論文の概要: E-Commerce Dispute Resolution Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.15730v1
• Date: Wed, 13 Oct 2021 09:45:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-07 15:45:09.702895
• Title: E-Commerce Dispute Resolution Prediction
• Title（参考訳）: 電子商取引紛争解決予測
• Authors: David Tsurel, Michael Doron, Alexander Nus, Arnon Dagan, Ido Guy, Dafna Shahaf
• Abstract要約: 我々は、紛争解決における人間のエージェントを大規模に支援する第一歩を踏み出す。 eBayのオンラインマーケットプレースから大規模な論争のデータセットを構築し、いくつかの興味深い行動パターンと言語パターンを特定します。 次に、高い精度で論争の結果を予測するために分類器を訓練する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.84319333335935
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: E-Commerce marketplaces support millions of daily transactions, and some disagreements between buyers and sellers are unavoidable. Resolving disputes in an accurate, fast, and fair manner is of great importance for maintaining a trustworthy platform. Simple cases can be automated, but intricate cases are not sufficiently addressed by hard-coded rules, and therefore most disputes are currently resolved by people. In this work we take a first step towards automatically assisting human agents in dispute resolution at scale. We construct a large dataset of disputes from the eBay online marketplace, and identify several interesting behavioral and linguistic patterns. We then train classifiers to predict dispute outcomes with high accuracy. We explore the model and the dataset, reporting interesting correlations, important features, and insights.
• Abstract（参考訳）: 電子商取引市場は数百万の日替わり取引をサポートしており、買い手と売り手の意見の相違は避けられない。 正確な、迅速で公平な方法で紛争を解決することは、信頼できるプラットフォームを維持する上で非常に重要である。 単純なケースは自動化できますが、複雑なケースはハードコードされたルールによって十分に対処されていません。 本研究は,大規模な紛争解決における人的エージェントの自動支援に向けた第一歩である。 eBayのオンラインマーケットプレースから大規模な論争のデータセットを構築し、興味深い行動パターンと言語パターンを特定します。 次に、高い精度で論争の結果を予測するために分類器を訓練する。 モデルとデータセットを調査し、興味深い相関関係、重要な特徴、洞察を報告します。

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