Fugu-MT 論文翻訳(概要): Exploring Generative Models for Joint Attribute Value Extraction from Product Titles

論文の概要: Exploring Generative Models for Joint Attribute Value Extraction from Product Titles

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.07130v1
Date: Mon, 15 Aug 2022 11:51:31 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-08-16 14:08:13.516858
Title: Exploring Generative Models for Joint Attribute Value Extraction from Product Titles
Title（参考訳）: 商品名からの属性価値統合抽出のための生成モデルの検討
Authors: Kalyani Roy, Tapas Nayak and Pawan Goyal
Abstract要約: 属性値抽出(AVE)は、商品の属性とそれらの値のタイトルまたは記述から抽出する。本稿では,AVEタスクを生成問題として定式化することにより,単語列ベースと位置列ベースという2種類の生成パラダイムを提案する。我々は2つのデータセットで実験を行い、そこでは生成的アプローチが新しい最先端の結果を得る。
参考スコア（独自算出の注目度）: 11.444095166873325
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Attribute values of the products are an essential component in any e-commerce platform. Attribute Value Extraction (AVE) deals with extracting the attributes of a product and their values from its title or description. In this paper, we propose to tackle the AVE task using generative frameworks. We present two types of generative paradigms, namely, word sequence-based and positional sequence-based, by formulating the AVE task as a generation problem. We conduct experiments on two datasets where the generative approaches achieve the new state-of-the-art results. This shows that we can use the proposed framework for AVE tasks without additional tagging or task-specific model design.
Abstract（参考訳）: 製品の属性値は、あらゆるeコマースプラットフォームにおいて不可欠な要素です。属性値抽出(ave)は、商品の属性とその価値をそのタイトルまたは説明から抽出することを扱う。本稿では,AVEタスクに生成フレームワークを用いて取り組むことを提案する。本稿では, aveタスクを生成問題として定式化することにより, 単語系列と位置系列に基づく2種類の生成パラダイムを提案する。生成的アプローチが新たな最先端結果を達成する2つのデータセットについて実験を行う。これは、追加のタグ付けやタスク固有のモデル設計なしに、提案フレームワークをavタスクに使用できることを示している。

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