,バイリンガルな製品タイトルの使用は一般的に有益であり,ニューラルネットワークベースのモデルの方がsvmやxgboostモデルよりもはるかに優れた性能を示す。 最後に,誤分類製品の理由を調査し,予測モデルをさらに強化するための今後の研究方向を提案する。

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