論文の概要: A Sequence to Sequence Model for Extracting Multiple Product Name Entities from Dialog

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.14843v1
• Date: Thu, 28 Oct 2021 01:54:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-30 08:07:40.907531
• Title: A Sequence to Sequence Model for Extracting Multiple Product Name Entities from Dialog
• Title（参考訳）: ダイアログから複数の製品名エンティティを抽出するシーケンスツーシーケンスモデル
• Authors: Praneeth Gubbala, Xuan Zhang
• Abstract要約: Amazon Alexaのような既存の音声注文システムは、単一の製品名エンティティのみをキャプチャできる。 本稿では,最大10項目を発話で認識するエンティティトランスフォーマー(ET)ニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9299798085291195
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: E-commerce voice ordering systems need to recognize multiple product name entities from ordering utterances. Existing voice ordering systems such as Amazon Alexa can capture only a single product name entity. This restrains users from ordering multiple items with one utterance. In recent years, pre-trained language models, e.g., BERT and GPT-2, have shown promising results on NLP benchmarks like Super-GLUE. However, they can't perfectly generalize to this Multiple Product Name Entity Recognition (MPNER) task due to the ambiguity in voice ordering utterances. To fill this research gap, we propose Entity Transformer (ET) neural network architectures which recognize up to 10 items in an utterance. In our evaluation, the best ET model (conveRT + ngram + ET) has a performance improvement of 12% on our test set compared to the non-neural model, and outperforms BERT with ET as well. This helps customers finalize their shopping cart via voice dialog, which improves shopping efficiency and experience.
• Abstract（参考訳）: eコマース音声注文システムは、注文発話から複数の商品名エンティティを認識する必要がある。 Amazon Alexaのような既存の音声注文システムは、単一の製品名エンティティのみをキャプチャできる。 これにより、ユーザーは1つの発話で複数のアイテムを注文することを抑える。 近年では、BERTやGPT-2といった事前訓練された言語モデルは、Super-GLUEのようなNLPベンチマークで有望な結果を示している。 しかし、音声注文発話のあいまいさのため、このMPNER(Multiple Product Name Entity Recognition)タスクに完全には適用できない。 この研究のギャップを埋めるために,最大10項目の発話を認識するエンティティトランスフォーマ(et)ニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。 評価では, ベストETモデル(conveRT + ngram + ET)は, 非神経モデルと比較してテストセットで12%向上し, ETではBERTよりも優れていた。 これによって顧客は音声ダイアログでショッピングカートを仕上げることができ、ショッピングの効率とエクスペリエンスが向上する。

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